Spatio-temporal dynamics of human elephant conflict and its relationship with land use/land cover changes in Anuradhapura district, Sri Lanka

국문 초록 (Abstract)

인간–코끼리 갈등（Human–Elephant Conflict, HEC）은 스리랑카에서 가장 심각한 야생동물 보전 및 사회·경제적 문제 중 하나로 인식되고 있으며, 특히 인간 활동과 코끼리 서식지가 밀접하게 중첩되는 건조지대（dry zone）에서 더욱 두드러지게 나타나고 있다. 본 연구는 2018년부터 2025년까지 스리랑카 아누라다푸라（Anuradhapura） 지역을 대상으로 지리정보시스템（Geographic Information Systems, GIS）과 원격탐사（Remote Sensing） 기법을 활용하여 인간–코끼리 갈등의 시·공간적 특성을 분석하였다. 이를 위해 토지 이용·피복（Land Use/Land Cover, LULC） 변화 탐지, 핫스팟 분석, 거리 기반 공간분석（Proximity Analysis）, 공간회귀분석（Spatial Regression）, 그리고 다기준 의사결정 기반 위험도 평가（Multi-Criteria Risk Mapping）를 통합적으로 수행하여 갈등 발생의 주요 요인과 공간적 분포 특성을 규명하였다. 시간적 분석 결과, 인간–코끼리 갈등은 계절에 따라 뚜렷한 변동성을 보였으며, 특히 9월과 10월, 그리고 Maha 경작기 동안 갈등 발생 빈도가 가장 높게 나타났다. 이러한 결과는 농업 활동 주기, 자원 이용 가능성, 그리고 코끼리의 계절적 이동 패턴이 갈등 발생과 밀접하게 연관되어 있음을 시사한다. 토지이용·토지피복 변화 분석 결과, 2018년부터 2025년 사이 경작지 면적은 1,786.38 km²에서 2,019.56 km²로 증가하였으며, 개발지역은 45.08 km²에서 107.39 km²로 확대된 것으로 나타났다. 반면 내륙 수역은 393.64 km²에서 271.82 km²로 감소하였다. 전체 산림 면적은 비교적 안정적으로 유지된 것으로 나타났으나, 전이행렬（Transition Matrix） 분석 결과 상당한 규모의 산림이 농경지 및 주거지로 전환된 것으로 확인되었다. 이는 단순한 산림 감소보다는 서식지 단편화（Habitat Fragmentation）가 지속적으로 진행되고 있음을 보여준다. 총 644건의 인간–코끼리 갈등 사건과 토지이용 변화 자료를 통합 분석한 결과, 갈등은 주로 안정적인 주거지 경관（27.2%）과 안정적인 경작지（19.9%）에서 집중적으로 발생하였다. 또한 산림이 농경지 또는 주거지로 전환된 지역 역시 중요한 갈등 발생 지대로 확인되었다. 이는 인간 활동의 확대와 서식지 변화가 갈등 발생에 직접적인 영향을 미치고 있음을 의미한다. 거리 기반 분석 결과, 갈등 사건은 주거지로부터 평균 18.9 m, 경작지로부터 평균 39.6 m, 산림 경계로부터 평균 79.6 m 이내에서 발생하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 농업지와 정주지가 결합된 경관, 즉 농업–정주 경계지역이 인간과 코끼리 간 상호작용이 가장 빈번하게 발생하는 핵심 갈등 지대임을 보여준다. 공간회귀분석（OLS） 결과에서는 경작지 및 내륙 수역과의 거리가 인간–코끼리 갈등 발생에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다（p 〈 0.01）. 이는 농업 자원과 수자원이 코끼리의 이동 경로와 갈등 분포를 결정하는 중요한 요인임을 시사한다. 이와 함께 6개의 공간 요인을 통합한 가중중첩분석（Weighted Overlay Analysis）을 통해 인간– 코끼리 갈등 위험지도를 구축하였다. 분석 결과 연구지역의 약 89.5%가 고위험 지역으로 분류되었으며, 4.5%는 매우 높은 위험 지역으로 나타났다. 특히 고위험 지역은 아누라다푸라 지역의 중앙부 농업지대를 중심으로 광범위하게 분포하고 있었으며, 이는 인간–코끼리 갈등이 특정 지역에 국한된 현상이 아니라 지역 전반에 걸쳐 나타나는 경관 수준의 문제임을 보여준다. 종합적으로 본 연구는 아누라다푸라 지역의 인간–코끼리 갈등이 농업 확장, 서식지 단편화, 수자원 이용 변화, 그리고 인간 활동과 코끼리 서식지 간의 공간적 중첩에 의해 발생하고 있음을 확인하였다. 또한 GIS 및 원격탐사 기반 공간분석 기법이 갈등 발생 요인을 규명하고 위험지역을 예측하는 데 효과적인 도구임을 입증하였다. 본 연구 결과는 향후 인간–코끼리 갈등 완화를 위한 정책 수립, 토지이용 계획 수립, 야생동물 관리 전략 개발, 그리고 지속가능한 인간– 코끼리 공존 체계 구축을 위한 과학적 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 키워드: 인간–코끼리 갈등, 서식지 단편화, 건조 지대, 농업 토지 이용 패턴 변화（동태）, 계절적 변동성

