Quantification of Carbon stock has become in the contest of changing climate and mitigation potential of forests. Two different forest types, Dry Shiwalik Sal Forest and Moist Shiwalik Sal Forest in Barkot and Lachchiwala of Doon Valley, Western Himalaya are selected for the study. Volume equations, destructive sampling and laboratory analysis are done to estimate the carbon stock in different carbon pools like trees, shrubs, herbs and soils. Considerable variations are observed in terms of carbon stocks in different forest types. In Dry Shiwalik Sal Forest, carbon stock density varied between 129.81 and $136.00MgCha^{-1}$ while in Moist Shiwalik Sal Forest, carbon stock density ranged from 222.29 to $271.67MgCha^{-1}$. Tree species like Shorea robusta, Syzigium cumini, Miliusa velutina, Acacia catechu, and Mallotus philippensis had significant role in carbon sequestration. Shorea robusta had contributed highest in carbon stock due to highest density. Total of 2,338,280.165 Mg carbon stock was estimated in all the forest types.
Kueh, Roland Jui Heng;Majid, Nik Muhamad;Ahmed, Osumanu Haruna;Gandaseca, Seca
Journal of Forest and Environmental Science
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제32권3호
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pp.302-310
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2016
The loss and degradation in tropical forest region are some of the current global concern. Hence, these issues elevated the role of rehabilitated forests in providing ecological products and services. The information on the carbon stock is important in relation to global carbon and biomass use, but lacking from the tropical region. This paper reports the assessment of tree and soil carbon stock in a chronosequence rehabilitated tropical forest stands in Malaysia. The study site was at the UPM-Mitsubishi Forest Rehabilitation Project, UPMKB. $20{\times}20m$ plot was established each and assessed in 2009 at 1-, 10- and 19-year-old sites while an adjacent ${\pm}23-year-old$ natural regenerating secondary forest plot was established for comparison. The overall total carbon stock was in the order of 19-year-old>${\pm}23-year-old$>10-year-old>1-year-old. When forest carbon stock is low, the soil component plays an important role in the carbon storage. The forest carbon recovery is crucial to increase soil carbon stock. The variations in the carbon stock showed the different stages of the forest recovery. Species survived after 19-years of planting are potential species for carbon sequestration activities in rehabilitated forest. Human intervention in rehabilitating degraded forest areas through tree planting initiatives is crucial towards recovering the forest ecological role especially in forest carbon stock capacity.
The carbon-offset mechanism based on forest management has been recognized as a meaningful tool to sequestrate carbons already existing in the atmosphere. Thus, with an emphasis on the forest-originated carbon-offset mechanism, the accurate measurement of the carbon stock in forests has become important, as carbon credits should be issued proportionally with forest carbon stocks. Various remote sensing techniques have already been developed for measuring forest carbon stocks. Yet, despite the efficiency of remote sensing techniques, the final accuracy of their carbon stock estimations is disputable. Therefore, minimizing the uncertainty embedded in the application of remote sensing techniques is important to prevent questions over the carbon stock evaluation for issuing carbon credits. Accordingly, this study reviews the overall procedures of carbon stock evaluation-related remote sensing techniques and identifies the problematic technical issues when measuring the carbon stock. The procedures are sub-divided into four stages: the characteristics of the remote sensing sensor, data preparation, data analysis, and evaluation. Depending on the choice of technique, there are many disputable issues in each stage, resulting in quite different results for the final carbon stock evaluation. Thus, the establishment of detailed standards for each stageis urgently needed. From a policy-making perspective, the top priority should be given to establishinga standard sampling technique and enhancing the statistical analysis tools.
Forest ecosystem is considered as an important stepping stone to minimize the impact of climate change. However, the rapid urbanization has caused fragmentation of forest ecosystem. The fragmentation of forest patch results in edge effect which brings about adverse impacts on forest function and structure. Degradation of forest ecosystem decreases carbon sequestration because edge effect reduces productivity. Therefore, we analyzed the impact of forest edge effect on forest ecosystem carbon stock change in Seongnam-si, Gyeonggi-do. We used connectivity analysis to determine forest edge and core area. The field study sites were selected with considering forest age, density, class and soil type. Secondly, forest carbon stock was calculated with allometric equation. The soil carbon stock was derived from Walkely-Black method. Lastly, Mann-Whitney test was conducted to validate differences between carbon stock in edge and core area. As a result of study, the connectivity analysis was effective to determine forest edge and core. The core and edge of forest patch showed different composition of tree species and soil properties. Carbon stock per tree in the edge area was lower than that in the core area. However, the difference of soil organic carbon content between the edge and core were relatively small. This assessment can be applied for the conservation of forest patch as well as quantitative assessment on the forest carbon stock change caused by fragmentation.
Sharma, Krishna Prasad;Bhatta, Suresh Prashad;Khatri, Ganga Bahadur;Pajiyar, Avinash;Joshi, Daya Krishna
Journal of Forest and Environmental Science
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제36권1호
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pp.37-46
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2020
Vegetation carbon sequestration and regeneration are the two major parameters of forest research. In this study, we analyzed the vegetation carbon stock and regeneration of community-managed pine plantation of Kathmandu, central Nepal. Vegetation data were collected from 40 circular plots of 10 m radius (for the tree) and 1m radius (for seedling) applying a stratified random sampling and nested quadrat method. The carbon stock was estimated by Chave allometric model and estimated carbon stock was converted into CO2 equivalents. Density-diameter (d-d) curve was also prepared to check the regeneration status and stability of the plantation. A d-d curve indicates the good regeneration status of the forest with a stable population in each size class. Diversity of trees was very low, only two tree species Pinus roxburghii and Eucalyptus citriodora occurred in the sample plots. Pine was the dominant tree in terms of density, basal area, biomass, carbon stock and CO2 stock than the eucalyptus. The basal area, carbon stock and CO2 stock of forest was 33±1.0 ㎡ ha-1, 108±5.0 Mg ha-1 and 394±18 Mg ha-1, respectively. Seedling and tree density of the plantation was 4,965 ha-1 and 339 ha-1 respectively. The forest carbon stock showed a positive relationship with biomass, tree diameter, height and basal area but no relationship with tree density. Canopy cover and tree diameter have a negative effect on seedling density and regeneration. In conclusion, the community forest has a stable population in each size class, sequestering a significant amount of carbon and CO2 emitted from densely populated Kathmandu metro city as the forest biomass hence have a potentiality to mitigate the global climate change.
