[논문]국내 온대 혼효림에 서식하는 산림성 조류의 번식기 개체군 모니터링 방법에 대한 비교

남현영; 최창용; 박진영; 허위행

doi:10.14578/jkfs.2019.108.4.663

국내 온대 혼효림에 서식하는 산림성 조류의 번식기 개체군 모니터링 방법에 대한 비교
Comparison of Population Monitoring Methods for Breeding Forest Birds in Korean Temperate Mixed Forests 원문보기

한국산림과학회지 = Journal of korean society of forest science, v.108 no.4, 2019년, pp.663 - 674

남현영 (서울대학교 생명과학부) , 최창용 (서울대학교 농업생명과학연구원) , 박진영 (국립생물자원관 국가철새연구센터) , 허위행 (국립생물자원관 동물자원과)

초록
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조류는 포획과 채집에 의존하지 않고 관찰 조사를 통해 서식 현황을 평가할 수 있는 유용한 생태계 지표이다. 그러나 우리나라의 산림성 조류의 개체군 변동을 파악하기 위한 통일된 모니터링 지침이 아직 없으며 이를 위한 자료도 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 이를 위한 기초 자료를 제공하기 위해 실시되었으며, 중부의 온대혼효림 두 곳에 서식하는 번식기 산림성 조류를 대상으로 가장 일반적으로 사용되는 선조사 및 조사시간이 다른 정점조사를 적용하여 그 조사 결과를 비교하였다. 단위 조사노력당 관찰되는 종수 및 개체수는 선조사와 정점조사간에 유의한 차이를 보이지 않았으나, 서로 다른 연구지역의 조류상 차이를 파악할 수 있는 것으로 나타났다. 정점조사에서는 단위 정점당 조사 시간이 길수록 종과 개체수가 많이 관찰되었으나, 조사횟수를 누적하면 뚜렷한 차이를 보이지 않았다. 정점조사와 선조사 모두 조사반경이 커질수록 단위 정점 또는 구간 내에서 더 많은 종과 개체수가 관찰되었으며, 정량적 또는 정성적인 목적에 따라 활용할 수 있도록 거리에 따라 구분하여 다층구조로 결과를 기록할 필요가 있다. 또한 조류의 관찰률은 일출 후 시간이 경과하면서 점차 감소하므로, 조사는 일출 후 4시간 이내의 가급적 이른 오전에 수행해야 하는 것으로 나타났다. 특정 지역의 산림성 조류의 전체 종 풍부도의 70%를 파악하기 위해서는 7.0-7.6시간이 소요되는 42회(95% 신뢰한계: 26-61회)의 3분 정점조사 또는 33회(95% 신뢰한계: 19-53회)의 5분 정점조사가 필요한 것으로 예측되었다. 반면 동일한 수준의 종 풍부도 파악을 위해서는 26회(95% 신뢰구간: 15-45회)의 200 m 세부구간에 대한 선조사가 필요하며, 이는 약 4.8시간이 소요되는 것으로 평가되었다. 따라서 선조사는 정점조사에 비해 대상 지역의 전체적인 종 풍부도를 파악하는데에는 보다 효율적인 방법으로 나타났다. 향후 산림성 조류조사의 목적과 규모, 현장상황 등에 따라 본 연구에서 확인된 조사방법을 택일하거나 병행하는 방법을 고려할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Birds are effective ecological indicators but there is no national protocol in place to monitor population dynamics of forest birds in Korea. To support the establishment of future monitoring protocols, we compared the results of two generally used monitoring methods for forest bird surveys in two temperate mixed forests in central Korea. There was no statistical difference in the number of species and individuals detected per unit survey effort when comparing line transects and point counts. The number of species and individuals were higher in a five-minute count than in a three-minute point count, but the total accumulated number of expected observed species showed no difference between the two count durations. The number of observed species and individuals increased in both methods as plot radius or transect width increased, suggesting that multi-layer or multi-band surveys may be useful for quantitative and qualitative objectives. The decreasing number of observed species and individuals after sunrise suggested that bird monitoring should be conducted earlier in the morning, within four hours after sunrise. To detect 70% of the total number of species, 7.0 to 7.6 survey hours, equivalent to 42 three-minute counts (95% confidence interval [CI]: 26 to 61) or 33 five-minute counts (95% CI: 19 to 53) were needed for unlimited radius point counts. On the other hand, 4.8 survey hours, equivalent to 26 line transect counts (95% CI: 15 to 45) using 200-m transects with unlimited width, were required to achieve the same level of species detection. Therefore, the line transect method may be more effective than the point count method, at least in terms of local species richness assessment. For national forest bird monitoring, our data indicated that one or both survey methods can be selected as a basic protocol, based on the goals and scales of monitoring, forest types, and the conditions of the target areas.

