2.2.1. 생물출현도의 계량화

군화분석(clustering analysis)은 이용되는 알고리즘뿐만 아 니라, 생물의 출현특성을 어떻게 반영하느냐에 따라서도 그 결과가 달라질 수 있다. 종의 출현여부만을 고려하는 방법 (출현치: 1. 비출현치: 0)은 각 종의 출현특성을 출현개체수 와 무관하게 등가로 간주하는 것이 된다. 이러한 경우 우연 적으로 출현한 소수 개체 종의 출현특성이 과대평가 되는 동시에 특성 서식 환경에 따른 우점종의 출현특성은 과소 평가될 수 있다. 종의 출현빈도의 합 또는 상대출현빈도는 정규분포(normal distribution)가 아니라 이항분포(binomial distribution)를 보일 수 있다. 출현개체수를 반영하는 경우 특정 서식환경에서 집중적으로 출현하는 종의 출현특성을 반영할 수 있다. 그러나 우점종의 개체수가 극도로 높게 나타날 경우, 출현밀도가 상대적으로 낮은 종의 출현특성이 무시될 수 있으며, 종에 따른 출현개체수는 정규분포하지 않고, 대수정규분포(lognormal distribution)를 보일 수 있다 (^{Kong and Kim, 2015}; ^{Preston, 1948}; ^{Preston, 1962}). 이와 같이 극단치를 가지며, 정규분포를 보이지 않는 자료를 이 용하여 군화분석할 경우, 이들 요인이 분석결과에 큰 영향 을 미칠 수 있다. 때문에 생물의 출현특성은 극단치 값을 완화시키는 동시에 정규분포의 조건을 만족하는 행태로 변 환하거나 계량화할 필요가 있다.

본 연구에서는 생물종의 출현개체수가 대수정규분포를 따른다고 가정하고 출현개체수(n)를 대수변환하여 그 최대 치(n_max)와 최소치(n_min)를 고려한 상대적인 값을 계량치(A) 로 이용하였다. 이와 같은 과정으로 계량화하였을 때 최소 치의 출현개체수가 나타난 경우 계량치가 0이 될 수 있는 데, 이는 종이 출현하지 않은 경우와 분별 되지 않을 수 있다. 때문에 계량치에 상수 0.5를 추가로 부여하여 계량치 의 범위를 0.5 ~ 1.5가 되게 하였다(식 (1)).

출현개체수가 식 (2)의 대수정규분포를 따른다고 가정하 여 최대치와 최소치를 임의의 표준점수(z)에 해당하는 값 (n_max = e^{μ + zσ}, n_min = e^{μ - zσ})으로 적용할 경우 식 (1)은 식 (3)으로 변형될 수 있으며, 해당 값은 식 (4)와 같이 N{1,[1/(2z)]²}의 정규분포를 따르게 된다. 즉, 계량치의 분 포는 단지 표준점수의 값에 따를 뿐 각 종들의 개체수가 지니고 있는 고유의 평균 및 분산과는 무관하다.

임의의 표본단위(k)의 동일한 지점(j)에서 출현한 종(i)의 계량치(A_ijk)는 종이 출현하지 않은 경우 그 값을 0으로 계 산하여 지점(j)별 표본단위 수(n_j)로 산술평균한 값으로 산 출하고(식 (5)) 이를 그 지점의 종에 대한 출현계량치(A_ij) 로 이용하였다.

2.2.2. TWINSPAN

TWINSPAN (Two-Way INdicator SPecies ANalysis)은 ^{Hill (1979)}이 제안한 계층적 군화분석(hierarchical clustering analysis) 방법이다. TWINSPAN은 일차적으로 출현한 생물 을 기반으로 표본단위를 먼저 분류하고, 이를 기반으로 다 시 출현생물을 분류함에 따라 다른 군화분석에 비해 환경 요인의 선호에 따른 생물의 특징이 두드러진 집단화 결과 를 보이게 된다(^{Hill, 1979}).

^{Cao et al. (1997)}은 완전연결법(complete linkage)과 Ward 연결법(Ward linkage) 등 일반적으로 이용되는 네 가지 계 층적 군집분석 방법의 정확성을 비교한 결과 TWINSPAN 과 Ward 연결법이 가장 높은 정확성을 보였으며, ^{Gauch and Whittaker (1981)}는 대부분의 군집유형을 구분하는데 가장 좋은 결과를 보인 군화분석 방법은 TWINSPAN임을 언급하였다. 국외에서는 생물군집과 환경요인의 관계를 분 석할 때 TWINSPAN을 주로 이용하고 있다(^{Brown and May, 2000}; ^{Kazanci et al., 2008}; ^{Sandin, 2003}).

