6종의 Intermediate filament 중 type IV인 Neurofilaments (NFs)는 신경세포에 존재하는 세포골격세사로 heavy NF(NF-H), medium NF(NF-M), light NF(NF-L) 세가지의 분자 질량 단백질로 구성되어 있다. NF의 side arm은 interfilament spacing과 axonal caliber를 조절하는 중요한 역할을 한다고 생각되어왔다. 또한 이에 대해서 각각의 protein의 역할은 알아내기 위해 isolated NF의 형태와 구조에 대해 많은 연구가 이루어졌는데, NF의 구조적 특성은 NF sidearm의 tail 부분에서 phosphorylation의 정도에 따른 Lys-Ser-Pro(KSP) repeats의 charge distribution을 통해 알 수 있다. 지금까지 NF에 대한 많은 연구가 이루어졌지만 인간에 한해서만 진행되었다. 그렇기 때문에 본 연구에서는 주어진 amino acid sequence와 각 species의 NF-H:NF-M:NF-L의 비율의 정보를 이용하여 The constant-NVT ensemble MC simulation을 통해 인간뿐만이 아닌 다른 species에 대한 NF의 구조적 특성을 알아보고자 한다.
기후변화는 곤충의 밀도와 분포, 몸의 형태와 개체의 크기 등 생물학적인 형질 변화, 생식 및 유전적 특성, 그리고 멸종 등에 영향을 미칠 것으로 예상되고 있다. 기후변화의 영향을 예측하여 피해를 줄이기 위해서는 분산되어 있는 곤충 종별 기본적인 생물학적/생태학적 정보들을 종합하여 검토할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기후 및 환경의 변화에 대한 곤충, 특히 해충의 발생 변화 예측에 필요한 생물학적 정보를 정리하여 이를 활용한 미래 피해 예측을 위한 기초 자료를 제공하고자 수행하였다. 또한 국내외 문헌을 비교 분석하여 국내에서 기후변화 연구를 수행하는데 있어 제한 요인들을 확인하고 향후 필요한 연구소요를 제시하고자 하였다. 국내의 연구들은 단기 모니터링 자료를 이용하여 환경 요인과의 관계를 분석하는 수준에 그치고 있는 반면, 국외 연구들은 장기 모니터링 자료를 이용한 분포 변화 분석이나 기 개발된 생물 종의 파라미터를 이용한 발생 및 분포 변화 예측 그리고 곤충 군집의 구성 변화를 모니터링하는 등 다양한 내용을 주제로 기후변화의 영향을 연구하고 있었다. 결론적으로 기후변화에 대응하기 위해서는 체계적인 모니터링 기술 개발을 통해 곤충의 계절발생, 분포, 월동 특성 및 유전적 구조 변화에 대한 연구가 필수적이며, 주요 해충 및 잠재적인 해충에 대한 기후변화의 영향을 예측하기 위해 곤충 개체군 모델의 개발 역시 중요한 부분이 될 것이다.
Background and objective: Urban street trees play an important role in carbon reduction in cities where greenspace is scarce. There are ongoing studies on carbon reduction by street trees. However, information on the carbon reduction capacity of street trees based on field surveys is still limited. This study aimed to quantify carbon uptake and storage by urban street trees and suggest a method to improve planting of trees in order to increase their carbon reduction capacity. Methods: The cities selected were Sejong, Chungju, and Jeonju among cities without research on carbon reduction, considering the regional distribution in Korea. In the cities, 155 sample sites were selected using systematic sampling to conduct a field survey on street environments and planting structures. The surveyed data included tree species, diameter at breast height (DBH), diameter at root collar (DRC), height, crown width, and vertical structures. The carbon uptake and storage per tree were calculated using the quantification models developed for the urban trees of each species. Results: The average carbon uptake and storage of street trees were approximately 7.2 ± 0.6 kg/tree/yr and 87.1 ± 10.2 kg/tree, respectively. The key factors determining carbon uptake and storage were tree size, vertical structure, the composition of tree species, and growth conditions. The annual total carbon uptake and storage were approximately 1,135.8 tons and 22,737.8 tons, respectively. The total carbon uptake was about the same amount as carbon emitted by 2,272 vehicles a year. Conclusion: This study has significance in providing the basic unit to quantify carbon uptake and storage of street trees based on field surveys. To improve the carbon reduction capacity of street trees, it is necessary to consider planning strategies such as securing and extending available grounds and spaces for high-density street trees with a multi-layered structure.
Quantitative habitat model is established with species occurrence and spatial abundance data, which were usually acquired by professional field ecologists and citizen scientists. The importance of citizen science data is increasing, but the quality of these data needs to be evaluated. This study aims to identify and compare both expert-based data and citizen science data based on the performance power of quantitative models derived from both data sets. A Maximum Entropy (MaxENT) model was developed using eight environmental variables, including climate, topography, landcover and distance to forest edge. The AUC values derived from the MaxENT model were 0.842 and 0.809, respectively, indicating a high level of explanatory power. All environmental variables has similar values for both data sets, except for the distance to forest edge and rice paddy, which was relatively higher for expert-based survey data than that of the citizen science data as the distances increased. This result suggests that habitat model derived from expert-based survey data shows more ecological niche including wider ranges from forest edges and isolated habitat patches of rice paddy. This is presumably because citizen scientists focuses on direct observation methods, whereas professional field surveys investigate a wider variety of methods.
