$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

금강수계 하천에서의 어류 서식처적합도지수 산정
Estimation of Habitat Suitability Index of Fish Species in the Geum River Watershed 원문보기

大韓土木學會論文集, Journal of the Korean Society of Civil Engineers, B. 수공학, 해안 및 항만공학, 환경 및 생태공학, v.31 no.2B, 2011년, pp.193 - 203  

강형식 (한국환경정책평가연구원) ,  임동균 (한국건설기술연구원) ,  허준욱 (생물모니터링센터) ,  김규호 (한국건설기술연구원)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

최근 하천 환경 및 생태학적 관심도가 증가함에 따라 다양한 하천 복원 및 서식 환경 조성 사업이 수행되고 있다. 서식처 복원 사업에 있어 중요한 것은 서식처에 필요한 유량을 산정하는 것이고, 이를 위해 미국 및 유럽의 많은 국가에서 유지유량증분법을 이용하여 서식처 필요유량을 산정하고 있다. 유지유량증분법은 하천 흐름과 관련되어 있는 생물의 서식처 평가와 적정 유량을 설정할 수 있는 개념으로서, 대상하천에서 유지유량증분법을 적용하기 위해서는 생물에 대한 서식처적합도지수가 반드시 필요하다. 그러나 국내의 경우 과거 현장 모니터링을 통해 피라미와 참갈겨니에 대한 적합도지수만이 존재하기 때문에 다양한 어종에 대한 서식처 유량을 산정하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 금강수계의 현장 모니터링을 통해 수심 및 유속과 같은 물리자료, 산성도용존산소량과 같은 화학자료, 그리고 어종 및 개체수와 같은 생물자료를 구축하였다. 확보된 2,736개의 자료를 바탕으로 피라미, 참갈겨니, 돌마자, 쉬리, 돌고기, 모래무지 등 6가지 어종에 대한 서식처적합도지수를 산정하였으며, 기존에 제시된 서식처적합도지수와의 비교를 통해 새로운 서식처적합도지수를 제안하였다. 또한 각 어종별 프루드수, 산성도, 용존산소의 범위를 제시하였다. 본 연구에서 제안한 서식처적합도지수는 하천사업의 평가를 수행하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

With the recent growth of environmental and ecological interests, various river restoration and habitat environment creation projects are being carried out. For this, the estimation of the habitat flow discharge is important. In U.S. and Europe nations, The instream flow incremental methodology (IFI...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

가설 설정

  • 이는 특정 하천을 중심으로 장기간의 모니터링을 수행하는 경우에만 가능할 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 앞서 언급한 예와 같은 영향은 상대적으로 작을 것으로 가정하고 서식처적합도지수를 산정하였다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
국내의 서식처 적합도 산정 연구 사례에는 어떤 것들이 있나? 그러나 대부분의 연구에서 기법 간의 비교에 치중된 연구가 주를 이루고 있으며, 특히 어느 기법이 더 정확한지에 대해서는 아직 명확하지 않다. 국내의 경우, 김규호(1999)가 처음으로 남한강 지류인 달천 구간에서 피라미, 묵납자루, 줄납자루, 참종개, 돌마자, 쉬리 등의 어종에 대한 서식처적합도지수를 산정하였다. 그러나 현장 모니터링 자료의 부족으로 대부분 전문가의 판단에 의존하여 산정되었다. 성영두 등(2005)은 낙동강 유역의 하천에 대해 2004년도 6월과 10월에 현장 모니터링을 통해 피라미와 참갈겨니에 대한 서식처적합도지수를 산정하였으며, 이주헌 등(2006)은 한강수계 주요 지천에서의 모니터링을 통해 피라미에 대한 서식처적합도지수를 산정하였다. 이와 같이 국내의 서식처 적합도 산정 연구는 약 10년의 비교적 짧은 기간 동안 수행되었으며, 기타 해외의 연구와 비교해 볼 때 하천 모니터링의 지속성이 없다는 것이 가장 큰 문제이다.
서식처 해석법이란? 하천 생태유량을 산정하는 방법으로는 크게 수문량 분석법, 개략 수리계산법, 서식처 해석법, 다변량 통계법 등이 있으며, 이중 가장 널리 사용되는 방법이 서식처 해석법이다. 서식처 해석법은 생태 환경을 구성하는 각 인자를 고려하여 유량을 산정하는 방법으로, 대상 생물에 대한 물리 서식처적합도지수와 수리 해석 결과를 결합하여 대상 하천이 제공할 수 있는 물리 서식처의 크기를 모의하는 것이다. 이와 같은 서식처 해석법에 있어 전체 어류 서식처 모델링의 약 90% 이상에서 사용되고 있는 모형은 유지유량증분법을 활용한 PHABSIM(Physical HABitat SIMulation system)(Bovee, 1982)이며, 본 모형의 적용을 위해 필요한 기초 자료 중의 하나가 바로 대상 생물 별 서식처적합도지수(Habitat Suitability Index, HSI)이다.
하천 생태유량을 산정하는 방법에는 무엇이 있나? 이때 가장 중요한 사항은 최적 생태유량을 산정하는 것이다. 하천 생태유량을 산정하는 방법으로는 크게 수문량 분석법, 개략 수리계산법, 서식처 해석법, 다변량 통계법 등이 있으며, 이중 가장 널리 사용되는 방법이 서식처 해석법이다. 서식처 해석법은 생태 환경을 구성하는 각 인자를 고려하여 유량을 산정하는 방법으로, 대상 생물에 대한 물리 서식처적합도지수와 수리 해석 결과를 결합하여 대상 하천이 제공할 수 있는 물리 서식처의 크기를 모의하는 것이다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (21)

  1. 강정훈(2004) 어류의 서식처 조건을 고려한 하천의 필요유량 산정에 관한 연구, 박사학위논문, 경희대학교. 

