38년 간 장기모니터링을 통한 잣나무 인공림의 생장변화 분석

본 연구대상지는 강원대학교 학술림 내 위치한 잣나무 인공림 3개소이며, 행정구역상 강원도 춘천시 동산면에 소재하고 있다. 개소별로 1972년, 1976년, 1975년에 잣나무가 조림되었으며, 각각 1981년, 1981년, 1984년에 0.25 ha(50 m × 50 m)의 크기로 영구표준지가 설치되어 2020년, 2020년, 2021년까지 9회 반복조사 되었다. 최종 조사시기인 9차 조사 시점 기준 표준지1, 2, 3의 평균 흉고직경은 각각 24.1 cm, 22.8 cm, 30.3 cm였으며, 평균 수고는 20.0 m, 17.4 m, 21.5 m였다.

각 영구표준지는 2차례 간벌이 실시되었는데, 1차 간벌은 입목의 생육공간 확보를 위하여 정량 및 정성을 고려한 하층간벌이 수행되었다. 2차 간벌 또한 피압목과 열세목 위주로 벌채목이 선정되었고 현지 여건에 따라 측정 후 1-2년 사이에 재선충 방제를 위해 입목간격을 고려하여 간벌이 실시되었다(Table 1). 이에 따라 간벌목의 평균 흉고직경을 간벌 전 모든 입목의 평균 흉고직경으로 나눈 비(Thinning quotient)에서 나타나듯이 1차 및 2차 간벌은 모두 1보다 낮은 하층간벌로 진행되었다. 흉고단면적 기준 간벌강도는 1차 간벌의 경우 표준지3에서 28.4%로 가장 높았고, 2차 간벌의 경우 표준지 간 큰 차이가 없었다.

잣나무 인공림의 생장변화를 분석하기 위하여 각 표준지는 총 9차례 조사되었으며, 본 연구에 이용된 조사인자는 수종, 흉고직경, 수고, 고사여부이다. 표준지 내 모든 입목을 측정하였으며, 진계목은 발생하지 않아 기존 입목만을 대상으로 하였다. 표준지1, 2의 경우 6차 조사(1997년)까지 줄자를 이용하여 흉고둘레를 측정하였으며, 표준지3은 3차 조사(1999년)까지 윤척을 이용하여 흉고직경을 측정하였다. 이후 조사부터는 직경테이프를 이용하여 흉고직경을 측정하였다. 따라서, 초기 측정 시기에 흉고둘레로 측정된 자료는 원주율(π)을 통해 흉고직경으로 환산하여 본 연구에 활용하였다. 수고측정의 경우 수고봉과 Suunto 클리노미터를 초기 조사시기에 이용하였고, 표준지1, 2는 7차 조사(2010년) 이후, 표준지3은 4차 조사(2004년) 이후부터 Haglof 사의 Vertex 수고측정기를 이용하였다.

본 연구에서는 잣나무 인공림의 생장변화를 파악하고자 현장에서 수집된 측정자료를 바탕으로 생장인자를 산출하였다. 수간재적 추정을 위해 Table 2의 이변수 재적모델을 사용하였다(Lee et al., 2017). 연평균생장량(Mean annual increment, MAI)은 총생장량을 임령으로 나누어 계산되었다. 우세목 수고는 표준지 내 상위 20%에 해당하는 개체목 수고의 평균을 통해 산출하였으며, 지위지수(Site index, SI)는 우세목 수고와 기준임령 40년을 이용하여 추정하였다(Lee and Choi, 2022). 형상비(Height-Diameter ratio, HD ratio)는 흉고직경에 대한 수고의 백분율로 계산되었다. 상대밀도(Relative density, RD)는 Lee and Choi(2019)가 제시한 임분밀도지수(Stand density index, SDI)와 최대임분밀도지수(Maximum stand density index, SDI_max)의 비를 활용하였으며, 임목축적도(%Stocking)는 Lee and Choi (2020)의 식을 통해 산출하였다.

개체목의 생장변화 분석 시 흉고직경, 수고, 흉고단면적, 재적에 대한 총생장량과 연평균생장량(MAI)을 Seo et al. (2023)가 제시한 모델과 비교분석하였다(Table 2). 임분흉고단면적과 임분재적의 비교를 위해 National Institute of Forest Science(2021)의 잣나무 현실림 임분수확표와 Lee and Choi(2022)의 가변밀도수확모델을 활용하였다.

