본 연구는 미국흰불나방(Hyphantria cunea)의 국내 잠재 서식지 변화를 분석하기 위해 기후 변화와 토지 피복 변화라는 주요 환경 요인을 종합 적으로 고려하여 서식 적합도를 예측하였다. 먼저, 전 지구적 출현 데이터를 바탕으로 MaxEnt 모델을 구축하여 기후 변화 시나리오에 따른 국내 서식 적합도 변화를 모의하였다. 이후, 토지 피복 변화에 따른 산림 및 시가지 내 미국흰불나방의 PRA를 분석하였다. 연구 결과, 미국흰불나방의 적합 서식지는 태백산맥과 한라산 고산지대를 제외한 한국 대부분 지역에 분포할 것으로 예측되었다. SSP에 기반한 통합 기후-토지 피복 시나리오 에서 미국흰불나방의 PRA는 SSP1-2.6 시나리오에서는 2055s, 2085s가 각각 66,934 km2에서 67,363 km2로 증가한 반면, SSP3-7.0에서는 PRA는 66,676 km2에서 59,696 km2로 크게 감소하는 결과가 나타났다. 그러나 모든 시나리오에서 미국흰불나방 PRA 백분율이 여전히 전 국토 면적의 80%를 초과하기 때문에, 미국흰불나방에 대한 지속적인 방제 및 관리가 필요함을 시사한다. 본 연구는 국내에 광범위하게 퍼진 미국흰불나 방 개체군의 지속적인 관리가 필요함을 강조하며, 이를 토대로 미국흰불나방의 모니터링, 조기 경보, 예방 및 통제, 관리를 위한 기초 자료를 제공한 다. 또한, 기후 변화와 토지 이용 변화가 미국흰불나방의 서식 적합도에 미치는 영향을 종합적으로 분석함으로써, 효과적인 방제 및 관리 전략 수립 에 기여할 것으로 기대된다.

Environmental changes play a significant role in the introduction, dispersal, and establishment of invasive species. This study aims to predict the habitat suitability of the newly invasive pest P. absoluta in South Korea by thoroughly considering key environmental factors, including climate and land cover changes. First, the MaxEnt model was developed to simulate changes in habitat suitability using global occurrence data and future climate change scenarios. Subsequently, potential risk areas (PRAs) for P. absoluta within agricultural regions were analyzed based on land cover changes. The results indicated that under all Shared Socioeconomic Pathway (SSP) scenario combinations, the PRA for SSP1 and SSP3 in 2055 were similar, with values of 47.85% and 48.62%, respectively. However, by 2085, these areas showed a marked decrease to 39.28% and 28.52%, respectively. These findings suggest that the PRA for P. absoluta is expected to be most critical in the near future as climate and land-use changes continue to progress. This study emphasizes the urgent need for ongoing monitoring and management to prevent further invasion and spread of P. absoluta into new regions of South Korea. Additionally, it provides scientific evidence to support the development of effective control and management strategies. By thoroughly evaluating the impact of climate and land cover changes on invasive species management, this research presents a foundational framework for predicting the spread and risks of P. absoluta under future climate scenarios.

기후 변화에 의해 해수면 온도 상승, 태풍의 최고 강도 북상, 태풍 강도 증가가 나타나고 있으며, 미래의 태풍 강도 변화가 더 심화될 것으로 예상하고 있다. 본 논문에서는 기후 변화 시나리오에 의해서 발생할 수 있는 한반도 부근의 태풍 강도를 예측하기 위하여 딥러닝 기반 태풍 강도 예측 모델을 개발하였다. 기후 예측정보를 이용하여 미래 기후 변화 환경장 변화에 따른 태풍의 강도를 예측할 수 있도록 과거 환경장을 학습 자료로 사용하였다. 학습자료는 1980년에서 2022년까지의 태풍 발생 빈도가 높은 6~10월의 기상 및 해양 재분 석 월평균 자료와 Best Track 태풍 241개를 입력자료로 사용하였다. 환경장 변화에 따른 태풍 강도 예측을 위해 자료의 공간적인 특징과 시간적인 특징을 함께 고려하는 딥러닝 모델인 ConvLSTM 기반으로 모델을 개발하였다. 태풍 트랙 시퀀스의 각 이동 경로에 대한 월평균 환경장 자료를 모델에 학습하여 태풍의 중심 기압을 예측하였다. 태풍의 공간적 특성을 반영할 수 있도록 범위를 설정하여 입력자료로 학습하였으며, 5°⨉ 5°의 범위일 때 가장 좋은 결과를 보였다. 몬테카를로 방법을 이용한 민감도 실험을 통해 모델 예측에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 SST로 확인되었다.

