종 분포 모형을 활용한 새로운 구상나무 서식지 탐색, 그리고 식물보전 활용 A Detection of Novel Habitats of Abies Koreana by Using Species Distribution Models(SDMs) and Its Application for Plant Conservation원문보기
Korean fir(Abies koreana E.H.Wilson 1920), endemic tree species of Korean peninsula, is considered as vulnerable and endangered species to recent rapid environmental changes such as land use and climate change. There are limited activities and efforts to find natural habitats of Korean fir for conse...
Korean fir(Abies koreana E.H.Wilson 1920), endemic tree species of Korean peninsula, is considered as vulnerable and endangered species to recent rapid environmental changes such as land use and climate change. There are limited activities and efforts to find natural habitats of Korean fir for conservation of the species and habitats. In this study, by applying SDMs (Species Distribution Models) based on climate and topographic factors of Korean fir, we developed Korean fir's predicted distribution model and explored novel natural habitats. In Mt. Shinbulsan, Youngnam region and Mt. Songnisan, we could find korean fir's two novel habitat and the former was the warmest($13^{\circ}C$ in annual mean temperature), the driest(1,200mm~1,600mm in annual rainfall) and relatively low altitude environment among Korean fir's habitats in Korea. The result of SDMs did not include mountain areas of Gangwon-do as habitats of A. nephrolepis, because there were different contributions of key habitat environment factors, summer rainfall, winter mean temperature and winter rainfall, between A. koreana and A. nephrolepis. Our results raise modification of other distribution models on Korean fir. Novel habitat of Korean fir in Mt. Shinbulsan revealed similar habitat affinity of the species, ridgy and rocky site, with other habitats in Korea. Our results also suggest potential areas for creation of Korea fir's alternative habitats through species reintroduction in landscape and ecosystem level.
Korean fir(Abies koreana E.H.Wilson 1920), endemic tree species of Korean peninsula, is considered as vulnerable and endangered species to recent rapid environmental changes such as land use and climate change. There are limited activities and efforts to find natural habitats of Korean fir for conservation of the species and habitats. In this study, by applying SDMs (Species Distribution Models) based on climate and topographic factors of Korean fir, we developed Korean fir's predicted distribution model and explored novel natural habitats. In Mt. Shinbulsan, Youngnam region and Mt. Songnisan, we could find korean fir's two novel habitat and the former was the warmest($13^{\circ}C$ in annual mean temperature), the driest(1,200mm~1,600mm in annual rainfall) and relatively low altitude environment among Korean fir's habitats in Korea. The result of SDMs did not include mountain areas of Gangwon-do as habitats of A. nephrolepis, because there were different contributions of key habitat environment factors, summer rainfall, winter mean temperature and winter rainfall, between A. koreana and A. nephrolepis. Our results raise modification of other distribution models on Korean fir. Novel habitat of Korean fir in Mt. Shinbulsan revealed similar habitat affinity of the species, ridgy and rocky site, with other habitats in Korea. Our results also suggest potential areas for creation of Korea fir's alternative habitats through species reintroduction in landscape and ecosystem level.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
본 연구에서는 종분포 모형을 이용하여 구상나무 잠재적 자생지 예측지도를 만들고, 그 결과를 현지 조사에 적용하여 구상나무의 새로운 자생지를 탐사하며, 이러한 중분포 모형의 활용성을 검토하고자 한다. 본 연구와 같이 예측모형을 적용하여 자생지를 추가적으로 확보함으로써 산림식물 유전자원 확보를 통한 종 보전과 기후변화 적응, 서식지 복원 등에 응용할 수 있을 것이다.
