나무 조사: 점 중심 쿼터 샘플링 방법
Overview
포리스트 커뮤니티를 샘플링하는 데 는 여러 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 포인트 중심 분기는 이러한 방법 중 하나입니다. 그것은 숲에서 발견 되는 나무 종의 밀도, 주파수 및 범위에 대 한 정보를 수집 하는 데 사용 됩니다. 이 정보는 발생하는 개별 트리의 수, 특정 트리가 발생하는 빈도, 트리가 다른 트리와 비교되는 빈도 및 트리 크기를 추정하는 기능을 제공합니다. 표준 플롯 분석에 비해 포인트 중심 분기 방법이 더 효율적이며 이는 주요 이점입니다. 고정 영역 플롯 샘플링에서 포리스트의 전체 면적의 작은 부분을 검사합니다. 이 작은 하위 샘플에서 밀도는 각 트리를 계산하고 식별하여 직접 결정됩니다. 서브플롯의 크기와 전체 포리스트 크기 사이의 비율은 전체 포리스트의 밀도를 결정하는 데 사용됩니다.
Principles
포인트 중심분기 방법에서는 포리스트의 지점이 식별되고 주변 영역이 4분기로 구분됩니다. 각 분기마다 40cm의 직경(dbh)≥ 의 가장 가까운 나무가 확인됩니다. 이것은 "큰 나무" 샘플로 간주됩니다. 각 분기마다 dbh >가 2.5cm이고 < 40cm가 있는 가장 가까운 나무가 확인됩니다. 이것은 "작은 나무" 샘플로 간주됩니다. dbh는 기존 등급보다 41/2 피트 높이로 측정된 나무의 직경(cm)입니다. 각 사분면에서 큰 나무와 작은 나무를 식별하는 것은 오버 스토리를 비교할 수있는 기능을 제공합니다 (크라운이 숲에서 식물의 가장 높은 층을 구성하는 숲의 나무, 일반적으로 캐노피를 형성) 언더 스토리 (어느 정도 관통하지 않고 숲 캐노피 아래 성장 식물).
이러한 측정을 사용하여 각 나무 종의 기초 면적 및 중요도 값이 계산됩니다. 기저 부위는 유방 높이 (지상 41/2 ft)에서 단일 나무의 단면 영역 (m2)입니다. 종의 모든 나무의 기저 영역은 사이트에서 종 밀도를 이해하기 위해 계산 할 수 있습니다. 이는 면적당 나무 수 대신 나무의 크기를 고려하는 데 사용됩니다. 각 종의 중요성 가치는 숲 공동체에서 해당 종의 상대적 지배력을 이해하기 위해 계산됩니다. 그것은 종이 숲을 통해 얼마나 일반적으로 발생하는지, 종의 총 수, 그리고 종에 의해 점유 된 숲 영역의 총 양을 기반으로합니다.
Procedure
1. 나무 조사
- 숲에 150m 의 횡단을 설정합니다.
- 50m마다 스테이크를 놓습니다. 각 스테이크(점)는 샘플링 사이트를 4분기로 나누는 4개의 나침반 방향(N, E, W, S)의 중심을 나타냅니다.
- 각 분기마다 종에 관계없이 40cm≥ 가장 가까운 나무까지의 거리가 측정됩니다. 분기당 하나의 큰 나무만 측정해야 하므로 총 16그루의 나무가 큰 나무 범주에 기록됩니다. 각각의 거리를 cm로 기록합니다.
- 각 트리에서 잎 샘플을 수집합니다. 잎을 제거하기 전에 나뭇잎이 반대, 대체 또는(그림 1)반대인지 주의해야합니다. 샘플을 나무 번호로 적절하게 표시한 허브 용지에 놓고 나중에 식별할 수 있는 식물 프레스에 놓습니다.
- 필드 측정 테이프를 사용하여 기존 등급(dbh)보다 41/2피트 높이로 트리의 직경을 측정합니다. dbh를 기록합니다. dbh 테이프를 사용하는 경우 테이프에서 직접 직경을 읽으십시오. 일반 측정 테이프를 사용하는 경우 트리의 둘레를 측정한 다음 수식 C = π d를 사용하여 직경을 계산합니다.
- 가장 가까운 나무의 경우 1.3 ~ 1.5 단계를 반복하여 40cm< 각 사분면에 >. 이 트리는 작은 나무 범주로 표시됩니다.
- 잎 샘플을 사용하여 16 개의 큰 나무와 16 개의 작은 나무 범주에서 각 나무의 종을 식별합니다.
