[논문]우리나라 침엽수 및 활엽수림의 고사율 추정식 개발

손영모; 전주현; 이선정; 임종수; 강진택

doi:10.14578/jkfs.2017.106.4.450

초록
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본 연구는 우리나라의 침엽수와 활엽수림에서 발생하는 고사율(고사 입목의 재적량, %) 추정식을 개발하는 것이 목적이다. 고사율 추정을 위하여 적용한 모형은 지수식, Hamilton식 등 6개식이었으며, 이용한 변수는 흉고직경, 흉고단면적, 지위지수 등이었다. 고사율 추정에 이용한 원자료는 5차 및 6차 국가산림자원조사 자료였으며, 표본점별 고사목과 생존목의 재적량 비로서 고사율을 산정하였다. 적용한 식 중 침엽수와 활엽수의 고사율을 가장 잘 설명하는 식은 $P=(1+e^{(a+b{\times}DBH+c{\times}BA+d{\times}no\_ha+e{\times}density)})^{-1}$의 형태를 갖는 식이다. 침엽수는 약 34%, 활엽수는 약 51%의 적합도를 나타냈다. 두 식 모두 적합도가 높게 나타나지 않았는데, 이는 임목 고사에 영향을 미치는 인자가 지리적 환경, 토양, 기상, 지위, 경쟁 등 너무나 다양하기 때문이다. 따라서 본 분석에 이용한 흉고직경, 흉고단면적 등 2~3개의 변수로 산림 내 고사를 설명하기는 매우 어려운 일이라 판단된다. 그러나 전국적으로 활용될 수 있는 임상별 고사율 정보가 없는 현시점에서는 본 연구의 가치는 있다고 생각되며 추후 수관울폐도, 경쟁지수 등을 변수로 추가적으로 활용하여 고사율 추정식의 정도를 높여야 할 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study was conducted to develop estimated equation for mortality rates (volume of dead trees, %) on coniferous and broad-leaved forests, representative forest types of South Korea. There were 6 equation models applied for estimating mortality such as a exponential equation, a Hamilton equation a...

This study was conducted to develop estimated equation for mortality rates (volume of dead trees, %) on coniferous and broad-leaved forests, representative forest types of South Korea. There were 6 equation models applied for estimating mortality such as a exponential equation, a Hamilton equation and variables using were DBH, basal area, and site index. Raw data used for estimating mortality were $5^{th}$ and $6^{th}$ national forest inventory data, and mortality was calculated with the difference of stocks between lived trees and dead trees by each sample plots. The most applicable equation to describe mortality on coniferous forest and broad-leaved forest was indicated as $P=(1+e^{(a+b{\times}DBH+c{\times}BA+d{\times}no\_ha+e{\times}density)})^{-1}$ and their goodness of fit showed 34% and 51% respectively. Goodness of fit in both equations were not much high because there were various factors which affect the mortality such as topographic conditions, soil characteristic, climatic factors, site quality, and competition. Therefore, it is considered that explaining mortality in forest with only 2 or 3 variables like DBH, basal area used in this analysis could be very difficult facts. However, this study is certainly worth in that there is no useful information on mortality by each forest type throughout the country at the present, and we would make an effort to promote the fitness of estimated equation for mortality adding competition index, tree crown density etc.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 우리나라 침엽수와 활엽수림을 대상으로 흉고단면적, 지위지수, 입목밀도 등을 변수로 갖는 고사율 추정식을 도출하여, 산림관리에 기본적인 정보를 제공하고 나아가서는 국가차원에서 OECD 등의 고사율 및 고사량 통계 제시 요구에 대응하고자 하였다.

제안 방법

임상별 고사율 추정을 위하여 적용한 추정식들은 문헌을 통하여 많이 활용되고 검증된 식을 가져 왔으며, 분석에 이용된 변수는 고사율에 영향을 미치리라 예상되는 흉고직경, 흉고단면적, 지위지수 등이었다.
현재 우리나라의 주요 수종 및 임상별로 고사율 추정 연구는 임시표본점에 의한 연구는 수행된 바 있으나, 전국을 대상으로 활용 가능한 추정 모델은 없다고 볼 수 있으며, 이에 전국을 대상으로 영구표본점을 5년 주기로 조사하고 있는 국가산림자원조사 자료를 활용하여 우리나라 고유의 고사율 추정모델을 처음으로 제시하고자 하였다.

