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HOME > GEO DATA > Volume 6(4); 2024 > Article
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기후 변화에 따른 양서·파충류 잠재 서식지 예측을 위한 공간정보 구축
신만석1orcid, 강성룡2,*orcid, 김보라3orcid
Constructing the Spatial Data to Forecast Potential Habitat for Amphibians and Reptiles under Climate Change
Man-Seok Shin1orcid, Sung-Ryong Kang2,*orcid, Bo-Ra Kim3orcid
GEO DATA 2024;6(4):208-225.
DOI: https://doi.org/10.22761/GD.2024.0028
Published online: December 27, 2024

1전임연구원, 국립생태원 기후탄소연구팀, 충청남도 서천군 마서면 금강로 1210, 33657, 대한민국

2팀장, 국립생태원 기후탄소연구팀, 충청남도 서천군 마서면 금강로 1210, 33657, 대한민국

3연구원, 국립생태원 기후탄소연구팀, 충청남도 서천군 마서면 금강로 1210, 33657, 대한민국

1Associate Researcher, Climate Change and Carbon Research Team, National Institute of Ecology, 1210 Geumgang-ro, Maseo-myeon, Seocheon-gun, 33657 Chungcheongnam-do, South Korea

2Team Leader, Climate Change and Carbon Research Team, National Institute of Ecology, 1210 Geumgang-ro, Maseo-myeon, Seocheon-gun, 33657 Chungcheongnam-do, South Korea

3Researcher, Climate Change and Carbon Research Team, National Institute of Ecology, 1210 Geumgang-ro, Maseo-myeon, Seocheon-gun, 33657 Chungcheongnam-do, South Korea

Corresponding Author Sung-Ryong Kang Tel: +82-41-950-5491 E-mail: srkang@nie.re.kr
• Received: September 9, 2024   • Revised: October 10, 2024   • Accepted: October 29, 2024

