임분재적(林分材積) 추정(推定)에 관(關)한 비교연구(比較硏究)

이종락

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 이종락 (경희대학교 산업대학)

저널정보: 한국산림과학회(구 한국임학회) 한국산림과학회지 한국산림과학회지 제46권 제1호

발행연도: 1980.1

수록면: 29 - 43 (15page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본조사지역(本調査地域)에 적용(適用)된 표본조사법(標本調査法)은 임분구성상태(林分構成狀態)를 고려(考慮)하여 단순무작위추출법(單純無作爲抽出法), 계순적추출법(系純的抽出法) 및 부차추출법(副次抽出法) 등(等)이었다. 표본점수(標本點數)의 산출(算出)을 위(爲)하여 변이계수(變異係數)는 40%를 적용(適用)하였으며 그 결과(結果) 단순무작위추출법(單純無作爲抽出法) 및 계순적추출법(系純的抽出法)에서는 공(共)히 57개소(個所)의 표본점수(標本點數)를 산출(算出)하였다. 그러나 부차추출법(副次抽出法)에서는 전림(全林)에서 1차(次)로 5개소(個所)의 Block unit, 2차(次)로 4개소(個所)의 Major unit, 3차(次) 2개소(個所)의 Minor unit를 추출(抽出)하여 소요(所要) 표본점수(標本點數)를 40개소(個所)로 하였다. 전림추정재적(全林推定材積) 및 전림실측재적(全林實測材積)을 구(求)하여 비교검토(比較檢討)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 표본조사방법별(標本調査方法別)로 추정오차율(推定誤差率)을 비교(比較)한 결과(結果) 단순무작위추출법(單純無作爲抽出法)이 9.24%, 계통적(系統的) 추출법(抽出法)이 8.36%, 부차추출법(副次抽出法)이 7.54%의 순(順)으로서 부차추출법(副次抽出法)이 가장 높은 정도(精度)를 나타냈다. 2. 전림실측재적(全林實測材積)과 각(各) 표본조사법(標本調査法)에 의(依)한 전림추정재적(全林推定材積)과의 오차율(誤差率)을 비교(比較)한 결과(結果) 단순무작위추출법(單純無作爲抽出法)이 7.92%, 계통적추출법(系統的抽出法)이 4.18%, 부차추출법(副次抽出法)이 0.39%의 순(順)으로서 이때에도 역시(亦是) 부차추출법(副次抽出法)이 가장 높은 정도(精度)를 나타냈다. 3. 이상(以上)과 같은 여러가지 결과(結果)를 종합적(綜合的)으로 통계분석(統計分析)하여 비교검토(比較檢討) 해볼 때 본(本) 조사지역(調査地域)에서는 부차추출법(副次抽出法)이 가장 정도(精度)가 높은 결과(結果)를 얻었으며 표본점(標本點)의 추출(抽出) 개소수(個所數)도 가장 적게 이용(利用)되었으므로 시간(時間), 노력(努力) 및 조사경비(調査經費)가 타방법(他方法)에 비(比)하여 절감(節減)될 수 있는 기초적(基礎的)인 결과(結果)가 나타났다고 사료(思料)되며 삼림조사법(森林調査法)으로는 부차추출법(副次抽出法)이 가장 이상적(理想的)인 방법(方法)으로 구명(究明)되었다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이종락

소속기관 경희대학교 산업대학 임학과

주요연구분야 농수해양학 > 임학

논문수 5 이용수 5

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)