• 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.

• 한국환경생태학회지
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• 제32권5호
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• pp.469-477
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• 2018

금강초롱꽃(Hanabusaya asiatica)은 한반도 중동부에서만 제한적으로 분포하는 고유종으로, 분포범위가 좁고 개체수가 적어 서식지를 세계자연보전연맹(IUCN, International Union for Conservation of Nature) 중요 생물다양성 보호지역(key biodiversity areas: KBAs)으로 지정하여 보호할 필요가 있다. 본 연구에서는 maximum entropy(MaxEnt) 모형을 통해 남북한 접경지역 내 금강초롱꽃 자생가능지를 추정하고 이를 바탕으로 KBAs 후보지를 설정하였다. 기계학습(machine learning) 알고리즘의 하나인 MaxEnt 모형은 생물종의 출현지점만 기록한 데이터(presence-only data)로도 생물종 분포를 편향되지 않게 예측할 수 있는 생물종 분포 모형으로, 본 연구의 연구대상지처럼 현장 조사가 어려운 경우 유용한 방법이다. 본 연구에서는 현장 조사를 통해 수집한 38개 금강초롱꽃 출현 위치와 기후, 지형, 식생 등을 측정한 11개 환경변수를 이용하여 MaxEnt 모형을 학습하여 남북한 접경지역의 모든 지점에 대해 금강초롱꽃 출현확률을 추정하였다. MaxEnt 모형 분석 결과, 금강초롱꽃 출현확률이 0.5를 넘어 금강초롱꽃 분포가능지로 분류된 지역은 $778km^2$이었고, 추정된 서식가능지와 기지정된 보호지역 경계를 고려하여 설정한 최종 KBA 후보지는 $1,321km^2$이었다. 또한 11개 환경변수 중 표고와 연평균 강수량, 생장기 평균 강수량, 최한월 평균 기온이 금강초롱꽃 출현확률에 영향을 미쳐, 금강초롱꽃은 고도가 높은 서늘한 지역을 선호하는 것으로 분석되었다. 이와 같은 금강초롱꽃의 분포지 선호도 분석 결과는 KBA 후보지 설정 뿐 아니라 남북한 통일이나 기후변화와 같은 시나리오에 대비한 금강초롱꽃 보존 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2019년도 하계 학술발표초록집
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• pp.274-274
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• 2019

• 환경생물
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• 제40권2호
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• pp.214-223
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• 2022

멸강나방(Mythimna seperata)과 혹명나방(Cnaphalocrocis medinalis)은 중국 남부 양쯔강 유역에서 봄철 편서풍을 타고 국내로 유입되는 비래 해충(Migratory insect pests)으로 벼를 기주로 삼아 벼 잎을 가해하여 생육을 저해시킨다. 두 나방의 분포를 파악하기 위해서는 서식처의 온습도 뿐만 아니라 주변 환경 요소를 파악하는 것이 중요하다. 본 연구는 두 나방의 분포를 파악하기 위해서 SDM(Species Distribution Model) 중 Machine learning model인 MaxEnt (Maximum Entropy)에 출현 자료, SSPs (Shared Socio-economic Pathways) 시나리오, RCP (Representative Concentration Pathway) 시나리오를 적용하여 현재와 미래의 서식지 적합성 모형을 예측했다. 결과로 시기에 따른 서식처 면적이 큰 차이가 없었으며, SSPs 시나리오가 나빠짐에 따라 분포 면적이 넓어졌다. 두 나방은 중국으로부터 비래 후 생존하기 위한 최적의 장소가 기주가 있는 서해안과 남해안에 집중되어 있다. MaxEnt 결과 토지피복 자료, DEM (Degital Elevation Model) 순으로 기여도가 높게 나타났다. 이는 논에서의 출현 확률 높고 고도가 높아지면서 출현 확률이 낮아졌기 때문이다. 기후 변수에서 멸강나방은 BIO_4 (Temperature seasonality), 혹명나방은 BIO_2 (Mean Diurnal Range)가 높게 나타났다. 멸강나방은 계절에 의한 기온 차가 31.9℃ 이상일 때 서식처가 줄어들고, 혹명나방은 일교차 클수록 서식처가 넓어질 것으로 나타났다. 서식지 적합성 모형에서 두 나방은 대부분의 논에서 서식이 가능할 것이라 예측되었다. 하지만, 두 나방의 출현 위치를 정확하게 예측하는 데 한계가 있으므로, 서식지 적합성 지도를 기초로 조기에 대응하는 것이 중요하다고 판단된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제2권3호
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• pp.198-205
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• 2015

