우리나라의 산림자원은 그 양적인 증대에도 불구하고, 임업의 낮은 채산성으로 인해 아직까지 경제적인 자산으로서의 가치를 충분히 인정받지 못하고 있으며, 임가경제통계나 국부통계 등 국가통계에서도 입목자산과 관련해서는 통계자료가 명확하게 제시되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 우리나라 입목자산가치를 올바르게 평가하기 위한 방법 및 국가통계 산출 시스템을 구현하는데 최종적인 목적이 있으며, 이를 위하여 기존의 입목자산 관련 국내외 평가 사례 및 문헌 조사를 통해 다양한 평가방법들의 이론과 적용상의 현실적인 문제점들에 대해서 분석하였으며, 분석된 결과를 토대로 평가 대안들을 도출하고 그 타당성을 검토하였다. 본 연구 결과, 임가경제조사를 통한 우리나라 임가의 입목자산가치 평가를 위해서는 벌기령 미만의 산림은 내부투자수익율법으로, 벌기령 이상의 산림은 시장가역산법을 적용하여 평가하는 방법이 가장 합리적인 대안으로 제시되었다.
채종원(採種園) 관리를 위해 개발된 여러 수종의 다양한 수형 조절 방법의 검토 및 이미 수형 조절 작업을 받은 16년생 접목 잣나무의 성장 조사와 I영급~III영급 조림지 임목의 성장 조사를 통하여 잣나무 인공림에서 잣과 목재를 생산할 수 있는 수형과 그 조절 방법을 제시하였다. 제 1형은 I~II영급에 잣 생산만을 위해 적용할 수 있는 방법으로 지상 1m 정도의 힘센 생지(生枝)를 포함하여 1m 정도 간격으로 4~5마디까지 남기고 단간(斷幹)하되 각 마디에 3~4개의 일차지(一次枝)를 윤생(輪生)으로 배치하는 변칙주간형(變則主幹型)이고, 제 2형은 잣과 목재 생산을 함께 도모하는 II영급~III영급에 적용이 가능한 방법으로 힘센 첫 생지 (지표에서 4m~8m)의 아래 부분은 무절(無節) 주간(主幹)으로 성장시키고 그 위는 1m 정도 간격으로 최고 4~5마디까지 남기고 단간하되 각 마디에 3~4개의 일차지를 윤생으로 배치하는 변칙주간형이며, 제 3형은 목재 생산만을 위해 지하고(枝下高)가 9m를 넘는 잣나무를 강도(强度)의 가지치기로 주간형(主幹型)을 이루게 하여 곧고 빠른 주간의 성장을 도모하는 방법이다.
The weight-of-evidence model one of the Bayesian probability model was applied to the task of evaluating landslide susceptibility using GIS. Using the location of the landslides and spatial database such as topography, soil, forest, geology, land use and lineament, the weight-of-evidence model was applied to calculate each factor's rating at Boun area in Korea where suffered substantial landslide damage fellowing heavy rain in 1998, The factors are slope, aspect and curvature from the topographic database, soil texture, soil material, soil drainage, soil effective thickness, and topographic type from the soil database, forest type, timber diameter, timber age and forest density from the forest map, lithology from the geological database, land use from Landsat TM satellite image and lineament from IRS satellite image. Tests of conditional independence were performed for the selection of the factors, allowing the 43 combinations of factors to be analyzed. For the analysis, the contrast value, W$\^$+/and W$\^$-/, as each factor's rating, were overlaid to map laudslide susceptibility. The results of the analysis were validated using the observed landslide locations, and among the combinations, the combination of slope, curvature, topographic, timber diameter, geology and lineament show the best results. The results can be used for hazard prevention and planning land use and construction
Timber inventory is a good starting point for developing strategies to effectively manage the timberland. In the sale of timberland, pricing is mostly based on this inventory. For a small timberland, inventory by conventional ground survey could be possible. In the case of large and nationwide business transactions, swift and inexpensive inventory is worth to be considered as the conventional methods require more experienced man power, money and time. In the present study, it was aimed to identify the chronicle of timberland such as changes that has occurred owing to silvicultural activities and by other means using the historical aerial photography and satellite data. Historical aerial photos from National Aerial Photography Program (NAPP), National High Altitude Photography (NHAP), Survey Photography and Landsat satellite data were used. Orthophotos were constructed using the DOQQ and DEM from USGS. Simple photo interpretation technique was employed to classify the orthophoto and satellite data. The plantation area was classified into softwood, mixed and hardwood. The timber age and the corresponding acreage details and the changes were also estimated. The result of this study could be more useful to the timberland buyers to better understand the chronicle of timberland of their interest prior to transactions.
