• 한국환경생태학회지
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• 제37권6호
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• pp.450-463
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• 2023

본 연구는 전문가 기반형 모델(Habitat Suitability Index)의 한계로 지적되는 주관적 기준, 통계분석의 부재 등과 통계기반형 모델(MaxEnt)의 한계로 지적되는 현장검증, 전문가 의견 반영 등의 극복을 위하여 각각의 모델을 개발하여 통합하는 방식으로 핵심서식지를 도출하였다. 핵심서식지 발굴을 위해 문헌분석 및 공간분석자료를 바탕으로 전문가 심층면담을 진행하였고, 전문가 자문과 GIS 도면 구축 가능성을 고려하여 모델을 개발하였다. 주요 환경변수는 식생대, 임상, 임분밀도, 연평균 강수량, 유효토심으로 선정되었다. 그 결과 현재 나도승마가 분포하고 있는 16지점 중 15지점이 핵심서식지로 나타났으며, 개발된 모델은 약 93.75%의 높은 정확도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 하지만 전체 연구대상지의 약 27.8%가 핵심서식지로 나타남에 따라, 추후 서식변수 및 공간자료 정밀화를 통한 모델의 고도화가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 높은 등급으로 확인된 서식지라도 대상종의 서식유무 파악을 위한 현장검증은 필수적으로 수행되어야 한다. 하지만, 이러한 한계에도 불구하고 HSI와 MaxEnt의 상호보완적 활용은 생물종의 분포와 서식지 이용 특성을 통하여 적합 서식지를 예측하고, 신규 서식지 발굴 및 대체서식지 선정 등 다양한 방면으로 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국자원식물학회지
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• 제35권2호
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• pp.169-182
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• 2022

본 연구는 산불피해가 발생한 접경지역 산림 내 희귀특산식물(개느삼) 분포를 예측하고 피해를 정량화하고자 수행되었다. 이를 위해 산불피해강도에 따른 산림면적 피해(NBR), 임상도를 통한 수종별 피해(Vegetation map), MaxEnt 모델 분석을 수행, 보다 정밀한 결과를 도출하고자 하였다. 우선, 산불피해강도 분석은 위성영상(Landsat-8)을 활용하여, 산불피해강도(ΔNBR_2016-2015)를 분석하고 피해범위를 도출하였다. 임상도 작성은 환경부의 토지피복도, 산림청의 임상도, 자체적으로 식생조사를 진행하여, 산불 전·후의 임상도를 작성하고, 수종 피해 및 변화를 확인하였다. 마지막으로 MaxEnt 모델 분석은 관련문헌과 자체조사 자료를 기준으로 작성된 개느삼 실제서식지 좌표를 활용하여, AUC(Area Under Curve) 값을 도출하였다. 분석된 결과의 정밀도를 높이고자, 임상도와 결합하여, 개느삼이 주로 분포하는 소나무 군락 및 소나무-참나무림 군락을 대상으로 재분석한 결과, 대상지 내 개느삼 실제출현 좌표 325개소 중 299개 지점에서 개느삼 출현가능성이 92.0%로 예측되어 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 해당 자료를 산불피해강도(ΔNBR_2016-2015) 자료와 중첩한 결과, 산불피해지 내 개느삼 서식가능지(예측) 면적 44,760 m²의 45.9%인 20,552 m²가 훼손된 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구는 산불로 인해 훼손된 희귀식물 서식지 면적을 정량화하고 희귀식물 보전·관리를 위한 사례가 될 것으로 기대된다.

• 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.

• 한국습지학회지
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• 제25권4호
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• pp.335-344
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• 2023

기후변화 생물지표인 남색이마잠자리(B. chalybea flavovittata)는 우리나라에는 2010년 제주도에서 최초로 관찰되어 기록된 이후 최근 영산강 일대에서 월동이 확인되었다. 본 연구는 MaxEnt 모델을 이용하여 남색이마잠자리의 잠재적 분포를 예측하고, 기후변화에 따른 서식지 확산을 예측하고자 하였다. 본 종의 분포 자료는 세계생물다양성정보 기구인 GBIF의 검색 결과를 수집하였으며, 2019년 5월부터 2023년 5월까지 확보된 현장조사 결과를 포함하였다. 또한, 생물기후변수는 WorldClim 데이터베이스에서 제공받아 사용하였다. 잠재적 종 분포예측과 미래 분포예측은 MaxEnt 모델을 사용하였다. 유충은 위도상 제주특별자치도 제주시(33.318096°)부터 경기도 여주시(37.366734°)까지, 경도상 전라남도 진도군(126.054925°)부터 경상남도 양산시(129.016472°)까지 관찰되었다. 본 종의 서식지는 람사르 습지유형 분류체계에 따라 M(permanent rivers, streams, creeks) 유형의 습지가 12개소(50.0%)로 가장 많았으며, Tp(permanent freshwater marshes, pools) 유형이 11개소(45.8%), F(estuarine waters) 유형이 1개소(4.2%)로 분류되었다. 현재 분포지역에 기초하여 MaxEnt 모델을 이용한 잠재적 분포 예측 결과, 기존 서식지 외에 울산광역시, 대구광역시 일대가 서식확률이 높았다. 또한, 미래 시나리오를 적용하였을 때, 2050년대와 2090년대 분포 가능지역이 넓어져 가까운 미래에 남부 서남해안, 남부 내륙 대구광역시 일대, 동해안 일대로 서식범위가 확장될 것으로 예측되었다. 남색이마잠자리는 가까운 미래에 서식범위를 확장할 가능성이 높게 예측되었는데, 본 연구 결과는 향후 모니터링을 지속하면서 서식지를 공유하는 토착 자생생물자원의 보전 및 관리를 위한 기초자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 환경생물
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• 제36권4호
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• pp.672-679
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• 2018

