1.2: 나무 조사: 점 중심 쿼터 샘플링 방법

1. 나무 조사

1. 숲에 150m 의 횡단을 설정합니다.
2. 50m마다 스테이크를 놓습니다. 각 스테이크(점)는 샘플링 사이트를 4분기로 나누는 4개의 나침반 방향(N, E, W, S)의 중심을 나타냅니다.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 가장 가까운 나무의 경우 1.3 ~ 1.5 단계를 반복하여 40cm< 각 사분면에 >. 이 트리는 작은 나무 범주로 표시됩니다.
7. 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.)

1. 종에 관계없이 큰 나무의 전체 샘플에 대한 평균 포인트 - 트리 거리를 계산합니다. 종에 관계없이 작은 나무의 전체 샘플에 대한 평균 포인트 - 트리 거리를 계산합니다.
2. 큰 나무와 작은 나무 모두에 대한 평균 밀도 (나무 / 헥타르의 수)를 계산합니다.
         
3. 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
4. 종별로 기저 면적을 결정하고 기록한다(표2).
   1. 샘플링된 모든 트리(a = π r^2)의지름 측정값을 영역으로 변환합니다.
   2. 각 종에 대한 평균 기저 영역을 계산, 즉 평균을.
   3. 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.
5. 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
   1. 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.
6. 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
7. 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.

표 1. 크고 작은 나무의 밀도에 관한 정보를 작성하는 테이블.

표 2. 크고 작은 나무의 기저 면적에 관한 정보를 기입하는 테이블.

표 3. 크고 작은 나무의 빈도에 관한 정보를 작성하는 테이블입니다.

표 4. 크고 작은 나무의 중요도 가치 및 상대적 중요성 값에 관한 정보를 작성하는 테이블입니다.

수목 조사는 산림의 생물 다양성을 평가하고 삼림 지역의 구조와 건강을 밝히는 데 중요합니다. 점 중심 쿼터 샘플링 방법은 삼림 구성을 정량화하는 데 사용되는 일반적인 기술입니다.

삼림 지대는 중요한 천연 자원이며 환경을 유지하는 데 도움이 되는 동시에 인류의 건강과 삶의 질에 영향을 미칩니다. 삼림의 구성에 대한 좋은 이해는 이 자원을 유지하는 데 필수적입니다. 숲이 매우 다양하면 종 특이적 해충이나 질병의 영향을 최소화할 수 있습니다. 침입성 나무가 지하층을 지배하는 경우, 이는 향후 토착 나무의 이동을 의미할 수 있습니다.

포인트 중심 쿼터 샘플링은 산림 커뮤니티에서 일반적으로 사용되는 방법 중 하나입니다. 숲에서 발견되는 나무 종의 밀도, 빈도 및 범위에 대한 정보를 수집하는 데 사용됩니다. 이 방법을 통해 수집된 데이터는 나무 종이 얼마나 자주 발생하는지, 일반적인 종이 다른 종에 비해 얼마나 많은지, 나무의 크기를 추정할 수 있는 기능을 제공하여 나무의 나이와 생태계에서 차지하는 공간을 추정할 수 있습니다.

점 중심 방법은 다른 나무 측량 유형에 비해 장점이 있습니다. 이 방법은 현재의 모든 나무를 조사하는 것과는 대조적으로 삼림 지대 전체에 걸쳐 작은 표본 추출만 필요하기 때문에 표준 플롯 분석보다 더 효율적입니다. 노동 집약적이지 않지만 비슷한 결과를 제공하는 것으로 나타났습니다.

이 동영상은 포인트 중심 쿼터 표본을 수행하는 방법, 관련 트리 데이터를 계산하는 방법 및 포인트 중심 쿼터 트리 설문조사의 결과를 분석하는 방법을 보여줍니다.

점 중심의 쿼터 트리 조사 방법은 특정 나무 종에 대한 세 가지 주요 정량적 측정, 즉 상대 밀도, 상대 빈도 및 상대 기초 면적을 생성합니다. 그런 다음 이 세 값을 더하여 해당 종의 "중요도 값"을 제공하며, 이는 "상대 중요도 값"으로 변환될 수 있습니다. 이 값은 숲 내에서 나무 종의 분포와 풍부함을 수치로 정량화합니다.