그림 1. 반대, 대체 및 소용돌이 잎 배열의 예.
2. 계산
(큰 나무와 작은 나무에 대한 별도의 분석을 수행합니다.)
- 종에 관계없이 큰 나무의 전체 샘플에 대한 평균 포인트 - 트리 거리를 계산합니다. 종에 관계없이 작은 나무의 전체 샘플에 대한 평균 포인트 - 트리 거리를 계산합니다.
- 큰 나무와 작은 나무 모두에 대한 평균 밀도 (나무 / 헥타르의 수)를 계산합니다.
- 큰 나무와 작은 나무 모두에 대한 종별 밀도를 결정합니다. 이어서, 각 종에 대한 샘플내의 개인 수를 계산하고기록(표 1). 계산된 개인수는 총 16명입니다.
상대 밀도 = (종/16의 개인 수) x 100%
그리고
밀도 = (상대 밀도/100) x 평균 밀도 - 종별로 기저 면적을 결정하고 기록한다(표2).
- 샘플링된 모든 트리(a = π r2)의지름 측정값을 영역으로 변환합니다.
- 각 종에 대한 평균 기저 영역을 계산, 즉 평균을.
- 각 종에 대해 기초 지역 및 상대 기저 부위를 계산합니다.
기초 지역 = 밀도 x 평균 기저 지역
그리고
상대 기저 지역 = (기저 면적 / 총 기저 지역) x 100
총 기저 지역은 모든 종 (합계 모든 BA)에 대한 총 기저 지역입니다.
- 종별 주파수를 결정하고 기록합니다(표3).
주파수 = (아니요. 어떤 종이 발생하는 지/총 아니오. 샘플링된 점의)
그리고
상대 주파수 = (모든 종에 대한 주파수 / 총 주파수) x 100- 각 종의 빈도는 샘플링된 4점 중에서 해당 종이 발생한 점수를 비교하여 결정됩니다. 예를 들어 미국 느릅나 느릅나 금이 점 의 모든 4에서 발견되는 경우 주파수는 4/4 = 1입니다. 실버 메이플이 4점 중 2개에서 발견되면 주파수는 2/4 = 0.5입니다.
- 종별 중요도 값 및 상대적 중요도 값을 계산하고 기록합니다(표4).
중요도 값 = 상대 밀도 + 상대 주파수 + 상대 기저 부위
그리고
상대적 중요도 가치 = (모든 종에 대한 중요도 값/총 임프 값) x100 - y축의 각 종과 x축의 종에 대한 중요성 값을 묘사하는 그래프를 만듭니다. 중요도 를 높이는 순서대로 y축에 배치합니다. 큰 나무에 대한 하나의 줄과 작은 나무에 대한 한 줄이 있어야합니다.
큰 나무 |
|||
| 개인의 # | 상대 밀도(%) | 밀도 (나무/헥타르) |
|
| 종 1 ______ | |||
| 종 2 ____ | |||
| 종 3 ____ | |||
| 종 4 _______ | |||
| 종 5 _____ | |||
| 종 6 ____ | |||
작은 나무 |
|||
| 개인의 # | 상대 밀도(%) | 밀도 (나무/헥타르) |
|
| 종 1 ______ | |||
| 종 2 ____ | |||
| 종 3 ____ | |||
| 종 4 _______ | |||
| 종 5 _____ | |||
| 종 6 ____ | |||
표 1. 크고 작은 나무의 밀도에 관한 정보를 작성하는 테이블.
큰 나무 |
|||
| 평균 기저 지역 (m2) |
기저 지역 (m2) |
상대기저지역 | |
| 종 1 ____ | |||
| 종 2 __ | |||
| 종 3 ___ | |||
| 종 4 __ | |||
| 종 5 __ | |||
| 종 6 ___ | |||
| 합계 | 총 기저 지역 = | ||
작은 나무 |
|||
| 평균 기저 지역 (m2) |
기저 지역 (m2) |
상대기저지역 | |
| 종 1 ____ | |||
| 종 2 __ | |||
| 종 3 ___ | |||
| 종 4 __ | |||
| 종 5 __ | |||
| 종 6 ___ | |||
| 합계 | 총 기저 지역 = | ||
표 2. 크고 작은 나무의 기저 면적에 관한 정보를 기입하는 테이블.
