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ISSN : 1229-3857(Print)
ISSN : 2288-131X(Online)
Korean Journal of Environment and Ecology Vol.36 No.5 pp.460-467
DOI : https://doi.org/10.13047/KJEE.2022.36.5.460

Distribution and Prediction Modeling of Snake Roadkills in the National Parks of South Korea: Odaesan National Park1a

Seok-Bum Kim2, Il-Kook Park3, Daesik Park4*
2Division of Ecological Restoration, Korean National Park Service, Wonju, Gangwon 26466, Korea
3Division of Science Education, Kagnwon National University, Chuncheon, Gangwon 24341, Korea
4Division of Science Education, Kagnwon National University, Chuncheon, Gangwon 24341, Korea

a 이 논문의 발표는 한국연구재단 기초연구사업(2020R1I1A3051885)의 지원을 부분적으로 받았음.


* 교신저자 Corresponding author: parkda@kangwon.ac.kr
02/05/2022 08/08/2022 11/08/2022

Abstract


In this study, we collected snake roadkill data from 2006 to 2017 and developed a species distribution model to identify the pattern of snake roadkill and predict the potential hotspot of snake roadkill in the Odaesan National Park of South Korea. During the study period, snake roadkills occurred most frequently on the road, which passes through between forest and stream at an altitude of about 600 m. The modeling result showed that the occurrence probability of snake roadkill was high on a road with a gentle slope at a distance of 25 m from the stream and an altitude of 600 m. The most susceptible regions for snake roadkill in the Odaesan National Park were located on National Route 6, about 2.2 km and 11.7 km away from the southern border of the park, and on Local Road 446, 3.44 km away from the southern border of the park. The results of this study suggest that providing alternative basking places and eco-corridors and installing protection fences that block the inflow of snakes into roads, preferentially around roads and streams at an altitude lower than 700 m would be an effective way of reducing snake roadkill in the Odaesan National Park.



오대산국립공원 내 뱀류 로드킬 분포현황 및 발생예측 모델링1a

김 석범2, 박 일국3, 박 대식4*
2국립공원공단 생태복원부장
3강원대학교 대학원 과학교육학부 박사과정
4강원대학교 과학교육학부 교수

초록


오대산국립공원 내 뱀류 로드킬의 발생 경향 파악 및 예방을 위하여 2006-2017년 사이 공원 내에서 발생한 뱀류 로드킬 자료를 확보 및 분석하였고, 잠재적 발생지 예측을 위하여 종분포모델을 제작하였다. 연구기간 동안 뱀류 로드킬 은 600m 대의 양쪽 환경이 산림-수계인 도로에서 가장 많이 발생하였다. 모델링 결과에서 뱀류 로드킬 발생 가능성은 고도 700m 이하의 하천과의 거리가 25m 부근인 완만한 경사의 도로의 로드킬 발생확률이 높게 나타났다. 국립공원 내 주요 로드킬발생 예측지역은 국도 6호선 도로 위 공원 남쪽 경계로부터 약 2.2㎞ 지역과 약 11.7㎞ 지역이, 지방도 446호선 도로 위 공원 남쪽 경계로부터 약 3.44㎞ 지역이었다. 본 연구결과는 해발고도 700m 이하 수계와 인접한 도로 주변에 우선적으로 대체 일광욕 장소, 생태통로 및 도로의 유입을 막는 울타리의 설치가 산림에서 뱀류 로드킬을 줄이는 효과적인 방안이 될 것을 제시한다.



    서 론

    도로는 야생동물 서식지의 파괴와 파편화를 유발하며 (Vos and Chardon, 1998), 서식지 부근의 인접한 도로는 야생동물의 죽음을 유발한다(Forman et al., 2003;Tyler et al., 2007). 로드킬(roadkill)은 도로를 이용하는 야생동물 이 차량에 치여 죽는 경우를 칭하며, 생물 종 감소에 주요한 원인 중 하나이다(Glista et al., 2007). 생태계 보전을 위해 지정된 국립공원에서도 로드킬은 지속적으로 발생하며, 도 로 주변의 많은 야생동물이 피해를 입고 있다(Min and Han, 2010;Kim et al., 2018).

    종별 또는 지역별 로드킬 발생의 양상 규명과 잠재적 로드 킬 발생지 예측 및 평가는 효율적이고 적절한 로드킬 저감대 책 수립에 유용하다(Meek, 2009;Baxter-Gilbert et al., 2015). 따라서, 도로에서 발생하는 야생동물 로드킬 현황 파악과 로드킬 발생지 예측에 관한 연구가 필수적이다. 로드 킬에 대한 연구는 세계적으로 포유류 대상으로 가장 많이 수행되었으나, 조류나 양서류, 파충류에 대한 연구도 증가하 는 추세이다(Spellerberg, 1998;Song et al., 2009;Chen, 2015).

