생태계 서비스 가치평가를 위한 멸종위기 포유류의 종분포 연구 - 전국자연환경조사 자료를 중심으로 - Species Distribution Modeling of Endangered Mammals for Ecosystem Services Valuation - Focused on National Ecosystem Survey Data -원문보기
The provided habitat of many services from natural capital is important. But because most ecosystem services tools qualitatively evaluated biodiversity or habitat quality, this study quantitatively analyzed those aspects using the species distribution model (MaxEnt). This study used location point d...
The provided habitat of many services from natural capital is important. But because most ecosystem services tools qualitatively evaluated biodiversity or habitat quality, this study quantitatively analyzed those aspects using the species distribution model (MaxEnt). This study used location point data of the goat(Naemorhedus caudatus), marten(Martes flavigula), leopard cat(Prionailurus bengalensis), flying squirrel(Pteromys volans aluco) and otter(Lutra lutra) from the 3rd National Ecosystem Survey. Input data utilized DEM, landcover classification maps, Forest-types map and digital topographic maps. This study generated the MaxEnt model, randomly setting 70% of the presences as training data, with the remaining 30% used as test data, and ran five cross-validated replicates for each model. The threshold indicating maximum training sensitivity plus specificity was considered as a more robust approach, so this study used it to conduct the distribution into presence(1)-absence(0) predictions and totalled up a value of 5 times for uncertainty reduction. The test data's ROC curve of endangered mammals was as follows: growing down goat(0.896), otter(0.857), flying squirrel(0.738), marten(0.725), and leopard cat(0.629). This study was divided into two groups based on habitat: the first group consisted of the goat, marten, leopard cat and flying squirrel in the forest; and the second group consisted of the otter in the river. More than 60 percent of endangered mammals' distribution probability were 56.9% in the forest and 12.7% in the river. A future study is needed to conduct other species' distribution modeling exclusive of mammals and to develop a collection method of field survey data.
The provided habitat of many services from natural capital is important. But because most ecosystem services tools qualitatively evaluated biodiversity or habitat quality, this study quantitatively analyzed those aspects using the species distribution model (MaxEnt). This study used location point data of the goat(Naemorhedus caudatus), marten(Martes flavigula), leopard cat(Prionailurus bengalensis), flying squirrel(Pteromys volans aluco) and otter(Lutra lutra) from the 3rd National Ecosystem Survey. Input data utilized DEM, landcover classification maps, Forest-types map and digital topographic maps. This study generated the MaxEnt model, randomly setting 70% of the presences as training data, with the remaining 30% used as test data, and ran five cross-validated replicates for each model. The threshold indicating maximum training sensitivity plus specificity was considered as a more robust approach, so this study used it to conduct the distribution into presence(1)-absence(0) predictions and totalled up a value of 5 times for uncertainty reduction. The test data's ROC curve of endangered mammals was as follows: growing down goat(0.896), otter(0.857), flying squirrel(0.738), marten(0.725), and leopard cat(0.629). This study was divided into two groups based on habitat: the first group consisted of the goat, marten, leopard cat and flying squirrel in the forest; and the second group consisted of the otter in the river. More than 60 percent of endangered mammals' distribution probability were 56.9% in the forest and 12.7% in the river. A future study is needed to conduct other species' distribution modeling exclusive of mammals and to develop a collection method of field survey data.
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문제 정의
본 연구에서는 생태계 서비스의 서식처 제공 기능의 경제적 가치를 평가하는데 필요한 입력자료를 만들기 위하여 자연자산(산림, 초지, 습지)에 서식하는 포유류 멸종위기 야생생물의 분포를 예측하였다. 그 결과 산림기반 포유류 멸종위기 야생생물(산양, 담비, 삵, 하늘다람쥐)은 자연자산(산림, 초지, 습지) 면적의 65.
본 연구에서는 자연자산(산림, 초지, 습지)에 서식하는 5종의 포유류 멸종위기 야생생물 분포를 종분포 모형으로 예측하여 생태계 서비스의 지원기능을 정량적으로 평가하는데 활용하고자 한다.
제안 방법
0.725의 검증 적합도를 나타낸 담비는 고도, 시가화지역으로부터의 거리, 산림내부로의 거리, 수역으로부터의 거리를 이용하여 종분포를 예측하였다. 삵은 다양한 환경에서 서식하기 때문에 특별히 선호하는 변수를 예측하기 어려워 가장 낮은 검증 적합도인 0.
