[논문]신갈나무 임분의 입지 및 토양 속성을 이용한 부분최소제곱 회귀의 지위추정 모형

김춘식; 백경원; 정상훈; 황재홍; 이상태

doi:10.14578/jkfs.2023.112.1.23

신갈나무 임분의 입지 및 토양 속성을 이용한 부분최소제곱 회귀의 지위추정 모형
Predicting Site Quality by Partial Least Squares Regression Using Site and Soil Attributes in Quercus mongolica Stands 원문보기

한국산림과학회지 = Journal of korean society of forest science, v.112 no.1, 2023년, pp.23 - 31

김춘식 (경상국립대학교 환경산림과학부) , 백경원 (경상국립대학교 환경산림과학부) , 정상훈 (국립산림과학원 산림기술경영연구소) , 황재홍 (국립산림과학원 산림기술경영연구소) , 이상태 (국립산림과학원 산림기술경영연구소)

초록
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산림생산력의 예측은 지속가능한 산림경영이나 산림생태계서비스 증진을 위한 산림관리에 필수적인 것으로 알려져 있다. 본 연구는 전국 112개 신갈나무 임분을 대상으로 입지 및 토양 특성의 속성변수를 이용하여 지위 추정 모형을 개발하였다. 신갈나무 임분의 지위지수는 입지 및 토양 특성을 독립변수 한 일반최소제곱(Ordinary Least Squares, OLS) 및 부분최소제곱(Partial Least Squares, PLS) 회귀모형을 이용하여 유의적인 추정(P<0.05)이 가능하였다. 지위추정 회귀모형의 수정 결정계수(adjusted R²)는 입지 및 토양단면 속성변수의 회귀모형(A층: R²=0.29; B: R²=0.32)이, 토양 물리·화학적특성의 속성변수(A층: R²=0.09; B층: R²=0.21)보다 높게 나타났다. 한편, PLS 회귀모형(R²=0.20~0.32)은 OLS 회귀모형(R²=0.09~0.31)에 비해 지위지수 추정식의 설명력이 높았다. 본 연구로부터 신갈나무 임분의 입지 및 토양 특성을 이용한 지위 추정 회귀 모형이 개발되었으나, 결정계수 값이 낮아 회귀모형의 설명력을 향상시킬 수 있는 새로운 변수 개발이 필요할 것으로 사료되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Predicting forest productivity is essential to evaluate sustainable forest management or to enhance forest ecosystem services. Ordinary least squares (OLS) and partial least squares (PLS) regression models were used to develop predictive models for forest productivity (site index) from the site characteristics and soil profile, along with soil physical and chemical properties, of 112 Quercus mongolica stands. The adjusted coefficients of determination (adjusted R2) in the regression models were higher for the site characteristics and soil profile of B horizon (R2=0.32) and of A horizon (R2=0.29) than for the soil physical and chemical properties of B horizon (R2=0.21) and A horizon (R2=0.09). The PLS models (R2=0.20-0.32) were better predictors of site index than the OLS models (R2=0.09-0.31). These results suggest that the regression models for Q. mongolica can be applied to predict the forest productivity, but new variables may need to be developed to enhance the explanatory power of regression models.

주제어

표/그림 (7)

표 Table 1. General stand characteristics in Quercus mongolica stands.
표 Table 2. Selected variables of site or soil profile property in Quercus mongolica stands.
표 Table 3. Selected variables of soil physical and chemical properties in Quercus mongolica stands.
표 Table 4. Pearson's correlation of site index and site or soil profile properties of the soil horizons in Quercus mongolica stands.
표 Table 5. Pearson's correlation of site index and soil physical and chemical properties of the soil horizons in Quercus mongolica stands.
그림 Figure 1. Variable Importance in the Projection (VIP) values for the candidate soil variables in the Partial Least Squares (PLS) regression models for predicting site index of Quercus mongolica stands.
표 Table 6. Ordinary Least Squares (OLS) and Partial Least Squares (PLS) regressions to predict site index using the attributes of site and soil profile, and the attributes of soil physical and chemical properties in Quercus mongolica stands.

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구는 전국에 분포하는 신갈나무 임분을 대상으로 산림생산력 판정이나 적지선정을 위한 기초자료 제공을 목적으로 입지환경 및 토양단면의 속성변수와 토양 물리·화학적 특성을 이용하여 지위지수를 추정하는 OLS나 PLS 회귀모형을 제시하고자 수행하였다.

