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문제 정의
- 본 연구는 기후변화가 우리나라 생물다양성 및 생태계에 미치는 영향을 파악하기 위하여 멸종위기종에 포함된 미선나무를 대상으로, 현재의 잠재적인 분포지를 기후변화 시나리오에 따른 미래 예상분포역으로 모델링하였다. 이를 통해, 기후변화의 취약성을 검토하여 향후 현지내(In-situ) 보전을 위한 보전가능지역을 찾아 서식지 증가, 감소, 보존정도 및 자생지의 이동추이를 살펴 서식지 보전을 위한 기초자료 수립을 목적으로 하고 있다.
- 본 연구는 기후변화가 우리나라 생물다양성 및 생태계에 미치는 영향을 파악하기 위하여 멸종위기종에 포함된 미선나무를 대상으로, 현재의 잠재적인 분포지를 기후변화 시나리오에 따른 미래 예상분포역으로 모델링하였다. 이를 통해, 기후변화의 취약성을 검토하여 향후 현지내(In-situ) 보전을 위한 보전가능지역을 찾아 서식지 증가, 감소, 보존정도 및 자생지의 이동추이를 살펴 서식지 보전을 위한 기초자료 수립을 목적으로 하고 있다.
제안 방법
- 이러한 가운데 한반도에서만 자생하는 1종 1속의 유전적 가치가 높은 한국의 특산속식물 중 멸종위험에 처한 미선나무에 대하여, 현재의 자생지의 잠재적 분포가능지역을 분석한다. 기후변화 시나리오 및 모델을 적용하여 추후 기후변화로 인한 영향의 정도를 파악하여 서식처 분포 및 면적의 변화를 예측한다. 이를 통해, 자연적 이동속도보다 빠른 기후변화로 인한 피해를 최소화하여 미선나무 보전전략수립의 기초자료로 활용될 수 있도록 한다.
- 기후변화로 인한 분포적지의 이동에 따라 남한지역의 잠재적 분포적지면적 변화를 분석하여 서식지의 소멸에 따른 위험지역과 추가 서식가능지역을 예측하였다. 미선나무의 경우 A1B 시나리오의 GCM간의 평균값을 바탕으로 분석한 결과, 우리나라에서 분포 가능성이 75%이상인 지역이 잠재적 서식 가능 지역이 전부 소멸되어 분포 가능성 40~60%로 감소할 것으로 예상되었으며, 이와는 반대로 북한지역에서 황해도 및 평안도를 중심으로 분포 가능성이 크게 증가할 것으로 나타났다(Table 3, Fig.
- Jung 등(2002)의 연구에서 한반도에서 산림소실지역은 발생하지 않는 것으로 예측되었으나 인위적 개입이 없는 경우 고사위험이 높은 지역은 남한의 경우 남한 총 면적의 14%를 차지하였고, 북한은 18%정도의 면적이 고사 위험이 있는 것으로 나타났다. 이러한 가운데 한반도에서만 자생하는 1종 1속의 유전적 가치가 높은 한국의 특산속식물 중 멸종위험에 처한 미선나무에 대하여, 현재의 자생지의 잠재적 분포가능지역을 분석한다. 기후변화 시나리오 및 모델을 적용하여 추후 기후변화로 인한 영향의 정도를 파악하여 서식처 분포 및 면적의 변화를 예측한다.
- 연구 대상인 미선나무 서식 지역의 제한적 공간정보와 이에 상응하는 각종 환경정보, 즉 고도, 경사, 기후정보 등과의 통계적 상관성을 바탕으로 WorldClim에서 제공하는 해상도가 30″(약 1 km)인 자료를 바탕으로 이들의 현재 환경변수(Table 1)를 독립변수로 사용하였다. 이를 바탕으로 현재의 잠재적 식생분포를 MaxEnt를 이용해 분석한 후, Table 2와같이 SRES(Special Report on Emission Scenarios) A1B 시나리오를 바탕으로한 여러 GCM(Global Climate Model)의 downscaling된 자료의 적용을 통한 미선나무의 미래 서식가능지역의 변화를 예측하였다. 모형의 설명력 검증은 ROC(Receiver operationg characteristics) 곡선의 AUC(Area under the curve)를 통해 실시되었으며, 각 환경변수별로 잠재적 서식지 분포 영향에 미치는 정도를 평가하기 위해 Jackknife test를 수행하였다.
