As disaster risk and climate change volatility increase, there are more efforts to adapt to disasters such as forest fires, floods, and landslides. Most of the research, however, is about influence of human activities on disaster and there is few research on disaster adaptation for species. Previous...
As disaster risk and climate change volatility increase, there are more efforts to adapt to disasters such as forest fires, floods, and landslides. Most of the research, however, is about influence of human activities on disaster and there is few research on disaster adaptation for species. Previous studies focusing on biodiversity in selecting conservation areas have not addressed threats of disaster in the habitats for species. The natural disasters sometimes play role of drivers of ecological successions in the long run, but they might cause serious problems for the conservation of vulnerable species which are endangered. The purpose of this study is to determine whether soil loss (SL) is effective in selecting habitat management areas for amphibians and reptiles. RUSLE model was used to calculate soil loss (SL) and the distribution of each species (SD) was computed with MaxEnt model to find out the biodiversity index. In order to select the habitat management area, we estimated the different results depending if value of soil loss was applied or not by using MARXAN, a conservation priority selection tool. With using MARXAN, conservation goals can be achieved according to the scenario objectives, and the study has been made to meet the minimum habitat area. Finally, the results are expressed in two; 1) the result of soil loss and biodiversity with MATRIX method and 2) the result of regional difference calculated with MARXAN conservation prioritization considering soil loss. The first result indicates that the area with high soil loss and low species diversity have lower conservation values and thus can be managed as natural disturbances. In the area where soil loss is high and species diversity is also high, it becomes where a disaster mitigation action should be taken for the species. According to the conservation priorities of the second result, higher effectiveness of conservation was obtained with fewer area when it considered SL in addition to SD, compared to when considered only biodiversity. When the SL was not taken into consideration, forest area with high distribution of species were important, but when SL considered, the agricultural area or downstream of the river were represented to be a major part of habitats. If more species data or disaster parameters other than soil loss are added as variables later, it could contribute as a reference material for decision-making to achieve various purposes.
As disaster risk and climate change volatility increase, there are more efforts to adapt to disasters such as forest fires, floods, and landslides. Most of the research, however, is about influence of human activities on disaster and there is few research on disaster adaptation for species. Previous studies focusing on biodiversity in selecting conservation areas have not addressed threats of disaster in the habitats for species. The natural disasters sometimes play role of drivers of ecological successions in the long run, but they might cause serious problems for the conservation of vulnerable species which are endangered. The purpose of this study is to determine whether soil loss (SL) is effective in selecting habitat management areas for amphibians and reptiles. RUSLE model was used to calculate soil loss (SL) and the distribution of each species (SD) was computed with MaxEnt model to find out the biodiversity index. In order to select the habitat management area, we estimated the different results depending if value of soil loss was applied or not by using MARXAN, a conservation priority selection tool. With using MARXAN, conservation goals can be achieved according to the scenario objectives, and the study has been made to meet the minimum habitat area. Finally, the results are expressed in two; 1) the result of soil loss and biodiversity with MATRIX method and 2) the result of regional difference calculated with MARXAN conservation prioritization considering soil loss. The first result indicates that the area with high soil loss and low species diversity have lower conservation values and thus can be managed as natural disturbances. In the area where soil loss is high and species diversity is also high, it becomes where a disaster mitigation action should be taken for the species. According to the conservation priorities of the second result, higher effectiveness of conservation was obtained with fewer area when it considered SL in addition to SD, compared to when considered only biodiversity. When the SL was not taken into consideration, forest area with high distribution of species were important, but when SL considered, the agricultural area or downstream of the river were represented to be a major part of habitats. If more species data or disaster parameters other than soil loss are added as variables later, it could contribute as a reference material for decision-making to achieve various purposes.
