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ISSN : 1226-9999(Print)
ISSN : 2287-7851(Online)
Korean J. Environ. Biol. Vol.34 No.1 pp.8-17
DOI : https://doi.org/10.11626/KJEB.2016.34.1.008

Quantitative Assessment of Climate Regulating Ecosystem Services Using Carbon Storage in Major Korean Ecosystems

Jisoo Kim, Seung Hyun Han, Hanna Chang, Teayeon Kim, Inyoung Jang1, Wooseok Oh2, Changwan Seo1, Woo-Kyun Lee
, Yowhan Son
*
Department of Environmental Science and Ecological Engineering, Graduate School, Korea University, Seoul 02841, Korea
1Division of Ecological Services and Research Planning, National Institute of Ecology, Seocheon 33657, Korea
2Division of Ecological Monitoring, National Institute of Ecology, Seocheon 33657, Korea
Corresponding author: Yowhan Son, 02-3290-3015, 02-3290-3651, yson@korea.ac.kr
January 30, 2016 March 8, 2016 March 10, 2016

Abstract

Ecosystems have functions of providing, supporting, regulating and cultural services. In particular, there is an increasing attention to the importance of regulating ecosystem services in carbon sequestration function, since it is closely related to the issue of climate change. In this study, to quantify benefits of climate regulating ecosystem services, the carbon storage was defined as an indicator. Nine major Korean ecosystems were classified and research papers on carbon storage were analyzed. The collected carbon storage data were categorized according to classified ecosystems, methodologies, and carbon storage components. For each category, the mean, standard error and coefficient of variation were calculated. The carbon storage indicator was highest in vegetation biomass of deciduous forest ecosystems. The uncertainty was also estimated by the IPCC 2006 guidelines. The estimations of the uncertainty differed by methodologies and carbon storage components. With exception of forest ecosystems, the limited number of studies were available which might have hindered to conduct accurate estimations. These findings indicate that there are needs for further clarification in the measurement standards by different ecosystems.

carbon storage , climate regulating ecosystem services , ecosystem service indicator , indicator development

탄소 저장량을 이용한 국내 주요 생태계 기후 조절 서비스 지표 산정

김 지수, 한 승현, 장 한나, 김 태연, 장 인영1, 오 우석2, 서 창완1, 이 우균
, 손 요환
*
고려대학교 환경생태공학과
1국립생태원 생태연구본부 융 합연구실
2국립생태원 생태조사평가본부 생태조사연구실

초록

    서 론

    생태계 서비스란 인간이 생태계로부터 얻는 편익을 의미 하며 크게 공급, 조절, 지지, 문화 서비스 등 4가지 범주로 구 분된다 (Millennium Ecosystem Assessment 2005). 생태계에 대한 서비스 개념의 도입으로 국내에서도 최근 다양한 분야 에서 생태계 서비스의 정의, 기능 분류, 경제적 가치 평가 등 에 대한 관심이 높아지고 있으며 (Koo et al. 2012; Jeon et al. 2013; Ahn and Bae 2014; Choi et al. 2014; Song et al. 2015), 이에 따라 자연생태계가 제공하는 서비스 기능의 가치 평가 작업도 필요하다. 한편 기후 조절 서비스에 관한 연구는 기후 변화가 이슈화됨에 따라 그 중요성이 더욱 부각되고 있으며, 특히 최근에는 온실가스 조절을 위한 생태계의 탄소 저장 및 흡수 기능에 대한 연구의 필요성이 높아지고 있다 (Schimel et al. 2000; Lorenz 2013; Choi et al. 2014). 그런데 자연생태 계가 제공하는 서비스 기능의 가치 평가를 위해서는 정량화 작업이 필요하며, 현재 생태계 서비스 측정에는 모델링, 지 표/지수 접근법, 가치추정법 등이 개발되어 사용되고 있다. 이 중 지표접근법은 생태계 서비스의 범주 구분 없이 적용 이 가능하며, 생태계 서비스의 물리적 변화량을 측정하는 데 적합한 것으로 알려져 있다 (Van et al. 1996; de Groot et al. 2010; Koo et al. 2012; Alam et al. 2016).

