본 연구는 MaxEnt 모형을 활용하여 가는털비름의 잠재서식지를 예측하고, 예측된 잠재서식지와 밭면적을 활용하여 가는털비름의 잡초로서의 부정적 영향에 대한 위험도 지수를 예측하기 위하여 수행되었다. 가는털비름의 분포 예측을 위하여 MaxEnt 모형을 구축하기 위하여 남한 전국의 254지점의 분포 자료와 6개의 생물 기후 인자를 활용하였다. 밭농업에 대한 두가지 방법의 위험도 평가를 수행하였고 격자 위험도 지수(raster risk index)는 $1km^2$ 격자별로 잠재 서식지 분포 확률과 밭면적의 비율을 서로 곱하여 나타냈다. 지역 위험도 지수(regional risk index)는 잠재 서식지 분포 확률의 평균과 전체 밭 면적 중 지방자치단체의 실제 밭면적의 비율을 곱하여 산출하였다. MaxEnt모형으로 예측된 가는털비름의 잠재서식지는 실제서식지와 유사하게 나타났으며 모델의 AUC 값 또한 0.711로 좋은 설명력을 지니는 것으로 분석되었다. 잠재서식지 비율이 가장 높게 나타난 지역은 광주광역시였고 격자 위험도 지수가 가장 높게 나타난 지역은 제주도였다. 지역 위험도 지수가 가장 높게 나타난 지역은 경상북도였다. 잠재 서식지 비율과 위험도 지수의 서로 다른 순위는 외래식물의 위험성을 예측할 때 잠재 서식지 비율만을 활용하여 외래식물의 위험성을 예측하는 것보다 외래식물이 부정적 영향을 주는 대상과 결합된 위험도 지수의 필요성을 제시한다. 또한 격자 위험도 지수, 지역 위험도 지수의 서로 다른 순위는 분석의 필요성에 따라서 다양한 평가 기법이 개발될 필요성을 보여준다.
본 연구는 붉가시나무(Quercus acuta Thunb.)를 대상으로 기후변화의 영향을 평가함에 있어 분산능력을 고려해보고자 하였다. 기후변화에 따른 붉가시나무의 잠재서식지 변화를 예측하기 위하여 종의 분포자료와 기후자료를 활용하여 종분포모형을 개발하였다. 종분포모형은 9개 알고리즘을 True Skill Statistic 평가 값 가중치로 합산하는 앙상블모형을 적용하여 불확실성을 줄이고자 하였다. 미래의 시간적 범위는 2050년과 2070년을 대상으로 하였으며, 기후변화 시나리오는 RCP4.5와 RCP8.5를 선정 하였다. 최종적인 미래 잠재서식지는 현재 적합서식지에서 분산능력에 따라 분산가능한지의 여부를 고려하여 결정하였다. 분산능력은 제한이 없는 경우(Unlimited)와 거리에 따른 분산 확률 함수에 3가지 계수값 (${\theta}=-0.005$, ${\theta}=-0.001$, ${\theta}=-0.0005$)을 적용하여 R 패키지인 Migclim을 사용하여 구현하였다. 2050년 RCP4.5 시나리오에서 계수값이 ${\theta}=-0.005$일 때 붉가시나무의 잠재서식지가 감소하였다. 그 이외의 경우에는 분산능력이 낮은 경우에도 한반도 내의 잠재서식지가 늘어났다. 하지만 분산능력을 고려하였을 경우 붉가시나무의 미래 잠재서식지 확장에는 한계가 분명하게 나타났다. 따라서 기후변화에 따른 미래 잠재서식지 예측에 있어서 분산능력을 고려하는 것이 중요하다고 판단된다.
