본 연구는 중부지방소나무에 대하여 현실림을 반영한 수확표를 조제하기 위하여 수행되었다. 현재 사용하고 있는 수확표는 정상적인 생육 이상의 군락을 대상으로 조사 분석한 결과로 현실림보다 과대한 값을 제공하여 법정림 외에 적용하기는 다소 어려운 점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 침엽수 대표 수종인 소나무를 대상으로 현실림에 대한 임분 생장량을 추정하였다. 본 연구에 이용한 자료는 국가산림자원조사(National Forest Inventory) 자료 중 1,957개의 중부지방소나무 표본점 자료를 이용하였다. 분석절차는 직경분포의 추정, 적합, 예측의 단계를 거쳤으며, 직경분포모델은 Weibull 함수를 이용하였다. 생장모델 내 평균직경과 평균흉고단면적 추정 시 사용한 모델은 Weibull과 Schumacher였다. 기준임령 30년을 바탕으로 중부지방소나무의 지위지수 범위는 8-14에 있는 것으로 나타났다. 임분수확표 지위 12에 따르면, 30년생일때 연평균생장량(MAI)이 $4.42m^3/ha$로 나타났다. 기존 수확표와 비교하였을 때 본 연구결과의 연평균생장량이 더 낮은 것을 알 수 있으며, 이는 법정림과 현실림의 지위지수별 연령별 재적의 차를 쌍체 T-검정(paired t-test)한 결과, 0.001이하의 p-value를 가져 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 판단하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 중부지방소나무의 현실적인 산림 경영과 관리정책에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 중부지방소나무에 대하여 현실림을 반영한 수확표를 조제하기 위하여 수행되었다. 현재 사용하고 있는 수확표는 정상적인 생육 이상의 군락을 대상으로 조사 분석한 결과로 현실림보다 과대한 값을 제공하여 법정림 외에 적용하기는 다소 어려운 점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 침엽수 대표 수종인 소나무를 대상으로 현실림에 대한 임분 생장량을 추정하였다. 본 연구에 이용한 자료는 국가산림자원조사(National Forest Inventory) 자료 중 1,957개의 중부지방소나무 표본점 자료를 이용하였다. 분석절차는 직경분포의 추정, 적합, 예측의 단계를 거쳤으며, 직경분포모델은 Weibull 함수를 이용하였다. 생장모델 내 평균직경과 평균흉고단면적 추정 시 사용한 모델은 Weibull과 Schumacher였다. 기준임령 30년을 바탕으로 중부지방소나무의 지위지수 범위는 8-14에 있는 것으로 나타났다. 임분수확표 지위 12에 따르면, 30년생일때 연평균생장량(MAI)이 $4.42m^3/ha$로 나타났다. 기존 수확표와 비교하였을 때 본 연구결과의 연평균생장량이 더 낮은 것을 알 수 있으며, 이는 법정림과 현실림의 지위지수별 연령별 재적의 차를 쌍체 T-검정(paired t-test)한 결과, 0.001이하의 p-value를 가져 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 판단하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 중부지방소나무의 현실적인 산림 경영과 관리정책에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
This study was conducted to construct a empirical yield table for Pinus densiflora in real forest. Since existing normal yield tables have been derived by studying and analyzing communities in ideal environment for tree growth, those tables provide more over-estimated values than ones from real fore...
This study was conducted to construct a empirical yield table for Pinus densiflora in real forest. Since existing normal yield tables have been derived by studying and analyzing communities in ideal environment for tree growth, those tables provide more over-estimated values than ones from real forest. Because of this, there are some difficulties to apply the tables to empirical forest except for normal forest. In this study, therefore, we estimated stand growth for real forest on P. densiflora as the representative species of conifers. We used 1,957 sample plot data of P. densiflora in central Korea from National Forest Inventory (NFI) system, and analyzed through estimation, recovery and prediction in order by using Weibull function as a diameter distribution model. Weilbull and Schumacher models were applied for estimating mean DBH and mean basel area and it was found that the site index for P. densiflora in central Korea ranges from 8 to 14 at reference age 30. According to site 12 in the stand yield table, the Mean Annual Increment (MAI) of P. densiflora was $4.42m^3/ha$ at 30 years of age. Compared to existing volume table constructed before, it is showed that MAI of this study were lower. According to the paired t-test that is conducted with the gap of volume values between normal forest and real forest by site index and age, the P-value was less than 0.001 which is recognized to have a statistically significant difference. Based on the results in this study, it is considered to be helpful for practical management and management policy on P. densiflora in central Korea.
