데이터베이스 연구회지(SIGDB)
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| 한글제목(Korean Title) |
미래 기후변화에 따른 앙상블 모델 기반 침엽수 서식지 분포 예측 |
| 영문제목(English Title) |
Prediction of Coniferous Species Distribution based on Ensemble Model under Future Climate Change |
| 저자(Author) |
조용장
유제혁
황인준
YongJang Cho
Jehyeok Rew
Eenjun Hwang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 36 NO. 03 PP. 0003 ~ 0019 (2020. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근, 급격한 산업화로 인한 급속한 기후변화가 생태 보전 및 생물 다양성에 부정적인 영향을 미치고 있다. 생태자산을 효과적으로 보전하기 위해서는 기후변화가 생태계에 미치는 영향을 분석하고, 이를 통해 종 보전 및 대체 서식지 마련 등 적절한 대책을 수립하는 것이 필수적이다. 특히 국가적으로 보전가치를 지니는 생물 지표종에 대한 대책은 그 필요성이 더욱 절실하다. 따라서, 본 논문에서는 생물 지표종인 주목, 구상나무, 분비 나무를 대상으로, 서식지 분포를 예측할 수 있는 앙상블 모델을 제안한다. 이를 위해, 다양한 종 분포 모델을 구축하고 앙상블 기법을 통해 예측모델의 정확도를 높였다. 실험을 통해 서식에 중요한 환경 요인들을 분석하 고 다양한 기후변화 시나리오에 따른 서식지의 분포를 추론하였다. 최종적으로 대표농도경로 시나리오인 RCP 4.5와 8.5 상에서 대상 식물의 2050년 및 2070년 서식지 분포를 예측하고, 시각화하였다. 본 연구는 미래 기 후변화에 따른 대상 식물의 보전대책과 잠재 서식지 확보전략 수립에 활용될 것으로 기대된다. |
영문내용
(English Abstract) |
Recently, fast climate change caused by rapid industrialization has a negative influence on ecological conservation and biodiversity maintenance. For the conservation of future ecosystems, it is necessary to analyze the effects of climate change on the ecosystem for planning the habitat conservation strategy. Especially, biological indicator species that play a prominent role in understanding the effects of climate fluctuation on the ecosystem have been regarded as an essential factor. Therefore, analyzing and predicting the habitats of biological indicator species are crucial to understanding the distribution shift and planning biological conservation. Therefore, in this paper, we propose a novel ensemble model to predict the habitat distribution changes of three biological indicator species, including Taxus cuspidata, Abies koreana, and Abies nephrolepis, under climate change scenarios. More specifically, we constructed an ensemble-based species distribution model by combining several machine learning models. The prediction accuracy of our model was 0.9 or higher based on the True Skill Statistic (TSS), which is superior to other existing models. We also identified the environmental factors that have a significant effect on species distribution through variable importance analysis, and analyzed the distribution changes according to different climate change scenarios. Finally, we visualized the distribution of the species in 2050 and 2070, based on representative concentration pathway (RCP) 4.5 and RCP 8.5 scenarios. Through this study, we expect that our model can be used to make plans for the conservation of Taxus cuspidata, Abies koreana, and Abies nephrolepis according to future climate change. |
| 키워드(Keyword) |
Species distribution model
Climate change
Machine learning
Ensemble model
종 분포 모델
기후 변화
기계 학습
앙상블 모델
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