본 연구는 우리나라 주요 수종인 소나무림을 대상으로 RCP(Representative Concentration Pathway)8.5 시나리오에 따른 임목 재적의 시 공간적 변이를 예측하기 위해 수행되었다. 전국 규모의 예측을 위해 5차임상도와 국가산림자원조사 자료를 이용하였으며, 기후와 공간의 변이가 임목 생장에 미치는 영향을 반영하기 위해 기상 및 지형인자를 반영한 생장모형을 적용하였다. 모형의 검증을 위해 시, 도별 산림통계와 모형 결과를 비교한 결과, 비교적 높은 적합도를 보이는 것으로 나타났다. 기후변화를 고려하였을 때, 소나무림의 임분 재적은 현재 $131m^3/ha$에서 2050년에는 $212.42m^3/ha$까지 증가 할 것으로 예측되었으며, 현재의 기후가 유지될 경우에는 $221.92m^3/ha$까지 증가할 것으로 예측되었다. 기후변화의 영향으로 인해 일부 고산지대를 제외한 대부분의 지역에서 소나무림의 생장률이 감소할 것으로 예측되었으며, 특히 해안지역과 남부지역에서 생장률의 감소가 클 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 기후변화가 소나무림 생장에 미치는 영향을 시 공간에 따라 정량화 할 수 있었으며, 이는 기후변화 적응을 고려한 산림관리 및 시업계획을 수립하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 우리나라 주요 수종인 소나무림을 대상으로 RCP(Representative Concentration Pathway)8.5 시나리오에 따른 임목 재적의 시 공간적 변이를 예측하기 위해 수행되었다. 전국 규모의 예측을 위해 5차임상도와 국가산림자원조사 자료를 이용하였으며, 기후와 공간의 변이가 임목 생장에 미치는 영향을 반영하기 위해 기상 및 지형인자를 반영한 생장모형을 적용하였다. 모형의 검증을 위해 시, 도별 산림통계와 모형 결과를 비교한 결과, 비교적 높은 적합도를 보이는 것으로 나타났다. 기후변화를 고려하였을 때, 소나무림의 임분 재적은 현재 $131m^3/ha$에서 2050년에는 $212.42m^3/ha$까지 증가 할 것으로 예측되었으며, 현재의 기후가 유지될 경우에는 $221.92m^3/ha$까지 증가할 것으로 예측되었다. 기후변화의 영향으로 인해 일부 고산지대를 제외한 대부분의 지역에서 소나무림의 생장률이 감소할 것으로 예측되었으며, 특히 해안지역과 남부지역에서 생장률의 감소가 클 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 기후변화가 소나무림 생장에 미치는 영향을 시 공간에 따라 정량화 할 수 있었으며, 이는 기후변화 적응을 고려한 산림관리 및 시업계획을 수립하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
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, $5^{th}$ for...
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.
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.
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문제 정의
본 연구는 우리나라 주요 수종인 소나무림을 대상으로 RCP8.5 시나리오에 따른 산림 재적의 시·공간에 따른 변화를 추정하기 위해 수행되었다.
개체목의 재적을 산출하기 위해서는 직경과 수고 정보가 필요하며, 이를 공간적으로 확장하여 임분 규모에 적용하기 위해서는 임목의 임분 평균 크기, 면적, 밀도(Stand density, n/ha) 정보가 필요하다. 본 연구에서는 5차 임상도 정보를 통해 현재 소나무림의 현황을 파악하고, 이를 기반으로 미래 생장량을 예측하였다.
본 연구의 목적은 우리나라의 소나무 임분을 대상으로 미래 기후변화시나리오에 따른 임분 재적의 시·공간적인 변이를 예측하는데 있다.
는 그리 높지 않은 것으로 나타났는데, 이는 본 연구에서 임상도의 범주형 자료를 적용한 것과 검증 자료의 한계가 영향을 미친 것으로 사료된다. 임상도 자료 중, 임분 재적 추정에 적용되는 영급, 경급, 소밀도 자료는 모두 범주형 자료로 구축되어 있기 때문에, 본 연구에서는 중간값을 이용하여 임분 재적을 산출하였으며, 이는 모형의 오차율을 높이는데 기여했을 것이라고 사료된다. 또한, 구축된 통계자료의 한계로 모형의 검증에 사용된 표본의 개수가 제한적이었으며, 이는 추후 지역별 산림자료가 더 세밀하게 구축된다면 해결할 수 있을 것이라 사료된다.
