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.
Purpose: Smoking is a way of coping with anxiety and stress. This study aimed to identify the effects of forest-thermal combined therapy on anxiety and depression in smokers who desire to quit smoking. Methods: Thirty participants were included in the study, 15 in the experimental group and 15 in the control group. Those in the experimental group participated in a three-day forest-thermal combined therapy program. The program includes forest walks, meditation and thermal therapy in the charcoal kiln. Results: Before and after the program, physiological indicators such as cortisol, heart rate variability, and serotonin anxiety level using the state-trait anxiety inventory (STAI), and stress level using the psychosocial well-being index (PWI) were measured in both groups. The differences in STAI (p=.012) and PWI (p=.006) scores between the experimental and control groups were statistically significant. However, cortisol, heart rate variability, and serotonin were not significantly different between the two groups after the program. Conclusion: These results show that forest-thermal combination therapy effectively reduces anxiety and stress in smokers. It suggests that forest-thermal therapy can potentially increase smoking cessation rates.
This study was aimed to quantify the amount of carbon dioxide emissions and to suggest suitable plans which consider the carbon emission reduction in the manufacturing process of the domestic structural glued laminated timber. Field investigation on two glued laminated timber manufacturers was conducted to find out material flow input values such as raw materials, transportation, manufacturing process, and energy consumption during manufacturing process. Based on the collected data and the relevant literatures about life cycle inventory (LCI), the amount of carbon dioxide emission per unit volume was quantified. Results show that the carbon dioxide emissions for sawing, drying and laminating process are 31.0, 109.0, 94.2 kg $CO_2eq./m^3$, respectively. These results show 13% lesser amount of total carbon dioxide emissions compared with the imported glued laminated timber in Korea. Furthermore, it was decreased about 37% when the fossil fuel would be replaced with biomass fuel in drying process. Findings from this study is effectively used as the basic data on the life cycle assessment of wooden building.
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.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.17
no.4
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pp.69-85
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2014
Carbon stocks of NFI plots can be accurately estimated using field survey information. However, an accurate estimation of carbon stocks in other unsurveyed sites is very difficult. In order to fill this gap, various spatial information can be used as an ancillary data. In South Korea, there is the 1:5,000 forest type map that was produced by digital air-photo interpretation and field survey. Because this map contains very detailed forest information, it can be used as the high-quality spatial data for estimating carbon stocks. In this study, we compared three upscaling methods based on the 1:5,000 forest type map and 5th national forest inventory data. Map algebra(method 1), RK(Regression Kriging)(method 2), and GWR(Geographically Weighted Regression)(method 3) were applied to estimate forest carbon stock in Chungcheong-nam Do and Daejeon metropolitan city. The range of carbon stocks from method 2(1.39~138.80 tonC/ha) and method 3(1.28~149.98 tonC/ha) were more similar to that of previous method(1.56~156.40 tonC/ha) than that of method 1(0.00~93.37 tonC/ha). This result shows that RK and GWR considering spatial autocorrelation can show spatial heterogeneity of carbon stocks. We carried out paired t-test for carbon stock data using 186 sample points to assess estimation accuracy. As a result, the average carbon stocks of method 2 and field survey method were not significantly different at p=0.05 using paired t-test. And the result of method 2 showed the lowest RMSE. Therefore regression kriging method is useful to consider spatial variations of carbon stocks distribution in rugged terrain and complex forest stand.
This study aims to investigate the effect of frequency of using forest environment on workers' stress. Workers in medical and counseling industry, which is recently known to require heavy emotional burden and thus cause a lot of stress and burnout syndrome, participated in the study. We classified 370 subjects, who were working at medical and counseling service institutions in Seoul metropolitan area, into two groups according to frequency of using forest environment by conducting a screening survey. 69 subjects submitted written consent and were recruited for either forest therapy program or control-group test; the "high" group (n=27) at the high frequency of using forest environment and the "low" group (n=42) at the low level. We measured the level of stress by using psychosocial indicators such as Worker's Stress Response Inventory (WSRI), Recovery Experience Questionnaire (REQ), and Maslach Burnout Inventory-General Survey (MBI-GS) and biological ones such as heart rate variability (HRV), cortisol, and Natural Killer cell (NK cell). The results suggested that the level of stress differed by frequency. The "high" group showed significantly low scores in the depression and work sub-scale and the total score of WSRI, emotional exhaustion, professional efficacy and total score of MBI-GS, and high scores in the total score of REQ. Similar tendencies were observed in the most of other indicators of psychosocial measures. Regarding the biological indicators, the "high" group showed the highest SDNN, RMSSD and TP measures of HRV and NK Cell activity and the low cortisol, although the statistical power did not reach the significant level. Our results suggest that the subjects who use forest environment frequently show favorable stress level both psychologically and biologically.