제안 방법
분비나무가 많이 분포하고 있는 강원도 지역이 포함되지 않은 것은 구상나무 서식 환경요인 중 여름철 강수량, 겨울철 평균기온, 그리고 겨울철 강수량 등의 핵심 환경 인자의 기여 차이 때문이다. 강원도 지역은 입지적 조건이 유사한 특징을 갖고 있으면서도 예측지로서 분석되지 않았는데, 이러한 차이를 설명하기 위해 강원도 산간지역의 해발 1,000m 이상을 대상으로 가상 분포지 임의지점 300개를 형성하여 같은 환경변수 조건으로 모형분석을 실시하였다. 강원도 일대에서는 고도와 연평균 강수량, 겨울철 강수량이 72%의 설명력을 갖는 것으로 나타나 구상나무 분포지역의 환경요인과 다름을 확인하였다.
구상나무 분포 예측 산지의 현지 조사에 필요한 사전정보를 얻기 위해 고해상도 항공사진과 위성사진을 이용하여 분석한 결과 산정의 능선부를 중심으로 지형이 볼록한 나지대나 암봉들이 노출되어 있는 능선부가 출현하였다. 이러한 바위가 드러난 지형 특성은 다른 구상나무가 종들과의 경쟁 압력을 피할 수 있는 잔존 서식처(remnant habitat)로 판단된다.
구상나무의 분포 모형을 위한 환경변수는 Worldclim(http://www.worldclim.org)에서 제공하는 bioclim와 DEM 자료를 이용하여 기상인자와 지형인자 정보를 구축하였다. 기상자료는 22개 변수, 지형관련 자료는 7개 변수로 29개의 변수를 사용하였다(Table 2).
기상자료는 22개 변수, 지형관련 자료는 7개 변수로 29개의 변수를 사용하였다(Table 2). 기상자료는 bioclim의 19개 변수와 월별 기온자료를 이용하여 온량지수와 냉량지수, 대륙도, 일사량 (자체 제작한 DEM을 이용하여 계산) 등 4개 변수를 계산하여 적용하였다. 지형변수들 역시 자체 제작한 DEM을 이용하여 토양수분과 경사도, 사면방향, 곡률 등을 계산하였다(Table 2).
본 연구에서는 예측된 결과를 이용하여 영남알프스의 신불산-영축산 일대와 속리산, 무등산에 대해 현지조사는 2014년 6월부터 10월에 걸쳐 현지조사를 실시하였다. 지난 백 여 년 간 구상나무의 새로운 자생지 발굴을 위한 연구가 미흡한 상태에서 예측에 의한 자생지 범위와 현장답사를 통한 발굴은 종 및 서식지 보전을 위한 중요한 문제이다.
구상나무는 주로 기후변화 시나리오에 따른 서식 범위 변화 가능성에 대한 연구가 주를 이루었다 (KFRI, 2014). 본 연구에서는 종 분포 모형을 통하여, 기존 구상나무 자생 환경을 기반으로 남한 지역의 잠재 서식 가능 지역을 추출한 후, 현장 답사를 통하여 속리산과 영남 알프스 지역에서 새로운 구상나무 자생지를 발견하였다.
기상자료는 bioclim의 19개 변수와 월별 기온자료를 이용하여 온량지수와 냉량지수, 대륙도, 일사량 (자체 제작한 DEM을 이용하여 계산) 등 4개 변수를 계산하여 적용하였다. 지형변수들 역시 자체 제작한 DEM을 이용하여 토양수분과 경사도, 사면방향, 곡률 등을 계산하였다(Table 2).
대상 데이터
org)에서 제공하는 bioclim와 DEM 자료를 이용하여 기상인자와 지형인자 정보를 구축하였다. 기상자료는 22개 변수, 지형관련 자료는 7개 변수로 29개의 변수를 사용하였다(Table 2). 기상자료는 bioclim의 19개 변수와 월별 기온자료를 이용하여 온량지수와 냉량지수, 대륙도, 일사량 (자체 제작한 DEM을 이용하여 계산) 등 4개 변수를 계산하여 적용하였다.