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.

Global warming has a major impact on the Earth’s precipitation and temperature fluctuations, and significantly affects the habitats and biodiversity of many species. Although the number of alien plants newly introduced in South Korea has recently increased due to the increasing frequency of international exchanges and climate change, studies on how climate change affects the distribution of these alien plants are lacking. This study predicts changes in the distribution of suitable habitats according to RCPs climate change scenarios using the current distribution of the invasive alien plant Conyza sumatrensis and bioclimatic variables. C. sumatrensis has a limited distribution in the southern part of South Korea. Isothermality (bio03), the max temperature of the warmest month (bio05), and the mean temperature of the driest quarter (bio09) were found to influence the distribution of C. sumatrensis. In the future, the suitable habitat for C. sumatrensis is projected to increase under RCP 4.5 and RCP 8.5 climate change scenarios. Changes in the distribution of alien plants can have a significant impact on the survival of native plants and cause ecosystem disturbance. Therefore, studies on changing distribution of invasive species according to climate change scenarios can provide useful information required to plan conservation strategies and restoration plans for various ecosystems.

기후변화는 동·식물의 서식지와 개체군을 감소, 소멸시키며, 생물다양성 보존에 위협이 되고 있다. 특히, 도롱뇽과 (Hynobiidae)에 속한 종들은 다른 분류군들에 비해 행동권이 작고, 분산 능력이 극히 제한되기 때문에 기후변화에 매우 취약한 분류군이다. 본 연구에서는 한국꼬리치레도롱뇽(Onychodactylus koreanus)의 관찰지점과 종 분포 모델링 기법을 바탕으로 국내 서식하고 있는 한국꼬리치레도롱뇽의 주요 분포지역과 서식특성을 파악하고 기후변화에 따른 분포변화를 예측하였다. 그 결과 고도가 그들의 분포에 가장 주요한 영향을 끼친 환경변수로 확인되었으며, 강원도와 경상북도와 같은 고도가 높은 산림 지역에 밀집된 분포 형태를 보였다. 이처럼 종 분포 모델에서 예측된 공간적 분포 범위와 서식특성은 선행 조사 결과를 충분히 포함하고 있었다. 기후변화에 따른 분포변화를 확인한 결과, 한국꼬리치레 도롱뇽은 현재 분포 범위에 비해 RCP4.5 시나리오에서 62.96% 가 감소할 것으로, RCP8.5 시나리오에서는 98.52% 감소할 것으로 예측되어 기후변화로 인해 서식 적합 공간들이 급격하게 감소하는 것으로 확인되었다. 모델의 AUC 값은 현재에서 0.837, RCP4.5에서 0.832, RCP8.5에서 0.807로 높게 측정되었다. 이러한 결과들은 기후변화로 인해 영향을 받는 양서류의 보전 대책 수립에 중요한 기초자료가 될 수 있을 것이다. 추후, 한국꼬리치레도롱뇽의 생활사에 따른 서식지 특성과 미세한 서식 요인들이 반영된 다양한 분석기법을 통한 추가적인 연구가 수행된다면 종 감소에 영향을 끼치는 주요환경 요인들을 밝혀낼수 있을 것으로 판단된다.

This study was carried out to predict the current and future potential distribution and to identify the factors affecting potential distribution of 7 plants (Lamium amplexicaule L., Trigonotis peduncularis (Trevir.) Benth. ex Hemsl, Capsella bursa-pastoris (L.) L. W. Medicus, Taraxacum officinale Weber, Veronica persica Poir., Conyza sumatrensis E. Walker, Hypochaeris radicata L.) selected as indicators for climate change in agricultural ecosystem. We collected presence/absence data of 7 indicator plants at 108 sites in South Korea and applied the Maxent model. According to future climate scenario, the distribution area of C. bursa-pastoris (L.) L. W. Medicus, T. officinale Weber, and V. persica Poir. was expected to be reduced, but the distribution range was to be maintained. The distribution areas and range of the C. sumatrensis E. Walker and H. radicata L. were expected to be increased. The distribution area and range of T. peduncularis (Trevir.) Benth. Ex Hemsl. and L. amplexicalue L. were rapidly decreased. Non-climatic factors such as land cover and altitude were the most important environmental variable for T. officinale Weber, C. bursa-pastoris (L.) L.W.Medicus, V. persica Poir., T. peduncularis (Trevir.) Benth. Ex Hemsl., and L. amplexicalue L.. Climatic factors were the most important environmental variable for C. sumatrensis E. Walker and H. radicata L.. It is expected that the future potential distribution of 7 indicator plants response to climate change will be used to monitor and to establish the management plan.

