The key to invasive pest management lies in preemptive action. However, most current research using species distribution models is conducted after an invasion has occurred. This study modeled the potential distribution of the globally notorious sweet potato pest, the sweet potato weevil (Cylas formicarius), that has not yet invaded Korea using MaxEnt. Using global occurrence data, bioclimatic variables, and topsoil characteristics, MaxEnt showed high explanatory power as both the training and test areas under the curve exceeded 0.9. Among the environmental variables used in this study, minimum temperature in the coldest month (BIO06), precipitation in the driest month (BIO14), mean diurnal range (BIO02), and bulk density (BDOD) were identified as key variables. The predicted global distribution showed high values in most countries where the species is currently present, with a significant potential invasion risk in most South American countries where C. formicarius is not yet present. In Korea, Jeju Island and the southwestern coasts of Jeollanam-do showed very high probabilities. The impact of climate change under shared socioeconomic pathway (SSP) scenarios indicated an expansion along coasts as climate change progresses. By applying the 10th percentile minimum training presence rule, the potential area of occurrence was estimated at 1,439 km2 under current climate conditions and could expand up to 9,485 km2 under the SSP585 scenario. However, the model predicted that an inland invasion would not be serious. The results of this study suggest a need to focus on the risk of invasion in islands and coastal areas.

본 연구는 전문가 기반형 모델(Habitat Suitability Index)의 한계로 지적되는 주관적 기준, 통계분석의 부재 등과 통계기반형 모델(MaxEnt)의 한계로 지적되는 현장검증, 전문가 의견 반영 등의 극복을 위하여 각각의 모델을 개발하여 통합하는 방식으로 핵심서식지를 도출하였다. 핵심서식지 발굴을 위해 문헌분석 및 공간분석자료를 바탕으로 전문가 심층면담을 진행하였고, 전문가 자문과 GIS 도면 구축 가능성을 고려하여 모델을 개발하였다. 주요 환경변수는 식생대, 임상, 임분밀도, 연평균 강수량, 유효토심으로 선정되었다. 그 결과 현재 나도승마가 분포하고 있는 16지점 중 15지점이 핵심서식지로 나타났으며, 개발된 모델은 약 93.75%의 높은 정확도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 하지만 전체 연구대상지의 약 27.8%가 핵심서식지로 나타남에 따라, 추후 서식변수 및 공간자료 정밀화를 통한 모델의 고도화가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 높은 등급으로 확인된 서식지라도 대상종의 서식유무 파악을 위한 현장검증은 필수적으로 수행되어야 한다. 하지만, 이러한 한계에도 불구하고 HSI와 MaxEnt의 상호보완적 활용은 생물종의 분포와 서식지 이용 특성을 통하여 적합 서식지를 예측하고, 신규 서식지 발굴 및 대체서식지 선정 등 다양한 방면으로 활용 가능할 것으로 판단된다.

본 연구는 소나무재선충병 방제대상지 선정의 효율성을 높이기 위해 진주시를 대상으로 소나무재선충병 잠재분포를 예측하였다. 예측에 사용된 MaxEnt 모델은 회귀분석을 기반으로 종 발생 확률 평가 및 다양한 잠재분포 예측에 이용되고 있다. 종속변수로는 소나무재선충병 감염목 자료를 사용하였으며, 독립변수로는 지리 ‧ 지형 ‧ 기후적 요인으로 총 15개 인자를 사용하였다. 잠재분포 예측 결과, 모델의 성능은 AUC가 0.801로 우수한 수준의 정확도를 나타냈다. 독립변수 중에는 전년도 감염목과의 거리, 6월 하순 강우량, 5월 강우량, 화목보일러와의 거리 순으로 잠재분포에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 지속적인 소나무재선충병 감염목 DB 구축과 지리적 요인들에 대한 모니터링의 중요성이 크다는 것을 의미한다.

