[논문]잔물땡땡이의 온도발육모형과 생물계절

윤성수; 김명현; 어진우; 송영주

doi:10.11626/kjeb.2020.38.2.222

잔물땡땡이의 온도발육모형과 생물계절
Temperature-dependent development models and phenology of Hydrochara affinis 원문보기

환경생물 = Korean journal of environmental biology, v.38 no.2, 2020년, pp.222 - 230

윤성수 (국립생태원 생태정보연구실) , 김명현 (농촌진흥청 국립농업과학원 기후변화생태과) , 어진우 (농촌진흥청 국립농업과학원 기후변화생태과) , 송영주 (농촌진흥청 국립농업과학원 기후변화생태과)

초록
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논 생태계 서식 생물을 장기적으로 모니터링하여 기후변화의 영향을 평가하기 위한 기초 연구로 잔물땡땡이의 발육단계별 온도발육모형을 선정하고 생태적 매개변수(유효적산온도, 발육한계온도, 발육최적온도, 발육최고온도)를 추정하였다. 선정된 온도발육모형을 이용하여 위도별 4 지역(철원, 당진, 부안, 해남)에서 발생하는 잔물땡땡이의 세대 수를 각 지역의 일 평균기온을 사용하여 예측하였다. 실험온도 구간(18~30℃)에서는 모든 성장단계에서, 발육속도가 온도에 따라 선형적으로 증가하였고 모형 사이의 적합성은 유의한 차이가 없었다. 하지만 발육최적온도와 달리 발육한계온도는 모형별로 상당한 차이를 보였다. 잔물땡땡이는 고위도인 철원에서 3.6 세대가 발생하지만 다른 지역에서는 4.3 세대가 발생하는 것으로 예측되었다. 본 연구의 결과는 기후변화에 따른 생물계절 변동 및 논 생태계 생물다양성 보전 연구의 기초자료로 활용될 것으로 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper

Temperature-dependent development models for Hydrochara affinis were built to estimate the ecological parameters as fundamental research for monitoring the impact of climate change on rice paddy ecosystems in South Korea. The models predicted the number of lifecycles of H. affinis using the daily mean temperature data collected from four regions (Cheorwon, Dangjin, Buan, Haenam) in different latitudes. The developmental rate of each life stage linearly increased as the temperature rose from 18℃ to 30℃. The goodness-of-fit did not significantly differ between the models of each life stage. Unlike the optimal temperature, the estimated thermal limits of development were considerably different among the models. The number of generations of H. affinis was predicted to be 3.6 in a high-latitude region (Cheorwon), while the models predicted this species to have 4.3 generations in other regions. The results of this study can be useful to provide essential information for estimating climate change effects on lifecycle variations of H. affinis and studies on biodiversity conservation in rice fields.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 잔물땡땡이의 분포, 개체군 동태 및 생태적 기능에 대한 기초자료 수집과 추후 기후변화 연구 활용을 위해 수행되었다. 이를 위해 잔물땡땡이의 온도별 발육속도를 분석하여 생육최적온도, 발육최저온도, 발육최고온도 등 생리적 특성을 확인했다.

가설 설정

2에서 R_max는 최대발육속도, T_d는 발육최적온도(T_opt)에서 온도 변화에 따른 발육속도의 변화율이다. Eq. 2는 발육최적온도 전후로 발육 속도의 감소율이 일정하다는 것을 가정하여 정규분포 그래프 평균 오른쪽 끝을 잘라낸 형태를 활용했다 (Taylor 1981). Eq.

제안 방법

이를 위해 잔물땡땡이의 온도별 발육속도를 분석하여 생육최적온도, 발육최저온도, 발육최고온도 등 생리적 특성을 확인했다. 또한 적합한 온도발 육모형을 선정하여 농촌진흥청 무인생물 자동관측시스템이 구축된 위도별 4개 지역(철원: 38.2032N 127.2503E, 당진: 37.0381N 126.4986E, 부안: 35.7781N 126.6743E, 해남: 34.5271N 126.5594E)의 2018년 벼 재배 시기(5~9월)의 평균기온 데이터를 바탕으로 잔물땡땡이의 생물계절을 추정했다.
본 연구는 잔물땡땡이의 분포, 개체군 동태 및 생태적 기능에 대한 기초자료 수집과 추후 기후변화 연구 활용을 위해 수행되었다. 이를 위해 잔물땡땡이의 온도별 발육속도를 분석하여 생육최적온도, 발육최저온도, 발육최고온도 등 생리적 특성을 확인했다. 또한 적합한 온도발 육모형을 선정하여 농촌진흥청 무인생물 자동관측시스템이 구축된 위도별 4개 지역(철원: 38.
잔물땡땡이 생물계절을 예측하기 위해 각 단계에서 설정된 온도발육모형과 네 지역 (철원, 당진, 부안, 해남)에서 논 담수 시기의 온도 구간을 확인하였다. 모든 온도발육 모형은 실험된 온도 구간(18~30℃)에서 거의 비슷한 예측성능을 보여주었다(Fig.

