우리나라 남부지방의 주요 수종(樹種)인 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)에 영향하리라 예상되는 토양(土壤)의 이화학적(理化學的) 성질(性質)과 환경인자(環境因子)중 18개 인자(因子)를 218개 표준지(標準地)에서 측정(測定)하여 설명변수로 하고, 해송(海松)의 수고생장량(樹高生長量), 즉 임분(林分)의 지위지수(地位指數)를 반응변수로 하여 상관분석, 편상관분석, 회귀분석 및 요인분석을 실시하여 해송(海松)의 적지선정(適地選定), 생장량(生長量) 추정 및 비배관리 등에 대한 기초적 지침을 제시하고자 이 연구(硏究)를 실시하였으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)와 토양(土壤) 및 환경인자(環境因子)간의 상관에 있어서, 지위지수(地位指數)와 유효토심간의 상관계수 r=0.6498로 약간 높게 나타났고(p<0.01), 다음으로 경사도, 유기물함량, 전질소함량 순으로 상관이 나타났다. 2. 각종 인자간의 내부상관을 배제한 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)와 영향인자간의 편상관에 있어서는 유효토심(r=0.6270), 경사도(r=-0.5423), 염기포화도(r=0.3278) 순으로 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)에 영향을 미치고 있었다. 3. 단계적회귀분석 결과, 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)에 영향을 미치는 인자군(因子群)은 유효토심, 경사도, 유기물함량, 염기포화도, 토양산도, 미사함량 및 치환성 $Ca^{{+}{+}}$ 군(群)으로 나타났다. 4. 토양(土壤) 및 환경인자(環境因子)에 의한 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數) 추정식은 $Y=13.2691+0.0242\;X_2-1.2244\;X_4+0.6142\;X_5-0.3472\;X_{11}+0.0355\;X_{13}+0.1552\;X_{15}-0.1002\;X_{17}$으로 도출되었고, 추정식에 대한 적합도는 77%로 나타났다. 5. 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)에 영향하는 인자들을 요인분석한 결과, eigenvalue 1.0 이상의 주성분은 6개였으며, 이들의 누적기여율(累積奇與率)은 71.1%였다. 6. 요인분석(要因分析)에 의하여 산출된 6개의 요인점수(要因點數)와 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數)와의 관계를 단계적회귀분석한 결과, 5개의 요인점수(要因點數)를 갖는 추정모델이 도출되었다. 이 해송임분(海松林分)의 지위지수(地位指數) 추정모델에 대한 $R^2=0.8481$로 높은 설명력을 가지며, 회귀계수에 대한 유의성을 검정한 결과 1% 수준에서 유의성이 인정되었다. 따라서 해송(海松)의 수고생장(樹高生長)에 관여하는 인자(因子)를 선정하는 방법은 요인분석(要因分析)에 의한 회귀분석(回歸分析)이 가장 유리한 것으로 나타났다. 그리고 해송임분(海松林分)의 경영은 이상과 같은 방법에 의하여 선정된 임목생장(林木生長)에 관여하는 인자(因子)를 고려하여 실행되어야 할 것으로 사료된다.
