Trait-Based Specific Protection Goals for Wild Pollinators: A Staged Modelling Framework for Pesticide Risk Assessment

기술 요약: 야생 화분 매개자를 위한 형질 기반 특정 보호 목표

문제 정의
유럽 연합(EU)의 현행 살충제 환경 위해성 평가(ERA)는 야생 화분 매개자와 관련하여 규제적 교착 상태에 직면해 있다. 관리되는 꿀벌(Apis mellifera)에 대해서는 최대 군집 크기 감소율 10%라는 특정 보호 목표(SPG)가 설정되어 있으나, 야생 화분 매개자(뒤영벌, 단독성 벌 및 기타 분류군)를 위한 정의된 정량적 SPG는 존재하지 않는다. 결과적으로, 위험 관리자는 하위 단계 독성 데이터의 수용 가능성을 평가할 수 없으며, 상위 단계 연구 결과 또한 보호 목표에 근거하여 평가할 수 없다. 이러한 부재로 인해, 야생 벌 노출이 가능한 거의 모든 살충제 적용 시 자원 집약적인 상위 단계 연구(케이지, 반현장 또는 현장 시험)를 기본 요구 사항으로 강제하게 된다.

꿀벌을 대리 종으로 사용하는 것은 근본적으로 결함이 있다. 꿀벌은 관리되고, 군집 생활을 하며, 다년생인 반면, 야생 화분 매개자는 다양한 생애사 전략(예: 단독 생활, 일년생, 공동(cavity) 둥지 조성 등)을 보이며, 이는 서로 다른 노출 경로, 민감도 및 인구 회복력을 결정한다. 단일 대리 종을 사용하는 것은 위해성(hazard)과 위험(risk)을 혼동하는 것이며, 개체 수준의 독성과 인구 수준의 지속성 사이의 괴리를 설명하지 못한다. 이는 종종 치명적인 위험 저평가 또는 불필о적인 과잉 보호로 이어진다.

방법론
본 논문은 이 교착 상태를 해결하기 위한 실용적인 3단계 프레임워크를 제안하며, 특히 기존 데이터와 도구를 사용하여 즉시 실행 가능한 1단계에 초점을 맞춘다. 이 프레임워크는 두 가지 방법론적 발전을 통합한다:

1. 형질 기반 종 선택: 단일 보편적 대리 종을 사용하는 대신, 세 가지 범주의 형질을 기준으로 분류군을 그룹화하여 기능적으로 취약한 종을 식별한다:

   • 노출 관련 형질: 생태 계절성, 채집 범위, 화분 전문화 및 둥지 기질.
   • 내재적 민감도 형질: 체구, 대사율 및 해독 능력.
   • 인구 회복력 형질(voltinism): 연간 발생 횟수, 세대 시간, 산란수 및 분산 능력.
     이 접근 방식은 특정 살충제 및 노출 시나리오에 대해 가장 취약한 형질 조합을 가진 모델 종을 선택한다.

2. 인구 통계적 독성 평가: 이 접근 방식은 개체 수준의 살충제 효과(사망 및 번식/발달에 미치는 아치사 효과)를 레프코비치 투사 행렬(Lefkovitch projection matrices)을 사용하여 인구 수준의 결과로 변환한다.

   • 모델 구조: 일년생 단독성 벌(예: Osmia bicornis를 사용하여 입증됨)을 위해, 세 단계의 연간 행렬(월동 개체 $C$, 출현 성체 암컷 $A_e$, 번식 활동 성체 암컷 $A_r$)을 사용한다.
   • 매개변수: 모델은 문헌에서 도출된 기초 인구 통계율(생존율, 산란수)을 포함하며, 치사 및 아치사 살충제 효과를 시뮬레이션하기 위해 비례적 감소를 적용한다.
   • 시뮬레이션: 모델은 인구 통계적 확률성을 고려하기 위해 결정론적 투사와 1,000회 이상의 반복 시행을 포함하는 확률적 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하며 10년 동안 실행된다.

