• 한국환경복원기술학회지
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• 제23권1호
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• pp.77-87
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• 2020

National parks and other protected areas often do not adequately protect national biodiversity because they were originally created for socio-economic and/or aesthetic values. The Korean government has committed to expanding the extent of protected areas to fulfill its commitments to the Aichi Biodiversity Convention. To do so, it is necessary to quantify the current levels of biodiversity representation within existing protected areas and to identify additional conservation needs for vulnerable species and ecological systems. In this study, we assess the proportion of species ranges found in South Korea's protected areas, for the species documented in the 3^rd National Ecosystem Survey. We modeled the range distribution of 3,645 species in the following taxonomic groups; plants (1,545 species), mammals (35), birds (132), herptiles (35), and insects (1,898) using the MaxEnt species distribution model and calculated how much of each species' range is within protected areas. On average, 17.4% of plant species' ranges are represented in protected areas, while for mammals and insects an average 12.0% is currently conserved. Conservation representation for herptiles averages 9.3%, while it is 8.6% for birds. Although large proportions of species that have restricted distributions should be represented in protected areas, 17 plant species, two insects (Parnassius bremeri and Lasioglossum occidens), and one bird species (Phylloscopus inornatus) with ranges smaller than 1,000 ㎢ have less than 10% of their ranges within protected areas. Establishing specific conservation goals such as the protection of endangered species or vulnerable taxonomic groups will increase the efficiency of the biodiversity conservation strategies. In addition, lowland coastal areas are critical for biodiversity conservation because the protected areas in South Korea are mainly composed of high mountainous areas.

• 환경영향평가
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• 제23권2호
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• pp.101-111
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• 2014

The research was carried out in order to find climate factors which determine the distribution of Neolitsea sericea, and the potential habitats (PHs) under the current climate and three climate change scenario by using species distribution models (SDMs). Four climate factors; the minimum temperature of the coldest month (TMC), the warmth index (WI), summer precipitation (PRS), and winter precipition (PRW) : were used as independent variables for the model. Three general circulation models under A1B emission scenarios were used as future climate scenarios for the 2050s (2040~2069) and 2080s (2070~2099). Highly accurate SDMs were obtained for N. sericea. The model of distribution for N. sericea constructed by SDMs showed that minimum temperature of the coldest month (TMC) is a major climate factor in determining the distribution of N. sericea. The area above the $-4.4^{\circ}C$ of TMC revealed high occurrence probability of the N. sericea. Future PHs for N. sericea were projected to increase respectively by 4 times, 6.4 times of current PHs under 2050s and 2080s. It is expected that the potential of N. sericea habitats is expanded gradually. N. sericea is applicable as indicator species for monitoring in the Korean Peninsula. N. sericea is necessary to be monitored of potential habitats.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제23권3호
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• pp.81-89
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• 2020

The grid-based analysis is useful for conservation planning, species distribution study, education, and others'. On the west coast of Korea, it was high in species richness, rarity and endangered species richness. Our results also showed that coordinated species data can be applied to develop species distribution models due to the high correlation between total species richness and coordinated species 0richness. In hot spot analysis, high species richness areas are concentrated around the west coast, while species richness is relatively low in Gangwon and Gyeongnam. Endangered species and rarity were also concentrated on the west coast and islands. Through the complementary analysis, we selected areas which are efficient to protect species; protecting more species while minimizing the conservation effort. Our result demonstrated that simply protecting Baengyueong island, Gageo island and a part of Jeju island can conserve over 50% of bird species in South Korea. However, the validity of our analysis was limited by the absence of data from national parks, and Baekdudaegan protected areas as well as inconsistent capacity among field researchers.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제20권1호
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• pp.1-12
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• 2017