- 현재 자생지 위치와 함께 현재 잠재적 서식 가능 지역을 분석된 결과를 비교하여 보았다. Fig.
대상 데이터
- 연구 대상인 미선나무 서식 지역의 제한적 공간정보와 이에 상응하는 각종 환경정보, 즉 고도, 경사, 기후정보 등과의 통계적 상관성을 바탕으로 WorldClim에서 제공하는 해상도가 30″(약 1 km)인 자료를 바탕으로 이들의 현재 환경변수(Table 1)를 독립변수로 사용하였다.
- 연구의 공간적 범위는 북위 33°~ 43.5°, 동경 123.5°~ 131°의 한반도가 완전히 포함되는 범위로 제한하며, 시간적 범위로는 1950년~2000년 평균 기후데이터를 현재로 적용하였고, WorldClim1)에서 제공하는 2050년대와 2080년대 A1B시나리오의 GCM별 기후예측데이터를 미래로 하여 분포 변화를 모의 하고자 한다.
- 연구의 대상은 물푸레나무과 내에 1속 1종으로 유일하게 한반도에서만 자생하는 미선나무속의 잠재적 분포 예상지역을 알아보기 위해 현재 미선나무(Abeliophyllum distichum Nakai)가 자생하고 있는 지역의 위치 데이터를 천연기념물로 지정된 위치좌표와 국립수목원의 표본수집자료의 위치좌표 및 기타 문헌자료에서 제시된 좌표를 이용하여 10곳의 위치자료로 구성하였다(Fig. 1). 연구의 공간적 범위는 북위 33°~ 43.
데이터처리
- 이를 바탕으로 현재의 잠재적 식생분포를 MaxEnt를 이용해 분석한 후, Table 2와같이 SRES(Special Report on Emission Scenarios) A1B 시나리오를 바탕으로한 여러 GCM(Global Climate Model)의 downscaling된 자료의 적용을 통한 미선나무의 미래 서식가능지역의 변화를 예측하였다. 모형의 설명력 검증은 ROC(Receiver operationg characteristics) 곡선의 AUC(Area under the curve)를 통해 실시되었으며, 각 환경변수별로 잠재적 서식지 분포 영향에 미치는 정도를 평가하기 위해 Jackknife test를 수행하였다. 분석에 이용된 프로그램은 Java 6, Maximum Entropy Species Distribution Modeling 3.
이론/모형
- 본 연구에서의 종의 출현정보만 이용하여 예측정확도가 높으며, 모형의 우수성이 여러 선행연구에서 입증된 MaxEnt 모형을 사용하였다(Phillips 등, 2006; Elith 등, 2006; Song, 2011). MaxEnt모형은 회귀분석을 기반으로 하는 모형으로 출현정보를 바탕으로 최대 엔트로피 접근법(Maximum Entropy Approach)을 통해 잠재적 서식가능 분포지를 확률적으로 제시한다(Phillips 등.
성능/효과
- 7이상일 때 모형이 설명하는 잠재력이 의미를 갖는다고 판단한다(Phillps 와 Dudik, 2008). 따라서, 미선나무의 현재 잠재적 분포가능성 평가결과 0.973으로 모형 적용이 가능한 것으로 분석되었다.
- 7). 또한, 북한의 황해도와 평안도일대에 잠재적 분포지역이 미래에 분포가능성이 높은 지역으로 판단되었다.
