We attempted to estimate potential habitats of Clithon retropictus and to determine the community structure of benthic macroinvertebrates by presence of C. retropictus. 2016 to 2018 database of “Survey and Assessment of Estuary Ecosystem Health” by the Ministry of Environment were used to identify the distribution site of C. retropictus. The occupancy model was applied to estimate the potential habitat of C. retropictus. Four diversity indices were used to confirm the community structure of benthic macroinvertebrates. C. retropictus was found in the southern coast area and part of the east coast, and this pattern was consistent with previous studies. Additionally, the occupancy model predicted that a potential habitat of C. retropictus could appear in the west coast area. The community structure of benthic macroinvertebrates was relatively high at the site with C. retropictus than the site without C. retropictus. Therefore, the occupancy model can be considered when conserving C. retropictus inhabiting a limited area. Additionally, C. retropictus can be used to the indicator species that can represent the brackish water environment.

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.

본 연구에서는 2014년 전국을 대상으로 갈색날개매미충의 국내 분포, 기주식물, 잠재서식지를 조사하였다. 갈색날개매미충은 43개 시군에서 관찰되었고, 경북에서 처음 확인되었다. 기주식물은 산지 및 농작물에서 53과 113종으로 확인되었고, 선행연구를 포함하여 62과 138종으로 조사되었다. 주요 기주식물은 사과나무, 두릅나무, 때죽나무, 갯버들, 닥나무, 자귀나무, 가죽나무, 밤나무, 아까시나무, 산수유 등이었다. 종분포 예측은 Maxent 모형을 사용하였고, 12개의 모형변수(8개 기후변수, 1개 토지피복변수, 1개 임상변수, 1개 생태자연도 변수, 1개 거리변수)를 활용하였다. 모형의 정확도는 0.884로 매우 우수하였다. 연구결과에 의하면 여름철 강수량, 여름철 평균기온, 임상현황, 토지이용현황이 갈색날개매미충의 잠재서식지에 영향을 미치는 중요한 요인으로 밝혀졌다.

최근 국내에 발생하여 피해를 주는 갈색날개매미충은 2010년 충남 공주, 예산 일원의 산지 및 과수에서 처음 발견된 후 서쪽에서 동쪽으로 발생이 확산되는 경향을 보이고 있어 종 분포 모형 Maxent version 3.3.3k를 사용하여 잠재서식지를 예측하였다. 모델에 사용된 종속변수는 2014년 현지조사에서 확인된 43개 지점을 사용하였다. 독립변수인 환경변수는 기후, 피복, 거리 3개의 유형으로 구분하여 변수를 작성하였다. 모형의 정확도는 AUC(Area Under Cover) 0.884로 높게 평가되었으며 사용된 전체 환경변수 중 여름철 강수량, 여름철 평균온도, 임상현황, 토지피복현황의 순으로 모형의 기여도가 높게 나타났다. 기여도를 바탕으로 출현자료와 환경변수와의 관계를 살펴보면, 여름철 강수량이 800~1,000 m 인 지역, 여름철 평균 기온이 25℃ 이상인 지역, 활엽수인공림에서 출현가능성이 높게 나타났다. 토지피복유형은 공업지역과 교통지역, 나지에서 분포확률이 높게 나타났으면 특히, 내륙습지에서 출현확률이 가장 높게 분석되었다. 본 연구는 잠재서식지 예측을 통해 갈색날개매미충의 관리가 이루어질 수 있도록 기초자료를 제공하고자 한다.