This study was carried out in the teaching and research forest of the University of Dschang in Belabo, with the aim of analysing land-cover and land-use changes as well as carbon stocks dynamic. The databases used are composed of three Landsat satellite images (5TM of 1984, 7ETM + of 2000 and 8OLI of 2016), enhanced by field missions. Satellite images were processed using ENVI and ArcGIS software. Interview, focus group discussion methods and participatory mapping were used to identify the activities carried out by the local population. An inventory design consisting of four transects was used to measure dendrometric parameters and to identify land-use types. An estimation of carbon stocks in aboveground and underground woody biomass was made using allometric models based on non-destructive method. Dynamic of land-cover showed that the average annual rate of deforestation is 0.48%. The main activities at the base of this change are agriculture, house built-up and logging. Seven types of land-use were identified; adult secondary forests (64.10%), young secondary forests (7.54%), wetlands (7.39%), fallows (3.63%), savannahs (9.59%), cocoa farms (4.28%) and mixed crop farms (3.47%). Adult secondary forests had the highest amount of carbon ($250.75\;t\;C\;ha^{-1}$). This value has decreased by more than 60% for mixed crop farms ($94.67\;t\;C\;ha^{-1}$), showing the impact of agricultural activities on both forest cover and carbon stocks. Agroforestry systems that allow conservation and introduction of woody species should be encouraged as part of a participatory management strategy of this forest.
목재는 연소나 분해되기 전까지 산림이 흡수한 이산화탄소를 장기간에 걸쳐 목제품 내에 저장한다. 이러한 목제품이 가장 많이 사용되는 곳은 종이 및 펄프를 제외하면 주택분야로서 주택 내의 목재사용은 온실가스 배출량 감축에 중요한 역할을 한다. 따라서 우리나라 주택 내에 사용되고 있는 목제품의 탄소저장량은 어느 정도인지 추정하였고, 이러한 주택 내에 사용한 목제품의 탄소저장량이 온실가스 배출량 감축에 어느 정도 기여하고 있는지를 분석하였다. 그 결과, 우리나라 주택 내 목제품의 탄소저장량은 2010년 현재 28.4백만 $tCO_2$으로 2007년 기준 우리나라 연간 온실가스 총 배출량(620백만 $tCO_2$)의 약 4.6%, 토지이용, 토지이용변화 및 산림부분(LULUCF) 흡수량의 약 77.4%에 해당하는 것으로 분석되었다. 이러한 주택분야의 온실가스 배출량 감축 역할은 목재사용량이 가장 많은 목조주택이 거의 없음에 불구하고 2010년 주택 내 목제품의 탄소저장량이 1975년 대비 약 4.1배(21.4백만 $tCO_2$)증가한 것은 1980년대 후반부터 본격화된 아파트 건설의 의한 탄소저장량이 증가하였기 때문이다.
2006 IPCC 가이드라인에서 제안한 HWP 탄소계정 방법을 이용하여 HWP 내 탄소 저장량을 추정하였고 우리나라 국가 온실가스 인벤토리와 산림 부문에 미칠 영향을 분석하였다. 사용 중에 있는 제재목, 목질보드류, 기타 산업용 목재, 종이 및 판지를 대상으로 하여 목제품 내 탄소저장량의 변화량을 추정하였다. 1970년부터 2008년 동안 사용 중에 있는 목제품 내 이산화탄소 저장량의 연간 변화량은 접근법에 따라 -9,023 Gg $CO_2$/yr에서 4,052 Gg $CO_2$/yr으로 추정되었다. 우리나라는 목제품의 순수입국이기 때문에 탄소 축적 변화 접근법이 가장 유리한 결과를 보였다. 그러나 각 접근법이 목제품의 벌채량 및 교역량, 바이오에너지로의 목재 이용과 재활용에 미치 는 영향은 상이하게 나타나고 있다. 따라서 계정 방법에 대한 우리나라 입장을 결정할 때 국가 온실가스 인벤토리에 대한 영향뿐 아니라 미래에 추진할 산림정책 방향도 고려하여 야기될 수 있는 부정적인 영향을 최소화하는 방법을 선택해야 한다.