기후변화에 의한 수생태계의 영향은 수생생물의 생리작용의 변화에서부터 종분포에 이르기까지 광범위할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 금강유역의 어류 종분포를 예측하기 위하여 비출현 정보를 요구하지 않고도 좋은 예측력을 가지고 있는 MaxEnt 모형을 활용하였다. 금강유역 134개 지점의 2007년부터 2009년까지 어류 출현 자료 (고유종 17종 포함 총 47종)와 9개의 환경인자 (월별 최저기온, 최고기온, 평균기온, 강수량, 최저수온, 최고수온, 평균수온, 고도, 경사)를 사용하여, RCP 8.5 기후변화 시나리오에 따라 2050년과 2100년의 어류 종분포를 예측하였다. MaxEnt 모형은 평균 0.798의 적절한 모형적합도를 보여 주었으며, 종분포 예측에 기여도가 높은 환경인자는 고도, 강수량, 최저수온 순이었다. 기후변화가 진행됨에 따라 얼룩동사리와 줄납자루와 같은 고유종의 출현확률은 감소한 반면, 배스와 블루길과 같은 외래종의 출현확률은 증가하였다. 특히 2100년에는 5종 (줄몰개, 미꾸라지, 강준치, 줄납자루, 칼납자루)의 어류가 금강유역에서 더 이상 서식하지 못하는 것으로 예측되었다. 그리고 기후변화에 따라 종풍부도가 높은 지역이 금강유역 내에서 북상하는 것으로 예측되었다. 이러한 결과는 기후변화로 인한 수온 상승이 금강유역 수생태계의 교란을 심화시킬 수 있다는 것을 의미한다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권1호
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• pp.50-60
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• 2022

본 연구는 백두대간에 자생하는 주요 밀원수종 3종(음나무, 피나무, 쪽동백나무)을 대상으로 서식지 적합성 분석을 수행하였다. 백두대간 내 밀원수종 서식지 적합도 분석을 MaxEnt를 이용하여 수행한 결과, 모형의 예측정확도 AUC값은 음나무 0.747, 피나무 0.790, 쪽동백나무 0.755로 나타났다. 밀원수종의 서식지 적합도에 가장 영향을 많이 미치는 변수로 음나무와 피나무는 고도, 연평균 기온, 경사도 순으로 나타났으며, 쪽동백나무는 연평균 기온, 고도, 연평균 강수량 순으로 나타났다. 본 연구에서 분석된 대상수종 모두 지형인자인 고도와 기후인자인 연평균 기온이 가장 중요한 인자로 나타났으며, 이는 고도와 기온이 대상 수종의 분포 패턴을 설명하는데 매우 핵심적인 인자임을 나타낸다. 본 연구는 임업소득 향상을 위한 고부가가치 아이템인 산림양봉의 필수자원인 주요 밀원수종들의 서식지 적합성 분석을 통해, 백두대간 내 주요 밀원수종의 관리와 밀원림을 조성할 수 있는 잠재력이 높은 중요 적합지들에 대한 자료를 제공한다. 향후 밀원수종 분포에 영향을 미치는 토양, 건조도 등의 무생물적 인자와 종간경쟁 등의 생물적 인자를 종합적으로 고려하여 모형의 정확도를 높이는 연구가 추가로 진행되어야 할 필요가 있다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권4호
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• pp.282-289
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• 2022