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.

• 환경생물
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• 제34권4호
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• pp.240-245
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• 2016

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.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제24권5호
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• pp.1-14
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• 2021

Excessive development and urbanization have destroyed animal, plant, habitats and reduced biodiversity. In order to preserve species diversity, habitat prediction studies are have been conducted at home and overseas using various modeling techniques. This study was conducted to suggest optimal habitat modeling research by comparing HSI and MaxEnt, which are widely used among habitat modeling techniques. The study was targeted on the endangered species of Prionailurus bengalensis in nearby areas (5460.35km2) including Cheonan City, and the same data were used for analysis to compare those models. According to the HSI analysis, Prionailurus bengalensis's habitat probability was 74.65% for less than 0.5 and 25.34% for more than 0.5 and the top 30% were forest (99.07%). MaxEnt's analysis showed that 56.22% of those below 0.5 and 43.79% of those above 0.5 were found to have a high explanatory power of 78.3% of AUC. The Paired Wilcoxn test, which evaluated the significance of thoes models, confirmed that the mean difference between the two models was statistically significant (p<0.05). Analysis of the differences in the results of those models using the matrix table shows that score 24.43% HSI and MaxEnt was accordance,12.44% of the 0.0 to 0.2 section, 7.22% of the 0.2 to 0.4 section, 2.73% of the 0.4 to 0.6 section, 1.96% of the 0.6 to 0.8, and 0.08% of the 0.9 to 1.0. To verify where the score difference appears, the result values of those models were reset to values from 1 to 5 and overlaid. Overlapping analysis resulted in 30.26% of the Strongly agree values, 56.77% of the agree values, and 11.92% of the Disagree values. The places where the difference in scores occurs were analyzed in the order of forest (45.23%), agricultural land (34.57%), and urbanization area (7.65%). This confirmed that the analysis of the same target species within the same target site also has differences in forecasts depending on the modelling method. Therefore, a novel analysis method combining the advantages of each modeling in habitat prediction studies should be developed, and future study may be used to select Prionailurus bengalensis and species-protected areas and species protection areas in the future. Further research is judged to require higher accuracy studies through the use of various modeling techniques and on-site verification.

• 한국습지학회지
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• 제26권1호
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• pp.21-31
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• 2024

우리나라는 노란잔산잠자리(M. daimoji Okumura, 1949)를 멸종위기 야생생물로 지정하여 보호하고 있고, 국가적색목록 평가에서 위기(EN)로 등재하였다. 이들은 주로 동북아지역에 서식하는데, 우리나라에는 위도상 사천시(35.1°)부터 연천군(38.0°)까지, 경도상 연천군(126.8°)부터 양산시(128.9°)까지 관찰되었다. 서식지는 저지대의 평지하천에 하상재료가 모래로 이루어져 있고, 유속이 완만한 하천의 가장자리와 하중도의 가장자리, 하천 구역에 일시적으로 형성된 웅덩이를 선호한다. 노란잔산잠자리 출현 지점에서의 저서성 대형무척추동물 군집구조는 낙동강 본류의 경우 서식지에 따라 군집 조성의 차이가 적었고, 지류의 경우 주변 환경과 하천의 규모에 따라 낙동강 본류보다 군집 조성의 차이가 컸다. 현재 분포지역을 토대로 MaxEnt 모델을 이용하여 잠재적 분포를 예측한 결과, 낙동강 본류와 지류에 서식할 가능성이 높았다. 환경변수 중 기여도는 BIO03(36.2%), BIO10(15.8%), BIO14(13.8%), BIO12(12.5%), BIO08(6.1%) 등의 순으로, 모형에 대한 중요도는 BIO10(43.7%), BIO14(14.6%), BIO17(13.78%), BIO13(9.8%), BIO02(6.7%), BIO18(5.2%) 등의 순으로 높았다. 노란잔산잠자리의 공통사회경제경로를 통한 미래 분포 예측에 있어서 재생에너지 기술 발달로 화석연료 사용을 최소화한 SSP1은 서식가능지역이 넓은 범위에서 확대되었으며 산업기술의 빠른 발전에 중심을 두어 화석연료 사용이 높고 도시 위주의 무분별한 개발이 확대될 것을 가정한 SSP5는 대체로 증가하는 것으로 예측되었다. 이들의 서식지는 하천공사, 골재채취 등과 같은 물리적 환경변화와 강우 강도의 증가에 의한 홍수 등 급변하는 기후변화에 영향을 받을 것으로 판단된다. 따라서 노란잔산잠자리 보호를 위해서는 생태계 환경변화관찰을 위한 장기적인 모니터링 수행과 개체군 유지를 위한 보전방안 수립이 요구된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권4호
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• pp.399-410
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• 2015

