Background: Most of the biomass equations were developed using sample trees collected mainly from pan-tropical and tropical regions that may over- or underestimate biomass. Site-specific models would improve the accuracy of the biomass estimates and enhance the country's measurement, reporting, and verification activities. The aim of the study is to develop site-specific biomass estimation models and validate and evaluate the existing generic models developed for pan-tropical forest and newly developed allometric models. Total of 140 trees was harvested from each diameter class biomass model development. Data was analyzed using SAS procedures. All relevant statistical tests (normality, multicollinearity, and heteroscedasticity) were performed. Data was transformed to logarithmic functions and multiple linear regression techniques were used to develop model to estimate aboveground biomass (AGB). The root mean square error (RMSE) was used for measuring model bias, precision, and accuracy. The coefficient of determination (R2 and adjusted [adj]-R2), the Akaike Information Criterion (AIC) and the Schwarz Bayesian information Criterion was employed to select most appropriate models. Results: For the general total AGB models, adj-R2 ranged from 0.71 to 0.85, and model 9 with diameter at stump height at 10 cm (DSH10), ρ and crown width (CW) as predictor variables, performed best according to RMSE and AIC. For the merchantable stem models, adj-R2 varied from 0.73 to 0.82, and model 8) with combination of ρ, diameter at breast height and height (H), CW and DSH10 as predictor variables, was best in terms of RMSE and AIC. The results showed that a best-fit model for above-ground biomass of tree components was developed. AGBStem = exp {-1.8296 + 0.4814 natural logarithm (Ln) (ρD2H) + 0.1751 Ln (CW) + 0.4059 Ln (DSH30)} AGBBranch = exp {-131.6 + 15.0013 Ln (ρD2H) + 13.176 Ln (CW) + 21.8506 Ln (DSH30)} AGBFoliage = exp {-0.9496 + 0.5282 Ln (DSH30) + 2.3492 Ln (ρ) + 0.4286 Ln (CW)} AGBTotal = exp {-1.8245 + 1.4358 Ln (DSH30) + 1.9921 Ln (ρ) + 0.6154 Ln (CW)} Conclusions: The results demonstrated that the development of local models derived from an appropriate sample of representative species can greatly improve the estimation of total AGB.
Kim, Eun-Sook;Kim, Kyoung-Min;Lee, Jung-Bin;Lee, Seung-Ho;Kim, Chong-Chan
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.100
no.3
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pp.455-465
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2011
In order to assess and mitigate climate change, the role of forest biomass as carbon sink has to be understood spatially and quantitatively. Since existing forest statistics can not provide spatial information about forest resources, it is needed to predict spatial distribution of forest biomass under an alternative scheme. This study focuses on developing an upscaling method that expands forest variables from plot to landscape scale to estimate spatially explicit aboveground biomass(AGB). For this, forest stand variables were extracted from National Forest Inventory(NFI) data and used to develop AGB regression models by tree species. Dominant/codominant height and crown density were used as explanatory variables of AGB regression models. Spatial distribution of AGB could be estimated using AGB models, forest type map and the stand height map that was developed by forest type map and height regression models. Finally, it was estimated that total amount of forest AGB in Danyang was 6,606,324 ton. This estimate was within standard error of AGB statistics calculated by sample-based estimator, which was 6,518,178 ton. This AGB upscaling method can provide the means that can easily estimate biomass in large area. But because forest type map used as base map was produced using categorical data, this method has limits to improve a precision of AGB map.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.22
no.5
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pp.27-43
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2019
This study applied the LANDIS-II model to the forest vegetation of the study area in Yeongdong-gun, Korea to identify climate effects on ecosystems of forest vegetation. The main purpose of the study is to examine the long-term changes in forest aboveground biomass(AGB) under three different climate change scenarios; The baseline climate scenario is to maintain the current climate condition; the RCP 4.5 scenario is a stabilization scenario to employ of technologies and strategies for reducing greenhouse gas emissions; the RCP 8.5 scenario is increasing greenhouse gas emissions over time representative with 936ppm of $CO_2$ concentration by 2100. The vegetation survey and tree-ring analysis were conducted to work out the initial vegetation maps and data for operation of the LANDIS model. Six types of forest vegetation communities were found including Quercus mongolica - Pinus densiflora community, Quercus mongolica community, Pinus densiflora community, Quercus variabilis-Quercus acutissima community, Larix leptolepis afforestation and