기후변화는 곤충의 성장, 발육, 생존, 생식력, 분포범위 등 생활사의 변수들에 영향을 준다. 특히 외래곤충의 경우 생태계 정착 및 확산이 빨라 지고 있으며, 생태계 교란, 토착종 감소 등 생물다양성을 감소시키는 직접적인 원인 중 하나이다. 알팔파바구미는 1990년대 제주도에서 처음 발견 후 남부지방에 대량 발생하여 농업해충으로 인식되었다. 최근 하면처로 이동하는 개체에 의한 밭작물의 피해와 여러 시군에서 서식이 확인되며 확산의 우려되고 있다. 본 연구에서는 기후변화가 알팔파바구미에 미치는 영향에 대해 파악하였다. 미래의 기후 시나리오 RCP 4.5와 RCP 8.5에서 알팔파바구미의 잠재적 분포를 추정하기 위해 MaxEnt 모델을 적용하였다. 모형의 변수는 2015~2017년까지 알팔파바구미의 서식이 확인된 66개 지점과 종의 생태특성 및 예측변수간 상관성을 고려한 6개(bio3, bio6, bio10, bio12, bio14, bio16)의 생물기후를 사용하였다. 예측된 모형의 적합 도는 평균 0.765로 잠재력이 의미 있는 값이며, 최고 따뜻한 분기의 평균기온(bio10)이 60~70%로 높은 기여도를 나타냈다. 2050년과 2070년의 시나리오(RCP 4.5, RCP 8.5)에 대한 모형의 결과는 한반도 전역에서 알팔파바구미의 분포 변화를 보여 주었으며, 기온상승에 따른 전국적 확산이 예측되었다.

Two climate change scenarios, the RCP (Representative Concentration Pathways) 4.5 and the RCP 8.5 in the fifth Assessment Report (AR5) by Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), were applied in the Yocheon basin area using the SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model to estimate changes in flow rates and pollutant loadings in the future. Field stream flow rate data in Songdong station and water quality data in Yocheon-1 station between 2013~2015 were used for model calibration. While R2 value of flow rate calibration was 0.85 and R2 value of water qualities were in the 0.12~0.43 range. The total study period was divided into 4 sub periods as 2030s (2016~2040), 2050s (2041~2070) and 2080s (2071~2100). The predicted results of flow rates and water quality concentrations were compared with results in calibrated periods, 2015s (2013~2015). In both RCP scenarios, flow rate and TSS (Total Suspended Solid) loadings were estimated to be in increasing trend while TN (Total Nitrogen) and TP (Total Phosphorus) loadings showed decreasing patterns. Also, flow rates and pollutant loadings showed larger differences between the maximum and the minimum values in RCP 4.5 than RCP 8.5 scenarios indicating more severe effect of drought and flood, respectively. Dependent on simulation period and rainfall periods in a year, flow rate, TSS, TN and TP showed different trends in each scenario. This emphasizes importance of considerations on time and space when analyzing climate change impacts of each variable under various scenarios.

