• 한국환경생태학회지
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• 제34권6호
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• pp.589-600
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• 2020

효과적인 보호구역의 보전 관리를 위해서는 외래종의 정착 모니터링 및 확산 위험에 대한 저감 노력이 수반되어야 한다. 본 연구는 울진에 위치한 산림유전자원보호구역(2,274ha)에서 조사된 외래식물 분포 정보를 대상으로 활용도가 높은 세가지 종분포모형(Bioclim, GLM, MaxEnt)을 활용하여 외래식물의 잠재출현지역을 모의하였고, 모의 결과를 비교하여 지역적 지리 및 생태 관리 특성이 반영된 현실성 및 적합성 높은 종분포모형을 선발하였다. 분석에서 예측된 외래식물의 출현지역은 실제 분포와 같이 도로 같은 선형 경관 요소를 따라 분포하는 경향이었으며, 일부 벌채지가 포함되었다. 본 연구에서 적용한 각 모형의 예측력과 정확도를 통계적으로 비교한 결과, GLM과 MaxEnt 모형은 대체로 높은 예측력과 정확도를 보였지만, Bioclim 모형은 낮았다. Bioclim은 가장 넓은 면적을 출현예상지역으로 계산하였고, GLM, 그리고 MaxEnt 순으로 면적이 작았다. 모의 결과의 현상학적 검토에서는 GLM과 Bioclim 모형은 표본 수에 따라 예측력이 크게 영향을 받는 것으로 나타났고, 표본 수와 관계없이 가장 일관성 높은 모형은 MaxEnt로 평가되었다. 종합적으로, 본 연구에 사용된 모형 중 외래식물 분포 예측을 위한 최적 모형은 MaxEnt 모형인 것으로 판단되었다. 본 연구에서 제시한 정밀 생물종 분포 자료 기반의 모델 선발 접근 방식은 산림생태계 보호구역의 보전 관리 및 지역 특성이 반영된 현실적이고 정교한 모델 발굴 연구에 도움이 될 것이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.47-52
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• 2014

종분포모형은 생물다양성 평가, 보호지역 지정, 서식지 관리 및 복원, 기후변화 예측 등의 다양한 분야에 활용되고 있으나 공공이나 정책분야에서는 모형의 불확실성으로 인하여 활용이 제한적이었다. 최근에는 이러한 모형의 불확실성을 저감하기 위하여 앙상블이나 합의모형 등의 다중모형을 적용하는 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 히어리를 대상으로 단일모형과 앙상블(다중) 모형을 적용하고 이를 비교하는 연구를 수행하였다. 모형은 AUC와 kappa, TSS를 이용하여 적합도를 평가하였으며, 이 중 모형 간의 비교가 용이하고 이항형 지도로 바로 변환할 수 있는 TSS가 효과적이었다. 단일모형과 앙상블 모형 모두 높은 모형적합도를 나타내었으며, 다중 모형 중에서는 RF, Maxent, GBM이 높게, GAM, SRE는 비교적 낮게 평가되었다. 예측지도에서는 단일모형에 비해 다중모형의 예측범위가 과대 추정되는 경향이 있었다. 이는 여러 모형이 중첩된 결과로 현장전문가와 모형전문가들 간의 협력연구를 통하여 적절한 모형 선택과 가중치 부여 등을 통하여 문제를 해결할 수 있다. 앙상블모형을 공간의사결정이나 보호지역계획에 활용하기 위해서는 불확실성의 정도와 원인을 파악하고, 이를 저감하려는 개선작업과 함께 결과의 불확실성이나 위험성을 인지하고 의사결정을 해야 한다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제21권1호
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• pp.103-118
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• 2018

Ecosystems in subalpine regions are recognized as areas vulnerable to climatic changes because rainfall and the possibility of flora migration are very low due to the characteristics of topography in the regions. In this context, habitat niche was formulated for representative species of arbors in subalpine regions in order to understand the effects of climatic changes on alpine arbor ecosystems. The current potential habitats were modeled as future change areas according to the climatic change scenarios. Based on the growth conditions and environmental characteristics of the habitats, the study was conducted to identify direct and indirect causes affecting the habitat reduction of Abies nephrolepis. Diverse model algorithms for explanation of the relationship between the emergence of biological species and habitat environments were reviewed to construct the environmental data suitable for the six models(GLM, GAM, RF, MaxEnt, ANN, and SVM). Weights determined through TSS were applied to the six models for ensemble in an attempt to minimize the uncertainty of the models. Based on the current climate determined by averaging the climates over the past 30years(1981~2010) and the HadGEM-RA model was applied to fabricate bioclimatic variables for scenarios RCP 4.5 and 8.5 on the near and far future. The results of models of the alpine region tree species studied were put together and evaluated and the results indicated that a total of eight national parks such as Mt. Seorak, Odaesan, and Hallasan would be mainly affected by climatic changes. Changes in the Baekdudaegan reserves were analyzed and in the results, A. nephrolepis was predicted to be affected the most in the RCP8.5. The results of analysis as such are expected to be finally utilizable in the survey of biological species in the Korean peninsula, restoration and conservation strategies considering climatic changes as the analysis identified the degrees of impacts of climatic changes on subalpine region trees in Korean peninsula with very high conservation values.

• 환경영향평가
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• 제23권5호
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• pp.379-392
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• 2014

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.