염습지 개발과 기후온난화로 인해 해안지역의 생물 서식환경이 변화하고 있다. 환경변화로 인한 한반도 해안식물들의 미래분포변화를 추정하기 위해 MaxEnt 프로그램을 이용하여 해안식물 10종의 예상분포지를 분석하였다. 연구지역은 한반도 동·서·남해안 지역을 대상으로 하였다. 예상분포지 추정은 해안식물의 동아시아 지역 분포자료와 WorldClim 2.0의 19개 기후변수를 사용하였다. 3개의 대기대순환모델(general circulation model; CCSM4, MIROC-ESM 그리고 MPI-ESM-LR)과 4가지 온실가스시나리오(representative concentration pathways; 2.5, 4.5, 6.0 그리고 8.5), 그리고 2개 기간(2050와 2070)이 반영된 미래 기후변수로 미래 예상분포지를 예측하였다. 분석결과 연평균 기온이 적정 분포지 추정에 가장 높은 기여를 하였다. 미래에 분포가 감소할 것으로 예상되는 분류군은 갯메꽃, 갯방풍, 갯씀바귀, 갯완두, 해란초, 참골무꽃, 순비기나무였으며, 분포가 증가할 것으로 예상되는 분류군은 갯사상자로 나타났다. 미래 분포가 현재와 비슷할 것으로 생각되는 분류군은 수송나물, 통보리사초였다. 각 식물의 미래 예상분포지를 종합하여 분포평균을 계산한 결과 서해와 남해가 동해보다 기후변화의 영향을 크게 받을 것으로 예상된다. 이 결과는 해안식물의 보전전략을 수립하는데 기초자료로 활용될 것이다.
본 연구에서는 제주도에 서식하는 노루의 출현확률을 기반으로 제주노루의 서식지 선호도를 분석하고자 하였다. 제주노루의 출현확률 분석을 위해 MaxEnt 모델을 활용하였고, 노루의 출현정보는 제주지역에서 이루어진 노루흔적조사 및 위치추적정보를 토대로 총 490개의 위치정보를 취합하였다. 환경변수로는 지형과 관련된 변수 4개, 거리변수 6개, 위성영상으로부터 얻은 변수 4개, 영급 등 총 15개의 변수가 선정되었는데, 그 중 변수 간 상관분석을 통하여 서로 간에 상관성이 높은 6개의 변수를 제거한 후 최종적으로 9개의 환경변수를 설명변수로 활용하였다. 분석에 의하면 제주노루가 출현 혹은 서식을 위해 선호하는 지역은 고도와 숲의 경계, 오름 등에 의존적인 것으로 나타났고, 특별히 선형적인 관계는 아니지만 고도에 따라 제주노루의 출현이 가장 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 제주노루는 해발고도 200~700m 사이의 지역과 1,500m 이상의 지역에서 가장 높은 출현확률을 보인 반면, 700~1,500m 구간에서는 높지 않은 출현확률을 보였다. 이는 해발고도 700~1,500m 구간은 한라산에서 가장 밀도가 높은 숲이 우거져 있는 지역이며, 이 지역에서 우점하고 있는 식생의 수관(crown)이 태양광을 차단하여 하층식생의 생육을 방해하므로 초식동물인 노루가 선호하는 연한 잎의 생산이 부족한 것이 그 원인인 것으로 판단된다. 반면 해발고도 200~700m 구간과 1,500m 이상의 정상부가 제주노루에 선호되는 배경은 우점하는 식생의 밀도가 매우 낮아 하층식생이 발달하여 있고, 이로 인해 제주노루가 구하기 쉬운 연한 잎을 생산하는 초본과 관목이 많이 생육하기 때문인 것으로 판단된다. 제주노루의 생태적 특성, 서식지 선호도 분석, 행동생태 등의 모델링을 위해서는 보다 세밀하고 심도있는 위치정보 및 현장조사가 필요하지만, 본 연구를 통하여 제주노루의 서식지 선호경향을 예측하였다는 점에서 그 의미가 있다고 사료된다.
