DOI QR코드

DOI QR Code

A Prediction Model and Mapping for Forest-Dwelling Birds Habitat Using GIS

GIS를 이용한 산림성 조류의 서식지 예측 모형 및 지도구축

  • Lee, Seul-Gi (Dept. of Landscape Architecture, Kyungpook National University) ;
  • Jung, Sung-Gwan (Dept. of Landscape Architecture, Kyungpook National University) ;
  • Park, Kyung-Hun (Dept. of Environmental Engineering, Changwon National University) ;
  • Kim, Kyung-Tae (Dept. of Landscape Architecture, Kyungpook National University) ;
  • Lee, Woo-Sung (Dept. of Landscape Architecture, Kyungpook National University)
  • Received : 2009.12.24
  • Accepted : 2010.02.19
  • Published : 2010.03.30

Abstract

A bird is needed efficient conservation through habitat management, as the representative of an organism to evaluate the steady of complex ecosystem. So, this study will offer the useful basic data for preserving habitat from now on, as presenting a estimating model with the GIS program which selected factors effecting the habitat of a forest-dwelling bird in Changwon. As the resort of the survey, the number of forest-dwelling birds living in the 135 survey sites were 5 order, 15 family, 26 species and 922 individual. Also, as the result of making habitat analysis into a predict model, 'NDVI', 'Distance to valley', 'Distance to mixed forest' and 'Area of field' were significant and they had R-squares of 51.3%. Next, as the resort of researching the accuracy of Model, it was a reasonable prediction, as the correlation coefficient is 0.735 and MAPE is 20.7%, and a predict map of habitat was made with the model. This map could predict species diversity of no investigated areas and could be an useful basic data for preserving habitat, as an on-the-spot survey.

조류는 복잡한 생태계의 상태를 평가하는 대표적인 생물 지표종으로써, 서식지 관리를 통한 효율적인 보전이 필요하다. 이에 본 연구는 창원시를 대상으로 산림성 조류의 서식지에 영향을 미치는 서식지 변수를 GIS기법으로 추출하여 서식지 예측 모형을 제시함으로써 향후 서식지 보존을 위한 유용한 기초자료를 제공하고자 하였다. 연구결과, 135지점에 출현한 산림성 조류는 총 5목 15과 26종 922개체로 나타났다. 또한 산림성 조류의 종다양도를 종속변수, 서식지 변수들을 독립변수로 하여 서식지 예측모형을 구축한 결과, '식생지수', '계곡으로부터의 거리', '혼효림으로부터의 거리', '밭 면적' 등 4개의 변수가 유의성을 가지는 것으로 분석되었으며, 이들의 설명력은 51.3%로 나타났다. 다음으로 모형의 정확도를 검증한 결과, 상관계수 0.735, 절대평균오차비율(MAPE) 20.7%로 비교적 합리적인 예측으로 판단되었으며, 구축된 모형을 활용하여 서식지 예측지도를 제작하였다. 이 지도는 현장조사를 근거로 조사되지 않은 지역의 종다양도를 예측 할 수 있어 향후 서식지 보존을 위한 전략수립에 유용한 기초자료로 활용 가능하리라 판단된다.

