• 한국조경학회지
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• 제49권4호
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• pp.30-40
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• 2021

본 연구는 국내에서 식재빈도가 높은 7개 조경수종을 대상으로 수관의 우수차집비율을 분석하고, 이를 기반으로 수종별 단목의 연간 우수차집량을 유추하는 계량모델을 마련하였다. 연구대상 수종은 느티나무, 단풍나무, 소나무, 왕벚나무, 은행나무, 잣나무, 전나무 등이었다. 수종별 수관의 평균 우수차집비율은 각각 잣나무 35.8%, 전나무 34.1%, 느티나무 31.0%, 소나무 27.6%, 은행나무 26.9%, 단풍나무 18.6%, 왕벚나무 18.4% 등의 순이었다. 계량모델의 r²은 0.90~0.99 범위로서 적합도가 높았다. 수종별 연간 우수차집량은 흉고직경 20cm 기준 느티나무가 5.1m³/주/년으로서 가장 많았고, 이어서 잣나무 4.1m³/주/년, 전나무 3.1m³/주/년, 은행나무 2.8m³/주/년, 소나무 2.1m³/주/년, 왕벚나무 1.9m³/주/년, 단풍나무 1.8m³/주/년 등의 순이었다. 수관폭 4m 기준의 경우에는 잣나무가 5.0m³/주/년으로서 가장 많았고, 이어서 전나무 4.4m³/주/년, 느티나무 4.1m³/주/년, 은행나무 3.3m³/주/년, 소나무 2.9m³/주/년, 단풍나무 2.1m³/주/년, 왕벚나무 1.9m³/주/년 등의 순으로 나타났다. 즉, 도시조경수의 연간 우수차집량은 상록수 또는 수관밀도가 높은 수종이 많은 경향이었다. 본 연구는 도시녹지의 우수차집 효과 관련 연구가 미진한 국내 현실에서, 조경수의 연간 우수차집량을 산정할 수 있는 초석을 새롭게 마련하였다. 이 연구결과는 정부, 지자체, 및 기업에서 시행하는 생태조경 사업과 관련하여 조경수의 우수차집 효과를 평가하는 공공기반기술로서 유용할 것으로 기대한다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권2호
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• pp.311-318
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• 2022

본 연구는 꿀샘식물인 아까시나무의 적지적수 조림을 위해 판정기준인 지위지수를 도출하고, 도출된 지위지수별 경급별 분포 변화를 알아보기 위하여 수행되었다. 아까시나무 임분의 지위지수를 추정하기 위하여 적용한 모델은 Chapman-Richards식이었다. 도출된 식에 따르면, 우리나라 아까시나무의 지위지수는 기준임령이 30년 일 때 16~22 범위 내에 분포하는 것으로 나타났다. 그리고 지위지수 추정 모델의 적합성은 약 37%정도로 낮았으나, 식의 잔차분포가 한쪽으로 치우지지 않아(bias -0.0030) 활용에는 문제가 없는 것으로 판단된다. 아까시나무 생장에 따른 지위별 직경분포를 구명하기 위해서는 Weibull 직경분포함수를 이용하였다. 직경의 분포를 나타내는 인자로 평균직경과 우세목 수고를 설명변수로 하였으며, 이들은 Weibull 직경분포함수의 모수를 추정하고 복구하는 단계를 거쳤다. 최종적으로는 아까시나무 임분의 평균직경과 우세목 수고로서 직경급별 분포를 나타낼 수 있었으며, 분포 추정에 대한 설명력은 약 80.5%인 것으로 나타났다. 지위지수별 직경분포를 30년생 기준으로 도식화한 결과, 지위지수가 높을수록 직경분포 곡선이 오른쪽으로 이동함을 알 수 있었다. 즉 적지적수를 고려하여 지위지수가 높은 곳에 조림한다면 아까시나무의 생장이 왕성해져 용재생산 뿐만아니라 꿀 생산도 많아질 것임을 유추할 수 있었다. 따라서 본 아까시나무 지위지수분류표와 곡선이 꿀샘식물인 아까시나무를 조성 및 관리함에 있어 의사결정의 기준이 되기를 기대한다.

