[논문]국가산림자원조사를 이용한 혼효림의 입지환경 탐색 및 임분수확량 추정

정성엽; 임종수; 이선정; 송정은; 박효근; 이정빈; 염규진; 손영모

doi:10.14578/jkfs.2023.112.1.83

국가산림자원조사를 이용한 혼효림의 입지환경 탐색 및 임분수확량 추정
Detection of Site Environment and Estimation of Stand Yield in Mixed Forests Using National Forest Inventory 원문보기

한국산림과학회지 = Journal of korean society of forest science, v.112 no.1, 2023년, pp.83 - 92

정성엽 (한국산지보전협회) , 임종수 (국립산림과학원 산림ICT연구센터) , 이선정 (국립산림과학원 산림ICT연구센터) , 송정은 (한국산지보전협회) , 박효근 (한국산지보전협회) , 이정빈 (한국산지보전협회) , 염규진 (한국산지보전협회) , 손영모 (한국산지보전협회)

초록
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본 연구는 국가산림자원조사 자료를 활용하여 우리나라 혼효림에 대한 산림 입지조건을 탐색하고 임분의 생장 및 수확량을 추정하기 위하여 수행되었다. 혼효림의 생장은 흉고직경, 수고, 흉고단면적을 변수로 하는 Chapman-Richards 모델을 적용하여 식을 도출하였으며, 수확량은 흉고단면적, 지위지수, 임령, 입목밀도 등의 인자를 단계적회귀분석 적용으로 회귀식을 도출하였다. 국내 혼효림은 다양한 입지에 생육하고 있었는데, 기후대별로는 온대중부권역에 과반수 이상이 분포하고 있었으며, 해발고별로는 101~400 m 지역에 약 62%가 분포하는 것으로 나타났다. 임령을 설명변수로 하는 혼효림 생장모형의 적합도(FI)는 흉고직경 0.32, 수고 0.22, 흉고단면적 0.18로 도출되어, 다소 낮은 적합도 값을 갖는 것으로 나타났다. 그러나 추정식의 실측치와 추정치 간의 관계 그래프 및 잔차 등을 고려할 때, 임령을 설명변수로 이용하는 추정모형의 사용은 특별한 문제가 없을 것으로 판단되었다. 혼효림의 수확모형은 여러 생장인자 중 흉고단면적(BA), 지위지수(SI), 임령(Age)이 단계적으로 투입되는 회귀식 Stand volume =-162.6859+6.3434 ∙ BA+9.9214 ∙ SI+0.7271 ∙ Age이 도출되었으며, 식의 설명력 (R²)은 약 96% 였다. 앞서 도출된 최적의 생장 및 수확모형을 이용하여 임시 임분수확표가 만들어 졌다. 또한 임시 임분수확표 자료를 활용하여 혼효림의 재적수확최대벌기령을 도출하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study was established to investigate the site environment of mixed forests in Korea and to estimate the growth and yield of stands using national forest resources inventory data. The growth of mixed forests was derived by applying the Chapman-Richards model with diameter at breast height (DBH), height, and cross-sectional area at breast height (BA), and the yield of mixed forests was derived by applying stepwise regression analysis with factors such as cross-sectional area at breast height, site index (SI), age, and standing tree density per ha. Mixed forests were found to be growing in various locations. By climate zone, more than half of them were distributed in the temperate central region. By altitude, about 62% were distributed at 101-400 m. The fitness indexes (FI) for the growth model of mixed forests, which is the independent variable of stand age, were 0.32 for the DBH estimation, 0.22 for the height estimation, and 0.18 for the basal area at breast height estimation, which were somewhat low. However, considering the graph and residual between the estimated and measured values of the estimation equation, the use of this estimation model is not expected to cause any particular problems. The yield prediction model of mixed forests was derived as follows: Stand volume =-162.6859+6.3434 ∙ BA+9.9214 ∙ SI+0.7271 ∙ Age, which is a step- by-step input of basal area at breast height (BA), site index (SI), and age among several growth factors, and the determination coefficient (R2) of the equation was about 96%. Using our optimal growth and yield prediction model, a makeshift stand yield table was created. This table of mixed forests was also used to derive the rotation of the highest production in volume.

