Conservation Solutions with Marxan #19 : Using connectivity data in Marxan

Using connectivity data in Marxan에 대해 알아보겠습니다.

 

이 글은 MARXAN conservation solutions에 소개된 원문을 번역·정리한 것입니다.

https://marxansolutions.org/using-connectivity-data-in-marxan/

Using connectivity data in Marxan. - Marxan

 

Using connectivity data in Marxan (Marxan에서 연결성 데이터 활용하기)

표준 Marxan 워크플로우에 연결성 데이터를 직접 통합하기 위한 여러 정량적 방법이 있습니다.

• (a) 계획단위(planning unit)의 연결성 특성을 보전 대상(conservation features)으로 간주하여 목표값을 설정하는 방법
• (b) 계획단위 간 연결성 강도를 목표함수(objective function) 내의 "공간적 의존성"으로 포함하는 방법
• (c) 계획단위의 연결성 특성을 "연결성 비용(connectivity cost)"으로 처리하는 방법
• (d) 목표함수를 사용자 정의(customization)하여 연결성 성과 지표를 통합하는 방법

---

 

공간 우선순위화(spatial prioritization)에서 원시(raw) 연결성 데이터를 활용하는 두 가지 방법에 대한 데이터 처리 워크플로우

 

(1) 목표함수(objective function) 내에서 연결성을 공간적 의존성(Spatial Dependency)으로 간주하는 방법

Spatial Data → Connectivity Matrix  → Connectivity as Spatial Dependency

 

(2) 연결성 데이터를 이산적(discrete) 보전 대상으로 설정하는 방법

Raw Data → Connectivity Matrix → Continuous Metrics → Threshold Setting → Discrete Feature → Target Setting

 

검은색 화살표는 단계 간의 논리적(순차적) 연결을 의미하며, 빨간색 및 노란색 화살표는 의사결정 지점을 가리킵니다. 빨간색 화살표는 보전 대상 vs 연결성 강도 방법 중 하나를 선택해야 하는 지점을, 노란색 화살표는 목표 설정과 사후(post-hoc) 보전 성과 평가를 마친 뒤 새로운 지표(new metric)나 임계값(new threshold)을 적용할지 결정해야 하는 지점을 의미합니다.

---

Daigle, Rémi M., et al. "Operationalizing ecological connectivity in spatial conservation planning with Marxan Connect." Methods in Ecology and Evolution 11.4 (2020): 570-579. https://doi.org/10.1111/2041-210X.13349