• 자원환경지질
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• 제47권6호
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• pp.571-588
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• 2014

영남육괴 지리산지구의 산청지역은 선캠브리아기 지리산 변성암복합체와 이를 관입하는 산청 회장암복합체(이하, 회장암체) 그리고 이들을 관입하는 중생대 화성암류 등으로 구성되어 있고, 연구지역은 암주상 산청 회장암체의 서부에 위치한다. 본 연구는 산청 회장암체에 산출하는 산청 회장암(이하, SA)과 철-티탄 광체(이하, FTO)를 중심으로 노두별 상세한 야외지질조사를 수행하였으며, SA와 FTO의 엽리, 전단대, 산상 등으로부터 FTO 엽리의 성인과 이들 사이의 발생적 관계를 새롭게 해석하였다. 지금까지 밝혀진 SA와 FTO 사이의 구조적 특징은 다음과 같다: FTO의 다중 층상구조, SA의 세립화와 관련된 직선상, 혈관상, 요철상, 직각형 블록구조의 파생세맥, 점이적이고 불규칙한 SA 블록과 FTO 사이의 설상 또는 둥근 열편상 잠입 경계면 구조, 연성전단변형이 아닌 유동적 산상의 FTO 엽리와 FTO 엽리면상의 선상배열, SA 내에 발달하는 불연속전단대, SA 블록의 경계면에 평행한 FTO 엽리의 방향성, SA 블록의 경계면을 향한 FTO 엽리의 우세한 발달, 사장석 포획결정과 포획된 SA 블록의 종횡비에 비례하는 FTO 엽리의 우세성, FTO 엽리의 유동 습곡구조. 이러한 구조적 특징으로부터 FTO가 용융체로 존재할 당시에 SA가 완전히 고화되지 않았으며, 부분 고화된 SA의 단열작용은 FTO의 파생세맥과 SA의 세립화를 초래하였음을 알 수 있다. 또한 SA 블록과 FTO 사이에 점이적이고 불규칙한 경계면은 완전히 응결되지 않은 SA 블록와 FTO 용융체 사이의 상호반응에 의해 형성되었으며, FTO 엽리는 마그마 엽리로서 FTO 용융체와 부분 고결된 SA 블록 사이에 상호운동의 결과로 형성되었음을 알 수 있다. 이는 SA와 FTO는 성인과 시대를 달리하는 서로 다른 마그마의 관입관계가 아니라 동일시대의 동일기원 마그마의 다단계 분별정출작용에 의해 형성되었음을 의미하고, FTO는 관입적인 (암)맥상과 같이 규칙적인 산상이 아니라 불규칙한 단열을 따라 주입된 매우 불규칙한 산상을 보인 것으로 해석되며, Fe-Ti 광물자원 탐사 시에 적용될 수 있을 것이다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1995년도 제27회 학술발표회
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• pp.101-113
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• 1995

The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.

• 한국전통조경학회지
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• 제35권3호
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• pp.41-66
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• 2017

