소나무재선충병 발생과 지형·인위적 요인의 공간적 상관관계 분석

임무영1*, 정건휘1, 박나현1, 최보목1, 케이진린민1, 김한민1, 박주원1

(1경북대학교 임학과)

Spatial Analysis of Associations Between Pine Wilt Disease Occurrence and Topographic–Anthropogenic Factors

Mooyoung Lim1*, Geonhwi Jung1, Nahyun Park1, Bomok Choi1, Kay Zin Lin Min1, Hanmin Kim1, Joowon Park1

(1Department of Forestry, Kyungpook National University)

요약: 소나무재선충병은 1988년 국내 최초 발병 후 지속적으로 확산되어 2025년 기준 154개 시군구에서 피해가 확인되었다. 국외 연구에서는 기후·지형·인위적 요인이 소나무재선충병 발병에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 국내에서도 유사한 연구가 수행되었다. 하지만 재선충병 고위험 지역으로 분류된 제재소, 감염해충이 유입되는 대형 화물 유입경로인 철강공장 등 산업시설까지의 거리에 대한 고려는 상대적으로 부족하였다. 이에 본 연구는 소나무재선충병 발생여부와 지형요인(고도, 경사, 사면방향) 및 인위적 요인(도로, 철도, 임도, 제재소, 철강공장까지의 거리)간 상관관계를 분석하고자 한다. 21~25년 조사된 검경내역을 활용하여 발병 의심목별 지형 및 인위적 요인에 대한 수치를 산출한 후, 피해 여부에 따라 집단을 구분하고 Mann–Whitney U 검정을 통해 미발병 개체목 집단과 발병 개체목 집단 간 환경·인위 요인의 분포가 유의하게 다른지를 분석하였다. 이는 모델을 구성하기 전 환경·인위 요인이 발병 개체목을 구분하는데 활용될 수 있는지를 검증하기 위해 수행되었다. 이후 다중공선성 검토 후 로지스틱 회귀모형을 개발하였다. 분석 결과, 미발병 개체목 집단과 발병 개체목 집단은 통계적으로 중앙값·순위 분포에 유의한 차이가 나타나 해당 변수들이 발병 여부와 관련이 있는 것으로 나타났으며, 변수간 다중공선성은 없는 것으로 나타났다. 로지스틱 회귀모형에서 모든 요인은 p<0.05로, 본 연구에서 활용한 지형, 인위적 요인 모두 피해목 발생에 관계가 있는 것으로 나타났다. 철도·도로·제재소까지의 거리, 고도, 사면방향 등은 음의 상관관계, 철강공장·임도의 거리, 경사 등은 양의 상관관계를 보여 재선충병은 철도·도로·제재소와 인접할수록, 임도·철강공장과 멀수록 발생할 가능성이 높은 것으로 나타났다.

Abstract: Pine wilt disease was first confirmed in Korea in 1988 and has continued to spread, with damage reported in 154 municipalities (si/gun/gu) as of 2025. Previous studies (both overseas and domestic) have highlighted the roles of climatic, topographic, and anthropogenic drivers, but distances to industrial facilities such as sawmills (high-risk areas) and steel plants (major freight inflow routes) have been less considered. This study examined relationships between detection status and topographic factors (elevation, slope, aspect) and anthropogenic factors (distances to roads, railways, forest roads, sawmills, and steel plants) using inspection and diagnosis records from 2021–2025. Variables were extracted for each suspected tree, and group differences between damaged and undamaged trees were tested using the Mann–Whitney U test to assess whether these factors could discriminate detection status prior to model building. After confirming no multicollinearity, a logistic regression model was fitted. The two groups showed significant differences in rank distributions, and all predictors were significant in the logistic model (p < 0.05). Distances to railways, roads, and sawmills and elevation/aspect were negatively related to detection, whereas slope and distances to forest roads and steel plants were positively related, indicating higher likelihood near railways/roads/sawmills and farther from forest roads/steel plants.

사사: 본 연구는 산림청(한국임업진흥원) 산림과학기술 연구개발사업(RS-2024-00404388)의 지원에 의하여 이루어진 것입니다.

Keywords: Pine wilt disease, Mann-Whitney U test, Logistic Regression