• Journal of Forest and Environmental Science
• /
• 제24권3호
• /
• pp.159-164
• /
• 2008

Forest inventory is a commercial term meaning the preparation of detailed descriptive list of articles with number, quantity and value of each item included. Forest inventory deals with the measurement of trees and stands, the estimation of their volume, growth prediction, biomass, carbon stocks and the description tree characteristics, as well as the land upon which they are growing. National Forest Inventory Center (NFIC) in Korea conducts national forest inventory every 5 years to obtain accurate baseline data for national forest policy. The permanent sample plot data used in were collected by NFI. The objective of this study was to develop methods for quantifying forest resources at national scale based on $5^{th}$ National Forest Inventory (NFI) data in Korea. Forest land area decreased from 6.44 to 6.38 million ha between 1997 and 2007, continuing a slight downward trend in area beginning in the late 1990s. However forest resources of the Korea have continued improving in general condition and quality, as measured by increased average size and volume of trees. Growing-stock volume of the Korea increased from 17 to 123.79 cubic meter per ha between 1976 and 2007. The biomass in Korea was estimated to be 153.81 tons per hectare and carbon stocks in Korea was estimated to be 84.36 tons per hectare by NFI data. This information is important for government officials, public administration, the private business sector, and the researcher. Forest Inventory should be implemented in a way to be able to monitor and assess the forests continuously.

• Journal of Forest and Environmental Science
• /
• 제32권2호
• /
• pp.140-148
• /
• 2016

This study aims to estimate the forest volumes of the economic forest in Gangwon Province of Republic of Korea (hereinafter referred to as Gangwon) through the synthetic estimation. To estimate the forest volume, Stratified systematic sampling method was used along with the forest type maps and the $5^{th}$ National Forest Inventory data. The synthetic estimation includes sample plots of the expanded areas as well as those of the target area, and the forest volume of economic forest in every city and county throughout Gangwon. Results show that the average forest volume calculated by synthetic estimation was $159.6m^3/ha$ in national economic forest and $129.6m^3/ha$ in private economic forest. The total forest volume of the national economic forest was approximately $59.45million\;m^3$, which was $20.18million\;m^3$ higher than that of the private economic forest. On the other hands, the standard error of the national economic forest was approximately ${\pm}2.21m^3/ha$, which was ${\pm}0.30m^3/ha$ lower than that of the private economic forest. The lowest standard errors was about ${\pm}3.12 m^3/ha$ in broad-leaved forest, followed by ${\pm}4.33m^3/ha$ of mixed forest, and ${\pm}5.78m^3/ha$ of coniferous forest.

• 한국산림과학회지
• /
• 제99권3호
• /
• pp.304-311
• /
• 2010

본 연구는 2006년부터 시작된 국가산림자원조사부터 표본점 설계방법과 적용 단목재적식을 변경하여 적용함으로써 과거와는 다른 임목축적 추정치의 경향을 보이고 있어 그 원인을 구명하기 위해 수행하였다. 이를 위해 본 연구에서는 20개 집락의 80개 표본점을 대상으로 제4차 및 제5차 국가산림자원조사의 표본점 설계방법에 따라 자료를 수집한 후, 현재 사용하고 있는 수종별 단목재적식과 과거에 사용하였던 단목재적식을 적용하여 임목축적을 추정한 후 표본점 설계 방법 및 적용 단목재적식의 변경에 따른 임목축적 추정치의 차이가 있는지를 평가하였다. 임목축적 차이의 원인을 구명하기 위해 t-검정을 실시한 결과 표본점 설계방법의 변경에 따른 임목축적의 차이는 인정되지 않았으며, 사용된 단목재적식의 변경에 의해서 통계적으로 인정할 수 있는 임목축적의 차이가 발생하는 것으로 분석되었다. 결과적으로 제5차 국가산림자원조사를 통해 얻어지는 임목축적은 적용 단목재적식의 변경에 의해 차이가 발생하기 때문에, 국제기구에 보고하기 위해서는 재계산을 통해 2006년 이전의 임목축적 추정치의 보정이 필요할 것으로 평가되었다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제101권2호
• /
• pp.213-219
• /
• 2012

