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Analysis and Prediction for Spatial Distribution of Functional Feeding Groups of Aquatic Insects in the Geum River

금강 수계 수서곤충 섭식기능군의 공간분포 분석 및 예측

  • Kim, Ki-Dong (Nature Conservation Research Division, National Institute of Environmental Research) ;
  • Park, Young-Jun (Nature Conservation Research Division, National Institute of Environmental Research) ;
  • Nam, Sang-Ho (Department of Biological Science, Daejeon University)
  • 김기동 (국립환경과학원 자연자원연구과) ;
  • 박영준 (국립환경과학원 자연자원연구과) ;
  • 남상호 (대전대학교 생명과학과)
  • Received : 2011.10.28
  • Accepted : 2012.01.30
  • Published : 2012.03.31

Abstract

The aim of this study is to define a correlation between spatial distribution characteristics of FFG(Functional Feeding Groups) of aquatic insects and related environmental factors in the Geum River based on the theory of RCC(River Continuum Concept). For that objective we had used SMRA(Stepwise Multiple Regression Analysis) method to analyze close relationship between the distribution of aquatic insects and the physical and chemical factors that may affect their inhabiting environment in the study area. And then, a probabilistic method named Frequency Ratio Model(FRM) and spatial analysis function of GIS were applied to produce a predictive distribution map of biota community considering their distribution characteristics according to the environmental factors as related variables. As a result of SMRA, the values of decision coefficient for factors of elevation, stream width, flow velocity, conductivity, temperature and percentage of sand showed higher than 0.5. Therefore these 6 environmental factors were considered as major factors that might affect the distribution characteristics of aquatic insects. Finally, we had calculated RMSE(Root Mean Square Error) between the predicted distribution map and prior survey database from other researches to verify the result of this study. The values of RMSE were calculated from 0.1892 to 0.4242 according to each FFG so we could find out a high reliability of this study. The results of this study might be used to develop a new estimation method for aquatic ecosystem with macro invertebrate community and also be used as preliminary data for conservation and restoration of stream habitats.

본 연구는 하천구배에 따라 환경요인 및 생물군집이 변화한다는 하천연속성 개념(River Continuum Concept, RCC)을 금강 수계에 적용하여, 수서곤충 섭식기능군의 공간적 분포 특성과 환경요인 사이의 상관관계를 규명하기 위하여 수행되었다. 이를 위해, 수서곤충 생물군집의 서식에 영향을 미치는 물리 화학적 환경요인들과 생물군집의 분포관계를 단계적 다중회귀분석기법으로 분석하였다. 또한, 주요인으로 선정된 환경요인들에 따른 생물군집의 분포특성을 발생확률 예측기법인 빈도비 모델(Frequency Ratio Model, FRM)과 지리정보시스템(GIS)의 공간분석기법에 적용하여 수서곤충 섭식기능군의 분포예측도를 작성하였다. 연구 결과, 고도, 하폭, 유속, conductivity, 수온, 모래의 함량 등 6개 환경요인의 결정계수($R^2$)가 0.5 이상으로 나타나 수서 곤충 섭식기능군의 분포에 영향을 미치는 주요인으로 선정되었다. 그리고 작성된 분포예측자료와 연구지역에 대하여 기 조사된 실측자료를 비교 검증한 결과, 두 자료 사이의 평균제곱근오차(RMSE)가 0.1892~0.4242로 나타나 예측모델의 신뢰성을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 수서곤충 섭식기능군을 이용한 하천생태계의 새로운 평가방법 작성에 활용될 수 있을 것이며, 하천 서식지의 보전 및 복원을 위한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.

