$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

난대지역 주요 4개 수종의 탄소배출계수 개발 및 적용
A Practical Application and Development of Carbon Emission Factors for 4 Major Species of Warm Temperate Forest in Korea 원문보기

韓國林學會誌 = Journal of Korean Forest Society, v.103 no.4, 2014년, pp.593 - 598  

손영모 (국립산림과학원 기후변화연구센터) ,  김래현 (국립산림과학원 기후변화연구센터) ,  강진택 (국립산림과학원 기후변화연구센터) ,  이광수 (국립산림과학원 남부산림자원연구소) ,  김소원 (국립산림과학원 기후변화연구센터)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구는 주요 4개 난대수종에 대한 탄소배출계수를 개발하고 이를 이용하여 탄소저장/흡수량을 산정하고자 하였다. 대상 수종은 구실잣밤나무, 동백나무, 붉가시나무 및 종가시나무였으며, 이들에 대한 탄소배출계수는 다음과 같이 도출되었다. 탄소배출계수 중 하나인 목재기본밀도는 구실잣밤나무 0.583, 동백나무 0.657, 붉가시나무 0.833, 종가시나무 0.763이었으며, 이들 계수에 대한 불확도는 5.3~17.9%의 범위에 있는 것으로 나타났다. 바이오매스 확장계수는 구실잣밤나무 1.386, 동백나무 2.621, 붉가시나무 1.701, 종가시나무 2.123이었으며, 이들에 대한 불확도는 14.7~30.5%의 범위에 있었다. 또한 뿌리 함량비는 구실잣밤나무 0.454, 동백나무 0.356, 붉가시나무 0.191, 종가시나무 0.299이었으며, 이들에 대한 불확도는 19.8~35.7%의 범위에 있는 것으로 나타났다. 목재기본밀도 등 3개의 탄소배출계수는 모두 FAO에서 권장하는 40% 이하의 불확도를 갖고 있으므로 국가고유계수로 활용할 수 있을 것으로 판단된다. 난대지역에 분포하는 주요 4개 수종에 대한 탄소저장량을 산정한 결과, 구실잣밤나무 $186.10tCO_2/ha$, 동백나무 $280.63tCO_2/ha$, 붉가시나무 $344.04tCO_2/ha$, 종가시나무 $278.91tCO_2/ha$으로 나타났으며, 연간 탄소흡수량은 $6.65tCO_2/ha/yr$, $6.25tCO_2/ha/yr$, $11.70tCO_2/ha/yr$, $12.29tCO_2/ha/yr$으로 각각 나타났다. 이러한 정보는 난대지역 상록활엽수림 경영관리에 있어 중요한 정보가 될 것이며, 기후변화에 의한 산림 식생대 변화를 대비하는 정책적 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study, we developed the carbon emission factors for 4 major species of warm-temperate region in Korea, and tried to provide their carbon emissions and removals estimates using these carbon emission factors. We selected Castanopsis cuspidata, Camellia japonica, Quercus acuta and Quercus glauc...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 이 두 가지 방법에 관한 상세한 기술은 IPCC GPG(2003)와 IPCC GL(2006)에 자세히 기술되어 있다. 1 이나 2 방법에서의 불확도 평가와 이용은 어떻게 각각의 범주에 영향하는지, 그리고 주어진 연도에서 부문별 온실가스가 전체 배출에 얼마나 기여하는지에 대한 전반적인 이해력을 제시해 준다.
  • 따라서 본 연구에서는 구실잣밤나무 등 우리나라 남부지역 주요 4개 난대수종에 대한 탄소배출계수 개발과 이를 적용한 단위면적(ha)당 탄소저장량을 산정하였다. 구실잣밤나무의 경우 186.
  • 본 연구에서는 우리나라 남부지방에 주로 생육하고 있는 상록활엽수인 구실잣밤나무(Castanopsis cuspidata), 동백나무(Camellia japonica), 붉가시나무(Quercus acuta), 종가시나무(Quercus glauca) 등에 대한 탄소배출계수 개발과정 및 결과를 밝히고자 하며, 도출된 계수를 적용하여 이들 수종이 차지하고 있는 탄소저장량(Carbon stock, ‘누적된 총저장량’) 및 흡수량(Carbon removal, ‘연간 흡수량’) 등을 산정하고자 하였다.