예측된 구상나무 분포 가능 산지에는 최근 자생지가 확인된 금원산과 속리산이 포함되었으며, 문헌상으로 알려진 신불산, 무등산도 포함된다. 분포도 상에서 지리산, 덕유산, 가야산, 영남알프스 일원은 제주를 제외한 과거 구상나무의 내륙 분포지로 추정된다.
예측분포도는 1,000m × 1,000m 격자로 제작하였으며 분포지역 경계는 대구 팔공산을 기점으로 이남지역에만 분포하는 것으로 나타났다(Figure 2).
한반도 남부의 구상나무 분포 위치 자료는 국립수목원 네이처 데이터베이스에서 위치좌표와 관련 정보를 추출하여 오동정 및 위치 조정을 통하여 가야산, 덕유산, 지리산 및 한라산에서 187개의 구상나무 분포에 대한 공간자료를 확보하였다(Figure 1). Figure 1에 나타낸 구상나무 분포지역의 지난 50년간 기상 및 환경요인은 Table 1과 같다.
데이터처리
, 2006). 예측결과에 신뢰도 검증은 ROC(Receiver operating characteristics) 검증을 통해 AUC(Area under the ROC curve)로 제시된다. 일반적으로 AUC 값이 0.
이론/모형
, 2008). 따라서 출현자료를 사용하되 예측 정확도가 높은 Maxent 모형을 적용하여 구상나무 분포지를 예측하였다.
본 연구에서는 구상나무 자생지 탐색을 위해 Maxent 모형을 적용하였다. 분포 예측도를 높이기 위해 출현과 비출현 자료를 활용하는 통계적 모형이 합리적이다.
성능/효과
확인된 구상나무는 총 5개체로서, 성목 3개체(1개체 결실 확인) 및 치수 2개체이었고, 지형적으로는 해발 약 950m, 경사 40°, 사면방향 남사면에 암봉 노출 지역을 따라 분포하는 것으로 확인되었다. 가장 큰 개체는 흉고직경 0.28m이며, 연륜 측정 결과 약 200년의 수령을 나타내었다(Table 4).
구상나무에 대한 환경 변수 별 기여도는 Table 3과 같다. 기여도는 bio18(가장 따뜻한 분기의 강수량)과 alt(고도), bio9(가장 건조한 분기의 평균기온), bio14(가장 건조한 달의 강수량)로 82%를 차지하며, 우기(여름) 강수량, 고도, 건기(겨울) 평균기온, 강수량이 구상나무 분포에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구를 통하여 구상나무가 암석 지역을 선호한다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 영축산과 속리산의 구상나무는 잣나무, 마가목, 신갈나무 등 냉온대 수종과 함께 생육하고 있었다.
분포도 확률이 45% 이상인 지역을 선정하여 분포도를 완성하였다. 분포지역은 기존의 구상나무 분포지역 외에 남부지역 해발 1,000m 이상 산정 일대를 중심으로 분포하는 것으로 분석되었다. 자생지 예측지역으로는 운문산, 천황산, 신 불산, 영축산, 덕태산, 대봉산, 장안산 등의 영남 알프스 지역과 덕유산 남쪽 자락의 금원산, 무등산, 팔공산, 속리산 등이 포함된다.
새롭게 확인된 영남알프스 지역의 구상나무 분포지 좌표를 기반으로 환경 요인을 분석한 바, 연평균 기온은 13°C, 그리고 연강수량은 1,200∼1,600mm로 나타났다.
종분포 모형에서, 구상나무와 동일 속 식물인 분비나무가 많이 분포하고 있는 강원도 지역이 포함되지 않은 것은 구상나무 서식지의 여름철 강수량, 겨울철 평균기온, 그리고 겨울철 강수량 등의 핵심 환경 인자의 기여 차이 때문이었는데, 강원도 일대에서는 고도와 연평균 강수량, 겨울철 강수량이 72%의 설명력을 나타내어 구상나무 분포지역의 환경요인과 다름을 확인하였다.
