• 제목/요약/키워드: MaxEnt model

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Changes in Aporia crataegi's potential habitats in accordance with climate changes in the northeast Asia

  • Kim, Tae Geun;Han, Yong-Gu;Kwon, Ohseok;Cho, Youngho
    • Journal of Ecology and Environment
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    • 제38권1호
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    • pp.15-23
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    • 2015
  • This study was conducted in an effort to provide important clues pertaining to the conservation and restoration of Aporia crataegi by identifying the spatial distribution characteristics of the current habitats, prospective habitats, and future habitats of A. crataegi in accordance with climate changes. To determine the distribution of A. crataegi, data from a total of 36 collecting points throughout South Korea, North Korea, China, Japan, Mongolia, and Russia are used. The spatial distributions of the data were examined through MaxEnt modeling. The distribution probability rates exceeded 75% at 18 locations among the 36 species occurrence locations, with Gangwon province showing the highest distribution probability in South Korea. The precision of the MaxEnt model was remarkably high, with an AUC value of 0.982. The variables that affect the potential distribution of A. crataegi by more than 10% are the degree of temperature seasonality, the amount of precipitation in the warmest quarter, the annual mean temperature, and the amount of precipitation in the driest month, in that order of importance. It was found that the future potential distribution area of A. crataegi continuously moves northward over time up to 2070s. In addition, the area of the potential distribution showing a habitable probability rate that exceeds 75% in northeast Asia was $28,492km^2$, where the area of potential distribution in the north part of Korean peninsula was $20.404km^2$ in size. Thus, it is anticipated that the most important future habitats of A. crataegi in the northeast Asia will be North and South Hamgyeong provinces and Ryanggang province near Mt. Baekdoosan in the northern area of the Korean peninsula.

SSP 시나리오 상세화 자료 기반 생태기후지수를 활용한 고로쇠나무 분포 예측 (Prediction of Acer pictum subsp. mono Distribution using Bioclimatic Predictor Based on SSP Scenario Detailed Data)

  • 김휘문;김채영;조재필;허지나;송원경
    • 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.

기후변화에 따른 우리나라 미선나무의 분포변화 예측 (Projection of climate change effects on the potential distribution of Abeliophyllum distichum in Korea)

  • 이상혁;최재용;이유미
    • 농업과학연구
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    • 제38권2호
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    • pp.219-225
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    • 2011
  • Changes in biota, species distribution range shift and catastrophic climate influence due to recent global warming have been observed during the last century. Since global warming affects various sectors, such as agriculture and vegetation, it is important to predict more accurate impact of future climate change. The purpose of this study is to examine the observed distribution of Abeliophyllum distichum in the Korean peninsula. For this purpose, two period (present and future) climate data were used. Mean data between 1950 and 2000, were used as the present value and the year 2050 and 2080 data from A1B senario in IPCC SRES were used for the future value. Potential habitation is analyzed by MaxEnt(Maximum Entropy model), and Abeliophyllum distichum's coordinates data were used as a dependent variable and independent variables are composed of environmental data such as BioClim, altitude, aspect and slope. The result of six types GCM mean calculation, the potential habitability decreased by 40-60% of the average existing distribution. The methodogies and results of this research can be applicable to the climate changing adaptation stratiegies for the biodiversity conservation.

Assessing the Carrying Capacity of Wild Boars in the Bukhansan National Park using MaxEnt and HexSim Models

