Journal of agriculture & life science (농업생명과학연구)

Institute of Agriculture & Life Science, Gyeongsang National University (경상대학교 농업생명과학연구원)
권호 표지

Estimation of Site Index Equation for Pinus densiflora at Mt. Osu Region using Schnute Growth Function

Schnute 생장함수를 이용한 오서산지역 소나무림의 지위지수 추정

  • Received : 2009.07.13
  • Accepted : 2009.08.25
  • Published : 2009.08.30

⟨ Previous Next ⟩

Abstract

The purpose of this study was to estimate height growth pattern and to derive site index equation for Pinus densiflora grown at Mt. Osu region, Chungnam. A total of 21 repre - sentative trees from the established temporary plots around Boryeng and Cheongyang regions were destructively sampled to measure diameter, height, volume growth per 1-year interval by using of DTRS- 2000 measurement instrument. The Schnute growth function was select ed for height growth prediction using 181 height-age paired observations and derived anamorphic base age invariant site index curves (base index age 30 years). The fitted index and the asymptotic value of Schnute model indicated both 0.96 and 10.8 meter, respectively. The results suggested in this study could be very useful to understand the height growth pattern and productivity of the site quality on Pinus densiflora grown at Mt. Osu region, Chungnam.

본 연구의 목적은 충남 오서산지역 소나무림을 대상으로 전반적인 수고생장 패턴과 지위지수식을 추정하고자 한다. 조사대상 지역은 충남 보령시와 청양군 일대의 소나무림을 대상으로 총 7개소의 조사지를 선정하여 매목조사를 실사하였으며, 이 중에서 총 21본의 표본목을 벌도하여 원판을 채취하였다. 채취한 원판들은 1/100mm의 정밀도를 가진 정밀연륜분석기(Model: DTRS-2000)를 사용하여 1년 단위의 수고, 직경, 재적 등의 생장량을 계산하였다 본 연구에서는 총 181개의 수고-수령 관측치를 사용하여 Schnute의 생장함수식에 적용하였고 일반적인 수고생장의 패턴을 추정하였으며, 또한 이를 이용하여 기준임령을 30년으로 한 동형의 지위지수 추정식을 유도하였다. 본 연구에서 제시된 수고 및 지위지수 추정식은 충남지역에서 소나무림이 가장 많이 분포하고 있는 오서산지역 소나무림의 생장을 파악하는데 중요한 정보를 제시해 줄 것으로 사료된다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 공주대학교

References

  1. Avery, T. E. and H. E. Burkhart. 1994. Forest Measurements. McGraw-Hill, Inc. 321-347.
  2. Bredenkamp, B. V. and T. G. Gregoire. 1988. A forestry application of Schnute's generalized growth function. Forest Science 34(3) : 790-797.
  3. Clutter, J. L., J. C. Fortson, L. V. Pienaar, G. H. Brister, and R. L. Bailey. 1983. Timber Management - A Quantitative Approach. John Wiley & Sons. 31-58.
  4. Husch, B. T., W. Beers, and J. A. Kershaw. 2003. Forest mensuration. John Wiley & Sons, Inc. 198-200.
  5. Kim, H. H., J. S. Chung, S. K. Chong, Y. M. Son, and E. G. Kim. 2005. Estimation of site index function for Larix kaempferi Stands in Gyeongi Province. Journal of Forest Measurement 8 : 136-144.
  6. Korea Forest Research Institute. 2004. Forest Resources Evaluation and Prediction System for Major Species. 125p.
  7. Korea Meteorological Administration (KMA). 2008. http://www.kma.go.kr/
  8. Laar, A. V. and A. Akca. 1997. Forest Mensuration. Cuvillier Verlag Gottingen. 229-235.
  9. Peng, C, L. Zhang, and J. Liu. 2001. Developing and validating nonlinear height-diameter models for major tree species of Ontario's boreal forests. Northern Journal of Applied Forestry. 18(3) : 87-94.
  10. SAS Institute, Inc. 2004. SAS/STAT 9.1 User's Guide. SAS Institute, Inc. Cary. NC.
  11. Schnute, J. 1981. A versatile growth model with statistically stable parameters. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences. 38 : 1128-1140. https://doi.org/10.1139/f81-153
  12. Yuancai, L., C. P. Marques, and F. W. Macedo. 1997. Comparison Schnute's and Bertalanffy-Richards growth functions. Forest Ecology and Management 96 : 283- 288. https://doi.org/10.1016/S0378-1127(96)03966-7