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문제 정의
- 따라서 본 연구는 2000년부터 2006년까지 수행된 목시조사를 통해 동해에 분포하는 밍크고래의 자원개체수를 추정하고 그 변화를 알아보는데 목적이 있다.
가설 설정
- 조사라인 상의 발견율은 1로 일정하다고 가정하였다[g(0)=1].
제안 방법
- 조사선이 항해할 조사라인은 선박을 이용한 조사에서 주로 이용되는 조사블럭 안에 톱날모양으로 선을 그리는 지그재그 패턴으로 설계하였는데, 이 방법은 평행선 패턴에 비해 조사노력량이 작을 수 있지만 선박을 이용한 조사의 특성상 조사노력을 균등하게 수행하고 조사라인간의 이동에 따른 시간과 노력의 소비를 막을 수 있다. 각 조사블럭의 밑변에서 무작위로 시작점을 설정하고 각 조사라인이 등각을 이루도록 설계하였다 (Hiby and Hammond, 1989; Fig. 1).
- 관측은 주로 맨눈으로 수행하였으며 보조로 망원경 (Nikon, 7×50 IF)을 사용하였다.
- (2001)의 직선횡단조사 (Line-transect) 자료수집방법에 따라 수집되었는데, 조사선으로부터 발견된 밍크고래까지의 각도와 거리를 맨눈으로 추정하여 기록하였으며 보조도구로 거리측정기를 사용하였다(Laser 1200S, Nikon). 관측자의 거리 추정 능력을 향상시키기 위해 조사 전 또는 조사 중 훈련을 실시하였다. 훈련은 정확한 레이더 측정을 위하여 레이더 반사판을 부착한 부이를 띄워 놓고 관측자에게 거리를 측정하게 하는 방법으로 실시하였다.
- 본 연구에서 발견율함수 g(0)을 1로 가정을 하였으나 발견율함수 g(0)는 독립목시자 관측에 의해 추정되어야 한다. 그러나 본 연구에서 2002년부터 주관측대를 따로 설치하여 상갑판을 보조관측대로 사용하였고 발견 종의 확인과 발견샘플수를 확보하기 위하여 독립목시를 수행하지 않았다. 독립목시를 수행하면 g(0)를 추정할 수 있지만 Table 2로 봤을 때 분석할 수 있는 샘플이 20개 이하로 줄어들 가능성이 매우 높다.
- 조사지역은 Hiby and Hammond (1989)에 따라서 자원개체수의 분산을 추정하여 정확도를 높이고 조사별로 조사 수행율의 변화에 따른 파라메터 추정을 용이하게 하기위해 조사지역을 직사각형 (조사블럭)으로 나누어 층화된 샘플추출(Stratified sampling)을 수행하였다. 나누는 기준은 밍크고래의 밀도가 등밀하다는 가정 하에 연안과 근해로 나누고 연안을 균등한 조사영역을 갖게 하는 기준으로 조사기간과 조사선의 입출항 및 묘박 환경을 고려하여 조사별로 4개에서 11개의 조사블럭으로 나누었다. 조사선이 항해할 조사라인은 선박을 이용한 조사에서 주로 이용되는 조사블럭 안에 톱날모양으로 선을 그리는 지그재그 패턴으로 설계하였는데, 이 방법은 평행선 패턴에 비해 조사노력량이 작을 수 있지만 선박을 이용한 조사의 특성상 조사노력을 균등하게 수행하고 조사라인간의 이동에 따른 시간과 노력의 소비를 막을 수 있다.
- 따라서 5개년의 조사를 통해 수집된 자료가 모집단을 대표하는 샘플로 잘 수집되었는지와 확률밀도함수와 표준오차, 95% 신뢰구간을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 추정하고 비교하기 위해 Bootstrap 방법을 사용하여 각 조사별로 500회의 자료를 생성하여 분석하였다. Bootstrap 방법에 의한 밀도와 변동 계수는 2003년 조사를 제외하고 분석적 방법에 의한 결과보다 높게 산출되었다.
