산림생태계 보호구역에서 외래식물 분포 예측을 위한 최적 모형의 선발

임치홍 ( Chi-hong Lim ),정성희 ( Song-hie Jung ),정수영 ( Su-young Jung ),김남신 ( Nam-shin Kim ),조용찬 ( Yong-chan Cho ) 한국환경생태학회 2020 한국환경생태학회지 Vol.34 No.6

효과적인 보호구역의 보전 관리를 위해서는 외래종의 정착 모니터링 및 확산 위험에 대한 저감 노력이 수반되어야 한다. 본 연구는 울진에 위치한 산림유전자원보호구역(2,274ha)에서 조사된 외래식물 분포 정보를 대상으로 활용도가 높은 세가지 종분포모형(Bioclim, GLM, MaxEnt)을 활용하여 외래식물의 잠재출현지역을 모의하였고, 모의 결과를 비교하여 지역적 지리 및 생태 관리 특성이 반영된 현실성 및 적합성 높은 종분포모형을 선발하였다. 분석에서 예측된 외래식물의 출현지역은 실제 분포와 같이 도로 같은 선형 경관 요소를 따라 분포하는 경향이었으며, 일부 벌채지가 포함되었다. 본 연구에서 적용한 각 모형의 예측력과 정확도를 통계적으로 비교한 결과, GLM과 MaxEnt 모형은 대체로 높은 예측력과 정확도를 보였지만, Bioclim 모형은 낮았다. Bioclim은 가장 넓은 면적을 출현예상지역으로 계산하였고, GLM, 그리고 MaxEnt 순으로 면적이 작았다. 모의 결과의 현상학적 검토에서는 GLM과 Bioclim 모형은 표본 수에 따라 예측력이 크게 영향을 받는 것으로 나타났고, 표본 수와 관계없이 가장 일관성 높은 모형은 MaxEnt로 평가되었다. 종합적으로, 본 연구에 사용된 모형 중 외래식물 분포 예측을 위한 최적 모형은 MaxEnt 모형인 것으로 판단되었다. 본 연구에서 제시한 정밀 생물종 분포 자료 기반의 모델 선발 접근 방식은 산림생태계 보호구역의 보전 관리 및 지역 특성이 반영된 현실적이고 정교한 모델 발굴 연구에 도움이 될 것이다. Effective conservation and management of protected areas require monitoring the settlement of invasive alien species and reducing their dispersion capacity. We simulated the potential distribution of invasive alien plant species (IAPS) using three representative species distribution models (Bioclim, GLM, and MaxEnt) based on the IAPS distribution in the forest genetic resource reserve (2,274ha) in Uljin-gun, Korea. We then selected the realistic and suitable species distribution model that reflects the local region and ecological management characteristics based on the simulation results. The simulation predicted the tendency of the IAPS distributed along the linear landscape elements, such as roads, and including some forest harvested area. The statistical comparison of the prediction and accuracy of each model tested in this study showed that the GLM and MaxEnt models generally had high performance and accuracy compared to the Bioclim model. The Bioclim model calculated the largest potential distribution area, followed by GLM and MaxEnt in that order. The Phenomenological review of the simulation results showed that the sample size more significantly affected the GLM and Bioclim models, while the MaxEnt model was the most consistent regardless of the sample size. The optimal model overall for predicting the distribution of IAPS among the three models was the MaxEnt model. The model selection approach based on detailed flora distribution data presented in this study is expected to be useful for efficiently managing the conservation areas and identifying the realistic and precise species distribution model reflecting local characteristics.