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문제 정의
비용(Cost)은 계획단위가 가지는 토지가격 혹은 기회비용, 서식지 중요도 등이 적용될 수 있으며, 연결성을 증가시켜 가장자리 효과를 감소하는 등의 경계길이(BLM) 조정이 이루어진다. 본 연구에서는 계획단위로 500m 격자를 생물종 분포와 토양유실 위험도가 다양하게 구분될 수 있는 최소 단위로 지정하였다.
본 연구에서는 생물 다양성 보전을 위한 보호관리지역을 지정하기 위해서 환경요인만을 파악하는 서식지 분포에 토양유실이라는 위험요소를 비용으로 추가하여 서식지 관리지역을 선정하였다. 생물종 분포만을 고려하는 것에 더하여, 토양유실을 고려한다면 기존과는 다른 지역이 중요하게 나타남을 알 수 있었다.
지금까지 진행되어온 생물종 중심의 서식지 관리에서 나아가 재해 요소를 고려하는 관리 방안이 제시되어야 하며, 따라서 본 연구에서는 재해를 고려한 서식지 관리지역 선정을 위해 토사유출과 같은 재해에 취약한 종(양서파충류)을 대상으로 서식지 관리지역을 도출하고자 하였다. 우선 재해위험을 나타내는 지표로 토양유실량을 산출하여 양서파충류 잠재서식지역과 공간적으로 어떤 관계가 있는지를 확인하였고, 이후 보전지역 선정 도구를 이용하여 재해위험을 고려한 서식지 관리후보지역을 찾아보고자 하였다.
2013) 등 생물종 보전에 있어서 재해를 함께 고려한 연구들이 진행되고 있다. 지금까지 진행되어온 생물종 중심의 서식지 관리에서 나아가 재해 요소를 고려하는 관리 방안이 제시되어야 하며, 따라서 본 연구에서는 재해를 고려한 서식지 관리지역 선정을 위해 토사유출과 같은 재해에 취약한 종(양서파충류)을 대상으로 서식지 관리지역을 도출하고자 하였다. 우선 재해위험을 나타내는 지표로 토양유실량을 산출하여 양서파충류 잠재서식지역과 공간적으로 어떤 관계가 있는지를 확인하였고, 이후 보전지역 선정 도구를 이용하여 재해위험을 고려한 서식지 관리후보지역을 찾아보고자 하였다.
제안 방법
종 다양도는 3차 자연환경조사자료로 구축된 지점별 출현자료에 대해 MaxEnt를 이용하여 종별 분포도를 구한 후, Shannon-wiener의 종 다양성 지수를 이용하여 전체 종에 대한 종 다양도를 산정하였다. MATRIX 결과를 나타내는 데에는 산정된 종 다양도 값을 사용하였으며 MARXAN을 이용한 지역선정 과정에서는 MaxEnt를 이용해 나타난 각 종의 분포도 값을그대로 사용하였다. 결과는 토양유실과 종 다양도를 등간격 5등급으로 구분한 후 하위 3등급을 Low, 상위 2등급을 High로 설정하였다.
MATRIX 결과를 나타내는 데에는 산정된 종 다양도 값을 사용하였으며 MARXAN을 이용한 지역선정 과정에서는 MaxEnt를 이용해 나타난 각 종의 분포도 값을그대로 사용하였다. 결과는 토양유실과 종 다양도를 등간격 5등급으로 구분한 후 하위 3등급을 Low, 상위 2등급을 High로 설정하였다. 따라서 결과는 HH에서 LL의 4단계로 구분하여 나타내었다(Legend of Figure 6).
관리 목표를 설정하기 위해서 양서·파충류의 행동권 면적을 도입하였다.
생물종 분포도가 높게 나타나는 지역만을 대상으로 선정했을 때와 토양유실량까지 동시에 고려했을 때의 MARXAN 결과 차이를 확인하였고, 그 차이가 어떤 특성에서 기인하는지를 비교하였다. 그리고 두 가지 요소를 모두 고려하였을 때 추가되는 지역 중에서도 100회 중 50회 이상 선택되는 지역(상위50지역), 그리고 50회 미만으로 선택되는 지역(하위50지역)들에서 환경변수, 토양유실량, 종다양도에 대해 Mann-Whitney U 검정을 통해 두 집단 간의 유의성을 확인하였다.
