Although the importance of developing reliable and systematic GHG inventory has increased, the GIS/RS-based national scale LULUCF (Land Use, Land-Use Change and Forestry) sector analysis is insufficient in the context of the Paris Agreement. In this study, the change in $CO_2$ storage of forest land due to land use change is estimated using two GIS/RS methodologies, Sampling and Wall-to-Wall methods, from 2000 to 2010. Particularly, various imagery with sampling data and land cover maps are used for Sampling and Wall-to-Wall methods, respectively. This land use matrix of these methodologies and the national cadastral statistics are classified by six land-use categories (Forest land, Cropland, Grassland, Wetlands, Settlements, and Other land). The difference of area between the result of Sampling methods and the cadastral statistics decreases as the sample plot distance decreases. However, the difference is not significant under a 2 km sample plot. In the 2000s, the Wall-to-Wall method showed similar results to sampling under a 2 km distance except for the Settlement category. With the Wall-to-Wall method, $CO_2$ storage is higher than that of the Sampling method. Accordingly, the Wall-to-Wall method would be more advantageous than the Sampling method in the presence of sufficient spatial data for GHG inventory assessment. These results can contribute to establish an annual report system of national greenhouse gas inventory in the LULUCF sector.
Lee, Sang Hack;Park, Hyung Soo;Kim, Young-Jin;Kim, Won Ho;Sung, Jung Jong
한국초지조사료학회지
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제35권3호
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pp.251-256
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2015
The study was conducted to determine greenhouse gas (GHG) inventories in grasslands. After 'Low Carbon Green Growth' was declared a national vision on 2008, Medium-term greenhouse gas reduction was anticipated for 30% reduction compared to Business As Usual (BAU) by 2020. To achieve the reduction targets and prepare to enforce emissions trading (2015), national GHG inventories were measured based on the 1996 Intergovernmental Panel on Climate Change Guidelines (IPCC GL). The national Inventory Report (NIR) of Korea is published every year. Grassland sector measurement was officially added in 2014. GHG removal of grassland soil was measured from 1990 to 2012. Grassland area data of Korea was used for farmland area data in the "Cadastral Statistical Annual Report (1976~2012)". Annual grassland area corresponding to the soil classification was used "Soil classification and commentary in Korea (2011)". Grassland area was divided into 'Grassland remaining Grassland' and 'Land converted to Grassland'. The accumulated variation coefficient was assumed to be the same without time series changes in grassland remaining grassland. Therefore, GHG removal of soil carbon was calculated as zero (0) in grassland remaining grassland. Since the grassland area increases constantly, the grassland soil sinks constantly . However, the land converted to grassland area continued to decrease and GHG removal of soil carbon was reduced. In 2012 (127.35Gg $CO_2$), this removal decreased by 76% compared to 1990 (535.71 Gg $CO_2$). GHG sinks are only grasslands and woodlands. The GHG removaled in grasslands was very small, accounting for 0.2% of the total. However, the study provides value by identifying grasslands as GHG sinks along with forests.
In this study, GHG inventory on 17 local government between 2005 and 2014 is build up using 'GHG emission estimation guideline (2016. 2) for local government' developed and distributed by KECO. This covers all the sectors should be included in national GHG inventory, which are energy, industrial process, agriculture, AFOLU, and waste. In addition, six GHGs, carbon dioxide, metane, nitrous oxide, hydrofluorocarbons, perfluorocarbons, sulphur hexafluoride declared in Kyoto protocol are estimated to reflect utmost precision. Indirect esissions, such as electricity, heat and waste generation are separately estimated as well as direct emissions to help local government to establish substantial and implementable reduction measures of GHGs.
본 연구에서는 강원대학교를 대상으로 대학단위 온실가스 인벤토리를 구축하였다. 2009년 강원대학교의 온실가스 배출량은 $21,054ton\;CO_2-eq$으로 나타났으며, 2005년 대비 7% 증가하였다. 간접 온실가스 배출(Scope 2)의 구매전력은 총 온실가스 배출량의 54.3%를 차지함으로써 가장 높은 기여도를 나타냈으며, 직접 온실가스 배출(Scope 1)과 기타 간접 온실가스 배출(Scope 3)은 각각 25.3%와 20.4%를 차지하였다. 또한 본 연구에서는 초기비용이 크게 요구되지 않는 감축방안 - 고효율 LED 조명으로의 교체, 하이브리드 차량 도입, 셔틀버스 운행의 활성화, 녹색 캠퍼스 실천 프로그램의 적용 - 을 선정하여, 각 방안에 따른 감축량을 추정하였다. 녹색 캠퍼스 실천프로그램을 통한 대학 구성원의 노력만으로 전체 온실가스 배출량의 5.3%를 감축할 수 있을 것으로 나타났고, 모든 감축방안을 실행하였을 때는 약 $1,570ton\;CO_2-eq\;yr^{-1}$을 감축함으로써 전체 배출량의 7.5%를 감축할 수 있다.
