서론
정부가 2050 탄소중립 추진전략(2020년 12월 7일)을 발표함에 따라 산림에 대한 중요성이 다시 한번 강조되면서 탄소흡수 증진을 위한 산림조성과 해당 목적에 맞는 관리 기술이 요구되고 있다. 이러한 산림의 기능향상은 형질 좋은 건전 임목 및 임분의 형성으로 충족시킬 수 있으며, 이를 위해 치수와 유령목 단계의 초기관리가 매우 중요하다. 입목의 초기 생장 특성을 구명하기 위한 목적으로 어린나무를 대상으로 생육환경별 치수발생 및 치수생장을 분석한 연구가 상당수 수행된 바 있다(Ji et al., 2011; Na et al., 2011; Kim and Lee, 2013; Byeon et al., 2019).
일반적인 산림에서의 생육환경조절은 매우 힘들며, 간벌을 통한 밀도조절이 효율적인 방법이라고 알려져 있으나, 묘목이나 어린나무를 생산하는 초기 단계에서는 밀도 조절 외에 수분, 온도 및 양분 등 다양한 생육환경을 조절할 수 있다. 특히 각 수종별로 묘령 및 생육상태와 조림지 하층 식생의 입지환경에 맞는 적정 시비량 선택 및 시비기술은 조림성과에 있어 중요한 요인이다(Auchmoody, 1985).
지금까지 시비는 주로 화학비료와 가축분뇨에 의해 처리되었으나, 대량시비와 화학약품처리에 따른 토양생태계의 불균형을 초래하는 화학비료의 사용량은 점차 감소하는 추세이다. 또한, 가축분뇨는 국제협약(런던협약 72) 발효에 따라 2012년부터 가축분뇨의 해양배출이 전면 금지되며 이에 경제적, 환경적 부담이 증가하고 있다. 이러한 문제점을 해결하고 가축분뇨의 활용을 증대시키기 위해서 SCB(Slurry Composting and Biofiltration)액비가 개발되었다(Park et al., 2008). SCB액비란 돈 분뇨가 퇴비단을 통과하는 동안 생물학적 여과와 발효 과정을 거침으로써 냄새가 없고 균질해지는 비료 자원으로(Lee et al., 2012) SCB액비를 토양에 공급하면 필요한 양분 및 지력의 유지와 유기물질의 순환을 원활히 할 수 있으며 작물의 수량 및 품질을 화학비료사용 시와 동일하게 유지할 수 있다는 보고가 있다(Dauen and Qulez, 2004; Lim et al., 2008; Misselbrook et al.., 2004; Paschold et al., 2008). 이러한 SCB액비에 대한 연구는 작물생육 및 토양의 화학성 변화와 관련된 연구가 실행되었으며, 목본식물의 생장에 미치는 영향과 관련된 연구가 미비하여 추가연구가 필요한 실정이다.
편백(Chamaecyparis obtusa)은 토양이 건조하고 척박한 곳에서도 잘 견디고, 내한성과 내염성이 약하나 대기 오염에는 다소 저항력을 가지고 있는 것으로 알려져 있다(Korea Forest Service, 1992; Lee et al., 2009; Niinemets and Valladares, 2006; Sumida et al., 2013). 최근 편백은 목재 생산을 위한 용재수로서 기후변화 대비 수종으로 선정되었으며(Korea Forest Service, 2014), 휴양적 측면에서 높은 가치를 인정받고 있어 수요가 증가되고 있다.
따라서 본 연구는 편백을 대상으로 시비방법과 시비량의 변화에 따른 생장모델을 개발하여 SCB액비의 시비효과를 구명함으로써 조림 초기 올바른 관리 방안을 제시하며 성공적인 조림지 조성을 위한 기초자료제공을 목적으로 실시하였다.