대상 데이터

고사율을 추정하기 위한 자료는 국가산림자원조사의 5차(2006∼2010년)와 6차(2011∼2015년) 조사 내용 중 2013년까지 약 8년간 자료를 활용하였으며(KFS, 2016), 시업이 이루어지지 않은 인공림과 천연림을 대상으로 표준지 내 전체 입목의 재적 대비 고사한 입목재적을 고사율로 산정하고, 이를 흉고단면적, 지위지수, 입목본수 등을 변수로 하는 추정식을 개발하고자 하였다.

데이터처리

고사율을 추정하기 위하여 SAS 통계프로그램(ver.9.3, SAS Institute Inc., USA)를 사용하였으며 PROC NLIN 구문을 이용하여 분석하였다.

이론/모형

이들 변수가 입목의 경쟁에 크게 영향을 미치는 인자로 판단하여 선택하였으며, 수관밀도와 같은 경우는 현재 국가산림자원조사에서는 1∼25%, 26∼50%, 51∼75%, 76∼100% 등으로 조사되고 표시되고 있어 각 구간별로 중간값을 변수로 이용하였다. 그리고 분석에 이용한 식들은 문헌적으로 각 연구자들의 활용빈도가 높은 것을 우선적으로 선택하였고(Hamilton, 1974; Clutter, 1973; Sit and Poulin-Costello, 1994; Monserud and Sterba, 1999; Eid and Tuhus, 2001), 이용한 모든 식은 고사율을 적절한 형태로 표현할 수 있는 추세선을 가지고 있다고 판단된다. 식의 정확성 및 타당성 판단은 적합도지수(Fitness Index, FI)에 의하였다.
그리고 분석에 이용한 식들은 문헌적으로 각 연구자들의 활용빈도가 높은 것을 우선적으로 선택하였고(Hamilton, 1974; Clutter, 1973; Sit and Poulin-Costello, 1994; Monserud and Sterba, 1999; Eid and Tuhus, 2001), 이용한 모든 식은 고사율을 적절한 형태로 표현할 수 있는 추세선을 가지고 있다고 판단된다. 식의 정확성 및 타당성 판단은 적합도지수(Fitness Index, FI)에 의하였다.

성능/효과

Table 3에 의하면 우리나라 침엽수림에서 단위면적 당 생존목 대비 발생하는 고사목의 축적인 고사율을 추정할 수 있는 가장 최적의 식은 흉고직경, 흉고단면적, 입목밀도 등을 변수로 하는 식 2였으며, 식의 적합성(fitness index) 즉, 설명력은 약 34%였다. Kramer(1977)는 임분수고에 따른 식재본수별 소나무 생존본수 연구에서 해충, 균류, 기타 영향 등 임분내 변이로 인해 고사율 추정에 어려움이 있음을 밝힌 바 있다.
우리나라 침엽수 및 활엽수에 대한 고사율을 추정하는 데에는 Hamilton(1974)이 개발한 식이 우리나라 침엽수와 활엽수림의 고사율을 가장 잘 설명해 주고 있었으며, 식의 설명력은 약 30∼50% 범위로 그다지 높은 편은 아니었다. 그러나 복잡 다양한 산림 내 구성인자와 경쟁 등 을 몇 가지 변수를 이용하여 고사율 변화를 정확하게 추정할 수는 없는 일이며, 고사율에 대한 변화 경향치를 파악할 수 있다는 점에 본 연구의 효과성을 두고 싶다.
활엽수림에서 발생하는 고사율을 가장 잘 설명할 수 있는 추정식은 흉고직경과 흉고단면적 등을 갖는 식 2였으며, 식의 설명력은 약 51%로 나타났다. 그러나 식 5 정도를 제외하고는 나머지 식들도 활엽수의 고사율을 설명하는데 식 2와 별다른 적합성이 유의적 차이를 보이지 않는 것으로 나타났다.