Pinus koraiensis afforestation. As for changes in total AGB under three climate change scenarios, it was found that RCP 4.5 scenario featured the highest rate of increase in AGB whereas RCP 8.5 scenario yielded the lowest rate of increase. These results suggest that moderately elevated temperatures and $CO_2$ concentrations helped the biomass flourish as photosynthesis and water use efficiency increased, but huge increase in temperature ($above+4.0^{\circ}C$) has resulted in the increased respiration with increasing temperature. Consequently, Species productivity(Biomass) of trees decrease as the temperature is elevated drastically. It has been confirmed that the dominant species in all scenarios was Quercus mongolica. Like the trends shown in the changes of total AGB, it revealed the biggest increase in the AGB of Quercus mongolica under the RCP 4.5 scenario. AGB of Quercus mongolica and Quercus variabilis decreased in the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios after 2050 but have much higher growth rates of the AGB starting from 2050 under the baseline scenario. Under all scenarios, the AGB of coniferous species was eventually perished in 2100. In particular they were extinguished in early stages of the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios. This is because of natural selection of communities by successions and the failure to adapt to climate change. The results of the study could be expected to be effectively utilized to predict changes of the forest ecosystems due to climate change and to be used as basic data for establishing strategies for adaptation climate changes and the management plans for forest vegetation restoration in ecological restoration fields.
Biomass determination of species-specific in forest ecosystem by semi-destructive measures requires the development of allometric equations; predict aboveground biomass observable independent variables such as, Diameter at Breast Height, Height, and Volume are crucial role. There has not been equation of this type in mountain Chuqala natural forest. In this study two species namely, Hypericum revolutum Vahl. & Maesa lanceoleta Forssk. with tree diameter classes (15-20, 20.5-25, and 25.5-35 cm), with the purpose of conducting allometric equations were characterized. Each species assumed considered individually. For the linear model fit the two observed variable DBH, H and V were preferred for the prediction of above ground biomass. The best fitted model choose among the two formed model were identified using Akaike Information Criterion (AIC), and $R^2$ and adjacent $R^2$. Based on this the best fit model for Hypericum revolutum Vahl. was AGB=-681.015+4,494.06 (DBH), and for Maesa lanceoleta Forrsk. was. AGB=-936.96+5,268.92 (DBH).
Background: Tropical montane forests played an important role in the provision of ecosystem services. The intense degradation and deforestation for the need of agricultural land expansion result in a significant decline of forest cover. However, the expansion of agricultural land did not completely destruct natural forests. There remain forests inaccessible for agricultural and grazing purpose. Studies on these forests remained scant, motivating to investigate biomass and soil carbon stocks. Data of biomass and soils were collected in 80 quadrats ($400m^2$) systematically in 5 forests. Biomass and disturbance gradients were determined using allometric equation and disturbance index, respectively. The regression modeling is employed to explore the spatial distribution of carbon stock along disturbance and environmental gradients. Correlation analysis is also employed to identify the relation between site factors and carbon stocks. Results: The result revealed that a total of 1655 individuals with a diameter of ${\geq}5cm$, representing 38 species, were measured in 5 forests. The mean aboveground biomass carbon stocks (AGB CS) and soil organic carbon (SOC) stocks at 5 forests were $191.6{\pm}19.7$ and $149.32{\pm}6.8Mg\;C\;ha^{-1}$, respectively. The AGB CS exhibited significant (P < 0.05) positive correlation with SOC and total nitrogen (TN) stocks, reflecting that biomass seems to be a general predictor of SOCs. AGB CS between highly and least-disturbed forests was significantly different (P < 0.05). This disturbance level equates to a decrease in AGB CS of 36.8% in the highly disturbed compared with the least-disturbed forest. In all forests, dominant species sequestrated more than 58% of carbon. The AGB CS in response to elevation and disturbance index and SOC stocks in response to soil pH attained unimodal pattern. The stand structures, such as canopy cover and basal area, had significant positive relation with AGB CS. Conclusions: Study results confirmed that carbon stocks of studied forests were comparable to carbon stocks of protected forests. The biotic, edaphic, topographic, and disturbance factors played a significant variation in carbon stocks of forests. Further study should be conducted to quantify carbon stocks of herbaceous, litter, and soil microbes to account the role of the whole forest ecosystem.