    기후 조절 서비스 관련 인자인 탄소 지표는 탄소 저장량 과 연간 탄소 흡수량으로 나눠지는데, 생태계를 대상으로 한 여러 연구에서 탄소 저장량이 주로 사용되고 있다 (Alam et al. 2016). 국내에서도 다양한 탄소 관련 연구가 진행되고 있 으나, 생태계 서비스 측면에서 지표 개발을 시도한 사례는 많지 않다 (Choi et al. 2014). 이에 본 연구는 국내 주요 생태 계 9개 유형에 대해 기존에 보고된 문헌을 바탕으로 탄소 저 장량 자료를 추출하고 분석하여 온실가스 조절에 영향을 미 치는 탄소 저장에 관한 지표를 산정하고자 하는 목적으로 수행되었다. 또한 탄소 저장량 추정치의 불확실도를 산정하 여 탄소 저장량 지표의 신뢰성을 파악하고자 하였다.

    자료 수 집 및 분 석

    1.탄소 저장 지표 산정

    우리나라 전체 생태계를 대상으로 탄소 저장량에 대한 문 헌 자료를 수집하였다. 수집한 문헌 자료는 환경부 토지피복 도에 근거하여 나눠진 생태계 유형에 따라 도시녹지, 경작 지, 활엽수림, 침엽수림, 혼효림, 초지, 담수, 연안, 해양 등 9 개로 분류하였다 (Kwon et al. 2015). 또한 생태계 유형별로 탄소 저장량을 측정한 방법에 따라 현장조사 방법, 모형을 이용하는 모의 추정 방법, 위성영상을 이용하는 원격탐사 방 법 등으로 자료를 분류하였다. 도시녹지, 산림, 담수 생태계 는 탄소 저장량을 저장고 (식생, 토양, 낙엽층, 고사목)별로 다시 구분하였고, 경작지 생태계는 처리 및 경작시스템별로 세분화하였다.

    도시녹지 및 산림 생태계를 제외한 다른 생태계는 관련 문 헌의 수가 제한되어 현장조사 방법을 이용한 연구 결과만을 이용하여 자료를 분석하였다. 초지 생태계는 GPG-LULUCF 의 수준 1 방법에 따르면 시간에 따른 식생의 탄소 축적량에 변화가 없어 본 연구에서는 토양 탄소 저장량만을 사용하였 다 (Greenhouse Gas Inventory & Research Center of Korea 2014).

    2.불확실도 산정

    탄소 저장 지표의 불확실성은 2006 IPCC 가이드라인의 불확실성 평가 기법을 이용하며 상대추정오차로 단순 오차 전달 등식을 이용하는 수준 1 방법을 적용하여 식 (1)에 따라 추정하였다 (IPCC 2006).

    불확실도 % = 1 2 95 % 추정값의 신뢰구간 추정치 평균 × 100 %
    (1)

    3.통계분석

    생태계 유형, 측정 방법 그리고 저장고별로 분류된 탄소 저장량 자료는 SAS 9.4 software (SAS Institute Inc., USA)를 이용하여 평균, 표준오차, 최솟값과 최댓값 등 기초 통계량 을 제시하였다. 또한 탄소 저장량의 상대적 산포도를 비교하 기 위해 변동계수를 제시하였다.