제안 방법
본 연구에서는 5차 임상도의 제작시기를 고려하여, 영급, 경급, 소밀도 등의 정보를 2010년 값으로 고려하여 연구를 진행하였다. 과거 기상자료는 기상청에서 제공하는 일별 자료를 기반으로 구축하였으며, 미래 기상자료는 RCP 8.5 시나리오의 일별자료를 기반으로, 연년 자료를 구축하여 사용하였다.
68 m3/ha/year이 증가할 것으로 예측되었다. 기존에 우리나라 산림을 대상으로 기후변화가 임목생장에 미치는 영향을 고려한 임목축적 변화를 모의한 연구가 없기 때문에, 본 연구 결과의 타당성을 직접적으로 검증할 수 있는 방법은 없으며, 따라서 기후변화의 영향을 고려하지 않은 기존 연구 결과를 통해 간접적으로 비교해 보았다.
기후변화가 소나무 임분의 생장에 미치는 영향을 정량화하기 위해, 기후변화 유·무에 따른 재적 변화를 시·공간에 따라 비교해 보았다(Figure 5).
5 시나리오 자료를 사용하였다. 또한, 임분의 공간적, 기후적 변이를 고려하기 위해 지형과 기상 인자를 포함하는 생장모형을 적용하였다. 본 연구의 결과로써, 우리나라의 대표적인 침염수종인 소나무의 임분재적(Stand volume) 변화를 시·공간에 따라 정량적으로 산출이 가능하며, 이에 따른 지역별 산림관리의사결정을 지원할 수 있을 것이다.
모형의 신뢰성을 판단하기 위해 산림청에서 제공하는 전국 16개 시·도별 소나무 임분의 실제 평균 재적과, 모형을 통한 추정 평균 재적을 비교해 보았다(Figure 3).
구축된 생장모형을 임분(Stand)규모에 적용하기 위해 임상도 정보를 사용하였다. 본 연구에서는 5차 임상도의 제작시기를 고려하여, 영급, 경급, 소밀도 등의 정보를 2010년 값으로 고려하여 연구를 진행하였다. 과거 기상자료는 기상청에서 제공하는 일별 자료를 기반으로 구축하였으며, 미래 기상자료는 RCP 8.
본 연구에서는 임상도 정보를 GIS와 연계하여 공간적으로 분석하기 위해 1 km × 1 km 공간해 상도의 격자형(Grid) 자료로 변환하여 사용하였다(Figure 1).
대상 데이터
구축된 생장모형을 임분(Stand)규모에 적용하기 위해 임상도 정보를 사용하였다. 본 연구에서는 5차 임상도의 제작시기를 고려하여, 영급, 경급, 소밀도 등의 정보를 2010년 값으로 고려하여 연구를 진행하였다.
본 연구는 5차 임상도로부터 추출된 전국의 소나무림을 대상으로 실시되었다. 본 연구에서는 임상도 정보를 GIS와 연계하여 공간적으로 분석하기 위해 1 km × 1 km 공간해 상도의 격자형(Grid) 자료로 변환하여 사용하였다(Figure 1).
제5차 NFI 표본점 자료는 임분 정보뿐 아니라, 전국 약 16,000개의 세부 표본점에서 획득한 목편자료를 포함하고 있다. 본 연구에서는 소나무 목편자료 중, 2007-2009년에 획득된 10,821개의 목편자료를 사용하였다(Table 1).
소나무림의 재적을 산출하기 위한 회귀모형을 개발하고 평가하기 위해 제 5차 국가산림자원조사에서 획득한 목편(Tree core)자료가 이용되었다. 제5차 NFI 표본점 자료는 임분 정보뿐 아니라, 전국 약 16,000개의 세부 표본점에서 획득한 목편자료를 포함하고 있다.