This study has been carried out for the purpose of predicting the potential habitat sites of invasive alien plants in the DMZ and providing the basic data for decision-making in managing the future DMZ natural environment. From 2007 to 2015, this study collected the data for the advent of Ambrosia trifida var. trifida through fieldwork around the DMZ area, and simulated the potential distribution area of Ambrosia trifida var. trifida using Maxent model among the models of species distributions. As a result, it showed that the potential distribution area of the Ambrosia trifida var. trifida was concentrated in the western DMZ with relatively low altitude and scanty in the central east regions with relatively high elevation and forest cover rate. Because the invasive alien vegetation is a significant threatening factor in the agriculture and restoration of ecology and it costs a lot to restore the area already invaded by invasive alien vegetation, advance precautions are necessary to prevent biological invasions. It is expected that it is possible to predict the disturbed ecosystems through this study for the efficient land use within DMZ in the future and to apply this study in setting up the areas for the development and conservation within the DMZ.

• 환경영향평가
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• 제33권2호
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• pp.53-63
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• 2024

생물다양성은 환경영향평가 제도의 목표에 중요한 부문으로, 개발대상지 입지 선정, 주변 환경 파악 및 교란으로 인한 생물종 영향 등에서 활용되고 있다. 환경영향평가 분야에서 새로운 기술과 모델을 활용하여 생물다양성을 보다 정확하게 평가하고 예측하는 방안에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 비록 현장, 문헌조사를 통한 데이터를 바탕으로 종 풍부도 지수를 평가하고 있으나, 현장 데이터는 시·공간적으로 미흡하므로 고해상도의 종 풍부도 매핑을 통한 기초자료를 활용함으로서, 모니터링 실효성 문제 해결이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 제4차 전국자연환경조사 데이터와 환경변수를 바탕으로 Random forest 모델을 활용하여 종 분포모형을 개발하였다. 해당 모델은 24종의 포유류 종 분포 매핑 결과를 species richness index를 활용하여 100m 해상도의 종 풍부도 매핑 결과를 도출하였다. 연구 결과, 종 분포모형은 평균 0.82의 AUC값으로 우수한 예측 정확도를 보였다. 또한, 전국자연환경조사 데이터와 비교결과, 고 해상도의 종 풍부도 매핑 결과의 종 풍부도 분포는 정규분포의 형태를 가지고 있어 환경영향평가에서의 기초자료로 사용함에 있어 신뢰성이 높다. 본 연구의 분석결과는 추후 도시개발과 사업을 함에 있어 생물다양성 평가, 서식지 보전 등에 새로운 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국물환경학회지
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• 제28권1호
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• pp.26-37
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• 2012

Multi-dimensional hydrodynamic and water quality models are widely used to simulate the physical and biogeochemical processes in the surface water systems such as reservoirs and estuaries. Most of the models have adopted the Eulerian grid modeling framework, mainly because it can reasonably simulate physical dynamics and chemical species concentrations throughout the entire model domain. Determining the optimum grid cell size is important when using the Eulerian grid-based three-dimensional water quality models because the characteristics of species are assumed uniform in each of the grid cells and chemical species are represented by concentration (mass per volume). The objective of this study was to examine the effect of grid-size of a three dimensional hydrodynamic and water quality model (EFDC) on hydrodynamics and mass transport in the Saemangeum Reservoir. Three grid resolutions, respectively representing coarse (CG), medium (MG), and fine (FG) grid cell sizes, were used for a sensitivity analysis. The simulation results of numerical tracer showed that the grid resolution affects on the flow path, mass transport, and mixing zone of upstream inflow, and results in a bias of temporal and spatial distribution of the tracer. With the CG, in particular, the model overestimates diffusion in the mixing zone, and fails to identify the gradient of concentrations between the inflow and the ambient water.

