본 연구에서는 2005년 4월 강원도지역의 대규모 산불로 인해 발생한 산림피해면적과 그에 따른 피해액 산정을 목적으로 하였다. 정확한 산림피해액의 산정을 위해서는 정확한 피해지역의 분류, 수고 의 결정이 중요하며, 이를 위해 SPOT-4 위성 영상을 이용하여 산불피해가 발생한 지역의 면적을 계산하고, 항공 및 지상 LiDAR 자료를 활용하여 수고모델을 생성하였다. 수고모델로부터 나무의 높이값을 결정하고, 임상도로부터 피해지역내 수종, 밀도를 추출함으로서 임분재적을 계산하였으며, 2005년 4월 고시된 입목가격을 기준으로 산림피해액을 산정하였다.
본 연구는 비지정 문화유적이 제도권 내에서 보존되기 전까지 자연적인 훼손을 최소화하기 위한 기초연구로서 산림 내에 위치한 사지(寺址)에서 발생하는 자연적인 훼손 양상을 밝히고, 발생 원인에 대해 분석하였으며, 식생관리를 통한 저감방안을 모색하였다. 분석대상지는 다양한 피해 사례가 확인되는 삼천사지로 선정하였다. 사지에서 발생하는 자연적인 훼손은 발생 원인에 따라 크게 식생과 관련된 직접적인 유구 피해(식생), 식생과 간접적으로 관련이 있거나 여타 지형적 요인으로 인한 사지 전반에 대한 피해(지형), 산림작업 및 등산객 이용과 같이 식생과 간접적으로 관련이 있거나 식생환경 개선을 통해 저감할 수 있는 인위적 피해(인위)의 세 가지 유형으로 분류하였다. 식생에 의한 직접적인 피해는 입목의 뿌리에 의한 매장 유구 훼손, 수목 생장에 따른 석축 교란, 입목 전도에 의한 유구 파괴 및 사지 훼손, 기타 덩굴성 식물에 의한 훼손 등이 있으나, 일부는 버팀목이 되어 석축 붕괴를 막아주는 역할도 하였다. 환경변화에 의한 피해는 집중호우(홍수), 태풍으로 인해 토사유출 등이 발생하여 유구에 직접적인 피해를 주거나, 식생환경에 변화를 주어 사지에 2차 피해가 발생한 것으로, 이로 인해 지형 변화, 석축 유실 등이 주로 확인되었다. 인위적 피해는 산림작업에 의한 피해와 등산객 이용에 따른 답압 등이 있다. 이상과 같이 사지에서 발생하는 자연적 훼손에 대한 저감방안은 다음과 같이 고찰하였다. 1. 자연적 훼손의 대부분은 방치에 의한 지속적(遲速的)인 훼손으로 간벌을 통한 산림 밀도 조절, 유적 배면의 사방식재를 통한 토사유출 억제, 유구가 인접한 지역의 대교목 발생 억제를 위해 울폐도 조절을 통한 초본류 육성 등 산림관리를 통해 저감할 수 있다. 2. 강우에 의한 토양침식을 저감하기 위해서는 낙엽활엽수가 유리할 것으로 판단된다. 또한 상층 교목림의 적절한 수관 밀도를 유지할 필요가 있는데, 2~18본/$100m^2$ 정도가 적절할 것으로 사료된다. 3. 사지의 보존을 위해서는 참나무류나 서어나무류의 육성이 좋을 것으로 판단되며, 타감작용이 강해 생태계를 교란하는 아까시나무, 칡 등은 점차적으로 세력을 약화시킬 필요가 있다. 삼천사지는 북한산 국립공원 내에 위치하고 국 공유림에 속한다. 따라서 자연환경의 보전을 위해 현재도 꾸준한 산림작업이 실시되고 있으므로, 이러한 과정에서 유적의 보존을 위한 식생관리 방안이 고려될 수 있는 여지가 있다고 판단된다.