습지 주변의 거리에 따른 각 동물군의 서식지 크기에 따라, 양서·파충류의 핵심 서식지역 거리인 142m(Semlitsch and Bodie, 2003)를 적용하였으며 핵심 수역 지역의 최소 면적을 보전목표로 설정하였다.
앞서 구축된 토양유실량 전국 지도를 9등급으로 나누고, 양서·파충류의 출현지점 수를 각각 4등급으로 나누었다.
종 다양도는 3차 자연환경조사자료로 구축된 지점별 출현자료에 대해 MaxEnt를 이용하여 종별 분포도를 구한 후, Shannon-wiener의 종 다양성 지수를 이용하여 전체 종에 대한 종 다양도를 산정하였다. MATRIX 결과를 나타내는 데에는 산정된 종 다양도 값을 사용하였으며 MARXAN을 이용한 지역선정 과정에서는 MaxEnt를 이용해 나타난 각 종의 분포도 값을그대로 사용하였다.
국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)에서 10년간(2008∼2018) 의 실시간 강우량 자료를 이용하여 연평균강우량(p)을 구하고, 식(2)를 통해 강우유출인자를 계산하였다. 토양침식인자는 산림공간정보서비스(FGIS)의 산림입지토양도를 통해 토양의 유기물 함량, 토양구조, 배수등급을 구하여 식(3)에 적용하였고, 산림 토양에 나타나는 각각의 토양통에 대해 농촌진흥청의 토양환경정보시스템(흙토람)에서 미사, 모래, 극세사 비율을 구하여 식(4)를 통해 산정하였다. 지형경사인자의 경우에는 사면의 길이를 참조 경사길이(72.
대상 데이터
치악산, 가리왕산,태화산, 태백산이 포함된 유역과 지리산 북쪽 유역이 높게 나타났는데, 지리산 지역의 남강댐유역은 자연환경조사자료의 조사지역 차이에따른 생물종 출현 빈도 차이가 너무 크게 나타나 대상지로 적합하지 않았다. 또 자연환경조사자료의 경우 국립공원 지역이 제외되는데, 지리산 지역의 남강댐유역은 중심부에 지리산국립공원이 존재하는 반면 태백산맥 주변의 평창강, 남한강상류, 충주댐유역은 오대산, 치악산, 태백산 국립공원 등이 존재하나 경계 지역에 위치하며, 중심부에 가리왕산이 존재하여 산지 지역을 충분히 반영할 수 있으므로 치악산과 태백산 주변을 대상지로 선정하였다(Figure 2).
국제 자연 보전 연맹(International Unionfor Conservation of Nature; IUCN)은 종의 보전상태를 기록하는 세계 기관으로, ‘야생생물의 멸종을 방지하고 생물다양성을 보전하기 위해’ 선정한 IUCN 적색목록(Red List)은 동식물의 보전상태를 나타낸다. 멸종위기종의 생태가치를 반영하기 위해서 IUCN 적색목록을 사용하여 대상지 내 양서파충류의 종을 선택하였다. IUCN 적색목록은 종 이하의 분류학적 수준을 ‘분류군’이라 표현하여 목록의 기준을 종 단위 이하의 분류군 전체에 적용할 수 있다(NIBR,2014).
2013), 계곡 등의 수계에 넓지 않은 서식면적을 갖고 있다는 점에서 토양유실등의 국지적인 재해에 민감하게 반응하는 생물군이며, 이를 통해 생물종 분포를 나타내는 대표성을 가진다고 판단하였다. 양서파충류 자료는 환경부의 제3차 자연환경조사자료를 이용하였다. 국제 자연 보전 연맹(International Unionfor Conservation of Nature; IUCN)은 종의 보전상태를 기록하는 세계 기관으로, ‘야생생물의 멸종을 방지하고 생물다양성을 보전하기 위해’ 선정한 IUCN 적색목록(Red List)은 동식물의 보전상태를 나타낸다.
