吉林省森林資源碳匯效益研究

王 玥 齊 麟 葉雨靜 于大炮 周 莉 代力民

(1.中國科學院沈陽應用生態研究所森林與土壤生態國家重點實驗室，遼寧沈陽110016;2.沈陽建筑大學管理學院，遼寧 沈陽110168;3.中國太平洋財產保險股份有限公司北京分公司，北京100052)

全球20%－25%的溫室氣體排放產生于發展中國家的毀林和森林退化，因此《巴厘路線圖》中將減少發展中國家毀林和森林退化導致的碳排放，以及通過森林保護、森林可持續管理、森林面積變化而增加的碳匯，作為發展中國家減緩措施納入氣候談判進程，要求發達國家對發展中國家在林業方面采取的上述減緩行動給予政策和資金支持［1－2］。我國作為發展中國家，在管理森林活動中所形成的凈碳匯應體現其相應價值，因此，合理估算我國區域森林資源碳匯潛力將為參與森林碳貿易提供數據支持，對實現森林資源的生態補償價值具有重要意義。

評價森林生態系統碳匯效益，最重要的是首先估計其生態系統生產力、碳儲量及潛力。迄今，盡管國內外學者對森林生態系統生產力、碳儲量及其動態變化和碳匯潛力進行了大量廣泛的研究，如，利用森林資源清查數據和樣地數據，王效科等和劉國華等對我國森林生態系統的植物碳量、碳密度及其變化趨勢進行了分析［3－4］;Fang 等［5］對我國1949－1998年間森林植物碳貯存量的動態變化進行計算。這些研究闡明了我國森林生態系統在全球大氣碳平衡中的作用。但是這些方法在數據獲取上需要投入大量人力、物力，同時調查、實驗方法難以模擬趨勢變化。隨著模型的開發應用，國內學者模擬和估算了省級及以下尺度上森林生態系統碳匯量以及碳匯潛力動態變化［6－8］，其中F－CARBON 1.0和CO2FIX V2.0模型由于可以利用樣地清查數據及區域氣候因素等在該領域得到了一定的應用［9－10］。

吉林省是重要的木材生產基地，也是天然林保護工程實施區域。全省林業用地面積805.57萬hm2，有林地面積為719.48萬 hm2，森林覆蓋率為43.4%，活立木總蓄積8.9億m3，有林地蓄積8.7億m3。1998年天保工程實施至今，政府每年為林業建設調撥大量資金，而僅靠政府的力量來維護生態環境遠遠不夠，資金短缺成為目前林業建設的最大難題。天保工程大量調減木材產量，從“九五”、“十五”、“十一五”期間，吉林省年度采伐木材限額分別為714.67、779.81、328.47 萬 m3，林木及林副產品經濟收入銳減嚴重影響森工企業、林場、林區各環節再生產［11］。因此，合理估算吉林省森林資源碳匯效益，積極推進森林碳匯貿易，對于減弱森林保護對區域經濟的不利影響具有重要意義。

1 研究方法和數據來源

研究通過模擬兩種情景:情景一(采伐):假設原有用材林成熟后當年采伐并栽種同一樹種，假定非用材林成熟后其碳循環達到動態平衡，并模擬森林生態系統中活立木、土壤、生物質能及林產品等四個部分的碳貯存量動態變化，用該情景模擬吉林省森林生態系統最大可達凈固碳量;情景二(非采伐):假設不進行采伐，林分成熟后假定其碳循環達到動態平衡，并且模擬活立木及土壤固碳量兩部分數據，用該情景模擬吉林省森林生態系統最低凈固碳量。情景一與情景二總固碳量之差即為吉林省森林生態系統凈碳匯。根據國內外關于固碳效益的森林最優輪伐期研究結果，結合吉林省森林采伐限額編制技術規定，本文模擬時間確定為200年［12－14］。兩種情景采用 CO2FIX V3.1 模型計算。

1.1 CO2FIX V3.1 模型

CO2FIX模型由荷蘭瓦格寧根大學開發，是基于生態系統層級的碳平衡模型。該模型可用于模擬計算森林生態系統中活立木、土壤和木質產品鏈的碳貯存量和碳通量，模擬時間以1a為單位，包括生物量模塊、土壤模塊、林產品模塊、生物質能源模塊、經濟模塊和碳核算模塊［9］。