본 연구는 국내에서 아직 미흡한 조류 번식지 예측 모형을 이용해 참매의 서식지 예측 및 대체번식지로서 이용 가능한 지역을 선정하고, 향후 참매 번식 가능지역을 대상으로 보호관리 지역을 확대할 수 있는 근거를 제시하기 위한 방안이다. 참매의 번식지는 현장조사에서 확인된 둥지(N=10)를 이용하였으며, 출현지점은 제3차자연환경조사를 통해 확인된 참매출현지점(N=23)을 활용해 분석하였다. 모형변수로는 지형인자 4가지, 자연환경인자(식생) 3가지, 거리인자 7가지, 기후변수 9가지를 활용하였다. 활용변수 중 Random sampling을 통해 확보된 비출현 좌표와 출현좌표간 비모수 검증을 통해 최종 환경변수를 선정하였다. 유의성 검증을 통해 선택된 변수는 번식지 대상 10가지, 출현지점 대상 7가지였으며, 이 변수를 활용해 최종 서식지 예측 모형(MaxEnt)을 구축하였다. 모델 구축결과 번식에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 혼효림 과의 거리, 입목밀도, 경급의 순이었으며, 출현지점에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 수계와의 거리, 경작지와의 거리, 경사도의 순이었다. 번식지점을 대상으로 한 모델링은 기후환경과 숲 내부에서 번식하는 참매의 특성이 반영된 것으로 판단된다. 예상서식지는 충청북도 중부 이북지역으로 예상되었으며, 그 면적은 $189.5km^2$(2.55%)였다. 충북 이남지역은 청주와 충주 등의 비교적 큰 도시가 발달되어 있는 반면 충청북도 북부지역의 경우 산림과 경작지가 고루 발달되어 있어 번식에 있어 일정한 세력권과 먹이원이 필요한 참매로서는 번식에 유리한 지역일 것으로 판단된다. 출현지점 대상으로 한 모델링은 면적이 $3,071km^2$(41.38%)으로 확인되었으며, 이는 출현지점을 대상으로 하여 단순이동 관찰 및 계절적인 변동 미고려 등의 한계가 있기 때문에 번식지점을 대상으로 한 모델링보다 광범위한 서식예상지역을 예측하였다. 결과에서 확인된 예측지점은 번식지를 대상으로 하였을 경우 정밀한 서식예측이 가능하나, 둥지의 특성상 확인되는 지점이 적고, 참매의 행동영역을 반영하지 못하는 단점이 있다. 반면 출현지점을 대상으로 하였을 경우 더 광범위한 지점에 대한 결과 도출이 가능하였으나, 단순 이동이나 지속적인 이용실태를 반영하지 못하기 때문에 정밀도에서는 다소 떨어진다고 할 수 있다. 다만 이러한 결과들을 통해 참매의 서식지를 예측할 수 있으며, 특히 정밀한 번식지역의 예측자료는 환경영향평가나 개발계획 수립시 서식지 모형 결과를 도입하여 반영할 필요성이 있다.