관측된 값과 예측된 값의 평균이 최소가 되는 “Maximum training sensitivity plus specificity” 값을 기준으로 출현(1)/비출현(0) 자료로 변환하였으며(Hu and Jiang, 2011; Tronstad and Andersen, 2011; Heibl and Renner, 2012; Ayebare et al., 2013), 불확실성을 줄이기 위하여 5회 반복된 값을 종별로 합산하였다.
본 연구에서는 출현 자료의 70%를 이용하여 Maxent 모형으로 종분포를 예측하였고, 모형의 적합성을 검증하기 위하여 5회씩 반복하였다(Kwon et al., 2012). 관측된 값과 예측된 값의 평균이 최소가 되는 “Maximum training sensitivity plus specificity” 값을 기준으로 출현(1)/비출현(0) 자료로 변환하였으며(Hu and Jiang, 2011; Tronstad and Andersen, 2011; Heibl and Renner, 2012; Ayebare et al.
중분류 토지피복지도와 임상도를 기반으로 한 자연자산(산림, 초지, 습지)에 서식하는 포유류 멸종위기 야생생물에 대한 종분포 모형을 5회씩 반복하여 도출된 결과를 임계값을 기준으로 출현(1)/비출현(0) 자료로 변환하였다(Table 4).
대상 데이터
또한, 본 연구에서는 종분포 모형의 검증을 위하여 종 출현 자료의 30%를 검증 자료로 이용하였으며, 추가적으로 2차 전국자연환경조사 및 Park(2011a)의 자료 등을 모형 검증에 활용하였다.
본 연구에서는 포유류 멸종위기 야생생물 자료를 수집하기 위하여 3차 전국자연환경조사 자료(2006～2010)를 활용하였다. 2차 전국자연환경조사의 자료 수집 방법을 개선한 3차 전국자연환경조사는 1：25,000 지형도를 기준으로 위·경도 각각 2′30″씩 9개 격자로 나누어서 모든 격자에 대한 생물종 자료의 위치 자료를 수집하여 조사밀도를 높였다(Kim et al.
, 2011). 수달의 분포는 식이물과 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났기 때문에 3차 전국자연환경조사의 어류, 포유류, 양서․파충류 자료를 활용하였다. 또한 하늘다람쥐의 경우에는 나무와 나무 사이를 옮겨 다닐 때 흉고직경에 영향을 받기 때문에 임상도의 경급 자료를 이용하였다(Woodworth et al.
이론/모형
종분포 모형에 필요한 입력자료로는 지형요소, 거리요소, 식이물, 식생관련 자료가 활용되었다. 지형요소로는 전국 DEM 자료를 이용하여 고도와 경사 값을 이용하였으며, 거리요소를 반영하기 위하여 수치지도에서 하천중심선 레이어, 중분류 토지피복지도에서 시가화/건조지역, 농업지역, 산림지역, 수역지역 등을 추출하여 Euclidean distance 기법으로 거리를 산출하였다(York et al., 2011). 수달의 분포는 식이물과 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났기 때문에 3차 전국자연환경조사의 어류, 포유류, 양서․파충류 자료를 활용하였다.
성능/효과
2차 전국자연환경조사 자료를 이용한 종분포 모형의 검증에서는 담비(65.2%)가 가장 높은 정확도를 나타내었고, 대부분의 종에서는 50% 내외(산양-55.9%, 하늘다람쥐-53.2%, 삵-50.0%)의 상대적으로 낮게 나타났다. 반면에 3차 전국자연환경조사 자료를 이용한 검증에서는 삵(59.
2차 전국자연환경조사에서 수집된 149개 지점을 이용한 모형의 검증 결과, 39.6%의 정확도를 나타내어 포유류 멸종위기 야생생물 5종 가운데 가장 정확도가 떨어지는 것으로 나타났다. 그러나, 3차 전국자연환경조사 자료를 이용한 정확도에서는 73.
2% 지역에 분포할 것으로 나타났다. 5회 중 3회 이상 포유류 멸종위기 야생생물이 분포할 것으로 예측된 지역은 56.9%(산림기반), 12.7%(하천기반)로 면적이 줄어들 것으로 예상되었다(Figure 3).
