[논문]MaxEnt 모형을 활용한 부산광역시 내 오동나무 및 참오동나무의 분포 경향과 생태적 특성

이창우; 이철호; 최병기

doi:10.14700/kitla.2017.35.2.87

MaxEnt 모형을 활용한 부산광역시 내 오동나무 및 참오동나무의 분포 경향과 생태적 특성
Distribution Patterns and Ecological Characters of Paulownia coreana and P. tomentosa in Busan Metropolitan City Using MaxEnt Model 원문보기

韓國傳統造景學會誌 = Journal of the Korean Institute of Traditional Landscape Architecture, v.35 no.2, 2017년, pp.87 - 97

이창우 (국립생태원 생물관리연구본부) , 이철호 (동의대학교 분자생물학과) , 최병기 (동의대학교 분자생물학과)

초록
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오동나무는 한국 전통 문화에서 오래전부터 인식되어 왔으며, 다양한 분야에서 종의 가치에 대해 연구되어 왔다. 그러나 종의 분포와 생태적 특성에 대한 연구는 미흡한 상황이다. 본 연구는 MaxEnt 모형을 활용하여 부산광역시 내 오동나무 두 종의 분포 경향 및 생태적 특성을 밝히는데 목적을 두고 있다. MaxEnt 모형은 현장 조사로 수집된 오동나무 종의 위치 정보와 지형, 기후, 잠재인간간섭도와 같은 환경 인자로 구축되었다. 연구결과 AUC 값은 오동나무와 참오동나무가 각각 0.809으로 모형의 정확도가 적절한 것으로 확인되었다. 분포모형에 따른 연구지역 내 오동나무와 참오동나무의 분포 경향은 두 종 모두 시가지, 나지가 밀집해 있는 도심위주의 분포를 나타냈다. 두 종의 잠재분포가능면적은 오동나무 $137.4km^2$, 참오동나무 $135.0km^2$로 확인되었으며, 중구, 동래구, 부산진구, 연제구 등에서 높은 확률로 분포하였다. 환경요인의 기여도 분석 결과, 오동나무와 참오동나무의 분포에 잠재인간간섭도가 약 50% 내외의 기여를 하는 것으로 확인되었고, 잠재인간간섭도와 양의 상관관계를 나타냈다. 해발고도는 두 종 모두에서 음의 상관관계를 보였으며, 해발고도가 증가할수록 자연서식처에서 자생종과의 경쟁이 증가하기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구의 결과들은 오동나무와 참오동나무의 분포가 인위적 활동에 의존되어 있음을 수리적으로 나타내는 결과이며, 한국 전통경관과의 관련성을 암시하는 결과이다. 이러한 결과는 추후 오동나무의 활용 및 보존, 복원에 있어서 의미 있는 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Paulownia species has long been recognized in Korean traditional culture and the values of the species have been researched in various focuses. However, studies on distribution and ecological characteristics of the species are still needed. This study aimed to identify distribution trends and ecological characteristics of two Paulownia species in Busan metropolitan city using the MaxEnt model. The MaxEnt model was established based on the environmental factors such as positioning information of the Paulownia species, topography, climate and degree of anthropogenic disturbance potentiality (ADP), which was collected in the on-site research. The study verified that the accuracy of the model was appropriate as the AUC value of Paulownia coreana and P. tomentosa was 0.809, respectively. In terms of the distribution trends of the two Paulownia species in the research area depending on the distribution model, they were both mainly distributed in downtown where built-up area and bare ground were densely concentrated. The potential distribution area of the two species was identified as $137.4km^2$ for P. coreana and $135.0km^2$ for P. tomentosa. The distribution probability was high in Jung-gu, Dongrae-gu, Busanjin-gu and Yeonje-gu. As a result of the analysis on contribution of the environmental factors, it was turned out that the degree of anthropogenic disturbance potentiality (ADP) contributed to distribution of P. coreana and P. tomentosa by about 50%, and the contribution of the environmental factors had a positive correlation with the degree of ADP. The elevation had a negative correlation with both the two species, which was considered because the species must compete more with native species in natural habitats as the altitude above sea level rises. The research findings demonstrated numerically that the distribution of P.coreana and P. tomentosa depended on artificial activities, and indicated the relevance with the Korean traditional landscape. These findings are expected to provide meaningful information in using, preserving and restoring Paulownia species.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