적색목록에 올라있는 종중 대상지에 출현지점이 조사된 종은 양서류, 파충류 각각 12종으로 총 24종이었다(NIBR 2011). 최소 발견지점이 7개 이상이 되어야만 유의미한 종 분포 모형이 만들어지기 때문에(Elith et al. 2006), 이 중 종 분포도 산정에 필요한 최소 출현지점의 수를 만족하는 21개의 종이 최종적으로 선택되었다. 참개구리를 제외하면 모두 관심대상(LC) 종이었으며 출현지점 수는최소 17지점, 최대 546지점이었다.
데이터처리
토양유실을 고려하는 경우 위험도가 높을수록 낮은 등급을 부여하여 적은 비용이 산정되게 하였고, 이에 따라 종 분포도가 높으며 위험도가 높은 지역이 선정되게 된다. MARXAN을 이용하여 선정한 결과는 보전목표를 달성할 수 있게 하는데, 토양유실량을 이용하지 않고 지점별 종별 분포도 값만을 이용한 결과와 토양유실량을 고려하여 그 위험 정도를 반영한 결과를 100번의 시행 결과에 따른 선정횟수 값으로 도출하였다.
국가수자원관리종합정보시스템(WAMIS)에서 10년간(2008∼2018) 의 실시간 강우량 자료를 이용하여 연평균강우량(p)을 구하고, 식(2)를 통해 강우유출인자를 계산하였다.
생물종 분포도가 높게 나타나는 지역만을 대상으로 선정했을 때와 토양유실량까지 동시에 고려했을 때의 MARXAN 결과 차이를 확인하였고, 그 차이가 어떤 특성에서 기인하는지를 비교하였다. 그리고 두 가지 요소를 모두 고려하였을 때 추가되는 지역 중에서도 100회 중 50회 이상 선택되는 지역(상위50지역), 그리고 50회 미만으로 선택되는 지역(하위50지역)들에서 환경변수, 토양유실량, 종다양도에 대해 Mann-Whitney U 검정을 통해 두 집단 간의 유의성을 확인하였다. 100회 시행 중 50회 이상선택되는 지역(Figure 6)이라는 것은 토양유실을 고려했을 때 선택되는 지역의 특성을 나타내는 곳임을 의미한다.
이론/모형
RUSLE 모형의식((Wischmeier and Smith 1965, 1978, 식(2)∼(6))을 이용하여 각 인자를 산정하였다.
2013). RUSLE 이외에도 물리기반 모형인 WEPP(Water Erosion Prediction Project), 우리나라 산지 사면을 대상으로 개발한 경험적 모형 SEMMA(Soil Erosion Medel for Mountain Area) 등(Park and Shin, 2011)이 있으나 WEPP는 강우패턴 변화에 따른 연속적 모의를 목적으로 하고, SEMMA는 산지 지역에만 적용할 수 있어 범용성이 큰 RUSLE 모형을 토양유실량 산정에 사용하였다.
대상지 선정을 위해 국가공간정보포털에서제공하는 수자원 단위지도 중 전국의 중유역 단위 지도를 이용하였다. 앞서 구축된 토양유실량 전국 지도를 9등급으로 나누고, 양서·파충류의 출현지점 수를 각각 4등급으로 나누었다.
2006). 따라서 본 연구에서는 총 출현자료만으로 서식지 분포를 파악할 수있는 MaxEnt(version 3.4.1)를 사용하였다.