본 연구에서는 생태계 서비스의 서식처 제공 기능의 경제적 가치를 평가하는데 필요한 입력자료를 만들기 위하여 자연자산(산림, 초지, 습지)에 서식하는 포유류 멸종위기 야생생물의 분포를 예측하였다. 그 결과 산림기반 포유류 멸종위기 야생생물(산양, 담비, 삵, 하늘다람쥐)은 자연자산(산림, 초지, 습지) 면적의 65.5%인 394.5만ha, 하천기반 포유류 멸종위기 야생생물(수달)은 16.2%인 97.3만ha에 분포할 것으로 나타났다.
그 결과, 담비와 삵이 서식할 것으로 예측된 면적이 가장 넓게 나타났고, 하천을 기반으로 서식하는 수달의 분포 면적이 가장 좁게 나타났다. 산양과 담비, 하늘다람쥐 모두 주로 강원도와 백두대간을 따라 분포하였는데, 산양은 강원도 및 경북 북부, 지리산 지역에 집중적으로 분포할 것으로 예측되었고, 담비와 하늘다람쥐는 비슷한 분포 경향을 나타냈지만, 담비가 서식할 확률이 높은 지역이 하늘다람쥐 보다 상대적으로 넓게 나타났다.
6%의 정확도를 나타내어 포유류 멸종위기 야생생물 5종 가운데 가장 정확도가 떨어지는 것으로 나타났다. 그러나, 3차 전국자연환경조사 자료를 이용한 정확도에서는 73.3%로 정확도가 향상되었다. 이러한 결과는 2차 전국자연환경조사 자료가 수계 및 산림을 중심으로 권역을 나눈 후에 권역 내 대표적인 산을 중심으로 조사가 이루어져 하천을 기반으로 하는 수달의 분포와 차이가 나타났다(Kim et al.
또한 Park(2011a)이 강원도 홍천지역에서 조사한 64개 지점의 종분포 모형 정확도를 확인한 결과 90.9%로 나타나 수달의 서식지 예측에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
그 결과, 담비와 삵이 서식할 것으로 예측된 면적이 가장 넓게 나타났고, 하천을 기반으로 서식하는 수달의 분포 면적이 가장 좁게 나타났다. 산양과 담비, 하늘다람쥐 모두 주로 강원도와 백두대간을 따라 분포하였는데, 산양은 강원도 및 경북 북부, 지리산 지역에 집중적으로 분포할 것으로 예측되었고, 담비와 하늘다람쥐는 비슷한 분포 경향을 나타냈지만, 담비가 서식할 확률이 높은 지역이 하늘다람쥐 보다 상대적으로 넓게 나타났다. 반면에 삵의 경우에는 전국적으로 골고루 분포하는 것으로 나타났다(Figure 2).
포유류 멸종위기 야생생물 중 가장 높은 검증 적합도(test accuracy=0.896)를 나타낸 산양은 고도, 농경지로부터의 거리, 수역으로부터의 거리, 경사 등의 환경변수가 종분포 모형에 이용되었다.
포유류 멸종위기 야생생물 중 유일하게 하천을 기반으로 서식하는 수달은 0.857의 비교적 높은 검증 적합도를 나타내었으며, 종분포 예측과 관련해서 고도, 갈겨니, 꺽지, 피라미, 참갈겨니, 누치, 돌고기, 미유기, 등줄쥐, 시가화지역으로부터의 거리, 농경지로부터의 거리, 하천중심으로부터의 거리 등의 변수를 이용하였는데, 현장조사에서 나타난 식이물 특성이 많이 반영되었다.
포유류 멸종위기 야생생물의 분포를 종합하기 위하여 산림기반과 하천기반으로 구분한 결과, 산림기반의 멸종위기 야생생물이 종분포 모형 5회 반복 중 1회라도 출현할 것으로 예측된 지역은 자연자산(산림, 초지, 습지) 면적의 약 65.5%로 나타났고, 하천기반의 멸종위기 야생생물인 수달은 하천을 중심으로 16.2% 지역에 분포할 것으로 나타났다. 5회 중 3회 이상 포유류 멸종위기 야생생물이 분포할 것으로 예측된 지역은 56.
후속연구
, 2012). 따라서 종의 존재 유무를 예측하기 위한 정량적인 평가 결과를 실시하여 경제적 가치를 추정하는데 활용할 필요가 있다.
또한, 종분포 모형의 경우 다양한 방법이 존재하기 때문에 전국자연환경조사와 같이 출현 자료를 이용할 수 있는 모형이 개발되어야 하며 장기적으로는 생물종의 출현/비출현 자료의 구축도 이루어져야 할 것이다.
