This study analyzed the effect of forest therapy program on reduction of stress of teachers and their positive and negative emotions based on the survey of 221 teachers who participated in the overnight Happiness School Edu-healing Camp held for teachers by the National Center for Forest Healing. For data analysis, a paired sample t-test was conducted using the SPSS 24.0 program to examine the difference in the stress reaction index of teachers and their positive and negative emotions before and after their participation in the forest therapy program. The results indicated that teachers who participated in the program showed a significant decrease in the stress response index and the values of sub-domain such as physical symptoms, depression symptoms, and anger symptoms. Moreover, all teachers exhibited a significant decrease in stress. This result verifies that the forest therapy program is effective in reducing the stress of teachers and their negative emotions. These results are expected to be used to promote more active forest therapy programs for teachers exposed to a high level of stress.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.17
no.4
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pp.348-357
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2015
The main purpose of this study is to understand the potential geographic distribution of P. koraiensis, which is known to be one of major economic tree species, based on the RCP (Representative Concentration Pathway) 8.5 scenarios and current geographic distribution from National Forest Inventory(NFI) data using ecological niche modeling. P. koraiensis abundance data extracted from NFI were utilized to estimate current geographic distribution. Also, GARP (Genetic Algorithm for Rule-set Production) model, one of the ecological niche models, was applied to estimate potential geographic distribution and to project future changes. Environmental explanatory variables showing Area Under Curve (AUC) value bigger than 0.6 were selected and constructed into the final model by running the model for each of the 27 variables. The results of the model validation which was performed based on confusion matrix statistics, showed quite high suitability. Currently P. koraiensis is distributed widely from 300m to 1,200m in altitude and from south to north as a result of national greening project in 1970s although major populations are found in elevated and northern area. The results of this study were successful in showing the current distribution of P. koraiensis and projecting their future changes. Future model for P. koraiensis suggest large areas predicted under current climate conditions may be contracted by 2090s showing dramatic habitat loss. Considering the increasing status of atmospheric $CO_2$ and air temperature in Korea, P. koraiensis seems to experience the significant decrease of potential distribution range in the future. The final model in this study may be used to identify climate change impacts on distribution of P. koraiensis in Korea, and a deeper understanding of its correlation may be helpful when planning afforestation strategies.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.17
no.1
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pp.35-44
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2015
Forests contain a huge amount of carbon (C) and climate change could affect forest C dynamics. This study was conducted to predict the C dynamics of Pinus densiflora and Quercus variabilis forests, which are the most dominant needleleaf and broadleaf forests in Korea, using the Korean Forest Soil Carbon (KFSC) model under the two climate change scenarios (2012-2100; Constant Temperature (CT) scenario and Representative Concentration Pathway (RCP) 8.5 scenario). To construct simulation unit, the forest land areas for those two species in the 5th National Forest Inventory (NFI) data were sorted by administrative district and stand age class. The C pools were initialized at 2012, and any disturbance was not considered during the simulation period. Although the forest C stocks of two species generally increased over time, the forest C stocks under the RCP 8.5 scenario were less than those stocks under the CT scenario. The C stocks of P. densiflora forests increased from 260.4 Tg C in 2012 to 395.3 (CT scenario) or 384.1 Tg C (RCP 8.5 scenario) in 2100. For Q. variabilis forests, the C stocks increased from 124.4 Tg C in 2012 to 219.5 (CT scenario) or 204.7 (RCP 8.5 scenario) Tg C in 2100. Compared to 5th NFI data, the initial value of C stocks in dead organic matter C pools seemed valid. Accordingly, the annual C sequestration rates of the two species over the simulation period under the RCP 8.5 scenario (65.8 and $164.2g\;C\;m^{-2}\;yr^{-1}$ for P. densiflora and Q. variabilis) were lower than those values under the CT scenario (71.1 and $193.5g\;C\;m^{-2}\;yr^{-1}$ for P. densiflora and Q. variabilis). We concluded that the C sequestration potential of P. densiflora and Q. variabilis forests could be decreased by climate change. Although there were uncertainties from parameters and model structure, this study could contribute to elucidating the C dynamics of South Korean forests in future.