    탄소 저 장 지 표

    1.도시녹지

    식생의 탄소 저장량은 평균 5.6 tC ha-1이고, 표준오차가 0.6, 변동계수는 23.8%로 비교적 좁은 범위와 낮은 산포도 를 보였다 (Table 1). 토양의 평균 탄소 저장량은 28.2 tC ha-1 로 식생보다 약 5배 정도 많은 탄소를 저장하였으며, 표준 오차는 3.4, 변동계수는 17.1%로 나타났다. 반면, 식생과 토 양을 동시에 측정한 연구를 대상으로 했을 때의 평균 탄소 저장량은 76.4 tC ha-1로 식생과 토양의 평균값을 합한 것보 다 약 2배 정도 높았다. 이러한 차이는 수종, 수령, 지역, 측 정 방법 등에 따른 것으로 사료된다. 원격탐사 방법에 의한 탄소 저장량 추정값은 침엽수가 110.6 kgC 본-1으로 활엽수 의 73.7 kgC 본-1보다 더 높게 나타났다. 이러한 결과를 바탕 으로 도시녹지 생태계에서 탄소 저장량을 추정할 경우 식생 전체보다는 임상별로 구분하여 값을 제시할 필요가 있는 것 으로 볼 수 있다.

    2.경작지

    경작지 생태계는 처리별로 분류할 수 있는데, 연구 사례의 수가 적은 무처리 이모작을 제외하고 모든 처리에서 탄소 저장량의 표준오차가 0.7~0.9로 범위가 좁으며 변동계수가 20%로 낮은 산포도를 보였다 (Table 2). 무처리에서 단작 경 작시스템은 12.3 gC kg-1, 이모작은 14.8 gC kg-1으로 다른 처 리에 비해 낮은 수치를 보였다. 그리고 퇴비와 화학비료를 처리하였을 때는 각각 16.0 gC kg-1과 16.2 gC kg-1으로 무처 리보다 높은 값을 보였으며, 화학비료와 퇴비를 동시에 처리 할 경우에는 23.5 gC kg-1으로 가장 높은 탄소 저장량 값을 보였다. 무처리 경작지보다 화학비료와 퇴비를 혼용하였을 때 토양유기탄소의 함량이 높게 나타났는데, 이는 유기물 성 분이 토양의 입단화를 촉진시켜 나타난 결과이다 (Hong et al. 2013).

    3.활엽수림

    활엽수림 식생의 평균 탄소 저장량은 현장조사 방법으로 추정한 값이 168.7 tC ha-1, 원격탐사를 이용해 추정한 값이 63.9 tC ha-1, 모형을 이용해 추정한 값이 81.5 tC ha-1 등으로 나타났다 (Table 3). 현장조사 방법으로 추정한 값이 가장 높 고 원격탐사를 이용해 추정한 값이 가장 낮게 나타났으나, 표준오차는 모두 10.1~10.6으로 유사하였다. 또한 토양과 낙엽층의 평균 탄소 저장량 역시 현장조사 방법으로 추정한 값이 각각 110.6 tC ha-1와 5.7 tC ha-1로 모형으로 추정한 값 인 70.1 tC ha-1와 2.8 tC ha-1보다 높았다. 고사목의 평균 탄 소 저장량은 현장조사 방법으로만 추정되었으며, 그 값은 3.5 tC ha-1로 식생의 평균 탄소 저장량의 약 2%에 해당하는 적은 양인 것으로 나타났다.

    자료 분석 결과 대체로 현장조사 방법으로 추정한 값이 다 른 측정 방법으로 추정한 값에 비해 높게 나타났는데, 이는 방법별 특성에 기인한 것으로 보인다. 즉 모형 방법은 2차원 적 단면적 관계식을 이용하기 때문에 실측한 값보다 낮게 추정될 수 있다 (Lim 2010; Yu et al. 2013; Lee et al. 2014; Son et al. 2014; Nam et al. 2015). 또한 원격탐사는 주로 2차 원적 광학영상이 이용되었는데, 복층 식생 및 복잡한 지형을 가지는 산림에서는 탄소 저장량이 과소 추정되는 것과 관련 이 있는 것으로 보인다 (Vincent and Saatchi 1999; Cui et al. 2012).