- 기후변화로 인한 분포적지의 이동에 따라 남한지역의 잠재적 분포적지면적 변화를 분석하여 서식지의 소멸에 따른 위험지역과 추가 서식가능지역을 예측하였다. 미선나무의 경우 A1B 시나리오의 GCM간의 평균값을 바탕으로 분석한 결과, 우리나라에서 분포 가능성이 75%이상인 지역이 잠재적 서식 가능 지역이 전부 소멸되어 분포 가능성 40~60%로 감소할 것으로 예상되었으며, 이와는 반대로 북한지역에서 황해도 및 평안도를 중심으로 분포 가능성이 크게 증가할 것으로 나타났다(Table 3, Fig. 6).
- 미선나무의 경우 가장 높은 중요도 값을 갖는 변수는 기온과 관련된 변수로서, 최저강수분기의 평균기온(Bio_9)변수가 75.4%, 최고강수분기의 평균기온(Bio_8)이 6.2%, 최난월의 최고기온(Bio_5) 4.5% 순으로 높은 중요도를 보인 변수였다.
- 생물기후변수의 상대적 중요성을 검토한 결과, 미선나무는 기온의 영향이 현재의 분포패턴에 큰 영향을 주고 있음을 확인할 수 있었다. 현존하는 SRES A1B시나리오의 GCM 중 어느 모델을 사용하는가에 따라서 결과값이 크게 달라지는 것을 알 수 있었으며, 모델간 분포가능성 값을 평균적으로 계산하였을 때 우리나라에 충청북도, 경기도, 강원도 일부지역의 기존 분포지로부터 잠재적 서식가능성이 평균 40~60%정도로 낮아졌다.
- 3과 같이 UKMO-HadGEM모델이 가장 높은 증가율을 보이고, CCCma-CGCM3모델이 가장 낮은 증가율을 보이며, NCAR-CCSM3모델이 각 모델의 평균정도와 비슷한 것을 알 수 있다. 연평균강수량은 NCAR-CCSM3모델이 가장 큰 결과를 나타내며, UKMO-HadGEM1모델이 가장 낮은 증가율을 나타냈다(Fig. 4).
- A1B 시나리오에서 연평균기온와 연평균강수량 추세의 정도가 GCM모델별로 비슷한 증가추세가 보이지만, 그 정도가 각각 다르게 나타난다. 연평균기온은 Fig. 3과 같이 UKMO-HadGEM모델이 가장 높은 증가율을 보이고, CCCma-CGCM3모델이 가장 낮은 증가율을 보이며, NCAR-CCSM3모델이 각 모델의 평균정도와 비슷한 것을 알 수 있다. 연평균강수량은 NCAR-CCSM3모델이 가장 큰 결과를 나타내며, UKMO-HadGEM1모델이 가장 낮은 증가율을 나타냈다(Fig.
- 6). 특히, GCM 중 HADCM3 모델에서 미선나무의 잠재적 서식가능지역은 완전히 소실될 것으로 예측되었으며, 미래 분포가능 예상지 최대면적을 나타낸 ECHAM5모델의 경우 잠재적 분포가능 확률이 75%이상인 지역이 충청북도, 경기도 및 강원도 일부지역에서 4,563 km2로 분석되었다(Fig. 7). 또한, 북한의 황해도와 평안도일대에 잠재적 분포지역이 미래에 분포가능성이 높은 지역으로 판단되었다.
- 한반도 전체로 봤을 때 미선나무의 분포적지는 평균적으로 증가추세를 보이나, 이는 북한지방에 분포 가능면적이 증가함에 따라 나온 결과이며, 남한에서는 세가지 시나리오에서 GCM간 평균적으로 75%이상의 분포적지가 모두 소멸하는 것으로 예상되었다(Table 3, Fig. 6). 특히, GCM 중 HADCM3 모델에서 미선나무의 잠재적 서식가능지역은 완전히 소실될 것으로 예측되었으며, 미래 분포가능 예상지 최대면적을 나타낸 ECHAM5모델의 경우 잠재적 분포가능 확률이 75%이상인 지역이 충청북도, 경기도 및 강원도 일부지역에서 4,563 km2로 분석되었다(Fig.
