멧돼지(Sus scrofa) 개체군의생애주기 기반 밀도 분포 기초 모형 연구
Development of a Life-Cycle-Based Density Model for Wild Boar (Sus scrofa) Population
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초록
도시화, 농경지 확장, 기후변화 등 인간 활동은 서식지 단편화를 가속화하며, 이는 멧돼지(Sus scrofa)와같은 광역 이동종의 공간적 이동 경로를 제한하고 개체군 간 연결성을 약화시켜 생태계 안정성을 위협한다. 특히 멧돼지는 뛰어난 환경 적응력과 높은 번식력을 바탕으로 농경지, 도시 외곽 등 인간 활동 지역으로 이동할 가능성이 높으며, 이는 아프리카돼지열병(ASF)과 같은 인수공통감염병의 확산 위험을 증가시키는 요인으로 작용할 수 있다. 본 연구는 멧돼지의 생태적·행동학적 특성과 공간 이용 특성을 통합한 밀도 기반 시뮬레이션 모델을구축하여, 개체군 동태와 자원 이용 간의 공간적 상호작용을 분석하고자 하였다. 시뮬레이션 결과, 시간 경과에따라 개체군은 먹이 자원이 집중된 지역으로 군집을 이루었고, 이로 인해 특정 지역에서 자원의 급격한 고갈과밀도 집중 현상이 나타났다. 또한 개체들은 자원 밀도에 따라 공간을 선택적으로 이용하며, 먹이가 고갈된 지역은 회피하는 경향을 보였다. 특히 개체 밀도가 높은 지역은 병원체의 유지 및 전파가 용이한 공간으로 작용할 수있어, 본 연구 결과는 ASF와 같은 인수공통감염병의 확산 위험 지역 예측 및 생태적 복원 대상지 우선순위 설정에 활용될 수 있는 기초자료로서의 가능성을 제시한다.
Abstract
Human activities such as urbanization, agricultural expansion, and climate changeaccelerate habitat fragmentation, which restricts the spatial movement of wide-ranging species suchas wild boars (Sus scrofa) and weakens population connectivity, ultimately threatening ecosystemstability. Wild boars, in particular, possess high environmental adaptability and reproductive capacity,making them more likely to expand into human-influenced areas such as farmlands and urban fringes. This movement may increase the risk of spreading zoonotic diseases such as African Swine Fever(ASF). This study developed a density-based simulation model that integrates the ecological andbehavioral traits of wild boars with their spatial use patterns, aiming to analyze the spatial interactionsbetween population dynamics and resource utilization. The simulation results revealed that overtime,wild boars formed clusters in areas with concentrated food resources, leading to rapid depletion ofresources and localized population density peaks. Individuals exhibited selective spatial use based onfood availability and tended to avoid areas where resources had been exhausted. Notably, areas ofhigh population density may function as hotspots for pathogen maintenance and transmission. Accordingly, the findings of this study suggest the potential utility of the model as a basis foridentifying ASF risk zones and prioritizing ecological restoration areas.