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      KCI등재

      시계열 국가산림자원조사 자료를 이용한 전국 산림의 임상 변화 특성 분석과 미래 전망 = Future Prospects of Forest Type Change Determined from National Forest Inventory Time-series Data

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      https://www.riss.kr/link?id=A108394374

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Natural and anthropogenic factors cause forest types to continuously change. Since the ratio of forest area by forest type is important information for identifying the characteristics of national forest resources, an accurate understand...

      Natural and anthropogenic factors cause forest types to continuously change. Since the ratio of forest area by forest type is important information for identifying the characteristics of national forest resources, an accurate understanding of the prospect of forest type change is required. The study aim was to use National Forest Inventory (NFI) time-series data to understand the characteristics of forest type change and to estimate future prospects of nationwide forest type change. We used forest type change information from the fifth and seventh NFI datasets, climate, topography, forest stand, and disturbance variables related to forest type change to analyze trends and characteristics of forest type change. The results showed that the forests in Korea are changing in the direction of decreasing coniferous forests and increasing mixed and broadleaf forests. The forest sites that were changing from coniferous to mixed forests or from mixed to broadleaf forests were mainly located in wet topographic environments and climatic conditions. The forest type changes occurred more frequently in sites with high disturbance potential (high temperature, young or sparse forest stands, and non-forest areas). We used a climate change scenario (RCP 8.5) to establish a forest type change model (SVM) to predict future changes. During the 40-year period from 2015 to 2055, the SVM predicted that coniferous forests will decrease from 38.1% to 28.5%, broadleaf forests will increase from 34.2% to 38.8%, and mixed forests will increase from 27.7% to 32.7%. These results can be used as basic data for establishing future forest management strategies.

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      국문 초록 (Abstract)

      우리나라 산림의 임상은 자연적·인위적 요인에 의해 지속적으로 변화하고 있다. 임상(침엽수림, 활엽수림, 혼효림) 면적의 비율은 국가 산림자원 특성 파악에 중요하게 활용되는 정보이기 ...

      우리나라 산림의 임상은 자연적·인위적 요인에 의해 지속적으로 변화하고 있다. 임상(침엽수림, 활엽수림, 혼효림) 면적의 비율은 국가 산림자원 특성 파악에 중요하게 활용되는 정보이기 때문에 임상 변화에 대한 정확한 이해와 전망이필요하다. 따라서 본 연구에서는 국가산림자원조사 시계열 자료를 이용하여 임상 변화 발생 특성을 이해하고 이를 기반으로 미래 임상 변화 예측치를 도출하는 것을 목표로 하였다. 제5차, 제7차 국가산림자원조사 자료의 10년 기간 임상 변화정보와 임상 변화에 영향을 미칠 수 있는 변수(기후, 지형, 임분, 교란 등)를 이용하여 임상 변화 특성을 분석한 결과, 우리나라 산림은 침엽수림이 감소하고 혼효림과 활엽수림이 증가하는 방향으로 변화하고 있는 것으로 확인되었다. 침엽수림에서 혼효림으로, 혼효림에서 활엽수림으로 변화되는 지역은 주로 지형적으로 습윤하고 강수량이 많아서 수분관련 생육환경이 양호하며 주변에 활엽수림이 많은 지역이었다. 또한 기온이 높은 지역, 임분의 임령과 밀도가 낮은 지역, 주변 지역에비산림이 많은 지역 등 교란 가능성이 높은 지역에서 변화가 많이 발생했다. 이러한 임상의 변화 특성을 반영하여 기계학습 모형(SVM)을 구축하고 기후변화시나리오(RCP 8.5)를 이용하여 미래의 임상 변화를 전망한 결과, 2015년에서 2055년까지 40년 동안 침엽수림은 38.1%에서 28.5%로 감소, 활엽수림은 34.2%에서 38.8%로 증가, 혼효림은 27.7%에서 32.7% 로 증가할 것으로 예측되었다. 본 미래 임상분포 변화 정보는 향후 산림관리 전략 수립의 기초자료로 활용될 수 있다.

