국가산림자원조사 기반 임상별 임목축적의 생장모델 개발

임종수1*, 신중훈2, 조민재1, 이선정1

(1국립산림과학원 산림탄소연구센터, 2서울대학교 농림생물자원학부)

Development of Stand Growth Model by Forest Type

based on National Forest Inventory in Korea

Jongsu Yim1*, Joonghoon Shin2, Min-Jae Cho1, Sunjeong Lee1

(1Forest Carbon Center on Climate Change, National Institute of Forest Science,

2Department of Agriculture, Forestry and Bioresources, Seoul National University)

요약: 산림은 시간경과에 따라 자연적 요인과 인위적 활동 등에 의해 변화하게 된다. 산림생장 모델은 이러한 산림의 변화를 분석하고 미래의 산림을 과학적으로 예측하기 위한 도구이다. 국가별 산림특성, 기후인자, 산림관리 방법 등을 고려하여 산림생장 모델을 개발하여 산림관리를 위한 의사결정에 활용하고 있다. 최근 대용량 데이터의 처리를 위한 과학기술의 발달과 활용가능한 데이터 확대 등으로 생장모델의 정확도를 개선하기 위한 연구가 수행되고 있다. 본 연구는 전국적으로 동일한 방법으로 수집되는 국가산림자원조사 자료를 활용하여 우리나라 산림특성을 고려하여 국가 및 6개 권역의 임상별 생장모델을 개발하여 비교하였다. 본 연구에서는 제7차 NFI 자료를 활용하였으며, 생장모델 개발을 위하여 일반적으로 널리 이용되고 있는 Chapman-Richards 모형과 Gompertz 모형을 비교하였다. 결과적으로 Chapman-Richards 모형이 보다 적합한 것으로 나타났으며 전차기 자료를 이용한 모델보다 4영급 이상에서 연간생장량이 급격하게 감소하는 경향을 나타냈다. 권역단위 모델은 해당 권역의 산림구성 및 기후 등에 따라 임상별 생장 모델의 차이가 있으므로 권역의 특성을 규명하고 이를 활용한 생장모델의 개발이 필요하다.

Abstract: Forests change over time due to natural factors and human activities. Forest growth models are essential tools for analyzing these changes and scientifically predicting the future of forests. These models are developed by considering forest characteristics, climatic factors, and forest management practices and are utilized to support decision-making in forest management. Recent advancements in computer technology for processing large-scale data, coupled with the increase in available datasets, have driven research efforts to enhance the accuracy of growth models. This study developed and compared forest growth models at both national and regional levels by forest cover type, using data from the National Forest Inventory (NFI). The 7th NFI dataset was employed, and the widely used Chapman-Richards(C-R) and Gompertz models were compared. The results indicated that the C-R model was more suitable, showing a sharp decline in annual growth rates for age classes above IV compared to models developed using previous datasets. Regional models revealed variations in forest growth characteristics by forest type, influenced by the tree species composition, age class and climate of each region. Thus, it is necessary to identify the characteristics of each region and develop growth models tailored to these features.

사사: 본 연구는 국립산림과학원 일반연구과제 “파리체제 대응 산림흡수원의 온실가스 감축실적 MRV 체계 개발(FM0200-2023-01-2024)”의 지원으로 수행되었습니다.