Keywords

References

  1. 김수경, 김남신, 정석환, 김영훈, 성하철, 박시룡. 2008. GIS를 이용한 황새 번식지의 환경특성 분석. 한국지리정보학회지 11(1):125-137.
  2. 김영숙. 2003. 보전성을 중심으로 한 토지적성평가 개선방안에 관한 연구. 서울시립대학교 대학원 석사학위논문. 115쪽.
  3. 김진수, 손요한, 신준한, 이도원, 리처드 프리맥. 2000. 보전생물학. 서울: 사이언스북스 348쪽.
  4. 박찬열. 1994. 야생조류의 서식에 적합한 도시환경림 조성 및 관리방안. 서울대학교 대학원 농학석사학위논문. 73쪽.
  5. 우한정, 김상욱. 1988. 산림조류의 서식환경에 관한 연구. 김상욱 정년퇴임 논문집.
  6. 이도한, 군혜진, 송호경. 2008. 지리산국립공원 해발고도와 식생에 따른 번식기 조류군집의 특성. 한국환경생태학회지 22(5):471-480.
  7. 이우신, 박찬열. 1995. 길드개념을 이용한 산림환경과 조류군집 변화 분석. 한국생태학회지 18:397-408.
  8. 임신재, 이주영, 강정훈. 2007. 광릉 지역 활엽수 천연림과 도로 주변의 서식지 구조와 조류군집 특성. 한국환경생태학회지 21(1):47-54.
  9. 장우영. 2003. GIS를 이용한 조류의 서식지 분포 모형 개발: 설악산 국립공원을 대상으로. 서울대학교 환경대학원 석사학위논문. 110쪽.
  10. 장세웅, 이상효, 김재준. 2009. 인지요인이 공동주택가격에 미치는 영향요인 분석연구. 대한건축학회지 25(3):207-214.
  11. 정성관, 이우성. 2008. 환경도시 건설을 위한 도시녹지의 관리권역 설정: 창원시를 대상으로. 한국조경학회지 35(6):64-73.
  12. 차수영, 박종화. 1999. 조류서식지 평가 모형을 이용한 서울시 녹지네트워크 구상. 한국조경학회지 27(4):29-38.
  13. 채진확, 김정수, 구태희. 2004. 서울의 도시 비오톱에서 면적과 조류의 종수와의 관계. 한국환경생태학회지 17(4):375-382.
  14. 최창용, 남현영, 허위행, 이우신, 김현중, 황근연. 2006. 온대 활엽수림에 서식하는 산림성 조류의 가장자리 선호도 분석. 한국환경생태학회지 29(3):191-203.
  15. 홍석환, 최송현, 이수동, 배정희. 2009. 야생조류 이동통로 예측을 통한 도시녹지네트워크 설정 연구. 한국지리정보학회 12(2):99-110.
  16. 환경부. 1999. 창원, 김해의 자연환경; 불모산. 148pp.
  17. Beven, K.J. and M.J. Kirkby. 1979. A physically based, variable contributing area model of basin hydrology. Hydrological Sciences Journal 24:43-69. https://doi.org/10.1080/02626667909491834
  18. Burger, C.J.S.C., M. Dohnal, M. Kathrada and R. Law. 2001. A practitioners guide to time-series methods for tourism demand forecasting-a case study of Durban, South Africa. Tourism Management 22(4):403-409. https://doi.org/10.1016/S0261-5177(00)00068-6
  19. MacArthur, R.H. and J.Y. MacArthur. 1961. On bird species diversity. Ecology 42(3);594-598. https://doi.org/10.2307/1932254
  20. Lewis, C.D. 1982. Industrial and Business Forecasting Methods. Butterworth Scientific. 143pp.
  21. Shannon, C.E. 1949. The Mathematical Theory of Communication, University of Illinois Press, Urbana 117pp.
  22. Swetnam, R.D., P. Ragou, L.G. Firbank, S.A. Hinsley and P.E. Bellamy. 1998. Applying ecological models to altered landscape scenario: testing with GIS. Landscape and Urban Planning 41:3-18. https://doi.org/10.1016/S0169-2046(98)00053-X
  23. Tucker, G.M. 1997. Habitats for Birds in Europe a Conservation Strategy for the Wider Environment. Cambridge. Bird1ife international 464pp.

Cited by

  1. GIS에 의한 3차원 동물서식도 제작 vol.14, pp.4, 2010, https://doi.org/10.11108/kagis.2011.14.4.054
  2. 금강 수계 수서곤충 섭식기능군의 공간분포 분석 및 예측 vol.15, pp.1, 2010, https://doi.org/10.11108/kagis.2012.15.1.099
  3. 전문조사원 경험에 의한 야생동물 서식지 예측모형 - 대천천.청라댐 유역을 대상으로 - vol.28, pp.4, 2014, https://doi.org/10.13047/kjee.2014.28.4.393