재료 및 방법
1. 시험지 조성
본 연구의 수행을 위해 전라북도 김제시 백산면 상리산 1-1번지(N 35° 51′ 06.24″, E 126° 56′ 00.38″)에 시험구를 조성하였으며, 지난 20년간 대상지의 연평균기온은 13.8°C, 연 강수량은 1,405 mm이다(KMA, 2021). 대조구를 포함한 11개의 처리구는 처리구별 5본씩 3반복 실험하여 편백 2-2년생 실생묘 165본(11처리구×5본×3반복)을 1×1 m 간격으로 식재하였으며, 묘목의 활착률 저조로 인한 고사가 실험에 영향을 미치지 않도록 식재 후 1년 동안 본 시험지에 적응하도록 하였다. 또한 배수로를 설치하여 침수를 대비하였으며, 배수로를 따라 흐르는 액비의 유실을 막기 위해 묘목 주변을 직경 50 cm의 원통으로 둘렀다.
2. 처리구별 시비 형태 및 방법
처리구는 무처리구인 대조구(control), 화학비료처리구(chemical fertilizer: CF), 퇴비처리구(compost: CP), 저농도 액비처리구(low liquid fertilizer: LLF) 및 고농도액비처리구(high liquid fertilizer: HLF)로 조성하였다. 저농도액비는 SCB액비표준량이며, 고동도액비는 일반액비표준량을 기준으로 설계하였으며, 퇴비ㆍ저농도액비ㆍ고농도액비 처리구는 선행연구의 기준량(Kim et al., 2011)에 대한 1배, 1.5배, 2배로 구분하여 처리하였다. 1회 살포량은 수목 1주당 20리터의 기준으로 하였으며, 화학비료는 리터당 Table 1의 농도로 처리하였다. 퇴비와 고농도액비는 2리터당, 저농도액비는 20리터당 Table 2의 농도로 처리하였으며, 이 때 퇴비, 고농도액비, 저농도액비의 N, P, K 비율은 Table 3과 같다.
Table 1. Amount of the applied chemical fertilizer by N, P, and K. (unit : g)
Table 2. Amount of the applied compost, low liquid fertilizer, and high liquid fertilizer.
a : Compost, b : Low Liquid Fertilizer, and c : High Liquid Fertilizer.
Table 3. Chemical characteristics of CP, LLF, and HLF. (unit: %)
시비기간은 2013년과 2014년에 4월부터 10월까지였으며, 시비방법은 화학비료는 전층시비, 퇴비는 표면시비, 그리고 액비는 지표면 점적관수를 실시하였다. 시비횟수는 비료종류에 따른 형태를 고려하여 다르게 시비하였으며, 화학비료에는 기비(4월), 추비 1차(6월), 추비 2차(8월)로 총 3회 시비하였다. 퇴비는 4월 2회, 5월 1회, 8월 1회, 9월 1회, 10월 1회로 총 6회 시비하였고, 액비의 경우에는 장마기간(6월 3째주~8월 2째주)을 제외하고 4월부터 10월까지 매주 1회 시비하여 총 18회 실시하였다.
3. 생장량 조사
생장량조사는 2013년과 2014년 5월부터 9월까지 월 1회씩 총 10회에 걸쳐 각 처리구별 식재목 전체에 대한 측정을 실시하였다. 이때, 측정오차를 줄이기 위해 측정자와 측정위치를 동일하게 설정하고 측고봉과 digital caliper를 이용하여 수고와 근원직경을 측정하였다.
4. 데이터 생성 및 배열
최적의 시비방법 선정에 따른 생장모델 개발을 위해 2013년(5~10월)과 2014년(5~9월) 각각의 월별 생장량을 이용하였으며, 이로부터 모든 측정간격을 포함하는 데이터인 중복자료(Overlapping data)의 형태로 배열하였다.
5. 생장모형 전개
본 연구의 생장모형 전개는 Schumacher(Schumacher, 1939; Woolons, 1988; Clutter and Jones, 1980), Chapman-Richards(Pienaar, 1973; Goulding, 1979), Gompertz(Whyte and Woollons, 1990) 및 Hossfeld(Woollons et al., 1990) 등의 동형(anamorphic)과 다형(polymorphic)의 다양한 Sigmoid 형태 대수차분 방정식을 이용하였다(Table 4).
Table 4. General forms of anamorphic and polymorphic projection equations.