MaxEnt 모형을 활용하여 부산광역시 내 오동나무 및 참오동나무의 분포 경향과 생태적 특성을 밝히고자 하였다. 그 결과, 오동나무와 참오동나무는 전체적으로 유사한 분포 경향을 나타내었다.
그럼에도 불구하고 인위적으로 식재된 종은 직간접적으로 종의 분포에 영향을 미칠 수 있다[43]. 본 연구는 자생종의 정보를 이용하여 잠재분포면적을 추출하였으나, 현장조사에서 확인된 식재기원의 인위분포와의 관계를 함께 제시하여 그 관계를 논의하고자 한다.
본 연구는 자연과학적 측면뿐 아니라 인문사회학적 측면에서도 높은 가치를 지니는 것으로 여겨지는 오동나무속 두 종에 대해 분포 및 생태적 특성을 MaxEnt 모형을 활용하여 규명하는데 목적을 두고 있다.

제안 방법

잠재인간간섭도(anthropogenic disturbance potentiality,ADP)는 환경부 토지피복지도를 활용하여 90m×90m 공간 해상도로 구축하였다.
오동나무와 참오동나무의 출현 자료는 전 연구지역을 대상으로 2016년 춘계에 현장 조사를 실시하여 수집한 오동나무 96개체, 참오동나무 85개체의 위치 정보를 사용하였다(Figure 1). 종 정보 가운데 자생기원개체와 식재기원개체를 구분하여 분석하였으며, 잠재분포분석을 위해서는 자생기원 개체 정보만을 활용하였다. 환경 인자는 지형 자료, 기후 자료,잠재인간간섭도 등을 이용하였다(Table 1).
잠재인간간섭도(anthropogenic disturbance potentiality,ADP)는 환경부 토지피복지도를 활용하여 90m×90m 공간 해상도로 구축하였다. 토지피복지도의 범례 중 시가지, 농경지, 나지를 인간교란지역으로 설정하였고, 각 격자마다 인간 교란지역의 면적을 산출하여 인간간섭도를 책정하였다. 해당 격자의 인간간섭도와 주변 접해있는 격자에서의 인간간섭도를 적산하여 잠재인간간섭도를 책정하였으며, 동간격으로 10분할하였다.
토지피복지도의 범례 중 시가지, 농경지, 나지를 인간교란지역으로 설정하였고, 각 격자마다 인간 교란지역의 면적을 산출하여 인간간섭도를 책정하였다. 해당 격자의 인간간섭도와 주변 접해있는 격자에서의 인간간섭도를 적산하여 잠재인간간섭도를 책정하였으며, 동간격으로 10분할하였다. 이렇게 구축된 잠재인간간섭도는 10개 등급의 값을 가지며 높은 등급일수록 잠재인간간섭도가 높다는 것을 의미한다[27].
종 정보 가운데 자생기원개체와 식재기원개체를 구분하여 분석하였으며, 잠재분포분석을 위해서는 자생기원 개체 정보만을 활용하였다. 환경 인자는 지형 자료, 기후 자료,잠재인간간섭도 등을 이용하였다(Table 1). 지형 자료는 국토정보지리원에서 제공하는 90m×90m 공간 해상도의 수치 표고모형(digital elevation model, DEM)를 이용하였고, 경사도(slope) 및 사면향(aspect)는 수치 표고 모형에서 QGIS(version 2.

대상 데이터

기후 자료는 Worldclim에서 제공하는 1km×1km 공간 해상도의 19개 Bioclim(version 1.4)을 90m× 90m 공간 해상도로 upscaling하여 활용하였다.
연구 지역인 부산광역시는 한반도 동남단에 위치하며, 동해와 남해를 접해있는 해안 도시이다. 집약적 도심경관이 발달되어 있으면서도 전통경관 및 자연경관에 이르기까지 다양한 서식처가 공존하는 지역이다(Figure 1).
오동나무와 참오동나무의 출현 자료는 전 연구지역을 대상으로 2016년 춘계에 현장 조사를 실시하여 수집한 오동나무 96개체, 참오동나무 85개체의 위치 정보를 사용하였다(Figure 1). 종 정보 가운데 자생기원개체와 식재기원개체를 구분하여 분석하였으며, 잠재분포분석을 위해서는 자생기원 개체 정보만을 활용하였다.

데이터처리

3k를 이용하였다[21]. 모델링 시 통계적 신뢰도를 높이기 위해 5회 교차 검증(5-fold cross validation)을 실시하였으며[28][29], 모형의 결과는 분포확률이 0~1의 값으로 표현이 되는 logistic format으로 출력하였다. 각 모형의 정확도는 ROC curve(receiver operating characteristic curve)의 아랫부분 면적인 AUC(area under cover)값을 통해 측정하였다.

