지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록· 키워드
오류제보하기
본 연구에서는 생물종에 대한 지리적 분포를 예측하는데 널리 활용되고 있는 생태적 지위개념을 기반으로 하는 생물종 분포모델의 정확도에 미치는 기후·지형인자의 영향력을 분석하고자 한다. 오대산국립공원의 아고산 지 역에서 조사된 외래식물을 대상으로 기후변수로는 기온과 강수량을 이용하고 지형변수로는 해발고도, 경사, 사면, 지형습윤지수, 그리고 하천유량을 예측변수로 하고 이들 조합에 의한 생물종분포 모델에 미치는 영향을 평가하고자 한다. 이는 최근 생태분야에서 널리 활용되고 검증된 최대 엔트로피(Maximum entropy, Maxent) 알고리즘을 적용한 종 분포 모델의 수행 결과를 ROC 의 AUC 값(Area Under Curve of Receiver Operating Characteristic)을 통한 모 델 정확도와 모델 별 외래식물의 최대 출현가능성을 비교하고 예측된 외래식물의 분포지역에 현지 조사된 지점이 얼마나 포함되는지에 대한 점유율을 이용하여 평가하였다. 모델 정확도는 생물기후학적 변수 및 지형적인 변수만을 고려한 경우보다 두 변수를 동시에 적용한 경우가 세 가지 모델 정확도 중에서 AUC 값이 0.997로 모델 간 유의 적인 차이는 나타나지 않았지만 가장 높게 산출되었고 최대출현가능성도 가장 높은 99.5%의 예측 결과가 나타났다. 또한, 외래식물의 출현가능성이 50% 이상일 경우를 외래식물의 잠재적 분포지역으로 하여 면적을 비교한 결과를 보면 기후 및 지형 변수를 동시에 고려한 경우에서 면적이 4,174 km2로 가장 작은 분포지역이 예측되었다. 이는 모 델의 예측결과를 설명하는 변수의 유형이나 개수에 민감하지 않고 안정화된 결과를 보여주고 외래식물의 분포는 단 순적인 환경특성보다는 기후 및 지형 등과 같은 복합적인 특성에 기인한다는 사실을 간접적으로 보여주는 결과라 할 수 있다. 결과적으로 Maxent 알고리즘을 다양한 환경변수에 적용한 모델은 국립공원에 서식하는 다양한 생물종 의 잠재적인 분포지역을 예측하는데 매우 유용한 방법으로 활용될 수 있을 것이다.
목차
등록된 정보가 없습니다.
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-151-24-02-088163762