본 연구는 난대성 상록활엽수에 대한 기후변화의 영향을 평가하고자 하였다. 이를 위해 분포 북방한계지가 중부해안인 난대성 상록활엽수 9종을 선정하고, 각 종의 분포 자료와 최한월최저기온, 겨울철강수량에 Generalized Additive Model(GAM) 알고리즘을 적용하여 종분포모형을 구축하였다. 종분포모형에 현재와 미래기후자료, 토지이용도를 적용하여 난대성 상록활엽수의 현재와 미래 잠재서식지를 예측하였다. 기후요소 분석 결과에서 최한월최저기온은 모든 종의 분포에 유의한 영향을 주지만, 겨울철강수량은 종에 따라 영향이 다르게 나타났다. 9종은 잠재서식지의 분포 패턴에 따라 3개의 유형(중부해안형, 남서해안형, 중부경상내륙형)으로 분류되며 기후변화와 토지이용의 영향이 다르게 나타났다. 토지이용을 고려했을 때 9종에서 60% 이상의 잠재서식지가 감소하며, 특히 중부경상내륙형에 속하는 종들은 다른 유형에 비해 높은 서식지 감소를 보였다. 9종 모두 기후변화에 따라 2050년과 2070년에 분포지가 북쪽으로 확대될 것으로 예측되었지만, 분포 유형에 따라 각기 다르게 나타났다. 이러한 분포 유형별 기후변화 영향이 다른 것은 겨울철강수량의 시공간적 변화와 종별로 미치는 영향의 정도가 다르기 때문으로 판단된다.
본 연구에서는 2014년 전국을 대상으로 갈색날개매미충의 국내 분포, 기주식물, 잠재서식지를 조사하였다. 갈색날개매미충은 43개 시군에서 관찰되었고, 경북에서 처음 확인되었다. 기주식물은 산지 및 농작물에서 53과 113종으로 확인되었고, 선행연구를 포함하여 62과 138종으로 조사되었다. 주요 기주식물은 사과나무, 두릅나무, 때죽나무, 갯버들, 닥나무, 자귀나무, 가죽나무, 밤나무, 아까시나무, 산수유 등이었다. 종분포 예측은 Maxent 모형을 사용하였고, 12개의 모형변수(8개 기후변수, 1개 토지피복변수, 1개 임상변수, 1개 생태자연도 변수, 1개 거리변수)를 활용하였다. 모형의 정확도는 0.884로 매우 우수하였다. 연구결과에 의하면 여름철 강수량, 여름철 평균기온, 임상현황, 토지이용현황이 갈색날개매미충의 잠재서식지에 영향을 미치는 중요한 요인으로 밝혀졌다.
도시생태현황지도는 자연환경보전법에 의해 시(市)단위 이상의 지방자치단체는 의무적으로 작성해야 하며 일반적으로 비오톱지도라고 한다. 그 동안 비오톱지도 관련 연구는 식생유형, 식생자연성, 토지이용, 경관생태학 배경으로 이루어 졌으며, 비오톱의 구성요소인 동물서식지 개념을 적용하지 못하는 한계성을 가지고 있었다. 이 연구는 이러한 한계성을 개선하기 위해 육상동물 잠재서식지 개념을 도입하여 비오톱 유형평가에 적용할 수 있는 방법론을 제안하기 위해 수행되었다. 육상동물의 잠재서식지는 머신러닝을 이용한 공간통계 방법을 이용하여 예측하였고 그 결과를 종합하여 종풍부도로 변환하였다. 비오톱 유형평가는 식생학적 가치, 동물서식지 가치로 구분하여 가치합산 하였다. 식생학적 가치는 식생의 자연성과 토지이용을 고려하여 5단계로 구분하였고, 동물 서식지 가치는 머신러닝으로 예측한 종풍부도를 5단계로 구분하여 비오톱 유형평가에 적용하였다. 이 연구는 그동안 비오톱 유형평가에 소극적으로 반영된 육상동물 현장조사 결과를 적극적으로 반영할 수 있는 방법론을 도출하였다는 것에 의미가 있으며 향후 도시생태현황 지도 작성 매뉴얼 개정 시 고려될 필요가 있다.