This study was conducted to construct a empirical yield table for Pinus densiflora in real forest. Since existing normal yield tables have been derived by studying and analyzing communities in ideal environment for tree growth, those tables provide more over-estimated values than ones from real forest. Because of this, there are some difficulties to apply the tables to empirical forest except for normal forest. In this study, therefore, we estimated stand growth for real forest on P. densiflora as the representative species of conifers. We used 1,957 sample plot data of P. densiflora in central Korea from National Forest Inventory (NFI) system, and analyzed through estimation, recovery and prediction in order by using Weibull function as a diameter distribution model. Weilbull and Schumacher models were applied for estimating mean DBH and mean basel area and it was found that the site index for P. densiflora in central Korea ranges from 8 to 14 at reference age 30. According to site 12 in the stand yield table, the Mean Annual Increment (MAI) of P. densiflora was $4.42m^3/ha$ at 30 years of age. Compared to existing volume table constructed before, it is showed that MAI of this study were lower. According to the paired t-test that is conducted with the gap of volume values between normal forest and real forest by site index and age, the P-value was less than 0.001 which is recognized to have a statistically significant difference. Based on the results in this study, it is considered to be helpful for practical management and management policy on P. densiflora in central Korea.
본 연구는 동적인 밀도변화가 이루어지는 생장모델이 아닌 자연적인 상태에서의 임분밀도 및 생장수확량을 파악할 수 있는 경험적인 임분수확표를 구현하고자 하였으며, 우리나라 중부지역을 대표하는 수종인 중부지방소나무에 대한 수확표를 만들고자 하였다.
제안 방법
본 연구는 우리나라의 대표적인 침엽 수종인 중부지방 소나무를 대상으로 임령, 본수, 직경, 수고 등의 실제 생장정보를 바탕으로 지위지수, 흉고 직경급별 본수, ha당 재적정보를 추정하는 모수를 구하고 임분수확량을 예측하였다. 이 결과 기존의 임분수확표와 다르게 현실림의 생장정보를 바탕으로 조제하여 예측된 임분재적량은 기존의 법정림의 생장정보를 바탕으로 조제된 임분재적량에 비해 낮게 추정되었다.
대상 데이터
본 연구는 제 5-6차 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)를 통해 수집된 중부지방소나무의 산림생장관련 자료(2006-2013)를 이용하여 해당 수종의 지위지수별 임분수확표를 개발하였으며 분석에 이용된 개체목 생장특성은 Table 1과 같다. 수확표 조제를 위해 분석된 자료는 수집 자료에서 이상치를 제거 후 활용하였다
데이터처리
기존에 해당 지위와 임령에 대해 중상 이상의 임목축적을 갖는 자료만을 이용하여 모델에 적용하여 조제한기존 임분수확표와 본 연구에서 NFI자료를 바탕으로 현실임목을 반영하여 조제한 임분 수확표의 지위지수별 연령별 재적의 변화를 비교하였다. 이때 각 대상별 case를 매치할 수 있는 상태이므로 쌍체 T-검정(paired t-test)를 이용하여 통계분석하였다.
이론/모형
현실림이 반영된 임분수확량을 평가하기 위하여 Weibull 직경분포함수(Garcia, 1981)를 이용하였으며, 모델의 모수 추정(Estimation), 모수 적합(Recovery), 모수 예측(Prediction)의 과정을 거쳤다. 직경분포를 통해 추정된 임분의 직경급별 본수와 우세목수고 정보를 이용하여 임령에 따른 임분단위(ha)의 재적을 산정하였다.
성능/효과
중부지방소나무 임분의 지위지수 기준임령 30년에서 지위지수는 8-14의 범위로 나타났다(Figure 1). 이는 기존임분수확표(NIFoS, 2012)에서 제시된 지위지수 10-16의 범위보다 낮은 지위분포를 보이고 있다.