Yield tables are a frequently used data base for regional timber resource forecasting. A normal yield table is based on two independent variables, age and site (species constant), and applies to fully stocked (or normal) stands while empirical yield tables are based on average rather than fully stocked stands. Normal and empirical yield tables essentially have many limitations. The limitations of normal and empirical yield tables led to the development of variable density yield tables. Mathematical models for estimating timber yields are usually developed by fitting a suitable equation to observed data. The model is then used to predict yields for conditions resembling those of the original data set. It may be accurate for the specific conditions, but of unproven accuracy or even entirely useless in other circumstances. Thus, these models tend to be specific rather than general and require validation before applying to other areas. Dalbergia sissoo forms a major portion of irrigated plantations in the hot desert of India and is an important timber tree species where stem wood is primarily used as timber. Variable density yield model is not available for this species which is very crucial in long-term planning for managing the plantations on a sustained basis. Thus, the objective of this study was to develop variable density yield model based on the data collected from 30 sample plots of D. sissoo laid out in IGNP area of Rajasthan State (India) and measured annually for 5 years. The best approximating model was selected based on the fit statistics among the models tested in the study. The model develop was evaluated based on quantitative and qualitative statistical criteria which showed that the model is statistically sound in prediction. The model can be safely applied on D. sissooo plantations in the study area or areas having similar conditions.
본 연구는 홍천 가리산 선도산림경영단지의 경제적·공익적 기능을 증진하기 위한 산림관리 최적화 방안과 목재생산·탄소저장·수원함양 가치 사이의 상호관계를 분석하였다. 이를 위해 다목적 선형계획법을 이용하여 산림경영계획 모델을 개발하였다. 모델은 목재생산·탄소저장·수원함양의 가중치별 순현재가치의 합을 최대화하는 목적함수와 분기별 목재생산량의 변화율, 영급별·수종별 면적 비율, 경영구역별 침엽수·활엽수 면적 비율, 최소 목재생산량 및 목재판매액을 제약하는 조건식을 갖는다. 대상지의 산림조사부 및 종합계획을 바탕으로 현재 임분 정보와 경영제약요인을 분석하고, 목적함수의 기능별 가중치를 달리하여 경영대안을 구성하였다. 경영대안에 따라 최적해들을 비교한 결과, 목재생산·탄소저장·수원함양의 순현재가치 합은 한 가지 기능만 선택하여 최대화하는 대안보다 세 가지 기능을 동일한 비율로 고려하여 종합적 가치를 최대화하는 경영대안에서 가장 높게 나타났다. 또한 세 가지 기능이 동시에 작용할 때 목재생산 기능은 탄소저장 및 수원함양과 상쇄작용을 하였고, 탄소저장과 수원함양은 서로 상승작용을 하였다. 반면 세 가지 기능 중 두 가지만을 고려하는 경우에는 모든 기능 조합에서 서로 상쇄작용을 하였다. 따라서 한두 가지 기능보다는 세 가지 기능을 모두 고르게 고려하는 것이 가리산 선도산림경영단지의 가치를 최대화할 수 있는 것으로 나타났다.
