대나무 숲의 고사량 추정식 도출

정재엽1*, 주정운1, 배은지1, 윤준혁1, 노혜정2, 박천희2, 김우용3, 김정수3, 손영모3

(1국립산림과학원 산림바이오소재연구소, 2한국산지보전협회 산림공간정보센터,

3(주)씨엔 산림경영연구소)

Deduction of estimation equations for annual mortality in bamboo forests

Jae Yeob Jeong1*, Jeong Woon Joo1, Eun Ji Bae1, Jun Hyuck Yoon1, Hye Jung Roh2, Chun Hee Park2, Woo Yong Kim3, Jung Soo Kim2, Yeong Mo Son3

(1Forest Biomaterial Research Center, National Institute of Forest Science,

2Korea Forest Conservation Association,

3Forest Management Research Center, CN Corporation)

요약: 대나무 숲은 왕성한 생장력과 높은 밀도로 인해 바이오에너지원으로서의 활용 가능성이 높게 평가되고 있다. 그러나 매년 발생하는 죽순량에 관한 연구는 꾸준히 진행되어 왔으나, 고사량에 관한 정보는 여전히 부족한 실정이다. 본 연구는 대나무 숲의 연간 고사량을 예측할 수 있는 추정모형을 도출하고자 수행되었으며, 고사량 추정을 바탕으로 대나무 임분의 탄소 배출량 산정이 가능해질 것으로 기대된다. 고사량 추정을 위해 임분의 흉고직경과 밀도(입목본수)를 독립변수로 설정하였으며, 적합도지수(FI), 추정치의 표준오차(SEE), 변이계수(CV), 편의(Bias), 아카이케 정보기준(AIC), 평균 절대백분율오차(MAPE) 등을 종합적으로 고려하여 최적 모형을 도출하였다. 분석 결과, 기존 입죽과 신죽의 본수를 합산한 임분밀도를 변수로 하는 모형이 가장 우수하였다. 검정통계량은 FI = 0.44, SEE = 1783.3, CV = 114.2, Bias = 117.5, MAPE = 276.0, AIC = 4351.3로 나타났다. 또한 고사량에 영향을 미치는 주요 요인을 규명하기 위해 다중회귀분석을 실시한 결과, 신죽의 밀도(X1)와 입죽 및 신죽의 합계 본수(X2)가 가장 영향력이 큰 독립변수로 도출되었으며, 이를 바탕으로 고사량 예측을 위한 다중회귀식을 제시하였다.

Abstract: Bamboo forests are highly valued for their potential as bioenergy resources due to their vigorous growth and high stand density. Although numerous studies have addressed annual shoot production, quantitative information on mortality remains limited. This study aimed to develop an estimation model for predicting annual mortality in bamboo stands. This approach enables the estimation of carbon emissions from bamboo stands based on annual mortality. For this purpose, diameter at breast height (DBH) and stand density (number of culms) were used as independent variables, and the optimal model was selected based on multiple statistical criteria, including the fit index (FI), standard error of estimate (SEE), coefficient of variation (CV), bias, Akaike information criterion (AIC), and mean absolute percentage error (MAPE). The results indicated that the model using stand density defined as the combined number of existing and newly recruited culms provided the best performance, with FI = 0.44, SEE = 1783.3, CV = 114.2, Bias = 117.5, MAPE = 276.0, and AIC = 4351.3. In addition, multiple regression analysis identified the density of newly recruited culms (X1) and the total number of existing and new culms (X2) as the most influential predictors of mortality, and a multiple regression equation for mortality prediction was subsequently developed.

Keywords: Bamboo forest, Estimation model, Mortality estimation, Multiple regression analysis, Stand density

사사: 본 연구는 국립산림과학원 산림바이오소재연구소 연구과제(SC0600-2025-01-2025)의 지원에 의해 이루어진 것임.