    종분포모형(species distribution models)은 야생동물 로 드킬 양상의 이해를 위하여 활발히 사용되고 있다(Franklin, 2009;Thuiller et al., 2009). 국내에서도 이러한 모델링을 이용한 생물다양성의 평가, 보호지역 지정, 서식지 관리 및 복원, 개체군이나 군집 생태계모형 등 다양한 연구가 진행 된 바 있다(Yun et al., 2011;Kim et al., 2012;Kwon et al., 2012;Song and Kim, 2012;Jeon et al., 2014). 최근 종분포모델링은 이전의 출현과 비출현자료를 모두 이용하 는 방식으로부터 최근 개발된 출현자료만을 이용하는 최대 엔트로피 모형으로 개발된 Maximum Entropy Model (MaxEnt)이 널리 사용되고 있다(Elith et al., 2006;Phillips et al., 2006;Seo et al., 2008;Franklin, 2009).

    국내에서는 MaxEnt 종분포모형을 이용한 동물종 분포 및 적합서식지 분석은 멧돼지(Sus scrofa), 고라니(Hydropotes inermis), 삵(Prionailurus bengalensis) 등의 포유류(Seo and Park, 2000;Lee and Song, 2008;Song and Kim, 2012;Jeong et al., 2015), 까막딱다구리(Dryocopus martius)와 박새(Parus major) 등의 조류(Jang, 2003;Lee et al., 2010), 수원청개구리(Dryophytes suweonensis)와 산개구리류(Rana spp.) 등의 양서류(Song, 2015;Do et al., 2018;Park et al., 2021)를 대상으로 수행되었다. 뱀을 포함한 파충류의 연구는 로지스틱 회귀분석(logistic regression)을 이용한 서 식지 적합성 모형을 개발한 사례가 있으나(Lee et al., 2012), 출현자료만을 이용한 종분포모델링은 잘 이루어지 고 있지 않다.

    본 연구에서는 종분포모델을 제작하여 2006-2017년에 오대산국립공원 내에서 발생한 뱀류 로드킬 경향을 파악하 고, 잠재적인 로드킬 발생지를 분석 및 예측하였다. 본 연구 결과는 오대산국립공원 내 뱀류 로드킬의 효과적 예방 계획 수립에 이용될 것으로 기대된다.

    연구방법

    1. 연구대상지

    오대산국립공원(N37.7°, E128.6°)은 국내에서 1975년, 세계자연보전연맹(International Union for Conservation of Nature, IUCN)에서 2007년 인증받은 국제적 공인 국립공 원이다(Dudley, 2008;Min and Han, 2010). 뱀류 로드킬 조사는 오대산국립공원을 관통하는 국도 6호선과 지방도 446호선을 대상으로 수행되었다. 국도 6호선은 공원 남쪽 경계가 시작되는 강원도 평창군 진부면 병내리(N37.7113°, E128.6114°)부터 공원 북쪽 경계인 강릉시 연곡면 삼산리 (N37.8196°, E128.6325°)까지 17.5㎞가 이어져 있고, 해발 고도의 범위는 320 ~ 960m이며, 왕복 2차선과 부분 4차선 으로서 진고개 정상부를 제외하고는 도로 양쪽에 산림과 하천인 연곡천을 끼고 있다. 지방도 446호선은 공원 남쪽 경계의 강원도 평창군 진부면 병내리 해탈교(N37.7253°, E128.5958°)에서 공원 북쪽 경계인 평창군 진부면 동산리 상원사탐방지원센터(N37.7873°, E128.5672°)까지 11.3㎞ 구간이며, 해발고도 범위는 630 ~ 1330m이다(Figure 1). 또 한, 4.3㎞의 포장도로와 7㎞의 비포장도로의 왕복 2차선 도로로 양쪽에 산림, 농경지 및 하천인 오대천이 위치한다.