Keywords

References

  1. 건설교통부. 2002. 금강수계 하천정비기본계획. 대전지방국토관리청. 696쪽.
  2. 국립환경과학원. 2007. 수생태계 건강성 조사 및 평가체계 구축을 위한 조사구간 선정 등 현장 정밀조사: 금강수계 수생태계 건강성 조사 및 평가. 국립환경과학원. 196쪽.
  3. 국립환경과학원. 2008. 수생태계 건강성 조사 및 평가: 금강 대권역. 국립환경과학원. 415쪽.
  4. 국립환경과학원. 2009. 서식지 유형에 따른 종분포 특성 연구(I). 392쪽.
  5. 김기동. 2006. 지리정보시스템(GIS)을 이용한 폐탄광 지역의 지반침하 예측 및 검증: 강원도 삼척시를 중심으로. 연세대학교 대학원 박사학위논문. 115쪽.
  6. 노태호, 전동준, 이현우, 박재흥, 이성진, 황정훈, 김명철. 2006. 환경 훼손-회복에 따른 하천에서의 생물군집변화 예측프로그램 개발: 가상하천연속체 개념 정립과 적용. 한국정책.평가연구원. 282쪽.
  7. 박영준. 2004. 대전시 도심하천의 저서성 대형무척추동물의 군집구조 및 생물학적 수질평가. 대전대학교 대학원 석사학위논문. 108쪽.
  8. 박영준, 임헌명, 김기동, 조영호, 남상호, 권오석. 2010. 왕피천 저서성 대형무척추동물의 섭식기능군을 이용한 군집분석. 한국환경생태학회지 24(5):556-565.
  9. 박재흥. 2004. 수서곤충 군집을 이용한 하천도시화 지수 개발: 왕숙천 모델. 고려대학교대학원 박사학위논문. 119쪽.
  10. 배연재, 원두희, 이웅재, 승현우. 2003. 하천생태계에 대한 환경평가 기법과 생물다양성 관리시스템의 개발 및 적용. 한국환경생물학회지 21(3):223-233.
  11. 서장원, 최요순, 박형동, 권현호, 윤석호, 고와라. 2010. 폐광산지역의 광역적 지반침하 위험도 평가를 위한 빈도비모델과 계측분석기법의 적용. 한국지구시스템공학회지 47(5):690-704.
  12. 송미영, 서정수, 변화근, 김명철, 전동준. 2005. 경기북부 주요 하천 생태계조사. 경기개발연구원. 101쪽.
  13. 원두희, 전영철, 권순직, 황순진, 안광국, 이재관. 2006. 저서성대형무척추동물을 이용한 한국오수생물지수의 개발과 생물학적 하천환경평가 적용. 한국물환경학회지 22(5):768-783.
  14. 윤일병. 1988. 한국동식물도감 제30권 동물편(수서곤충류). 문교부. 840쪽.
  15. 윤일병. 1995. 수서곤충검색도설. 정행사. 261쪽.
  16. 이명진, 이사로, 원중선. 2004. GIS와 원격탐사를 이용한 강릉지역 산사태 연구(I):산사태 발생위치와 영향인자와의 상관관계. 자원환경지질학회지 37(4):425-436.
  17. 이사로, 이명진, 원중선. 2004. GIS 및 원격탐사를 이용한 2002년 강릉지역 태풍 루사로 인한 산사태 연구(II): 확률기법을 이용한 강릉지역 산사태 취약성도 작성 및 교차 검증. 자원환경지질학회지 37(5):521-532.
  18. 이슬기, 정성관, 박경훈, 김경태, 이우성. 2010. GIS를 이용한 산림성 조류의 서식지 예측 모형 및 지도구축. 한국지리정보학회지 13(1):62-73.
  19. 이창언. 1971. 한국의 노린재류. 삼화출판사. 103-159쪽.
  20. 주기재, 김현우, 하경. 1997. 하천 생태학의 발전과 우리나라 하천 연구의 현황. 한국생태학회지 20(1):69-78.
  21. 최종국, 김기동, 송교영, 조민정. 2008. 폐탄광지역의 지반침하발생과 지하 채굴적의 상관관계 연구. 자원환경지질학회지 41(4):453-464.
  22. 최종국, 김기동, 이사로, 김일수, 원중선. 2007. GIS 및 확률모델을 이용한 폐탄광 지역의 지반침하 위험 예측. 자원환경지질학회지 40(3):295-306.
  23. 황순진, 김난영, 원두희, 안광국, 이재관, 김창수, 신재기. 2006. 우리나라 생물학적 물환경평가의 현황과 미래. 한국물환경학회지 22(5):757-767.
  24. Allan, J.D. 1995. Structure and Function of Running Waters. Stream Ecology. Chapman & Hall, London. 388pp.
  25. Bae, Y.J., H.K. Kil and K.S. Bae. 2005. Benthic macroinvertebrates for uses in stream biomonitoring and restoration. KSCE Journal of Civil Engineering 9:55-63. https://doi.org/10.1007/BF02829098
  26. Choi, J.K., H.J. Oh, B.J. Koo, S. Lee and J.H. Ryu. 2011a. Macrobenthos habitat mapping in a tidal flat using remotely sensed data and a GIS-based probabilistic model. Marine Pollution Bulletin 62(3):564-572. https://doi.org/10.1016/j.marpolbul.2010.11.028
  27. Choi, J.K., H.J. Oh, B.J. Koo, S. Lee and J.H. Ryu. 2011b. Crustacean habitat potential mapping in a tidal flat using remote sensing and GIS. Ecological Modelling 222(2011):1522-1533. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2010.12.008
  28. Coummins, K.W. 1973. Trophic relations of aquatic insects. Annual Review of Entomology 18:183-206. https://doi.org/10.1146/annurev.en.18.010173.001151
  29. Coummins, K.W. 1974. Structure and function of stream ecosystems. Bioscience 24(11):631-641. https://doi.org/10.2307/1296676
  30. Fulton, J.W., C.R. Wagner, M.E. Rogers and G.F. Zimmerman. 2010. Hydraulic modeling of mussel habitat at a bridge-replacement site. Allegheny River. Pennsylvania. USA. Ecological Modelling 221:540-554. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2009.10.019
  31. Giller, P.S. and B. Malmqvist. 2003. The Biology of Streams and Rivers. Oxford University Press, UK., 296pp.
  32. Horne, A.J. and C.R. Goldman. 1994. Limnology. McGraw-Hill, UK, 579pp.
  33. Hynes H.B.N. 1970. The Ecology of Running Waters, Liverpool Univ. Press. Liverpool. U.K. 555pp.