주제어

표/그림 (8)

표 Table 1. General characteristic of sample plots in mixed forests.
그림 Figure 1. Age class and tree number/ha distribution in mixed forests.
그림 Figure 2. Site environmental factors distribution in mixed forests.
그림 Figure 3. Estimated growth curve of dbh, height and basal area in mixed forests.
표 Table 2. Parameters and statistic of growth model by factors in mixed forests.
표 Table 3. Stepwise regression analysis result influencing the stand volume in mixed forest.
표 Table 4. Makeshift stand yield table available for mixed forests.
그림 Figure 4. MAI and CAI curve in mixed forests.

AI 본문요약
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문제 정의

그리고 생장모델을 이용하여 재적의 연평균생장량 및 연간생장량 계산으로 재적수확최대벌기령이 어느 시기가 적합한 지를 알아 봄으로써, 생리⋅생태적으로 복잡다양한 혼효림에서의 향후 생장 및 수확량 예측과 산림경영을 지원할 수 있는 방향성을 제시해 보고자 연구를 수행하였다.
따라서 본 연구에서 혼효림의 생장모델은 임분의 평균 흉고직경, 평균수고 및 흉고단면적(반응변수 만을 임령으로 표현하였으며(식 1), 반면 수확모델은 임분재적(반응변수)을 대상으로 생장인자인 임령, 흉고단면적, 임분밀도, 지위지수 등 다변량을 적용시켜, 이 중 적정 변수로 선택이 되는 것만을 이용하는 최적 식을 도출하고자 하였다(식 2). 순림(pure forests)이 아닌 혼효림의 수확모델 도출에 설명변수인 지위지수를 도입하는 것은 다소 무리가 있을 수 있다.
본 연구에서는 국가산림자원조사 자료를 이용하여 국내 혼효림의 입지환경이 어떻게 구성되어 있는 지를 탐색해 보고, 임목생장 현황 및 미래 수확량 예측을 위해 생장모델을 도출하고자 하였다. 그리고 생장모델을 이용하여 재적의 연평균생장량 및 연간생장량 계산으로 재적수확최대벌기령이 어느 시기가 적합한 지를 알아 봄으로써, 생리⋅생태적으로 복잡다양한 혼효림에서의 향후 생장 및 수확량 예측과 산림경영을 지원할 수 있는 방향성을 제시해 보고자 연구를 수행하였다.
본 연구에서는 우리나라 산림면적 중 약 1/3에 가까운 혼효림에 대한 가장 기본적인 입지상황을 살펴보았으며, 임령에 따른 생장과 수확량을 구명해봄으로써, 향후 혼효림 관리에 아주 기본적인 정보를 제공하고자 하였다. 국내 산림 중 혼효림의 입지조건은 온대중부권역에 과반수 이상이 분포하고 있었으며, 해발고도별로는 101~400 m 지역이 약 62%로 가장 많았으며, 국소지형은 산록 부위에 약 70%가 분포하고 있는 것으로 나타났다.

제안 방법

순림(pure forests)이 아닌 혼효림의 수확모델 도출에 설명변수인 지위지수를 도입하는 것은 다소 무리가 있을 수 있다. 그러나 혼효림에 대해 처음 시도되는 수확량 예측을 위하여, 혼효림 내 각종 혼재된 수목들을 하나의 군락으로 보고, 그 중 수고생장이 우세한 수목들의 수고와 평균 임령으로 지위지수를 도출하여 변수로 사용하는 방법을 적용시켰다. 지위지수는 입지의 생산력을 가장 잘 표현하므로 혼효림의 생장⋅수확모델을 도출함에 있어 필수적인 영향인자이므로 이를 계산하여 독립변수로 사용하게 되었다.
상기 두 가지 자료를 활용하여 우리나라 혼효림의 임분 생장인자인 영급 및 임분밀도의 현황과 입지환경인자인 기후대, 해발고, 국소지형, 모암, 토성 등에 대한 현황을 도출하였다.