중부지방소나무 임분수확량을 알 수 있는 임분수확표를 상기의 추정식들을 이용하여 조제한 결과는 아래 Table 7과 같으며, 분석 결과 지위 12를 기준으로 수확표상 30년생일 때 연평균 생장량(Mean Annual Increment,MAI)이 가장 높은 4.42 m3/ha인 것으로 나타났다. 기존수확표(NIFoS, 2012)와 비교하였을 때 35년생에서 4.
본 연구는 우리나라의 대표적인 침엽 수종인 중부지방 소나무를 대상으로 임령, 본수, 직경, 수고 등의 실제 생장정보를 바탕으로 지위지수, 흉고 직경급별 본수, ha당 재적정보를 추정하는 모수를 구하고 임분수확량을 예측하였다. 이 결과 기존의 임분수확표와 다르게 현실림의 생장정보를 바탕으로 조제하여 예측된 임분재적량은 기존의 법정림의 생장정보를 바탕으로 조제된 임분재적량에 비해 낮게 추정되었다. 이러한 차이는 사용된 현실림과 법정림의 생장정보 차이에서 오는 것으로 유추할 수 있다.
후속연구
본 연구는 국내 다양한 수종 중 중부지방소나무 현실림 임분수확표을 조제하였지만 경험적 수확표 제조 연구를 바탕으로 국내의 다양한 수종에 대한 경험적 수확표 조제에 관한 연구가 활발히 이루어질 것이 기대된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
임분생장모델이란?
임분생장모델은 흉고단면적, 임분밀도, 임분재적, 직경분포 등의 인자를 기본 단위로 하는 모델이다. 이런 모델은 임분생장을 추정하기 위하여 몇몇의 기본 생장 변수만으로 미래 임분에 대한 다양한 생장 및 수확정보를 얻을 수 있다는 점에서 의의가 있다.
현대의 수확표에서 수확량뿐만 아니라 포함하고 있는 내용은?
첫 수확표는 1787년 독일에서 개발되었으며, 이후 100여년 동안 1,000종 이상의 수확표가 공표되었다(Vanclay, 1994). 현대의 수확표는 수확량뿐만 아니라 임분수고, 평균직경, 임목본수, 임분흉고단면적,연평균 재적생장량 등을 포함하고 있다. 수확표는 법정 수확표(normal yield tables)와 가변밀도수확표(variable density yield tables)로 크게 구분할 수 있다(Leary, 1991).
수확표의 표본점을 설정할때 유의 해야하는 것은?
일반적으로 이 표는 임시표본점에서의 매목조사 등으로 데이터가 수집된다. 표본점을 설치할 때는 여러 입지조건을 반영할 수 있게끔 다양한 임령에서 완전한 밀도 또는 정상적 밀도비를 갖는 위치에 신중하게 설치하여야 한다. 수확표를 이용함으로서 유사한 임분특성을 갖는 동령림에서는 잠재적인 수확량을 제공받을 수 있으나 천연림에서는 한 임분에 너무 다양한 임령이 분포되어 있어 만족스러운 결과를 가져오기가 어렵다(Vanclay, 1994).
참고문헌 (16)
Bruce, D. and Schumacher, F.X., 1935. Forest Mensuration. 1st ed. New York. McGrw-Hill Co. pp. 376.
Chapman, D.G., 1961. Statistical problems in dynamics of exploited fisheries populations. In Proc. 4th Berkeley Symp. Math. Stat. and Prob., Univ. Calif. Press, Berkeley, pp. 153-168.
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.
Edwards, P.N. and Christie, J.M. 1981. Yield models for forest management. For. Comm. Booklet 48, pp. 32.
Garcia, O. 1981. Simplified method-of-moments estimation for the weibull distribution. New Zealand journal of Forest Science 11(3): 304-306.
NIFoS; National Institute of Forest Science. 2012. Stand volume biomass and stand yield table. 3rd ed. National Institute of Forest Science, pp. 261.
Schumacher, F.X. 1939. A new growth curve and its application to timber yield studies. J. For. 37: 819-820.
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Son, Y.M., Kang, J.T., Hwang, J.S., Park, H. and Lee, K.S. 2015. Assessment and prediction of stand yield in cryptomeria japonica stands. Journal of korean forest society 104(3): 421-426.
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