[논문]TWINSPAN 기법을 이용한 한국의 저서성 대형무척추동물의 유형분류 및 유형분포에 영향을 미치는 환경요인에 대한 판별분석

민정기; 김동희; 문정숙; 김진영; 공동수

doi:10.15681/kswe.2018.34.6.602

TWINSPAN 기법을 이용한 한국의 저서성 대형무척추동물의 유형분류 및 유형분포에 영향을 미치는 환경요인에 대한 판별분석
Classification of Korean Benthic Macroinvertebrate Types Using the TWINSPAN Clustering and Discriminant Analysis of Environmental Factors Affecting the Distribution of the Types 원문보기

한국물환경학회지 = Journal of Korean Society on Water Environment, v.34 no.6, 2018년, pp.602 - 620

민정기 (경기대학교 바이오융합학부) , 김동희 (경기대학교 바이오융합학부) , 문정숙 (국립환경과학원 물환경연구부) , 김진영 (국립환경과학원 물환경연구부) , 공동수 (경기대학교 바이오융합학부)

Abstract ▼ AI-Helper

Korean benthic macroinvertebrate community from 959 sites and 14 environmental factors that could affect the biological distribution were surveyed and analyzed. The 438 taxa were divided into six groups according to TWINSPAN. Based on the environmental factor values corresponding to each taxon, the average and range of environmental factors for each biological group tended to increase or decrease in eight environmental factors (altitude, slope, current velocity, fraction of fine particles in substrates, turbidity, $BOD_5$, T-N and T-P). As a result of discriminant analysis (hit ratio: 69.6 %), environmental factors that significantly influence the distribution of each biological group were $BOD_5$, altitude, catchment area, T-N, T-P and fraction of fine particles in substrates. The discriminant functions 1 and 2 classified the existing six biological groups (clustered by TWINSPAN) into five (group 1: highland highly sensitive group; group 2: lowland sensitive group, group; 3 and 4: lowland slightly tolerant group; group 5: lowland tolerant group; group 6: lowland highly tolerant group). Most of the benthic macroinvertebrates were identified in the species level. However, a few others were identified in genus or family level, too. Even the organisms belonging to the same genus or family may prefer different environmental factors in the species level, the identification of characteristic of the habitat environment preferred by organism and species level identification of these organisms are utmost. The results of this study may be used as basic information on environmental factors which can be considered in preservation and restoration research for biodiversity.

주제어

표/그림 (14)

그림 Fig. 1. Normality test and frequency analysis for the individual abundance of Baetis fuscatus; Note octaves mean $log^n_2$, and n is individual abundance (Ind./$m^2$).
표 Table 1. Summary of environmental factors in the sampling sites
그림 Fig. 2. Normality test and frequency analysis for the individual abundance of Dugesia japonica.
그림 Fig. 3. Result of TWINSPAN based on adjustment individual abundance of benthic macroinvertebrates (*: Division level, **: Eigenvalue of division level).
$Fig. 4. Distribution patterns of physical factors according to each TWINSPAN group (a) stream order, (b) catchment area, (c) stream width, (d) altitude, (e) slope, (f) depth, (g) current velocity, (h) fraction of fine particles in substrates.$ 그림 Fig. 4. Distribution patterns of physical factors according to each TWINSPAN group (a) stream order, (b) catchment area, (c) stream width, (d) altitude, (e) slope, (f) depth, (g) current velocity, (h) fraction of fine particles in substrates.
그림 Fig. 5. Distribution patterns of chemical factors according to each TWINSPAN group (a) water temperature, (b) dissolved oxygen, (c) turbidity, (d) BOD₅, (e) T-N, (f) T-P.
$Fig. 6. Normality test for the environmental factors and factors following normality (a) stream order, (b) slope, (c) current velocity, (d) fraction of fine particles in substrates, (e) water temperature, (f) dissolved oxygen.$ 그림 Fig. 6. Normality test for the environmental factors and factors following normality (a) stream order, (b) slope, (c) current velocity, (d) fraction of fine particles in substrates, (e) water temperature, (f) dissolved oxygen.
그림 Fig. 7. Normality test for the environmental factors and physical factors not following normality (a) catchment area, (b) stream width, (c) altitude, (d) depth.
그림 Fig. 8. Normality test for the environmental factors and chemical factors not following normality (a) turbidity, (b) BOD₅, (c) T-N, (d) T-P.
표 Table 2. Environmental factors used in discriminant analysis
표 Table 3. Eigenvalues, Wilks' Lambda and significance of each discriminant function
표 Table 4. Five canonical discriminant functions using six discriminant variables
그림 Fig. 9. Distribution patterns of 6 groups of benthic macroinvertebrates based on canonical discriminant function 1 and 2.
표 Table 5. Classification of results based on discriminant analysis