Y1 = dimeter and height of trees at age T1
Y2 = dimeter and height of trees at age T2
exp = exponential function
ln = natural logarithm, and
α, β, γ are coefficients to be estimated.
6. 통계분석
시비방법에 따른 편백의 생장량을 분석하기 위해 SAS ver. 9.3(Statistic Analysis System)을 이용하여 처리구별 수고와 근원직경의 총 생장량에 대한 일원분산분석(oneway ANOVA)을 실시하였으며, 최적의 모델 개발을 위해 PROC NLIN 프로시져의 비선형 최소자승 회귀(non-linear least squares regression)를 이용하였다.
결과 및 고찰
1. 생장량 분석
근원직경 총 생장량을 분석한 결과, 시비형태에 따른 유의적인 생장량의 차이가 나타나지 않았으며(P>0.05), 유의적인 생장량 차이가 없었으나 생장량은 HLF-200처리구에서 가장 높게 나타났다(Table 5, 6). 이는 근원직경생장의 경우 시비처리구가 대조구에 비해 생장이 높으나, 시비량에 따른 생장이 비슷하다는 선행연구(Park et al., 2019) 및 편백 조림목은 토양특성보다 식재지 입지 특성의 영향을 많이 받는다는 연구결과 Yang et al.(2014)와 유사한 경향을 보였다. 따라서 편백의 초기 근원직경생장의 경우 시비에 따른 생장량 증대에 유의적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타나 시비와 함께 적지조림, 조림예정지의 생육 환경 조성 등 입지특성과 식재밀도 등 조림기술에 대한 사항이 종합적으로 고려되어야 할 것으로 판단된다.
Table 5. Total growth of the diameter at root collar and height of Chamaecyparis obtusa by the fertilization methods. (unit : cm)
* Different letters in each column indicate significant differences according to Duncan’s multiple range test (p<0.05), same letters are not significant.
Table 6. The ANOVA procedure for the diameter at root collar and height of Chamaecyparis obtusa.
a : the diameter at root collar, b : height.
Figure 1. Distribution charts of the diameter at root collar(left) and height(right) of Chamaecyparis obtusa by the fertilization methods.
수고 총 생장량을 분석한 결과, 근원직경 생장과 마찬가지로 시비형태에 따른 생장의 유의적인 생장량의 차이가 나타나지 않았으며(P>0.05), 근원직경생장과 유사한 경향을 나타냈다(Table 5, 6). 특히 처리구별 근원직경과 수고의 생장에서 SCB액비를 시비한 처리구는 모두 대조구보다 높은 생장량을 나타냈으며, 이는 SCB액비에 포함된 고농도의 질소가 양료 역할을 했다는 Koo et al.(1998)의 선행연구와 유사하게 나타났다.
2. 생장모델 개발
시비방법에 따른 편백의 초기생장모델 개발을 위해 생장량분석 결과 근원직경은 HLF-200처리구, 수고는 CP-150이 가장 우수한 효과를 나타냈다. 그러나 CP-150의 경우 수고생장이 양호했음에도 근원직경생장이 대조구보다 작았으며, 입목의 재적증가에 미치는 영향의 경우 직경생장이 수고생장보다 더 크기 때문에 HLF-200처리구를 대상으로 생장모델을 개발하였다. 이 때 대조구에 대한 근원 직경과 수고 생장모델을 개발하여 생장형태 및 시비효과 등을 비교하고자 했다.