본 연구에서는 생물군집과 환경요인 간의 관계를 분석하 기 위해 각 종의 출현계량치(A_ij)를 기반으로 TWINSPAN 하여 생물을 집단화하였다.

3.4.1. 환경요인의 정규성 검토

판별분석의 판별함수가 최적(optimal)이 되기 위해서는 판 별함수의 도출에 사용된 개체들이 다변량 정규분포(multi-variate normal distribution)로부터 추출된 표본이어야 한다 는 가정이 요구된다. 종에 상응하는 환경요인값(E_i)이 일정 한 최빈수(mode)의 중심값을 가지는 경우 정규분포를 보이 지만, 일부 물리적, 이화학적 요인은 정규분포를 보이지 않 을 수 있다. 각 환경요인별 정규성 검정결과 하천차수, 경 사, 유속, 세립질 하상의 비율, 수온, DO는 정규성을 보였 으며(Fig. 6), 이 외의 환경요인은 요인값을 대수변환하였을 때 정규성을 보였다(Fig. 7, 8).

Fig. 6. Normality test for the environmental factors and factors following normality (a) stream order, (b) slope, (c) current velocity, (d) fraction of fine particles in substrates, (e) water temperature, (f) dissolved oxygen.

Fig. 7. Normality test for the environmental factors and physical factors not following normality (a) catchment area, (b) stream width, (c) altitude, (d) depth.

Fig. 8. Normality test for the environmental factors and chemical factors not following normality (a) turbidity, (b) BOD5, (c) T-N, (d) T-P.

3.4.2. 판별변수의 선정

판별분석 결과, 각 생물집단을 구분하는데 가장 적절할 것으로 판단되는 총 6가지 판별변수가 추정되었다(Table 2). 추정된 판별변수는 모두 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 이 중 가장 높은 판별력을 가진 판별변수는 BOD₅였 으며, 그 다음 고도, 유역면적, T-N, T-P, 세립질 하상의 비 율 순으로 나타났다. 판별분석 시 BOD₅만을 이용하여 각 생물집단을 구분하였을 경우 Wilks 람다(Wilks' Lambda)값 은 0.220으로 낮았으며, 각 요인을 단계적으로 추가하였을 때 Wilks 람다값은 계속해서 작아졌다. 이 외의 나머지 8 가지 요인들은 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않았기 때문에 판별분석을 위한 판별변수에서 제외되었다.

3.4.3. 판별함수의 적절성 검토

선정된 6가지 판별변수를 이용하여 총 5가지 판별함수가 추정되었으며, 각 판별함수의 고유값(eigenvalue)과 정준상관 (canonical correlation), Wilks 람다, 유의성(significance)은 Table 3와 같았다. 추정된 5가지의 판별함수 중 통계적으 로 유의미한 차이를 보인 판별함수는 1과 2였지만, 판별함 수 2는 1에 비해 상대적으로 고유값이 낮았고, Wilks 람다 값은 높았다. 판별함수의 고유값은 0.4이상이면 어느 정도 의 예측 판별력을 갖는다고 볼 수 있는데, 판별함수 2는 고유값이 0.2의 수치에도 미치지 못함과 동시에 Wilks 람 다값이 0.8을 넘는 높은 수치를 보였기 때문에 판별력이 비교적 낮은 것으로 판단되었다. 반면에, 판별함수 1은 Wilks 람다값이 매우 낮았으며, 고유값이 5.57로 매우 높았 기 때문에 판별함수 1이 각 생물집단을 구분 짓는 가장 적 절한 판별함수로 추정되었다. 이때 6가지 판별변수에 의해 추정된 정준판별함수(canonical discriminant function)는 Table 4와 같았다.

3.4.4. 분류 결과

판별함수의 효율성은 실제 예측능력에 의해 결정되기 때 문에 추정된 판별함수가 통계적으로 유의하고, 높은 설명력 을 갖는다 하더라도 반드시 효율적이라고 할 수 없다. 이 에 따라 본 연구에서 추정된 판별함수가 실제 소속집단과 예측집단으로 분류가 가능한가에 대한 예측 능력인 판별적 중률(hit ratio)을 검토하였다(Table 5).

제시된 판별적중률은 추정된 판별함수가 개체를 얼마나 잘 분류했는가를 판단할 수 있는 지표로써 회귀모형의 설 명력을 나타내는 결정계수(R²)와 유사한 의미를 갖는다. 판 별분석에 의해 분류된 결과는 집단 1이 85 %, 집단 2가 53 %, 집단 3이 51 %, 집단 4가 61 %, 집단 5가 61 %, 집단 6이 77 %의 적중률을 보임에 따라 전체적으로 69.6 % 수 준의 판별적중률을 갖는 것으로 나타났다(Table 5).

