경상남도 서부지역인 산청, 함양, 하동 3지역의 유사한 입지환경에서 생육한 약 40년생의 소나무임분을 대상으로 각 지역별 biomass 추정식을 개발하고, 소나무 biomass가 지역별로 차이가 있는지를 비교한 결과 흉고직경을 독립변수로 하고 소나무 각 부위별 건중량을 종속변수로 하는 상대생장식의 유의성이 인정되었으며(P<0.05), 결정계수($R^2$)의 값도 0.87-0.99 이상으로 회귀식의 적합도가 높게 나타났다. 소나무임분의 biomass는 지역간 유의적인 차이가(P<0.05) 나타났으며, 하동지역이 173.3Mg/ha로 가장 많은 양이 저장되어 있었고, 산청 131.0 Mg/ha, 함양 66.5 Mg/ha 순으로 나타났다. 현존량분포비율의 경우 3지역 모두 줄기>가지>줄기수피>잎 순으로 이중 줄기목질부 70.4-77.1%, 가지 10.9-15.2%, 줄기수피 8.9-10.4%, 잎 3.1-4.4% 정도 분포하였다. 본 연구결과에 따르면 경상남도 서부 지역 소나무임분의 지상부 현존량은 임목밀도와 지위 등이 원인이 되어 지역 간에 차이가 있었다.
경상남도 서부지역인 산청, 함양, 하동 3지역의 유사한 입지환경에서 생육한 약 40년생의 소나무임분을 대상으로 각 지역별 biomass 추정식을 개발하고, 소나무 biomass가 지역별로 차이가 있는지를 비교한 결과 흉고직경을 독립변수로 하고 소나무 각 부위별 건중량을 종속변수로 하는 상대생장식의 유의성이 인정되었으며(P<0.05), 결정계수($R^2$)의 값도 0.87-0.99 이상으로 회귀식의 적합도가 높게 나타났다. 소나무임분의 biomass는 지역간 유의적인 차이가(P<0.05) 나타났으며, 하동지역이 173.3Mg/ha로 가장 많은 양이 저장되어 있었고, 산청 131.0 Mg/ha, 함양 66.5 Mg/ha 순으로 나타났다. 현존량분포비율의 경우 3지역 모두 줄기>가지>줄기수피>잎 순으로 이중 줄기목질부 70.4-77.1%, 가지 10.9-15.2%, 줄기수피 8.9-10.4%, 잎 3.1-4.4% 정도 분포하였다. 본 연구결과에 따르면 경상남도 서부 지역 소나무임분의 지상부 현존량은 임목밀도와 지위 등이 원인이 되어 지역 간에 차이가 있었다.
This study was carried out to develop local allometric biomass regression equations and to estimate aboveground biomass of red pine (Pinus densiflora S. et Z.) stands among three regions (Hadong, Hamyang, Sancheong) from the western regions of Gyeongnam province. We selected three natural red pine s...
This study was carried out to develop local allometric biomass regression equations and to estimate aboveground biomass of red pine (Pinus densiflora S. et Z.) stands among three regions (Hadong, Hamyang, Sancheong) from the western regions of Gyeongnam province. We selected three natural red pine stands with similar stand ages (about 40-year-old) from each region. The allometric regression equations were significant in all tree components (P<0.05) and the determination of coefficient ($R^2$) ranged 0.87 from 0.99. There was a significant difference (P<0.05) in the biomass of tree components among three regions. The biomass was 173.3 Mg/ha in Hadong, 131.0 Mg/ha in Sancheong, and 66.5 Mg/ha in Hamyang. The proportion of biomass was 70.4-77.1% in stemwood, 10.9-15.2% in branch, 8.9-10.4% in stembark, and 3.1-4.4% in needle. The results indicated that red pine stands in the western Gyeongnam regions showed the significant difference of aboveground biomass which was attributed to site quality and stand density.
