철원지역 두루미 취식지의 핵심지역 설정을 위한 MCP, 커널밀도측정법(KDE)과 국지근린지점외곽연결(LoCoH) 분석 MCP, Kernel Density Estimation and LoCoH Analysis for the Core Area Zoning of the Red-crowned Crane's Feeding Habitat in Cheorwon, Korea원문보기
본 연구는 두루미(Grus japonensis)의 이용분포 내에서 행동권 분석의 기법인 MCP(최소볼록다각형법), KDE(커널밀도측정법), LoCoH(국지근린지점외곽연결)를 이용하여 이용면적과 핵심서식지를 선정하였다. 또한, 각 기법의 차이와 의미를 고찰하도록 하였다. 두루미의 분포자료는 철원지역 2012년 2월 17일 조사자료를 사용하였다. MCP에 의한 두루미류 서식영역은 $140km^2$이었다. KDE 분석에서 띠폭에 해당하는 h값을 1000m, CVh, LSCVh로 달리하여 KDE 등치선을 생성하였을 때, 핵심지역에 해당하는(Kernel 50% 이상) 면적은 $33.3km^2$($KDE_{1000m}$), $25.7km^2$($KDE_{CVh}$), $19.7km^2$($KDE_{LSCVh}$)이었다. 결과적으로 띠폭에 대한 기본값(1000m)-CVh(554.6m)-LSCVh(329.9m) 순으로 변수를 작게 입력할 경우 핵심면적 개수는 늘어나고, 면적은 감소하였으며, 형태의 복잡성은 증가하였다. 두루미류의 KDE 분석에 의한 핵심지역의 선정에서 적합한 띠폭변수는 CVh 값인 것으로 판단되었다. LoCoH분석에서는 서식범위와 핵심지역(50% 등치선 이상의 지역)의 면적이 k값의 증가에 따라 증가하는 모습을 보였으며, 점차 큰 핵심지역으로 합쳐지는 모습을 나타내었다. 핵심지역을 도출하기에 적합한 k 값은 24로 나타났으며, 전체 개체군의 핵심지역은 $18.2km^2$로 전체 서식면적의 16.5%를 차지하였다. 최종적으로, LoCoH 분석은 두 개의 큰 핵심서식지를 제시하였으며, 이것은 KDE에 의한 핵심지역에 비하여 작은 수의 핵심지역을 제시한 것이었다. 국내의 게재논문 및 발표자료를 포함한 연구에서 KDE는 대부분 기본설정으로 분석되었으며, 띠폭에 의한 변수를 고려한 것은 매우 드물었다. 따라서 띠폭변수를 명확히 제시하는 것이 요구되었다.
본 연구는 두루미(Grus japonensis)의 이용분포 내에서 행동권 분석의 기법인 MCP(최소볼록다각형법), KDE(커널밀도측정법), LoCoH(국지근린지점외곽연결)를 이용하여 이용면적과 핵심서식지를 선정하였다. 또한, 각 기법의 차이와 의미를 고찰하도록 하였다. 두루미의 분포자료는 철원지역 2012년 2월 17일 조사자료를 사용하였다. MCP에 의한 두루미류 서식영역은 $140km^2$이었다. KDE 분석에서 띠폭에 해당하는 h값을 1000m, CVh, LSCVh로 달리하여 KDE 등치선을 생성하였을 때, 핵심지역에 해당하는(Kernel 50% 이상) 면적은 $33.3km^2$($KDE_{1000m}$), $25.7km^2$($KDE_{CVh}$), $19.7km^2$($KDE_{LSCVh}$)이었다. 결과적으로 띠폭에 대한 기본값(1000m)-CVh(554.6m)-LSCVh(329.9m) 순으로 변수를 작게 입력할 경우 핵심면적 개수는 늘어나고, 면적은 감소하였으며, 형태의 복잡성은 증가하였다. 두루미류의 KDE 분석에 의한 핵심지역의 선정에서 적합한 띠폭변수는 CVh 값인 것으로 판단되었다. LoCoH분석에서는 서식범위와 핵심지역(50% 등치선 이상의 지역)의 면적이 k값의 증가에 따라 증가하는 모습을 보였으며, 점차 큰 핵심지역으로 합쳐지는 모습을 나타내었다. 핵심지역을 도출하기에 적합한 k 값은 24로 나타났으며, 전체 개체군의 핵심지역은 $18.2km^2$로 전체 서식면적의 16.5%를 차지하였다. 최종적으로, LoCoH 분석은 두 개의 큰 핵심서식지를 제시하였으며, 이것은 KDE에 의한 핵심지역에 비하여 작은 수의 핵심지역을 제시한 것이었다. 국내의 게재논문 및 발표자료를 포함한 연구에서 KDE는 대부분 기본설정으로 분석되었으며, 띠폭에 의한 변수를 고려한 것은 매우 드물었다. 따라서 띠폭변수를 명확히 제시하는 것이 요구되었다.
