Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.25
no.3
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pp.117-128
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2023
Tree dieback in Geumgang pine forest has occurred in Uljin and Bonghwa since the 2010s. In order to identify status of tree dieback and prevent further damages, a monitoring project for tree dieback in Geumgang pine forest had been launched by Southern regional office of forest service in 2020. This study was conducted to understand the characteristics of tree dieback occurrence and assess the high risk areas using the occurrence data in the project. Pine tree dieback occurred frequently in areas with mountain ridges in high elevation, dry south-facing slopes, mature stands, and high temperature rise in winter. Furthermore, the result of risk assessment showed that 6.2 percent(5,294ha) of Geumgang pine forest(85,000 ha) in total study area are at high risk of tree dieback. As the pine trees in the high risk area are prone to experience the dieback due to temperature and drought-related extreme weather events, regular forest management activities are needed to reduce the drought stress of pine trees. Forest health management for the pine forest with high protection priority can be also useful strategy to counter the risk of decline. This results can be used as the basic information for the adaptive forest management to climate change.
The purpose of this study is to monitor the long-term vegetation change of the village complementary forest after restoration. Based on the monitoring in 2010, six years after the restoration project in 2004, the monitoring of the complementary forest in Dubang village in 2019 after 9 years was conducted. This study identifies the change of species diversity and structure, growth, vegetation coverage, structural quality etc. and succession through long-term monitoring. For this, field survey was conducted in 2003 and 2010, 2019. The results demonstrate significant increase of species diversity and multi-layer structure and progress of natural succession. Overall, Part I is considered to be a quasi-natural complementary village forest, which has a natural balance between natural vegetation that have remained in nature for a long time and anthropogenic vegetation, revealing the coexistence of nature and humanity. It means ecological structure and function have improved. Part II should be restored to the lost part and adaptive management rather than excessive management should be carried out to leave natural succession.
Robinia pseudoacacia is one of most widely cultivated exotic species in Bulgaria. The total area of black locust plantations amounts to 2.9% of the total forest area of the country. 15.34% of the plantations are of management afforestations category, where the priority is given to timber production. They have been created on rich and moisture soils, which are the most appropriate for the species in order to achieve its biological potentials of high productivity. The rest of the available plantations in the country are planted on poorer and drier soils up to 600~800 m altitude. The high adaptive ability of the species to unsuitable environmental conditions as well as the high sprout potential was used for their creation. These stands are mainly done with the aim to protect and ameliorate damaged environments and production of small-size timber and fire woods. They are cultivated until 15-20 years and are revived by sprouts. Therefore the management goals searched, 45.69% of those forests are low productive and 38.97% with average productiveness. The present report deals with growth and productivity capacity of black locust plantations; production of sowing materials; production of reproductive and vegetative saplings for afforestation; the technological aspects of afforestation works; the management and use of black locust plantations as well as some more important diseases and pests affecting the species. The report is entirely based on Bulgarian scientific research works and experience with the Robinia preudoacacia. Recommendations for optimizing the use of species are given.
The purpose of this study was to assess the vulnerability of forest ecosystem to climate change in South Korea using socio-environmental indicators and the results of two vegetation models named as Hydrological and Thermal Analogy Group(HyTAG), and MAPSS-Century 1(MC1). The changing frequency and direction of biome types estimated by HyTAG model was used for quantifying sensitivity and adaptive capacity of forest distribution. Similarly, the variation and changing tendency of net primary production and soil carbon storage estimated by MC1 model was used for quantifying sensitivity and adaptive capacity of forest function. As socio-environmental indicators, many statistical data such as financial autonomy rate and the number of forestry officer was prepared. All indicators were standardized, and then calculated using the vulnerability assessment equation. The period of vulnerability assessment was divided into the past(1971-2000) and the future(2021-2050). To understand what policy has a priority to climate change, distribution maps of each indicators was depicted and the vulnerability results were compared among administrative districts. Evident differences could be found in entire study area. These differences were mostly derived from regionalspecific adaptive capacity. The result and methodology of this study would be helpful for the development of decision-making supporting system and policy making in forest management with respect to climate change.
This study intended to identify causes of poor tree vigor in the Hanbando coastal forest by investigating its geographical environment, climate condition, soil physicochemical characteristics, and growth condition of Pinus thunbergii. It divided the forest into an area with poor tree vigor or dead standing trees and a control area with good tree vigor and examined them separately. The survey showed that stand density was significantly higher in the area with poor tree vigor. In contrast, the crown width in the area with good tree vigor was wider. The number of dead standing trees and the stand density showed a negative correlation. The stand density and diameter at breast height (DBH), tree height, crown height, and crown width also showed a negative correlation. The result indicated that, as the tree's stand density increases, the crowns of individual trees overlapped and the lower branches died. Then crown height and crown width decreased, and the number of leaves and photosynthesis was reduced, leading to lower tree height and weaker growth of breast diameter. As a result, tree vigor weakened, and combined with environmental pressures from the lack of moisture and nutrients in coastal soil and salty wind, P. thunbergii in coastal areas is expected to die massively. Although the causes of dead standing trees and poor tree vigor of P. thunbergii in the Hanbando coastal forest are complicated, poor management of adequate tree density in response to the growth of P. thunbergii is the primary cause. The secondary cause is external environmental pressures, including unfavorable soil conditions and salty and strong wind that obstruct the growth of P. thunbergii.