- 또한, 비모수적 Bootstrap 방법을 사용하여 각 조사의 샘플을 재샘플링하고 밀도와 개체수, 표준오차와 신뢰구간을 추정하였다 (Efron and Tibshirani, 1993). 재샘플링은 각 조사에서 각 조사블럭의 조사라인을 단위로 이루어졌으며, 재샘플링을 통해 모든 블럭에서 총 500회에 걸쳐서 Bootstrap 샘플을 생성하였다.
- 밍크고래의 자원개체수와 변동을 추정하기 위해서 우리나라 동해연안을 따라 Fig. 1과 같이 2000년부터 2006년까지 5회에 걸쳐 목시조사를 수행하였다. 2000년에서는 5월 11일부터 6월 1일까지 위도 34°24' - 37°45'N, 경도 128°03' - 130°10'E 사이의 해역을 조사하였으며, 2002년에는 5월 18일부터 6월 7일까지 위도 34°25' - 37°45'N, 경도 128°03' - 130°27'E 사이의 해역을 조사하였다.
- 또한, 비모수적 Bootstrap 방법을 사용하여 각 조사의 샘플을 재샘플링하고 밀도와 개체수, 표준오차와 신뢰구간을 추정하였다 (Efron and Tibshirani, 1993). 재샘플링은 각 조사에서 각 조사블럭의 조사라인을 단위로 이루어졌으며, 재샘플링을 통해 모든 블럭에서 총 500회에 걸쳐서 Bootstrap 샘플을 생성하였다.
- 목시관측은 과거 포경업에 종사하여 목시 경력이 30년 정도인 전문탐경원 4명이 수행하였으며 연구원 3-5명도 관측과 기록을 실시하였다. 전문탐경원은 망통과 상갑판에서 2명씩 교대로 관측하였고 연구원은 상갑판에서 관측과 기록, 접근 및 조사선 항로 복귀 등의 지시를 내렸다. 관측은 주로 맨눈으로 수행하였으며 보조로 망원경 (Nikon, 7×50 IF)을 사용하였다.
- 조사지역은 Hiby and Hammond (1989)에 따라서 자원개체수의 분산을 추정하여 정확도를 높이고 조사별로 조사 수행율의 변화에 따른 파라메터 추정을 용이하게 하기위해 조사지역을 직사각형 (조사블럭)으로 나누어 층화된 샘플추출(Stratified sampling)을 수행하였다. 나누는 기준은 밍크고래의 밀도가 등밀하다는 가정 하에 연안과 근해로 나누고 연안을 균등한 조사영역을 갖게 하는 기준으로 조사기간과 조사선의 입출항 및 묘박 환경을 고려하여 조사별로 4개에서 11개의 조사블럭으로 나누었다.
대상 데이터
- 2000년에서는 5월 11일부터 6월 1일까지 위도 34°24' - 37°45'N, 경도 128°03' - 130°10'E 사이의 해역을 조사하였으며, 2002년에는 5월 18일부터 6월 7일까지 위도 34°25' - 37°45'N, 경도 128°03' - 130°27'E 사이의 해역을 조사하였다.
- 2003년에는 4월 21일부터 5월 18일까지 위도 34°24' - 38°40'N, 경도 128°27' - 130°31'E 사이의 해역을 조사하였고, 2005년에는 4월 26일부터 5월 25일까지 위도 34°27' - 38°51'N, 경도 128°35' - 131°30'E 사이의 해역을, 2006년에는 4월 25일부터 5월 17일까지 위도 33°50' - 38°37'N, 경도 127°40' - 130°50'E 사이의 해역을 각각 조사하였다(Table 1).
- 6으로 가장 낮게 추정되었다. 개체수는 1,286 (95% CI:707-2,340)마리로 추정되었다.
- 9로 추정되었다. 개체수는 738 (95% CI:299-1,824)마리로 추정되었다. 2002년 조사의 경우 밀도가 0.