주제어

표/그림 (12)

그림 Figure 1. Survey routes at the Korean National Arboretum in Pocheon City (left panel) and at Mt. Taewha in Gwangju City (right) located in Gyeonggi Province, the central part of the Republic of Korea (black square in the leftmost map).
그림 Figure 2. Summary of the detection zones used in point count (left) and line transect (right) methods for breeding forest bird surveys.
표 Table 1. Summary of detected avifauna at two study sites in Korean temperate mixed forests.
그림 Figure 3. Changes in the number of species and individuals by the time of day detected in (a) point count and (b) line transect bird surveys at Korean temperate mixed forests.
표 Table 2. Results of mixed effects model analyses for the number of species and individuals of birds detected in a breeding season at two temperate mixed forests.
그림 Figure 4. Difference in the number of species (left) and individuals (right) in a unit point count by plot radius and count duration.
그림 Figure 5. Accumulated number of expected species detected in 3-min and 5-min point counts by increasing survey efforts.
표 Table 3. Difference in the number of bird species and individuals detected by point counts in temperate mixed forests in Korea.
그림 Figure 6. Difference in the detected number of species and individuals by survey width per unit 200 m transect.
표 Table 4 Expected overall survey time for point count surveys to achieve 70% detection targets of local avian species richness in temperate mixed forests of Korea.
표 Table 5. Expected overall survey time for line transect surveys to achieve 70% and 90% detection targets of local avian species richness in temperate forests of Korea.
그림 Figure 7. Accumulated number of expected species detected in 200m line transect surveys by increasing survey efforts.

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 번식기 산림성 조류의 다양성을 모니터링하는 대표적 조사방법인 선조사법과 정점조사법을 다양한 시공간적 규모로 실시하고, 그 결과를 비교 분석함으로써 향후 국가적인 수준의 번식기 산림성 조류 모니터링 체계를 구축하기 위한 온대산림지역 번식 조류의 기본 정보를 제공하는 것을 목표로 진행하였다. 이를 위해 중부 내륙지역에 위치한 온대산림지역 두 곳을 대상으로, 엄격한 방법의 번식기 조류상 조사를 수행하여 가장 일반적으로 사용되는 두 조사방법(선조사, 정점조사)에 따른 결과를 비교하였다.

제안 방법

조사경로의 전 구간을 200 m 길이로 구분한 총 131개 세부구간에 대해 선조사를 수행하였으며, 동일 경로상에서 조사 시작 지점으로부터 200 m 간격으로 선정한 정점에서 118회의 정점 조사를 실시하였다. 각 연구지역에는 연속된 4일간 선조사와 정점조사를 번갈아 2회씩 수행하였으며, 이를 2회 반복하였다. 따라서 각 지역별 8일의 조사일 동안 각각 4회의 독립적인 선조사와 정점조사 결과를 확보하여 분석하였다.
정점으로부터 반경 25 m 내부는 Z1, 50 m 내부는 Z2, 거리와 관계없이 확인되는 모든 지역은 Z3로 구분하였다(Figure 2). 각 정점당 전체 5분간의 조사가 종료된 이후 신속하게 다음 정점으로 도보로 이동하여 다음 조사를 실시했으며, 조사 시간외에 확인된 조류는 기록에 포함하지 않았다.
이 때 조사경로의 좌우 거리 25 m 내부는 Z1, 좌우 50m 내부는 Z2, 거리에 관계없이 관찰되는 전 지역은 Z3로 각각 구분하였다(Figure 2). 각 조사경로는 영국에서 실시하는 번식조류조사(British Trust for Ornithology, 2018)의 기준을 참고하여 1 km에 해당하는 1개 경로를 각 200 m 길이의 세부구간(segment)으로 나누어 수행하였다.
3 (SAS Institute 2011) 프로그램에서 혼합모형(mixed model)을 사용했다. 고정효과 변수로는 두 곳의 연구지역(site), 정점조사와 선조사로 구분되는 조사방법(method), 반경 또는 거리에 따른 구역(radius), 조사시간대(time), 3분 및 5분에 해당하는 정점 조사단위시간(duration) 등을 포함하였으며, 200 m 간격으로 설정한 선조사 및 정점조사 지점(point ID), 조사 차수(repeat), 조사 날짜(date)를 각각 임의효과(random effect)로 설정하여 분석에 포함시켰다. 조사방법별 조사 횟수에 따른 발견 종수의 증가를 예측하기 위해, EstimateS 9.
각 연구지역에는 연속된 4일간 선조사와 정점조사를 번갈아 2회씩 수행하였으며, 이를 2회 반복하였다. 따라서 각 지역별 8일의 조사일 동안 각각 4회의 독립적인 선조사와 정점조사 결과를 확보하여 분석하였다. 조류 조사는 일출 직후인 5시 30분부터 6시 사이에 시작하였으며, 조사 기간 중 평균 일출시간은 5시 16분이었다.
본 연구는 번식기 산림성 조류의 다양성을 모니터링하는 대표적 조사방법인 선조사법과 정점조사법을 다양한 시공간적 규모로 실시하고, 그 결과를 비교 분석함으로써 향후 국가적인 수준의 번식기 산림성 조류 모니터링 체계를 구축하기 위한 온대산림지역 번식 조류의 기본 정보를 제공하는 것을 목표로 진행하였다. 이를 위해 중부 내륙지역에 위치한 온대산림지역 두 곳을 대상으로, 엄격한 방법의 번식기 조류상 조사를 수행하여 가장 일반적으로 사용되는 두 조사방법(선조사, 정점조사)에 따른 결과를 비교하였다.
187; Figure 5). 정점조사 횟수에 따른 종수의 누적곡선을 근거로 볼 때, 두 지역에서 확인된 전체 52종의 70% (36종)를 발견하기 위해서는 3분 조사로 42회(95% 신뢰한계: 26-61회), 5분 조사로 33회(95% 신뢰한계: 19-53회)가 각각 필요한 것으로 추정되었다(Figure 5). 반면 정점조사로 발견된 전체종은 44종이므로, 본 조사에서는 두 지역의 전체 출현종의 90%인 47종은 정점조사로 파악할 수 없었다.
정점조사의 경우 선조사와 동일한 경로상에서 조사 정점을 200 m 간격으로 설정하였으며, 각 정점에서 소리와 관찰 등으로 확인되는 모든 조류를 각 개체별로 기록하는 3분의 조사를 마친 후 2분의 추가조사를 통해 총 3분(3-min count) 및 5분 조사(5-min count)를 진행하였다. 조사 정점의 중심으로부터 25 m와 50 m의 반경을 파악하여, 각 반경 내부와 외부에서 출현하는 조류의 위치를 기록하는 3지대 정점조사(three-bands point count)를 이용하였다.
따라서 각 지역별 8일의 조사일 동안 각각 4회의 독립적인 선조사와 정점조사 결과를 확보하여 분석하였다. 조류 조사는 일출 직후인 5시 30분부터 6시 사이에 시작하였으며, 조사 기간 중 평균 일출시간은 5시 16분이었다. 조사시간대에 따른 조류의 활동성 차이가 미치는 영향을 최소화하기 위해 일출 후 4시간 이내에 모든 조사를 마쳤으며(US Geological Survey, 2018), 강수와 강풍은 관찰률에 영향을 미치므로(Robbins, 1981a) 기상이 양호한 날에만 야외 조사를 실시하였다(US Geological Survey, 2018; British Trust for Ornithology, 2018).
정점조사의 경우 선조사와 동일한 경로상에서 조사 정점을 200 m 간격으로 설정하였으며, 각 정점에서 소리와 관찰 등으로 확인되는 모든 조류를 각 개체별로 기록하는 3분의 조사를 마친 후 2분의 추가조사를 통해 총 3분(3-min count) 및 5분 조사(5-min count)를 진행하였다. 조사 정점의 중심으로부터 25 m와 50 m의 반경을 파악하여, 각 반경 내부와 외부에서 출현하는 조류의 위치를 기록하는 3지대 정점조사(three-bands point count)를 이용하였다. 정점으로부터 반경 25 m 내부는 Z1, 50 m 내부는 Z2, 거리와 관계없이 확인되는 모든 지역은 Z3로 구분하였다(Figure 2).
조류 조사는 일출 직후인 5시 30분부터 6시 사이에 시작하였으며, 조사 기간 중 평균 일출시간은 5시 16분이었다. 조사시간대에 따른 조류의 활동성 차이가 미치는 영향을 최소화하기 위해 일출 후 4시간 이내에 모든 조사를 마쳤으며(US Geological Survey, 2018), 강수와 강풍은 관찰률에 영향을 미치므로(Robbins, 1981a) 기상이 양호한 날에만 야외 조사를 실시하였다(US Geological Survey, 2018; British Trust for Ornithology, 2018).

