[논문]주요 수종 및 임상별 현실림의 재적생장량 곡선 추정

윤준혁; 배은지; 손영모

doi:10.14578/jkfs.2021.110.4.648

주요 수종 및 임상별 현실림의 재적생장량 곡선 추정
Growth Curve Estimation of Stand Volume by Major Species and Forest Type on Actual Forest in Korea 원문보기

한국산림과학회지 = Journal of korean society of forest science, v.110 no.4, 2021년, pp.648 - 657

윤준혁 (국립산림과학원 산림바이오소재연구소) , 배은지 (국립산림과학원 산림바이오소재연구소) , 손영모 (국립산림과학원 산림바이오소재연구소)

초록
AI-Helper

본 연구는 국가산림자원조사를 활용하여 임상별 및 주요 수종별 재적생장량을 추정하고, 연평균생장량(MAI)과 연년생장량(CAI) 등을 도출하여 벌기령을 제시하고자 수행하였다. 재적생장 추정을 위하여 Chapman-Richards 모델을 적용하였다. 도출된 임상별 재적추정식에서는 침엽수림이 가장 높은 생장을 하는 것으로 나타났다. 주요 수종별 추정식은 침엽수종(3종) 중에서는 일본잎갈나무가, 그리고 활엽수종(3종)에서는 굴참나무가 가장 높은 생장이 예측되었다. 그리고 이들 추정식은 적합도지수가 일본잎갈나무 0.32, 굴참나무가 0.21 등으로 대체적으로 낮게 나타났다. 그러나 재적 추정식의 적용 가능성을 알 수 있는 잔차도 분석에 있어서는, 일부 30년 이상의 임령에서 추정식의 추정치가 과소 추정되는 경향을 보였으나, 대부분 0을 중심으로 잔차가 고르게 분포하고 있었다. 따라서 이들 식이 우리나라 현실림의 수종들에 대한 재적을 추정할 수 있을 것으로 판단된다. 추정된 재적을 이용하여 연평균생장량을 계산한 결과, 침엽수림 중 중부지방 소나무 34년, 일본잎갈나무 35년, 리기다소나무 31년일 때 MAI가 최대시기에 도달하는 것으로 나타났다. 그리고 활엽수림에 있어서는 굴참나무 32년, 상수리나무 30년, 신갈나무 29년일 때가 최대시기임을 알 수 있었다. 또한 MAI와 CAI를 계산하여, 이들이 만나는 지점을 재적수확 최대 벌기령으로 결정하였다. 그 결과는 현재 산림청이 제시한 기준 벌기령과 큰 차이를 보이지 않아 정책자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study was conducted to estimate the volume growth by forest type and major species using the national forest resource inventory and to predict the final age of maturity by deriving the mean annual increment (MAI) and the current annual increment (CAI). We estimated the volume growth using the Chapman-Richards model. In the volume estimation equations by forest type, coniferous forests exhibited the highest growth. According to the estimation formula for each major species, Larix kaempferi will grow the highest among coniferous tree species and Quercus mongolica among broad-leaved tree species. And these estimation formulas showed that the fitness index was generally low, such as 0.32 for L. kaempferi and 0.21 for Quercus variabilis. In the analysis of residual amount, which indicates the applicability of the volume estimation formula, the estimates of the estimation formula tended to be underestimated in about 30 years or more, but most of the residuals were evenly distributed around zero. Therefore, these estimation formulas have no difficulty estimating the volume of actual forest species in Korea. The maximum age attained by calculating MAI was 34 years for P. densiflora, 35 years for L. kaempferi, and 31 years for P. rigida among coniferous tree species. In broad-leaved tree species, we discovered that the maximum age was 32 years for Q. variabilis, 30 years for Q. acutissima, and 29 years for Q. mongolica. We calculated MAI and CAI to detect the point at which these two curves intersected. This point was defined by the maximum volume harvesting age. These results revealed no significant difference between the current standard cutting age in public and private forests recommended by the Korea Forest Service, supporting the reliability of forestry policy data.