We tried to find out the core feeding site of the Red-crowned Crane(Grus japonensis) in Cheorwon, Korea by using analysis techniques which are MCP(minimum convex polygon), KDE(kernel density estimation), LoCoH(local nearest-neighbor convex-hull). And, We discussed the difference and meaning of resul...
We tried to find out the core feeding site of the Red-crowned Crane(Grus japonensis) in Cheorwon, Korea by using analysis techniques which are MCP(minimum convex polygon), KDE(kernel density estimation), LoCoH(local nearest-neighbor convex-hull). And, We discussed the difference and meaning of result among analysis methods. We choose the data of utilization distribution from distribution map of Red-crowned Crane in Cheorwon, Korea at $17^{th}$ February 2012. Extent of the distribution area was $140km^2$ by MCP analysis. Extents of core feeding area of the Red-crowned Crane were $33.3km^2$($KDE_{1000m}$), $25.7km^2$($KDE_{CVh}$), $19.7km^2$($KDE_{LSCVh}$), according to the 1000m, CVh, LSCVh in value of bandwidth. Extent, number and shape complexity of the core area has decreased, and size of each core area have decreased as small as the bandwidth size(default:1000m, CVh: 554.6m, LSCVh: 329.9). We would suggest the CVh value in KDE analysis as a proper bandwidth value for the Red-crowned crane's core area zoning. Extent of the distribution range and core area have increased and merged into the large core area as a increasing of k value in LoCoH analysis. Proper value for the selecting core area of Red-crowned Crane's distribution was k=24, and extent of the core area was $18.2km^2$, 16.5% area of total distribution area. Finally, the result of LoCoH analysis, we selected two core area, and number of selected core area was smaller than selected area of KDE analysis. Exact value of bandwidth have not been used in studies using KDE analysis in most articles and presentations of the Korea. As a result, it is needed to clarify the exact using bandwidth value in KDE studies.
We tried to find out the core feeding site of the Red-crowned Crane(Grus japonensis) in Cheorwon, Korea by using analysis techniques which are MCP(minimum convex polygon), KDE(kernel density estimation), LoCoH(local nearest-neighbor convex-hull). And, We discussed the difference and meaning of result among analysis methods. We choose the data of utilization distribution from distribution map of Red-crowned Crane in Cheorwon, Korea at $17^{th}$ February 2012. Extent of the distribution area was $140km^2$ by MCP analysis. Extents of core feeding area of the Red-crowned Crane were $33.3km^2$($KDE_{1000m}$), $25.7km^2$($KDE_{CVh}$), $19.7km^2$($KDE_{LSCVh}$), according to the 1000m, CVh, LSCVh in value of bandwidth. Extent, number and shape complexity of the core area has decreased, and size of each core area have decreased as small as the bandwidth size(default:1000m, CVh: 554.6m, LSCVh: 329.9). We would suggest the CVh value in KDE analysis as a proper bandwidth value for the Red-crowned crane's core area zoning. Extent of the distribution range and core area have increased and merged into the large core area as a increasing of k value in LoCoH analysis. Proper value for the selecting core area of Red-crowned Crane's distribution was k=24, and extent of the core area was $18.2km^2$, 16.5% area of total distribution area. Finally, the result of LoCoH analysis, we selected two core area, and number of selected core area was smaller than selected area of KDE analysis. Exact value of bandwidth have not been used in studies using KDE analysis in most articles and presentations of the Korea. As a result, it is needed to clarify the exact using bandwidth value in KDE studies.
