본 연구에서는 호두나무에 대하여 단기임산물 재배적 지도를 바탕으로 기후변화를 고려한 전국의 재배가능지역을 MaxEnt 모델을 이용하여 추출하였다. RCP 4.5 및 8.5 시나리오와 HadGEM2-AO모델을 이용하여 2050년대와 2070년대의 기후변화에 따른 재배지역 변화를 예측하였다. 분석결과, 미래의 재배적지면적을 현재 수치와 비교하였을 때, RCP 4.5에서는 충청남도, 전라북도, 전라남도에 이르는 우리나라 서쪽 지역이 주로 감소할 것으로 나타났으며, RCP 8.5에서는 경상북도, 경상남도 일부 지역을 중심으로 감소할 것으로 나타났다. 하지만, 평균고도가 600m 이상으로 높은 지역인 강원도는 2070년대 RCP 4.5에서 18.3%, RCP 8.5에서 56.6%가 증가할 것으로 나타나 기후변화의 영향 정도에 따라 전국적으로 재배가능지역의 차이가 있는 것으로 나타났다. 현재 호두 생산량이 가장 많은 지역을 분석한 결과 공주시, 김천시, 영동군은 2070년대에는 RCP 8.5에서 재배지역의 감소가 클 것으로 예상되었으며, 공주시는 RCP 4.5에서 감소폭이 더 큰 것으로 나타났다. 무주군과 천안시는 현재의 재배가능지역이 모든 시나리오에서 유지될 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 미래 기후변화에 따른 영향이 불가피한 상황에서 예상되는 피해를 최소화하고 경쟁력 있는 임산물 생산을 위한 기후변화 영향평가 자료로 활용될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 호두나무에 대하여 단기임산물 재배적 지도를 바탕으로 기후변화를 고려한 전국의 재배가능지역을 MaxEnt 모델을 이용하여 추출하였다. RCP 4.5 및 8.5 시나리오와 HadGEM2-AO모델을 이용하여 2050년대와 2070년대의 기후변화에 따른 재배지역 변화를 예측하였다. 분석결과, 미래의 재배적지면적을 현재 수치와 비교하였을 때, RCP 4.5에서는 충청남도, 전라북도, 전라남도에 이르는 우리나라 서쪽 지역이 주로 감소할 것으로 나타났으며, RCP 8.5에서는 경상북도, 경상남도 일부 지역을 중심으로 감소할 것으로 나타났다. 하지만, 평균고도가 600m 이상으로 높은 지역인 강원도는 2070년대 RCP 4.5에서 18.3%, RCP 8.5에서 56.6%가 증가할 것으로 나타나 기후변화의 영향 정도에 따라 전국적으로 재배가능지역의 차이가 있는 것으로 나타났다. 현재 호두 생산량이 가장 많은 지역을 분석한 결과 공주시, 김천시, 영동군은 2070년대에는 RCP 8.5에서 재배지역의 감소가 클 것으로 예상되었으며, 공주시는 RCP 4.5에서 감소폭이 더 큰 것으로 나타났다. 무주군과 천안시는 현재의 재배가능지역이 모든 시나리오에서 유지될 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 미래 기후변화에 따른 영향이 불가피한 상황에서 예상되는 피해를 최소화하고 경쟁력 있는 임산물 생산을 위한 기후변화 영향평가 자료로 활용될 것으로 판단된다.
The objective of our study was to predict future cultivation areas for walnut trees (Juglans sinensis), using the cultivation suitability map provided from Korea Forest Service and MaxEnt modelling under future climate conditions. The climate conditions in 2050s and 2070s were computed using the Reg...