대상 데이터

Figure 1. Survey routes at the Korean National Arboretum in Pocheon City (left panel) and at Mt. Taewha in Gwangju City (right) located in Gyeonggi Province, the central part of the Republic of Korea (black square in the leftmost map).
본 연구는 중부 지역의 온대 산림환경인 경기도 포천시의 국립수목원(37.750 N, 127.144 E)과 경기도 광주시 태화산(37.290 N, 127.295 E)에서 수행되었다(Figures 1, 2). 국립수목원의 조사 경로는 외부인의 출입이 제한되어 인간의 활동과 간섭이 제한된 지역을 선정하였으며, 서어나무(Carpinus laxiflora), 졸참나무(Quercus serrata)를 비롯한 참나무류(Quercus spp.
본 조사를 통해 두 지역에서 총 52종 4,562개체가 기록되었다(Table 1). 두 지역의 종다양도지수는 2.
연구 대상은 산림환경에서 번식하는 조류로서, 국내 중부 지역의 번식기 조류 모니터링을 위해 일반적인 텃새 및 여름철새의 번식기간인 2018년 5월 19일부터 6월 21일까지 현장 조사를 수행하였다. 조사는 각각 15년 이상의 현장 조사경험을 보유하고 있는 조사자에 의해 수행되어 능력에 따른 관찰결과의 차이(Kułaga and Budka, 2019)에 대한 가능성을 배제하였다.
조사는 각각 15년 이상의 현장 조사경험을 보유하고 있는 조사자에 의해 수행되어 능력에 따른 관찰결과의 차이(Kułaga and Budka, 2019)에 대한 가능성을 배제하였다. 조사경로의 전 구간을 200 m 길이로 구분한 총 131개 세부구간에 대해 선조사를 수행하였으며, 동일 경로상에서 조사 시작 지점으로부터 200 m 간격으로 선정한 정점에서 118회의 정점 조사를 실시하였다. 각 연구지역에는 연속된 4일간 선조사와 정점조사를 번갈아 2회씩 수행하였으며, 이를 2회 반복하였다.
총 2개 연구지역에서 8일간 수행된 200 m 길이의 세부구간 131개에 대한 선조사 결과, 총 50종 2,508개체를 관찰하였다. 종 및 개체수 모두 연구지역간에 유의한 차이가 있었으며(종수: F=7.