흉고직경에 따른 수고의 생장 추세를 파악하기 위하여 표준지별로 전체자료를 이용하여 Chapman-Richards 함수를, 조사 차수별로는 ln(H) = a + b × ln(D) 형식을 활용하여 수고곡선을 도시하였다(Richards, 1959; Chapman, 1961). 수고곡선의 적합성을 검정하기 위하여, 결정계수(R²)를 산출하였으며, 수고생장의 비교분석을 위하여 Lee(2015)의 잣나무 수고곡선식을 활용하였다. 본 연구의 모든 통계분석 및 모델 파라미터 추정은 통계 소프트웨어인 R 프로그램을 통해 수행되었다.

Ĥ: Predictied height (m); a, b, c: Parameters for the formula; e: Base of natural logarithm; D: Diameter (cm) at breast height above 1.2 m from the ground; R²: Coefficient of determination; y_i: The observed value of sample i; $\widehat{y_i}$: The predicted value of the sample i; $\overline{y}$: The observed average value; n: The number of samples.

흉고직경 생장 변화를 각 표준지별 9차 조사 기준으로 분석한 결과, 평균 흉고직경은 표준지1에서 24.1 cm(48년생), 표준지2에서 22.8 cm(44년생), 표준지3에서 30.3 cm (47년생)이었다(Figure 1). 우리나라 대경목 기준인 흉고직경 30 cm에 도달한 표준지는 유일하게 표준지3으로 47년의 기간이 필요한 것으로 나타났다. 이 결과는 Seo et al. (2023)의 임령 42년에서 흉고직경 30 cm가 나타나는 모델보다 본 연구의 표준지 3개소 모두 이에 미치지 못하는 것으로 파악되었다. 이는 모든 수관급의 입목에 대한 흉고직경 평균값인 본 연구의 결과보다 대부분 우세목 자료를 기반으로 개발된 Seo et al.(2023)의 모델이 높을 수 밖에 없기 때문이다. 간벌에 따른 각 표준지별 흉고직경의 생장 변화가 차이가 있는지를 검토한 결과 1차 간벌 후 표준지3이 급격히 높은 생장을 보였다. 이와 같은 경향은 2차 간벌 후에도 나타났는데, 이는 표준지3이 표준지1, 2에 비해 간벌강도가 월등히 높았기 때문이며, 선행연구의 결과와 일치한다(Lee et al., 2022).

Figure 1. Individual mean tree growth and mean annual increment (MAI) of DBH and height. The year of thinning by plot is marked with the arrow.

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또한, 표준지별 흉고직경 연평균생장량(MAI) 변화를 파악한 결과, 흉고직경 MAI의 최대값은 표준지1에서 0.63 cm/year(25년생), 표준지2에서 0.74 cm/year(16년생), 표준지3에서 0.66 cm/year(30년생)으로 최대값에 도달한 시점이 다른 것으로 파악되었다. 특히 표준지2의 초기 흉고직경 MAI가 다른 표준지에 비해 높은 생장을 보였는데 이는 표준지2에서 1-4차 조사 시기의 흉고직경이 다른 표준지에 비해 상대적으로 컸기 때문이다(Figure 1). 표준지3의 경우는 1-2차 간벌 후 계속 흉고직경 생장량이 상향하는 것으로 나타났다. 표준지 3개소를 종합한 결과 흉고직경 MAI는 1차 간벌 이후 최댓값을 갖고 감소하는 경향이 나타났다. 본 연구의 표준지 3개소 흉고직경 MAI를 Seo et al.(2023)의 모델과 비교했을 때 대체로 낮은 생장량을 갖는데, 그 이유는 전술한 바와 같이 Seo et al.(2023)가 우세목 자료를 사용했기 때문이다.

