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
임경빈 (서울대학교 농과대학) 이여하 (건국대학교 농과대학) 권기원 (서울대학교 농과대학) 김진수 (서울대학교 농과대학)
저널정보
한국산림과학회(구 한국임학회) 한국산림과학회지 한국산림과학회지 제30권 제1호
발행연도
1976.1
수록면
30 - 41 (12page)

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
정상적(正常的)으로 생장(生長)하고 있는 임분에서 시료개체(試料個體)를 얻어 수간석해(樹幹析解)를 하여 각종 성장인자(成長因子)에 대한 시계열적(時系列的)인 분석(分析)을 하였다. 이것은 주(主)로 연차상관(年次相關)의 계수(係數)로 계산분석(計算分析)되었다. 이것은 초기성장량(初期成長量)과 성숙기(成熟期)의 성장량(成長量)과의 통계학적(統計學的)인 상관(相關)을 보는 것이나 이상의 분석을 통해서 성숙기(成熟期)의 성장량(成長量)을 추정(推定)할 수 있는 가장 어린 시기(時期)의 연령(年齡)을 구명(究明)해 본다. (1) 잣나무에 있어서 수고(樹高), 직경(直徑) 그리고 재적(材積)의 연차별상관계수(年次別相關係數)의 변동(變動)은 분석(分析)한 결과(結果) 수고(樹高)는 직경(直徑)의 그것보다 더 낮은 값의 계수(係數)를 보였다. (2) 이와 같은 경향(傾向)은 지위(地位)에 관계할 것 없이 나타났다. 그러나 지위(地位)가 낮으면 상관계수(相關係數)의 값은 더 큰 것으로 나타났다. 이것은 지력(地力)이 오히려 낮을때 유노(幼老)의 상관이 더 높다는 것을 말해준다. (3) 잣나무에 있어서 재적(材積)에 대한 연차별상관(年次別相關)을 보면 상관계수(相關係數)가 0.70이상으로 나타났는데 이것은 한 집단내의 개체군에 대하여 얻어진 값이다. (4) 낙엽송의 경우는 잣나무의 그것에 비교하여서 상관계수(相關係數)의 값이 더 작은 것으로 나타났다. 이것은 연령(年齡)으로 말할 때 낙엽송이 잣나무보다 조기추정(早期推定)이 더 힘들다는 것이 된다. (5) 낙엽송의 직경(直徑), 수고(樹高) 그리고 재적(材積)의 성장(成長)에 있어서 19개체(個體)의 순위변동(順位變動)을 보면 그 형질(形質)에 따라 그 내용(內容)이 크게 다르게 나타난다. 대체로 어릴 때 작은 개체(個體)는 커서도 작은 것으로 되고 큰 개체(個體)는 큰 것으로 되는 경향은 있으나 어떠한 특정(特定)의 개체(個體)를 대상으로 할 때에는 그 성장(成長)의 행동을 예측하기 어려운 점(點)을 지니고 있다. 그래서 이 점(點)을 유의(留意)할 필요(必要)가 있다. (6) 잣나무와 낙엽송의 경우 모두(그 형질(形質)이 수고(樹高)이든 직경(直徑)이든 또는 재적(材積)이든간에) 15년생 정도(程度)가 되면 그 때의 생장량(生長量)으로 장차의 생장량(生長量)을 추정(推定)할 수 있을 것으로 보았다.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

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