데이터처리

독립적으로 반복 조사한 4회의 조사결과에 대해 조사방법, 조사반경, 조사시간대 등의 요인에 의한 영향을 검증하기 위해 SAS 9.3 (SAS Institute 2011) 프로그램에서 혼합모형(mixed model)을 사용했다. 고정효과 변수로는 두 곳의 연구지역(site), 정점조사와 선조사로 구분되는 조사방법(method), 반경 또는 거리에 따른 구역(radius), 조사시간대(time), 3분 및 5분에 해당하는 정점 조사단위시간(duration) 등을 포함하였으며, 200 m 간격으로 설정한 선조사 및 정점조사 지점(point ID), 조사 차수(repeat), 조사 날짜(date)를 각각 임의효과(random effect)로 설정하여 분석에 포함시켰다.
고정효과 변수로는 두 곳의 연구지역(site), 정점조사와 선조사로 구분되는 조사방법(method), 반경 또는 거리에 따른 구역(radius), 조사시간대(time), 3분 및 5분에 해당하는 정점 조사단위시간(duration) 등을 포함하였으며, 200 m 간격으로 설정한 선조사 및 정점조사 지점(point ID), 조사 차수(repeat), 조사 날짜(date)를 각각 임의효과(random effect)로 설정하여 분석에 포함시켰다. 조사방법별 조사 횟수에 따른 발견 종수의 증가를 예측하기 위해, EstimateS 9.10 프로그램을 사용하여 표본들을 무작위로 100회 비복원추출하여 생성한 기대누적곡선(expected species accumulation curve, sample-based rarefaction curve)을 산출하였다(Colwell et al., 2012, 2018).

이론/모형

, 2000a). 본 연구에서는 출현 및 서식이 확인되는 모든 개체에 대한 거리를 추정하여, 조사 경로의 좌우 25 m 내부, 25-50 m 구역, 50m 외곽에서 출현하는 종과 개체수를 파악하는 3지대 선조사(three-belts or three-strips line transect) 방법을 이용하였다(Bibby et al., 2000a). 이 때 조사경로의 좌우 거리 25 m 내부는 Z1, 좌우 50m 내부는 Z2, 거리에 관계없이 관찰되는 전 지역은 Z3로 각각 구분하였다(Figure 2).