종 분포도(Species Distribution; SD)를 나타내기 위해서 최대 엔트로피 분석을 통해 잠재서식지역을 도출하는 MaxEnt 모델을 이용하였다. 일반적으로 야생동물이 서식하는 환경은 점적인 형태가 아닌 면적인 형태로 이루어짐에도 불구하고, 자연환경조사자료 등 국내 생물종 조사는 출현지점조사로 이루어지고 있다(Shin et al.
토양유실과 종 분포도에 따른 결과의 우선순위 선정 방식을 MATRIX와 MARXAN을 이용하여 나타내었다. MATRIX 결과를 비교하였을 때 생물종은 5차수 이하의 지류와 농경지 주변지역에서 높은 종 다양도를 나타내(Figure 6), 작은 크기의 하천과 농경지 지역이 양서파충류 서식에 중요 요소(Knutson et al.
RUSLE 모형의식((Wischmeier and Smith 1965, 1978, 식(2)∼(6))을 이용하여 각 인자를 산정하였다. 토양유실량을 전국 단위로 구축하여 대상지를 선정하기 위해서, 모든 인자를 남한 전체에 대한 10m간격의 raster 방식으로 구축하였으며 분석을 위해서 ArcGIS 10.5를 이용하였다.
성능/효과
LH의 값을 가지는 5차수 이상의 하천은 종 다양도가 높지만, 토양유실량 정도는 낮음을 보였다. 5차수 이하의 지류 지역과 소도시 지역에서 HH의 값을 가지는 것을 보았을 때, 작은 크기의 하천과 농경지 지역이 양서파충류 서식에 중요 요소임을 파악할 수 있었다.
MATRIX 결과에서 고도가 높은 산림지역 정상부는 HL의 값을 나타내어, 토양유실량은 보통 이상으로 높게 나타났지만, 양서파충류에 대한 종 서식 분포 정도는 낮은 결과를 보였다. LH의 값을 가지는 5차수 이상의 하천은 종 다양도가 높지만, 토양유실량 정도는 낮음을 보였다. 5차수 이하의 지류 지역과 소도시 지역에서 HH의 값을 가지는 것을 보았을 때, 작은 크기의 하천과 농경지 지역이 양서파충류 서식에 중요 요소임을 파악할 수 있었다.
MATRIX 결과에서 고도가 높은 산림지역 정상부는 HL의 값을 나타내어, 토양유실량은 보통 이상으로 높게 나타났지만, 양서파충류에 대한 종 서식 분포 정도는 낮은 결과를 보였다. LH의 값을 가지는 5차수 이상의 하천은 종 다양도가 높지만, 토양유실량 정도는 낮음을 보였다.
MATRIX 방법과 MARXAN을 이용하여 도출한 양서파충류 서식지 관리지역을 비교하였을 때, 서로 다른 의미가 있을 수 있음을 확인하였다. 우선 MATRIX 결과에서는 생물종의 분포도가 낮게 나타나는 지역 중에서 위험도가 높은지역(HL)을 1) 자연교란으로 판단 및 관리가 가능한 지역으로 지정할 수 있다.
RUSLE 모형을 통해 산정된 토양유실량은 토양의 특성과 식생 피복의 상태, 경사도 등을 고려한 것으로, 높은 고도의 산지 지역은 유실량이 적게 나타났다. 하지만 산지 아래의 경사지수계 지역, 그리고 그 주변의 농업지역에서는 피복의 특성에 따라서 높은 유실량을 나타내었다(Figure 4).
앞서 구축된 토양유실량 전국 지도를 9등급으로 나누고, 양서·파충류의 출현지점 수를 각각 4등급으로 나누었다. Zonal statistics를 이용하여 두 요소가 모두 높게 나타나는 지역 중 양서파충류 출현정도가 상대적으로 높은 지역을 확인하였다. 치악산, 가리왕산,태화산, 태백산이 포함된 유역과 지리산 북쪽 유역이 높게 나타났는데, 지리산 지역의 남강댐유역은 자연환경조사자료의 조사지역 차이에따른 생물종 출현 빈도 차이가 너무 크게 나타나 대상지로 적합하지 않았다.