• 한국환경생태학회지
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• 제31권4호
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• pp.381-396
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• 2017

생물 종의 분포를 파악하는 것은 진화생물학 뿐만 아니라 보전생물학에서 매우 중요한 연구 분야이다. 최근에는 직접적인 관찰 위주 결과의 한계를 극복하고자, 종 분포 모델을 적용한 멸종위기종의 보전에 대한 연구들이 다양한 분류군에서 이루어지고 있다. 본 연구에서는 개체들이 관찰된 좌표 자료와 종 분포 모델링 기법을 바탕으로 한국에 서식하고 있는 멸종위기양서 파충류 종들의 주요 분포지역을 예측하고 이들의 서식지 특성을 파악하였다. 분석에 이용된 멸종위기양서 파충류는 이끼도롱뇽(Karsenia koreana)과 수원청개구리(Hyla suweonensis), 금개구리(Pelophylax chosenicus), 맹꽁이(Kaloula borealis), 구렁이(Elaphe schrenckii), 표범장지뱀(Eremias argus), 남생이(Mauremys reevesii), 자라(Pelodiscus sinensis)를 포함하며, 고리도롱뇽(Hynobius yangi)과 비바리뱀(Sibynophis chinensis)은 표본수가 적어 분석에서 제외되었다. 그 결과 고도가 멸종위기종들의 분포에 가장 중요한 환경변수로 나타났으며, 그들이 분포한 고도는 그 지역의 기후와 상관관계를 나타냈다. 또한 종분포 모델링에서 예측된 분포지역은 본 연구의 관찰결과 뿐만 아니라 다른 선행 조사의 관찰결과를 충분히 포함하고 있었다. 8종의 AUC 값은 평균 $0.845{\pm}0.08$로 비교적 높게 측정되었고, 오류 값은 $0.087{\pm}0.01$로 비교적 낮게 측정되었다. 따라서 생성된 멸종위기종들의 종 분포 모델은 성공적으로 생성되었다고 판단된다. 멸종위기양서 파충류들의 주요 분포지역을 확인하기 위해 분포 모델들을 중첩한 결과, 5 종은 한반도의 서쪽 지역인 경기도와 충청남도의 해안지역 주변에서 공통적으로 서식하고 있는 것으로 예측되었다. 따라서 이와 같은 지역들을 우선적으로 보호지역으로 지정되어야 하며, 이러한 결과들은 멸종위기양서 파충류의 보호지역을 지정함에 있어 보호대책 수립에 중요한 기초자료가 될 수 있을 것이다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제24권5호
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• pp.1-14
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• 2021

Excessive development and urbanization have destroyed animal, plant, habitats and reduced biodiversity. In order to preserve species diversity, habitat prediction studies are have been conducted at home and overseas using various modeling techniques. This study was conducted to suggest optimal habitat modeling research by comparing HSI and MaxEnt, which are widely used among habitat modeling techniques. The study was targeted on the endangered species of Prionailurus bengalensis in nearby areas (5460.35km2) including Cheonan City, and the same data were used for analysis to compare those models. According to the HSI analysis, Prionailurus bengalensis's habitat probability was 74.65% for less than 0.5 and 25.34% for more than 0.5 and the top 30% were forest (99.07%). MaxEnt's analysis showed that 56.22% of those below 0.5 and 43.79% of those above 0.5 were found to have a high explanatory power of 78.3% of AUC. The Paired Wilcoxn test, which evaluated the significance of thoes models, confirmed that the mean difference between the two models was statistically significant (p<0.05). Analysis of the differences in the results of those models using the matrix table shows that score 24.43% HSI and MaxEnt was accordance,12.44% of the 0.0 to 0.2 section, 7.22% of the 0.2 to 0.4 section, 2.73% of the 0.4 to 0.6 section, 1.96% of the 0.6 to 0.8, and 0.08% of the 0.9 to 1.0. To verify where the score difference appears, the result values of those models were reset to values from 1 to 5 and overlaid. Overlapping analysis resulted in 30.26% of the Strongly agree values, 56.77% of the agree values, and 11.92% of the Disagree values. The places where the difference in scores occurs were analyzed in the order of forest (45.23%), agricultural land (34.57%), and urbanization area (7.65%). This confirmed that the analysis of the same target species within the same target site also has differences in forecasts depending on the modelling method. Therefore, a novel analysis method combining the advantages of each modeling in habitat prediction studies should be developed, and future study may be used to select Prionailurus bengalensis and species-protected areas and species protection areas in the future. Further research is judged to require higher accuracy studies through the use of various modeling techniques and on-site verification.