본 연구의 목적은 우리나라의 소나무 임분을 대상으로 미래 기후변화시나리오에 따른 임분 재적의 시·공간적인 변이를 예측하는데 있다. 이를 위해 NFI자료와 임상도 자료를 사용했으며, 기상청에서 제공하는 RCP(Representative Concentration Pathway) 8.5 시나리오 자료를 사용하였다. 또한, 임분의 공간적, 기후적 변이를 고려하기 위해 지형과 기상 인자를 포함하는 생장모형을 적용하였다.
이론/모형
(2012)이 고안한 산림재적 평가 모형을 적용하되, 기후변화의 영향을 고려할 수 있도록 Byun et al.(2013) 개발한 생장모형을 적용하였다(Table 3). 다만, Byun et al.
본 연구에서는 Byun et al.(2013)이 고안한 생장모형을 적용하였다(Table 2). Byun et al.
5 시나리오에 따른 산림 재적의 시·공간에 따른 변화를 추정하기 위해 수행되었다. 5차임상도 정보를 기반으로 전국의 소나무림을 추출하였으며, 기후와 공간의 변이가 임목 생장에 미치는 영향을 반영하기 위해 기상 및 지형 인자를 반영한 생장모형을 적용하였다. 모형의 검증을 위해 산림청에서 제공하는 전국 소나무림 평균 재적과 모형 결과를 비교한 결과, 높은 적합도를 보이는 것으로 나타났다.
성능/효과
47로 나타났다. 가장 큰 편차를 보이는 지역은 경상남도 지역으로 실측값과 추정값 간에 17.47 m3/ha의 차이를 보였으며, 강원도 지역의 경우 0.40 m3/ha로 가장 작은 차이를 보이는 것으로 나타났다. 실제 값과 추정 값의 전국 평균값을 비교해 보면, 130.
기후변화를 고려하였을 때, 소나무림의 평균 재적은 현재 131 m3/ha에서 2050년에는 212.42 m3/ha까지 증가 할 것으로 예측되었으며, 현재의 기후가 유지될 경우에는 221.92 m3/ha까지 증가할 것으로 예측되었다. 이는 현재 조성되어 있는 대부분의 소나무림은 기후변화로 인해 생장에 부정적인 영향을 받는다는 것을 의미한다.
또한, 구축된 통계자료의 한계로 모형의 검증에 사용된 표본의 개수가 제한적이었으며, 이는 추후 지역별 산림자료가 더 세밀하게 구축된다면 해결할 수 있을 것이라 사료된다. 따라서 본 연구에서 고안한 재적 추정 모형은 R2가 높지는 않지만, 현재 구축된 자료의 한계를 고려할 때, 전국적인 소나무림의 재적 변화를 모의하는데 적합하다고 사료된다.
54)에 비해 60% 정도 증가할 것으로 예측되었다[Figure 2(c), (d)]. 또한, 지역 간의 편차도 현재보다 크게 증가하는 것으로 나타났으며, 수도권과 제주도를 포함한 남부지역 일부는 연 강수량이 3,000 mm를 초과할 것으로 예측되었다.
5차임상도 정보를 기반으로 전국의 소나무림을 추출하였으며, 기후와 공간의 변이가 임목 생장에 미치는 영향을 반영하기 위해 기상 및 지형 인자를 반영한 생장모형을 적용하였다. 모형의 검증을 위해 산림청에서 제공하는 전국 소나무림 평균 재적과 모형 결과를 비교한 결과, 높은 적합도를 보이는 것으로 나타났다.
본 모형에 따르면 2030년의 소나무 임분의 단위면적당 임목축적은 178.86 m3/ha으로 추정되었으며, 2050년에는 212.42 m3/ha까지 증가하는 것으로 나타났다(Figure 4). 위의 결과를 연평균 증가량으로 살펴보면, 2010-2030년 기간에는 평균적으로 1년에 2.
40 m3/ha로 가장 작은 차이를 보이는 것으로 나타났다. 실제 값과 추정 값의 전국 평균값을 비교해 보면, 130.09와 133.26 m3/ha/ha로 매우 유사한 것으로 나타났다.
