메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
경상대학교 농업생명과학연구원(구 경상대학교 시설원예연구소) 농업생명과학연구 농업생명과학연구 제52권 제6호
발행연도
2018.1
수록면
37 - 47 (11page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구의 목적은 전국에 분포하는 일본잎갈나무 임분에 대해 산림시업 수행이 직경분포변화에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 본 연구에 사용한 자료는 국가산림자원조사 중 시업지 232plots, 비시업지47plots의 고정표본점 자료를 활용하였다. 직경분포모델은 Weibull 누적분포함수를 사용하였으며, 분석방법에는 백분위(Percentile)에 근거한 직경모형추정, 백분위(Percentile)에 대한 모수복구 방법을 사용하였다. 개발한 모델을 이용하여 산림시업의 수행여부에 따른 시나리오(임령, 지위지수, 임분밀도) 별임분생장량을 예측한 결과, 시업지 임분의 최대임목본수를 차지하는 평균 흉고직경의 이동이 비시업지임분에 비해 이동량과 생장량이 더 높게 나타났으며, 대경목이 차지하는 비율 또한 시업지 임분이 높게예측되었다. 본 연구의 결과는 직경급에 따른 목재생산량의 장기적인 예측과 동적인 임분구조 해석에기초적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 사료되어진다.
#Diameter distribution model #Forest management #Larix kaempferi Carriere #National forest inventory #Yield table

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
Burkhart HE. / 1971 / Slash pine plantation yield estimates based on diameter distribution: an evaluation / For. Sci 17:452~453 google schola Garcia O. / 1981 / Simplified method-of-moments estimation for the Weibull distribution / NZ. J. For. Sci 11:304~306 google schola Jandl R / 2007 / How strongly can forest management influence soil carbon sequestration? / Geoderma 137:253~268 google schola Juodvalkis, A / 2005 / Effects of thinning on growth of six tree species in north temperate forests of Lithuania / Eur. J. For. Res 124:187~192 google schola 전주현 / 2017 / 중부지방소나무의 생장특성 및 경험적 임분수확모델 개발 / 한국산림과학회지 106(2):267~273 dbpia

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0