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.

Many changes in the scale and structure of the Korean rice cropping system have been made over the past few decades. Still, insufficient research has been conducted on the sustainability of this system. This study analyzed changes in the Korean rice cropping system’s sustainability from a system ecology perspective using an emergy approach. For this purpose, an emergy table was created for the Korean rice cropping system in 2011, 2016, and 202, and an emergy-based indicator analysis was performed. The emergy analysis showed that the total emergy input to the rice cropping system decreased from 10,744E+18 sej year-1 to 8,342E+18 sej year-1 due to decreases in paddy field areas from 2011 to 2021, and the proportion of renewable resources decreased by 1.4%. The emergy input per area (ha) was found to have decreased from 13.13E+15 sej ha-1 year-1 in 2011 to 11.89E+15 sej ha-1 year-1 in 2021, and the leading cause was a decrease in nitrogen fertilizer usage and working hours. The amount of emergy used to grow 1 g of rice stayed the same between 2016 and 2021 (specific emergy: 13.3E+09 sej g-1), but the sustainability of the rice cropping system (emergy sustainability index, ESI) continued to decrease (2011: 0.107, 2016: 0.088, and 2021: 0.086). This study provides quantitative information on the emergy input structure and characteristics of Korean rice cropping systems. The results of this study can be used as a valuable reference in establishing measures to improve the ecological sustainability of the Korean rice cropping system.

The process of biological invasion is led by the dynamics of a population as a demographic and evolutionary unit. Spatial structure can affect the population dynamics, and it is worth being considered in research on biological invasion which is always accompanied by dispersal. Metapopulation theory is a representative approach to spatially structured populations, which is chiefly applied in the field of ecology and evolutionary biology despite the controversy about its definition. In this study, metapopulation was considered as a spatially structured population that includes at least one subpopulation with significant extinction probability. The early phase of the invasion is suitable to be analyzed in aspects of the metapopulation concept because the introduced population usually has a high extinction probability, and their ecological·genetic traits determining the invasiveness can be affected by the metapopulation structure. Although it is important in the explanation of the prediction of the invasion probability, the metapopulation concept is rarely used in ecological research about biological invasion in Korea. It is expected that applying the metapopulation theory can supply a more detailed investigation of the invasion process at the population level, which is relatively inadequate in Korea. In this study, a framework dividing the invasive metapopulation into long- and middle-distance scales by the relative distance of movement to the natural dispersal range of species is proposed to easily analyze the effect of a metapopulation in real cases. Increased understanding of the mechanisms underlying invasions and improved prediction of future invasion risk are expected with the metapopulation concept and this framework.

공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링 을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단 (11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별 (RCP 4.5/8.5) 연대별 (2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설 계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수 (CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.

The active development of the global marine trade industries has been known to increase the inflows of marine invasive species and harmful organisms into the ecosystem, and the marine ecological disturbances. One of these invasive species, Ciona robusta, has now spread to the Korea Strait, the East Sea, and Jeju Island in connection with the climate change but not the Yellow Sea in Korea. Currently, the spread and distribution of C. robusta is increasingly damaging aquaculture and related facilities. Therefore, this study aims to identify the spread of C. robusta and potential habitats and to secure a data for the prevention of effective management measures due to climate change as well as damage the reduction in future through the prediction of spread. We used environmental variables in BioOracle. Also, the potential habitat and distribution of C. robusta was predicted using MaxEnt, a species distribution model. Two different RCP scenarios (4.5 and 8.5) were specified to predict the future distributions of C. robusta. The results showed that the biggest environmental factor affecting the distribution of C. robusta was the salinity as well as

기후변화로 인한 온도 증가는 농업생태계에서 작물에 대한 해충-천적 시스템의 상호작용을 변화시켜 해충의 발생과 천적의 생물 방제 효과에 영향을 미친다. 고추의 대표적인 해충 복숭아혹진딧물과 목화진딧물, 천적인 칠성무당벌레를 대상으로 각각 기존의 Rosenzweig-Macathur predator-prey모델을 이용하여 244일 동안 평균 온도 상승에 대한 개체군의 밀도 변동을 모의하였다. 기후변화의 온도 영향을 알아보기 위해 모델을 구성하는 각각의 생물 파라미터에 대해 온도 의존 함수가 추가되었고, 수정된 모델의 결과를 바탕으로 dynamic index를 이용하여 상호작용 강도를 산출하였다. 시뮬레이션 결과, 두 시스템 모두 평균온도가 증가함에 따라(+1°C, +3°C) 해충과 천적의 밀도 변동 주기와 해충의 최대 발생 밀도는 감소하고, dynamic index는 증가하였다. 또한, 온도가 5°C 증가할 경우, 목화진딧물-칠성무당벌레 시스템에서는 강한 상호작용 에 의한 포식자 및 피식자의 과도한 밀도 감소의 영향으로 dynamic index가 급격히 상승하는 구간을 보여주었다. 기후변화에 의해 평균 온도가 증가함에 따라 해충의 발생 빈도 증가 및 일부 발생 밀도의 증가가 나타날 수 있지만, 종간 상호작용 증가에 의해 그 영향이 상쇄됨에 따라 생물적 방제 효과는 증대될 것으로 예측된다.

기후변화로 인한 환경 요인 변화는 생물 간 상호작용에 영향을 주지만 기후변화 관련 곤충 영향 연구 대부분은 이를 배제한 채 비생물 환경인자와의 관계 분석에 초점을 맞추고 있다. 개체군 동태 또는 종 분포 모델을 중심으로 한 단일 종에 대한 연구가 주를 이루며, 영양단계 간 생물요인의 영향을 고려한 생태계시스템 측면의 연구는 부족하다. 농생태계의 경우 지역적 규모로 기후요인 뿐만아니라 생물요인의 영향을 특히 많이 받는다. 따라서, 기후변화의 영향요인으로 종간 최적 생존 온도 범위 및 온도 반응 차이, 생물 파라미터의 온도에 대한 비선형성으로 인한 생물 시스템 간 연결성 변화 및 이에 따른 멸종이 고려되어야 한다. 이를 위해 작물, 해충, 천적상을 포함하는 tritrophic 수준에서 시스템적 접근을 통해 기후변화에 따른 개체군 및 상호작용 dynamic을 구현할 필요가 있다. 생물요인을 포함하는 모델화 작업에 대한 연구 방향으로는 종의 공간적 분포를 고려하기 위해 작물재배적지 모형을 기반으로 재배적합도에 따른 작물의 미래 분포가능 지역을 결정하며, 작물에 대한 해충과 천적상의 공간적 synchrony를 전제로 농생태계 종 구성 시나리오를 작성한다. 이에 tritrophic dynamic system 모형을 적용하여 기후변화에 따른 생물 간 상호작용 강도 변화에 따른 종 구성 변화 및 시스템 변동을 예측하고, 농생태계 작물별 key trophic chain 및 해충압 변화를 시뮬레이션하여 기후변화의 통합 영향을 분석한다.