基于生物量转换因子法的我国森林碳储量区域差异分析

本文利用我国第1次至第6次森林资源清查资料,根据生物量转换因子法,对我国31个省市近30年来的森林碳储量进行推算,得出我国森林碳储量在波动中呈现上升趋势的结论。文章通过对全国7个区域、31个省市之间森林碳储量的动态变化进行比较分析,得出各区域和区域内各省市森林碳储量的排序,其中7个区域森林碳储量大小排列依次为西南、东北、华北、华南、华中、西北、华东。

森林碳汇的碳资产价值评估方法

森林碳汇是实现碳中和的重要途径之一,如何评价其经济价值是重要的理论与现实问题。文章将碳资产价值理论引入森林碳汇领域,提出一种评估森林碳汇碳资产价值及分析其影响因素敏感性的方法,继而通过实例估计某森林碳汇项目碳资产价值的合理值,并对该项目碳资产价值的影响因素进行敏感性分析。研究表明:(1)森林碳汇具有较高的、可度量的碳资产价值;(2)碳资产理论能够为森林碳汇经济价值的评估和计量提供一种新的方法;(3)森林碳汇的经济价值主要取决于项目碳汇量和碳汇价格,与碳汇价格变动相比,项目碳汇量变动对森林碳汇碳资产价值具有更大的影响。

林分生物量碳计量模型的比较研究

选取3个天然林群落作为研究对象,利用3种包含不同计量参数的生物量碳计量模型,即生物量因子法、异速生长方程法及材积源生物量法,分别计算林分碳储量并比较分析各模型计量结果的差异。结果表明:生物量因子法与材积源生物量法计算所得林分平均碳密度相近,分别为155.56和152.82 Mg·hm-2,异速生长方程法的结果偏低,为118.44 Mg·hm-2,生物量因子法计算的不同群落的林分碳储量比异速生长方程法的高22.11%~43.02%;各群落的立木结构及物种组成存在显著差异,均方根误差分析显示生物量因子法对群落碳密度的差异反应最为敏感,计量精度最高;各方法计量结果均显示中、大径级立木是林分碳储量的主要贡献者,中径级立木与大径级立木中计量精度较高的模型分别是异速生长方程法与生物量因子法。综合考虑计量精度及参数获取的便利性,3种计量模型各有优势,在实际应用中可以根据具体情况选择较为适合的模型,一般情况下可使用材积源生物量法,能便利地获得与采用包含木材密度参数的生物量因子法最接近的计量结果。

河南省杨树人工林生物量估算

利用1989—2008年间共4次森林资源清查资料,依据生物量转换因子法(BEF)建立的杨树生物量与蓄积量相关方程,对河南省杨树人工林的生物量进行了估算。结果表明:河南省4次森林清查杨树人工林的生物量分别为92.44×104 t、191.88×104 t、1 256.79×104 t和3 454.59×104 t,呈明显增长的趋势;20a间,杨树生物量共增加3 362.15×104 t,年均增长224.14×104 t;而同期生物量密度呈逐年下降的趋势,生物量密度由48.14t·hm-2下降到37.50t·hm-2,远低于全国杨树平均水平,表明河南省杨树人工林森林质量较差;模型的选用对估算区域生物量的大小影响较大,BEF法与生物量转换因子连续函数法估算结果相差33.95%。

山西太岳山森林生物量与碳密度研究

基于2010,2015年2期森林资源连续清查数据,采用双向指示种分析(TWINSPAN)方法对山西太岳山森林植被进行群系分类,运用生物量转换因子连续函数法(variable BEFF)对太岳山森林生物量和碳密度进行动态分析。结果表明,太岳山共分为9个群系,其森林植被以油松群系、辽东栎+油松群系和辽东栎群系为主,占太岳山森林植被的75%;太岳山2010,2015年的森林总生物量分别为601.7万、713.4万t,平均生物量分别为74.43,88.26 t/hm^2,森林碳储量分别为300.8万、356.7万t,碳密度分别为37.22,44.13 t/hm^2,2010—2015年碳密度增加了6.91 t/hm^2,以1.38 t/(hm^2·a)的速率增加。