본 연구는 이계 홍양호가 설정하고 그의 손자 관암 홍경모가 경영한 이계구곡의 향유거점을 문헌 및 현지조사를 통해 실증적으로 추적하는 한편, 구곡의 형식 및 집경방식에 나타난 특징을 검토하는 것이다. 연구의 결과는 다음과 같다. 1. 우이동은 조선시대에 도성의 영역에 속한 땅이자 지금도 행적구역상 서울특별시에 속한 곳이다. 따라서 이계구곡은 예나 지금에나 수도에 있는 유일한 구곡이었다는 특별한 의미로 받아들여진다. 이계구곡은 우이천 상류의 만경폭을 제1곡으로 시작하여 계곡을 따라 내려오며 제2곡 적취병, 제3곡 찬운봉, 제4곡 진의강, 제5곡 옥경대, 제6곡 월영담, 제7곡 탁영암, 제8곡 명옥탄, 제9곡 재간정으로 구성된다. 이중에서 만경폭, 찬운봉, 옥경대는 그 위치를 확정할 수 있을 정도로 특징적인 경물상이 명확히 드러나 있었으며, 진의강, 월영담, 명옥탄, 재간정 터는 구곡기의 묘사와 현지의 지표상황을 통해 유력한 추정지를 찾을 수 있었다. 그러나 적취병, 탁영암의 경우 비근한 영역 내에 기문의 내용과 유사한 복수의 지점들이 나타났는데, 지형 경관 경물의 현황을 종합적으로 고려하여 제1의 추정지를 판단하였다. 이로서 1곡에서 9곡까지 총거리 2.1km의 선적 경로와 구조를 파악할 수 있었으며, 이러한 점은 구곡이 5리(약 1.96km)에 지나지 않는다는 관암의 설명과도 근사하다. 2. 18세기 말에 설정된 이계구곡은 홍양호가 우이동을 풍산 홍씨의 소유로 귀속시킨 뒤 선영의 묘소가 있는 터전을 가문의 공간으로 만드는 일련의 작업에서 비롯되었다. 이계구곡은 구곡이 상류에서부터 하류방향으로 전개된다는 점과, 거점지가 8곡에 위치하는 등 구곡의 일반적인 형식과 적지 않은 차이점을 나타내고 있었다. 이는 가문의 영역을 우이동 초입에 위치한 타 가문의 세력권과 분리시켜 우이동을 점유하려는 원심적 구성으로 해석되지만, 한편으로 우이동을 대표하는 경물인 미륵폭포[만경폭]부터 계곡의 주요 승경에 곡의 순서를 정하고 8곡에 위치한 자신의 거처를 사실상 구곡의 지향점으로 삼는 구심적 공간 만들기의 결과로도 판단된다. 3. 이계구곡에는 여타의 구곡에 비해 설정자와 경영자가 남긴 기문과 시문이 다량 제작된 반면, 구곡도, 각자 등 동반되는 시각적 매체가 전무하다. 그러나 관암의 문집에 수록된 "이계구곡대자첩(耳溪九曲大字帖) 발미(跋尾)"에는 각자를 새기려고 했던 시도가 있었음이 나타나 있다. 본 연구는 송시열 글씨로 알려진 국립중앙박물관 소장 미공개 필첩이 홍양호의 구곡명 유묵을 성첩한 "이계구곡대자첩" 이었음을 확인할 수 있었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제12권4호
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• pp.189-213
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• 1980

1. 본(本) 연구(硏究)는 우리나라의 산림토양(山林土壤)의 형태학적(形態學的) 이학적(理學的) 화학적성질(化學的性質)이 임목생장(林木生長)에 미치는 영향(影響)을 조사(調査)하여 수종별(樹種別)로 토양조건(土壤條件)의 요구(要求) 경향(傾向)을 파악(把握)하므로서 적지적수(適地適樹) 및 비배관리(肥培管理)의 기초자료(基礎資料)를 얻고자 10여년간(余年間)에 걸쳐서 자료(資料)를 수집(蒐集)하여 수량화방법(數量化方法)의 이론(理論)을 적용(適用)하여 다변량해석(多變量解析)으로 분석(分析)한 것이다. 2. 공시수종(供試樹種)인 낙엽송(落葉松)과 잣나무는 온대중부(溫帶中部)에서 온대북부(溫帶北部) 지방(地方)에 이르기까지 조림적지(造林適地)가 광대(廣大)하게 분포(分布)되고 있고 한국(韓國)의 이대(二大) 조림수종(造林樹種)으로 되고 있으나, 적지특성(適地特性)이 밝혀지고 있지않아 조림시(造林時)에 혼동(混同)하여 조림(造林)하거나 동일지위급(同一地位級)으로 취급(取級)되어 왔으며 낙엽송(落葉松) 적지(適地)에는 잣나무를 조림(造林)하여도 비교적(比較的) 생장(生長)이 양호(良好)하나 반면(反面) 잣나무 적지(適地)에 냑엽송(落葉松)을 조림(造林)할 경우(境遇) 생장(生長)은 양호(良好)하다고는 할 수 없다. 