성능/효과

각 단위정점에서 발견되는 조류에 미치는 영향을 파악한 결과에서는, 조사지역(location), 정점조사 단위시간(duration), 조사반경(zone)이 각 단위 조사 정점당 종수 및 개체수에 유의미한 차이를 나타내는 요인으로 확인되었다(Table 3). 특히 조사반경이 증가함에 따라 발견할 수 있는 종 및 개체수가 유의하게 증가하는 것으로 나타났다(종수 Z1-Z2: t=-10.
001, Bonferroni corrected; Figure 4). 그러나 무작위화(randomization)를 반복하여 정점조사의 조사 횟수에 따른 종수의 기대누적곡선을 산출한 결과, 산림성 조류의 다양성 조사를 위해 전체 범위(Z3)를 대상으로 한 3분 및 5분 정점조사의 두 방법간에 유의한 차이를 파악할 수 없었으며, 결과적으로 다수의 정점조사를 누적함으로써 확인되는 조사 전체의 종수 또는 다양성에서 두 조사시간의 차이를 보이지 않았다(F1,228=1.76, P=0.187; Figure 5). 정점조사 횟수에 따른 종수의 누적곡선을 근거로 볼 때, 두 지역에서 확인된 전체 52종의 70% (36종)를 발견하기 위해서는 3분 조사로 42회(95% 신뢰한계: 26-61회), 5분 조사로 33회(95% 신뢰한계: 19-53회)가 각각 필요한 것으로 추정되었다(Figure 5).
그러나 본 연구에서는 일부 조사 구간에서 많은 개체수, 모호한 종 판별, 사진 촬영 등의 이유로 조사 시간이 평균 조사기간인 11분보다 상당히 지체되었다(23분 – 32분).
두 지역 전체에서 8일간 수행된 3분 단위 조사를 통해 총 44종 1,649개체, 2분의 추가시간을 조사함으로써 총 5분 조사를 통해 44종 2,054개체가 각각 확인되었다.
본 조사를 통해 두 지역에서 총 52종 4,562개체가 기록되었다(Table 1). 두 지역의 종다양도지수는 2.85-2.90으로 비슷하게 나타났으나, 일반인의 출입이 제한된 국립수목원에서 47종 2,921개체가 조사되어 37종 1,641개체가 확인된 태화산에 비해 전반적으로 종 및 개체수가 높게 나타났다(Table 1). 또한 조사기간 중 총 7종의 멸종위기야생생물(2급)이 관찰되었으며, 국립수목원에서는 새호리기(Falco subbuteo), 벌매(Pernis ptilorhynchus), 긴점박이올빼미(Strix uralensis), 까막딱다구리(Dryocopus martius), 팔색조(Pitta nympha), 긴꼬리딱새(Terpsiphone atrocaudata)등의 6종, 태화산에서는 수리부엉이(Bubo bubo)와 팔색조의 2종이 서식하는 것이 확인되었다.
90으로 비슷하게 나타났으나, 일반인의 출입이 제한된 국립수목원에서 47종 2,921개체가 조사되어 37종 1,641개체가 확인된 태화산에 비해 전반적으로 종 및 개체수가 높게 나타났다(Table 1). 또한 조사기간 중 총 7종의 멸종위기야생생물(2급)이 관찰되었으며, 국립수목원에서는 새호리기(Falco subbuteo), 벌매(Pernis ptilorhynchus), 긴점박이올빼미(Strix uralensis), 까막딱다구리(Dryocopus martius), 팔색조(Pitta nympha), 긴꼬리딱새(Terpsiphone atrocaudata)등의 6종, 태화산에서는 수리부엉이(Bubo bubo)와 팔색조의 2종이 서식하는 것이 확인되었다.
무작위화를 100회 반복하여 조사 횟수에 따른 종수의 누적기대곡선을 파악한 결과, 산림성 조류의 다양성 조사를 위해 두 지역에서 출현이 확인된 전체 52종의 70%를 발견하기 위해서는 5.2 km에 해당하는 26회(95% 신뢰구간: 15-45회)의 200 m 세부구간 조사가 필요하다. 또 90%를 파악하기 위해서는 약 16.
정점조사 횟수에 따른 종수의 누적곡선을 근거로 볼 때, 두 지역에서 확인된 전체 52종의 70% (36종)를 발견하기 위해서는 3분 조사로 42회(95% 신뢰한계: 26-61회), 5분 조사로 33회(95% 신뢰한계: 19-53회)가 각각 필요한 것으로 추정되었다(Figure 5). 반면 정점조사로 발견된 전체종은 44종이므로, 본 조사에서는 두 지역의 전체 출현종의 90%인 47종은 정점조사로 파악할 수 없었다.
417)의 차이는 나타나지 않았다(Table 2). 반면 조사시간대는 발견되는 종과 개체수에 영향을 주는 요인으로 나타났으며(Table 2), 특히 일출 후 시간이 경과할 수록 종과 개체수 모두 감소하는 경향을 보였다(Figure 3).
본 연구가 수행된 두 지역 중 국립수목원에서 확인된 산림성 조류의 종과 개체수가 태화산에 비해 높았으며(종수: 27%, 개체수: 78%), 더 많은 종의 멸종위기종이 출현하였다. 비록 전체적인 번식기 산림성 조류의 종다양성지수(Shannon–Wiener Index)는 두 지역이 유사했으나, 국립수목원의 연구지역에서 더 많은 종과 개체수가 관찰된 것은 일반인의 출입이 제한되어 인간의 간섭이 적고(Gill and Sutherland, 2000), 오래전부터 보전 및 관리되어 왔으며(Paillet et al.
본 연구에서 단위 조사노력당 관찰된 산림성 조류의 종수와 개체수는 기존의 연구 결과들처럼(Jävinen et al., 1977; Robbins, 1981b; Bibby et al., 2000b) 조사방법과 관계없이 일출 시각으로부터 시간이 경과할수록 점차 감소하는 양상이 확인되었으며, 이로 인해 국내의 산림성 조류 조사는 조사 방법과 관계 없이 일출 직후부터 시작하여 오전 중에 종료 하는 것이 필요한 것으로 나타났다.
, 2010), 서식지의 절대면적이 더 넓다는 점(Andrén, 1997) 등 다양한 요인이 작용한 것으로 추정된다. 본 연구에서는 연구지역에 따라 선조사 및 정점조사의 단위 조사노력당 기록된 조류의 종수와 개체수가 유의한 차이를 나타냈으며, 이는 본 연구에 사용된 모든 조사방법이 산림성 조류의 종 풍부도(richness)와 수도(abundance)의 지역간 차이를 보여주는 데 활용될 수 있음을 보여준다. 또한 단위 조사노력당 조류의 풍부도와 수도는 조사방법에 따라 뚜렷한 차이를 보이지 않아 선조사 및 정점조사 모두 한 지역에서 번식하는 산림성 조류의 출현 및 서식을 판단하는 데 적용할 수 있다고 판단된다.
서로 200 m 간격으로 떨어진 두 정점간 이동 및 다음회의 조사준비에 소요된 시간은 현장상황에 따라 4분에서 22분까지 다양했으나, 평균 8분(n=106)으로 측정되었다. 이 시간을 기준으로 70% 수준의 종 확인을 목표로하는 소요시간을 평가한 결과, 3분간 정점조사로는 총 454분, 5분간 정점조사는 총 421분이 소요될 것으로 예상되었다(Table 4).
7시간이 소요될 것으로 예상되었다. 이는 비록 조사경로간의 이동 시간이 포함되지 않은 결과이긴 하지만, 전체 종 풍부도의 70% 확인을 위해 7.0-7.6시간이 소요되고 90% 수준까지 파악하기는 어려운 정점조사에 비해 효율적인 방법으로 나타났다. 이는 비록 정점조사와 선조사에서 각 개별정점과 200 m 세부구간에서 확인되는 단위 조사노력당 관찰 종수와 개체수에 차이는 없지만, 전체적인 관찰 누적 종수는 선조사에서 빠르게 증가하여, 특정 지역의 종풍부도를 파악하는 데에는 선조사가 유리한 것으로 볼 수 있다.
3 km/h (Koskimies and Väisänen, 1991) 기준과 유사한 결과이다. 이를 통해 해당 지역에 예측된 번식기 산림성 조류 종 풍부도의 70% 및 90%를 확인하기 위해서 선조사법으로는 각각 4.8시간과 14.7시간이 소요될 것으로 예상되었다. 이는 비록 조사경로간의 이동 시간이 포함되지 않은 결과이긴 하지만, 전체 종 풍부도의 70% 확인을 위해 7.
정점조사와 선조사 모두에서 조사의 반경이 넓어질수록 발견되는 종수와 개체수는 유의하게 증가하였다. 따라서 단위 횟수당 더 많은 조류의 표본수를 확보하기 위해서는 넓은 범위를 조사하는 것이 유리할 것으로 기대되지만, 조사자의 위치로부터 멀어질수록 거리 및 방위의 정확성이 떨어지고 종의 발견률(detection rate)이 변하므로(Buckland et al.
종 및 개체수 모두 연구지역간에 유의한 차이가 있었으며(종수: F=7.03, P=0.008, 개체수: F=7.75, P<0.006), 조사 범위에 따라서도 차이를 보였다(종수: F= 83.93, P<0.001, 개체수: F=29.49, P<0.001).
0 km에 해당하는 80회(95% 신뢰구간: 46-139회)의 200 m 세부구간 조사가 필요한 것으로 추정된다(Figure 6). 총 8일간 수행한 선조사에서 200 m의 단위구간을 조사하는 데 소요된 시간은 평균 11분(범위: 5-32분)이었으며, 이는 평균 1.1 km의 조사속도에 해당한다. 이 속도가 적용될 경우, 70% 및 90%의 종을 확인하기 위해 각각 4.

