Vegetation Structure and Terrain Characteristics of a Valley Forest in Northern Gyeonggi Province - A Case Study of Naesan-ri, Yeoncheon-gun -
본 연구는 접경지역인 연천군 내산리 계곡림을 대상으로 식생 특성을 파악하고 지형과 식생의 관계를 구명하고자 수행하였다. 현장조사 자료는 2022년 6~10월 계곡과 인접 사면에 20×20m 방형구 38개를 설치하여 수집하였다. 군락은 TWINSPAN으로 분류한 뒤 MRPP로 검정하였으며, 지형변수와의 관계는 CCA로 분석하였다. 식생은 아까시나무 군락(Ⅰ), 아까시나무–층층나무 군락(Ⅱ), 까치박달–고로쇠나무 군락(Ⅲ), 신갈나무 군락(Ⅳ) 및 굴참나무–신갈나무 군락(Ⅴ)의 5개 군락으로 구분되었다(A=0.376, p<0.001). 계곡부 전석지에 분포한 군락 Ⅲ은 호습성 수종으로 구성되 며, 종다양도(H′=1.4124)와 균재도(J′=0.8447)가 높아 사면 및 능선 군락과 뚜렷하게 구별되었다. CCA 분석 결과 5개 지형변수는 전체의 25.88%를 설명하였으며(p=0.001), 제1축에서 해발고도, TPI(지형위치지수) 및 경사도와 양의 상관을 보여 계곡부에서 능선부로 이어지는 지형변화를 반영하였다. 변수별로는 해발고도와 northness에서 유의하였으 나 TWI(지형습윤지수)는 유의하지 않아 조사구 단위의 수분환경을 DEM 기반 지형지수만으로 설명하기는 다소 어려 운 것으로 나타났다.
This study was conducted to describe the vegetation of the valley forest in Naesan-ri, Yeoncheon-gun, a border region in northern Gyeonggi Province, and to clarify the relationship between topography and vegetation. From June to October 2022, we surveyed 38 quadrats (20 × 20 m) placed in the valley and on adjacent slopes. The communities were classified with TWINSPAN and tested with MRPP, and their relationship with topographic variables was analyzed using CCA. The vegetation was divided into five communities: a Robinia pseudoacacia community (I), a Robinia pseudoacacia-Cornus controversa community (II), a Carpinus cordata-Acer pictum community (III), a Quercus mongolica community (IV), and a Quercus variabilis- Quercus mongolica community (V) (MRPP; A = 0.376, p < 0.001). Community III, which occurred on the valley talus, was composed of hygrophilous species and was clearly distinguished from the slope and ridge communities by its high species diversity (H′ = 1.4124) and evenness (J′ = 0.8447). CCA indicated that five topographic variables accounted for 25.88% of the total variation in species composition (p = 0.001). Axis 1 positively correlated with elevation, TPI, and slope, capturing the gradient from valley floor to ridge. Individually, elevation and northness significantly influenced species distribution, whereas TWI did not, highlighting the limitations of DEM-based topographic indices in predicting plot-scale micro-moisture conditions.