In this study, 12 environmental factors were used to evaluate the potential habitat of Pteromys volans living around some development areas. The analyzed value ranged from 0 to 20.1, and the area with a score of 10 or less was analyzed to have a low possibility of inhabiting Pteromys volans. To verify the analyzed results, a field survey was conducted on areas with 10 or more scores, and traces of habitat of Pteromys volans were confirmed in areas with 16 or more scores. All the areas with an evaluation score of 16 or higher showed high crown density and age class. However, despite the high crown density and age class, the evaluation score in some areas was low owing to the influence of other environmental factors. Therefore, in evaluating Pteromys volans habitats, it is necessary to apply various and complex criteria suitable for field conditions rather than applying uniform and fragmentary environmental factors only.
이 연구는 국립생물자원에서 선정한 기후변화생물지표 중에서 남한의 설악산에 제한적으로 분포하는 눈잣나무의 기후변화에 의한 잠재 서식지 예측을 위해 시행되었다. 눈잣나무의 잠재서식지 예측을위해 IPCC(AR5)의 대표농도경로(RCP)를 기후변화 시나리오로 사용하였다. 종 분포 모형은 Maxent를 사용하였고, 환경변수는 고도, 연평균기온 등으로 총 8개이다. 남한이 눈잣나무 분포지역은 설악산이 유일한 지역으로 지리적 범위는 위도 $38^{\circ}7^{\prime}8^{{\prime}{\prime}}N{\sim}38^{\circ}7^{\prime}14^{{\prime}{\prime}}N$ 경도 $128^{\circ}28^{\prime}2^{{\prime}{\prime}}E{\sim}128^{\circ}27^{\prime}38^{{\prime}{\prime}}E$ 범위에 국지적으로 분포하며, 고도는 1,586m~1,688m 범위에 분포한다. 종 분포 모형의 모형 정확도는 0.978으로 매우 우수하였고 잠재서식지 예측에 기여도가 높은 환경변수는 고도로 나타났다. LPT를 기준으로 선정된 현재기후의 잠재 서식지는 $7,345km^2$이며 기후변화 시나리오를 적용한 미래의 잠재 서식지 면적은 감소하였고 감소폭은 RCP 4.5보다 RCP 8.5가 많았다. 설악산의 눈잣나무 개체군 분포 지역은 한반도의 남방 한계선으로 예상되며 기후변화에 의해 개체군의 축소 및 소실이 예상되므로 전략적인 유전자원 확보를 위한 대책이 필요하다.
본 연구에서 외래식물인 청비름(Amaranthus viridis L.)의 현재의 잠재 서식지와 RCP 4.5와 RCP 8.5에 의한 미래의 분포 확산을 MaxEnt 모델을 활용하여 예측하였다. 청비름의 잠재 서식지는 연평균기온, 고도, 12월의 강수량의 환경변수가 85% 이상의 기여도를 보여 가장 중요한 변수로 분석되었고 AUC도 0.95로 모형의 설명력이 높게 나타났다. 제주도와 남해안 및 중남부 서해안을 중심으로 분포하고 있는 청비름은 RCP 4.5에서는 확산이 크게 나타나지 않으나, RCP 8.5 시나리오는 잠재 서식지가 전국으로 확산되는 것으로 나타났고 현재에 비하여 2090년대 잠재 서식지 비율이 약 4.8배 증가하는 것으로 분석되었다. 이러한 시나리오 별 차이는 향후 청비름의 확산이 기후변화 양상에 따라 가변적일 수 있음을 보여준다. 청비름은 많은 종자 생산과 차량의 이동이나 사람의 이동 중에 쉽게 확산되는 특성이 있어 잠재서식지 비율의 증가는 실제 확산으로 이어질 수 있을 것으로 파악된다. 빠르게 확산될 수 있을 것이다. 같은 비름속의 개비름과 가는털비름은 이미 전국에 분포하고 있어 관리가 어려운 실정이고 기후변화에 의한 온도 상승은 청비름 또한 전국적으로 확산될 가능성을 가지고 있어 장기적인 관심과 관리기술 개발이 필요한 시점이다. 본 연구에서 수행한 지역별 예측은 향후 관리 계획 설정 등에 활용 가능할 것으로 판단된다.