북미 원산의 소나무허리노린재는 1990년대 후반 유럽에 단시간 확산 된 해충으로 우리나라에는 2010년 창원에서 최초 발견되었으며 2016년에는 부산, 인천, 포항, 대구 등 18개 시군에서 분포가 확인되었다. 본 연구에서는 MAXENT 모형을 이용하여 소나무허리노린재의 기후변화에 따른 확산 방향 및 출현가능 지역을 예측․비교하였다. 모형의 종속변수는 2016년 분포가 확인된 18개 지점을, 독립변수인 기후자료는 WorldClim에 제공하는 현재기후와 RCP 4.5, 8.5 시나리오(2041-2050년, 2051~2070년) 생물기후(bio)를 활용하였다. 19개 변수 간 중복배제를 위하여 상관분석을 실시하여 최종 6개의 변수(bio1, 2, 4, 12, 13, 14)를 선정하였다. 모형의 적합도는 평균 0.75로 산출되었고 연평균기온 (bio1)과 연강수량(bio12)이 높은 기여도를 나타내었다. 예측 결과를 종합해보면, 고도가 높은 백두대간을 제외한 전국 확산이 예측되었고 인천과 근접한 경기와 경상도 일대에 출현가능성이 높게 분석되었다. 반면 0.7이상의 출현 지역은 2050년과 2070년 모두 RCP 4.5보다는 RCP 8.5에서 면적이 감소하는 것으로 나타났다.

This study was conducted to predict the changes of potential distribution for invasive alien plant, Amaranthus viridis in Korea. The habitats of A. viridis were roadside, bare ground, farm area, and pasture, where the interference by human was severe. We used maximum entropy modeling (MaxEnt) for analyzing the environmental influences on A. viridis distribution and projecting on two different representative concentration pathways (RCP) scenarios, RCP 4.5 and RCP 8.5. The results of our study indicated annual mean temperature, elevation and precipitation of coldest month had higher contribution for A. viridis potential distribution. Projected potential distribution of A. viridis will be increased by 110% on RCP 4.5, 470% on RCP 8.5.

In this study, rainfall characteristics with stationary and non-stationary perspectives were analyzed using generalized extreme value (GEV) distribution and Gumbel distribution models with rainfall data collected in major cities of Korea to reevaluate the return period of sewer flooding in those cities. As a result, the probable rainfall for GEV and Gumbel distribution in non-stationary state both increased with time(t), compared to the stationary probable rainfall. Considering the reliability of ξ1, a variable reflecting the increase of storm events due to climate change, the reliability of the rainfall duration for Seoul, Daegu, and Gwangju in the GEV distribution was over 90%, indicating that the probability of rainfall increase was high. As for the Gumbel distribution, Wonju, Daegu, and Gwangju showed the higher reliability while Daejeon showed the lower reliability than the other cities. In addition, application of the maximum annual rainfall change rate (ξ1·t) to the location parameter made possible the prediction of return period by time, therefore leading to the evaluation of design recurrence interval.

This study aims to offer basic data to effectively preserve and manage pine forests using more precise pine forests’ distribution status. In this regard, this study predicts the geographical distribution change of pine forests growing in South Korea, due to climate change, and evaluates the spatial distribution characteristics of pine forests by age. To this end, this study predicts the potential distribution change of pine forests by applying the MaxEnt model useful for species distribution change to the present and future climate change scenarios, and analyzes the effects of bioclimatic variables on the distribution area and change by age. Concerning the potential distribution regions of pine forests, the pine forests, aged 10 to 30 years in South Korea, relatively decreased more. As the area of the region suitable for pine forest by age was bigger, the decreased regions tend to become bigger, and the expanded regions tend to become smaller. Such phenomena is conjectured to be derived from changing of the interaction of pine forests by age from mutual promotional relations to competitive relations in the similar climate environment, while the regions suitable for pine forests’ growth are mostly overlap regions. This study has found that precipitation affects more on the distribution of pine forests, compared to temperature change, and that pine trees’ geographical distribution change is more affected by climate’s extremities including precipitation of driest season and temperature of the coldest season than average climate characteristics. Especially, the effects of precipitation during the driest season on the distribution change of pine forests are irrelevant of pine forest’s age class. Such results are expected to result in a reduction of the pine forest as the regions with the increase of moisture deficiency, where climate environment influencing growth and physiological responses related with drought is shaped, gradually increase according to future temperature rise. The findings in this study can be applied as a useful method for the prediction of geographical change according to climate change by using various biological resources information already accumulated. In addition, those findings are expected to be utilized as basic data for the establishment of climate change adaptation policies related to forest vegetation preservation in the natural ecosystem field.