The objective of our study was to predict future cultivation areas for walnut trees (Juglans sinensis), using the cultivation suitability map provided from Korea Forest Service and MaxEnt modelling under future climate conditions. The climate conditions in 2050s and 2070s were computed using the Regional Climate Prediction (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios with the HadGEM2-AO model. As a result, compared to the present area, the cultivation area of the western Korea including Chungcheongnamdo, Jeollabuk-do, Jeollanam-do decreased on a national scale under RCP 4.5, and those of Gyeongsangbukdo and part of Gyeongsangnam-do decreased under RCP 8.5. However, Gangwon-do which is located in higher altitude over 600 meters than other regions showed increases in cultivation areas of 18.3% under RCP 4.5 and of 56.6% under RCP 8.5 by 2070s. The predicted map showed large regional variations in the cultivation areas with climate change. From the analysis of current top ranking areas, the cultivation areas in Gimcheon-si and Yeongdong-gun dramatically decreased by 2070s under RCP 4.5 and 8.5; that of Gongju-si decreased more under RCP 4.5; and those of Muju-gun and Cheonan-si sustained the areas by 2070s under both scenarios. The results from this study can be helpful for providing a guide for minimizing the loss of walnut production and proactively improving productivity and quality of walnuts with regard to unavoidable climate change in South Korea.
The objective of our study was to predict future cultivation areas for walnut trees (Juglans sinensis), using the cultivation suitability map provided from Korea Forest Service and MaxEnt modelling under future climate conditions. The climate conditions in 2050s and 2070s were computed using the Regional Climate Prediction (RCP) 4.5 and 8.5 scenarios with the HadGEM2-AO model. As a result, compared to the present area, the cultivation area of the western Korea including Chungcheongnamdo, Jeollabuk-do, Jeollanam-do decreased on a national scale under RCP 4.5, and those of Gyeongsangbukdo and part of Gyeongsangnam-do decreased under RCP 8.5. However, Gangwon-do which is located in higher altitude over 600 meters than other regions showed increases in cultivation areas of 18.3% under RCP 4.5 and of 56.6% under RCP 8.5 by 2070s. The predicted map showed large regional variations in the cultivation areas with climate change. From the analysis of current top ranking areas, the cultivation areas in Gimcheon-si and Yeongdong-gun dramatically decreased by 2070s under RCP 4.5 and 8.5; that of Gongju-si decreased more under RCP 4.5; and those of Muju-gun and Cheonan-si sustained the areas by 2070s under both scenarios. The results from this study can be helpful for providing a guide for minimizing the loss of walnut production and proactively improving productivity and quality of walnuts with regard to unavoidable climate change in South Korea.
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문제 정의
따라서 본 연구에서는 단기임산물의 수실류 중 경제성이 높고 고부가가치의 임산물인 호두나무를 대상으로 미래 기후에 따른 지역별 재배적정성을 분석하고자 하였다.
하지만 동 지도는 현재를 기반으로 한 추정일 뿐이기 때문에 미래의 기후변화에 대응하기 위해서는 현재뿐만 아니라 미래의 재배적지변화를 예측하는 연구가 포함될 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 우리나라 전역을 대상으로 대표적 단기소득임산물인 호두나무의 기후변화 시나리오에 따른 재배가능성이 높은 지역을 예측하고자 하였다. 출현정보(presence data)만을 이용해 분포 예측을 할 수 있는MaxEnt 모형을 선택하고 기후 및 지리적 환경변수를 이용한 분석을 통해 현재 재배가능지역을 분석하였으며, RCP 4.
본 연구는 북위 33~39도, 동경 123.5~131.0도의 우리나라 전역을 대상으로 호두나무의 잠재적 재배가능지역을 예측하고자 한다. 기후변화에 따른 영향을 평가하기 위해 1950년부터 2000년까지의 기상 및 기후 데이터를 이용하여 현재 기후를 설정하고, 2050년대, 2070년대 재배가능지역의 변화에 따른 소멸 위험성과 새로운 재배 적지를 분석하였다.
임업진흥원 ‘다드림’서비스를 통해 내려받은 호두나무 재배적지를 바탕으로 위치자료를 추출하였다. 본 연구의 목표는 우리나라 전역을 분석하고자 하였으므로, 비출현자료에 대한 현장 조사 자료구축에 한계가 있다. 이에 따라 출현자료만을 활용하는 MaxEnt 모형(Phillips and Dudik, 2008; Song and Kim, 2012)을 사용하여 호두나무 재배적지 변화를 분석하였다.