주요 기여 및 결과
본 연구는 1단계 모델의 매개변수 공간 탐색을 통해 정량적 SPG 임계값을 도출할 수 있음을 입증한다. 제안된 SPG 프레임워크는 두 가지 상호 보완적인 차원으로 구성된다:

• 크기 차원: 정의된 기간 동안의 지역 인구 규모의 최대 허용 가능한 비례 감소율 (3년 차에 10% 감소로 제안됨).
• 지속성 차원: 확률적으로 투사된 인구가 감소 임계값 아래로 떨어질 최대 허용 가능한 확률 (10% 초과 위험, 또는 적으로 90% 지속 확률으로 제안됨).

주요 발견 사항 (매개변수 공간 탐색으로부터):

• 비선형 상호작용: 성체 사망률과 산란수 감소의 결합된 효과는 사망 및 산란 감소 각각의 효과보다 더 큰 인구 수준의 결과를 초래한다. 예를 들어, 사망률과 산란수가 모두 10% 감소하면, 인구는 19% 감소하며, 이는 각 요인 단독 효과의 거의 두 배에 달한다.
• 결정적 제약 조건: 10%의 결정론적 감소는 꿀벌의 트리거와 일치하지만, 지속성 기준(초과 위험)이 종종 결정적인 제약 조건이 된다. 예를 들어, 10%의 성체 사망률은 결정론적으로는 10% 감소 임계값을 충족하지만, 55.7%의 초과 위험을 초래하여 SPG를 통과하지 못한다. 단일 효과에 대한 유효 경계는 5%에서 6% 사이의 사망률 사이에 위치한다.
• 생애사 의존성: 크기 임계값은 생애사에 비교적 둔감하지만, 초과 위험은 생애사에 크게 의존한다. 느린 생애사(낮은 내재적 성장률, $\lambda \approx 1.4$)는 빠른 생애사($\lambda \approx 1.94$)보다 낮은 사망률 수준에서 지속성 기준을 통과하지 못하며, 이는 형질 기반 종 선택의 필요성을 입증한다.
• 구현 준비성: 분석 결과, 1단계는 기존의 인구 통계 데이터, 표준 OECD 독성 시험 데이터 및 Python 기반 모델링 도구를 사용하여 즉시 배치될 수 있음을 확인하였다.

의의 및 주장
본 논문은 이 프레임워크가 임시적인 인구 수준의 임계값을 제공함으로써 즉각적인 규제 제약을 해결한다고 주장한다. "꿀벌 대리 종" 접근 방식에서 "형질 기반 인구 회복력" 접근 방식으로 전환함으로써, 이 프레임와는 더욱 생태학적으로 근거 있는 위해성 평가를 제공한다.

저자들은 올바른 질문을 다루는 불완전한 모델(야생 화분 매개자의 인구 지속성)이 잘못된 질문을 다루는 잘 규명된 모델(꿀벌 군집 효과)보다 더 나은 보호를 제공한다고 단언한다. 이 프레임워크는 향에 따라 꽃등, 나비, 나방으로 일반화될 수 있도록 설계되었다. 이는 다음과 같은 점진적 구현 로드맵을 지원한다:

• 1단계 (현재): 즉각적인 규제 임계값을 제공하는 비공간적, 단계별 구조 모델.
• 2단계 (2028–2029): 공간 역학 및 서식지 이질성을 포함하는 공간 명시적 모델.
• 3단계 (2030+): 개체 행동 및 복잡한 커뮤니티 상호작용을 포함하는 완전한 에이전트 기반 모델링(ALMaSS).

궁극적으로, 이 프레임워크는 임의적인 불확실성 계수를 메커니즘에 기반한 안전 마진으로 대체하여, 규제자가 정의된 생물학적 제약에 근거하여 결정을 내릴 수 있도록 하고 자연 복원법(Nature Restoration Regulation)과 같은 EU의 생물 다양성 의무를 지원하는 것을 목표로 한다.