• 제목/요약/키워드: Sub-Temperate Climate

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이산화탄소 농도 증가가 상수리나무 잎의 계절현상에 미치는 영향 (Effects of Elevated CO2 Concentration on Leaf Phenology of Quercus acutissima)

  • 서동진;오창영;한심희;이재천
    • 한국농림기상학회지
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    • 제16권3호
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    • pp.213-218
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    • 2014
  • 대기 이산화탄소 농도 증가가 상수리나무 잎의 생물계절현상에 미치는 영향을 알아보고자 본 연구를 수행하였다. 상부개방형온실을 이용하여 대기 이산화탄소 농도를 높여 처리하였다. 대기 이산화탄소 처리 농도의 설정은 현재 농도, 현재 농도의 1.4배, 현재 농도의 1.8배 등 3 처리구로 하였고, 온실효과에 대한 검정을 위하여 상부개방형온실 외부에 비교구를 설치하였다. 잎의 생물계절현상은 2013년에 동아 파열, 개엽, 단풍, 낙엽에 대하여 각 생물계절현상이 나타나는 일자와 적산온도를 조사하였고, 2014년에는 봄철 계절현상인 동아 파열과 개엽에 대하여 각가의 일자와 적산온도를 조사하였다. 동아 내의 탄수화물 함량 분석을 위하여 2014년 3월에 각 처리구별로 동아를 채취하여 분석하였다. 봄철의 생물계절현상이 연도간에 차이가 나타났는데, 2013년도에는 동아 파열과 개엽 시기가 이산화탄소 처리 농도가 증가함에 따라 빨라지는 것으로 나타났다. 봄철 기온이 높았던 2014년도에는 동아 파열 및 개엽 시기 모두 처리구간에 차이가 나타나지 않았다. 단풍과 낙엽 등 가을철의 생물계절현상은 이산화탄소 처리 농도가 증가함에 따라서 늦어지는 것으로 나타났다. 동아 내의 탄수화물 함량 분석 결과 이산화탄소 처리 농도가 증가함에 따라서 전분, 총 비구조 탄수화물, 총 수용성 당류의 함량이 증가하는 것으로 나타났다. 대기 이산화탄소 농도의 상승은 상수리나무의 개엽을 빠르게 하고 낙엽을 늦추어 전체적인 생육기간을 연장시키게 될 것이다. 봄철의 이른 개엽은 동해피해의 가능성을 높이나, 개엽 시기는 온도에 의한 영향을 크게 받으며, 전년도 이산화탄소 농도 증가에 의하여 동아 내의 전분, 수용성 당 등 탄수화물 함량이 증가되기 때문에 봄철의 동해피해 가능성은 낮을 것으로 판단된다.

국지예보모델과 위성영상을 이용한 극상림 플럭스 관측의 공간연속면 확장 및 우리나라 산림의 일일 탄소흡수능 격자자료 산출 (Gridded Expansion of Forest Flux Observations and Mapping of Daily CO2 Absorption by the Forests in Korea Using Numerical Weather Prediction Data and Satellite Images)

  • 김근아;조재일;강민석;이보라;김은숙;최철웅;이한림;이태윤;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권6_1호
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    • pp.1449-1463
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    • 2020
  • 최근 지구온난화에 따른 기후변화 문제의 심각성이 커지면서 국가 온실가스 배출량을 상쇄시킬 수 있는 산림의 탄소흡수에 대한 중요성이 높아지고 있으며, 기후변화협약에 따라 국가의 산림 탄소흡수량을 국지적인 수준에서 과학적이고 정밀하게 산출할 것이 요구되고 있다. 본 연구에서는 위성영상과 일기상 자료를 함께 활용함으로써 산림 광합성의 민감한 일변화를 반영하고, 안정된 산림으로서 대표성을 가지는 광릉숲(Gwangneung Forest) 극상림(climax forest)의 플럭스관측 자료를 참조하여 GPP(gross primary production) 재현 모델을 수립하고, 수종 및 임령에 따른 탄소흡수량 조견표를 적용하여, 우리나라의 국지지역에 최적화된 Tier 2.5 수준의 일일 탄소흡수능 격자자료를 산출하였다. 2013년 1월 1일부터 2015년 12월 31일까지 1,095일간의 실험에서, 일일 기준탄소흡수능(reference amount of CO2 absorption, RACA) 산출 모델은 상관계수 0.948의 높은 정확도를 나타냈으므로, 향후 Tier 3 수준의 일일 실제탄소흡수능(actual amount of CO2 absorption, AACA)을 정확히 산출하기 위해서는 장기간의 상세산림조사 자료와의 결합이 필요할 것이다.