본 연구는 교토의정서 제 2차 공약기간(2013~2017년) 이후 교섭에 있어서 국가별 탄소배출 흡수 인벤토리에 유력하게 포함될 전망인 HWP 탄소축적 변화량 및 배출량을 평가하기 위하여 우리나라 HWP 생산 수입 수출량에 대한 FAO통계와 국내통계를 적용하여 비교 추정하였다. 그 결과, 2005년 현재 HWP 탄소축적 변화량은 FAO 통계 적용의 경우 축적변화 접근법(SCA)이 1.434 Tg C, 대기유출입 접근법(AFA)이 -1.330 Tg C, 생산 접근법(PA)이 0.597 Tg C, 국내통계 적용은 SCA가 1.246 Tg C, AFA가 -1.520 Tg C, PA가 0.444 Tg C로 추정되었다. HWP으로 부터의 $CO_2$ 배출량 흡수량은 FAO통계 적용의 경우 SCA가 $-5,258Gg\;CO_2$ (흡수), AFA가 $4,877Gg\;CO_2$ (배출), PA가 $-2,189Gg\;CO_2$ (흡수), 국내통계 적용은 SCA가 $-4,569Gg\;CO_2$ (흡수), AFA가 $5,573Gg\;CO_2$ (배출), PA가 $-1,628Gg\;CO_2$ (흡수)로 FAO통계 적용이 국내통계 적용보다 모든 방법별 HWP 탄소축적 변화량 및 배출량 추정에서 유리한 것으로 나타났다.
대기 중 온실가스 증가로 인한 지구온난화의 영향으로 각종 자연 재해가 증가하면서, 온실가스에서 가장 큰 비율을 차지하는 이산화탄소의 자연 포집지인 산림이 저장하고 있는 탄소량을 추정하기 위한 많은 연구가 진행 중에 있다. 하지만 국내 지역의 환경에 적합한 탄소저장량 추정 기법 및 자료 선정에 대한 연구는 아직 부족한 상황으로, 이에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 전 세계적으로 탄소저장량 추정에 보편적으로 이용되고 있는 회귀 모델과 $k$NN($k$-Nearest Neighbor) 알고리즘을 이용하여 충청북도 단양군을 대상으로 산림이 저장하고 있는 탄소 저장량을 추정하고 결과를 비교 분석하였다. 연구 자료로써 Landsat TM 영상과 제5차 NFI(National Forest Inventory) 자료를 이용하였으며, 지형효과 보정 및 식생 구분에 특화된 다양한 비율영상을 사용하였다. 분석 결과, 단양군의 탄소저장량 추정에는 회귀 모델보다 $k$NN 알고리즘을 이용하는 것이 더 유리하며, 비율영상의 경우 정확도 향상에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
본 논문은 Pulsed LiDAR 시스템에 의해 취득된 고밀도 항공 LiDAR 데이터를 이용하여 산림의 이산화탄소 고정량의 객관적이고 과학적인 추정을 목적으로 한다. 이를 위해, 산림지형의 라이다 필터링, 효율적인 개개목 탐지 알고리즘를 통해 취득된 수목의 생장인자를 이용하여 바이오매스 및 이산화탄소 고정량을 추정하는 일련의 방법을 개선하고 통합하여 연구대상지에 적용하였다. 그 결과, 추출된 연구대상지의 DTM은 3.32%의 Type-II 에러를 가진 것으로 나타났고, 개개목 탐지 알고리즘에 의해 식별된 개개목 위치 및 개체수 추정결과는 66.26%의 정확도를 나타냈다. 이와 같은 3차원 산림구조를 이용하여 산출된 연구대상지의 이산화탄소 고정량은 연구대상지의 약 15%에 이르는 면적을 현장조사하여 산출된 이산화탄소 고정량과 비교해 볼 때 약 7.2%의 차이를 나타냈다. 이러한 결과로 미루어 볼 때, 항공 LiDAR 기술이 전통적인 산림조사방법을 대체할 수 있는 가능성을 확인하였다.
