• 제목/요약/키워드: carbon allocation

검색결과 62건 처리시간 0.022초

적외선등을 이용한 실외 실험적 온난화 처리가 소나무 묘목의 생장과 생리적 특성에 미치는 영향 (Growth and Physiological Characteristics of Pinus densiflora Seedlings in Response to Open-field Experimental Warming using the Infrared Lamp)

  • 이선정;한새롬;윤태경;한승현;정예지;윤순진;손요환
    • 한국산림과학회지
    • /
    • 제102권4호
    • /
    • pp.522-529
    • /
    • 2013
  • 기후변화는 수목의 생장과 생리적 특성에 영향을 미칠 것으로 예상되고 있다. 본 연구는 인위적 온난화에 의한 소나무 묘목의 생장과 생리적 반응을 알아보기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위하여 2010년 4월 고려대학교 구내 묘포장에 1년생 소나무 묘목을 식재하고 당해 11월부터 적외선등을 이용하여 $3^{\circ}C$ 온도를 증가시키는 온난화 처리를 하였으며, 2011년부터 3월부터 2013년 3월까지 묘고 및 근원경, 지상부 및 지하부 생물량, 잎의 엽록소함량 및 질소 농도 등을 측정하였다. 묘고와 근원경의 경우 2012년 6월에 측정한 근원경을 제외하고 온난화 처리구와 대조구간 유의한 차이를 보이지 않았다. 그러나 2013년 묘목 개체당 잎의 생물량은 온난화 처리구($23.94{\pm}2.10g$)에서 대조구($26.08{\pm}1.72g$)보다 낮게 나타났으며, 줄기와 뿌리의 생물량 비율(S/R율)은 2013년에 온난화 처리구($1.09{\pm}0.07$)에서 대조구($1.31{\pm}0.10$)보다 낮게 나타났다. 한편 잎의 엽록소 함량 및 질소 농도는 2011년 잎의 질소 농도를 제외하고 온난화 처리와 대조구간 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. 그리고 잎의 C/N율은 2012년에 온난화 처리구에서 대조구보다 높게 나타났다. 온난화 처리에 따른 소나무 묘목의 일부 생장 및 S/R율 감소는 온도 및 수분 스트레스와 관련이 있을 것으로 추정된다. 본 연구결과 향후 온난화가 지속되면 국내 소나무는 온도 및 수분스트레스로 인해 지하부로의 탄소 분배를 확대시킬 가능성이 있는 것으로 사료된다.

대기 중 온도 및 CO2 농도 조절에 따른 건조 스트레스와 질소 시비가 소나무의 생장 및 생리적 특성에 미치는 영향 (Effects of Drought Stress and Nitrogen Fertilization on Growth and Physiological Characteristics of Pinus densiflora Seedlings Under Elevated Temperature and CO2 Concentration)

  • 송우경;이보라;조낭현;정성철;김은숙;임종환
    • 한국농림기상학회지
    • /
    • 제22권2호
    • /
    • pp.57-67
    • /
    • 2020
  • 본 연구는 최근 기후변화로 인해 피해가 증가하고 있는 소나무를 대상으로 고온 및 고농도 CO2 환경에 인위적으로 건조 스트레스를 주어 질소 시비에 따른 생리적 반응과 생물량 변화 특성을 구명하고자 수행되었다. 토양수분은 고온처리에서 가장 빨리 감소하여 수목의 건조 스트레스를 제공하는 것으로 나타났다. 결과적으로 토양수분이 가장 빨리 감소한 고온처리에서 순광합성율과 기공전도도 모두 감소하였다. 생리적 반응의 경우, 무관수 초기에는 질소가 시비되는 모든 처리구에서 대조구 보다 높은 경향을 보였으나 건조 스트레스 기간이 길어짐에 따라 질소 시비 효과는 나타나지 않았다. 고사율은 고온처리에서 빠르게 진행되었으며 고농도 CO2 농도 환경에서는 평균적으로 21.5% 오래 생존하였다. 생물량의 경우 질소 시비와 CO2 시비효과가 뿌리에서 무관수로 인한 건조 스트레스가 주는 억제 효과를 완화시켜 부위별·총 생물량 증가에 영향을 준 것으로 판단된다. 본 연구결과를 통해 기후변화가 산림생태계에 끼칠 수 있는 영향을 정량적으로 구명함으로서 기후변화에 대응하여 산림을 효율적으로 관리하는데 필수적인 자료를 활용하고, 향후 미기상 조건에 다른 산림생태 예측모델 활용에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.