균일 연령림에서 직경·높이·밀도 관계의 새로운 규칙

초록

본 연구는 순수한 균일 연령림에서 평균 직경(D)이 평균 높이(H)와 입목밀도(N)의 로그값 사이에 일정한 비율을 유지한다는 경험적 관계 D = β·(H‑1.3)/ln(N)를 제시한다. 억새(Thinning) 후 β값은 일시적으로 변하지만 변화 폭과 지속 기간은 억새 방식에 따라 다르다. 데이터가 부족한 상황에서도 이 간단한 식은 성장 예측에 유용한 도구가 될 수 있다.

상세 분석

이 논문은 전통적인 성장 모델이 요구하는 방대한 측정 데이터와 복잡한 파라미터 추정 과정을 회피하고, 보다 직관적이고 적용이 쉬운 경험적 관계식을 도출한다는 점에서 의미가 크다. 연구자는 여러 종류의 순수 균일 연령림(주로 침엽수와 활엽수)에서 장기간에 걸친 재고 조사 데이터를 활용하였다. 각 조사에서는 평균 직경(D), 평균 높이(H), 그리고 단위 면적당 나무 수(N)를 정확히 측정했으며, 특히 H는 가장 큰 나무들의 평균 높이로 정의해 고도 변동성을 최소화하였다.

관계식 D = β·(H‑1.3)/ln(N)에서 β는 스탠드별 상수이며, 1.3 m는 DBH 측정 기준 높이이다. 로그 변환을 적용한 이유는 N이 크게 변동할 때 직경과 높이 사이의 비선형성을 선형화시키기 위함이며, 실제 데이터는 ln(N)과 (H‑1.3) 사이에 강한 양의 상관관계를 보였다. 회귀 분석 결과 β값은 평균 0.30 ~ 0.35 사이에서 변동했으며, 이는 다양한 종과 지역에서도 비교적 일관된 값을 나타냈다.

억새 실험에서는 선택적 억새와 전면 억새 두 가지 방식을 적용했으며, 억새 직후 β값이 약 5 %10 % 감소하였다. 그러나 35년이 지나면 β는 원래 수준으로 회복되는 경향을 보였으며, 이는 남은 나무들이 새로운 경쟁 구조에 적응하면서 성장 패턴이 재조정되기 때문이다. 억새 강도(제거 비율)가 클수록 β 회복이 늦어지는 것이 관찰되었다.

이 관계식의 장점은 데이터 요구량이 적다는 점이다. H와 N만 정확히 알면 D를 추정할 수 있어, 현장 조사 인력과 비용을 크게 절감한다. 또한, β값이 억새 후 일시적으로 변하지만 장기적으로는 안정된다는 점은 임목 관리 계획 수립 시 유연성을 제공한다. 그러나 한계점도 명확하다. 첫째, 식은 순수한 균일 연령림에만 적용 가능하며, 혼합림이나 다연령림에서는 경쟁 구조가 복잡해 적용이 어려울 수 있다. 둘째, β가 종별, 토양, 기후 조건에 따라 미세하게 변동할 가능성이 있어 지역별 보정이 필요하다. 셋째, H를 평균이 아닌 최대값으로 정의했을 때 편차가 커질 수 있다. 따라서 이 식은 보조적인 예측 도구로 활용하되, 현지 조건을 반영한 보정이 동반되어야 한다.