발파에 의한 지반진동의 크기는 화약류의 종류에 따른 화약의 특성, 장약량, 기폭방법, 전새의 상태와 화약의 장전밀도, 자유면의 수, 폭원과 측간의 거리 및 지질조건 등에 따라 다르지만 지질 및 발파조건이 동일한 경우 특히 측점으로부터 발파지점 까지의 거리와 지발당 최대장약량 (W)간에 깊은 함수관계가 있음이 밝혀졌다. 즉 발파진동식은 $V=K{\cdot}(\frac{D}{W^b})^n{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (1) 여기서 V ; 진동속도, cm /sec D ; 폭원으로부터의 거리, m W ; 지발 장약량, kg K ; 발파진동 상수 b ; 장약지수 R ; 감쇠지수 이 발파진동식에서 b=1/2인 경우 즉 $D{\;}/{\;}\sqrt{W}$를 자승근 환산거리(Root scaled distance), $b=\frac{1}{3}$인 경우 즉 $D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W}$를 입방근환산거리(Cube root scaled distance)라 한다. 이 장약 및 감쇠지수와 발파진동 상수를 구하기 위하여 임의거리와 장약량에 대한 진동치를 측정, 중회귀분석(Multiple regressional analysis)에 의해 일반식을 유도하고 Root scaling과 Cube root scaling에 대한 회귀선(regression line)을 구하여 회귀선에 대한 적합도가 높은 쪽을 택하여 비교, 검토하였다. 위 (1)식의 양변에 log를 취하여 linear form(직선형)으로 바꾸어 쓰면 (2)式과 같다. log V=A+BlogD+ClogW ----- (2) 여기서, A=log K B=-n C=bn (2)식은 다시 (3)식으로 표시할 수 있다. $Yi=A+BXi_{1}+CXi_{2}+{\varepsilon}i{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$(3) 여기서, $Xi_{1},{\;}Xi_{2} ;(두 독립변수 logD, logW의 i번째 측정치. Yi ; ($Xi_1,{\;}Xi_2$)에 대한 logV의 측정치 ${\varepsilon}i$ ; error term 이다. (3)식에서 n개의 자료를 (2)식의 회귀평면으로 대표시키기 위해서는 $S={\sum}^n_{i=1}\{Yi-(A+BXi_{1}+CXi_{2})\}\^2$을 최소로하는 A, B, C 값을 구하면 된다. 이 방법을 최소자승법이 라 하며 S를 최소로 하는 A, B, C의 값은 (4)식으로 표시한다. $\frac{{\partial}S}{{\partial}A}=0,{\;}\frac{{\partial}S}{{\partial}B}=0,{\;}\frac{{\partial}S}{{\partial}C}=0{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (4) 위식을 Matrix form으로 간단히 나타내면 식(5)와 같다. [equation omitted] (5) 자료가 많아 계산과정이 복잡해져서 본실험의 정자료들은 전산기를 사용하여 처리하였다. root scaling과 Cube root scaling의 경우 각각 $logV=A+B(logD-\frac{1}{2}W){\;}logV=A+B(logD-\frac{1}{3}W){\;}\}{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (6) 으로 (2)식의 특별한 형태이며 log-log 좌표에서 직선으로 표시되고 이때 A는 절편, B는 기울기를 나타낸다. $\bullet$ 측정치의 검토 본 자료의 특성을 비교, 검토하기 위하여 지금까지 발표된 국내의 몇몇 자료를 보면 다음과 같다. 물론, 장약량, 폭원으로 부터의 거리등이 상이하지만 대체적인 경향성을 추정하는데 참고할수 있을 것이다. 금반 총실측자료는 총 88개이지만 환산거리(5.D)와 진동속도의 크기와의 관계에서 차이를 보이고 있어 편선상 폭원과 측점지점간의 거리에 따라 l00m말만인 A지역과 l00m이상인B지역으로 구분하였다. 한편 A지역의 자료 56개중, 상하로 편차가 큰 19개를 제외한 37개자료와 B지역의 29개중 2개를 낙외한 27개(88개 자료중 거리표시가 안된 12월 1일의 자료3개는 원래부터 제외)의 자료를 computer로 처리하여 얻은 발파진동식은 다음과 같다. $V=41(D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W})^{-1.41}{\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (7) (-100m)(R=0.69) $V=124(D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W})^{-1.66){\;}{\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots\cdots}$ (8) (+100m)(R=0.782) 식(7) 및 (8)에서 R은 구한 직선식의 적합도를 나타내는 상관계수로 R=1인때는 모든 측정자료가 하나의 직선상에 표시됨을 의미하며 그 값이 낮을수록 자료가 분산됨을 뜻한다. 본 보고에서는 상관계수가 자승근거리때 보다는 입방근일때가 더 높기 때문에 발파진동식을 입방근($D{\;}/{\;}\sqrt[3]{W}$)으로 표시하였다. 특히 A지역에서는 R=0.69인데 비하여 폭원과 측점지점간의 거리가 l00m 이상으로 A지역보다 멀리 떨어진 B지역에서는 R=0.782로 비교적 높은 값을 보이는 것은 진동성분중 고주파성분의 상당량이 감쇠를 당하기 때문으로 생각된다.