질병-생태 평가의 공간적 접근방법론 마련을 위한 기초 연구

정슬기,이후승,김지연,김은섭 한국환경연구원 2021 사업보고서 Vol.2021 No.-

Ⅰ. 서 론 1. 연구의 필요성 및 목적 □ 질병 역학 및 생태학 분야에 도입된 공간적 시뮬레이션 방법의 현황과 사례를 분석하고, 이를 통해 추후 질병-생태 평가에 적합한 공간적 접근방법을 마련하기 위해 본 연구를 수행함 2. 연구의 범위 □ 감염성 질병의 예찰과 선제적 대응을 위해 질병 유입, 감염 및 확산의 확률을 분석하고, 질병 관리 정책을 지원할 수 있도록 공간적 시뮬레이션 방법론만을 연구 범위에 포함함. 따라서 연구의 범위와 내용은 아래와 같음 ○ 야생생물, 또는 인수공통 대상의 감염성 질병 시뮬레이션 조사 ○ 생물종 분포 및 질병 확산 추정을 위해 도입된 공간분석기법 현황 조사 ○ 실제 사례 및 연구에 적용된 공간적 접근방법론 분석 Ⅱ. 생태학 분야에서의 공간분석 1. 생태계와 생물다양성의 공간분석 □ 공간은 생태학의 모든 과정에 내재하여 있는 개념으로, 생태학에서는 다양한 하위 분야에서 공간의 생태학적 작용을 연구하고 있음 2. 종 분포 모형 연구 현황 □ 종 분포 모형은 서식지 적합성 모델, 또는 생태적 지위 모델로서 환경 요인과 주어진 생물종의 관계를 보여줌으로써 생물종의 서식 분포를 예측하는 데 사용됨 Ⅲ. 질병-생태 시뮬레이션 모델 현황 1. 생태계 내 질병 시뮬레이션 모델의 현황 □ 생태계 내 전염성 질병을 모의하기 위해 사용된 방법 중 가장 많은 빈도를 차지한 것은 MaxEnt였음 □ MaxEnt는 종 출현 자료만을 사용하고, 변수의 유형에 구애받지 않는 사용자 친화적인 모형 가운데 일반적으로 높은 예측률을 보여 활용도가 높음 2. 질병 시뮬레이션 사례 □ 국외 연구에서 야생생물의 질병 분포를 모형을 통해 모의하고 예측한 사례를 조사함 3. 국내 생태-질병 모의 연구 사례 □ 국내에서 질병 확산 예측을 위해 모형을 활용한 사례로는 아프리카돼지열병의 위험지도 제작을 위해 행위자 기반 모형을 활용한 연구와 고병원성 조류 인플루엔자 발생 위험 지역을 추정하기 위해 MaxEnt를 활용한 사례가 있었음 Ⅳ. 질병-생태 평가 시 공간적 접근방법론 활용방안 및 정책 제언 1. 질병-생태 평가 시 공간적 접근방법론 활용 가능성 □ 현재의 종 분포 모형에 전염병이 확산하는 생물학적 원리가 반영되지 않는다는 한계점은 명확하지만, 질병의 선제적이거나 조기의 대응을 위해서는 지리적 개념이 결합한 접근방법의 결합이 불가피함 □ 질병 숙주, 매개체, 병원체에 대한 이해와 그들에 영향을 미치는 환경에 대한 정보, 그리고 이들을 모의할 수 있는 자료가 적절히 제공된다면 공간적으로 충분히 접근 가능할 것으로 판단됨 Ⅰ. Introduction 1. The purpose of the study □ We conducted this study to analyze the current status and cases of spatial simulation methods introduced in disease epidemiology and ecology, and to develop a spatial approach suitable for disease-ecology evaluation in the future. 2. Scope of the study □ Only the spatial simulation methodology was included in the scope of study in order to analyze the probability of introduction, infection, and spread of diseases for prediction and proactive response, and to support for disease management policies. Therefore, the scope and content of the study are as follows. ○ Infectious disease simulation investigation of wild animals or zoonotic subjects ○ Investigation of the current status of spatial analysis techniques introduced for estimating the distribution of species and disease spread ○ Analysis of spatial approach methodologies applied to actual cases and Studies Ⅱ. Spatial Analysis in Ecology 1. Spatial analysis of ecosystems and biodiversity □ Space is a concept inherent in all processes of ecology, and ecology studies the ecological operation of space in various subfields. 2. Status of research on species distribution models □ Species distribution model is a habitat suitability model, or ecological status model, used to predict the habitat distribution of a species by showing the relationship between environmental factors and species. Ⅲ. Status of Disease-Ecology Simulation Model 1. Current status of disease simulation models in the ecosystem □ MaxEnt was the most frequently used method to simulate infectious diseases in an ecosystem. □ MaxEnt is a user-friendly model that uses only species appearance data and shows a high prediction rate among other user-friendly models regardless of the type of variable. 2. Case of disease simulation □ Investigate cases of simulating and predicting disease distribution in wild animals through models in overseas research. 3. Domestic ecology-disease simulation study □ Cases of using a model to predict the spread of disease in Korea include a study using an agent-based model to create a risk map for African swine fever and a case of using MaxEnt to estimate a high-pathogenic avian influenza risk area. Ⅳ. Policy Suggestions for Using the Spatial Approach Method and Disease-Ecology Evaluation 1. Possibility of using the spatial approach method in diseaseecology evaluation □ Although the current species distribution model does not reflect the biological principle of the spread of infectious diseases, it is inevitable to integrate approaches that combine geographical concepts for a proactive or early response to diseases. □ If we can better understand disease hosts, vectors, and pathogens and information on the environment that affects them and the data to simulate them are provided appropriately, it is expected that the spatial approach will be feasible.