본 연구는 멸종위기 야생생물의 보전가치를 전국적인 단위에서 평가하기 위한 입력자료를 구축하였다는데 의의가 있으며, 향후에는 조류, 양서류․파충류, 곤충류, 육상식물 등 육상 생태계에 분포하는 멸종위기 야생생물을 대상으로 연구 범위를 확대해야 할 필요가 있다고 판단된다.
이렇게 예측된 멸종위기 야생생물의 분포는 자연자산이 갖고 있는 생태계 서비스의 지원서비스 중 서식처 제공 기능에 대한 경제적 가치를 산출하는데 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
종분포 모형은 어떻게 구분되는가?
종분포 모형은 생태적 지위 모형과 서식지 적합성 모형으로 구분할 수 있는데, 최근에는 종의 분포와 환경변수의 관계를 통계적인 방법이나 기계학습 방법을 사용하는 생태적 지위 모형이 주로 사용되고 있다. 기계학습식 종 분포 모형은 데이터 가공 및 편집, 다양한 형태의 입력 자료의 사용 등 통계적 모형 보다 사용이 쉽고 예측력이 우수하여 국내의 서식지 예측에 적합한 모형으로 판단된다.
국내에서 포유류 멸종위기 야생생물의 분포 면적은?
본 연구에서는 생태계 서비스의 서식처 제공 기능의 경제적 가치를 평가하는데 필요한 입력자료를 만들기 위하여 자연자산(산림, 초지, 습지)에 서식하는 포유류 멸종위기 야생생물의 분포를 예측하였다. 그 결과 산림기반 포유류 멸종위기 야생생물(산양, 담비, 삵, 하늘다람쥐)은 자연자산(산림, 초지, 습지) 면적의 65.5%인 394.5만ha, 하천기반 포유류 멸종위기야생생물(수달)은 16.2%인 97.3만ha에 분포할것으로 나타났다.
기계학습식 종 분포 모형을 국내 서식지 예측에 적합한 모형으로 판단하는 이유는?
종분포 모형은 생태적 지위 모형과 서식지 적합성 모형으로 구분할 수 있는데, 최근에는 종의 분포와 환경변수의 관계를 통계적인 방법이나 기계학습 방법을 사용하는 생태적 지위 모형이 주로 사용되고 있다. 기계학습식 종 분포 모형은 데이터 가공 및 편집, 다양한 형태의 입력 자료의 사용 등 통계적 모형 보다 사용이 쉽고 예측력이 우수하여 국내의 서식지 예측에 적합한 모형으로 판단된다. 특히 전국자연환경조사 자료와 같이 출현 자료만을 이용해야 하는 경우에는 Maxent 모형이 효과적이라고 할 수 있다(Phillips et al.
참고문헌 (59)
Altjin, S. 2012. Predictive Habitat Model for Eurasian Otter(Lutra lutra) inhabiting in the catchment of Naechon and Kuneob river. MS Thesis. Ewha Womans University, Seoul, Korea. (in English with Korean summary)
Ayebare, S.？R. Ponce-Reyes？D. B. Segan？J. E. M. Watson？H. P. Possingham？A. Seimon and A. J. Plumptre. 2013. Identifying climateresilient corridors for conservation in the Albertine Rift. Unpublished Report by the Wildlife Conservation Society to MacArthur Foundation.
Baral, H.？R. J. Keenan？S. K. Sharma？N. E. Stork and S. Kasel. 2014. Spatial assessment and mapping of biodiversity and conservation priorities in a heavily modified and fragmented production landscape in north-central Victoria, Australia. Ecological Indicators 36: 552-562.
Cha, S. M. 2001. Food Habits of Eurasian Otter (Lutra lutra) in Seomjin river and Namhae area in Korea. MS Thesis. Kyungnam University, Masan, Korea. (in Korean with English summary).
Cho, C. U. 2013. Systematic study on the longtailed goral(Naemorhedus caudatus), with ecology and conservation plan. Ph.D. Thesis. Chungbuk National University, Cheongju, Korea. (in Korean with English summary)
Cho, H. S. 2005. An ecological study of river otters(Lutra lutra) in Geoje island of Korea. MS Thesis. Ewha Womans University, Seoul, Korea. (in English with Korean summary)
Choi, J. W. 2012. A study on the food habit change factors of the otter(Lutra Iutra) caused by the development of the Busan new port. MS Thesis. Kyungsung University, Busan, Korea. (in Korean with English summary).