  • Tae Geun Kim
    • Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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    • 제4권3호
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    • pp.115-126
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    • 2023
  • Understanding the carrying capacity of a habitat is crucial for effectively managing populations of wild boars (Sus scrofa), which are designated as harmful wild animal species in national parks. Carrying capacity refers to the maximum population size supported by a park's environmental conditions. This study aimed to estimate the appropriate wild boar population size by integrating population characteristics and habitat suitability for wild boars in the Bukhansan National Park using the HexSim program. Population characteristics included age, survival, reproduction, and movement. Habitat suitability, which reflects prospecting and resource acquisition, was determined using the Maximum Entropy model. This study found that the optimal population size for wild boar ranged from 217 to 254 individuals. The population size varied depending on the amount of resources available within the home range, indicating fewer individuals in a larger home range. The estimated wild boar population size was 217 individuals for the minimum amount of resources (50% minimum convex polygon [MCP] home range), 225 individuals for the average amount of resources (95% MCP home range), and 254 individuals for the maximum amount of resources (100% MCP home range). The results of one-way analysis of variance revealed a significant difference in wild boar population size based on the amount of resources within the home range. These findings provide a basis for the development and implementation of effective management strategies for wild boar populations.

노란잔산잠자리(Macromia daimojiOkumura, 1949)의 서식지 특성 및 기후변화에 따른 잠재적 분포 예측 (Habitat characteristics and prediction of potential distribution according to climate change for Macromia daimoji Okumura, 1949 (Odonata: Macromiidae))

  • 권순직;권혁영;황인철;이창수;김태근;박재흥;전영철
    • 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.

머신러닝기법을 활용한 가리왕산과 유명산 지역 주요 밀원수의 서식지 적합성 평가 (Evaluation of Habitat Suitability of Major Honey Trees in the Mt. Gariwang and Mt. Yumeong through Machine Learning Approach)

  • 이용주;이민기;이해인;이창배;심형석
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.311-325
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    • 2023
  • 본 연구는 가리왕산, 유명산에 자생하는 주요 밀원수종인 음나무, 벚나무류, 피나무류 및 쪽동백나무를 대상으로 머신러닝기법(i.e., MaxEnt)을 활용하여 서식지 적합성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 모형의 예측정확도인 AUC 값은 대부분의 밀원수종이 0.7 이상이었으며, 주요 환경 변수에 대한 반응 곡선 결과 주요 밀원수종의 서식지 적합성에 영향을 미치는 환경적 요인은 고도, 연평균 강수량, 연평균 기온으로 나타났다. 이는 고도 구배에 따른 기후 인자가 주요 밀원수종의 분포 패턴 설명에 있어 주요한 환경 변수임을 의미한다. 본 연구는 우리나라 밀원수림의 조성 및 관리 전략수립 뿐만 아니라 밀원수종의 분포도 제작 시 근거 자료로써 기여할 수 있을 것이다. 향후 다양한 층위에서의 꿀과 화분의 생산량 증대 및 꿀의 주년 생산을 위해서는 생물학적 변수를 반영한 다양한 지역 단위의 추가적인 데이터 수집 및 분석이 필요할 것이다.

MaxEnt 모델링을 이용한 기후변화 시나리오에 따른 서어나무 (Carpinus laxiflora)와 개서어나무 (C. tschonoskii)의 분포변화 예측 (Prediction of Distribution Changes of Carpinus laxiflora and C. tschonoskii Based on Climate Change Scenarios Using MaxEnt Model)