한반도의 기후변화가 산림생태계에 미치는 영향을 분석하는 것은 난아열대 산림생명자원 관리에 중요하다. 본 연구에서는 난아열대 목본식물인 소귀나무와 Syzygium buxifolium의 위치자료와 생물기후변수를 수집하고, 수집된 자료를 바탕으로 MaxEnt 모형에 적용하여 잠재분포 영역을 추정하였다. 소귀나무의 분포를 결정하는 주요 환경인자는 가장 따뜻한 분기의 강수와 온도 계절성이고, Syzygium buxifolium의 주요 환경인자는 가장 따듯한 분기의 강수와 가장 습한 분기의 강수로 나타났다. MaxEnt 모형의 행정구역별 결과, 소귀나무는 SSP2-4.5 기후변화 시나리오에서 4.6 - 17.7%의 면적 증가율을 보였고, SSP5-8.5 기후변화 시나리오에서 13.8 - 30.5%의 면적 증가율을 보였다. Syzygium buxifolium는 SSP2-4.5 기후변화 시나리오에서 4.8 - 32.2%, SSP5-8.5 기후변화 시나리오에서 12.9 - 48.6%의 면적 증가율을 보였다. 본 연구는 기후변화 시나리오를 적용하여 난대아열대 식물의 미래 잠재분포 영역을 확인하고 데이터베이스를 구축하는데 의의가 있다.

• 한국전통조경학회지
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• 제35권2호
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• pp.87-97
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• 2017

오동나무는 한국 전통 문화에서 오래전부터 인식되어 왔으며, 다양한 분야에서 종의 가치에 대해 연구되어 왔다. 그러나 종의 분포와 생태적 특성에 대한 연구는 미흡한 상황이다. 본 연구는 MaxEnt 모형을 활용하여 부산광역시 내 오동나무 두 종의 분포 경향 및 생태적 특성을 밝히는데 목적을 두고 있다. MaxEnt 모형은 현장 조사로 수집된 오동나무 종의 위치 정보와 지형, 기후, 잠재인간간섭도와 같은 환경 인자로 구축되었다. 연구결과 AUC 값은 오동나무와 참오동나무가 각각 0.809으로 모형의 정확도가 적절한 것으로 확인되었다. 분포모형에 따른 연구지역 내 오동나무와 참오동나무의 분포 경향은 두 종 모두 시가지, 나지가 밀집해 있는 도심위주의 분포를 나타냈다. 두 종의 잠재분포가능면적은 오동나무 $137.4km^2$, 참오동나무 $135.0km^2$로 확인되었으며, 중구, 동래구, 부산진구, 연제구 등에서 높은 확률로 분포하였다. 환경요인의 기여도 분석 결과, 오동나무와 참오동나무의 분포에 잠재인간간섭도가 약 50% 내외의 기여를 하는 것으로 확인되었고, 잠재인간간섭도와 양의 상관관계를 나타냈다. 해발고도는 두 종 모두에서 음의 상관관계를 보였으며, 해발고도가 증가할수록 자연서식처에서 자생종과의 경쟁이 증가하기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구의 결과들은 오동나무와 참오동나무의 분포가 인위적 활동에 의존되어 있음을 수리적으로 나타내는 결과이며, 한국 전통경관과의 관련성을 암시하는 결과이다. 이러한 결과는 추후 오동나무의 활용 및 보존, 복원에 있어서 의미 있는 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권2호
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• pp.47-56
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• 2020

본 연구는 기후변화에 따른 소나무 잠재분포변화 예측 및 환경요인과의 관계를 파악하기 위한 목적으로 수행되었다. 입력자료인 종속변수는 1:5,000 임상도에서 추출한 소나무 출현자료를 사용하였으며, 독립변수는 RCP 시나리오 기후자료 및 임상도, 입지도에서 추출한 기후, 입지, 생육환경자료 등 총 14개의 환경요인 변수를 사용하였다. 이러한 입력자료를 바탕으로 생태적 지위 개념을 기반으로 한 종 분포 모형 중 하나인 MaxEnt (Maximum Entropy Modeling) 모형을 구동하여 미래의 소나무 잠재분포를 예측하였다. 분석결과 training AUC (Area Under Curve)가 0.79로 우수한 수준의 정확도를 보였으며 현존 소나무 분포 자료와 유사한 현재 잠재분포 결과를 보였다. RCP 시나리오를 적용한 결과 소나무 잠재분포지는 시간이 지남에 따라 지속적으로 감소할 것으로 나타났으며 RCP8.5 기준으로 2050년과 2070년에 각각 11.1%, 18.7%의 잠재분포지가 줄어들 것으로 예측되었다. 입력자료의 소나무 잠재분포 판단에 대한 기여도는 계절기온, 고도, 겨울철 기온 등이 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 기후변화로 인한 소나무림 보전 및 대책 수립을 위한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.