이러한 차이(差異)에 대(對)하여 토양형태학적요인(土壤形態學的因子), 토양(土壤)의 이화학적인자(理化字的因子)가 임목생장(林木生長)에 어떻게 영향(影響)하는 것인가를 Computer를 이용(利用)하여 토양인자(土壤因子)를 추적(追敵)하여 보았다. 3. 조사(調査)된 임분(林分)은 인공조림지(人工造林地)의 성림지(成林地)로서 낙엽송(落葉松) 294plot 잣나무 259plot에서 우세목(優勢木)의 표준목(標準木)을 벌채(伐採)하여 수간석해(樹幹析解)에 의(依)하여 지위지수(地位指數)를 결정(決定)하고 당해임지(當該林地)에서 토양단면조사(土壤斷面調査)를 실시(實施)하고 층위별(層位別)로 토양시료(土壤試料)를 채취(採取)하여 토양(土壞)의 이화학적성질(理化學的性質)을 분석(分析)하여 수종별(樹種別)로 임지생산력(林地生産力) 구분표(區分表)를 만들어 토양(土壤)의 물리성(物理性) 화학성(化學性) 및 이화학성(理化學性)과 임목생장(林木生長) 관계(開係)를 구명(究明)하였다. 4. 토양(土壤)의 물리적(物理的) 요인(要因)과 임목생장(林木生長) 관계(開係)의 순위(順位)는 낙엽송(落葉松)에서는 퇴적양식(堆積樣式), 토심(土深), 토양수분(土壤水分), 표고(標高), 지형(地形) 토양형(土壤型) A층(層)의 두께, 견밀도(堅密度), 유기물함량(有機物含量), 토성(土性), 기암(基岩) 석력함량(石礫含量), 방위(方位), 경사(傾斜) 등(等)의 순위(順位)이며 잣나무는 토양형(土壤型), 견밀도(堅密度), 기암(基岩), 방위(方位) A층(層)의 두께 토양수분(土壞水分) 표고(標高) 지형(地形) 퇴직양식(堆積樣式) 토심(土深) 토성(土性) 석력함량(石礫含量) 경사등(傾斜等)의 순(順)이였다. 5. 토양(土壞)의 화학적요인(化學的要因)과 임목생장(林木生長) 관계(開係)의 순위(順位)는 낙엽송(落葉松)에서는 염기포화도(鹽基飽和度) 토양유기물(土壤有機物) 석회(石灰), C/N율(率) 유효인산(有效燐酸) pH 치환성가리(置換性加里) 전질소(全窒素) 고토(苦土) 양(陽)ion치환능력(置換能力) 염기총량(나토륨 등(等)의 순위(順位)이며 잣나무는 유효인산(有效燐酸) 염기총량(전질소(全窒素) 나토륨 C/N율(率) pH, 석회(石灰) 염기포화도(鹽基飽和度) 토양유기물(土壤有機物) 치환성가리(置換性加里) 양(陽)ion 치환능력(置換能力) 고토(苦土) 등(等)의 순(順)이였다. 6. 토양(土壤)의 이화학성(理化學性)과 임목생장(林木生長) 관계순위(關係順位)는 낙엽송(落葉松)에서는 토심(土深) 퇴적양식(堆積樣式) 토양수분(土壞水分) pH 지형(地形) 토양형(土壤型) 표고(標高) 전질소(全窒素) 견밀도(堅密度) 유효인산(有效燐酸) 토성(土性) A층(層)의 두께 염기총량(치환성가리(置換性加里) 염기포화도(鹽基飽和度) 등(等)의 순위(順位)이며 잣나무는 토양형(土壤型) 토양견밀도(土壤堅密度) 방위(方位) 유효인산(有效燐酸) A층(層)의 두께 치환성가리(置換性加里) 토양수분(土壞水分) 염기총량 표고(標高), 토심(土深) 염기포화도(鹽基飽和度) 지형(地形) 전질소(全窒素) C/N율(率) 최적양식(堆積樣式) 등(等)의 순위(順位)이였다. 7. 산림토양(山林土壤)의 물리적성질(物理的性質)과의 중상관관계(重相關關係)에서는 낙엽송(落葉松) 0.9272 잣나무 0.8996이며 토양(土壤)의 화학적성질(化學的性質)은 낙엽송(落葉松) 0.7474 잣나무 0.7365이였다. 