Copyright © 2024 GeoAI Data Society

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

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  • In this study, distribution data and environmental information for predicting the potential habitat of amphibians and reptiles in South Korea were compiled. The distribution data of amphibians and reptiles include nationwide surveys conducted by the National Institute of Ecology (seven surveys) and the Korea National Park Service (one survey). The distribution data are based on 57,777 locations for 35 species. Environmental information related to the habitat of amphibians and reptiles was constructed from 19 bioclimatic variables related to climate and four spatial variables related to geographic factors, and 19 bioclimatic variables for the future (2020-2090) were constructed using the results of SSP scenarios. In addition, species distribution models (MaxEnt) were used to predict current and future potential habitat for 28 amphibian and reptile species with more than 50 survey sites. The model validation values for the 28 species ranged from 0.717 to 0.987. These data have the potential to inform conservation strategies in response to climate change by spatially identifying current and future potential habitat for amphibians and reptiles.
인간의 인위적 활동으로 인해 지구 표면 온도는 지난 100년 동안 약 1℃ 상승하였고 이 온도의 상승은 전 세계 날씨와 극한 기후에 영향을 미치고 있다(IPCC, 2021). 이러한 기후 변화는 현재 생물다양성과 생태계에 악영향을 미치고 있으며 향후 지구 온난화가 지속됨에 따라 더욱 악화될 것이다(IPBES, 2019; IPCC, 2022). 각 생물 종 분류군들은 기후 변화에 악영향을 받고 있지만 특히 양서류는 척추동물 중에서 가장 멸종 위기에 처한 분류군으로 나타나고 있다(Luedtke et al., 2023). 전 세계적으로 멸종 위기에 처한 종의 40.7%가 양서류로 보고되고 있다(Luedtke et al., 2023). 또한 파충류는 변온동물로 지구 온난화에 영향을 크게 받을 가능성이 높으며 일부 파충류 종들은 생리적 최적 온도보다 높은 체온을 이미 겪고 있는 것으로 나타났다(Biber et al., 2023). 이는 파충류가 추운 환경의 다른 종에 비해 지구 온난화에 더 큰 취약성을 갖는 것을 보여준다(Diele-Viegas and Rocha, 2018). 따라서 기후 변화 영향에 따른 양서·파충류의 보전 연구가 필요한 상황이다.
기후 변화에 따른 양서·파충류의 보전 정책 및 계획에 활용할 수 있도록 잠재 서식지 관련 예측 연구가 진행되고 있다(Blank and Blaustein, 2012; Brito et al., 2011; Penman et al., 2010). 국내에서도 양서·파충류의 지리적 분포 및 서식지 특성에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다(Do et al., 2017; Do and Yoo, 2014; Jang and Suh, 2010; Kim, 2009; Song and Lee, 2009). 이러한 연구들에는 생물 종에 대한 비교적 적은 수의 조사 정보만으로도 넒은 지역의 잠재 서식지를 예측할 수 있는 종 분포 모형 방법이 주로 활용되고 있다(Do et al., 2017; Shin et al., 2015). 따라서 본 데이터는 개방되어 있는 양서·파충류 분류군의 전국 단위 조사 사업들을 데이터베이스로 정리하였고 양서·파충류 잠재 서식지 예측을 위한 환경정보를 구축하였다. 본 연구에서 제공하는 환경정보에는 현재와 미래 양서·파충류의 잠재 서식지를 예측할 수 있는 기후 및 지리적 공간정보가 포함되어 있다. 또한 이 데이터를 활용하여 기후 변화에 따른 양서·파충류 보전 전략 수립에 활용 가능한 현재와 미래의 잠재서식지 예측 결과 데이터를 함께 포함하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 대한민국 전국을 대상으로 양서·파충류의 현재와 미래의 잠재 서식지를 예측할 수 있는 종의 위치정보와 환경정보 구축에 있다.
2.1 종 위치 자료 수집
환경부 국립생물자원관은 우리나라 국가생물종목록을 매년 갱신하여 관리하고 있다(National Institute of Biological Resources, 2023). 2023년 12월 31일 기준으로 국가생물종목록에서 관리되고 있는 종은 총 60,010종으로 그중 양서류와 파충류는 각각 28종, 36종이 기록되어 있다(National Institute of Biological Resources, 2023). 멸종위기 야생생물(양서류 4종, 파충류 4종)을 제외한 양서·파충류 56종을 대상으로 국립생태원과 국립공원공단의 조사 결과에 기록되어 있는 좌표정보(분포 지점)를 수집하였다(Table 1). 제외된 멸종위기 야생생물은 I급 2종(수원청개구리[Dryophytes suweonensis], 비바리뱀[Sibynophis chinensis]), II급 6종(맹꽁이[Kaloula borealis], 금개구리[Pelophylax chosenicus ], 고리도롱뇽[Hynobius yangi], 구렁이[Elaphe schrenckii], 표범장지뱀[Eremias argus], 남생이[Mauremys reevesii])이다.
국립생태원은 에코뱅크(EcoBank)를 통해 국립생태원에서 조사 및 연구한 생태정보를 구축하여 개방하는 서비스를 운영하고 있다. 따라서 EcoBank에서 디지털 객체 식별자(digital object identifier)를 부여해 개방하고 있는 양서·파충류 분포 지점 자료를 수집하였다. 본 연구에 활용된 국립생태원 조사 사업은 제4차 전국자연환경조사(2014-2018년), 제5차 전국자연환경조사(2019년), 내륙습지 기초조사(2016-2021년), 백두대간보호지역 생태계 조사(2013-2019년), 생태경관정밀조사, 특정도서발굴조사, 특정도서정밀조사, 해안사구자연환경조사를 포함하는 특정지역자연환경조사(2005-2019년)이다.
위의 국립생태원에서 수행한 조사 사업들은 전국 단위의 조사 사업이지만 국립공원 지역을 제외하고 조사가 이루어진다. 따라서 국립공원공단에서 자체적으로 수행하는 조사 사업을 확대 수집하였다. 국립공원공단은 공공데이터포털(www.data.go.kr)을 통해 국내 21개 국립공원 생물자원 현황을 공개하고 있다. 본 연구에서는 공공데이터포털에서 개방하고 있는 국립공원 생물자원 현황 조사 자료(2002-2022년)에서 양서·파충류 분포 지점 자료를 추가로 수집하였다.
2.2 환경정보 구축
양서·파충류 서식지와 관련된 환경정보는 기후 및 지리적 요소로 구분하여 구축하였다(Table 2). 기후 환경정보는 현재 자료와 미래 예측 자료 모두를 제공하는 국내 기상청 기후정보포털(www.climate.go.kr)에서 자료를 수집하였다. 기후정보포털에서는 현재(2000-2019년) 기간의 기후 자료(MK-PRISM v2.1)와 미래(2021-2100년) 전망에 대한 자료(SSP_5ENSMN)를 제공하고 있다. MK-PRISM 자료는 고해상도 격자형 관측 자료를 의미하며 75개의 종간 기상 관측 지점(automated synoptic observing system)과 462개 자동 기상 관측 지점(automatic weather system)을 포함한 537개의 관측 지점 자료가 활용된다(Kim et al., 2012). 최종 MK-PRISM 자료는 관측 지점 간 거리, 해양도, 지향면, 고도를 고려한 내삽 기법으로 격자 자료를 산출하여 생산된다(Kim et al., 2012). 기후정보포털 SSP_5ENSMN 미래 전망 자료는 5개 모델(HadGEM3-RA [국립기상과학원], WRF [부산대학교], CCLM [포항공과대학교], GRIMs [국립공주대학교], RegCM4 [울산과학기술원])을 앙상블하여 결과를 생성한다(KMA, 2023). 기상청은 공통사회 경제경로(shared socioeconomic pathways, SSP) 시나리오에 따른 4개(SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5) 종류를 국가 기후변화 표준 시나리오로 선정하였다(KMA, 2023). 본 연구의 기후 자료는 20년 기간의 최고 기온, 최저 기온과 강수량의 월 자료를 활용하여 10년 간격으로 19개 생물기후변수(bioclimatic variables)를 구축하였다. 예를 들면 2050년 자료의 경우 2041년에서 2060년까지의 기후 자료를 활용하는 것이다. 생물기후변수는 현재(2010년)와 미래 4개 SSP 시나리오(2020-2090년, 10년 간격)를 R version 4.3.3 소프트웨어(R Foundation, Vienna, Austria) 환경에서 dismo 패키지를 활용하여 구축하였다.