후속연구

, 2001), 조사 반경이 커질수록 정량적인 조사를 보장하기 어려워질 수 있다(Clark, 2016). 따라서 조사 경로나 정점의 25 m 또는 50 m 범위와 반경내에는 밀도 산출을 위한 정량조사, 그 외곽 지역은 정성조사를 위한 자료로 활용하기 위하여 2지대 또는 3지대(two- or three-belts/strips/bands) 선조사 또는 정점조사를 수행한다면, 각 종별 밀도 추정의 정확성을 높이고 거리에 따른 발견율(detection rate)을 산출하는 데 효율적일 것으로 판단된다.
산림 지역에서 특정 구간 내 개체수, 조사지의 접근 용이성, 식생별 출현하는 종의 특성 등 여러 이유로 현장에서의 조사 속도가 권장 속도와 차이가 나는 경우가 발생한다. 따라서 향후 평균 조사속도(혹은 권장 조사속도)에 대한 구간별 조사시간의 편차가 조사결과에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 분석이 필요하다.
본 연구에서는 연구지역에 따라 선조사 및 정점조사의 단위 조사노력당 기록된 조류의 종수와 개체수가 유의한 차이를 나타냈으며, 이는 본 연구에 사용된 모든 조사방법이 산림성 조류의 종 풍부도(richness)와 수도(abundance)의 지역간 차이를 보여주는 데 활용될 수 있음을 보여준다. 또한 단위 조사노력당 조류의 풍부도와 수도는 조사방법에 따라 뚜렷한 차이를 보이지 않아 선조사 및 정점조사 모두 한 지역에서 번식하는 산림성 조류의 출현 및 서식을 판단하는 데 적용할 수 있다고 판단된다.
본 연구에서 확보한 결과는 향후 우리나라의 온대림에 서식하는 번식기 산림성 조류의 장기적인 개체군 동태를 파악할 수 있는 객관적이고 통일된 모니터링을 수립하기위한 기본적인 정보를 제공한다. 그러나 번식기 육상 조류에 대한 구체적인 조사 방법은 조사의 목적에 따라 달라질 수 있으며, 임연부, 초지, 농경지, 마을 등의 보다 개방된 환경에 서식하는 조류상의 특징은 본 조사와 다른 양상을 보일 수 있다.
향후 모니터링을 통해 파악하고자하는 주요 대상종과 분류군을 명확하게 설정하고, 이를 대상으로부터 확보하고자 하는 1차적인 목표(밀도, 분포, 서식지 관련성 등)에 더불어 적절한 조사 지역과 환경, 조사의 규모와 빈도 등을 선정하는 작업이 필요하다. 특히 번식기 조류의 종과 개체수에 미치는 각 요인의 영향은 지역에 따라 다르며 단편적인 연구로 판단하기 어려우므로, 향후 동일한 방법을 이용한 꾸준한 자료 확보가 필요하다. 예를 들어 시간대, 기상조건, 소음, 조사자의 능력 등 다양한 요소가 조사 결과에 중요한 영향을 미칠 수 있으며(Bibby et al.
, 2017; British Trust for Ornithology, 2018; US Geological Survey, 2018). 향후 국내의 산림성 조류 번식 조사 여건에 맞는 지침을 마련하기 위해 조사에 영향을 미치는 요인별 기여도에 대한 연구가 필요하며, 또한 조류 조사와 동시에 서식환경 조사를 함께 실시함으로써 번식기 조류에 미치는 서식환경의 영향도 구체적으로 수집할 필요가 있다.
그러나 번식기 육상 조류에 대한 구체적인 조사 방법은 조사의 목적에 따라 달라질 수 있으며, 임연부, 초지, 농경지, 마을 등의 보다 개방된 환경에 서식하는 조류상의 특징은 본 조사와 다른 양상을 보일 수 있다. 향후 모니터링을 통해 파악하고자하는 주요 대상종과 분류군을 명확하게 설정하고, 이를 대상으로부터 확보하고자 하는 1차적인 목표(밀도, 분포, 서식지 관련성 등)에 더불어 적절한 조사 지역과 환경, 조사의 규모와 빈도 등을 선정하는 작업이 필요하다. 특히 번식기 조류의 종과 개체수에 미치는 각 요인의 영향은 지역에 따라 다르며 단편적인 연구로 판단하기 어려우므로, 향후 동일한 방법을 이용한 꾸준한 자료 확보가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	조류는 어떻게 서식현황을 평가하는가?	조류는 포획과 채집에 의존하지 않고 관찰 조사를 통해 서식 현황을 평가할 수 있는 유용한 생태계 지표이다. 그러나 우리나라의 산림성 조류의 개체군 변동을 파악하기 위한 통일된 모니터링 지침이 아직 없으며 이를 위한 자료도 부족한 실정이다.
	우리나라의 조류관련 모니터링 실태는 어떠한가?	조류는 포획과 채집에 의존하지 않고 관찰 조사를 통해 서식 현황을 평가할 수 있는 유용한 생태계 지표이다. 그러나 우리나라의 산림성 조류의 개체군 변동을 파악하기 위한 통일된 모니터링 지침이 아직 없으며 이를 위한 자료도 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 이를 위한 기초 자료를 제공하기 위해 실시되었으며, 중부의 온대혼효림 두 곳에 서식하는 번식기 산림성 조류를 대상으로 가장 일반적으로 사용되는 선조사 및 조사시간이 다른 정점조사를 적용하여 그 조사 결과를 비교하였다.
	조류의 분류군과 개체수를 정량적으로 모니터링하는 방법은 어떤것이 있는가?	조류 종과 개체수를 측정하는 대표적인 방법으로는 번식기에 세력권 행동을 보이는 개체들을 추적하여 이들의 영역을 지도에 표시하는 세력권도식법(territory mapping), 일정한 경로를 따라 천천히 걸어가며 정해진 범위 내에서 발견되는 개체를 기록하는 선조사법(line transect), 조사 경로 내에 여러 지점을 정해 주어진 시간동안 범위 내에서 발견되는 개체를 기록하는 정점조사법(point count), 일정 수준의 포획조사를 이용하는 가락지부착조사(bird banding) 등이 있다(Ralph and Scott, 1981; Gregory et al., 2004).