제안 방법
또한, 셔틀레이더지형미션(Shuttle Radar Topography Mission, SRTM)의 90m급 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)을 활용하여 사면방향(aspect), 경사(slope)를 추출하고, 이를 지리환경변수로 적용하였다(Table 3). Bioclim의 19개 변수는 변수들간에 공선성(Collinearity)이 발생할 수 있으므로(Watling et al., 2012; Khanum et al., 2013), 상관분석 및 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA)을 통해(Dormann et al., 2013; Syfert et al.,2013) 연평균 기온(BIO1), 등온성(BIO3), 최고강수월의 강수량(BIO13), 최저강수월의 강수량(BIO14), 강수량의 계절성(BIO15), 고도, 경사의 7개 변수를 선정하여 분석하였다(Table 4, Table 5).
본 연구에서는 호두나무에 대하여 단기임산물 재배적지도를 바탕으로 기후변화를 고려한 전국의 재배가능지역을 MaxEnt 모델을 이용하여 추출하였다. RCP 4.5 및 8.5 시나리오와 HadGEM2-AO모델을 이용하여 2050년대와 2070년대의 기후변화에 따른 재배지역 변화를 예측하였다. 분석결과, 미래의 재배적지면적을 현재 수치와 비교하였을 때, RCP 4.
0도의 우리나라 전역을 대상으로 호두나무의 잠재적 재배가능지역을 예측하고자 한다. 기후변화에 따른 영향을 평가하기 위해 1950년부터 2000년까지의 기상 및 기후 데이터를 이용하여 현재 기후를 설정하고, 2050년대, 2070년대 재배가능지역의 변화에 따른 소멸 위험성과 새로운 재배 적지를 분석하였다.
미래기후변수로는 IPCC 5차 평가보고서(AR5)의 RCP 시나리오 중 온실가스 저감정책이 상당히 실현되는 경우인 RCP 4.5와 현재 추세로 온실가스가 배출되는 경우인 RCP 8.5를 적용하였다. 예측의 범위는 2050년대(average for 2041-2060)와 2070년대(average for 2061-2080)로 설정하였다.
본 연구에서는 호두나무의 생육조건에 따른 알고리즘(Table 2)을 통해 기후대 및 수종별 지위지수를 추정하여 산림청의 한국임업진흥원에서 제작한 ‘단기임산물 재배적지도’에서 호두나무 재배적지 자료를 종속변수로 설정하였다.
5를 적용한 미래 기후에서의 잠재적 재배가능지역 분포의 예측을 시도하였다. 이를 위해 기후변화 영향을 평가하기 위해 1950년에서 2000년까지의 기후를 현재의 기후조건으로 설정하여 2050년대와 2070년대의 재배가능지역의 분포 변화와 이를 바탕으로 한 소멸위험성을 분석하였다.
예측의 범위는 2050년대(average for 2041-2060)와 2070년대(average for 2061-2080)로 설정하였다. 잠재적 재배가능지역의 예측 정확도는 수신자 조작 특성(Receiver Operating Characteristic, ROC) 곡선의 하위 영역(Area Under Cover, AUC)값을 이용해 측정하였다. AUC값을 이용한 모의 정확도는 기준 값에 독립적인 장점을 가지고 있으며, 다양한 모형의 정확도 비교에 많이 이용된다.
재배 가능/불가능 지역의 구분을 위해서, “Equal training sensitivity and specificity” 값을 통해 산출된 값(threshold)을 기준(0.282~0.372, avg. 0.336 s.d. 0.019)으로 출현(1)/비출현(0) 자료인 binary map형태로 변환하였다(Liu et al., 2005; Bean et al., 2012).
본 연구에서는 호두나무의 생육조건에 따른 알고리즘(Table 2)을 통해 기후대 및 수종별 지위지수를 추정하여 산림청의 한국임업진흥원에서 제작한 ‘단기임산물 재배적지도’에서 호두나무 재배적지 자료를 종속변수로 설정하였다. 재배적지의 위치 데이터는 Polygon 형태의 데이터를 환경변수의 해상도(30 arc seconds)에 맞게 변환하였다. 또한, 표집편향(sampling bias)에 의한 위치자료의 공간적 자기상관(spatial autocorrelation)을 고려하여(Dormann, 2007; Pearson et al.