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제안 방법
edu). Fixed k, r, adaptive LoCoH 분석 중, Fixed-k LoCoH 분석을 실시하였다. 적합한 분석차수를 정하기 위하여, 최근린차수 5차에서 50차 근린지점까지의 행동권 증가율 변곡점을 확인하였다.
평활계수(Single parameter smoothing factor)를 기본설정(1,000,000)으로, 띠폭에 해당하는 h 값을 500m로 한 경우로 하여 50%, 95% KDE를 구하였다. 두 번째는 평활계수는 변화시키지 않은 상태로, 띠폭 h 값에 Animal Space Use 1.1 Beta 프로그램을 통해 산출한 최소제곱교차타당성(least square cross-validation: LSCV) 값과 가능도교차타당성(likelihood cross-validation: CVh) 값을 넣어 50%, 95% 등치선(isopleth) 지역을 산출하였다(Horne and Garton, 2009). Animal Space Use 3.
커널밀도측정법의 경우 띠폭의 변화에 따른 결과의 차이를 살펴보고, LoCoH법의 경우 k값의 선정과정 및 그에 따른 차이를 알아보도록 하였다. 또한 MCP, KDE와 LoCoH 분석의 특징과 장단점을 고찰하도록 하였다. 또한 국내에서 KDE 분석을 적용한 연구 중 어떤 띠폭변수의 사용하였는지 사례를 분석하였다.
또한 MCP, KDE와 LoCoH 분석의 특징과 장단점을 고찰하도록 하였다. 또한 국내에서 KDE 분석을 적용한 연구 중 어떤 띠폭변수의 사용하였는지 사례를 분석하였다.
또한, 중심지역에서 벗어난 소규모의 핵심서식지를 도출하였다(Figure 2-C, Table 1).
본 연구에서는 멸종위기 조류인 두루미(Grus japonensis)의 분포를 통해 MCP에 의한 서식영역을 알아보고, KDE과 LoCoH에 의한 핵심지역의 영역과 면적을 산출하였다. 커널밀도측정법의 경우 띠폭의 변화에 따른 결과의 차이를 살펴보고, LoCoH법의 경우 k값의 선정과정 및 그에 따른 차이를 알아보도록 하였다.
분포자료는 ArcGIS9.3를 이용하여 SHP파일로 변환하였으며, MCP 분석에서 야생동물 행동분석을 위한 ArcGIS의 확장프로그램 Hawth's Tool을 이용하여 서식영역을 산출하였다.
웹상에서 SHP 파일의 일부요소를 이용하여 분석 및 그래프를 작성하여주는 LoCoH 분석을 실시하였다(Getz and Wilmers, 2004: LoCoH analysis, http://locoh.cnr.berkeley. edu). Fixed k, r, adaptive LoCoH 분석 중, Fixed-k LoCoH 분석을 실시하였다.
Fixed k, r, adaptive LoCoH 분석 중, Fixed-k LoCoH 분석을 실시하였다. 적합한 분석차수를 정하기 위하여, 최근린차수 5차에서 50차 근린지점까지의 행동권 증가율 변곡점을 확인하였다. 변곡점은 k값이 증가하면서 일정 서식영역이상 증가한 후 처음으로 급격한 증가량을 보이는 곳이며, 변곡점의 바로 전 k 값을 적합한 분석차수로 하였다(Getz and Wilmers, 2004: LoCoH analysis).
본 연구에서는 멸종위기 조류인 두루미(Grus japonensis)의 분포를 통해 MCP에 의한 서식영역을 알아보고, KDE과 LoCoH에 의한 핵심지역의 영역과 면적을 산출하였다. 커널밀도측정법의 경우 띠폭의 변화에 따른 결과의 차이를 살펴보고, LoCoH법의 경우 k값의 선정과정 및 그에 따른 차이를 알아보도록 하였다. 또한 MCP, KDE와 LoCoH 분석의 특징과 장단점을 고찰하도록 하였다.
