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A Simplified and Cost-Effective Procedure for Deer Population Estimation Based on Faecal Pellet Group Counts

본 논문은 울타리가 설치된 지중해식 경관에서 전통적인 배설물 및 부패율 계산을 우회하기 위해 안정적인 '개체당 배설물 집단(Pgi)' 값을 활용함으로써 사슴 개체군 밀도를 추정하는 비용 효율적이고 단순화된 방법을 제안하고 검증하며, 스트립 선형 조사법(strip transect sampling)이 가장 높은 정밀도 대비 비용 비율을 제공함을 입증한다.

원저자: Cláudio Bicho, Russell Alpizar-Jara, Pedro Santos

게시일 2026-06-29

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CC BY 4.0

원저자: Cláudio Bicho, Russell Alpizar-Jara, Pedro Santos

원본 논문은 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 라이선스로 제공됩니다. ✨ 이것은 아래 논문에 대한 AI 생성 설명입니다. 저자가 작성하거나 승인한 것이 아닙니다. 기술적 정확성을 위해서는 원본 논문을 참조하세요. 전체 면책 조항 읽기

당신이 거대한 울타리로 둘러싸인 파티에 손님이 얼마나 왔는지 알아내려고 한다고 상상해 보세요. 하지만 손님들(사슴)이 덤불 속에 숨어 있어서 그냥 돌아다니며 머릿수를 셀 수는 없습니다. 대신, 당신은 그들이 땅에 남기고 간 "파티 선물", 즉 배설물 더미를 세우기로 결셉니다.

이 논문은 포르투갈의 햇살 가득한 참나무 경관(몽타도, montado로 알려진)에서 사슴의 수를 추측하기 위해 배설물을 세는 가장 똑똑하고, 저렴하며, 빠른 방법을 찾는 것에 관한 것입니다.

다음은 이들의 발견을 쉬운 비유를 사용하여 정리한 내용입니다:

기존 방식: "두 단계" 퍼즐

전통적으로 과학자들은 "분변 정적 밀도(Faecal Standing Crop)"라고 불리는 방법을 사용했습니다. 답을 얻기 위해 그들은 두 가지 빠진 조각이 있는 어려운 수학 퍼즐을 풀어야 했습니다:

사슴이 얼마나 빨리 배설하는가? (배설률)
배설물이 부패하기 전까지 땅 위에 얼마나 오래 머무는가? (부패 시간)

이 두 가지를 측정하는 것은 마치 물이 새는 수도꼭지가 얼마나 빨리 떨어지는지 시간을 재는 동시에, 바람 속에서 웅덩이가 마르는 데 시간이 얼마나 걸릴지 추측하는 것과 같습니다. 이는 지저차고, 시간이 오래 걸리며, 비용이 많이 듭니다.

새로운 방식: "마법의 곱셈 인자"

저자인 클라우디오 비초(Cláudio Bicho)와 그의 팀은 지름길을 찾아냈습니다. 배설률과 부패 시간을 각각 따로 측정하는 대신, 그들은 먼저 특정 구역 내의 총 결과물을 측정하기로 했습니다.

이렇게 생각해 보세요: 만약 당신이 작고 폐쇄된 방 안에 정확히 몇 명의 사람이 있는지 알고 있고, 그 방 안의 모든 배설물을 센다면, 당신은 "마법의 곱셈 인자"(그들은 이를 Pgi라고 부릅니다)를 계산할 수 있습니다.

예시: 만약 사슴이 5마리 있고 배설물 더미가 2,800개라면, 곱셈 인자는 대략 사슴 한 마리당 560개의 더미가 됩니다.

특정 지형과 계절에 대한 이 "마법의 곱셈 인자"를 한 번 구해 놓으면, 더 이상 사슴이 얼마나 빨리 배설하는지나 배설물이 얼마나 빨리 부패하는지를 알 필요가 없습니다. 그저 새로운 구역에서 더미의 개수를 센 다음, 당신의 마법의 곱셈 인자로 나누기만 하면 됩니다.

공식: 총 더미 수 ÷ 마법의 곱셈 인자 = 사슴의 수.

이것은 복잡한 두 단계의 과학 실험을 간단한 한 단계의 계산으로 바꿔줍니다.