따라서, 본 연구에서는 우리나라 전역을 대상으로 대표적 단기소득임산물인 호두나무의 기후변화 시나리오에 따른 재배가능성이 높은 지역을 예측하고자 하였다. 출현정보(presence data)만을 이용해 분포 예측을 할 수 있는MaxEnt 모형을 선택하고 기후 및 지리적 환경변수를 이용한 분석을 통해 현재 재배가능지역을 분석하였으며, RCP 4.5와 8.5를 적용한 미래 기후에서의 잠재적 재배가능지역 분포의 예측을 시도하였다. 이를 위해 기후변화 영향을 평가하기 위해 1950년에서 2000년까지의 기후를 현재의 기후조건으로 설정하여 2050년대와 2070년대의 재배가능지역의 분포 변화와 이를 바탕으로 한 소멸위험성을 분석하였다.
본 연구에 사용된 기후변수들은 Worldclim에서 제공하는 생물기후자료를 이용하였다. 현재기후변수는 1950년에서 2000년까지 관측된 데이터를 바탕으로 제작된 생물기후자료(Bioclim) 변수 19개를 분석에 적용하였다(Hijmans, 2005). 또한, 셔틀레이더지형미션(Shuttle Radar Topography Mission, SRTM)의 90m급 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)을 활용하여 사면방향(aspect), 경사(slope)를 추출하고, 이를 지리환경변수로 적용하였다(Table 3).
대상 데이터
재배적지의 위치 데이터는 Polygon 형태의 데이터를 환경변수의 해상도(30 arc seconds)에 맞게 변환하였다. 또한, 표집편향(sampling bias)에 의한 위치자료의 공간적 자기상관(spatial autocorrelation)을 고려하여(Dormann, 2007; Pearson et al., 2007; Warren and Seifert, 2011) 독립변수의 격자에 적지면적이 50% 이상 차지하는 위치를 103개의 포인트 좌표로 추출하였다(Fig. 1).
본 연구에 사용된 기후변수들은 Worldclim에서 제공하는 생물기후자료를 이용하였다. 현재기후변수는 1950년에서 2000년까지 관측된 데이터를 바탕으로 제작된 생물기후자료(Bioclim) 변수 19개를 분석에 적용하였다(Hijmans, 2005).
5를 적용하였다. 예측의 범위는 2050년대(average for 2041-2060)와 2070년대(average for 2061-2080)로 설정하였다. 잠재적 재배가능지역의 예측 정확도는 수신자 조작 특성(Receiver Operating Characteristic, ROC) 곡선의 하위 영역(Area Under Cover, AUC)값을 이용해 측정하였다.
임업진흥원 ‘다드림’서비스를 통해 내려받은 호두나무 재배적지를 바탕으로 위치자료를 추출하였다.
현재 생산면적과 생산량이 높은 경상북도 김천시, 충청북도 영동군, 충청남도 천안시, 공주시, 전라북도 무주군을 대상으로 미래 재배가능 지역의 세부적인 변화를 모의하였다(Fig. 4). 분석결과 공주시가 59,261ha로 현재 재배적지가 가장 넓게 분포하고 있으나, RCP 4.
데이터처리
MaxEnt 모형의 정확도는 10회 반복측정 후 평균값 적용한 10k-fold AUC value of ROC로 측정하였다. 그 결과 Traning AUC값은 0.
이론/모형
현재기후변수는 1950년에서 2000년까지 관측된 데이터를 바탕으로 제작된 생물기후자료(Bioclim) 변수 19개를 분석에 적용하였다(Hijmans, 2005). 또한, 셔틀레이더지형미션(Shuttle Radar Topography Mission, SRTM)의 90m급 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)을 활용하여 사면방향(aspect), 경사(slope)를 추출하고, 이를 지리환경변수로 적용하였다(Table 3). Bioclim의 19개 변수는 변수들간에 공선성(Collinearity)이 발생할 수 있으므로(Watling et al.