지리적 환경정보는 NASA에서 운영하는 EARTHDATA (www.earthdata.nasa.gov)에서 ASTER 글로벌 디지털 표고 모델(global digital elevation model) 자료를 수집하여 대한민국 전체를 통합한 디지털 표고 모델(digital elevation model, DEM)을 구축하고 DEM에서 ArcGIS Pro 3.3.1 소프트웨어(Esri, Redlands, CA, USA)를 활용하여 경사(slope)와 지형습윤지수(topographic wetness index, TWI)를 산출하였다. TWI는 강우로 인하여 흐르는 물의 방향과 양을 수치적으로 표현한 데이터로 강우 시 집수되는 물의 양을 산정할 수 있다(Park et al., 2020). 또한 국토지리정보원에서 제공하는 연속수치지도의 실폭하천자료(www.vworld.kr)와 한강홍수통제소가 운영하는 국가수자원관리종합정보시스템(www.wamis.go.kr)에서 제공하는 국가하천, 지방1급하천 그리고 지방2급하천 자료로 ArcGIS Pro 3.3.1 소프트웨어를 활용하여 내륙수로부터의 거리(D_water) 환경정보를 구축하였다. 모든 환경정보는 가장 해상도가 낮은 기후 자료를 기준(0.01도, 약 1 km2)으로 해상도를 통일하였다.
2.3 잠재 서식지 예측
최근 공간정보로 구축된 생물학적 및 환경적 데이터에 통계, 기계학습(machine learning) 등의 방법을 활용하여 종의 잠재 서식지를 예측하고자 하는 연구가 급증하고 있다(Flanklin, 2010). 종 분포 모형(species distribution model)은 최소한의 종 관찰 정보와 공간 자료(환경변수) 간의 통계적 기법 등의 모형 결과를 통해 공간적으로 종의 잠재적 서식지를 예측하여 보호구역 설정, 생물다양성 평가, 서식지 관리 및 복원, 외래 침입종의 위험평가 그리고 지구 온난화에 따른 종 분포 변화 연구 등 다양한 분야에서 활용되고 있다(Flanklin, 2010; Miller et al., 2004; Peters et al., 2004; Shin et al., 2015; Thorn et al., 2009). 종 분포 모형은 종 발견 지점(위치 자료)과 공간지도화할 수 있는 환경 정보(기후, 지형 등)와의 관련성을 분석하여 종의 잠재 서식지를 예측한다(Franklin, 2010; Grinnell, 1904; Shin et al., 2018a). 종 분포 모형은 종 발견 지점과 발견되지 않는 부재 지점(presence/absence) 모두를 이용하는 모형과 종 발견 지점(presence-only)만을 이용하는 모형으로 구분된다(Flanklin, 2010). 국내 생물 종 조사 방법들은 대부분 종의 발견 지점(출현 자료)만을 조사하여 종의 부재 지점(비출현 자료)에 대한 자료 수집의 한계가 있다(Seo et al., 2008). 출현 자료만을 이용하는 모형에는 environmental-niche factor analysis, genetic algorithm for rule-set prediction, maximum entropy model (MaxEnt) 등의 알고리즘이 주로 사용되고 있다(Phillips et al., 2006). 이 중 적은 수의 출현 자료로도 과적용(over-fitting)을 최소화하고 다른 변수와의 상호작용을 보여주는 기계학습(machine learning) 기반의 MaxEnt 모형을 활용하여(Elith et al., 2011; Phillps et al., 2006) 양서·파충류의 잠재 서식지를 예측하였다. MaxEnt (version 3.4.4) 모형은 R 소프트웨어 환경에서 biomod2 패키지를 활용하여 구동하였다. 최종 양서·파충류 잠재 서식지 예측의 불확실성을 줄이기 위하여 모형 검증값을 가중치로 합산하는 앙상블 모형 방식을 적용하였다(Shin et al., 2018a). 양서·파충류의 잠재 서식지를 예측하기 위하여 상관관계가 높은 환경정보 23개 중에서 9개(Bio03, Bio04, Bio05, Bio13, Bio17, DEM, slope, TWI, D_water)를 선택하였다. 환경정보 선택 기준은 9개로 구분한 상관관계 계층적 군집 형태에서 각 군집을 대표할 수 있는 환경정보를 선택하였다. 추가적인 환경정보 선택 기준은 국내 양서·파충류를 대상으로 한 종 분포 모형 연구에서 변수의 기여도가 높은 변수를 고려하였다(Do et al., 2017). 잠재 서식지 예측 정확도는 10회 교차 검증으로 receiver operating characteristic 곡선의 area under curve (AUC) 값을 측정하였다(Shin et al., 2018a). AUC 값은 0.5-1.0의 범위이며 예측 정확도를 다음과 같이 분류한다: AUC 0.9-1.0, 우수(excellent); 0.8-0.9, 양호(good); 0.7-0.8, 보통(fair); 0.6-0.7, 미흡(poor); 0.5-0.6, 부적합(fail) (Parker-Allie et al., 2009; Shin et al., 2022; Swets, 1988). 양서·파충류 각각의 종 분포 모형에서 환경정보 영향의 정도를 알아보기 위하여 변수 기여도(percent contribution)와 변수 중요도(permutation importance)를 산정하였다. 변수 기여도는 모형이 학습할 때 해당 변수가 얼마나 예측 성능 향상에 기여하였는지에 대한 결과이고 변수 중요도는 변수들을 무작위로 섞었을 때 모형 성능이 어떻게 변화하는지에 대한 결과이다(Phillips et al., 2006; Phillips and Dudík, 2008). 변수들 간의 상관관계가 있을 경우 변수 기여도는 왜곡될 수 있지만 변수 중요도는 보다 독립적인 중요도를 보여준다(Phillips et al., 2006; Phillips and Dudík, 2008).
3.1. 종 위치 자료 구축 결과
국내 멸종위기 야생생물을 제외한 양서·파충류 56종 중에서 조사 지점이 최소 1개 이상 발견된 35종의 조사 위치정보를 데이터베이스(database)로 구축하였다(Tables 1, 3). 최소 1개 이상 발견된 종은 양서류 16종 그리고 파충류 19종으로 나타났다. 35종의 총 조사 위치정보는 57,777개 지점이 수집되었다. 양서류 중에서 가장 많은 위치 자료가 수집된 종은 북방산개구리로 7,026개 지점이 확인되었으며 이어서 계곡산개구리(6,395개 지점), 무당개구리(6,313개 지점) 그리고 도롱뇽(6,081개 지점) 순으로 분포가 확인된 조사 지점이 많이 나타났다. 파충류 중에서 가장 많은 위치 자료가 수집된 종은 유혈목이로 2,998개 지점이 확인되었으며 이어서 쇠살모사(2,588개 지점), 누룩뱀(2,005개 지점) 그리고 아무르장지뱀(1,130개 지점) 순으로 나타났다. 양서류의 총 종의 위치정보는 44,460개 지점으로 파충류의 13,317개 지점보다 약 3.3배로 구축되었다.
3.2 환경정보 구축 결과
양서·파충류 서식지와 관련된 환경정보를 기후와 관련된 19개 생물기후변수(Bio01-Bio19)와 지리적 요소와 관련된 4개(DEM, slope, TWI, D_water) 공간정보로 구축하였다(Table 4; Figs. 1, 2). 19개 생물기후변수의 경우 현재(2010년)와 4개의 SSP 시나리오에 따른 미래 8개 시기(2020년에서 2090년까지 10년 단위)를 각각 구축하였다.
각 환경정보의 대한민국 전체 값과 양서·파충류가 발견된 조사 지점의 환경정보 값을 비교해 본 결과 값의 범위(최댓값과 최솟값의 간격)에는 별다른 차이를 보이지 않았다(Table 4). 양서·파충류 35종의 위치 정보가 전국적으로 고르게 분포하고 있어 값의 범위에서 큰 차이를 보이지 않았다. 환경정보의 분포 밀도를 비교해 본 결과로는 Bio03 (등온성, 연간 온도 범위와 월 평균 일교차 비율)에서 양서류의 경우 특정한 값(28-32%)에서 밀도가 높았다(Fig. 3). Bio04 (온도의 계절적 변동)에서는 대한민국 전체 값에서는 밀도가 높지 않으나 양서·파충류 모두 925-950값의 범위에서 높은 밀도를 보였다. Bio05 (가장 따뜻한 달의 최고 온도)에서는 양서·파충류 모두 30℃에서 가장 높은 밀도를 보였다. Bio13 (강수량이 가장 많은 달의 강수량)에서는 파충류의 경우 300 mm에서 가장 높은 밀도를 보였고 양서류의 경우 367 mm에서 가장 높은 밀도를 보였다(Fig. 4). Bio17 (강수량이 가장 적은 분기의 강수량)에서는 양서·파충류 모두 75-85 mm에서 가장 높은 밀도를 보였다. DEM (고도)에서는 양서·파충류 모두 10 m에서 가장 높은 밀도를 보였다. Slope (경사)에서는 양서류는 10°에서, 파충류는 21°에서 가장 높은 밀도를 보였다. TWI에서는 양서·파충류 모두 7-8값 사이에서 가장 높은 밀도를 보였고 D_water (물과의 거리)에서도 150-200 m 사이에서 가장 높은 밀도를 보였다.
19개 생물기후변수 사이에는 높은 상관성을 갖는 변수들이 존재한다(Shin and Yoon, 2021). 따라서 19개 생물기후변수와 4개의 지리적 환경변수들 간의 피어슨(Pearson) 상관계수를 분석하였다(Fig. 5). Fig 5는 각 변수들의 상관관계를 계층적 군집 순서(hierarchical clustering order)로 재정렬하여 시각화한 그림이다. 계층적 군집 순서 방법은 완전(최장) 연결법(complete linkage method)을 사용하였고 변수들의 군집 형태가 잘 보이도록 9개의 사각형으로 구분하였다.
3.3 잠재 서식지 예측 결과
양서·파충류의 현재와 미래 8시기의 잠재 서식지를 종 분포 모형을 활용하여 예측하였다(Fig. 6). 수집된 양서·파충류 35종 중에서 결과에 대한 신뢰도 확보를 위해 50개 조사 지점 이상 확보된 종들을 대상으로 잠재 서식지를 예측하였다(Coudun and Gégout, 2007; Franklin, 2010). 조사 지점이 50개 이상인 종들은 양서류 15종, 파충류 13종으로 총 28종이었다(Table 1). 잠재 서식지 예측 검증값은 AUC 값으로 측정하였다. 양서류 종들의 최종 앙상블 모형 예측 검증값은 0.722-0.987값의 범위를 가졌고 평균 0.844값으로 나타났다(Fig. 7). 파충류 종들의 최종 앙상블 모형 예측 검증값은 0.717-0.903값의 범위로 나타났고 평균 0.813값을 보였다(Fig. 7).