    2. 출현자료

    오대산국립공원 내 발생한 뱀류 로드킬 자료는 2018년 로드킬 모니터링 매뉴얼 변경으로 인해 대상지 및 자료 수 집 방법이 변경되기 전인 2006년부터 2017년까지 오대산 국립공원 내 국도 6호선과 지방도 446호선에서 조사를 수 행하여 직접 확인된 자료이다. 로드킬 조사는 국립공원 로 드킬 조사 매뉴얼에 따라 관련 분야 학사 이상의 연구자가 연중 매월 주 1회 이상 20km/h 차량으로 이동하면서 수행하 였다(KNPRI, 2016). 로드킬 발견 시, 사체의 종명, 날짜, 주변 환경을 기록하고 GPS 기록장치(GPSmap60CSx, Garmin, Olathe, USA)를 이용하여 좌표를 기록하였다. 로드킬 발생 지점의 도로 주변환경 분석을 위해 연구지에서 가장 우점하 는 환경인 산림, 하천, 민가, 농경지 4가지 유형으로 분류하 였다. 민가는 인위적으로 만들어졌고, 사람들이 주기적으로 이용하는 농가, 절, 휴게소 등을 포함하였고, 농경지는 개활 지인 밭과 논을 포함하였다. 도로를 중심으로 양 측면의 환 경을 기록하였고, 도로 반경 100m 내에 산림 외 다른 주변 환경 유형이 위치할 경우, 가장 가까운 유형을 기록하였다.

    3. 환경변수

    오대산국립공원 내 뱀류 로드킬 발생지의 주변환경 분석 과 잠재 로드킬 발생지 예측을 위해 5가지 환경변수를 선정 하였다. 지형적 환경변수는 3가지로 동물 서식에 주요한 요인 인 고도, 경사, 향을 선정하였고(Glista et al., 2007;Thomasson, 2012), 주변서식지 환경변수 2가지는 산림에서의 뱀류 로드 킬이 농경지와 하천 주변에서 주로 발생하는 점을 고려하여 (Min and Han, 2010;Kim et al., 2018), 수계와의 거리 및 농경지와의 거리를 선정하였다. 지형 관련 변수들은 국 토교통부(http://www.nsdi.go.kr/)에서 제공하는 1:5,000 해상 도의 수치지형도를 기반으로 제작하였다. 수계와의 거리와 농 경지와의 거리는 환경부(https://egis.me.go.kr/req/intro.do) 가 제공하는 1:5,000 해상도의 토지피복도에서 하천망과 농 업지역을 기반하여 제작하였다. 주제도 분석 범위는 한국보 호지역 통합DB관리 시스템(KDPA; Korea Database on Protected Areas)에서 제공하는 오대산국립공원 경계를 기 준으로 수행하였다(http://www.kdpa.kr/). 서식지 분석과 모델에 이용한 환경변수 공간주제도들은 모두 5m×5m 해 상도의 래스터 형식파일을 ArcGIS 10.1(ESRI Inc., USA) 를 사용하여 제작하였다.

    4. 적용 모형

    본 연구는 오대산국립공원 내 로드킬 발생지 예측모델 제작을 위하여 Maximum Entropy model (MaxEnt) v. 3.4.4 를 사용하였다. 본 실험에서는 무작위적으로 출현자료 75% 를 모델 개발에 25%를 모델 검정에 이용하였고, 이를 bootstrap 방식으로 15회 반복구동한 평균값을 cloglog 형 식으로 제시하였다(Phillips, 2005;Phillips et al., 2017). Cloglog 형식은 모델 결과의 최소값을 0, 최대값을 1로 표 현하여 결과해석에 용이한 방식이다(Phillips et al., 2017). 모델 적합성 검정을 위하여 각 모델에 맞는 독립적인 적합 성을 제시하여 다양한 모델에 사용되는 AUC(Area Under the Curve) 값을 제시하였다(Seo et al., 2008). AUC는 민감 도(sensitivity)와 특이도(specificity)를 각각 x축과 y축으로 하는 그래프에서 ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선의 하부면적으로 0에서 1 사이의 값을 가지며(Thuiller, 2003), 1에 가까울수록 성공적으로 모형이 예측되었다는 것 을 나타내고 0.7 이상부터 신뢰도 높은 자료로 인정된다 (Swets, 1988). 모델 제작에 사용된 5가지 환경변수들이 결 과에 미치는 영향력을 나타내기 위해 Jackknife test를 수행 하였고, 각 환경변수 값 변화에 따른 로드킬 발생률 분석을 위해 변수 반응곡선(response curve)을 제시하였다.

