KCI등재
SCOPUS
국지예보모델과 위성영상을 이용한 극상림 플럭스 관측의 공간연속면 확장 및 우리나라 산림의 일일 탄소흡수능 격자자료 산출 = Gridded Expansion of Forest Flux Observations and Mapping of Daily CO<sub>2</sub> Absorption by the Forests in Korea Using Numerical Weather Prediction Data and Satellite Images
저자
김근아 ( Gunah Kim ) ; 조재일 ( Jaeil Cho ) ; 강민석 ( Minseok Kang ) ; 이보라 ( Bora Lee ) ; 김은숙 ( Eun-sook Kim ) ; 최철웅 ( Chuluong Choi ) ; 이한림 ( Hanlim Lee ) ; 이태윤 ( Taeyun Lee ) ; 이양원 ( Yangwon Lee ) 연구자관계분석
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학술지명
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2020
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-주제어
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KCI등재,SCOPUS,ESCI
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학술저널
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1449-1463(15쪽)
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0
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최근 지구온난화에 따른 기후변화 문제의 심각성이 커지면서 국가 온실가스 배출량을 상쇄시킬 수 있는 산림의 탄소흡수에 대한 중요성이 높아지고 있으며, 기후변화협약에 따라 국가의 산림 탄소흡수량을 국지적인 수준에서 과학적이고 정밀하게 산출할 것이 요구되고 있다. 본 연구에서는 위성영상과 일기상 자료를 함께 활용함으로써 산림 광합성의 민감한 일변화를 반영하고, 안정된 산림으로서 대표성을 가지는 광릉숲(Gwangneung Forest) 극상림(climax forest)의 플럭스관측 자료를 참조하여 GPP(gross primary production) 재현 모델을 수립하고, 수종 및 임령에 따른 탄소흡수량 조견표를 적용하여, 우리나라의 국지지역에 최적화된 Tier 2.5 수준의 일일 탄소흡수능 격자자료를 산출하였다. 2013년 1월 1일부터 2015년 12월 31일까지 1,095일간의 실험에서, 일일 기준탄소흡수능(reference amount of CO<sub>2</sub> absorption, RACA) 산출 모델은 상관계수 0.948의 높은 정확도를 나타냈으므로, 향후 Tier 3 수준의 일일 실제탄소흡수능(actual amount of CO<sub>2</sub> absorption, AACA)을 정확히 산출하기 위해서는 장기간의 상세산림조사 자료와의 결합이 필요할 것이다.
더보기As recent global warming and climate changes become more serious, the importance of CO<sub>2</sub> absorption by forests is increasing to cope with the greenhouse gas issues. According to the UN Framework Convention on Climate Change, it is required to calculate national CO<sub>2</sub> absorptions at the local level in a more scientific and rigorous manner. This paper presents the gridded expansion of forest flux observations and mapping of daily CO<sub>2</sub> absorption by the forests in Korea using numerical weather prediction data and satellite images. To consider the sensitive daily changes of plant photosynthesis, we built a machine learning model to retrieve the daily RACA (reference amount of CO<sub>2</sub> absorption) by referring to the climax forest in Gwangneung and adopted the NIFoS (National Institute of Forest Science) lookup table for the CO<sub>2</sub> absorption by forest type and age to produce the daily AACA (actual amount of CO<sub>2</sub> absorption) raster data with the spatial variation of the forests in Korea. In the experiment for the 1,095 days between Jan 1, 2013 and Dec 31, 2015, our RACA retrieval model showed high accuracy with a correlation coefficient of 0.948. To achieve the tier 3 daily statistics for AACA, long-term and detailed forest surveying should be combined with the model in the future.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-07-24 | 학술지등록 | 한글명 : 대한원격탐사학회지외국어명 : Korean Journal of Remote Sensing | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2000-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.52 | 0.52 | 0.54 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.53 | 0.44 | 0.725 | 0.12 |
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