모형 결과에 영향을 미친 변수 기여도를 각각의 양서·파충류 평균값으로 살펴보면 DEM (16.83%), Bio04 (15.87%), Bio05 (13.22%), Bio17 (10.88%), D_water (10.86%), TWI (8.73%), slope (8.40%), Bio13 (8.13%), Bio03 (7.09%) 순으로 나타났다(Table 5). 변수 중요도의 평균값은 DEM (22.38%), Bio04 (20.70%), Bio17 (16.18%), Bio05 (8.44%), TWI (7.81%), Bio13 (7.00%), D_water (6.89%), Bio03 (6.14%), slope (4.47%) 순으로 나타났다(Table 6). 양서류 종들의 변수 기여도는 DEM (19.13%), Bio04 (15.58%), Bio05 (10.96%), Bio17 (10.94%), Bio13 (10.58%), D_water (10.15%), Bio03 (9.03%), slope (6.98%), TWI (6.67%) 순으로 나타났고 변수 중요도는 DEM (26.07%), Bio04 (19.20%), Bio17 (16.73%), Bio13 (8.36%), Bio05 (7.12%), TWI (6.54%), Bio03 (5.84%), D_water (5.54%), slope (4.60%) 순으로 나타났다. 파충류 종들의 변수 기여도는 Bio04 (16.20%), Bio05 (15.83%), DEM (14.18%), D_water (11.69%), TWI (11.11%), Bio17 (10.80%), slope (10.04%), Bio13 (5.29%), Bio03 (4.85%) 순으로 나타났으며 변수 중요도는 Bio04 (22.43%), DEM (18.13%), Bio17 (15.54%), Bio05 (9.95%), TWI (9.27%), D_water (8.44%), Bio03 (6.49%), Bio13 (5.43%), slope (4.32%) 순으로 나타났다. 양서류와 파충류의 모형 모두 DEM, Bio04, Bio05, Bio17이 변수의 기여도와 중요도에서 높은 결과 값들을 보였다.
각 종들의 잠재 서식지 예측 결과는 Table 1의 종 ID값, 시나리오(현재, current; 미래, SSP126, SSP245, SSP370, SSP585), 시기(2010-2090년) 순으로 파일명을 부여하였다. 예를 들면 무당개구리의 현재 잠재 서식지는 S001current2010.tif 형태로 파일명을 부여하였다. 각 종별 잠재 서식지 예측 결과는 좌표계 WGS1984 (EPSG:4326)로 GeoTIFF 파일 구조로 구축되었다. 각 종의 잠재 서식지 결과는 0에서 1,000까지 사이의 값을 갖는다. 이는 데이터 용량을 줄이기 위하여 소수점 아래 1자리 수 확률(%)에 1,000을 곱하여 표현한 값이다(Thuiller et al., 2024).
기후 변화 시나리오에 따른 잠재 서식지의 세부적인 차이를 살펴보기 위하여 각 종들의 서식 가능 지역 면적을 산출하였다(Figs. 8, 9). 예측된 잠재 서식지 확률 결과에서 각 개별 종 분포 모형의 임계값(threshold)을 기준으로 서식 가능 지역과 서식 불가능한 지역으로 구분하였다. 임계값은 최대 민감도-특이도 값(manimum sensitivity-specificity threshold)을 기준으로 하였다. 적용한 임계값은 서식 가능 지역 예측의 정확성을 최대화하면서 서식 불가능한 지역의 예측 오류를 최소화할 수 있는 값이다(Kim et al., 2014; Liu et al., 2005; Shin et al., 2018b). 서식 가능 지역의 면적을 현재에서부터 2090년까지 양서류와 파충류로 구분하여 국소 회귀(local regression)로 추세선을 산정하였다(Figs. 8, 9). 추세선의 세부적인 방법은 국소 추정 산점도 평활화(locally estimated scatterplot smoothing) 방법을 활용하였다.
기후 변화에 따른 서식 가능 지역 산정 결과는 시나리오에 상관없이 양서류보다 파충류의 면적이 대체적으로 넓었다. 양서류의 경우 SSP1-2.6 시나리오와 SSP2-4.5 시나리오에서는 2050년까지 서식 가능 지역이 점차 줄어들다가 2090년으로 갈수록 다시 늘어나는 경향을 보였다. SSP3-7.0 시나리오와 SSP5-8.5 시나리오에서는 대체적으로 서식 가능 지역이 2090년까지 점차 줄어들었다. 파충류의 경우 SSP1-2.6 시나리오에서는 서식 가능 지역의 면적이 대체적으로 큰 변화가 없었다. SSP2-4.5 시나리오와 SSP3-7.0 시나리오에서는 2030년까지 면적이 줄어들다가 그 이후로는 점차 늘어나는 경향을 보였다. 하지만 SSP5-8.5 시나리오에서는 지속적으로 감소하는 경향을 보였다.
본 연구에서는 국내 양서·파충류 35종의 조사 위치정보와 함께 양서·파충류 서식지와 관련된 23개 환경정보를 구축하였다. 또한 위치정보와 환경정보를 활용하여 종 분포 모형(MaxEnt)을 통해 28종의 현재와 미래의 잠재 서식지 예측 데이터를 구축하였다. 국립생태원과 국립공원공단에서 수행하였던 양서·파충류와 관련된 전국 단위 조사 사업들을 정리하여 활용 가치가 높을 것으로 판단된다. 그리고 현재와 미래 잠재 서식지를 예측할 수 있는 기후 및 지리적 공간정보와 함께 그 데이터를 활용한 잠재 서식지 예측 결과 또한 포함하고 있어 활용 용이성이 높을 것으로 보인다.
본 연구의 환경정보는 위경도 좌표체계(WGS84) 기준 0.01도(약 1 km2)로 구축하였다. 양서류와 파충류의 서식지를 세밀하게 예측하기 위하여 좀더 높은 해상도의 환경정보를 통해 종 분포 모형에서 미소 서식지의 특성을 반영하는 것이 필요해 보인다(Jeong et al., 2015; Korea Environment Institute, 2010). 하지만 종 수준의 서식지 모형에서는 전 세계 수준의 기후 또는 중간 규모의 지질적 공간 규모가 적합하며(Franklin, 2010; Mackey and Lindenmayer, 2001) 개체군 또는 그 이하의 수준의 모형에서는 세부적인 지형, 식물 군락의 임관층(canopy layer), 토양 등의 정보가 필요하다(Franklin, 2010; Mackey and Lindenmayer, 2001). 또한 기후와 지형의 환경정보 범위(extent range)는 1 km 이상이 적합하며(Franklin, 2010; Pearson and Dawson, 2003) 보다 세밀한 범위에서는 토지 이용, 토양 유형, 생물학적 상호작용의 환경정보가 필요하다(Franklin, 2010; Pearson and Dawson, 2003). 또한 공간정보의 범위가 세밀해질수록 데이터의 오류로 모형 결과의 정확도가 오히려 떨어지는 결과가 나타날 수 있다(Record et al., 2018). 따라서 본 연구에서 구축한 환경정보의 해상도는 양서류와 파충류의 잠재 서식지를 예측하기에 적합한 것으로 판단되며 국내 기상청에서 제공하는 각각의 SSP 시나리오에 따라 미래 환경정보를 구축한 것에 의의를 갖는다.
양서류와 파충류의 서식 가능 지역의 면적을 산정해 보았을 때 시나리오별 차이가 발생하였다. 각각의 시나리오는 사회의 발전 정도와 온실가스 감축 정책의 성패를 반영한다(KMA, 2023). SSP1-2.6 시나리오는 사회가 발전되면서 온실가스 감축 정책 또한 성공한 경우이고 SSP2-4.5 시나리오는 사회 발전과 감축 정책 모두 중간 정도로 이룬 경우이다(KMA, 2023). SSP3-7.0 시나리오는 사회 발전도 이루지 못하고 감축 정책 또한 실패한 경우이고 SSP5-8.5 시나리오는 사회 발전을 이루면서 감축 정책에 실패한 경우이다(KMA, 2023). 온실가스 감축 정책이 실패한 경우(SSP3-7.0, SSP5-8.5) 양서류의 서식 가능 지역이 감소하는 경우를 보였으며 파충류의 경우는 SSP5-8.5 시나리오에서만 서식 가능 지역이 감소하는 경향을 보였다. 하지만 SSP1-2.6 시나리오를 제외한 모든 시나리오에서 2030년까지 양서류와 파충류 모두 서식 가능 지역이 줄어드는 경향을 보이기 때문에 단기적인 양서·파충류 보전 정책이 시급해 보인다.
종 분포 모형을 통한 생물 종의 잠재 서식지 예측 결과는 다른 기타 모형 예측을 통한 결과들과 같이 불확실성을 갖고 있다(Shin et al., 2018a). 현재와 미래의 잠재 서식지 예측에는 주로 3가지(미래 기후 예측 시나리오의 불확실성, 예측 모형의 방법, 변수 선택)의 불확실성을 갖고 있다(Koo et al., 2017). 본 연구에서는 미래 기후 예측 시나리오의 불확실성을 줄이기 위하여 4개의 SSP 시나리오를 활용한 생물 기후변수를 구축하였다. 본 연구에서는 잠재 서식지 예측을 위하여 MaxEnt 모형 방법만을 활용하였지만 그 외 모형 방법인 artificial neural networks, classification tree analysis, flexible discriminant analysis, generalized additive models, generalized boosted models, generalized linear models, multivariate adaptive regression splines, random forest, surface range envelope 등을 활용하여 불확실성을 줄이기도 한다(Ahn et al., 2015; Kwon, 2014; Shin et al., 2018b; Thuiller et al., 2009). 하지만 MaxEnt 모형 방법을 제외한 다른 방법들은 종의 부재 지점(비출현 자료)이 활용되므로 본 연구에서는 국내 조사 자료의 특성을 반영하여 MaxEnt 모형만을 활용하였다. 종 분포 모형에 활용되는 변수(환경변수) 또한 결과의 불확실성에 영향을 미친다. 데이터 생성에 활용된 종 분포 모형의 변수 기여도와 변수 중요도 또한 각 종별로 세밀하게 살펴보면 많은 차이를 보인다(Tables 5, 6). 전체적으로는 고도 변수(DEM)가 가장 중요한 변수로 보이지만 반대로 고도 변수가 낮은 중요도를 보이는 종(S022, 제주도롱뇽; S050, 도마뱀)들이 존재하였다. 따라서 불확실성을 줄이기 위하여 각 종별 적합한 환경변수를 선정한 잠재 서식지 예측 연구가 필요해 보인다. 종 분포 모형은 실제 종 발생에 대한 조사 데이터가 사용되므로 실현 지위(realized niche)를 반영할 수 있지만(Franklin, 2010) 그에 맞는 환경정보를 설계하는 것이 필요하다. 이를 위하여 종의 잠재 서식지 예측의 불확실성을 줄이기 위해서는 종 간 상호작용(천이 단계, 경쟁관계, 분산 능력, 적응 및 순응 단계)을 고려하는 것이 중요하다(Barry and Elith, 2006; Shin et al., 2018a; Wenger et al., 2013). 종 분포 모형 활용에 있어 이러한 불확실성에 대한 주의가 필요하다.
본 연구는 각각의 SSP 시나리오별 28개 종의 잠재 서식지 예측 결과를 포함하고 있기 때문에 기후 변화가 양서·파충류 분류군에 미치는 영향 정도를 파악하여 온실 가스 감축 여부에 따라 양서·파충류 보전 정도를 결정하는 정책의 기초 자료로 활용될 수 있다. 그리고 생태계교란 생물(S010, 황소개구리; S061, 붉은귀거북)을 포함하고 있기 때문에 퇴치 작업의 위치 선정, 기후 변화에 따른 확산 방지를 위한 체계 구축 등 외래 침입종 관리 계획에 활용될 수 있다. 또한 본 연구에는 포함되어 있지 않은 멸종 위기종 위치정보와 본 연구의 환경 정보를 활용하여 잠재 서식지 예측을 통한 대체 서식지 조성 등 다양한 양서·파충류 보전 전략 수립에 활용 가능할 것으로 기대한다.