    4.침엽수림

    침엽수림 식생의 탄소 저장량은 현장조사 방법으로 측정 한 값이 원격탐사와 모형 방법으로 추정한 값보다 약 2배 정 도 높은 것으로 나타났다 (Table 4). 즉 식생의 평균 탄소 저장 량은 현장조사, 원격탐사, 모형 방법에서 각각 111.9 tC ha-1, 50.7 tC ha-1, 60.6 tC ha-1 등이었다. 토양의 경우 현장조사와 모형을 이용한 값은 86.0 tC ha-1와 68.8 tC ha-1 등이었으나, 모형을 이용하여 탄소 저장량을 연구한 결과는 Kwon et al. (2012)이 발표한 하나의 사례밖에 없었다. 낙엽층과 고사목 은 현장조사 방법으로만 추정되었다. 식생 탄소 저장량의 변 동계수는 현장조사에서 37.3%로 가장 낮은 수치를 보였다. 반면, 현장조사로 측정한 낙엽층의 탄소 저장량은 변동계수 가 100.9%로 높은 산포도를 보였는데, 이는 침엽수림을 구 성하고 있는 수종 및 실제 측정한 시기에 따라 차이가 크기 때문인 것으로 사료된다 (Jo and Ahn 2000).

    5.혼효림

    혼효림 식생의 탄소 저장량은 현장조사 방법으로 측정 한 값이 다른 측정 방법으로 추정한 값보다 높게 나타났다 (Table 5). 즉 식생의 평균 탄소 저장량은 현장조사, 원격탐 사, 모형으로 추정한 값이 각각 122.6 tC ha-1, 53.9 tC ha-1, 60.1 tC ha-1 등으로 많게는 약 2.3배 차이를 보였다. 토양의 경우 현장조사는 131.8 tC ha-1, 모형은 57.9 tC ha-1로 현장조 사에 의한 탄소 저장량이 2.3배 높았다. 측정 방법에 따른 탄 소 저장량의 차이는 식생과 토양에서 유사하게 나타났다.

    식생의 탄소 저장량 변동계수는 원격탐사 방법에서 64.1 %로 현장조사에서 45.4%와 모형에서 21.5%와 비교하여 가 장 높은 산포도를 가졌는데, 이는 원격탐사 방법의 경우 광 학 영상의 종류와 취득 시기에 따라 탄소 저장량에 차이를 보이기 때문인 것으로 추정된다.

    6.초지

    전국을 대상으로 한 초지 토양은 평균 66.3 tC ha-1의 탄 소를 저장하고 있으며, 표준오차와 변동계수가 각각 12.0과 36.1%로 비교적 낮은 값을 보였다 (Table 6). 다른 측정 방법 을 이용한 연구의 사례는 2가지였으며, 탄소 저장량이 72.5 gC kg-1을 보였으나 두 조사 지역 위치의 차이 때문에 변동 계수가 65.5%로 상대적으로 높게 나타났다.

    7.담수, 연안, 해양

    담수 생태계의 식생 탄소 저장량은 5.6 tC ha-1로 나타났으 나, 연구 사례가 Kim et al. (2007)의 한 가지이므로 변동계 수나 표준오차를 구할 수 없었다 (Table 7). 토양의 평균 탄소 저장량은 55.1 gC kg-1으로 나타났다. 그러나 표본의 수가 적 어 표준오차가 11.5, 변동계수가 41.8%로 높은 값을 보였다.

    한편 연안의 퇴적물은 평균 0.9%의 탄소 저장량을 가지며 표준오차는 0.2로 낮게 나타났으나 최솟값과 최댓값 간에는 12.5배 차이가 있으며, 변동계수는 66.3%로 변이가 매우 크 게 나타났다 (Table 8).

    해양 생태계의 탄소 저장량 연구는 사천면 (동해)을 대상으 로 진행한 하나의 연구 사례가 있다. 사천면에서 채취한 해 수는 북태평양의 표본으로 평균 탄소 저장량은 2089.6 μmol kg-1의 값을 보였다 (Table 9). 탄소 저장량의 표준오차는 3.0, 변동계수는 0.5%로 낮은 산포도를 보였다.