제5차 국가산림자원조사는 다양한 산림자원의 현황을 평가하고 시간경과에 따른 산림자원의 변화를 모니터링하기 위하여 연년조사체계로 개편되었다. 본 연구는 충청북도를 대상으로 연년조사체계에서 수집된 현지조사 표본점 자료를 이용하여 일정시점의 평균임목축적을 추정하기 위한 방법을 모색하기 위해 수행되었다. 연년통계량의 산출을 위하여 임상구분의 표본층을 고려하지 않은 단순임의추출법과 표본층을 고려한 사후층화이중추출법의 추정식을 이용한 추정치를 비교한 결과, 사후층화이중추출법에 의한 추정치의 정확도가 높은 것으로 나타났다. 최근 5년간 수집된 현지조사 자료를 통합하기 위하여 조사년도의 차이를 고려하지 않은 시차 무시법(Temporally Indifferent Method), 조사년도별 추정치를 산출한 후 통합하는 단순이동평균법, 그리고 연도별 표본개수에 의해 가중치를 부여하는 가중이동평균법에 의한 평균임목축적과 추정분산을 비교하였다. 평균임목축적은 시차 무시법과 가중이동평균법에서 동일한 것으로 나타났지만, 추정치의 정도를 나타내는 추정분산은 가중이동평균법을 이용한 것이 약간 향상되었으며, 결과적으로 연도별 변이를 반영할 수 있는 가중이동평균법이 보다 적합한 것으로 평가되었다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
• /
• 한국농림기상학회 2019년도 하계 학술발표초록집
• /
• pp.236-237
• /
• 2019

• 한국산림과학회지
• /
• 제110권2호
• /
• pp.233-243
• /
• 2021

기후변화 영향의 심각성을 인지한 국제사회의 움직임에 발맞춰 우리 정부는 2050 탄소중립 선언을 통해 지속가능한 탄소중립 사회를 지향하고 있으며, 국가 온실가스 감축 목표의 이행을 위해 산림부문을 적극적으로 활용한 전략을 수행중이다. 특히 산림 내 고사목은 탄소저장고로서의 역할을 담당하므로 고정표본점에 대하여 모니터링이 이루어지는 국가산림자원조사(National Forest Inventory; NFI)에서 수집되는 고사목 자료를 활용하여 고사목 축적량과 고사목의 탄소저장량 변화 특성을 구명하는 것은 의의가 크다. 따라서 본 연구는 각 차수별(제5차-제7차 NFI) 고사목 자료를 활용하여 동일표 본점 내 고사목의 발생 현황 및 탄소저장량을 산출하고 시간에 따른 변화 특성을 분석하였다. 강원도 산림에서 각 차수별로 모니터링이 가능한 동일 표본점 2,021개를 분석한 결과 조사차수별 고사목 축적량(m³ ha^-1)은 제5차 및 제6차 NFI에서 각각 4.71과 4.09로 나타났으나, 제7차 NFI에서는 3.09로 감소하는 결과를 보였다. 연도별 고사목의 탄소저장량(ton C ha^-1)은 2009년 0.67, 2014년 0.64, 그리고 2019년 0.41로 분석되어, 시간의 흐름에 따른 감소추세를 나타냈다. 본 연구 결과를 기초자료로 활용하여 향후 전국 산림에 대한 고사목의 탄소저장량 추정 및 시계열적 변화 특성에 대한 지속적인 모니터링 연구가 수행될 필요가 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.311-320
• /
• 2009

본 연구는 전라북도 무주군을 대상으로 제5차 국가산림자원조사 자료와 위성영상(Landsat TM-5)자료를 이용하여 산림 바이오매스를 추정하고 이를 토대로 바이오매스 주제도를 작성하고자 하였다. 먼저 국가산림자원조사의 야외 표본점 자료를 이용하여 조사표본점의 단위면적 당 축적을 산출하고, 바이오매스 변환계수를 적용하여 산림 바이오매스를 추정하였다. 본 연구에서는 위성영상 자료를 이용한 산림 바이오매스 추정을 위해 회귀모형을 이용하는 방법과 최근린 기법(k-Nearest Neighbor)을 이용하는 두 가지 방법을 사용하였는데, 이 두 가지 방법에 의해 추정된 산림 바이오매스를 국가산림자원조사 자료에 의한 추정치와 비교하여 최적의 방법을 선정하였다. 추정된 바이오매스 통계량의 비교를 위해 교차대조법을 이용하여 RMSE(Root Mean Square Error)와 평균편의(Mean Bias)를 산출하였는데, 그 결과 두 방법 모두 유사한 추정오차(RMSE: 63.75$\sim$67.26ton/ha)와 편차($\pm$1 ton/ha)를 보여 정확성 면에서는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 하지만 최근린 기법을 이용하여 산림 바이오매스를 추정하는 것이 효율성 측면에서 보다 유리할 것으로 평가되었다. 최근린 기법에 의해 추정된 무주군의 산림 바이오매스는 약 839만 톤으로 나타났으며 단위면적당 평균은 149톤/ha인 것으로 분석되었다.

