본 연구에서는 도심 내 단절되어 있는 서식지의 연결성을 고려하여 생태통로를 구축하고자 하는 선행연구로 서울시의 인왕산과 안산의 생물 종 분포를 예측하였다. 연구대상지역인 인왕산과 안산의 생물 종 분포는 출현자료만으로도 결과를 예측할 수 있는 Maxent(Maximum Entropy Approach) 모형을 이용하여 분석하였다. Maxent 모형을 활용하여 종 분포를 예측하기 위해, 출현자료는 포유류 23개 지점과 박새류(Parus major, P. palustris, P. varius) 3종 15개 지점을 활용하였다. Maxent 모형의 환경변수로는 지형인자 4가지, 식생인자 4가지와 거리인자 2가지를 대상으로 구축하였다. 이 변수들을 활용하여 종 분포를 예측한 결과, 포유류의 경우에는 수치표고자료(DEM)가 34%, 산림지역의 경계로부터 산림내부의 거리가 24.8%, 수종이 10% 순으로 종 분포 모형에 기여도가 높았다. 반면 박새류의 경우에는 수치표고자료가 39.6%, 도로로부터의 거리가 35.4%, 나무의 밀도가 8.2% 순으로 모형에 기여도가 높았다. 따라서 조류 및 포유류는 산림 내부지역을 선호하는 것으로 나타났으며, 이 지역 보전이 필요한 것으로 판단된다.
본 연구에서는 도심 내 단절되어 있는 서식지의 연결성을 고려하여 생태통로를 구축하고자 하는 선행연구로 서울시의 인왕산과 안산의 생물 종 분포를 예측하였다. 연구대상지역인 인왕산과 안산의 생물 종 분포는 출현자료만으로도 결과를 예측할 수 있는 Maxent(Maximum Entropy Approach) 모형을 이용하여 분석하였다. Maxent 모형을 활용하여 종 분포를 예측하기 위해, 출현자료는 포유류 23개 지점과 박새류(Parus major, P. palustris, P. varius) 3종 15개 지점을 활용하였다. Maxent 모형의 환경변수로는 지형인자 4가지, 식생인자 4가지와 거리인자 2가지를 대상으로 구축하였다. 이 변수들을 활용하여 종 분포를 예측한 결과, 포유류의 경우에는 수치표고자료(DEM)가 34%, 산림지역의 경계로부터 산림내부의 거리가 24.8%, 수종이 10% 순으로 종 분포 모형에 기여도가 높았다. 반면 박새류의 경우에는 수치표고자료가 39.6%, 도로로부터의 거리가 35.4%, 나무의 밀도가 8.2% 순으로 모형에 기여도가 높았다. 따라서 조류 및 포유류는 산림 내부지역을 선호하는 것으로 나타났으며, 이 지역 보전이 필요한 것으로 판단된다.
In this study, we predicted species distributions in Mt. Inwang and Mt. An as preceding research to build ecological corridor by considering connectivity of habitats which have been fragmented in the city. We analyzed species distributions by using Maxent (Maximum Entropy Approach) model with specie...
In this study, we predicted species distributions in Mt. Inwang and Mt. An as preceding research to build ecological corridor by considering connectivity of habitats which have been fragmented in the city. We analyzed species distributions by using Maxent (Maximum Entropy Approach) model with species presence. We used 23 points of mammals and 15 points of Titmouse (Parus major, P. palustris, P. varius) as target species from appearance points of species examined. We build 4 geography factors, 4 vegetation factors, and 2 distance factors as model variables In case of mammals, factors that affected species distribution model was Digital Elevation Model(DEM, 34%) followed by Distance from edge forest to interior (24.8%) and Species of tree (10%). On the other hand, in case of Parus species, factors that affected species distribution model were DEM (39.6%) followed by distance from road (35.4%) and Density-class (8.2%). Therefore, birds and mammals prefer interior of mountain, and this area needs to be protected.
