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인도네시아 깜빠르 지역의 탄소저감을 위한 시나리오별 기준선 설정 연구

(주)코리아스칼라
최초 등록일
2016.04.02
최종 저작일
2015.04
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서지정보

발행기관 : 한국지도학회 수록지정보 : 한국지도학회지 / 15권 / 1호
저자명 : 김오석, 한기주

목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 자료 및 방법론
1. 연구지역
2. Verified Carbon Standard
3. 토지이용 및 피복지도
4. 바이오매스 지도
5. 기준선 설정
1) ‘계획되지 않은 산림전용’ 시나리오
2) ‘계획된 산림황폐화’ 시나리오
3) 계획되지 않은 산림전용과 계획된 산림황폐화모두 고려하는 시나리오
III. 결과
IV. 토의 및 결론
참고문헌

한국어 초록

본 연구는 위성영상 자료와 래스터 연산을 활용해 인도네시아 깜빠르 지역에서 REDD 이행 시 필요한 탄소배출 기준선 설정에 주된 목적을 둔다. REDD (Reducing Emissions from Deforestation and forest Degradation)는 개도국의 개발활동에 의한 산림황폐화를 막기 위해 산림유지에 대한 대가로 탄소배출권을 발행하는 국제환경보전정책이다. ‘기준선’은 REDD가 이행되지 않았을 때 잠재적으로 발생할 미래의 탄소배출량을 의미한다. 이는 탄소배출권 규모를 결정짓는 중요한 요소이기 때문에 REDD 사업 경제성과 밀접한 관계가 있다. Landsat 영상에 기반해 토지이용 및 피복을 분류하였고, 기 구축된 바이오매스 지도와 세 가지 토지이용 시나리오를 적용해 기준선을 설정하였다. 그 결과, 연구지역은 산림황폐화로 인한 탄소 유실이 산림전용으로 인한 유실보다 더 큰 것으로 밝혀졌다. 본 연구에서 개발한 기준선 설정 방법론은 국제적으로 공인 받은 REDD 가이드라인을 응용하여 설계하였기 때문에 실제 REDD 이행 시 유용할 것이라 예상된다.

영어 초록

The research introduces a scenario-based methodology to set REDD reference levels that is built based on remotely sensed data and raster calculation. REDD (Reducing Emissions from Deforestation and forest Degradation) is a global environmental policy that is geared towards lowering carbon emissions in developing and least developed countries through saving forests that are vulnerable to future threats, and a “reference level” refers to simulated baseline carbon emissions for the future under a business-as-usual scenario. Through a case study in Kampar, Indonesia, three reference levels are calibrated reflecting different land-use scenarios. Land-use and land-cover maps are produced by classifying Landsat images; the classification outcomes, accompanied by peer-reviewed biomass maps, are employed to construct the reference levels. It turns out that forest biomass loss due to forest degradation is more severe than the loss due to deforestation. Because it was designed based on internationally approved REDD guidelines the methodology invented in this research will be useful in implementing an actual REDD project.

참고 자료

없음

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