본 연구에서는 다양한 기후변화 예측모델(Global Climate Model, GCM) 중 우리나라 기후변화정보센터(Climate Change Information Center, CCIC)가 선정한 HadGEM2-AO를 적용하였다. NIMR(2011)에서는 RCP 8.
본 연구에서는 호두나무에 대하여 단기임산물 재배적지도를 바탕으로 기후변화를 고려한 전국의 재배가능지역을 MaxEnt 모델을 이용하여 추출하였다. RCP 4.
본 연구의 목표는 우리나라 전역을 분석하고자 하였으므로, 비출현자료에 대한 현장 조사 자료구축에 한계가 있다. 이에 따라 출현자료만을 활용하는 MaxEnt 모형(Phillips and Dudik, 2008; Song and Kim, 2012)을 사용하여 호두나무 재배적지 변화를 분석하였다. MaxEnt 모형은 종 출현정보만을 활용하여 최고의 서식지 예측 결과를 도출하는 모형으로 최근 다양하게 활용되고 있다(Song, 2015).
성능/효과
MaxEnt 모형의 정확도는 10회 반복측정 후 평균값 적용한 10k-fold AUC value of ROC로 측정하였다. 그 결과 Traning AUC값은 0.940으로 나타났으며, 무작위 25% test AUC는 0.917 (s.d. 0.016)로 나타나 모형의 정확도는 매우 높은 것으로 나타났다. 재배 가능/불가능 지역의 구분을 위해서, “Equal training sensitivity and specificity” 값을 통해 산출된 값(threshold)을 기준(0.
선험적 연구에서 일반적으로 불확실성을 수반하게 되는 기후변화시나리오 관련 연구들은 예측성을 향상시키기 위하여 비기후적 요소를 포함하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 생물기후변수 및 기타 환경변수를 고려하여 이들의 상대적 중요도를 평가한 결과, 호두나무는 연평균 기온과 고도가 재배가능지역을 결정하는데 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 생물기후변수와 지형적인 환경변수를 사용한 결과, 기후변화에 따라 전국적인 분포가 높은 지역으로 이동한다는 것과, 2070년대에는 강원도 일부 지역으로 재배지역의 확장이 가능할 것으로 나타났다.
또한, 생물기후변수와 지형적인 환경변수를 사용한 결과, 기후변화에 따라 전국적인 분포가 높은 지역으로 이동한다는 것과, 2070년대에는 강원도 일부 지역으로 재배지역의 확장이 가능할 것으로 나타났다. 또한 현재 호두의 생산량이 가장 많은 5개지역을 선정하여 분석한 결과, RCP 8.5시나리오에서 공주시, 김천시, 영동군의 경우먼 미래에 재배지역의 감소가 클 것으로 예상되었으며, RCP 4.5 시나리오에서는 공주시가 크게 감소할 것으로 나타났다. 무주군과 천안시의 경우 현재의 재배가능지역이 모든 시나리오에서 유지될 것으로 나타났다.
따라서, 본 연구에서는 생물기후변수 및 기타 환경변수를 고려하여 이들의 상대적 중요도를 평가한 결과, 호두나무는 연평균 기온과 고도가 재배가능지역을 결정하는데 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 생물기후변수와 지형적인 환경변수를 사용한 결과, 기후변화에 따라 전국적인 분포가 높은 지역으로 이동한다는 것과, 2070년대에는 강원도 일부 지역으로 재배지역의 확장이 가능할 것으로 나타났다. 또한 현재 호두의 생산량이 가장 많은 5개지역을 선정하여 분석한 결과, RCP 8.
5에서 감소폭이 더 큰 것으로 나타났다. 무주군과 천안시는 현재의 재배가능지역이 모든 시나리오에서 유지될 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 미래기후변화에 따른 영향이 불가피한 상황에서 예상되는 피해를 최소화하고 경쟁력 있는 임산물 생산을 위한 기후변화 영향평가 자료로 활용될 것으로 판단된다.
5 시나리오에서는 공주시가 크게 감소할 것으로 나타났다. 무주군과 천안시의 경우 현재의 재배가능지역이 모든 시나리오에서 유지될 것으로 나타났다.
