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Maxent 모형을 이용한 서식지 잠재력 평가 - 하천으로부터의 거리, 하천의 차수, 토지이용을 중심으로-
Habitat Potential Evaluation Using Maxent Model - Focused on Riparian Distance, Stream Order and Land Use - 원문보기

環境復元綠化 = Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology, v.13 no.6, 2010년, pp.161 - 172  

이동근 (서울대학교 조경.지역시스템공학부) ,  김호걸 (서울대학교 대학원)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

As the interest on biodiversity has increased around the world, researches about evaluating potential for habitat are also increasing to find and comprehend the valuable habitats. This study focus on comprehending the significance of stream in evaluating habitat's potential. The purpose of this stud...

주제어

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문제 정의

  • 본 연구의 목적은 유역단위의 환경적 특성을 반영할 수 있는 하천을 주요 변수로 적용하여 척추동물의 서식지 잠재력 평가를 실시하는 것이다. 또한 변수와 서식지 잠재력과의 관계를 파악하고 이를 통해 유역 내 서식지 잠재력이 높은 지역의 특성을 확인함으로써 향후 효과적인 서식지 보전 방안의 수립에 활용이 가능하도록 하고자 한다.
  • 본 연구는 척추동물을 대상으로 하천으로부터의 거리와 하천의 차수라는 유역의 수문학적 특성을 반영한 변수와 토지이용에 의한 교란과 토지이용현황이라는 인간에 의한 영향을 고려한 변수를 반영하여 서식지 잠재력 평가를 실시했다. 평가결과, 포유류, 파충류, 조류, 양서류의 서식지 분포가 하천으로부터의 거리와 하천의 차수와 밀접한 관계를 갖는 것으로 파악되었다.
  • 본 연구의 목적은 유역단위의 환경적 특성을 반영할 수 있는 하천을 주요 변수로 적용하여 척추동물의 서식지 잠재력 평가를 실시하는 것이다. 또한 변수와 서식지 잠재력과의 관계를 파악하고 이를 통해 유역 내 서식지 잠재력이 높은 지역의 특성을 확인함으로써 향후 효과적인 서식지 보전 방안의 수립에 활용이 가능하도록 하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
유역단위에서 서식지 잠재력 평가를 실시하기 위해서는 무엇이 중요한가? 유역단위는 야생동물의 생활사가 이루어지는 하나의 단위로서 서식지 잠재력 평가의 효과적인 단위로 제시되고 있다. 유역단위에서 서식지 잠재력 평가를 실시하기 위해서는 수문학적 특성과 환경생태학적 역동성의 연관성을 파악하는 것이 중요하다(Ekness and Randhir, 2007). 특히 생물다양성 및 서식지 적합성은 하천과 밀접한 연관성을 갖는 것으로 알려져 있다(Smith et al.
서식지 잠재력 평가란 무엇인가? 생물다양성 보전의 대표적인 방법론으로는 서식지 잠재력 평가가 있다. 서식지 잠재력 평가는 종 출현자료와 자연환경 간의 관계파악을 통해 생물종이 서식하기에 적합한 지역을 파악하는 평가이다. 여기에는 다양한 평가단위와 변수가 적용되고 있는데 평가단위로는 특히 유역에 주목한 연구가 증가하는 추세이다(서창완, 1999; 최희선, 2007; 이동근․송원경, 2008).
Maxent 모형의 특징은 무엇인가? 본 연구에서는 서식지 잠재력을 평가하는데 있어서 Maxent 모형을 이용하였다. 이 모형은 기존연구에서 이용된 로지스틱 회귀분석, GAM, ANN과 같은 서식지 잠재력 평가 모형과 달리 생물종의 출현정보만을 이용하여 출현확률을 예측하는, 통계적 측면에서 우수성이 입증된 모형이다. 변수로는 유역 내 하천의 특성을 충분히 반영할 수 있는 하천으로부터의 거리, 하천의 차수, 토지이용교란을 선정하고 이들 변수를 반영한 서식지 잠재력 평가를 실시하였다(Doppelt et al.
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참고문헌 (17)

  1. 서창완.최태영.최윤수.김동영, 2008. 설악산 산양을 대상으로 한 서식지 적합성 모형에 관한 연구. 한국환경복원녹화기술학회지 11(3):28-38. 

  2. 수자원공사. 2006. 하천차수도. 

  3. 이동근.송원경. 2008. 삵의 서식지 적합성 평가를 위한 분석단위 설정 및 보전지역 선정- 충청도 지역을 중심으로-. 한국조경학회 36(5):64-72. 

  4. 윤무부. 2005. 재미나는 새와 환경, 군산시 전문가 특강 보고서. 

  5. 최희선. 2007. 물순환형 생태도시를 위한 유역차원의 습지조성 입지선정에 관한 연구-환경생태계획 적용방안을 중심으로-. 서울대학교 박사학위논문. 

  6. 환경부. 2001. 토지피복도 

  7. 환경부. 2005. 2차 자연환경기초조사(1997-2005). 

  8. Ekness, P., and T. Randhir. 2007. Effects of riparian areas, stream order, and land use disturbance on watershed-scale habitat potential:an ecohydrologic approach to policy, American water resources association, 43(6):1468-1482. 

  9. Elith J., Ferrier S., Huettmann F., and Leathwick J. 2006. The evaluation strip:A new and robust method for plotting predicted responses from species distribution models, Ecol Model, 186(3):280-289. 

  10. Murakami, M., and S. Nakano, 2001, Species-Specific Foraging Behavior of Birds in a Riparian Forest, Ecological Research, 16:913-923. 

  11. Novak, J. M., P. G. Hunt, K. C. Stone, D. W. Watts and M. H. Johnson. 2002. Riparian Zone Impact on Phosphorus Movement to a Coastal Plain Black Water Stream, Journal of Soil and Water Conservation, 57(7):127-133. 

  12. Phillips, S., M. Dudik and R. Schapire. 2004. A Maximum Entropy Approach to Species Distribution Modeling. Proceedings of the 21st International Conference on Machine Learning, Banff, Canada. 

  13. Phillips, S., R. Anderson, and R. Schapire. 2006. Maximum entropy modeling of species geographic distributions, Ecological Modelling, 190:231-259. 

  14. Steinmetz, J., S. L. Kohler and D. A. Soulk. 2002. Birds Are Overlooked Top Predators in Aquatic Food Webs, Ecology, 84(5):1324-1328. 

  15. Store R., and J. Kangas. 2001. Integrating Spatial Multi-criteria Evaluation and Expert Knowledge for GIS-based Habitat Suitability Modelling, Landscape urban palning, 55:79-93. 

  16. Smith, V. H., G. D. Tilman and J. C. Nekola. 1999. Eutrophication:Impacts of Excess Nutrient Inputs on Freshwater, Marine, and Terrestrial Ecosystems, Environmental Pollution, 100(1-3):179-196. 

  17. Tuanmu M. N., Vina A., and Bearer S. et al., 2010. Mapping understory vegetation using phenological characteristics derived from remotely sensed data, Remote Sens Environ (in press). 

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