1) 근원직경 생장모델 개발
정규성 검정은 자료의 정규분포 여부를 검정하는 것으로 tj 자료의 수가 2,000개 이하일 때에는 Shapiro-Wilk 검정을 수행하고, 그 이상일 때에는 Kolmogorov-Smirnov 검정을 수행한다(Kim, 2015). 본 연구의 처리구별 tj 자료의 수는 150개이므로 Shapiro-Wilk 검정을 수행하였으며, 대조구의 근원직경 데이터를 동형과 다형 방정식에 접합한 결과, 모든 동형과 다형 방정식의 Shapiro-Wilk 통계량이 0.95 이상으로 나타나 정규분포를 따르는 것으로 나타났다. 따라서 적합우수성의 판단에 기준이 되는 평균제곱오차(MSE)가 가장 낮은 Schumacher 동형방정식을 가장 적합한 방정식으로 선정하였다(Table 7). 선정된 방정식에 대해 데이터의 자기상관계수(autocorrelation)를 고려하여 R2 값 대신 잔차 패턴 분석을 실행한다는(Lee, 2009) 기존 연구를 참고하여 잔차 패턴을 분석한 결과, 잔차는 기준에 대해 고르게 분산되어있는 등분산성(homoscedasticity)을 나타내고 있었다(Figure 2).
Table 7. Statistics of residuals with the anamorphic and polymorphic equations fitted to the diameter at root collar of control plot.
Figure 2. Plot of residual Vs predicted for control plot Schumacher anamorphic equation(left) and HLF-200 plot Schumacher polymorphic equation(right).
HLF-200 처리구의 근원직경 데이터를 동형과 다형 방정식에 접합한 결과, 모든 동형과 다형 방정식의 Shapiro-Wilk 통계량이 0.95 이상으로 나타나 정규분포를 따르는 것으로 나타났다. 이 모델들 중 Schumacher와 Gompertz 다형방정식의 평균제곱오차가 가장 낮게 나타났으며, 모델의 정도 판단기준이 되는 첨도(Kurtosis) 또한 높게 나타났다. 하지만 Gompertz 다형방정식의 경우 모수 추정치 95% 신뢰구간의 하한값과 상한값이 “0”을 포함하여 모형이 적합하지 않은 것으로 나타났다(Table 8). 따라서 생장 모델 선정을 위한 모든 기준을 만족하는 Schumacher 다형 방정식을 가장 적합한 방정식으로 선정하였으며, 등분산성을 나타내고 있었다(Figure 2).
Table 8. Statistics of residuals with the anamorphic and polymorphic equations fitted to the diameter at root collar of HLF-200 plot.
2) 수고 생장모델 개발
대조구의 수고 데이터를 동형과 다형 방정식에 접합한 결과, 모든 동형과 다형 방정식의 Shapiro-Wilk 통계량이 0.95 이상으로 나타나 정규분포를 따르는 것으로 나타났다. 따라서 이들 모형 중 평균제곱오차가 가장 낮고, 첨도가 가장 높게 나타난 Gompertz 다형방정식을 가장 적합한 방정식으로 결정하였으며(Table 9), 잔차는 등분산성을 나타내고 있었다(Figure 3).
Table 9. Statistics of residuals with the anamorphic and polymorphic equations fitted to the height of control plot.
Figure 3. Plot of residual Vs predicted for control(left) and HLF-200(right) plot Gompertz polymorphic equation.
HLF-200 처리구의 수고 데이터를 동형과 다형 방정식에 접합한 결과, 모든 동형과 다형 방정식의 Shapiro-Wilk 통계량이 0.95 이상으로 나타나 정규분포를 따랐다. 이 모델들 중 Schumacher, Gompertz 그리고 Hossfeld 다형방적식의 평균제곱오차가 낮았으며, 표준편차(Standard Deviation)와 왜도(Skewness) 등이 비슷하게 나타났다. 따라서 첨도가 가장 높게 나타난 Gompertz 다형방정식이 가장 적합하다고 판단하였으며(Table 10), 잔차는 등분산성을 나타내고 있었다(Figure 3).
Table 10. Statistics of residuals with the anamorphic and polymorphic equations fitted to the height of HLF-200 plot.
