본 연구에서는 덕유산 국립공원의 산림지역을 대상으로 하여 식생의 구조를 정량화하는 지수로 널리 이용되고 있 는 LAI에 대한 지형적인 영향을 분석하고자 한다. 이를 위해서 식생의 분포와 구조에 영향을 주는 해발고도, 지 형경사, 사면향, 그리고 토양 수분조건을 설명변수로 하 고 엽면적지수(LAI, Leaf Area Index)를 반응변수로 하 는 회귀분석방법을 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 전 체적으로 LAI와 지형요소의 상관관계는 0.5 미만으로 비 교적 낮고 지형고도를 제외한 나머지 요소와의 상관성에 대한 통계적 유의성이 없는 것으로 나타난 반면에 상관 성 방향성을 보면 주로 고도가 높고 경사가 급하고 토양 의 수분상태가 낮은 지역일수록 LAI 값이 낮은 것으로 나타났다. 지형특성에 따른 LAI 분포에 대한 영향을 평가 하기 위해 지형요소의 조합에 따른 회귀분석 결과 지형 고도가 모든 모델에서 통계적으로 유의한 설명변수로 나 타났다. 지형고도의 변수만을 고려한 경우보다 경사와 사 면향을 추가적으로 고려할 경우 LAI 변화량을 설명하는 데 보다 더 잘 적합한 것으로 나타났다. 토양수분조건을 설명하기 위해 본 연구에서 사용한 지형습윤지수(Topographic Wetness Index, TWI)는 LAI 분포와 유의한 관계가 없는 것으로 추가적인 연구가 필요할 것이다. 본 연구 에서 유도된 결과는 위성영상자료를 이용하여 덕유산 국 립공원 산림식생 LAI를 추정하는데 있어서 영상자료의 분광 반사율과 지형적 특성을 함께 고려하면 보다 높은 정확도를 갖는 LAI 분포를 예측하는데 기초자료로 활용 할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 먹이식물과 흡밀식물의 수 그리고 식생이 나비의 개체수 및 다양성에 미치는 영향을 조사하기 위하여 2008-09년까지 충북 보은군 속리산 법주사 지역을 4개 구간으로 나누어 모니터링을 실시하였으며 이를 단순회귀분석 및 다중회귀분석하였다. 그 결과 나비 개체수와 식물종수, 흡밀식물 그리고 먹이식물 수를 다중회귀분석 한 결과에서 상관관계를 보였으며, 서식지 면적이 클수록 개체수는 많아지는 것으로 나타났다. 그러나 단순회귀 분석 시 나비의 종수와 다양도지수는 먹이식물 수 및 구간면적과 각각 낮은 상관관계를 나타냈다. 또한 보다 다양한 식생을 보이는 구간에서 나비 종수가 증가하였다. 나비의 다양성과 개체군 보전을 위해서는 다양한 수종의 식물과 함께 나비의 먹이식물과 흡밀식물이 복합적으로 분포하고, 식생은 각각의 요소들이 서로 보완관계를 유지할 수 있도록 다른 형태로 존재하는 것이 필요함을 시사한다.

나비는 다수의 종들이 생태계와 육상경관의 기능적 또는 공간적 변화에 민감하므로 다른 곤충 개체군의 변화 감지를 위한 특별한 지표종으로도 활용될 수 있을뿐 아니라 일반 대중들 사이에서 친밀하고 생명의 아름다움의 대명사로 여겨지는 등 좋은 이미지를 보유하고 있어 한반도 생물 다양성 변화의 자각종으로 활용될 수 있다. 본 연구는 불가리아의 Butterfly Conservation Europe의 연구자들에 의해 제시된 기후변화에 따른 서식처 이동 및 멸종 위험이 높은 종을 선정하기 위한 연구를 기반으로 하였다. 우리나라 기상청에서 제시한 IPCC SRES A1B 기후변화 시나리오를 활용하였으며, 우리나라에 서식하는 나비류 중 총 5과 220종 66,162개 정보를 분석대상으로 Maxent 모델을 활용하여 분포지를 통한 서식 예상범위를 제시하였고, 40년 후(2050년)의 해당 종의 분포 변화 양상을 예측하였다. 수집된 자료 중 유의성이 없다고 판단되는 30지점 이하의 자료를 제외하고 총 158종을 분석 대상으로 선정하고 모델을 적용한 결과, 극단적 민감종 25종, 매우 민감종 6종, 다소 민감종 3종, 영향종 2종, 보통종 2종, 잠재종 120종으로 나타났다. 이 결과는 한반도의 기후변화에 따른 생물종의 변동방향과 향후 멸종위기종 및 급증 또는 급감하는 생물종의 관리를 위한 방향성을 제시하는 중요한 자료가 될 것으로 전망된다.

