초록 ▼

산림 자원의 실태를 정확히 파악하여 임업에 관한 제시책을 수립함은 극히 중요함으로 보다 효율적이고 간편한 임분재적 측정법을 연구키 위하여 경기, 충남, 충북지역의 소나무 임분에서 표준지 164개소를 측정하여 plotless Sampling에서 측정할 수 있는 각종 인자로 임분재적를 직접 추정할 수 있는 방법을 연구하여 임분재적표를 조재하고 동시에 plotless sampling에 의한 임분재적추정에 필요한 각종표의 작성방법 연구 및 그작성 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다.
1) 각산정 측정법에 의한 측정법에 의한 측정치와 표

산림 자원의 실태를 정확히 파악하여 임업에 관한 제시책을 수립함은 극히 중요함으로 보다 효율적이고 간편한 임분재적 측정법을 연구키 위하여 경기, 충남, 충북지역의 소나무 임분에서 표준지 164개소를 측정하여 plotless Sampling에서 측정할 수 있는 각종 인자로 임분재적를 직접 추정할 수 있는 방법을 연구하여 임분재적표를 조재하고 동시에 plotless sampling에 의한 임분재적추정에 필요한 각종표의 작성방법 연구 및 그작성 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다.
1) 각산정 측정법에 의한 측정법에 의한 측정치와 표준치에서 조사한 실측치를 비교한 결과,
(1) 임분평균 수고, 단면적 수고에 있어서 모두 큰차이가 없었고 大검정 결과 유의성이 없었으며 추정오차율은 10.5% 미만이었다.
(2) plotless Sampling 에 의한 측정치와 기존방법에 의한 실측치는 Y=bx 식의 관계에 있었으며 b는 거의 1 에 가까왔고 상관계수도 0.98 전후로 양 측정치가 차이가 없음을 알 수 있었다.
2) 임분재적표 조재방법을 연구하기 의하여 추정식을 유도하고 상관계수, 잔차의 표준오차, 추정오차에 의하여 적합식을 선정한 결과, 임분평균 수고, 단면적, 임분단면적 수고에 의한 1 변수식은 Y=ax(sup)(b) 의 식, 임분형상고에 의한 식은 Y=aX(sup)(-b/x)식, 단면적과 임분평균 수고, 단면적과 임분형상고에 의한 2 변수식은 Y-aX?(sup)(b)X?(sup)(c) 이 좋았다.
(1) 식에 의한 추정오차율을 구하여 우수한 방법을 선정한 결과, 1 변수를 적용할 경우는 단면적 수고, 단면적, 임분형상고, 임분평균 수고의 순 이었다.
(2) 단면적 수고, 단면적과 수고에 의한 임분재적 추정식은 다음과 같으며 이식에 의하여 임분재적표를 조재한 결과 Table 9, 10과 같다.
logV=-0.0208+0.8497 logGH
logV=-0.0028+0.7981 logG+0.9313 logH
(3) 따라서 1 변수인 단면적 수고에 의하여 조재한 임분재적표의 추정오차율이 9.16%, 2 변수인 단면적과 임분평균 수고에 의하여 조재한 임분재적표의 추정오차율이 8.50%로 큰차가 없었다.
3) 각산정 측정에 의한 임분재적 추정시 필요한 각종표 조제방법을 연구키 위하여 추정식을 유도하고 상관계수, 잔차의 표준오차, 추정오차율에 의하여 적합식을 선정하고 임본형상고표, 임분형상 단면적표, 임분형수표를 작성하였다.
(1) 평균직경에 의한 1 변수, 평균수고에 의한 1 변수와 평균직경과 평균수고의 2 변수에 의한 임분형상고 추정식은 다음과 같으며 이식에 의하여 임분형상고표를 조제한 결과 Table 16,17과 같다.
FH=D/(1.5205+0.0994D)
logFH=0.0797+0.5928 logH
logFH=0.0451+0.2429+0.3474 logH
각 임분형상고표의 추정오차율은 각각8.05%, 10.66%, 8.32%였다.
(2) 임분형상 단면적은 직경 수고의 1변수식, 직경과 수식의 2 변수식은 모두 상관계수가 0.8이하이고 임분형상 단면적표 추정오차율도 20%전후로 나타났으나 단면적수고에 의한 1 변수식과 단면적과 임분평균수고에 의한 2변수에 의한 임분형상 단면적 추정식은 다음과 같으며 이식에 의하여 임분형상고표를 조제한 결과 Table 18,19과 같으며 각표의 추정오차율은 12.8%,9.76%였다.
logFG=-0.7233+0.4575 logGH
logFG=-0.0380+0.7758 logG-0.0066 logH
(3) 임분형수는 평균직경, 평균수고, 임분형상고, 단면적수고, 임령, 수간거리등에 모두 관계가 깊었다.
평균직경, 평균수고, 임분형상고, 수간거리의 1변수에 의한 임분형수 추정식와 단면적수고와 수간거리의 2변수에 의한 임분형수 추정식은 다음과 같으며 이식에 의하여 임분형수표를 조제한 결과는 Table 20,21과 같다.
F=D/(?.3538+2.6652D)
F=H/(-5.1697+2.7611FH)
F=FH/(-3.1256+2.7611FH)
F=Di/(-1.606+2.6424Di)
logF=-0.0634-0.0848 logGH-0.1224 logDi
각 임분형수표의 추정오차율은 각각 6.35%, 5.58%, 5.39%, 6.90%, 4.30%이었다. (Table 22)