AI 본문요약
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문제 정의

이에 본 연구는 저서성 대형무척추동물의 출현개체수를 기반으로 생물을 군화분석하고 이에 따라 분류된 각 생물 집단과 14가지 환경요인(하천차수, 경사, T-P, BOD5 등) 간의 관계를 분석하여 생물분포에 큰 영향을 미칠 수 있는 환경요인이 무엇인지 제시하고자 한다.

가설 설정

본 연구에서는 생물종의 출현개체수가 대수정규분포를 따른다고 가정하고 출현개체수(n)를 대수변환하여 그 최대치(nmax)와 최소치(nmin)를 고려한 상대적인 값을 계량치(A) 로 이용하였다.

제안 방법

본 연구는 국내 전역에 걸친 유수성 담수생태계에서 출현한 저서성 대형무척추동물과 이에 상응하는 환경요인을 이용하여 생물분포에 영향을 미치는 환경요인을 선정하고, 이를 기준으로 생물집단의 유형을 분류하였다. 이러한 연구 결과는 향후 국내 저서성 대형무척추동물의 생물다양성을 위한 보존 및 복원 연구에서 고려해야할 환경요인에 대한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 국내에서 출현한 438 분류군의 저서성 대형무척추동물을 TWINSPAN 기법으로 집단화한 뒤, 판별분석을 이용하여 분류된 각 생물집단을 구분하는데 상대적으로 높은 기여도를 보인 환경요인을 선정하였다. TWINSPAN 기법에 따라 저서성 대형무척추동물은 총 6개 집단으로 분류 되었고 8가지 환경요인(고도, 경사, 유속, 세립질 하상의 비율, 탁도, BOD₅, T-N, T-P)은 각 생물집단별로 뚜렷한 차이를 보였다.
본 연구에서는 각 출현종에 상응하는 환경요인값을 각 집단을 판별하는 판별변수로 이용하였다. 각 지점의 평균 환경요인값(E_j)을 각 출현종의 출현계량치(A_ij)로 가중평균한 값을 각 종에 상응하는 환경요인값(E_i)으로 고려하였으며(식 (7)), 판별분석을 통해 각 생물집단을 구분하는 환경요인에 대한 영향도와 이에 대한 판별의 정확도를 분석하였다.
본 연구에서는 생물군집과 환경요인 간의 관계를 분석하기 위해 각 종의 출현계량치(A_ij)를 기반으로 TWINSPAN 하여 생물을 집단화하였다.
이 에 따라 본 연구에서 추정된 판별함수가 실제 소속집단과 예측집단으로 분류가 가능한가에 대한 예측능력인 판별적중률(hit ratio)을 검토하였다(Table 5).
본 연구에서 군화분석에 이용된 저서성 대형무척추동물은 총 438 분류군이었으며, 대부분 종 단위로 동정되었다. 이 중 상대적으로 높은 상대출현빈도(63%)를 보인 개똥하루살이와(Baetis fuscatus)와 중간 수준의 상대출현빈도(33%) 를 보인 플라나리아(Dugesia japonica)를 예로 들어 출현개체수에 대해 정규성을 검토하고, 빈도를 분석하였다(Fig. 1, 2). 두 종의 실개체수는 모두 정규성을 보이지 않았으며, 이를 2진 배수 대수치(#)로 변환(Octave)한 개체수는 정규성을 보였다.

대상 데이터

본 연구에서 저서성 대형무척추동물의 분포특성에 영향을 미칠 수 있는 14가지 환경요인 중 상대적으로 큰 영향을 미칠 것으로 판단되는 환경요인은 BOD₅, 고도, 유역면 적, T-N, T-P, 세립질 하상의 순서로 총 6가지가 선정되었다. 선정된 환경요인 중 가장 큰 영향력을 보였던 요인은 BOD₅였으며, 가장 작은 영향력을 보였던 요인은 세립질 하상의 비율이었다.
분석에 이용된 자료는 환경부·국립환경과학원의 “수생태계 건강성 조사 및 평가('12 ~ '13년)”와 “하천 수생태계 현황 조사 및 건강성 평가('14 ~ '16년)”에서의 조사결과 중 일부였다(ME, 2018).
조사지점의 저서성 대형무척추동물 군집 및 물리적·화학적 환경요인 자료는 ME/NIER (2009)에 제시된 조사 지침(안)에 따라 수집되었다. 조사지점은 총 959개였으며, 연중 또는 연간 반복된 조사를 포함한 총 표본단위(sampling unit)는 9,522개였다.