3. 생장곡선을 활용한 시비효과 분석
근원직경에 대한 대조구와 HLF-200처리구의 생장모델은 각각 Schumacher 동형, 다형 방정식으로 선정되었다. SCB액비가 근원직경의 초기생장에 미치는 영향을 알아보기 위해 선정된 모델에 대한 월별 생장곡선을 분석한 결과, 조사 초기에는 두 처리구의 차이가 나타나지 않았으나, 6월부터 생장량의 차이가 발생하면서 9월에는 HLF-200처리구가 대조구보다 약 0.26 cm(15.5%) 큰 것으로 나타났다(Figure 4). 또한 생장률을 나타내는 기울기의 경우 대조구는 지속적으로 감소하였으나, HLF-200처리구는 감소하는 경향이 거의 없었다. 수고 생장곡선(Gompertz 다형방정식) 분석에서도 조사 초기에는 근원직경과 마찬가지로 두 처리구의 차이가 없었으나, 7월부터 생장량의 차이가 발생하면서 9월에는 HLF-200처리구가 대조구보다 약 12.5 cm(7.4%) 큰 것으로 나타났다. 대조구의 기울기는 7월 이후 감소하는 경향이 나타났으나, HLF-200처리구는 감소하는 경향이 나타나지 않아 수고의 생장률에도 시비 효과가 나타났다. 이를 통해 편백의 초기 근원직경과 수고에 대한 HLF-200처리의 생장량 및 생장률 증가를 확인할 수 있었다. 이는 편백의 경우 대조구보다 시비처리를 했을 때 근원직경과 수고의 초기생장량이 크다는 Jae et al.(2015)의 연구 결과와 유사했다. 따라서 수목의 본격적인 생장이 시작되는 봄철 편백에 대한 HLF-200 처리는 식재목의 초기생장량을 증가시키며, 임목 및 임분 재적의 증대를 목적으로 산림을 경영하는 것에 적합한 관리방법이라고 판단된다.
Figure 4. Growth curve of the diameter at root collar(left) and height(right).
감사의 글
본 연구는 산림청 일반연구사업(과제번호: SC0600-2021-01)의 일부 지원으로 이루어진 것입니다.
결론
본 연구는 우리나라의 주요 경제 수종인 편백의 자원화 및 성공적 조림지조성을 위해 시비방법과 시비량에 따른 다양한 처리구를 조성하였으며, 각 처리구의 근원직경과 수고에 대한 초기생장량 분석을 통한 최적의 시비방법을 선정하여 초기생장모델을 개발하였다. 지금까지 SCB액비를 수목에 적용하는 연구는 대부분 처리여부에 따른 시비 효과 및 양분의 이동경로 등을 파악하는 것이었으나, 해당 연구를 통해 SCB액비를 농도별로 구분하고 퇴비, 화학비료처리에 따른 편백의 초기생장 효과를 비교 · 분석할 수 있는 연구가 이루어 졌다는 부분에서 의미가 있다. 초기 생장량 분석 결과 최적의 시비방법으로 HLF-200이 선정되었으며, 초기생장에 대한 시비효과를 구명하기 위해 HLF-200처리구와 대조구에 대한 초기생장모델을 개발하였다. 초기생장모델은 근원직경 대조구의 경우 Schumacher 동형방정식, HLF-200는 Schumacher 다형방정식이 가장 적합한 초기생장모델로 선정되었으며, 수고의 대조구 및 HLF-200처리구는 Gompertz 다형방정식이 가장 적합한 초기생장모델로 선정되었다. 개발된 초기생장모델을 이용하여 월별 생장곡선을 분석한 결과, 근원직경의 경우 6월, 수고의 경우 7월부터 시비효과에 따른 생장량차이가 나타났다. 이러한 결과는 편백 조림지의 초기관리가 합리적으로 이루어질 수 있는 시비방법 및 시비량에 대한 근거 자료로서 가치가 있다. 또한 SCB액비가 작물이 아닌 수목의 생장효과여부를 판단할 수 있는 근거가 될 수 있다. 본 연구는 식재묘의 초기생장 증가로 인한 활착에 도움이 될 것으로 판단할 수 있으나, 현재까지의 연구에서는 처리구별 통계적 차이가 나타나지 않아 추가연구를 진행하여 중령림전까지 임분에 적용할 수 있는 생장모델 개발이 필요하다. 또한, 시비방법 및 시비량 외에 수분, 온도 및 시비 시기 등 다양한 조건을 고려하여 보다 정확한 생장모델 개발이 필요할 것으로 판단된다.
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