지식기반적 방법을 활용한 저서생태계 평가의 유효 조사정점 개수 산정 = A Knowledge-based Approach for the Estimation of Effective Sampling Station Frequencies in Benthic Ecological Assessments

국문 초록 (Abstract)

환경영향평가와 해역이용협의의 의사결정은 보고서에 기초하는 것이며, 이는 자연 서식처에 대한 구체적이고 정확한 정보를 필요로 한다. 생태학적 질과 상태에 대한 보고가 갖는 높은 중요성에도 불구하고, 생태학 분야의 축적된 연구 지식과 최근 기술(즉 연구 사례나 지시자/지표 기술의 활용 등) 등은 평가 현장에서 활용되고 있지 않으며, 환경영향평가서 조차 보존과 개발의 여부를 판단하는 데에 활용 가능한 정보를 담아내지 못하고 있다. 게다가 현장에서 행해지는 채집 노력량은 매우 제한적이며, 해역이용협의의 경우, 대부분의 사례가 2개 이상의 소수 표본만을 활용하는 것으로 나타났다. 이는 전문가 검토나 의사 결정에 활용될 중요한 생태학적 정보의 이해와 전달을 어렵게 하는 것이다. 따라서 보다 정확한 평가를 위해서는 효율적인 채집 정점 수의 설정이 우선 해결되어야 할 문제인 것으로 인식할 수 있었다. 본 연구에서 저자들은 대형저서동물 조사에서 채집 정점 수를 결정할 수 있는 몇 가지 통계 기법을 소개하였다. 그러나 이 기법들은 반드시 예비 조사를 통한 정보를 필요로 하므로 국내에서의 활용은 현실적으로 불가능할 것으로 판단되었다. 본 연구는 과학적 저널에 보고된 연구의 정점 배치가 환경영향평가 또는 해역이용협의 등에서 활용될 수 있는 생태학적 현상을 성공적으로 이해한 데에 기여한 것으로 볼 수 있다는 가정을 바탕으로 19개의 기존 연구에서 활용된 정점 배치 사례(총 19개 사례)를 분석하였다. 이로부터 추정된 정점 간 거리와 $4{\times}4$ km의 단위면적 내 정점수를 계산하였고, 각각의 중위수는 2.3 km, 3개로 추정되었다. 본 연구는 각 사례별 단위면적 내 정점수(NSSU)와 총 조사 정점수(TNSS)를 이용하여 어림 조사지역 면적 (ASA, $km^2$)을 계산하고, 적절한 규모의 ASA 또는 NSSU/TNSS의 예측에 활용하기 위해 ASA와 조사 목적 그리고 NSSU 간 통계적으로 유의한 함수 관계를 추정하고, 제시하였다. 이와 같은 경험적 접근 방식에 의한 추정은 환경영향평가와 해역이용협의 현장 조사 시 채집 노력량을 늘리고 타당한 자료와 정보를 근거로 의사를 교환하는 데에 기여할 것으로 판단된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Decision making in Environmental Impact Assessment (EIA) and Consultation on the Coastal Area Utilization (CCAU) is footing on the survey reports, thus requires concrete and accurate information on the natural habitats. In spite of the importance of reporting the ecological quality and status of habitats, the accumulated knowledge and recent techniques in ecology such as the use of investigated cases and indicators/indices have not been utilized in evaluation processes. Even the EIA report does not contain sufficient information required in a decision making process for conservation and development. In addition, for CCAU, sampling efforts were so limited that only two or a few stations were set in most study cases. This hampers transferring key ecological information to both specialist review and decision making processes. Hence, setting the effective number of sampling stations can be said as a prior step for better assessment. We introduced a few statistical techniques to determine the number of sampling stations in macrobenthos surveys. However, the application of the techniques requires a preliminary study that cannot be performed under the current assessment frame. An analysis of the spatial configuration of sampling stations from 19 previous studies was carried out as an alternative approach, based on the assumption that those configurations reported in scientific journal contribute to successful understanding of the ecological phenomena. The distance between stations and number of sampling stations in a $4{\times}4$ km unit area were calculated, and the medians of each parameter were 2.3 km, and 3, respectively. For each study, approximated survey area (ASA, $km^2$) was obtained by using the number of sampling stations in a unit area (NSSU) and total number of sampling stations (TNSS). To predict either appropriate ASA or NSSU/TNSS, we found and suggested statistically significant functional relationship among ASA, survey purpose and NSSU. This empirical approach will contribute to increasing sampling effort in a field survey and communicating with reasonable data and information in EIA and CCAU.

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