임분특성을 반영한 우리나라 주요 침엽수종 수고생장모델 개발

정상현1*, 이대성2, 변재현1, 최정기1

(1강원대학교 산림경영학과, 2핀란드 자연자원연구원)

Developing Individual Tree Height Model with Stand Characteristics

for Major Coniferous Species in South Korea

Sanghyun Jung1*, Daesung Lee2, Jaehyun Byun1, Jungkee Choi1

(1Department of Forest Management, Kangwon National University

2Natural Resources Institute Finland (LUKE), Finland)

요약: 수고 추정은 산림경영에서 목재생산량을 평가하기 위한 핵심 요소로, 예측 정확도의 향상은 합리적인 시업체계 수립의 기초가 된다. 본 연구는 우리나라 주요 침엽수종인 소나무(Pinus densiflora), 잣나무(Pinus koraiensis), 낙엽송(Larix kaempferi)의 수고생장모델을 개발하고자 하였다. 연구자료는 2012년부터 2025년까지 5회 반복조사된 한국의 강원도와 경상북도 지역 인공림에서 취득하였다. 모델은 Näslund, Chapman-Richards, Schumacher, Hossfeld 함수를 활용하였으며, RMSE, MAE, MAPE, R2, bias, AIC를 기준으로 비교하여 최적 함수식을 선정하였다. 계층적 표본설계와 동일 표준지의 반복조사로 인한 자료의 비독립성을 고려하기 위해 혼합효과 모델링 기법을 적용하였다. 모델의 독립변수는 흉고직경과 함께 임령, 입목본수, 지위지수 등 임분특성변수를 적용하고, 변수의 조합 및 함수를 검토하여 가장 안정적이고 편향되지 않은 모델을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 수고생장모델은 수고 예측의 정확도를 향상시켜 목재생산량 추정의 신뢰성을 제고할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 직경분포모델과 연계하여 활용할 경우, 임분 수확량 산출이 가능하며 목재생산량, 바이오매스 및 탄소저장량 추정의 정밀도 또한 향상될 것으로 기대된다.

Abstract: Height estimation is a key component for evaluating timber production in forest management, and improvements in predictive accuracy provide the foundation for establishing rational silvicultural systems. This study aimed to develop height growth models for major coniferous species in South Korea, Korean red pine (Pinus densiflora), Korean white pine (Pinus koraiensis), and Japanese larch (Larix kaempferi). The data was obtained from plantations in Gangwon-do and Gyeongsangbuk-do, based on five repeated inventories conducted between 2012 and 2025. Height growth models were developed using the Näslund, Chapman–Richards, Schumacher, and Hossfeld functions, and the optimal function was selected by comparing model performance using RMSE, MAE, MAPE, R², bias, and AIC. Mixed-effects modeling was applied to account for data non-independence arising from the hierarchical sampling design and repeated measurements within the same plots. In addition to DBH, stand-level variables such as stand age, number of stems, and site index were incorporated as independent variables, and various combinations of variables and functions were examined to develop the most stable and unbiased model. The height growth models developed in this study are expected to improve the accuracy of height prediction and enhance the reliability of timber production estimates. Furthermore, when integrated with diameter distribution models, the proposed models enable stand-level yield estimation and contribute to more precise assessments of timber volume, biomass, and carbon stocks.

사사: 본 연구는 교육부(한국연구재단) 기초연구사업(No. NRF-2016R1D1A1B02011648)의 지원을 받아 수행되었습니다.