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자료유형
학술저널
저자정보
구경아 (국립생태원) 김재욱 (한국환경정책.평가연구원) 공우석 (경희대학교 지리학과) 정휘철 (한국환경정책.평가연구원) 김근한 (한국환경정책.평가연구원)
저널정보
한국환경복원기술학회 환경복원녹화 환경복원녹화 제19권 제6호
발행연도
2016.1
수록면
19 - 30 (12page)

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The projection of climate-related range shift is critical information for conservation planning of Korean fir (Abies koreana E. H. Wilson). We first modeled the distribution of Korean fir under current climate condition using five single-model species distribution models (SDMs) and the pre-evaluation weighted ensemble method and then predicted the distributions under future climate conditions projected with HadGEM2-AO under four $CO_2$ emission scenarios, the Representative Concentration Pathways (RCP) 2.6, 4.5, 6.0 and 8.5. We also investigated the predictive uncertainty stemming from five individual algorithms and four $CO_2$ emission scenarios for better interpretation of SDM projections. Five individual algorithms were Generalized linear model (GLM), Generalized additive model (GAM), Multivariate adaptive regression splines (MARS), Generalized boosted model (GBM) and Random forest (RF). The results showed high variations of model performances among individual SDMs and the wide range of diverging predictions of future distributions of Korean fir in response to RCPs. The ensemble model presented the highest predictive accuracy (TSS = 0.97, AUC = 0.99) and predicted that the climate habitat suitability of Korean fir would increase under climate changes. Accordingly, the fir distribution could expand under future climate conditions. Increasing precipitation may account for increases in the distribution of Korean fir. Increasing precipitation compensates the negative effects of increasing temperature. However, the future distribution of Korean fir is also affected by other ecological processes, such as interactions with co-existing species, adaptation and dispersal limitation, and other environmental factors, such as extreme weather events and land-use changes. Therefore, we need further ecological research and to develop mechanistic and process-based distribution models for improving the predictive accuracy.
#Abies koreana #Species Distribution Model #Climate Change #Uncertainty

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