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저자정보
오지은 (국립생태원) 권소연 (국립생태원) 한아름 (국립생태원) 홍승범 (국립생태원)
저널정보
응용생태공학회 Ecology and Resilient Infrastructure Ecology and Resilient Infrastructure Vol.11 No.4
발행연도
2024.12
수록면
229 - 243 (15page)

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종분포모델(Species Distribution Models, SDMs)은 기후 및 환경의 변화가 생물종에 미치는 영향을 예측하여 생물종의 보전 전략을 도출하기 위해 널리 사용된다. SDM은 경험기반의 모델로서, 연구 대상종의 서식환경요인에 대한 선행연구가 부족하더라도 예측이 가능하다는 장점이 있다. 그러나 SDM을 활용한 연구들의 대부분은 입력자료 구축 시 매우 제한적인 수의 변수목록(예, 19개 생물기후변수 및 그 밖에 몇몇 지리학적 변수)과 단순한 변수 선택방법(예, 상관분석)에만 의존하는 경향이 있는데, 이는 예측 결과의 대표성을 낮추는 불확실성을 초래한다. 이러한 한계점을 해결하기 위해, 본 연구에서는 광범위한 기후 및 환경관련 변수 목록 200개 이상의 빅데이터를 구축하고, 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA) 기반의 입력변수 선택방법을 통해 최적의 종분포모델을 도출 실험을 수행하였다. 실험 대상종은 입력변수 선택의 적합성과 구축된 모델의 예측 정확도를 평가하기 위해 서식지의 기후-환경 요인이 비교적 잘 연구된 구상나무(Abies koreana) 이다. 결과에 의하면, 빅데이터를 활용하였을 때 연구 대상종의 모델링을 위해 적합한 서식환경 결정 요소의 도출 가능성이 높아지는 것으로 나타났다. 이는 생태학적 정보가 부족한 생물종들을 대상으로 분포 예측모델을 구축할 때, 빅데이터 기반의 변수선택 방법 도입을 통해 최적의 서식환경 결정 요소들을 도출 확률을 높이고, 결과적으로는 예측결과의 정확도를 높이는 접근 방법임을 시사한다.
#Bioclimatic variables #Bigdata #Exploratory Data Analysis #habitat-determining factors #Species distribution model #생물기후변수 #빅데이터 #탐색적 데이터 분석 #서식환경 결정 요소 #종분포모델

목차

ABSTRACT
요약
1. 서론
2. 연구 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
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