National mapping of hyperdiverse insect communities beyond named species

지구상에서 생명체가 어디에 가장 풍부하게 존재하는지 이해하기 위해, 과학자들은 오랫동안 특정 장소의 종(species)의 수를 세는 방식에 의존해 왔습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 곤충의 형태로 존재하는 엄청난 양의 생명체에 직면했을 때 한계에 부딪힙니다. 이 작은 생물들은 육상 동물 다양성의 대부분을 차지하지만, 그들 중 대다수에 대해서는 우리는 이름을 알지 못하며, 정확히 어디에 사는지도 알지 못합니다. 곤로의 생물 다양성을 지도화하는 전통적인 방법은 전문가가 모든 곤충을 일일이 손으로 식별해야 하는데, 이는 느리고 비용이 많이 들며 국가 전체에 걸쳐 규모를 키우는 것이 불가능한 과정입니다. 결과적으로, 곤충 생태 지도는 흔히 알려진 몇몇 종만을 보여주며 나머지 광대한 곤충 세계를 보이지 않게 남겨두는 등 불완전한 상태로 남게 됩니다. 이러한 지식의 공백은 보전 측면에서 중요한 장애물이 되는데, 우리가 보고 지도화할 수 없는 것은 보호할 수 없기 때문입니다.

스웨덴 연구진의 새로운 연구는 모든 생명체의 이름을 먼저 알 필요 없이 이 간극을 메울 방법을 제시합니다. 연구팀은 DNA 메타바코딩(DNA metabarcoding)이라 불리는 현대적 기술과 고급 컴퓨터 모델링을 결합하여, 이름이 붙여진 종뿐만 아니라 이름이 없는 수많은 종까지 포함하는 스웨덴 최초의 국가 규모 곤충 다양성 지도를 제작했습니다. 연구진은 전국에 196개의 트랩을 설치하여 곤충을 채집한 다음, 그들의 DNA를 추출하고 서열을 분석하여 수천 개의 뚜렷한 집단을 식별했습니다. 이름을 붙일 수 없는 집단들을 버리는 대신, 그들은 이를 유효한 생물 다양성 단위로 취급했습니다. 많은 종의 분포를 동시에 모델링하는 통계적 프레임워크를 사용하여, 그들은 이 수천 개의 집단이 국가 전역 어디에 서식하는지를 예측했습니다. 그 결과, 곤충의 풍부함(richness)을 보여주는 상세한 그림이 도출되었으며, 이는 곤충 다양성이 남쪽에서 가장 높고 북쪽을 향해 꾸준히 감소한다는 명확한 패턴을 드러냈으나, 이 광범적인 추세는 서로 매우 다른 핫스팟을 가진 다양한 곤충 집단들의 복잡한 현실을 숨기고 있습니다.

이 연구는 11,694개의 뚜렷한 곤충 집단에 초점을 맞추었으며, 이 숫자는 5,160개의 명명된 종과 연구진이 "다크 탁사(dark taxa)"라고 부르는 6,534개의 집단을 포함합니다. 이 다크 탁사들은 공식적인 종 이름이 없는 분자 클러스터로, 분류학적으로 미해결된 상태로 남아 있는 곤충 생명의 방대한 부분을 나타냅니다. 연구진은 이 이름 없는 집단들이 지도화된 전체 곤충 군집의 절반 이상을 차지한다는 것을 발견했습니다. 이들은 명명된 종보다 약간 적은 수의 트랩에서 검출되었음에도 불구하고, 전체 지도화된 풍부도의 51.9%를 기여했습니다. 이는 만약 연구진이 이름 없는 곤충들을 무시했다면, 국가의 생물 다양성 중 절반 이상을 놓쳤을 것임을 의미합니다. 이 다크 탁사의 공간적 패턴은 명명된 종들과 밀접하게 일치하며, 다양성의 일반적인 남-북 감소 경향을 따랐습니다. 이는 생물학적 이름의 부재가 해당 곤충 집단을 지형으로부터 보이지 않게 만드는 것은 아니며, 그들이 명명된 친척들과 유사한 방식으로 환경 조건에 반응한다는 것을 시사합니다.