기후변화에 따른 서식지 감소는 생물다양성의 커다란 위협 요소 중 하나이고 생물종이 서식하는 공간적 분포에 대한 이해는 멸종위기종 관리, 생태계 복원 등 다양한 분야에서 매우 중요하다. 본 연구는 남한지역에서 서식하는 멸종위기종 Ⅰ급으로 지정된 붉은점모시나비를 대상으로 기후변화에 따른 서식분포변화를 분석하고자 한다. 이 를 위해서 최근 보전생물학, 동물생태학 등 다양한 분야에서 널리 활용되는 MaxEnt 모델을 현재시기와 미래시기 의 생물기후변수에 적용하여 잠재적 서식지 분포 변화를 평가하였다. 붉은점모시나비는 미래시기에 서식지가 감소하는 경향으로 예측되었고, 기온보다 강수량에 의한 영향이 크고, 특히 강수량 계절성에 영향이 가장 클 것으 로 분석되었다. 분석결과는 국내 생물다양성 증진에 필요한 기초자료로서 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

Climate change and biological invasions are the greatest threats to biodiversity, agriculture, health and the global economy. Tomato leafminer(Tuta absoluta) (Meyrick) (Lepidoptera: Gelechiidae) is one of the most important threats to agriculture worldwide. This pest is characterized by rapid reproduction, strong dispersal ability, and highly overlapping of generations. Plants are damaged by direct feeding on leaves, stems, buds, calyces, young ripe fruits and by the invasion of secondary pathogens which enter through the wounds made by the pest. Since it invaded Spain in 2006, it has spread to Europe, the Mediterranean region, and, in 2010, to some countries in Central Asia and Southeast Asia. In East Asia, Tomato leafminer was first detected in China in Yili, Xinjiang Uygur Autonomous Region, in 2017. There is a possibility that this pest will invade South Korea as well. This study provides this by the use of MaxEnt algorithm for modelling the potential geographical distribution of Tomato Leafminer in South Korea Using presence-only data.

기후 변화로 인한 서식지 감소는 생물다양성에 대한 중대한 위협 요인 중 하나이다. 생물종의 공간 분포를 이해하는 것은 보호지역에서 멸종 위기 종 관리와 생태계 복원과 같은 다양한 분야에서 매우 중요하다. 본 연구는 남한지역에 서식하는 멸종 위기 종 Ⅱ급인 쌍꼬리부전나비의 기후 변화에 대한 서식지 분포 변화를 분석하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 보전 생물학, 동물 생태학 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 MaxEnt 모델을 현재와 미래 기후 조건에 적용하여 잠재적 서식지 분포 변화를 평가하였다. 연구 결과, 미래에 쌍꼬리부전나비의 서식지 가 증가할 것으로 예측되며, 기온과 강수량 모두에 영향이 있을 것으로 나타났다. 특히 더운 시기의 평균기온의 영향이 가장 클 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 국내 생물다양성 보전을 강화하기 위한 중요한 기초 데이터로 활용될 것으로 기대된다.

Among migratory insect pests, Mythimna seperata and Cnaphalocrocis medinalis are invasive pests introduced into South Korea through westerlies from southern China. M. seperata and C. medinalis are insect pests that use rice as a host. They injure rice leaves and inhibit rice growth. To understand the distribution of M. seperata and C. medinalis, it is important to understand environmental factors such as temperature and humidity of their habitat. This study predicted current and future habitat suitability models for understanding the distribution of M. seperata and C. medinalis. Occurrence data, SSPs (Shared Socio-economic Pathways) scenario, and RCP (Representative Concentration Pathway) were applied to MaxEnt (Maximum Entropy), a machine learning model among SDM (Species Distribution Model). As a result, M. seperata and C. medinalis are aggregated on the west and south coasts where they have a host after migration from China. As a result of MaxEnt analysis, the contribution was high in the order of Land-cover data and DEM (Digital Elevation Model). In bioclimatic variables, BIO_4 (Temperature seasonality) was high in M. seperata and BIO_2 (Mean Diurnal Range) was found in C. medinalis. The habitat suitability model predicted that M. seperata and C. medinalis could inhabit most rice paddies.