참고문헌 (41)

Andren, H. 1994. Effects of habitat fragmentation on birds and mammals in landscapes with different proportions of suitable habitat: a review. Oikos 71: 355-366.

상세보기
Bart, J. and Herrick, J. 1984. Diurnal timing of bird surveys. Auk 101: 384-387.

상세보기
Bibby, C.J., Burgess, N.D., Hill, D.A. and Mustoe, S.H. 2000a. Bird census techniques. Academic Press. London, UK. pp. 302.
Bibby, C., Jones, M. and Marsden, S. 2000b. Expedition field techniques - bird survey. Bird Life International. Cambridge, UK. pp. 137.
British Trust for Ornithology (BTO). 2019. BTO/JNCC/RSPB breeding bird survey instructions. https://www.bto.org/our-science/projects/bbs/taking-part/download-forms-instructions. British Trust for Ornithology [cited 29 May 2019].
Buckland, S.T., Anderson, D.R., Burnham, K.P., Laake, J.L., Borchers, D.L. and Thomas, L. 2001. Introduction to distance sampling. Oxford University Press. Oxford, UK. pp. 448.
Canterbury, G.E., Martin, T.E., Petit, D.R., Petit, L.J. and Bradford, D.F. 2000. Bird communities and habitat as ecological indicators of forest condition in regional monitoring. Conservation Biology 14(2): 544-558.

상세보기
Choi, C.-Y., Lee, E.-J., Nam, H.-Y. and Lee, W.-S. 2007. Effects of postfire logging on bird populations and communities in burned forests. Journal of Korean Forest Society 96(1): 115-123.
Choi, C.-Y., Lee, E.-J., Nam, H.-Y., Lee, W.-S. and Lim, J.-H. 2014. Temporal changes in the breeding bird community caused by post-fire treatments after the Samcheok forest fire in Korea. Landscape and Ecological Engineering 10(1): 203-214.

상세보기
Clark, R.G. 2016. Statistical efficiency in distance sampling. PLoS ONE 11(3): e0149298.

상세보기
Cody, M.L. 1981. Habitat selection in birds: The roles of vegetation structure, competitors, and productivity. BioScience 31(2): 107-113.

상세보기
Colwell, R.K. 2018. EstimateS: Statistical estimation of species richness and shared species from samples. Version 9. User's guide and application. http://purl.oclc.org/estimates.
Colwell, R.K., Chao, A., Gotelli, N.J., Lin, S.-Y., Mao, C.X., Chazdon, R.L. and Longino, J.T. 2012. Models and estimators linking individual-based and sample-based rarefaction, extrapolation, and comparison of assemblages. Journal of Plant Ecology 5(1): 3-21.