기후변화에 대응하기 위해 산림의 탄소저장 능력을 정량적으로 이해하기 위한 연구가 국내외적으로 요구되고 있다. 본 연구에서는 지상부바이오매스의 공간적 분포현황을 제공하기 위해 국가산림자원조사 표본점 단위로 계산된 지상부바이오매스를 임상도를 이용하여 공간규모를 확장(upscaling)하는 기법을 개발하고자 한다. 이를 위해 국가산림자원조사 자료를 이용하여 우세/준우세목 수고와 수관 밀도를 설명변수로 하는 지상부바이오매스 회귀모델과 영급을 설명변수로 하는 우세/준우세목 수고 회귀모델을 개발하였다. 그리고 이 회귀모델들과 임상도 속성정보(수종, 수관밀도, 영급)을 결합하여 지상부 바이오매스 공간분포를 추정하였다. 그 결과 단양군 산림의 지상부바이오매스는 6,606,324 ton으로 추정되었고, 표본점 기반 통계에 의한 추정치와 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났다. 임상도를 활용하는 본 기법은 손쉽게 대면적에 대한 바이오매스를 추정하는 장점이 있는 반면, 임상도의 주요 속성이 범주형이기 때문에 산림바이오매스 공간 변이의 세밀한 추정에는 한계가 있었다.
Preparations need to be made for Korean pine(Pinus koraiensis) in anticipation of climate change because Korean pine is an endemic species of South Korea and the source of timber and pine nut. Therefore, climate change adaptation policy has been established to conduct an impact assessment on the distribution of Korean pine. Our objective was to predict the distribution of Korean pine while taking into account uncertainty and afforestation conditions. We used the 5th forest types map, a forest site map and BIOCLIM variables. The climate scenarios are RCP 4.5 and RCP 8.5 for uncertainty and the climate models are 5 regional climate models (HadGEM3RA, RegCM4, SNURCM, GRIMs, WRF). The base period for this study is 1971 to 2000. The target periods are the mid-21st century (2021-2050) and the end of the 21st century (2071-2100). This study used the MaxEnt model, and 50% of the presences were randomly set as training data. The remaining 50% were used as test data, and 10 cross-validated replicates were run. The selected variables were the annual mean temperature (Bio1), the precipitation of the wettest month (Bio13) and the precipitation of the driest month (Bio14). The test data's ROC curve of Korean pine was 0.689. The distribution of Korean pine in the mid-21st century decreased from 11.9% to 37.8% on RCP 4.5 and RCP 8.5. The area of Korean pine at an artificial plantation occupied from 32.1% to 45.4% on both RCPs. The areas at the end of the 21st century declined by 53.9% on RCP 4.5 and by 86.0% on RCP 8.5. The area of Korean pine at an artificial plantation occupied 23.8% on RCP 4.5 and 7.2% on RCP 8.5. Private forests showed more of a decrease than national forests for all subsequent periods. Our results may contribute to the establishment of climate change adaptation policies for considering various adaptation options.
본 연구의 목적은 굴참나무 임분의 직경분포와 ha당 재적 및 탄소량을 추정하는데 있다. 영급과 임분구조를 고려하여 굴참나무 임분에서 354개소를 조사하고 시료를 수집하였다. 임령에 따른 직경분포를 파악하기 위하여 Weibull 모형을 사용하였으며 모수의 추정은 단순적률법(Simplified method-of-moments)을 이용하였다. 사용된 자료 중에서 80%는 모형개발에 사용하였고, 나머지 20%는 개발된 모형의 검정에 사용하였다. 모형의 검정에는 적합도지수(Fitness Index)와 평균오차제곱(Root Mean Square Error), Kolmogorov-Smirnov 통계치가 이용되었다. 검정자료에서 추정된 지위지수, 수고, 재적식의 적합도지수는 각각 0.967, 0.727, 0.988이고 평균오차제곱은 2.763, 1.817, 0.007이며, Weibull 모형의 Kolmogorov-Smirnov 적합도는 75%를 나타내었다. 본 연구를 통해 개발된 모형에서 50년생의 굴참나무임분이 14의 지위지수와 697본의 분수를 나타내는 경우, 재적은 $188.69m^3/ha$이고 지상부 탄소량은 90.30 tC/ha으로 추정되었다. 본 연구의 결과는 활엽수 수종에 대한 생장정보의 제공이 가능하고 굴참나무 탄소량 추정에 활용이 가능하다.