Conflict of Interest

On behalf of all authors, the corresponding author states that there is no conflict of interest.

Funding Information

This study was supported by a grant from the National Institute of Ecology (NIE), funded by the Ministry of Environment (MOE) of the Republic of Korea (NIE-B-2024-43).

Data Availability Statement

The data that support the findings of this study are openly available in EcoBank at https://doi.or.kr/10.22756/GEO.20240000000883.

Fig. 1.
Bio01 environmental spatial information (one of the 23 environmental spatial information).
GD-2024-0028f1.jpg
Fig. 2.
Topographic wetness index environmental spatial information (one of the 23 environmental spatial information).
GD-2024-0028f2.jpg
Fig. 3.
Density plot of environmental spatial information values at species survey site and the entire environmental spatial information value in South Korea (Bio01-Bio12).
GD-2024-0028f3.jpg
Fig. 4.
Density plot of environmental spatial information values at species survey site and the entire environmental spatial information value in South Korea (Bio13-Bio19, DEM, slope, TWI, D_water). DEM, digital elevation model; TWI, topographic wetness index.
GD-2024-0028f4.jpg
Fig. 5.
Results of correlation analysis between each environmental spatial information.
GD-2024-0028f5.jpg
Fig. 6.
Results of predicted current potential habitats (Rana huanrenensis ) by species distribution models (The value ranges from 0 to 1,000).
GD-2024-0028f6.jpg
Fig. 7.
Accuracy of species distribution models.
GD-2024-0028f7.jpg
Fig. 8.
Area of potential habitat by species distribution models. (A) SSP1-2.7 scenario. (B) SSP2-4.5 scenario). SSP, shared socioeconomic pathway.
GD-2024-0028f8.jpg
Fig. 9.
Area of potential habitat by species distribution models. (A) SSP3-7.0 scenario. (B) SSP5-8.5 scenario). SSP, shared socioeconomic pathway.
GD-2024-0028f9.jpg
Table 1.
List of amphibian and reptile species in South Korea and number of survey points collected in this study
ID Common name in Korean Scientific name Number of survey points Endangered wildlife designation status
S001 무당개구리 Bombina orientalis 6,313
S002 두꺼비 Bufo gargarizans 1,120
S003 작은두꺼비 Bufo raddei 0
S004 물두꺼비 Bufo stejnegeri 344
S005 노랑배청개구리 Dryophytes flaviventris 0
S006 청개구리 Dryophytes japonica 5,215
S007 수원청개구리 Dryophytes suweonensis 0 Class I
S008 맹꽁이 Kaloula borealis 0 Class II
S009 옴개구리 Glandirana rugosa 1,816
S010 황소개구리 Lithobates catesbeianus 1,284
S011 금개구리 Pelophylax chosenicus 0 Class II
S012 참개구리 Pelophylax nigromaculatus 4,852
S013 아무르산개구리 Rana amurensis 5
S014 한국산개구리 Rana coreana 1,282
S015 북방산개구리 Rana dybowskii 7,026
S016 계곡산개구리 Rana huanrenensis 6,395
S017 큰산개구리 Rana uenoi 107
S018 거제도롱뇽 Hynobius geojeensis 0
S019 도롱뇽 Hynobius leechii 6,081
S020 남방도롱뇽 Hynobius notialis 0
S021 숨은의령도롱뇽 Hynobius perplicatus 0
S022 제주도롱뇽 Hynobius quelpaertensis 444
S023 꼬마도롱뇽 Hynobius unisacculus 0
S024 고리도롱뇽 Hynobius yangi 0 Class II
S025 한국꼬리치레도롱뇽 Onychodactylus koreanus 1,711
S026 양산꼬리치레도롱뇽 Onychodactylus silanus 0
S027 네발가락도롱뇽 Salamandrella keyserlingii 0
S028 이끼도롱뇽 Karsenia koreana 465
S029 대륙유혈목이 Amphiesma vibakari 277
S030 능구렁이 Dinodon rufozonatum 732
S031 세줄무늬뱀 Elaphe davidi 0
S032 누룩뱀 Elaphe dione 2,005
S033 구렁이 Elaphe schrenckii 0 Class II
S034 실뱀 Hierophis spinalis 45
S035 무자치 Oocatochus rufodorsatus 741
S036 줄꼬리뱀 Orthriophis taeniura 0
S037 유혈목이 Rhabdophis tigrinus 2,998
S038 비바리뱀 Sibynophis chinensis 0 Class I
S039 얼룩바다뱀 Hydrophis cyanocinctus 0
S040 먹대가리바다뱀 Hydrophis melanocephalus 0
S041 좁은띠큰바다뱀 Laticauda laticaudata 0
S042 넓은띠큰바다뱀 Laticauda semifasciata 0
S043 바다뱀 Pelamis platura 0
S044 도마뱀부치 Gekko japonicus 9
S045 표범장지뱀 Eremias argus 0 Class II
S046 아무르장지뱀 Takydromus amurensis 1,130
S047 줄장지뱀 Takydromus wolteri 841
S048 장수도마뱀 Plestiodon coreensis 0
S049 북도마뱀 Scincella huanrenensis 42
S050 도마뱀 Scincella vandenburghi 780
S051 살모사 Gloydius brevicaudus 597
S052 까치살모사 Gloydius saxatilis 198
S053 쇠살모사 Gloydius ussuriensis 2,588
S054 북살모사 Vipera berus 0
S055 붉은바다거북 Caretta caretta 1
S056 푸른바다거북 Chelonia mydas 0
S057 매부리바다거북 Eretmochelys imbricata 0
S058 장수거북 Dermochelys coriacea 0
S059 리버쿠터 Pseudemys concinna 5
S060 플로리다붉은배거북 Pseudemys nelsoni 0
S061 붉은귀거북 Trachemys scripta 204
S062 남생이 Mauremys reevesii 0 Class II
S063 자라 Pelodiscus maackii 92
S064 중국자라 Pelodiscus sinensis 32
Table 2.
Summary of source data used to generate environmental spatial information
Category Data code Data description Source data Resolution
Publisher
Spatial Temporal
Climate Bio01-Bio19 19 bioclimatic variables MK-PRISM v2.1 0.01 degrees (approximately 1 km2) 2000-2019 Korea Meteorological Administration
SSP_5ENSMN 2021-2100
Geography DEM Digital elevation model (altitude) Aster GDEM version 3 1 arc second (approximately 30 m2) 2000-2013 National Aeronautics and Space Administration in United States of America
Slope Slope calculated from DEM
TWI Topographic wetness index calculated from DEM
D_water Distance from inland water River width from digital topographic map Spatial maps in polygons 2024 Han River Flood Control Office in South Korea
National river map and local river map Spatial maps in polygons 2014 National Geographic Information Institute in South Korea

DEM, digital elevation model.

Table 3.
Description of attribute field in species location information
Field name Alias (in Korean) Description
NO 지점 식별 번호 Identification number of points
ID 종 식별 부호 Identification code of species
CLASS 강명 Class name of species
KC_CLASS 국문 강명 Class name of species in Korean
ORDER 목명 Order name of species
KC_ORDER 국문 목명 Order name of species in Korean
FAMILY 과명 Family name of species
KC_FAMILY 국문 과명 Family name of species in Korean
GENUS 속명 Genus name of species
KC_GENUS 국문 속명 Genus name of species in Korean
SCI_NAME 학명 Scientific name of species
KC_NAME 국명 Common name (in Korean) of species
LON_DD 경도_십진수도 Longitude (decimal degree)
LAT_DD 위도_십진수도 Latitude (decimal degree)
SUR_YEAR 조사년도 Year in which the survey was carried out
SOUR 조사 자료 출처 URL of the survey data
KC_SOUR 국문 조사 자료 출처 Korean language sources of the survey data

URL, uniform resource locator.

Table 4.
Environmental spatial information
Data code Data description Korea’s range Species’s range
Bio01 Annual mean temperature (℃) 2.8-17.2 4.1-16.6
Bio02 Mean diurnal range (mean of monthly [minimum temperature-maximum temperature]) (℃) 5.3-14.9 5.3-13.8
Bio03 Isothermality (Bio2/Bio7) ×100 (%) 18.9-36.0 19.2-35.2
Bio04 Temperature Seasonality (standard deviation ×100) 721.2-1,151.1 734.3-1,133.7
Bio05 Maximum temperature of warmest month (℃) 19.5-32.2 20.2-32.1
Bio06 Minimum temperature of coldest month (℃) -18.4 to 4.1 -16.4 to 4.0
Bio07 Temperature annual range (Bio5-Bio6) (℃) 25.7-44.1 25.8-43.4
Bio08 Mean temperature of wettest quarter (℃) 14.6-26.0 15.2-25.9
Bio09 Mean temperature of driest quarter (℃) -10.6 to 11.2 -9.6 to 7.7
Bio10 Mean temperature of warmest quarter (℃) 15.1-26.4 15.6-26.2
Bio11 Mean temperature of coldest quarter (℃) -10.6 to 8.3 -9.6 to 7.67
Bio12 Annual precipitation (mm) 666.9-5,263.9 740.7-4,838.5
Bio13 Precipitation of wettest month (mm) 157.1-996.6 187.7-973.5
Bio14 Precipitation of driest month (mm) 8.7-158.5 9.4-144.5
Bio15 Precipitation seasonality (coefficient of variation) 17.7-125.1 45.0-121.6
Bio16 Precipitation of wettest quarter (mm) 387.2-2,297.9 430.6-2,236.6
Bio17 Precipitation of driest quarter (mm) 35.1-577.5 39.9-528.7
Bio18 Precipitation of warmest quarter (mm) 387.2-2,194.7 430.6-2,115.8
Bio19 Precipitation of coldest quarter (mm) 35.2-648.0 39.9-528.7
DEM Digital elevation model (altitude) (m) 0-1,760 0-1,760
Slope Slope calculated from DEM (°) 0-56.4 0-54.8
TWI Topographic wetness index calculated from DEM (unitless) 6.3-25.1 6.4-23.2
D_water Distance from inland water (m) 0-150,730 0-147,134

DEM, digital elevation model.