후속연구

추후 연구는 6차 국가산림자원조사부터 조사되고 있는 경쟁지수, 개체목간 거리 등을 이용하면 고사율 추정에 좀 더 높은 정도를 확보할 수 있을 것이라 판단되며, 우리나라 주요 수종별로도 고사율을 도출하여 산림경영을 위한 의사결정을 지원할 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	산림경영을 위한 임분의 밀도관리는 어떻게 행하여지는가?	탁월한 산림경영을 위해서는 종간 또는 종내 경쟁을 사전에 제거하는 것이 중요하며, 이를 위해서는 임분의 밀도관리가 필요하다. 밀도관리를 위해 가장 우선시되는 방법은 인위적 간벌(솎아베기)이며, 임내에서는 자기 스스로 간벌(self-thinning) 즉, 고사가 일어나나 이는 자연적인 밀도관리이므로 대경재 수확 또는 균질한 목재 수확을 위해서는 인위적인 간벌을 유도하는 수 밖에 없다.
	산림경영의 목적은?	최적의 산림경영은 낭비가 없는 임목생육 공간을 만들어 임목을 생장시키고 또한 이를 관리하여 최종적으로 질 높은 목재를 생산하는 것이 하나의 큰 목적이라고 할 수 있다. 산림은 다양한 종이 집단을 이루며 생장하므로 이들 간에는 개체목의 광합성 작용 유지 및 종족 보존 등을 위하여 생활의 공용자원을 치열하게 확보·확장하려고 한다.
	산림경영을 위해 고려해야 할 사항은?	탁월한 산림경영을 위해서는 종간 또는 종내 경쟁을 사전에 제거하는 것이 중요하며, 이를 위해서는 임분의 밀도관리가 필요하다. 밀도관리를 위해 가장 우선시되는 방법은 인위적 간벌(솎아베기)이며, 임내에서는 자기 스스로 간벌(self-thinning) 즉, 고사가 일어나나 이는 자연적인 밀도관리이므로 대경재 수확 또는 균질한 목재 수확을 위해서는 인위적인 간벌을 유도하는 수 밖에 없다.

참고문헌 (19)

Aikman, D.P. and Watkinson, A.R. 1980. A model for growth and self-thinning in even-aged monocultures of plants. Annals of Botany 45: 419-427.
Clutter, J.L., Fortson, J.C., Pienaar, L.V., Brister, G.H. and Bailey, R.L. 1983. Timber management: A quantitative approach. John Wiley & Sons. pp. 333.
Drew, T.J. and Flewelling, J.W. 1977. Some recent japanese theories of yeild-density relationships and their application to monterey pine plantations. For. Sci. 23: 517-534.
Eid, T. and Tuhus, E. 2001. Models for individual tree mortality in Norway. Forest ecology and management 154: 69-84.

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Hamilton, D.A. 1974. Event probabilities estimated by regression. USDA For. Serv., Res. pap. INT-152.
Hamilton, D.A. and Edwards. B.M. 1976. Modelling the probability of individual tree mortality. USDA For. Serv., Res. Pap. INT-185.
Hann, D.W. 1980. Development and evaluation of even- and uneven-aged ponderosa pine/ Arizona fescue stand simulator. USDA. For. Serv., Res. pap. INT-267.
Kramer, H. 1977. Die qualitatsentwicklung junger kiefernbestande in abhangigkeit vom ausgangsverband. FoHo 32, 469-476.
KFS (Korea Forest Service. 2016. Data base of national forest inventory. Inner information.
Lonsdale, W.M. 1990. The self-thinning rule: dead or alive? Ecology 71:1373-1388.

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Monserud, R.A. and Sterba, H. 1999. Modeling individual tree mortality for Austrian forest species. Forest Ecology and Management 113: 109-123.

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NiFoS (National Institute of Forest Science). 2015. Development of dynamic growth model in major species. Inner information.
Reineke, L.H/ 1933. Perfecting a stand density index for even-aged stands. J. Agric. Res. 46: 627-638.
Sit, V. and Poulin-Costello, M. 1994. Catalogue of curves for curve fitting. Ministry of Forests Research Program, Province of British Columbia. pp. 110.
Smith, N.J. and Hann, D.W. 1984. A new analytical model based on the -3/2 power rule of self-thinning. Can. J. For. Res. 14: 605-607.

상세보기
Vanclay, J.K. 1994. Modelling forest growth and yield: Applications to mixed tropical forests. CAB International. pp. 312.
White, J. 1981. The allometric interpretation of the self-thinning rule. J. Theoretical biology 89: 475-500.
Yim, K.B. et al. 1985. A principle of silviculture. Hyang Mun Co. pp. 491.
Yoda, K., Kira, T., Ogawa, H. and Hozami, K. 1963. Self thinning in overcrowded pure stands under cultivated and natural conditions. J. Biol. 14: 107-129.

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