Abstract ▼

From the view point of forest resources management, it is very important adopting economical and efficient methods by stand volume estimation.
To introduce more reasonable methods for, stand volume estimation than existing plot sampling, the volume estimators obtained from plotless sampling were

From the view point of forest resources management, it is very important adopting economical and efficient methods by stand volume estimation.
To introduce more reasonable methods for, stand volume estimation than existing plot sampling, the volume estimators obtained from plotless sampling were appreciated and compared with actual measurements.
The data were obtained from 164 sampling plots in the Japanese red pine stands with two methods, and stand volume tables were prepared using the estimation equations based on the regression equations, derived from actual measurments, Additionally, some auxillary tables which are necessary for volume estimation with this method, were prepared and described the procedure.
The results could be summarized as follows.
1. The volume estimators obtained from the plotless sampling, such as stand average height(H), basal area per ha(G), and basal area height(GH), were compared to those of the alternative plot sampling method.
1) There were not any significant differences between the corresponding statistics of two methods and estimating error percentages were less than 10.5%.
2) The regressionship between the each estimators, could be described by the equation Y =bx, where b approached mearly 1.0 and the correlation coefficients were almost 0.98 at any case.
2. The estimating equations were derived and good fitted equations were chosen according to the comparision of their correlation coefficients, standard errors of the residuals and estimating error percentages.
If one independent variables ; such as stand average height, basal area per ha and basal area height, were used for volume estimation, it could be judged that Y=aXb equation model was most suitable.
Mean while, if the stand form height (FH) was used as the volume estimator, the regression equation Y=ae-b/x was most fittable.
With two independent variables such as basal area per hectare and stand average height, basal area and stand form height, Y = aXl X2C equation gave the best result.
1) Using above mentioned equation models, the suitability of those estimators decreased following order, basal area, basal area height, and stand arerage height.
2) Among above regression models, the most fittable equations were chosen and stand volume tables could be prepared as Tab. 9, Tab. 10 using these adopted equations The applied regression equations are as follows.
logV=-o.0208+0.84971logGH
logV=-0.0028+0.79811OgG+0.93131OgH.
3) Regardless of the choice of above two equations, estimation error percentages showed nearly same values as the former 9.1696 and the latter 8.50%.
3.In order to prepare auxillary tables for plotless sampling method, the best fitted equations were chosen under the same criteria in volume estimation.
1) The stand form height tables were prepared using some independent variables as Tab.16 Tab. 17. The applied equations are as follows and their estimation error percentages were 8.05%, 10.66% and 8.32% respectively.
FH = D/(1.5205 + 0.0994D)
logFH = 0.0797 + 0.59281OgH
logFH = 0.0451 + 0.24211OgD+0.34741cgH.
where,FH -Stand form height
D = Average diameter at breast height
H = Average stand height
2) By the Stand form basal area(FG) estimating with two simple estimators such as diameter at breast height and height, the correlation coefficients represented lower than 0.8 and estimating error percentages showed the high values of nearly 20%.
But when one independent variable, basal area height and two variables, basal area and average stand height were used as the estimators, the better results could be showed.
Using these two regression equations, the stnad form fasal area tables were presented in Tab. 18, Tab. 19, and their estimation error percentages were 12.81% and 9.76% respectively.
logFG =-0.1233 + 0.4575 logGH
logFG = -0.0380 + 0.77581logG - 0.0066 logH
3) The stand form factor(F) correlated with the variables such as average stand diameter at breast height, stand form height, basal area height, stand year and tree distance.
Following regression equations were adopted for stand form factor estimation, and the stand form factor table were prepared as shown in Tab. 20, Tab. 21.
Estimation error percentages in each equations were 6.35%, 5.58%, 5.39%, 6.90% and 4.3096 respectively.
F = D/ (-8.3538 + 2.6652D)
F = H/(-5.1697 + 2.5013 H)
F = FH/ (-3.1256 + 2.7611FH)
logF = -0.0634 - 0.0848 logGH - 0.1224 logDi
Where, F = Stand form factor
D = Average stand diameter
H = Average stand height
FH = Stand form height
GH = Basal area height
Di = Tree distance

목차 Contents

• 1. 서 론...12
• 2. 재료 및 방법...19
• 2.1. 재 료...19
• 2.2. 조사방법...19
• 2.2.1. 표준지 선정 및 설정...19
• 2.2.2. 표준지내 임목측정...19
• 3. 결과 및 고찰...24
• 3.1. Plot sampling 과 plotless sampling 방법에 의한 측정치간 비교...24
• 3.1.1. Y=bx 식에 의한 검정...24
• 3.1.2. 각 측정인자의 측정치간 검정...25
• 3.2. 임분 재적표 조제방법 연구...27
• 3.3. plotless sampling 에 필요한 각종표 조제방법 연구...36
• 3.3.1. 추정식 유도 및 식의 선정...36
• 3.3.2. 이상자료의 기각...41
• 3.3.3. 추정식의 재계산...41
• 3.3.4. 임분형상고, 임분형상 단면적, 임분형수표 작성...42
• 3.3.5. 임분형상고, 임분형상 단면적, 임분형수표 적합도...49
• 4. 결 론...53
• 5. 인용문헌...55