  34. Jiang, X., J. Xiong, Z. Xie and Y. Chen. 2011. Longitudinal patterns of macroinvertebrate functional feeding groups in a Chinese river system: a test for river continuum concept(RCC). Quaternary International 244(2):289- 295. https://doi.org/10.1016/j.quaint.2010.08.015
  35. Jorgensen, R.H. and J. Kollmann. 2009. Invasion of coastal dunes by the alien shrub Rosa rugosa is associated with roads, tracks and houses. Flora 204:289-297. https://doi.org/10.1016/j.flora.2008.03.002
  36. Kalle R. 2004. Case-based predictions for species and habitat mapping. Ecological Modelling 177:259-281. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2004.03.004
  37. Lee, Y.M, S.E. Ro, H.W. Cho and J.E. Lee. 2005. Community fluctuation and biological water quality evaluation of benthic macroinvertebrates in Deogyusan National Park. Journal of Environmental Research 5(1):75-84.
  38. Merritt, R.W. and K.W. Cummins. 1996. An Introduction to the Aquatic Insects of North America. 3rd ed. Kendall/Hunt Publishing Company. 862pp.
  39. Morse, J.C., Y.J. Bae, G. Munkhjargal, N. Sangpradub, K. Tanida, T.S. Shivkova, B.X. Wang, L.F. Yang and C.M. Yules. 2007. Freshwater biomonitoring with macroinvertebrates in East Asia. Frontiers in Ecology and the Environment 5:33-42. https://doi.org/10.1890/1540-9295(2007)5[33:FBWMIE]2.0.CO;2
  40. Negishi, J.N., M. Inoue and M. Nunokawa. 2002. Effects of channelisation on stream habitat in relation to a spate and flow refugia for macroinvertebrates in northern Japan. Freshwater Biology 47:1515-1529. https://doi.org/10.1046/j.1365-2427.2002.00877.x
  41. Ottaviani, D., G.J. Lasinio and L. Boitani. 2004. Two statistical methods to validate habitat suitability models using presence-only data. Ecological Modelling 179:417-443. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2004.05.016
  42. Park, S.T. 2010. The 4-River Restoration Project from the Viewpoint of 21st Century River Management. Korean Journal of Environment Health 36(1):72-75. https://doi.org/10.5668/JEHS.2010.36.1.072
  43. Park, Y.J., Y.H. Cho, Y.G. Han, H.S. Oh, O.S. Kwon and S.H. Nam. 2006. Fauna of macroinvertebrates and composition of functional feeding groups about the aquatic insects to microhabitats from geum river, Korea. Journal of Ecological Field Biology 29(5):415-424. https://doi.org/10.5141/JEFB.2006.29.5.415
  44. Platts, W.S., W.F. Megahan and G.W. Minshall. 1983. Methods for evaluating stream, riparian, and biotic conditions. U.S. Forest Service, General Technical Report INT-221, Ogden, Utah, 76pp.
  45. Ro, T.H. 2002. Categorization and ecological importance of functional feeding groups as essential units in lotic ecosystems. Bulletin of the KACN 21:67-93.
  46. Rosenberg, D.M. and V.H. Resh. 1993. Freshwater biomonitoring and benthic macroinvertebrates. Chapman and Hall. New York. 488pp.
  47. Vannote, R.L., G.W. Minshall, K.W. Cummins, J.R. Sedell, and C.E. Cushing. 1980. The river continuum concept. Canadian Journal of Fish and Aquatic Science 37:130-137. https://doi.org/10.1139/f80-017
  48. Wilhm, J.L, and T.C. Dorris. 1968. Biological parameters of water quality. Bioscience 18:477-481. https://doi.org/10.2307/1294272
  49. Willams, D.D. and B.W. Feltmate. 1992. Aquatic Insects. C․A․B International. Wallingford. UK. 358pp.

Cited by

  1. Building a GIS Database for Analyzing the Integrated Information on Aquatic Ecosystem Health and Its Application vol.16, pp.4, 2013, https://doi.org/10.11108/kagis.2013.16.4.189
  2. Analysis and prediction of the spatial distribution of EPT (Ephemeroptera, Plecoptera, and Trichoptera) assemblages in the Han River watershed in Korea vol.20, pp.2, 2017, https://doi.org/10.1016/j.aspen.2017.03.024