    불확실도

    1.도시녹지

    현장조사 방법을 이용하여 추정한 탄소 저장량의 불확실 도는 식생에서 19.1%로 가장 낮았고, 토양에서는 23.6%, 식 생과 토양을 동시에 조사했을 때는 27.4%로 나타났다 (Table 1). 토양 탄소 저장량의 불확실도는 식생에서보다 높게 나타 났는데, 이는 토양을 대상으로 한 연구 사례의 수가 적었기 때문이다. 원격탐사 방법은 연구 사례가 한 가지여서 불확실 도를 산정할 수 없었다.

    2.경작지

    경작지 토양 탄소 저장량의 불확실도는 단작의 경우 화학 비료 처리에서 10.9%로 가장 낮은 값을 보였으며 무처리에 서 13.6%, 퇴비 처리에서 25.0% 순으로 높은 값을 보였다 (Table 2). 이모작은 무처리에서 60%로 매우 높은 값을 보이 는데, 이는 관련 연구의 수가 적기 때문인 것으로 사료된다.

    3.활엽수림

    식생은 측정 방법별로 탄소 저장량의 불확실도가 각각 현 장조사는 12.3%, 원격탐사는 31.1%, 모형은 44.0% 등으로 나타나 모형을 이용하여 탄소 저장량을 추정하는 것이 불확 실도가 가장 높았다 (Table 3). 반면, 토양 탄소 저장량의 불확 실도는 각각 현장조사 방법에서 14.2%, 모형 방법에서 10.5 %로 모형을 이용하는 방법에서 낮게 나타났다. 전체적으로 현장조사 방법에서 탄소 저장량의 불확실도가 낮은 값을 보 였으나, 그 차이가 크지 않아 어느 측정 방법을 이용하더라 도 불확실도가 낮은 탄소 저장량 추정이 가능한 것으로 판 단된다.

    4.침엽수림

    침엽수림 생태계에서 식생 탄소 저장량의 불확실도는 각 각 현장조사에서 15.9%, 원격탐사에서 35.5%, 모형에서 25.7 % 등으로 현장조사 방법으로 추정한 불확실도가 가장 낮게 나타났다 (Table 4). 토양 탄소 저장량은 현장조사에서는 23.9 %의 불확실도를 보였으나, 다른 측정 방법의 경우 연구 사 례가 한 가지이거나 아예 없어 불확실도가 존재하지 않았다.

    5.혼효림

    혼효림 생태계는 다른 산림 생태계 유형과는 다르게 모형 과 원격탐사에서 낮은 불확실도를 보였다 (Table 5). 식생은 현장조사에서 44.5%, 원격탐사에서 24.6%, 모형에서 24.3% 등으로 현장조사를 이용하여 측정한 탄소 저장량의 불확실 도가 가장 높았다. 한편 현장조사로 측정한 식생은 불확실도 가 활엽수림에서 12.3%, 침엽수림에서 15.9%인 것에 비해 혼효림에서 44.5%로 가장 높았는데, 이는 혼효림의 고유 특 성에서 기인한 것으로 보인다. 즉 혼효림은 2가지 이상의 수 종들이 혼생하고 있어 구성하는 수종의 수에 따라 순림보다 불확실도가 높아질 가능성이 있다 (Kwon et al. 2013). 토양 은 전체 산림 생태계에서 94.9%로 가장 높은 불확실도 값을 보였는데, 이것은 연구 사례의 수가 적은 것이 원인이라 할 수 있다.

    6.초지

    전국을 대상으로 한 초지 생태계 탄소 저장량의 불확실도 는 35.4%이며, 다른 측정 방법의 불확실도는 64.2%로 약 2 배 정도 높은 값을 보였다 (Table 6). 후자의 경우 지리적 위 치로 인한 기후인자의 차이를 고려하지 않고 여러 지역의 값을 하나의 유사한 조사지로 간주하였기 때문으로 보인다.