The aboveground biomass (AGB) was estimated in mixed dipterocarp forests (MDF), peat swamp forests (PSF), and heath forests (HF) in Brunei Darussalam. A total of 81 (20 m×20 m) plots were established for MDF, PSF, and HF in three regions. The diameter at breast height(DBH) of all live trees (DBH≥10 cm) was measured within the plots. The AGB was calculated using an allometric equation with the measured DBH. The AGB(Mg ha-1) for MDF, PSF, and HF was 603.3±159.9, 305.9±23.4, and 284.3±19.3, respectively, and was significantly different among the forest types (p<0.05). The greater AGB in MDF than those in PSF and HF was due to the presence of emergent trees in MDF. The results showed that the number of emergent trees varied by forest type. Consequently, the appearance of the emergent trees could be one of the main factors affecting AGB in Southeast Asia's tropical rain forests.
Background: Species of the genera Eucalyptus, Cupressus, and Pinus are the most widely planted tree species in the country in general and in Chilimo dry Afromontane forest in particular. Eucalyptus covers 90% of the total planted forest area in the country. However, only limited information exists in the country regarding aboveground biomass (AGB), belowground biomass (BGB), growth, and yield. This study was conducted to assess the variables on 25 and 30 years of age for three planted species: Cupressus lusitanica, Eucalyptus saligna, and Pinus patula in Chilimo plantation forest, in the Central Highlands of Ethiopia. A two-times inventory was conducted in 2012 and 2017. A total of nine square sampled plots of 400 ㎡ each, three plots under Cupressus lusitanica, 3 Eucalyptus saligna, and 3 Pinus patula were used for data collection. Data on height, diameter, soil, and tree stumps were collected. Percent C, % N, and bulk density was performed following chemical procedure. Results: The aboveground biomass ranged from 125.76 to 228.67 t C ha-1 and the basal area and number of stems from 3.76 to 25.50 ㎡ ha-1 and 483 to 1175 N ha-1, respectively. The mean annual basal area and volume increment were between 0.97 and 1.20 ㎡ ha-1 year-1 and 10.79 and 16.22 ㎥ ha-1 year-1. Both carbon and nitrogen stock of the planted forest was non-significant among the tree species. Conclusion: The aboveground biomass, growth, and yield significantly varied among the species. Cupressus lusitanica had the highest aboveground biomass, volume, and basal area, while Eucalyptus saligna had the lowest value. To a depth of 1 m, total carbon stored ranged from 130.13 to 234.26 t C ha-1. The total annual carbon sequestration potential was 12,575.18 t CO2 eq. Eucalyptus has the highest carbon stock density and growth rate than other species.
Wonhee Cho;Wontaek Lim;Won Il Choi;Hee Moon Yang;Dongwook W. Ko
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.112
no.2
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pp.173-187
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2023
The forest protection policies implemented in South Korea have resulted in the significant accumulation of forest. Moreover, the associated public interest has also been closely evaluated. As forests mature, there arises a need for forest management (FM) practices, such as thinning and harvesting. It is therefore essential to perform a scientific analysis of the long-term effects of FM. In this study, conducted in Mt. Gariwang, the effect of FM on forest succession and wood production (WP) were evaluated based on changes in aboveground biomass (AGB) using the LANDIS-II model. The FM consists of three scenarios (Selection, Shelterwood, and Two-stories), characterized based on the harvest intensity, frequency, and period. The model was applied to changes in the forest over 200 years. All scenarios show that the total AGB decreased immediately after thinning and harvesting. However, AGB recovery time differed among scenarios, with recovery to preharvest level occurring from 15 to 50 years after harvest; further, after 200 years, harvested forests had a greater total AGB than forests without FMs In particular, the changes in AGB of each species was different depending on its shade tolerance. The AGB of currently dominant shade-intolerant and mid-tolerant species decreased dramatically after harvesting. However, shade-tolerant species, dominant in the understory, continued to grow but were not harvested due to their small size. The cumulative WP for each scenario was estimated at 545.6, 141.6, and 299.9 tons/ha in Selection, Shelterwood, and Two-stories, respectively. The composition of WP differed according to harvest intensity and period. Most WP originated from shade-intolerant and mid-tolerant species in the early period. Later, most WP was from shade-tolerant species, which became dominant. The modeling approach used in this study is capable of analyzing the long-term effects of FM on changes in forests and WP. This study can contribute to decision making to guide FM methods for a variety of purposes, including WP and controlling forest composition and structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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