4). 분석결과 공주시가 59,261ha로 현재 재배적지가 가장 넓게 분포하고 있으나, RCP 4.5 시나리오에서 2070년대에 66.8%가 감소할 것으로 예상되었으며, RCP 8.5에서는 37.7%의 재배가능지역의 감소가 예상되었다(Table 7). 현재 호두 생산량이 가장 많은 대표적 호두 생산지인 경상북도 김천시의 경우 현재 재배적지의 면적이 김천시의 행정구역의 53.
, 2013; Ko, 2013). 분석결과 현재 재배가능한 면적은 대전(DJ) 31,335ha (58.0%), 충청북도(CB) 399,108ha (53.9%), 전라북도(JB) 355,215ha(44.0%), 세종(SJ) 18,624ha (40.1%) 순으로 행정구역 단위면적 대비 높을 것으로 나타났으며, 경상북도(GB)가 553,446ha로 재배가능한 지역이 가장 넓을 것으로 분석되었다. 하지만 이 결과는 재배조건을 고려하지 않은 기후관련 데이터를 기반으로 분석된 결과로서 실제 통계적인 재배면적은 경상남도(GN)가 7,429ha로 가장 높지만(Table 1), 재배가능한 면적은 경상북도(GB)가 가장 클 것으로 나타났다(Fig.
5 시나리오와 HadGEM2-AO모델을 이용하여 2050년대와 2070년대의 기후변화에 따른 재배지역 변화를 예측하였다. 분석결과, 미래의 재배적지면적을 현재 수치와 비교하였을 때, RCP 4.5에서는 충청남도, 전라북도, 전라남도에 이르는 우리나라 서쪽 지역이 주로 감소할 것으로 나타났으며, RCP 8.5에서는 경상북도, 경상남도 일부 지역을 중심으로 감소할 것으로 나타났다. 하지만, 평균고도가 600m 이상으로 높은 지역인 강원도는 2070년대 RCP 4.
2%의 재배가능지역이 줄어들 것으로 나타났다. 전라북도 무주군과 충청남도 천안시의 경우 모든 시나리오에서 2070년대까지 재배가능지역의 큰 변화가 없을 것으로 분석되었다. 이를 통해 추후 호두생산을 위한 지역적 차원의 장기적인 재배계획 시 참고자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
이를 통해 추후 호두생산을 위한 지역적 차원의 장기적인 재배계획 시 참고자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 전체적으로 2050년대에는 모든 시나리오에서 소멸위험성은 나타나지 않고 오히려 확장할 것으로 나타났으며, 2070년대에는 RCP 8.5 시나리오에서 감소면적이 클 것으로 분석되었다(Table 7).
지역별 잠재적 재배가능지역의 상대면적 감소를 비교하기 위해 재배적지면적의 변화를 비율로 비교한 결과, 현재 대비 미래재배가능지역의 변화 정도는 현재 주요 생산지역인 전라남도(JN), 전라북도(JB), 경상남도(GN) 등의 지역에서 2050년대에 재배가능지역이 일시적으로 증가했다가 2070년대에 이르러 현재보다 감소할 것으로 나타났다(Table 6). 하지만, 강원도(GW)의 경우 현재 22.
, 2013). 특히 경상남도에서 7,429ha로 가장 많은 재배면적을 나타내고 있지만, 생산량은 크게 못 미치는 것으로 나타났으며, 충청북도의 경우 단위면적 당 생산량이 가장 많은 것으로 나타났다(Table 1).
1%) 순으로 행정구역 단위면적 대비 높을 것으로 나타났으며, 경상북도(GB)가 553,446ha로 재배가능한 지역이 가장 넓을 것으로 분석되었다. 하지만 이 결과는 재배조건을 고려하지 않은 기후관련 데이터를 기반으로 분석된 결과로서 실제 통계적인 재배면적은 경상남도(GN)가 7,429ha로 가장 높지만(Table 1), 재배가능한 면적은 경상북도(GB)가 가장 클 것으로 나타났다(Fig. 3, Table 4). 본 결과의 재배가능지역 면적 및 면적비율은 단순 행정구역상의 면적 대비 재배가능한 지역으로 추정된 비율로서 실제 면적으로 적용하기엔 무리가 있으므로 현재를 반영하기 위해서는 기타 환경적인 요소를 고려해야 할 것으로 판단된다.