• 환경영향평가
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• 제32권1호
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• pp.41-48
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• 2023

본 연구는 세종특별시의 주요 도심 녹지인 국립세종수목원을 대상으로 신규 탄소흡수원으로서의 가능성을 확인하기 위해 수행되었다. 흉고직경 5.5cm 이상 소나무 794본과 가로수로 식재된 이팝나무 154본, 메타세쿼이아 216본, 칠엽수 172본 등 총 1,336본의 수목을 대상으로 4월부터 11월까지 현장조사와 지상라이다 측정을 수행하였다. 조사 결과를 바탕으로 산림탄소상쇄제도에서 사용하고 있는 연간 이산화탄소 흡수량 추정식을 사용하여 탄소 저장량 및 연간 이산화탄소 흡수량을 산정하였다. 주요 수목 4종이 가장 많이 분포하는 흉고직경 12cm 직경급의 탄소 저장량을 비교해본 결과, 이팝나무(0.0136tC/본), 소나무(0.0126tC/본), 메타세쿼이아(0.0092tC/본), 칠엽수(0.0076tC/본) 순으로 나타났다. 그리고 20본을 대상으로 지상라이다 측정자료와 비교해 본 현장조사 자료는 수고 10.0cm, 흉고직경은 1.7cm 차이를 보였다(p<0.05). 추후 정확하고 효율적인 측정방법에 대한 연구가 필요할 것으로 보인다. 또한 수목원에 식재된 다른 종의 탄소 저장량 및 연간 이산화탄소 흡수량을 추가로 구축하면 수목원의 탄소흡수 효과를 홍보하고 국가 NDC 달성에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 장기적으로 도시숲 및 정원에 주로 사용되는 수종의 정확한 탄소 저장량 산정을 위해 주로 사용되는 교목이나 관목의 탄소흡수계수개발도 필요할 것으로 사료된다.

• 한국산림과학회지
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• 제75권1호
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• pp.1-18
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• 1986

본(本) 연구(硏究)는 굴참나무의 생장인자(生長因子) (흉고직경(胸高直徑), 수고(樹高), 흉고단면적(胸高斷面績) 및 간재적(幹材積))와 삼림환경(森林環境) 및 토양(土壤)의 이화학적(理化學的) 인자(因子)와의 관계(關係)를 분석(分析)하여 임지(林地)의 생산력(生産力)을 추정(推定)하고, 적지선정(適地選定) 기준(基準)을 설정(設定)하는데 그 목적(目的)이 있다. 이 때 고려(考慮)된 인자(因子)는 삼림환경인자(森林環境因子)로 령급(齡級) 외(外) 19개(個) 토양(土壤)의 이화학적(理化學的) 인자(因子)로 토양산도(土壤酸度) 외(外) 11개(個), 총(總) 32개(個) 인자(因子)이다. 경북(慶北)과 충북지방(忠北地方)에서 선정(選定)된 이들 생장인자(生長因子)와 삼림환경인자(森林環境因子)는 99개(個)의 표준지(標準地)를 대상(對象)으로 조사(調査)되었다. 여기에서 채택(採擇)된 인자(因子)는 이산변수(離散變數)와 연속변수(連續變數)이다. 각각의 인자(因子)를 3~4개(個)의 계급(階級)으로 분류(分類)하여, 총(總) 110개(個)의 계급(階級)으로 구분(區分)하였다. 그리고 각 계급(階級)을 별개(別個)의 독립변수(獨立變數)로 하였다. 즉 이는 의사변수(擬似變數)(dummy variable)로 하여 그의 값을 1 혹은 0으로 놓았다. 각 인자(因子)의 첫 계급(階級)은 통계학적(統計學的) 고려(考慮) 때문에 정규방정식(正規方程式)에서 제외(除外)시켰다. 먼저 4개(個)의 굴참나무 생장인자(生長因子)와 110개(個)의 계급(階級)과의 관계(關係)를 회귀분석(回歸分析)하였다. 다음으로 4개(個)의 생장인자(生長因子)와 32개(個)의 독립변수(獨立變數)간의 편상관계수(偏相關係數)를 계산(計算)하였다. 마지막으로 계급간(階級間)의 범위(範圍)를 구(求)하기 위하여 상대점수(相對點數)를 추정(推定)하였다. 이와 같이 통계분석(統計分析)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1) 임목생장인자(林木生長因子)와 삼림환경인자(森林環境因子)와의 관계(關係)를 분석(分析)한 결과(結果), 수고(樹高)를 종속변수(從屬變數)로 하는 것이 추정율(推定率)이 가장 높았다. 그러므로 생장인자(生長因子) 중(中) 수고(樹高)를 임지생산력(林地生産力)의 추정기준(推定基準)으로 하는 것이 효율적(効率的)이라 사료(思料)된다. 2) 입목지(立木地)의 생산력(生産力)은 전체(全體) 삼림환경인자(森林環境因子)에 의하여, 그리고 무입목지(無立木地)는 토양(土壤)의 이화학적(理化學的) 인자(因子)에 의하여 추정(推定)할 수 있다. 3) 전체(全體)의 임목생장인자(林木生長因子)에 공통(共通)으로 크게 관여(關與)하는 인자(因子)는 령급(齡級), 유효토탐(有効土探), 임목밀도(林木密度), 모암(母岩), 위도(緯度), 토양습도(土壤濕度) 등으로서, 이들 인자(因子)의 양부(良否)가 곧 적지적수(適地適樹)의 기준(基準)이 될 수 있다. 4) 임목생장(林木生長)에 대한 계급간(階級間)의 상대점수차(相對點數差)가 공통(共通)으로 큰 인자(因子)는 모암(母岩), 위도(緯度), 전질소함량(全窒素含量), 령급(齡級), 유효토탐(有効土探), 토양습도(土壤濕度), 유기질함량(有機質含量) 등으로서 이들 인자(因子)의 계급(階級)에 따라 적지적수(適地適樹)를 선정(選定)하여야 할 것으로 사료(思料)된다.