큰 나무 |
|||
| 포인트의 # | 빈도 | 상대 주파수 | |
| 종 1 ____ | |||
| 종 2 __ | |||
| 종 3 ___ | |||
| 종 4 __ | |||
| 종 5 __ | |||
| 종 6 ___ | |||
| 합계 | 총 주파수 = | ||
작은 나무 |
|||
| 포인트의 # | 빈도 | 상대 주파수 | |
| 종 1 ____ | |||
| 종 2 __ | |||
| 종 3 ___ | |||
| 종 4 __ | |||
| 종 5 __ | |||
| 종 6 ___ | |||
| 합계 | 총 주파수 = | ||
표 3. 크고 작은 나무의 빈도에 관한 정보를 작성하는 테이블입니다.
큰 나무 |
|||||
| 상대적인 밀도 |
상대적인 빈도 |
상대적인 기저 지역 |
중요성 값 |
상대적인 중요성 값 |
|
| 종 1 ____ | |||||
| 종 2 __ | |||||
| 종 3 ___ | |||||
| 종 4 __ | |||||
| 종 5 __ | |||||
| 종 6 ___ | |||||
| 총 IV = | |||||
작은 나무 |
|||||
| 상대적인 밀도 |
상대적인 빈도 |
상대적인 기저 지역 |
중요성 값 |
상대적인 중요성 값 |
|
| 종 1 ____ | |||||
| 종 2 __ | |||||
| 종 3 ___ | |||||
| 종 4 __ | |||||
| 종 5 __ | |||||
| 종 6 ___ | |||||
| 총 IV = | |||||
표 4. 크고 작은 나무의 중요도 가치 및 상대적 중요성 값에 관한 정보를 작성하는 테이블입니다.
Results
포인트 중심의 분기 트리 측량 방법은 상대 밀도, 상대 주파수 및 상대 기저 영역의 세 가지 정량적 측정값을 생성합니다. 이 세 가지 값은 함께 추가되어 해당 종의 중요성 가치를 부여합니다. 그런 다음 상대적 중요도값(표 5)으로변환됩니다.
종의 중요성 가치는 하나의 종만 존재하는 것을 찾아낸 조사에서 최대 300에 도달할 수 있습니다. 높은 중요성 값이 반드시 종숲의 건강에 중요하다는 것을 의미하지는 않습니다. 그것은 단지 종현재 숲 구조를 지배하는 것을 의미한다(그림 2).
나무는 도시의 환경, 건강 및 전반적인 삶의 질을 돕는 중요한 천연 자원입니다. 따라서 포리스트의 구성을 잘 이해하는 것은 이 자원을 유지하는 데 필수적이다. 예를 들어, 숲이 매우 다양한 경우 종별 곤충 이나 질병의 영향을 최소화 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 언더스토리가 침략적인 나무의 빈도가 높으면 네이티브 트리를 능가하고 대체하기 시작할 수 있습니다.
그림 2. 솜메스 우즈의 나무의 중요성 가치의 바 그래프.
데이터 테이블: 대형 카테고리(dbh ≥ 40cm) |
|||||||
| 트리 번호 | 포인트 번호 | 사분면 | 나무 종 | 지점에서 거리 | Dbh | ||
| 센티미터 | m | 센티미터 | m | ||||
| 1L | 1 | 네브라스카 | 아메리칸 베이스우드 | 500 | 5.0 | 49.1 | .491 |
| 2L | 1 | SE | 실버 메이플 | 12300 | 12.3 | 51.2 | .512 |
| 3L | 1 | NW | 아메리칸 느릅나 | 530 | 5.3 | 72.3 | .723 |
| 4L | 1 | 남서 | 실버 메이플 | 620 | 6.2 | 50.1 | .501 |
| 5L | 2 | 네브라스카 | 화이트 애쉬 | 890 | 8.9 | 49.3 | .493 |
| 6L | 2 | SE | 노던 레드 오크 | 560 | 5.6 | 52.2 | .522 |
| 7L | 2 | NW | 아메리칸 느릅나 | 10500 | 10.5 | 63.4 | .634 |
| 8L | 2 | 남서 | 화이트 애쉬 | 12200 | 12.2 | 70.5 | .705 |
| 9L | 3 | 네브라스카 | 노던 레드 오크 | 750 | 7.5 | 42.2 | .422 |
| 10L | 3 | SE | 아메리칸 느릅나 | 880 | 8.8 | 45.1 | .451 |
| 11L | 3 | NW | 노던 레드 오크 | 13100 | 13.1 | 52.0 | .520 |
| 12L | 3 | 남서 | 화이트 애쉬 | 14000 | 14.0 | 63.5 | .635 |
| 13L | 4 | 네브라스카 | 실버 메이플 | 10200 | 10.2 | 70.1 | .701 |