대상 데이터

표본점은 부표본점을 모두 하나의 표본점으로 간주하였으며, 5,6,7차 조사에 따른 표본점을 이용함은, 표본점이 동일한 것이 존재하나, 혼효림 생장모델 개발은 모니터링이 아니므로, 표본점 하나하나를 모두 임시표본점으로 간주하여 활용하였다. 그리고 혼효림의 입지 개황을 파악하기 위해서는 각 차기별로 조사되는 표본점이 동일하기 때문에 7차기(2016~2020년) 표본점의 자료(4,262개 plots)만을 활용하였다. Table 1에 제시된 정보는 본 분석에 활용된 7차기 표본점에 대한 자료 개황을 나타낸 것이다.
본 연구에서 사용한 자료는 5년 주기의 국가산림자원 조사 표본점 중 5,6,7차기(2006~2020년)에 조사한 자료를 이용하되, 생장모델 개발을 위해서는 5,6,7차 혼효림의 표본점 자료 중 임령(생장추로서 표본목 core 추출로 임분단위 임령 계산) 등 생장인자의 미기재, 흉고단면적과 재적 등의 이상 계산치, 정상 임분에서 나타날 수 없는 입목본수 값 등이 있는 표본점을 제외한 자료(n=10,022개 plots)를 활용하였다. 표본점은 부표본점을 모두 하나의 표본점으로 간주하였으며, 5,6,7차 조사에 따른 표본점을 이용함은, 표본점이 동일한 것이 존재하나, 혼효림 생장모델 개발은 모니터링이 아니므로, 표본점 하나하나를 모두 임시표본점으로 간주하여 활용하였다.
혼효림의 각 표본점 상 입지환경인자 중 해발고, 경사도 등의 기본적인 정보는 국가산림자원조사에서 조사하고 있으나, 모암, 기후대, 토심, 토성 등은 조사되지 않는 인자이므로 이는 1/5,000의 산림입지토양도의 자료를 활용하였다(Korea Forest Service, 2022). 자료의 병합은 국가산림 자원조사 표본점 조사지(Korea Forest Service, 2021)의 공간좌표와 최근에 발표된 1/5,000 대축적 산림입지토양도상 좌표 위치가 일치하는 곳을 찾아, 입지환경인자를 추가시킨 것이다. 입지토양도 상에서 도출된 인자는 모암(대, 중분류), 기후대, 국소지형, 경사형태(상승, 하강사면 등), 토심, 토성 등의 자료였다.
혼효림의 각 표본점 상 입지환경인자 중 해발고, 경사도 등의 기본적인 정보는 국가산림자원조사에서 조사하고 있으나, 모암, 기후대, 토심, 토성 등은 조사되지 않는 인자이므로 이는 1/5,000의 산림입지토양도의 자료를 활용하였다(Korea Forest Service, 2022). 자료의 병합은 국가산림 자원조사 표본점 조사지(Korea Forest Service, 2021)의 공간좌표와 최근에 발표된 1/5,000 대축적 산림입지토양도상 좌표 위치가 일치하는 곳을 찾아, 입지환경인자를 추가시킨 것이다.

데이터처리

임령을 설명변수로 하는 생장모델은 선형(linear)을 이루는 것이 아니라, 비선형곡선(non-linear curve)을 가지므로 비선형식을 적용시켰다. 그리고 수확모델은 설명변수들이 선형의 형태를 갖는 다중회귀분석을 적용시켰다(Clutter et al., 1983; Vanclay, 1994).
각 인자별 생장모델의 형태는 다음과 같으며, 최적식은 적합도(fitness index, FI)와 오차의 표준오차(SEE) 등으로 판정하여 도출하였다. 수식의 각 파라메터는 SAS 프로그램을 이용하여 도출하였다(Kim, 2000; Kim et al., 2014).
혼효림에서의 흉고직경, 수고 및 흉고단면적 생장모형을 도출하기 위하여 임령을 적용시키는 비선형 추정식의 파라미터를 도출하였으며 이들 식에 대한 통계량을 검정하였다(Table 2). 본 연구에 사용된 Chapman-Richards 모델은 Richards(1959)와 Chapman(1961)이 Bertalanffy모델을 좀 더 융통성있는 생장곡선으로 변형하면서 시작되었고, Pienaar et al.

이론/모형

혼효림에 대한 수확모형은 생장모형에서 중요 시 되는 임령보다는 오히려 임분밀도, 입지환경, 흉고단면적 등의 인자가 더 많은 영향을 미친다고 볼 수 있다. 본 연구에서도 국가산림조사의 표본점 자료에서 계산된 흉고단면적, 임분밀도, 지위지수와 시기별 생장에 관여하는 임령을 무시할 수는 없기에 이를 포함한 4가지 인자를 임분재적에 적합시켰으며, 단계적회귀분석(stepwise regression)에 따른 재적에 가장 큰 영향을 주는 인자부터 선택하는 방법을 따랐다. 분석 결과는 Table 3과 같다.
임령을 설명변수로 하는 생장모델은 선형(linear)을 이루는 것이 아니라, 비선형곡선(non-linear curve)을 가지므로 비선형식을 적용시켰다. 그리고 수확모델은 설명변수들이 선형의 형태를 갖는 다중회귀분석을 적용시켰다(Clutter et al.
지위지수는 입지의 생산력을 가장 잘 표현하므로 혼효림의 생장⋅수확모델을 도출함에 있어 필수적인 영향인자이므로 이를 계산하여 독립변수로 사용하게 되었다. 지위지수 도출을 위해서 사용된 모형은 Schumacher 모델을 적용시켰다.

