매미류의 번식울음은 기온과 강수 등 기상 조건에 민감하지만, 동일 지점에서 실제 번식음향 활동을 여러 해 동안 추적한 연구는 드물다. 본 연구는 북한산국립공원 진관동습지에서 2018～2025년 시간당 1분씩 수집한 생물음향자료를 이용하여 말매미(Cryptotympana atrata) 합창의 열적 활성화, 기상 반응 및 장기 변화를 분석하였다. 각 1분 음원을 10초씩 6개 구간으로 나누고, 울음이 확인된 구간 수를 합산하여 합창지속성지수(Chorus Persistence Score, CPS; 0～6)를 산출하였다. CPS≥1을 합창 발생으로 정의하였으며, 연도 간 비교에는 모든 연도에 공통으로 자료가 확보된 7월 1일～9월 12일, 06～19시를 적용하였다. 합창 발생 확률은 기온에 따라 비선형적으로 증가하였다. 조정 발생 확률이 1%, 5%, 10%에 도달한 온도는 각각 20.6℃, 24.3℃, 28.5℃였으며, 특히 T05=24.3℃를 전후하여 합창 발생 확률이 뚜렷하게 증가하는 양상이 나타났다. 합창 발생은 현재 강수 시 감소하고 일조가 많을수록 증가하였으며, 합창이 발생한 뒤의 CPS는 주로 풍속과 음의 관계를 보였다. 35℃ 이상에서는 관측 발생률이 낮아졌지만, 시간대·계절·연도 효과를 통제한 분석에서는 통계적으로 지지되는 고온 억제 임계온도가 확인되지 않았다. 연도별 관측 노력과 단기 기상 조건을 통제한 뒤에도 합창 활동은 뚜렷한 증가를 보였다. 합창 발생의 연도 효과는 OR=1.512/year(95% CI=1.40 4～1.628)이었으며, 조정 발생 확률은 2018년 2.4%에서 2025년 19.6%로 증가하였다. 반면 누적 CPS의 10%, 50%, 90% 도달일과 피크일에서는 일관된 조기화나 지연이 나타나지 않았다. 따라서 8년간의 주요 변화는 합창시기의 이동보 다는 합창 발생빈도와 시간적 활동량의 증가로 나타났다. 본 연구는 우화 허물이나 공간적 개체밀도 대신 동일 지점의 실제 번식울음을 장기간 반복 측정하고, CPS를 이용하여 합창 발생 여부와 1분 내 시간적 점유를 구분하여 정량화하였 다. 장기적인 합창 증가의 직접적인 원인은 본 연구만으로 규명할 수 없지만, 단기 기상변동을 통제한 이후에도 변화가 유지되었다는 점에서 장기 생태모니터링 신호로서 의미가 있다. 이러한 결과는 생물음향 모니터링이 발성곤충의 기상 반응과 장기적인 번식활동 변화를 추적하는 유용한 방법이 될 수 있음을 보여준다.

The breeding calls of cicadas are strongly influenced by weather conditions, but few studies have tracked reproductive acoustic activity at the same site over multiple years. We examined thermal activation, weather responses, and long-term changes in the breeding chorus of Cryptotympana atrata using passive acoustic recordings collected for 1 min every hour from 2018 to 2025 at Jingwan-dong Wetland in Bukhansan National Park, Seoul, Republic of Korea. Each 1-min recording was divided into six 10-s segments, and the number of segments containing the target chorus was summed to calculate the Chorus Persistence Score (CPS; 0–6). Chorus occurrence was defined as CPS≥1. Interannual comparisons were restricted to a common observation window of 1 July–12 September and 06:00–19:00. The probability of chorus occurrence increased nonlinearly with air temperature. The temperatures at which the adjusted occurrence probability reached 1%, 5%, and 10% were 20.6, 24.3, and 28.5°C, respectively, with a marked increase in chorus occurrence around T05=24.3°C. Chorus occurrence decreased during rainfall and increased with sunshine, whereas post-occurrence CPS was mainly negatively associated with wind speed. Observed occurrence rates declined above 35°C, but no statistically supported upper thermal suppression threshold was detected after accounting for temporal variation among years, seasons, and hours. Chorus activity increased markedly over the eight-year study period even after standardizing sampling effort and controlling for short-term weather conditions. The annual effect on chorus occurrence was OR=1.512/year (95% CI=1.404–1.628), and the weather-adjusted occurrence probability increased from 2.4% in 2018 to 19.6% in 2025. In contrast, the dates corresponding to 10%, 50%, and 90% of cumulative CPS and the annual peak dates showed no consistent advancement or delay. Thus, the major long-term change was an increase in chorus occurrence and temporal activity rather than a directional shift in seasonal timing. By repeatedly monitoring actual reproductive acoustic activity at a single site, this study provides information that complements conventional cicada surveys based on exuviae or spatial density. Although the cause of the long-term increase cannot be determined from this single-site eight-year record, its persistence after adjustment for short-term weather indicates a meaningful long-term ecological signal. Our findings demonstrate the value of passive acoustic monitoring for assessing weather responses and long-term changes in the reproductive activity of vocal insects.

요 약
ABSTRACT
서 론
연구방법
    1. 연구대상지 및 생물음향자료
    2. 말매미 합창 판독과 CPS 산출
    3. 완결 합창시간
    4. 기상 자료와 분석자료의 표준화
    5. 통계분석
결과 및 고찰
    1. 합창 활동의 계절분포와 연도별 변화
    2. 말매미 합창의 열적 활성화와 고온 반응
    3. 합창 개시와 발생 후 시간적 점유에 대한 기상효과
    4. 단기 기상 조건을 통제한 합창 활동의 장기 증가
    5. CPS의 행동학적 의미와 고온에 대한 일주기 반응
    6. 고찰
생성형 AI 활용 고지
REFERENCES

• 기경석(상지대학교 조경산림학과 부교수) | Kyong-Seok Ki (Dept. of Landscape Architecture and Forest Science, Sangji Univ., 83 Sangjidae-gil, Wonju-si, Gangwon-do 26339, Korea) Corresponding author
• 김윤재(상지대학교 조경산림학과 환경생태연구실 연구원) | Yoon-Jae Kim (Environmental Ecology Laboratory, Dept. of Landscape Architecture and Forest Science, Sangji Univ., 83 Sangjidae-gil, Wonju-si, Gangwon-do 26339, Korea)
• 성찬용(국립한밭대학교 도시공학과 교수) | Chan Yong Sung (Dept. of Urban Engineering, Hanbat National Univ., 125 Dongseo-daero, Yuseong-gu, Daejeon 34158, Korea)