본 연구는 최근 국내에 귀화식물로 기록된 미국쥐손이의 적합 서식지의 분포에 영향을 미치는 요인을 파악하고, 미래의 변화를 예측하고자 수행되었다. 전국을 대상으로 총 68개 지점에서 미국쥐손이의 출연 자료를 수집하고 MaxEnt 모델을 적용하여 기준년대(1981~2010)와 기후시나리오에 따른 미래의 적합 서식지 분포를 예측했다. 미국쥐손이의 분포에는 강수량 계절성(bio15), 가장 따뜻한 분기의 평균기온(bio10), 가장 건조한 분기의 평균기온(bio09)가 크게 기여하는 것으로 나타났다. 기후변화에 따라 미국쥐손이의 높은 수준의 적합 서식지는 기준년도에 우리나라 면적의 6.43%를 차지하였고, 먼미래(2071~2100)에는 SSP2-4.5 하에서 92.60%까지, SSP5-4.8 하에서 98.36%까지 차지하는 것으로 예측되었다.
본 연구는 보다 정확한 소나무림의 분포현황을 이용하여 효과적으로 소나무림을 보전관리하기 위한 기초자료를 제공하는 데 목적이 있다. 따라서 본 논문은 기후변화에 의한 남한지역에 서식하고 있는 소나무림의 지리적 분포 변화를 예측하고 연령대별 소나무림의 공간적 분포 특성을 평가하고자 한다. 이를 위해서 종 분포 변화를 예측하는데 유용한 MaxEnt 모델을 현재와 미래 시기의 기후변화 시나리오 자료에 적용하여 소나무림의 잠재적인 분포 변화를 예측하고, 연령대별 분포면적과 변화에 미치는 생물 기후 변수의 영향을 분석하였다. 소나무림의 잠재적 분포지역은 남한지역에서 10~30년생의 소나무림이 상대적으로 많이 감소하는 것으로 나타났으며, 연령대별 소나무림에게 기후적으로 적합한 지역의 면적이 클수록 감소 지역은 커지고, 새롭게 확장되는 지역은 작아지는 경향으로 나타났다. 이는 서식 적합한 지역의 대부분이 중복되는 지역으로서 유사한 기후환경에서 소나무림의 연령대별 상호작용이 상호 촉진 관계에서 경쟁적인 관계로 변하는 데 기인할 것으로 추측된다. 기온변화보다 강수량이 소나무림의 분포에 더 큰 영향을 주고, 소나무의 지리적인 분포 변화는 평균적인 기후 특성보다 건조한 시기의 강수량 및 최고 한기의 기온과 같이 기후의 극한성에 영향을 더 받는 것으로 나타났다. 특히 최고 건기의 강수량에 의한 소나무림의 분포 변화에 대한 영향은 연령대와 상관없이 나타났다. 이러한 결과는 향후 기온 상승에 따른 수분결핍이 증가하여 결국 생장과 생리반응에 영향을 주는 가뭄과 연관된 기후환경이 조성되어 소나무림의 감소를 초래할 것으로 예상된다. 본 연구에서 유도된 결과는 기존에 구축된 다양한 생물 자원 정보를 활용하여 기후변화에 따른 지리적인 변화를 예측하는 데 유용한 방법으로 적용될 수 있고, 자연생태계 분야에서 산림식생보전과 관련된 기후변화 적응정책 수립에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
해양공간계획(Marine spatial planning)은 해양의 합리적인 이용과 지속 가능한 해양 공간 활용을 위한 중요한 요소이다. 특히 어업활동 보호구역은 지속 가능한 어업을 위한 핵심 용도구역으로, 해양공간계획 경계 내에서 약 45.6%를 차지한다. 그러나, 현재 어업활동보호구역의 지정과 평가는 미래 수요와 잠재적 가치를 충분히 반영하지 못하고 있으며, 중장기 계획 수립을 위한 보다 합리적인 평가 방법과 예측 도구가 필요한 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 어업활동보호구역 내 주요 어종인 고등어, 갈치, 멸치, 참조기를 대상으로 어종 분포 예측을 시도하고, 현재 용도구역과의 비교를 통해 예측 도구의 가능성을 평가하였다. 한편, IPCC 6차 기후변화 시나리오(SSP1-2.6 및 SSP5-8.5)를 적용한 종분포 모델(MaxEnt)을 사용하여 미래 기후변화에 따른 어종의 이동 및 분포 변화를 분석한 결과, 고등어, 갈치, 참조기의 분포 면적은 현재보다 약 28~86% 증가했으나, 멸치의 분포 면적은 약 6~11% 감소했다. 