도시숲 관목 탄소저장량 산정, 생육특성에 따른 최적 모델링 전략

김학구1*, 주서현1, 방고은1, 이성훈1, 임윤경1, 김현철1, 권용진1, 김찬범1

(1한국수목원정원관리원 국립세종수목원)

Optimal Modeling Strategies for Carbon Storage Estimation of Urban Shrubs based on Growth Characteristics

Hak-Koo Kim1*, Seo-Hyeon Joo1, Go-Eun Bang1, Seonghun Lee1,

Yun-Kyung Lim1, Hyun-Chul Kim1, Yong-Jin Kwon1, Chan-Beom Kim1

(1Sejong National Arboretum, Korea Arboreta and Gardens Institute)

요약: 본 연구는 주요 관목 13종(n=665)을 대상으로 식물 생육특성(줄기수‧T/R율‧변수 간 상관성)을 분석하고, 기존 회귀분석과 머신러닝 기반의 심볼릭 회귀, 로버스트 회귀 성능을 비교하여 유형별 최적의 모델링 전략을 도출하는 데 목적이 있다. 이를 위해 계층적 군집분석을 통해 관목을 세 가지 유형으로 구분하고 판별분석(LDA)으로 타당성을 검증하였다(p<0.001). 첫째, 일반형(TypeⅠ)은 회양목 등으로 구성되며, T/R율의 편차가 적고 직경-바이오매스 간 상관성이 높아 일반 상대생장식만으로도 충분했으나, 정밀도 향상을 위해서는 심볼릭 회귀가 가장 효과적이었다. 둘째, 편향형(TypeⅡ)은 화살나무 등으로 구성되며, T/R율이 타 그룹 대비 2배 이상(0.67) 높고 데이터 편차가 나타났으며(p<0.001), 심볼릭 회귀, 로버스트 회귀 모두 정확도가 높게 나타났다. 셋째, 다간형(TypeⅢ)은 조팝나무 등으로 구성되며, 평균 3개 이상의 줄기 발달로 직경 변수와의 상관성이 낮아 로버스트 회귀를 적용하여 생육특성에 기인한 이상치를 효과적으로 제어하여 최적 모델을 도출하였다. 본 연구는 관목의 생육특성에 따른 맞춤형 모델링 전략을 제시함으로써, 향후 도시숲 탄소저장량 산정의 정밀도를 높이고 현장 적용성을 강화하는 데 기여할 것이다.

Abstract: This study aimed to derive optimal modeling strategies by analyzing plant growth characteristics (the number of stems, T/R ratio, and variable correlations) for 13 shrub species (n=665). We compared the performance of conventional regression analysis with Symbolic Regression (Machine Learning) and Robust Regression. Shrubs were stratified into three types using Hierarchical Cluster Analysis, and the validity of this classification was verified using Linear Discriminant Analysis (p<0.001). First, the 'General' (Type I) showed low deviation in T/R ratios and high correlation between diameter and biomass (R>0.8). While general allometric equations provided sufficient explanatory power, Symbolic Regression was the most effective for improving precision. Second, the 'Biased' (Type II) exhibited T/R ratios more than twice as high as other groups (0.67) with significant data deviation. However, both Symbolic Regression and Robust Regression demonstrated high accuracy for this group. Third, the 'Multi-stemmed' (Type III) showed low correlation with diameter variables due to the development of an average of three or more stems. For this group, Robust Regression proved to be the optimal model, effectively controlling outliers derived from growth characteristics. This study contributes to enhancing the precision of future urban forest carbon storage estimation and improving field applicability by proposing tailored modeling strategies based on shrub growth characteristics.

Keyword: Urban shrub, Least absolute residuals, Bisquare, Robust regression, Symbolic regression

사사: 본 연구는 한국수목원정원관리원 『정원·도시숲 탄소흡수증진을 위한 관목 탄소흡수계수 개발』과제의 일환으로 수행되었음.