이상(以上)과 같이 토양(土壤)의 물리적성질(物理的性質)과 임목생장관계(林木生長關係)는 토양(土壤)의 화학적성질(化學的性質) 보다는 상관성(相關性)이 높은 것으로 나타났으나 토양(土壤)의 화학적(化學的) 제인자(諸因子)에 처한 표시방법(表示方法)이 미흡(未洽)한 것이라고 사료(思料)되며 토양(土壤)의 화학적성질(化學的性質)이 물리적성질(物理的性質) 못지않게 중요(重要)한 것이라는 것을 입정하기에 이르렀다. 산림토양(山林土壞)의 형태학적(形態學的) 및 물리적(物理的) 중요인자(重要因子)와 토양(土壤) 화학적(化學的) 중요인자(重要因子)를 발췌(拔萃)한 산림토양(山林土壤)의 이화학적성질(理化學的性質)과 임목생장(林木生長)과의 중상관관계(重相關關係)는 낙엽송(落葉松) 0.9434이고 잣나무 0.9103으로서 가장높은 상관성(相關性)을 나타냈다. 8. 편상관계수(偏相關係數)에서 나타난 것과 같이 낙엽송(落葉松)은 잣나무보다 토심(土深)이 깊어야하며 퇴적양식(堆積樣式)에 있어서도 붕적토(崩積土) 포행토(匍行土)이어야하며 토양건습도(土壤乾混度)에서도 적윤지(適潤地) 내지(乃至) 습윤지(混潤地)를 요구(要求)하고 있으며 pH5.5~6.1을 요구(要求)하며 전질소(全窒素)(T-N) 토성(土性) 및 토양양료(土壞養料)도 낙엽송(落葉松)이 잣나무보다 훨씬 많은 토양조건(土壤條件)을 요구(要求)하고 있다. 즉(卽) 토심(土深) 퇴적양식(堆積樣式) 지형(地形)의 기복(起伏) 토양건습도(土壤乾混度) pH N 표고(標高) 토성등(土性等)이 낙엽송(落葉松)과 잣나무 적지(適地) 구분(區分)의 유효(有效)한 지표(指標)가 되며 토양형(土壤型) 토양견밀도(土壤堅密度)는 식재환경(植載環境)의 변이폭(變異幅)이 넓으므로 지표성(指標性)은 있으나 낮다고 할 수 있다. 적지판별(適地判]別)은 낙엽송(落葉松)은 토심(土深) 퇴적양식(堆積樣式) 지형(地形) 토양(土壤) 수분(水分) pH 토양형(土壤型) N 토성등(土性等)이 생장(生長)을 도모(圖謀)하는 지표인자(指標因子)인데 반(反)하여 잣나무는 토양형(土壤型) 토양견밀도(土壤堅密度) 유효인산(有效燐酸) 치환성가리(置換性加里) 등(等)이 생장(生長)을 도모(圖謀)하는 유효(有效)한 요인(要因)이였다. 토양양료(土壤養料)에 대(對)하여도 일반적(一般的)으로 잣나무 보다 낙엽송(落葉松)이 요구도(要求度)가 크게 나타나고 있으나 $K_2O$에 대(對)하여서만 잣나무가 낙엽송(落葉松)보다 많이 요구(要求)하고 있다. 9. 지금(只今)까지 임목생장(林木生長)에 크게 영향(影響)을 미치는 것은 산림(山林) 토양(土壤)의 물리적성질(物理的性質)이라고 하였으나 본(本) 연구결과(硏究結果) 토양(土壤)의 화학적성질(化學的性質)도 물리적성질(物理的性質) 못지 않게 매우 중요(重要)한 임목생장(林木生長) 요인(要因)이 된다는 것을 Computer를 이용(利用) 추적(追跳)하여 입정하였으며 아울러 도래(徒來) 낙엽송(落葉松)과 잣나무 적지(適地) 특성(特性)을 구명(究明)하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제53권1호
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• pp.1-26
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• 1981

