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영어

This study aims to analyze the effects of climatic and geographical factors based on the concept of ecological niche which is utilized extensively to predict the geographical distribution of biological species on the accuracy of species distribution models. The target species were non-native plants, which were found in subalpine zone of Odaesan National Park. And two critical variables, including climate and topological variables, were used for investigating the species distribution model analyzed by the Maxent algorithm. The climate variables included temperature and precipitation, and altitude above the sea level, slope, topographic wetness index, and streamflow were used as geographical variables. the effects on the species distribution by those variables will be examined. The result of application of the species distribution model which Maximum entropy, Maxent, algorithm utilized extensively and verified in recent ecology field is applied with was assessed. How much the actual investigated area was included in the predicted area distributed with the foreign plants was used for the examining process by the accuracy level with the value of AUC of ROC (Area Under Curve of Receiver Operating Characteristic) and by comparing the possible maximum composition rate of non-native species depending on the models.). Rather than considering either of biological climatic variables or geographical variables only, the accuracy level of the model applying both of them at the same time turned out to be the highest among the 3 models even though there was no significant difference among the models with the AUC value, 0.997 as well as the model showed the highest possible maximum composition rate, 99.5%, of the nonnative species. In addition, with the setting of the potential distribution area of foreign plants with more than 50% of the possible composition rate of non-native species, the result of comparing the area showed the smallest distribution area which was predicted with the sized of 4,174 km2 considering the climatic and geographical variables. This result indicated that the analysis result is rather stable not being sensitive to the types and numbers of variables which explains the prediction result of the models and indirectly suggested that the distribution of non-native plants reflects the complexity of climatic and geographical features rather than environmental characteristics simply. In conclusion, the model that applied Maxent algorithm to various environmental variables may be very useful to predict the potential distribution area of various biological species in the National Park.

한국어

본 연구에서는 생물종에 대한 지리적 분포를 예측하는데 널리 활용되고 있는 생태적 지위개념을 기반으로 하는 생물종 분포모델의 정확도에 미치는 기후·지형인자의 영향력을 분석하고자 한다. 오대산국립공원의 아고산 지 역에서 조사된 외래식물을 대상으로 기후변수로는 기온과 강수량을 이용하고 지형변수로는 해발고도, 경사, 사면, 지형습윤지수, 그리고 하천유량을 예측변수로 하고 이들 조합에 의한 생물종분포 모델에 미치는 영향을 평가하고자 한다. 이는 최근 생태분야에서 널리 활용되고 검증된 최대 엔트로피(Maximum entropy, Maxent) 알고리즘을 적용한 종 분포 모델의 수행 결과를 ROC 의 AUC 값(Area Under Curve of Receiver Operating Characteristic)을 통한 모 델 정확도와 모델 별 외래식물의 최대 출현가능성을 비교하고 예측된 외래식물의 분포지역에 현지 조사된 지점이 얼마나 포함되는지에 대한 점유율을 이용하여 평가하였다. 모델 정확도는 생물기후학적 변수 및 지형적인 변수만을 고려한 경우보다 두 변수를 동시에 적용한 경우가 세 가지 모델 정확도 중에서 AUC 값이 0.997로 모델 간 유의 적인 차이는 나타나지 않았지만 가장 높게 산출되었고 최대출현가능성도 가장 높은 99.5%의 예측 결과가 나타났다. 또한, 외래식물의 출현가능성이 50% 이상일 경우를 외래식물의 잠재적 분포지역으로 하여 면적을 비교한 결과를 보면 기후 및 지형 변수를 동시에 고려한 경우에서 면적이 4,174 km2로 가장 작은 분포지역이 예측되었다. 이는 모 델의 예측결과를 설명하는 변수의 유형이나 개수에 민감하지 않고 안정화된 결과를 보여주고 외래식물의 분포는 단 순적인 환경특성보다는 기후 및 지형 등과 같은 복합적인 특성에 기인한다는 사실을 간접적으로 보여주는 결과라 할 수 있다. 결과적으로 Maxent 알고리즘을 다양한 환경변수에 적용한 모델은 국립공원에 서식하는 다양한 생물종 의 잠재적인 분포지역을 예측하는데 매우 유용한 방법으로 활용될 수 있을 것이다.