상세보기
Farnsworth, G.L., Pollock, K.H., Nichols, J.D., Simons, T.R., Hines, J.E. and Sauer, J.R. 2002. A removal model for estimating detection probabilities from point-count surveys. Auk 119(2): 414-425.

상세보기
Gill, J.A. and Sutherland, W.J. 2000. Predicting the consequences of human disturbance from behavioural decisions. pp. 51-64. In: Gosling, L.M. and Sutherland, W.J. (Eds.). Behaviour and conservation. Cambridge University Press. Cambridge, UK.
Gregory, R.D., Gibbons, D.W. and Donald, P.F. 2004. Bird census and survey techniques. pp. 17-56. In : Sutherland, W.J., Newton, I. and Green, R. (Eds.) Bird ecology and conservation: a handbook of techniques. Oxford University Press. New York, USA.
Gregory, R.D., Willis, S.G., Jiguet, F., Vorisek, P., Klvanova, A., van Strien, A., Huntley, B., Collingham, Y.C., Couvet, D. and Green, R.E. 2009. An indicator of the impact of climatic change on European bird populations. PLoS ONE 4(3): e4678.

상세보기
Haselmayer, J. and Quinn, J.S. 2000. A comparison of point counts and sound recording as bird survey methods in Amazonian southeast Peru. Condor 102(4): 887-893.

상세보기
Jarvinen, O., Vaisanen, R.A. and Haila, Y. 1977. Bird census results in different years, stages of the breeding season and times of the day. Ornis Fennica 54: 108-118.
Ko, J.C., Fan, M.W., Lin, R.S., Lee, P.F. and Tsai, S.P. 2017. Point count sampling data from the Taiwan Breeding Bird Survey. Taiwan Journal of Biodiversity 19(4): 243-254.
Koskimies, P. and Vaisanen, R.A. 1991. Monitoring bird populations - a manual of methods applied in Finland. https://www.luomus.fi/en/methods-bird-monitoring. Helsinki, Finland: Zoological Museum, Finnish Museum of Natural History [cited 29 May 2019].
Kulaga, K. and Budka, M. 2019. Bird species detection by an observer and an autonomous sound recorder in two different environments: Forest and farmland. PLoS ONE 14(2): e0211970.

상세보기
National Institute of Biological Resources (NIBR). 2017. 2016-2017 winter waterbird census of Korea. National Institute of Biological Resources. Incheon, Korea.
National Institute of Ecology (NIE). 2017. Data book of national ecosystem survey. National Institute of Ecology. Seocheon, Korea.
National Institute of Environmental Research (NIER). 2012. 4th national ecosystem survey manual. National Institute of Environmental Research. Incheon, Korea.
National Institute of Forest Science (NIFS). 2017. Climate change effect assessment manual on the forestry and forest sciences. National Institute of Forest Science. Seoul, Korea.
National Park Research Institute (NPRI). 2018. Annual Report on the Bird Research. National Park Research Institute. Wonju, Korea.
O'connell, T.J., Jackson, L.E. and Brooks, R.P. 2000. Bird guilds as indicators of ecological condition in the central Appalachians. Ecological Applications 10(6): 1706-1721.

상세보기
Paillet, Y. et al. 2009. Biodiversity differences between managed and unmanaged forests: meta-analysis of species richness in Europe. Conservation Biology 24(1): 101-112.

상세보기
Ralph, C.J. and Scott, J.M. 1981. Estimating numbers of terrestrial birds. Allen Press Inc. Lawrence, USA.
Richards, D.G. 1981. Environmental acoustics and censuses of singing birds. Studies in Avian Biology 6: 297-300.
Robbins, C.S. 1981a. Bird activity levels related to weather. Studies in Avian Biology 6: 301-310.
Robbins, C.S. 1981b. Effect of time of day on bird activity. Studies in Avian Biology 6: 275-286.
Rosenstock, S.S., Anderson, D.R., Giesen, K.M., Leukering, T. and Carter, M.F. 2002. Landbird counting techniques: current practices and an alternative. Auk 119(1): 46-53.

상세보기
SAS Institute Inc. 2011. SAS/STAT(R) 9.3 user's guide. SAS Institute Inc., Cary, USA.
Stephen, P.A. et al. 2016. Consistent response of bird populations to climate change on two continents. Science 352(6281): 84-87.

상세보기
Sung, Y.-H., Tse, I.W.-L. and Yu, Y.-T. 2018. Population trends of the Black-faced Spoonbill Platalea minor: analysis of data from international synchronised censuses. Bird Conservation International 28(1): 157-167.

상세보기
Sutherland, W.J. 2006. Ecological census techniques. 2nd Ed. Cambridge University Press. New York, USA.
Thompson, W.L. 2002. Towards reliable bird surveys: accounting for individuals present but not detected. Auk 119(1): 18-25.

상세보기
US Geological Survey (USGS). 2018. Instructions for conducting the North American Breeding Bird Survey. https://www.pwrc.usgs.gov/bbs/participate/index.html [cited 27 Mar 2019].
Vorisek, P., Klvanova, A., Wotton, S. and Gregory, R.D. 2008. A best practice guide for wild bird monitoring schemes. CSO/RSPB. Trebon, Czech Republic.

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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