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Driven by human expansion, habitat loss has intensified clashes between local communities and elephants, particularly in Sri Lanka's dry zone. Consequently, this friction poses critical environmental and socio-economic challenges. This study examined the spatial and temporal dynamics of HEC in the Anuradhapura District from 2018 to 2025 using Geographic Information Systems （GIS） and remote sensing techniques. The research integrated land use and land cover （LULC） change detection, hotspot analysis, proximity analysis, spatial regression, and multi-criteria risk mapping to identify the major drivers and spatial patterns of conflict. Temporal analysis revealed significant seasonal variation in HEC incidents, with peak conflict occurring during September and October and throughout the Maha cultivation season. These patterns suggest a strong relationship between agricultural cycles, resource availability, and elephant movement. Analysis of LULC changes between 2018 and 2025 showed substantial expansion of cultivation areas （from 1786.38 km² to 2019.56 km²） and developed land （from 45.08 km² to 107.39 km²）, while inland water bodies declined from 393.64 km² to 271.82 km². Although total forest cover remained relatively stable, transition analysis revealed considerable conversion of forest areas into homesteads and cultivation, indicating ongoing habitat fragmentation. Integration of 644 HEC incidents with LULC transition data demonstrated that conflict was concentrated primarily within stable homestead landscapes （27.2%） and stable cultivation areas （19.9%）, while forest-to-agriculture and forest-to-homestead transitions represented important conflict-frontier zones. Proximity analysis further revealed that incidents occurred closest to homesteads （18.9 m）, cultivation areas （39.6 m）, and forest edges （79.6 m）, highlighting the agricultural-settlement interface as the primary zone of interaction between humans and elephants. An Ordinary Least Squares （OLS） spatial regression identified proximity to cultivation and inland water as significant predictors of HEC occurrence （p 〈 0.01）, confirming the impact of resource availability and agricultural environments on patterns of conflict. A weighted overlay model that includes six spatial factors produced a district-level HEC risk map. This map reveals that nearly 89.5% of the district is situated within high-risk areas, while 4.5% is classified as very high-risk. The high-risk zones are extensively spread throughout the central agricultural landscapes, indicating that HEC in Anuradhapura is a phenomenon influenced by the landscape instead of being confined to specific locations. The overall results suggest that the expansion of agriculture, fragmentation of habitats, and the growing overlap of human activities with elephant territories are primary factors contributing to human-elephant conflict （HEC） in Anuradhapura. This research illustrates the importance of GIS-based spatial analysis in pinpointing areas at high risk for conflict and lays a scientific groundwork for informed land-use planning, conflict resolution, and sustainable strategies for human-elephant coexistence in Sri Lanka.

목차 (Table of Contents)

• 1 CHAPTER INTRODUCTION 11
• 1.1 Background 11
• 1.2 Statement of the problem 14
• 1.3 Significance of the study 16
• 1.4 Scope of the Study 18
• 1.5 Research Aim and Objectives 18
• 2 CHAPTER LITERATURE REVIEW 20
• 2.1 Human Wildlife Conflict (HWC) 20
• 2.2 Global and Regional Trends in Human-Elephant Conflict (HEC) 20
• 2.3 The Current Status of Human Elephant Conflict in Sri Lanka 23
• 2.4 The Impact of Land Use Land Cover (LULC) Changes in HEC 24
• 2.5 Existing Methods for Mitigating Human - Elephant Conflict in Sri Lanka 25
• 2.6 Remote Sensing and GIS Applications in Monitoring Land Use Change and Wildlife Conflict 27
• 2.7 Research Gap 28
• 3 CHAPTER RESEARCH METHODOLOGY 30
• 3.1 Description of the Study Area. 30
• 3.2 Research Design 35
• 3.3 Data Sources and Acquisition 35
• 3.4 Data Processing and Analysis 36
• 3.5 Multi-Criteria Evaluation (MCE) for HEC Risk Mapping 37
• 4 CHAPTER RESULTS AND DISCUSSION 39
• 4.1 Temporal Variation of Human-Elephant Conflict in Anuradhapura District 39
• 4.2 Directional Distribution of HEC Incidents 48
• 4.3 Spatial Distribution of Human-Elephant Conflict (Kernel Density Analysis) 49
• 4.4 Land Use/Land Cover Classification and Change Detection 51
• 4.5 LULC Change Detection (2018-2025) 55
• 4.7 Proximity Analysis of HEC Incidents 60
• 4.8 Weighted Overlay Analysis. 63
• 4.9 Spatial Regression Modeling of HEC Drivers 67
• 5 CHAPTERCONCLUSION AND RECOMMENDATION 70
• 5.1 Conclusion 70
• 5.2 Recommendations 70
• References 77