Accurate estimation of forest carbon stocks is important in establishing greenhouse gas reduction plans. In this study, we estimate the spatial distribution of forest carbon stocks using machine learning techniques based on high-resolution remote sensing data and detailed field survey data. The high-resolution remote sensing data used in this study are Landsat indices (EVI, NDVI, NDII) for monitoring vegetation vitality and Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) data for describing topography. We also used the forest growing stock data from the National Forest Inventory (NFI) for estimating forest biomass. Based on these data, we built a model based on machine learning methods and optimized for Korean forest types to calculate the forest carbon stocks per grid unit. With the newly developed estimation model, we created forest carbon stocks maps and estimated the forest carbon stocks in South Korea. As a result, forest carbon stock in South Korea was estimated to be 432,214,520 tC in 2020. Furthermore, we estimated the loss of forest carbon stocks due to the Donghae-Uljin forest fire in 2022 using the forest carbon stock map in this study. The surrounding forest destroyed around the fire area was estimated to be about 24,835 ha and the loss of forest carbon stocks was estimated to be 1,396,457 tC. Our model serves as a tool to estimate spatially distributed local forest carbon stocks and facilitates accounting of real-time changes in the carbon balance as well as managing the LULUCF part of greenhouse gas inventories.
본 연구는 Landsat 위성영상과 수치임상도 등을 이용하여 충청남도의 임상을 분석하고 이를 바탕으로 산림 탄소저장량을 추정하였다. 임상분석은 NDVI 방법과 Tasseled Cap, ISODATA, 감독분류 등을 사용하였으며, 분류된 결과를 기초로 임상통계를 활용하여 충청남도의 산림 탄소저장량을 추정하였다. 그 결과, 위성영상을 이용한 임상분석에서는 감독분류를 통한 임상분석이 가장 높은 전체정확도를 보였으며, 충청남도 전체 임상에서 차지하는 비율은 침엽수(49.3%), 활엽수(28.0%), 혼효림(22.7%)로 나타났다. 수정된 수치임상도를 통해 추정된 산림 탄소저장량과 다른 추정 방법들을 비교분석한 결과에서는 Tasseled Cap과 무감독분류를 이용한 방법이 가장 유사한 산림 탄소저장량을 추정하였지만, 단순히 수치임상도만을 이용한 경우 가장 많은 차이가 나타났다. 향후 위성영상 및 수치임상도를 통합하여 탄소저장량을 추정한다면 국가단위 산림 탄소저장량 추정에 있어서 보다 정확한 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
산림 사업이 산림의 탄소저장량에 미치는 영향을 알아보기 위하여 임상도, 산림사업 정보 및 토양 정보 등을 활용하여 산림 사업 전후의 지상부 및 토양의 탄소저장량을 산정하고 그 변화를 분석하고자 하였다. 먼저 임상도 정보에 기초하여 면적이 넓고 영급이 감소하는 도엽 6곳을 선정하였다. 그리고 임상도와 생장계수, 산정 지역의 토양유기물함량, 토양용적밀도 등 데이터를 수집하여 산림 탄소저장량을 산정하였다. 그 결과 모든 곳에서 산림 탄소저장량은 산림사업 후 약 34.1~70.0%가 감소하였다. 그리고 기존 연구와 비교했을 때 국내 산림 토양은 지상부에 비해 더 적은 탄소를 저장하고 있어 우리나라의 산림 토양은 더 많은 탄소를 저장할 수 있는 잠재성이 큰 것으로 판단되며 탄소저장량 증대를 위한 전략이 필요할 것으로 판단되었다. 산림사업이 없을 때 있을 때보다 탄소저장량은 약 1.5배 많은 것으로 추정되었다. 그리고 본 연구에서 산림사업에 따라 간벌 전 산림 탄소저장량으로 회복되기까지 약 27년이 걸리는 것으로 추정되었다. 산림은 물리적 훼손에 의해 탄소저장량이 감소하면 원래의 탄소저장량으로 회복되기까지 오랜 시간이 걸리므로 특히 자연성이 높은 산림은 최대한 보전하는 계획을 수립하여 산림의 탄소저장 기능을 유지할 수 있도록 하여야 할 것이다.