Choi, J. W. and Yoon, M. H. 2012. A Study on Food Habits of the Otter, Lutra lutra, and Effects of Construction of the Busan New Port on its Prey. Journal of Life Science 22(6): 736-743(in Korean with English summary).
Choi, T. Y. 2002. Establishing a Korean goral (Nemorhaedus caudatus raddeanus heude) reserve in Soraksan national park, Korea: By employing habitat evaluation and minimum viable population based on trace survey using GPS. MS Thesis. Seoul National University, Seoul, Korea. (in Korean with English summary)
Choi, T. Y.？Kwon, H. S.？Woo, D. G. and Park, C. H. 2012. Habitat Selection and Management of the Leopard Cat(Prionailurus bengalensis) in a Rural Area of Korea. Korean Journal of Environment and Ecology 26(3): 322-332(in Korean with English summary).
Costanza, R.？R. d'Arge？R. de Groot？S. Farber？ M. Grasso？B. Hannon？K. Limburg？S. Naeem？R. V. O'Neill？J. Paruelo？R. G. Raskin？P. Sutton and M. van den Belt. 1997. The value of the world's ecosystem services and natural capital. Nature 387: 253-260.
Franklin, J. 2009. Mapping Species Distributions - Spatial Inference and Prediction. Cambridge, Cambridge University Press.
Han, S. Y. 1998. The Ecological Studies of Eurasian Otter(Lutra lutra) in South KOREA. Ph.D. Thesis. Kyungnam University, Masan, Korea. (in Korean with English summary)
Hanski, I. K.？P. C. Stevens？P. Ihalempia and V. Selonen. 2000. Home-Range Size, Movements, and Nest-Site Use in the Siberian Flying Squirrel, Pteromys volans. Journal of Mamma- logy 81(3): 798-809.
Heibl, C. and S. S. Renner. 2012. Distribution Models and a Dated Phylogeny for Chilean Oxalis Species Reveal Occupation of New Habitats by Different Lineages, not Rapid Adaptive Radiation. Systematic Biology 61(5): 823-834.
Hokkanen, H.？T. Tormala and H. Vuorinen. 1982. Decline of the flying squirrel Pteromys volans L. populations in Finland. Biological Conservation 23(4): 273-284.
Hu, J. and Z. Jiang. 2011. Climate Change Hastens the Conservation Urgency of an Endangered Ungulate. PLOS ONE 6(8): e22873. doi:10.1371/journal.pone.0022873.
Hurme, E.？M. Monkkonen？A. Nikula？V. Nivala？P. Reunanen？T. Heikkinen and M. Ukkola. 2005. Building and evaluating predictive occupancy models for the Siberian flying squirrel using forest planning data. Forest Ecology and Management 216(1-3): 241-256.
Hurme, E.？M. Monkkonen？A.-L. Sippola？H. Ylinen and M. Pentinsaari. 2008. Role of the Siberian flying squirrel as an umbrella species for biodiversity in northern boreal forests. Ecological Indicators 8(3): 246-255.
Jeon, S. W.？Kim, J. U. and Jung, H. C. 2013. A Study on the Forest Classification for Ecosystem Services Valuation - Focused on Forest Type Map and Landcover Map. Journal of the Korea Society of Environmental Restoration Technology 16(3): 31-39 (in Korean with English summary).
Joo, W. Y. 2002. Eurasian Otter(Lutra lutra) habitat suitability modeling using GIS: A case study on Soraksan National Park. MS Thesis. Seoul National University, Seoul, Korea. (in English with Korean summary)
Kadoya, N.？K. Iguchi？M. Matsui？T. Okahira？ A. Kato？T. Oshida and Y. Hayashi. 2010. A preliminary survey on nest cavity use by Siberian flying squirrels, Pteromys volans orii, in forests of Hokkaido Island, Japan. Russian Journal of Theriology 9(1): 27-32.
Kang, J. H. 2012. Characteristics of habitats of eurasian otter(Lutra lutra) in the Hangang river water system, Korea. Ph.D. Thesis. Chung-Ang University, Seoul, Korea. (in Korean with English summary)
Kim, J. Y.？Ryu, J. E.？Tho, J. H.？Lee, D. B.？ Lee, Y. K.？Kim, D. W.？Suh, J. H.？Suh, M. H.？Seo, C. W.？Kwon, H. S.？Seo, J. S.？Park, J. H. and J. H. Thorne. 2010. Species Distribution modeling using National Ecosystem Survey. National Institute of Environmetal Research's Report.