42 m3/ha까지 증가하는 것으로 나타났다(Figure 4). 위의 결과를 연평균 증가량으로 살펴보면, 2010-2030년 기간에는 평균적으로 1년에 2.28 m3/ha/year이, 2030-2050년기간에는 1.68 m3/ha/year이 증가할 것으로 예측되었다. 기존에 우리나라 산림을 대상으로 기후변화가 임목생장에 미치는 영향을 고려한 임목축적 변화를 모의한 연구가 없기 때문에, 본 연구 결과의 타당성을 직접적으로 검증할 수 있는 방법은 없으며, 따라서 기후변화의 영향을 고려하지 않은 기존 연구 결과를 통해 간접적으로 비교해 보았다.
이는 현재 조성되어 있는 대부분의 소나무림은 기후변화로 인해 생장에 부정적인 영향을 받는다는 것을 의미한다. 이를 공간적으로 좀 더 세분화하여 살펴보면, 일부 고산지대에 존재하는 소나무림의 경우 기후변화가 생장에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 이를 제외한 대부분의 지역에서 소나무림의 생장률이 감소할 것으로 예측되었으며, 특히 해안지역과 남부지역에서 생장률의 감소가 큰 것으로 나타났다. 생장률의 감소는 산림의 중요한 기능 중 하나인 탄소흡수 기능이 저하됨을 의미하며, 따라서 산림의 가치와 기능 유지를 위해 숲가꾸기와 같은 적적한 산림관리 방안이 요구된다.
모형의 신뢰성을 판단하기 위해 산림청에서 제공하는 전국 16개 시·도별 소나무 임분의 실제 평균 재적과, 모형을 통한 추정 평균 재적을 비교해 보았다(Figure 3). 추정 값은 산림청에서 제공하는 임분 평균 재적값(Korea Forest Service, 2010)과 비교했을 때, 0.5-15.6% 정도의 차이를 보였으며 결정계수(R2)는 0.47로 나타났다. 가장 큰 편차를 보이는 지역은 경상남도 지역으로 실측값과 추정값 간에 17.
이는 각 연도의 기후조건에 따른 영향이 누적되어 시간이 흐를수록 산림 생장의 차이가 커지기 때문이다. 현재보다 기온 상승 폭이 높을 것으로 예측되는 남부지역과 해안가 지역은 전반적으로 생장률이 감소할 것으로 예측되며, 강원도, 태백산맥, 소백산맥 지역의 고산지대의 경우 반대로 생장률이 증가할 것으로 예측되었다.
후속연구
따라서 숲가꾸기 등과 같은 산림 관리를 통해 산림의 건강 및 생산성을 유지시킬 필요가 있으며, 본 연구결과가 산림관리 계획과 관련된 의사 결정 수립을 위한 기초자료로 사용될 수 있을 것이라고 사료된다. 그러나 본 연구에서는 기후변화가 소나무의 직경 생장에 미치는 영향만을 고려하여 소나무 임분의 재적 변화를 추정하였으며, 기후변화로 인한 수종변화, 병해충의 증가, 산불 및 산사태의 영향 등은 고려하지 못했다는 한계가 존재하며, 이러한 부분들은 향후 다양한 연구들을 통해 보완된다면 종합적인 산림관리 계획을 수립하는데 더욱 유용하게 적용될 수 있을 것이다.
이는 단순히 목재로서의 가치만 평가한 것으로, 휴양, 수자원함양, 대기정화, 탄소 고정 등 산림의 다양한 가치를 고려할 경우, 추정 손실액은 더욱 커질 것으로 사료된다. 따라서 숲가꾸기 등과 같은 산림 관리를 통해 산림의 건강 및 생산성을 유지시킬 필요가 있으며, 본 연구결과가 산림관리 계획과 관련된 의사 결정 수립을 위한 기초자료로 사용될 수 있을 것이라고 사료된다. 그러나 본 연구에서는 기후변화가 소나무의 직경 생장에 미치는 영향만을 고려하여 소나무 임분의 재적 변화를 추정하였으며, 기후변화로 인한 수종변화, 병해충의 증가, 산불 및 산사태의 영향 등은 고려하지 못했다는 한계가 존재하며, 이러한 부분들은 향후 다양한 연구들을 통해 보완된다면 종합적인 산림관리 계획을 수립하는데 더욱 유용하게 적용될 수 있을 것이다.