이론/모형

모델링 시 통계적 신뢰도를 높이기 위해 5회 교차 검증(5-fold cross validation)을 실시하였으며[28][29], 모형의 결과는 분포확률이 0~1의 값으로 표현이 되는 logistic format으로 출력하였다. 각 모형의 정확도는 ROC curve(receiver operating characteristic curve)의 아랫부분 면적인 AUC(area under cover)값을 통해 측정하였다. AUC 값은 0.
본 연구에서 오동나무와 참오동나무의 분포 경향과 생태적 특성을 파악하기 위하여 각각 종에 대한 출현 자료와 환경인자를 MaxEnt모형에 적용하였으며 이를 위한 프로그램은MaxEnt 3.3.3k를 이용하였다[21]. 모델링 시 통계적 신뢰도를 높이기 위해 5회 교차 검증(5-fold cross validation)을 실시하였으며[28][29], 모형의 결과는 분포확률이 0~1의 값으로 표현이 되는 logistic format으로 출력하였다.
지형 자료는 국토정보지리원에서 제공하는 90m×90m 공간 해상도의 수치 표고모형(digital elevation model, DEM)를 이용하였고, 경사도(slope) 및 사면향(aspect)는 수치 표고 모형에서 QGIS(version 2.14.8)를 활용하여 추출하였다.

