The Ministry of Environment have started the 'National Ecosystem Survey' since 1986. It has been carried out nationwide every ten years as the largest survey project in Korea. The second one and the third one produced the GIS-based inventory of species. Three survey methods were different from each other. There were few studies for species distribution using national survey data in Korea. The purposes of this study are to test species distribution models for finding the most suitable modeling methods for the National Ecosystem Survey data and to investigate the modeling results according to survey methods and taxonominal group. Occurrence data of nine species were extracted from the National Ecosystem Survey by taxonomical group (plant, mammal, and bird). Plants are Korean winter hazel (Corylopsis coreana), Iris odaesanensis (Iris odaesanensis), and Berchemia (Berchemia berchemiaefolia). Mammals are Korean Goral (Nemorhaedus goral), Marten (Martes flavigula koreana), and Leopard cat (Felis bengalensis). Birds are Black Woodpecker (Dryocopus martius), Eagle Owl (Bubo Bubo), and Common Buzzard (Buteo buteo). Environmental variables consisted of climate, topography, soil and vegetation structure. Two modeling methods (GAM, Maxent) were tested across nine species, and predictive species maps of target species were produced. The results of this study were as follows. Firstly, Maxent showed similar 5 cross-validated AUC with GAM. Maxent is more useful model to develop than GAM because National Ecosystem Survey data has presence-only data. Therefore, Maxent is more useful species distribution model for National Ecosystem Survey data. Secondly, the modeling results between the second and third survey methods showed sometimes different because of each different surveying methods. Therefore, we need to combine two data for producing a reasonable result. Lastly, modeling result showed different predicted distribution pattern by taxonominal group. These results should be considered if we want to develop a species distribution model using the National Ecosystem Survey and apply it to a nationwide biodiversity research.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제4권2호
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pp.79-85
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2023
The Tibetan Plateau is home to the only alpine crane species, the black-necked crane (Grus nigricollis). Conservation efforts are severely hampered by a lack of knowledge on the spatial distribution and breeding habitats of this species. The ecological niche modeling framework used to predict the spatial distribution of this species, based on the maximum entropy and occurrence record data, allowed us to generate a species-specific spatial distribution map in Ladakh, Trans-Himalaya, India. The model was created by assimilating species occurrence data from 486 geographical sites with 24 topographic and bioclimatic variables. Fourteen variables helped forecast the distribution of black-necked cranes by 96.2%. The area under the curve score for the model training data was high (0.98), indicating the accuracy and predictive performance of the model. Of the total study area, the areas with high and moderate habitat suitability for black-necked cranes were anticipated to be 8,156 km2 and 6,759 km2, respectively. The area with high habitat suitability within the protected areas was 5,335 km2. The spatial distribution predicted using our model showed that the majority of speculated conservation areas bordered the existing protected areas of the Changthang Wildlife Sanctuary. Hence, we believe, that by increasing the current study area, we can account for these gaps in conservation areas, more effectively.
To build a distribution model for Haemadipsa rjukjuana, we collected current occurrences of the species on Heuksando with adjacent islands. Based on current locations and 19 climate variables with DEM (digital elevation model), we built the MaxEnt (maximum entropy) species distribution model for H. rjukjuana in the islands. Then, we applied the MaxEnt model to the mainland of Korea with the current climate condition and topology. In addition to the current distribution scenario, we predicted the future distribution scenarios in Korea by Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) global climate models. Shared Socioeconomic Pathway (SSP) 585 of two CMIP6 models(GISS-E2-1 and INM-CM4-8) from 2040 to 2100 were used for the future projection.