이 결과를 바탕으로 주요 4종의 종풍부도 지도를 작성하였으며, 해양공간계획 경계 내에서 '높음'으로 평가된 종풍부도 해역과 어업활동보호구역이 중복되는 비율은 약 15%, SSP1-2.6 시나리오에서 21%, SSP5-8.5 시나리오에서 34%로 증가하였다. 연구 결과는 향후 용도구역 평가나 유보구역 변경 시 과학적 근거로 활용될 수 있으며, 어종의 현재 종분포와 기후변화에 따른 분포 예측을 통해 현재 용도구역 평가의 한계를 보완하고, 지속 가능한 유용 해양 자원의 이용을 위한 계획 수립에 기여할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 발병 횟수가 빠르게 증가하고 있는 벡터매개질병(vector-borne disease) 중 하나인 쯔쯔가무시증의 발병 특성을 공간적 그리고 시간적으로 분석하고 기후변화 시나리오에 따른 미래 발병 특성을 예측하였다. 쯔쯔가무시증의 공간적 분포와 발병률을 예측하기 위하여 환경 그리고 사회 변수의 공간적 특성을 이용하여 maximum entropy(MaxEnt) 생태 모델을 구성하고, 주요 변수의 쯔쯔가무시증 발병에 관한 상관관계를 분석하였다. 공간 특성 중 환경변수인 고도 및 기온이 주요한 변수로 분석되었으며, 이는 쯔쯔가무시증의 매개체인 털진드기의 생육 환경과 주요 관련이 있는 것으로 나타났다. 쯔쯔가무시증의 시간적 발병 횟수는 심층 인공 신경망 모델기반 예측을 하였으며, 특히 쯔쯔가무시증의 주요 특성인 지연 효과를 고려하여 모델을 구성하였다. 심층 인공 신경망을 이용한 예측 결과 여름철의 기온, 강우량, 그리고 습도가 털진드기의 활동에 주된 관련이 있으며 가을철의 쯔쯔가무시증 발병 횟수에 영향을 끼치는 것으로 확인 되었다. 또한, 기존 통계적 예측 모델과 비교하였을 때, 심층 인공 신경망 기반 예측 모델의 예측 정확성이 우수함을 확인하였다. 공간적 그리고 시간적 모델에 기후 변화 시나리오를 이용하여 2040년의 쯔쯔가무시증 발병 특성을 예측한 결과, 최대 발병률이 8% 증가, 발병률이 높은 지역이 9% 확대, 그리고 주된 발병 기간이 2개월 증가하였다. 본 연구 결과를 통해 쯔쯔가무시증의 공간적 및 시간적 발병 특성 분석을 통하여, 공중보건 측면에서 벡터매개 질병 발병 요인 규명을 통해 주민 건강을 위한 질병 관리 및 예측에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 국내에 서식하는 뉴트리아의 집중분포지역과 잠재적인 서식가능지역을 예측하여 효과적인 관리방향 설정에 유용한 자료를 제공하고자 하였다. 뉴트리아의 전국 분포 자료를 토대로 CVh(가능도 교차타당성)값을 띠폭(bandwidth)에 적용하여 분포밀도를 분석한 결과, 부산광역시, 대구광역시, 경상남도 소재 11개 시 군, 경상북도 소재 1개 군 등 낙동강수계에 위치한 14개 행정구역 내에서 우선적인 제거가 필요한 집중분포지역이 확인되었다. MaxEnt 모델을 이용한 잠재적인 서식가능지역 예측에서는 낙동강 중 하류 일대와 섬진강 하류, 가화천 일대에서 출현 가능성이 나타났다. 모형의 변수별 기여도는 고도, 건조한 달의 강수량, 가장 추운달의 최저온도, 수계로부터의 거리 순으로 높은 기여도를 보였으며, 출현확률과의 관계를 살펴보면, 고도 34m 이하의 저지대, 가장 추운달의 최저온도가 $-5.7^{\circ}C$이상 $-0.6^{\circ}C$ 이하인 지역, 가장 건조한 달의 강수량이 15-30mm, 수계로부터 1,373m 이하인 지역에서 임계값보다 높은 출현확률을 보였다. 뉴트리아의 생태적 특성과 본 연구결과를 종합하면, 고도, 물과의 접근성 및 이용성, 겨울철 낮은 기온이 뉴트리아의 정착과 확산에 영향을 주는 주요 요인으로 판단되므로 향후 서식가능지역의 검출과 확산 예측 모델링에 있어 중요한 변수로 검토될 수 있다. 뉴트리아와 같은 침입외래생물의 집중분포지역과 관리대상지역을 구분하고 그에 적합한 관리전략을 수립하여 관리현장에 적용하는 것은 영구적인 제어 목적의 관리에 있어 필수적인 사항이다. 본 연구에서 제시된 결과는 우선관리대상지역의 신속한 관리와 확산가능지역에 대한 사전 예방적 관리 등 전략적인 관리의 실행에 있어 유용한 자료로 활용될 수 있다.