성능/효과

MaxEnt 모델링 결과, 부산광역시 내 오동나무의 평균분포확률은 0.19로 확인되었으며, 강서구의 산업공단, 가덕도의 마을 일대, 부산항과 주변 도심 일대가 가장 높은 분포확률을 나타냈다(Figure 3). 오동나무의 구 별 평균분포확률은 강서구(0.
MaxEnt 모형의 기여도 분석 결과, 연구지역 내 오동나무의 분포는 잠재인간간섭도(ADP)가 38.5%로 가장 높은 기여를 보이는 것으로 나타났으며, 뒤이어 해발 고도가 18.9%, 가장 습한 분기의 평균 강수량(Bio16)이 16.2% 등의 순으로 확인되었다(Table 4). 오동나무 잠재분포가능지역에서 잠재인간간섭도의 범위는 [1]~[10] 등급으로 전 범주에서 분포가확인되었지만, 잠재인간간섭도 단일 변수를 이용하여 분석된 오동나무의 분포확률은 잠재인간간섭도와 양의 상관관계를나타냈으며, 특히 [5] 등급 이상의 값에서 분포확률이 급격히 증가하는 것으로 확인되었다(Figure 5).
각 토지피복의 전체 면적 대비 잠재분포 가능면적의 분포율은 시가지(30.0%)>나지(27.2%)>농경지(24.1%)>초지(12.8%) 등의 순으로 확인되었고 수역을 제외하였을 때 산림이 가장 낮은 분포율 (6.5%)을 보였다(Table 3).
각 토지피복의 전체 면적 대비 잠재분포가능면적의 분포율은 농경지(31.7%)>나지(23.1%)>시가지(20.3%)>초지(15.4%) 등의 순으로 확인되었고 수역을 제외하였을 때 산림이 가장 낮은 분포율(10.0%)을 나타냈다(Table 3).
구별 잠재분포가능면적은 기장군(31.3 ㎢ )>강서구(27.5 ㎢ )>금정구(10.5 ㎢ )>사하구(10.0 ㎢ )>해운대구(9.9 ㎢ ) 등의 순으로 나타났으며, 각 구의 전체 면적 대비 잠재분포가능면적의 분포율은 연제구(29.2%)>동래구(27.6%)>중구(27.0%)>수영구(24.9%)>서구(23.8%) 등으로 평균분포확률값과 유사한 경향을 보였다(Table 2).
4191의 값을 나타냈고, 이를 통해 두 종의 잠재분포가능지역을 추출하였다(Figure 4). 그 결과, 부산광역시 내 오동나무의 잠재분포 가능면적은 137.4 ㎢로 확인되었다. 이는 전체 부산광역시 면적의 17.
MaxEnt 모형을 활용하여 부산광역시 내 오동나무 및 참오동나무의 분포 경향과 생태적 특성을 밝히고자 하였다. 그 결과, 오동나무와 참오동나무는 전체적으로 유사한 분포 경향을 나타내었다. 시가지 및 나지 경관으로 이루어진 부산광역시 중남부 및 중심부의 도심을 중심으로 분포 경향을 나타냈으며, 산림이 우점하고 있는 부산광역시 북서부 및 고해발 지역에서는 분포가 제한되었다.
0%의 기여도를 나타냈다. 그 외의 환경인자의 기여도는 5% 이하로 참오동나무의 분포에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다(Table 4). 참오동나무 잠재분포가능지에서 잠재인간간섭도의 범위는 전 범주에서 분포가 확인되었지만, 잠재인간간섭도 단일 변수를 이용하여 분석된 참오동나무의 분포확률은 잠재인간간섭도와 양의 상관관계를 나타내며 특히 [6]~[8] 등급 사이의 값에서 가장 높은 분포확률을 보였다(Figure 6).
이러한 결과는 두 종이 인위적 활동에 의존하여 분포하는 종임을 시사하고 있다. 그러나 일반적으로 알려진 바와 달리 식재를 기원으로 한 오동나무의 분포가 자생종 분포영역의 결정에 높은 상관관계를 지니지는 않는 것으로 확인되었다. 본 연구를 통하여 도출된 결과가 전통적, 역사문화적으로 가치가 인정되는 오동나무속 두 종에 대한 이해를 돕는데 기초연구로 활용되길 기대한다.
그럼에도 불구하고 인위적 식재가 현재의 분포를 결정지었을 것이라는 일반적인 인식과 달리 본 연구결과에서는 자생분포종과 인위분포종의 잠재분포면적이 오동나무와 참오동나무 모두에서 절반이하(오동나무 30.0 ㎢, 참오동나무 61.1 ㎢)의 공통영역 값을 지니는 것으로 확인되었다. 이러한 사실은 자생종 정보로부터 추출된 잠재분포면적이 오동나무와 참오동나무의 고유한 서식처 선호도를 중심으로 도출된 값임을 반증하는 결과로 추론된다.