2000—2030年多级流域尺度下重庆市林地景观格局碳储量变化

[目的]分析多级流域林地变化对碳储量变化的影响,预测未来多级流域碳储量变化趋势,为从流域角度的地区林地可持续发展以及碳中和政策实施提供一定的科学依据。[方法]以重庆市为研究区,运用PLUS模型、景观格局指数、生物量扩展因子法、灰色关联度等方法,分析2000—2030年多级流域尺度下重庆市林地与碳储量的时空动态变化,探究了自然情景发展下林地格局变化与碳储量的关联度。[结果](1)2000—2020年,林地面积增加3404.55 km~2,主要来自耕地转换;一级流域林地景观格局总体趋向于聚集化与规则化,破碎程度相对减少;二级流域内“区与群”的林地格局变化历史规律与未来趋势方面存在差异;(2)前20 a,林地碳储量呈现增加—减少趋势,总碳储量增加,其中一级流域洞庭湖水系碳储量增加最多,而二级流域碳储量增量高值区域由北向南移动;(3)预测2030年总碳储量增加,且与不规则指数具有较强关联度。[结论]不同流域尺度下,不同林地景观格局指数与碳储量的相关性存在差异,未来可以从流域角度出发制定有效措施,提高碳汇效益实现碳中和目标。

2016—2019年白龙江林区森林碳储量动态及碳汇特征分析

为全面评价甘肃省碳储量及碳汇潜力,准确制定增汇减排的森林保护管理措施,估算并分析甘肃省白龙江林区近3年森林碳储量动态及碳汇特征。利用2016和2019年甘肃省森林资源管理“一张图”年度更新数据,采用生物量扩展因子法和单位面积生物量法,估算白龙江林区不同植被的碳储量和碳密度。2016和2019年,白龙江林区各植被总碳储量分别为3146.084×10^(4)和3430.523×10^(4)t;乔木林碳储量分别占总碳储量的94.47%和94.72%。乔木林为碳汇,灌木林为碳源。2016和2019年,天然乔木林碳储量分别为2860.031×10^(4)和3121.858×10^(4)t,占乔木林总碳储量的96.23%和96.07%。2016—2019年,人工乔木林碳储量增加,占比上升,碳储量年均增长率(4.35%)比天然乔木林(2.92%)高出1.43%,固碳速率高于天然乔木林。不同优势树种间碳储量差异大,对碳储量贡献较大的树种有冷杉(Abies fabri)、云杉(Picea asperata)、针阔混、阔叶混、针叶混、油松(Pinus tabuliformis)和红桦(Betula albosinensis),合计碳储量占乔木林总碳储量的近93%。各林龄乔木林碳储量表现为成熟林>过熟林>中龄林>近熟林>幼龄林;中龄林年均碳汇量为81.751 t/a,固碳能力最强;幼龄林碳储量年均增长率为7.47%,固碳速率最快。乔木林是碳储量的主要贡献者;天然乔木林固碳能力强,是碳汇的主要来源;人工乔木林固碳速率快,加大对人工林的科学管理可有效提高森林碳储量;随幼龄林、中龄林生长,碳汇潜力巨大;探究增汇能力强、速率快的人工林树种意义重大。

2004—2013年山东省森林碳储量及其碳汇经济价值

森林作为陆地生态系统的主体,其林分碳储量及其碳汇经济价值的估算是全球碳循环研究的热点和重要内容。基于2004—2008年和2009—2013年山东省森林资源清查数据以及实测样地数据改进的生物量蓄积量转换参数,利用生物量转换因子连续函数法,估算2004—2013年山东省森林碳储量及其碳汇经济价值动态。研究结果表明,2004—2013年山东省森林面积、碳储量和碳密度分别从2004—2008年的156.12×10~4hm^2、34.75Tg C和22.26Mg C/hm^2增加到2009—2013年161.44×10~4hm^2、43.98Tg C和27.24Mg C/hm^2。人工林是森林面积、碳储量和碳密度增加的主要贡献者,人工林和天然林对森林生物量碳汇的贡献分别为97.3%和2.7%。两次森林清查期间,杨树和硬阔软阔类森林的碳储量之和分别占全省总量的70.2%和69.6%,杨树的碳储量和碳密度增加最为显著。各龄组森林碳储量由大到小依次为:幼龄林>中龄林>成熟林>近熟林>过熟林。森林碳汇经济价值从2004—2008年的243.37亿元增长到2009—2013年的253.42亿元,年均增长2.01亿元,杨树的碳汇经济价值占全省所有森林类型的60%,赤松单位面积碳汇经济价值最强为2.08万元/ha。