This study was conducted to estimate carbon stocks of Pinus densiflora with drawing volume of trees in each tree height and DBH applying the suitable stem taper equation and tree specific carbon emission factors, using collected growth data from all over the country. Information on distribution area, tree age, tree number per hectare, tree volume and volume stocks were obtained from the $5^{th}$ National Forest Inventory (2006~2010) and Statistical yearbook of forest (2016), and method provided in IPCC GPG was applied to estimate carbon stock and uptake. Performance in predicting stem diameter at a specific point along a stem in Pinus densiflora by applying Kozak's model, $d=a_{1}DBH^{a_2}a_3^{DBH}X^{b_{1}Z^2+b_2ln(Z+0.001)+b_3\sqrt{Z}+b_4e^z+b_5(\frac{DBH}{H})}$, which is well known equation in stem taper estimation, was evaluated with validations statistics, Fitness Index, Bias and Standard Error of Bias. Consequently, Kozak's model turned out to be suitable in all validations statistics. Stem volume table of P. densiflora was derived by applying Kozak's model and carbon stock tables in each tree height and DBH were developed with country-specific carbon emission factors ($WD=0.445t/m^3$, BEF = 1.445, R = 0.255) of P. densiflora. As the results of analysis in carbon uptake for each province, the values were high with Gangwon-do $9.4tCO_2/ha/yr$, Gyeongsandnam-do and Gyeonggi-do $8.7tCO_2/ha/yr$, Chungcheongnam-do $7.9tCO_2/ha/yr$ and Gyeongsangbuk-do $7.8tCO_2/ha/yr$ in order, and Jeju-do was the lowest with $6.8tC/ha/yr$. Total carbon stocks of P. densiflora were 127,677 thousands tC which is 25.5% compared with total percentage of forest and carbon stock per hectare (ha) was $84.5tC/ha/yr$ and $7.8tCO_2/ha/yr$, respectively.
기존의 국가산림자원조사(National Forest Inventory, NFI)에 의한 산림탄소저장량 추정 방법은 국가 규모의 평균 탄소저장량 추정에는 충분하지만 표본점 개수가 부족한 시 군 단위의 세밀한 추정은 어렵다. 본 연구에서는 시 군별 산림탄소저장량 추정을 위해 공간 자료를 보조 자료로 이용하고 2가지 업스케일링 방법을 적용하여 격자별 산림탄소저장량 정보를 가진 산림탄소지도를 제작하였다. 대상지역은 충청남도로 2가지 방법 모두 제 5차 NFI(2006~2009) 자료를 활용하였다. 방법 1은 임상도를 보조 자료로 선택하고 NFI 기반 산림탄소저장량 회귀모델을 이용하였다. 방법 2는 위성영상을 보조 자료로 선택하고 k-NN을 이용하여 산림탄소저장량을 추정하였다. 불확실성을 고려하기 위해 200회 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하여 최종 AGB 탄소지도를 산출하였다. 방법 1에서는 충청남도의 총 산림탄소저장량이 22,948,151 tonC으로 기존의 현지조사표본 기반 추정치(21,136,911 tonC)에 비해 과대추정을, 방법 2에서는 19,750,315 tonC로 과소추정되는 경향을 나타내었다. 독립검증 지점(n=186)의 탄소저장량에 대한 대응표본 T-검정 결과, 방법 2의 평균 추정치와 NFI 표본 기반 평균 추정치는 통계적으로 유의한 차이가 있는 반면(p<0.01), 방법 1의 평균 추정치는 NFI 표본 기반 평균 추정치와 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 평가되었다(p>0.01). 특히, 방법 2의 경우 k-NN의 스무딩 효과 및 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위성영상과 표본점의 mis-registration 오차가 추정오차에 큰 영향을 미칠 수 있음이 발견되었다. 