Table 5.
Percent contribution in model variables
ID Bio03 Bio04 Bio05 Bio13 Bio17 DEM Slope TWI D_water
S001 1.12 11.77 18.91 1.31 3.97 11.29 40.82 5.25 5.56
S002 2.47 39.54 2.80 8.13 13.16 4.09 3.25 12.85 13.71
S004 13.85 5.14 25.91 6.94 9.38 14.34 6.10 9.26 9.08
S006 2.75 24.55 8.62 4.11 10.66 17.32 1.96 13.08 16.95
S009 4.23 17.03 3.00 5.84 9.44 29.31 4.34 6.07 20.74
S010 4.07 5.14 5.00 24.63 4.85 49.12 0.80 5.40 0.99
S012 4.21 20.24 3.39 3.68 14.11 30.14 0.81 7.85 15.57
S014 4.94 7.57 11.24 5.41 11.48 48.25 3.87 5.78 1.46
S015 3.27 15.55 29.77 4.20 8.64 12.31 15.26 5.00 6.00
S016 62.29 5.23 3.63 7.69 2.61 8.04 7.05 1.45 2.01
S017 1.67 18.98 11.62 6.19 24.62 15.98 5.79 11.82 3.33
S019 2.02 7.65 13.93 51.71 6.27 6.45 3.95 3.66 4.36
S022 16.94 32.96 4.37 16.15 17.05 2.71 1.02 3.53 5.27
S025 8.54 10.45 17.62 5.28 21.08 20.51 4.96 6.36 5.20
S028 3.03 11.96 4.55 7.44 6.73 17.07 4.65 2.62 41.95
S029 3.88 11.05 16.01 4.63 25.50 15.80 11.80 2.78 8.55
S030 3.24 33.81 8.46 5.20 10.33 5.97 6.17 4.91 21.91
S032 1.80 12.29 27.25 3.66 8.76 7.75 6.55 12.06 19.88
S035 4.46 8.59 3.28 4.06 8.11 32.50 1.06 26.88 11.06
S037 4.37 18.79 7.59 4.23 11.74 9.44 2.54 17.25 24.05
S046 3.91 3.48 36.40 3.90 7.43 8.85 17.00 4.78 14.25
S047 2.77 36.54 9.81 7.44 5.27 22.12 1.45 8.32 6.28
S050 4.16 12.51 5.56 1.06 8.73 1.97 62.71 1.01 2.29
S051 5.92 30.66 6.47 9.97 15.84 4.54 1.40 3.78 21.42
S052 10.16 3.77 34.09 3.45 13.83 12.83 9.77 9.70 2.40
S053 4.35 12.34 34.15 1.61 12.03 12.69 7.52 7.62 7.69
S061 5.93 26.30 15.55 13.80 8.98 22.90 0.77 2.22 3.55
S063 8.11 0.52 1.15 5.81 3.90 26.95 1.80 43.11 8.65
Average 7.09 15.87 13.22 8.13 10.88 16.83 8.40 8.73 10.86

DEM, digital elevation model; TWI, topographic wetness index.

Table 6.
Permutation importance in model variables
ID Bio03 Bio04 Bio05 Bio13 Bio17 DEM Slope TWI D_water
S001 1.61 21.85 12.38 2.40 6.03 31.55 4.84 11.16 8.18
S002 2.71 41.76 2.52 11.51 14.63 5.18 4.63 10.45 6.61
S004 19.28 5.46 10.79 7.10 10.31 21.18 9.51 8.44 7.93
S006 2.64 31.59 7.24 4.89 17.92 18.69 1.91 7.76 7.36
S009 5.27 24.59 3.11 6.44 20.07 19.25 2.18 6.87 12.22
S010 1.90 11.33 12.33 15.8 9.58 43.66 0.48 3.89 1.03
S012 4.50 27.93 6.50 5.84 21.95 23.88 1.07 2.64 5.69
S014 5.66 11.06 12.59 8.50 19.17 34.53 3.52 3.73 1.24
S015 3.43 23.74 10.78 5.49 10.53 21.01 8.14 8.71 8.17
S016 9.70 12.18 3.90 3.84 4.24 52.71 4.64 4.73 4.06
S017 1.80 6.79 5.75 12.10 28.00 21.69 8.56 14.00 1.31
S019 2.78 21.62 5.41 2.43 15.92 24.04 6.43 10.64 10.73
S022 13.59 25.56 3.05 1.83 51.66 2.61 0.13 0.50 1.07
S025 7.61 13.04 5.57 3.88 16.64 44.97 2.69 3.23 2.37
S028 5.07 9.56 4.92 33.41 4.36 26.03 10.21 1.37 5.07
S029 6.58 8.97 7.35 4.93 26.92 27.09 7.18 3.31 7.67
S030 3.14 42.02 4.37 8.04 11.16 10.73 4.41 5.51 10.62
S032 2.99 26.48 7.51 5.23 11.59 11.22 4.02 15.81 15.15
S035 6.49 17.59 6.32 4.23 19.73 30.04 1.04 4.09 10.47
S037 3.77 24.72 8.78 5.35 19.40 12.27 2.45 14.38 8.88
S046 8.94 9.85 19.69 5.44 10.93 25.77 7.38 7.23 4.77
S047 3.63 38.97 12.01 8.94 8.53 12.51 5.18 6.58 3.65
S050 18.78 12.75 21.46 3.03 24.06 4.35 6.01 1.87 7.69
S051 4.21 40.84 3.64 6.97 20.47 5.51 1.20 4.43 12.73
S052 13.61 6.63 11.29 4.80 18.29 25.09 6.42 11.18 2.69
S053 5.55 19.18 11.46 3.00 7.70 28.12 4.60 11.55 8.84
S061 1.48 41.65 14.05 1.43 19.28 16.13 1.10 2.04 2.84
S063 5.25 1.94 1.48 9.20 3.95 26.84 5.12 32.48 13.74
Average 6.14 20.70 8.44 7.00 16.18 22.38 4.47 7.81 6.89

DEM, digital elevation model; TWI, topographic wetness index.

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Meta Data for Dataset
Essential
Field Sub-Category
Title of Dataset The Spatial Data to Forecast Potential Habitat for Amphibians and Reptiles under Climate Change
DOI https://doi.or.kr/10.22756/GEO.20240000000883
Category Biota
Temporal Coverage [Data 1] 2003.01.-2023.12.
[Data 2 and 3] 2010.01.-2090.12.
Spatial Coverage Address None
WGS84 Coordinates [Latitude] 33.20°N to 38.59°N
[Longitude] 124.64°E to 130.91°E
[Data 1] Point
[Data 2 and 3] Raster (asc, geotiff)
Personnel Name Man-Seok Shin
Affiliation National Institute of Ecology
E-mail manhae@nie.re.kr
CC License CC BY-NC
Optional
Field Sub-Category
Summary of Dataset The distribution data and environmental information for predicting potential habitat for amphibians and reptiles in South Korea were established
[Data 1] Species location information
[Data 2] Environmental spatial information
[Data 3] Predicted potential habitats
Project [NIE-B-2024-43] Development of Carbon-Biodiversity Linkage Assessment Indicator by Ecosystem Types (2024)
Instrument ArcGIS Pro 3.3.0