Kim, J. Y.？Seo, C. W.？Kwon, H. S.？Ryu, J. E. and Kim, M. J. 2012. A Study on the Species Distribution Modeling using National Ecosystem Survey Data. Journal of Environmental Impact Assessment 21(4): 593-607. (in Korean with English summary)
Kontogianni, A.？C. Tourkolias？A. Machleras and M. Skourtos. 2012. Service providing units, existence values and the valuation of endangered species: A methodological test. Ecological Economics 79: 97-104.
Kwon, H. S.？Seo, C. W. and Park, C. H. 2012. Development of Species Distribution Models and Evaluation of Species Richness in Jirisan region. Journal of the Korean society for geo-spatial information system 20(3): 11-18. (in Korean with English summary)
Lee, D. K. and Kim, H. G. 2010. Habitat Potential Evaluation Using Maxent Model - Focused on Riparian Distance, Stream Order and Land Use. Journal of the Korea Society of Environmental Restoration Technology 13(6): 161-172. (in Korean with English summary)
Lee, D. K. and Song, W. K. 2008. A Study on the Analytic Unit of Habitat Suitability Assessment and Selection in Conservation Areas for Leopard Cat(Prionailurus bengalensis) - Focus on Chungchenong Province Area. Journal of Korean institute of landscape architecture 36(5): 64-72. (in Korean with English summary)
Lee, O. S. 2008. Study on the prey habit and habitat preference of the Leopard cats(Prionailurus bengalensis). MS Thesis. Chonnam National University, Gwangju, Korea. (in Korean with English summary)
Lee, S. D. 2012. Studies on Food Items of River Otter Residing in the Hongchon Stream. Journal of Wetlands Research 14(4): 591-596. (in Korean with English summary)
Lee, S. D. and Cho, H. S. 2005. A study of Habitat Use Pattern of River Otters (Lutra Lutra) with Land-cover Map. Journal of Environmental Impact Assessment 14(6): 377-385. (in Korean with English summary)
Lee, S. D.？Kwon, J. H.？Kim, A. R. and Jung, J. H. 2012a. A Study on Ecological Evaluation of Habitat Suitability Index using GIS - With a case study of Prionailurus bengalensis in Samjang-Sanchung Road Construction. Journal of Environmental Impact Assessment 21(5): 801-811. (in Korean with English summary)
Lee, S. H.？Jung, H. C. and Choi, J. Y. 2012b. Projecting Climate Change Impact on the Potential Distribution of Endemic Plants (Megaleranthis saniculifolia) in Korea. ournal of the Korea Society of Environmental Restoration Technology 15(3): 75-84. (in Korean with English summary)
Lee, S. I. 2004. The Study on food activity of mustelidae, eurasian otter(Lutra lutra) and Korean yellow weasel(Mustela sibirica coreana) in river drainage basin of Mt. Jiri national park. Ph.D. Thesis. Kyungnam University, Masan, Korea. (in Korean with English summary)
Lee, S. I. and Son, S. W. 2003. Analyses of Eurasian Otter(Lutra lutra) and Yellow weasel (Mustela sibirica coreana) spraints collected in Nakdong River's drainage basin of Jiri Mt. National Park. Journal of Basic Sciences 17: 143-158. (in Korean with English summary)
Leh, M. D. K.？M. D. Matlock？E. C. Cummings and L. L. Nalley. 2013. Quantifying and mapping multiple ecosystem services change in West Africa. Agriculture, Ecosystems and Environment 165: 6-18.
Manel, S.？H. C. Williams and S. J. Ormerod. 2001. Evaluating presence - absence models in ecologythe need to account for prevalence. Journal of Applied Ecology 38(5): 921-931.
Millennium Ecosystem Assessment. 2003. Ecosystems and Human Well-being: A Framework for Assessment. Washington D.C.. Island Press.