점 중심 쿼터 방법은 DBH(Diameter at Breast Height)라는 트리 측정을 사용합니다. 이것은 기존 등급보다 4.5피트 높은 곳에서 측정됩니다. 측량 위치를 선택한 후 횡단이 설정되고, 해당 횡단을 따라 숲의 한 점이 선택되며, 주변 영역이 4/4로 분리됩니다. 각 분기에서 DBH가 40cm 이상인 가장 가까운 나무가 식별됩니다. 이 컬렉션은 큰 트리 샘플로 간주됩니다.

다음으로, 각 분기에서 DBH가 2.5cm 이상 40cm 미만인 가장 가까운 나무가 식별됩니다. 이들은 작은 나무 샘플이라고 표시됩니다. 각 사분면에서 큰 나무와 작은 나무를 식별하면 높은 캐노피를 형성하는 상층 식생을 낮은 수준의 지하층 성장과 비교할 수 있습니다.

이러한 간단한 측정을 사용하여 각 나무 종의 Basal Area와 Importance Value를 계산할 수 있습니다. 기저 면적은 DBH에 있는 단일 나무의 단면적입니다. 한 종의 모든 나무의 총 기저 면적을 계산하는 것은 종 밀도를 이해하는 보다 정확한 방법이며, 나무의 크기를 고려하기 위해 사이트당 나무 수 대신 사용됩니다.

각 종의 중요도 값은 산림 군락에서 특정 종의 상대적 우세를 추정하기 위해 계산됩니다. 그것은 한 종이 숲 전체에 걸쳐 얼마나 자주 발생하는지, 그 종의 총 개체 수, 그리고 그 종이 차지하는 산림 면적의 총량을 고려합니다.

이제 나무 조사의 중요성과 점 중심 분기 조사의 원칙에 대해 알게 되었으므로 이러한 조사가 현장에서 어떻게 수행되는지 살펴보겠습니다.

삼림 지대가 확인되면 숲에 150m 횡단을 설정합니다. 이것은 삼림 지대의 어느 곳에서나 시작할 수 있지만 도로와 같은 외부 소스의 경계 영향을 최소화하기 위해 숲 가장자리에서 멀리 떨어져 있는 것이 좋습니다.

횡단을 따라 50m마다 말뚝을 놓습니다. 각 말뚝은 표본 추출 장소를 4/4로 나누는 4개의 나침반 방향의 중심을 나타냅니다. 원하는 경우 한쪽 끝에서 위치별로 번호를 매길 수 있습니다.

각 분기에서 말뚝에서 지름이 40cm보다 큰 모든 종의 가장 가까운 나무까지의 거리를 측정합니다. 분기당 하나의 큰 나무만 측정해야 하므로 총 16개의 나무가 큰 나무 범주에 기록됩니다. 각각에 대해 말뚝까지의 거리를 센티미터 단위로 기록하십시오.

측정된 각 나무에서 잎이 교대, 소용돌이 또는 반대 배열로 배열되어 있는지 확인하십시오. 다음으로, 측정된 각 나무에 대한 잎 샘플을 수집합니다.

채취 장소에 따라 식물 표본 종이와 상표에 두고, 그 후에 나중에 ID를 위한 식물 압박기에 두십시오.

각 샘플 트리에 대해 필드 측정 테이프를 사용하여 DBH를 기록합니다. 특정 DBH 테이프를 사용하는 경우 직경을 직접 읽으십시오. 일반 줄자로 나무 둘레를 측정한 다음 공식을 사용하여 직경을 계산합니다.

다음으로, 직경이 40cm 미만이고 직경이 2.5cm보다 큰 가장 가까운 나무에 대한 횡단의 각 세그먼트에서 각 사분면에 대해 이러한 측정을 반복합니다. 이를 작은 나무로 표시된 별도의 범주에 기록하십시오.

실험실로 돌아와서, 각 종의 평균 점-나무 간 거리, 밀도 및 기저 면적을 계산합니다. 그런 다음 이 정보를 사용하여 중요도 값을 생성할 수 있습니다. 먼저 나무 식별 가이드 또는 ID 키를 사용하여 큰 나무 범주와 작은 나무 범주 모두에서 측정된 각 나무를 식별합니다.