Since national GHG reduction target by 2020 has been presented in Korea, the role of railroad has been reinforced within transport system due to the allocation of reduction target into sector. So, it is necessary to manage activity data systematically for the calculation of GHG emission in railroad. Now, the activity data of diesel consumption for NIR(National Inventory Report) are provided from oil supply and demand statistics. On the other hands, the activity data collected directly from railroad operating companies are used for GHG & Energy Target Management Act. This study aimed to assess the GHG emissions using two kinds of activity data related to the diesel consumption of railroad in 2009 and 2010. As a result, GHG emissions based on oil supply and demand statistics was 636 thousands ton $CO_{2e}$, but the activity data collected from railroad operating companies showed 649 thousands ton $CO_{2e}$ in 2009. Also, the gap of $CO_{2e}$ emission was increased in 2010. These trends were caused because oil supply and demand statistics included total diesel sales volume during 1 year and the activity data collected from railroad operating companies were the amount of diesel consumption only at railcar operation and maintenance step. In conclusion, it is important to develop the management and verification system of activity data with high reliability to substitute oil supply and demand statistics in railroad sector.
The university is one of the main energy consumption facilities and thereby releases a large amount of greenhouse gas (GHG). Accordingly, efforts for reducing energy consumption and GHG have been established in many local as well as international universities. However, it has been limited to energy consumption and GHG, and has not included air pollution (AP). Therefore, we estimated GHG and AP integrated emissions from the energy consumed by Seoul National University of Science and Technology during the years between 2010 and 2012. In addition, the effect of alternative energy use scenario was analysed. We estimated GHG using IPCC guideline and Guidelines for Local Government Greenhouse Inventories, and AP using APEMEP/EEA Emission Inventory Guidebook 2013 and Air Pollutants Calculation Manual. The estimated annual average GHG emission was $11,420tonCO_{2eq}$, of which 27% was direct emissions from fuel combustion sectors, including stationary and mobile source, and the remaining 73% was indirect emissions from purchased electricity and purchased water supply. The estimated annual average AP emission was 7,757 kgAP, of which the total amount was from direct emissions only. The annual GHG emissions from city gas and purchased electricity usage per unit area ($m^2$) of the university buildings were estimated as $15.4kgCO_{2eq}/m^2$ and $42.4tonCO_{2eq}/m^2$ and those per person enrolled in the university were $210kgCO_{2eq}$/capita and $577kgCO_{2eq}$/capita. Alternative energy use scenarios revealed that the use of all alternative energy sources including solar energy, electric car and rain water reuse applicable to the university could reduce as much as 9.4% of the annual GHG and 34% of AP integrated emissions, saving approximately 400 million won per year, corresponding to 14% of the university energy budget.
지금의 농업부문을 포함한 에너지 분야의 온실가스 배출량 산정방법은 하향식(top-down) 방식으로 간주할 수 있으며, 이러한 하향식 온실가스 산정 방법은 제한된 배출계수와 활동자료를 바탕으로 온실가스 인벤토리를 효과적으로 작성할 수 있는 방법이다. 그러나 에너지분야 농림업부문 온실가스 저감 정책 설계를 위해서는 보다 정교한 에너지분야 농림업부문 온실가스 배출량 정보 구축이 필요하다. 이를 위해 현재 온실가스 배출량 산정방식에 대해 살펴본 후, 에너지 분야 농림업부문 온실가스 배출량 산정과 관련한 개선방안에 대해 논의한다. 먼저 에너지분야 농림업부문 배출현황에 대한 엄밀한 파악과 구체적 정책 설계를 위해 2006 IPCC 가이드라인, 해외 국가온실가스인벤토리 보고서, 국내 통계, 관련 문헌 등을 고려하여 세분화된 국가고유 배출계수의 개발과 관련 활동자료 구축 방안을 제안하였다. 구체적으로 다음으로 2006 IPCC 가이드라인을 바탕으로 농업부문 CO2 배출량의 불확도(uncertainty)를 계측하고 불확도 개선을 위한 방안을 제시하였으며, 이를 통해 CO2 배출량 불확도를 약 1.5%p 감소시킬 수 있음을 보였다. 끝으로 온실 난방 등에 사용되는 농업부문 신재생에너지 사용으로 인한 온실가스 배출량을 반영할 수 있는 활동자료 개선 방안을 제안하였다.
