청둥오리와 흰뺨검둥오리는 대표적인 월동 수조류로 수계를 중심으로 넓은 농경지를 월동지로 이용한다. 중부지역에 위치한 만경강과 동진강에서 월동하는 청둥오리와 흰뺨검둥오리에 대하여 행동권과 월동지에서의 일일 이동거리를 파악하고자 한다. 2015년 월동기에 Cannon-net을 이용하여 포획된 청둥오리 5개체와 흰뺨검둥오리 5개체에 야생동물 위치추적기(WT-300)를 부착하였다. 일일 이동거리는 전체 평균 0.89km이었으며, 최대 31.09km이었다. 청둥오리의 일일 이동거리는 0.97km이었으며, 최대 28.78km이었다. 흰뺨검둥오리의 일일 이동거리는 0.80km이었으며 최대 33.39km이었다. 행동권 분석은 GIS용 SHP 파일과 ArcGIS 9.0 Animal Movement Extension을 이용하였으며, 최소볼록다각형법(MCP)과 커널밀도측정법(Kernel Density Estimation : KDE)을 이용하여 분석하였다. 오리 2종의 행동권은 최소 볼록다각형법(MCP)에 의해 $490.34km^2$ ($SD=311.20km^2n=10$)이었으며, 핵심서식지인 커널밀도측정법(KDE 50%)은 $42.24km^2$ 이었다. 청둥오리의 행동권(MCP)은 $568.02km^2$로 흰뺨검둥오리 행동권(MCP) $397.13km^2$ 보다 비교적 넓었으며, 청둥오리의 핵심서식지(KDE 50%)는 $53.05km^2$로 흰뺨검둥오리의 핵심서식지(KDE 50%) $29.26km^2$ 보다 비교적 넓었다.
청둥오리와 흰뺨검둥오리는 대표적인 월동 수조류로 수계를 중심으로 넓은 농경지를 월동지로 이용한다. 중부지역에 위치한 만경강과 동진강에서 월동하는 청둥오리와 흰뺨검둥오리에 대하여 행동권과 월동지에서의 일일 이동거리를 파악하고자 한다. 2015년 월동기에 Cannon-net을 이용하여 포획된 청둥오리 5개체와 흰뺨검둥오리 5개체에 야생동물 위치추적기(WT-300)를 부착하였다. 일일 이동거리는 전체 평균 0.89km이었으며, 최대 31.09km이었다. 청둥오리의 일일 이동거리는 0.97km이었으며, 최대 28.78km이었다. 흰뺨검둥오리의 일일 이동거리는 0.80km이었으며 최대 33.39km이었다. 행동권 분석은 GIS용 SHP 파일과 ArcGIS 9.0 Animal Movement Extension을 이용하였으며, 최소볼록다각형법(MCP)과 커널밀도측정법(Kernel Density Estimation : KDE)을 이용하여 분석하였다. 오리 2종의 행동권은 최소 볼록다각형법(MCP)에 의해 $490.34km^2$ ($SD=311.20km^2n=10$)이었으며, 핵심서식지인 커널밀도측정법(KDE 50%)은 $42.24km^2$ 이었다. 청둥오리의 행동권(MCP)은 $568.02km^2$로 흰뺨검둥오리 행동권(MCP) $397.13km^2$ 보다 비교적 넓었으며, 청둥오리의 핵심서식지(KDE 50%)는 $53.05km^2$로 흰뺨검둥오리의 핵심서식지(KDE 50%) $29.26km^2$ 보다 비교적 넓었다.
Mallard and Spot-billed ducks that are typical wintering water birds use the wide rice field in the center of the water system as a wintering ground. I try to figure out the daily movement distance from Home-Range to wintering ground for mallard and spot-billed ducks in Mangyunggang, Dongjingang whe...