경주: "스트립 트랜섹트(Strip)" vs "라인 트랜섹트(Line)"

팀은 어떤 방법이 더 빠르고 정확한지 알아보기 위해 숲속을 걸으며 배설물을 세는 두 가지 방법을 테스트했습니다. 그들은 다음을 비교했습니다:

스트립 트랜섹트 (ST): 길을 따라 걸으며 당신의 양옆 1미터 너비의 좁은 통로 안에 있는 모든 더미를 세는 것을 상상해 보세요. 그 통로 밖에 있는 것들은 무시합니다.
라인 트랜섹트 (LT): 길을 따라 걸으며 더미를 세되, 각 더미가 당신의 발에서 정확히 얼마나 멀리 떨어져 있는지 측정해야 하는 것을 상상해 보세요. 이를 통해 덤불 속에 더 멀리 있는 더미들을 추정할 수 있습니다.

결과:

정확도: 두 방법 모두 사슴의 수를 추측하는 데 매우 뛰어났습니다(높은 정밀도를 보임). 두 방법은 거의 비슷하게 정확했습니다.
속도 및 비용: **스트립 트랜섹트 (ST)**가 압도적인 승자였습니다. 더 넓은 조사 구역에서 ST는 라인 트랜섹트에 비해 완료하는 데 절반도 안 되는 시간이 걸렸습니다.

핵심 요약

이 논문은 이러한 울타리가 쳐진 지중해 스타일의 경관에서 사슴을 관리하기 위해서는 **"마법의 곱셈 인자"**와 "스트립 트랜섹트" 방법을 함께 사용해야 한다고 결론짓습니다.

이것은 마치 모든 물체를 일일이 측정하기 위해 멈춰 서는 대신, 바로 옆에 있는 것들만 세며 곧게 뻗은 좁은 길을 걷는 것을 선택하는 것과 같습니다. 당신은 똑같은 답을 얻으면서도, 절반의 시간과 절반의 노력만으로 일을 끝낼 수 있습니다. 이는 비용을 절감하고 토지 관리자들이 사슴 개체군을 추적하는 것을 훨씬 더 쉽게 만들어 줍니다.

기술 요약: 분변 그룹 계수를 기반으로 한 사슴 개체군 추정의 간소화 및 비용 효율적 절차

문제 제기
신뢰할 수 있는 개체군 밀도 추정치는 야생 유형 동물, 특히 지중해성 사바나 경관(예: 이베리아 반도의 montado) 내 고밀도 울타리 구역의 지속 가능한 관리에 필수적이다. 분변 그룹 계수(faecal pellet group counts)와 같은 간접적인 방법은 카메라 트래핑보다 종종 더 정밀하고 시간의 흐로록 안정적이지만, 전통적인 분변 정재량(Faecal Standing Crop, FSC) 접근 방식은 상당한 운영 비용과 변동성으로 인해 어려움을 겪는다. 전통적인 FSC는 두 가지 까다로운 매개변수인 사슴의 배설률($df $)과 평균 분변 분해 시간($ mtd$)을 추정해야 한다. 이러한 매개변수들은 산출하는 데 많은 시간이 소요되며 상당한 불확실성을 초래하여, 개체군 모니터링의 비용 효율성을 제한한다.

방법론
본 연구는 두 개의 매개변수 요구 사항을 단일한 환경 특이적 매개변수인 **개체당 분변 그룹 수(Pellet Groups per Individual, $Pgi$)**로 대체하는 간소화된 FSC 절차를 제안한다.