    결 과

    1. 로드킬 발생 현황

    2006년부터 2017년까지 총 220건의 로드킬이 국도 6호 선에서 175건(79.5%), 지방도 446호선에서 45건(20.5%)이 확인되었다. 로드킬이 확인된 뱀은 7종이었으며, 누룩뱀 (Elaphe dione)과 유혈목이(Rhabdophis lateralis)가 각각 78 건(35.5%)으로 가장 많았고, 쇠살모사(Gloydius ussuriensis) 35건(15.8%), 대륙유혈목이(Hebius vibakari) 15건(6.8%), 까치살모사(G. intermedius) 10건(4.5%), 능구렁이(Lycodon rufozonatus) 3건(1.4%), 살모사(G. brevicaudus) 1건(0.5%) 순으로 확인되었다. 월별로는 8월에 68건(30.9%)으로 가장 많이 발생했으며, 9월 54건(24.5%), 7월 37건(16.8%), 10월 35건(15.9%)이었으며, 6월과 5월에 각각 16건(7.3%), 8건 (3.6%), 4월과 11월에 각 1건(0.5%)이었다. 뱀류 로드킬 발생 지점의 도로 양쪽 주변환경은 산림-하천 157지점(71.4%), 산림-산림 20지점(9.1%)에서 가장 많았다(Table 1). 모델 제 작에 사용된 5가지 공간주제도 분석결과는 Table 2에서 제 시하였고, 고도는 100m 구간별로 비교 분석하였다(Figure 2).

    2. 모델 결과

    MaxEnt 모형의 AUC 값은 0.991 ± 0.001로 높은 모델 적합도를 가졌다. 뱀류 로드킬 발생 주요 예측지점으로는 국도 6호선의 경우, 공원 남쪽 경계로부터 약 2.2㎞ 인근 지역(N37.7188°, E128.6088°)과 약 11.7㎞ 인근지역 (N37.7847°, E128.6182°), 지방도 446호선은 공원 남쪽 경 계로부터 약 3.4㎞ 인근지역(N37.7485°, E128.5813°)이 제 시되었다. 국도 6호선의 주요 예측지점 중 하나인 공원 남쪽 경계로부터 약 2.2km 지역은 고도가 약 640m이고, 도로 가장자리 환경조건은 좌측이 산림이었으며, 우측은 약 20m 이내에 폭 10m 정도의 하천이 위치하였다(Figure 3). 공원 남쪽 경계로부터 11.7km㎞ 지역은 고도가 약 650m이고, 하천을 중심으로 도로가 상하행선으로 나누어진 지역으로 서 좌·우측의 산림, 도로 가운데 폭 8m 정도의 하천이 위치 하였다. 지방도 446호선의 주요 예측지점인 공원 남쪽 경계 로부터 3.4km 지역은 비포장도로로 고도가 약 660m이고, 도로 가장자리 환경조건은 좌측이 산림, 우측은 약 5m 이내 에 폭 20m 정도의 하천이 위치하였다.

    모델 제작에 대한 각 환경변수의 기여도는 수계와의 거리 가 43.4%로 가장 높았으며, 경사(30.2%), 농경지와의 거리 (14.5%), 향(7.4%), 고도(4.6%) 순이었다(Table 2). 모델 제 작에 사용된 5가지 변수들의 반응곡선 결과에 따르면, 수계 와의 거리는 25m 부근에서 가장 높았다. 경사 0 ~ 25°까지 와 농경지와의 거리가 700m 이상까지는 서식에 적합하나 그 이상부터 적합도가 낮아졌다. 향의 경우, 고도는 350 ~ 700m에서 가장 적합한 것으로 나타났다(Figure 4).

    고 찰

    도로의 좌우 가장자리 환경조건은 로드킬 발생에 긴밀한 관계를 가지는 것으로 알려져 있다(Park et al., 2017). 특히, 산림, 하천, 농경지를 잇는 구조의 도로는 로드킬 빈도와 밀접하며(Choi and Park, 2006;Matos et al., 2012), 산림형 국립공원 내 하천과 농경지 주변 도로는 뱀류 로드킬이 가장 많이 발생하는 지역이다(Min and Han, 2010;Kim et al., 2018). 본 연구 결과에서는 뱀류 로드킬이 산림, 하천, 농경 지 주변 도로에서 발생하였으며, 양 측면이 산림-하천인 도 로에서 71.4%로 가장 많이 발생했다. 뱀류 로드킬 발생 지 점 주변에 하천이 있는 경우가 농경지가 있는 경우보다 5배 많았으며, 거리적으로도 로드킬 발생지에서 수계와의 거리 는 평균 64m였으나, 농경지와의 거리는 414m였다. 오대산 국립공원을 비롯하여 다른 산림을 포함하고 있는 국립공원 에서도 뱀류 로드킬이 가장 높은 빈도로 발생한 지역은 하천 주변이었으며, 농경지가 다음으로 나타났다(Min and Han, 2010;Kim et al., 2018). 이러한 이유로는 뱀류의 주요 먹이 자원인 양서류의 중요한 서식지인 산악지역에 위치한 계곡 들에서 뱀들의 먹이활동이 용이하기 때문인 것으로 판단된 다(Semlitsch and Bodie, 2003). 뱀의 먹이활동이 가능한 수계는 뱀 서식에 필수적일 수 있으며, 일광욕을 위해서는 주변 도로를 이용할 수 있기 때문에 로드킬 발생률이 높아질 것이다. 지리적으로는 평균 13°의 낮은 경사에서 뱀류 로드 킬이 주로 발생하였는데, 농경지와 하천이 주변에 위치한 도로의 경사가 낮음을 고려할 때, 이 역시 주변환경과 밀접 한 관계를 가질 것으로 판단된다. 국내 산림형 국립공원의 뱀류의 로드킬은 800m 이하의 고도에서 주로 발생하는 것 으로 알려져 있다(Park et al., 2017;Kim et al., 2018). 본 연구에서의 뱀류 로드킬 역시 800m 이하의 고도에서 87.7% 로 대부분 발생하였으며, 600m 대에서 가장 많이 확인되었 다. 그러나 이는 200-400m 고도에서 뱀류 로드킬이 주로 발생한다고 알려진 이전연구와는 차이를 보이는데(Park et al., 2017), 이번 연구지에서 뱀류 로드킬이 가장 많이 발생 한 고도 600m 대의 오대산국립공원 남쪽 경계 부근의 도로 주변에 하천과 농경지가 잘 분포하여 뱀들의 서식에 적합하 기 때문인 것으로 판단된다. MaxEnt 모델의 반응곡선에서 도 고도 350m에서 700m까지 뱀류 로드킬 발생 가능성이 비슷하게 높게 나타났으며, 로드킬 발생률이 고도보다는 주 변환경에 더 많은 영향을 받은 것을 뒷받침한다.