대상 데이터

본 연구를 위한 조사는 2016년에서 2021년 사이 전국 경제림 육성단지를 중심으로 기존 문헌 분석 및 임상도(1:5,000)를 이용하여 신갈나무 임분의 분포 현황을 파악하였고, 그 중 신갈나무의 점유비율이 75% 이상인 임분을 조사구로 선정하였다. 조사한 표본수는 강원도가 68개소로 가장 많았으며, 충청도 19개소, 경상도 9개소, 경기도 9개소, 전라도 8개소 등 총 112개소였다.
본 연구를 위한 조사는 2016년에서 2021년 사이 전국 경제림 육성단지를 중심으로 기존 문헌 분석 및 임상도(1:5,000)를 이용하여 신갈나무 임분의 분포 현황을 파악하였고, 그 중 신갈나무의 점유비율이 75% 이상인 임분을 조사구로 선정하였다. 조사한 표본수는 강원도가 68개소로 가장 많았으며, 충청도 19개소, 경상도 9개소, 경기도 9개소, 전라도 8개소 등 총 112개소였다.

성능/효과

국내 분포하는 신갈나무 임분은 입지 및 토양단면과 토양 물리·화학적 특성의 속성변수를 이용하여 OLS와 PLS 회귀 모형에 의해 산림생산력 추정이 가능하였으며, OLS 보다 PLS 회귀모형의 설명력이 높게 나타났다
신갈나무 임분의 입지 및 토양단면의 속성변수나 토양 물리·화학적 특성의 속성변수는 변수 사이에 상관관계가 강하게 나타나 OLS 회귀모형에 의한 지위추정은 다중공선성이 발생할 수 있는 것으로 나타났다
신갈나무 임분의 지위 추정은 B층의 입지 및 토양단면의 속성변수를 이용한 PLS 회귀모형이 가장 설명력이 높아 토양채취 후 물리·화학적 특성 분석이 필요한 회귀모형과는 다르게, 현장에서 지위지수 추정이 가능할 것으로 사료되었다
신갈나무 임분의 평균 지위지수는 15.5였으며 해발고는 166 m에서 1,268 m까지 분포하여 수직적 분포범위가 크게 나타났다(Table 2). 평균토심은 A층 16 cm, B층 40 cm였으며, 토색 중 채도와 명도는 B층이 A층에 비해 높게 나타났다.
이러한 문제점을 제거하기 위해 VIF 값이 높은 속성변수를 제외한 회귀 모형은 A층의 토양 물리·화학적 특성의 속성변수를 이용한 회귀식을 제외하고, 지위지수와 유의적인 회귀 관계를 보였다
VIP로부터 얻어진 변수를 이용한 PLS 회귀모형도 입지 및 토양단면의 속성변수나 토양 물리·화학적 특성의 속성변수를 이용하여 유의적인 지위 추정이 가능하였다. 한편, 수정결정계수는 OLS 회귀모형보다 PLS 회귀모형이 높아 지위 추정 관련 설명력은 PLS 회귀모형이 다소 크게 나타났다. 이는 OLS 회귀모형의 경우 독립변수가 2∼3개 이내였던 반면 PLS 회귀모형의 독립변수는 3∼8개로 독립변수 증가에 따라 잔차제곱합(Error Sum of Squares, SSE)이 감소하여 수정결정계수 값이 증가하였기 때문으로 사료된다(Carrascal et al.
현편, 입지환경 및 토양단면과 토양 물리·화학적 특성의 속성변수 모두를 이용한 OLS와 PLS 회귀 모형 모두 지위지수와 유의적인 회귀관계를 보였다

후속연구

신갈나무 임분의 지위 추정은 B층의 입지 및 토양단면의 속성변수를 이용한 PLS 회귀모형이 가장 설명력이 높아 토양채취 후 물리·화학적 특성 분석이 필요한 회귀모형과는 다르게, 현장에서 지위지수 추정이 가능할 것으로 사료되었다. 그러나 본 연구에서 제시된 OLS와 PLS 회귀모형은 결정계수 값이 낮아 산림생산력의 정확한 예측에 한계가 있을 수 있어, 현장에서 지위지수 추정에 활용할 수 있으면서도 회귀모형의 설명력을 향상시킬 수 있는 새로운 변수 개발이나, 모암, 토양형, 기후대 등과 같이 공간적인 범위의 축소를 통한 새로운 회귀모형의 개발도 필요할 것으로 사료되었다.

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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].

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