최근 많은 국가들이 이산화탄소를 포함한 온실 가스 (GHG) 연간 배출을 알리는 기후 협정에 대한 배출 보고서에 전념했습니다. 산림 생태계는 거대한 탄소 싱크대이며, 이로 인해 온실 효과를 강화하는 데 크게 기여합니다. 따라서 산림에서 탄소를 정량화해야 할 필요성이 증가하고 있습니다.
이 논문은 자연 산림을 낮은 재고에서 매우 높은 재고에서 매우 높은 재고에서 4 가지 종류의 탄소 재고로 분류하는 통계적 방법을 제안합니다. 이러한 분류 방법은 전반적인 기후 및 물리적 (스탠드) 변수를 사용합니다. 평균 연간 온도 (MAT) 및 평균 연간 강수량 (MAP)은 기후 변수로 포함 된 반면, 나무 치수와 밀도는 표준 변수로 간주되었습니다. 이 논문은 세 가지 변수 세트를 평가했습니다. i) 모든 변수와 함께, ii) 평균 높이를 제외한 모든 변수, 및 III)는 평균 높이, 나무의 평균 제곱 지름 및 기저 영역을 제외하고 모든 변수를 갖는 모든 변수를 갖는 모든 변수를 갖는다 (이것은 마지막으로 단위 면적당 나무의 지상 점유 정도를 반영한다).
이 변수 세트는 i) 매트 및 맵을 함께 테스트하고, ii) 매트 만, iii) 맵으로 만 테스트되었다. 이 절차는 브라질 숲 (Atlantic Forest) (상록 열대림 숲과 유사)과 사바나 (Atlantic Forest)보다 건조하고 뜨거운 지역에있는 두 가지 브라질 숲 유형에서 수행되었습니다. 결과적으로 가장 좋은 경우는 올바른 분류의 거의 100%에 도달했습니다. 스탠드 변수는 성공적인 분류에 크게 기여했습니다. 가변 평균 높이는 대서양 산림보다 사바나 숲에서 더 큰 영향을 미쳤지 만, 기초 면적과 평균 제곱 직경은 두 생물 군계에서 가장 중요했습니다.
기후 변수는 스탠드 변수가 분석에 포함되지 않았을 때 가장 유용했습니다. 스탠드 변수는 트리 치수 및 밀도와 직접 관련되어 있기 때문에 예상되는 행동입니다. 이는 줄기, 가지 및 나무의 크라운에 저장된 탄소와 직접 관련이 있습니다. 기후 변수는 분류에 대한 최대 9.2%의 최대 기여금을 얻었으며, 이는 95% 확률 수준에서 유의 한 값입니다. 기후 변수에 대한 숲의 반응과 관련하여, 대서양 숲의 숲은 매트와지도에 더 민감한 경향이 있었고, 사바나의 숲은 분류에 큰 기후 의존성이 없었습니다.
산림 탄소와 날씨와 관련된 다른 연구에서 볼 수 있듯이, 이번 조사 결과는 고도가 높은 숲이 MAT와 부정적인 상관 관계가 있고 MAP와 양의 상관 관계가 있음을 시사합니다. 다른 많은 연구자들이 발견 한 바와 같이,이 연구는 기후 온난화와 건조한 계절을 열대 생물 군계의 산림 탄소 손실에 대한 위협으로 지적합니다.
이 방법은 트리 탄소 외에 다른 변수로 확장 될 수 있으며, 예 :생방송 또는 죽은 바이오 매스 및 모든 나무/산림 구성 요소의 탄소로 확장 될 수 있습니다. 검증은 방법이 효율적이며 유효성 검사 데이터에 대해서도 높은 수준의 올바른 분류에 도달 함을 증명했습니다. 이 방법은 넓은 지역에서 지역 및 지역 규모에서 탄소 주식을 추정하여 산림 관리에 유용합니다.
이 연구, 브라질의 열대 산림에 대한 탄소 재고 분류 :스탠드와 기후 변수의 효과 이해는 최근 Hassan Camil David et al.에 의해 저널 산림 생태학 및 관리 에 출판되었습니다. .