기후변화는 전지구적인 현상으로 1950년대 이후 관측된 변화의 대부분은 수천 년 내 전례 없던 것이다 (IPCC, 2014). 2014년 전지구 평균기온은 20세기 평균기온보다 0.68 ℃ 증가하여 관측이래 가장 높은 기온을 기록하였다 (미국 해양대기청, 2014). 이러한 기후변화는 작물과 그를 가해하는 해충의 생물계절 변화에 영향을 주며, 그 영향은 종에 따라 상이할 것이다. 변화하는 환경 속에서 올바른 해충 방제 전략을 수립하기 위해 해충뿐만이 아니라 작물의 생물계절 변화를 예측할 필요가 있다. 작물과 해충의 발육 단계를 예측하기 위한 다양한 모델들이 개발되어 있으며, 이를 활용하면 미래 기후변화 환경에서 작물과 해충의 생물계절 변화를 예측할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 먹노린재와 이화명나방 및 그들의 대표적인 기주식물인 벼의 기후변화에 따른 생물계절 변화를 예측하고, 향후 논에서 이들의 발생 양상에 대해 예측하였다. 모델 시뮬레이션 결과 벼의 경우 기후변화로 인해 재배시기가 점차 늦춰질 것으로 예측되었으나, 먹노린재의 경우 월동성충의 발생시기가 2000년대 전국 평균 192.1 일에서 2050년대에는 178.4 일로 앞당겨질 것으로 예측되었다. 이화명나방의 경우 1화기 성충의 발생 시기가 2000년대 전국 평균 171.4 일에서 2050년대 160.4 일로 앞당겨질 것으로 예측되었으며, 현재 대부분의 지역에서 연 2회 발생하고 있으나, 시뮬레이션 결과 2050년대에는 산간지역을 제외한 대부분의 지역에서 연 3회 발생하는 것으로 예측되었다.

최근 WMO는 온실가스 배출량 시나리오(SRES)를 대신하여 대표농도경로(RCP)를 바탕으로 새로운 기후변화 시나리오를 생산하였으며 기상연구소는 RCP 시나리오를 바탕으로 한반도의 새로운 기후변화 시나리오를 생산하였다. 본 연구에서는 과거 관측값을 바탕으로 평년(1981-2010)의 애멸구의 우화시기와 세대수를 추정하였으며, RCP 8.5 시나리오를 바탕으로 2020년대(2015-2024), 2050년대(2045-2054)와 2090년대(2085-2094) 애멸구의 우화시기와 세대수를 예측하였다. 평년 애멸구 월동 1세대수의 우화일인 176.0±0.97일과 비교하여 2050년대에서는 13.2±0.18일(162.8±0.91일), 2090년대에는 32.1±0.61일(143.9±1.08일) 앞당겨질 것을 예측되었다. 그리고 애멸구의 연간 세대수는 2050년대에서는 현재보다 2.0±0.02세대, 2090년대에는 5.2±0.06세대 증가할 것으로 예측되었다.

본 연구는 기후변화에 따른 난대상록수종인 황칠나무의 적지예측모델을 개발하기 위하여 수행하였다. 생장 및 입지환경 인자들간의 관계 구명을 통하여 양적·질적 자료 분석이 가능한 수량화 분석 방법에 의하여 황칠나무의 적지예측 평가기준을 도출하였다. 적지예측 프로그램은 ESRI, ArcView GIS 프로그램을 이용하여 개발하였다. 개발된 프로그램은 적지예측의 정확성 검토를 위하여 다양한 난대 상록활엽수가 분포하고 있는 전남 완도 지역에 적용하였다. 황칠나무의 적지예측 분석 결과, 최적지 표고 401~500m, 경사도 15°이하, 국소지형은 산복 계곡부위, 퇴적양식 붕행토, 방위가 남쪽인 요철사면으로 나타났다. 완도지역의 황칠나무 최적지 등급별 맵핑 면적은 Ⅰ등급 1,487.2ha(25.4%), Ⅱ등급 1,020.3ha(17.4%), Ⅲ등급 2,231.8ha(38.2%), Ⅳ등급 1,110.5ha(19.0%)로 나타났다.