This study was carried out to develop local allometric biomass regression equations and to estimate aboveground biomass of red pine (Pinus densiflora S. et Z.) stands among three regions (Hadong, Hamyang, Sancheong) from the western regions of Gyeongnam province. We selected three natural red pine stands with similar stand ages (about 40-year-old) from each region. The allometric regression equations were significant in all tree components (P<0.05) and the determination of coefficient ($R^2$) ranged 0.87 from 0.99. There was a significant difference (P<0.05) in the biomass of tree components among three regions. The biomass was 173.3 Mg/ha in Hadong, 131.0 Mg/ha in Sancheong, and 66.5 Mg/ha in Hamyang. The proportion of biomass was 70.4-77.1% in stemwood, 10.9-15.2% in branch, 8.9-10.4% in stembark, and 3.1-4.4% in needle. The results indicated that red pine stands in the western Gyeongnam regions showed the significant difference of aboveground biomass which was attributed to site quality and stand density.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
소나무 biomass 추정 등과 관련한 비교적 많은 연구가 국내·외에서 수행되었으나, 조사구사이에 임목밀도 및 입지환경 차이로 인하여 지역간 biomass 생산능력의 직접적인 비교는 어려운 실정이다. 본 연구는 경상남도내 지리산과 황매산의 높은 산이 위치하여 비교적 임상이 잘 보전된 산청, 함양, 하동지역의 소나무임분을 선정하여 각 지역별 biomass 추정식을 개발하고 소나무 biomass가 지역별로 차이가 있는지를 비교하기 위한 목적으로 실시되었다.
제안 방법
생중량이 측정된 가지와 잎시료의 경우도 건중량 환산을 위해 1-2 kg씩 현지에서 채취하고 비닐주머니에 밀봉하여 실험실로 운반한 후 85℃ 온풍건조기에 넣고 항량에 도달할 때까지 건조 후 건중량을 측정하였다. 각 부위별 건중량은 현존량 추정을 위해 흉고직경(DBH)을이용한 상대생장식을 각 지역별로 계산하였다. 흉고직경을 이용하여 계산한 상대생장식의 유의성이 인정되는 경우(P<0.
선정된 조사구는 2007년 8월 중순 흉고직경 6 cm 이상의 임목을 대상으로 매목 조사를 실시하였다. 매목 조사 후 얻어진 자료로부터 지상부 현존량 추정을 위해 벌도될 임목을 직경급이 고르게 분포하도록 선정하였다. 선정된 임목은 2007년 8월 15일에서 20일 사이에 산림바이오매스 및 토양탄소 조사·분석 표준(국립산림과학원 2007)에 의거 지상부 20 cm높이를 기계톱을 이용하여 벌채하였으며, 벌채된 임목의 경우 지상부 0.
줄기의 경우 건중량 환산을 위해 줄기 아래 부분에서 약 5 cm 정도의 원판을 채취하여 비닐주머니에 밀봉한 후 실험실로 운반하였다. 생중량이 측정된 가지와 잎시료의 경우도 건중량 환산을 위해 1-2 kg씩 현지에서 채취하고 비닐주머니에 밀봉하여 실험실로 운반한 후 85℃ 온풍건조기에 넣고 항량에 도달할 때까지 건조 후 건중량을 측정하였다. 각 부위별 건중량은 현존량 추정을 위해 흉고직경(DBH)을이용한 상대생장식을 각 지역별로 계산하였다.
선정된 임목은 2007년 8월 15일에서 20일 사이에 산림바이오매스 및 토양탄소 조사·분석 표준(국립산림과학원 2007)에 의거 지상부 20 cm높이를 기계톱을 이용하여 벌채하였으며, 벌채된 임목의 경우 지상부 0.2 m, 1.2 m, 3.2 m,5.2 m, 7.2 m의 간격으로 벌도를 실시하고 생중량을 측정하였다.