가속되는 지구온난화로 인해 한반도 주변의 탄소순환에 대한 명확한 이해의 필요성이 제기되고 있다. 산림은 이산화탄소의 주요 흡수원으로 지상 탄소량의 대부분을 저장하고 있어 이에 대한 추정이 필요하다. 우리나라에서는 국가산림자원조사의 표본점에서 측정되는 헥타르당 임목축적량을 활용하여 산림 탄소저장량을 추정한다. 하지만 탄소저장량은 요약된 수치 형태로 발표하고 있어 탄소저장량의 공간적 분포를 파악하는 것이 어렵다. 본 연구에서는 토지피복변화가 빠르고 국가산림자원조사 표본점 배치가 부족한 도시지역을 대상으로 UNFCCC의 Approach 3와 Tier 3를 충족하는 격자 기반 산림탄소저장량을 추정하였다. 토지피복변화 및 산림탄소저장량은 1991, 1992, 2010, 2011년에 취득된 Landsat 5 TM 영상과 고해상도 항공사진, 제 3차 및 제 5, 6차 국가산림자원조사 자료를 이용하여 추정하였다. 토지피복변화는 기계학습을 이용하여 변화된 토지피복과 변화되지 않은 토지피복 항목을 한 번에 분류하여 추정하였으며, 산림탄소저장량은 반사도, 밴드비율, 식생지수, 지형변수를 입력변수로 하여 기계학습을 통해 추정하였다. 연구 결과, 산림이 그대로 산림으로 유지되는 지역의 경우 33.23tonC/ha의 흡수를 하였으며 비산림이 산림으로 변한 지역의 경우 이보다 큰 36.83tonC/ha의 흡수가 진행된 것으로 추정되었다. 산림이 비산림으로 바뀐 경우에는 -7.35tonC/ha로, 배출이 일어난 것으로 추정되었다. 본 연구를 통하여 토지피복변화에 따른 산림탄소저장량 변화를 정량적으로 이해할 수 있었으며, 향후 효율적인 산림관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
This study was conducted to estimate carbon stocks of Quercus serrata 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 number per hectare, tree volume and volume stocks were obtained from the $5^{th}$ National Forest Inventory (2006~2010), and method provided in IPCC GPG was applied to estimate carbon storage and removals. Performance in predicting stem diameter at a specific point along a stem in Quercus serrata by applying Kozak's model,$d=a_1DBH^{a_2}a_3^{DBH}X^{b_1Z^2+b_2ln(Z+0.001)+b_3{\sqrt{Z}}+b_4e^Z+b_5({\frac{DBH}{H}})}$, 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 tables of Quercus serrata were derived by applying Kozak's model and carbon stock tables in each tree height and DBH were developed with country-specific carbon emission factors ($WD=0.65t/m^3$, BEF=1.55, R=0.43) of Quercus serrata. As a result of carbon stock analysis by age class in Quercus serrata, carbon stocks of IV age class (11,358 ha, 36.5%) and V age class (10,432; 33.5%) which take up the largest area in distribution of age class were 957,000 tC and 1,312,000 tC. Total carbon stocks of Quercus serrata were 3,191,000 tC which is 3% compared with total percentage of broad-leaved forest and carbon sequestration per hectare(ha) was 3.8 tC/ha/yr, $13.9tCO_2/ha/yr$, respectively.
기후변화 영향의 심각성을 인지한 국제사회의 움직임에 발맞춰 우리 정부는 2050 탄소중립 선언을 통해 지속가능한 탄소중립 사회를 지향하고 있으며, 국가 온실가스 감축 목표의 이행을 위해 산림부문을 적극적으로 활용한 전략을 수행중이다. 특히 산림 내 고사목은 탄소저장고로서의 역할을 담당하므로 고정표본점에 대하여 모니터링이 이루어지는 국가산림자원조사(National Forest Inventory; NFI)에서 수집되는 고사목 자료를 활용하여 고사목 축적량과 고사목의 탄소저장량 변화 특성을 구명하는 것은 의의가 크다. 따라서 본 연구는 각 차수별(제5차-제7차 NFI) 고사목 자료를 활용하여 동일표 본점 내 고사목의 발생 현황 및 탄소저장량을 산출하고 시간에 따른 변화 특성을 분석하였다. 강원도 산림에서 각 차수별로 모니터링이 가능한 동일 표본점 2,021개를 분석한 결과 조사차수별 고사목 축적량(m3 ha-1)은 제5차 및 제6차 NFI에서 각각 4.71과 4.09로 나타났으나, 제7차 NFI에서는 3.09로 감소하는 결과를 보였다. 연도별 고사목의 탄소저장량(ton C ha-1)은 2009년 0.67, 2014년 0.64, 그리고 2019년 0.41로 분석되어, 시간의 흐름에 따른 감소추세를 나타냈다. 본 연구 결과를 기초자료로 활용하여 향후 전국 산림에 대한 고사목의 탄소저장량 추정 및 시계열적 변화 특성에 대한 지속적인 모니터링 연구가 수행될 필요가 있다.