기후변화는 곤충의 성장, 발육, 생존, 생식력, 분포범위 등 생활사의 변수들에 영향을 준다. 특히 외래곤충의 경우 생태계 정착 및 확산이 빨라지고 있으며, 생태계 교란, 토착종 감소 등 생물다양성을 감소시키는 직접적인 원인 중 하나이다. 알팔파바구미는 1990년대 제주도에서 처음 발견 후 남부지방에 대량 발생하여 농업해충으로 인식되었다. 최근 하면처로 이동하는 개체에 의한 밭작물의 피해와 여러 시군에서 서식이 확인되며 확산의 우려되고 있다. 본 연구에서는 기후변화가 알팔파바구미에 미치는 영향에 대해 파악하였다. 미래의 기후 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5에서 알팔파바구미의 잠재적 분포를 추정하기 위해 MaxEnt 모델을 적용하였다. 모형의 변수는 2015~2017년까지 알팔파바구미의 서식이 확인된 66개 지점과 종의 생태특성 및 예측변수간 상관성을 고려한 6개(bio3, bio6, bio10, bio12, bio14, bio16)의 생물기후를 사용하였다. 예측된 모형의 적합도는 평균 0.765로 잠재력이 의미 있는 값이며, 최고 따뜻한 분기의 평균기온(bio10)이 60~70%로 높은 기여도를 나타냈다. 2050년과 2070년의 시나리오(RCP 4.5, RCP 8.5)에 대한 모형의 결과는 한반도 전역에서 알팔파바구미의 분포 변화를 보여 주었으며, 기온상승에 따른 전국적 확산이 예측되었다.
수도암 사찰림의 주요 구성종인 전나무개체군에 대한 분포현황 및 연령구조분석이 이루어졌다. 총 302개체로 이루어진 남부지역 최대 규모의 개체군 분포로 확인되었으며, 흉고둘레 1.5~500.8 cm에 이르는 다양한 연령의 개체군 분포가 확인되었다. 수도암 전나무 개체군의 연령구조 분석결과 불안정한 호리병구조를 나타내며, 15~80 cm에 해당하는 비교적 어린 연령의 개체군에서 상대적으로 낮은 빈도의 출현을 보였다. 이들의 분포를 제한하는 요인으로 천이진행, 인위적 요인, 기후변화 등이 논의되었다. 또한 상대적으로 높은 빈도를 보이는 유령림(15 cm 이하)이 계곡 상부의 좁은 면적에 제한적으로 분포하고 있는 것으로 확인되었으며, 전나무개체군의 보전을 위해 이들 지역에 대한 적극적 보호가 필요한 것으로 판단된다. 수도암 전나무의 현존분포 환경요소 분석결과 평균해발고도 $931{\pm}64.5m$, 평균경사도 $19.2{\pm}8.7^{\circ}$, 사면방향 북동사면과 남동사면, 평균일조량 $1,324,323{\pm}174,459wh\;m^{-2}$ 등의 환경조건에서 높은 빈도로 출현하는 것으로 확인되었다. MaxEnt 모델을 이용하여 전나무 잠재생육공간이 도출되었다. 현존분포 결과는 연구지역이 독립적인 생육환경을 형성하고 있는 것으로 확인되었으며, 해발고도와 경사도에서 높은 기여도를 보였다. 개체군과 기여도를 고려한 환경요인 분석결과 최적 잠재서식처 조건은 해발고도 903.2 m, 경사도 $20.04^{\circ}$, 연평균일조량 $1,352.248wh\;m^{-2}$, 남동사면($114.68^{\circ}$)인 것으로 확인되었다. 