2 m의 간격으로 벌도를 실시하고 생중량을 측정하였다. 줄기의 경우 살아있는 가지나 죽은 가지를 분리하여 생중량을 측정하였고, 가지에 부착된 잎의 경우도 가지에서 전체를 분리하여 생중량을 측정하였다. 줄기의 경우 건중량 환산을 위해 줄기 아래 부분에서 약 5 cm 정도의 원판을 채취하여 비닐주머니에 밀봉한 후 실험실로 운반하였다.
흉고직경을 이용하여 계산한 상대생장식의 유의성이 인정되는 경우(P<0.05) 상대생장식을 이용하여 각 부위별 단위면적당 biomass를 추정하였다.
대상 데이터
본 연구는 경상남도 서부지역인 함양군, 산청군, 하동군을 대상으로 실시하였다. 이 지역은 지리산(1,915 m)과 황매산(1,108 m)의 높은 산이 위치하고 자연 발생한 소나무임분이 많이 분포하고 있다.
본 연구를 위한 조사지는 입지특성 및 임분밀도를 고려하여 20 m×20 m의 조사구를 각 지역별로 3개씩(총 9개소) 선정하였다.
선정된 조사구는 2007년 8월 중순 흉고직경 6 cm 이상의 임목을 대상으로 매목 조사를 실시하였다. 매목 조사 후 얻어진 자료로부터 지상부 현존량 추정을 위해 벌도될 임목을 직경급이 고르게 분포하도록 선정하였다.
데이터처리
추정된 biomass는 지역간 차이가 있는지에 대하여 분산분석을 실시하였으며 유의적인 차이가 있는 경우(P<0.05) Tukey 방법을 이용하여 지역 간 차이를 검정하였다.
성능/효과
90이상으로 각 부위별 현존량 추정을 위한 상대생장식의 적합도가 높게 나타났다. 각 부위별 상대생장식의 적합도는 3지역 모두 줄기목질부의 결정계수가 0.96-0.98로 임목의 타부위보다회귀식의 적합도가 높게 나타났으며 타 연구에서 조사된 결과와 비교할 때 우리나라 소나무임분의 지역형에 따른 줄기현존량 추정식의 결정계수 0.9-0.97과 유사하였다(박인협과 김준선, 1989). 지역간 상대생장계수(b)의 경우 줄기목질부는 1.
각 조사구별 벌채된 표본목의 흉고직경에 따른 줄기 목질부 건중량은 유사한 흉고직경급에서 하동지역 소나무 줄기건중량이 높았으며, 함양지역의 건중량이 가장 낮았고 산청지역은 중간정도 수준을 유지하였다(Figure 2). 이와 같이 흉고직경급에 따른 지역별 목질부 건중량의 차이는 지역간 수고생장차가 원인으로 사료되며 조사지를 대상으로 지위판정 결과 20년 기준연령에서 하동의 지위지수는 11로 산청 8, 함양 9에 비해 가장 높은 지위지수 값을 보이고 있다(산림청, 1995).
각 지역별 조사구의 매목조사 결과에 따른 흉고직경의 경우 하동지역 조사구가 흉고직경이 큰 임목이 많이 분포하였고, 산청지역의 경우 하동에 비해 낮은 흉고직경급이 분포하였으며 함양은 중간정도의 수준으로 나타났다(Figure 1). 각 지역별 흉고직경분포의 경우 산청은 흉고직경 15-25 cm 사이에 최다 빈도를 보이고 있으며, 함양의 경우 10-25 cm로 산청과 유사하였으나, 하동의 경우 12-35 cm까지 낮은 흉고직경급에서 높은 흉고직경급까지 고르게 분포하였다(Figure 1).
경상남도 서부지역 소나무임분의 현존량중 줄기목질부의 경우 지역간 유의적인 차이가(P<0.05) 있었으며 하동지역이 136.5 Mg/ha으로 가장 높은 값을 보였고, 산청 96.4 Mg/ha, 함양 46.8 Mg/ha 순으로 나타났다(Table 4).