- 5 m의 망통을 설치하여 주관측대로 사용하였고 수면으로부터 8 m 높이에 있는 탑브릿지를 보조관측대로 사용하였다. 목시관측은 과거 포경업에 종사하여 목시 경력이 30년 정도인 전문탐경원 4명이 수행하였으며 연구원 3-5명도 관측과 기록을 실시하였다. 전문탐경원은 망통과 상갑판에서 2명씩 교대로 관측하였고 연구원은 상갑판에서 관측과 기록, 접근 및 조사선 항로 복귀 등의 지시를 내렸다.
-
조사설계
조사선은 모든 조사에서 국립수산과학원의 시험조사선 탐구3호 (360 G/T)를 사용하였으며, 조사선의 마스트에 수면으로부터 11.5 m의 망통을 설치하여 주관측대로 사용하였고 수면으로부터 8 m 높이에 있는 탑브릿지를 보조관측대로 사용하였다. 목시관측은 과거 포경업에 종사하여 목시 경력이 30년 정도인 전문탐경원 4명이 수행하였으며 연구원 3-5명도 관측과 기록을 실시하였다.
데이터처리
- 목시조사 자료는 정규 직선횡단조사 방법에 따라 분석되었으며, 컴퓨터 프로그램인 DISTANCE Ver.5.0 (Thomas et al., 2005)을 사용하였다. 조사노력 중에 발견된 밍크고래의 발견 각도와 거리는 조사라인으로부터의 수직거리를 계산하는데 사용되었으며 분산을 작게하기 위해 원거리로부터 5%에 있는 수직거리자료를 절삭하였다 (Buckland et al.
이론/모형
- 각 조사의 자료에 가장 적합한 모델은 2000년 조사가 Half-normal 모델, 2002년과 2006년 조사가 Uniform 모델, 2003년과 2005년 조사는 Hazard-rate 모델이 선택되었다. Park et al.
- 모델선택은 Akaike's Information Criterion (AIC)을 사용하였고 AIC 추정값이 가장 낮은 모델을 선택하였다 (Akaike, 1985).
- 절삭한 수직거리 빈도분포를 통해 발견율의 변화를 모델링하여 수직 거리 0에서의 확률밀도함수 f (0)를 추정하였다. 사용된 모델은 Uniform 모델 (식 1)과 Half-normal 모델 (식 2), Hazard-rate 모델 (식 3)이며, 모델의 유연성을 높이기 위해 각각 3개의 보정항 (Cosine, Simple polynomial, Hermit polynomial)을 적용하였다 (Stuart and Ord 1987).
- 조사자료는 Buckland et al. (2001)의 직선횡단조사 (Line-transect) 자료수집방법에 따라 수집되었는데, 조사선으로부터 발견된 밍크고래까지의 각도와 거리를 맨눈으로 추정하여 기록하였으며 보조도구로 거리측정기를 사용하였다(Laser 1200S, Nikon). 관측자의 거리 추정 능력을 향상시키기 위해 조사 전 또는 조사 중 훈련을 실시하였다.
성능/효과
- 032 ind./km2 (95% CI: 0.009-0.110), 변동계수가 58.95로 추정되었으며 개체수는 890 (256-3,093)마리로 추정되어 원 자료보다 높게 추정되었다. 2002년 조사도 마찬가지로 밀도가 0.
- 026 ind./km2 (95% CI: 0.010-0.063), 개체수는 1,329 (95% CI:541-3,261)마리로 원 자료보다 높게 추정되었으며 변동계수도 46.76으로 높게 추정되었다 (Fig. 5).
- 실제로 모든 조사에서 Hazard-rate 모델의 f (0) 추정값이 다른 모델들 보다 높았는데, 2003년과 2005년 조사의 경우 다른 모델보다 추정값이 2배 이상 높았으며, 변동계수도 다른 조사에 비해 높게 추정되었다. Fig. 2에서 2003년 조사와 2005년 조사 결과 히스토그램에 Hazard-rate 모델을 사용해 발견율을 모델링하였는데, 발견율이 조사라인에서 수직거리 약 0.05 km도 평행을 유지하지 못하고 급격하게 감소하는 경향을 보였다. 이러한 원인은 Fewster et al.