Min, H. G. 2007. Studies on the Behavior Ecology and Habitat Environment of Eurasian Otter(Lutra lutra) by Radio-Tracking. Ph.D. Thesis. Gyeongsang National University, Jinju, Korea. (in Korean with English summary)
Min, H. G.？Lee, S. G.？Oh, K. C.？Kim, J. K.？ Yun, S. L. and Park, E. H. 2004. Study on Environment of Habitat of Eurasian Otter (Lutra Lutra). Journal of Agriculture and Life Sciences 38(4): 1-9. (in Korean with English summary)
Nam, T. W. 2004. Winter season food habits and habitat management of Eurasian otter(Lutra lutra) in Hwacheon-gun. MS Thesis. Kyungnam University, Masan, Korea. (in Korean with English summary)
Park, B. H. 2011a. A Study on the Habitat of Hongcheon Stream and Feces Analysis of Euraisan Otter(Lutra lutra) in Korea. MS Thesis. Ewha Womans University, Seoul, Korea. (in Korean with English summary)
Park, H. B. 2011b. The Habitat-using Characteristics of Long-tailed goral(Naemorhedus caudatus) in the Northern Region of Gyeongbuk Province and the Effect of Climate Change. MS Thesis. Kyungpook National University, Daegu, Korea. (in Korean with English summary)
Phillips, S. J.？R. P. Anderson and R. E. Schapire. 2006. Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modelling 190(3-4): 231-259.
Seo, C. W.？Choi, T. Y.？Choi, Y. S. and Kim, D. Y. 2008a. A Study on Wildlife Habitat Suitability Modeling for Goral(Nemorhaedus caudatus raddeanus) in Seoraksan National Park. Journal of the Korea Society of Environmental Restoration Technology 11(3): 28-38. (in Korean with English summary)
Seo, C. W.？Park, Y. R. and Choi, Y. S. 2008b. Comparison of Species Distribution Models According to Location Data. Journal of the Korean society for geo-spatial information system 16(4): 59-64. (in Korean with English summary)
Son, J. I. 2000. Distribution and Habitat Use of Eurasian Otter(Lutra lutra) in Dong River, Korea. MS Thesis. Kyungnam University, Masan, Korea. (in Korean with English summary)
Song, W. K. and Kim, E. Y. 2012. A Comparison of Machine Learning Species Distribution Methods for Habitat Analysis of the Korea Water Deer(Hydropotes inermis argyropus). Korean Journal of Remote Sensing 28(1): 171-180. (in Korean with English summary)
State of New Jersey. 2007. Valuing New Jersey's Natural Capital: An Assessment of the Economic Value of the State's Natural Resources.
Suzuki. K. and H. Yanagawa. 2012. Different Nest Site Selection of Two Sympatric Arboreal Rodent Species, Siberian Flying Squirrel and Small Japanese Field Mouse, in Hokkaido, Japan. Mammal Study 37(3): 243-247.
Tronstad, L. and M. Andersen. 2011. Monitoring Rare Land Snails in the Black Hills National Forest. Report prepared by the Wyoming Natural Diversity Database, Laramie, Wyoming for the Black Hills National Forest Service, Custer, South Dakota.
Vernes, K. 2001. Gliding Performance of the Northern Flying Squirrel(Glaucomys sabrinus) in Mature Mixed Forest of Eastern Canada. Journal of Mammalogy 82(4): 1026-1033.
Woodworth, C. J.？E. K. Bollinger and T. A. Nelson. 2000. The effects of Forest Fragment Size, Isolation, and Microhabitat Variables on Nest Box Use by Southern Flying Squirrels(Glaucomys volans) in Southern Illinois. In (R. L. Goldingay and J. S. Scheibe, eds.) Biology of Gliding Mammals. Filander Verlag, Furth: 135-147.
Yang, D. H. 1999. Food Habits of Eurasian otter(Lutra lutra) in Yuncho-Dam, Koje in Korea. MS Thesis. Kyungnam University, Masan, Korea. (in Korean with English summary)
Yeo, J. H. and Bang, S. W. 2007. Analysis of Professionals' Willingness to Pay about the KumKang Pine Tree Stock in Ul-Jin. Journal of Korean Institute of Forest Recreation 11(2): 11-23. (in Korean with English summary)
Yeo, J. H. and Jang, W. W. 2007. Estimation of Biodiversity Conservation Value about the Heory Stock in Sun-Cheon. Journal of Korean Forest Society 96(4): 483-493 (in Korean with English summary).
York, P.？P. Evangelista？S. Kumar？J. Graham？C. Flather and T. Stohlgren. 2011. A habitat overlap analysis derived from Maxent for Tamarisk and the South-western Willow Flycatcher. Frontiers of Earth Science 5(2): 120-129.
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