Maxent를 활용한 가는털비름 (Amaranthus patulus)의 잠재서식지 예측 및 위험도 평가

이용호,나채선,홍선희,손수인,김창석,이인용,오영주 한국환경생물학회 2018 환경생물 : 환경생물학회지 Vol.36 No.4

This study was conducted to predict the potential distribution and risk of invasive alien plant, Amaranthus patulus, in an agricultural area of South Korea. We collected 254 presence localities of A. patulus using field survey and literature search and stimulated the potential distribution area of A. patulus using maximum entropy modeling (MaxEnt) with six climatic variables. Two different kinds of agricultural risk index, raster risk index and regional risk index, were estimated. The ‘raster risk index’ was calculated by multiplying the potential distribution by the field area in 1´1 km and ‘regional risk index’ was calculated by multiplying the potential distribution by field area proportion in the total field of South Korea. The predicted potential distribution of A. patulus was almost matched with actual presence data. The annual mean temperature had the highest contribution for distribution modeling of A. patulus. Area under curve (AUC) value of the model was 0.711. The highest regions were Gwangju for potential distribution, Jeju for ‘raster risk index’ and Gyeongbuk for ‘regional risk index’. This different ranks among the index showed the importance about the development of various risk index for evaluating invasive plant risk. 본 연구는 MaxEnt 모형을 활용하여 가는털비름의 잠재서식지를 예측하고, 예측된 잠재서식지와 밭면적을 활용하여 가는털비름의 잡초로서의 부정적 영향에 대한 위험도 지수를 예측하기 위하여 수행되었다. 가는털비름의 분포 예측을 위 하여 MaxEnt 모형을 구축하기 위하여 남한 전국의 254지점의 분포 자료와 6개의 생물 기후 인자를 활용하였다. 밭농업에 대한 두가지 방법의 위험도 평가를 수행하였고 격자 위험도 지수 (raster risk index)는 1 km2 격자별로 잠재 서식지 분포 확률과 밭면적의 비율을 서로 곱하여 나타냈다. 지역 위험도 지수 (regional risk index)는 잠재 서식지 분포 확률의 평균과 전체 밭 면적 중 지방자치단체의 실제 밭면적의 비율을 곱하여 산출하였다. MaxEnt모형으로 예측된 가는털비름의 잠재서식지는 실제서식지와 유사하게 나타났으며 모델의 AUC 값 또한 0.711로 좋은 설명력을 지니는 것으로 분석되었다. 잠재서식지 비율이 가장 높게 나타난 지역은 광주광역시였고 격자 위험도 지수가 가장 높게 나타난 지역은 제주도였다. 지역 위험도 지수가 가장 높게 나타난 지역은 경상북도였다. 잠재 서식지 비율과 위험도 지수의 서로 다른 순위는 외래식물의 위험성을 예측할 때 잠재 서식지 비율만을 활용하여 외래식물의 위험성을 예측하는 것보다 외래식물이 부정적 영향을 주는 대상과 결합된 위험도 지수의 필요성을 제시한다. 또한 격자 위험도 지수, 지역 위험도 지수의 서로 다른 순위는 분석의 필요성에 따라서 다양한 평가 기법이 개발될 필요성을 보여준다.