확인된 구상나무는 총 5개체로서, 성목 3개체(1개체 결실 확인) 및 치수 2개체이었고, 지형적으로는 해발 약 950m, 경사 40°, 사면방향 남사면에 암봉 노출 지역을 따라 분포하는 것으로 확인되었다.
후속연구
그러나 다른 자생 지역보다 연평균 기온이 2°C 이상 높으며, 연강수량은 최대 1,000mm 작은 영축산에서 구상나무 자생지를 확인함에 따라 종 분포 모형에 사용되는 환경인자 값의 범위가 조정되어야 하며, 면밀한 자생지 조사 역시 병행되어야 한다.
본 연구와 같이 예측모형을 적용하여 자생지를 추가적으로 확보함으로써 산림식물 유전자원 확보를 통한 종 보전과 기후변화 적응, 서식지 복원 등에 응용할 수 있을 것이다. 또한 예측된 잠재 자생지역들은 현장 조사를 통하여 종 도입을 통한 대체 서식지 조성 지역으로서 활용할 수 있다.
그러나 다른 자생 지역보다 연평균 기온이 2°C 이상 높으며, 연강수량은 최대 1,000mm 작은 영축산에서 구상나무 자생지를 확인함에 따라 종 분포 모형에 사용되는 환경인자 값의 범위가 조정되어야 하며, 면밀한 자생지 조사 역시 병행되어야 한다. 본 연구에 의한 새로운 구상나무 자생지 확인은 해당 종의 새로운 분포 모형 연구로 연결될 것이며, 그것의 범위는 본 연구 결과보다 넓게 분석될 것으로 생각된다. 그리고 기후변화 시나리오에 따른 구상나무 분포 변화 예측 역시 새로운 분석이 필요하다.
, 1996). 본 연구에서 추출된 구상나무가 생육할 수 있는 산지들에 대한 면밀한 환경과 식생에 대한 현지 조사는 구상나무 양묘를 비롯하여 종 도입과 대체 서식지 조성의 구체화를 위한 차후과제가 될 것이다.
본 연구에서는 종분포 모형을 이용하여 구상나무 잠재적 자생지 예측지도를 만들고, 그 결과를 현지 조사에 적용하여 구상나무의 새로운 자생지를 탐사하며, 이러한 중분포 모형의 활용성을 검토하고자 한다. 본 연구와 같이 예측모형을 적용하여 자생지를 추가적으로 확보함으로써 산림식물 유전자원 확보를 통한 종 보전과 기후변화 적응, 서식지 복원 등에 응용할 수 있을 것이다. 또한 예측된 잠재 자생지역들은 현장 조사를 통하여 종 도입을 통한 대체 서식지 조성 지역으로서 활용할 수 있다.
생물종 분포의 예측과 변화 연구는 대상이 자연 현상이기 때문에 모형 수립과 적용의 결과가 후속 모형 연구의 방향을 위한 토대가 된다. 그러나 모형 연구는 생태학적 대안 마련을 위한 가치를 부여할 수 있는 실증적 검증, 즉 자연계에서 예측의 효과가 실제 나타나는지에 대한 검증이 거의 불가능 하거나, 매우 긴 시간이 필요한 것이 한계이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
구상나무가 큰 관심을 받아온 이유는?
구상나무는 지난 십여 년간 학계를 중심으로 기후변화 관련 주요 산림 생물종으로서 관심이 증가해 왔고, 꾸준한 언론 보도를 통하여 시민사회의 큰 관심의 대상이 되어왔다. 이것의 배경은, 구상나무 자생지가 고해발 지역으로 한정되며, 최근 구상나무 군락의 쇠퇴와 기후변화 관련성에 대한 학계 의견, 그리고 기후변화 부적응에 따른 개체수 및 분포 면적의 감소, 그리고 한반도 생태계에 미치는 기후변화 영향 규명을 위한 대표적인 지표종이기 때문이다 (KNA, 2008).
최근 알려진 구상나무의 자생지는?