본고에서는 기후변화와 산림생장, 수종변화, 탄소저장, 임목고사 간의 관계에 대한 연구들을 소개하고, 기후변화 대응을 위한 관리 전략을 제언하고자 한다. 1) 산림생장측면에서 보면, 소나무를 포함한 우리나라 주요 침엽수종들의 생장은 기온과 음의 상관관계를, 굴참나무와 신갈나무를 포함한 낙엽성 참나무류는 양의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 2) 수종분포 측면에서 보면, 다양한 모델에서 동일하게 중 장기적으로 기후변화의 영향으로 인해 침엽수림의 분포가 감소하고, 참나무류의 분포가 증가할 것으로 예측되었다. 3) 탄소저장량 측면에서는 산림관리 여부에 따라 예측 결과에 큰 차이가 있었다. 우리나라 산림은 2030년 이후에 대부분 노령림으로 성숙되며, 현재 벌기령을 유지하여 주벌과 재조림을 실시할 경우 2090년까지 약 4.1억 톤의 산림바이오매스를 생산할 수 있을 것으로 추정되었다. 4) 임목고사 측면에서 보면, 우리나라 주요 침엽수종들은 기온이 높은 곳에서 고사율이 증가하는 경향이 뚜렷하게 나타났으며, 반대로 참나무류는 고사율이 감소하는 것으로 나타났으나 통계적인 유의성은 검증되지 않았다. 또한, 기후변화에 의해 아고산 침엽수종들의 고사가 급격하게 진행될 것으로 예측되었다. 위의 영향들을 종합적으로 고려하였을 때, 먼저 상대적으로 기후변화에 취약한 침엽수림에 대한 관리전략이 필요한 것으로 사료된다. 또한, SDGs, 생태계서비스, 탄소역배출 등의 국제적 이슈와 연계시켜 지속가능한 산림계획을 생태계서비스 및 탄소흡수 저장 측면에서 수립 및 이행해야 할 것이다.
Park, Seon Uk;Koo, Kyung Ah;Seo, Changwan;Hong, Seungbum
Journal of Ecology and Environment
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제41권11호
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pp.310-317
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2017
Background: Many studies about climate-related range shift of plants have focused on understanding the relationship between climatic factors and plant distributions. However, consideration of adaptation factors, such as dispersal and plant physiological processes, is necessary for a more accurate prediction. This study predicted the future distribution of marlberry (Ardisia japonica), a warm-adapted evergreen broadleaved shrub, under climate change in relation to the dispersal ability that is determined by elapsed time for the first seed production. Results: We introduced climate change data under four representative concentration pathway (RCP 2.6, 4.5, 6.0, and 8.5) scenarios from five different global circulation models (GCMs) to simulate the future distributions (2041~2060) of marlberry. Using these 20 different climate data, ensemble forecasts were produced by averaging the future distributions of marlberry in order to minimize the model uncertainties. Then, a dispersal-limited function was applied to the ensemble forecast in order to exam the impact of dispersal capacity on future marlberry distributions. In the dispersal-limited function, elapsed time for the first seed production and possible dispersal distances define the dispersal capacity. The results showed that the current suitable habitats of marlberry expanded toward central coast and southern inland area from the current southern and mid-eastern coast area in Korea. However, given the dispersal-limited function, this experiment showed lower expansions to the central coast area and southern inland area. Conclusions: This study well explains the importance of dispersal capacity in the prediction of future marlberry distribution and can be used as basic information in understanding the climate change effects on the future distributions of Ardisia japonica.
본 연구는 그간 우리나라에서 경제적인 가치를 인정 받아온 수종인 잣나무를 대상으로 잣나무의 현존 분포를 파악하고, RCP (Representative Concentration Pathway) 8.5 기후변화 시나리오와 생태적 지위 모형에 기반하여 향후 잣나무의 분포 변화를 예측하기 위해 수행되었다. 이를 위해 5년간의 NFI 자료에서 조사지점별 잣나무의 풍부도 자료를 추출하여 사용하였으며, 수종에 영향을 미치는 환경요인변수를 선정하기 위해 생태적 지위 모형 가운데 하나인 GARP (Genetic Algorithm for Rule-set Production)를 이용하였다. 총 27개의 환경요인변수에 대해 각각 모형을 구동하고 컨퓨전 매트릭스(Confusion Matrix) 기반 산출 통계량인 AUC (Area Under Curve)가 0.6 이상인 변수들을 선발하여 최종 잠재분포모형을 작성하였다. 그 결과 작성된 모형은 비교적 높은 적합도를 나타냈는데 잣나무는 현재 표고의 범위가 300m에서 1,200m 사이인 지역 및 남부에서 북부에 이르기까지 넓게 자리 잡고 있는 것으로 나타났다. 작성된 모형에 RCP 8.5 기후변화 시나리오를 적용한 결과, 잣나무는 2020년대부터 잠재분포역이 큰 폭으로 축소되며, 2090년대에는 우리나라 대부분의 지역이 잣나무의 생육에 불리할 것으로 예측되었다. 본 연구를 통해 기후변화가 잣나무 분포에 미치는 영향을 파악하고, 잣나무와 기후변화와의 상관성에 대한 이해를 높임으로써 향후 지역별 조림수종 선정 및 경제수종 교체 등의 조림적 관점에서 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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