데이터처리

본 연구에서는 각 출현종에 상응하는 환경요인값을 각 집단을 판별하는 판별변수로 이용하였다. 각 지점의 평균 환경요인값(E_j)을 각 출현종의 출현계량치(A_ij)로 가중평균한 값을 각 종에 상응하는 환경요인값(E_i)으로 고려하였으며(식 (7)), 판별분석을 통해 각 생물집단을 구분하는 환경요인에 대한 영향도와 이에 대한 판별의 정확도를 분석하였다.

이론/모형

조사지점의 저서성 대형무척추동물 군집 및 물리적·화학적 환경요인 자료는 ME/NIER (2009)에 제시된 조사 지침(안)에 따라 수집되었다.

성능/효과

본 연구는 국내에서 출현한 438 분류군의 저서성 대형무척추동물을 TWINSPAN 기법으로 집단화한 뒤, 판별분석을 이용하여 분류된 각 생물집단을 구분하는데 상대적으로 높은 기여도를 보인 환경요인을 선정하였다. TWINSPAN 기법에 따라 저서성 대형무척추동물은 총 6개 집단으로 분류 되었고 8가지 환경요인(고도, 경사, 유속, 세립질 하상의 비율, 탁도, BOD₅, T-N, T-P)은 각 생물집단별로 뚜렷한 차이를 보였다. 판별분석 결과 각 저서성 대형무척추동물 집단을 구분하는데 상대적으로 높은 기여도를 보인 환경요인 은 BOD₅ 및 고도, 유역면적, T-N, T-P, 세립질 하상의 비율이었다.
(2012)은 국내 685개 조사지점을 총 3개 집단으로 분류하였다. 각 집단별로 출현한 저서성 대형무척추동물과 환경요인의 관계는 고도와 유역에서 산림의 비율, 여울성 서식지의 비율, 기온이 생물분포에 상대적으로 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 여울성 서식지의 비율을 통해 유속과 하상 기질의 조성이 생물분포에 영향을 미칠 수 있는 중요한 환경요인임을 보고하였다.
종에 상응하는 환경요인값(E_i)이 일정한 최빈수(mode)의 중심값을 가지는 경우 정규분포를 보이지만, 일부 물리적, 이화학적 요인은 정규분포를 보이지 않을 수 있다. 각 환경요인별 정규성 검정결과 하천차수, 경사, 유속, 세립질 하상의 비율, 수온, DO는 정규성을 보였으며(Fig. 6), 이 외의 환경요인은 요인값을 대수변환하였을때 정규성을 보였다(Fig. 7, 8).
도출된 결과를 바탕으로 국내 저서성 대형무척추동물의 분포에 영향을 미치는 주된 환경요인은 BOD₅(유기오염), 고도(종적구배), 유역면적(규모), T-N과 T-P(영양상태), 세 립질 하상의 비율(미소서식지의 물리적 요인)이라 할 수 있었다.
물리적 요인에서는 고도, 경사, 유속, 세립질 하상의 비율, 화학적 요인에서는 탁도, BOD5, T-N, T-P에서 각 집단별로 뚜렷한 차이를 보였다(Fig. 4, 5).
8을 넘는 높은 수치를 보였기 때문에 판별력이 비교적 낮은 것으로 판단되었다. 반면에, 판별함수 1은 Wilks 람다값이 매우 낮았으며, 고유값이 5.57로 매우 높았기 때문에 판별함수 1이 각 생물집단을 구분 짓는 가장 적절한 판별함수로 추정되었다. 이때 6가지 판별변수에 의해 추정된 정준판별함수(canonical discriminant function)는 Table 4와 같았다.
, 2003), 간접적으로 저서성 대형무척추동물 분포에 영향을 미칠 수 있는 요인으로 제안되었다(Jowett and Richardson, 1990). 본 연구에서 고도의 감소는 유속 및 경사의 감소와 세립질 하상비율 및 탁도, BOD₅, T-N, T-P의 증가 경향을 반영하였다(Figs. 3, 4). 이는 고도의 변화가 Vannote et al.
본 연구에서 군화분석에 이용된 저서성 대형무척추동물은 총 438 분류군이었으며, 대부분 종 단위로 동정되었다. 이 중 상대적으로 높은 상대출현빈도(63%)를 보인 개똥하루살이와(Baetis fuscatus)와 중간 수준의 상대출현빈도(33%) 를 보인 플라나리아(Dugesia japonica)를 예로 들어 출현개체수에 대해 정규성을 검토하고, 빈도를 분석하였다(Fig.