그 후 일본인 우에키 호미키(植木秀幹)의 조사를 통해 덕유산과 가야산 자생지를 알리게 되었다. 구상나무는 최근 알려진 금원산 및 신불산 지역을 포함하여 한반도에서 6개 지역에 자생하는 것으로 보고되고 있다. 그 외에 문헌상 밀양 가지산과 광주 무등산의 자생 기록은 있으나 표본 등 공식 확인 자료는 찾아보기 어렵다.
국제적으로 구상나무 고사 및 서식지 축소 원인을 밝히기 어려운 이유는?
한편, 많은 연구와 보고들이 구상나무 고사 및 서식지 축소 원인을 기후변화와의 관련성에 초점을 두고 있으나 아직까지 기후 요인이 구상나무의 생리생태 변화에 미친 직접적 영향에 관한 연구는 찾아보기 어렵다. 국제적으로 역시 식생의 변화가 기후변화 때문인지, 천이 또는 식생 발달 과정인지에 대한 논란이 존재하며, 이것은 기후는 항상 변화해 왔으며, 생태계는 이러한 기후의 변화에 항상 적응하며 발달해왔기 때문이다.
참고문헌 (37)
Aarts, G ？ Fieberg, J. and Matthiopoulos, J. 2012. Comparative interpretation of count, presenceabsence and point methods for species distribution models. Methods in Ecology and Evolution 3: 177-187.
Chakraborty, A. ？ Gelfand, A. E. ？ Wilson, A. M. ？ Latimer, A. M. and Silander, J. A. 2011. Point pattern modelling for degraded presence-only data over large regions. Journal of the Royal Statistical Society, Series C 60: 757-76.
Cho HJ ？ Bae KH ？ Lee CS and Lee CH. 2004. Species Composition and Structure of the Evergreen Coniferous Forest Vegetation of the Subalpine Area (South Korea). Journal of Korean Forest Society 93(5): 372-379.
Daubenmire, R. 1978. Plant Geography: with special reference to North America. Academic Press, New York, NY, pp. 338.
Elith, J. and Leathwick, J. R. 2007. Predicting species distributions from museum and herbarium records using multiresponse models fitted with multivariate adaptive regression splines. Diversity and Distributions 13: 265-75.
Elith, J. ？ Phillips, S. J. ？ Hastie, T. ？ Dudk, M. ？ Chee, Y. E. and Yates, C. J. 2011. A statistical explanation of MaxEnt for ecologists. Diversity and Distributions 17: 437.
Fork, D. A. ？ Millar, E. E. and Olwell, M. 1996. Restoring Diversity: Strategies for Reintroduction of Endangered Plants. Washington, DC, Island Press.
Franklin, J. 2009. Mapping Species Distributions: Spatial Inference and Prediction. Cambridge University Press, UK, pp. 320.
Guisan, A. and Thuiller, W. 2005. Predicting species distribution: Offering more than simple habitat models. Ecology Letters 8: 993-1009.
Hannah, L. 2003. Regioinal biodiversity impact assessments for climate change: A guide for protected area managers, p. 235-244. In: Buying Time: A User's Manual for Building Resistance and Resilience to Climate Change in Natural Systems (Hansen, L. J., J. L. Biringer, and J. R. Hoffman). Berlin: World Wildlife Fund Climate Change Program.
Ian W. R. and David I. W. 2013. Equivalence of MAXENT and Poisson Point Process Models for Species Distribution Modeling in Ecology. Biometrics 69(1): 274-81.
Jones, C. C. ？ Acker, S. A. and Halpern, C. B. 2010. Combining local- and large-scale models to predict the distributions of invasive plant species. Ecological Applications 20: 311-326.
Kang SJ ？ Kwak AK and Takao K. 1997. A Phytosociologycal Description of the Abies koreana Forest on Mt. Halla in Cheju Island, Korea. Korean Journal of Ecology 20(2): 293-298.
Kang SJ. 1984. Regeneration Process of Subalpine Coniferous Forest in Mt. Jiri. Korean Journal of Ecology 7(4): 185-193.