주제어

표/그림 (13)

표 Table 1. Parameters and fitness index by forest types using C-R model.
그림 Figure 1. Stand growth change by forest type and age.
그림 Figure 2. Residual distribution scatter diagram by forest type and age.
그림 Figure 4. Residual distribution scatter diagram of major species in coniferous forest.
그림 Figure 3. Stand growth change of major species in coniferous forest.
표 Table 2. Parameters and fitness index of major species using C-R model in coniferous forest.
그림 Figure 6. Residual distribution scatter diagram of major species in broad-leaved forest.
그림 Figure 5. Stand growth change of major species in broad-leaved forest.
표 Table 3. Parameters and fitness index of major species using C-R model in broad-leaved forest.
표 Table 4. The highest point of MAI by major 6 species
그림 Figure 7. Mean annual increment by major species in forest type.
그림 Figure 8. Current annual increment by major species in forest type.
그림 Figure 9. Rotation of the highest production in volume by major species.

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 연구에서는 국가차원에서 조사되는 국가산림자원조사의 결과를 이용하여 임상별, 주요 수종별 생장곡선의 변화 패턴을 생장모델을 이용하여 제시하고, 연년생장량의 변화 등을 구명하였으며, 이를 통해 주요 수종별 재적수확 최대 벌기령을 추정함으로서 산주의 산림경영상 의사결정을 지원할 수 있는 근간을 제시해 보고자 하였다.
본 연구에서는 침엽수 중 중부지방소나무, 일본잎갈나무, 리기다소나무, 그리고 활엽수는 굴참나무, 상수리나무, 신갈나무 등을 대상으로 국가산림자원조사를 활용하여 재적생장 패턴을 알아보고, 또한 이를 이용하여 연편균 생장량 및 벌기령까지를 구명하고자 하였다. 그러나 재적생장을 표현할 수 있는 현재의 몇 가지 수학식을 적용한 결과, 이 식이 재적생장 패턴을 어느 정도 설명할 수 있는지 알 수 있는 적합도지수 값이 비교적 낮게 나타났다.

대상 데이터

본 연구에 사용된 자료는 제5차 국가산림자원조사(2006∼2010) 표본점 중 임령별 ha당 흉고단면적 이상치를 기각한 13,015개소 표본점 자료를 활용하였으며, 우리나라 산림이 해방까지의 일본 수탈, 6·25 전쟁 및 경제적으로 어려운 시기의 입목 도남벌과 산림녹화시기 등을 고려하여, 현재 50년 이하인 임분(정상적으로 생육하였을 것이라 판단되는 임분)을 대상으로 분석하였다.
임상별 재적추정식 도출에 사용된 표본점은 상기 표본점 중 침엽수 4,222개소, 활엽수 4,954개소, 혼효림 3,839개소 모두를 이용하였으며, 주요 수종별 재적 추정에는 리기다소나무 452개소, 일본잎갈나무 317개소, 중부지방소나무 2,154개소, 굴참나무 628개소, 상수리나무 212개소, 신갈나무 1,273개소의 표본점 자료를 활용하였다.