임상도 자료 중, 임분 재적 추정에 적용되는 영급, 경급, 소밀도 자료는 모두 범주형 자료로 구축되어 있기 때문에, 본 연구에서는 중간값을 이용하여 임분 재적을 산출하였으며, 이는 모형의 오차율을 높이는데 기여했을 것이라고 사료된다. 또한, 구축된 통계자료의 한계로 모형의 검증에 사용된 표본의 개수가 제한적이었으며, 이는 추후 지역별 산림자료가 더 세밀하게 구축된다면 해결할 수 있을 것이라 사료된다. 따라서 본 연구에서 고안한 재적 추정 모형은 R2가 높지는 않지만, 현재 구축된 자료의 한계를 고려할 때, 전국적인 소나무림의 재적 변화를 모의하는데 적합하다고 사료된다.
본 연구결과를 통해 기후변화가 소나무림 생장에 미치는 영향을 시·공간에 따라 정량화 할 수 있었으며, 이는 기후변화 적응을 고려한 산림관리 및 시업계획을 수립하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이라고 사료된다. 또한, 향후 향상된 모델 구축을 위해 고정 표본점을 통한 장기적인 관측과 모델 검증이 필요하다고 사료된다.
본 연구결과를 통해 기후변화가 소나무림 생장에 미치는 영향을 시·공간에 따라 정량화 할 수 있었으며, 이는 기후변화 적응을 고려한 산림관리 및 시업계획을 수립하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이라고 사료된다.
본 연구의 결과로써, 우리나라의 대표적인 침염수종인 소나무의 임분재적(Stand volume) 변화를 시·공간에 따라 정량적으로 산출이 가능하며, 이에 따른 지역별 산림관리의사결정을 지원할 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
우리나라의 소나무 임분을 대상으로 미래 기후변화시나리오에 따른 임분 재적의 시·공간적인 변이를 예측하기 위해 사용한 자료는?
본 연구의 목적은 우리나라의 소나무 임분을 대상으로 미래 기후변화시나리오에 따른 임분 재적의 시·공간적인 변이를 예측하는데 있다. 이를 위해 NFI자료와 임상도 자료를 사용했으며, 기상청에서 제공하는 RCP(Representative Concentration Pathway) 8.5 시나리오 자료를 사용하였다. 또한, 임분의 공간적, 기후적 변이를 고려하기 위해 지형과 기상 인자를 포함하는 생장모형을 적용하였다.
우리나라의 소나무림이 감소하고 있는 원인은?
우리나라의 산림의 주요 임상 중 하나인 소나무림은 전체 산림의 약 23%를 차지하고 있으나, 기후변화로 인한 고온과 가뭄 스트레스, 산불·산사태 등의 산림재해, 소나무병충해(재선충, 솔껍질깍지벌레, 솔잎혹파리) 등 여러 요인으로 인해 계속 큰 폭으로 감소하는 추세를 보이고 있다(Korea Forest Service, 2012; Kim et al., 2011; Song et al.
산림은 육상생태계에 어떤 기여를 하는가?
, 2012). 산림은 국제적으로 공인된 육상생태계 유일한 탄소흡수원(Carbon sink)으로써 광합성을 통해 대기 중 CO2를 흡수(Sequestration)하고 바이오매스 형태로 저장 (Storage) 함으로 기후변화 영향 저감과 완화에 기여하지만, 다른 생태계와 마찬가지로 기후변화로 인한 영향을 받는다(Dale et al., 2001).
참고문헌 (21)
Byun, J., Lee, W.K., Kim, M., Kwak, D.A., Kwak, H., Park, T., Byun, W.H., Son, Y., Choi, J.K., Lee, Y.J., Saborowski, J., Chung, D.J., and Jung, J.H. 2013. Radial growth response of Pinus densiflora and Quercus spp. to topographic and climatic factors in South Korea. Journal of Plant Ecology 6(5): 380-392.
Byun, J.G., Lee, W.K., Nor, D.K., Kim, S.H., Choi, J.K., and Lee, Y.J. 2010. The relationship between tree radial growth and topographic and climate factors in red pine and oak in central regions of Korea. Journal of Korean Forestry Society 99(6): 908-913.