곤충자원 및 작물해충을 포함한 농업곤충의 분류동정은 농업인의 소득과 관련된 주요한 민원 사항으로 신속한 종 동정을 필요로 한다. 이에 비해 국내외 분류학자의 인력은 감소되고 있으며, 주요 핵심 분류군을 제외하고는 문제가 발생하더라도 단기간에 종 동정을 이루어내기 어려운 실정이다. 최근 mtCOI의 전반부(650bp)를 DNA barcode로 이용하여 생물 종을 신속히 동정하려는 적용 연구들이 국내외에서 진행되어 왔다. 이에 따라서 국립농업과학원 농업생물부에서는 2009-2011년까지 국내외 농업곤충 1,000종의 G-DNA stock 및 DNA barcode 구축을 목적으로 연구를 진행하여 왔다. 그 결과, DNA stock의 제작 및 초저온 보존은 총 4목 44과 1,476종 4,958개체에서 완료하였고, DNA 바코드 분석은 총 4목 44과 1,182종 2,968개체에서 진행하여 왔다. 특히, 연구된 주요 분류군으로는 곤충자원에서 남한산 나비류 150종, 무당벌레과 40종, 병대벌레과 33종이 있으며, 농업해충으로는 밤나방과 253종, 자나방과 139종, 풍뎅이과 90종, 방아벌레과 177종, 잎벌레상과 67종 등이었다. DNA 바코드 분석을 통하여 10종의 신종 및 신아종을 발굴하였고, 기존 분류의 결과와 다른 10여 종의 혼동종을 찾아냈으며, 이들의 명확한 종 판정을 위하여 형태분류와 연계된 종합분류(intergrative taxonomy)가 수행 중에 있다. 또한, DNA stock 제작 및 DNA 바코드가 분석된 종의 개체 정보를 형태 분류와 유기적으로 연결한 라이브러리를 갖추기 위하여 ‘한국의곤충자원관(http://www.genebank.go.kr/pb/main.jsp)’내에 곤충분자분류관을 연차적으로 구축 중에 있다. 최종적으로 2016년까지 농업곤충 2,500종의 DNA 바코드 라이브러리를 구축하고자 계획하고 있으며, 이를 통해 형태분류와 접목하여 주요 농업곤충 종의 어떤 성장단계에서든지 신속하고 정확한 종 진단을 이루어 내고자 한다.

특정 분류군의 DNA 바코드 라이브러리가 갖추어진다면, 형태분류와 접목하여 어떤 곤충 종의 어떤 성장단계에서든지 신속하고 정확한 종 진단을 할 수 있다. 이러한 추세는 범세계적으로 형태분류가 가장 잘 이루어진 나비류를 대상으로 많은 DNA 바코드 정보가 축적되고 있다. 최근까지 러시아중부와 루마니아에 분포하는 전종을 대상으로 한 DNA 바코드가 수행되는 등 많은 연구가 이루어지고 있다. 이에 국립농업과학원은 2010년부터 DNA 바코드를 이용한 남한산 나비류 전종(206종)에 대한 분석을 시도해 왔으며, 현재까지 76.2%인 157종(호랑나비과 13종, 흰나비과 12종, 부전나비과 40종, 네발나비과 74종, 팔랑나비과 18종)의 분석을 완료하였다. 이 중 151종(96%)는 종간 염기서열 2% 이상으로 형태적 종 동정 결과와 일치함을 보였다. 이는 DNA 바코드 분석이 나비의 어느 성장단계에서든 국내 종의 동정율을 96%까지 높일 수 있음을 시사한다. 또한 DNA 바코드 상에서 종 진단이 불가한 6종(4%)에 해당하는 범부전나비와 울릉범부전나비, 오색나비와 황오색나비 및 참산뱀눈나비와 함경산뱀눈나비는 기존 형태분류와는 다르게 각각이 동일종일 가능성도 제시되었다. 아울러, 최근 국내 적용 학명이 변경된 나비종들에 대해서는 분석된 DNA 바코드 정보를 바탕으로 해당 학명적용의 적정성도 검토하였다. 향후, 추가연구를 통해 국내 나비류 전종의 DNA 바크드 분석을 완료하고, 자원곤충으로서 나비류의 종 동정에 DNA 바코드 이용을 촉진할 수 있는 편리한 레퍼런스 라이브러리를 구축하고자 한다.