본 연구에서는 호두나무에 대하여 단기임산물 재배적 지도를 바탕으로 기후변화를 고려한 전국의 재배가능지역을 MaxEnt 모델을 이용하여 추출하였다. RCP 4.5 및 8.5 시나리오와 HadGEM2-AO모델을 이용하여 2050년대와 2070년대의 기후변화에 따른 재배지역 변화를 예측하였다. 분석결과, 미래의 재배적지면적을 현재 수치와 비교하였을 때, RCP 4.5에서는 충청남도, 전라북도, 전라남도에 이르는 우리나라 서쪽 지역이 주로 감소할 것으로 나타났으며, RCP 8.5에서는 경상북도, 경상남도 일부 지역을 중심으로 감소할 것으로 나타났다. 하지만, 평균고도가 600m 이상으로 높은 지역인 강원도는 2070년대 RCP 4.5에서 18.3%, RCP 8.5에서 56.6%가 증가할 것으로 나타나 기후변화의 영향 정도에 따라 전국적으로 재배가능지역의 차이가 있는 것으로 나타났다. 현재 호두 생산량이 가장 많은 지역을 분석한 결과 공주시, 김천시, 영동군은 2070년대에는 RCP 8.5에서 재배지역의 감소가 클 것으로 예상되었으며, 공주시는 RCP 4.5에서 감소폭이 더 큰 것으로 나타났다. 무주군과 천안시는 현재의 재배가능지역이 모든 시나리오에서 유지될 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 미래 기후변화에 따른 영향이 불가피한 상황에서 예상되는 피해를 최소화하고 경쟁력 있는 임산물 생산을 위한 기후변화 영향평가 자료로 활용될 것으로 판단된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권3호
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• pp.163-173
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• 2022

기후변화는 종의 생물계절 및 지리적 분포 변화에 많은 영향을 미치는 핵심 요인으로 생태 분야에서는 취약성 평가를 위해 생물의 생리적 특성과 가장 관련이 높은 생태기후지수 (BioClimatic predictor, 이하 BioClim)를 사용하고 있다. 그러나, Shared Socio-economic Pathways (SSPs) 시나리오에 대한 GCM별 미래 기간 기후평균값 이외에 BioClim 값들은 제공되지 않고 있다. 본 연구는 농촌진흥청에서 생산한 1 km 해상도의 SSPs 시나리오 상세화 자료를 이용하여 국내 여건에 적합한 BioClim 자료를 생산하고, 해당 자료를 기반으로 종 분포모형을 적용하여 주로 남부 및 경상북도, 강원도 및 습한 지역에서 생육 환경이 적합한 고로쇠나무의 기준년대 (1981 - 2010년) 및 미래년도 (2011 - 2100년)에 대해 30년 단위로 적합 서식지 분포를 예측했다. 전국자연환경조사자료를 통해 총 819개 지점에서 고로쇠나무 출현 자료를 수집했다. MaxEnt 모형의 성능을 높이기 위해 모형의 매개 변수 (LQH-1.5)를 최적화하고 상세화된 Biolicm 7개 지수와 지형지수 5개를 MaxEnt 모델에 적용했다. 국내 고로쇠나무 분포는 배수, 연 강수량 (Bio12), 경사가 크게 기여하는 것으로 나타났다. 적습하고 비옥한 토양을 선호하는 생육 특성이 반영된 결과로 기후 요인의 영향은 크지 않았다. 이에 따라 기준년도에 고로쇠나무의 높은 수준 적합 서식지는 우리나라 면적의 3.41%, 근미래 (2011 - 2040년) 및 먼미래 (2071 - 2100년)에서 SSP1-2.6은 0.01%, 0.02%를 차지하여 점차 감소하였으나, SSP5-8.5에서는 각각 0.01%, 0.72%로 오히려 기준년도 대비 근미래에는 감소되다가 먼미래로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였다. 본 연구는 기후변화에 보다 적응이 수월한 식생의 미래 분포 양상을 확인한 연구로 기후변화 적응 종이 미래 산림 복원 등에 활용 가능한 기초 연구로 의의가 있다.