초록 ▼

4. 연구결과
〇 샘플링 디자인을 고려한 현장 조사 방법 개발
- QGIS를 이용하여 공간 레이어의 래스터중첩 분석을 실행, 야생동물 실태조사 고정조사구 위치 자료 등을 활용하여, 양평군 내 멧돼지 출현 가능성이 높은 지점을 총 124지점 선정, 172개 시료 확보 분석
- 완료된 분석 시료 중 멧돼지가 검출된 8개의 지점 중 7개가 출현 가능성이 높은 지점으로 분류, GIS 분석을 기반으로 진행된 환경 DNA 현장조사 방법이 유효함을 확인

〇 종의 서식환경에 적합한 환경변수 구축
- 환경변수 구축

4. 연구결과
〇 샘플링 디자인을 고려한 현장 조사 방법 개발
- QGIS를 이용하여 공간 레이어의 래스터중첩 분석을 실행, 야생동물 실태조사 고정조사구 위치 자료 등을 활용하여, 양평군 내 멧돼지 출현 가능성이 높은 지점을 총 124지점 선정, 172개 시료 확보 분석
- 완료된 분석 시료 중 멧돼지가 검출된 8개의 지점 중 7개가 출현 가능성이 높은 지점으로 분류, GIS 분석을 기반으로 진행된 환경 DNA 현장조사 방법이 유효함을 확인

〇 종의 서식환경에 적합한 환경변수 구축
- 환경변수 구축을 위하여 국내외 선행연구를 통해 멧돼지 서식 특성 을 조사, 특성과 관련된 환경변수 정리하여 해당 환경변수의 공간데 이터 구축 가능여부 판단
※ 토지지용, 산림, 지형/토양 등으로 분류하여 환경변수 정보 구축
- 멧돼지로 인한 농경지 피해지점 정보 확보 및 정보 구축

〇 생물다양성 지표분석을 이용한 먹이자원 등 서식환경 분석
- 야생생물(멧돼지) 먹이자원 필요량 추정하여 성체(90〜 120kg) 기준 1일 약 3kg, 11.64Mcal 에너지 필요량 예측 및 월별 섭식비율 조사
- 야생동물(멧돼지)의서식환경 분석을 위한 기초자료를 도출하기 위해서 기계학습 모델을(RF, GBM, GAM모델)을 이용하여 먹이자원 분포 지도 도출 및 모델 구축

〇 대상종특성에 적합한 종분포모형 및 이동모형 개발
- 제 2, 3, 4차 자연환경조사 기반 멧돼지 잠재 서식지 도출
※ 기여도가 높은 변수는 “논으로부터거리, 밭으로부터거리, 하천으로 부터거리”로 확인
※ 시기별 모형의 신뢰도(AUC)는 2차(0.826), 3차(0.688), 4차(0.762)로 도출
- 멧돼지 선호 지역 특성 분석 결과 토지피복 관련 변수 7개, 산림 관련변수 3개, 지형 및 지질 관련 변수 3개 선별
- 종분포모형분석 결과와 환경 DNA 현장조사 결과 비교를 통해 모형 의 신뢰성 검증
- 농작물 잠재 피해지역 고도화를 위한 피해 농작물 모니터링 및 고해상도 영상 기반 모니터링 기법 적용 가능성 검증

(출처 : 요약문 8p)

Abstract ▼

Wild boars (Sus scrofa), which have strong adaptability, can live in various areas, so there is a lot of friction with humans. In particular, it is a cause of serious damage such as crop damage, road kill, and the spread of African swine fever. Therefore, this study aims to provide objective and sci

Wild boars (Sus scrofa), which have strong adaptability, can live in various areas, so there is a lot of friction with humans. In particular, it is a cause of serious damage such as crop damage, road kill, and the spread of African swine fever. Therefore, this study aims to provide objective and scientific evidence that can support decision-making for wild boar management by setting and carrying out the following research objectives. First, we developed a field investigation method considering the eDNA based sampling design. Second, we established proper environmental variables for the wild boars' habitat for analysis of potential habitats. Third, we analyzed the habitat environment such as food resources using biodiversity index analysis. Fourth, we developed a species distribution model and migration model suitable for the characteristics of the target species, predicting potential habitat and cropland damage. Based on the results, we derived key management areas. As a result of the study, in the field survey method development considering the sampling design, it was possible to derive the wild boar habitat areas by using the previously investigated wild boar appearance point data. In addition, by linking environmental spatial information, it was possible to apply field investigations by distinguishing high and low potential areas for wild boar appearance. For Yangpyeong -gun, the eDNA method for wild boar detection was applied to a total of 81 sites, 58 sites with high habitat potential and 23 sites with low habitat potential. Wild boar-related environmental DNA was obtained from 8 sites, and was detected at 7 sites with a high probability of appearance and 1 site at a site with a low probability of appearance. In the habitat environment analysis such as food resources using biodiversity index analysis, the habitat areas of oaks, the representative food resource of wild boars, was estimated using a machine learning model, and the caloric value of acorns produced in the area was derived. The boundary point at which the caloric intake of the wild boar cannot be satisfied was determined through the caloric intake of acorns and the caloric intake of the wild boar. In the construction of suitable environmental variables for the species' habitat environment, and the development of a species distribution model and migration model suitable for the characteristics of the target species, the potential habitats of wild boars are analyzed in time series using the data from the 2nd, 3rd and 4th national natural environment surveys for the research site. We analyzed areas where potential habitats are continuously maintained and areas where damage to crops is predicted to be high. The results of this study can be used as data to support decision-making in the process of identifying high-priority areas when establishing damage prevention measures such as wild boar population management in Gyeonggi-do.

(source : Abstract 15p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 7
• 목차 ... 11
• 표목차 ... 12
• 그림목차 ... 13
• Abstract ... 15
• Ⅰ. 서론 ... 17
• Ⅱ. 연구방법 ... 19
• 1. 샘플링 디자인을 고려한 현장 조사 방법 개발 ... 19
• 2. 종의 서식환경에 적합한 환경변수 구축 ... 39
• 3. 생물다양성 지표 분석을 이용한 먹이자원 등 서식 환경 분석 ... 42
• 4. 대상종 특성에 적합한 종분포모형 및 이동모형 개발 ... 66
• Ⅲ. 연구결과 ... 67
• 1. 샘플링 디자인을 고려한 현장 조사 방법 개발 ... 67
• 2. 종의 서식환경에 적합한 환경변수 구축 ... 78
• 3. 생물다양성 지표 분석을 이용한 먹이자원 등 서식환경 분석 ... 83
• 4. 대상종 특성에 적합한 종분포모형 및 이동모형 개발 ... 88
• Ⅳ. 고찰 ... 93
• 1. 샘플링 디자인을 고려한 현장 조사 방법 개발 ... 93
• 2. 생물다양성 지표 분석을 이용한 먹이자원 등 서식 환경 분석 ... 93
• 3. 대상종 특성에 적합한 환경변수 구축 및 종분포모형 및 이동모형 개발 ... 95
• Ⅴ. 결론 ... 105
• 1. 핵심 결과 ... 105
• 2. 연구의 의의(활용성) ... 106
• 3. 향후 연구(한계점) ... 107
• Ⅵ. 참고문헌 ... 109
• 부록. 환경 DNA 메타바코딩 방법을 통해 도출한 포유류 목록 ... 117
• 끝페이지 ... 120