Corylopsis coreana Uyeki is endemic species in the Korean peninsula and is designated a Category Endangered Plant Species by the Wildlife Protection Act of South Korea. We developed the plan and cooperative model within the local community for the species conservation. In order to carry out this plan we first investigated the ecological characteristics of the species. The species shows patterns of discontinuous distribution and is coupled with the unusual feature of only growing on northern exposed slopes. Although Corylopsis coreana is cut the stem every year, many new sprouts are still grown from the root. Natural germination of the seed occurs only on north-facing slopes, but not on south-facing slopes at spring. That is, the species is highly influenced by soil moisture until the seedling stage has been reached. This factor limits the distribution of the species. When saplings are planted on south-facing slopes, they grow well. The information we gathered greatly helped with efforts to draw up conservation plans. In addition, when the information was shared with the local community, builders and residents showed great interest and displayed a will to help with conservation efforts. Therefore, a cooperative model within the local community was drawn up for the conservation of the species. Accordingly this model could be applied at mitigation measure at environment impact assessment.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제3권1호
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pp.54-65
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2022
Species distribution models are a useful tool for predicting future distribution and establishing a preemptive response of invasive species. However, few studies considered the possibility of habitat for the aquatic organism and the number of target sites was relatively small compared to the area. Environmental DNA (eDNA) is the emerging tool as the methodology obtaining the bulk of species presence data with high detectability. Thus, this study applied eDNA survey results of Micropterus salmoides and Lepomis macrochirus to species distribution modeling by seasons in the Anyang stream network. Maximum Entropy (MaxEnt) model evaluated that both species extended potential distribution area in October compared to July from 89.1% (12,110,675 m2) to 99.3% (13,625,525 m2) for M. salmoides and 76.6% (10,407,350 m2) to 100% (13,724,225 m2) for L. macrochirus. The prediction value by streams was varied according to species and seasons. Also, models elucidate the significant environmental variables which affect the distribution by seasons and species. Our results identified the potential of eDNA methodology as a way to retrieve species data effectively and use data for building a model.
생물다양성은 환경영향평가 제도의 목표에 중요한 부문으로, 개발대상지 입지 선정, 주변 환경 파악 및 교란으로 인한 생물종 영향 등에서 활용되고 있다. 환경영향평가 분야에서 새로운 기술과 모델을 활용하여 생물다양성을 보다 정확하게 평가하고 예측하는 방안에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 비록 현장, 문헌조사를 통한 데이터를 바탕으로 종 풍부도 지수를 평가하고 있으나, 현장 데이터는 시·공간적으로 미흡하므로 고해상도의 종 풍부도 매핑을 통한 기초자료를 활용함으로서, 모니터링 실효성 문제 해결이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 제4차 전국자연환경조사 데이터와 환경변수를 바탕으로 Random forest 모델을 활용하여 종 분포모형을 개발하였다. 해당 모델은 24종의 포유류 종 분포 매핑 결과를 species richness index를 활용하여 100m 해상도의 종 풍부도 매핑 결과를 도출하였다. 연구 결과, 종 분포모형은 평균 0.82의 AUC값으로 우수한 예측 정확도를 보였다. 또한, 전국자연환경조사 데이터와 비교결과, 고 해상도의 종 풍부도 매핑 결과의 종 풍부도 분포는 정규분포의 형태를 가지고 있어 환경영향평가에서의 기초자료로 사용함에 있어 신뢰성이 높다. 본 연구의 분석결과는 추후 도시개발과 사업을 함에 있어 생물다양성 평가, 서식지 보전 등에 새로운 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
The relationship between the number of benthic macroinvertebrate species and the accumulated survey area were investigated in a clean stream and an impaired stream of Korea. Five models to characterize species-area functions were compared, and the Weibull model fitted species-area data well. The other models (Arrhenius, Romell-Gleason, Kylin, Lognormal model) had small or notable bias. The maximum number of species and half-saturation area derived from the Weibull model may be used as the indicators of the carrying capacity and the habitat complexity respectively.