    전체 로드킬의 약 80%가 국도 6호선 상에서 발생하였는 데, 이 역시 도로 주변환경이 주요한 영향을 끼친 것으로 보인다. 국도 6호선의 주요 예측지점인 공원 남쪽 경계로부 터 약 2.2㎞ 지역과 약 11.7㎞ 지역은 고도가 각각 약 640m, 약 650m이고, 도로 가장자리 환경특성은 모두 산지-도로- 수계였으며, 수계와의 거리는 모두 20m 이내였으며, 도로 중간마다 농경지와 민가들이 위치한다. 이러한 높은 수계와 의 접근성과 일광욕 장소의 제공, 적절한 고도가 뱀이 서식 에 적합하였으며 로드킬 발생으로 이어졌을 것이다. 그러 나, 900m 이상의 도로는 고도가 높을 뿐만 아니라 연곡천과 의 연결이 끊어지며, 농경지와 같은 개활지들 역시 줄어들 면서, 뱀들의 서식에 적합하지 않은 환경이었을 것이다 (Figure 3). 지방도 446호선 상의 주요 로드킬 발생 예측지 점인 공원 남쪽 경계로부터 약 3.44㎞ 지역은 고도가 약 660m이고, 도로 가장자리 환경조건은 산지-도로-수계, 수 계와의 거리는 약 5m이었다. 이 역시 적절한 수자원과 일광 욕 장소를 제공하여 많은 뱀류 로드킬이 발생할 수 있다. 그러나, 중앙부부터 북서쪽으로 이어지는 도로는 900m 이 상의 고도에 중간부터 오대천과 도로의 거리가 멀어져 뱀 서식 적합도가 떨어지면서, 로드킬 발생빈도가 떨어지는 것 으로 추정된다. 본 연구결과에서는 뱀류 로드킬 발생원인 규명을 위하여 도로 가장자리를 중점적으로 분석하였으나, 이 외의 뱀류 로드킬에 추가적인 관여 요인들이 있을 수 있다. 넓은 폭의 도로에서 로드킬이 더 빈번한 것으로 알려 져 있으나(Chen, 2015), 본 연구에서는 조사구간의 정확한 상대 길이와 면적에 대한 조사가 수행되지 않았다. 이를 반 영한 추가적인 로드킬 분석의 수행으로 더 정확하고 실증적 인 예측이 가능할 것이다.