Mallard and Spot-billed ducks that are typical wintering water birds use the wide rice field in the center of the water system as a wintering ground. I try to figure out the daily movement distance from Home-Range to wintering ground for mallard and spot-billed ducks in Mangyunggang, Dongjingang where located in central region. In 2015 wintering period by using a Cannon-net, I attached WT-300 to 5 mallard and 5 spot-billed ducks. Daily movement distance is an overall average 0.89km, the largest distance was 31.09km. Daily movement distance of mallard was 0.97km, the largest distance was 28.78km. Daily movement distance of Spot-billed ducks was 0.80km, the largest distance was 33.39km. Home-Range analysis is used by the SHP files that is compatible with GIS and ArcGIS 9.0 Animal Movement Extension, it was analyzed using the Minimum Convex Polygon Method (MCP) and the Kernel Density Estimation (KDE). The behavior rights of two kinds of ducks was $490.34km^2$ by Minimum Convex Polygon Method (MCP) ($SD=311.20km^2N=10$), an important habitats Kernel Density Estimation (KDE 50%) was $42.24km^2$. Home-Range of Mallard (MCP) was $568.02km^2$, it is wider than home-range(MCP) of spot-billed duck $397.13km^2$ relatively, the core habitats of mallard is $53.05km^2$, it is wider than mallard's core habitats(KDE 50%) $29.26km^2$ relatively.
Mallard and Spot-billed ducks that are typical wintering water birds use the wide rice field in the center of the water system as a wintering ground. I try to figure out the daily movement distance from Home-Range to wintering ground for mallard and spot-billed ducks in Mangyunggang, Dongjingang where located in central region. In 2015 wintering period by using a Cannon-net, I attached WT-300 to 5 mallard and 5 spot-billed ducks. Daily movement distance is an overall average 0.89km, the largest distance was 31.09km. Daily movement distance of mallard was 0.97km, the largest distance was 28.78km. Daily movement distance of Spot-billed ducks was 0.80km, the largest distance was 33.39km. Home-Range analysis is used by the SHP files that is compatible with GIS and ArcGIS 9.0 Animal Movement Extension, it was analyzed using the Minimum Convex Polygon Method (MCP) and the Kernel Density Estimation (KDE). The behavior rights of two kinds of ducks was $490.34km^2$ by Minimum Convex Polygon Method (MCP) ($SD=311.20km^2N=10$), an important habitats Kernel Density Estimation (KDE 50%) was $42.24km^2$. Home-Range of Mallard (MCP) was $568.02km^2$, it is wider than home-range(MCP) of spot-billed duck $397.13km^2$ relatively, the core habitats of mallard is $53.05km^2$, it is wider than mallard's core habitats(KDE 50%) $29.26km^2$ relatively.
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문제 정의
그러나 개발의 위험도가 높고 자연습지가 비교적 적은 우리나라에 서식하는 오리류에 대한 행동권 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 야생동물위치추적장치(WT-300)를 이용하여 흰뺨검둥오리와 청둥오리의 행동권, 이동거리, 이용지역 등의 파악과 분석을 통해 새만금 지역에 도래하는 오리류의 보호 및 관리에 필요한 자료를 제공하고자 한다.
제안 방법
특히 우점 오리류의 서식지 연구는 주서식지인 강·하천 및 농경지의 생태학적인 관리에 이용될 수 있을 것이다. 이에 본 연구는 새만금 지역의 주요 우점오리류인 흰뺨검둥오리(Anas poecilorhyncha)와 청둥오리(Anas platyrhynchos)를 대상으로 위치추적장치(WT-300)를 부착하여, 행동권과 일일 이동거리를 분석하였다. 현재까지 위치추적장치를 이용한 오리류에 대한 연구는 이동경로 및 행동권, 일일이동거리 등이 연구되었다(Yamaguchi et al.
대상 데이터
비행에 있어 행동제약을 최소화 할 수 있는 추적기의 무게는 5%이하 이므로(Kenward. 1985), 야생동물위치추적기의 무게가 50g임을 고려하여 추적 대상개체는 1kg이상의 개체를 대상으로 하였다. 야생동물위치추적기는 Kenward (1985)를 참고하여 백팩(Back-Pack) 형태로 부착하였다.
2015년 10월부터 2016년 3월까지 흰뺨검둥오리 5개체와 청둥오리 5개체의 위치추적을 실시하였다. 청둥오리는 2015년 11월 2일 4개체(M1, M2, M3, M4)를 포획·부착하였으며, 1개체(M5)는 12월 07일에 포획·부착하였다.
본 연구의 대상지역은 한국의 중부지역에 위치한 만경강과 동진강 하류지역으로 행정구역은 전라북도 익산시 춘포면과 부안군 동진면이다. 추적기 부착지역은 만경강 수변부(35°53'38.
연구에 이용된 흰뺨검둥오리와 청둥오리는 2015년 10월부터 12월까지 하천의 수변부에서 Cannon-net을 이용하여 포획하였다. 포획된 개체는 즉시 새주머니(Bird-back)에 넣어 10～20분 정도 안정화 시켰으며, 이후 각 개체별로 무게를 측정하여 추적 대상 개체를 선별하였다.