성능/효과

국내 산림 중 혼효림은 4영급이 43.1%, 5영급이 39.5%로, 이 2개 영급이 전체 산림 중 약 83%를 차지하고 있는 것으로 나타났다. 그 외 6영급 6.
본 연구에서는 우리나라 산림면적 중 약 1/3에 가까운 혼효림에 대한 가장 기본적인 입지상황을 살펴보았으며, 임령에 따른 생장과 수확량을 구명해봄으로써, 향후 혼효림 관리에 아주 기본적인 정보를 제공하고자 하였다. 국내 산림 중 혼효림의 입지조건은 온대중부권역에 과반수 이상이 분포하고 있었으며, 해발고도별로는 101~400 m 지역이 약 62%로 가장 많았으며, 국소지형은 산록 부위에 약 70%가 분포하고 있는 것으로 나타났다. 혼효림이 위치한 곳의 토양은 사양토와 양토에 약 76% 분포하고 있고, 토심은 대부분 60 cm 이하인 것으로 나타났다.
그러나 Figure 3에서 보듯이 임령에 따라 넓게 분포한 각 인자의 생장형태를 본 연구에서 도출된 모형의 곡선이 중앙 부분을 통과함을 볼 수 있는데, 이는 결국 추정식에 대한 잔차가 임령 “0”을 중심으로 고르게 분포하고 있음을 나타내 준 것이라 볼 수 있는 것이다. 따라서 본 연구로 도출된 생장모형을 국내 혼효림에 적용하더라도 생장형태 및 변화를 충분히 설명할 수 있을 것으로 판단된다.
혼효림의 ha당 입목본수는 500~1,000본 사이에 있는 군락이 36.9%, 1,000~1,500본 군락이 30.9%로, ha당 500~1,500본 사이의 입목본수를 가진 군락이 약 68% 정도를 차지하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 1,500~2,000본을 가지는 군락도 15.

후속연구

학자에 따라 분석방법이나 생장학적 측면에서 개념상 이해의 수렴이 어려울 수도 있을 수 있을 것이나, 혼효림에 대한 생장과 수확을 처음으로 이해하고자 본 연구가 수행되었음을 밝히며, 향후 혼효림에서의 생장 등급을 매길 수 있도록 동령림에서와 같은 지위지수 개념의 기준이 정립된다면 보다 더 혼효림의 해석이 명료해 질 것이라 본다. 또한 이런 정보가 산림경영 측면에서도 산주에게 충분한 의사결정을 지원할 수 있을 것이라 보며, 이에 대한 연구가 추진되기를 기대한다.
본 연구결과를 기반으로 임분 직경, 흉고단면적 및 재적의 생장인자를 산주 등이 무엇을 목표로, 또한 어떠한 목표를 가질 것인 지를 확실하게 정하여 관리하고 경영해 간다면, 국가 산림 1/3인 혼효림이 새로운 산림경영대상지가 될 것이라 본다. 그리고 본 연구는 혼효림을 일종의 순림으로 보고 생장 및 수확모델을 적용시킨 시험적인 연구라고 볼 수 있다.
그리고 본 연구는 혼효림을 일종의 순림으로 보고 생장 및 수확모델을 적용시킨 시험적인 연구라고 볼 수 있다. 학자에 따라 분석방법이나 생장학적 측면에서 개념상 이해의 수렴이 어려울 수도 있을 수 있을 것이나, 혼효림에 대한 생장과 수확을 처음으로 이해하고자 본 연구가 수행되었음을 밝히며, 향후 혼효림에서의 생장 등급을 매길 수 있도록 동령림에서와 같은 지위지수 개념의 기준이 정립된다면 보다 더 혼효림의 해석이 명료해 질 것이라 본다. 또한 이런 정보가 산림경영 측면에서도 산주에게 충분한 의사결정을 지원할 수 있을 것이라 보며, 이에 대한 연구가 추진되기를 기대한다.

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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].

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