수고 생장의 경우 9차 조사 기준 표준지1에서 20.0 m(48년생), 표준지2에서 17.4 m(44년생), 표준지3에서 21.5 m(47년생)였다(Figure 1). 표준지1과 3의 평균 수고 값은 생장학적으로 최댓값에 근사한 것으로 판단된다(Seo et al., 2018). 표준지 3개소 모두 1차 간벌 직후에 수고 생장이 급격하게 증가한 것으로 관측되었는데 이는 하층간벌로 인해 작은 입목들이 벌도되어 상대적으로 평균 수고가 커지게 되었기 때문이다. 또한, 표준지1의 경우 38-43년생 사이에 수고 생장이 급격하게 증가한 원인도 227 본/ha의 자연고사목이 다수 발생하여 평균 수고에 영향을 주었기 때문이다. 해당 시점에서 전체 입목의 평균 수고는 14.3 m였으며, 자연고사목의 평균 수고는 10.3 m였다. 이러한 자연고사목의 발생이 평균 수고의 감소를 야기한 것으로 판단된다. 표준지별 수고 연평균생장량(MAI)의 최댓값은 표준지1에서 0.45 m/year(25년생), 표준지2에서 0.51 m/year(18년생), 표준지3에서 0.49 m/year(38년생)였다. 표준지1과 2는 임령 20년 전후로 수고 MAI가 최댓값에 도달한 반면 표준지3은 임령 38년에서 가장 높은 값이 나타났다. 전체적으로 수고 생장은 흉고직경 생장과 유사한 시기에 MAI가 최고점에 도달한 이후 감소하는 경향을 보였다(Figure 1).

흉고직경에 따른 수고의 생장 변화를 파악하기 위해 각 표준지별 산점도 상에 조사차수별로 ln(H)=a+b×ln(D)식을 조제하여 제시하고(빨간색), 전체자료를 이용하여 Chapman-Richards식(파란색)과 Lee(2015)가 개발한 함수식(검은색)을 각각 도시하였다(Figure 2). 조사차수별 함수식은 3개 표준지 모두 시간이 경과에 함에 따라 일정한 간격으로 평행이동하는 패턴을 보여주고 있으며, 전체자료를 이용한 Chapman-Richards 모델식과 Lee(2015)가 개발한 함수식은 모든 표준지에서 유사한 형태를 보이는 것으로 나타났다. 흉고직경에 따른 수고의 예측은 산림시업에 있어 가장 중요한 부분으로 본 allomerty model들을 활용할 때 수고의 예측정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다(Lee et al., 2021a).

Figure 2. Height-DBH allometric curves with observations of this study. A nonlinear model was fitted to all observations and presented with the equation and the coefficient of determination. Regression lines by measurement year were fitted to observations for each stand age.

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개체목 평균 흉고단면적 생장은 흉고직경과 유사한 패턴으로 증가하였다(Figure 3). 따라서 표준지3의 흉고단면적은 흉고직경과 같이 표준지1, 2보다 1차 간벌 이후 높은 생장을 보였으며, 2차 간벌 이후 생장 차이는 더욱 커졌다. 이는 표준지3의 2차 간벌강도가 다른 표준지보다 상대적으로 높아 다른 표준지에 비해 흉고직경 및 흉고단면적 생장을 지속적으로 촉진하였기 때문이다(Table 1).

Figure 3. Individual mean tree growth and mean annual increment (MAI) of DBH and height. The year of thinning by plot is marked with the arrow.

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개체목 재적 생장의 경우 흉고단면적 생장의 패턴과 유사하게 나타났으며, 표준지1에서는 38년생, 표준지2에서 34년생, 표준지3에서 25년생 이후 급격하게 증가하는 경향을 보였다. 특히 표준지1에서 초기 임령에는 재적 생장이 가장 낮았으나, 임령 44년을 기점으로 표준지2보다 높아지는 경향을 나타났다. 이는 표준지1의 임분에서 자연고사의 영향으로 평균 수고가 상대적으로 높아졌기 때문이다. 본 연구의 임분에서 Seo et al.(2023)의 모델보다 모두 흉고단면적 생장이 낮은 것으로 나타났으며, 재적의 경우는 2차 간벌 이후 표준지3이 Seo et al.(2023)의 모델을 능가하는 것으로 나타났는데 이는 표준지3의 수고 생장이 월등히 좋아 재적 생장에 영향을 미친 것으로 판단된다.

흉고단면적과 재적의 MAI 변화를 분석한 결과, 흉고직경과 수고 MAI와 달리 지속적으로 증가하는 양상을 띄었다(Figure 3). 이는 선행연구에서도 유사하게 나타났는데 흉고직경, 수고와 같은 1차원적 생장과 달리 재적은 3차원적 생장을 하기 때문이다(Seo et al., 2023). 표준지1, 2의 흉고단면적 MAI는 임령 25, 21년 이후 증가하지 않았고, 흉고직경 MAI가 감소한 시점과 동일한 것으로 고려할 때 간벌강도에 따른 임분밀도의 영향일 것으로 사료된다. 즉, 간벌강도가 낮고 임분밀도가 높게 유지된 결과, 입목의 충분한 생육공간을 확보하지 못해 생장이 저하된 것으로 보인다. 재적 MAI 또한 동일한 이유로 표준지1, 2에서 증가량이 적은 것으로 판단된다. 그러나 표준지3의 재적 MAI는 월등한 수고 생장으로 인해 38년 이후 Seo et al.(2023)의 모델을 능가하는 것으로 나타났다.