KDE분석은 확장도구인 Hawth's Tool의 fixed kernel density estimation(F-KDE)을 이용하였다. 평활계수(Single parameter smoothing factor)를 기본설정(1,000,000)으로, 띠폭에 해당하는 h 값을 500m로 한 경우로 하여 50%, 95% KDE를 구하였다. 두 번째는 평활계수는 변화시키지 않은 상태로, 띠폭 h 값에 Animal Space Use 1.
이런 과정과 같이 띠폭 값은 여러 변수를 사용하여 결과를 비교한 다음 사용하여야 할 것이다. 하지만, 같은 종의 분포라도 시기, 개체수, 분포범위 등이 다르게 되면 CVh, LSCVh 값은 달라지게 되는데, 서로 다른 시기를 비교할 경우 전체 분포자료 별로 CVh, LSCVh의 평균값으로 통일하여 분석한 후 비교할 것을 제안한다. 하지만, 년도별 서식영역의 차이나 개체수의 차이에 의하여 특성이 나타나기 때문에 각각의 년도별 띠폭을 분석 한 후 띠폭 평균값을 이용해 분석을 시도하는 것이 타당할 것이다.
대상 데이터
분석에 사용된 자료는 철원지역에 서식하는 두루미(Grus japonensis)의 2012년 2월 17일 총 221개의 분포자료를 사용하였다(Yoo et al., 2012b). 분포는 두루미와 가족군과 비가족군의 무리를 기준으로 하였으며 농경지에서 취식하는 것을 대상으로 하였으며 분포의 조사방법 및 지역은 Yoo et al.
이론/모형
KDE분석은 확장도구인 Hawth's Tool의 fixed kernel density estimation(F-KDE)을 이용하였다.
성능/효과
따라서, 핵심지역을 도출하기에 적합한 k값은 24로 나타났다. k 값을 7로 정하여 결과를 보았을 때, 전체 개체군의 서식면적은 56.8㎢, 50% 등치선에 해당하는 핵심지역은 5.3㎢로 전체 서식면적의 9.4%를 차지하였다(Figure 5, Table 1). 이것은 상대적으로 작은 핵심서식지를 도출한 것이었다.
7㎢이었다(Figure 2-C, Table 1). 결과적으로 띠폭에 대한 기본값(1000m)-CVh(554.6m)-LSCVh(329.9m) 순으로 변수를 작게 입력할 경우 핵심면적 개수는 늘어나고, 면적은 감소하였으며, 형태의 복잡성은 증가하였다(Figure 2, Table 1).
LoCoH 분석은 서식범위 내에서 인간의 간섭, 개활수면 등 동물이 서식하지 않는 경우 해당지역을 서식지에서 배제해 주는 유리한 측면이 있으며, 서식지의 형태가 길게 배열되어 있는 경우에도 장점이 있는 분석이다(Getz and Wilmers, 2004; Sawyer, 2012). 본 연구에서 LoCoH 분석의 결과는 전체분포지역 내에 이용하지 않는 지역이 명확히 나타났으며, 가장 핵심이 되는 지역을 표현하기 적합하였다(Figure 6). 하지만, 상대적으로 k 값의 선정 등에서 다소 주관적인 결론이 지어질 수 있었으며, 핵심지역의 윤곽이 예각으로 나타나는 등 KDE분석의 장점인 확률분포 모형이 나타나지 않았다.
본 연구에서는 두루미의 핵심서식지를 정하기 위한 KDE 분석의 적합한 띠폭 값은 CVh 인 것으로 판단되었다. 또한 다른 종에 분석을 적용한다면, 종의 분포 특성에 따라 적합한 띠폭의 값을 정하여야 할 것으로 사료된다.