큰 나무와 작은 나무의 전체 표본에 대한 평균 점과 나무 사이의 거리를 계산합니다. 이것은 transect point까지의 트리 그룹 거리의 평균 값입니다.

다음으로, 표시된 방정식을 사용하여 큰 나무와 작은 나무 그룹 모두에 대한 평균 밀도 또는 헥타르당 나무 수를 계산합니다. 그룹당 각 나무 종의 개체 수를 기록한 다음 큰 나무와 작은 나무 그룹 모두에 대한 종별 밀도를 결정합니다.

지름 측정값을 샘플링된 모든 나무의 영역으로 변환합니다. 평균을 계산하여 각 종의 평균 기저 면적을 계산합니다. 한 종의 기저 면적은 해당 종의 평균 기저 면적에 밀도를 곱한 값입니다. 다음으로, 각 종에 대해 상대 기저 면적을 계산합니다.

각 그룹에서 각 종이 발생하는 빈도를 결정합니다. 이것은 샘플링된 4개 지점 중 해당 종이 발생한 지점의 수를 비교하여 결정됩니다. 예를 들어, 미국 느릅나무가 사분면의 4개 지점 모두에서 발견되면 빈도는 1과 같습니다. Silver Maple이 4개 지점 중 2개에서 발견되면 빈도는 0.5와 같습니다.이제 각 그룹에 대해 각 종의 상대 빈도를 결정합니다.

이제 종의 중요도 값을 계산할 수 있습니다. 상대 주파수에 상대 밀도와 상대 기저 면적을 더합니다. 마지막으로 각 종에 대한 상대적 중요도 값을 결정합니다.

요약하자면, 이러한 데이터를 Y축에 있는 각 종에 대한 중요도 값을 나타내는 그래프에 입력하고, 중요도가 증가하는 순서로 정렬하고 X축에 종 이름을 표시합니다. 데이터는 큰 나무에 대한 하나의 막대와 작은 나무에 대한 하나의 막대로 표시되어야 합니다.

종의 중요도 값은 하나의 나무 종만 관찰되는 조사에서 최대 300에 도달할 수 있습니다. 중요도 높음 값이 반드시 종이 숲의 건강에 중요하다는 것을 의미하지는 않습니다. 대신, 그것은 단지 그 종이 현재 숲 구조에서 지배적이라는 표시일 뿐입니다.

수목 조사는 과학자 또는 토지 관리자에게 다양한 중요한 주제에 대해 알리는 데 사용됩니다. 포인트 중심 쿼터 방법은 다양한 정보 수집 시나리오에 적용될 수 있습니다.

지역 사회는 지역 삼림 지대에서 죽거나 병든 나무의 빈도가 높은 경우 임업 프로그램의 필요성을 결정하기 위해 나무 목록을 통해 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 나무는 떨어지는 가지로 인해 건강을 위협하거나 다른 사람에게 감염 위험을 초래할 수 있습니다. 숲에서 죽거나 병든 나무를 많이 발견하는 것은 환경 과학자들에게 우려를 불러일으킬 수 있으며, 산성비나 오존 오염을 포함한 열악한 환경 조건의 초기 지표가 될 수 있습니다.

숲의 종 다양성을 알면 토지 관리자가 식재 전략을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그들은 다양성을 유지하기 위해 새롭거나 흔하지 않은 유익한 종을 추가하는 동시에 일반적인 나무의 심기를 제한하거나 없애기 위한 지침을 설정하도록 알려줄 수 있습니다. 또한 수목 조사의 데이터를 통해 관리자는 대기 오염 통제 또는 탄소 포집 및 저장과 같이 특정 수종이 제공하는 서비스의 가치를 계산하고 이러한 데이터를 기반으로 식재 전략을 조정할 수 있습니다.

당신은 방금 JoVE의 점 중심 분기 방법을 사용하여 나무 측량에 대한 소개를 보았습니다. 이제 나무 조사의 중요성, 점 중심 분기 조사를 수행하는 방법, 조사 측정값을 기반으로 산림 구조를 계산하는 방법을 이해해야 합니다. 시청해 주셔서 감사합니다!