성능/효과

C-R 모델을 적용한 중부지방소나무, 일본잎갈나무, 리기다소나무의 재적생장 추정식 모수 및 곡선 형태는 Table 2와 Figure 3과 같이 나타났다. C-R 모델이 세 수종의 재적생장을 설명할 수 있는 적합도 지수는 일본잎갈나무가 0.32였으며, 나머지 두 수종은 0.14, 0.18로 아주 낮게 나타났다. 중부지방소나무 등 3개 침엽수종의 재적 추정 적합도 지수가 낮은 원인은 임상별 추정식 도출에서도 언급한 바 있지만, 동일 수종이라 하더라도 다양한 입지와 자연환경, 공간분포(밀도) 등에서 생육하므로, 생육환경에 대한 기준을 정하여 비교함이 적합도를 높일 수 있었을 것이다.
일본잎갈나무는 벌기령 최적시기가 35년으로 나타났는데, 현재 산림청(Korea Forest Service, 2014)의 벌기령 기준(공·사유림)은 30년으로 이와 유사한 시기로 결정되어 있다. 그리고 참나무류는 25년을 기준 벌기령으로 삼고 있는데 본 연구에서는 굴참나무 등 3수종 평균 벌기령이 30년으로 나타나, 현재 벌기령과 별 차이가 없음을 알 수 있었다. 한편 국유림의 경우는 장벌기 대경재 생산을 목적으로 하므로 현재 기준벌기령은 일본잎갈나무 50년, 참나무류 60년으로 정해져 있다.
다만 식의 잔차도를 분석 한 결과, 이 식이 수종별로 “0”을 주변으로 임령에 따라 대체적으로 고르게 분포하고 있어, 현재로서는 이를 우리나라 현실림에 대한 수종별 생장패턴을 설명하는 식으로 활용 가능한 것으로 판단된다.
또한 산림청에서 신설한 벌기령 가운데 기타활엽수의 경우, 40년을 기준으로 하고 있는데, 기타 활엽수가 혼재하여 생육하고 있는 혼효림의 MAI를 계산해 보면, 34년이 최대시기로 나타나, 이 역시 몇 년 차이가 나지 않음을 알 수 있었다. 따라서 현재 산림청의 벌기기준령과 본 연구에서 도출된 재적수확 최대 벌기령 간 차이가 없어, 산림정책 자료의 뒷받침해 주는 근거 자료로 활용될 수 있을 것으로 본다.
그리고 활엽수는 굴참나무 32년, 상수리나무 30년, 신갈나무 29년으로 평균 30년일 때가 최대시기임을 알 수 있었다. 여기에서 각 수종별로 생장곡선의 점근이 늦게 나타날수록 MAI 최고지점(변곡점)도 임령이 늦게 형성됨을 알 수 있었다. 이 같은 결과는 국립산림과학원(National Institute of Forest Science, 2016)에서 발표한 현실림 임분수확표 상 지위 ‘중’의 연평균생장량과 유사한 결과이다.
침엽수 및 활엽수림에서 각각 주요 세 수종의 재적생장량 변화에 있어 임령에 따른 최고의 재적 생장점을 갖는 위치인 연평균생장량을 도출한 결과는 Figure 7과 Table 4와 같다. 연평균생장량은 침엽수 중 중부지방소나무는 34년, 일본잎갈나무 35년, 리기다소나무 31년으로, 침엽수는 평균 33년에 이를 때 최대시기에 도달하는 것으로 나타났다. 그리고 활엽수는 굴참나무 32년, 상수리나무 30년, 신갈나무 29년으로 평균 30년일 때가 최대시기임을 알 수 있었다.
우리나라 임상별 평균적인 생장곡선 도출을 위해 C-R모델을 적용시킨 결과, 침엽수림을 추정식이 설명할 수 있는 적합도지수(fitness index)는 0.19, 활엽수 0.25, 혼효림 0.24로 비교적 낮게 나타났다(Table 1). 추정식의 잔차분포도는 침엽수림에서 30년 이후에 약간 과소 추정되는 경향이 있었으며, 활엽수와 혼효림에서도 동일한 양상을 보이고 있었다(Figure 2).
