폐탄광 산림복원지 소나무 어린나무 상대생장식 개발 = Development of Allometric Equations of Young Pinus densiflora in Post-Mining Forest Restoration Sites

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 폐탄광 산림복원지에서 소나무(Pinus densiflora) 어린나무(흉고직경 < 6 cm)의 탄소저장량을 정량적으로추정하기 위한 바이오매스 상대생장식 개발을 목적으로 수행되었다. 연구 대상지는 경상북도 문경과 봉화 지역의 폐탄광 복원지로, 총 43본의 어린나무를 굴취하여 근원경(RCD), 흉고직경(DBH) 및 수고(H)를 측정하였다. 각 대상목은 줄기, 수피, 가지, 잎, 뿌리로 구분하여 건조중량을 측정하였으며, 이를 바탕으로 부위별 및 전체 바이오매스 상대생장식을 개발하였다.
본 연구에서 개발된 상대생장식은 모든 바이오매스 구성요소에서 높은 예측 정확도를 보였다. 특히 흉고직경을 이용한 모델이 가장 높은 설명력을 보였으며, 흉고직경과 수고를 결합한 형태(DBH × H, DBH2 × H)는 모델의 안정성과 예측 신뢰도를향상시켰다. 근원경을 이용한 모델은 바이오매스 추정시 잔차의 분포가 균일해 통계적 안정성을 보였다. 모든 모델에서 보정계수가 1.03 이상으로 나타나, 로그 변환으로 인한 예측 편향을 줄이기 위한 보정계수 적용이 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서 개발된 상대생장식은 기존 일반 조림지 기반 추정식의 한계를 극복하고, 산림 복원 초기 단계에서 측정 불가능했던 탄소저장량을 정밀하게 반영할 수 있다는 점에서 학술적, 정책적 의의가 있다. 국가 온실가스 인벤토리 및 탄소중립이행 모니터링에 기여할 뿐 아니라, 산림복원 효과성 평가와 국제적 탄소보고체계에도 활용 가능성이 높다. 향후 다양한 수종 및 입지 조건을 고려한 장기적이고 확장된 연구로 진행될 필요가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aimed to develop biomass allometric equations for estimating carbon storage in young Pinus densiflora (diameter at breast height (1.2 m) < 6 cm) established in reforested areas of abandoned coal mines.
Research sites were located in Mungyeong and Bonghwa, Gyeongsangbuk-do, Republic of Korea. A total of 43 young trees were excavated to measure root collar diameter (RCD), diameter at breast height 1.2 m (DBH), and tree height (H). Each tree was separated into stem, bark, branch, foliage, and root components, and oven-dry biomass was quantified to construct equations for component and total biomass. Among the independent variables, DBH provided the strongest explanatory power, while combined predictors (DBH × H, DBH2 × H ) improv ed m odel s tability a nd predictive accuracy. RCD showed a consistent residual distribution, indicating statistical reliability. All models exhibited correction factors (CFs) above 1.03, underscoring the need to apply CF to minimize bias associated with log-transformed regressions. The proposed equations address limitations of conventional models derived from general plantation datasets by enabling more precise estimation of carbon storage during early restoration stages. This advancement offers scientific and policy value by providing a methodological basis for quantifying early-stage restoration carbon stocks that were previously difficult to measure. The models can support carbon accounting and reporting at national and international levels by improving inventory accuracy and aligning with global climate frameworks. They can also be used to evaluate the effectiveness of forest restoration efforts. Future studies incorporating diverse species and additional sites will help broaden the applicability of the equations.