• 한국산림과학회지
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• 제112권1호
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• pp.32-39
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• 2023

본 연구는 도시 내 정주지에 조경수로 식재된 단풍나무(Acer palmatum Thunb.) 20본을 대상으로 로그(Log)와 일반화적률법(Generalized Method of Moments, GMM)에 의해 수목 부위별 탄소저장량 추정식을 개발하였다. 수목 부위별 탄소 농도는 줄기 목질부가 49.8%로 가장 높게 나타났으며, 줄기 수피는 46.5%로 가장 낮은 값을 보였다. 수목 부위별 탄소저장량을 종속변수로 하고 흉고직경(DBH), 흉고직경 제곱과 수고(DBH²×H)를 독립변수로 하는 상대생장식의 결정계수 (R²)는 줄기, 뿌리, 지상부, 임목 전체의 경우 Log 식은 0.7494~0.9036, GMM 상대생장식은 0.7085~0.8847 등으로 두 방법 사이에 큰 차이가 없었다. 그러나 가지나 잎의 상대생장식은 R²=0.3027~0.6380으로 두 방법 모두 매우 낮게 나타났다. 본 연구는 정주지 수목의 탄소저장량 추정을 위한 상대생장식 개발에 있어서 표본목 수가 작거나 상대생장식의 잔차 이분산성이 문제가 되는 경우 GMM 방법의 상대생장식을 이용할 수 있음을 보여주고 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.81-99
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• 2015

가속되는 지구온난화로 인해 한반도 주변의 탄소순환에 대한 명확한 이해의 필요성이 제기되고 있다. 산림은 이산화탄소의 주요 흡수원으로 지상 탄소량의 대부분을 저장하고 있어 이에 대한 추정이 필요하다. 우리나라에서는 국가산림자원조사의 표본점에서 측정되는 헥타르당 임목축적량을 활용하여 산림 탄소저장량을 추정한다. 하지만 탄소저장량은 요약된 수치 형태로 발표하고 있어 탄소저장량의 공간적 분포를 파악하는 것이 어렵다. 본 연구에서는 토지피복변화가 빠르고 국가산림자원조사 표본점 배치가 부족한 도시지역을 대상으로 UNFCCC의 Approach 3와 Tier 3를 충족하는 격자 기반 산림탄소저장량을 추정하였다. 토지피복변화 및 산림탄소저장량은 1991, 1992, 2010, 2011년에 취득된 Landsat 5 TM 영상과 고해상도 항공사진, 제 3차 및 제 5, 6차 국가산림자원조사 자료를 이용하여 추정하였다. 토지피복변화는 기계학습을 이용하여 변화된 토지피복과 변화되지 않은 토지피복 항목을 한 번에 분류하여 추정하였으며, 산림탄소저장량은 반사도, 밴드비율, 식생지수, 지형변수를 입력변수로 하여 기계학습을 통해 추정하였다. 연구 결과, 산림이 그대로 산림으로 유지되는 지역의 경우 33.23tonC/ha의 흡수를 하였으며 비산림이 산림으로 변한 지역의 경우 이보다 큰 36.83tonC/ha의 흡수가 진행된 것으로 추정되었다. 산림이 비산림으로 바뀐 경우에는 -7.35tonC/ha로, 배출이 일어난 것으로 추정되었다. 본 연구를 통하여 토지피복변화에 따른 산림탄소저장량 변화를 정량적으로 이해할 수 있었으며, 향후 효율적인 산림관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제40권2호
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• pp.99-110
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• 2024

According to the REDD+ program, it is necessary to monitor, quantify, and report forest conditions in protected land areas. The objectives of this work were to quantify the average monthly aerial net primary productivity (ANPP_MONTH) of semi-arid Chaco Forest at Copo National Park (CNP), Santiago del Estero, Argentina, during the period 2000-2023, as well as its spatial distribution and relationship, and its use efficiency (RUE) of average monthly rainfall (AMR). The ANPP_MONTH model accounted for 90% of the seasonal variability from October to May, the average seasonal ANPP_MONTH was 145 tons of dry matter per hectare (t dm/ha), being the maximum in January with 192 t dm/ha and the minimum in May with 91 t dm/ha. The surface area covered by ANPP_MONTH exhibited a consistent positive trend from October to May (t test=15.65, p<0.01). Strong and significant direct relationships were found between ANPP_MONTH and AMRs, linear models explaining 90% and 96% of the variability, respectively. The results obtained become reference values for assessing the capacity of the forest systems to stock carbon for global warming mitigation and for monitoring and controlling their response to extreme climatic adversities. The average ANPP_MONTH reduces uncertainty when defining the thresholds to monitor and quantify ANPP and forest area, thus facilitating the detection of negative changes in land use in CNP. Such results evidence the National Parks Administration's high effectiveness for the maintenance of protected area and for the high ANPP of the FCHS of CNP in the period 2000-2023.