This study suggests plan of green space management based on the result of research apprehending the characteristic through sorting types of city thermal environment targeting summer which thermal pollution is the most serious. Considering anthropogenic heat, development level of wind road, thermal environment, as a result of types of thermal environment process, it is appeared 36 types, and 10 types is relevant of this research subject. Type I-1, size of building is large, artificial covering area is wide, and thermal load of anthropogenic heat is high, type II-1, development condition of wind road is incomplete as IIlevel, entering cold air is difficult and thermal management and improvement is needed area. Type III-1, scale is large and it is area of origin of cold air, development level of wind road is mostly favorable, type III-2 is revealed as smaller scale than III-1, and small area of origin of cold air. Type IV, anthropogenic heat is $81{\sim}150W/m^2$, average, but development function of wind road is very favorable. Type V, large area of thermal load and the origin of cold air are distributed as similar ratio, and level of development function of wind road is revealed as II level. According to standard of type classification of thermal environment, as a result of suggesting plan of green space management and biotops area ratio, type I-1 is buffer green space and waterway creation, goal biotops area ratio 35%, type II-1 afforestation in site and goal biotops area ratio 40%, type III-1, preservation plan to display the current function continuously is requested. Type IV suggests afforestation of stream current, and type V suggests quantitative increase of green space and goal biotops area ratio 45%.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.2
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pp.44-55
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2018
The importance of establishing a greenhouse gas inventory is emerging for policymaking and its implementation to cope with climate change. Thus, it is needed to establish Approach 3 level Land Use, Land-Use Change and Forestry (LULUCF) matrix that is spatially explicit regarding land use classifications and changes. In this study, four types of spatial information suitable for establishing the LULUCF matrix were analyzed - Cadastral Map, Land Cover Map, Forest Map, and Biotope Map. This research analyzed the classification properties of each type of spatial information and compared the quantitative and qualitative characteristics of the maps in Boryeong city. Drawn from the conclusions of the quantitative comparison, the forest area showed the maximum difference of 50.42% ($303.79km^2$) in the forest map and 46.09%($276.65km^2$) in the cadastral map. The qualitative comparison drew five qualitative characteristics: data construction scope difference, data construction purpose difference, classification standard difference, and classification item difference. As a result of the study, it was evident that the biotope map was the most appropriate spatial information for the establishment of the LULUCF matrix. In addition, if the LULUCF matrix is made by integrating the biotope, the forest map, and the land cover map, the limitations of each spatial information would be improved. The accuracy of the LULUCF matrix is expected to be improved when the map of the level-3 land cover map and the biotope map of 1:5,000 covering the whole country are completed.
Forest canopy height can be used for estimate of above-ground forest biomass (AGB) by means of the allometric equation. The remote locations and harsh conditions of mangrove forests limit the number of field inventory data stations needed for large-scale modeling of carbon and biomass dynamics. Although active and passive spaceborne sensors have proven successful in mapping mangroves globally, the sensors generally have coarse spatial resolution and overlook small-scale features. Here we generate a 12 m spatial resolution mangrove canopy height map from TanDEM-X data acquired over the world largest intact mangrove forest located in the Sundarbans. With single-pol. TanDEM-X data from 2011 to 2013, the proposed technique makes use of the fact that the double-bounce scattering that occurs between the water and mangrove trees yields water surface level elevation over mangrove forest areas, thus allowing us to estimate forest height with the assumption of an underlying flat topography. Our observations have led to a large-scale mangrove canopy height map over the entire Sundarbans region at a 12 m spatial resolution. Our canopy height estimates were validated with ground measurements acquired in 2015, a correlation coefficient of 0.83 and a RMSE of 0.84 m. With globally available TanDEM-X data, the technique described here will potentially provide accurate global maps of mangrove canopy height at 12 m spatial resolution and provide crucial information for understanding biomass and carbon dynamics in the mangrove ecosystems.
Illegal slash-and-bum fields and slash-and-bum farmers in Korea had increased in spite of Japanese Joseon Government's strong regulations and clearance measures, and land reform after the 1945 Liberation of Korea until 1970s. This study is to inquire into the necessary and sufficient conditions to disappear entirely the matters from 1974 to 1979 that illegal slash-and-bum fields and slash-and-burn farmers continued long in existence until the early 1970s. The findings are as follows; Firstly, the population pressure to agricultural lands that main factor of generation of illegal slash-and-bum fields had decreased rapidly because the rural populations and less income farmers have decreased after 1967. Especially, the decrease of the rural populations had never seen to the 1970s. It is recognised that the social condition for the success in 1970s. Secondly, the continuous economic growth from the early 1960s enabled the Korean government to solve the matter through the sufficient financial investment from the Government. For example, the gross national product (GNP) and the government budget in 1974 increased around 25 times after 1960. It is recognised that the economic condition for the success in 1970s. Finally, it was enabled to remove the concealment from the slash-and-bum farmers and to monitor illegal re-cultivation thoroughly because the development of forest inventory technique using an aerial photograph and the expansion of road facilities. It is recognised that the technical condition for the success in the 1970s.
