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문제 정의
- 이 연구에서는 국지적으로 분포하는 식물들의 생육지를 예측하고, 분포패턴에 영향을 주는 환경 인자를 평가하는 것을 목적으로 한다. 또한 식물의 분포 특성별 주요 환경인자를 파악하여 식물 생육에 미치는 기후적 영향을 규명하고자한다. 이 연구의 결과는 한반도 기후변화 시나리오에 따른 다양한 식물의 생육지 이동 예측 연구 및 적용 가능성에 대한 기초자료로서 활용될 수 있다.
- 이 연구는 국지적으로 분포하는 식물의 양상에 따라 기후 인자들이 어떻게 영향을 주고 있는지를 살펴본 것에 의의가 있다. 이는 향후 대상종을 늘려 식물의 분포 양상에 따른 생육지를 군집화하거나 기후변화에 따른 취약성 분석에 도움을 줄 수 있다.
- 이 연구에서는 국지적으로 분포하는 식물들의 생육지를 예측하고, 분포패턴에 영향을 주는 환경 인자를 평가하는 것을 목적으로 한다. 또한 식물의 분포 특성별 주요 환경인자를 파악하여 식물 생육에 미치는 기후적 영향을 규명하고자한다.
- 이 연구에서는 국지적으로 생육하는 식물들의 분포를 예측하고, 분포패턴에 영향을 주는 환경인자를 평가하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 전국자연환경조사의 위치자료를 활용하였으며, 종분포모형을 통해 대상종의 생육에 영향을 주는 환경변수를 살펴보았다.
- 제2·3차 전국자연환경조사에서 수집된 식물 위치자료를 활용하여 생육지 분포를 예측하고자 하였다.
제안 방법
- 제2·3차 전국자연환경조사에서 수집된 식물 위치자료를 활용하여 생육지 분포를 예측하고자 하였다. 1997년부터 2010년까지 전국자연환경조사에서 수집된 대상종의 출현 자료를 이용하여 종분포모형을 수행하였다. 이 중 생육지의 분포 유형이 국지적으로 형성되어 생육지 분포 특성을 잘 파악할 수 있는 종을 선정하였으며, 그 중 식재가능성이 높은 종과 출현 자료 수가 미비하여 분포모형 수행이 불가능한 종을 제외하였다(Phillips et al.
- 기후자료는 변수간의 자기상관을 보일 수 있으므로, PCA분석을 통하여 전체 변수를 대표할 수 있는 7개의 변수(Bio1, Bio4, Bio10, Bio11, Bio12, Bio16, Bio17)를 선택하였다(Seo et al., 2009).
- 이러한 과정을 토대로 한반도 남부 및 해안에 주로 생육하는 나도밤나무, 노각나무, 사스레피나무, 한반도 중부 및 내륙에 주로 생육하는 꼬리조팝나무, 꼬리진달래, 산겨릅나무를 선정하였다(Korea Forest Service and Korea National Arboretum, 2010). 선정된 종을 대상으로 관련 문헌을 검색하여 생육 환경 변수를 살펴보았다.
- 이 연구에서는 국지적으로 생육하는 식물들의 분포를 예측하고, 분포패턴에 영향을 주는 환경인자를 평가하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 전국자연환경조사의 위치자료를 활용하였으며, 종분포모형을 통해 대상종의 생육에 영향을 주는 환경변수를 살펴보았다. 남부지역에 생육하는 나도밤나무, 노각나무, 사스레피나무는 강수량과 기온의 영향을 주로 받는 것으로 나타났으며, 나도밤나무는 연강수량과 가장 건조한 분기 강수량에, 노각나무는 연강수량과 고도에, 사스레피나무는 기온의 계절적 변동과 가장 건조한 분기 강수량에 주로 영향을 받는 것으로 나타났다.
- , 2009). 환경변수는 전국을 대상으로 모형화하므로, 자료 처리량을 고려하여 100m의 공간해상도로 재배열하였다. 자료의 구축은 ESRI사의 ArcGIS 10.
대상 데이터
- 모형의 입력 변수로 선정된 환경 변수는 종의 생육지 관련 연구 검색을 통해 Table 1과 같이 선정하였다. 기후자료는 Worldclim에서 제공하는 Bioclim자료를 이용하였고, DEM을 이용하여 지형자료를 생성하였다. 토양자료는 농촌진흥청 토양환경정보시스템의 자료를 활용하였다.