대상 데이터

6743E) 인근 농수로에서 성충을 채집하였다. 잔물땡땡이 알의 온도 발육 실험 수행을 위해 실내 사육장에서 산란이 완료된 직후(약 1시간 이내)의 알집을 수거했다(Fig. 1a). 온도별 부화시기를 확인하기 위해 알집을 약 0.
잔물땡땡이 온도발육실험을 위해 2019년 4월 18일 부안 농촌진흥청 무인생물관측시스템(35.7781N 126.6743E) 인근 농수로에서 성충을 채집하였다. 잔물땡땡이 알의 온도 발육 실험 수행을 위해 실내 사육장에서 산란이 완료된 직후(약 1시간 이내)의 알집을 수거했다(Fig.

데이터처리

온도별 발육단계의 기간의 차이를 분석하기 위해 Krus kal-Wallis test를 사용하였고 사후 검정으로 Nemenyi test를 실시하였다. 각 발육단계(알, 유충, 번데기)의 온도발육 모형 추정을 위해 R software (ver.

이론/모형

각 발육단계(알, 유충, 번데기)에서 온도와 발육속도(1/ days)의 관계를 모형으로 해석하기 위해 선형(Campbell et al. 1974) 및 비선형(Taylor 1981; Lactin et al. 1995; Briere et al. 1999; Kontodimas et al. 2004)을 활용하였다.
0) devRate 패키지의 devRateModel 함수를 사용하였다. 각 발육단계에서 아카이케정보기준(AIC; Akaike Information Criterion) 값이 최소인 모형을 가장 적합한 온도발육모형으로 선정했다.

성능/효과

잔물땡땡이 생물계절을 예측하기 위해 각 단계에서 설정된 온도발육모형과 네 지역 (철원, 당진, 부안, 해남)에서 논 담수 시기의 온도 구간을 확인하였다. 모든 온도발육 모형은 실험된 온도 구간(18~30℃)에서 거의 비슷한 예측성능을 보여주었다(Fig. 2). 반면에 온도발육모형의 발육 하한 및 상한온도는 모형에 따라 큰 차이를 보여주었다 (Table 3).
2). 반면에 온도발육모형의 발육 하한 및 상한온도는 모형에 따라 큰 차이를 보여주었다 (Table 3). 따라서 외삽이 필요한 온도구간에서 발육률의 예측은 모형에 따라 크게 다르다(Fig.
잔물땡땡이는 철원에서 3.6 세대, 다른 지역에서는 4.3 세대가 발생하는 것으로 예측됐다(Fig. 3). 이는 잔물땡땡이 속은 주로 한 세대가 길고 일화성을 가진다는 이전의 연구 결과와 상이하다(Hilsenhoff 1995).

후속연구

또한, 개체 수준의 특정한 실험 조건 아래에서 발육률을 측정하였기 때문에 실제 생물계절은 먹이 그물이나 동족 포식 등의 생물적 요소 및 습도와 같은 기후적 요소를 고려하면 다를 수 있다(Rebaudo and Rabhi 2018). 온도발육모형은 기후변화로 인한 생물계절 변화를 정확히 예측하기 위해 활용되고 있으며(Mwalusepo et al. 2015; Azrag et al. 2018), 따라서 본 연구 결과는 국내 논 생태계에 널리 분포하고 있는 잔물땡땡이의 생물계절 변화 연구에 중요한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
2017). 추후 연구에서는 수온을 반영한 보다 정밀한 세대 수 예측이 필요하며, 실제로는 더 많은 세대 수를 가질 수 있을 것으로 보인다. 다만 남한 지역 전반의 기후는 잔물땡땡이가 여러 세대를 번식하기에 충분한 최저발육온도와 최고발육온도 범위 사이에 해당한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	곤충 발육에 가장 지대한 영향을 주는 기후 요소는 무엇인가?	많은 연구자들은 곤충의 분포 패턴과 개체 수 수준을 변화시키는 기후 요소에 주목해 왔다. 그중, 온도는 곤충 발육에 가장 지대한 영향을 주는 기후 요소이기 때문에 곤충 연구를 위한 다수의 온도발육모형이 개발되었다(Damos et al. 2012).
	논에서 벼 재배를 위한 담수 시기에는 어떤 생물들이 서식하는가?	2011). 담수된 논에서는 희귀 조류, 곤충 및 양서류 종(Han et al. 2007; Fujioka et al. 2010; Kim et al. 2013; Roh et al. 2014)과 더불어 수백여 종이 넘는 수서생물이 서식하는 것으로 알려졌다(Han et al. 2002).
	논은 무엇 때문에 반자연적인 습지생태계로 알려져 있는가?	논은 한국 농경지 면적의 50% 이상을 차지하며 벼 재배를 위한 담수 시기에는 생물들의 서식 기회를 제공해 주기 때문에 반자연적인 습지생태계로 알려졌다(Elphick 2000; Kadoya et al. 2009; Kim et al.

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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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