- 4, 5). 결과적으로 2003년 조사에서 수집된 샘플수는 다른 조사에 비해 가장 작았지만 Bootstrap 결과 편의가 크지 않았으며 2005년 조사는 샘플의 수가 2002년 조사 다음으로 많지만 자료가 편의가 있는 것으로 생각된다. 2003년 조사와 2005년 조사에서 분석적 방법과 Bootstrap 방법의 결과가 큰 차이를 보이는 이유는 위에서 언급한 것과 같이 발견율이 초기에 급감하여 발견율이 다른 조사에 비해서 크게 낮았기 때문인 것으로 생각된다 (Fig.
- 0으로 가장 높았다. 따라서 다른 조사에 비해 95%신뢰구간도 가장 넓었으며 개체수는 926 (95% CI:223-3,843)마리로 추정되었다. 2005년도 조사에서는 밀도가 0.
- 4에서 개체수로 살펴보면, 역시 2002년 조사에서 가장 적은 개체수가 추정되었고 2005년 조사에서 가장 많은 개체수가 추정되었으나, 95% 신뢰구간은 2003년 조사가 가장 넓게 추정되었다. 밀도에서는 경향이 없었지만 개체수에서는 증가하는 경향을 보였다.
- 본 연구를 통해 7년 동안 5개년의 밍크고래 자원개체수가 추정되었는데 2002년 조사와 2006년 조사 결과는 차이가 있었지만 (P<0.05) 뚜렷한 증가나 감소의 경향을 보이지는 않았다(R=0.349; Fig. 3).
- 2003년 조사에서 밀도는 증가하였지만 변동계수는 오히려 감소하였다. 분석적 방법에 의해 추정된 변동계수는 2003년 조사와 2005년 조사만 50이상으로 추정되었으나, Bootstrap 방법에 의해 추정된 결과에서는 2000년 조사의 변동계수도 58.95로 18.05 증가하였다. 무엇보다 특이한 것은 가장 높은 변동계수와 95% 신뢰구간을 보였던 2003년 조사가 재생성한 자료를 통한 분석에서는 오히려 감소하여 2005년 조사보다 낮아졌다는 것이다.
- 2001). 샘플의 수와 거리에 따라서 4-7개의 구간으로 나누어졌으며 조사라인 가까이에서의 발견빈도가 가장 높고 거리에 따라서 감소하는 전형적인 거리표집에 의한 빈도분포를 보였다. 2002년 조사에서 2개의 발견이 절삭된 것을 제외하고 모두 1개의 발견이 절삭되었다.
- (2007)은 상괭이 (Finless porpoise, Neophocaena phocaenoides) 목시조사 자료분석을 통해 Hazard-rate 모델이다른 모델에 비해 자원개체수 추정값이 높고 Uniform 모델은 낮게 추정한다고 하였다. 실제로 모든 조사에서 Hazard-rate 모델의 f (0) 추정값이 다른 모델들 보다 높았는데, 2003년과 2005년 조사의 경우 다른 모델보다 추정값이 2배 이상 높았으며, 변동계수도 다른 조사에 비해 높게 추정되었다. Fig.
후속연구
- 1에서 조사가 수행된 해역을 보면 연안에서 밀도 높게 수행되었고 근해에서의 조사노력이 거의 전무하다. 따라서 제한된 조사기간에 밍크고래의 분포와 보다 넓은 면적에서의 개체수를 추정하기 위해서는 조사노력의 밀도를 낮추어 조사 면적을 넓혀야 할 것으로 생각된다.
- 3). 밍크고래의 수명은 최대 60세까지이며 먼거리를 회유하기 때문에 (Jefferson et al., 2003) 밍크고래자원의 명확한 개체수 변화를 추정하고 평가하기 위해서는 목시노력의 밀도나 조사기간을 조절하여 조사면적을 넓히고 향후 다년간의 조사와 모니터링이 지속되어야 할 것이다.
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