시가지 및 나지 경관으로 이루어진 부산광역시 중남부 및 중심부의 도심을 중심으로 분포 경향을 나타냈으며, 산림이 우점하고 있는 부산광역시 북서부 및 고해발 지역에서는 분포가 제한되었다. 기여도 분석 결과, 잠재인간 간섭도가 두 종 모두에서 과반에 가깝거나 그 이상의 기여도를 나타냈으며, 잠재인간 간섭도가 높을수록 분포 확률이 증가하는 양상을 나타냈다. 두 번째 요인으로는 해발고도가 두 종 모두에서 밀접한 관계를 지니는 것으로 확인되었다.
기여도 분석 결과, 잠재인간 간섭도가 두 종 모두에서 과반에 가깝거나 그 이상의 기여도를 나타냈으며, 잠재인간 간섭도가 높을수록 분포 확률이 증가하는 양상을 나타냈다. 두 번째 요인으로는 해발고도가 두 종 모두에서 밀접한 관계를 지니는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 두 종이 인위적 활동에 의존하여 분포하는 종임을 시사하고 있다.
현재는 자생분포종으로 고려되고 있으나, 과거 식재기록을 확인할 방법이 없으며, 속성수인 오동나무는 모개체와 분산을 추정하는데 어려움을 겪는다. 둘째, MaxEnt는 출현정보만을 이용하여 모형을 만들기 때문에 표본 수에 따라 오차가 발생될 수 있다. 이에 따라 비출현정보를 함께 이용하거나 표본의 수를 늘린다면 더욱 정밀한 해상도의 결과를 얻을 수 있을 것이다.
오동나무 잠재분포가능지역에서 고도의 범위는 0~543 m로 전체 연구지역의범위보다 비교적 낮은 해발로 나타났다(Table 1). 또한 해발고도 단일 변수를 이용하여 분석된 오동나무의 분포확률은해발 고도와 음의 상관관계를 보였으며, 특히 100 m 이하의해발에서 분포확률이 가장 높았다. 반면 400 m 이상의 해발고도에서는 분포확률이 0에 가까워 연구지역 고해발에는 오동나무의 분포가 극히 제한됨을 확인할 수 있었다(Figure 5).
분석 결과를 종합해보면 연구지역 내에서 오동나무와 참오동나무의 분포확률 및 잠재분포가능면적 및 행정 구역 별 분포 경향은 두 종 모두 주로 부산광역시 중남부 도심 위주의 분포를 보이며 오동나무와 참오동나무가 거의 유사한 것으로 확인되었다(Table 2). 연구지역 내에서 두 종의 잠재분포가능면적은 총 202.
coreana)의 경우 한국 특산식물임에도 불구하고 그 자생 분포에 대해 현재까지 지역 식물상 보고를 제외하면 박물학적 기록 외에 분포특성을 기술하고 있는 문헌이 존재하지 않았다. 상대적으로 넓은 분포범위를 보이는 참오동나무(P. tomentosa)는 동아시아 전역에 분포하고 있으며, 상대적으로 넓은 생육환경영역을 보이는 것으로 판단되고 있으나 본 연구에서 두 종의 분포를 비교할 때 오동나무가 참오동나무와 유사한 서식처 내에서 보다 분포의 우위를 가지거나 공생의 관계를 유지하며 생육하고 있는 것으로 확인되었다(Figure 3; Figure 4; Table 4)[36][37]. 따라서 두 종, 특히 오동나무는 우리민족의 역사, 문화적 활동 속에서 높은 연관성을 지니며 존재해 온 의미 있는 종 가운데 하나로 평가될 수 있다[38][39].
상술한 두 요인을 제외한 나머지 환경요소들은 종 분포 환경요인의 범위 값이 확인되기는 하였으나, 종 분포 결과값에 있어 높은 기여도를 보이지는 못하는 것으로 확인되었다(Table 4). 그러나 본 연구로부터 확인된 요인들이 두 종의 절대적 분포결정요인으로 고려되기에는 여러 측면에서 무리가 있다.
식재기원의 종 정보만을 고려할 때 오동나무와 참오동나무 모두 가장 제한적인 잠재분포면적(오동나무 123.3 ㎢, 참오동나무 110.4 ㎢)을 보였다. 자생종 정보를 이용한 잠재분포면적은 이들 영역을 분명하게 벗어나고 있는 것으로 확인되었다(Figure 7).
또한 해발 고도가 400 m 이상인 지역에서 토지피복은 오동나무의 발아에 있어 충분한 광량을 가지기 힘든 산림이 97%를 차지하고 있으므로 오동나무가 주로 낮은 해발 고도에 한정되는 것으로 판단된다. 오동나무 잠재분포가능지역에서 가장 습한 분기의 평균 강수량의 범위는 577~786 mm로 전체 연구지역에서의 범위와 거의 유사하게 확인되었지만(Table 1),가장 습한 분기의 평균 강수량 단일 변수를 이용하여 분석된 오동나무의 분포확률은 가장 습한 분기의 평균 강수량과 양의 상관관계를 나타냈으며, 특히 750~786 mm 범위의 강수량에서 분포확률이 가장 높았다(Figure 5). 그러나 전체 연구지역에서 가장 습한 분기의 평균 강수량 범위가 비교적 좁기 때문에 본 연구에서 분석된 오동나무의 가장 습한 분기의 평균 강수량 범위가 일반적인 오동나무의 생태적 특성이라고 판단하기에는 한계가 있다.