도출된 결과를 바탕으로 국내 저서성 대형무척추동물의 분포에 영향을 미치는 주된 환경요인은 BOD₅(유기오염), 고도(종적구배), 유역면적(규모), T-N과 T-P(영양상태), 세 립질 하상의 비율(미소서식지의 물리적 요인)이라 할 수 있었다.

Fig. 9은 추정된 판별함수 중 통계적으로 유의미한 차이 를 보였던 판별함수 1과 2에 대한 정준판별함수를 이용하 여 각 종의 판별점수를 구하고 이를 적용하여 TWINSPAN 에 의해 분류된 각 생물집단의 분포를 확인한 것이다. 선 정된 6가지 환경요인 중 고도는 각 생물집단별로 감소하고, BOD₅, 유역면적, T-N, T-P, 세립질 하상의 비율은 증가하는 경향을 보였다(Figs. 4, 5). 추정된 6가지 판별변수 중 각 생 물집단을 구분 짓는데 가장 큰 영향을 미친 것은 BOD₅였 으며, 그 다음으로 고도가 가장 큰 영향을 미쳤다. 이에 따라 집단 1은 고지대 고민감성 집단(highland, highly sensitive group), 집단 2는 저지대 민감성 집단(lowland, sensitive group), 집단 3과 4는 저지대 약내성 집단(lowland, slightly tolerant group), 집단 5는 저지대 내성 집단(lowland, tolerant group), 집단 6은 저지대 강내성 집단(lowland, highly tolerant group) 으로 구분할 수 있었다(Fig. 9).

Fig. 9. Distribution patterns of 6 groups of benthic macroinvertebrates based on canonical discriminant function 1 and 2.

^{Sandin (2003)}은 스웨덴 전역에 걸쳐 총 628개 지점에서 조사된 저서성 대형무척추동물의 출현개체수를 기반으로 TWINSPAN하여 조사지점을 집단화하고 100가지 환경요인 을 이용하여 생물분포에 영향을 미치는 환경요인이 무엇인 지 분석하였다. 각 집단을 구분하는데 큰 영향을 미치는 환경요인은 총 12가지(유속, 하상기질의 조성, T-P, 기온, 수심 등)로 나타났으며, 이 중 일부 물리적 요인(유속과 하 상기질의 조성)은 화학적 요인(전기전도도, pH 등)보다 저 서성 대형무척추동물의 군집변화를 설명하는데 상대적으로 적용성이 더 높은 것으로 보고하였다. ^{Li et al. (2012)}은 국내 685개 조사지점을 총 3개 집단으로 분류하였다. 각 집단별로 출현한 저서성 대형무척추동물과 환경요인의 관 계는 고도와 유역에서 산림의 비율, 여울성 서식지의 비율, 기온이 생물분포에 상대적으로 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 여울성 서식지의 비율을 통해 유속과 하상 기질의 조성이 생물분포에 영향을 미칠 수 있는 중요한 환 경요인임을 보고하였다.

^{Jun et al. (2016)}은 국내 720개 지점에서 수집된 자료를 이용하여 하천의 환경요인이 저서성 대형무척추동물의 공 간적 분포에 미치는 영향을 분석하였다. 조사지점은 총 5 개 집단으로 분류되었으며, 생물군집 패턴의 변화를 설명하 기 위한 주된 환경요인은 고도와 하상기질의 조성, 유속, 전기전도도, BOD₅, T-P, 유역에서 산림의 비율로 나타났다. 또한 제안된 7가지 환경요인 중 고도와 하상기질의 조성, 유속은 다른 요인에 비해 상대적으로 생물군집의 변화를 더 잘 설명하는 것으로 보고하였다.

본 연구에서 저서성 대형무척추동물의 분포특성에 영향 을 미칠 수 있는 14가지 환경요인 중 상대적으로 큰 영향 을 미칠 것으로 판단되는 환경요인은 BOD₅, 고도, 유역면 적, T-N, T-P, 세립질 하상의 순서로 총 6가지가 선정되었 다. 선정된 환경요인 중 가장 큰 영향력을 보였던 요인은 BOD₅였으며, 가장 작은 영향력을 보였던 요인은 세립질 하상의 비율이었다. 이러한 결과는 유속 및 하상기질의 조 성이 생물분포에 가장 큰 영향을 미칠 수 있다는 선행 연 구들과 차이를 보였다. 이는 조사지점이 아닌 출현생물을 군화분석으로 집단화하고, 각 종에 대응하는 환경요인값을 이용하여 생물집단을 구분하는데 큰 영향을 미치는 환경요 인을 분석하였기에 나타난 결과로 판단된다.