| 14L | 4 | SE | 실버 메이플 | 650 | 6.5 | 72.6 | .726 |
| 15L | 4 | NW | 화이트 애쉬 | 320 | 3.2 | 82.1 | .821 |
| 16L | 4 | 남서 | 노던 레드 오크 | 12200 | 12.2 | 42.5 | .425 |
데이터 테이블: 작은 카테고리(dbh < 40cm) |
|||||||
| 트리 번호 | 포인트 번호 | 사분면 | 나무 종 | 지점에서 거리 | Dbh | ||
| 센티미터 | m | 센티미터 | m | ||||
| 1S | 1 | 네브라스카 | 슈가 메이플 | 750 | 7.5 | 10.3 | .103 |
| 2S | 1 | SE | 화이트 애쉬 | 520 | 5.2 | 12.1 | .121 |
| 3S | 1 | NW | 화이트 애쉬 | 360 | 3.6 | 9.5 | .095 |
| 4S | 1 | 남서 | 아무르 허니서클 | 650 | 6.5 | 14.1 | .141 |
| 5S | 2 | 네브라스카 | 유럽 버크쏜 | 330 | 3.3 | 3.4 | .034 |
| 6S | 2 | SE | 화이트 애쉬 | 420 | 4.2 | 30.2 | .302 |
| 7S | 2 | NW | 슈가 메이플 | 510 | 5.1 | 22.5 | .225 |
| 8S | 2 | 남서 | 아무르 허니서클 | 660 | 6.6 | 17.2 | .171 |
| 9S | 3 | 네브라스카 | 슈가 메이플 | 810 | 8.1 | 31.1 | .311 |
| 10S | 3 | SE | 아무르 허니서클 | 430 | 4.3 | 21.5 | .215 |
| 11S | 3 | NW | 화이트 애쉬 | 370 | 3.7 | 18.0 | .180 |
| 12S | 3 | 남서 | 유럽 버크쏜 | 470 | 4.7 | 5.6 | .056 |
| 13S | 4 | 네브라스카 | 유럽 버크쏜 | 820 | 8.2 | 6.2 | .062 |
| 14S | 4 | SE | 유럽 버크쏜 | 650 | 6.5 | 8.5 | .085 |
| 15S | 4 | NW | 유럽 버크쏜 | 490 | 4.9 | 9.1 | .091 |
| 16S | 4 | 남서 | 슈가 메이플 | 310 | 3.1 | 13.3 | .133 |
표 5. 포인트 중심 트리 측량 방법에서 수집된 대표 결과를 자세히 설명하는 표입니다.
Application and Summary
트리 설문조사는 민간 및 공공 이해 관계자 모두에게 중요한 기술입니다. 그들은 토지 관리자가 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 유용한 정보를 제공 할 수 있습니다. 커뮤니티는 임업 프로그램에 필요한지 확인하기 위해 트리 인벤토리를 수행하려고 할 수 있습니다. 예를 들어, 조사는 많은 죽은 또는 병든 나무를 공개 할 수 있습니다(그림 3)더 많은 심기의 필요성을 나타냅니다. 또한 이 설문조사는 지역 사회가 유해 나무의 손상을 방지하기 위해 유지 보수 일정을 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 마지막으로, 이 설문조사는 토지 관리 결정을 내리는 지역 사회에 도움이 될 수 있습니다. 숲에서 종의 다양성을 알면 관리자가 심기 계획을 개발할 수 있습니다(그림 4). 예를 들어, "숲의 x% 이상을 구성하는 종에서 나무를 심지 마십시오"와 같은 지침을 설정할 수 있습니다.
나무 조사는 천연 자원으로 숲의 가치를 정량화하는 데 도움이됩니다. 산림 구조를 알면 산림 관리자는 대기 오염 제어, 탄소 포획 및 저장, 에너지 사용 감소와 같은 나무가 제공하는 서비스의 가치를 계산할 수 있습니다.
그림 3. 잠재적으로 병에 걸린 나무가있는 숲의 사진. 나무 조사는 죽어가는 나무의 존재를 감지하는 데 도움이 될 수 있으므로 관리자는 숲 수준을 유지하기 위해 새로운 나무를 심을 수 있습니다.
그림 4. 건강하고 다양한 숲의 사진. 나무 조사는 관리자가 특정 종 수를 유지하기 위해 적절한 나무를 심는 계획을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다 (예를 들어 한 나무 유형이 숲을 인수하지 않습니다).
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