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자료유형
학술저널
저자정보
임철희 (고려대학고) 김현준 (전남대학교)
저널정보
한국기후변화학회 한국기후변화학회지 Journal of Climate Change Research Vol.11 No.6-2
발행연도
2020.12
수록면
793 - 805 (13page)
DOI
10.15531/ksccr.2020.11.6.793

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In this study, a recent climate change phenomenon and impact were identified by predicting a time-series suitable region of indicator species of warm-temperate and subalpine forests, in which climate change effects are prominent, using machine learning models and recent climate information. In the recent bioclimatic indices, temperature and seasonality of precipitation have increased. The suitable habitat regions of the past warm-temperate and subalpine forests predicted through the machine learning-based random forest model and the bioclimatic indices were similar to the actual natural forest distribution. In the last 18 years, in the warm-temperate forest, though the annual deviation was high, a clear increasing trend has been observed. On average, the potentially suitable habitat areas increased more than three times. In subalpine forests, the suitable habitat area decreased significantly and is very limited in the southern sub-alpine area. After 2013, little suitable area was present, with an average of only 23% compared to the past period. These results are related to the group death of subalpine forest in the 2010s and indicate that the accumulated climatic non-suitability has caused death of the subalpine forest. Climate change impacts on indicator species are both a risk and an opportunity, depending on the species, and we expect wise adaptation and measures to create more opportunities.
#Recent Climate Change #Machine Learning #Subalpine Forest #Warm-temperate Forest #Indicator Species

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 연구재료 및 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References

참고문헌 (39)

참고문헌 신청
Breiman L / 2001 / Random forests / Machine Learning 45(1):5~32 google schola 차성은 / 2018 / 수도권 집중호우에 따른 산사태 발생 위험지역 분석 / 대한공간정보학회지 26(3):3~11 dbpia Choe HY / 2017 / Meta-corridor solutions for climate-vulnerable plant species groups in South Korea / J Applied Ecology 54:1742~1754 google schola Choi S / 2011 / Predicting forest cover changes in future climate using hydrological and thermal indices in South Korea / Clim Res 49(3):229~245 google schola Choi Y / 2019 / Novel Index for bioclimatic zone-based biodiversity conservation strategies under climate change in Northeast Asia / Environ Res Lett 14(12):124048 google schola

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