  2. 국토해양부(2008) 하천 생태유량 확보 기술, Ecoriver21 사업단 기술보고서. 

  3. 김규호(1999) 하천 어류 서식 환경의 평가와 최적유량 산정, 박사학위논문, 연세대학교. 

  4. 성영두, 박봉진, 주기재, 정관수(2005) 하천의 어류 서식환경을 고려한 생태학적 추천유량 산정, 한국수자원학회논문집, 한국 수자원학회, 제38권 제7호, pp. 545-554. 

  5. 이주헌, 정상만, 이명호, 이용수(2006) 유지유량 증분 방법론 (IFIM)에 의한 한강수계 주요 지류에서의 어류서식 필요유량 산정, 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제26권 제2B호, pp. 153-160. 

  6. 한국수자원공사(1995) 하천유지유량 결정 방법의 개발 및 적용, 한국수자원공사 조사계획처 IPD-95-2 연구보고서. 

  7. Bovee, K.D. (1982) A guide to stream havitat analysis using the instream flow analysis incremental methodology. US Fish and Wildlife Service, Fort Collins. 

  8. Gozlan, R.E., Mastrorillo, S., Copp, G.H., and Lek, S. (1999) Predicting the structure and diversity of young-of-the-year fish assemblages in large river. Freshwater Biology, Vol. 41, pp. 809-820. 

  9. Green, R.E. and Stowe, T.J. (1993) The decline of the corncrake Crex crex in Britain and Ireland in relation to habitat change. Journal of Applied Ecology, Vol. 30, pp. 689-695. 

  10. Ibarra, A.A., Gevrey, M., Park, Y.S., Lim, P., and Lek S. (2003) Modelling the factors that influence fish guilds composition using a back-propagation network, Ecological Modelling, Vol. 160, pp. 281-290. 

  11. Inglis, G., Hurren, H., Oldman, J., and Haskew, R. (2006) Using habitat suitability index and particle dispersion models for early detection of marine invaders, Ecological Applications, Vol. 16, No. 4, pp. 1377-1390. 

  12. Instream Flow and Aquatic Systems Group. (1986) Development and evaluation of habitat suitability criteria for use in the instream flow incremental methodology: Biologic report. Instream flow information paper No. 21. National Ecology Center. 

  13. Johnson, N., Revenga, C., and Echeverria, J. (2001) Managing water for people and nature. Science, 292, pp. 1071-1072. 

  14. Jorde, K., Schneider, M., Peter, A., and Zoellner, F. (2001) Fuzzy based models for the evaluation of fish habitat quality and instream flow assessment, Proceedings of the 3rd International Symosium on Environmental Hydraulics, Tempe, AZ. 

  15. Kerle, F., Zollner, F., Schneider, M., Kappus, B., and Baptist, M.J. (2002) Modelling of long-term fis habitat changes in restored secondary floodplain channels of the River Rhine, Fouth International Ecohydraulics Symposium, Cape Town, South Africa. 

  16. Lek, S., Delacoste, M., Brarn, P., Dimopoulos, I., Lauga, J., and Aulagnier, S. (1996) Application of neural networks to modelling nonlinear relationships in ecology, Ecological Modelling, Vol. 90, pp. 39-52. 

  17. Mastrorillo, S., Dauba, F., Oberdorff, T., Guega, J.F., and Lek, S. (1997) Predicting local fish species richness in the Garonne River basin, Acadimie des Science, 321, pp. 423-428. 

  18. Olden, J.D. and Jackson, D.A. (2002) Illuminating the black box: understanding variable contributions in artificial neural networks. Ecological modelling, 154, pp. 135-150. 

  19. Santos, K.C., Tague, C., Alberts, A., and Franklin, J. (2006) Sea turtle nesting habitat on the US Naval Station, Guantanamo bay, Cuba: A comparison of habitat suitability index model, Chelonian Conservation and Biology, Vol. 5, No. 2, pp. 175- 187. 

  20. Schadt, S., Revilla, E., Wiegand, T., Knauer, F., Kaczensky, P., Breitenmoser, U., Bufka, L., Cerveny, J., Koubek, P., Huber, T., Stanisa, C., and Trepl, L. (2002) Assessing the suitability of central Europeam landscapes for the reintroduction of Eurasian lynx, Journal of Applied Ecology, Vol. 39, pp. 189-203. 

  21. Stalnaker, C.B., Lamb, B.L., Henriksen, J., Bovee, K., and Bartholow, J. (1995) The instream flow incremental methodology a primer for IFIM, Biological report 29. U.S. Department of the Interior, 45. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로