오동나무 잠재분포가능지역에서 잠재인간간섭도의 범위는 [1]~[10] 등급으로 전 범주에서 분포가확인되었지만, 잠재인간간섭도 단일 변수를 이용하여 분석된 오동나무의 분포확률은 잠재인간간섭도와 양의 상관관계를나타냈으며, 특히 [5] 등급 이상의 값에서 분포확률이 급격히 증가하는 것으로 확인되었다(Figure 5). 오동나무 잠재분포가능지역에서 고도의 범위는 0~543 m로 전체 연구지역의범위보다 비교적 낮은 해발로 나타났다(Table 1). 또한 해발고도 단일 변수를 이용하여 분석된 오동나무의 분포확률은해발 고도와 음의 상관관계를 보였으며, 특히 100 m 이하의해발에서 분포확률이 가장 높았다.
2% 등의 순으로 확인되었다(Table 4). 오동나무 잠재분포가능지역에서 잠재인간간섭도의 범위는 [1]~[10] 등급으로 전 범주에서 분포가확인되었지만, 잠재인간간섭도 단일 변수를 이용하여 분석된 오동나무의 분포확률은 잠재인간간섭도와 양의 상관관계를나타냈으며, 특히 [5] 등급 이상의 값에서 분포확률이 급격히 증가하는 것으로 확인되었다(Figure 5). 오동나무 잠재분포가능지역에서 고도의 범위는 0~543 m로 전체 연구지역의범위보다 비교적 낮은 해발로 나타났다(Table 1).
오동나무와 참오동나무의 MaxEnt 5회 교차 검증에 의한 모델링 결과, 두 모형 모두 ROC curve의 AUC 값이 0.809로 나타났으며(Figure 2), 이러한 결과는 본 모형의 분석이 우수한 정확도를 보이는 것으로 평가될 수 있다[30].
오동나무의 구 별 평균분포확률은 강서구(0.28)>중구(0.27)>동구(0.23), 서구(0.23)>사하구(0.22) 등의 순으로, 토지피복 별 평균분포확률은 농경지(0.30)>시가지(0.24), 나지(0.24)>초지(0.20) 등의 순으로 확인되었다.
인위적 간섭요인 외에 두 종 모두에서 상대적으로 높은 기여도를 보이는 요인은 해발고도로 확인되었다. 두 종 모두 100 m 이하의 해발고도에서 대부분의 종 분포가 집중되어 있다.
6%에 이르는 수치이다(Figure 4). 지리적으로는 오동나무가 참오동나무에 비해 강서구 가덕도와 항구 일대에서 특히 강세를 보였고, 참오동나무는 부산 최중심부와 기장군 전반에서 오동나무에 비해 강세를 나타냈다. 토지피복 별 분포 경향도 두 종 모두가 시가지, 나지, 초지, 농경지 등에서 높은 분포율을 보였으며,산림에서 가장 낮은 분포율을 보였다(Table 3).
그 외의 환경인자의 기여도는 5% 이하로 참오동나무의 분포에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다(Table 4). 참오동나무 잠재분포가능지에서 잠재인간간섭도의 범위는 전 범주에서 분포가 확인되었지만, 잠재인간간섭도 단일 변수를 이용하여 분석된 참오동나무의 분포확률은 잠재인간간섭도와 양의 상관관계를 나타내며 특히 [6]~[8] 등급 사이의 값에서 가장 높은 분포확률을 보였다(Figure 6). 참오동나무 잠재분포가능지역에서 고도의 범위는 0~267 m로 저해발 지역에 주로 분포하는 것으로 나타났다.
참오동나무 잠재분포가능지에서 잠재인간간섭도의 범위는 전 범주에서 분포가 확인되었지만, 잠재인간간섭도 단일 변수를 이용하여 분석된 참오동나무의 분포확률은 잠재인간간섭도와 양의 상관관계를 나타내며 특히 [6]~[8] 등급 사이의 값에서 가장 높은 분포확률을 보였다(Figure 6). 참오동나무 잠재분포가능지역에서 고도의 범위는 0~267 m로 저해발 지역에 주로 분포하는 것으로 나타났다. 해발 고도 단일 변수 분석결과 참오동나무의 분포확률은 해발 고도와 음의 상관관계를 나타냈으며, 특히 50 m 이하의 저해발 지역에 극단적으로 의존되어 있는 것을 확인할 수 있었다(Figure 6).