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      Constructing the Spatial Data to Forecast Potential Habitat for Amphibians and Reptiles under Climate Change
      Image Image Image Image Image Image Image Image Image
      Fig. 1. Bio01 environmental spatial information (one of the 23 environmental spatial information).
      Fig. 2. Topographic wetness index environmental spatial information (one of the 23 environmental spatial information).
      Fig. 3. Density plot of environmental spatial information values at species survey site and the entire environmental spatial information value in South Korea (Bio01-Bio12).
      Fig. 4. Density plot of environmental spatial information values at species survey site and the entire environmental spatial information value in South Korea (Bio13-Bio19, DEM, slope, TWI, D_water). DEM, digital elevation model; TWI, topographic wetness index.
      Fig. 5. Results of correlation analysis between each environmental spatial information.
      Fig. 6. Results of predicted current potential habitats (Rana huanrenensis ) by species distribution models (The value ranges from 0 to 1,000).
      Fig. 7. Accuracy of species distribution models.
      Fig. 8. Area of potential habitat by species distribution models. (A) SSP1-2.7 scenario. (B) SSP2-4.5 scenario). SSP, shared socioeconomic pathway.
      Fig. 9. Area of potential habitat by species distribution models. (A) SSP3-7.0 scenario. (B) SSP5-8.5 scenario). SSP, shared socioeconomic pathway.
      Constructing the Spatial Data to Forecast Potential Habitat for Amphibians and Reptiles under Climate Change
      ID Common name in Korean Scientific name Number of survey points Endangered wildlife designation status
      S001 무당개구리 Bombina orientalis 6,313
      S002 두꺼비 Bufo gargarizans 1,120
      S003 작은두꺼비 Bufo raddei 0
      S004 물두꺼비 Bufo stejnegeri 344
      S005 노랑배청개구리 Dryophytes flaviventris 0
      S006 청개구리 Dryophytes japonica 5,215
      S007 수원청개구리 Dryophytes suweonensis 0 Class I
      S008 맹꽁이 Kaloula borealis 0 Class II
      S009 옴개구리 Glandirana rugosa 1,816
      S010 황소개구리 Lithobates catesbeianus 1,284
      S011 금개구리 Pelophylax chosenicus 0 Class II
      S012 참개구리 Pelophylax nigromaculatus 4,852
      S013 아무르산개구리 Rana amurensis 5
      S014 한국산개구리 Rana coreana 1,282
      S015 북방산개구리 Rana dybowskii 7,026
      S016 계곡산개구리 Rana huanrenensis 6,395
      S017 큰산개구리 Rana uenoi 107
      S018 거제도롱뇽 Hynobius geojeensis 0
      S019 도롱뇽 Hynobius leechii 6,081
      S020 남방도롱뇽 Hynobius notialis 0
      S021 숨은의령도롱뇽 Hynobius perplicatus 0
      S022 제주도롱뇽 Hynobius quelpaertensis 444
      S023 꼬마도롱뇽 Hynobius unisacculus 0
      S024 고리도롱뇽 Hynobius yangi 0 Class II
      S025 한국꼬리치레도롱뇽 Onychodactylus koreanus 1,711
      S026 양산꼬리치레도롱뇽 Onychodactylus silanus 0
      S027 네발가락도롱뇽 Salamandrella keyserlingii 0
      S028 이끼도롱뇽 Karsenia koreana 465
      S029 대륙유혈목이 Amphiesma vibakari 277
      S030 능구렁이 Dinodon rufozonatum 732
      S031 세줄무늬뱀 Elaphe davidi 0
      S032 누룩뱀 Elaphe dione 2,005
      S033 구렁이 Elaphe schrenckii 0 Class II
      S034 실뱀 Hierophis spinalis 45
      S035 무자치 Oocatochus rufodorsatus 741
      S036 줄꼬리뱀 Orthriophis taeniura 0
      S037 유혈목이 Rhabdophis tigrinus 2,998
      S038 비바리뱀 Sibynophis chinensis 0 Class I
      S039 얼룩바다뱀 Hydrophis cyanocinctus 0
      S040 먹대가리바다뱀 Hydrophis melanocephalus 0
      S041 좁은띠큰바다뱀 Laticauda laticaudata 0
      S042 넓은띠큰바다뱀 Laticauda semifasciata 0
      S043 바다뱀 Pelamis platura 0
      S044 도마뱀부치 Gekko japonicus 9
      S045 표범장지뱀 Eremias argus 0 Class II
      S046 아무르장지뱀 Takydromus amurensis 1,130
      S047 줄장지뱀 Takydromus wolteri 841
      S048 장수도마뱀 Plestiodon coreensis 0
      S049 북도마뱀 Scincella huanrenensis 42
      S050 도마뱀 Scincella vandenburghi 780
      S051 살모사 Gloydius brevicaudus 597
      S052 까치살모사 Gloydius saxatilis 198
      S053 쇠살모사 Gloydius ussuriensis 2,588
      S054 북살모사 Vipera berus 0
      S055 붉은바다거북 Caretta caretta 1
      S056 푸른바다거북 Chelonia mydas 0
      S057 매부리바다거북 Eretmochelys imbricata 0
      S058 장수거북 Dermochelys coriacea 0
      S059 리버쿠터 Pseudemys concinna 5
      S060 플로리다붉은배거북 Pseudemys nelsoni 0
      S061 붉은귀거북 Trachemys scripta 204
      S062 남생이 Mauremys reevesii 0 Class II
      S063 자라 Pelodiscus maackii 92
      S064 중국자라 Pelodiscus sinensis 32
      Category Data code Data description Source data Resolution
      Publisher
      Spatial Temporal
      Climate Bio01-Bio19 19 bioclimatic variables MK-PRISM v2.1 0.01 degrees (approximately 1 km2) 2000-2019 Korea Meteorological Administration
      SSP_5ENSMN 2021-2100
      Geography DEM Digital elevation model (altitude) Aster GDEM version 3 1 arc second (approximately 30 m2) 2000-2013 National Aeronautics and Space Administration in United States of America
      Slope Slope calculated from DEM
      TWI Topographic wetness index calculated from DEM
      D_water Distance from inland water River width from digital topographic map Spatial maps in polygons 2024 Han River Flood Control Office in South Korea
      National river map and local river map Spatial maps in polygons 2014 National Geographic Information Institute in South Korea
      Field name Alias (in Korean) Description
      NO 지점 식별 번호 Identification number of points
      ID 종 식별 부호 Identification code of species
      CLASS 강명 Class name of species
      KC_CLASS 국문 강명 Class name of species in Korean
      ORDER 목명 Order name of species
      KC_ORDER 국문 목명 Order name of species in Korean
      FAMILY 과명 Family name of species
      KC_FAMILY 국문 과명 Family name of species in Korean
      GENUS 속명 Genus name of species
      KC_GENUS 국문 속명 Genus name of species in Korean
      SCI_NAME 학명 Scientific name of species
      KC_NAME 국명 Common name (in Korean) of species
      LON_DD 경도_십진수도 Longitude (decimal degree)
      LAT_DD 위도_십진수도 Latitude (decimal degree)
      SUR_YEAR 조사년도 Year in which the survey was carried out
      SOUR 조사 자료 출처 URL of the survey data
      KC_SOUR 국문 조사 자료 출처 Korean language sources of the survey data
      Data code Data description Korea’s range Species’s range
      Bio01 Annual mean temperature (℃) 2.8-17.2 4.1-16.6
      Bio02 Mean diurnal range (mean of monthly [minimum temperature-maximum temperature]) (℃) 5.3-14.9 5.3-13.8
      Bio03 Isothermality (Bio2/Bio7) ×100 (%) 18.9-36.0 19.2-35.2
      Bio04 Temperature Seasonality (standard deviation ×100) 721.2-1,151.1 734.3-1,133.7
      Bio05 Maximum temperature of warmest month (℃) 19.5-32.2 20.2-32.1
      Bio06 Minimum temperature of coldest month (℃) -18.4 to 4.1 -16.4 to 4.0
      Bio07 Temperature annual range (Bio5-Bio6) (℃) 25.7-44.1 25.8-43.4
