도시습지 내 외래 거북류의 선호 서식지 분석

Abstract

생태계 교란생물과 외래생물의 위협으로 생물종다양성이 감소되고 있다. 멸종 위기에 처한 생물종 중 14%(594종 중 84종)가 침입 외래종으로 인해 위협을 받고 있다(MA Duenas et al, 2021). 그리고 IUCN(International Union for Conservation of Nature) Red List(IUCN; 국제자연보호연합) 관련 생물 중 1,352종(전체의 27%)이 침입 외래종으로 인해 위협을 받는 것으로 확인됐다(Bellard et al, 2016). 이처럼 외래생물은 생물종다양성에 영향을 주는 주요 요인 중 하나이다. 국내에서는 생태계교란을 야기하는 종으로 붉은귀거북류(Trachemys scripta elegans)과 리버쿠터(Pseudemys concinna)가 서식하고 있으며, 이러한 외래생물종의 생태적 특성을 이해하기 위한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 경기도 안산시 상록수 갈대습지로 76에 위치한 안산갈대습지 공원의 상부 지역을 대상지로 진행하였다. 연구 대상종은 생태계교란종과 외래생물종에 해당되는 거북류인 붉은귀거북과 리버쿠터를 대상으로 하였다. 위치자료를 통한 행동권 분석을 하였으며, 드론으로 취득되는 고해상도 기반의 환경공간 변수를 위치자료와 연계하여 모델링 분석을 하였다. 위치센서로 취득된 데이터는 총 1,050개이었으며, 드론으로 취득된 데이터 중 2021년 10월과 2022년 4월의 자료를 활용하였다. 위치데이터는 행동권 분석을 위해 MCP 분석에 활용하였다. 위치데이터와 환경공간 변수간 관계를 파악하기 위한 모델로 MaxENT를 활용하였다. 드론으로 취득된 정보를 기반으로 토지피복도 세분류(2021)보다 상세하게 비오톱 자료로 재구축하였다. 환경 공간변수는 개방수면, 개방수면 내 섬, 정수식물대, 부엽식물대, 도로, 데크, DSM, NDVI와 같이 9개에서 10개의 공간적인 환경변수로 적용할 수 있었다. 가을철, 봄철 거북류의 MCP 분석을 하였으며, 봄철인 4월에 붉은귀거북류가 가장 높은 MCP 면적을 가졌다. 가을철인 10월에 리버쿠터가 가장 낮은 MCP 면적을 나타냈다. 가을철, 봄철 거북류의 MaxEnt 모델 결과는 모두 0.9이상의 AUC 값을 가지며, 표준오차는 0.05 이내의 값을 가졌다. 개방수면 내 섬과 정수식물대, 부엽·부유식물대, 개방수면과 같은 변수들이 외래거북류 출현에 유의미한 변수로 도출되었다. 봄철의 결과를 기반으로 이항 지도를 도출하여 거북류 선호서식지 지역을 확인하였다. 거북류 출현이 예측되는 지역에 포획 트랩을 설치하였으며 외래거북류를 포획하여 모델에 대해 검증하였다. 본 연구는 큰 규모로 진행되어왔던 기존 연구의 한계를 극복하고 작은 규모에서의 시계열적인 서식지 공간 유형 변화와 동물 출현 관계를 파악하는데 차별성을 갖는다. 또한, 이러한 방법을 통한 선호 서식지를 이해한다면 생태계 관리 방안에 기초적인 자료 구축과 생태적인 이해 방향으로 활용될 수 있을 것이다.

Due to the threat of exotic species, biodiversity is decreasing. 14% of endangered species (84 of 594) are threatened by invasive foreign species (MA Duenas et al, 2021). As such, exotic species is one of the main factors that affect biodiversity. This study was conducted on the upper part of Ansan Reed Wetland Park, Ansan-si, Gyeonggi-do. The species were red-eared turtles and river cooter, which are turtles corresponding to foreign species. A total of 1,050 data were acquired by location sensors. And environmental data were acquired in October 2021 and April 2022 by drone. Location data were basically analyzed by MCP for the analysis of behavior. MaxENT was used as a model for grasping the relationship between location data and environmental space variables. Using the data acquired by drones, the land cover was reconstructed into biotope type data in more detail than the class of land cover (2021). The environmental spatial variables could be applied as 9 to 10 spatial environmental variables such as open water surface, island within open water space, emergent plants zone, floating plants zone, road, deck, DSM, and NDVI. MCP analysis of turtles in autumn and spring was conducted, and red-eared turtles had the highest MCP area in April, spring. In October, the fall season, River cooter showed the lowest MCP area. The results of the MaxEnt model of turtles in autumn and spring had an AUC value of 0.9 or more, and standard deviation was within 0.05. Variables such as islands, emergent plants, floating plants and open water space were derived as meaningful variables for the appearance of exotic turtoises. Based on the results of spring, a binary map was derived to identify the preferred habitat area for turtles. A capture trap was installed in an area where the appearance of turtles was predicted, and a total of three foreign turtles were captured to verify the model.