개념: $Pvers $는 배설률과 평균 분해 시간의 곱($ Pgi = df \times mtd $)으로 정의된다. 이는 추정된 분변 그룹 밀도($ D_{pg} $)를 알려진 사슴 밀도($ D_d$)로 나눔으로써, 절대적인 사슴 개체수가 알려진 인클로저(enclosures) 내에서 경험적으로 결정된다.
계산: 특정 환경에 대한 $Pgi $가 확립되면, 현장에서 추정된 분변 그룹 밀도($ D_{pg} $)로부터 사슴 밀도($ D_d $)를 직접 계산할 수 있다:$ D_d = D_{pg} / Pgi $. 이를 통해$ df $와$ mtd$를 별도로 추정할 필요가 없어진다.
연구 설계: 이 방법은 알려진 사슴 개체군을 가진 포르투갈 알렌테주(Alentejo)의 두 울타리 연구 지역에서 평가되었다:
1. Santa Rita (1 ha): 성체 다마사슴 5마리 (겨울 조사).
2. Tapada dos Bichos (51 ha): 96마리의 동물 (붉은사슴 및 다마사슴, 여름 조사).
샘플링 전략: 새로운 $Pgi$ 프레임워크 내에서 두 가지 표준 샘플링 방법을 비교하였다:
1. 스트립 트랜섹트 (Strip Transect, ST): 트랜섹트 라인의 양옆으로 고정된 1미터 너비의 구역 내에 있는 모든 분변 그룹을 계수함.
2. 라인 트랜섹트 (Line Transect, LT): 탐지 함수를 모델링하기 위해 분변 그룹까지의 수직 거리를 기록함 (Distance 7.3 소프트웨어 사용).
평가 지표: 성능은 정밀도(변동계수, CV%)와 비용 효율성(총 현장 작업 시간(분))을 기준으로 평가되었다.

주요 결과

정밀도: 두 방법 모두 $Pgi$ 추정치에 대해 11%에서 22% 사이의 CV% 값을 나타내며 높은 정밀도를 입증했다.
- 더 큰 규모의 지역(Tapada dos Bichos)에서는 ST와 LT 모두 거의 동일한 정밀도(CV% ≈ 11%)를 보였다.
- 더 작은 규모의 지역(Santa Rita)에서는 ST가 LT(CV% = 21.8%)보다 약간 더 높은 정밀도(CV% = 15.7%)를 보였다.
- 연구 결과, 정밀도는 방법의 선택보다는 샘플 설계와 크기에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타났으며, 고밀도 인클로저에서는 ST가 LT만큼 우수하거나 더 나은 성능을 보였다.
비용 효율성: 대규모 시나리오에서 스트립 트랜섹트(ST) 방법이 훨씬 더 효율적임이 증명되었다.
- Tapada dos Bichos (관찰자 2명)에서 ST는 400분의 현장 작업을 필요로 했으나, LT는 906분이 소요되었다.
- 다수 관찰자가 참여하는 대규모 시나리오에서 ST는 LT 방법의 절반 미만인 시간을 사용하여 약 2.3배 더 높은 비용 효율성을 보였다.
매개변수 변동성: 본 연구는 $Pgi $가 환경 조건에 민다는 것을 확인했다.$ Pgi$ 값은 겨울 조사(Santa Rita)에 비해 여름 조사(Tapada dos Bichos)에서 더 높게 나타났는데, 이는 식단, 배설률 및 분해의 계절적 변화를 반영한다.

의의 및 주장
본 논문은 $Pgi$ 매개변수의 도입이 전통적인 FSC 접근 방식을 성공적으로 간소화하여, 비용 효율성 개선의 핵심 기제로 작용한다고 주장한다. 두 가지 까다로운 매개변수($df $와$ mtd $)에 대한 보정 요구 사항을 단일한 환경 특이적 매개변수($ Pgi$)로 줄임으로써, 현장별 보정에 따른 운영 부담을 크게 낮추었다.

저자들은 $Pgi$ 기반의 스트립 트랜섹트(ST) 프로토콜이 지중해성 농림축산 시스템에서 붉은사슴과 다마사슴을 정기적으로 모니터링하기 위한 최적의 선택이라고 결론짓는다. 이 결론은 해당 방법이 더 복잡한 라인 트랜섹트 방법과 대등한 정밀도를 제공하면서도 노동 비용 면에서 상당한 절감 효과를 제공한다는 점에 근거한다. 연구는 $Pgi$ 값이 연구 지역 간에 무분별하게 전이되는 것이 아니라, 특정 환경적 맥락(서식지 및 계절)에 맞게 매개변수화되어야 함을 강조하지만, 일단 확립되면 전통적인 FSC 방법의 아주 적은 비용으로도 정밀한 밀도 추정을 가능하게 한다.

기존 방식: "두 단계" 퍼즐

새로운 방식: "마법의 곱셈 인자"

경주: "스트립 트랜섹트(Strip)" vs "라인 트랜섹트(Line)"

핵심 요약

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