본 연구는 한국 특산식물이고, IUCN Red List의 EN(위기종) 등급에 속하는 개느삼을 대상으로 자생지 분포, 자생지 분포 예측을 하기 위해 수행되었다. 개느삼의 자생지 분포 조사 결과 ,강원도 양구군 13곳, 인제군 3곳, 춘천시 2곳, 홍천군 1곳 총 19곳에 분포하는 것을 확인하였다. 우리나라에서 가장 북쪽 자생지는 양구군 임당리, 동쪽 인제군 한계리, 서쪽 춘천시 지내리, 남쪽 홍천군 성동리로 각각 확인되었다. 개느삼 자생지의 해발고도는 169-711m에 분포하는 것으로 나타났고, 평균 해발고도는 375m로 조사되었다. 개느삼 자생지의 면적은 8,000-734,000㎡인 것으로 분석되었고, 평균 202,789㎡로 조사되었다. 대부분의 개느삼 자생지는 간벌, 가지치기 등과 같은 숲가꾸기가 이루어진 곳으로 조사되었다. 개느삼 잠재 분포지 분석을 MaxEnt 프로그램을 이용하여 수행한 결과, AUC값은 0.9762로 분석되었다. 분포예측 자생지는 강원도 양구 군, 인제군, 춘천시, 화천군 지역에 집중되어 분포하는 것으로 나타났다. 자생지 분포예측에 가장 영향을 많이 미치는 변수는 연간강수량, 토양탄소함유량, 최한월 기온으로 분석되었다. 본 연구 결과를 토대로 개느삼은 광량이 풍부하고 능선부에 주로 서식하는 것을 확인하였고, 향후 본 연구결과의 자생지 정보를 토대로 개느삼 자생지를 보전하기 위한 보호지역 지정 등을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

전 세계 다양한 국가들을 비롯하여 우리나라도 생물다양성을 보전하기 위한 노력에 동참하고 있다. 특히 생물종과 관련해서는 특정 생물종을 대상으로 서식적합분석을 실시하여 잠재적인 서식 적지를 찾고 보전방안을 수립하는 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 그러나 현재까지 축적된 정보를 바탕으로 한 서식적합지역의 중장기 변화에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 강원도 지역을 대상으로 멸종위기 야생생물 1급으로 지정된 수달을 대상으로 서식적합지역의 시계열 변화를 분석하고 변화 양상을 살펴보고자 하였다. 시계열 변화 분석을 위해서 약 20년간 수행된 2차, 3차, 4차 전국자연환경조사의 수달 종 출현지점 조사자료를 이용하였다. 또한 각 조사시기 별 서식환경을 반영하기 위해 조사시기와 일치하는 토지피복도를 환경변수 제작에 활용하였다. 서식적합지역 분석을 위해서는 종의 출현 정보만을 바탕으로 모델 구동이 가능하며, 선행연구를 통해 신뢰도가 높다고 입증된 MaxEnt 모형을 사용하였다. 연구결과, 각 조사시기 별 수달의 서식적합지역 지도가 도출되었으며, 하천을 중심으로 서식지가 분포하는 경향이 나타났다. 모델링 결과 도출된 환경변수의 반응곡선을 비교하여 수달이 선호하는 서식지의 특성을 파악하였다. 조사시기 별 서식 적지의 변화를 살펴본 결과, 2차 전국자연환경조사를 기반으로 한 서식 적지가 가장 넓은 분포를 나타냈으며, 3, 4차 조사의 서식 적지는 면적이 줄어드는 경향을 나타냈다. 또한, 3개 조사시기 분석결과를 종합하여 서식 적지의 변화 양상을 분석하고 유형화하였다. 변화 유형에 따라서 현장조사, 모니터링, 보호지역 설정, 복원계획과 같이 서로 다른 보전계획을 제안하였다. 본 연구는 수달 서식 적지의 위치와 면적의 시계열 변화를 볼 수 있는 종합분석 지도를 제작하고, 지역별 서식 적지 변화 유형에 따라 필요한 보전계획을 제안하였다는 점에서 의의를 갖는다. 본 연구에서 제안된 방법과 결과는 향후 서식지 보전 및 관리 방안 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

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.