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.
The k-Nearest Neighbor (kNN) technique is popularly applied to assess forest resources at the county level and to provide its spatial information by combining large area forest inventory data and remote sensing data. In this study, two approaches such as distance-weighting and stratification of training dataset, were compared to improve kNN-based forest growing stock estimates. When compared with five distance weights (0 to 2 by 0.5), the accuracy of kNN-based estimates was very similar ranged ${\pm}0.6m^3/ha$ in mean deviation. The training dataset were stratified by horizontal reference area (HRA) and forest cover type, which were applied by separately and combined. Even though the accuracy of estimates by combining forest cover type and HRA- 100 km was slightly improved, that by forest cover type was more efficient with sufficient number of training data. The mean of forest growing stock based kNN with HRA-100 and stratification by forest cover type when k=7 were somewhat underestimated ($5m^3/ha$) compared to statistical yearbook of forestry at 2011.
Yim, Jong Su;Jung, Il Bin;Kim, Jong Chan;Kim, Sung Ho;Ryu, Joo Hyung;Shin, Man Yong
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.101
no.2
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pp.213-219
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2012
The $5^{th}$ national forest inventory (NFI5) has been reorganized to annual inventory system for providing multi-resources forest statistics at a point in time. The objective of this study is to evaluate statistical estimators for estimating forest growing stock in Chungcheongbuk-Do from annual inventory data. When comparing two estimators; simple random sampling (SRS) and double sampling for post-stratification (DSS), for estimating mean forest growing stock ($m^3/ha$) at each surveyed year, the estimate for DSS in which a population of interest is stratified into three sub-population (forest cover types) was more precise than that for SRS. To combine annual inventory field data, three estimators (Temporally Indifferent Method; TIM, Moving Average; MA, and Weighted Moving Average; WMA) were compared. Even though the estimated mean for TIM and WMA is identical, WMA-DSS is preferred to provide more smaller variance of estimated mean and to adjust for catastrophic events at a surveyed year (so-called "lag bias") by annual inventory data.
The effect of stand-growing-stock characteristics of thinning area and non-thinning area on forest fire was studied in this work. 14 spots were selected from 3 counties such as Yangyang, Injae, and Gapyeong and on-the-spot investigations were performed to evaluate the effect of forest fire. The stand-growing-stock characteristics on the spots were analyzed through the height of tree, breast height diameter, clear length, mortality of branch, forest tree standing crop density, degree of closure, and shrub and grass cover degree. The relation between forest fire and the risk of spread of forest fire were analyzed from the analysis of the stand-growing-stock characteristics. It is considered from this work that the possibility of forest fire is decreased on the thinning area compared to the non-thinning area because of higher clearlength, lower number of tree, lower mortality of branch and higher shrub and grass cover degree.
The purpose of this paper is to develop a System Dynamics model for estimating the volume of forest resources in the future and simulating the volume of function of public benefit linked to forest resources in dynamic manner. Also it is to analyze the impact when the volume of forest land conversion is controlled by policy using the SD model. The analysis was done at nation-wide for the simulation period 2000 to 2040. Estimated forest area was 6.2 million ha and estimated growing stock was $4.7\;billion\;m^3$ in 2040 from the future forecast without policies. Changing of forest resources, 13.9 billion tons of forest-ground-water storage was estimated, $1.8\;million\;m^3$ of erosion control of forest was estimated and 377 million tons of $CO_2$ absorption was estimated. As a result of simulation with two alternatives, forest area was less reduced and growing stock was bigger than do nothing policy. Also, function of public benefit reflected by changes of forest resources was enhanced. This study contributes to estimate the quantitatively measured volume of forest resources and function of public benefit over the 30 years in Korean forest land in scientific way. Using this SD model, decision maker would develop forest land policies more delicately for deserving forest resources and increasing the volume of function of public.
Korea National Forest Inventory System has been adopting different cluster plot design and new equations to estimate growing stock volumes since 2006. These changes have resulted in volume estimations which show some difference from previous ones. This study is to find out the source of such difference. For this, relevant data was collected from 80 plots of 20 cluster samples according to the cluster plot design applied to 4th and 5th National Forest Inventory. Then growing stock volumes were estimated by using current and previous individual tree volume equations respectively. An investigation was made to detect whether such difference in volume estimates was originated from the changes in cluster plot design or from using different volume equations. T-test results showed that the difference from changes in cluster plot design was negligible. Instead, changes in volume equations had statistically significant effects in volume estimation. Since the volume estimation by the 5th National Forest Inventory would bring overestimation by applying different volume equations, all the volume estimations made prior to 2006 would require necessary modifications for international reporting.
