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.
Kim, Hyun-Jun;Ji, Seong-Jin;Jung, Su-Young;Park, Su Hyun;Lee, Sle-Gee;Lee, Chan-Woo;Chang, Kae Sun
Korean Journal of Plant Resources
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v.28
no.4
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pp.487-510
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2015
This study was carried out to inventory the vascular plant flora in Deokjeokdo and its adjacent regions (Mungapdo, Soyado), Ongjin-gun, South Korea, from April to October 2014. Based on the voucher specimens, vascular plants in this area consisted of 108 families, 362 genera, 578 species, 5 subspecies, 66 varieties and 4 forms, totally 653 taxa. In the flora of this area, 5 taxa of Korean endemic plants were found distributed in the sites, including Hepatica insularis Nakai and Asarum glabrata (C.S.Yook & J.G.Kim) B.U.Oh. Korean rare and endangered plants found in this area were 1 taxa of Critical Endangered Species (CR) and 5 taxa of Vulnerable Species (VU). The floristic regional indicator plants found in this area were 67 taxa comprising 3 taxa of grade V, 2 taxa of grade IV, 12 taxa of grade III, 3 taxa of grade II and 47 taxa of grade I. Naturalized plants consisted of 67 taxa, such as Chenopodium album L. and Erigeron annuus (L.) Pers. were recognized widely distributed in the area.
The purpose of this study was to examine the effects of participation in a forest program on the level of depression changes in the participants. Total of 501 university students residing in the middle province of Korea were administered Beck Depression Inventory(BDI). Among them, 32 students were selected as participants of the program based on the scores of the BDI. A 5-day forest program included climbing, sharing experience with others and so on. Pre and post tests control group research design was employed for this study, with BDI measures taken from each of 32 participants on three time frames : 2 weeks before the program, immediately before participation, and immediately after participation. BDI scores were expected to decrease as a result of forest program participation. The study results supported this hypothesis.
This study was to evaluate the utilization of terrestrial light detection and ranging for forest inventory in coniferous forests. Heights and diameter of the stand trees were measured manually using the traditional measurement method and the method using terrestrial LiDAR. The results of two methods were compared and analyzed to evaluate accuracy and feasibility. The terrestrial LiDAR used fixed and handy types to compare the accuracy between different operational methods. Comparative analyses used a paired t-test and Bland-Altman plot analysis. In the case of tree heights, the average of difference between the traditional method and terrestrial LiDAR for each plot was 0.81 m, -0.07 m, and 0.13 m for fixed type; 2.88 m, 1.19 m, and 0.93 m for the handy type. In the case of tree diameter at breast height, the average value of the difference between traditional methods and terrestrial LiDAR for each plot was 0.13 cm, -0.66 cm, and -0.03 cm for fixed type; 2.36 cm, 2.13 cm, and 1.92 cm for the handy type. The values from the method using the fixed type was highly consistent with that using the traditional measurement methods; the average difference was closer to zero. The crown density influences the precision of the height measurement using terrestrial LiDAR in coniferous forests. Therefore, future studies should focus on verifying the accuracy of terrestrial LiDAR in forests and on expanding the utilization of terrestrial LiDARs according to their operational methods.
Kim, Moonil;Lee, Woo-Kyun;Guishan, Cui;Nam, Kijun;Yu, Hangnan;Choi, Sol-E;Kim, Chang-Gil;Gwon, Tae-Seong
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.103
no.1
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pp.105-112
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2014
The main purpose of this study is to measure spatio-temporal variation of forest tree volume based on the RCP(Representative Concentration Pathway) 8.5 scenario, targeting on Pinus densiflora forests which is the main tree species in South Korea. To estimate nationwide scale, $5^{th}$ forest type map and National Forest Inventory data were used. Also, to reflect the impact of change in place and climate on growth of forest trees, growth model reflecting the climate and topography features were applied. The result of the model validation, which compared the result of the model with the forest statistics of different cities and provinces, showed a high suitability. Considering the continuous climate change, volume of Pinus densiflora forest is predicted to increase from $131m^3/ha$ at present to $212.42m^3/ha$ in the year of 2050. If the climate maintains as the present, volume is predicted to increase to $221.92m^3/ha$. With the climate change, it is predicted that most of the region, except for some of the alpine region, will have a decrease in growth rate of Pinus densiflora forest. The growth rate of Pinus densiflora forest will have a greater decline, especially in the coastal area and the southern area. With the result of this study, it will be possible to quantify the effect of climate change on the growth of Pinus densiflora forest according to spatio-temporal is possible. The result of the study can be useful in establishing the forest management practices, considering the adaptation of climate change.
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.
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 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.
This study was conducted to find out the psychological or physiological healing effects of real natural forests and virtual forest experiences using virtual reality (VR) in an artificially-controlled digital environment. To find out this, 81 healthy undergraduate students from C University were experimented on visual forest stimulation effects in the digital environment from September 5 to December 9 in 2022. The experiment evaluated the psychological and physiological healing effects of visual forest stimulation in the digital forest environment (2D, 3D). The SRI (stress response inventory) experiment for analyzing psychological effect showed statistically significant differences among groups. As for the SRI experiment for measuring psychological stress, except Control group, 2D group in the digital environment showed little difference before and after the experiment. But 3D group showed less stress than before. As a result, it was proved that visual forest stimulation in a forest-based digital environment (2D, 3D) reduces psychological stress significantly. And when analyzing how visual forest stimulation changes EEG (electroencephalogram) in the digital environment, alpha waves (RA), which are activated during relaxation or stabilization, were more active than beta waves (RB), which are activated during tension or awakening. This study is expected to be used to create a psychological and physiological healing environment for those who cannot go to a natural forest due to mobility difficulties by providing them visual forest stimulation experiences in a digital environment. It is also expected that the results will be the basis for forest healing in the digital environment and virtual reality programs will help forest healing activities.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.25
no.3
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pp.1-16
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2022
The purpose of this study is to quantitatively evaluate the amount of carbon storage for trees in forest ecosystem to support the foundation for carbon neutrality implementation in Korea National Park. It targeted 22 national parks designated and managed as national parks in Korea, and conducted research on forest trees in the terrestrial ecosystem among various natural and ecological carbon sink. The survey and analysis method followed the IPCC guidelines and the National Greenhouse Gas Inventory in Korea. The amount of tree carbon storage in the forest ecosystem of Korea National Park was confirmed to be about 218,505 thousand CO2-ton and the amount of carbon storage per unit area was 570.8 CO2-ton per hectare. Compared to 299.7 CO2-ton per hectare, the average carbon storage per unit area of the entire Korean forest, it was found that about twice as much carbon was stored when assuming the same area. In other words, it means that the tree carbon storage function of the national park is about twice as high as that of the average tree carbon storage function of entire Korean forest. It has great implications in Korea National Park not only provides biodiversity promotion and exploration services as a national protected area, but also performs excellent functions as a carbon sink.
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