연년 산림자원조사 자료를 이용한 임목축적 추정

Estimation of Forest Growing Stock by Combining Annual Forest Inventory Data

  • 임종수 (한국임업진흥원 정보서비스본부) ;
  • 정일빈 (한국임업진흥원 정보서비스본부) ;
  • 김종찬 (한국임업진흥원 정보서비스본부) ;
  • 김성호 (한국임업진흥원 정보서비스본부) ;
  • 류주형 (국립산림과학원 산림경제경영과) ;
  • 신만용 (국민대학교 산림환경시스템학과)
  • Yim, Jong Su (The Headquarters of Forest Information, Korea Forestry Promotion Institute) ;
  • Jung, Il Bin (The Headquarters of Forest Information, Korea Forestry Promotion Institute) ;
  • Kim, Jong Chan (The Headquarters of Forest Information, Korea Forestry Promotion Institute) ;
  • Kim, Sung Ho (The Headquarters of Forest Information, Korea Forestry Promotion Institute) ;
  • Ryu, Joo Hyung (Division of Forest Economic & Management, Korea Forest Research Institute) ;
  • Shin, Man Yong (Department of Forest Environment System, Kookmin University)
  • 발행 : 2012.06.30

초록

제5차 국가산림자원조사는 다양한 산림자원의 현황을 평가하고 시간경과에 따른 산림자원의 변화를 모니터링하기 위하여 연년조사체계로 개편되었다. 본 연구는 충청북도를 대상으로 연년조사체계에서 수집된 현지조사 표본점 자료를 이용하여 일정시점의 평균임목축적을 추정하기 위한 방법을 모색하기 위해 수행되었다. 연년통계량의 산출을 위하여 임상구분의 표본층을 고려하지 않은 단순임의추출법과 표본층을 고려한 사후층화이중추출법의 추정식을 이용한 추정치를 비교한 결과, 사후층화이중추출법에 의한 추정치의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 최근 5년간 수집된 현지조사 자료를 통합하기 위하여 조사년도의 차이를 고려하지 않은 시차 무시법(Temporally Indifferent Method), 조사년도별 추정치를 산출한 후 통합하는 단순이동평균법, 그리고 연도별 표본개수에 의해 가중치를 부여하는 가중이동평균법에 의한 평균임목축적과 추정분산을 비교하였다. 평균임목축적은 시차 무시법과 가중이동평균법에서 동일한 것으로 나타났지만, 추정치의 정도를 나타내는 추정분산은 가중이동평균법을 이용한 것이 약간 향상되었으며, 결과적으로 연도별 변이를 반영할 수 있는 가중이동평균법이 보다 적합한 것으로 평가되었다.

The $5^{th}$ national forest inventory (NFI5) has been reorganized to annual inventory system for providing multi-resources forest statistics at a point in time. The objective of this study is to evaluate statistical estimators for estimating forest growing stock in Chungcheongbuk-Do from annual inventory data. When comparing two estimators; simple random sampling (SRS) and double sampling for post-stratification (DSS), for estimating mean forest growing stock ($m^3/ha$) at each surveyed year, the estimate for DSS in which a population of interest is stratified into three sub-population (forest cover types) was more precise than that for SRS. To combine annual inventory field data, three estimators (Temporally Indifferent Method; TIM, Moving Average; MA, and Weighted Moving Average; WMA) were compared. Even though the estimated mean for TIM and WMA is identical, WMA-DSS is preferred to provide more smaller variance of estimated mean and to adjust for catastrophic events at a surveyed year (so-called "lag bias") by annual inventory data.

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참고문헌

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