We projected the distribution of Hedera rhombea, an evergreen broad-leaved climbing plant, under current climate conditions and predicted its future distributions under global warming. Inaddition, weexplained model uncertainty by employing 9 single Species Distribution model (SDM)s to model the distribution of Hedera rhombea. 9 single SDMs were constructed with 736 presence/absence data and 3 temperature and 3 precipitation data. Uncertainty of each SDM was assessed with TSS (Ture Skill Statistics) and AUC (the Area under the curve) value of ROC (receiver operating characteristic) analyses. To reduce model uncertainty, we combined 9 single SDMs weighted by TSS and resulted in an ensemble forecast, a TSS weighted ensemble. We predicted future distributions of Hedera rhombea under future climate conditions for the period of 2050 (2040~2060), which were estimated with HadGEM2-AO. RF (Random Forest), GBM (Generalized Boosted Model) and TSS weighted ensemble model showed higher prediction accuracies (AUC > 0.95, TSS > 0.80) than other SDMs. Based on the projections of TSS weighted ensemble, potential habitats under current climate conditions showed a discrepancy with actual habitats, especially in the northern distribution limit. The observed northern boundary of Hedera rhombea is Ulsan in the eastern Korean Peninsula, but the projected limit was eastern coast of Gangwon province. Geomorphological conditions and the dispersal limitations mediated by birds, the lack of bird habitats at eastern coast of Gangwon Province, account for such discrepancy. In general, potential habitats of Hedera rhombea expanded under future climate conditions, but the extent of expansions depend on RCP scenarios. Potential Habitat of Hedera rhombea expanded into Jeolla-inland area under RCP 4.5, and into Chungnam and Wonsan under RCP 8.5. Our results would be fundamental information for understanding the potential effects of climate change on the distribution of Hedera rhombea.
본 연구는 한반도 기후변화 적응 대상식물을 대상으로 기후변화에 따른 종풍부도 변화를 예측해 보고자 하였다. 대상종은 한반도 기후변화 적응 대상식물 중에서 특산식물 23종, 북방계식물 30종 그리고 남방계식물 36종으로 총 89종을 선정하였다. 기후변화에 따른 개별 종의 잠재서식지를 예측하여 합산하는 방식으로 종풍부도 변화를 예측하였다. 개별 종의 잠재서식지는 10개의 종분포모형 알고리즘을 함께 고려하는 앙상블모형을 구축하였다. 미래 예측 시기는 기후변화 시나리오 RCP4.5와 RCP8.5를 선정하여 2050년과 2070년을 예측하였다. 현재의 종풍부도는 국립공원, 강원도 백두대간 지역 그리고 남해 도서지역을 중심으로 높게 나타났다. 미래 예측 결과, 기존에 높은 종풍부도를 보였던 국립공원과 강원도 백두대간 지역은 낮아졌고 남해안 내륙지역은 보다 더 높아졌다. 종풍부도의 평균값을 비교해 보면 현재 기준으로 국립공원 지역이 남한 전체지역보다 높으면서 큰 차이를 보였다. 하지만 기후변화에 따라서 국립공원 지역과 남한 전체지역의 차이가 줄어들었다. 특산식물과 북방계식물의 다수가 남한지역에서 사라지고 남방계식물이 북상하면서 이와 같은 결과를 보였다. 하지만 적합한 서식지로 이주가 이루어지지 않으면 종풍부도가 급격하게 감소하였다. 분산가능성의 가정에 따라 결과가 다르게 나타났다. 본 연구의 결과는 보전 계획 수립, 보호 지역 설정, 생물종 복원 그리고 기후변화 대응 전략 및 관리 방안 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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