본 연구에서 이용된 저서성 대형무척추동물은 대부분 종 수준으로 동정하였지만, 옆새우류 및 깔따구류(Chironomidae) 를 포함한 일부 분류군은 국내 생물에 대한 분류학적 연구가 미흡하여 속 이상의 상위 분류군으로 동정되었다. 본 연구에서 출현한 생물 중 가는무늬하루살이(Ephemera separigata, group 1)와 동양하루살이(Ephemera orientalis, group 3)는 하루살이속(Ephemera)에 속하지만, 각각 다른 집단에 위치 하였으며, 참납작하루살이(Ecdyonurus dracon, group 1), 두점하루살이(Ecdyonurus kibunensis, group 2), 네점하루살이(Ecdyonurus levis, group 3)는 모두 참납작하루살이속 (Ecdyonurus)에 속하지만 각각 서로 다른 집단에 위치하였다(Appendix 1).
본 연구에서 이용된 저서성 대형무척추동물은 대부분 종 수준으로 동정하였지만, 옆새우류 및 깔따구류(Chironomidae) 를 포함한 일부 분류군은 국내 생물에 대한 분류학적 연구가 미흡하여 속 이상의 상위 분류군으로 동정되었다. 본 연구에서 출현한 생물 중 가는무늬하루살이(Ephemera separigata, group 1)와 동양하루살이(Ephemera orientalis, group 3)는 하루살이속(Ephemera)에 속하지만, 각각 다른 집단에 위치 하였으며, 참납작하루살이(Ecdyonurus dracon, group 1), 두점하루살이(Ecdyonurus kibunensis, group 2), 네점하루살이(Ecdyonurus levis, group 3)는 모두 참납작하루살이속 (Ecdyonurus)에 속하지만 각각 서로 다른 집단에 위치하였다(Appendix 1). 이는 동일한 속 및 과에 해당하는 생물 일지라도 종 수준에서 선호하는 환경요인이 상이할 수 있음을 보여준다.
그러나 속 수준 이상의 분류군으로 동정될 경우 여러 종으로 분류될 수 있는 생물이 하나의 분류군으로 통합되는데, 이는 종 수준에서 생물이 선호하는 서식 환경의 특성이 다소 무시될 수 있다. 본 연구에서는 대표적으로 옆새우류와 깔따구류가 이에 해당되는 것으로 보였다.
9은 추정된 판별함수 중 통계적으로 유의미한 차이를 보였던 판별함수 1과 2에 대한 정준판별함수를 이용하여 각 종의 판별점수를 구하고 이를 적용하여 TWINSPAN에 의해 분류된 각 생물집단의 분포를 확인한 것이다. 선정된 6가지 환경요인 중 고도는 각 생물집단별로 감소하고, BOD₅, 유역면적, T-N, T-P, 세립질 하상의 비율은 증가하는 경향을 보였다(Figs. 4, 5). 추정된 6가지 판별변수 중 각 생물집단을 구분 짓는데 가장 큰 영향을 미친 것은 BOD₅였으며, 그 다음으로 고도가 가장 큰 영향을 미쳤다.
, 고도, 유역면 적, T-N, T-P, 세립질 하상의 순서로 총 6가지가 선정되었다. 선정된 환경요인 중 가장 큰 영향력을 보였던 요인은 BOD₅였으며, 가장 작은 영향력을 보였던 요인은 세립질 하상의 비율이었다. 이러한 결과는 유속 및 하상기질의 조성이 생물분포에 가장 큰 영향을 미칠 수 있다는 선행 연구들과 차이를 보였다.
(1992)은 본 연구와 동일하게 국내 613개 표본단위에서 조사된 자료를 이용하여 저서성 대형무척추동물을 군화분석한 뒤 각 생물집단을 구분하는데 상대적으로 큰 영향을 미치는 환경요인이 무엇인지 분석하였다. 연구결과 각 생물집단을 구분하는데 영향력이 컸던 환경요인은 유속과 하상기질의 조성, BOD₅를 기반으로 한 오탁도(saprobity) 였으며, 다른 환경요인(수온, pH, 전기전도도 등)은 영향력이 작거나 거의 없었다. Yoon et al.
추정된 판별변수는 모두 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 이 중 가장 높은 판별력을 가진 판별변수는 BOD5였으며, 그 다음 고도, 유역면적, T-N, T-P, 세립질 하상의 비율 순으로 나타났다. 판별분석 시 BOD5만을 이용하여 각 생물집단을 구분하였을 경우 Wilks 람다(Wilks' Lambda)값은 0.