In this study, we predicted species distributions in Mt. Inwang and Mt. An as preceding research to build ecological corridor by considering connectivity of habitats which have been fragmented in the city. We analyzed species distributions by using Maxent (Maximum Entropy Approach) model with species presence. We used 23 points of mammals and 15 points of Titmouse (Parus major, P. palustris, P. varius) as target species from appearance points of species examined. We build 4 geography factors, 4 vegetation factors, and 2 distance factors as model variables In case of mammals, factors that affected species distribution model was Digital Elevation Model(DEM, 34%) followed by Distance from edge forest to interior (24.8%) and Species of tree (10%). On the other hand, in case of Parus species, factors that affected species distribution model were DEM (39.6%) followed by distance from road (35.4%) and Density-class (8.2%). Therefore, birds and mammals prefer interior of mountain, and this area needs to be protected.
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제안 방법
기존에 조사된 종 출현자료를 이용하여 종 분포를 예측하기 위해 선행연구를 통해 Maxent 모형을 선택하였다. Maxent 모형의 입력요소 구축과정에서는 종 분포 예측 대상 종을 선택하고, 선행연구를 통해 환경요소를 구축하였다. 각각 입력요소를 형성한 후 Maxent 모형을 실행하여 결과를 얻었다.
기존의 서식지 관련 연구 및 대상종과 관련한 문헌에서 포유류와 조류는 지형(경사, 향, 표고, 암반), 식생(식생유형, 피복유형), 거리(도로로부터의 거리, 수계로부터의 거리)등의 인자가 서식지 이용에 영향을 미치는 것으로 나타나 있으므로 Maxent 모형의 독립변수는 지형, 식생, 거리 3가지로 분류하여 세부 항목을 설정하였다(Table 1). 인왕산과 안산의 공간적 규모는 서울특별시 서북부지역의 일부분에 해당되기 때문에, 기후요소가 해당 지역에 미치는 영향이 적을 것이라 판단하여 기후요소를 모형변수로 설정하지 않았다.
본 연구는 과거 서울시 연구보고서에서 조사된 서울시 서북부지역의 생물분포 자료를 사용하였다(Seoul Green Environment Center 2014). 단절되어 있는 인왕산과 안산 지역의 생태네트워크 구축하기 위한 선행연구로 Maxent 모형을 이용하여 인왕산과 안산에 서식하는 생물들의 서식처를 파악하였다. 또한, 해당 종의 인왕산과 안산 내 서식지 잠재력이 높은 곳의 환경적, 지리적 특성을 확인함으로써 향후 비슷한 다른 지역의 보전방안 수립에 활용이 가능하고자 한다.
인왕산과 안산의 종 서식지 예측 모형을 위해 사용된 생물종 조사는 식물상 및 식생, 포유류, 조류, 각 분류군별 시행이 되었고, 조사시기는 2014년 4월 5~6일, 5월 23~24일, 9월 22~23일로 총 3차에 걸쳐 수행하였다. 전체적인 동물상 조사는 야생 동물의 서식범위와 이동에 미치는 영향을 고려하여 조사하천과 주변지역을 설정하였으며, 그 중, 육상동물상에 대한 조사지역은 크게 인왕산, 안산 2개 지역으로 구분하여 현지조사를 실시하였다.
인왕산과 안산의 종 서식지 예측 모형을 위해 사용된 생물종 조사는 식물상 및 식생, 포유류, 조류, 각 분류군별 시행이 되었고, 조사시기는 2014년 4월 5~6일, 5월 23~24일, 9월 22~23일로 총 3차에 걸쳐 수행하였다. 전체적인 동물상 조사는 야생 동물의 서식범위와 이동에 미치는 영향을 고려하여 조사하천과 주변지역을 설정하였으며, 그 중, 육상동물상에 대한 조사지역은 크게 인왕산, 안산 2개 지역으로 구분하여 현지조사를 실시하였다. 세부적으로 포유류는 탐문조사 및 현장조사를 실시하였으며, 조사지역을 도보로 이동하면서 서식흔적, 족적, 배설물 등을 확인하고, 조류는 조사지역을 이동하면서 정점센서스(Point census)와 선조사법(Line census)에 의하여 쌍안경(Nikon 10×40 5.