유혈목이는 주로 농경지에서 많이 출현하였다. 대부분의 종 분포는 산림 정상부나 초지보다는 농업지역 혹은 산림 수계 주변부에서 서식하는 것으로 나타나 기존의 양서파충류 서식지 연구(Do et al. 2018)와 일치하는 결과가 나타났다.
첫째, 기존의 선정지역에 비교해 산림, 초지 등의 자연 지역들이 제외되고 지류 근처의 행동권 영역 내에서 지역들이 선택된다. 둘째, 이러한 지역이 포함됨으로써 더 적은 관리지역으로도 대부분 종에 대해 더욱 높은 생물종 보전관리 효과를 얻을 수 있다. 셋째, 산림지역에 치우친 보전관리지역을 지류 근처의 농경지를 포함하여 확대할 수있다.
즉 토양유실량을 고려했을 경우 종서식 가능성 또한 높아짐을 확인하였다. 또한, 상위50지역은 하위50지역에 비교하여 영급, 경급 및 밀도는 낮아져 산림 성숙도가 감소하였고, 고도는 상승하였으며, 경사는 감소하였다.
본 연구에서는 생물 다양성 보전을 위한 보호관리지역을 지정하기 위해서 환경요인만을 파악하는 서식지 분포에 토양유실이라는 위험요소를 비용으로 추가하여 서식지 관리지역을 선정하였다. 생물종 분포만을 고려하는 것에 더하여, 토양유실을 고려한다면 기존과는 다른 지역이 중요하게 나타남을 알 수 있었다. 토양유실량을 고려하지 않았을 때는 생물종의 분포가 높게 나타나는 산림 수계지역들이 중요하였으나, 이를 고려하였을 때에는 생물종 서식지의 주연부로 나타나는 농경지 혹은 하천 하류가 중요지역으로 나타났다.
둘째, 이러한 지역이 포함됨으로써 더 적은 관리지역으로도 대부분 종에 대해 더욱 높은 생물종 보전관리 효과를 얻을 수 있다. 셋째, 산림지역에 치우친 보전관리지역을 지류 근처의 농경지를 포함하여 확대할 수있다.
양서류는 수계 근처 지역(Figure 5) 혹은 해안지역에서 많이 나타나, 강릉 해안지역 근처에서 도롱뇽, 두꺼비, 옴개구리, 참개구리, 한국산개구리 등의 출현 확률이 높게 나타났으며 남한강일대에서 계곡산개구리, 꼬리치레도롱뇽, 아무르장지뱀 등의 출현 확률이 높았다. 파충류의 경우는 오대산 일대에서 까치살모사, 누룩뱀, 쇠살모사, 아무르장지뱀이, 강릉 일대 해안가에서 누룩뱀, 능구렁이, 살모사의 확률이 높게 나타났다.
종별 분포도를 비교하였을 때에도 유의확률이 0.05 미만으로 나타나 상위50지역과 하위50지역의 종 분포 차이가 통계적으로 유의미함을 확인하였다. 즉 토양유실량을 고려했을 경우 종서식 가능성 또한 높아짐을 확인하였다.
05 미만으로 나타나 상위50지역과 하위50지역의 종 분포 차이가 통계적으로 유의미함을 확인하였다. 즉 토양유실량을 고려했을 경우 종서식 가능성 또한 높아짐을 확인하였다. 또한, 상위50지역은 하위50지역에 비교하여 영급, 경급 및 밀도는 낮아져 산림 성숙도가 감소하였고, 고도는 상승하였으며, 경사는 감소하였다.