6%로(이수욱, 1985) 본연구결과의 현존량분포비율과 유사하였다. 국내에서 조사된 소나무 천연림의 biomass와 본 연구에서 조사된 biomass를 비교한 결과(Table 6) 경상남도 서부지역 소나무임분의 biomass는 강원도지역의 소나무 임분에 비해 낮은 값을 보이나 함양을 제외하고는 국내의 타 지역에 비해 높게 나타나고 있으며 특히 중부지방소나무로서 유사한 생장 특성을 가지는 전라남도 승주나 전라북도 남원지역 소나무에 비해 경상남도 서부지역 소나무임분의 생산성은 높은 것으로 나타났다.
조사구로 선정된 임분의 임목밀도는 산청 1,158 본/ha, 하동 925 본/ha, 함양 692 본/ha로서 산청지역의 임목밀도가 가장 높았고, 함양지역의 임목밀도가 낮았다. 평균임목 연령은 산청과 하동이 40년 이상, 함양이 36년생으로 함양이 타 지역에 비해 낮은 임목연령을 보였다.
조사된 3지역 모두 상대생장식에 대한 유의성이 인정되었으며(P<0.05), 결정계수(R2)의 값도 산청의 수피 0.8701, 함양의 가지 0.8839를 제외하고 0.90이상으로 각 부위별 현존량 추정을 위한 상대생장식의 적합도가 높게 나타났다.
이와 같이 줄기목질부에 지역간 차이는 임목밀도나 지위의 차가 원인으로 사료되며(김춘식과 정진현, 2001) 특히 유사한 지위를 보였던 산청과 함양을 비교할 때 산청지역의 임목밀도는 1,158 본/ha로, 함양은 692 본/ha로 산청지역의 줄기현존량이 유의적으로 높은 것은 임목밀도의 차가 원인으로 사료된다. 줄기수피, 가지, 잎량도 줄기목질부와 유사한 경향을 보이고 있으며 임목밀도가 높았던 하동과 산청지역의 현존량이 높고 임목밀도가 낮았던 함양지역의 현존량이 낮게 나타났다. 경남서부지역 소나무임분의 줄기 현존량은 국내 소나무임분의 줄기현존량 10.
그러나 30 cm 이상의 직경급에서는 줄기나 잎량이 낮게 나타난 하동지역에 비해 함양지역의 경우 가지나 잎량이 높게 나타났다. 지역별 소나무 형질을 고려할 때 낮은 가지량과 잎량에도 불구하고 줄기 biomass가 높게 나타난 하동지역 소나무의 형질이 조사된 3지역 중 가장 우수한 것으로 나타났다.
82 Mg/ha에 비해 3 지역 모두 낮게 나타났다. 총 지상부 현존량의 경우 함양 66.5 Mg/ha, 산청 131 Mg/ha, 하동 177 Mg/ha로서 우리나라 소나무 지상부 현존량 중 중남부평지형 소나무 93.55 Mg/ha, 중남부고지형 소나무 116.61 Mg/ha, 금강형 소나무 181.87 Mg/ha에 비해(박인협과 이석면, 1990), 함양은 낮으나 산청과 하동의 경우 중남부고지형보다는 높고 금강형소나무 보다는 낮았다.
산림토양형의 경우 산청과 함양지역은 화강암이나 화강편마암 모재의 갈색약건산림토양형(B2), 하동지역은 화강편마암모재의 갈색적윤산림토양형(B3)이 분포하고 있으며(Table 1), 토양단면조사 결과에 따르면 하동지역의 토양특성이 가장 양호하였다. 출현식생은 산청지역 조사구내 중층의 경우 진달래, 비목나무, 싸리류, 갈참나무, 노린재나무, 신갈나무, 하층은 싸리류, 개암나무, 물푸레나무, 생강나무, 상수리나무 등이며, 하동군은 중층의 경우 히어리, 때죽나무, 산벚나무, 당단풍, 하층식생은 청미래덩굴, 진달래, 비목나무, 생강나무 등이 분포하나 하층식생은 빈약하게 나타났다. 또한 함양군은 신갈나무, 비목나무, 청미래덩굴, 졸참나무, 철쭉, 신갈나무, 쇠물푸레가 우점하였다.