임령에 따른 임분흉고단면적 생장은 9차 조사를 기준으로 표준지2에서 가장 높았다(Figure 4). 개체목 단위에서 표준지3의 생장이 가장 우수했던 것과 달리, 임분 단위에서는 표준지2의 생장이 높았던 원인은 표준지2의 입목본수가 904 본/ha으로 가장 많았기 때문이다(Table 3). 본 연구에서는 국립산림과학원(NIFoS, 2021)의 지위지수와 비교를 위해 각 표준지의 우세목수고를 사용하여 지위지수를 산출하였다. 표준지1, 2, 3의 지위지수는 각각 18, 17, 20으로 나타났으며, 해당 지위지수에서 임령 30년 기준의 우세목수고는 각각 14.4 m, 13.6 m, 16.0 m였다. 이를 바탕으로 지위지수 14, 16에 대한 수확표와 비교 가능하도록 하였다. 수확표와 비교한 결과, 표준지1과 표준지2는 임령 30년 기준 임분 생장과 MAI 모두 수확표보다 높은 경향을 보였다. 반면, 표준지3은 임령 30년 이후 수확표와 유사한 패턴을 나타냈다.

Figure 4. Stand growth and mean annual increment (MAI) of basal area and volume. The year of thinning by plot is marked with the arrow.

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임분재적 생장의 경우 임분흉고단면적의 생장 변화와 유사하였으나, 임분재적 생장과 MAI 모두 임령 38년 시점에서 표준지2는 표준지1보다 높은 생장을 보였다. 이는 앞서 개체목 재적 생장에서 언급한 바와 같이 자연고사로 인해 평균 수고값이 증가했기 때문이다. 표준지 3개소의 생장을 비교하기 위해 수확표와 더불어 Lee and Choi (2022)의 가변밀도수확모델을 활용하였다. 가변밀도수확모델은 임령, 지위지수, 상대밀도(RD)를 독립변수로 활용하는 모델로서 지위지수와 상대밀도(RD)를 본 연구자료의 9차 조사 기준 평균인 18.3, 0.7로 고정하여 비교하였다. 표준지 3개소의 임분재적 생장은 NIFoS(2021)의 수확표에 비해 전반적으로 높은 생장이 나타났다. 특히 표준지3에서 임분흉고단면적은 수확표와 유사하였으나, 임분재적은 모든 조사차수에서 뚜렷이 높았다. 그 원인은 표준지3의 우수한 수고 생장이 재적 생장에 영향을 미쳤기 때문이다. 반면 가변밀도수확모델은 수확표에 비해 본 연구결과에 근사한 값을 보였는데, 이는 지위지수와 밀도를 반영한 수확모델이 임분수확량을 추정하는데 정확성을 높일 수 있다는 점을 시사한다.

임분밀도 진단은 양질의 목재 수확량을 극대화하기 위해 산림시업에 있어서 가장 중요한 부분이다. 이에 따라 임분밀도가 표준지 3개소의 생장 변화에 미친 영향을 파악하고자 밀도지수의 특성을 분석하였다(Table 3). 초기 조사 당시 세 개의 표준지 모두 2000본 이상의 입목이 식재되어 생장하였으며, 그 중 표준지1과 2는 유사한 본수를 유지한 반면, 표준지3은 2차례 간벌에서 강도 높은 간벌이 실시되어 465본으로 가장 적은 본수를 보였다. 또한 임분밀도지수(SDI)는 표준지1, 2보다 표준지3에서 97-244 본/ha, 상대밀도(RD)는 0.1-0.2, 임목축적도(%Stocking)는 6.7-21.6% 더 낮았다. 2차 간벌 시 흉고단면적 기준 간벌강도는 표준지별로 큰 차이가 없었으나, 1차 간벌 시 표준지3의 간벌강도는 표준지1보다 30.4%, 표준지2보다 31.0% 높았다(Table 2). 결과적으로, 표준지3의 높은 지위지수와 간벌강도, 상대적으로 낮은 임분밀도가 표준지1과 2에 비해 입목 생장을 촉진시킨 것으로 판단된다. 따라서, 표준지3의 우수한 생장은 지위와 밀도관리의 종합적인 영향에 의한 것으로 분석된다.