      Bio08 Mean temperature of wettest quarter (℃) 14.6-26.0 15.2-25.9
      Bio09 Mean temperature of driest quarter (℃) -10.6 to 11.2 -9.6 to 7.7
      Bio10 Mean temperature of warmest quarter (℃) 15.1-26.4 15.6-26.2
      Bio11 Mean temperature of coldest quarter (℃) -10.6 to 8.3 -9.6 to 7.67
      Bio12 Annual precipitation (mm) 666.9-5,263.9 740.7-4,838.5
      Bio13 Precipitation of wettest month (mm) 157.1-996.6 187.7-973.5
      Bio14 Precipitation of driest month (mm) 8.7-158.5 9.4-144.5
      Bio15 Precipitation seasonality (coefficient of variation) 17.7-125.1 45.0-121.6
      Bio16 Precipitation of wettest quarter (mm) 387.2-2,297.9 430.6-2,236.6
      Bio17 Precipitation of driest quarter (mm) 35.1-577.5 39.9-528.7
      Bio18 Precipitation of warmest quarter (mm) 387.2-2,194.7 430.6-2,115.8
      Bio19 Precipitation of coldest quarter (mm) 35.2-648.0 39.9-528.7
      DEM Digital elevation model (altitude) (m) 0-1,760 0-1,760
      Slope Slope calculated from DEM (°) 0-56.4 0-54.8
      TWI Topographic wetness index calculated from DEM (unitless) 6.3-25.1 6.4-23.2
      D_water Distance from inland water (m) 0-150,730 0-147,134
      ID Bio03 Bio04 Bio05 Bio13 Bio17 DEM Slope TWI D_water
      S001 1.12 11.77 18.91 1.31 3.97 11.29 40.82 5.25 5.56
      S002 2.47 39.54 2.80 8.13 13.16 4.09 3.25 12.85 13.71
      S004 13.85 5.14 25.91 6.94 9.38 14.34 6.10 9.26 9.08
      S006 2.75 24.55 8.62 4.11 10.66 17.32 1.96 13.08 16.95
      S009 4.23 17.03 3.00 5.84 9.44 29.31 4.34 6.07 20.74
      S010 4.07 5.14 5.00 24.63 4.85 49.12 0.80 5.40 0.99
      S012 4.21 20.24 3.39 3.68 14.11 30.14 0.81 7.85 15.57
      S014 4.94 7.57 11.24 5.41 11.48 48.25 3.87 5.78 1.46
      S015 3.27 15.55 29.77 4.20 8.64 12.31 15.26 5.00 6.00
      S016 62.29 5.23 3.63 7.69 2.61 8.04 7.05 1.45 2.01
      S017 1.67 18.98 11.62 6.19 24.62 15.98 5.79 11.82 3.33
      S019 2.02 7.65 13.93 51.71 6.27 6.45 3.95 3.66 4.36
      S022 16.94 32.96 4.37 16.15 17.05 2.71 1.02 3.53 5.27
      S025 8.54 10.45 17.62 5.28 21.08 20.51 4.96 6.36 5.20
      S028 3.03 11.96 4.55 7.44 6.73 17.07 4.65 2.62 41.95
      S029 3.88 11.05 16.01 4.63 25.50 15.80 11.80 2.78 8.55
      S030 3.24 33.81 8.46 5.20 10.33 5.97 6.17 4.91 21.91
      S032 1.80 12.29 27.25 3.66 8.76 7.75 6.55 12.06 19.88
      S035 4.46 8.59 3.28 4.06 8.11 32.50 1.06 26.88 11.06
      S037 4.37 18.79 7.59 4.23 11.74 9.44 2.54 17.25 24.05
      S046 3.91 3.48 36.40 3.90 7.43 8.85 17.00 4.78 14.25
      S047 2.77 36.54 9.81 7.44 5.27 22.12 1.45 8.32 6.28
      S050 4.16 12.51 5.56 1.06 8.73 1.97 62.71 1.01 2.29
      S051 5.92 30.66 6.47 9.97 15.84 4.54 1.40 3.78 21.42
      S052 10.16 3.77 34.09 3.45 13.83 12.83 9.77 9.70 2.40
      S053 4.35 12.34 34.15 1.61 12.03 12.69 7.52 7.62 7.69
      S061 5.93 26.30 15.55 13.80 8.98 22.90 0.77 2.22 3.55
      S063 8.11 0.52 1.15 5.81 3.90 26.95 1.80 43.11 8.65
      Average 7.09 15.87 13.22 8.13 10.88 16.83 8.40 8.73 10.86
      ID Bio03 Bio04 Bio05 Bio13 Bio17 DEM Slope TWI D_water
      S001 1.61 21.85 12.38 2.40 6.03 31.55 4.84 11.16 8.18
      S002 2.71 41.76 2.52 11.51 14.63 5.18 4.63 10.45 6.61
      S004 19.28 5.46 10.79 7.10 10.31 21.18 9.51 8.44 7.93
      S006 2.64 31.59 7.24 4.89 17.92 18.69 1.91 7.76 7.36
      S009 5.27 24.59 3.11 6.44 20.07 19.25 2.18 6.87 12.22
      S010 1.90 11.33 12.33 15.8 9.58 43.66 0.48 3.89 1.03
      S012 4.50 27.93 6.50 5.84 21.95 23.88 1.07 2.64 5.69
      S014 5.66 11.06 12.59 8.50 19.17 34.53 3.52 3.73 1.24
      S015 3.43 23.74 10.78 5.49 10.53 21.01 8.14 8.71 8.17
      S016 9.70 12.18 3.90 3.84 4.24 52.71 4.64 4.73 4.06
      S017 1.80 6.79 5.75 12.10 28.00 21.69 8.56 14.00 1.31
      S019 2.78 21.62 5.41 2.43 15.92 24.04 6.43 10.64 10.73
      S022 13.59 25.56 3.05 1.83 51.66 2.61 0.13 0.50 1.07
      S025 7.61 13.04 5.57 3.88 16.64 44.97 2.69 3.23 2.37
      S028 5.07 9.56 4.92 33.41 4.36 26.03 10.21 1.37 5.07
      S029 6.58 8.97 7.35 4.93 26.92 27.09 7.18 3.31 7.67
      S030 3.14 42.02 4.37 8.04 11.16 10.73 4.41 5.51 10.62
      S032 2.99 26.48 7.51 5.23 11.59 11.22 4.02 15.81 15.15
      S035 6.49 17.59 6.32 4.23 19.73 30.04 1.04 4.09 10.47
      S037 3.77 24.72 8.78 5.35 19.40 12.27 2.45 14.38 8.88
      S046 8.94 9.85 19.69 5.44 10.93 25.77 7.38 7.23 4.77
      S047 3.63 38.97 12.01 8.94 8.53 12.51 5.18 6.58 3.65
      S050 18.78 12.75 21.46 3.03 24.06 4.35 6.01 1.87 7.69
      S051 4.21 40.84 3.64 6.97 20.47 5.51 1.20 4.43 12.73
      S052 13.61 6.63 11.29 4.80 18.29 25.09 6.42 11.18 2.69
      S053 5.55 19.18 11.46 3.00 7.70 28.12 4.60 11.55 8.84
      S061 1.48 41.65 14.05 1.43 19.28 16.13 1.10 2.04 2.84
      S063 5.25 1.94 1.48 9.20 3.95 26.84 5.12 32.48 13.74
      Average 6.14 20.70 8.44 7.00 16.18 22.38 4.47 7.81 6.89
      Essential
      Field Sub-Category
      Title of Dataset The Spatial Data to Forecast Potential Habitat for Amphibians and Reptiles under Climate Change
      DOI https://doi.or.kr/10.22756/GEO.20240000000883
      Category Biota
      Temporal Coverage [Data 1] 2003.01.-2023.12.
      [Data 2 and 3] 2010.01.-2090.12.
      Spatial Coverage Address None
      WGS84 Coordinates [Latitude] 33.20°N to 38.59°N
      [Longitude] 124.64°E to 130.91°E
      [Data 1] Point
      [Data 2 and 3] Raster (asc, geotiff)
      Personnel Name Man-Seok Shin
      Affiliation National Institute of Ecology
      E-mail manhae@nie.re.kr
      CC License CC BY-NC
      Optional
      Field Sub-Category
      Summary of Dataset The distribution data and environmental information for predicting potential habitat for amphibians and reptiles in South Korea were established
      [Data 1] Species location information
      [Data 2] Environmental spatial information
      [Data 3] Predicted potential habitats
      Project [NIE-B-2024-43] Development of Carbon-Biodiversity Linkage Assessment Indicator by Ecosystem Types (2024)
      Instrument ArcGIS Pro 3.3.0
      Table 1. List of amphibian and reptile species in South Korea and number of survey points collected in this study

      Table 2. Summary of source data used to generate environmental spatial information

      DEM, digital elevation model.

      Table 3. Description of attribute field in species location information

      URL, uniform resource locator.

      Table 4. Environmental spatial information

      DEM, digital elevation model.

      Table 5. Percent contribution in model variables

      DEM, digital elevation model; TWI, topographic wetness index.

      Table 6. Permutation importance in model variables

      DEM, digital elevation model; TWI, topographic wetness index.


      GEO DATA : GEO DATA
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