This study was conducted to estimate the volume growth by forest type and major species using the national forest resource inventory and to predict the final age of maturity by deriving the mean annual increment (MAI) and the current annual increment (CAI). We estimated the volume growth using the Chapman-Richards model. In the volume estimation equations by forest type, coniferous forests exhibited the highest growth. According to the estimation formula for each major species, Larix kaempferi will grow the highest among coniferous tree species and Quercus mongolica among broad-leaved tree species. And these estimation formulas showed that the fitness index was generally low, such as 0.32 for L. kaempferi and 0.21 for Quercus variabilis. In the analysis of residual amount, which indicates the applicability of the volume estimation formula, the estimates of the estimation formula tended to be underestimated in about 30 years or more, but most of the residuals were evenly distributed around zero. Therefore, these estimation formulas have no difficulty estimating the volume of actual forest species in Korea. The maximum age attained by calculating MAI was 34 years for P. densiflora, 35 years for L. kaempferi, and 31 years for P. rigida among coniferous tree species. In broad-leaved tree species, we discovered that the maximum age was 32 years for Q. variabilis, 30 years for Q. acutissima, and 29 years for Q. mongolica. We calculated MAI and CAI to detect the point at which these two curves intersected. This point was defined by the maximum volume harvesting age. These results revealed no significant difference between the current standard cutting age in public and private forests recommended by the Korea Forest Service, supporting the reliability of forestry policy data.
This study aimed to figure out and compare the increment of biomass by thinning intensity focused on the plantation of the two major coniferous species (Larix kaempferi and Pinus koraiensis) of South Korea. The inventory interval was three years under the effects of three types of thinning treatments; control (no thinning), light (20% thinning) and heavy (40% thinning). The results showed standing biomass increment of both species decreased as thinning intensity increased (heavylight>control). Meanwhile, the lowest of on-site biomass changes occurred in the control plot, and the greatest was in the heavy thinning plot because thinning was involved with leaving the felling residual biomass (leaves, branches and roots) on the site. According to the results from this short-term study, unthinned stands is preferable for maximizing standing biomass as well as carbon sequestration. However long-term investigation should be considered in order to see more clear results.
MODIS LAI product has been one of key variable for analyzing the quantitative aspects of terrestrial ecology at global scale. This study was designed to validate MODIS global LAI product for regional application. To examine the quality of MODIS LAI data, we developed a reference LAI surface that was derived by relating the ground LAI measurements to Landsat ETM+ reflectance. The study area, the Kwangneung Experiment Forest in Korea, covers mixed deciduous and coniferous species of temperate forest. Ground measurements of LAI were conducted at 30 sample plots by using a photo-optical instrument during the growing season of 2002. Ground measured LAI data were then related to the ETM+ reflectance to produce a continuous map of LAI surface over the study area. From the comparison between the MODIS LAI and the reference LAI, it was found that the MODIS LAI values were slightly higher at the forestland. Considering the limitations of producing the reference LAI surface and the uncertainty of the input variable for the MODIS LAI algorithm, such small discrepancy mal not be significant.
This study was conducted to estimate population size and investigate habitat characteristics for the conservation and management of Amur goral Nemorhaedus caudatus raddeanus in DMZ (Demilitarized Zone) of Gangwon Province in South Korea from November 2003 to May 2004. The Amur gorals counting were carried out by assistance of military soldiers who guards the southern boundary of DMZ. Four hundred sixty individuals were estimated as total population size in DMZ of Gangwon Province. Deciduous forest, rocky area and coniferous forest were dominant land cover types in habitat of Amur goral. DMZ and its vicinity of Gangwon Province are very important areas for the conservation of this species. It is needed to establish management plan for the conservation of Amur goral and their habitats in DMZ.
Forest fuel moisture content is a crucial factor influencing the combustion rate and fuel consumption during forest fires, significantly impacting the occurrence and spread of wildfires. In this study, meteorological data were gathered using a meteorological measuring device (HOBO data logger) installed in the south and north slopes of Kangwon National University Forest, as well as on bare land outside the forest, from November 1, 2021, to October 31, 2022. The objective was to analyze the relationship between meteorological data and fuel moisture content. Fuel moisture content from the ground cover on the south and north slopes was collected. Fallen leaves on the ground were utilized, with a focus on broad-leaved trees (Prunus serrulata, Quercus dentata, Quercus mongolica, and Castanea crenata) and coniferous trees (Pinus densiflora and Pinus koraiensis), categorized by species. Additionally, correlation analysis with fuel moisture content was conducted using temperature (average, maximum, and minimum), humidity (average, minimum), illuminance (average, maximum, and minimum), and wind speed (average, maximum, and minimum) data collected by meteorological measuring devices in the study area. The results indicated a significant correlation between meteorological factors such as temperature, humidity, illuminance, and wind speed, and the moisture content of fuels. Notably, exceptions were observed for the moisture content of the on the north slope and that of the ground cover of Prunus serrulata and Castanea crenata.