The aim of the present study was to assess the effect of transitional boundary on community composition and soil carbon stock. Five vegetation types were recognized horizontally along the transitional strip based on the dominance of tree species i.e., Pure Anogeissus latifolia forest (P.AL), mixed Pinus roxburghii and Lannea coromandelica forest (M.PR&LC), pure Pinus roxburghii forest (P.PR), mixed Pinus roxburghii and Lannea coromandelica (M.PR&LC) and pure Anogeissus latifolia forest (P.AL). The results revealed that Anogeissus latifolia was reported dominant tree in the outer transitional boundaries of the forest, which reduced dominance of trees towards middle where Pinus roxburghii was found dominant. The soil carbon stock was reported higher in the Anogeissus latifolia dominant forest and reduced with the dominance of Pinus roxburghii in the middle site. Both the species are growing close to one another and competing for survival, but the aggressive nature of Anogeissus latifolia particular in this region may change new growth of Pinus roxburghii and will enhance soil carbon stock. But high anthropogenic pressure on Anogeissus latifolia tree species could be limited chance to further its flourish.
Agroforestry is emerged as climate smart agriculture system and known to help in maintaining soil nutrient sustainability but its rate of expansion is still not appreciable. The present paper incorporates the different species under various agroforestry practices its density, growth and growing stock. The most dominated agroforestry practices in Bilaspur district identified as boundary tree based agri- silviculture (32%) followed with inside field tree based agri-silviculture (21%). Agri-horti-silvicultural system found merely in 5% farmer's field while silvo-pastoral practice in 8% fields. The result depicts that the most prevailing agroforestry tree species in non-forest area of Bilaspur comprises Acacia nilotica 36%, Butea monosperma 22%, Albizia spp 16%, Terminalia arjuna 7%, Azadirachta indica 3.5% and other species 15.5%. More than 90% farmer allows tree species growing naturally in their fields mainly for fuel wood, timber and as source of additional income as these species need not require special attention and care, while only 5% farmer's has adopted Tectona grandis, Dalbergia sissoo etc commercially for higher future return. The paper also discusses the constraints on agroforestry for enabling development of agroforestry in future.
Kim, Chan-Beom;Park, Ki-Hyung;Lee, Chang-Woo;Youn, Ho-Joong;Kim, Kyongha
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.103
no.4
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pp.564-573
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2014
The objective of this study was to select a representative coastal disaster prevention forest type for each coastal area. In this study, we used cluster analysis with the results obtained from investigation for density of growing stock, tree height, DBH, and forest width and length of major coastal disaster prevention forests distributed in the west, the south, and the east coasts. The results showed that the coastal disaster prevention forests for each coast were classified into two types: a forest type with small DBH and high growing stock density (W1) or with high tree height (W2) in the west coast, a forest type with small tree height (S1) or with large DBH (S2) in the south coast, and a forest type with small growing stock density (E1) or with small tree height and low DBH (E2) in the east coast. The coastal disaster prevention forests located in Gurye beach (Hwangchon-ri, Wonbuk-myeon, Taean-gun, Chungcheongnam-do) and in Gohsapo beach (Unsna-ri, Byeonsan-myeon, Buan-gun, Jeollabuk-do) were selected as the representative forests of W1 and W2, respectively. In addition, the coastal disaster prevention forests located in Namyang beach (Namyang-ri, Seolcheon-myeon, Namhae-gun, Gyeongsangnam-do) and in Donggo beach (Donggo-ri, Sinji-myeon, Wando-gun, Jeollanam-do) were selected as the representative forests of S1 and S2, respectively. Last, the coastal disaster prevention forests located in Bonggil beach (Bonggil-ri, Yangbuk-myeon, Gyeongju-si, Gyeongsangbuk-do) and in Anmeok beach (Gyeonso-dong, Gangneung-si, Gangwon-do) were selected as the representative forests of E1 and E2, respectively. Our finding is expected to be used as baseline data in establishing the most appropriate coastal disaster prevention forest for each coast.
Time series data on forest resources and population over the period from 1927 to 2007 were constructed and analyzed in order to identify trends and characteristics of forest transition in Korea. Korean forest transition could be classified into three phases in terms of the average annual growing stock of forest; forest degradation period (1927-1952), forest stagnation period (1953-1972) and forest growth period (1973-2007). Over the past 80 years forest area decreased 0.05% each year. The decreasing rate was very low, especially considering rapid economic growth and increased population of Korea with over 60% of forest cover. Growing stock per hectare significantly increased from $5.6m^3$ in 1952 to $97.8m^3$ in 2007, or 17.5 times during 1952 to 2007. Despise of increasing population and rapid economic growth, in particular, growing stock per capita has increased from $1.7m^3$ in 1952 to $12.9m^3$ in 2005 and un-stocked forest area decreased from 3,315 thousand ha to 165 thousand ha during the same period. In this regard, Korea represents a case of modern forest growth. Among 56 countries with more than 10 million of population and 10% or more of forest cover over the period 1990 to 2005, Korea is classified as a country which has high forest cover but low deforestation rate. Also, Korea is the only developing country which has 50% or more of forest cover and shows a below average deforestation rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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