데이터처리
행동권 분석을 위해 획득된 GPS좌표를 ArcGIS 9.x(ESRI Inc.) 및 ArcGIS용 Extention인 Hawth’s Analysis Tool의 Animal Movement Tool을 이용하여 분석하였다. 본 연구에서는 최소블록다각형법(Minimum Convex Polygon Method : MCP) 100% 방법과 커널밀도측정법(Kernel Density Estimation : KDE) 90%, 70%, 50%를 이용하였다.
이론/모형
) 및 ArcGIS용 Extention인 Hawth’s Analysis Tool의 Animal Movement Tool을 이용하여 분석하였다. 본 연구에서는 최소블록다각형법(Minimum Convex Polygon Method : MCP) 100% 방법과 커널밀도측정법(Kernel Density Estimation : KDE) 90%, 70%, 50%를 이용하였다. 한편 KDE 분석을 위한 Smoothing Parameter Factor는 Animal Space Use 1.
성능/효과
44㎢)이었으며, 주요 이용지역은 최초 부착지의 수계를 크게 벗어나지 않았다. 본 연구의 청둥오리 행동권은 과거 만경강에서 청둥오리의 KDE 50%는 11.6㎢(Kang et al., 2014) 보다 넓은 핵심서식지를 보였다. 본 연구시 만경강과 동진강의 일부 구간에서 중장비를 이용한 공사가 진행 중에 있었으며, 오리류의 서식에 방해요인으로 작용한 것으로 추정되나, 객관적인 분석이 필요하다.
청둥오리 5개체와 흰뺨검둥오리 5개체의 월동기 이동거리 분석결과 전체 평균 0.89㎞ (SD=0.253, n=10)로 나타났으며, 일일 최대이동거리는 평균 31.09㎞이었다. 청둥오리의 일일 평균 이동거리는 0.
, 2014). 청둥오리와 흰뺨검둥오리 모두 수계를 중심으로 주변의 농경지를 주로 이용하고 있었으며, 일부 개체의 경우 하천의 수계를 떠나 저수지로 이동 서식하는 것을 확인할 수 있었다.
(2014)의 연구에서 청둥오리는 월동기 동안 매우 짧은 거리를 이동하고 수계 의존성이 매우 높은 경향을 보였으며, 본 연구의 청둥오리와 흰뺨검둥오리 또한 수계를 중심으로 인근 농경지를 이용하는 것을 확인할 수 있었다. 청둥오리와 흰뺨검둥오리 일일 이동거리에서는 청둥오리가 더 멀리 이동하는 것이 확인되었으나, 거리차이는 미비하였다. 본 연구의 청둥오리의 이동거리는 과거 만경강의 청둥오리의 이동거리 0.
44㎢이었다. 청둥오리와 흰뺨검둥오리 행동권 비교결과 MCP, Kernel 90%, 70%, 50% 모두 청둥오리가 흰뺨검둥오리보다 넓은 면적을 이용하였다. 청둥오리와 흰뺨검둥오리 10개체 중 가장 넓은 MCP를 보인 개체는 흰뺨검둥오리 S1이었으나 핵심서식지 면적은 10개체 중 가장 좁았다(Table 3, Figure 3).
청둥오리와 흰뺨검둥오리의 행동권 분석결과 최소블록 다각형법(Minimum Convex Polygon Method : MCP)에 의한 평균 행동권은 490.34㎢ (SD=311.20, n=10)이었다. 커널밀도측정법(Kernel Density Estimation : KDE)을 적용한 결과 90%의 이용분포를 보인 서식지의 평균 면적은 238.
청둥오리와 흰뺨검둥오리의 행동권 분석시 KDE 50%를 적용하면 평균 행동권은 42.24㎢ (Range:청둥오리-70.19㎢~흰뺨검둥오리-18.44㎢)이었으며, 주요 이용지역은 최초 부착지의 수계를 크게 벗어나지 않았다. 본 연구의 청둥오리 행동권은 과거 만경강에서 청둥오리의 KDE 50%는 11.
09㎞이었다. 청둥오리의 일일 평균 이동거리는 0.97㎞ (SD=0.11, n=5)로 확인되었으며, 최대 이동거리는 평균 28.78㎞였다. M1의 일일 이동거리는 0.
15㎢이었다. 커널밀도측정법 90%의 이용분포를 보인 서식지의 평균 면적은 120.93㎢이었다. 가장 넓은 행동반경을 보인개체는 S3로 170.