참오동나무는 부산광역시 내 잠재분포가능면적이 135.0 ㎢로 분석되었으며, 오동나무와 유사한 면적의 잠재분포가능영역을 갖는 것으로 확인되었다(Figure 4, Table 2). 이러한 면적은 전체 부산광역시 면적의 16.
참오동나무의 MaxEnt 모형 기여도 분석 결과, 잠재인간간섭도가 50.2%로 과반의 기여를 하는 것으로 나타났으며, 뒤이어 해발 고도가 25.0%의 기여도를 나타냈다. 그 외의 환경인자의 기여도는 5% 이하로 참오동나무의 분포에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다(Table 4).
참오동나무의 구별 평균분포확률은 중구(0.28)>연제구(0.27)>동래구(0.26)>수영구(0.25)>동구(0.24) 등으로 나타났으며, 상대적으로 가덕도와 부산항 일대에서는 분포확률이 낮게 확인되었다.
20) 등의 순으로 확인되었다. 참오동나무의 평균분포확률은 오동나무와 같은 0.19로 확인되었으며,부산광역시 중부, 중남부 지역의 도심 및 산림가장자리 일대에서 가장 높은 분포확률을 나타냈다(Figure 3). 참오동나무의 구별 평균분포확률은 중구(0.
앞서 기술한 바와 같이 종 분포에 대한 더욱 의미 있는 잠재분포면적의 발굴을 위해서는 보다 넓은 면적에 대한 분석이 시도될 필요가 있으며 추가적으로 보완 및 주목해야 할 사안들이 존재한다. 첫째, 앞서 기술하였듯이 인위적 식재종이 자생종 분포의 모체가 되었을 가능성을 무시할 수 없다. 현재는 자생분포종으로 고려되고 있으나, 과거 식재기록을 확인할 방법이 없으며, 속성수인 오동나무는 모개체와 분산을 추정하는데 어려움을 겪는다.
지리적으로는 오동나무가 참오동나무에 비해 강서구 가덕도와 항구 일대에서 특히 강세를 보였고, 참오동나무는 부산 최중심부와 기장군 전반에서 오동나무에 비해 강세를 나타냈다. 토지피복 별 분포 경향도 두 종 모두가 시가지, 나지, 초지, 농경지 등에서 높은 분포율을 보였으며,산림에서 가장 낮은 분포율을 보였다(Table 3).
토지피복 별 잠재분포가능면적은 시가지(42.8 ㎢ )>농경지(40.4 ㎢ )>산림(35.1 ㎢ )>나지(10.0 ㎢ ) 순으로 시가지, 농경지에서의 분포면적이 전체잠재분포가능면적의 과반을 차지하였다(Table 3).
토지피복 별 잠재분포가능면적은시가지(63.1 ㎢ )>농경지(30.6 ㎢ )>산림(23.0 ㎢ )>나지(11.8 ㎢ ) 등의 순으로 오동나무와 동일하며, 오동나무와 마찬가지로 시가지와 농경지의 분포면적이 전체 잠재분포가능면적의 과반을 차지하였다.
토지피복 별 평균분포확률도 오동나무와 유사한 시가지(0.28)>농경지(0.27), 나지(0.27)>초지(0.17) 등의 순으로 확인되었다.
참오동나무 잠재분포가능지역에서 고도의 범위는 0~267 m로 저해발 지역에 주로 분포하는 것으로 나타났다. 해발 고도 단일 변수 분석결과 참오동나무의 분포확률은 해발 고도와 음의 상관관계를 나타냈으며, 특히 50 m 이하의 저해발 지역에 극단적으로 의존되어 있는 것을 확인할 수 있었다(Figure 6).
두 종 모두 100 m 이하의 해발고도에서 대부분의 종 분포가 집중되어 있다. 해발고도는 일반적으로 기후환경을 동반하는 경향을 보이는데, 본 연구결과에서는 기온 및 강수량의 요인들이 해발고도와 높은 연관성을 지니지 못하며, 대부분 5% 미만의 기여도를 나타내는 것을 고려할 때 해발고도에 의한 기후요인의 수치변화는 상쇄되어 있는 것으로 판단된다. 반면, 해발고도의 증가와 함께 감소된 인간간섭도와 그로부터 인위경관의 축소 및 높은 자연성의 삼림경관의 증가가 오동나무의 분포를 감소시켰을 것으로 판단된다.
환경 인자의 기여도분석결과를 종합해 볼 때 오동나무와 참오동나무는 모두 잠재인간간섭도에 높은 관련성이 있으며, 특히 높은 인간간섭에 노출된 ADP [5] 등급 이상의 지역에서 고빈도의 출현경향을 보였다(Table 4, Figure 5, Figure 6). 오동나무속 두 종의 이러한 특이적 분포 현상은 이들이 가진 내건성, 내오염성, 호광성, 속성수 등의 선구자적 특성에 기인한 것으로 판단되며[32][33], 이러한 특징으로 인해 과거로부터 한국의 문화경관에서도 비교적 쉽게 분포하였을 뿐 아니라 관심과 활용의 대상이 되었을 것으로 추론된다[34][35].