1. 본(本) 연구(研究)는 우리나라의 삼림토양(森林土壤)의 형태학적(形態学的) 이학적(理学的) 화학적(化学的) 성질(性質)이 임목생장(林木生長)에 미치는 영향(影響)을 조사(調査)하여 수종별(樹種別)로 토양조건(土壤條件)의 요구(要求) 경향(傾向)을 파악(把握)하므로서 적지적수(適地適樹) 및 비배관리(肥培管理)의 기초자료(基礎資料)를 얻고자 10여년간(余年間)에 걸쳐서 자료(資料)를 수집(蒐集)하여 수량화방법(數量化方法)의 이론(理論)을 적용(適用)하여 다변량해석(多變量解析)으로 분석(分析)한 것이다. 2. 공시수종(供試樹種)인 낙엽송(落葉松)과 잣나무는 온대중부(温帶中部)에서 온대북부(温帶北部) 지방(地方)에 이르기까지 조림적지(造林適地)가 광대(廣大)하게 분포(分布)되고 있고 한국(韓國)의 이대(二大) 조림수종(造林樹種)으로 되고 있으나 적지특성(適地特性)이 밝혀지고 있지않아 조림시(造林時)에 적지선정(適地選定)의 혼동(混同)을 초래(招來)하는 경우가 있고 때로는 동일지위급(同一地位級)으로 취급(取扱)되기도 하였다. 낙엽송적지(落葉松適地)에는 잣나무를 조림(造林)하여도 비교적(比較的) 생장(生長)이 양호(良好)하나 반면(反面) 잣나무 적지(適地)에 낙엽송(落葉松)을 조림(造林)할 경우(境遇)는 반드시 좋은 생장(生長)은 기대할 수 없다. 이러한 차이(差異)에 대(對)하여 토양형태학적(土壤形態学的) 인자(因子) 이화학적(理化学的) 인자(因子)가 임목생장(林木生長)에 어떻게 영향(影響)하는 것인가를 Computer를 이용(利用)하여 추적(追跡)하여 보았다. 3. 조사(調査)된 임분(林分)은 인공조림지(人工造林地)의 성림지(成林地)로서 낙엽송(落葉松) 294Plot 잣나무259Plot에서 우세목(優勢木)의 표준목(標準木)을 벌채(伐採)하여 수간석해(樹幹析解)에 의(依)하여 지위지수(地位指數)를 결정(決定)하고 동시에 당해림지(當該林地)에서 토양단면조사(土壤斷面調査)를 실시(實施)하고 층위별(層位別)로 토양시료(土壤試料)를 채취(採取)하여 토양(土壤)의 이화학적(理化学的) 성질(性質)을 분석(分析)하여 수종별(樹種別)로 임지생산력(林地生産力) 구분표(區分表)를 만들어 토양(土壤)의 물리성(物理性) 화학성(化学性) 및 이화학성(理化学性)과 임목생장(林木生長) 관계(關係)를 구명(究明)하였다. 4. 토양(土壤)의 물리적(物理的) 요인(要因)과 임목생장(林木生長) 관계(関係)의 순위(順位)는 낙엽송(落葉松)에서는 퇴적양식(堆積樣式) 토심(土深) 토양수분(土壤水分), 표고(標高), 지형(地形), 토양형(土壤型), A층(層)의 두께, 견밀도(堅密度), 유기물함량(有機物含量), 토성(土性), 기암(基岩), 석력함량(石礫含量), 방위(方位), 경사등(傾斜等)으로 나타나고 잣나무는 토양형(土壤型), 견밀도(堅密度), 기암(基岩), 방위(方位), A층(層)의 두께, 토양수분(土壤水分), 표고지형(標高地形), 퇴적양식(堆積樣式), 토심(土深), 토(土), 석력함량(石礫含量), 경사등(傾斜等)의 순(順)이였다. 5. 토양(土壤)의 화학적(化学的) 요인(要因)과 임목생장관계(林木生長関係)의 순위(順位)는 낙엽송(落葉松)에서는 염기포화도(塩基飽和度), 토양유기물(土壤有機物), 석회(石灰) C/N율(率) 유기인산(有機燐酸), PH 치환성가리(置換性加里), 전질소(全窒素), 고토(苦土), 양(陽)ion 치환능력(置換能力), 염기총량(塩基總量), 나토륨 등(等)으로 나타났고 잣나무는 유효인산(有効燐酸), 염기총량(塩基總量), 전질소(全窒素) 나토륨, C/N율(率), PH석회(石灰), 염기포화도(塩基飽和度), 토양유기물(土壤有機物), 치환성가리(置換性加里), 양(陽)ion, 치환능력(置換能力), 고토(苦土) 등(等)의 순(順)이였다. 6. 토양(土壤)의 이화학성(理化学性)과 임목생장(林木生長) 관계순위(関係順位)는 낙엽송(落葉松)에서는 토심(土深), 퇴적양식(堆積樣式), 토양수분(土壤水分), PH, 지형(地形), 토양형(土壤型), 표고(標高), 전질소(全窒素), 견밀도(堅密度), 유효인산(有効燐酸), 토성(土性)A층(層)의 두께, 염기총량(塩基總量), 치환성가리(置換性加里), 염기포화도(塩基飽和度), 등(等)으로 나타났고 잣나무는 토양형(土壤型), 토양견밀도(土壤堅密度), 방위(方位), 유효인산(有効燐酸), A층(層)의 두께, 치환성가리(置換性加里), 토양수분(土壤水分), 염기총량(塩基總量), 표고(標高), 토심(土深), 염기포화도(塩基飽和度), 지형(地形), 전질소(全窒素), C/N율(率), 퇴적양식(堆積樣式), 등(等)의 순위(順位)였다. 7. 