산사태 분포 예측을 위한 로지스틱, 베이지안, Maxent의 비교

알-마문 ( Al-mamun ),장동호 ( Dong-ho Jang ),박종철 ( Jongchul Park ) 한국지형학회 2017 한국지형학회지 Vol.24 No.2

Quantitative forecasting methods based on spatial data and geographic information system have been used in predicting the landslide location. This study compared the simulated results of logistic, Bayesian, and maximum entropy models to understand the uncertainties of each model and identify the main factors that influence landslide. The study area is Boeun gun where 388 landslides occurred in the year of 1998. The verification results showed that the AUC of the three models was 0.84. However, the landslide susceptibility distribution of Maxent model was different from those of the other two models. With the same landslide occurrence data, the result of high susceptible area in Maxent model is smaller than Logistic or Bayesian. Maxent model, however, proved to be more efficient in predicting landslide than the other two models. In Maxent`s simulations, the responsible factors for landslide susceptibility are timber age class, land cover, timber diameter, crown closure, and soil drainage. The results suggest that it is necessary to consider the possibility of overestimation when using Logistic or Bayesian model, and forest management around the study area can be an effective way to minimize landslide possibility.

위치자료의 종류에 따른 생물종 분포모형 비교 연구

서창완(Seo Chang Wan),박유리(Park Yu Ri),최윤수(Choi Yun Soo) 대한공간정보학회 2008 대한공간정보학회지 Vol.16 No.4

우리나라의 야생동식물 조사가 시간적, 경제적 이유로 주로 출현지역만을 대상으로 하고 있어 종분포모형을 개발할 때 각 모형의 장점을 최대한 이용하는 것이 필요하다. 본 연구는 위치자료의 종류(출현/비출현자료)에 따라 가장 대표적인 출현/비출현모형(presence-absence model)인 GAM(Generalized Additive Model)과 출현모형(presence-only model)인 Maxent(Maximum Entropy Model)를 이용하여 비교·검토하였다. 본 연구의 대상종으로는 캘리포니아의 보호종인 피셔(Martes pennanti)를 선정하고 대상지를 지역에 따라 나누었으며, 서식지환경을 설명하는 지형, 기후, 식생변수들을 이용하여 모형을 적용하였다. 그 결과 첫째, 실제 출현/비출현자료를 사용한 GAM이 임의 비출현자료 를 사용한 GAM과 출현자료만을 사용한 Maxent보다 전체적으로 나은 것을 볼 수 있었다. 둘째, 실제 출현자료만을 이용한 모형을 개발할 경우 임의 비출현자료를 이용한 GAM보다 출현자료만을 이용한 Maxent가 더 나은 것을 알 수 있었다. 마지막으로 세부지역에서 개발된 모형(Klamath/Shasta, Sourthern Sierra)은 서로 서식환경이 다를 경우 다른 지역의 서식지를 잘 예측하지 못함을 알 수 있었고, 대상지 외부지역에 대해 과추정하는 경향을 보였다. 위 결과를 바탕으로 위치자료의 종류, 공간적 분포 등을 감안하여 대상지의 환경에 알맞은 모형을 선택하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. We need to use the strength of each Species Distribution Model (SDM) because presence location data were only collected due to time and economic limitations in Korea. This study investigated and compared GAM (Generalized Additive Model) which is one of presence-absence models with Maxent (Maximum Entropy Model) which is one of presence only models according to location data (presence/absence data). The target species was Fisher (Martes pennanti) which is an endangered species in California, USA. We implemented environmental data such as topography, climate and vegetation, and applied models to sub-regions and study area. The results of this study were as follows. Firstly, GAM which used real presence and absence data was better than GAM which used pseudo-absence data and Maxent which used presence-only data. Secondly, Maxent was better than GAM when presence-only data were used. Lastly, each model which applied to different regions didn't predict other area well due to the difference of habitat environment and over-predicted outside of study area. We need to select an optimal model to predict a suitable habitat according to the type and distribution of location data.