오색나비(Apatura ilia)와 황오색나비(Apatura metis)는 과거로부터 동일종, 또는 동일종의 아종관계, 별종 등으로 분류학적 위치에 대한 논란이 있어왔다. 이 두 종은 주로 날개 무늬로 구분되는데, 오색나비와 황오색나비의 중간적 양상을 나타내는 경우가 빈번하여 생물학적 종을 식별하는데 혼란이 있어왔다. 이에 따라서 일부 전문가는 두 종의 공유 분포 지역에서는 잡종이 형성될 수 있다는 주장을 제시하였다. 또한 최근 아마추어 나비전문가에 의하여 사육된 황오색나비는 2세대에서 2가지 형이 모두 나타났다는 보고도 있었다. 따라서 형태형질을 바탕으로 동정된 표본을 근거로 DNA barcoding을 이용하여 오색나비와 황오색나비의 생물학적 실체를 검증해 보고자 하였다. 오색나비류의 전세계 분포지 중, 우선 중국, 극동러시아, 한국, 일본에서 확보된 극동아시아산 오색나비류 총 60 개체들을 대상으로 시도하였다. 그 결과, 오색나비 집단과 황오색나비 집단의 유전적 차이는 개체에 따라 0.0%에서 1.0%까지 밖에는 차이가 나지 않는 것으로 확인되었으며, NJ tree에서도 두 집단이 각각 별도의 묶음으로 구분되지 않았다. 특히, 형태적으로 오색나비로 동정된 북방계 개체들의 일부가 단계통 묶음을 형성하는 듯한 양상을 보이나, 그의 나머지 개체들과 남부집단 그리고 황오색나비의 전 개체들은 모두 하나의 섞긴 묶음을 형성하였다. 또한 두 묶음과는 0.5% 정도의 극히 미미한 서열 차이만 보였고, 특정 지역 집단으로 구성된 무리도 존재하지 않았다. 따라서 기존의 오색나비와 황오색나비의 극동아시아산 개체들은 오색나비 한 종이며, 황오색나비로 알려진 개체들은 오색나비의 변이체로 진단하는 것이 분류학적 당위성을 가질 것으로 판단되었다.

2009년 2월부터 10월까지 실시된 월출산국립공원 자연자원조사 결과 미기록 맵시벌 3종이 발견되었다. 본 조사지점은 다양한 곤충상을 확인할 수 있을 것으로 판단되는 큰골, 도갑사, 천황사, 무위사, 성전저수지 계곡울 선정하여 조사를 실시하였으며 비행성 곤충의 조사를 위해 쓸어잡기(Sweeping)와 말레이즈트랩 (Malaise trap)을 이용하였다. 조사지점 중 무위사, 천황사, 성전저수지 계곡에서 각각 Brussinocryptus orientalis rufomaculatus (Uchida) 누런다리동양뾰족맵시벌 (가칭), Eurycryptus sakaguchii (Uchida) 검정무늬단색뾰족맵시벌(가칭), Colpotrochia pilosa sinensis (Uchida) 어리누런방패뭉툭맵시벌(가칭)이 처음으로 발견되었다. 본 연구에서는 미기록 맵시벌 3종의 기재문과 외부 형태학적 특징을 나타내는 사진을 제공하고자 한다.

국내 분포하는 오색나비류(Apatura spp.)는 모두 3종으로 오색나비(A. ilia), 황오색나비(A. metis), 번개오색나비(A. iris)가 있다. 이들 중 번개오색나비는 독특한 형질로 구별이 쉬우나, 오색나비와 황오색나비는 매우 유사하여 전문가에게도 혼동을 주는 종들이다. 지리적 출현 양상으로 황오색나비는 도서지역을 뺀 전국에 분포하는 반면, 오색나비는 강원도 백두대간 일부 산지에서만 드물게 발견되고, 이러한 서식처는 황오색나비와 동소적이기도 하다. 따라서 상기의 형태적 동질성 및 생태학적 특성은 오색나비와 황오색나비가 서로 독립종인지 아니면 동일종인지에 대한 의문으로 오랫동안 국내외 나비연구가가 관심을 가져온 분류학적 문제였다. 이에 DNA 바코드 영역을 이용한 분자분류 분석으로 한국산 오색나비 3종의 분화 가능성을 판단하고자 실시하였다. 그 결과, 종내 유전적 분화율은 오색나비는 0.0%~0.6%, 황오색나비는 0.0%~0.5%, 번개오색나비는 0.0%~0.2%를 나타내어 종내 개체군들의 유전적 안정성은 번개오색나비가 상대적으로 높았다. 종간 유전적 변이 폭은 오색나비와 황오색나비 간에는 0.0%~0.8%로 낮은 반면, 번개오색나비는 7.6%~8.3%로 매우 높았다. 결론적으로, 단일 분자마커를 이용한 결과로만 볼 때, 한국산 오색나비 3종 중 번개오색나비는 형태 및 유전적으로 독립된 종임을 재확인했으며, 오색나비와 황오색나비는 지역 및 개체군별로 뚜렷이 구별 지을 수 있는 유전적 연관성이 결여되어 독립종보다는 동일종일 가능성이 커 보였다. 하지만, 추가적인 DNA 마커를 이용한 증거가 확보된 후에 독립성 여부를 확정하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

The western coast of South Korea is famous for its large and broad tidal lands. Nevertheless, land reclamation, which has been conducted on a large scale, such as Sihwa embankment construction project has accelerated coastal environmental changes in the embankment inland. For monitoring of environmental change, vegetation change detecting of the embankment inland were carried out and field survey data compared with Landsat TM, ETM+, IKONOS, and EOC satellite remotely sensed data. In order to utilize multi-temporal remotely sensed images effectively, all data set with pixel size were analyzed by same geometric correction method. To detect the tidal land vegetation change, the spectral characteristics and spatial resolution of Landsat TM and ETM+ images were analyzed by SMA(spectral mixture analysis). We obtained the 78.96% classification accuracy and Kappa index 0.2376 using March 2000 Landsat data. The SMA(spectral mixture analysis) results were considered with comparing of vegetation seasonal change detection method.