가설 설정

  • 4개 수종에 대한 탄소저장량 및 흡수량 산정은 IPCC GPG(2003) 상의 방법을 따랐다. ha당 탄소흡수량은 본 탄소배출계수 산정을 위하여 현지 바이오매스 조사된 지역을 임상별 평균 임령이라 가정하고, 수종별 평균 임령(Table 1)으로 나누어 산정하였다. Table 6에서 단위면적 당 탄소저장량은구실잣밤나무 186.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
IPCC의 불확도 평가는 무엇을 검증하는 것입니까? 그리고 탄소배출계수의 도출과 이를 국가고유계수로 적용함은 별개의 문제 즉, 어느 정도의 신뢰성을 가지고 있느냐를 검증해 주어야 한다는 것이다. 이를 IPCC에서는 불확도 평가(Uncertainty assessment)라고 하며, 이 절차는 필히 거쳐야 한다.
우리나라 남부지역 주요 4개 난대수종인 구실잣밤나무, 동백나무, 붉가시나무, 종가시 나무의 연간 탄소 흡수량은? 04 tCO2/ha, 종가시나무 278.91 tCO2/ha인 것으로 각각 계산되었고, 연간 탄소흡수량은 구실잣밤나무 6.65 tCO2/ha/yr, 동백나무 6.25 tCO2/ha/yr, 붉가시나무 11.70 tCO2/ha/yr, 종가시나무 12.291 tCO2/ha/yr 인 것으로 나타났다. 이러한 정보는 한반도의 온난화에 따른 난대수종 확장에 대응하여 이들 수종의 관리정책 수립 및 탄소계정을 위한 유용한 정보로 활용될 수 있을 것이다.
UN 기후변화협약 LULUCF 부문에서 주요 바이오매스 탄소배출계수는 무엇이 있습니까? UN 기후변화협약에서의 ‘토지이용, 토지이용변화 및 임업(LULUCF)’부문에 있어 주요 바이오매스 탄소배출계수1)로는 목재기본밀도(Basic wood density, D), 바이오매스 확장계수(Biomass expansion factor, BEF), 뿌리함량비(Root-shoot ratio, R), 탄소함량비(Carbon fraction, CF) 등을 들 수 있다. 이들 탄소배출계수는 임목 축적(부피)을 탄소량으로 전환시키는 아주 중요한 인자로, 현재 세계 각국에서는 자국에 맞는 계수를 개발 중에 있으며, 이들에 대한 기본적인 정보는 ‘기후변화협약 정부 간 패널(IPCC)’에서 제시한 ‘우수실행지침(GPG, 2003)’ 및 ‘IPCC 지침서(GL, 2006)’ 등에 제시되고 있다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (12)

  1. Aldred, A.H. and Alemdag, I.S. 1988. Guidelines for forest biomass inventory. Canadian Forest Service, Information Report PI-X-77. pp. 134. 

  2. IPCC. 2003. Good practice guidance for land use, land-use change and forestry. Institute for Global Environmental Strategies. Hayama, Japan. 

  3. IPCC. 2006. 2006 IPCC guidelines for national greenhouse gas inventories, volume 4 Agriculture, forestry and other land use. Institute for Global Environmental Strategies. Hayama, Japan. 

  4. Iehara, T. 2008. The biomass parameter in Japan for GHG accounting-BEF and roor-shoot ratio, wood density-. Workshop on forest biomass and soil carbon inventory system in East Asia. pp. 22. 

  5. Jung, S.H. and Park, B.S. 2008. Wood properties of the useful tree species grown in Korea. KFRI. pp. 390. (in Korean) 

  6. Korea Forest Research Institute. 2010. Survey Manual for Biomass and Soil Carbon. pp. 60. 

  7. Korea Forest Research Institute. 2012. Standard carbon removal of major forest species. Korea Forest Research Institute, briefing memo. pp. 18. 

  8. Parde, J. 1980. Forest Biomass. Forestry Abstracts 41: 343-362. 

  9. Son, Y.M., Kim, J.C., Lee, K.H., and Kim, R.H. 2007. Assessment for Forest Biomass in Korea. Korea Forest Research Institute Report 07-22. pp. 105. (in Korean) 

  10. Son, Y.M., Lee, K.H., Kim, R.H, Pyo, J.K., Park, I.H., Son, Y.H, Lee, Y.J., and Kim, C.S. 2010. Carbon factors in major species for forest green gas inventory. Korea Forest Research Institute Report 11-25. pp. 89. (in Korean) 

  11. Son, Y.M., Lee, K.H., Kweon S.D. and Pyo, J.K. 2012. Forest volume, biomass and stand yield table. Korea Forest Research Institute. pp. 261. (in Korean) 

  12. Southern Forest Resource Research Center. 2013. Korea Forest Research Institute Report 5-5. (in Korean) 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로