(2016)은 국내 720개 지점에서 수집된 자료를 이용하여 하천의 환경요인이 저서성 대형무척추동물의 공간적 분포에 미치는 영향을 분석하였다. 조사지점은 총 5 개 집단으로 분류되었으며, 생물군집 패턴의 변화를 설명하기 위한 주된 환경요인은 고도와 하상기질의 조성, 유속, 전기전도도, BOD5, T-P, 유역에서 산림의 비율로 나타났다. 또한 제안된 7가지 환경요인 중 고도와 하상기질의 조성, 유속은 다른 요인에 비해 상대적으로 생물군집의 변화를 더 잘 설명하는 것으로 보고하였다.
3, Appendix 1). 집단 1은 납작하루살이류(Heptageniidae)와 알락하루살이류(Ephemeridae), 강도래류(Plecoptera), 개울등에류(Athericidae), 물날도래류(Rhyacophilidae), 우묵날도래류(Limnephilidae)가 주된 분류군으로 구성되었다. 집단 2는 다슬기류(Pleuroceridae)와 꼬마하루살이류(Baetidae), 납작하루살이류, 여울벌레류(Elmidae), 먹파리류(Simuliidae), 애우묵날도래류(Apataniidae)가 주된 분류군으로 구성되었으며, 집단 3은 다슬기류, 강하루살이류 (Potamnathidae), 측범잠자리류(Gomphidae), 줄날도래류(Hydropsychidae), 나비날도래류(Leptoceridae)로 구성되었다.
집단 1은 납작하루살이류(Heptageniidae)와 알락하루살이류(Ephemeridae), 강도래류(Plecoptera), 개울등에류(Athericidae), 물날도래류(Rhyacophilidae), 우묵날도래류(Limnephilidae)가 주된 분류군으로 구성되었다. 집단 2는 다슬기류(Pleuroceridae)와 꼬마하루살이류(Baetidae), 납작하루살이류, 여울벌레류(Elmidae), 먹파리류(Simuliidae), 애우묵날도래류(Apataniidae)가 주된 분류군으로 구성되었으며, 집단 3은 다슬기류, 강하루살이류 (Potamnathidae), 측범잠자리류(Gomphidae), 줄날도래류(Hydropsychidae), 나비날도래류(Leptoceridae)로 구성되었다. 집단 4는 주로 꼬마하루살이류와 등딱지하루살이류(Caenidae), 장수잠자리류(Cordulegasteridae), 잔산잠자리류(Macromiidae), 각다귀류(Tipulidae)로 구성되었으며, 집단 5는 논우렁이류 (Viviparidae)와 물달팽이류(Lymnaeidae), 옆새우류(Garmmaridae), 실잠자리류(Coenagrionidae), 잠자리류(Libellulidae)로 구성되었다.
집단 2는 다슬기류(Pleuroceridae)와 꼬마하루살이류(Baetidae), 납작하루살이류, 여울벌레류(Elmidae), 먹파리류(Simuliidae), 애우묵날도래류(Apataniidae)가 주된 분류군으로 구성되었으며, 집단 3은 다슬기류, 강하루살이류 (Potamnathidae), 측범잠자리류(Gomphidae), 줄날도래류(Hydropsychidae), 나비날도래류(Leptoceridae)로 구성되었다. 집단 4는 주로 꼬마하루살이류와 등딱지하루살이류(Caenidae), 장수잠자리류(Cordulegasteridae), 잔산잠자리류(Macromiidae), 각다귀류(Tipulidae)로 구성되었으며, 집단 5는 논우렁이류 (Viviparidae)와 물달팽이류(Lymnaeidae), 옆새우류(Garmmaridae), 실잠자리류(Coenagrionidae), 잠자리류(Libellulidae)로 구성되었다. 집단 6은 주로 넙적거머리류(Glossiphoniidae) 와 물벌레류(Asellidae), 잠자리류, 물진드기류(Haliplidae), 모기류(Culicidae)로 구성되었다.