中国林业碳贡献区域分布及潜力预测

“国家自主贡献”(INDCs)鼓励各国自觉承担减排责任,林业部门的碳贡献及潜力对我国承担减排替代及合理制定INDCs目标具有积极意义。通过生物量转换因子连续函数法和土壤有机碳储量推算法,利用第八次森林资源清查数据,模拟预测三种森林生长情境下各林区承诺期内碳贡献分布变化情况。研究结果表明:①至第八次森林资源清查结束,三大林区总碳储量为48.63 PgC,总蓄积量为188.02×10^8 m^3。②至2030年,自然增长情境(Ⅰ)、按原面积比例分配情境(Ⅱ)和人工林高配比情境(Ⅲ)下林区总碳储量将分别增加1.70、6.90和7.11 PgC,蓄积量分别增加53.04×10^8、61.70×10^8和62.38×10^8m^3。③2013—2030年期间,各林区碳贡献均保持增长,但东北和西南林区贡献率逐年下降,南方林区贡献率上升趋势明显。④敏感性分析结果表明,每提高5%南方林区新造林面积比例,三大林区的碳储量和蓄积量将提升6 TgC和7×10^5m^3。为充分发挥林业在缓解气候变化中的潜力,应提高南方林区的新造林面积比例,为用材林制定合适的采伐模式,增加杉木和桉树等速生树种面积,以维持较高的碳贡献增长速度和保障木材生产安全的优势。在东北林区和西南林区发展混交林,对过熟林进行可持续经营管理,人工促进更新过熟林以提高森林更新速度,从而改善碳贡献率下降和林龄偏大的现象。

1973～2013年黑龙江省森林碳储量及其动态变化

基于1973～2013年8次省森林清查数据以及实测数据改进的生物量蓄积量转换参数,利用生物量转换因子连续函数法,研究了近40a黑龙江省森林碳储量及其动态变化.结果表明:黑龙江省森林碳储量从1973～1976年的1159.35TgC下降到2009～2013年的833.99TgC,其中天然林减少387.51TgC,人工林增加62.15TgC;森林总体表现为碳源(-10.88TgC/a),主要归因于天然林面积的减少.不同森林类型的碳储量存在较大差异,桦木、落叶松和阔叶混是碳储量的主要贡献者;大多数森林类型的碳密度呈上升趋势.森林以中、幼龄林为主,中龄林碳储量占同期全省总量的27.9%～46.6%,其他龄组的碳储量均呈减少趋势,以成熟林最为明显(201.17TgC);幼龄林、中龄林和近熟林的碳密度分别增加2.20、3.21和3.43MgC/hm^2,成熟林和过熟林则有所下降;不同龄组森林面积和碳密度的变化是导致其碳储量变化的主要原因.

浙江省杉木林生产力地理分异特性

杉木Cunninghamia lanceolata林是浙江省主要的森林类型之一。为科学合理地开展杉木经营管理,提高森林生态系统质量和效益,以1994-2009年浙江省森林资源连续清查数据为基础,采用生物量换算因子连续函数法计算森林生产力,以平均划分的原则将经度、纬度和海拔3个维度分别划分成几个半度带称之为梯度带,用最小显著差法分别计算差异显著性,分析杉木林生产力的地理分异特性及规律。结果表明:浙江省杉木林生产力在经度方向上差异显著(P<0.05),第Ⅰ和第Ⅱ梯度带上的生产力明显高于其他梯度带上的生产力且其他梯度带间的生产力差异不显著(P>0.05);在沿纬度方向上差异不显著,但各梯度带上的生产力波动规律一致;在海拔方向上差异不显著(P>0.05),但随时间推移第Ⅴ梯度带的生产力明显高于其他梯度带上的生产力。总体上,浙江省杉木林生产力在经度方向上存在明显分异现象,在纬度和海拔2个地理维度上无明显分异现象,但随时间推移有分异趋势,分异现象逐渐明显。浙江省杉木林在118°~119°E之间培育可能会具有更高的生产力。