이것은 상대적으로 작은 핵심서식지를 도출한 것이었다. 최종적으로 핵심지역을 결정하기 위하여 k값을 24로 정하여 결과를 보았을 때, 전체 개체군의 서식면적은 110.1㎢ 50% 등치선에 해당하는 핵심지역은 18.2㎢로 전체 서식면적의 16.5%를 차지하였다(Figure 6, Table 1). 최종적으로, LoCoH 분석은 두 개의 큰 핵심서식지를 제시하였으며(Figure 5, Table 1), 이것은 KDE에 의한 핵심지역에 비하여 적은 수의 핵심지역을 제시한 것이었다(Figure 2, 6, Table 1).
후속연구
하지만, 동시조사를 통해 수립된 분포자료라면 개체군 전체의 분포 경향을 파악하기 위한 분석으로 적용할 수 있으리라 판단된다. Sawyer(2012)의 경우에도 Cross River Gorilla(Gorilla gorilla diehli)의 여러 개체 분포도를 중첩하여 사용하였기 때문에, 향후 유사한 분석에도 사용할 수 있을 것으로 판단된다. 하지만, 동시조사가 힘든 종에 대해서는 한계가 있을 것으로 보인다.
본 연구에서는 두루미의 핵심서식지를 정하기 위한 KDE 분석의 적합한 띠폭 값은 CVh 인 것으로 판단되었다. 또한 다른 종에 분석을 적용한다면, 종의 분포 특성에 따라 적합한 띠폭의 값을 정하여야 할 것으로 사료된다. 이런 과정과 같이 띠폭 값은 여러 변수를 사용하여 결과를 비교한 다음 사용하여야 할 것이다.
만약 반달가슴곰(Ursus thibetanus ussuricus)과 같이 행동권이 넓은 경우라면 1㎞의 띠폭을 선택하더라도 결과의 큰 차이가 없을 수 있겠지만, 비교적 좁은 지역에 분포하는 경우에는 결과의 해석에 있어서 문제를 발생시킬 것으로 판단된다. 본 연구결과와 같이 띠폭의 값은 중요한 평가기준이므로, 다른 연구와 비교하기 위해서라도 어떠한 값을 사용하였는지 표기할 필요가 있을 것이다.
하지만, 동시조사를 통해 수립된 분포자료라면 개체군 전체의 분포 경향을 파악하기 위한 분석으로 적용할 수 있으리라 판단된다.
서식지 모델 및 KDE와 같이 하나의 분석만으로 핵심지역을 선정하는 것은 오류를 범할 수 있기 때문에 새로운 분석을 시도하고, 실제 보호지역 및 핵심지역의 선정에 적용하는 것은 필요할 것이라 판단된다. 향후에는 여러 분석법을 통하여 제안되는 지역을 중첩함으로서, 공통적으로 도출되는 지역을 핵심지역으로 선정하는 것을 제안한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
IUCN의 정의에서 핵심지역이란?
IUCN의 정의에서 핵심지역(core area)은 생물권 보호지역의 세 가지 용도지역 중 엄격히 보호를 요하는 지역이다(McNeely, 1994). 하지만, 보편적인 의미에서 보전대상 지역이라 할 수 있으며, 보전대상 생물종이 살아가고 다음 세대를 남기기 위하여 필요한 서식지를 의미한다(Korea Water Resource Corporation: KWRC, 2005).
대표적인 야생동물 분포범위 분석방법에는 어떤 것들이 있는가?
하지만, 분포를 확인한 후 분석방법에 따라 해석은 달라질 수 있다. 대표적인 방식이 야생동물 분포범위의 최외곽점을 연결하여 표현하는 최소볼록다각형법(minimum convex-hull polygon: MCP, Mohr, 1947)과 커널밀도측정법(kernel density estimation: KDE, Worton, 1989)이 가장 많이 사용하고 익숙한 것이다(Sekercioglu et al., 2007; Sawyer, 2012).
야생동물 분포범위 분석 방법 중 최소볼록다각형법의 단점은?
, 2007). 하지만, MCP의 경우 서식범위가 과도하게 평가되고, 핵심지역을 추정하기 힘들며, 분포범위 내의 이질적인 환경을 야생동물의 서식범위로 해석할 수 있는 단점이 있다(Sekercioglu et al., 2007).
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