This study was carried out to evaluation of biomass generation mechanisms and to propose the estimation method of biomass generation. Agricultural by-product biomass is generated during crops cultivation and after harvest. However these are not uniformly generated yearly and these depending on the seasons. For planning of biomass utilization, accurate information of the biomass resources is needed, especially characteristic and productivity of biomass are necessary. Agricultural by-product biomass are generated in a wide area being scattered and it is one of the major reason why agricultural biomass utilization is not activated compared with other waste biomass. In this study, estimation and evaluation biomass generation is achieved in specific spatial and temporal boundary, A-city in Gyeongi-do and september to November respectively. Quantity and quality of by-product biomass show big difference depending on the crop species and cultivation periods and these difference bring up that accurate biomass estimation should be considered during planning of biomass utilization and technology selecting for biomass converting to energy and other forms.
Forest biomass is the basis of forest ecosystem. With the rapid development of remote sensing and computer technology, forest biomass estimation using remote sensing data is paid great attention and has acquired great achievements. This article focuses on discussion of methods of forest biomass estimation methods using Terra/MODIS data in Northeast China. The research include: combining the MODIS time series parameters with seasonal characteristics of forest species to identify major forest species; establishing a model to estimate forest biomass based on forest species; analyzing the effects of the existent forest biomass and increasing biomass on terrestrial carbon cycle. This research can help to make clear the mechanism of carbon cycle.
Tropical dry forests are one of the most threatened, widely distributed ecosystems in tropics and estimation of forest biomass is a crucial component of global carbon emission estimation. Therefore, the present study was aimed to quantify the biomass and carbon storage in trees on large scale (10, 1 ha plots) in the dry mixed evergreen forest of Javadhu forest of Eastern Ghats. Biomass of adult (≥10 cm DBH) trees was estimated by non-harvest methods. The total biomass of trees in this tropical dry mixed evergreen forest was ranged from 160.02 to 250.8 Mg/ha, with a mean of 202.04±24.64 Mg/ha. Among the 62 tree species enumerated, Memecylon umbellatum accumulated greater biomass and carbon stocks (24.29%) more than the other species in the 10 ha study plots. ANOVA revealed that there existed a significant variation in the total biomass and carbon stock among the three plant types (Evergreen, brevi-deciduous and deciduous (F (2, 17)=15.343, p<0.001). Basal area and density was significant positively correlated with aboveground biomass (R2 0.980; 0.680) while species richness exhibited negative correlation with above ground biomass (R2 0.167). Finding of present study may be interpreted as most of the trees in this forest are yet to be matured and there is a net addition to standing biomass leading to carbon storage.
Based on the stem analysis and biomass measurement of 36 trees and 1,576 branches in Pinus sylvestris var. mongolica (Mongolian pine) plantations of Northeast China, this study was conducted to develop estimation model equation for leaf biomass of a single tree and branch, to examine the vertical distribution of leaf biomass in the crown, and to evaluate the proportional ratios of biomass by tree parts, stem, branch, and leaf. The results indicated that DBH and crown length were quite appropriate to estimate leaf biomass. The biomass of single branch was highly correlated with branch collar diameter and relative height of branch in the crown, but not much with stand density, site quality, and tree height. Weibull distribution function would have been appropriate to express vertical distribution of leaf biomass. The shape parameters from 29 sample trees out of 36 were less than 3.6, indicating that vertical distribution of leaf biomass in the crown was displayed by bell-shaped curve, a little inclined toward positive side. Apparent correlationship was obtained between leaf biomass and branch biomass having resulted in linear function equation. The stem biomass occupied around 80% and branch and leaf made up about 20% of total biomass in a single tree. As the level of tree class was increased from class I to class V, the proportion of the stem biomass to total biomass was gradually increased, but that of branch and leaf became decreased.
Zooplankton biomass is essential for understanding the quantitative structure of lake food webs and for the functional assessment of biotic interactions. In this study, we aimed to propose a biomass (dry weight) estimation method using the body length of cyclopoid copepods. These copepods play an important role as omnivores in lake zooplankton communities and contribute significantly to biomass. We validated several previously proposed estimation equations against direct measurements and compared the suitability of prosomal length versus total length of copepods to suggest a more appropriate estimation equation. After comparing the regression analysis results of various candidate equations with the actual values measured on a microbalance-using the coefficient of variation, mean absolute error, and coefficient of determination-it was determined that the Total Length-DW exponential regression equation [W=0.7775×e2.0183L; W (㎍), L (mm)] could be used to calculate biomass with higher accuracy. However, considering practical issues such as the morphological similarity between species and genera of copepods and the limitations of classifying copepodid stages, we derived a general regression equation for the pooled copepod community rather than a species-specific regression equation.