Seongyeop Jeong;Jongsu Yim;Sunjung Lee;Jungeun Song;Hyokeun Park;JungBin Lee;Kyujin Yeom;Yeongmo Son
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.112
no.1
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pp.83-92
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2023
This study was established to investigate the site environment of mixed forests in Korea and to estimate the growth and yield of stands using national forest resources inventory data. The growth of mixed forests was derived by applying the Chapman-Richards model with diameter at breast height (DBH), height, and cross-sectional area at breast height (BA), and the yield of mixed forests was derived by applying stepwise regression analysis with factors such as cross-sectional area at breast height, site index (SI), age, and standing tree density per ha. Mixed forests were found to be growing in various locations. By climate zone, more than half of them were distributed in the temperate central region. By altitude, about 62% were distributed at 101-400 m. The fitness indexes (FI) for the growth model of mixed forests, which is the independent variable of stand age, were 0.32 for the DBH estimation, 0.22 for the height estimation, and 0.18 for the basal area at breast height estimation, which were somewhat low. However, considering the graph and residual between the estimated and measured values of the estimation equation, the use of this estimation model is not expected to cause any particular problems. The yield prediction model of mixed forests was derived as follows: Stand volume =-162.6859+6.3434 ∙ BA+9.9214 ∙ SI+0.7271 ∙ Age, which is a step- by-step input of basal area at breast height (BA), site index (SI), and age among several growth factors, and the determination coefficient (R2) of the equation was about 96%. Using our optimal growth and yield prediction model, a makeshift stand yield table was created. This table of mixed forests was also used to derive the rotation of the highest production in volume.
In this study, linear programming (LP) was applied to solving for optimal harvesting schedules of multiple-use forest management in Mt. Kari area managed by Chunchun National Forest Station. Associated with the geographic characteristics, the study area was classified into 4 large management units or watersheds and simultaneously applied were the site-specific levels of management constraints : nondeclining yield, initial cut for existing stands, % cut area, the volume of soil erosion, timber production and carbon storage, ending inventory condition and % area species selection for regeneration. The problem was formulated using both Model I and Model II techniques. In this paper, the formulations are presented and the results of the optimal solutions are discussed for comparison purposes.
The purpose of this study was to examine the influence of land use change in the forest catchment on sedimentation rate at the outlets of rivers in Kushiro Mire that have been impacted by forest clearing, agricultural activity and river regulation. We analysed Caesium-137(Cs-137) concentration in sediment cores, and we estimated sedimentation rates and Cs-137 inventories over the last 50 years. Cs-137 from atomic bomb testing first entered the environment in 1954 which provides easily identifiable chronological markers in the sediment. Because Cs-137 is strongly absorbed into sediment particles, its redistribution occurs in association with sedimentary particles. Since the 1950s, the forest catchment areas draining into the mire have been developed intensively from forest areas to agricultural lands. The sediment accumulations at the outlets of rivers after 1954 ranged from 36 to 148 cm. The Cs-137 inventory is significantly greater than the reference sites which reflected natural accumulation conditions because sediment containing Cs-137 was carried from catchments into the outlets of the rivers. In addition, the Cs-137 inventory was correlated with the sedimentation rate. However, the Cs-137 inventories in Kuchoro and Kushiro river profiles were slowly increased with the sedimentation rates. This is because the sediment originating from scoured areas such as streambeds and banks contains a low level of Cs-137 concentration.
This study was conducted to develop ingrowth estimation equations on Pinus densiflora found in Gangwon Province and in the center of Korean Peninsula, based on the National Forest Inventory (NFI)'s permanent sampling plot data. For this study, identical sampling plots in $5^{th}$ and $6^{th}$ NFI data were collected in order to identify ingrowth amounts for the last 5 years. Following two-stage approaches in developing the ingrowth estimation equations, the logistic regression model was used in the first stage to estimate the ingrowth probability. In the second stage, regression analysis on sampling plots with ingrowth occurrence was used to estimate the ingrowth amount. A candidate model was finally selected as an optimal model after a verification based on three evaluation statistics which include mean difference (MD), standard deviation of difference (SDD) and standard error of difference (SED). In results, a logistic regression model based on the number of sampling plot which did not result in ingrowth (model VI), was selected for an ingrowth probability estimation equation and exponential function including the species composition (SC) variable was optimal for an ingrowth estimation equation (model VII). The ingrowth estimation equations developed in this study also evaluated the estimation ability in various forest stand conditions, and no particular issue in fitness or applicability was observed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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