Choi, S., Lee, W.K., Kwak, D.A., Lee, S.C., Lim, J.H., and Saborowski, J. 2012. Predicting forest cover changes in future climate using hydrological and thermal indices in South Korea. Climate Research 49: 229-245.
Chun, J.H., Lim, J., and Lee, D.K. 2007. Biomass Estimation of Gwangneung Catchment Area with Landsat ETM+ Image. Journal of Korea Forest Society 96(5): 591-601.
Fang, J., Lechowicz, M.J. 2006. Climatic limits for the present distribution of beech (Fagus L.) species in the world. Journal of Biogeography 33: 1804-1819.
IPCC 2007: Climate Change 2007: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Core Writing Team, Pachauri, R. K. and Reisinger, A.(Eds.). IPCC, Geneva, Switzerland. pp. 104.
Jung, J.H., Heo, J., Yoo, S.H., Kim, K.M., and Lee, J.B. 2010. Estimation of Aboveground Biomass Carbon Stock in Danyang Area using kNN Algorithm and Landsat TM Seasonal Satellite Images. Journal of The Korean Society for Geo-Spatial Information System 18(4): 119-129.
Kim, C.S., Park, J.H., and Jang, D.H. Changes of the Forest Types by Climate Changes using Satellite imagery and Forest Statistical Data: A case in the Chungnam Coastal Ares, Korea. Journal of Environmental Impact Assessment 20(4): 523-538.
Kim, E.S., Kim, K.M., Lee, J.B., Lee, S.H., and Kim, C.C. 2011. Spatial upscaling of aboveground biomass estimation using national forest inventory data and forest type map. Journal of Korea Forest Society 100(3): 455-465.
Kim, J.W. and Lee, D.K. A study on the vulnerability assessment of forest vegetation using regional climate model. Journal of the Korea Society of Environmental Restoration Technology 9(5): 32-40.
Kim, M.I., Lee, W.K., Park, T.J., Kawk, H.B., Byun, J.Y., Nam, K.J., Lee, K.H., Son, Y.M., Won, H.K., and Lee, S.M. 2012. Developing dynamic DBH growth prediction model by thinning intensity and cycle: based on yield table data. Journal of Korean Forest Society 101(2): 266-278.
Korea Forest Research Institute. 2010. Carbon emission factor of major species for forest greenhouse gas inventory.
Korea Forest Service. Statistical Yearbook of Forestry 2011. Korea Forest Service, Seoul, 2011. p. 32.
Korea Forest Service. Statistical Yearbook of Forestry 2012. Korea Forest Service, Seoul, 2012. pp. 33-211.
Kwak, D.A., Lee, W.K., Son, Y., Choi, S., Yoo, S., Chung, D.J., Lee, S.H., Kim, S.H., Choi, J.K., Lee, Y.J., and Byun, W.H. 2012. Predicting distributional change of forest cover and volume in future climate of South Korea. Forest Science and Technology 8(2): 105-115.
Lee, M.A., Lee, W.K., Son, Y., Cho, Y.S., Song, C.C., Kim, T.M., Yu, L., and Tao, B. 2007. Sensitivity and Adaptability of Vegetation and Soil Carbon Storage to Climate Change with CEVSA Model in Korea. Proceedings of 2007 A3 Foresight Program, A3 Foresight Program. p. 24.
Oberhuber, W., Stumbock, M., and Kofler, W. 1998. Climatetree-growth relationships of Scots pine stands (Pinus sylvestris L.) exposed to soil dryness. Trees 13: 19-27.
Park, H.J., Shin, H.S., Roh, Y.H., Kim, K.M., and Park, K.H. 2012. Estimating Forest Carbon Stocks in Danyang Using Kriging Methods for Aboveground Biomass. Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies 15(1): 16-33.
Song, K.M., Kim, C.S., Moon, M.O., and Kim, M.H. 2012. A change and distribution in Pinus densiflora forest of Mt. Hallasan. Journal of the Environmental Science 21(1): 41-47.
Yu, H., Lee, W.K., Son, Y., Kwak, D.A., Nam, K., Kim, M, Byun, J., Lee, S., and Kwon, T. 2013. Estimating carbon stocks in Korean forests between 2010 and 2110: a prediction based on forest volume-age relationships. Forest Science and Technology 9(2): 105-110.
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