    7.담수, 연안, 해양

    담수 생태계의 식생과 토양은 각각 하나의 연구 사례만이 존재하였다. 토양 탄소 저장량의 불확실도는 40.9%로 나타 났는데, 이는 수집된 자료의 수가 극히 적기 때문으로 보인 다 (Table 7).

    연안 생태계는 현장조사 방법을 이용한 토양 탄소 저장량 의 불확실도는 43.4%로 비교적 높은 값을 보였다 (Table 8). 이는 측정 시기에 따른 탄소 저장량의 차이에 의한 것으로 볼 수 있다. 연안은 겨울철에는 이산화탄소 흡수원이지만 여 름에는 생물의 호흡과 미생물 활동의 증가로 인하여 이산화 탄소의 방출원이 되는 것으로 보고되었다 (Kang et al. 2008).

    사천면을 대상으로 연구한 해양 생태계 탄소 저장량의 불 확실도는 0.3%였다 (Table 9). 불확실도가 현저히 낮은 이유 는 측정 시기 및 시료 채취 지역이 동일하기 때문으로 판단 된다.

    결 론

    본 연구에서는 우리나라 육상 및 수상 생태계의 탄소 저 장량을 이용하여 탄소 저장 지표를 산정하였으며, 이 지표의 신뢰성을 높이기 위하여 국제기준에 따른 불확실도를 제시 하였다.

    육상 생태계의 식생 탄소 저장량은 활엽수림에서 가장 높 았으며 다음으로 혼효림, 침엽수림, 담수와 도시녹지 생태계 순으로 낮은 값을 보였다. 토양의 탄소 저장량은 혼효림에서 가장 높았으며, 활엽수림, 침엽수림, 초지 생태계 순으로 낮 았고, 경작지 생태계의 경우 무처리에서 토양 탄소 저장량이 가장 낮았다.

    불확실도의 경우 현장조사 방법을 기준으로 육상 생태계 식생의 값을 비교하였을 때 활엽수림에서 가장 낮았다. 그리 고 토양 탄소 저장량의 불확실도는 경작지 생태계의 무처리 에서 가장 낮은 값을 보였다. 지표 산정 시에 가장 높은 신뢰 도를 보인 측정 방법은 생태계 유형에 따라 다르게 나타났 다. 도시녹지, 활엽수림, 침엽수림에서는 현장조사 방법을 이 용하였을 때, 혼효림에서는 모형을 이용하였을 때 불확실도 가 가장 낮아 결과의 신뢰성을 확보할 수 있었다. 한편 경작 지는 경작시스템에 따라 불확실도가 다르게 나타났으며, 그 값은 단작시스템에서 가장 낮았다. 연안, 해양, 초지 및 담수 생태계는 연구 사례의 수가 적어 불확실도가 매우 높거나 아예 존재하지 않는 것으로 나타났다.

    본 연구에서 국내에서 진행된 소수의 관련 연구를 대상으 로 탄소 저장량을 추정하여 기후 조절 지표로 산정하였다. 이는 대략적인 지표로써 생태계 서비스를 이해하는 데에 도 움을 줄 수 있으나, 신뢰성이 높은 지표를 산정하기 위해서 는 다양한 생태계 유형에서 추가 연구가 필요한 것으로 보 인다. 이러한 지표개발의 결과물은 다양한 생태계 서비스의 양적인 측정을 가능하게 하며, 이는 의사결정 단계에 중요한 과학적 자료로 이용될 수 있을 것이다 (Choi 2002).