Zonal statistics를 이용하여 두 요소가 모두 높게 나타나는 지역 중 양서파충류 출현정도가 상대적으로 높은 지역을 확인하였다. 치악산, 가리왕산,태화산, 태백산이 포함된 유역과 지리산 북쪽 유역이 높게 나타났는데, 지리산 지역의 남강댐유역은 자연환경조사자료의 조사지역 차이에따른 생물종 출현 빈도 차이가 너무 크게 나타나 대상지로 적합하지 않았다. 또 자연환경조사자료의 경우 국립공원 지역이 제외되는데, 지리산 지역의 남강댐유역은 중심부에 지리산국립공원이 존재하는 반면 태백산맥 주변의 평창강, 남한강상류, 충주댐유역은 오대산, 치악산, 태백산 국립공원 등이 존재하나 경계 지역에 위치하며, 중심부에 가리왕산이 존재하여 산지 지역을 충분히 반영할 수 있으므로 치악산과 태백산 주변을 대상지로 선정하였다(Figure 2).
생물종 분포만을 고려하는 것에 더하여, 토양유실을 고려한다면 기존과는 다른 지역이 중요하게 나타남을 알 수 있었다. 토양유실량을 고려하지 않았을 때는 생물종의 분포가 높게 나타나는 산림 수계지역들이 중요하였으나, 이를 고려하였을 때에는 생물종 서식지의 주연부로 나타나는 농경지 혹은 하천 하류가 중요지역으로 나타났다. 토양유실 고려 시 추가로 선정되는 지역 중 상위50지역들은 낮은 하천 차수와 파편화된 농경지, 낮은 산림 성숙도 등을 나타내었다.
양서류는 수계 근처 지역(Figure 5) 혹은 해안지역에서 많이 나타나, 강릉 해안지역 근처에서 도롱뇽, 두꺼비, 옴개구리, 참개구리, 한국산개구리 등의 출현 확률이 높게 나타났으며 남한강일대에서 계곡산개구리, 꼬리치레도롱뇽, 아무르장지뱀 등의 출현 확률이 높았다. 파충류의 경우는 오대산 일대에서 까치살모사, 누룩뱀, 쇠살모사, 아무르장지뱀이, 강릉 일대 해안가에서 누룩뱀, 능구렁이, 살모사의 확률이 높게 나타났다. 유혈목이는 주로 농경지에서 많이 출현하였다.
후속연구
하지만 토양유실 위험도와 종 분포도의 중요도에 대해서 가중치를 부여하지 않았으며, 인간의 이용 등 다른 요소들을 고려하지 않은 점이 본 연구의 한계점으로 작용할 수 있다. 그리고 이 연구에서 사용한 자연환경조사자료 결과에는국립공원 지역에서의 생물 종 출현자료가 제외되어, 오대산과 치악산 등 국립공원 지역에서의 종 분포 결과에 따라서 연구결과에 영향을 미칠수 있다는 점을 한계로 가진다. 차후 연구에는 멸종위기종, 내륙습지, 국립공원 등의 종 조사자료를 사용하여 이를 보완할 필요가 있다.
또 급경사지에 형성되어 있는 계단식 논 등은 집중호우 시 석축이나 수로가제 기능을 발휘하지 못하여 토사 침식과 유출로 인한 산사태 등의 자연재해가 발생할 위험이 커지므로, 국토보전 기능과 문화적 경관의 보전을 위해서 주의를 기울여야 한다(Lee, 2013). 따라서 양서파충류 생물종의 효과적인 보전관리를 위해서 토양유실이 높게 나타나는 이러한 농경지에 대한 관리가 필요함을 확인할 수 있다. 그러나 MATRIX 방식으로 도출된 결과는 지역의 특성을 표지하는 데에는 유용하지만 보전목표를 달성하도록 할 수 없다.