대상 데이터
Maxent 모형에 적용할 대상 종은 생태조사에서 획득한 포유류, 조류, 양서 · 파충류의 출현정보를 바탕으로 포유류 및 조류로 선정 하였다. 양서류는 물이 고이거나 습윤한 곳에 서식하기 때문에 이를 대표하는 환경변수자료가 없으므로 대상 종에서 배제되었다.
급속한 성장과 개발로 인해 자연경관 및 녹지가 많이 훼손된 서울 도심의 녹지 생태네트워크를 조성하기 위해, 본 연구의 대상지는 서울특별시 종로구에 위치한 인왕산과 서대문구에 위치한 안산으로 설정하였다(Figure 1). 인왕산과 안산은 서울시 서북부지역의 대표적인 산림지역으로써, 시민들에게 도시 속 안락한 휴식처를 제공하고 있다.
본 연구는 과거 서울시 연구보고서에서 조사된 서울시 서북부지역의 생물분포 자료를 사용하였다(Seoul Green Environment Center 2014). 단절되어 있는 인왕산과 안산 지역의 생태네트워크 구축하기 위한 선행연구로 Maxent 모형을 이용하여 인왕산과 안산에 서식하는 생물들의 서식처를 파악하였다.
데이터처리
5~1 사이의 값이다. 모형의 신뢰성 검증은 5회 교차검증(Cross Validation)을 통해 실시하였다. 본 연구에서는 3.
이론/모형
본 연구의 흐름의 다음과 같다. 기존에 조사된 종 출현자료를 이용하여 종 분포를 예측하기 위해 선행연구를 통해 Maxent 모형을 선택하였다. Maxent 모형의 입력요소 구축과정에서는 종 분포 예측 대상 종을 선택하고, 선행연구를 통해 환경요소를 구축하였다.
거리인자는 토지피복도의 산림지역과 도로를 이용하여 산림지역의 경계로부터 산림내부의 거리 및 도로로부터의 거리 변수를 생성하였다. 모든 모형변수는 ESRI사의 ArcGIS 10.3.1을 활용하여 구축하였다. 이때 인왕산과 안산과 같이 소규모를 대상으로 한 종분포 예측이기 때문에 인왕산과 안산 내부 서식처 변수의 격자크기는 공간정보를 활용한 분석이 가능한 최소 단위인 20m × 20m로 설정하였다.
본 연구에서는 종의 출현정보만을 이용하여 서식지 예측을 할 때 유용한 Maxent 모형을 이용하였다(Phillips et al. 2006; Elith et al.
전체적인 동물상 조사는 야생 동물의 서식범위와 이동에 미치는 영향을 고려하여 조사하천과 주변지역을 설정하였으며, 그 중, 육상동물상에 대한 조사지역은 크게 인왕산, 안산 2개 지역으로 구분하여 현지조사를 실시하였다. 세부적으로 포유류는 탐문조사 및 현장조사를 실시하였으며, 조사지역을 도보로 이동하면서 서식흔적, 족적, 배설물 등을 확인하고, 조류는 조사지역을 이동하면서 정점센서스(Point census)와 선조사법(Line census)에 의하여 쌍안경(Nikon 10×40 5.9, 8×32 10°)을 사용하여 관찰하거나, 울음소리로 서식조류를 확인하였고, 원거리에 관찰되는 조류는 필드스코프(Swarovski, 20×60)를 사용하여 관찰하였다(Seoul Green Environment Center 2014).
성능/효과
Maxent 모형 예측 결과, 포유류와 박새류 모두 산의 외부보다는 내부에 출현확률이 높았다. 산의 내부에서는 포유류와 박새류의 은신처 및 먹이가 지형적인 요인 및 거리요소에 영향을 받는 것을 알 수 있다.