70㎢이었다. 커널밀도측정법 90%의 이용분포를 보인 서식지의 평균 면적은 336.80㎢이었다. 가장 넓은 행동반경을 보인 개체는 M5 로 629.
20, n=10)이었다. 커널밀도측정법(Kernel Density Estimation : KDE)을 적용한 결과 90%의 이용분포를 보인 서식지의 평균 면적은 238.68 ㎢ (SD=151.31, n=10)이었으며 70%의 이용분포를 보인 서식지의 평균 면적은 95.29㎢ (SD=50.97, n=10)이었다. 50%의 이용분포를 보인 서식지의 평균 면적은 42.
후속연구
본 연구에서 과거에 비해 넓은 서식반경을 가지고 있는 것으로 확인되어 서식지 변화에 따른 오리류의 먼거리 이동이 발생하는 것으로도 판단할 수 있을 것이다. 따라서 보다 객관적인 이동 발생에 대한 요인분석이 필요하고 이 결과를 토대로 서식지의 이용 및 관리가 이루어져야 할 것으로 보인다. 본 연구결과는 청둥오리와 흰뺨검둥오리의 보호·관리와 서식지의 이용 및 관리에 대한 기초자료로 이용가능 할 것으로 판단된다.
, 2013). 따라서 수계와 인근 농경지에 대한 먹이원의 풍부도, 다양성, 방해요인 등 월동 서식지로서 이용가능한 객관적인 분석이 추가로 수반되어야 할 필요가 있다(Kang et al., 2014). 청둥오리와 흰뺨검둥오리 모두 수계를 중심으로 주변의 농경지를 주로 이용하고 있었으며, 일부 개체의 경우 하천의 수계를 떠나 저수지로 이동 서식하는 것을 확인할 수 있었다.
따라서 보다 객관적인 이동 발생에 대한 요인분석이 필요하고 이 결과를 토대로 서식지의 이용 및 관리가 이루어져야 할 것으로 보인다. 본 연구결과는 청둥오리와 흰뺨검둥오리의 보호·관리와 서식지의 이용 및 관리에 대한 기초자료로 이용가능 할 것으로 판단된다.
, 2014) 보다 넓은 핵심서식지를 보였다. 본 연구시 만경강과 동진강의 일부 구간에서 중장비를 이용한 공사가 진행 중에 있었으며, 오리류의 서식에 방해요인으로 작용한 것으로 추정되나, 객관적인 분석이 필요하다. 일반적으로 KDE 50%는 야생동물 분포의 핵심서식지로 판단되며, 핵심서식지는 서식에 유리한 조건이 포함된 생물의 서식범위로 생물다양성을 증대시키기 위한 객관적인 요인의 분석이 필요하다(Yoo et al.
, 2010). 특히 우점 오리류의 서식지 연구는 주서식지인 강·하천 및 농경지의 생태학적인 관리에 이용될 수 있을 것이다. 이에 본 연구는 새만금 지역의 주요 우점오리류인 흰뺨검둥오리(Anas poecilorhyncha)와 청둥오리(Anas platyrhynchos)를 대상으로 위치추적장치(WT-300)를 부착하여, 행동권과 일일 이동거리를 분석하였다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
새만금 지역이 일컫는 장소는 어디인가?
새만금 지역은 전라북도 군산시와 김제시, 부안군에 위치한 만경강과 동진강의 하구 지역으로 모래갯벌이 매우 잘 발달되어 있으며, 오리류가 38만여개체 이상 도래하는 매우 중요한 조류 월동지이다(Kang et al., 2011).
새만금 지역의 방조제 공사 후 나타난 문제점은 무엇인가?
, 2011). 그러나 2010년 4월에 방조제 공사가 준공된 후 습지의 육지화, 갯벌의 퇴적 환경 변화 등 다양한 생태계 변화가 발생하고 있다(Choi et al., 2013).
본 연구에서 행동권 분석에 사용한 방법은 무엇인가?
) 및 ArcGIS용 Extention인 Hawth’s Analysis Tool의 Animal Movement Tool을 이용하여 분석하였다. 본 연구에서는 최소블록다각형법(Minimum Convex Polygon Method : MCP) 100% 방법과 커널밀도측정법(Kernel Density Estimation : KDE) 90%, 70%, 50%를 이용하였다. 한편 KDE 분석을 위한 Smoothing Parameter Factor는 Animal Space Use 1.
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