국내 잣나무림의 하층식생 바이오매스 추정 상대생장식 개발

김다영1*, 신중훈1, 김사라1, 안은정2, 한 희1,2

(1서울대학교 농림생물자원학부, 2서울대학교 농업생명과학연구원)

Development of allometric equations for biomass estimation of understory vegetation in Korean pine forests

Dayoung Kim1*, Joonghoon Shin1, Sara Kim1, Eunjeong Ahn2, Hee Han1,2

(1Department of Agriculture, Forestry and Bioresources, Seoul National University,

2Research Institute of Agriculture and Life Sciences, Seoul national University)

요약: 본 연구는 국내 잣나무림의 하층식생 바이오매스 추정을 위한 상대생장식 개발을 목적으로 수행되었다. 이를 위해 경기도 태화산에 위치한 61년생 잣나무림을 대상으로, 임분에 분포하는 하층식생을 어린교목과 초본층으로 구분하고, 개체 단위로 현장 측정과 표본조사를 수행하였다. 하층식생의 다양한 형태적 특징을 독립변수로 하여 총 바이오매스를 추정하는 회귀모형을 개발하였으며, 멱함수 모형과 혼합효과 모형을 적용하였다. 독립변수별 모형의 추정력을 비교한 결과, 어린교목에서는 근원직경의 제곱과 식생 높이의 곱이 가장 효과적인 독립변수로 나타났다. 초본층에서는 줄기수와 줄기길이를 조합하여 바이오매스를 추정하는 것이 가장 효과적이었다. 식생 높이만을 독립변수로 사용할 경우, 어린교목과 초본층 모두에서 낮은 추정력을 보였다. 이는 하층식생의 높이를 정확하게 측정하는 것이 어렵고 환경에 의한 변동성이 크기 때문으로 해석된다. 혼합효과 모형을 이용하면 식생 유형에 따라 모형을 구분하지 않고, 하나의 모형에서 유형 간 차이를 반영할 수 있었다. 이를 통해 표본 크기에 대한 제약을 완화하고 바이오매스 추정의 정확도가 향상되었다. 향후 다양한 임분 형태 및 수종에 대한 하층식생 바이오매스 추정식을 개발할 필요가 있으며, 이는 정확한 산림자원 및 탄소량 평가에 기여할 것으로 기대된다.

Abstract: This study aimed to develop allometric equations for estimating the biomass of understory vegetation in Korean pine (Pinus koraiensis) forests. A 61-year-old Korean pine forest, located on Mt. Taehwa in Gyeonggi Province, was selected as the study site. The understory vegetation within the stand was categorized into young trees and herbaceous layers, with field measurements and destructive sampling conducted on an individual basis. Various morphological traits of the understory vegetation were used as independent variables to estimate total biomass, including aboveground and belowground components. Regression models were developed using power function and mixed-effects models. When comparing the estimation performance of models based on different independent variables, the product of diameter at root collar squared and height was found to be the most effective independent variable for young trees. For the herbaceous layer, the combination of stem number and stem length provided the most accurate biomass estimation. Using vegetation height alone as an independent variable showed low estimation performance for both young trees and herbaceous layers, which is interpreted as being due to the difficulty in accurately measuring understory vegetation height and the high environmental influence. Mixed-effects model allowed for the reflection of differences between vegetation types in a single model, without needing to separate models for each type. This approach alleviated constraints related to sample size and improved the accuracy of biomass estimation. Further research on biomass estimation for understory vegetation is required in various forest types and species, which will contribute to more accurate assessments of forest resources and carbon stocks.

Keywords: biomass estimation, understory vegetation, young trees, herbaceous plants, power function model, mixed-effects model

사사: 본 연구는 산림청(한국임업진흥원) '산림과학기술 연구개발사업(RS-2024-00400603)´의 지원에 의하여 이루어진 것임.