본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

Maxent를 활용한 가는털비름 (Amaranthus patulus)의 잠재서식지 예측 및 위험도 평가

Predicting the Potential Habitat and Risk Assessment of Amaranthus patulus using MaxEnt

0

조회

0

다운로드

5

인용

0

참고문헌

키워드

초록

본 연구는 MaxEnt 모형을 활용하여 가는털비름의 잠재서식지를 예측하고, 예측된 잠재서식지와 밭면적을 활용하여 가는털비름의 잡초로서의 부정적 영향에 대한 위험도 지수를 예측하기 위하여 수행되었다. 가는털비름의 분포 예측을 위 하여 MaxEnt 모형을 구축하기 위하여 남한 전국의 254지점의 분포 자료와 6개의 생물 기후 인자를 활용하였다. 밭농업에 대한 두가지 방법의 위험도 평가를 수행하였고 격자 위험도 지수 (raster risk index)는 1 km2 격자별로 잠재 서식지 분포 확률과 밭면적의 비율을 서로 곱하여 나타냈다. 지역 위험도 지수 (regional risk index)는 잠재 서식지 분포 확률의 평균과 전체 밭 면적 중 지방자치단체의 실제 밭면적의 비율을 곱하여 산출하였다. MaxEnt모형으로 예측된 가는털비름의 잠재서식지는 실제서식지와 유사하게 나타났으며 모델의 AUC 값 또한 0.711로 좋은 설명력을 지니는 것으로 분석되었다. 잠재서식지 비율이 가장 높게 나타난 지역은 광주광역시였고 격자 위험도 지수가 가장 높게 나타난 지역은 제주도였다. 지역 위험도 지수가 가장 높게 나타난 지역은 경상북도였다. 잠재 서식지 비율과 위험도 지수의 서로 다른 순위는 외래식물의 위험성을 예측할 때 잠재 서식지 비율만을 활용하여 외래식물의 위험성을 예측하는 것보다 외래식물이 부정적 영향을 주는 대상과 결합된 위험도 지수의 필요성을 제시한다. 또한 격자 위험도 지수, 지역 위험도 지수의 서로 다른 순위는 분석의 필요성에 따라서 다양한 평가 기법이 개발될 필요성을 보여준다.

Abstract

This study was conducted to predict the potential distribution and risk of invasive alien plant, Amaranthus patulus, in an agricultural area of South Korea. We collected 254 presence localities of A. patulus using field survey and literature search and stimulated the potential distribution area of A. patulus using maximum entropy modeling (MaxEnt) with six climatic variables. Two different kinds of agricultural risk index, raster risk index and regional risk index, were estimated. The ‘raster risk index’ was calculated by multiplying the potential distribution by the field area in 1´1 km and ‘regional risk index’ was calculated by multiplying the potential distribution by field area proportion in the total field of South Korea. The predicted potential distribution of A. patulus was almost matched with actual presence data. The annual mean temperature had the highest contribution for distribution modeling of A. patulus. Area under curve (AUC) value of the model was 0.711. The highest regions were Gwangju for potential distribution, Jeju for ‘raster risk index’ and Gyeongbuk for ‘regional risk index’. This different ranks among the index showed the importance about the development of various risk index for evaluating invasive plant risk.

참고문헌 (36)