MaxEnt 모형을 활용한 백두대간에 자생하는 주요 밀원수종인 음나무, 피나무, 쪽동백나무의 서식지 적합성 평가

심형석,이민기,이창배,Sim, Hyung Seok,Lee, Min-Ki,Lee, Chang-Bae 한국산림과학회 2022 한국산림과학회지 Vol.111 No.1

In this study, habitat suitability was analyzed for three major honey tree species, namely Kalopanax septemlobus, Tilia amurensis, and Styrax obassis, in the Baekdudaegan Mountains using MaxEnt models. The AUC values indicating the prediction accuracies of the models were 0.747, 0.790, and 0.755 for K. septemlobus, T. amurensis, and S. obassis, respectively. The most important variables for K. septemlobus and T. amurensis were elevation, mean annual temperature, and slope, whereas mean annual temperature, elevation, and mean annual precipitation were the most important predictors for S. obassis. For all three studied species, elevation and mean annual temperature were the most important topographic and climatic factors, respectively, indicating that such variables are crucial for explaining species distribution. Honey tree species are essential resources in forest beekeeping, a high value-added process for improving forest income, and this study identified sites with the potential for management of such species in the Baekdudaegan Mountains, where it may be possible to establish a honey forest. However, the accuracy of the models should be improved through comprehensive analysis with abiotic variables, such as soil properties and aridity, which affect the distribution of honey tree species, as well as biotic variables, such as interspecific competition. 본 연구는 백두대간에 자생하는 주요 밀원수종 3종(음나무, 피나무, 쪽동백나무)을 대상으로 서식지 적합성 분석을 수행하였다. 백두대간 내 밀원수종 서식지 적합도 분석을 MaxEnt를 이용하여 수행한 결과, 모형의 예측정확도 AUC값은 음나무 0.747, 피나무 0.790, 쪽동백나무 0.755로 나타났다. 밀원수종의 서식지 적합도에 가장 영향을 많이 미치는 변수로 음나무와 피나무는 고도, 연평균 기온, 경사도 순으로 나타났으며, 쪽동백나무는 연평균 기온, 고도, 연평균 강수량 순으로 나타났다. 본 연구에서 분석된 대상수종 모두 지형인자인 고도와 기후인자인 연평균 기온이 가장 중요한 인자로 나타났으며, 이는 고도와 기온이 대상 수종의 분포 패턴을 설명하는데 매우 핵심적인 인자임을 나타낸다. 본 연구는 임업소득 향상을 위한 고부가가치 아이템인 산림양봉의 필수자원인 주요 밀원수종들의 서식지 적합성 분석을 통해, 백두대간 내 주요 밀원수종의 관리와 밀원림을 조성할 수 있는 잠재력이 높은 중요 적합지들에 대한 자료를 제공한다. 향후 밀원수종 분포에 영향을 미치는 토양, 건조도 등의 무생물적 인자와 종간경쟁 등의 생물적 인자를 종합적으로 고려하여 모형의 정확도를 높이는 연구가 추가로 진행되어야 할 필요가 있다.