현지 조사 결과 인왕산은 두더지(Mogera wogura), 너구리(Nyctereutes procyonoides), 족제비(M. sibirica), 청설모(Sciurus vulgaris), 등줄쥐(Apodemus agrarius) 5종이 확인되었고, 안산은 두더지, 청설모, 다람쥐(Tamias sibiricus), 등줄쥐 4종이 확인되었다. 도시숲 생태계 조사 연구(Seoul Metropolitan Government 2009)와 마찬가지로 법정보호종은 분포하지 않았다.
또한, 종 구분 없이 한꺼번에 Maxent 모형을 돌린 결과, 각 종의 생태적 특성을 고려한 서식지 선호도를 정확하게 예측하고 선행연구와 결과를 비교하기에는 한계가 있다. 박새류는 일반적으로 산림의 경계에 위치한 도시화지역에서도 서식함으로 박새류 분포 예측에도 한계점이 있지만 산림내부의 서식처를 예측하는데는 적절하였다.
그 중 1종은 붉은귀거북(Trachemys scripta elegans)으로 생태계교란야생생물이었다. 안산의 양서류는 3종, 파충류는 1종이 확인되었으며, 양서류의 청개구리(Hyla japonica) 1종만 청음으로 확인하고 나머지 3종은 성체를 확인하였다. 인왕산과 안산 모두 멸종위기야생생물, 천연기념물 등의 법정보호종은 분포하지 않았으며 생태계교란야생생물인 붉은귀거북이 확인되었다.
안산의 양서류는 3종, 파충류는 1종이 확인되었으며, 양서류의 청개구리(Hyla japonica) 1종만 청음으로 확인하고 나머지 3종은 성체를 확인하였다. 인왕산과 안산 모두 멸종위기야생생물, 천연기념물 등의 법정보호종은 분포하지 않았으며 생태계교란야생생물인 붉은귀거북이 확인되었다.
산의 내부에서는 포유류와 박새류의 은신처 및 먹이가 지형적인 요인 및 거리요소에 영향을 받는 것을 알 수 있다. 인왕산과 안산 사이의 도로와 시가화 지역의 포유류 및 박새류 출현은 거의 ‘0’에 가깝게 예측되는 것으로 보아 매우 가까운 산림이지만, 생물 종 이동이 거의 없는 매우 단절된 지역임을 확인할 수 있었다. 그러므로 단절된 인왕산과 안산의 녹지축을 연결함으로써 생물 종의 서식지를 확대하는 것이 중요하다 할 수 있다.
인왕산의 조류는 13종 75개체, 안산의 조류는 13종 105개체로 조사되었다. 인왕산의 양서류는 4종, 파충류는 2종의 총 6종이 확인되었고 청개구리 1종만 청음으로 확인하였으며 나머지 5종은 성체를 확인하였다. 본 연구는 양서류 1종과 파충류 2종을 포함한 총 3종의 양서 · 파충류가 더 확인되었다.
총 10개의 환경변수 모두 서식지예측에 기여를 하고 있었으며, 수치표고자료이 가장 기여도가 높게 나타났고, 다음으로 산림지역의 경계로부터 산림내부의 거리, 수종 순으로 기여도가 높다. 경사도와 영급의 기여도는 각각 2.
현지 조사 결과 인왕산은 두더지(Mogera wogura), 너구리(Nyctereutes procyonoides), 족제비(M. sibirica), 청설모(Sciurus vulgaris), 등줄쥐(Apodemus agrarius) 5종이 확인되었고, 안산은 두더지, 청설모, 다람쥐(Tamias sibiricus), 등줄쥐 4종이 확인되었다.
후속연구
본 연구는 종 분포 모델링을 위해 사용된 생물종 조사의 출현자료의 수가 적다는 한계점이 있다. 그러므로 Maxent 모형을 이용한 종 분포 모델링의 신뢰성을 높이기 위해, 향후 서울 도심에서의 생물종의 출현, 비출현자료가 구축된 자료를 이용하여 다시 연구할 필요성이 있다. 또한, 종 구분 없이 한꺼번에 Maxent 모형을 돌린 결과, 각 종의 생태적 특성을 고려한 서식지 선호도를 정확하게 예측하고 선행연구와 결과를 비교하기에는 한계가 있다.