• 한국기후변화학회지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.499-506
• /
• 2016

This study was conducted to estimate carbon stock and uptake for Larix kaempferi Lamb., the single species, which is the most widely distributed one following Pinus densiflora, using data from 6th national forest inventory and forest type map of 1:5,000. Overall distribution area of Larix kaempferi in South Korea was shown as 272,800ha, in detail, Gangwon-do was the most widely distributed region with 39.6% (108,141 ha) of the whole forest area, and Gyeongsangbuk-do was 18.6%(50,839 ha), Chungcheongbuk-do was 15.1%(41,205ha) in order. As the results of analysis in carbon stock and uptake for each province, the values were high with Gyeonggi-do 109.0 tC/ha, $10.3tCO_2/ha/yr$, Gangwon-do 349.1 tC/ha, $9.7tCO_2/ha/yr$ in order, and Jeollabuk-do was the lowest with 78.3 tC/ha, $7.6tCO_2/ha/yr$. Also, the results of estimation in total carbon stocks and uptakes by year (1989~2015) were turned out that total carbon stocks and uptakes were 24,891 thousand tC, $2,428thousand\;tCO_2$ in 2015, increasing about 4.8 times and 3.8 times each compared with 5,238 thousand C/ha, $640thousand\;CO_2$ in 1989. Although forest area was decreased 26.6% with 371,884 ha in 1989 to 272,800 ha in 2015, carbon stocks and uptakes were increased in 2015 in that forest stock was increased 126% compared to 1989.

• 한국산림과학회지
• /
• 제100권1호
• /
• pp.62-69
• /
• 2011

본 연구는 5차 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI) 표본점 자료를 이용하여 충청도 지역에 분포하는 주요 수종에 대한 수고-흉고직경 생장모델을 개발하고자 하였다. 충청도 지역 고정표본지 내에서 수고와 흉고직경이 측정된 주요 수종의 총 임목 본수는 2,681본이었으며, 무작위로 생장모델의 개발을 위해 90% 자료와 모델 타당성 검정을 위해 10% 자료로 나누어서 분석하였고, 본 연구에서 제시된 최종모형의 추정된 계수는 100% 자료를 이용하였다. 8개 주요 수종에 대한 생장모델들의 적합성 검정은 결정계수($R^2$), 추정치의 오차인 평균제곱근오차(RMSE), 평균편의(MD), 절대평균편의(AMD)와 직경급별로 평균편의(MD)를 비교 분석하였다. 본 연구 결과에 의하면, 6개 주요 생장식의 결정계수는 모두 94% 이상의 높은 설명력을 나타냈으며, 특히 C-R 생장모델과 Weibull 생장모델은 다른 모델에 비해 좋은 결과를 나타냈다. 직경급 30 cm 이하에서는 소나무, 리기다소나무, 굴참나무, 신갈나무가 상대적으로 가장 작은 평균편의를 나타낸 반면, 직경급 30 cm 이상에서는 신갈나무, 상수리나무, 졸참나무가 큰 평균편의를 나타냈다. 또한 본 연구의 결과로 제시된 6개 주요 생장식에서 추정한 수고를 임목자원평가 프로그램에 적용하여 간재적을 분석한 결과, 직경급 30 cm까지는 큰 차이를 보이지 않지만, 30 cm 이상인 대경목의 경우 추정된 간재적은 큰 차이를 보이므로, 생장모델 선정에 주의를 기울여야 한다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제106권4호
• /
• pp.450-456
• /
• 2017

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.