A novel estimation method was investigated for determining the concentrations of residual biomass, poly-3-hydroxybutyrate (PHB), and main nutrients including carbon and nitrogen sources, phosphate, and mineral ions from the supplied amount of ammonia solution used for a pH-control solution and nitrogen source in a PHB fermentation. The estimation equations for a batch culture and a fed-batch culture were derived from the relationship between the growth rate of residual biomass and the feed rate of the pH-control solution, and then were applied to the batch culture and the fed-batch cultures of Alcaligenes latus. This method was successfully applied to estimate the concentrations of residual biomass, PHB, and nutrients.
Spatial information on forest biomass is an important factor to evaluate the capability of forest as a carbon sequestrator and is a core independent variable required to drive models which describe ecological processes such as carbon budget, hydrological budget, and energy flow. The objective of this study is to understand the relationship between satellite image and field data, and to quantitatively estimate and map the spatial distribution of forest biomass. Landsat Enhanced Thematic Mapper (ETM+) derived vegetation indices and field survey data were applied to estimate the biomass distribution of mountainous forest located in Gwangneung Experimental Forest (230 ha). Field survey data collected from the ground plots were used as the dependent variable, forest biomass, while satellite image reflectance data (Band 1~5 and Band 7), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI), and RVI (Ratio Vegetation Index) were used as the independent variables. The mean and total biomass of Gwangneung catchment area were estimated to be about 229.5 ton/ha and $52.8{\times}10^3$ tons respectively. Regression analysis revealed significant relationships between the measured biomass and Landsat derived variables in both of deciduous forest ($R^2=0.76$, P < 0.05) and coniferous forest ($R^2=0.75$, P < 0.05). However, there still exist many uncertainties in the estimation of forest ecosystem parameters based on vegetation remote sensing. Developing remote sensing techniques with adequate filed survey data over a long period are expected to increase the estimation accuracy of spatial information of the forest ecosystem.
Journal of Korea Technical Association of The Pulp and Paper Industry
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v.41
no.4
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pp.15-24
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2009
This paper estimates the nation wide amount of forest biomass arising from management operation for domestic forest based on the simulations that are composed of five scenarios for selecting the target area of thinning. In 2009, the forest biomass arising from thinning is estimated to be 6,642,174 $m^3$. The estimates of forest biomass in 2015 and 2018 are 5,935,140 $m^3$ and 5,682,538 $m^3$, respectively. Since the target forest for thinning policy is estimated to be decreasing, the biomass generated by thinning will decline too. The estimates of forest biomass can be used to induce more effective application of woody biomass rather than one-sided use such as raw materials for solid fuels including pellets and charcoals.
Journal of Korea Technical Association of The Pulp and Paper Industry
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v.41
no.4
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pp.25-32
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2009
Forest biomass can be used as various types of raw materials such as pulp, wood pellets, solid charcoals and so on. This paper estimates the nation wide amount of forest biomass based on the projection of forest areas for its effective and economic use. Several trend equations are used in projecting the forest areas. In 2009, the forest biomass arising from thinning is estimated be 6,591,575 $m^3$. The estimates of forest biomass in 2015 and 2018 are 6,375,627 $m^3$ and 6,284,779 $m^3$, respectively. Since the forest areas are projected to be declining, the biomass generated by thinning will decrease. This implies that the new alternatives for supplying raw materials for biofuels must be prepared before then.
Chung, Sang Young;Yim, Jong Su;Cho, Hyun Kook;Jeong, Jin Hyun;Kim, Sung Ho;Shin, Man Yong
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.98
no.4
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pp.409-416
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2009
Forest biomass estimation is essential for greenhouse gas inventories and terrestrial carbon accounting. Remote sensing allows for estimating forest biomass over a large area. This study was conducted to estimate forest biomass and to produce a forest biomass map for Muju county using forest biomass conversion table developed by field plot data from the 5th National Forest Inventory and Landsat TM-5. Correlation analysis was carried out to select suitable independent variables for developing regression models. It was resulted that the height class, crown closure density, and age class were highly correlated with forest biomass. Six regression models were used with the combination of these three stand variables and verified by validation statistics such as root mean square error (RMSE) and mean bias. It was found that a regression model with crown closure density and height class (Model V) was better than others for estimating forest biomass. A biomass conversion table by model V was produced and then used for estimating forest biomass in the study site. The total forest biomass of the Muju county was estimated about 8.8 million ton, or 128.3 ton/ha by the conversion table.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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