Background: As trade increases, the influx of various alien species and their spread to new regions are prevalent and no longer a special problem. Anthropogenic activities and climate changes have made the distribution of alien species out of their native range common. As a result, alien species can be easily found anywhere, and they have nothing but only a few differences in intensity. The prevalent distribution of alien species adversely affects the ecosystem, and a strategic management plan must be established to control them effectively. To this end, hot spots and cold spots were analyzed according to the degree of distribution of invasive alien plants, and major environmental factors related to hot spots were found. We analyzed the 10,287 distribution points of 126 species of alien plants collected through the national survey of alien species by the hierarchical model of species communities (HMSC) framework. Results: The explanatory and fourfold cross-validation predictive power of the model were 0.91 and 0.75 as AUC values, respectively. The hot spots of invasive plants were found in the Seoul metropolitan area, Daegu metropolitan city, Chungcheongbuk-do Province, southwest shore, and Jeju island. Generally, the hot spots were found where the higher maximum temperature of summer, precipitation of winter, and road density are observed, but temperature seasonality, annual temperature range, precipitation of the summer, and distance to river and sea were negatively related to the hot spots. According to the model, the functional traits accounted for 55% of the variance explained by the environmental factors. The species with higher specific leaf areas were more found where temperature seasonality was low. Taller species preferred the bigger annual temperature range. The heavier seed mass was only preferred when the max temperature of summer exceeded 29 ℃. Conclusions: In this study, hot spots were places where 2.1 times more alien plants were distributed on average than non-hot spots (33.5 vs 15.7 species). The hot spots of invasive plants were expected to appear in less stressful climate conditions, such as low fluctuation of temperature and precipitation. Also, the disturbance by anthropogenic factors or water flow had positive influences on the hot spots. These results were consistent with the previous reports about the ruderal or competitive strategies of invasive plants instead of the stress-tolerant strategy. The functional traits are closely related to the ecological strategies of plants by shaping the response of species to various environmental filters, and our result confirmed this. Therefore, in order to effectively control alien plants, it is judged that the occurrence of disturbed sites in which alien plants can grow in large quantities is minimized, and the river management of waterfronts is required.
This study explored the usefulness and implications of the Bayesian hyperparameter optimization in developing species distribution models (SDMs). A variety of machine learning (ML) algorithms, namely, support vector machine (SVM), random forest (RF), boosted regression tree (BRT), XGBoost (XGB), and Multilayer perceptron (MLP) were used for predicting the occurrence of four benthic macroinvertebrate species. The Bayesian optimization method successfully tuned model hyperparameters, with all ML models resulting an area under the curve (AUC) > 0.7. Also, hyperparameter search ranges that generally clustered around the optimal values suggest the efficiency of the Bayesian optimization in finding optimal sets of hyperparameters. Tree based ensemble algorithms (BRT, RF, and XGB) tended to show higher performances than SVM and MLP. Important hyperparameters and optimal values differed by species and ML model, indicating the necessity of hyperparameter tuning for improving individual model performances. The optimization results demonstrate that for all macroinvertebrate species SVM and RF required fewer numbers of trials until obtaining optimal hyperparameter sets, leading to reduced computational cost compared to other ML algorithms. The results of this study suggest that the Bayesian optimization is an efficient method for hyperparameter optimization of machine learning algorithms.
The projection of climate-related range shift is critical information for conservation planning of Korean fir (Abies koreana E. H. Wilson). We first modeled the distribution of Korean fir under current climate condition using five single-model species distribution models (SDMs) and the pre-evaluation weighted ensemble method and then predicted the distributions under future climate conditions projected with HadGEM2-AO under four $CO_2$ emission scenarios, the Representative Concentration Pathways (RCP) 2.6, 4.5, 6.0 and 8.5. We also investigated the predictive uncertainty stemming from five individual algorithms and four $CO_2$ emission scenarios for better interpretation of SDM projections. Five individual algorithms were Generalized linear model (GLM), Generalized additive model (GAM), Multivariate adaptive regression splines (MARS), Generalized boosted model (GBM) and Random forest (RF). The results showed high variations of model performances among individual SDMs and the wide range of diverging predictions of future distributions of Korean fir in response to RCPs. The ensemble model presented the highest predictive accuracy (TSS = 0.97, AUC = 0.99) and predicted that the climate habitat suitability of Korean fir would increase under climate changes. Accordingly, the fir distribution could expand under future climate conditions. Increasing precipitation may account for increases in the distribution of Korean fir. Increasing precipitation compensates the negative effects of increasing temperature. However, the future distribution of Korean fir is also affected by other ecological processes, such as interactions with co-existing species, adaptation and dispersal limitation, and other environmental factors, such as extreme weather events and land-use changes. Therefore, we need further ecological research and to develop mechanistic and process-based distribution models for improving the predictive accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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