Spatio-temporal characteristics and predictions of leopard cat road-kills in South Korea

Abstract

Road-kills negatively impact especially on threatened or small wildlife populations. The leopard cat (Prionailurus bengalensis euptilrura) is listed on CITES Appendix Ⅱ and is considered as endangered in South Korea. I used 141 P. b. euptilura road-kill events occurred from 2006 to 2012 with the same number of randomly generated points for spatial analyses, and 239 events were applied for temporal analyses. Two spatial analysis software programs, Geographic Information Systems (GIS) and Graphab, were used to identify the spatial characteristics of the leopard cat road-kills and to develop a model predicting road-kill locations. Factors for spatial analyses were related with landscape characteristics and traffic patterns. For temporal analysis, road-kill frequencies for each season were compared. In landscape analyses, leopard cat road-kills were closer to agricultural lands and forest, and less surrounded by built-up areas compared to the random points. The result of the traffic pattern analyses showed that traffic volume, the number of lanes, and distance from ramps were significantly different between the road-kill points and the random points. The road-kill frequency was significantly different by season, and there were two peaks in winter (31.4 %) and fall (30.0 %) reflecting the seasonal behavior of leopard cats. Among the 14 candidate models, the best model selected with the lowest Akaike’s Information Criterion included five factors: traffic volume, distance from ramps, elevation, patch connectivity index, and distance from water. The final model attained high predictive power (AUC = 0.845) and showed excellent model fit (McFadden’s pseudo R2 = 0.308). This study shows that leopard cat road-kills are not randomly distributed, but related with adjacent landscape, traffic patterns, and season. I suspect this study can contribute to minimize future collisions, and for conservation of the endangered populations by applying to the road-kill management policy.;로드킬이라는 용어로 널리 알려져 있는 야생동물과 차량간의 충돌은 특히나 멸종위기에 처해있거나 작은 크기의 개체군에게 더욱 부정적인 영향을 미칠 수 있다고 알려져 있다. 삵은 CITES Appendix Ⅱ에 속해 세계적으로 보호받고 있으며, 한국에서 멸종위기 2급으로 분류되어 있다. 본 연구에서는 141개의 삵 로드킬 데이터를 이용하여 경관특성과 교통특성을 알아보고, 239개의 데이터를 이용하여 계절패턴을 파악하였다. 공간분석에는 GIS와 Graphab을 사용하여 삵의 로드킬 발생한 장소의 특성을 파악하고 나아가 미래에 로드킬이 일어날 수 있는 장소를 예측하였다. 삵 로드킬의 공간분석에는 경관특성, 교통특성과 관련 있는 인자들을 사용했다. 계절패턴분석은 각 계절별로 일어난 삵 로드킬 수를 비교하여 이루어졌다. 경관특성 분석 결과, 삵의 로드킬은 임의로 만들어진 랜덤지점들과 비교했을 때 농경지와 산림지역에 유의미하게 가까운 것으로 나타났으며, 주변에 시가지의 비율이 유의미하게 낮게 나타났다. 교통특성을 분석 한 결과, 일 평균 교통량, 차선의 개수, 각 지점에서부터 고속도로 유〮출입구까지의 거리 모두 로드킬 발생 지점과 임의 지점에서 유의미하게 다른 것으로 나타났다. 계절패턴 분석 결과, 삵 로드킬 발생 빈도는 계절에 따라 유의미하게 다른 것으로 나타났으며, 겨울과 (31.4 %) 가을에 (30.0 %) 가장 많이 발생하는 것으로 분석되었다. 로지스틱 회귀분석을 사용한 삵 로드킬 예측 모형분석에서는 14개의 후보 모델이 만들어 졌고, 그 중 Akaike’s Information Creterion (AIC) 값이 가장 낮은 최종모델은 교통량, 패치의 서식지 연결성 인덱스, 고속도로 유 〮출입구까지의 거리, 고도, 수계까지의 거리, 총 5개의 변인을 포함하는 것으로 분석되었다. 이 모형은 높은 예측률을 보였으며 (AUC=0.845), 모델의 적합도는 excellent model fit (McFadden’s pseudo R2 = 0.308)을 보였다. 또한 해당 모델을 실용적으로 적용하기 위하여 지도형태로 만들어 제시하였다. 본 연구의 결과는 삵의 로드킬은 임의로 발생하는 것이 아니라 주변의 경관, 교통, 계절과 관련이 있음을 나타낸다. 따라서 본 연구를 통해 분석된 삵 로드킬 특성과 예측 모델을 이용하여 미래에 발생할 수 있는 로드킬을 최소화 하고 멸종위기에 처한 삵 개체군을 보전하는데 기여하고자 한다.