본 연구는 소나무림과 참나무림을 대상으로 수림대별 소음감쇄효과에 대한 기준을 제시하고자 수행되었다. 수림대별로 소음감쇄에 영향을 미치는 주요인자로 흉고직경, 수고, 지하고, 입목밀도, 수관면적, 경사, 거리 등을 상관과 회귀식에 의하여 분석하였으며 이로부터 얻어진 결과는 다음과 같다. 1. 참나무림과 소나무림의 소음감쇄효과를 비교한 결과 큰 차이를 발견할 수 없었다. 2. 임목형상조건과 거리는 소음감쇄와 높은 상관관계를 나타내었으나, 경사도와는 상관관계가 적은 것으로 나타났다. 소음에 대하여 가장 높은 상관관계를 갖는 인자는 소나무림의 경우 흉고직경(r=0.9133)과 거리(r=0.9630)이며, 참나무의 경우도 흉고직경(r=0.9296)과 거리(r=0.9565)로 나타났다. 3. 소나무림과 참나무림 모두 소음에 대하여 흉고직경과 거리의 2변수로 구성된 최적 회귀식을 도출하였으며, 회귀식을 통하여 소음감쇄표를 작성하였다. 소나무림의 경우 수림대의 폭이 5m에서 29%, 10m에서 31.6~32.6%, 20m에서 38.3~39.8%, 30m에서 45.2~46.6%의 감쇄율을 보였고, 참나무림의 경우 폭이 5m에서 29%, 10m에서 31.6~34.2%, 20m에서 38.6~41.4%, 30m에서 45~47.2%의 감쇄율을 보였다. 4. 주거지역 및 녹지의 경우에 맞는 소음의 환경기준은 55dB인 바, 이 기준에 맞추어 감쇄표에 의하면, 소나무림의 경우 거리가 20m일 때, 흉고직경의 합계가 400~450cm이고 본수가 30~35본이거나, 거리가 25m일 때, 흉고직경의 합계가 250~300cm이고, 본수가 20~25본 일 경우로 나타났으며, 참나무림의 경우에는 거리가 20m일 때, 흉고직경합계가 400cm이고 본수가 30~35본이거나, 거리가 25m일 때 흉고직경의 합계가 250~300cm이며 본수가 20~25본인 경우로 나타났다.
본 연구는 국가산림자원조사 자료를 활용하여 우리나라 혼효림에 대한 산림 입지조건을 탐색하고 임분의 생장 및 수확량을 추정하기 위하여 수행되었다. 혼효림의 생장은 흉고직경, 수고, 흉고단면적을 변수로 하는 Chapman-Richards 모델을 적용하여 식을 도출하였으며, 수확량은 흉고단면적, 지위지수, 임령, 입목밀도 등의 인자를 단계적회귀분석 적용으로 회귀식을 도출하였다. 국내 혼효림은 다양한 입지에 생육하고 있었는데, 기후대별로는 온대중부권역에 과반수 이상이 분포하고 있었으며, 해발고별로는 101~400 m 지역에 약 62%가 분포하는 것으로 나타났다. 임령을 설명변수로 하는 혼효림 생장모형의 적합도(FI)는 흉고직경 0.32, 수고 0.22, 흉고단면적 0.18로 도출되어, 다소 낮은 적합도 값을 갖는 것으로 나타났다. 그러나 추정식의 실측치와 추정치 간의 관계 그래프 및 잔차 등을 고려할 때, 임령을 설명변수로 이용하는 추정모형의 사용은 특별한 문제가 없을 것으로 판단되었다. 혼효림의 수확모형은 여러 생장인자 중 흉고단면적(BA), 지위지수(SI), 임령(Age)이 단계적으로 투입되는 회귀식 Stand volume =-162.6859+6.3434 ∙ BA+9.9214 ∙ SI+0.7271 ∙ Age이 도출되었으며, 식의 설명력 (R2)은 약 96% 였다. 앞서 도출된 최적의 생장 및 수확모형을 이용하여 임시 임분수확표가 만들어 졌다. 또한 임시 임분수확표 자료를 활용하여 혼효림의 재적수확최대벌기령을 도출하였다.
