DOI QR코드

DOI QR Code

Bootstrap Evaluation of Stem Density and Biomass Expansion Factors in Pinus rigida Stands in Korea

부트스트랩 시뮬레이션을 이용한 리기다소나무림의 줄기밀도와 바이오매스 확장계수 평가

  • Seo, Yeon Ok (Department of Forest Resources, Kongju National University) ;
  • Lee, Young Jin (Department of Forest Resources, Kongju National University) ;
  • Pyo, Jung Kee (Division of Forest Management, Korea Forest Research Institute) ;
  • Kim, Rae Hyun (Division of Forest Management, Korea Forest Research Institute) ;
  • Son, Yeong Son (Division of Forest Management, Korea Forest Research Institute) ;
  • Lee, Kyeong Hak (Division of Forest Management, Korea Forest Research Institute)
  • 서영옥 (공주대학교 산림자원학과) ;
  • 이영진 (공주대학교 산림자원학과) ;
  • 표정기 (국립산림과학원 탄소경영연구과) ;
  • 김래현 (국립산림과학원 탄소경영연구과) ;
  • 손영모 (국립산림과학원 탄소경영연구과) ;
  • 이경학 (국립산림과학원 탄소경영연구과)
  • Received : 2011.06.16
  • Accepted : 2011.08.16
  • Published : 2011.12.31

Abstract

This study was conducted to examine the bootstrap evaluation of the stem density and biomass expansion factor for Pinus rigida plantations in Korea. The stem density ($g/cm^3$) in less than 20 tree years were 0.460 while more than 21 tree years were 0.456 respectively. Biomass expansion factor of less than 20 years and more than 21 years were 2.013, 1.171, respectively. The results of 100 and 500 bootstrap iterations, stem density ($g/cm^3$) in less than 20 years were 0.456~0.462 while more than 21 years were 0.457~0.456 respectively. Biomass expansion factor of less than 20 years and more than 21 years were 1.990~2.039, 1.173~1.170, respectively. The mean differences between observed biomass factor and average parameter estimates showed within 5 percent differences. The split datasets of younger stands and old stands were compared to the results of bootstrap simulations. The stem density in less than 20 years of mean difference were 0.441~1.049% while more than 21years were 0.123~0.206% respectively. Biomass expansion factor in less than 20 years and more than 21 years were -1.102~1.340%, -0.024~0.215% respectively. Younger stand had relatively higher errors compared to the old stand. The results of stem density and biomass expansion factor using the bootstrap simulation method indicated approximately 1.1% and 1.4%, respectively.

본 연구는 리기다소나무림을 대상으로 임령을 20년생 이하와 21년생 이상으로 구분하여 줄기밀도와 바이오매스 확장계수의 안정성을 부트스트랩(Bootstrap) 기법으로 평가하고자 하였다. 줄기밀도($g/cm^3$)는 20년생 이하에서 0.460, 21년생 이상에서 0.456으로 나타났으며, 바이오매스 확장계수는 20년생 이하에서 2.013, 21년생 이상에서 1.171로 나타났다. 부트스트랩 추정치를 100번, 500번 반복 시행한 결과, 줄기밀도($g/cm^3$)는 20년생 이하에서 0.462~0.465로 나타났고 21년생 이상에서 0.456~0.457로 나타났다. 바이오매스 확장계수의 추정치는 20년생 이하에서 1.990~2.039로 나타났고 21년생 이상에서는 1.170~1.173으로 나타났다. 실측치와 부트스트랩 추정치의 평균값 차이(Difference)는 5% 내에서 일치하는 것으로 나타났으며, 줄기밀도는 20년생 이하에서 평균의 차이가 0.441~1.049%의 범위로 나타났고 21년생 이상에서는 0.123~0.206%로 나타났다. 바이오매스 확장계수는 20년생 이하에서 평균의 차이가 -1.102~1.340% 사이에서 나타났으며 21년생 이상에서 -0.024~0.215%로 나타났다. 줄기밀도와 바이오매스 확장계수를 시뮬레이션 기법으로 평가한 결과, 줄기밀도는 1.1%, 바이오매스 확장계수는 1.4% 이내로 나타났으며 20년생 이하가 21년생 이상보다 오차가 큰 것으로 나타났다.