Rusaati, Butoto Imani wa;Joo, Sung-Hyun;Yun, Gi-Yun;Park, Joowon;Cephas, Masumbuko Ndabaga;Kang, Jun-Won
Journal of Forest and Environmental Science
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제35권3호
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pp.205-211
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2019
The objective of this research was to assess the amount of carbon stock of coarse woody debris (CWD) in Bombo-Lumene Reserve. Data on lying CWD was collected on 35 circular sampling plots using Line Intersect Sampling (LIS) method. A total of 230 samples CWD (${\geq}10cm$ diameter) were inventoried. The mean carbon stocks of CWD was $29.48Mg\;C\;ha^{-1}$, ranging from 4.32 to $73.54Mg\;C\;ha^{-1}$. The CWD carbon stocks displayed a wide range of variation in decay states. The allocation of CWD among the decay class of all the CWD samples reveals that the most important classes were class 1 and class 3 with 323.66 and $321.96Mg\;C\;ha^{-1}$, followed by class 4 with 264.56 and the last one was class 2 with $121.72Mg\;C\;ha^{-1}$. The results suggested that the dead wood component is important in carbon sequestration and should be taken into consideration for quantification of carbon stocks not only in Bombo-Lumene Reserve, but in all forest ecosystems in the Democratic Republic of Congo.
기존의 산림탄소저장량 통계는 현지 조사 표본 기반의 통계로 표본점 단위에서는 비교적 정확하지만 미조사 지점에 대해서는 정확도가 떨어질 수 있다. 이를 보완하기 위한 것이 공간 정보를 보조 자료로 함께 활용하는 면적 기반 추정이며 우리나라의 경우 디지털 항공사진 판독과 현지 조사를 통해 상세 수준의 산림정보를 얻을 수 있는 1:5,000 임상도를 보유하고 있으므로 임상도의 활용성에 주목할 필요가 있다. 본 연구에서는 1:5,000 임상도와 제5차 국가산림자원조사 자료에 기반한 세 가지 업스케일링 방법을 비교하였다. 충청남도와 대전시를 대상으로 지도대수(방법 1), 회귀크리깅(방법 2) 및 지리가중회귀(방법 3)를 이용하여 산림탄소저장량을 각각 추정하였다. 탄소저장량 범위의 경우, 방법 2(1.39~138.80 tonC/ha)와 방법 3(1.28~149.98 tonC/ha)이 방법 1(0.00~93.37 tonC/ha)에 비해 기존의 현지 조사 표본 기반 방법의 추정치 범위(1.56~156.40 tonC/ha)와 유사한 범위로 추정하여 공간자기상관성을 고려한 회귀크리깅과 지리가중회귀 방법이 탄소저장량 분포의 공간이질성을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 평가를 위해 독립검증 지점 186개소의 탄소저장량에 대한 대응표본 t-검정을 수행한 결과, 방법 2의 평균 추정치와 NFI 표본 기반 평균 추정치는 통계적으로 유의한 차이가 없으며(p>0.05) 방법 2의 결과가 가장 낮은 RMSE를 보였다. 따라서 지형과 임분 구조가 복잡한 우리나라 산림의 경우, 회귀크리깅이 기존 통계 방법과 가장 유사한 평균 탄소저장량을 산출하면서 탄소저장량의 국지적 변이를 나타내기에 유용할 것으로 판단된다.
With the growing global concern about climate change, relationship between carbon stock density and tree species has become important for international climate change mitigation programmes. In this study, 150 Quadrats were laid down to assess the diversity, biomass and carbon stocks in each of the forest ranges (Barkot Range, Lachchiwala Range and Thano Range) of Dehra Dun Forest Division in Doon Valley, Western Himalaya, India. Community level carbon stock density was analyzed using Two Way Indicator Species Analysis. Species Richness and Shannon Weiner index was correlated with the carbon stocks of Doon Valley. Positive and weak relationship was found between the carbon stock density and Shannon Weiner Index, and between carbon stock density and Species Richness.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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