그러나 연구는 곤충 다양성의 전체적인 모습이 동일한 패턴의 단순한 합이 아니라는 점 또한 밝혀냈습니다. 연구진이 파리, 딱정벌레 또는 나방과 같은 특정 곤충 목(order)을 살펴보았을 때, 각 집단은 고유한 지리학을 가지고 있음을 발견했습니다. 전체적인 풍부도 지도는 남쪽에서 북쪽으로 향하는 강한 경사를 보여주었지만, 이 패턴은 모든 집단을 대표하는 것은 아니었습니다. 예를 들어, 살갗날개목(stoneflies)의 풍부도는 실제로 북쪽과 서쪽에서 가장 높았으며, 이는 전체적인 추세와 거의 반대되는 분포를 보여주었습니다. 마찬가지로, 덧날개목(caddisflies)은 국가적 패턴과 아무런 명확한 관계를 보이지 않았습니다. 이는 특정 지역의 총 곤충 종 수를 보여주는 지도가 특정 집단들을 위한 구체적인 고다양성 구역을 놓칠 수 있음을 의미합니다. 연구진은 10개 이상의 서로 다른 곤충 목이 동시에 존재하는 핫스팟 역할을 하는 지역이 국가의 아주 작은 부분에 불과하다는 것을 발견했습니다. 이는 생물 다양성을 보호하기 위해서는 단일한 종합 지도 너머를 바라보고, 서로 다른 곤충 집단들의 구체적인 요구와 분포를 이해해야 함을 강조합니다.

연구진은 트랩이 설치되지 않은 지역에서도 각 곤충 집단의 존재를 예측할 수 있는 정교한 모델링 접근 방식을 사용했습니다. 그들은 실제 트랩 데이터와 모델을 대조 테스트하였고, 예측이 매우 정확하며 높은 정밀도로 사이트의 풍부도를 올바르게 순위 매겼음을 확인했습니다. 모델은 이름 없는 다크 탁사들이 명명된 종들만큼이나 예측 가능하다는 것을 보여주었으며, 이는 종의 이름을 알아야만 그 분포를 지도화할 수 있다는 생각을 뒤집었습니다. 연구는 또한 전체적인 풍부도 패턴이 명명된 그룹과 이름 없는 그룹 사이에 유사했지만, 이름 없는 그룹들이 평균적으로 약간 더 작은 지리적 범위를 갖는 경향이 있다고 언급했습니다. 이러한 차이는 곤충 목마다 달랐으며, 어떤 그룹은 이름 없는 분류군이 더 큰 범위를 보이는 반면 다른 그룹은 더 작은 범위를 보이기도 했습니다. 이러한 미묘한 차이는 광범적인 패턴은 견고하지만, 개별 집단의 구체적인 분포는 의미 있는 방식으로 다를 수 있음을 시사합니다.

이 작업은 생물 다양성 모니터링을 위한 확장 가능한 경로를 보여줍니다. 이름 없는 집단의 분자 데이터를 폐기하지 않고 유지함으로써, 연구진은 곤충 세계에 대한 훨씬 더 완전한 그림을 포착할 수 있었습니다. 결과물인 지도는 곤충 생명이 어디에 집중되어 있고 어디에 희소한지에 대한 기초 정보를 제공하며, 보전 계획을 위한 가치 있는 정보를 제공합니다. 이 연구는 국가적 생물 다양성 지도 작성이 모든 종의 이름을 명명하는 분류학자들을 기다릴 필요가 없음을 확인해 줍니다. 대신, 표준화된 DNA 샘사플링과 결합 종 분포 모델(joint species distribution models)을 사용함으로써, 과학자들은 이제 상당 부분의 군집이 분류학적으로 미해결된 상태일지라도 상세한 국가 규모의 초다양성(hyperdiverse) 군집 지도를 생성할 수 있습니다. 이 접근 방식은 광범적인 패턴을 식별하고 편차를 탐지할 수 있게 하여, 곤충 다양성이 증가하는 압력을 받는 세상에서 더 상세한 현장 조사를 안내하고 보호 구역 우선순위를 정하는 데 도움을 줍니다.