임상도를 활용한 방법 1이 임분 구조가 복잡한 우리나라 산림의 탄소량 추정에 효과적일 수 있지만, 미조사 지점의 주기적인 갱신 및 대면적 추정에 유리한 위성영상의 활용은 여전히 필수적이다, 따라서 시공간적인 확장과 함께 보다 신뢰할 수 있는 산림탄소저장량 추정을 위해 다양한 위성영상 자료 및 활용 기법에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 연구는 전라북도 무주 지역의 36년생 리기다소나무 임분을 대상으로 임목(지상부와 지하부), 고사목, 유기물층, 토양에 대한 탄소저장량을 산출하고자 하였다. 총 3개의 표준지 내에서 11 그루의 표준목을 선정하였고 고사목, 유기물층, 토양에 대한 시료를 채취하여 분석 자료로 활용하였다. 그 결과, 리기다소나무 임분에 대한 지상부 및 지하부 탄소저장량은 각각 51.0 ton C/ha, 29.6 ton C/ha로 나타났다. 부위별 구성비는 줄기 목질부 41.0% > 뿌리 36.8% > 가지 12.8% > 줄기 수피 6.0% > 잎 3.4% 순으로 나타났다. 고사목의 탄소저장량은 0.65 ton C/ha으로 나타났으며 유기물층 탄소저장량은 6.40 ton C/ha로 나타났다. 토양의 총 탄소저장량은 51.62 ton C/ha로 나타났으며 층위별 탄소저장량은 0~10cm에서 20.27 ton C/ha, 10~20cm에서 12.83 ton C/ha, 20~30cm에서 12.27 ton C/ha, 30~50cm에서 6.24 ton C/ha로 나타났다. 토양 탄소저장량은 층위가 깊어질수록 감소하는 경향을 보였으며 이는 탄소농도와 용적밀도에 의해 나타난 결과라고 판단된다. 산림생태계 탄소저장량은 총 139.27 ton C/ha로 나타났고 탄소저장량 구성비는 토양에서 37.1%로 가장 높았으며 다음으로 지상부에서 36.6%로 나타났고 지하부(21.3%), 유기물층(4.6%), 고사목(0.5%) 순으로 나타났다. 따라서 본 연구는 산림생태계 탄소저장량 산출에 기초적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
This study was carried out to predict the optimal growth site and estimate carbon stocks of Quercus acuta, evergreen broad-leaved trees in warm temperate zone according to climate change. The criterion for the optimal site prediction was created by quantification method with quantitative and qualitative data, collected from growth factors of stands and environmental factors of survey sites of 42 plots in Q. acuta by study relationship between growth of tree and site environmental factors. A program for the optimal site prediction was developed by using GIS engine tools. To prediction of the suitable growth site of Quercus acuta, developed program in this study applied to Wando in Jeollanam-do, distributing a various evergreen bread-leaved trees of warm temperate zone. In the results from analysis of the optimal site prediction on Q. acuta, the characteristics of the optimal site showed as follows; site environmental features of class I (the best site class for Q. acuta) was defined as 401 ~ 500 m of altitude, $21{\sim}25^{\circ}$ of slope with above hillside, residual of deposit convex of slope type with west of aspect. The area and carbon stocks of optimal site prediction by class for Q. acuta in classI showed 147.1 ha (2.5%), total 316.5 tC/ha, total $1,161tCO_2/ha/yr$ of class I, 2,703.5 ha (46.3%), total 5,817.4 tC/ha, total $21,331tCO_2/ha/yr$ of class II, 2,845.5 ha (48.6%), total 6,123.0 tC/ha, total $2,845.5tCO_2/ha/yr$ of class III and 153.7 ha (2.6%), total 330.7 tC/ha, total $1,213.7tCO_2/ha/yr$ of class IV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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