Greenhouse gas (GHG) and Air Pollution (AP) emission inventories have been constructed and estimated independently up-to-date in Seoul. It causes difficulty in GHG and AP integrated management due to a difference in emission inventories. In this study, we constructed GHG and AP integrated emission inventories for direct and indirect sources in Seoul during the year 2010 in Energy activities for estimating GHG and AP emissions were derived from IPCC guideline, guidelines for local government greenhouse inventories, air pollutants calculation manual, and Indirect Emission Factors (IEF) reported by Korea Power Exchange. The annual GHG emission was estimated as 50,530,566 $tonCO_{2eq}$, of which 54.8% resulted from direct sources and the remaining 45.2% from indirect sources. Among direct sources, transportation sector emitted the largest GHG, accounting for 47.3% of the total emission from direct sources. As with indirect sources, purchased electricity sector only emitted 98.6% of the total emission from indirect sources. The annual AP emission was estimated as 283,701 tonAP, of which 85.9% was contributed by the combined AP emissions of transportation and fugitive sectors. Estimation of individual air pollutant showed that the largest source were transportation sector for CO, $NO_x$, TSP, $PM_{10}$ and NH3, non-energy sector for $SO_x$, and fugitive sector for VOCs. This study found some limitations in estimating GHG and AP integrated emissions, such as nonconforming emission inventories between GHG and AP, and no indirect AP emission factor of purchased electricity, and so on. Those should be further studied and improved for more effective GHG and AP integrated management.
본 연구는 대구대학교를 대상으로 온실가스 인벤토리를 구축하고, 감축잠재량을 분석할 것이다. 대구대학교의 온실가스 배출량은 연평균 19,413 ton $CO_2$ eq로 조사되었다. Scope 2의 구입전력부문이 온실가스 총 배출량의 55.4%를 차지하여 가장 많이 기여하는 것으로 계산되었다. 연구기간동안의 온실가스 총배출량에서 Scope 2가 60.4%, Scope 1이 22.6%, Scope 3이 17.0%를 기여하는 것으로 나타났다. 대구대학교의 온실가스 감축잠재량을 파악하기 위하여 재실센서, LED 조명, 태양열 시설 등과 같은 시나리오를 작성하고 LEAP 모델을 이용하였다. LED 조명 교체 시 2020년에 BAU 대비 1,656 ton $CO_2$ eq가 감축되는 것으로 나타났고, 재실센서 설치, 태양열 시설 도입은 각각 1,041 ton $CO_2$ eq, 737 ton $CO_2$ eq가 감축되는 것으로 조사되었다. 감축시나리오를 모두 적용한 결과 2020년 BAU 대비 온실가스 배출량을 약 15% 감축할 수 있을 것으로 계산되었다.
본 연구의 목적은 대청댐 저수지(금강수계)를 대상으로 G-res Tool을 적용하여 배출 경로별 온실가스(Greenhouse Gas, GHG)의 배출 특성과 댐 건설에 따른 담수 전과 후의 GHG 순 배출량(온실가스 발자국)을 산정하는데 있다. 아울러, 단위전력 생산당 탄소배출량(GHG 배출강도)을 평가하고 저수지 부영양화 상태(총인 농도)에 따른 GHG 배출량 변화의 민감도를 분석하여 수질과 배출량의 관계를 해석하였다. 대청댐 건설 후 연간 GHG 배출 플럭스는 262 gCO2eq/m2/yr이었으며, CO2와 CH4의 비율은 각각 45.7%와 54.2%이었다. 배출 경로별로는 CO2 확산이 가장 많았으며 다음으로 CH4의 확산, 방류 시 탈기, 기포 배출 순으로 산정되었다. 댐 건설 전과 후의 GHG 순 배출량은 담수 전 산림지로 분류된 토지 피복이 담수 후 저수구역으로 변경됨으로써 탄소 흡수효과가 상실되어 510 gCO2eq/m2/yr로 증가하였다. 대청댐의 GHG 배출강도는 전력밀도(저수면적당 발전용량)가 낮아 전세계 수력발전 중앙값보다 약 3.7배 많은 86.8 gCO2eq/kWh로 산정되었다. 그러나 이 값은 화석연료인 석탄의 배출강도보다 9.5배 작은 값에 해당한다는 점은 주목할 만하다. 또한 저수지의 총인 농도가 감소함에 따라 GHG 배출량도 감소하는 것을 확인하였다. 연구 결과는 댐 저수지의 온실가스 배출 특성에 대한 이해를 높이고, 국가 온실가스 인벤토리의 불확실성을 개선하는데 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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