Earticle

흰개미는 전세계적으로 2600여종 이상이 보고되었으며, 집을 형성하고 군체를 이루는 등 각종 생존 전략을 바탕으로 다양한 생태계에서 살아가고 있다. 그런데 근래 흰개미 활동이 육상 생태계의 탄소 순환에 중요한 역할을 하는 것으로 알려지면서 이에 대한 연구가 진행되고 있다. 관련 연구 결과를 분석한 결과, 흰개미의 활동은 토양 유기탄소 농도 변화, 메탄 발생 및 유기물 분해 등을 조절하여 탄소 순환에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 흰개미집은 흰개미 생물량이 집중된 지점으로 일반 토양에 비하여 평균 1.8배 많은 유기탄소를 함유하며, 열대 산림 및 사바나 지역에서 연간 $0.0-6.0kg\;ha^{-1}$의 메탄을 방출하는 메탄의 점 발생원이었다. 또한 흰개미의 섭식 활동은 고사목의 부피 대비 표면적의 비율을 증가시켜 고사목 분해를 가속화하였다. 이 중에서도 Rhinotermitidae과 흰개미에 의한 고사목 분해는 온대 산림의 탄소 순환에서 중요한 것으로 보고되고 있다. 그러나 이에 대한 연구는 극히 부족한 실정이므로 온대 산림에서의 흰개미에 의한 고사목 분해 연구가 필요하다. 흰개미에 의한 고사목 분해는 고사목을 결의 수직 방향으로 잘라 만든 단판 시료에 흰개미의 접근을 차단한 후 분해되도록 하고, 처리하지 않은 시료의 분해율과 비교함으로써 연구할 수 있다. 흰개미에 의한 고사목 분해 연구를 통하여 육상 생태계 중 특히 온대 산림에서의 탄소 순환을 보다 명확히 이해할 수 있을 것으로 기대된다.

Globally, there are more than 2600 species of termites which adapted plenty of terrestrial ecosystems by various strategies such as making termite nest and society. Various studies were recently carried out on termites because they play significant roles in the context of carbon (C) cycle of terrestrial ecosystems. According to the results of previous studies, termite activities influenced the amount of soil organic C, methane emission, and organic matter decomposition. Termite nests, where termite biomass was concentrated, exhibited 1.8 times higher soil organic C concentration than reference soils, and emitted $0.0-6.0kg\;ha^{-1}year^{-1}$ of methane in tropical forests and savannas. Feeding activity of termites, in addition, accelerated coarse woody debris (CWD) decomposition by increasing the surface area to volume ratio of CWD. Especially, CWD decomposition induced by the Rhinotermitidae family appeared to be significant for the C cycle in temperate forests. However, more studies should be conducted on termite-induced CWD decomposition in temperate forests because few studies have dealt with it. The termite-induced CWD decomposition could be measured by preparing disc-shaped CWD samples, excluding access of termites to the CWD samples, and comparing the decomposition rate of the CWD samples with and without the termite exclusion treatment. Studies on the termite-induced CWD decomposition would contribute to further elucidation of the C cycle in temperate forests.

Tropical forests play a critical role in mitigating climate change, and therefore, an accurate and precise estimation of tropical forest carbon (C) is needed. However, there are many uncertainties associated with C stock estimation in a tropical forest, mainly due to its large variations in biomass. Hence, we quantified C stocks in an intact lowland mixed dipterocarp forest (MDF) in Brunei, and investigated variations in biomass and topography. Tree, deadwood, and soil C stocks were estimated by using the allometric equation method, the line intersect method, and the sampling method, respectively. Understory vegetation and litter were also sampled. We then analyzed spatial variations in tree and deadwood biomass in relation to topography. The total C stock was 321.4 Mg C $ha^{-1}$, and living biomass, dead organic matter, and soil C stocks accounted for 67%, 11%, and 23%, respectively, of the total. The results reveal that there was a relatively high C stock, even compared to other tropical forests, and that there was no significant relationship between biomass and topography. Our results provide useful reference data and a greater understanding of biomass variations in lowland MDFs, which could be used for greenhouse gas emission-reduction projects.