임령별 상대밀도(RD)의 경우 1-2차 간벌 후 전반적으로 감소하였다(Table 3). 표준지3의 상대밀도는 1차 간벌 직전을 제외한 모든 시기에서 0.8 미만으로 유지된 반면, 표준지1과 2에서는 3회에 걸쳐 상대밀도가 0.8 이상으로 나타났다. 특히, 표준지1은 최대 0.9, 표준지2는 최대 1.1까지 상승한 것으로 관측되었다. 또한 표준지3에서 임령 38년생 때 자연고사가 6 본/ha만 발생한 것에 비해, 표준지1과 2에서는 평균 91 본/ha, 39 본/ha로 많이 발생하였다. 따라서 선행연구의 결과처럼 상대밀도를 0.8 이하로 관리하면 자연고사 발생을 방지할 수 있을 것이라 사료된다(Jin, 2024; Jin et al., 2024). 표준지3에서 생장량이 우수하고 자연고사목이 발생하지 않음을 고려하면 표준지1, 2보다 표준지3의 밀도 수준을 적용한 시업체계가 합리적이라고 판단된다(Choi et al., 2014; Lee et al., 2022).

표준지 3개소의 임지생산성을 파악하고자 기준임령 40년을 통해 지위지수를 분석한 결과 표준지1에서 18, 표준지2에서 17, 표준지3에서 20으로 나타났다(Figure 5). 수고와 재적 생장이 높았던 순서는 표준지3, 1, 2로 지위지수의 순서와 동일하였다. 따라서 수고와 재적 생장이 표준지3에서 높았던 것은 지위지수의 영향일 것으로 판단된다(Figures 1 and 4). Lee and Choi(2022)의 지위지수곡선을 도시했을 때, 임령이 증가함에 따라 각 표준지의 지위지수는 항상 동일하지 않는 것으로 나타났다. 또한 임령이 증가함에 따라 수고 생장의 패턴이 변화할 뿐만 아니라 자연 고사 등의 이유로 우세목 수고 생장 변화에 차이가 발생할 수 있다(Burkhart and Tomé, 2012). 이는 지위지수가 측정된 시점에 따라 변동 가능성이 있음을 보여주며, 특정 시점의 측정값만을 기반으로 지위를 산출할 경우 편차가 발생할 수 있음을 시사한다.

Figure 5. Trajectory of dominant height growth over age with site index curves at a base age of 40 years developed by Lee and Choi (2022).

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지위지수를 기준으로 개체목 생장을 살펴보면 지위지수가 높을수록 수고와 재적의 생장이 더 크게 나타났다 (Figures 1 and 4). 선행연구에서도 지위지수는 수고, 임분재적 등 산림 생장에 높은 영향을 미치는 인자로 보고되었다(Lee and Choi, 2022; Kim et al., 2023). 본 결과와 같이 지위지수는 임지생산력을 평가하는 중요한 지표로 활용할 수 있는데, 이는 우세목 수고가 임분밀도의 영향을 적게 받으며 임지생산성을 잘 대표하기 때문이다(Kim, 2016; Yue et al., 2016; Kim et al., 2018; Lee et al., 2015b; Lee et al., 2021b). 따라서 임령, 임분밀도 뿐만 아니라 지위지수 등 다양한 요인을 바탕으로 보다 정확한 산림생장수확모델을 개발할 필요가 있다(Lee et al., 2021a; Appiah Mensah et al., 2023; Yue et al., 2023).

목재수확 과정에서 생장 및 개체목 안정성의 척도로 활용되는 형상비를 분석한 결과, 표준지1, 2, 3 모두 60-100% 사이에서 유지되었다(Figure 6). 형상비는 1차 간벌이후부터 임령에 따른 형상비는 증가하다가 2차 간벌 후 전반적으로 감소하였다. 표준지 3개소의 형상비는 첫 조사 시기인 5-10년생의 경우 86%-104%였으며 1차 간벌 전은 62%-77%로 감소하였고, 1차 간벌 직후에는 73%-97%로 증가하였다. 1차 간벌 이후인 임령 21-30년에서 하층간벌로 평균 수고가 증가하여 형상비가 증가한 반면, 2차 간벌 이후인 임령 41-48년에는 수고 생장이 상대적으로 줄어들면서 형상비가 낮아진 것으로 분석되었다. 형상비의 범위가 임령에 따라 다르기 때문에 적정 형상비 기준도 임령별로 다르게 제시될 필요가 있다고 판단된다.

