한국의 보호구역에서 외래식물 분포 예측을 위한 공간 모형 a

외래식물의 유입과 정착 및 소멸, 귀화, 그리고 확산을 포함한 특정 생태계 내에서의 기능 발현 과정은 인류 문명의 역사와 함께 진행되어 온 생물학적 과정이다. 최근 특정한 생태학적 문제를 일으키는 침입 외래종에 의한 생태적 및 경제적 영향에 대한 평가 요구가 높아지고 있다. 특히 특정 생태계 유지의 기초 과정인 교란 체제 및 영양염류 순환 변화 과정에 대한 평가 활동과 더불어 공간통계모형을 활용하여 외래식물의 분포 및 확산 경향을 예측한 후 이를 관리 활동에 활용하는 노력들이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 2014년부터 2016년까지 경북 울진 소광리에 위치하는 산림유전자원 보호구역 내에서 출현한 외래식물의 정밀 분포도를 작성하고, BIOCLIM model (Bioclim), generalized linear Model (GLM), maximum entropy model (Maxent)의 세 가지 종 분포 모형 (Species Distribution Models, SDMs)을 적용하여 가장 높은 정확도 및 예측력을 나타내는 모형을 제안하였다.소광리 산림유전자원 보호구역 내 외래식물은 7과 22종으로 확인되었으며, 138개 출현 좌표를 생성하였다. 이 중, 출현 지점이 5개 지점 이상의 분포 점이 많은 9종의 외래식물 (개망초, 달맞이꽃, 돼지풀, 망초, 미국가막사리, 서양민들레, 오리새, 큰김의털, 토끼풀)을 대상으로 전체 및 종 별확산 예측 모델을 수립하였다. 지형 6종, 기후 3종, 식생 2종 및 교란 변수 1종 등 총 12종류의 환경변수를 구성하여 모델에 적용하였다. 자료 구축은 Arcgis 프로그램, 그리고 분석은 R statistics의 dismo package를 활용하였다. 모형별 결과 비교는 일원분산분석 (SPSS ver 13) 및 현상학적 비교를 병행하여 실시하였다.연구 지역의 외래식물은 고도가 낮은 지역, 사면경사 20°이하의 비교적 평탄 지역, 및 사면방향 약 300°정도의 서북사면에서 가장 높은 빈도로 출현하였다. 그리고 외래식물분포 지점은 수계로부터 최대 286m 떨어져있는 것으로 나타났으며, 수계로의 거리가 가까운 지역에서 외래종의 출현빈도가 높았다. 특히 도로 부근에서 90% 이상 출현하였다.각 모형으로부터 도출된 AUC (각 모형 당 n=9)를 비교한 결과, Bioclim과 다른 두 모형은 차이를 보였지만 GLM과 Maxent에서는 통계적으로 유의한 차이 (F = 14.96, p < 0.001)가 관찰되지 않았으며, GLM의 경우 표본 성질에 따른 예측력 차이가 크지 않은 로버스트한 모형으로 평가되었다. 임계치 AUC의 경우, AUC와 동일한 양상을 나타내었으며, (F = 7.44, p < 0.01), 세 모형 중 Maxent의 임계치 표준편차가 가장 크게 나타나, 종에 따라 임계치가 가장 크게 달라지는 경향을 보였다. 도출된 출현예측면적은 GLM과 다른 두 모형은 차이를 보였지만 Bioclim과 Maxent에서는 통계적으로 유의한 차이 (F = 14.14, p < 0.001)가 없었으며, 종에 따라 면적 변화가 가장 큰 모형은 GLM인 것으로 나타났다. GLM과 Maxent 모델이 높은 예측력과 정확도를 보였고, Bioclim은 적용하기에는 부적절한 모델로 생각된다.모델을 통한 외래식물의 확산은 외래식물의 분포 경향과 마찬가지로 임도와 같은 인간의 기술계 (techno system)를 따라 이루어지는 것으로 나타났다. 이러한 기술계를 이용하는 외래식물의 확산 경향은 지구 차원의 현상일뿐만 아니라 우리나라의 외래종 확산에서 역시 나타난다. 벌채 작업지와 같은 천이 초기 환경에 일시적으로 외래식물이 정착하고 있지만 모델 분석 결과 벌채지는 중요한 외래식물 확산 지역으로 나타나지 않았다. 본 연구는 국가 수준 또는 본 연구보다 작은 규모에서 외래식물 분포 모형을 구축하는데 참고연구가 될 것으로 생각된다.