정보이론(Information Theory)은 부분적인 정보를 바탕으로 확률 분포를 설립하기 위한 기준을 제공한다. 이를 통해 누락된 정보로 알지 못하는 영역을 최소화 하고, 제공된 정보를 최대한 활용하여 편견을 최소화할 수 있다. 이러한 원리를 활용한 통계학적 추론(Statistical Inference)을 최대엔트로피(Maximum Entropy) 예측이라고 하며, 최근 기존 통계학적으로 통제가 어려운 환경적 변수를 다루는 경관 생태학(Landscape Ecology)에서 많이 사용하고 있다. 본 모델링에 사용된 프로그램은 최대엔트로피 이론을 활용하여 특정 종의 분포를 예측할 수 있는 소프트웨어 Maxent(버전 3.3.3k)를 사용하였다. Maxent 프로그램에 대상 종의 위치 자료와 위치 정보를 포함한 환경적 변수 레이어(지형분류, 산지, 농경지, 건물, 도로, 하천, 저수지)를 입력하여 분석하였다. Maxent 모델링의 결과는 수신자 조작 특성(ROC) 곡선을 통하여 그 적합성을 제시한다. ROC 곡선에서 모델링의 정확도는 AUC 값에 의해 측정된다. “AUC = 1.00”은 완벽한 검증을 나타내며, “AUC = 0.50”은 정확도의 검증 실패로 나타낸다. 최종적인 Maxent 모델링은 결과적으로 “AUC = 0.82”으로 양호한 수준으로 나타났다. 최종 Maxent 모델은 결과적으로 각각의 변수들의 상대적인 기여도를 다음과 분석하여 제시하고 있다. 모델에 사용된 7 개의 환경적 변수들을 제외와 삽입을 반복하며, AUC 값의 변화를 상대적으로 평가하여 변수들 각각의 기여도와 중요도를 분류한다.

Maxent 모델링에 의해 예측된 “대한민국” 황새 서식지 분포도
잭나이프 검정(Jackknife Test)을 통한 환경적 변수의 기여도
Maxent 모델링에 의해 예측된 “충청권” 황새 서식지 분포도

결과적으로 산지의 면적과 특정 지형분류의 면적은 황새의 분포를 예측하는데 가장 기여도가 크고 중요한 환경적 요인으로 산출되었다. 잭나이프 검정(Jackknife Test)에서도 “ 산지의 면적” 변수로도 높은 정확성으로 예측할 수 있으며, “ 지형분류의 면적” 변수를 제외하였을 때 그 정확성은 현저히 감소하는 것으로 나타났다.

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