선정된 6가지 판별변수를 이용하여 총 5가지 판별함수가 추정되었으며, 각 판별함수의 고유값(eigenvalue)과 정준상관(canonical correlation), Wilks 람다, 유의성(significance)은 Table 3와 같았다. 추정된 5가지의 판별함수 중 통계적으로 유의미한 차이를 보인 판별함수는 1과 2였지만, 판별함수 2는 1에 비해 상대적으로 고유값이 낮았고, Wilks 람다값은 높았다. 판별함수의 고유값은 0.
4, 5). 추정된 6가지 판별변수 중 각 생물집단을 구분 짓는데 가장 큰 영향을 미친 것은 BOD₅였으며, 그 다음으로 고도가 가장 큰 영향을 미쳤다. 이에 따라 집단 1은 고지대 고민감성 집단(highland, highly sensitive group), 집단 2는 저지대 민감성 집단(lowland, sensitive group), 집단 3과 4는 저지대 약내성 집단(lowland, slightly tolerant group), 집단 5는 저지대 내성 집단(lowland, tolerant group), 집단 6은 저지대 강내성 집단(lowland, highly tolerant group) 으로 구분할 수 있었다(Fig.
판별분석 결과, 각 생물집단을 구분하는데 가장 적절할 것으로 판단되는 총 6가지 판별변수가 추정되었다(Table 2). 추정된 판별변수는 모두 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 이 중 가장 높은 판별력을 가진 판별변수는 BOD5였으며, 그 다음 고도, 유역면적, T-N, T-P, 세립질 하상의 비율 순으로 나타났다.
판별분석 결과 각 저서성 대형무척추동물 집단을 구분하는데 상대적으로 높은 기여도를 보인 환경요인 은 BOD₅ 및 고도, 유역면적, T-N, T-P, 세립질 하상의 비율이었다. 추정된 판별함수의 중심값을 기준으로 각 생물집단의 유형을 구분한 결과 총 5개 유형으로 분류되었다.
두 종의 실개체수는 모두 정규성을 보이지 않았으며, 이를 2진 배수 대수치(#)로 변환(Octave)한 개체수는 정규성을 보였다. 출현개체수가 대수정규분포를 보인다고 가정하여 Octave 개체수에 대한 확률밀도함수(probability density function)와 누적분포함수(cumulative distribution function)를 구하여 적용한 결과 정규분포의 형태를 보였으며, 실측빈도와 계산치의 차이는 거의 없었다(Fig. 1, 2). 본 연구에 이용된 다른 종들도 정도의 차이는 있으나 유사한 결과를 보였다.
TWINSPAN 기법에 따라 저서성 대형무척추동물은 총 6개 집단으로 분류 되었고 8가지 환경요인(고도, 경사, 유속, 세립질 하상의 비율, 탁도, BOD₅, T-N, T-P)은 각 생물집단별로 뚜렷한 차이를 보였다. 판별분석 결과 각 저서성 대형무척추동물 집단을 구분하는데 상대적으로 높은 기여도를 보인 환경요인 은 BOD₅ 및 고도, 유역면적, T-N, T-P, 세립질 하상의 비율이었다. 추정된 판별함수의 중심값을 기준으로 각 생물집단의 유형을 구분한 결과 총 5개 유형으로 분류되었다.
판별분석 결과, 각 생물집단을 구분하는데 가장 적절할 것으로 판단되는 총 6가지 판별변수가 추정되었다(Table 2). 추정된 판별변수는 모두 통계적으로 유의미한 차이를 보였다.
)와 유사한 의미를 갖는다. 판별분석에 의해 분류된 결과는 집단 1이 85 %, 집단 2가 53 %, 집단 3이 51 %, 집단 4가 61 %, 집단 5가 61 %, 집단 6이 77 %의 적중률을 보임에 따라 전체적으로 69.6 % 수준의 판별적중률을 갖는 것으로 나타났다(Table 5).
추정된 5가지의 판별함수 중 통계적으로 유의미한 차이를 보인 판별함수는 1과 2였지만, 판별함수 2는 1에 비해 상대적으로 고유값이 낮았고, Wilks 람다값은 높았다. 판별함수의 고유값은 0.4이상이면 어느 정도의 예측 판별력을 갖는다고 볼 수 있는데, 판별함수 2는 고유값이 0.2의 수치에도 미치지 못함과 동시에 Wilks 람다값이 0.8을 넘는 높은 수치를 보였기 때문에 판별력이 비교적 낮은 것으로 판단되었다. 반면에, 판별함수 1은 Wilks 람다값이 매우 낮았으며, 고유값이 5.