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      참고문헌 (Reference) 논문관계도

      1 김종갑 ; 고정군 ; 임형택 ; 김동순, "최근 10년(2006~2015년) 동안 한라산 구상나무림의 공간분포변화" 한국환경생태학회 31 (31): 549-556, 2017

      2 천정화 ; 이창배, "소나무의 지리적 분포 및 생태적 지위 모형을 이용한 기후변화 영향 예측" 한국농림기상학회 15 (15): 219-233, 2013

      3 이홍림 ; 권오상, "산림의 임상구조 결정요인 분석과 기후변화에 따른 임상구조 변화 예측" 한국환경경제학회 26 (26): 229-255, 2017

      4 김장수 ; 장동호, "다중시기 위성영상과 ASTER DEM자료를 이용한 충남해안지역의 임상 변화 분석" 한국지형학회 19 (19): 69-81, 2012

      5 유소민 ; 임철희 ; 김문일 ; 송철호 ; 김세진 ; 이우균, "기후변화에 따른 멸종위기 침엽수종 분포 변화 예측" 한국기후변화학회 11 (11): 215-226, 2020

      6 장동호 ; 이승호, "강원도 산지지역의 기후변화 취약성평가를 위한 임상 변화 분석" 기후연구소 8 (8): 169-183, 2013

      7 Snell, R. S., "Using dynamic vegetation models to simulate plant range shifts" 37 (37): 1184-1197, 2014

      8 Cox, D. R, "The regression analysis of binary sequences" 20 (20): 215-242, 1958

      9 Korea Forest Service, "The Sixth National Forest Plan (2018~2037)"

      10 Cortes, C., "Support-vector networks" 20 (20): 273-, 1995

      1 김종갑 ; 고정군 ; 임형택 ; 김동순, "최근 10년(2006~2015년) 동안 한라산 구상나무림의 공간분포변화" 한국환경생태학회 31 (31): 549-556, 2017

      2 천정화 ; 이창배, "소나무의 지리적 분포 및 생태적 지위 모형을 이용한 기후변화 영향 예측" 한국농림기상학회 15 (15): 219-233, 2013

      3 이홍림 ; 권오상, "산림의 임상구조 결정요인 분석과 기후변화에 따른 임상구조 변화 예측" 한국환경경제학회 26 (26): 229-255, 2017

      4 김장수 ; 장동호, "다중시기 위성영상과 ASTER DEM자료를 이용한 충남해안지역의 임상 변화 분석" 한국지형학회 19 (19): 69-81, 2012

      5 유소민 ; 임철희 ; 김문일 ; 송철호 ; 김세진 ; 이우균, "기후변화에 따른 멸종위기 침엽수종 분포 변화 예측" 한국기후변화학회 11 (11): 215-226, 2020

      6 장동호 ; 이승호, "강원도 산지지역의 기후변화 취약성평가를 위한 임상 변화 분석" 기후연구소 8 (8): 169-183, 2013

      7 Snell, R. S., "Using dynamic vegetation models to simulate plant range shifts" 37 (37): 1184-1197, 2014

      8 Cox, D. R, "The regression analysis of binary sequences" 20 (20): 215-242, 1958

      9 Korea Forest Service, "The Sixth National Forest Plan (2018~2037)"

      10 Cortes, C., "Support-vector networks" 20 (20): 273-, 1995

      11 Duveneck, M. J., "Recovery dynamics and climate change effects to future New England forests" 32 (32): 1385-1397, 2017

      12 Cho, H. K., "Production and update of large scale forest type map using the digital airphoto"

      13 Choi, S., "Predicting forest cover changes in future climate using hydrological and thermal indices in South Korea" 40 (40): 229-245, 2011

      14 Chun, J. H., "Predicting the changes of productive areas for major tree species under climate change in Korea"

      15 천정화 ; 이창배 ; 유소민, "GARP 모형과 기후변화 시나리오에 따른 잣나무의 지리적 분포 변화" 한국농림기상학회 17 (17): 348-357, 2015

      16 USDA Forest Service, "Future of America’s forest and rangelands: Forest service 2010 resources planning act assessment" 198-, 2012

      17 Lee, K. J., "Forest ecology" Hyangmunsa 395-, 1999

      18 Jeong, H. Y., "Estimating the change of potential forest distribution and carton stock by climate changes – Focused on forest in Yongin-City" 4 (4): 177-188, 2013

      19 Iverson, L. R., "Estimating potential habitat for 134 eastern US tree species under six climate scenarios" 254 (254): 390-406, 2008

      20 Vose, J. M., "Effects of climatic variability and change on forest ecosystems: A comprehensive science synthesis for the U.S. forest sector" acific Northwest Research Station 265-, 2012

      21 "Climate Information Portal of Korea Meteorological Administration"

      22 Breiman, L., "Classification and regression trees" Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software 1984

      23 Kim, E. S., "Change of Korea's national forest inventory system (1971~2010)"

      24 Beven, K. J., "A physically based, variable contributing area model of basin hydrology" 24 (24): 43-69, 1979

      25 Korea Forest Service, "2021 Statistical yearbook of forestry"

      26 배재수 ; 김은숙, "1910년 한반도 산림의 이해: 조선임야분포도의 수치화를 중심으로" 한국산림과학회 108 (108): 418-428, 2019

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