18로 아주 낮게 나타났다. 중부지방소나무 등 3개 침엽수종의 재적 추정 적합도 지수가 낮은 원인은 임상별 추정식 도출에서도 언급한 바 있지만, 동일 수종이라 하더라도 다양한 입지와 자연환경, 공간분포(밀도) 등에서 생육하므로, 생육환경에 대한 기준을 정하여 비교함이 적합도를 높일 수 있었을 것이다. 즉, 동일 중부지방소나무라 하더라도 지위지수를 산출하여, 동일 지위지수를 갖는 표본점 자료 내에서 재적 추정식을 도출하는 것이 추정의 적합도를 높일 수 있는 방법으로 판단된다.
중부지방소나무 등 3개 침엽수종의 재적 추정 적합도 지수가 낮은 원인은 임상별 추정식 도출에서도 언급한 바 있지만, 동일 수종이라 하더라도 다양한 입지와 자연환경, 공간분포(밀도) 등에서 생육하므로, 생육환경에 대한 기준을 정하여 비교함이 적합도를 높일 수 있었을 것이다. 즉, 동일 중부지방소나무라 하더라도 지위지수를 산출하여, 동일 지위지수를 갖는 표본점 자료 내에서 재적 추정식을 도출하는 것이 추정의 적합도를 높일 수 있는 방법으로 판단된다.
추정식에 의한 재적 잔차는 대체적으로 “0”을 중심으로 고르게 분포하고 있는 것으로 나타났는데, 이는 이 추정식이 실측치 y에 대하여 잔차 e 값이 특별히 편의(bias)되거나 이분산성(heteroscedasticity)을 보이지 않았으므로 재적 추정에 C-R모델을 이용함이 타당하다고 유추할 수 있다
24로 비교적 낮게 나타났다(Table 1). 추정식의 잔차분포도는 침엽수림에서 30년 이후에 약간 과소 추정되는 경향이 있었으며, 활엽수와 혼효림에서도 동일한 양상을 보이고 있었다(Figure 2). 추정식에 의한 재적 잔차는 대체적으로 “0”을 중심으로 고르게 분포하고 있는 것으로 나타났는데, 이는 이 추정식이 실측치 y에 대하여 잔차 e 값이 특별히 편의(bias)되거나 이분산성(heteroscedasticity)을 보이지 않았으므로 재적 추정에 C-R모델을 이용함이 타당하다고 유추할 수 있다.
하나의 지역에 국한하는 생장을 모니터링하는 영구적인 생장표본점(permanent plots)이 아닌 전국을 대상으로 한임시표본점(temporary plots)의 생장패턴을 하나의 추정선으로 표현하여 설명함은 어려운 일이다. 특히 복잡, 다양한 수종으로 구성되어 있는 침엽수, 활엽수림 및 혼효림을 입지환경인자 즉, 임지생산력을 나타내는 지위를 고려하지 않고, 통합적인 임상별 생장 추정선을 도출하였기 때문에, 임령별 재적 추정선과의 재적 편차의 크기가 다양하여 본 분석에서 적합도 지수가 낮게 나타나게 된 것으로 판단된다. 이러한 경우, 지위지수별로 또는 지역별로 임령(x)과 재적(y)을 카테고리화하여 재적을 추정하는 방법을 이용할 수 있으나, 본 연구의 목적이 전국적인 임상별 재적분포 경향을 파악하고 이를 개괄적으로 추정하기 위한 분석이므로 지위지수별로 구분된 재적 분석 등은 수행하지 않았다.
활엽수 세 수종 중 굴참나무의 생장이 가장 우세하였으며, 상수리나무와 신갈나무는 생장 패턴이 유사하나, 60년생 정도가 되면 상수리나무의 총 생장량이 신갈나무를 앞설 것으로 예상된다. 그러나 주요 침엽수림 세 개 수종과 비교할 때는 참나무림의 생장량이 다소 낮게 나타남을 알 수 있었다(Figure 5).