Park, Young Cheol;Yoo, Jae Won;Jeong, Su-young;Oh, Tae-Geon;Kim, Jong Ryol;Choe, Mi Kyung;Choi, Ok-in
Journal of Wetlands Research
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v.21
no.4
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pp.267-280
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2019
Adaptive Management (AM) is one of the best available approaches for managing natural resources in the presence of uncertainty. In spite of the limitations, AM has been widely applied in nature resource management policies and plans internationally, while application of AM in nature resource management in Korea is limitedly used. Accordingly, this study reviews application of AM in nature resource management research in Korea with respect to its definitions, procedures, impediments and considerations. The present study also reviews recent ecological modelling studies which is an essential component of AM approach. Finally, management of artificial sea forest, coastal wetlands and fisheries are suggested as the recommended fields to adopt AM.
Nature-based Solutions (NbS) are defined as practical and technical approaches to restoring functioning ecosystems and biodiversity as a means to address socio-environmental challenges and provide human-nature co-benefits. This study reviews NbS-related literature to identify its key characteristics, techniques, and challenges for its application in climate-adaptive water management. The review finds that NbS has been commonly used as an umbrella term incorporating a wide range of existing ecosystem-based approaches such as low-impact development (LID), best management practices (BMP), forest landscape restoration (FLR), and blue-green infrastructure (BGI), rather than being a uniquely-situated practice. Its technical form and operation can vary significantly depending on the spatial scale (small versus large), objective (mitigation, adaptation, naturalization), and problem (water supply, quality, flooding). Commonly cited techniques include green spaces, permeable surfaces, wetlands, infiltration ponds, and riparian buffers in urban sites, while afforestation, floodplain restoration, and reed beds appear common in non- and less-urban settings. There is a greater lack of operational clarity for large-scale NbS than for small-scale NbS in urban areas. NbS can be a powerful tool that enables an integrated and coordinated action embracing not only water management, but also microclimate moderation, ecosystem conservation, and emissions reduction. This study points out the importance of developing decision-making guidelines that can inform practitioners of the selection, operation, and evaluation of NbS for specific sites. The absence of this framework is one of the obstacles to mainstreaming NbS for water management. More case studies are needed for empirical assessment of NbS.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.5
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pp.57-65
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2010
In this paper, we propose a new real-time algorithm detecting the flame and smoke in digital CCTV images. Because the forest fire causes the enormous human life and damage of property, the early management according to the early sensing is very important. The proposed algorithm for monitoring forest fire is classified into the flame sensing and detection of smoke. The flame sensing algorithm detects a flame through the conditional test at YCbCr color model from the single frame. For the detection of smoke, firstly the background range is set by using differences between current picture and the average picture among the adjacent frames in the weighted value, and the pixels which get out of this range and have a gray-scale are detected in the smoke area. Because the proposed flame sensing algorithm is stronger than the existing algorithms in the change of the illuminance according to the quantity of sunshine, and the smoke detection algorithm senses the pixel of a gray-scale with the smoke considering the amount of change for unit time, the effective early forest fire detection is possible. The experimental results indicate that the proposed algorithm provides better performance than existing algorithms.
Kim, Eun-Sook;Lee, Bora;Kim, Jaebeom;Cho, Nanghyun;Lim, Jong-Hwan
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.109
no.3
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pp.259-270
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2020
Extreme weather events, such as heat and drought, have occurred frequently over the past two decades. This has led to continuous reports of cases of forest damage due to physiological stress, not pest damage. In 2014, pine trees were collectively damaged in the forest genetic resources reserve of Sogwang-ri, Uljin, South Korea. An investigation was launched to determine the causes of the dieback, so that a forest management plan could be prepared to deal with the current dieback, and to prevent future damage. This study aimedto 1) understand the topographic and structural characteristics of the area which experienced pine tree dieback, 2) identify the main causes of the dieback, and 3) predict future risk areas through the use of machine-learning techniques. A model for identifying risk areas was developed using 14 explanatory variables, including location, elevation, slope, and age class. When three machine-learning techniques-Decision Tree, Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM) were applied to the model, RF and SVM showed higher predictability scores, with accuracies over 93%. Our analysis of the variable set showed that the topographical areas most vulnerable to pine dieback were those with high altitudes, high daily solar radiation, and limited water availability. We also found that, when it came to forest stand characteristics, pine trees with high vertical stand densities (5-15 m high) and higher age classes experienced a higher risk of dieback. The RF and SVM models predicted that 9.5% or 115 ha of the Geumgang Pine Forest are at high risk for pine dieback. Our study suggests the need for further investigation into the vulnerable areas of the Geumgang Pine Forest, and also for climate change adaptive forest management steps to protect those areas which remain undamaged.
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