- 생물기후변수의 상대적 중요성을 검토한 결과, 미선나무는 기온의 영향이 현재의 분포패턴에 큰 영향을 주고 있음을 확인할 수 있었다. 현존하는 SRES A1B시나리오의 GCM 중 어느 모델을 사용하는가에 따라서 결과값이 크게 달라지는 것을 알 수 있었으며, 모델간 분포가능성 값을 평균적으로 계산하였을 때 우리나라에 충청북도, 경기도, 강원도 일부지역의 기존 분포지로부터 잠재적 서식가능성이 평균 40~60%정도로 낮아졌다. 추후 기후변화현상이 지속될 경우 우리나라에서의 자생지는 소멸될 위험이 큰 것으로 나타났으며, 북한의 황해도와 평안도주변에 잠재적 분포확률이 증가함에 따라 대체 자생지를 마련 할 수 있을 것으로 판단되었다.
후속연구
- 이에 따라, 특산식물의 보전과 관리는 대단히 중요한 문제로 인식되고 있지만, 기존의 특산식물에 관한 연구는 현재 분포지의 환경적 특성에 대한 연구에 주목하고 있으며, 많은 분포지 예측 연구는 개개의 수종별 보다는 침･활엽수 구분이 주를 이루고 있어 특산식물에 주목하지 못하고 있다. 따라서 특산식물의 미래분포에 대한 연구가 요구되며, 신뢰성 높은 관리정책 수립을 위해 분포지 예측의 불확실성을 고려한 연구가 요구된다.
- 또한, 기후변화 시나리오 및 관련 모델들의 모든 부분을 완벽하게 고려하는 것은 불가능하기 때문에 상당한 불확실성이 포함될 수밖에 없다. 따라서, 이러한 특성상 확률론적인 방법의 접근이 이루어져야하는데, 본 논문에서는 강수량관련 변수와 기온관련 변수, 지형 등의 환경적 변수만을 사용하여 예측하였기 때문에 적지분포 예측에 영향이 클 것으로 판단되며, 기후변화의 시나리오별 모델에 따른 예측 불확실성이 존재한다. 이에 따라, 신뢰성 높은 미래기후를 전망(projection)하기 위해 분포지 예측의 불확실성을 고려한 추후 연구가 요구된다.
- 기후변화 시나리오 및 모델을 적용하여 추후 기후변화로 인한 영향의 정도를 파악하여 서식처 분포 및 면적의 변화를 예측한다. 이를 통해, 자연적 이동속도보다 빠른 기후변화로 인한 피해를 최소화하여 미선나무 보전전략수립의 기초자료로 활용될 수 있도록 한다.
- 따라서, 이러한 특성상 확률론적인 방법의 접근이 이루어져야하는데, 본 논문에서는 강수량관련 변수와 기온관련 변수, 지형 등의 환경적 변수만을 사용하여 예측하였기 때문에 적지분포 예측에 영향이 클 것으로 판단되며, 기후변화의 시나리오별 모델에 따른 예측 불확실성이 존재한다. 이에 따라, 신뢰성 높은 미래기후를 전망(projection)하기 위해 분포지 예측의 불확실성을 고려한 추후 연구가 요구된다.
- 현존하는 SRES A1B시나리오의 GCM 중 어느 모델을 사용하는가에 따라서 결과값이 크게 달라지는 것을 알 수 있었으며, 모델간 분포가능성 값을 평균적으로 계산하였을 때 우리나라에 충청북도, 경기도, 강원도 일부지역의 기존 분포지로부터 잠재적 서식가능성이 평균 40~60%정도로 낮아졌다. 추후 기후변화현상이 지속될 경우 우리나라에서의 자생지는 소멸될 위험이 큰 것으로 나타났으며, 북한의 황해도와 평안도주변에 잠재적 분포확률이 증가함에 따라 대체 자생지를 마련 할 수 있을 것으로 판단되었다.
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