지역별 잠재적 재배가능지역의 상대면적 감소를 비교하기 위해 재배적지면적의 변화를 비율로 비교한 결과, 현재 대비 미래재배가능지역의 변화 정도는 현재 주요 생산지역인 전라남도(JN), 전라북도(JB), 경상남도(GN) 등의 지역에서 2050년대에 재배가능지역이 일시적으로 증가했다가 2070년대에 이르러 현재보다 감소할 것으로 나타났다(Table 6). 하지만, 강원도(GW)의 경우 현재 22.1%의 재배가능 지역이 RCP 4.5 시나리오 상황에서 2050년대 11.4%, 2070년대는 현재대비 18.4% 증가할 것으로 예측되었으며, RCP 8.5 시나리오 상황에서는 2050년대 29.4%, 2070년대 56.7%로 재배가능지역이 매우 증가할 것으로 나타났다. 연평균 기온이 12도 정도에서 생육하는 호두나무의 특성상 재배가능지역이 지구 온난화로 인해 점차 기온에 맞춰 점차 북상하는 것으로 판단되며, 연평균 기온 및 고도가 본 분석결과에 가장 큰 영향을 미친 것과 일치한다.
5에서는 경상북도, 경상남도 일부 지역을 중심으로 감소할 것으로 나타났다. 하지만, 평균고도가 600m 이상으로 높은 지역인 강원도는 2070년대 RCP 4.5에서 18.3%, RCP 8.5에서 56.6%가 증가할 것으로 나타나 기후변화의 영향 정도에 따라 전국적으로 재배가능지역의 차이가 있는 것으로 나타났다. 현재 호두 생산량이 가장 많은 지역을 분석한 결과 공주시, 김천시, 영동군은 2070년대에는 RCP 8.
7%의 재배가능지역의 감소가 예상되었다(Table 7). 현재 호두 생산량이 가장 많은 대표적 호두 생산지인 경상북도 김천시의 경우 현재 재배적지의 면적이 김천시의 행정구역의 53.5%를 차지하는 것으로 나타났으며, 현재와 같은 기후변화 추세가 지속되었을 경우(RCP 8.5) 2050년대 시나리오에서 재배가능지가 33.2% 정도 증가하나 2070년대에 이르러 67.4%가 부적합 지역이 될 것으로 분석되었다. 전라북도 무주군의 경우 2070년대 RCP 8.
6%가 증가할 것으로 나타나 기후변화의 영향 정도에 따라 전국적으로 재배가능지역의 차이가 있는 것으로 나타났다. 현재 호두 생산량이 가장 많은 지역을 분석한 결과 공주시, 김천시, 영동군은 2070년대에는 RCP 8.5에서 재배지역의 감소가 클 것으로 예상되었으며, 공주시는 RCP 4.5에서 감소폭이 더 큰 것으로 나타났다. 무주군과 천안시는 현재의 재배가능지역이 모든 시나리오에서 유지될 것으로 나타났다.