• 한국환경생태학회지
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• 제37권6호
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• pp.450-463
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• 2023

본 연구는 전문가 기반형 모델(Habitat Suitability Index)의 한계로 지적되는 주관적 기준, 통계분석의 부재 등과 통계기반형 모델(MaxEnt)의 한계로 지적되는 현장검증, 전문가 의견 반영 등의 극복을 위하여 각각의 모델을 개발하여 통합하는 방식으로 핵심서식지를 도출하였다. 핵심서식지 발굴을 위해 문헌분석 및 공간분석자료를 바탕으로 전문가 심층면담을 진행하였고, 전문가 자문과 GIS 도면 구축 가능성을 고려하여 모델을 개발하였다. 주요 환경변수는 식생대, 임상, 임분밀도, 연평균 강수량, 유효토심으로 선정되었다. 그 결과 현재 나도승마가 분포하고 있는 16지점 중 15지점이 핵심서식지로 나타났으며, 개발된 모델은 약 93.75%의 높은 정확도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 하지만 전체 연구대상지의 약 27.8%가 핵심서식지로 나타남에 따라, 추후 서식변수 및 공간자료 정밀화를 통한 모델의 고도화가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 높은 등급으로 확인된 서식지라도 대상종의 서식유무 파악을 위한 현장검증은 필수적으로 수행되어야 한다. 하지만, 이러한 한계에도 불구하고 HSI와 MaxEnt의 상호보완적 활용은 생물종의 분포와 서식지 이용 특성을 통하여 적합 서식지를 예측하고, 신규 서식지 발굴 및 대체서식지 선정 등 다양한 방면으로 활용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권4호
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• pp.219-233
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• 2013

본 연구는 산림에서 나타나는 수종의 분포 패턴을 해석하고 예측하기 위한 목적으로 수행되었다. 국내에서 처음으로 시도된 전국 규모의 체계적 산림조사라 할 수 있는 NFI (National Forest Inventory)의 수종별 출현 정보와 출현지점별 풍부도를 기반으로 소나무의 현존분포도를 작성하였다. 생태적 지위 모형의 하나인 GARP (Genetic Algorithm for Ruleset Production)를 이용하여 소나무 현존분포와 연관성이 높은 환경요인변수들을 선정하였고, 선정된 변수들을 설명변수로 하는 소나무 잠재분포 모형을 작성한 후 기후변화 시나리오를 적용하여 미래의 잠재분포를 예측하였다. 기후, 지리 지형, 토양 지질, 토지이용 및 식생현황 등 27개 환경요인변수를 각각 설명변수로 하여 모형을 구동함으로써 소나무 현존분포와의 연관성을 평가한 결과 1월 평균기온이 최상위를 차지하였고 연평균기온, 8월평균기온, 연교차 등도 영향을 미치는 것으로 분석되었다. NFI 정보로부터 추출하여 소스개체군으로 선정된 조사지점들을 소나무의 최종출현정보로, 환경요인변수 간의 연관성 분석을 통해 최종적으로 선정된 변수 세트를 설명변수로 하여 모형을 구동함으로써 최적의 모형을 선정한 후 잠재분포도를 작성하였다. 현재 시점의 환경요인변수들에 의해 트레이닝 된 잠재분포 모형에서 기후관련변수들을 RCP 8.5 기후변화시나리오에서 산출한 변수들로 대체하여 2020년대, 2050년대, 2090년대의 소나무의 예측 잠재분포도를 작성하였다. 최종적으로 작성된 소나무 잠재분포모형의 평가 통계량인 AUC (Area Under Curve)는 0.67로 다소 미흡하였으나 향후 기후변화 환경 하에서 소나무림의 보전 및 관리를 위한 최소한의 실마리를 제공할 수 있을 것으로 판단되었다.