후속연구

본 연구는 국내 전역에 걸친 유수성 담수생태계에서 출현한 저서성 대형무척추동물과 이에 상응하는 환경요인을 이용하여 생물분포에 영향을 미치는 환경요인을 선정하고, 이를 기준으로 생물집단의 유형을 분류하였다. 이러한 연구 결과는 향후 국내 저서성 대형무척추동물의 생물다양성을 위한 보존 및 복원 연구에서 고려해야할 환경요인에 대한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
저서성 대형무척추동물의 분포와 환경요인 간의 관계를 이해하는 것은 인위적 교란에 대한 생물다양성의 보존과 복원을 위한 기초 정보를 제공할 수 있으며, 하천생태계의 온전성을 평가하는데 보다 신뢰적인 생물학적 평가기법을 개발하는데 기여할 수 있다. 이러한 이유로 도출된 결론은 선행연구들과 함께 향후 저서성 대형무척추동물의 생물다양성을 위한 보존 및 복원 연구에서 생물이 살아가기 적합한 서식지를 위해 고려해야할 환경요인에 대한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
저서성 대형무척추동물의 분포와 환경요인 간의 관계를 이해하는 것은 인위적 교란에 대한 생물다양성의 보존과 복원을 위한 기초 정보를 제공할 수 있으며, 하천생태계의 온전성을 평가하는데 보다 신뢰적인 생물학적 평가기법을 개발하는데 기여할 수 있다. 이러한 이유로 도출된 결론은 선행연구들과 함께 향후 저서성 대형무척추동물의 생물다양성을 위한 보존 및 복원 연구에서 생물이 살아가기 적합한 서식지를 위해 고려해야할 환경요인에 대한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

질의응답

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	TWINSPAN 분석방법의 특징은 무엇인가?	TWINSPAN (Two-Way INdicator SPecies ANalysis)은 Hill (1979)이 제안한 계층적 군화분석(hierarchical clustering analysis) 방법이다. TWINSPAN은 일차적으로 출현한 생물을 기반으로 표본단위를 먼저 분류하고, 이를 기반으로 다시 출현생물을 분류함에 따라 다른 군화분석에 비해 환경 요인의 선호에 따른 생물의 특징이 두드러진 집단화 결과를 보이게 된다(Hill, 1979).
	저서성 대형무척추동물의 분포와 환경요인 간의 관계를 이해하는 것이 기여할 수 있는 것에는 어떤 것이 있는가?	저서성 대형무척추동물의 분포와 환경요인 간의 관계를 이해하는 것은 인위적 교란에 대한 생물다양성의 보존과 복원을 위한 기초 정보를 제공할 수 있으며, 하천생태계의 온전성을 평가하는데 보다 신뢰적인 생물학적 평가기법을 개발하는데 기여할 수 있다. 이러한 이유로 도출된 결론은 선행연구들과 함께 향후 저서성 대형무척추동물의 생물다양성을 위한 보존 및 복원 연구에서 생물이 살아가기 적합한 서식지를 위해 고려해야할 환경요인에 대한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
	하천의 생물학적 평가를 위한 지표생물로 저서성 대형무척추동물을 이용하는 이유는 무엇인가?	하천에 서식하는 수많은 생물 중 저서성 대형무척추동물은 다양한 환경요인의 영향을 받으며(Gore, 1978; Orth and Maughan, 1983), 분류군별로 선호하는 서식환경에 차이를 보인다(Kim and Kong, 2018; Kong and Kim, 2017). 환경요인의 변화는 기존에 서식하던 저서성 대형무척추동물 군집에 변화를 일으킬 수 있다(Bazinet et al., 2010; Cuffney et al.

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저자의 다른 논문 :

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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