Maxent를 이용한 노린재 5종의 분포에 영향을 미치는 요인 분석

황애진,이준호 한국응용곤충학회 2014 한국응용곤충학회 학술대회논문집 Vol.2014 No.10

기후변화는 해충들의 분포 변화를 유발할 것으로 예상되며, 이를 예측하기 위해 서는 해충들의 분포에 영향을 주는 환경요인을 조사 할 필요가 있다. 본 연구에서는 Maxent(Maximum entropy)모형을 이용하여 벼를 가해하는 해충인 가시점둥글노 린재(Eysarcoris aeneus)와 호리허리노린재(Leptocorisa chinensis), 콩을 가해하 는 가로줄노린재(Piezodorus hybneri), 콩 및 과수류를 가해하는 썩덩나무노린재 (Halyomorpha halys)와 톱다리개미허리노린재(Riptortus clavatus)의 분포에 영 향을 미치는 요인을 분석하였다. 이들 노린재의 분포자료는 국내외 논문을 비롯하 여 온라인으로 공개되고 있는 농촌진흥청 국립농업과학원 곤충표본관과 국립수목 원 국가생물종지식정보시스템의 표본자료를 이용하였다. 노린재의 분포에 영향 을 줄 수 있는 변인으로는 기후 및 고도 자료를 사용하였으며, 기후 자료는 Worldclim에서 제공하는 1950~2000년 동안의 평균 기후 자료를 이용하였다. 노 린재 5종에 대한 Maxent 모형 분석 결과 노린재의 분포에 가장 큰 영향을 미치는 요 인으로 가로줄노린재는 고도(중요도 29.1%), 가시점둥글노린재는 겨울철 최저기 온(중요도 30.3%), 호리허리노린재는 기온의 연교차(중요도 37.5%)이었다. 한편, 가장 건조한 달의 강수량은 썩덩나무노린재(중요도 19.9%)와 톱다리개미허리노 린재(중요도 16.3%)에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 모형의 정확도를 나타내 는 AUC(Area Under the Curve)값은 0.7이상으로, 향후 기후변화에 따른 분포 변화 예측에 정밀 기상 자료를 이용한 Maxent모형을 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

Review of CLIMEX and MaxEnt for studying species distribution in South Korea

Byeon, Dae-hyeon,Jung, Sunghoon,Lee, Wang-Hee Elsevier Science B.V. Amsterdam 2018 Journal of Asia-Pacific biodiversity(Online) Vol.11 No.3

<P><B>Abstract</B></P> <P>The use of species distribution modeling to predict the possible extent of suitable habitat for significant pests has been accepted as an efficient method for determining effective management and countermeasures. CLIMEX and MaxEnt are widely used software for creating species distribution models. CLIMEX predicts climatic suitability of a specific region for target species, whereas MaxEnt uses various environmental variables with presence-only data to assess potential distribution. The software has so far mainly been used for assessing large countries and continents but scarcely used to assess relatively small areas such as South Korea. The objective of this study was to review previous CLIMEX- and MaxEnt-based studies in South Korea and their effectiveness in predicting the distribution of species that could cause nation-wide damage. We expect that, by reviewing recently used species distribution models and their results, this study will provide the basic information necessary to predict potential species distribution.</P>

Review of CLIMEX and MaxEnt for studying species distribution in South Korea

변대현,정성훈,이왕희 국립중앙과학관 2018 Journal of Asia-Pacific Biodiversity Vol.11 No.3

The use of species distribution modeling to predict the possible extent of suitable habitat for significant pests has been accepted as an efficient method for determining effective management and countermeasures. CLIMEX and MaxEnt are widely used software for creating species distribution models. CLIMEX predicts climatic suitability of a specific region for target species, whereas MaxEnt uses various environmental variables with presence-only data to assess potential distribution. The software has so far mainly been used for assessing large countries and continents but scarcely used to assess relatively small areas such as South Korea. The objective of this study was to review previous CLIMEX- and MaxEnt-based studies in South Korea and their effectiveness in predicting the distribution of species that could cause nation-wide damage. We expect that, by reviewing recently used species distribution models and their results, this study will provide the basic information necessary to predict potential species distribution