  • 이민기;천정화;이창배
    • 한국농림기상학회지
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    • 제23권1호
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    • pp.55-67
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    • 2021
  • 서어나무속 수종은 우리나라 온대중부지방 극상림을 이루는 주요 수종으로 인식되어 왔으며, 국내에서 넓은 분포역을 보인다. 기존 많은 연구들은 서어나무(C. laxiflora) 군락의 군집구조, 식생천이, 분포 현황 등에 대한 연구가 대부분을 이루었다. 그러나, 개서어나무(C. tschonoskii)의 경우, 개체종 수준에서의 집중연구보다는 임분 내 구성목으로서 다른 수목종들과의 군집구조 분석에 초점을 맞춰 아직까지 연구가 미흡실정이다. 또한, 두 수종에 대한 서식환경, 서식지 선호도, 기후 및 환경변화 등의 교란에 따른 서식지 변화에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 연구에서는 최대 엔트로피 모델링(MaxEnt; Maximum Entropy Modeling)기법을 사용해 서어나무와 개서어나무의 서식지 분포에 영향을 끼치는 환경인자를 분석하고 두 가지 기후 예측 시나리오인 RCP4.5 및 RCP8.5를 적용하여 각각 2050년대와 2090년대의 분포변화를 예측하였다. 연구결과 각 수종의 서식지 분포에 영향을 끼치는 주요인자로 서어나무는 고도, 온도 계절성, 연평균 강수량인 것으로 나타났고, 개서어나무는 온도 계절성, 연평균 강수량, 주간 일교차인 것으로 나타났다. 서식지 면적의 경우 서어나무는 RCP4.5, RCP8.5의 기후변화가 진행됐을 때, 현재 서식지 면적에 비해 각각 약 1.05배, 약 1.11배로 면적이 증가할 것으로 예측되었다. 개서어나무는 RCP4.5, RCP8.5의 기후변화가 진행됐을 때, 현재 서식지 면적에 비해 각각 약 1.24배, 약 1.33배의 증가가 보일 것으로 예측되었다. 본 연구는 분류학적으로 유사계통에 속하는 서어나무와 개서어나무의 기후변화에 따른 국내 분포확산과 분포지역 간 차이에 대한 미래예측 그리고 두 종의 서식지 및 개체군 관리에 있어서 잠재적 관리 대상지 및 고려사항에 대한 유의미한 정보를 제공할 것으로 판단된다.

생태계 서비스 가치평가를 위한 멸종위기 포유류의 종분포 연구 - 전국자연환경조사 자료를 중심으로 - (Species Distribution Modeling of Endangered Mammals for Ecosystem Services Valuation - Focused on National Ecosystem Survey Data -)

  • 전성우;김재욱;정휘철;이우균;김준순
    • 한국환경복원기술학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.111-122
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    • 2014
  • The provided habitat of many services from natural capital is important. But because most ecosystem services tools qualitatively evaluated biodiversity or habitat quality, this study quantitatively analyzed those aspects using the species distribution model (MaxEnt). This study used location point data of the goat(Naemorhedus caudatus), marten(Martes flavigula), leopard cat(Prionailurus bengalensis), flying squirrel(Pteromys volans aluco) and otter(Lutra lutra) from the 3rd National Ecosystem Survey. Input data utilized DEM, landcover classification maps, Forest-types map and digital topographic maps. This study generated the MaxEnt model, randomly setting 70% of the presences as training data, with the remaining 30% used as test data, and ran five cross-validated replicates for each model. The threshold indicating maximum training sensitivity plus specificity was considered as a more robust approach, so this study used it to conduct the distribution into presence(1)-absence(0) predictions and totalled up a value of 5 times for uncertainty reduction. The test data's ROC curve of endangered mammals was as follows: growing down goat(0.896), otter(0.857), flying squirrel(0.738), marten(0.725), and leopard cat(0.629). This study was divided into two groups based on habitat: the first group consisted of the goat, marten, leopard cat and flying squirrel in the forest; and the second group consisted of the otter in the river. More than 60 percent of endangered mammals' distribution probability were 56.9% in the forest and 12.7% in the river. A future study is needed to conduct other species' distribution modeling exclusive of mammals and to develop a collection method of field survey data.

기후변화 영향에 따른 호두나무 재배지역 변화 예측 (Predicting the Changes in Cultivation Areas of Walnut Trees (Juglans sinensis) in Korea Due to Climate Change Impacts)

  • 이상혁;이상훈;이솔애;지승용;최재용
    • 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.

제주 노루(Capreolus pygargus)의 서식지 선호도 분석 (Modeling the Spatial Distribution of Roe Deer (Capreolus pygargus) in Jeju Island)

  • 김아름;이제민;장갑수
    • 한국지리정보학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.139-151
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    • 2017
  • 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.