Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.11
no.3
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pp.166-173
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2008
Recently, problem of earth environment being attended with international issue, people are concerned about the environmentally-friendly and renewable biomass energy. Especially, the forest biomass is more important because Korea have to control carbon footprint for Kyoto Protocol and Convention on Climate Change. In case of Korea, forest area covers the land about 2/3 of all country. It is needed that more economical and efficient method to estimate the biomass by remote sensing data which include wide coverage and is progressed by one-step. In this study, we estimate forest biomass with LiDAR data and aerial photograph. Three biomass equation is used and estimate mean biomass of single tree and entire biomass in plots. The results are compared with field data. $R^2$ of the mean biomass of single tree is greater than 0.8 and that of entire biomass in plots is greater than 0.65. In conclusion, the method using remote sensing data is verified more economical and efficient than previous field data method.
Lignocellulosic biomass is the most abundant raw material for bioconversion in many country. However the high costs for pretreatment and enzymatic hydrolysis currently deter commercialization of lignocellulosic biomass, especially wood biomass which is considered as the most recalcitrant material for enzymatic hydrolysis mainly due to the high lignified structure and the nature of the lignin component. Therefore, overcoming recalcitrance of lignocellulosic biomass for converting carbohydrates into intermediates that can subsequently be converted into biobased fuels and biobased products is the primary technical and economic challenge for bioconversion process. This study was mainly reviewed on the research trend of pretreatment with lignocellulosic biomass in bioethanol production process.
The present study was conducted to investigate growth performance and ascorbic acid contents of Allium victorialis var. platyphyllum, Ligularia fischeri, and L. stenocephala growing under four different light intensity regimes (full sun, and 64~73%, 35~42%, 9~16% of full sun). The leaf area and total biomass of Allium victorialis var. platyphyllum were highest in 35~42% of the full sun. However, the leaf area and total biomass were highest in 64~73% of the full sun in Ligularia fischeri, and L. stenocephala. The leaf thickness decreased with increasing shading in all three wild vegetables. The growth of root comparing to that of shoot decreased as shading increased, and as the result, the ratio of shoot biomass to root biomass increased. Ascorbic acid contents were higher in Allium victorialis var. platyphyllum than in Ligularia fischeri and L. stenocephala. Allium victorialis var. platyphyllum showed the highest contents of ascorbic acid in 35~42% of full sun. Whereas Ligularia fischeri and L. stenocephala showed the highest in 64~73% of full sun.
A study has been made to estimate biomass and NPP based on equation form of $Wt=aD^bH^c$ for Quercus variabilis and Quercus mongolica natural stands(Mean age; 67, 62yrs old) in Chungju. Equation form of $Wt=aD^bH^c$ was more adequate than $Wt=a(D^2H)^b$ and $Wt=aD^b$ for the estimation of the biomass and NPP. Individual biomass was compared using a paired t-test by tree component which showed no significant differences. Total aboveground biomass of Quercus mongolica was 130.6 t/ha and that of Quercus variabilis was 137.4 t/ha. Biomass of Q. mongolica was composed of foliage 5.1 t/ha(3.9%), dead branch 3.5 t/ha(2.7%), live branch 29.7 t/ha(23.0%), bolebark 16.2 t/ha(12.5%), and bolewood 74.9 t/ha(58.0%), and that of Q. variabilis was composed of foliage 3.8 t/ha(2.9%), dead branch 2.9 t/ha(2.2%), live branch 24.3 t/ha(18.4%), bolebark 20.4 t/ha(15.5%), and bolewood 80.4 t/ha(61.0%). Net primary production was 10.0 t/ha/yr in the Q. mongolica stand and 8.6 t/ha/yr in the Q. variabilis stand, respectively. Net primary production of Quercus forest in Chungju was very close to the mean NPP of the broadleaved forest of temperate zone.