Figure 6. Box and whiskers plots of height-diameter ratio by stand age in Korean white pine plantations. The year of thinning is marked with the arrow.

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임분밀도와 관련하여 높은 형상비를 가진 임분은 개체목의 생장 저하, 풍해 및 설해의 피해가 높아진다고 알려져 있기 때문에 임분건정성과 수형(stem form) 관리를 위해 적정 형상비를 파악할 필요가 있다(Kim et al., 2015; NIFoS, 2015; Park, 2016; Kang et al., 2019). 특히, 표준지1, 2는 2차 간벌 이후에도 임분밀도가 표준지3에 비해 높아 밀도조절을 통한 형상비 관리가 필요하다고 판단된다(Table 3). 이처럼 적정밀도와 형상비를 고려한 임분관리 방안이 적절히 제시된다면 양질의 목재 수확량을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

목재생산에 있어서 경급(흉고직경) 분포는 목재 품등(대경목, 중경목, 소경목 등)에 따른 수확량을 파악하기 위한 가장 핵심적인 정보이다. 따라서 본 연구에서는 표준지별로 1차 조사부터 9차 조사까지 경급분포가 어떤 양상으로 변화되었는지 파악하였다(Figure 7). 각 표준지의 조사시기별 경급분포는 모두 정규분포의 양상을 띄는 것으로 나타났으며 고사목들은 작은 경급에서 발생하였고, 간벌목은 하층간벌로 경급이 낮은 입목들이 선정되었음을 알 수 있다(Figure 7). 또한 흉고직경 30 cm에 도달하는 입목들은 최소 30년생 이상이 되어야 나타나며 표준지3에서 가장 많이 분포하는 것으로 나타났다.

Figure 7. Histogram of diameter distribution by stand age at each of measurement year in Korean white pine plantations.

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임령에 따라 대경목(흉고직경 30 cm 이상), 중경목(흉고직경 18-30 cm), 소경목(흉고직경 18 cm 미만)의 입목축적변화를 분석한 결과, 9차 조사 기준 표준지3에서 압도적으로 중경목과 대경목이 많이 분포하는 것으로 나타났다(Figure 8). 표준지3의 대경목의 경우 41년생부터 크게 증가하여 임령 47년생 때에는 73%까지 차지하는 것으로 나타났다. 임령과 흉고직경 연평균생장량을 고려하면 공·사유림 잣나무 벌기령(50년) 때 표준지별로 최소 50%, 40%, 75% 이상이 대경목에 도달할 것으로 사료된다(Figure 1). 표준지1, 2에 비해 표준지3의 대경목 비율이 높았는데 이는 높은 지위지수 및 간벌강도의 영향인 것으로 판단된다.

Figure 8. Growing stock by diameter class over age in Korean white pine plantations. The diameter class is classified as small, medium, and large. The year of thinning is marked with the arrow.

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우리나라는 목표생산재별로 임령, 흉고직경 등 다양한 조건을 고려하여 시업기준을 제시하고 있다(Korea Forest Research Institute, 2014). 이 시업체계에 따르면 우량대경재 생산(흉고직경 45 cm)을 위한 1차 간벌 기준은 임령 25년 (흉고직경 16 cm) 2차 간벌 기준은 임령 35년(흉고직경 21 cm)로 제시하고 있다. 이 기준을 본 연구의 표준지 3개소에서 1차 및 2차 간벌이 시행된 시점과 비교한 결과, 표준지1, 2는 흉고직경이 작은 상태에서 1차 간벌이 실시되었으며, 2차 간벌은 늦은 시기에 실시되었다(Figure 1). 반면 표준지3은 우리나라 우량대경재 생산목표 시업체계에 가깝게 간벌되었다. 따라서 우리나라 시업체계에 맞게 간벌이 시행된다면 효율적인 목재수확이 가능할 것으로 사료된다.

다만, 우리나라 산림시업체계의 밀도관리기준은 지위지수와 같은 임분특성이 반영되지 않은 상태이기에 앞으로 임분특성을 고려한 최적의 간벌강도 및 시기를 파악하여 체계적인 간벌시업이 시행된다면 대경목 비율 및 수확량을 더 높일 수 있을 것으로 기대된다. 이러한 시업체계를 만들기 위해서는 장기적인 모니터링 자료를 통한 간벌시업을 위한 생장수확모델이 절실히 필요함을 강조하고자 한다.