충북 진천, 음성, 괴산, 중원군과 충남 천원군, 그리고 경북 청도, 성주, 안동군에 분포하는 101개 연초 경작지에 대하여 토양의 화학성 및 토양도 자료들을 이용한 토양 비옥도를 평가하기 위하여 1985년부터 2년 동안포장시험이 수행되었으며 또한 동일 토양에 대한 포트시험도 병행하여 서로 비교하였다. 무비구의 연초 수량을 토양 비옥도 요인으로 고려하여 9개 화학성과 10개 토양도 자료들을 포함하는 19개 독려변수들로 평가하였다. 19개 독립변수들은 11개의 정량적 지표들과 9개의 정성적 지표들로 구분하여 BAS의 REO와 CLM model로 다중선형 회귀분석을 수행하였다. 무비구 연초 수량은 최저치와 최고치 간에 포트시험의 경우 5.0-5.5배, 포장시험의 경우 8.2-14.9배의 차이를 보여 공시토양의 다양한 비옥도 특성을 나타냈다. 무비구 수량과 밀접한 상관을 보인 화학적 지표는 포장시험과 포트시험간뿐 아니라 년차 간에도 상이하였으며, 또한 포장시험의 무비구 수량에 기여하는 정량적 지표들의 표준화 편회귀계수는 모두 1.0 미만을 보여 비옥도 평가를 위한 탄일 유효도지표의 선발이 어렵다는 것을 시사하였다. 비옥도에 대한 독립변수들의 다중선형회귀 평가는 단일 지표에 의한 평가보다 매우 양호하였으며 화학적 지표들 이외에 토양도의 정량적 및 정성적 지표들을 평가에 포함시킴에 따라 결정계수($R^2$)는 점진적으로 증가되었다. 즉 예를 들면 1985년도 무비구 수량에 대한 다중선형회귀의 결정계수는 단일지표 $NO_3-N$ 함량에 의한 평가 0.244에 비하여 화학적 지표들에 의한 평가는 0.422, 토양도의 정량적 지표들의 추가되면 0.503, 그리고 정성적 지표들을 추가하면 0.633으로 증가되었다. 따라서 토양 화학성 이외에 토양도 자료들을 포함하는 정량적 및 정성적 지표들에 의한 다중선형회귀 분석방법은 연초 경작지의 비옥도 평가를 위한 유의성 있는 모델로 추정되었다.
시설재배 토양의 염류집적 방지를 위한 적정 시비량 추천방안을 구명하기 위하여 1997년도에 영동군, 보은군, 청원군, 및 청주시의 시설재배지로부터 염류농도가 다양한 18개 토양을 채취하여 폿트 시험으로 무비구와 시비구로 구분하여 토마토의 생산성과 비료효과를 조사하였다. 무비구의 토마토 건물중 및 질소, 인산, 칼륨 흡수량을 비옥도 요인으로 그리고 이들의 시비구와 무비구의 차이 값을 비료 전체효과 및 비료 질소, 인산, 칼륨효과로 고려하였다. 비옥도 및 비료효과 요인들은 토양 화학성들의 상호관계를 분석하여 시설재배지 토마토의 시비기준을 설정하기 위한 평가방법을 검토하였다. 비옥도 요인들에 대한 무기태 질소($NO_3-N$, $NH_4-N$) 함량의 표준화 편회귀계수는 247~1159의 범위를 보여 다른 화학성들의 0.02~4.02에 비하여 수백배의 높은 가중치를 보였다. 또한 무기태 질소($NO_3-N$, $NH_4-N$) 함량은 전기전도도에 대한 표준화 편회귀계수가 35.2-36.0으로 다른 화학성들의 1.0이하에 비하여 수십배의 높은 가중치를 나타냈다. 이러한 결과로부터 무기태 질소함량은 시설재배 토양의 비옥도와 전도도에 가장 크게 영향을 미치는 지표로 확인되었다. Cate-Nelson split 평가방법에 의한 토마토 최대 생산력과 비료효과 0가 되는 무기태 질소($NO_3-N+NH_4-N$) 함량은 $220mg\;kg^{-1}$으로 배추의 경우와 동일하게 추정되었다. 따라서 시설재배지 토양의 무기태 질소($NO_3-N$, $NH_4-N$) 함량이 $220mg\;kg^{-1}$ 이상인 토양은 무비 재배로 추천하고, 기준치 이하인 토양은 비료효과와 무기태질소 함량의 회귀식을 이용하여 시비기준의 추천이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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