  1. "Agricultural area statistics" (2017)[URL]
  2. Austin M, "Species distribution models and ecological theory: A critical assessment and some possible new approaches", Ecol. Model, 200, pp.1~19 (2007)
  3. Beaumont LJ, "How can knowledge of the climate niche inform the weed risk assessment process? A case study of Chrysanthemoides monilifera in Australia", Divers. Distrib, 20, pp.613~625 (2014)
  4. Boria RA, "Spatial filtering to reduce sampling bias can improve the performance of ecological niche models", Ecol. Model, 275, pp.73~77 (2014)
  5. Brown JL, "SDMtoolbox 2.0:the next generation Python-based GIS toolkit for landscape genetic, biogeographic and species distribution model analyses", PeerJ, pp.e4095~ (2017)
  6. CBD, "Invasive Alien Species: Convention on Biological Diversity", Convention on Biological Diversity, 6~9 (2009)
  7. 최재용, "기후변화를 고려한 잣나무의 미래 적지적수 변화 예측", 한국환경복원기술학회지, 18(1), pp.103~113 (2015), 한국환경복원기술학회[DOI]
  8. 천정화, "소나무의 지리적 분포 및 생태적 지위 모형을 이용한 기후변화 영향 예측", 한국농림기상학회지, 15(4), pp.219~233 (2013), 한국농림기상학회[DOI]
  9. Costea M, "Stem morphology and anatomy in Amaranthus L. (Amaranthaceae) taxonomic significance", J. Torrey Bot. Soc, 128, pp.254~281 (2001)
  10. "Envionmental Spatial Information Service" (2017)[URL]
  11. Elith J, "Species distribution models:Ecological explanation and prediction across space and time", Annu. Rev. Ecol. Evol. Syst, 40, pp.677~697 (2009)
  12. Fick SE, "Worldclim 2: New 1-km spatial resolution climate surfaces for global land areas", Int. J. Climatol, 37, pp.4302~4315 (2017)
  13. Guisan A, "Predicting species distribution:offering more than simple habitat models", Ecol. Lett, 8, pp.993~1009 (2005)
  14. "Korea Biodiversity Information System" (2014)[URL]
  15. 이상혁, "기후변화에 따른 우리나라 특산식물의 잠재적 분포적지 변화 예측 -모데미풀을 중심으로-", 한국환경복원기술학회지, 15(3), pp.75~84 (2012), 한국환경복원기술학회[DOI]
  16. 이상혁, "기후변화에 따른 우리나라 미선나무의 분포변화 예측", Korean Journal of Agricultural Science, 38(2), pp.219~225 (2011), 농업과학연구소
  17. 이승현, "한반도에서 종 분포 모델을 이용한 두 침입외래식물, 돼지풀과물참새피의 잠재적 분포 예측", Ecology and Resilient Infrastructure, 3(3), pp.189~200 (2016), 응용생태공학회
  18. 이영근, "기후변화가 신갈나무의 적지분포에 미치는 영향", 한국산림과학회지, 103(4), pp.605~612 (2014), 한국산림과학회[DOI]
  19. 이용호, "MaxEnt를 활용한 청비름 (Amaranthus viridis)의 기후변화 시나리오에 의한 서식지 분포 변화 예측", 환경생물, 34(4), pp.240~245 (2016), 한국환경생물학회
  20. 이용호, "기후변화 시나리오에 의한 외래식물 실망초(Conyza bonariensis)의 서식지 분포 예측", 한국기후변화학회지, 6(3), pp.243~248 (2015), 한국기후변화학회[DOI]
  21. Padalia H, "Modeling potential invasion range of alien invasive species, Hyptis suaveolens (L.) Poit. in India: Comparison of MaxEnt and GARP", Ecol. Inform, 22, pp.36~43 (2014)
  22. 박현철, "위성영상과 Maxent를 활용한 생태계교란생물 분포지역 예측 : DMZ의 단풍잎돼지풀을 대상으로", 한국환경복원기술학회지, 20(1), pp.1~12 (2017), 한국환경복원기술학회[DOI]
  23. 박현철, "기후변화에 의한 눈잣나무의 서식지 분포 예측", 환경영향평가, 23(5), pp.379~392 (2014), 한국환경영향평가학회[DOI]
  24. Park SH, "New Illustration and Photographs of Naturalized Plants of Korea" (2009), Ilchokak Publishing
  25. Phillips SJ, "Maximum entropy modeling of species geographic distributions", Ecol. Model, 90, pp.231~259 (2006)
  26. Pimentel D, "Environmental and economic costs of nonindigenous species in the United States", BioScience, 50, pp.53~65 (2000)
  27. Pimentel D, "Biological invasions: Economic and environmental costs of alien plant, animal, and microbe species", pp.369~ (2002), CRC press
  28. Qin Z, "Potential distribution of two Ambrosia species in China under projected climate change", Weed Res, 54, pp.520~531 (2014)
  29. Shcheglovitova M, "Estimating optimal complexity for ecological niche models: a jackknife approach for species with small sample sizes", Ecol. Model, 269, pp.9~17 (2013)
  30. Smolik MG, "Integrating species distribution models and interacting particle systems to predict the spread of an invasive alien plant", J. Biogeogr, 37, pp.411~422 (2010)
  31. Stohlgren TJ, "Ensemble habitat mapping of invasive plant species", Risk Anal, 30, pp.224~235 (2010)
  32. Swets JA, "Measuring the accuracy of diagnostic systems", Science, 240, pp.1285~1293 (1988)
  33. Tererai F, "On the present and potential distribution of Ageratina adenophora (Asteraceae) in South Africa", S. Afr. J. Bot, 95, pp.152~158 (2014)
  34. 원종건, "친환경 고추밭 바랭이와 가는털비름 발생밀도에 따른 고추 수량 반응", Weed & Turfgrass Science, 1(4), pp.38~43 (2012), 한국잔디학회
  35. Youngah L, "Predicting potential invasive species distribution: An application to New Zealand mudsnails in the Pacific Northwest", Proceedings of Agricultural & Applied Economic Association’s 2011 AAEA & NAREA Joint Annual Meeting, pp.24~26 (2011)
  36. Zimmermann NE, "New trends in species distribution modelling", Ecography, 33, pp.985~989 (2010)

관련 논문AI추천

이 간행물의 다른 논문 (30건)