2013~2014년 발간 예정인 IPCC 5차 기후변화 평가보고서를 위해 국제사회는 표준 온실가스 시나리오를 Special Report on Emission Scenarios (SRES)에서 대표농도경로(Representative Concentration Pathway, RCP)로 새롭게 선정하였다. 이에 국립기상연구소는 온실가스 배출 감속정책 이행 여부에 따라 4종의 RCP 온실가스 시나리오를 산출하였다. 본 연구에서는 4종의 RCP 시나리오 중에서 RCP 8.5 시나리오를 이용하여 사과해충인 복숭아심식나방, 복숭아순나방, 사과굴나방의 성충 50% 우화일을 예측하는데, 각 종의 유효적산온도를 이용다. 1980~2010까지 평년기온을 바탕으로 전국 68개 지점의 우화일을 산출하였으며, RCP 8.5 시나리오에 따른 각 해충들의 성충 50% 우화일을 산출하였다. 68개 지점의 산출된 결과를 이용하여 kriging 방식에 의해 등일선을 도출하였다. 복숭아심식나방은 평년 184.7일 대비 2050년에는 약 13일 빨라진 171.6일, 2100년에는 약 33일 빨라진 151.2일에 월동 후 1세대 성충의 50%가 우화할 것으로 산출되었다. 복숭아순방은 평년 134.6일 대비 2050년에는 약 11일, 2100년에는 약 30일 가량 성충의 우화가 앞당겨 질 것으로 예측되었으며, 사과굴나방은 평년 117.3일 대비 2050년에는 약 12일, 2100년에는 약 35일 가량 성충 발생이 앞당겨 질 것으로 예측되었다.

2013~2014년 발간 예정인 IPCC 5차 기후변화 평가보고서를 위해 국제사회는 표준 온실가스 시나리오를 Special Report on Emission Scenarios (SRES)에서 대표농도경로(Representative Concentration Pathway, RCP)로 새롭게 선정하였다. 국립기상연구소는 온실가스 배출 감속정책 이행 여부에 따라 4종의 RCP 온실가스 시나리오를 산출하였다. 본 연구에서는 4종의 RCP 시나리오 중에서 RCP 8.5 시나리오를 이용하여 애멸구의 세대수 및 발생일 변화를 예측하였다. 1980~2010년 전국 68개 지점의 평년기온을 바탕으로 Yamamura와 Kiritani (1998)년 개발한 연간 세대수 변화식을 이용하여 애멸구의 연간 세대수 변화를 산출하였으며, 유효적산온도법을 이용하여 애멸구 월동 후 1세대의 성충 50% 우화일을 산출하였다. 68개 지점의 산출된 결과를 바탕으로 kriging 방식을 이용하여 등일선을 도식화하였다. RCP 8.5 시나리오에 따라 한반도의 기후가 변화한다고 가정하였을 때, 애멸구의 세대수는 전국적으로 2050년에는 평균 2.0±0.02세대 증가하며, 2100년에는 5.2 ± 0.06세대 증가할 것으로 산출되었다. 그리고 애멸구 월동 후 1세대 성충 505 우화일은 2050년에는 평년 176.0±8.07일 대비 약 13일 빨라지고, 2100년에는 약 32일 가량 빨라질 것으로 산출되었다.

본 연구는 기후변화에 따른 한반도 후박나무의 분포를 규정하는 기후요인과 현재기후와 미래기후에서의 잠재 생육지를 CT모델을 이용하여 예측하였다. 모델 구축을 위한 4개 독립변수로는 최한월최저기온(TMC), 온량지수(WI), 하계강수량(PRS), 동계강수량(PRW)을 사용하였다. CT분석을 통해 구축된 후박나무 분포 모델(Mth-model)에서 TMC(최한월최저기온)가 분포를 규정하는 주요요인으로 작용하였으며, TMC(최한월최저기온) -3.3℃이상인 지역에서 후박나무의 높은 출현확률을 나타냈다. 현재기후에서 한반도 후박나무의 잠재 생육지(PH)는 9,326km2로 예측되었으며, 3종류 미래기후 시나리오(CCCMA-A2, CSIRO-A2, HADCM3-A2)에서 61,074~67,402km2(남한: 58,419~61,137km2, 북한:2,655~6,542km2)로 예측되었다. 미래기후에서 잠재 생육지는 49~51%(남한: 49~51%, 북한: 2~5%) 증가된 면적이 예측되었다. 기후변화에 따라 한반도 후박나무의 잠재 생육지의 확대는 난온대 낙엽활엽수림과 경쟁이 예상된다. 후박나무는 한반도 기후변화 지표종으로 유효하다고 판단되며 잠재 생육지에 대한 지속적인 모니터링이 중요하다.