후속연구

오동나무 잠재분포가능지역에서 가장 습한 분기의 평균 강수량의 범위는 577~786 mm로 전체 연구지역에서의 범위와 거의 유사하게 확인되었지만(Table 1),가장 습한 분기의 평균 강수량 단일 변수를 이용하여 분석된 오동나무의 분포확률은 가장 습한 분기의 평균 강수량과 양의 상관관계를 나타냈으며, 특히 750~786 mm 범위의 강수량에서 분포확률이 가장 높았다(Figure 5). 그러나 전체 연구지역에서 가장 습한 분기의 평균 강수량 범위가 비교적 좁기 때문에 본 연구에서 분석된 오동나무의 가장 습한 분기의 평균 강수량 범위가 일반적인 오동나무의 생태적 특성이라고 판단하기에는 한계가 있다.
특히 종의 전체 분포역을 고려할 때, 전국규모의 정보를 활용하여 분석에 사용된 지점수로 인한 현장수치 차이를 최소화하고, 오차값을 보완하기 위한 표본수 확보가 필요하다. 마지막으로 인위적 식재 분포로부터 자생 종분포를 뛰어넘게 하는 생육잠재면적은 어디까지인지, 나아가 생존을 가능하게 하는 핵심요인은 과연 무엇인지 등에 대한 고려가 추후 지속된다면 국내 중요 식물자원이면서, 일부지역에서는 생태계교란종으로 관리의 대상이 되고 있는 오동나무에 대해 의미있는 정보를 제공할 것으로 기대된다.
그러나 일반적으로 알려진 바와 달리 식재를 기원으로 한 오동나무의 분포가 자생종 분포영역의 결정에 높은 상관관계를 지니지는 않는 것으로 확인되었다. 본 연구를 통하여 도출된 결과가 전통적, 역사문화적으로 가치가 인정되는 오동나무속 두 종에 대한 이해를 돕는데 기초연구로 활용되길 기대한다.
앞서 기술한 바와 같이 종 분포에 대한 더욱 의미 있는 잠재분포면적의 발굴을 위해서는 보다 넓은 면적에 대한 분석이 시도될 필요가 있으며 추가적으로 보완 및 주목해야 할 사안들이 존재한다. 첫째, 앞서 기술하였듯이 인위적 식재종이 자생종 분포의 모체가 되었을 가능성을 무시할 수 없다.
둘째, MaxEnt는 출현정보만을 이용하여 모형을 만들기 때문에 표본 수에 따라 오차가 발생될 수 있다. 이에 따라 비출현정보를 함께 이용하거나 표본의 수를 늘린다면 더욱 정밀한 해상도의 결과를 얻을 수 있을 것이다. 특히 종의 전체 분포역을 고려할 때, 전국규모의 정보를 활용하여 분석에 사용된 지점수로 인한 현장수치 차이를 최소화하고, 오차값을 보완하기 위한 표본수 확보가 필요하다.
특히 본 연구가 부산광역시에 한정되어 진행되었으며, 도출된 환경요인 범위값이 제한된 수치에 머물렀다는 점에서 연구지역 범위를 달리할 경우 종 분포에 대한 보다 의미 있는 수치 및 결론들이 도출될 수 있을 것으로 판단된다. 추후 연구지역의 확장과 함께 보다 다양한 환경요인의 적용을 통해 관련 연구의 보완이 이루어져야 할 것으로 판단된다.
그러나 본 연구로부터 확인된 요인들이 두 종의 절대적 분포결정요인으로 고려되기에는 여러 측면에서 무리가 있다. 특히 본 연구가 부산광역시에 한정되어 진행되었으며, 도출된 환경요인 범위값이 제한된 수치에 머물렀다는 점에서 연구지역 범위를 달리할 경우 종 분포에 대한 보다 의미 있는 수치 및 결론들이 도출될 수 있을 것으로 판단된다. 추후 연구지역의 확장과 함께 보다 다양한 환경요인의 적용을 통해 관련 연구의 보완이 이루어져야 할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	오동나무는 무엇인가?	오동나무(Paulownia coreana Uyeki)는 한국 특산식물(endemic plant species)로 현삼과에 속하고 높이가 15m에 달하는 낙엽활엽교목이다[1]. 예로부터 오동나무의 명칭과 형태적 유사성에 의해 참오동나무(P.
	MaxEnt는 공간에서의 확률분포를 무엇을 추정하여 나타내는가?	출현/비출현자료를 사용하는 모형은 GLMs(generalized linear models), GAMs(generalized additive models), BRT(boosted regression trees)등이 있으며, 출현자료만 사용하는 모형은 GARP(genetic algorithm for rule-set production), ENFA(ecological niche factor analysis), MaxEnt(maximum entropy modeling of species geographic distributions) 등이 있다[19][21]. 이 중MaxEnt는 생물종 분포의 무질서도(entropy)를 극대화 할 수 있는 값을 추정하여 공간에서의 확률분포를 나타내는 회귀모형으로, 출현자료만을 적용할 때 다른 종 분포 모형에 비해 높은 정확도를 나타낸다[21-25].
	종 분포 모형의 종류 중 출현자료만 사용하는 모형은 무엇인가?	종 분포 모형의 종류는 종의 출현자료 유형에 따라 나뉘는데, 출현/비출현 자료(present-absent data) 모두를 사용하는 모형, 출현자료(only present data)만 사용하는 모형으로 구분된다. 출현/비출현자료를 사용하는 모형은 GLMs(generalized linear models), GAMs(generalized additive models), BRT(boosted regression trees)등이 있으며, 출현자료만 사용하는 모형은 GARP(genetic algorithm for rule-set production), ENFA(ecological niche factor analysis), MaxEnt(maximum entropy modeling of species geographic distributions) 등이 있다[19][21]. 이 중MaxEnt는 생물종 분포의 무질서도(entropy)를 극대화 할 수 있는 값을 추정하여 공간에서의 확률분포를 나타내는 회귀모형으로, 출현자료만을 적용할 때 다른 종 분포 모형에 비해 높은 정확도를 나타낸다[21-25].

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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