왕대속(屬) 대나무림(林)의 물질생산(物質生産) 및 무기영양물(無機營養物) 분배(分配)에 관한 연구(硏究)

박인협; 류석봉

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 박인협 (순천대학교 농과대학 산림자원학과) 류석봉 (순천대학교 농과대학 산림자원학과)

저널정보: 한국산림과학회(구 한국임학회) 한국산림과학회지 한국산림과학회지 제85권 제3호

발행연도: 1996.1

수록면: 453 - 461 (9page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

왕대속 대나무림의 물질생산 및 무기영양물 분배를 파악하가 위하여 전라남도 순천시에 위치하고 있는 죽순대, 왕대, 솜대 등 왕대속 3개 종의 임분을 대상으로 임분별 $10m{\times}10m$ 조사구 5개씩을 설치한 후 임분구조 및 죽간(竹稈), 가지, 잎, 지하경(地下莖), 뿌리 등 지하부를 포함한 대나무 전체의 부위별 현존량, 순생산량, 생산능률, 무기영양물 분배 등을 조사분석하였다. 죽간(竹稈)의 평균흉고직경, 죽고(竹高), 흉고단 면적은 죽순대, 솜대, 왕대 임분의 순으로 컸다. 흉고직경 또는 흉고직경과 죽고를 독립변수로 하는 3개 유형의 현존량 대수회귀식을 임분별, 부위별로 유도 검정한 결과 적합도와 실용성을 고려할 때 흉고직경을 독립변수로 하는 대수회귀식(logWt=A+BlogD)이 효과적이었다. 직선 대수회귀식이 되는 흉고직경 또는 흉고직경과 수고($D^2H$)를 독립변수로 하는 2개 유형의 3개 종별 현존량 대수회귀식의 기울기와 절편간의 차이 유무를 검정한 결과 2개 유형 모두 절편간에 유의적인 차이를 보임으로써 왕대속 3개 종의 일괄추정식은 오차가 클 것으로 판단되었다. 지하부를 포함한 임분 전체의 현존량(現存量)은 죽순대 103.621t/ha, 솜대 86.447t/ha, 왕대 36.767t/ha의 순으로 많았으며 비교적 큰 차이를 보였다. 동화기관인 잎의 현존량 구성비는 6.3-7.8%이었으며, 지상부와 지하부의 현존량 비는 1.87-2.26이었다. 지하부를 포함한 임분 전체의 순생산량(純生産量)은 죽순대 6.115t/ha/yr, 솜대 5.609t/ha/yr, 왕대 3252t/ha/yr의 순으로 많았다. 순동화율(純同化率)은 죽순대 임분 2.979, 솜대 임분 2.752, 왕대 임분 2.187의 순으로 높았으며, 현존량축적율(現存量蓄積率)은 2.679-5.358의 범위를 보였다. 부위별 무기영양물 농도는 3개 종 모 두 N, P, Mg는 잎, 지하부, 죽간(竹稈)과 가지의 순으로 높았으며, Ca는 잎, 죽간과 가지, 지하부의 순이었다. 지하부를 포함한 대나무 전체의 무기영양물 함량은 N, K, Ca와 Mg, P의 순으로 많았다. 3개 종의 임분 현존량에 있어서 차이를 보이는 것은 죽간밀도(竹稈密度)는 큰 차이가 없었으나 죽간(죽稈)의 크기가 다르며, 동화기관인 잎의 현존량, 순동화율 비교적 장기간의 축적기관인 죽간 생산능률 등에서 차이가 있기 때문이었다.

Three Phyllostachys stands of P. pubescens, P. bambusoides and P. nigra var, henonis in Sunchon were studied to investigate biomass, net production and nutrient distribution. Five $10m{\times}10m$ quadrats were set up and 20 sample culms of 2 years and over were harvested for dimension analysis in each stand. One year old culms and subterranean parts were estimated by the harvested quadrat method. The largest mean DBH, height and basal area were shown in P. pubescens stand, and followed by P. nigra var. henonis stand and P. bambusoides stand. There was little difference in accuracy among three allometric biomass regression models of logWt=A+B1ogD, $logWt=A+BlogD^2H$ and logWt=A+BlogD+ClogH, where Wt, D and H were dry weight, DBH and height, respectively. Analysis of covariance showed that there were significant differences in intercept among the linear allometric biomass regressons of three Phyllostachys species. Biomass included subterranean parts was the largest in P. pubescens stand(103.621t/ha), and followed by P. nigra var. henonis stand(86.447t/ha) and P. bambusoides stand(36.767t/ha). Leaf biomass was 6.3% to 7.8% of total biomass in each stands. The ratio of aboveground biomass and subterranean biomass in each stand was 1.87 to 2.26. Net production included subterranean parts was the greatest in P. pubescens stand(6.115t/ha/yr), and followed by P. nigra var. henonis stand(5.609t/ha/yr) and P, bambusoides stand(3.252t/ha/yr). The highest net assimilation ratio was estimated in P. pubescens stand(2.979), and followed by P. nigra var. henonis stand(2.752) and P. bambusoides stand(2.187). Biomass accumulation ratio of each stand was 2.679 to 5.358. Concentrations of N, P and Mg were the highest in leaves, and followed by subterranean parts, and culms+branches in all three species. Concentration of Ca was the highest in leaves, and followed by culms+branches, and subterranean parts in all three species. The difference in biomass among three species stands was caused by their culm size, leaf biomass, net assimilation ratio, and efficiency of leaves to produce culms.

#Bamboo Phyllostachys #biomass #net production #nutrient distribution

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

박인협

소속기관 순천대학교 산림자원학과

주요연구분야 농수해양학 > 임학

논문수 22 이용수 94

류석봉

소속기관 완도수목원

주요연구분야 농수해양학 > 임학

논문수 3 이용수 8

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)