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생태계 기반 어업평가의 위험도 추정에 관한 개선연구
A study on the risk scoring and risk index for the ecosystem-based fisheries assessment 원문보기

한국어업기술학회지 = Journal of the Korean Society of Fisheries Technology, v.49 no.4, 2013년, pp.469 - 482  

박희원 (국립수산과학원 자원관리과) ,  장창익 (부경대학교 해양생산시스템관리학부) ,  권유정 (국립수산과학원 자원관리과) ,  서영일 (국립수산과학원 자원관리과) ,  오택윤 (국립수산과학원 자원관리과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study identified problems of the existing ecosystem-based fisheries assessment approach, and suggested new methods for scoring risk and for the estimation of fishery risk index. First, risk scores of zero to two for target and limit reference points for each indicator were replaced by those of ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 기준점을 사용하여 평가할 때 평가점수는 지표의 중요도에 따라 가중치가 적용된다. 각 지표별 점수가 낮을수록, 위험도가 낮거나 혹은 자원 및 생태계 관리가 잘 이루어졌음을 의미하며, 지표별 점수가 높은 지표 즉 위험도가 높은 지표에 대해서는 관리조치와 개선방안을 마련하도록 한다. 위험도의 정도에 따라 저 위험도 구간을 green zone으로 중위험도 구간을 yellow zone으로 고위험도 구간을 red zone로 나타내었다.
  • 따라서 본 연구에서는 기존에 개발된 생태계 기반 어업평가의 문제점을 살펴보고 이를 개선하기 위한 새로운 위험도 추정법 및 어업위험지수 추정법을 제시하였다.
  • 그러므로 모든 지표에 각 종별 자원량 (자원량 지수) 가중치를 부여하여 계산하는 기존 연구에 의한 방법에는 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 생태계 기반 관리 지표를 종에 의해 영향을 받는 지표와 어업에 의해 영향을 받는 지표로 구분하고 종별 자원량 (자원량 지수) 가중치가 종에 의해 영향을 받는 지표에만 적용될 수 있도록 추정방법을 개선하였다.
  • 또한 기존의 위험지수 추정법에서는 위험지수가 계층적 구조로 이루어져 상위단계의 위험지수를 추정할 때마다 계속적으로 가중치가 부여되는 문제점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 위험도 구간의 재설정과 지표수준을 고려하여 새로운 위험지수 평가방법을 제시하였다.
  • 또한 본 연구에서는 어업위험지수의 문제점을 파악하고 새로운 추정방법을 제시하였다. 생태계 기반 어업평가 기법은 평가 지표에 의해 위험도가 추정되며, 각 지표는 중요도에 따라 가중치가 주어진다.
  • (2009)에 의해 처음 소개된 생태계 기반 어업평가 (Ecosystem-based Fisheries Assessment, EBFA)는 생태계 기반 자원관리 시스템에 관한 기본 틀을 제공하였다. 또한 생태계 기반 어업평가를 기반으로 생태계 기반 자원평가를 위한 지표와 기준점 연구 (Zhang et al., 2010)가 수행되어 보다 현실적으로 생태계를 평가할 수 있는 방법을 제공하였다. 최근에는 생태계를 평가하고 예측하여 관리할 수 있는 IFRAME (Integrated Fisheries Risk Assessment Methods for Ecosystem)의 개념이 소개되었다 (Zhang et al.
  • 본 연구는 기존의 생태계 기반 어업평가의 위험도 평가 방법을 검토하여 문제점을 파악하고 개선방안을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 생태계 기반 어업평가 위험도 평가방법의 문제점은 세 가지로 첫째, 위험도 구간의 부정확성 및 위험도 추정 방법 개선, 둘째, 어업위험지수 추정방법의 부정확성, 셋째 추정된 위험지수의 불확실성이다.
  • 본 연구는 기존의 생태계 기반 위험도와 위험 지수 추정방법의 문제점을 제시하고 이를 기반으로 새로운 위험도 계산법과 위험지수 추정방법을 제시하였다. 본 연구에서는 기존방법에서 설정한 개념적인 원리는 그대로 따르고 방법적인 개선만을 수행하였다.
  • 본 연구에서는 생태계 기반 어업평가의 위험도 및 위험지수 추정방법의 문제점을 파악하고 이를 개선하여 새로운 위험도 및 위험지수 추정 방법을 제시하였다. 기존의 방법은 위험도 구간에 있어서 목표기준점 구간 내와 한계기준점 구간내의 위험도를 명확히 나타내지 못하였다.
  • 본 연구에서 제시된 생태계 기반 어업평가 위험도 평가방법의 문제점은 세 가지로 첫째, 위험도 구간의 부정확성 및 위험도 추정 방법 개선, 둘째, 어업위험지수 추정방법의 부정확성, 셋째 추정된 위험지수의 불확실성이다. 첫 번째 문제인 위험도 구간의 부정확성을 개선하기 위해 본 연구에서는 기존의 방법에서 각 위험도 구간을 명확히 제시하였다. 즉, 위험도가 0〜1점 사이는 green zone, 1〜2점 사이는 yellow zone, 2〜3점 사이는 red zone으로 나타내었다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
호주에서의 생태계 차원에서 어업 평가방법은 무엇인가? 생태계 기반 어업자원평가 및 관리의 접근법과 지표에 관한 연구가 수행된 이후 구체적으로 생태계 기반 어업자원평가 및 관리를 적용할 수있는 연구가 진행되었다. 대표적으로 호주에서는 생태계 차원에서 어업을 평가할 수 있는 실용적인 방법으로써 어업의 영향에 대한 생태학적 위험도 분석 (ecological risk analysis for effect of fishing, ERAEF) 방법을 개발하여 호주의 어업이 생태계에 미치는 영향을 평가하였고, 이를 어업 관리에 사용하고 있다 (CSIRO, 2005). 또한 국제기구인 국제해양관리위원회 (MSC)에서는 생태계를 고려하여 어업을 평가하고 인증을 해주는 인증제를 시행하고 있다 (MSC 2006; 2009).
Zhang et al. (2009)가 제시한 생태계 기반 어업 평가 방법의 두 가지 문제점은 무엇인가? (2009)이 제시한 기존의 방법은 두 가지 문제점을 나타내었다. 첫째는 위험도 구간의 불명확성으로 기존의 방법에서는 위험도 구간을 두 개의 점 (0, 2점)과 하나의 구간 (0〜2)로 표현하여 명확한 위험도 구간을 제시하지 못하였다. 두 번째 문제점은 어업위험지수 추정에 있어서 어업에 의한 지표와 종에 의한 지표가 구분 없이 동일한 가중치를 부여함에 따라 위험지수가 모든 지표에 계속적으로 가중치가 부여되는 문제점이 드러났다.
국내에 처음으로 생태계 기반 자원관리 시스템의 틀을 제공한 생태계 기반 어업평가 EBFA는 누구에 의해 제안되었는가? 우리나라에서도 생태계 기반 자원관리에 관한 연구가 활발히 수행중에 있다. Zhang et al. (2009)에 의해 처음 소개된 생태계 기반 어업평가 (Ecosystem-based Fisheries Assessment, EBFA) 는 생태계 기반 자원관리 시스템에 관한 기본 틀을 제공하였다. 또한 생태계 기반 어업평가를 기반으로 생태계 기반 자원평가를 위한 지표와 기준점 연구 (Zhang et al.
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참고문헌 (12)

