KCI우수등재
주요조경수목의 크기 예측 " 모델 "에 관한 연구 : 느티나무, 스트로브잣나무, 백목련을 대상으로 = Study on the Treesize Prediction Model : A case study of Zelkova serrata, Pinus strobus and Magnolia denudata
저자
발행기관
학술지명
韓國造景學會誌(Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture)
권호사항
발행연도
1988
작성언어
Korean
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
27-35(9쪽)
제공처
소장기관
최근 급격히 증가하는 조경공사의 추세에 비추어 볼 때 특성수목과 규격을 편중되게 사용하며, 시간 경과에 따른 수목의 크기 변화로 인해 외부공간의 공간배분이 달라짐을 고려하지 않고 단기적의 효과만을 목적으로 지나치게 밀식하는 경향이 있어 시공후 5년, 10년, 20년 후에는 선택적으로 수목을 제거하여야 하는 추가적인 관리부담을 끼치므로 배식 설계의 문제점으로 지적되고 있다. 본 연구는 주요조경수목의 수형예측모델을 개발하기 위한 1단계의 연구로써 시간경과에 따른 수목의 크기변화를 미리 에측하여 식재간격을 결정하거나 식재군의 수관연락선(Skyline)의 형태를 인식하는데 기초자료로 활용되도록 하는 것에 연구목적을 두었다. 본 연구의 수행결과 다음과 같이 결론을 얻을 수 있었다. 1) 느티나무와 스트로브잣나무, 백목련에 대해 수령과 근원 혹은 충고직경, 수고, 관수폭, 기하고와 근원 혹은 흉고직경과의 관계를 파악하고자 회귀분석한 결과 높은 회귀계수를 보임으로써 높은 정도의 관련이 있음을 나타내었다. 2) 시간경과에 따른 수종별 크기의 변화는 수고의 경우 스트로브잣나무, 느티나무, 백목련의 순서로 생육 속도가 빨랐고, 수관폭의 경우에는 식재후 10년이 되기까지는 수종간 큰 차이가 없으며, 20년후에는 느티나무의 등가율이 제일 크게 나타났다. 기하고에 있어서는 느티나무의 경우 수령이 증가함에 따라 가지가 아래로 처짐으로 인하여 감소하는 경향을 나타내었다. 3) 조경수목의 식재간격은 성목시 수관폭의 70∼100%로 하는 것이 일반적인 이론인데, 각 수종별로 많이 사용하는 규격을 식재한 후 10년, 20년 후에 30%가 겹치는 식재간격일 때 10년후에 30%가 겹치게 되며, 4.8m 일 때 20년후에 30%가 겹치는 것으로 나타났다. 또한 스트로브잣나무는 3.2m일 때 10년후에는 30%가, 4.2m일 때 20년 후에 30%가 겹치게 되며, 백목련의 경우는 3.3m일 때 10년 후에 30%가 겹치며, 4.2m 일 때 30%가 겹치는 것으로 나타났다. 따라서, 10년 후까지는 수종간에 차이가 없으나 20년 후를 고려하면 느티나무의 식재간격은 다소 넓어져야 한다고 생각된다.
더보기Size characteristics of three widely used landscape trees were analized to establish a methodology of size prediction as time Passes. Tree height, tree width, stem diameter(breast or surface), canopy length and tree age were measured directly and indirectly(by using photograph), and the data were analized by using regression analysis through PC-SAS. The results are summarized as follows : 1. Zelkova serrata MAKINO showed relatively slow growth rate and the tree form was changed as aged. Size predictions were available by using the regression equations listed below : Surface diameter = 0.8293 x AGE Tree height = 0.4109(0.8293 x AGE) - 0.0039(0.7273 x AGE)$^2$Tree width = 0.3240(0.8293 x AGE) - 0.0024(0.1293 x AGE)$^2$Canopy length = 0.1337(0.8293 x AGE) - 0.0020(0.7293 x AGE)$^2$2. Pinus strobus L. showed relatively fast growth rate and the tree form did not change much as aged. Size predictions were available by using the regression equations listed below. Breast diameter = 0.756 x AGE Tree height = 0.7695(0.756 x AGE) - 0.0164(0.75\ulcorner x AGE)$^2$Tree width = 0.4331(0.756 x AGE) - 0.0079(0.75\ulcorner x AGE)$^2$Canopy length = 0.1365(0.756 x AGE) - 0.0032(0.75f x AGE)$^2$ 3. In case of Magnolia denudata DESROUX, tree form was determined relatively earlier than the other two species. Si2e predictions were available by using the regression equations listed below : Surface diameter = 0.88 x AGE Tree height = 0.5412(0.88 x AGE) - 0.0110(0.88 x AGE)$^2$ Tree width = 0.3752(0.88 x AGE) - 7.0061(0.88 x AGE)$^2$Canopy length = 0.1110(0.88 x AGE) - 0.0022(0.88 x AGE)$^2$ This study aimed to find a way to predict size change of landscaping plants. This methodology will be applied to a wide range of landscape plants to provide practical data to landscape designers.
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