The objective of this study was to examine some mechanisms of bottomland hardwood afforestation and their impacts on above- and belowground carbon sequestration. Six combinations of bottomland hardwood species and two levels each of fertilizer and herbicide were applied in a completely randomized design on two sites in the LMAV. Survival, ground line diameter and total height were monitored for two growing seasons. Soil carbon and nitrogen to a depth of one meter, herbaceous biomass, and tree biomass were sampled in the first and second years of establishment. Species mixes, fertilizer, and herbicide application significantly affected survival, growth, above- and belowground tree biomass carbon after two years of establishment. Survival was generally average, while growth for most species mixes was below expectation. Species mixes E (green ash/oak mix) and F (NRCS species mix) had the highest tree vegetation carbon both above- and belowground. Soil carbon and nitrogen were not significantly affected by any treatments.

Metodologias que sejam padronizadas e consolidadas para quantificar carbono em florestas tropicais vem sendo discutidas em convenções climáticas. Este trabalho contribui para a estimativa de biomassa e carbono estocado na parte aérea de áreas de restauração da Mata Atlântica em torno de reservatórios localizados no Pontal do Paranapanema utilizando tecnologia LiDAR (Light Detection and Ranging). Procurou-se explorar o acúmulo e o estoque de carbono em três florestas em diferentes condições de sucessão: duas florestas caracterizdas como madura e a floresta restaurada. Na primeira etapa do trabalho, houve a escolha das equações alométricas encontradas em literatura para determinar a quantidade de carbono em cada uma das áreas utilizando variáveis medidas em campo. Assim, foi utilizada a equação de Ferez et al. (2015), ajustada em floresta restaurada da Mata Atlântica, para quantificar o carbono da área de estudo. Na segunda etapa do trabalho, procurou-se estimar a taxa de incremento do estoque de carbono da parte aérea, utilizando as variáveis medidas em campo obtidas em duas campanhas, nos anos de 2015 e 2016. O corredor restaurado apresentou média de 7,1 Mg.C.ha-1, a floresta madura da ESEC apresentou 39,9 Mg.C.ha-1, e a floresta madura do Morro do Diabo apresentou 45,2 Mg.C.ha-1 para o ano de 2016. A fixação anual encontrada na variação do estoque de 2015 para 2016 foi de 1,2 Mg.ha-1.ano-1 para a floresta restaurada, 1,6 Mg.ha-1.ano-1 para a floresta madura da ESEC e 2.5 Mg.ha-1.ano-1 para a floresta madura do MD. A terceira etapa do trabalho traz a modelagem realizada com dados LiDAR e dados do inventário convencional. Após utilizados métodos estatísticos para seleção de modelo, coeficiente de determinação ajustado, critério de Akaike e erro padrão da estimativa, o modelo escolhido utiliza as métricas percentil 90 e porcentagem de retornos acima de 50cm do solo para estimar carbono acima do solo, obtendo como coeficiente de determinação 0,78. A extrapolação para a área total pelo método do inventário convencional e pelo método da modelagem LiDAR apresentaram diferenças, demonstrando a utilização do LiDAR para reconhecer e retirar informações de áreas não amostradas. O quarto capítulo dessa dissertação traz a variação de carbono estimado pela modelagem com métricas LiDAR para os anos de 2015 e 2016, além do mapa do estocagem evidenciando os locais de maior sucesso e os de menor. A tecnologia LiDAR se mostrou eficiente em captar a variação ocorrida no intervalo de um ano e na quantificação de carbono. / The establishment of methodologies used to quantify carbon in tropical forests are one of the main topics on climate conventions. This project contributes to the estimation of biomass and aboveground carbon stored around reservoirs located in Pontal do Paranapanema, São Paulo - Brazil, using Light Detection and Ranging (LiDAR) technology. The objective was to explore the accumulation of aboveground carbon stored in three different succession conditions: mature, secondary and restored forest. The first chapter of this thesis shows the common allometric equations found in literature used to determine the amount of carbon in each area using field variables. However, the chosen allometric equation was developed by Ferez et al. (2015), because it was adjusted in similar areas than the area of this work. Thus, the restored corridor presented a mean of 7.1 Mg.C.ha-1, the secondary forest 39.9 Mg.C.ha-1 and the mature forest 45.2 Mg.C.ha-1 for the year of 2016. The annual fixation found was about 1.2 Mg.ha-1 for the restored forest, 1.6 Mg.ha-1 for the secondary forest and 2.5 Mg.ha-1 for the mature one. The second article brings the modeling performed with LiDAR data and traditional field inventory data. After using statistical methods for model selection, the chosen model uses two metrics: percentile 90 and percentage of returns above 50 cm of height to estimate aboveground carbon The extrapolation to the total area by traditional inventory and LiDAR modeling showed differences, demonstrating the efficiency of LiDAR to recognize information from non-sampled areas. The last chapter of the thesis brings the variation of carbon using LiDAR data through the years of 2015 and 2016. LiDAR data showed to be useful for measuring aboveground carbon and to detect the increment of the carbon stock over a year.