본 연구는 간벌에 따른 국내 산림의 직경 생장량과 탄소 저장량(임목, 고사목, 낙엽층, 토양) 변화를 파악하기 위하여 관련 결과들을 메타 분석한 것이다. 메타 분석 결과 간벌에 의하여 직경 생장량과 토양 탄소 저장량은 각각 39.2% 및 12.8% 증가하였고 임목 탄소 저장량은 30.9% 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 고사목과 낙엽층 탄소 저장량은 간벌에 따른 변화를 보이지 않았다. 한편 직경 생장량과 임목 탄소 저장량은 간벌 강도 및 회복 시간(간벌 후 시간의 경과)과 상관 관계를 보였다. 그리고 낙엽층 탄소 저장량은 회복 시간과 상관 관계를 보였으나, 고사목과 토양 탄소 저장량은 간벌 강도 및 회복 시간과 상관 관계를 보이지 않았다. 또한 간벌 강도와 회복 시간에 따른 직경 생장량과 임목 탄소 저장량의 회귀식을 개발하였다. 고사목, 낙엽층 그리고 토양 탄소 저장량은 간벌 강도와 회복 시간과의 상관 관계가 거의 나타나지 않았으므로, 이들의 변화를 정량화하기 위해서는 본 연구에서 개발한 임목 탄소 저장량 회귀식과 산림 탄소 모델의 연계가 필요할 것으로 판단된다. 간벌에 의한 산림의 변화를 보다 정확하게 파악하기 위하여 연구 대상 수종 확대, 장기 모니터링 및 측정 주기 단축, 그리고 하층 식생 조사 등을 제언하였다.

With results from previous Korean studies on forest thinning, we conducted a meta-analysis on the effect of thinning on diameter at breast height (DBH) growth and carbon (C) stocks (tree, litter layer, coarse woody debris (CWD), and soils) in Korean forests. Thinning increased the DBH growth and the C stocks in soils by 39.2% and 12.8%, respectively, while it decreased the C stocks in tree by 30.9%. In contrast, thinning had no significant effect on the C stocks in litter layer and CWD. The DBH growth and the C stocks in tree showed significant correlations with thinning intensity and recovery time. The C stocks in litter layer correlated with recovery time while those in CWD and soils did not show significant correlation neither with thinning intensity nor with recovery time. Regression models of the DBH growth and the C stocks in tree were developed to quantify the effect of thinning intensity and recovery time. An integration of the regression model of the tree C stock into forest carbon models is expected to be essential to quantify the effect of thinning on the C stocks in litter layer, CWD, and soils. We also suggested expansion of study species, long-term and frequent monitoring, and investigation on understory vegetation in order to elucidate changes in Korean forests following thinning practices.

본 연구는 항공 LiDAR 자료를 이용하여 열대원시림인 브루나이 지역의 지상부 생체량을 정량화하기 위하여 수행되었다. 25ha 크기의 연구대상지에 0.09ha ($30m{\times}30m$) 크기의 24개의 표본구 내에서 조사된 각 표본점 내 개체목의 흉고직경 및 위치자료를 활용하였다. 또한, 항공 LiDAR 자료를 이용하여 수치표면모델(Digital Surface Model), 수치지형모델(Digital Terrain Model), 수고모델(Canopy Height Model)을 구축하였다. 수고모델을 표본구단위로 분할하고 총 12개의 LiDAR 높이변수를 구축하였다. 표본구별로 상대생장식을 이용하여 계산된 생체량과 LiDAR 자료로부터 추출된 변수간의 다중회귀분석을 통해 LiDAR 자료로부터 생체량을 추정할 수 있는 식을 도출하였다. 표본구의 생체량은 평균 366.48 Mg/ha였으며, 155.81 Mg/ha부터 597.21 Mg/ha까지 분포하였다. LiDAR로부터 생체량을 추정하는 식의 검증 결과, 결정계수 값은 0.84로 나타났다.

This study aims to quantify the stand-level above ground biomass in intact tropical rain forest of Brunei using airborne LiDAR data. Twenty four sub-plots with the size of 0.09ha ($30m{\times}30m$) were located in the 25ha study area along the altitudinal gradients. Field investigated data (Diameter at Breast Height (DBH) and individual tree position data) in sub-plots were used. Digital Surface Model (DSM), Digital Terrain Model (DTM) and Canopy Height Model (CHM) were constructed using airborne LiDAR data. CHM was divided into 24 sub-plots and 12 LiDAR height metrics were built. Multiple regression equation between the variables extracted from the LiDAR data and biomass calculated by using a allometric equation was derived. Stand-level biomass estimated from LiDAR data were distributed from 155.81 Mg/ha to 597.21 Mg/ha with the mean value of 366.48 Mg/ha. R-square value of the verification analysis was 0.84.