미래 산호 감소 예측은 어떤 모델을 쓰든 비슷했을까요?

상세 설명

산호초의 미래를 예측하는 모델에는 임계값 모델(TM)과 다변량 환경 변동성 모델(VM)이 있으며, 두 모델은 공간과 시간에 따른 환경의 이질성을 반영하는 방식이 다르다. 연구진은 일반 가법 모델(General Additive Model, GAM) 방법에 기반한 VM을 사용해 산호 피도와 영향을 줄 가능성이 있는 15개 변수의 경험적 관계를 분석했으며, 서부 및 중부 인도양 해역의 905개 지점 자료를 318개 산호초 격자에 통합해 사용했다.

유의한 변수로는 환경 변수 6개와 어업 관리 변수 1개가 선정됐으며, 여기에는 해수면 온도(SST) 분포의 형태, 용존 산소, 방해석, 어업 관리가 포함됐다. 누적 고수온 주간(DHW), pH, 최대 광량, SST의 이봉성과 상승 속도, 두 가지 다변량 지표 등 흔히 사용하는 예측 변수는 산호 피도에 대한 예측력이 약하거나 유의하지 않았다.

연구진은 상위 VM 변수 7개를 사용해 향후 산호 피도 예측을 위한 공간별 2020년 기준선을 구축했다. 이 기준선은 각각 약 6.25km²인 산호초 격자 11,678개에 걸쳐 있으며, 13개 생태지역과 4개 어업 관리 범주를 포함한다. 연구진은 미래 예측에 이용 가능한 SST 변수 4개를 사용해, 높고 낮은 대표농도경로 시나리오(CMIP5의 RCP8.5와 RCP2.6)에서 두 모델의 2050년 예측을 비교했다.

초과 열량(DHW)과 산호 사망률의 관계를 이용한 TM은 VM보다 2050년 산호 피도가 상당히 낮을 것으로 예측했다. 2020년 산호 피도가 25%를 넘는 산호초 격자에서 제안된 최적의 어업 관리가 달성된다고 가정하면, TM이 예측한 산호 피도 감소율은 RCP8.5에서 81%, RCP2.6에서 58%였고, VM의 예측치는 각각 29%와 20%였다. 이러한 차이에도 불구하고 인도양 남적도 해류 지역에 위치한 두 환경 구역에서는 두 모델의 산호 피도 예측이 겹쳤다. 연구진은 산호 피도 예측에 누적 열 스트레스보다 과거와 미래의 급성 및 만성 스트레스 패턴이 더 큰 영향을 미칠 것으로 예상하며, VM이 TM보다 이러한 패턴을 더 잘 반영한다고 밝혔다.