1994年-2018年东三省森林碳储量动态变化研究

为开展东三省森林生态系统碳储量动态变化的研究,文章以1994年-2018年期间5次森林资源清查资料为基础,采用生物量转换因子连续函数法估算东三省森林碳储量及变化趋势。结果显示:1994年-2018年东三省森林碳储量共增加334.37 TgC,整体表现为碳汇,年均固碳16.71 Tg/a。在林龄方面,中龄林碳储量占比最高,占同期总碳储量的33.07%~44.69%。在不同优势树种中,栎类、落叶松和阔叶混是东三省森林碳储量的主要贡献者。由此,改善林龄结构和加强对优势树种的经营与管理对提升东三省森林碳汇能力至关重要。

黑龙江省森林碳储量的动态变化分析

以黑龙江省二十余种树木为研究对象,对比研究林分与林龄,在2003—2013年连续三次森林资源清查数据的基础上,采用生物量转换因子连续函数法和平均生物量法计算出不同种类、不同林龄、不同起源的森林资源碳储量及碳密度,并进一步分析其动态变化及分布特征,以找寻合适树种进行保护与扩增。结果表明:①从植被类型的角度来看,乔木林碳储量最多,为661.78 Tg,其碳密度也最高,为33.94Mg/hm2;②不同林龄的乔木中,中龄林、近熟林的碳储量在不同时期的清查数据中均占有重要地位,共占69.87%;③在不同树种中,阔叶混、落叶松、栎类等树种为黑龙江省森林碳储量主要贡献树种,合计占黑龙江省乔木林碳储量的62.17%;④碳密度方面枫桦、水曲柳、栎类、樟子松等排名靠前;综上所述,阔叶混、落叶松、栎类作为主要碳储量贡献树种,应当进行主要保护,并辅助以其他树种的保护与扩增,提升黑龙江省森林碳储量。

重庆市乔木林碳储量动态分析及潜力预测

对碳储量和碳密度进行定量估算和动态分析,可为生态建设和森林合理经营提供参考,为碳汇特征提供科学依据。利用重庆市第六次(2002年)、第七次(2007年)、第八次(2012年)、第九次(2017年)森林资源连续清查数据,采用连续生物量扩展因子法,估算了4次森林资源连续清查周期内乔木林碳储量和碳密度,并进行动态分析;利用分起源主要优势树种的单位面积蓄积-林龄Logistic生长方程,预测2022年重庆市乔木林碳储量和碳密度。结果表明:(1)2002~2017年,重庆市乔木林碳储量由4086.02×10~4t增至10923.65万t,碳密度由2002年的26.67t/hm^2增长至44.84t/hm^2;(2)天然林的碳储存能力远大于人工林;(3)阔叶林、针阔混交林近几年对碳储量的贡献逐步增大,但以马尾松为主的针叶林仍然是全市碳储量的主要贡献者;(4)重庆市乔木林结构逐步改善,结构更加合理,碳密度随着林龄增加而升高,碳储量增长潜力大;(5)到2022年,重庆市乔木林总碳储量和平均碳密度分别达到15561.74万t和52.79t/hm^2,与2017年相比增加了42.5%和17.7%。全市乔木林面积占森林面积的69.3%,增加单位面积蓄积、进一步实施天然林保护、提高人工林生产力、制定合理的乔木林采伐强度和更新造林方式,有助于提高碳储存能力。

杉木、马尾松等不同树种组碳储量与碳密度研究

以新化县森林资源为研究对象,基于2014年新化县森林资源二类调查数据,借助Arcgis空间分析,利用生物量转换因子连续函数法计算出不同树种组的碳储量以及碳密度。结果表明:(1)各树种组碳储量的大小排序为:杉木组>马尾松组>竹木组>柏木组>慢生阔叶树组>中生阔叶树组>灌木组>国外松组>果树组>速生阔叶树组>食用原料树种组>药用树种组>杨树组>林化原料树种组;(2)各树种组碳密度的大小排序为:中生阔叶树组>速生阔叶树组>柏木>国外松组>竹木组>杨树组>杉木组>慢生阔叶树组>马尾松组>果树组=食用原料树种组=林化原料树种组>灌木组>药用树种组。

