基于生物量扩展因子法探究广西公益林中乔木的碳储量动态变化

在“双碳”背景下,为进一步提升广西公益林中乔木的碳汇能力,基于广西2018—2021年度公益林监测数据,运用生物量扩展因子法,并结合主要林分组的含碳率、根冠比等数据,对广西2018—2021年公益林中乔木的碳储量进行量化评估,分析碳储量动态变化过程,并提出相关建议。研究结果显示:1)2018—2021年,广西公益林中乔木的碳储量从8719.05×10^(4)Mg上升至11464.95×10^(4)Mg;2)碳密度由2018年的37.28 Mg/hm^(2)上升至2021年的41.56 Mg/hm^(2),年均增长率达3.70%;3)广西公益林中乔木的碳储量以阔叶树为主,其中幼、中龄林碳储量占比较大,固碳速率相对较快,碳密度随林龄的增长而增加。总而言之,2018—2021年,广西公益林中乔木的碳储量和碳密度均呈现上升态势,说明林地生产力得到了更好的利用。

基于森林清查资料的乔木林生物量估算方法的比较

利用广东、江西、贵州、陕西、吉林和北京6省市第六、第七次森林资源连续清查的资料,应用IPCC法、转换因子连续函数法和加权生物量回归模型法,从计算原理过程、方法特点、模型的可验证和可重复性以及2期生物量增长的稳定性等方面对3种估算乔木林生物量的方法进行比较。结果表明:对于总生物量,可变BEF2的IPCC法估算结果偏大,固定BEF2的IPCC法估算结果偏小,转换因子连续函数法和加权生物量回归模型法的估算结果较为适宜;对于转换因子,同一树种在不同的区域间,加权生物量回归模型法最为稳定;各个树种7次清查的转换因子,IPCC法和加权生物量回归模型法比较稳定,转换因子连续函数法波动较大;对于2期生物量增长率,可变BEF2的IPCC法和固定BEF2的IPCC法结果接近,比较稳定,转换因子连续函数法波动很大。

直接计算应力强度因子的扩展有限元法

系统地给出了直接计算应力强度因子的扩展有限元法。该方法以常规有限元法为基础,利用单位分解法思想,通过在近似位移表达式中增加能够反映裂纹面的不连续函数及反映裂尖局部特性的裂尖渐进位移场函数,间接体现裂纹面的存在,从而无需使裂纹面与有限元网格一致,无需在裂尖布置高密度网格,也不需要后处理就可以直接计算出应力强度因子,并且大大简化了前后处理工作。最后通过两个简单算例验证了该方法的精度,分析了影响计算结果的因素,并与采用J积分计算的应力强度因子作了对比,得出了两种方法计算精度相当的结论。

珠江三角洲地区森林生物量及其动态

利用生物量转换因子连续函数法,通过69组不同龄级的森林样地实测数据,拟合了珠江三角洲主要森林类型的生物量和蓄积量之间的回归方程,并结合3个时段森林清查资料,估算了区域森林生物量及其动态.结果表明:珠江三角洲的中幼林面积占森林总面积的80%以上,其林下植被生物量约占森林总生物量的33%,充分考虑林下植被生物量能提高区域森林生物量估算的精度.在1989—1993年、1994—1998年、1999—2003年3个研究时段,珠江三角洲森林生物量共增加了14.67×106t.其中,马尾松林、常绿阔叶林和针阔混交林的生物量约占区域总生物量的80%,是区域森林生物量的主体;而中、幼林的生物量所占比例达90%,但呈逐年下降趋势.珠江三角洲快速城市化和经济发展对区域森林生物量的积累并没有产生明显影响,区域森林面积基本保持不变,而区域森林生物量呈逐年增长趋势,年增长率为1.2%.随着珠江三角洲区域中、幼林不断发育成熟,区域森林的生物量将不断增加,其环境效应也将不断增强.

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。

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%。

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。

弹性体裂纹扩展的数值模拟

采用位移不连续法 (DDM)对裂纹的扩展进行了数值模拟 .首先应用 DDM求解了线弹性裂纹体的应力场 ,再采用最小二乘法确定应力强度因子并根据线弹性复合型断裂判据进行开裂判断 ,从而实现裂纹开裂的模拟 ,取得了与实验结果较吻合的数值计算结果 .文中所用方法仅需在裂纹面上直接划分单元、对开裂部分直接追加单元来实现裂纹扩展过程的动态跟踪 。

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。

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。

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。

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.

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。

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。

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。

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。

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。

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.