공간 편향은 데이터가 현실의 공간 분포를 반영하지 않고 특정 지역에서 뭉치거나 부재하는 등 왜곡된 분포를 띄는 경우를 의미한다. 출현 자료의 공간 편향은 생물 종 분포 모형의 성능에 큰 영향을 미침에도 불구하고 국내 연구에서는 상대적으로 덜 다뤄지고 있다. 특히 정치, 사회-경제적 차이, 인구 밀도 및 접근성 등의 이유로 생물 종의 실제 분포 공간을 전수 조사하지 못한다면 생태적 지위 절단이 발생, 지위의 일부 구간만을 포착하게 되어 모형의 성능에 영향을 줄 수 있다. 지위 절단 문제는 서식 범위가 넓고 광범위한 기후 지위를 지니는 생물 종에서 더욱 문제가 될 수 있으며, 기후 변화 시나리오에 따른 분포 추정이 정확하지 않을 수 있다. 본 연구는 가상 종 분포 시뮬레이션 방법을 활용하여 북한의 공간 편향을 모사하고 북한의 출현 자료 부재가 모형의 예측과 해석에 미치는 영향을 제시하였다. 연구 결과, 출현 자료의 공간 편향은 한반도 전역에서 알고리즘과 가상 종에 따라 평균적으로 최소 5%에서 20%가 넘는 모형 예측 성능 하락을 유발했으며 약 50-80% 이상의 가상 종에서 공통적인 예측 성능 하락이 확인되었다. 북한 지역의 출현 편향에 따른 예측 성능 감소는 북한 및 아고산, 산악 지형에서 강하게 나타났으며 이는 기후 변화에 따른 서식 범위 이동의 부정확한 예측을 암시한다. 향후 연구에서는 출현 자료의 공간 편향을 고려하는 방법, 데이터의 환경 및 지리 공간의 특성을 파악하는 방법 등을 적극적으로 활용해 데이터 불확실성을 감소시키고 보다 나은 모형 연구를 진행할 필요가 있다.
Jeon et al. (Wed,) studied this question.