    오대산국립공원 내 도로의 많은 부분이 하천과 인접하게 건설되어 있으며, 이러한 구조가 뱀류 로드킬 발생의 주요 한 원인인 것으로 보인다. 따라서 오대산국립공원의 뱀류 로드킬 예방을 위해서는 하천과 인접한 부분에 우선적으로 집중할 필요가 있다. 뱀이 도로를 이용하는 대표적인 원인 은 목표지로의 이동과 일광욕으로(Pinowsky, 2005;Goosem, 2007;Quintero-Ángel et al., 2012), 이를 고려하 여 효과적인 관리 방안을 제시하여야 한다. 높은 로드킬 발 생 예측지점을 대상으로 유도울타리, 터널형 생태통로 등의 시설은 이동 중인 뱀의 로드킬 방지에 효과적일 것으로 기 대한다(Mata et al., 2008;Glista et al., 2009). 또한, 도로가 에 노출된 비포장 도로 등의 버퍼나 도로 주변의 인위적 일광욕 장소의 제공은 체온조절이 필요한 뱀들의 도로 유입 을 방지하고, 로드킬 위협을 줄일 수 있을 것으로 판단된다. 이 외에도, 과속방지턱, 주의 안내간판 등 다양한 로드킬 저감시설을 설치 후 기존과 동일한 방법으로 모니터링을 시행하여 위치의 적절성과 각 저감시설에 대한 효과성을 검증할 필요가 있다. 7-10월은 어린 개체의 분산(Meek, 2009)과 성체들의 동면지로 이동(Kambourova-Ivanova et al., 2012)으로 인해 뱀 유동개체들이 가장 많으며(Kim et al., 2018), 본 연구결과에서도 7-10월 사이에 뱀류 로드킬 발생률이 88%로 매우 높았다. 따라서, 이 시기의 모니터링 역시 뱀류 로드킬 방지에 효과적일 것으로 판단된다.

    본 연구에서는 고도 700m 이하에서 하천과 근접한 지역 에서 뱀류 출현 및 로드킬 발생확률이 가장 높은 것으로 나타났다. 따라서, 이러한 지역에 우선적으로 충분한 길이 의 유도울타리가 설치된 소규모 터널형 생태통로나 뱀의 도로 유입을 방지할 수 있는 울타리 등 다양한 저감시설과 인위적 일광욕 장소의 제공은 오대산국립공원 내 뱀류 로드 킬을 줄이는 데 효과적일 것으로 판단된다.

    Figure

    KJEE-36-5-460_F1.gif

    National Route 6 and Local Road 446 on which we investigated occurrence of snake roadkills in the Odaesan National Park extended across Gangneung-si and Pyeongchang-gun, Republic of Korea. White and yellow lines indicate the boundary of the Odaesan National Park and the roads path through the Park, respectively.

    KJEE-36-5-460_F2.gif

    Number of snake roadkills along with different altitudes in the Odaesan National Park. Each number on the x-axis represents the range of numbers in hundreds, e.g. 300 m indicates 300-399 m range.

    KJEE-36-5-460_F3.gif

    Snake roadkill occurrence frequency map (A) and roadkill prediction model (B) in the Odaesan National Park, Republic of Korea. Site ‘a’ is disconnected from the stream and located in high altitude over 800 m. Despite accessibility to the stream, site ‘b’ has low roadkill occurrence probability, because it is located at the highest altitude among the study site between 800m to 1300m. Blue line represents stream in the panel ‘A’. Green, yellow, and red in the panel ‘B’ indicate row, middle, and high roadkill occurrence probability respectively.

    KJEE-36-5-460_F4.gif

    Response curves of five environmental variables used for the snake roadkill prediction model.

    Table

    The environmental types on both sides of the snake roadkill points obtained in the Odaesan National Park (n = 220).