Background: Due to the emergence of new diseases such as COVID-19, an increasing number of people are struggling with stress and depression. Interest is growing in forest-based recreation for physical and mental relief. Objectives: A prediction model equation using meteorological factors and data was developed to predict the quantities of medicinal substances generated in forests (monoterpenes) in real-time. Methods: The concentration of phytoncide and meteorological factors in the forests near Chuncheon in South Korea were measured for nearly two years. Meteorological factors affecting the observation data were acquired through a multiple regression analysis. A model equation was developed by applying a linear regression equation with the main factors. Results: The linear regression analysis revealed a high explanatory power for the coefficients of determination of temperature and humidity in the coniferous forest (R2=0.7028 and R2=0.5859). With a temperature increase of 1℃, the phytoncide concentration increased by 31.7 ng/Sm3. A humidity increase of 1% led to an increase in the coniferous forest by 21.9 ng/Sm3. In the deciduous forest, the coefficients of determination of temperature and humidity had approximately 60% explanatory power (R2=0.6611 and R2=0.5893). A temperature increase of 1℃ led to an increase of approximately 9.6 ng/Sm3, and 1% humidity resulted in a change of approximately 6.9 ng/Sm3. A prediction model equation was suggested based on such meteorological factors and related equations that showed a 30% error with statistical verification. Conclusions: Follow-up research is required to reduce the prediction error. In addition, phytoncide data for each region can be acquired by applying actual regional phytoncide data and the prediction technique proposed in this study.
Gyeongrin Baek;Gyeongwon Baek;Byeonggil Choi;Hojin Kim;Jihyun Lee;Choonsig Kim
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.25
no.2
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pp.71-79
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2023
The quantification of soil respiration rates is important to understand carbon cycles of forest ecosystems. Soil respiration rates were assessed using Li-8100A soil flux system in one evergreen broadleaved (Quercus glauca Thunb.) and two coniferous (Cryptomeria japonica D. Don and Chamaecyparis obtusa Endl.) stands from May 2020 to April 2022 in southern Korea. Monthly variations of soil respiration rates were higher in the Q. glauca stand than in the C. japonica and the C. obtusa stands. The mean soil respiration rates were significantly higher in the Q. glauca stand (2.63µmol m-2 s-1) than in the C. japonica (0.93µmol m-2 s-1) and C. obtusa (0.99µmol m-2 s-1) stands. The three stands showed exponential relationships between soil respiration rates and soil temperature (R2 = 0.44-0.80). The sensitivity of temperature (Q10 values) to soil respiration rates was highest in the Q. glauca stand (5.13), followed by the C. obtusa (3.10) and C. japonica (2.58) stands. These results indicate that soil respiration rates can be increased more in evergreen broadleaved stands than in coniferous stands under enhanced soil temperature.
Occurrence and distribution of the celluar slime molds in relation to the coastal plant communities of svven islands near inch'on wereinvestigated. as a results, total seven species were isolated from the soils of the coastal plant communities. These are dictyostelium mucoroides, polysphodylium pallidum, dictystelium polycephalum. d. mucoroides was the most commonly found in the coastal plant communities investigated, and was dominant pecularly in the coastal mixed forests, the coastal broad-leaved forests and salt marshes. In the coastal coniferous forest and the coastal dune sand plants, hoeever, p. violaceum was the dominant species. species diversity was relatively was relatively high in the coastal coniferous ferests and the coastal mixed forests. However, agerage number of species isolated from all plant communities was very low,2.8.
In order to manage large-scale forest fires concentrated in Gangwon-do and Gyeongsangbuk-do with severe topographical heterogeneity, a decision-making process through efficient and rapid damage assessment using satellite images is essential. Accordingly, this study targets a large-scale forest fire that ignited in Gangneung and the Donghae, Gangwon-do on March 5, 2022, and was extinguished around 19:00 on March 8, to estimate the fire severity using dNBR and derive environmental factors that affect the grade. As environmental factors, we quantified the regular vegetation index representing vegetation or fuel type, the forest index that classifies tree species, the regular moisture index representing moisture content, and DEM in relation to topography, and then analyzed the correlation with the fire severity. In terms of fire severity, the widest range was 'Unbured' at 52.4%, followed by low severity at 42.9%, medium-low severity at 4.3%, and medium-high severity at 0.4%. Environmental factors showed a negative correlation with dNDVI and dNDWI, and a positive correlation with slope. Regarding vegetation, the differences between coniferous, broad-leaved, and other groups in dNDVI, dNIWI, and slope, which were analyzed to affect the fire severity, were analyzed to be significant with p-value < 2.2e-16. In particular, the difference between coniferous and broad-leaved forests was clear, and it was confirmed that coniferous forest suffered more damage than broad-leaved forest due to the higher fire severity in the Gangwon-do region, including Pinus densiflora, which are dominant species, as well as P. koraiensis, P. rigida and P. thunbergii.
In this study, visible and near infrared channels of NOAA/AVHRR data were used to classify land use and vegetation types over Korean peninsula. Analyzing forest stand structures and prediction of forest productivity using satellite data were also reviewed. Land use and land cover classification was made by unsupervised clustering methods. After monthly Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) composite images were derived from April to November 1998, the derived composite images were used as temporal feature vector's in this clustering analysis. Visually interpreted, the classification result was satisfactory in overall for it matched well with the general land cover patterns. But subclassification of forests into coniferous, deciduous, and mixed forests were much confused due to the effects of low ground resolution of AVHRR data and without defined classification scheme. To investigate into the forest stand structures, digital forest type maps were used as an ancillary data. Forest type maps, which were compiled and digitalized by Forestry Research Institute, were registered to AVHRR image coordinates. Two data sets were compared and percent forest cover over whole region was estimated by multiple regression analysis. Using this method, other forest stand structure characteristics within the primary data pixels are expected to be extracted and estimated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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