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소면적의 산림축적량 추정을 위한 합성추정법의 적용
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  • 소면적의 산림축적량 추정을 위한 합성추정법의 적용
  • Application of Synthetic Estimator for Estimating Forest Growing Stock Volumes at the Small-Area Level
저자명
임종수,한원성,정일빈,김성호,신만용,Yim. Jong-Su,Han. Won-Sung,Jung. Il-Bin,Kim. Sung-Ho,Shin. Man-Yong
간행물명
韓國林學會誌
권/호정보
2010년|99권 3호|pp.285-291 (7 pages)
발행정보
한국임학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

제5차 국가산림자원조사는 국가단위의 산림자원 통계량을 산출하기 위해 설계되어 2006년부터 야외 표본점 자료를 수집하고 있다. 하지만, 표본의 개수가 적은 소면적 시군구의 산림통계를 산출하기 위해서는 보정자료를 이용하는 소면적 추정기법의 적용이 요구된다. 본 연구에서는 야외 표본점의 위치정보를 활용할 수 있는 공간통계기반 합성추정법을 적용하여 소면적 시군구의 임상별 산림면적 및 ha당 평균축적 등을 추정할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행하였다. 먼저 조사된 표본점은 수종별 흉고단면적의 비율에 의해 임상별로 사후층화되었다. 합성추정법을 적용하기 위하여 목표 시군과 인접하는 시군들을 하나의 가상 시군으로 설정한 후, 이러한 가상 시군에 포함되는 표본점 자료를 산림통계량 산출에 이용하였다. 합성추정법에 의한 임상별 비율은 임상도와 차이가 있는 것으로 나타났다. 한편, 합성추정법에 의한 임상별 ha당 평균축적은 표준오차가 ${pm}3.5;m^3/ha{sim}{pm}7.7;m^3/ha$로 직접추정에 의한 표준오차(${pm}7.8;m^3/ha{sim}{pm}24.7;m^3/ha$)보다 낮아 상대적으로 정확한 추정치를 나타내었다.

기타언어초록

Since 2006, the $5^{th}$ National Forest Inventory (NFI) has been implemented to provide forest resources statistics at the national level and at the county level as well. However, it needs a small-area estimator for estimating forest statistics at the county-level due to a small number of samples collected within a county. This study was conducted to evaluate the applicability of a geographical-based synthetic estimator for estimating forest growing stock volumes at the county level. The NFI-field plots surveyed were post-stratified into three forest cover types. In the synthetic estimator, field plots within a geographical-based super-county for each county were used to estimate stratum weights and stratum mean volumes. It was resulted that estimated stratum weights using the synthetic estimation were significantly differ from forest cover maps. The standard errors of estimated mean by the synthetic estimation that ranged from ${pm}3.5;m^3$/ha to ${pm}7.7;m^3$/ha were more smaller than those (${pm}7.8;m^3/ha{sim}{pm}24.7;m^3/ha$) by the direct estimation. This means that the synthetic estimation is possible to provide more precise estimates of mean volumes.