종분포모형의 외래침입종 구분 가능성과 개선 방향

김인유1*, 서홍덕1, 박찬열1

(1국립산림과학원 생활권도시숲연구센터)

Can Species Distribution Model predict the plant invasion

and how can we improve?

Inyoo Kim1*, Hong-Duck Sou1, Chan-Ryul Park1

(1Livable Urban Forests Research Center, National Institute of Forest Science)

요약: 외래침입종 연구의 근본적인 목표 중 하나는 도입 이전에 잠재적 침입종을 식별하는 것이다. 이를 위하여 종 분포 모델(Species Distribution Model: SDM)을 통한 잠재적 침입 지역 예측 연구와, 식물의 기능적 형질 분석을 통한 침입종과 비침입종 구분 연구가 주로 이루어지고 있다. 그러나 SDM을 비유사(non-analogous) 지역으로 전이하는 것은 높은 불확실성을 수반하여 모델의 침입종 식별을 위한 적용 가능성에 의문을 제기한다. 이에 본 연구는 국내에 유입 역사가 있는 침입종(58종)과 비침입종(94종) 국화과 식물의 범지구 규모 SDM 결과를 종합하고, 로지스틱 회귀 모형의 변수로 SDM 결과를 사용하여 SDM의 침입외래종 구분 능력을 확인하였다. 또한, 식물의 기능적 특성을 계층적 회귀 모델에 통합하여 모형의 개선 여부를 평가하였다. 그 결과 SDM 기반 변수 중 기후 유사 지역이 넓을수록, 모형에 사용된 발견 포인트 수가 많을수록 침입종일 확률이 높았다. 또한 식물 형질 변수 중 바람에 의한 종자 분산과 한해살이 생활형을 가지는 수종의 침입종일 확률이 높았다.

Abstract: One of the fundamental objectives of invasive species research is to identify potential invasive plants before their introduction. Two distinctive methods are generally employed: Species Distribution Model (SDM) that predict potential invasion areas and the analysis of plant functional traits to differentiate between invasive and non-invasive species. However, transferring SDMs to non-analogous areas carries high uncertainty, raising questions about their applicability. In this study, we aggregate SDM of globally transferred invasive (58 species) and non-invasive (94 species) Compositae species introduced in South Korea. And tests the model’s ability to identify the invasiveness by using the SDM results as variables in logistic regression. Additionally, we integrated plant functional trait variables into a hierarchical regression model to assess if it improves the model. The result showed that SDM-driven variables of analogous areas and the number of occurrence points significantly improved the logistic regression model. Trait variables of dispersal syndrome and longevity improved the model's distinguishability.

사사: 본 연구는 국립산림과학원의 “인간간섭 산림생태계의 자연성 보전 및 증진 기술 개발(과제번호 FE0100-2020-01)” 과제의 지원에 의해 수행하였습니다