    The environmental variables used for building roadkill prediction model

    Reference

    1. Baxter-Gilbert, J.H. , J.L. Riley, D. Lesbarrères and J.D. Litzgus (2015) Mitigating reptile road mortality: Fence failures compromise ecopassage effectiveness. Public Library of Science One 10(3): e0120537.
    2. Chen, H.L. (2015) Barrier effects of roads and traffic on animal occurrence, space use, and movements. Ph.D. dissertation, Univ. of Arizona, Tucson, Arizona, USA.
    3. Choi, T.Y. and C.H. Park (2006) The effects of land use on the frequency of mammal roadkills in Korea. J. Korean Inst. Landsc. Archit. 34(5): 52-58. (in Korean with English abstract)
    4. Do, M.S. , H.J. Jang, D.I. Kim, K.S. Koo, S.C. Lee and H.K. Nam (2018) The study on habitat analysis and ecological niche of Korean brown frogs (Rana dybowskii, R. coreana and R. huarensis) using the species distribution model. Korean J. Herpetol. 9: 1-11. (in Korean with English abstract)
    5. Dudley, N. (2008) Guidelines for applying protected area management categories. IUCN, 86pp.
    6. Elith, J. , C.H. Graham, R.P. Anderson, M. Dudík, S. Ferrier, A. Guisan and J. Li (2006) Novel methods improve prediction of species' distributions from occurrence data. Ecography 29(2): 129-151.
    7. Forman, R.T.T. , D. Sperling, J.A. Bissonette, A.P. Clevenger, C.D. Goldman, K. Heanue, J.A. Jones, F.J. Swanson, T. Turrentine and T.C. Winter (2003) Road ecology: Science and solutions. Island Press, Washington, D.C., USA.
    8. Franklin, J. (2009) Mapping species distributions spatial inference and prediction(1st ed.). Cambridge University Press, New York, USA.
    9. Glista, D.J. , T.L. DeValult and J.A. DeWoody (2009) A review of mitigation measures for reducing wildlife mortality on roadways. Landscape and Urban Planning 91(1): 1-7.
    10. Glista, D.J. , T.L. DeVault and J.A. DeWoody (2007) Vertebrate road mortality predominantly impacts amphibians. Herpetological Conservation and Biology 3(1): 77-87.
    11. Goosem, M. (2007) Fragmentation impacts caused by roads through rainforests. Current Science 93(11): 1587-1595.
    12. Jang, W.Y. (2003) Wildlife habitat modeling using GIS: A case study of Mt. Sulak National Park, Korea. Master's thesis, Seoul National Univ., Seoul, Republic of Korea. (in Korean with English abstract)
    13. Jeon, S.W. , J. Kim, H. Jung, W.K. Lee and J.S. Kim (2014) Species distribution modeling of endangered mammals for ecosystem services valuation-Focused on national ecosystem survey data. J. Korean Soc. Environ. Restor. Tech. 17(1): 111-122. (in Korean with English abstract)
    14. Jeong, S.G. , H.S. Lee, J.H. Park, D.K. Lee, C.H. Park and C.W. Seo (2015) Selecting suitable riparian wildlife passage locations for water deer based on Maxent model and wildlife crossing analysis. J. Korean Soc. Geo. Spat. Inf. Sys. 23(1): 101-111. (in Korean with English abstract)
    15. Kambourova-Ivanova, N. , Y. Koshev, G. Popgeorgiev, D. Ragyov, M. Pavlova, I. Mollov and N. Nedialkov (2012) Effect of traffic on mortality of amphibians, reptiles, birds and mammals on two types of roads between Pazardzhik and Plovdiv region (Bulgaria)-Preliminary results. Acta Zoologica Bulgarica 64(1): 57-67.
    16. Kim, J.Y. , C.W. Seo, H.S. Kwon, J.E. Ryu and M.J. Kim (2012) A study on the species distribution modeling using national ecosystem survey data. J. Environ. Impact Assess. 21(4): 593-607. (in Korean with English abstract)
    17. Kim, S.B. , J.H. Lee and D. Park (2018) Patterns of snake roadkills on the roads in the national parks of South Korea. Korean J. Ecol. Environ. 51(3): 234-244. (in Korean with English abstract)
    18. KNPRI (2016) National park wildlife roadkill and eco-corridor monitoring. Korea National Park Research Institute, Wonju, Republic of Korea, 145pp. (in Korean)
    19. Kwon, H.S. , C.W. Seo and C.H. Park (2012) Development of species distribution models and evaluation of species richness in Jirisan region. J. Korean Soc. Geo. Spat. Inf. Sys. 20(3): 11-18. (in Korean with English abstract)
    20. Lee, D.K. and W.K. Song (2008) A study on the analytic unit of habitat suitability assessment and selection in conservation areas for Leopard cat. J. Korean Inst. Landsc. Archit. 36(5): 64-72. (in Korean with English abstract)
    21. Lee, J.H. , D. Park and H.C. Sung (2012) Large-scale habitat association modeling of the endangered Korean ratsnake (Elaphe schrenckii). Zoological Science 29: 281-285.
    22. Lee, S.G. , S.G. Jung, K.H. Park, K.T. Kim and W.S. Lee (2010) A prediction model and mapping for forest-dwelling birds habitat using GIS. J. Korean Assoc. Geogr. Inf. Stud. 13(1): 62-73. (in Korean with English abstract)