기후변화에 의한 눈잣나무의 서식지 분포 예측

박현철,이정환,이관규 한국환경영향평가학회 2014 환경영향평가 Vol.23 No.5

This study was performed to predict the future climate envelope of Pinus pumila, asubalpine plant and a Climate-sensitive Biological Indicator Species (CBIS) of Korea. P. pumila isdistributed at Mt. seorak in South Korea. Suitable habitat were predicted under two alternativeRCPscenarios (IPCC AR5). The SDM used for future prediction was a Maxent model, and the totalnumber of environmental variables for Maxent was 8. It was found that the distribution range of P. pumila in the South Korean was 38° 7’ 8”N~38° 7’ 14”N and 128° 28’ 2”E~128° 27’ 38”E and1,586m~1,688m in altitude. The variables that contribute the most to define the climate envelopeare altitude. Climate envelope simulation accuracy was evaluated using the ROC’s AUC. The P. pumila model’s 5-cv AUC was found to be 0.99966. which showed that model accuracy was very high. Under both the RCP4.5 and RCP8.5 scenarios, the climate envelope for P. pumila is predicted to decrease in South Korea. According to the results of the maxent model has been applied in the current climate, suitable habitat is 790.78㎢. The suitable habitats, are distributed in the region of over 1,400m . Further, in comparison with the suitable habitat of applying RCP4.5 and RCP8.5 suitable habitat current, reduction of area RCP8.5 was greater than RCP4.5. Thus, climate change will affect the distribution of P. pumila. Therefore, governmental measures to conserve this species will be necessary. Additionally, for CBIS vulnerability analysis and studies using sampling techniques to monitor areas based on the outcomes of this study, future study designs shouldincorporate the use of climatic predictions derived from multiple GCMs, especially GCMs that were not the one used in this study. Furthermore, if environmental variables directly relevant to CBIS distribution other than climate variables, such as the Bioclim parameters, are ever identified, more accurate prediction than in this study will be possible. 이 연구는 국립생물자원에서 선정한 기후변화생물지표 중에서 남한의 설악산에 제한적으로 분포하는 눈잣나무의 기후변화에 의한 잠재 서식지 예측을 위해 시행되었다. 눈잣나무의 잠재서식지 예측을위해 IPCC(AR5)의 대표농도경로(RCP)를 기후변화 시나리오로 사용하였다. 종 분포 모형은 Maxent를사용하였고, 환경변수는 고도, 연평균기온 등으로 총 8개이다. 남한이 눈잣나무 분포지역은 설악산이 유일한 지역으로 지리적 범위는 위도 38° 7’ 8”N~38° 7’ 14”N 경도 128° 28’ 2”E~128° 27’ 38”E 범위에 국지적으로 분포하며, 고도는 1,586m~1,688m 범위에 분포한다. 종 분포 모형의 모형 정확도는 0.978으로매우 우수하였고 잠재서식지 예측에 기여도가 높은 환경변수는 고도로 나타났다. LPT를 기준으로 선정된현재기후의 잠재 서식지는 7,345km2이며 기후변화 시나리오를 적용한 미래의 잠재 서식지 면적은 감소하였고 감소폭은 RCP 4.5보다 RCP 8.5가 많았다. 설악산의 눈잣나무 개체군 분포 지역은 한반도의 남방한계선으로 예상되며 기후변화에 의해 개체군의 축소 및 소실이 예상되므로 전략적인 유전자원 확보를 위한 대책이 필요하다.