Kim, Hyun-Jung;Kim, Yoon-Hee;Shin, Keum;Kim, Tae-Jong;Kim, Yeong-Suk
Journal of the Korean Wood Science and Technology
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v.38
no.5
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pp.429-438
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2010
In this study, effect of carbon source on the hydrolytic ability of the enzyme from Fomitopsis pinicola, a brown rot fungi, for lignocellulosic biomass were examined on two lignocellulosic biomasses (rice straw and wood) without any pretreatment. Cellulase activities of crude enzyme from F. pinicola, which was cultured on softwood mixture as a carbon source, were 19.10 U/$m{\ell}$ for endo-${\beta}$-1,4-gulcanase (EG), 36.1 U/$m{\ell}$ for ${\beta}$-glucosidase (BGL), 7.27 U/$m{\ell}$ for cellobiohydrolase (CBH), and 7.12 U/$m{\ell}$ for ${\beta}$-1,4 xylosidase (BXL). Softwood mixture as a carbon source in F. pinicola comparatively enhanced cellulase activities than rice straw. The optimal pH and temperature of the cellulase was identified to pH 5 and $50^{\circ}C$for the hydrolysis of rice straw. Under these condition rice straw was hydrolyzed to glucose by the cellulase up to $32.0{\pm}3.1%$ based on the glucan amount of the rice straw for 72 h, while the hydrolytic capability of commercial enzyme (Celluclast 1.5${\ell}$) from rice straw to glucose was estimated to $53.7{\pm}4.7%$ at the same experimental condition. In case of addition of Tween 20 (0.1% w/w, substrate) to the cellulase the hydrolysis of rice straw to glucose was enhanced to $38.1{\pm}2.0%$.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.35
no.1
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pp.247-253
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2018
To replace the imported biomass and to effectively cope with growing RPS(Renewable Portfolio Standard) in power sector, the domestic forest biomass resources for wood pellets were estimated from the preceding research and annual growth rate of forest trees in this study. Assuming that 20% of the by-product from forest trees processing were used as raw material for wood pellet and the wood pellet production capacity was based on the average value derived from the above two methods, unused by-product and residues generated 1.99million tons in 2016, 2.28million tons in 2020 and 3.08million tons in 2030. If 20% of by-products(pebbles, sawdust, etc.) from roundwood processing were used as raw material for wood pellets, the wood pellet could be produced 2.74million tons/year in 2016, 2.95million tons/year in 2020, 3.98million tons/year in 2030. Therefore, total amounts of wood pellet would be increased to 2.74million tons/year in 2016, 3.14million tons/year in 2020, 4.23million tons/year in 2030 when it considered unused by-product and residues from wood processing as raw materials.
Kim, Sungyong;Jang, Mina;Lee, Byungdoo;Lee, Youngjin
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.104
no.1
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pp.104-110
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2015
The objective of this study was to develop allometric equations for the estimation of crown fuel biomass of Pinus koraiensis in Korea. A total of twenty four representative sample trees were destructively sampled in Gapyeong, Hongcheon, and Jeongseon. Crown fuels were weighed separately for each fuel category by size class and by living and dead. The results of this study showed that the needles contributed the largest biomass (16.6 kg, 34.7%), followed by live branches with size ranging from 2~4 cm (9.0 kg, 18.9%), 1~2 cm (6.6 kg, 13.8%), <0.5 cm (5.1 kg, 10.6%), 0.5~1 cm (4.9 kg, 10.3%), and dead branches (3.2 kg, 6.8%), while the live branches with 4 cm (2.4 kg, 4.9%) as the lowest. The adjusted coefficient of determination values were the highest ($R^2_{adj}=0.6021{\sim}9742$) and standard error of estimate were the lowest (S.E.E.=0.2018~0.7271) in allometric equation $lnWt={\beta}_0+{\beta}_1lnD$. The available fuels that are consumed during crown fires (i.e., needles and twigs with diameter less than 1 cm) comprised 55.6% of the total crown fuel biomass.