Keywords

References

  1. 국립산림과학원. 2007. 우리나라 산림 바이오매스 자원평가. pp. 105.
  2. 국립산림과학원. 2008. 산림부분 온실가스 흡수 . 배출 계수 관리 방안. pp. 94.
  3. 국립산림과학원. 2009. 기후변화와 산림. pp. 69-100.
  4. 국립산림과학원. 2010. 산림 온실가스 인벤토리를 위한 주요 수종별 탄소배출계수. pp. 89.
  5. 김윤배, 김재범, 고종석. 2003. 임계값 붓스트랩을 사용한 입력 시나리오의 생성. 한국경영과학회/대한산업공학회 춘계공동학술대회. pp. 1179-1185.
  6. 백재욱, 윤용운. 1995. Bootstrap 방법의 이해. 통계논문집 2: 73-93.
  7. 서연옥, 이영진, 이미향, 박상문, 박인협, 손요환, 손영모, 이경학. 2006. 예산지역 리기다소나무의 지상부 및 지하부 바이오매스 추정. 한국산림측정학회 9: 1-9.
  8. 심준섭. 2004. 부스트래핑(bootstrapping) 기법을 활용한 회귀분석. 한국정책분석평가학회 14(2): 167-183.
  9. 전명식, 정형철, 진서훈. 1997. 붓스트랩방법의 이해. 자유아카데미 pp. 100.
  10. 최희진. 2001. 약물동력학 모형에서 비선형 혼합효과모형으로 분석한 모수 추정치의 정확성에 관한 연구(부트스트랩방법을 이용하여). 서울대학교 석사논문 pp. 46.
  11. Efron, B. 1979. Bootstrap methods : Another look at the jackknife. The annals of statistics 7: 1-26. https://doi.org/10.1214/aos/1176344552
  12. IPCC. 2003. Good Practice Guidance for Land Use, Land-use Change and Forestry Institute for Global Environmental Strategies. Kanagawa, Japan. pp. 576.
  13. Lehtonen, A., Makipaa, R., Heikkinen, J. and Sievanen, R., Liski, J. 2004. Biomass expansion factors(BEFs) for Scots pine, Norway spruce and birch according to stand age for boreal forests. Forest Ecology and Management 188: 211- 224.
  14. Nicholas, R.V., Eric, C.T. and Martin, W.R. 2010. Bootstrap evaluation of a young douglas-Fir height growth model for the Pacific Northwest. Forest Science 56(6): 592-602.
  15. Nogueira, E.M., Fearnside, P.H. and Nelson, B.W. 2008. Normalization of wood density in biomass estimates of Amazon forests. Forest Ecology and Management 990-996.
  16. Pajtik, J., Konopka, B. and Lukac, M. 2008. Biomass functions and expansion factors young Norway spruce(Picea abies{L.] Karst) trees. Forest Ecology and Management 256: 1096-1103. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2008.06.013
  17. Park, D.S., Kim, Y.B., Shin, K.I. and Willemain, T.R. 2001. Simulation output analysis using the threshold bootstrap. European Journal of Operational Research 134: 17-28. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(00)00209-5
  18. SAS Institute, Inc., 2004. SAS/STAT 9.1 User's Guide. SAS Institute, Inc. Cary. NC.
  19. Takeshi, F., Yamashita, K. and Kuroda, K. 2007. Basic densities as a parameter for estimating the amount of carbon removal by forests and their variation. Bulletin of Forestry and Forest Products Research Institute 6(4): 215- 226.
  20. Tsai, T.R. 2002. An application of weighted bootstrap method in semi-parametric model. Information Sciences 148: 221- 231. https://doi.org/10.1016/S0020-0255(02)00298-0