2 cm로서 임목밀도에 상당한 차이에도 불구하고 두 지역 사이에 평균 흉고직경은 유사하였다(Table 2). 평균수고의 경우도 흉고직경이 가장 크게 나타난 하동이 17.6 m로, 산청 13.8 m, 함양 14.8 m에 비해 높게 나타나 조사된 3지역 중 산림생산력이 가장 높을 것으로 사료되었다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
산림생태계 biomass에 수행된 연구는?
산림생태계 biomass는 물질생산기작의 해석과(Whittaker et al., 1974) 목질계를 이용한 대체 에너지원으로서 물질생산능력의 파악(이경재 등, 1985, 박인협과 이석면, 1990; Son et al. 2001) 등과 관련하여 다양한 연구가 수행되었다. 그러나 최근 지구온난화 같은 지구 환경변화가 대기 중 이산화탄소 농도의 증가와 밀접한 관련이 있는 것으로 알려지면서 산림내 biomass 추정에 의한 탄소저장능력 파악의 중요성이 재인식되고 있으며(김춘식과 정진현, 2001; Fukuda et al.
산림내 biomass 추정이 재인식 된 배경은?
2001) 등과 관련하여 다양한 연구가 수행되었다. 그러나 최근 지구온난화 같은 지구 환경변화가 대기 중 이산화탄소 농도의 증가와 밀접한 관련이 있는 것으로 알려지면서 산림내 biomass 추정에 의한 탄소저장능력 파악의 중요성이 재인식되고 있으며(김춘식과 정진현, 2001; Fukuda et al., 2003; Lehtonen et al.
소나무 임분의 biomass 및 순생산량에 대한 연구 예시는 무엇이 있는가?
이러한 중요성 때문에 소나무 임분의 biomass 및 순생산량(Net primary production)에 관한 비교적 많은 연구가 국내에서 수행된바 있다(이수욱, 1985; 박인협과 김준선, 1989; 박인협과 이석면, 1990). 예를 들면 강원도 홍천 소나무 36년생 천연 임분의 지상부 biomass는 198.82 Mg/ha정도 였으며(이수욱, 1985), 우리나라 소나무 천연림의 경우 지역형에 따라 물질생산능력에 차이가 있는 것으로 보고되었다(박인협과 이석면, 1990). 소나무 biomass 추정 등과 관련한 비교적 많은 연구가 국내·외에서 수행되었으나, 조사구사이에 임목밀도 및 입지환경 차이로 인하여 지역간 biomass 생산능력의 직접적인 비교는 어려운 실정이다.
Kim, C., Son, Y., Lee, W.K., Jeong, J. and Noh, N.J. 2009. Influences of forest tending works on carbon distribution and cycling in a Pinus densiflora S. et Z. stand in Korea. Forest Ecology and Management 257: 1420-1428.
Lehtonen, A., Makipaa, R. Heikkinen, J., Sievanen, R. and Liski, J. 2004. Biomass expansion factors (BEFs) for Scots pine, Norway spruce and birch according to stand age for boreal forests. Forest Ecology and Management 188: 211-224.
Madgwick, H.A.I. and Kreh, R.E. 1980. Biomass estimation for Virginia pine trees and stands. Forest Science 26: 107-111.
Montagu, K.D., Duttmer, K., Barton, C.V.M. and Cowie, A.L. 2005. Developing general allometric relationships for regional estimates of carbon sequestration-an example using Eucalyptus pilularis from seven contrasting sites. Forest Ecology and Management 204: 113-127.
Muukkonen, P. 2007. Generalized allometric volume and biomass equations for some tree species in Europe. European Journal of Forest Research 126: 157-166.
Son, Y. Hwang, J.W., Kim, Z.S., Lee, W.K. and Kim, J.S. 2001. Allometry and biomass of Korean pine (Pinus koraiensis) in central Korea. Bioresource Technology 78: 251-255.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.