차후 연구에는 멸종위기종, 내륙습지, 국립공원 등의 종 조사자료를 사용하여 이를 보완할 필요가 있다. 또, 본 연구에서는 현재 상태를 나타내는 자료로만 판단하였으나, 기후변화 시나리오 등을 적용하여 미래의 서식지 관리지역이 어떻게 변화하는가를 파악한다면 장기적인 관리 차원에서의 가능성을 보여줄 수 있다. 추후에 더 많은 종을 추가하거나 토양유실 이외의 재해 등을 더한다면 다양한 목적을 달성하기 위한 의사결정에 도움이 되는 참고 자료로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
그리고 이 연구에서 사용한 자연환경조사자료 결과에는국립공원 지역에서의 생물 종 출현자료가 제외되어, 오대산과 치악산 등 국립공원 지역에서의 종 분포 결과에 따라서 연구결과에 영향을 미칠수 있다는 점을 한계로 가진다. 차후 연구에는 멸종위기종, 내륙습지, 국립공원 등의 종 조사자료를 사용하여 이를 보완할 필요가 있다. 또, 본 연구에서는 현재 상태를 나타내는 자료로만 판단하였으나, 기후변화 시나리오 등을 적용하여 미래의 서식지 관리지역이 어떻게 변화하는가를 파악한다면 장기적인 관리 차원에서의 가능성을 보여줄 수 있다.
또, 본 연구에서는 현재 상태를 나타내는 자료로만 판단하였으나, 기후변화 시나리오 등을 적용하여 미래의 서식지 관리지역이 어떻게 변화하는가를 파악한다면 장기적인 관리 차원에서의 가능성을 보여줄 수 있다. 추후에 더 많은 종을 추가하거나 토양유실 이외의 재해 등을 더한다면 다양한 목적을 달성하기 위한 의사결정에 도움이 되는 참고 자료로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
하지만 토양유실 위험도와 종 분포도의 중요도에 대해서 가중치를 부여하지 않았으며, 인간의 이용 등 다른 요소들을 고려하지 않은 점이 본 연구의 한계점으로 작용할 수 있다. 그리고 이 연구에서 사용한 자연환경조사자료 결과에는국립공원 지역에서의 생물 종 출현자료가 제외되어, 오대산과 치악산 등 국립공원 지역에서의 종 분포 결과에 따라서 연구결과에 영향을 미칠수 있다는 점을 한계로 가진다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
양서·파충류가 생물종 분포를 나타내는 대표성을 가진다고 여겨진 이유는?
도롱뇽 등의 양서·파충류는 장기적인 기후변동보다는 지역적인 기후변동에 더 민감하게 반응하고(Heo et al. 2013), 계곡 등의 수계에 넓지 않은 서식면적을 갖고 있다는 점에서 토양유실등의 국지적인 재해에 민감하게 반응하는 생물군이며, 이를 통해 생물종 분포를 나타내는 대표성을 가진다고 판단하였다. 양서파충류 자료는 환경부의 제3차 자연환경조사자료를 이용하였다.
생물 다양성 협약이 채택된 회의는?
생물다양성 보전의 필요성에 대한 범지구적 공감대 형성에 따라 1992년 리우환경회의에서 생물 다양성 협약(CBD)이 채택되었다. 이후 생태계 보전 관리와 개발의 균형을 맞추기 위해서 많은 논의가 이루어져 왔다.
토양유실과 종 분포도에 따른 결과의 우선순위 선정 방식 중 MARXAN을 이용하였을 때, 관리지역 선정 시 토양유실량을 고려할 경우 추가되는 지역들의 의미는?
MARXAN을 이용한 관리지역 선정 시 토양유실량을 고려하였을 때 추가되는 지역들의 의미를 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 기존의 선정지역에 비교해 산림, 초지 등의 자연 지역들이 제외되고 지류 근처의 행동권 영역 내에서 지역들이 선택된다. 둘째, 이러한 지역이 포함됨으로써 더 적은 관리지역으로도 대부분 종에 대해 더욱 높은 생물종 보전관리 효과를 얻을 수 있다. 셋째, 산림지역에 치우친 보전관리지역을 지류 근처의 농경지를 포함하여 확대할 수있다.
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