- 1997년부터 2010년까지 전국자연환경조사에서 수집된 대상종의 출현 자료를 이용하여 종분포모형을 수행하였다. 이 중 생육지의 분포 유형이 국지적으로 형성되어 생육지 분포 특성을 잘 파악할 수 있는 종을 선정하였으며, 그 중 식재가능성이 높은 종과 출현 자료 수가 미비하여 분포모형 수행이 불가능한 종을 제외하였다(Phillips et al. 2006). 이러한 과정을 토대로 한반도 남부 및 해안에 주로 생육하는 나도밤나무, 노각나무, 사스레피나무, 한반도 중부 및 내륙에 주로 생육하는 꼬리조팝나무, 꼬리진달래, 산겨릅나무를 선정하였다(Korea Forest Service and Korea National Arboretum, 2010).
- 2006). 이러한 과정을 토대로 한반도 남부 및 해안에 주로 생육하는 나도밤나무, 노각나무, 사스레피나무, 한반도 중부 및 내륙에 주로 생육하는 꼬리조팝나무, 꼬리진달래, 산겨릅나무를 선정하였다(Korea Forest Service and Korea National Arboretum, 2010). 선정된 종을 대상으로 관련 문헌을 검색하여 생육 환경 변수를 살펴보았다.
- 기후자료는 Worldclim에서 제공하는 Bioclim자료를 이용하였고, DEM을 이용하여 지형자료를 생성하였다. 토양자료는 농촌진흥청 토양환경정보시스템의 자료를 활용하였다. 기후자료는 변수간의 자기상관을 보일 수 있으므로, PCA분석을 통하여 전체 변수를 대표할 수 있는 7개의 변수(Bio1, Bio4, Bio10, Bio11, Bio12, Bio16, Bio17)를 선택하였다(Seo et al.
데이터처리
- , 2006). 모형정확도는 ROC(Receiver Operating Characteristic)의 AUC(Area Under Cover) 값을 통해 측정하였으며(Thuiller, 2003; Yun et al., 2011c), 전반적으로 고른 값을 갖는지를 검토하기 위하여 교차검증(5 folder cross-validation)을 수행하였다. AUC값은 모형의 적합정도에 따라 0.
이론/모형
- MAXENT모형을 이용하여 국지적으로 분포하는 식물 6종에 대한 생육지를 예측하였다. Table 2를 보면 6종 모두 높은 AUC 값을 나타내고 있으며 교차검증(5cv AUC)에서도 유사하게 나와 모형이 적합하다는 것을 알 수 있다.
- 공간모형은 자료의 형태에 따라 출현모형(Present-only model)과 출현-비 출현모형(Absent-present model)으로 나눌 수 있다. 연구에서 사용된 전국자연환경조사의 위치자료는 식물의 출현위치만을 수집하기 때문에 출현모형을 적용하였다. 출현자료만을 이용하는 여러 모형화 기법 중 MAXENT가 가장 높은 모형적합도를 보여주고 있기 때문에 이 기법을 이용하여 분석을 실시하였다(Austin, 2002; Ottaviani et al.
- 환경변수는 전국을 대상으로 모형화하므로, 자료 처리량을 고려하여 100m의 공간해상도로 재배열하였다. 자료의 구축은 ESRI사의 ArcGIS 10.0을 이용하였다.
- 연구에서 사용된 전국자연환경조사의 위치자료는 식물의 출현위치만을 수집하기 때문에 출현모형을 적용하였다. 출현자료만을 이용하는 여러 모형화 기법 중 MAXENT가 가장 높은 모형적합도를 보여주고 있기 때문에 이 기법을 이용하여 분석을 실시하였다(Austin, 2002; Ottaviani et al., 2004; Elith et al., 2006; Phillips et al., 2006). 모형정확도는 ROC(Receiver Operating Characteristic)의 AUC(Area Under Cover) 값을 통해 측정하였으며(Thuiller, 2003; Yun et al.