본 연구는 5차, 6차, 7차 국가산림조사 자료 중 아까시나무가 우점종인 표본점을 수집하여, 산림조사 차수별, 기후대별(온대 북부, 온대중부, 온대남부, 난대지역), 해발고별(100 m 단위) 흉고직경, 입목본수, ha당 재적 및 지위지수의 변화를 구명하고자 하였다. 또한 용재로서 사용을 위한 기준인 벌기령을 산정하였다. 그리고 변화 구명은 통계처리 기법 중 분산분석과 Duncan 검정으로서 이행하였다. 흉고직경의 변화를 보면, 당연히 산림조사 차수에 따라 증가하였고, 기후대별로는 온대남부 지역에서 가장 생장이 좋지 않았으며, 해발고별로는 301-400 m 지점에서 가장 생장이 떨어지는 것으로 나타났다. ha당 입목밀도는 산림조사 차수별, 해발고에 따라서 서로 간 차이를 보이지 않았으며, 온대중부 지역에서 밀도가 가장 높고, 온대남부 지역이 가장 낮은 밀도를 보였다. ha당 임분재적은 산림조사 차수에 따라 증가하였고, 온대북부·온대중부 지역과 온대남부·난대 지역으로 크게 두 그룹으로 구분되며, 해발고 201-300 m에서 재적생장량이 가장 높았다. 지위지수는 ha당 임분재적 변화와 유사한 결과를 보여 주었다. 그리고 아까시나무의 ha당 재적변화를 알 수 있는 생장량 곡선은 Weibull 함수식으로 추정하였으며, 임분재적은 임령 50-60년에 이를 때 약 200 m3에 달할 것으로 예측되었다. 아까시나무를 밀원 자원이 아닌 용재로 이용하기 위한 기준인 재적수확최대벌기령을 계산한 결과 34년으로 나타났다.
본 연구는 한국과 중국의 마을 비보숲의 식생을 비교하기 위하여 수행되었다. 이를 위하여 한국과 중국의 대표적인 마을 비보숲이 잔존하는 지역을 예비조사를 통해 확인하여 한국의 진안과 중국의 청주를 선정하였다. 주요 조사방법은 현장조사이고, 조사된 두 지역에 대한 비교 고찰을 위하여 빈도분석이 이루어졌다. 이를 통해 두 지역의 차이로 인해 마을 비보숲의 식생의 특성에 있어서 많은 차이가 있는 것으로 나타났다. 분석결과, 두 지역의 평균 종수는 2.9종으로 같았다. 그러나 평균 개체수, 총 개체수, 입목밀도는 청주가 진안에 비해 상당히 큰 것으로 나타났다. 또한 수고, 평균 흉고직경, 수관폭은 진안이 청주보다 상당히 큰 것으로 나타났다. 그리고 임상과 주요 수종 역시 매우 다른 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 한국과 중국의 특성을 살린 마을 비보숲의 복원과 관리의 정책 방향을 마련하는 데 도움이 될 것으로 사료된다.
본 연구는 LiDAR 센서의 산림자원조사 적용성 검토를 위하여 제주 절물자연휴양림을 대상으로 삼나무의 개체목 탐지, 흉고직경과 수고를 측정하여 전통적인 산림자원조사와 정확성과 효율성을 비교·분석하였다. 백팩형 지상라이다(Backpack Personal Laser Scanning; BPLS)는 Greenvalley International 사(社)의 Model D50을 사용하였다. 최적의 데이터 수집을 위하여 표준지의 밀도와 작업 효율성을 고려한 LiDAR스캔의 표본추출방법을 7가지로 구분하였다. 분석은 개체목 변수 측정의 정확성을 파악하고 요소작업별 시간과 전체 분석시간을 조사하여 효율성을 평가하였다. 분석 결과, 백팩형 지상라이다를 이용한 입목 탐지율은 모든 패턴이 100%로 나타났다. 정확성은 패턴5(흉고직경: RMSE: 1.07 cm, Bias: -0.79 cm, 수고: RMSE: 0.95 m, Bias: -3.2 m)와 패턴7(흉고직경: RMSE: 1.18 cm, Bias: -0.82 cm, 수고: RMSE 1.13 m, Bias: -2.62 m)이 현장조사 방법으로 얻은 결과와 비교하였을 때 통계적 정확성이 높은 결과를 보였다. BPLS와 현장조사를 이용하여 1 ha의 데이터를 처리하는데 걸린 시간을 환산한 결과 BPLS는 약 115분~135분이 소요되며, 현장조사방법은 375분~1,115분으로 BPLS를 이용한 방법이 더 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 하층식생이 적고 비교적 관리가 잘 된 인공 침엽수림에서는 BPLS 장비를 활용하여 효율적인 산림자원조사가 가능하며, 앞으로 다양한 임분 조건에서 적용 가능성을 분석할 필요가 있다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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