This study compared and estimated the changes in carbon stocks and emissions of harvested wood products (HWP) by applying FAO statistics and domestic statistics for Korean HWP production, import, and export volume, which is almost always supposed to be included in the carbon emissions and removals inventory by country in negotiations since the 2nd commitment period (2013~2017) of the Kyoto Protocol, for assessing the changes in carbon stocks and emissions of HWP. As a result, when applying FAO statistics to the changes in carbon stocks of HWP as of 2005, stock-change approach (SCA) was estimated at 1.434 Tg C, atmospheric-flow approach (AFA) -1.330 Tg C, and production approach (PA) 0.597 Tg C. When applying Korean statistics, SCA was estimated at 1.246 Tg C, AFA -11.520 Tg C, and PA 0.444 Tg C. When applying FAO statistics to $CO_2$ emissions and removals from HWP, SCA showed a decrease of $-5,258Gg\;CO_2$ (removals), AFA showed an increase of $4,877Gg\;CO_2$ (emissions), and PA showed a decrease of $-2,189Gg\;CO_2$ (removals). When applying Korean statistics, SCA showed a decrease of $-4,569Gg\;CO_2$ (removals), AFA showed an increase of $5,573Gg\;CO_2$ (emissions), and PA showed a decrease of $-1,628Gg\;CO_2$, (removals). Therefore, the application of FAO statistics was shown to be more beneficial for the estimation of both the changes in carbon stocks and emissions of HWP by all methods other than that of Korean statistics.
The purpose of this paper was to figure out the efficiencies of two sampling techniques, a simple random sampling and a two-stage P.P.S. (probability proportional to size) sampling, in estimating the volume of the mature coniferous stands near Salzburg, Austria. With black-and-white infrared photographs at a scale 1:10,000, the following four classes were considered; non-forest, young stands less than 40 years, mature beech and mature coniferous stands. After the classification, a field survey was carried out using a relascope with a BAF (basal area factor) 4. For the simple random sampling, 99 points were sampled, while for the P.P.S. sampling, 75 points were sampled in the mature coniferous stands. The following results were obtained. 1) The mean standing coniferous volume estimate was $422.0m^3/ha$ for the simple random sampling and $433.5m^3/ha$ for the P.P.S. sampling method. However, the difference was not statistically significant. 2) The required number of sampling points for a 5% sampling error were 170 for the two stage P.P.S. sampling, but 237 for the simple random sampling. 3) The two stage P.P.S. method reduced field survey time by 17% as compared to the simple random sampling.
Recently, the demands of accurate forest carbon stock estimation and mapping are increasing in Korea. This study investigates the feasibility of two methods, k-Nearest Neighbor (kNN) and Regression Tree Analysis (RTA), for carbon stock estimation of pilot areas, Gongju and Sejong cities. The 3rd and 5th ~ 6th NFI data were collected together with Landsat TM acquired in 1992, 2010 and Aster in 2009. Additionally, various vegetation indices and tasseled cap transformation were created for better estimation. Comparison between two methods was conducted by evaluating carbon statistics and visualizing carbon distributions on the map. The comparisons indicated clear strengths and weaknesses of two methods: kNN method has produced more consistent estimates regardless of types of satellite images, but its carbon maps were somewhat smooth to represent the dense carbon areas, particularly for Aster 2009 case. Meanwhile, RTA method has produced better performance on mean bias results and representation of dense carbon areas, but they were more subject to types of satellite images, representing high variability in spatial patterns of carbon maps. Finally, in order to identify the increases in carbon stock of study area, we created the difference maps by subtracting the 1992 carbon map from the 2009 and 2010 carbon maps. Consequently, it was found that the total carbon stock in Gongju and Sejong cities was drastically increased during that period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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