  1. CSIRO (Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization). 2005. Ecological risk assessment for effects of fishing case study instructions 8, 1-95. 

  2. Fogarty MJ, Rosengerg AA and Sissenwine MP. 1992. Fisheries risk assessment: source of uncertainty. Envir Sci Tech 26, 440-447. 

  3. Harwood J and Stokes K. 2003. Coping with uncertainty in ecological advice: lessons from fisheries. Trend Ecol Evol 18, 617-622. 

  4. Jung SI Choi IL and Chang DS. 2008. Application of bootstrap and bayesian methods for estimating confidence intervals on biological reference points in fisheries management. J Kor Fish Soc 41, 107-112. 

  5. Kang C and Park JT. 1997. A study of bootstrap of non linear model. J Kor Offi Stat 2, 143-160. 

  6. MSC (Marine Stewardship Council). 2006. KDSFF final performance indicators and scoring guideposts. TQCSI-MSC, 1-37. 

  7. MSC (Marine Stewardship Council). 2009. TAB 15-Agenda item No. 11-FAM v2 (including RBF). 1-127. 

  8. Seo YI. 2011. Ecosystem-based stock assessment and fisheries management in the southern sea of Korea. Ph.D. Thesis, Pukyong National University, Korea, 1-198. 

  9. Zhang CI. 2006. A study on the ecosystem-based management system for fisheries resources in Korea. J Kor Soc Tech 42, 240-258. 

  10. Zhang CI, Kim S, Gunderson D, Marasco R, Lee JB, Park HW and Lee JH. 2009. An ecosystem-based fisheries assessment approach for Korean fisheries. Fish Res 100, 26-41. 

  11. Zhang CI, Park HW, Lim JH, Kwon HC and Kim DH. 2010. A study on indicators and reference points for the ecosystem-based resource assessment. J Kor Soc Fish Tech 46, 32-49. 

  12. Zhang CI, Hollowed AB, Lee JB and Kim DH. 2011. An IFRAME approach for assessing impacts of climate change on fisheries. ICES J Mar Sci 68, 1318-1328. 

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