KFRI (Korea Forest Research Institute). 2014. Proceeding on the Expert Workshop on Conservation of Abies koreana in Mt. Hallasan. Warm-Temperate Subtropical Forest Research Center, KFRI, Jeju.
Kim, JH ？ Seo CW ？ Kwon HS ？ Ryu JE and Kim MJ. 2012. A Study on the Species Distribution Modeling using National Ecosystem Survey Data. Journal of Environmental Impact Assessment 21(4): 593-607.
Kim NS and Lee HC. 2013. A Study on Changes and Distributions of Korean Fir in Sub-Alpine Zone. Journal of Korean Environmental Restoration Technology 16(5): 49-57.
KNA (Korea National Arboretum). 2014. Steppingstone for conservation of Abies koreana, p. 85-86. In: Forest of Korea (I) Conservation of Korean fir (Abies koreana) in a changing environment. Sumeunkil, Seoul.
KNA (Korea National Arboretum). 2008. Rare plants data book in Korea. Pocheon. pp. 332.
KNA (Korea National Arboretum). 2010. 300 Target Plants Adaptable to Climate Change in the Korean Peninsula. DDeulmunhwa, Daejeon.
Kwon HS ？ Ryu JE ？ Seo CW ？ Kim JY ？ Lim DO and Suh MH. 2012. A Study on Distribution Characteristics of Corylopsis coreana Using SDM. Journal of Environmental Impact Assessment 21(5): 735-743.
Lee CS and Cho HJ. 1993. Structure and Dynamics of Abies koreana Wilson Community in Mt. Gaya. Korean Journal of Ecology 16(1): 75-91.
Lee TB. 1970. Abies koreana and Its New Forms Discovered. Journal of Korean Forest Society 10: 101-111.
Lovejoy, T. E. and Hannah, L. 2005. Climate change and biodiversity. Yale University Press, New Haven, CT. pp. 440.
McKenzie, D. and Halpern, C. B. 1999. Modeling the distributions of shrub species in Pacific northwest forests, Forest Ecology and Management 114: 293-307.
Mueller-Dombois, D. and Ellenberg, H. 1974. Aims and Methods of Vegetation Ecology. Wiley and Sons, New York, NY. pp. 547.
Pearce, J. and Lindenmayer, D.1998. Bioclimatic analysis to enhance reintroduction biology of the endangered helmeted honeyeater (Lichenostomus melanops cassidix) in southeastern Australia. Restoration Ecology 6: 238-243.
Phillips, S. J. ？ Anderson, R. P. and Schapire, R. E. 2006. Maximum entropy modeling of species geographic distributions, Ecological Modelling 190: 231-59.
Song KM ？ Kim CS ？ Koh JG ？ Kang CH and Kim MH. 2010. Vegetation Structure and Distributional Characteristics of Abies koreana Forests in Mt. Halla. Journal of the Environmental Sciences 19(4): 415-425.
Trisurat, Y. ？ Shrestha, R. P. and Kjelgren, R. 2011. Plant species vulnerability to climate change in Peninsular Thailand. Applied Geography 31(3): 1106-1114.
van Mantgem, P. J. ？ Stephenson, N. L. ？ Byrne, J. C. ？ Daniels, L. D. ？ Franklin,J. F. ？ Ful, P. Z. ？ Harmon,M. E. ？ Larson, A. J. ？ Smith, J. M. ？ Taylor, A. H. and Veblen, T.T. 2009. Widespread increase of tree mortality rates in the western United States. Science 323 (5913): 521-524. doi: 10.1126/science.1165000.
Yun JH ？ Nakao K ？ Kim JH ？ Kim SY ？ Park CH and Lee BY. 2014. Habitat prediction and impact assessment of Neolitsea sericea (Blume) Koidz. under Climate Change in Korea. Journal of Environmental Impact Assessment 23(2): 101-111.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.