• 한국작물학회지
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• 제46권3호
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• pp.241-247
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• 2001

우리나라 벼 수량의 기상반응을 종합적으로 검토하여 벼 수량예측모델을 구축하고자 1985년부터 1999년까지 15년간 수행한 20개 지역의 벼 지역적응시험 자료를 이용하여 기상에 대한 수량반응의 최대경계선(boundary line)분석을 하였으며, 이에 근거하여 수량예측모형을 설정하였다. 1. 벼의 생육기간을 영양생장기, 생식생장기, 등숙기로 구분하고 각 발육단계를 15-20일 간으로 구분하여 각 시기의 기상요소에 대한 수량반응의 최대경계선은 평균기온( $T_{a}$ )과 일조시수( $S_{h}$)에 대해서는 지수함수 f( $T_{a}$ )=$\beta$$_{0}$(1-exp(-$\beta$$_1$/$\times$ $T_{a}$ ), f( $S_{h}$)=$\beta$$_{0}$(1-exp(-$\beta$$_1$$\times$ $T_{h}$)로 나타났으며 일교차(Tr)는 2차함수 f( $T_{r}$)=$\beta$0(1-( $T_{r}$-$\beta$$_1$)$^2$)로, 이 식에서 상수항 $\beta$$_{0}$를 제거하여 수량에 대한 각 기상요소의 영향도를 0-1로 나타내는 기상지수로 나타내었다. 2. 각 생육시기의 평균기온, 일조시간 및 일교차에 대한 수량반응의 최대경계선이외에 불임에 의한 등숙률 저하와 그에 따른 수량감소를 고려하기 위하여 Uchijima(1976)가 제안한 냉각도일수(cooling degree day)를 출수전 30일간의 생식생장기에 계산하여 이에 대한 수량과 등숙률 반응의 최대경계선을 계산하였는데 냉각도일수가 증가하면 수량이 감소하는 지수함수로 잘 표현되어 기존의 연구들과 같은 결과였다. 3. 기상지수는 벼의 생육기간을 영양생장기, 생식생장기 및 등숙기로 구별하고 각 시기별로 수량 기상지수를 각 기상요소 기상지수를 기하평균하여 산출하였는데 각 시기별 수량기상지수의 수량변이 설명도는 각각 0.383-0.430, 0.460-0.534, 0.4603-0.587로 결정계수는 영양생장기＜생식생장기＜등숙기의 순으로 컸다. 4. 최대경계선 분석방법을 통하여 얻어진 각 생육시기별 수량기상지수를 기하평균하여 구한 종합수량기상지수와 수량과의 직선회귀식을 구하여 수량예측모형(Model I, II, III)을 작성하였다. Model I, II, III)은 각각 결정계수가 0.6512, 0.6703, 0.6129로 모든 생육단계에 걸쳐서 기간을 15-20일 단위로 세분하여 모든 기간의 수량에 대한 기상지수를 고려하여 전 생육기간의 종합수량기상지수를 산출한 Model II가 기상변화에 따른 수량변이의 설명도가 가장 높았다.