This study was conducted to estimate litter carbon stock change from the National Forest Inventory (NFI) data for national greenhouse gas inventory report. Litter carbon stocks were calculated from the NFI dataset in NFI5 (2008) and NFI6 (2013) in Gangwon province. Total carbon stock change of litter was $0.68{\pm}0.71\;t\;C/ha$ from NFI5 (2008) to NFI6 (2013), however, there was no significant difference between the both dataset at 2008 and 2013 year. Litter carbon stock of coniferous stands was higher than deciduous stands in NFI5 (2008) and NFI6 (2013) (P<0.05). This study was limited to pilot study, so we will assess litter carbon stock using more complete data from NFI systems. It can be used as data sources for national greenhouse gas inventory report on forest sector.
The campus of Chittagong University in Bangladesh is rich in forest ecosystem. The campus has large area with vast tract of land planted with valuable timber tree species. The present study identifies and discovers the potential growing stock of the plantations in the campus area. This Growing stock was measured in three parameters viz. volume, biomass and organic carbon stock. Study identified thirty three economically valuable forest tree species in the plantations of Chittagong University. Out of three growing stock parameters, volume of timber was found to be low in indigenous tree species in the plantation sites other than exotic species. This might be due to their slow growth rate and low density in the plantation sites. However, biomass and organic carbon stock of trees per hactre area showed that indigenous species gather and sequester more timber and carbon respectively than introduced species. Plantations of Chittagong University campus can acquire $25.51m^3/ha$ volume of economically important tree species, where biomass and organic carbon stock is 222.33 tonne/ha and 107.48 tonne/ha respectively. This result shows a positive impression on the plantation site to be considered as good forest reserve.
With the growing global concern about climate change, relationship between carbon stock density and tree species has become important for international climate change mitigation programmes. In this study, 150 Quadrats were laid down to assess the diversity, biomass and carbon stocks in each of the forest ranges (Barkot Range, Lachchiwala Range and Thano Range) of Dehra Dun Forest Division in Doon Valley, Western Himalaya, India. Community level carbon stock density was analyzed using Two Way Indicator Species Analysis. Species Richness and Shannon Weiner index was correlated with the carbon stocks of Doon Valley. Positive and weak relationship was found between the carbon stock density and Shannon Weiner Index, and between carbon stock density and Species Richness.
Forest sequesters large terrestrial carbon which is stored in the biomass of tree and plays a key role in reducing atmospheric carbon. Thus, the objectives of the present study were to assess the growing stock, above ground biomass and carbon in trees of Ponda watershed of Rajouri district (J&K). IRS-P6 LISS-III satellite data of October 2010 was used for preparation of land use/land cover map and forest density map of the study area by visual interpretation. The growing stock estimation was done for the study area as well as for the sample plots laid in forest and agriculture fields. The growing stock and biomass of trees were estimated using species specific volume equations and using specific gravity of wood, respectively. The total growing stock in the study area was estimated to be $0.25million\;m^3$ which varied between $85.94m^3/ha$ in open pine to $11.58m^3/ha$ in degraded pine forest. However in agriculture area, growing stock volume density of $14.85m^3/ha$ was recorded. Similarly, out of the total biomass (0.012 million tons) and carbon (0.056 million tons) in the study area, open pine forest accounted for the highest values of 43.74 t/ha and 19.68 t/ha and lowest values of 5.68 t/ha and 2.55 t/ha, respectively for the degraded pine forest. The biomass and carbon density in agriculture area obtained was 5.49 t/ha and 2.47 t/ha, respectively. In all the three forest classes Pinus roxburghii showed highest average values of growing stock volume density, biomass and carbon.
Accurate estimation of forest carbon stocks is important in establishing greenhouse gas reduction plans. In this study, we estimate the spatial distribution of forest carbon stocks using machine learning techniques based on high-resolution remote sensing data and detailed field survey data. The high-resolution remote sensing data used in this study are Landsat indices (EVI, NDVI, NDII) for monitoring vegetation vitality and Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) data for describing topography. We also used the forest growing stock data from the National Forest Inventory (NFI) for estimating forest biomass. Based on these data, we built a model based on machine learning methods and optimized for Korean forest types to calculate the forest carbon stocks per grid unit. With the newly developed estimation model, we created forest carbon stocks maps and estimated the forest carbon stocks in South Korea. As a result, forest carbon stock in South Korea was estimated to be 432,214,520 tC in 2020. Furthermore, we estimated the loss of forest carbon stocks due to the Donghae-Uljin forest fire in 2022 using the forest carbon stock map in this study. The surrounding forest destroyed around the fire area was estimated to be about 24,835 ha and the loss of forest carbon stocks was estimated to be 1,396,457 tC. Our model serves as a tool to estimate spatially distributed local forest carbon stocks and facilitates accounting of real-time changes in the carbon balance as well as managing the LULUCF part of greenhouse gas inventories.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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