当阳市森林植被碳储量及其价值评价

以当阳市森林资源二类调查数据和年度森林资源动态监测成果为基础,采用生物量转换因子法,对乔木林生物量进行了估算;采用平均生物量法,对竹林、灌木林生物量进行了估算。以估算的森林生物量结果为基础,运用生物量-碳储量转换系数法,估算了当阳市的森林植被碳储量,并运用碳税法,评价了当阳市的森林碳汇价值。结果表明:当阳市森林固碳总量达113.17×104 t,相当于CO2当量414.95×104 t,森林固碳价值达13.58亿元。

树木碳储量的计算分析及最佳轮伐期的确定

本文以黄杉、刺槐和落叶松三种树种为例,通过生物量转换因子法探究碳储量与树龄之间的关系。结果表明对于所研究的三种树种的碳储量都随树龄的增长而增加,但碳储存的生长速率并不总是增加的。表明不同树种和不同地区之间的碳储存量和生长速率的变化趋势基本一致,且存在碳储量因素下的最佳轮伐期。为了确定森林的最近轮伐期,分别考虑了两种情况,一种情况为仅考虑经济因素时,可通过林地净现值模型树木的最佳轮伐期。另一种情况为综合考虑碳封存效益和经济效益时可通过归一化处理确定每个树种的最佳轮伐期。结果表明:当经济的权重较高时,最佳轮伐期会变小;当固碳效益的权重较高时,则反之。该工作可为实际森林的最佳轮伐期预测提供理论指导。

黑龙江省森林植被碳储量时间变化及其影响因素的探究

以黑龙江省第八次和第九次森林资源清查数据为基础,采取生物量转换因子连续函数法和平均生物量法从不同角度对黑龙江省不同类型森林植被进行了碳储量和碳密度的估算及分析。结果显示,第九次清查期的黑龙江省森林植被碳储量为889.37Tg,较第八次清查期增长77.90Tg。在森林类型方面,乔木林约占黑龙江省森林总碳储量的99.70%;乔木林优势树种中,阔叶混碳储量占比最高约为41.66%;在不同起源方面,天然乔木林较人工乔木林具有明显优势;在不同林龄方面,不同龄组碳储量占乔木林总碳储量的顺序为中龄林>近熟林>成熟林>幼龄林>过熟林,同时中龄林、近熟林和过熟林三种龄组的碳密度较其他龄组具有明显优势,体现出更强的固碳能力,运用多元线性回归模型进行回归分析可得中龄林、近熟林和成熟林面积对树种的碳储量存在较大的影响,在未来林业发展中,可以通过对中龄林和成熟林加强抚育、优化优势树种结构等措施来增加森林碳储量。

城步苗族自治县林地碳储量及碳密度研究

通过生物量转换因子连续函数法,对城步苗族自治县林地的碳储量和碳密度进行评估和分析,结果表明:各龄组碳储量由大到小排序为:中龄林>成熟林>近熟林>幼龄林>过熟林,碳密度则随着龄级的上升不断增加,且与林木的固碳能力联系极为紧密,是所占面积和固碳能力的综合体现;各优势树种碳储量为阔叶混最大,柏木组最小,从结果来看并非与分布面积成正比,而碳密度是中生阔叶树组最大,是灌木组最小,说明碳储量和碳密度的大小与林分结构和经营方式有较大联系.

新化县林地生态脆弱性与森林碳储量相关性研究

以湖南新化县的林地生态脆弱性、森林碳储量为研究对象,基于森林资源二类调查数据,利用GIS,使用克里金插值法,对其林地生态脆弱性的空间分布进行预测,绘制出空间分布图;并采用生物量换算因子的连续函数法估算新化县各优势树种的森林碳储量。结果发现:不同脆弱区其森林碳储量各不相同,从小到大依次为高度脆弱区、极度脆弱区、微度脆弱区、轻度脆弱区、中度脆弱区。经研究分析确定,不同脆弱区的碳储量含量大小与面积、人为活跃性呈正相关,因此,当地林业部门应积极采取针对性措施,最大限度地发挥林地生态效益。