차후 개체군에 대한 발아제한요인 발굴, 종내 및 종간 경쟁 변화, 지화학적 요인과의 상관관계, 기후변화 및 사찰활동의 영향 등에 대한 후속연구가 연속되어야 할 것으로 판단된다. 이러한 결과는 한국 대표경관 가운데 하나인 사찰림의 주요 구성종인 전나무의 생태와 생육지 환경, 보전 및 복원, 보호를 위한 보다 높은 이해와 의사 결정에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 국내에서 아직 미흡한 조류 번식지 예측 모형을 이용해 참매의 서식지 예측 및 대체번식지로서 이용 가능한 지역을 선정하고, 향후 참매 번식 가능지역을 대상으로 보호관리 지역을 확대할 수 있는 근거를 제시하기 위한 방안이다. 참매의 번식지는 현장조사에서 확인된 둥지(N=10)를 이용하였으며, 출현지점은 제3차자연환경조사를 통해 확인된 참매출현지점(N=23)을 활용해 분석하였다. 모형변수로는 지형인자 4가지, 자연환경인자(식생) 3가지, 거리인자 7가지, 기후변수 9가지를 활용하였다. 활용변수 중 Random sampling을 통해 확보된 비출현 좌표와 출현좌표간 비모수 검증을 통해 최종 환경변수를 선정하였다. 유의성 검증을 통해 선택된 변수는 번식지 대상 10가지, 출현지점 대상 7가지였으며, 이 변수를 활용해 최종 서식지 예측 모형(MaxEnt)을 구축하였다. 모델 구축결과 번식에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 혼효림 과의 거리, 입목밀도, 경급의 순이었으며, 출현지점에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 수계와의 거리, 경작지와의 거리, 경사도의 순이었다. 번식지점을 대상으로 한 모델링은 기후환경과 숲 내부에서 번식하는 참매의 특성이 반영된 것으로 판단된다. 예상서식지는 충청북도 중부 이북지역으로 예상되었으며, 그 면적은 $189.5km^2$(2.55%)였다. 충북 이남지역은 청주와 충주 등의 비교적 큰 도시가 발달되어 있는 반면 충청북도 북부지역의 경우 산림과 경작지가 고루 발달되어 있어 번식에 있어 일정한 세력권과 먹이원이 필요한 참매로서는 번식에 유리한 지역일 것으로 판단된다. 출현지점 대상으로 한 모델링은 면적이 $3,071km^2$(41.38%)으로 확인되었으며, 이는 출현지점을 대상으로 하여 단순이동 관찰 및 계절적인 변동 미고려 등의 한계가 있기 때문에 번식지점을 대상으로 한 모델링보다 광범위한 서식예상지역을 예측하였다. 결과에서 확인된 예측지점은 번식지를 대상으로 하였을 경우 정밀한 서식예측이 가능하나, 둥지의 특성상 확인되는 지점이 적고, 참매의 행동영역을 반영하지 못하는 단점이 있다. 반면 출현지점을 대상으로 하였을 경우 더 광범위한 지점에 대한 결과 도출이 가능하였으나, 단순 이동이나 지속적인 이용실태를 반영하지 못하기 때문에 정밀도에서는 다소 떨어진다고 할 수 있다. 다만 이러한 결과들을 통해 참매의 서식지를 예측할 수 있으며, 특히 정밀한 번식지역의 예측자료는 환경영향평가나 개발계획 수립시 서식지 모형 결과를 도입하여 반영할 필요성이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.