후속연구

그러나 추정식의 적합성 및 활용 가능성을 알 수 있는 잔차가 침엽수 세 수종 잔차와 마찬가지로 “0”을 주변으로 대체적으로 고르게 분포되어, 이들 식을 활엽수 세수종 재적추정식으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
또한 산림청에서 신설한 벌기령 가운데 기타활엽수의 경우, 40년을 기준으로 하고 있는데, 기타 활엽수가 혼재하여 생육하고 있는 혼효림의 MAI를 계산해 보면, 34년이 최대시기로 나타나, 이 역시 몇 년 차이가 나지 않음을 알 수 있었다. 따라서 현재 산림청의 벌기기준령과 본 연구에서 도출된 재적수확 최대 벌기령 간 차이가 없어, 산림정책 자료의 뒷받침해 주는 근거 자료로 활용될 수 있을 것으로 본다.
산림에서의 생장에 따른 수확량 및 시장으로의 판매계획을 위해 생장예측이 필요하며, 또한 생장과 비례하는 벌채를 결정하기 위하여 생장의 예측이 필요하다. 토지이용자 측면에서는 특정한 입지의 합리적인 경영결정을 위해 생장예측이 필요하다.
재적수확 최대벌기령의 경우, 현재의 수종별 생장패턴으로 보았을 때는 약 30년 정도에서 형성되나, 생장의 sigmoid curve의 두 번째 변곡점을 늦출수록 재적수확량 증가와 보다 우량의 대경재 생산이 가능할 것으로 예측되므로 향후 이에 대한 연구도 필요할 것으로 생각된다.
임목이 자라는 토양환경과 국소지역에 따른 기상의 차이, 그리고 일부 인간간섭에 따른 임분밀도의 변화 등을 하나의 식에 담아 설명함은 불가능한 일로 보인다. 향후 지금껏 배치되어 지속적으로 조사되고 있는 국가산림자원조사 표본점과 학술 목적으로 설치된 다양한 고정표본점의 자료를 활용한다면 우리 산림에 적용할 수 있는 고유의 생장 수학식을 만들 수 있을 것으로 판단된다.

참고문헌 (20)

Avery, T.E. 1967. Forest measurement. McGraw Hill Co. New York. pp. 290.
Bertalanffy, L.V. 1951. An outline of general system theory. British Journal for the Philosophy of Science 1(2): 134-165.

상세보기
Byun, W.H., Lee, W.K. and Bae, S.W. 1996. Forest growth. Yuchenco. pp. 399.
Chapman, D.G. 1961. Statistical problems in population dynamics. In Proc. Fourth Berkly Symposium on Mathematical Statistics and Probability. Univ. Calif. Press, Berkly.
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.
Hamilton, G.J. 1988. Forest meansureation handbook. For. Comm. Booket No39, HMSO, London. pp. 274.
Korea Forest Service. 2011. Statistical yearbook of forestry. Volume 41.
Korea Forest Service. 2016. Data base of national forest inventory. Inner information.
Lee, K.H., Chung, Y.G. and Son, Y.M. 1996. Forest growth and yield prediction model. National Institution of Forest Science. Research Report No. 127. pp. 139.
National Institute of Forest Science. 2015. Development of dynamic growth model in major species. Inner information.
National Institute of Forest Science. 2018. Guidline of forest measurement and survey. National Institute of Forest Science, New research book, No. 113. pp. 191.
Park, T.S. et al. 1992. Forest Management. Hwangmunsa. pp. 426.
Richards, F.J. 1959. A flexible growth function for empirical use. Journal of Experimental Botany 10(2): 290-301.

상세보기
Reineke, L.H. 1927. A modification of Bruce's method of preparing timber yield tables. Journal of Agricultural Research 35(9): 843-856.
Schumacher, F.X. 1939. A new growth curve and its application in timber yield studies. Journal of Forestry 37: 819-820.
Son, Y.M., Kim, S.W., Lee, S.J. and Lim, J.S. 2014. Estimation of stand yield and carbon stock for Robinia pseudoacacia stands in Korea. Journal of Korean Forest Society 103(2): 264-269.

원문보기 상세보기
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.

원문보기 상세보기
Thomasius, H. 1963. The lay-out and assessment of forest investigations in areas of varying site quality. Arch. Forstw 12(6): 542-567.
Vanclay, J.K. 1994. Modelling forest growth and yield: Applications to mixed tropical forest. CAB International, Wallingford, UK. pp. 312.
Weiskittel, A.R. et al. 2011. Forest growth and yield modeling. Wiley-Blackwell. UK. pp. 415.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증