산림토양(山林土壤)의 물리적(物理的) 성질(性質)과의 중상관관계(重相関関係)에서는 낙엽송(落葉松) 0.9272, 잣나무 0.8996이며 토양(土壤)의 화학적(化学的) 성질(性質)은 낙엽송(落葉松) 0.7474, 잣나무 0.7365이였다. 이상(以上)과 같이 토양(土壤)의 물리적(物理的) 성질(性質)과 임목생장관계(林木生長関係)는 토양(土壤)의 화학적(化学的) 성질(性質)보다는 상관성(相関性)이 높은 것으로 나타났으나 토양(土壤)의 화학적(化学的) 제인자(諸因子)에 대(對)한 표시방법(表示方法)이 미흡(未洽)한 것이라고 사료(思料)되며 토양(土壤)의 화학적(化学的) 성질(性質)이 물리적(物理的) 성질(性質) 못지않게 중요(重要)한 것이라는 것을 입증(立証)하기에 이르렀다. 산림토양(山林土壤)의 형태학적(形態学的) 및 물리적(物理的) 중요인자(重要因子)와 토양(土壤) 화학적(化学的) 중요인자(重要因子)를 발췌(拔萃)한 산림토양(山林土壤)의 이화학적(理化学的) 성질(性質)과 임목생장(林木生長)과의 중상관관계(重相関関係)는 낙엽송(落葉松) 0.9434이고 잣나무 0.9103으로서 가장높은 상관성(相関性)을 나타냈다. 8. 편상관계수(偏相関係数)에서 나타난 것과 같이 낙엽송(落葉松)은 잣나무보다 토심(土深)이 깊어야 하며 퇴적양식(堆積樣式)에 있어서도 붕적토(崩積土), 포행토(葡行土)이여야하며 토양건습도(土壤乾湿度)에서도 적윤지(適潤地) 내지(乃至) 습윤지(湿潤地)를 요구(要求)하고 있으며 PH. 5.5~6.1을 요구(要求)하며 전질소(全窒素)(T-N), 토성(土性) 및 토양양료(土壤養料)도 낙엽송(落葉松)이 잣나무보다 훨씬 많은 토양조건(土壤條件)을 요구(要求)하고 있다. 즉(即), 토심(土深) 퇴적양식(堆積樣式), 지형(地形)의 기복(起伏), 토양건습도(土壤乾湿度), PH, N, 표고(標高), 토심등(土深等)이 낙엽송(落葉松)과 잣나무 적지(適地) 구분(区分)의 유효(有効)한 지표(指標)가 되며 토양형(土壤型), 토양견밀도(土壤堅密度)는 식재환경(植栽環境)의 변이폭(變異幅)이 넓으므로 지표성(指標性)은 있으나 낮다고 할 수 있다. 적지판별(適地判別)은 낙엽송(落葉松)은 토심(土深), 퇴적양식(堆積樣式), 지형(地形), 토양수분(土壤水分), PH, 토양형(土壤型), N, 토성등(土性等)이 생장(生長)을 도모(図謀)하는 지표인자(指標因子)인데 반(反)하여 잣나무는 토양형(土壤型) 토양견밀도(土壤堅密度) 유효인산(有効燐酸) 치환성가리(置換性加里) 등(等)이 생장(生長)을 도모(図謀)하는 유효(有効)한 요인(要因)이였다. 토양양료(土壤養料)에 대(對)하여서도 일반적(一般的)으로 잣나무보다 낙엽송(落葉松)이 요구도(要求度)가 크게 나타나고 있으나 $K_2O$에 대(對)하여서만 잣나무가 낙엽송(落葉松) 보다 많이 요구(要求)하고 있다. 9. 지금(只今)까지 임목생장(林木生長)에 크게 영향(影響)을 미치는 것은 산림토양(山林土壤)의 물리적(物理的) 성질(性質)이라는 일반개념(一般槪念)이었으나 본연구결과(本研究結果) 토양(土壤)의 화학적(化学的) 성질(性質)도 매우 중요(重要)한 임목생장요인(林木生長要因)이 된다는 것을 Computer를 이용(利用) 추적(追跡)하여 입증(立証)하였으며 아울러 종래(從來) 낙엽송(落葉松)과 잣나무 적지(適地) 구분(区分)이 불분명(不分明)하던 것을 명료(明瞭)하게 적지(適地) 특성(特性)을 구명(究明)하였다.