불법 목재 유통을 막기 위해 DNA를 활용한 수종 및 원산지 식별이 이루어지고 있지만, 목재의 물리·화학적 특성 때문에 양질의 DNA를 얻기 어렵다. 본 연구에서는 목재 DNA 추출 수율과 polymerase chain reaction (PCR) 성공률에 목재 조직의 나이가 영향을 미치는지 알아보기 위하여, 국내 주요 수종인 소나무 원목에서 DNA를 추출하여, 목재의 나이테 생성 시기와 추출 DNA 농도(ng/μl) 및 순도(A260/A280) 그리고 PCR 성공률(%)의 관계를 확인하였다. 분석 결과, 나이테가 형성층으로부터 멀어질수록, 즉 오래 전에 생성된 목재일수록, 추출한 DNA의 농도와 순도는 유의하게 감소하였다. 증폭 길이가 짧은 trnM-trnV(285 bp) 영역과 rpoC1(298 bp) 영역의 경우 PCR 증폭 성공률이 100 %였으나, rbcL(1.3 kb) 영역의 경우 66.67 %였고 30년보다 오래된 조직에서는 모두 증폭에 실패하였다. 시간이 지남에 따라 목재 세포의 사멸과 함께 양질의 DNA가 파괴되어 DNA 농도, 순도, PCR 성공률이 감소한 것으로 판단된다. 본 연구 결과는 향후 목재를 활용한 수종 동정 등에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
The purpose of this study is to develop landslide susceptibility analysis techniques using artificial neural networks and to apply the newly developed techniques for assessment of landslide susceptibility to the study area of Yongin in Korea. Landslide locations were identified in the study area from interpretation of aerial Photographs and field survey data, and a spatial database of the topography, soil type and timber cover were constructed. The landslide-related factors such as topographic slope, topographic curvature, soil texture, soil drainage, soil effective thickness, timber age, and timber diameter were extracted from the spatial database. Using those factors, landslide susceptibility and weights of each factor were analyzed by two artificial neural network methods. In the first method, the landslide susceptibility index was calculated by the back propagation method, which is a type of artificial neural network method. Then, the susceptibility map was made with a GIS program. The results of the landslide susceptibility analysis were verified using landslide location data. The verification results show satisfactory agreement between the susceptibility index and existing landslide location data. In the second method, weights of each factor were determinated. The weights, relative importance of each factor, were calculated using importance-free characteristics method of artificial neural networks.
Quantitative forecasting methods based on spatial data and geographic information system have been used in predicting the landslide location. This study compared the simulated results of logistic, Bayesian, and maximum entropy models to understand the uncertainties of each model and identify the main factors that influence landslide. The study area is Boeun gun where 388 landslides occurred in the year of 1998. The verification results showed that the AUC of the three models was 0.84. However, the landslide susceptibility distribution of Maxent model was different from those of the other two models. With the same landslide occurrence data, the result of high susceptible area in Maxent model is smaller than Logistic or Bayesian. Maxent model, however, proved to be more efficient in predicting landslide than the other two models. In Maxent's simulations, the responsible factors for landslide susceptibility are timber age class, land cover, timber diameter, crown closure, and soil drainage. The results suggest that it is necessary to consider the possibility of overestimation when using Logistic or Bayesian model, and forest management around the study area can be an effective way to minimize landslide possibility.
Hadi, Yusuf Sudo;Massijaya, Muh Yusram;Zaini, Lukmanul Hakim;Pari, Rohmah
Journal of the Korean Wood Science and Technology
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제47권3호
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pp.324-335
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2019
Timber from plantation forests has inferior physical and mechanical properties compared to timber from natural forest because it is mostly from fast-growing tree species that are cut at a young age. Filling cell voids with methyl methacrylate (MMA) can improve the wood properties. The purpose of this study was to determine the physical and mechanical properties of MMA-impregnated wood from three fast-growing wood species, namely jabon (Anthocephalus cadamba (Roxb.) Miq.), mangium (Acacia mangium Willd) and pine (Pinus merkusii Jungh. & de Vriese). Wood samples were either immersed in MMA monomer or impregnated with it and then heated to induce the polymerization process. Jabon, which was the lowest density wood, had the highest polymer loading, followed by pine and mangium. The physical and mechanical properties of samples were affected by wood species and the presence of MMA, with higher-density wood having better properties than wood with a lower density. Physical and mechanical properties of MMA wood were enhanced compared to untreated wood. Furthermore, the impregnation process was better than immersion process resulting the physical and mechanical properties. Based on MOR values, the MMA woods were one strength class higher compared to untreated wood with regard to Strength Classification of Indonesian Wood.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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