Canada’s forests are believed to contain 86 gigatons of carbon, stored above and below ground. These forests are large in area, making them difficult to monitor using conventional means. Understanding the carbon cycle and the role of forests as carbon sinks is crucial in the investigation and mitigation of climate change to address national obligations. One economical solution for monitoring the carbon content of Canada’s forests is the development of an automated computer system which uses multisource remotely sensed data to estimate the aboveground carbon of trees. The process involves data fusion of remotely sensed hyperspectral data for tree species information and lidar (light detection and ranging) and radar (radio detection and ranging) for tree height. The size and dimensionality of the data necessitate the efficient use of computing resources for analysis. The outcome is a useful carbon measuring system. The three research questions are: (1) How do we map with remote sensing aboveground carbon in the forests? (2) How do we determine the accuracies of these aboveground carbon maps? (3) How can an automated system be designed for creating aboveground carbon maps? / Graduate

Metodologias que sejam padronizadas e consolidadas para quantificar carbono em florestas tropicais vem sendo discutidas em convenções climáticas. Este trabalho contribui para a estimativa de biomassa e carbono estocado na parte aérea de áreas de restauração da Mata Atlântica em torno de reservatórios localizados no Pontal do Paranapanema utilizando tecnologia LiDAR (Light Detection and Ranging). Procurou-se explorar o acúmulo e o estoque de carbono em três florestas em diferentes condições de sucessão: duas florestas caracterizdas como madura e a floresta restaurada. Na primeira etapa do trabalho, houve a escolha das equações alométricas encontradas em literatura para determinar a quantidade de carbono em cada uma das áreas utilizando variáveis medidas em campo. Assim, foi utilizada a equação de Ferez et al. (2015), ajustada em floresta restaurada da Mata Atlântica, para quantificar o carbono da área de estudo. Na segunda etapa do trabalho, procurou-se estimar a taxa de incremento do estoque de carbono da parte aérea, utilizando as variáveis medidas em campo obtidas em duas campanhas, nos anos de 2015 e 2016. O corredor restaurado apresentou média de 7,1 Mg.C.ha-1, a floresta madura da ESEC apresentou 39,9 Mg.C.ha-1, e a floresta madura do Morro do Diabo apresentou 45,2 Mg.C.ha-1 para o ano de 2016. A fixação anual encontrada na variação do estoque de 2015 para 2016 foi de 1,2 Mg.ha-1.ano-1 para a floresta restaurada, 1,6 Mg.ha-1.ano-1 para a floresta madura da ESEC e 2.5 Mg.ha-1.ano-1 para a floresta madura do MD. A terceira etapa do trabalho traz a modelagem realizada com dados LiDAR e dados do inventário convencional. Após utilizados métodos estatísticos para seleção de modelo, coeficiente de determinação ajustado, critério de Akaike e erro padrão da estimativa, o modelo escolhido utiliza as métricas percentil 90 e porcentagem de retornos acima de 50cm do solo para estimar carbono acima do solo, obtendo como coeficiente de determinação 0,78. A extrapolação para a área total pelo método do inventário convencional e pelo método da modelagem LiDAR apresentaram diferenças, demonstrando a utilização do LiDAR para reconhecer e retirar informações de áreas não amostradas. O quarto capítulo dessa dissertação traz a variação de carbono estimado pela modelagem com métricas LiDAR para os anos de 2015 e 2016, além do mapa do estocagem evidenciando os locais de maior sucesso e os de menor. A tecnologia LiDAR se mostrou eficiente em captar a variação ocorrida no intervalo de um ano e na quantificação de carbono. / The establishment of methodologies used to quantify carbon in tropical forests are one of the main topics on climate conventions. This project contributes to the estimation of biomass and aboveground carbon stored around reservoirs located in Pontal do Paranapanema, São Paulo - Brazil, using Light Detection and Ranging (LiDAR) technology. The objective was to explore the accumulation of aboveground carbon stored in three different succession conditions: mature, secondary and restored forest. The first chapter of this thesis shows the common allometric equations found in literature used to determine the amount of carbon in each area using field variables. However, the chosen allometric equation was developed by Ferez et al. (2015), because it was adjusted in similar areas than the area of this work. Thus, the restored corridor presented a mean of 7.1 Mg.C.ha-1, the secondary forest 39.9 Mg.C.ha-1 and the mature forest 45.2 Mg.C.ha-1 for the year of 2016. The annual fixation found was about 1.2 Mg.ha-1 for the restored forest, 1.6 Mg.ha-1 for the secondary forest and 2.5 Mg.ha-1 for the mature one. The second article brings the modeling performed with LiDAR data and traditional field inventory data. After using statistical methods for model selection, the chosen model uses two metrics: percentile 90 and percentage of returns above 50 cm of height to estimate aboveground carbon The extrapolation to the total area by traditional inventory and LiDAR modeling showed differences, demonstrating the efficiency of LiDAR to recognize information from non-sampled areas. The last chapter of the thesis brings the variation of carbon using LiDAR data through the years of 2015 and 2016. LiDAR data showed to be useful for measuring aboveground carbon and to detect the increment of the carbon stock over a year.

The importance of bottomland hardwood (BLH) forests to support the economy through timber production and carbon sequestration is acknowledged; however, their full potential is yet to be explored. This study developed variable density yield models for BLH oak-gum-cypress forests along the US Gulf Coast and Lower Mississippi River Delta. The models, with an adjusted R2 of 98% for cubic foot growing stock volume and 77% for Doyle board foot sawlog volume, are expected to be valuable tools for landowners and managers seeking to make informed decisions about BLH forest management. A carbon stock model was also developed, and carbon sequestration was explored based on basal area increment. The results showed potential for carbon sequestration with an average carbon stock of 30.56 tons/acre and a maximum average discounted present value of carbon accumulation of $15.94/ton/acre/year. This provides valuable information to managers and landowners willing to participate in carbon credit markets.

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(農学) / 甲第21801号 / 農博第2314号 / 新制||農||1065(附属図書館) / 学位論文||H31||N5173(農学部図書室) / 京都大学大学院農学研究科森林科学専攻 / (主査)教授 神﨑 護, 教授 北島 薫, 教授 大澤 晃 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Agricultural Science / Kyoto University / DFAM