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기후변화에 따른 금강 유역의 어류 종분포 변화 예측
Prediction of Shift in Fish Distributions in the Geum River Watershed under Climate Change 원문보기

Ecology and resilient infrastructure, v.2 no.3, 2015년, pp.198 - 205  

배은혜 (고려대학교 환경생태공학과) ,  정진호 (고려대학교 환경생태공학과)

초록
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기후변화에 의한 수생태계의 영향은 수생생물의 생리작용의 변화에서부터 종분포에 이르기까지 광범위할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 금강유역의 어류 종분포를 예측하기 위하여 비출현 정보를 요구하지 않고도 좋은 예측력을 가지고 있는 MaxEnt 모형을 활용하였다. 금강유역 134개 지점의 2007년부터 2009년까지 어류 출현 자료 (고유종 17종 포함 총 47종)와 9개의 환경인자 (월별 최저기온, 최고기온, 평균기온, 강수량, 최저수온, 최고수온, 평균수온, 고도, 경사)를 사용하여, RCP 8.5 기후변화 시나리오에 따라 2050년과 2100년의 어류 종분포를 예측하였다. MaxEnt 모형은 평균 0.798의 적절한 모형적합도를 보여 주었으며, 종분포 예측에 기여도가 높은 환경인자는 고도, 강수량, 최저수온 순이었다. 기후변화가 진행됨에 따라 얼룩동사리와 줄납자루와 같은 고유종의 출현확률은 감소한 반면, 배스와 블루길과 같은 외래종의 출현확률은 증가하였다. 특히 2100년에는 5종 (줄몰개, 미꾸라지, 강준치, 줄납자루, 칼납자루)의 어류가 금강유역에서 더 이상 서식하지 못하는 것으로 예측되었다. 그리고 기후변화에 따라 종풍부도가 높은 지역이 금강유역 내에서 북상하는 것으로 예측되었다. 이러한 결과는 기후변화로 인한 수온 상승이 금강유역 수생태계의 교란을 심화시킬 수 있다는 것을 의미한다.

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Impacts of climate change on aquatic ecosystems range from changes in physiological processes of aquatic organisms to species distribution. In this study, MaxEnt that has high prediction power without nonoccurrence data was used to simulate fish distribution changes in the Geum river watershed accor...

주제어

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문제 정의

  • 대부분의 수생태 조사 자료는 생물종 출현에 대한 정보만을 담고 있기 때문에 MaxEnt의 활용은 큰 장점으로 작용할 수 있다 (Chun 2012). 따라서 본 연구에서는 다양한 생물종의 분포 예측과 관련된 연구에 널리 사용되어 그 유용성이 이미 입증된 종분포 모형인 MaxEnt를 사용하여 기후 변화에 따른 금강유역의 어류 종분포 변화를 예측하고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
하천 수온은 어떤 요인에 의해 영향을 받는가? 하천 수온은 기온뿐만 아니라 강수량, 풍속, 유량, 유속 등의 기상학적인 요인과 토지 이용 등의 지형 특성에 의해서도 영향을 받는다 (Jeong et al. 2013).
종분포를 예측하는 대표적인 통계적 모형에는 어떤 것들이 있는가? 종분포를 예측하는 기법 중, 통계를 기반으로 하는 통계적 모형은 종의 서식 특성을 파악하여 공간적 잠재서식지역을 통계적으로 예측하는 모형으로 다양한 환경인자들의 영향을 예측할 수 있다는 장점이 있다. 대표적인 통계적 모형으로는 로지스틱 회귀모형 (Logistic Regression Model), 일반화 선형 모형 (Generalized Linear Model;GLM), 일반화 가법 모형 (Generalized Additive Model;GAM), 분류 및 회귀 트리 (Classification and Regression Tree; CART), 인공신경망 (Artificial Neural Network; ANN), 유전적 알고리즘 (Genetic Algorithm;GARP), MaxEnt (Maximum Entropy) 등이 있다 (Guisan and Thuiller 2005).
종분포를 예측하는 기법 중, 통계를 기반으로 하는 통계적 모형의 장점은 무엇인가? 2013). 종분포를 예측하는 기법 중, 통계를 기반으로 하는 통계적 모형은 종의 서식 특성을 파악하여 공간적 잠재서식지역을 통계적으로 예측하는 모형으로 다양한 환경인자들의 영향을 예측할 수 있다는 장점이 있다. 대표적인 통계적 모형으로는 로지스틱 회귀모형 (Logistic Regression Model), 일반화 선형 모형 (Generalized Linear Model;GLM), 일반화 가법 모형 (Generalized Additive Model;GAM), 분류 및 회귀 트리 (Classification and Regression Tree; CART), 인공신경망 (Artificial Neural Network; ANN), 유전적 알고리즘 (Genetic Algorithm;GARP), MaxEnt (Maximum Entropy) 등이 있다 (Guisan and Thuiller 2005).
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  30. Wrona, F.J., Prowse, T.D., Reist, J.D., Hobbie, J.E., Levesque, L.M.J. and Vincent, W.F. 2006. Climate change effects on aquatic biota. Ecosystem Structure and Function 35: 359-369. 

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