성능/효과
- (A)의 생육 예측 분포도를 살펴보면, 지리산 주변의 내륙과 남해안에 생육하는 위치자료들의 분포는 대부분 강수량의 영향을 받은 것으로 보이며, 그 밖의 해안을 따라 분포하는 위치자료들은 기온의 영향을 받아 분포하는 것으로 보인다.
- (B)와 (C)을 살펴보면 두 종의 분포는 위도상의 차이는 있지만, 모두 백두대간을 중심으로 고산지역에 주로 분포하는 양상을 보여주고 있다(Lee, 1999). 그 밖에도 겨울철 평균기온(Bio11)과 기반암(Soil_nature), 연평균기온(Bio1)이 영향을 주는 것으로 나타났다. 그러나 종에 대한 현장 연구들이 많지 않아 이에 대한 해석에 어려움이 있다.
- 그 밖에도 모형 모두에서 가장 추운 분기의 평균기온이 높게 기여하는 것으로 나타나 겨울철 기온이 식물의 분포에 미치는 영향이 높다는 기존의 연구와 같은 결과를 도출하였다.
- 가장 건조한 분기 강수량(Bio17)은 나도밤나무와 같이 봄철 발아 시기의 수분 공급에 따라 생육에 영향을 주는 것으로 판단된다(Chung and Kang, 1994). 그 외에도 가장 추운 분기의 평균기온(Bio11)과 경사도(Slope), 연강수량(Bio12)이 사스레피나무의 생육 분포에 영향을 주는 것으로 나타났다.
- 이를 위하여 전국자연환경조사의 위치자료를 활용하였으며, 종분포모형을 통해 대상종의 생육에 영향을 주는 환경변수를 살펴보았다. 남부지역에 생육하는 나도밤나무, 노각나무, 사스레피나무는 강수량과 기온의 영향을 주로 받는 것으로 나타났으며, 나도밤나무는 연강수량과 가장 건조한 분기 강수량에, 노각나무는 연강수량과 고도에, 사스레피나무는 기온의 계절적 변동과 가장 건조한 분기 강수량에 주로 영향을 받는 것으로 나타났다. 반면, 중부 및 내륙지역에 생육하는 꼬리조팝나무, 꼬리진달래, 산겨릅나무는 기온과 고도에 영향을 주로 받는 것으로 분석되었으며, 꼬리조팝나무는 겨울철평균기온과 연평균기온에, 꼬리진달래는 가장 따뜻한 분기 평균기온과 고도에, 산겨릅나무도 가장 따뜻한 분기의 평균 기온과 고도에 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다.
- 중부지역 및 내륙에 주로 분포하고 있는 꼬리조팝나무, 꼬리진달래, 산겨릅나무의 생육분포를 예측한 결과는 Figure 3과 같다. 대상 3종은 기온과 고도에 주로 영향을 받는 것으로 나타났으며, 남부지역에 생육하는 대상 식물에 비해 상대적으로 강수량에 대한 인자의 기여도가 낮게 평가되었다. 그 외에도 토성(Soil_nature)이나 기온의 계절적 변동(Bio4), 연평균기온(Bio1)에 영향을 받는 것으로 나타났다.
- 남부지역 및 해안에 주로 분포하고 있는 나도밤나무, 노각나무, 사스레피나무의 생육분포를 예측한 결과는 Figure 2와 같다. 대상 3종은 주로 강수량과 기온에 영향을 받았으며, 토양의 산도와 지형 관련한 환경변수도 분포에 주요하게 영향을 주는 것으로 예측되었다.
- org/; Chung and Kang, 1994; Manabe and Yamamoto, 1997; Chung and Epperson, 2000). 모형의 결과는 기온의 계절적 변동(Bio4)과 가장 건조한 분기의 강수량(Bio17)이 높은 기여율을 나타내는 것으로 나타났다. Figure 2.
- 모형의 결과는 연강수량(Bio12)과 해발고도(DEM)가 모형에 가장 큰 기여를 하고 있는 것으로 나타났으며, 이는 기존의 노각나무의 생육분포 연구와 유사한 결과를 보여주고 있다. 이 외에도 기온의 계절적 변동(Bio4)와 토양의 산성도(Rock_type), 가장 추운 분기의 평균기온(Bio11) 순으로 영향을 주는 것으로 나타났다(Shim et al.