Park In-Hyeop;Kim Dong-Yeob;Son Yow-han;Yi Myong-Jong;Jin Hyun-O;Choi Yun-Ho
Korean Journal of Environment and Ecology
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v.19
no.3
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pp.299-304
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2005
Biomass and net production of the three 46-to 52-year-old natural Queycus mongojica stands were investigated in Namsan Park at Seoul. Total above- and belowground biomass including understory vegetation for the three stands ranged from 14776t1ha to 278.48t/ha and total net production ranged from 6.96t/ha/yr to 11.11t/yr. Understory vegetation biomass for the three stands ranged from $0.14\%\;to\;1.14\%$ of total biomass. Biomass accumulation ratio for the three stands ranged from 20.72 to 25.07 and net assimilation ratio as an index of foliage photosynthetic efficiency ranged from 2.79 to 3.34. Net production and net assimilation ratio of this study stands which were located in Namsan Park of central Seoul were low compared to the natural Quercus mongojica forests in other districts in Korea.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.22
no.5
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pp.27-43
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2019
This study applied the LANDIS-II model to the forest vegetation of the study area in Yeongdong-gun, Korea to identify climate effects on ecosystems of forest vegetation. The main purpose of the study is to examine the long-term changes in forest aboveground biomass(AGB) under three different climate change scenarios; The baseline climate scenario is to maintain the current climate condition; the RCP 4.5 scenario is a stabilization scenario to employ of technologies and strategies for reducing greenhouse gas emissions; the RCP 8.5 scenario is increasing greenhouse gas emissions over time representative with 936ppm of $CO_2$ concentration by 2100. The vegetation survey and tree-ring analysis were conducted to work out the initial vegetation maps and data for operation of the LANDIS model. Six types of forest vegetation communities were found including Quercus mongolica - Pinus densiflora community, Quercus mongolica community, Pinus densiflora community, Quercus variabilis-Quercus acutissima community, Larix leptolepis afforestation and Pinus koraiensis afforestation. As for changes in total AGB under three climate change scenarios, it was found that RCP 4.5 scenario featured the highest rate of increase in AGB whereas RCP 8.5 scenario yielded the lowest rate of increase. These results suggest that moderately elevated temperatures and $CO_2$ concentrations helped the biomass flourish as photosynthesis and water use efficiency increased, but huge increase in temperature ($above+4.0^{\circ}C$) has resulted in the increased respiration with increasing temperature. Consequently, Species productivity(Biomass) of trees decrease as the temperature is elevated drastically. It has been confirmed that the dominant species in all scenarios was Quercus mongolica. Like the trends shown in the changes of total AGB, it revealed the biggest increase in the AGB of Quercus mongolica under the RCP 4.5 scenario. AGB of Quercus mongolica and Quercus variabilis decreased in the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios after 2050 but have much higher growth rates of the AGB starting from 2050 under the baseline scenario. Under all scenarios, the AGB of coniferous species was eventually perished in 2100. In particular they were extinguished in early stages of the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios. This is because of natural selection of communities by successions and the failure to adapt to climate change. The results of the study could be expected to be effectively utilized to predict changes of the forest ecosystems due to climate change and to be used as basic data for establishing strategies for adaptation climate changes and the management plans for forest vegetation restoration in ecological restoration fields.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.19
no.2
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pp.39-48
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2011
Global warming causes the climate change and makes severe damage to ecosystem and civilization Carbon dioxide greatly contributes to global warming, thus many studies have been conducted to estimate the forest biomass carbon stock as an important carbon storage. However, more studies are required for the selection and use of technique and remotely sensed data suitable for the carbon stock estimation in Korea In this study, the aboveground forest biomass carbon stocks of Danyang-Gun in South Korea was estimated using $k$NN($k$-Nearest Neighbor) algorithm and regression model, then the results were compared. The Landsat TM and 5th NFI(National Forest Inventory) data were prepared, and ratio images, which are effective in topographic effect correction and distinction of forest biomass, were also used. Consequently, it was found that $k$NN algorithm was better than regression model to estimate the forest carbon stocks in Danyang-Gun, and there was no significant improvement in terms of accuracy for the use of ratio images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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