후속연구
, 2010), 농작물의 재배 적지 또한 이동하게 되는데, 우리나라의 경우 국토가 좁고 재배에 열악한 지형조건을 갖춘 산지가 많아 적합한 면적이 넓지 않으므로 수요를 충족시키기 위한 가장 효율적인 정책은 수종별 적합한 지역을 찾아 미리 적절하게 배치하는 일이라고 판단된다. 따라서 단기임산물과 관련한 산주, 지방자치단체 등의 이해관계자가 앞으로 미래의 재배 계획을 수립할 때 해당 작물의 생육특성 및 재배적지에 대해 현재기후는 물론 미래기후에서의 변화 양상을 예측한 정보가 필요할 것으로 예상된다. 이러한 정보들을 바탕으로 기후변화의 영향에 따라 예상되는 피해를 최소화하고 경쟁력 있는 새로운 임산물 소비시장을 구축하는 것이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 북한의 기후데이터에 접근이 어려워 Worldclim 기후데이터를 사용한 바, 한반도의 국지적 정보를 반영하지 못할 수 있는 문제가 있을 수 있는 한계가 있었다. 따라서 향후 기상청의 남한상세 RCP 시나리오를 이용하여 비교연구를 수행한다면 우리나라에서의 기후변화 예측가능성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
3, Table 4). 본 결과의 재배가능지역 면적 및 면적비율은 단순 행정구역상의 면적 대비 재배가능한 지역으로 추정된 비율로서 실제 면적으로 적용하기엔 무리가 있으므로 현재를 반영하기 위해서는 기타 환경적인 요소를 고려해야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 북한의 기후데이터에 접근이 어려워 Worldclim 기후데이터를 사용한 바, 한반도의 국지적 정보를 반영하지 못할 수 있는 문제가 있을 수 있는 한계가 있었다. 따라서 향후 기상청의 남한상세 RCP 시나리오를 이용하여 비교연구를 수행한다면 우리나라에서의 기후변화 예측가능성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
무주군과 천안시는 현재의 재배가능지역이 모든 시나리오에서 유지될 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 미래기후변화에 따른 영향이 불가피한 상황에서 예상되는 피해를 최소화하고 경쟁력 있는 임산물 생산을 위한 기후변화 영향평가 자료로 활용될 것으로 판단된다.
따라서 단기임산물과 관련한 산주, 지방자치단체 등의 이해관계자가 앞으로 미래의 재배 계획을 수립할 때 해당 작물의 생육특성 및 재배적지에 대해 현재기후는 물론 미래기후에서의 변화 양상을 예측한 정보가 필요할 것으로 예상된다. 이러한 정보들을 바탕으로 기후변화의 영향에 따라 예상되는 피해를 최소화하고 경쟁력 있는 새로운 임산물 소비시장을 구축하는 것이 가능할 것으로 판단된다.
전라북도 무주군과 충청남도 천안시의 경우 모든 시나리오에서 2070년대까지 재배가능지역의 큰 변화가 없을 것으로 분석되었다. 이를 통해 추후 호두생산을 위한 지역적 차원의 장기적인 재배계획 시 참고자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 전체적으로 2050년대에는 모든 시나리오에서 소멸위험성은 나타나지 않고 오히려 확장할 것으로 나타났으며, 2070년대에는 RCP 8.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
수실(樹實)류가 갖는 유리한 점은 무엇인가?
수실(樹實)류는 과실수확을 목적으로 산림의 장기투자에서 오는 경제적인 취약성을 극복하고 집약적 임지 활용에 의한 단기임업소득 향상을 도모할 수 있는 유리한 점을 가지고 있다. 특히 호두(Walnut)는 우리나라 수실류 가운데 가장 경제성이 높은 고부가가치 임산물 중의 하나이며 밤, 잣 또한 마찬가지로 단기소득임산물 중 상당히 높은 비율을 차지하고 있는 주요한 단기소득 수종으로 꼽히고 있다.
우리나라에서 호두나무를 재배하기 적절한 조건은 무엇인가?
, 2008). 우리나라에서는 연평균 12°C 등온선을 중심으로 난대 중부에서 온대 중부에 걸쳐 재배되고 있는데, 배수가 양호하고 여름철에 서늘하며 겨울에 온화한 산간지방으로 강수와 습기가 적은 곳에서 재배하는 것이 적절하다(KFS, 2012). 현재 우리나라에서 재배되고 있는 호두나무는 페르시안 호두나무(Juglans regia)를 모수로 하고 가래나무(J.
우리나라 수실류 중 경제성이 높은 수종은 어떤 것들이 있는가?
수실(樹實)류는 과실수확을 목적으로 산림의 장기투자에서 오는 경제적인 취약성을 극복하고 집약적 임지 활용에 의한 단기임업소득 향상을 도모할 수 있는 유리한 점을 가지고 있다. 특히 호두(Walnut)는 우리나라 수실류 가운데 가장 경제성이 높은 고부가가치 임산물 중의 하나이며 밤, 잣 또한 마찬가지로 단기소득임산물 중 상당히 높은 비율을 차지하고 있는 주요한 단기소득 수종으로 꼽히고 있다.
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