Development of Estimated Equation for Mortality Rates by Forest Type in Korea

This study was conducted to develop estimated equation for mortality rates (volume of dead trees, %) on coniferous and broad-leaved forests, representative forest types of South Korea. There were 6 equation models applied for estimating mortality such as a exponential equation, a Hamilton equation and variables using were DBH, basal area, and site index. Raw data used for estimating mortality were $5^{th}$ and $6^{th}$ national forest inventory data, and mortality was calculated with the difference of stocks between lived trees and dead trees by each sample plots. The most applicable equation to describe mortality on coniferous forest and broad-leaved forest was indicated as $P=(1+e^{(a+b{\times}DBH+c{\times}BA+d{\times}no\_ha+e{\times}density)})^{-1}$ and their goodness of fit showed 34% and 51% respectively. Goodness of fit in both equations were not much high because there were various factors which affect the mortality such as topographic conditions, soil characteristic, climatic factors, site quality, and competition. Therefore, it is considered that explaining mortality in forest with only 2 or 3 variables like DBH, basal area used in this analysis could be very difficult facts. However, this study is certainly worth in that there is no useful information on mortality by each forest type throughout the country at the present, and we would make an effort to promote the fitness of estimated equation for mortality adding competition index, tree crown density etc.

우리나라 침엽수 및 활엽수림의 고사율 추정식 개발

본 연구는 우리나라의 침엽수와 활엽수림에서 발생하는 고사율(고사 입목의 재적량, %) 추정식을 개발하는 것이 목적이다. 고사율 추정을 위하여 적용한 모형은 지수식, Hamilton식 등 6개식이었으며, 이용한 변수는 흉고직경, 흉고단면적, 지위지수 등이었다. 고사율 추정에 이용한 원자료는 5차 및 6차 국가산림자원조사 자료였으며, 표본점별 고사목과 생존목의 재적량 비로서 고사율을 산정하였다. 적용한 식 중 침엽수와 활엽수의 고사율을 가장 잘 설명하는 식은 $P=(1+e^{(a+b{\times}DBH+c{\times}BA+d{\times}no\_ha+e{\times}density)})^{-1}$의 형태를 갖는 식이다. 침엽수는 약 34%, 활엽수는 약 51%의 적합도를 나타냈다. 두 식 모두 적합도가 높게 나타나지 않았는데, 이는 임목 고사에 영향을 미치는 인자가 지리적 환경, 토양, 기상, 지위, 경쟁 등 너무나 다양하기 때문이다. 따라서 본 분석에 이용한 흉고직경, 흉고단면적 등 2~3개의 변수로 산림 내 고사를 설명하기는 매우 어려운 일이라 판단된다. 그러나 전국적으로 활용될 수 있는 임상별 고사율 정보가 없는 현시점에서는 본 연구의 가치는 있다고 생각되며 추후 수관울폐도, 경쟁지수 등을 변수로 추가적으로 활용하여 고사율 추정식의 정도를 높여야 할 것이다.