    적 요

    본 연구는 생태계 조절 서비스 중에 하나인 기후 조절 서 비스 산정을 위한 국내 주요 생태계의 탄소 저장 지표를 산 정하는 것을 목적으로 하였다. 국내에서 진행된 선행 연구 를 바탕으로 주요 생태계 (도시녹지, 경작지, 활엽수림, 침엽 수림, 혼효림, 초지, 담수, 연안, 해양)의 탄소 저장량을 이용 하여 탄소 저장 지표를 산정하였다. 또한 다양한 측정 방법 으로 추정된 탄소 저장 지표의 불확실도를 국제기준에 따라 산정하였다. 국내 주요 생태계의 조절 서비스를 생태계 유 형, 측정 방법 그리고 저장고별로 정량화한 결과 탄소 저장 지표는 산림 생태계에서 가장 높은 값을 보였다.

    사 사

    본 연구는 국립생태원 (전략연구-2015-03-02)과 환경부 (2014001310008)의 지원으로 수행되었습니다.

    Figure

    Table

    Estimates for urban forest ecosystem carbon storage

    aJo 1999;Jo and Ahn 2000;Jo et al. 2002;Lee et al. 2010b;Park et al. 2011;Han et al. 2014
    bJo 1999;Jo and Han 1999;Jo et al. 2002
    cJo and Ahn 2000
    dKim et al. 2011
    Mean=average; SE=standard error; CV=coefficient of variation; Max=maximum; Min=minimum.

    Estimates for agroecosystem carbon storage

    aJung and Kim 2007; Park et al. 2008; Lee et al. 2010a; Yoo et al. 2012; Seo et al. 2014
    bYoo et al. 2012
    cJung and Kim 2007; Park et al. 2008; Lee et al. 2010a; Kim et al. 2012
    dPark et al. 2008
    eJung and Kim 2007; Park et al. 2008; Kim et al. 2012; Hong et al. 2013; Seo et al. 2014

    Estimates for deciduous forest ecosystem carbon storage

    aLim et al. 2003; Kwon et al. 2004; Lee et al. 2009b; Lee 2011; Lee 2012a; Lee 2012b; Seo et al. 2012; Seo et al. 2013b; Won et al. 2014
    bLim et al. 2003; Lee et al. 2009b; Lee 2011; Lee 2012a; Lee 2012b; Park et al. 2012a; Won et al. 2014
    cLim et al. 2003; Lee et al. 2009b
    dLee et al. 2009b
    eChung et al. 2009; Chung 2010; Lim et al. 2010; Kim et al. 2011; Lee et al. 2011; Wie et al. 2011; Seo et al. 2012; Yu et al. 2013; Kim and Jang 2014
    fSon et al. 2006; Lim et al. 2010; Yu et al. 2013; Kim et al. 2014; Son et al. 2014; Nam et al. 2015
    gLim et al. 2010; Kwon et al. 2012
    hLim et al. 2010

    Estimates for coniferous forest ecosystem carbon storage

    aKwon et al. 2004; Lee et al. 2009b; Kang et al. 2010b; Seo et al. 2012; Kwon et al. 2013; Noh et al. 2013; Seo et al. 2013a
    bLee et al. 2009a; Lee et al. 2009b; Noh et al. 2013
    cLee et al. 2009b; Noh et al. 2013
    dLee et al. 2009b
    eChung et al. 2009; Chung 2010; Kim et al. 2011; Lee et al. 2011; Wie et al. 2011; Seo et al. 2012; Kim and Jang 2014
    fSon et al. 2006; Lee et al. 2009b; Yu et al. 2013; Kim et al. 2014; Nam et al. 2015
    gKwon et al. 2012

    Estimates for mixed forest ecosystem carbon storage

    aKwon et al. 2004; Lee et al. 2009b; Yim et al. 2009; Lee et al. 2015
    bLee et al. 2009b; Lee et al. 2015
    cLee et al. 2009b
    dLee et al. 2009b; Jung et al. 2010; Yoo et al. 2011; Jung et al. 2014
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    Vol. 40 No. 4 (2022.12)

    Journal Abbreviation 'Korean J. Environ. Biol.'
    Frequency quarterly
    Doi Prefix 10.11626/KJEB.
    Year of Launching 1983
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