^{Yoon et al. (1992)}은 본 연구와 동일하게 국내 613개 표 본단위에서 조사된 자료를 이용하여 저서성 대형무척추동물 을 군화분석한 뒤 각 생물집단을 구분하는데 상대적으로 큰 영향을 미치는 환경요인이 무엇인지 분석하였다. 연구결과 각 생물집단을 구분하는데 영향력이 컸던 환경요인은 유속 과 하상기질의 조성, BOD₅를 기반으로 한 오탁도(saprobity) 였으며, 다른 환경요인(수온, pH, 전기전도도 등)은 영향력 이 작거나 거의 없었다. ^{Yoon et al. (1992)}의 연구와 본 연 구는 공통적으로 BOD₅가 생물분포에 주된 영향을 미치는 환경요인이라 제안하였다.

저서성 대형무척추동물은 다양한 환경요인의 변화에 영 향을 받으며, 특히 화학적 요인의 변화에 빠르게 반응한다 (^{Rosenberg and Resh, 1993}). BOD5는 하천의 유기오염을 대표하는 요인으로 이와 같은 화학적 요인은 생물의 민감 도(sensitivity) 또는 내성도(tolerance)에 직접적인 영향을 미 칠 수 있다. 하천에서 저서성 대형무척추동물 분류군이 서 식하기 적합한 물리적 요인이 갖추어진 상태일지라도 수질 의 오염도가 높으면, 오염에 민감한 분류군의 서식 여부에 영향을 미치게 된다. 이는 물리적 요인 이외에도 화학적 요인이 생물분포에 큰 영향을 미칠 수 있음을 의미한다. 이러한 특성에 따라 과거에서부터 저서성 대형무척추동물 에 기반 한 내성치(tolerance value)는 하천의 생물학적 수 질평가를 수행하는 도구 중 하나로 이용되고 있으며(^{Karr, 1999}; ^{Smith et al., 1999}), 국내에서는 현재 BOD₅를 중점 적으로 고려하여 개발된 저서동물지수를 대표적으로 이용 하고 있다(^{Kong et al., 2018}).

고도는 본 연구에서 저서성 대형무척추동물 군집분포에 큰 영향력을 나타냈던 물리적 요인이었다. 고도는 이전부터 서식 처 뿐만 아니라, 수온, 수문학, 수로의 유형 및 수질 등 다양한 환경요인을 결정할 수 있는 잠재적 요인으로써(^{Beauchard et al., 2003}), 간접적으로 저서성 대형무척추동물 분포에 영향을 미칠 수 있는 요인으로 제안되었다(^{Jowett and Richardson, 1990}). 본 연구에서 고도의 감소는 유속 및 경사의 감소와 세립질 하상비율 및 탁도, BOD₅, T-N, T-P의 증가 경향을 반영하였다(Figs. 3, 4). 이는 고도의 변화가 ^{Vannote et al. (1980)}의 하천 연속성 개념에 따라 하천의 종적 구배에 대 한 구조적, 기능적 변화를 반영함으로써 국내 저서성 대형 무척추동물 군집분포에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요 인이 될 수 있음을 시사한다.

본 연구에서 이용된 저서성 대형무척추동물은 대부분 종 수준으로 동정하였지만, 옆새우류 및 깔따구류(Chironomidae) 를 포함한 일부 분류군은 국내 생물에 대한 분류학적 연구가 미흡하여 속 이상의 상위 분류군으로 동정되었다. 본 연구에 서 출현한 생물 중 가는무늬하루살이(Ephemera separigata, group 1)와 동양하루살이(Ephemera orientalis, group 3)는 하루살이속(Ephemera)에 속하지만, 각각 다른 집단에 위치 하였으며, 참납작하루살이(Ecdyonurus dracon, group 1), 두점하루살이(Ecdyonurus kibunensis, group 2), 네점하루살 이(Ecdyonurus levis, group 3)는 모두 참납작하루살이속 (Ecdyonurus)에 속하지만 각각 서로 다른 집단에 위치하 였다(Appendix 1). 이는 동일한 속 및 과에 해당하는 생물 일지라도 종 수준에서 선호하는 환경요인이 상이할 수 있 음을 보여준다. 그러나 속 수준 이상의 분류군으로 동정될 경우 여러 종으로 분류될 수 있는 생물이 하나의 분류군 으로 통합되는데, 이는 종 수준에서 생물이 선호하는 서식 환경의 특성이 다소 무시될 수 있다. 본 연구에서는 대표 적으로 옆새우류와 깔따구류가 이에 해당되는 것으로 보 였다.

이에 따라 현 분류체계에서 속 이상의 수준으로 분류된 생물에 대해 종 수준의 분류체계가 확립되어야 하며, 이후 장기축적자료를 이용하여 종 수준에서 생물이 선호하는 서 식환경의 특성을 보다 정확하게 파악할 필요가 있다.