- 모형의 결과에 따르면 가장 추운 분기의 평균기온(Bio11)과 연평균기온(Bio1)이 모형에 주로 기여를 하는 것으로 나타났다. 이는 남부지역에 분포하는 종이 강수량의 영향을 주로 받는 것에 비해 큰 차이를 보이고 있다.
- 모형의 결과에서는 꼬리진달래와 같이 가장 따뜻한 분기의 평균기온(Bio10)과 고도(DEM)가 높은 기여율을 나타내고 있다. Figure 3.
- 남부지역에 생육하는 나도밤나무, 노각나무, 사스레피나무는 강수량과 기온의 영향을 주로 받는 것으로 나타났으며, 나도밤나무는 연강수량과 가장 건조한 분기 강수량에, 노각나무는 연강수량과 고도에, 사스레피나무는 기온의 계절적 변동과 가장 건조한 분기 강수량에 주로 영향을 받는 것으로 나타났다. 반면, 중부 및 내륙지역에 생육하는 꼬리조팝나무, 꼬리진달래, 산겨릅나무는 기온과 고도에 영향을 주로 받는 것으로 분석되었으며, 꼬리조팝나무는 겨울철평균기온과 연평균기온에, 꼬리진달래는 가장 따뜻한 분기 평균기온과 고도에, 산겨릅나무도 가장 따뜻한 분기의 평균 기온과 고도에 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 기존의 국지적 단위의 현장 연구의 결과와 많은 부분이 일치하고 있어 모형의 적합도 뿐만 아니라 기존 연구의 결과를 뒷받침해 줄 수 있다.
- 이번 모형의 결과를 살펴보면 여름철 평균기온(Bio10)과 고도(DEM)가 모형에 주로 영향을 주는 것으로 나타났으며, 그 밖에도 여름철 강수량(Bio16)과 토양의 산도(Rock_type), 기온의 계절적 변동(Bio4)이 영향을 주고 있어 기존의 연구 결과가 모형에 잘 반영되어 있음을 확인하였다. 꼬리진달래의 생육지는 중국이나 우리나라의 내륙 고산지대에 분포하는 경향을 보이고 있어 꼬리진달래의 생육과 기온 간의 높은 상관관계를 나타내는 기존 연구를 뒷받침하고 있다.
후속연구
- 그러나 이 연구는 전국자연환경조사 자료만을 사용했으며 아직 제3차 전국자연환경조사가 마무리되지 않은 상황에서 모형화를 진행하여 완결성에서 한계를 보이고 있다. 또한 남한에 한정된 종의 위치정보를 적용하였기 때문에 종이 생육하는 다양한 기후 패턴이 남한에 한정되어 있다는 한계가 있다.
- 그러나 이 연구는 전국자연환경조사 자료만을 사용했으며 아직 제3차 전국자연환경조사가 마무리되지 않은 상황에서 모형화를 진행하여 완결성에서 한계를 보이고 있다. 또한 남한에 한정된 종의 위치정보를 적용하였기 때문에 종이 생육하는 다양한 기후 패턴이 남한에 한정되어 있다는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 주변 국가와의 협력을 통한 위치자료 및 기후자료의 공유가 절실한 실정이다.
- 또한 식물의 분포 특성별 주요 환경인자를 파악하여 식물 생육에 미치는 기후적 영향을 규명하고자한다. 이 연구의 결과는 한반도 기후변화 시나리오에 따른 다양한 식물의 생육지 이동 예측 연구 및 적용 가능성에 대한 기초자료로서 활용될 수 있다.
- 이 연구는 국지적으로 분포하는 식물의 양상에 따라 기후 인자들이 어떻게 영향을 주고 있는지를 살펴본 것에 의의가 있다. 이는 향후 대상종을 늘려 식물의 분포 양상에 따른 생육지를 군집화하거나 기후변화에 따른 취약성 분석에 도움을 줄 수 있다. 뿐만 아니라, 전국자연환경조사 결과를 활용한 종분포모형 연구 및 종다양성 연구에서도 이러한 경향에 따른 생육지 모형을 개발할 수 있다.
- 이러한 결과는 향후 개발되는 한반도 기후변화 시나리오에 따른 다양한 식물의 생육지 이동 예측 연구의 기초자료 및 모형화 가능성을 살펴보는데 도움을 줄 것이다.
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