    23. Mata, C. , I. Hervás, J. Herranz, F. Suárez and J.E. Malo (2008) Are motorway wildlife passages worth building? Vertebrate use of road-crossing structures on a Spanish motorway. Journal of Environmental Management 88(3): 407-415.
    24. Matos, C. , N. Sillero and E. Argaña (2012) Spatial analysis of amphibian road mortality levels in northern Portugal country roads. Amphibia-Reptilia 33(2012): 469-483.
    25. Meek, R. (2009) Patterns of reptile road-kills in the Vendée region of western France. The Herpetological Journal 19(3): 135-142.
    26. Min, J.H. and G.S. Han (2010) A study on the characteristics of road-kills in the Odaesan National Park. Korean J. Environ. Ecol. 24(1): 46-53. (in Korean with English abstract)
    27. Park, D. , S.M. Jeong, S.K. Kim, N.Y. Ra, J.H. Lee, J.K. Kim, I.H. Kim, D.I. Kim and S.B. Kim (2017) Patterns of snake roadkills on the road in the northeast region of South Korea. Korean J. Environ. Ecol. 31(1): 42-53. (in Korean with English abstract)
    28. Park, I.K. , D. Park and A. Borzée (2021) Defining conservation requirements for the Suweon treefrog (Dryophytes suweonensis) using species distribution models. Diversity 13(2): 69.
    29. Phillips, S.J. (2005) A brief tutorial on MaxEnt. AT&T Research 190(4): 231-259.
    30. Phillips, S.J. , R.P. Anderson and R.E. Schapire (2006) Maximum entropy modeling of species geographic distributions. Ecological Modeling 190(3): 231-259.
    31. Phillips, S.J. , R.P. Anderson, M. Dudík, R.E. Schapire and M.E. Blair (2017) Opening the black box: An open‐source release of Maxent. Ecography 40(7): 887-893.
    32. Pinowsky, J. (2005) Roadkills of vertebrates in Venezuela. Revista Brasileira de Zoologia 22(1): 191-196.
    33. Quintero-Ángel, A. , D. Osorio-Dominquez, F. Vargas-Salinas and C.A. Saavedra-Rodríguez (2012) Roadkill rate of snakes in ad disturbed landscape of Central Andes of Colombia. Herpetology Notes 5: 99-105.
    34. Semlitsch, R.D. and J.R. Bodie (2003) Biological criteria for buffer zones around wetlands and riparian habitats for amphibians and reptiles. Conservation Biology 17(5): 1219-1228.
    35. Seo, C.W. and C.H. Park (2000) Wild Boar (Sus scrofa coreanus Heude) habitat modeling using GIS and logistic regression. J. GIS. Assoc. Korea 8(1): 85-99. (in Korean with English abstract)
    36. Seo, C.W. , Y.R. Park and Y.S. Choi (2008) Comparison of species distribution models according to location data. J. Korean Soc. Geo. Spat. Inf. Sys. 16(4): 59-64. (in Korean with English abstract)
    37. Song, J.Y. , M.S. Kim, I.S. Kim, T.H. Kim, I. Roh, S.W. Seo, E.K. Seo, J.K. Seo, J.Y. Yang, K.D. Woo, H.J. Won, Y.G. Lee, Y.H. Lim, S.H. Han and M.G. Moon (2009) Roadkill of amphibians in the Korea National Park. Korean J. Env. Ecol. 23(2): 187-193. (in Korean with English abstract)
    38. Song, W.K. and E.Y. Kim (2012) A comparison of machine learning species distribution methods for habitat analysis of the Korea water deer (Hydropotes inermis argyropus). Korean J. Remote Sens. 28(1): 171-180. (in Korean with English abstract)
    39. Song, W.K. (2015) Habitat analysis of Hyla suweonensis in the breeding season using species distribution modeling. J. Korean Soc. Environ. Restor. Tech. 18(1): 71-82. (in Korean with English abstract)
    40. Spellerberg, I.F. (1998) Ecological effects of roads and traffic: A literature review. Global Ecology and Biogeography Letters 7: 317-333.
    41. Swets, J.A. (1988) Measuring the accuracy of diagnostic system. Science 240(4857): 1285-1293.
    42. Thomasson, V. (2012) Habitat suitability modeling for the Eastern Hog-nosed Snake, Heterodon platirhinos, in Ontario. Univ. of Ottawa, Ottawa, 134pp.
    43. Thuiller, W. (2003) BIOMOD-optimizing predictions of species distributions and projecting potential future shifts under global change. Global Change Biology 9(10): 1353-1362.
    44. Thuiller, W. , B. Lafourcade, R. Engler and M.B. Araújo (2009) BIOMOD-a platform for ensemble forecasting of species distributions. Ecography 32(3): 369-373.
    45. Tyler, M.J. , R. Wassersug and B. Smith (2007) How frogs and humans interact: Influences beyond habitat destruction, epidemics and global warming. Applied Herpetology 4(1): 1-18.
    46. Vos, C.C. and J.P. Chardon (1998) Effects of habitat fragmentation and road density on the distribution pattern of the moor frog Rana arvalis. Journal of Applied Ecology 35(1): 44-56.
    47. Yun, J.H. , K. Nakao, C.H. Park, B.Y. Lee and K.H. Oh (2011) Change prediction for potential habitats of warm-temperate evergreen broad-leaved trees in Korea by climate change. Korean J. Environ. Ecol. 25(4): 590-600. (in Korean with English abstract)