그러므로 Maxent 모형을 이용한 종 분포 모델링의 신뢰성을 높이기 위해, 향후 서울 도심에서의 생물종의 출현, 비출현자료가 구축된 자료를 이용하여 다시 연구할 필요성이 있다. 또한, 종 구분 없이 한꺼번에 Maxent 모형을 돌린 결과, 각 종의 생태적 특성을 고려한 서식지 선호도를 정확하게 예측하고 선행연구와 결과를 비교하기에는 한계가 있다. 박새류는 일반적으로 산림의 경계에 위치한 도시화지역에서도 서식함으로 박새류 분포 예측에도 한계점이 있지만 산림내부의 서식처를 예측하는데는 적절하였다.
양서류는 물이 고이거나 습윤한 곳에 서식하기 때문에 이를 대표하는 환경변수자료가 없으므로 대상 종에서 배제되었다. 또한, 파충류는 출현 종 자료의 한계로 생물분포 모델 모형에 적용할 수 없어 배제하였다.
단절되어 있는 인왕산과 안산 지역의 생태네트워크 구축하기 위한 선행연구로 Maxent 모형을 이용하여 인왕산과 안산에 서식하는 생물들의 서식처를 파악하였다. 또한, 해당 종의 인왕산과 안산 내 서식지 잠재력이 높은 곳의 환경적, 지리적 특성을 확인함으로써 향후 비슷한 다른 지역의 보전방안 수립에 활용이 가능하고자 한다.
본 연구는 종 분포 모델링을 위해 사용된 생물종 조사의 출현자료의 수가 적다는 한계점이 있다. 그러므로 Maxent 모형을 이용한 종 분포 모델링의 신뢰성을 높이기 위해, 향후 서울 도심에서의 생물종의 출현, 비출현자료가 구축된 자료를 이용하여 다시 연구할 필요성이 있다.
본 연구는 도심 속 생태네트워크 구축을 위하여 도심 내 산림의 종 분포 연구를 시행했다는 점이 의의가 있다. 이러한 생물 종 분포 연구는, 앞으로 개발 및 토지이용계획 수립 시 인간 중심이 아닌, 생물 종들의 잠재 서식지를 파악하여 그들의 서식지가 단절되지 않도록 하는 것에 중요한 자료를 제공할 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
서식처의 파편화로 인해 어떤 문제들이 발생하였는가?
우리나라는 급속한 성장으로 도시 위주의 개발을 한 까닭에 도시 속 자연과 생태계가 많이 훼손되고, 그곳에서 살아가던 생물들의 서식처의 파편화가 진행되었다. 서식처의 파편화는 서식지의 면적을 감소시킬 뿐만 아니라 생물들의 이동을 막고 고립시켜 근친교배와 질병의 위험을 증가시키고 종 다양성과 함께 개체군 크기를 감소시킨다(Wilcove et al. 1986).
야생동물의 생태통로 이용률은 낮은 편인데 그 원인은 무엇인가?
정부는 로드킬이 많이 발생하는 지점을 분석하여 생태통로를 설치하였지만 야생동물의 생태통로 이용률은 낮은 편이다. 그 원인을 살펴보면, 생태통로 주변 지역의 생태적 특성을 반영하지 못한 위치선정 때문이다(Forman 1995; Fleury & Brown 1997; Jeong 2011). 그러므로 생태통로는 동물이 이용할 수 있도록 동물의 출현빈도가 높은 곳에 설치할 필요가 있다.
도시는 무엇인가?
도시란 오랜 시간을 거쳐 형성되는 자연의 상태와 달리, 인간의 편의를 위해 인위적인 계획과 개발을 통해 만들어지는 공간이다. 우리나라는 급속한 성장으로 도시 위주의 개발을 한 까닭에 도시 속 자연과 생태계가 많이 훼손되고, 그곳에서 살아가던 생물들의 서식처의 파편화가 진행되었다.
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