森林生態系統的凈固碳量由下式計算:

式中，Cbt、Cst、Cpt分別表示在時間 t貯存于活立木、土壤有機物以及木質產品中的碳量，單位均為MgC/hm2。生物質能源模塊的計算結果不直接代表碳貯存，但將計算其替代礦物能源而避免的碳排放計入系統碳固存，可用下式表示:

其中，A表示森林系統從大氣中吸收的碳量，即森林系統的碳匯量;Cbiot表示生物質能源燃燒向大氣中排放的碳量。化石能源的燃燒使固存了上百萬年的碳釋放到大氣中，相比較而言，如果植被不斷進行生長一砍伐的循環，那么生物質能源的燃燒只是使短期固定的碳釋放到大氣中，不會額外增加大氣中的碳含量，因此Cbiot也可理解為由于生物質能源的使用向大氣中減少排放的碳量［10］。

1.2 數據及模型參數

全國森林資源第六次清查統計，吉林省用材林林分中各優勢樹種幼齡林、中齡林及近熟林合計面積為9.40×106hm2。該模型輸入枝、葉、根相對樹干的生長比例，干的年凈生產力用連年生長量(CAI)表示［15－16］。為簡化計算，不考慮由于種間競爭及采伐造成的活立木死亡率等。受現有文獻數據的限制，用水曲柳和色木槭代替硬闊數據和雜木類，其單位面積蓄積連年生長量均以1 000株/hm2計算［9，17］，由于國內對枝、葉、根(整體根系)等的周轉率研究資料有限，本研究參考以往CO2FIX模型的應用研究及相關文獻進行參數估計(見表1)。木材密度計算參考相關文獻［18］。各樹種的碳含量統一采用IPCC推薦值0.5(MgC/Mg DM)。本文定義輪伐期為樹種從幼苗到進入過熟齡階段所需要的時間［19］。

1.3 森林碳匯經濟評價參數

由于森林碳匯是屬于全新貿易模式的新產品，其價格確定目前還缺乏相關的歷史資料和國外經驗可以借鑒。根據評價目的不同，可以采用影子價格、工業技術進行CO2減排成本、國際碳貿易交易價格或者根據CDM項目推算森林碳匯價格。一般在考慮森林碳匯對國民經濟和氣候變化的貢獻時，多采用影子價格;如果以進行經濟評價或以開展森林碳貿易為目的，宜采用工業減排二氧化碳成本、國際碳貿易價格或標準林業CDM碳匯價格［40］，本研究選擇國際碳貿易價格方法確定交易價格。芝加哥氣候交易所(CCX)價格(從2003年12月－2010年6月期間，最高 7.4$/t CO2，最低 0.1$/t CO2)，歐洲氣候交易所(ECX)價格(從2006年1月－2010年6月期間，最高2 9.80/t CO2，最低 0.01/t CO2)。由于近期碳交易價格偏低且沒有正確反映資源價格，同時考慮到歐盟市場價格變化較大，本文選取芝加哥交易所歷史數據的平均值2.22$/t CO2作為碳匯交易價格。

表1 模型生物量模塊使用參數

2 結果分析

2.1 吉林省森林資源碳匯潛力模擬期限內動態

在模擬期限200年內，情景一和情景二內各碳庫變化趨勢隨模擬時間推移而變化(見圖1)。情景一條件下，隨著時間的推移，原有森林近熟林首先達到輪伐期，采伐會帶來生物量碳庫數量的減小，林產品碳庫數量的增加。由于本文考慮的原有森林輪伐期由優勢樹種決定，所以近熟林達到采伐的時間各不一樣，其生物量和林產品碳庫變化曲線隨時間呈現出不同的變化趨勢，且隨著時間的推移，原森林中齡林、幼齡林至其輪伐期后，生物量和林產品碳庫亦表現出因采伐導致的相應變化。由于CO2FIX模型考慮了生物質能源的使用將會減少因化石燃料使用而造成的碳排放，因此生物能源的使用對化石燃料使用的替代效果為該碳庫增加的碳儲量，該碳庫曲線隨著林產品碳庫的部分轉入而逐漸增大。模型模擬的總固碳量即為生物量、土壤、林產品、生物量能源碳庫數量之和的變化。情景二中，由于不進行采伐干擾，原有森林中各齡林隨著時間的推移到達最大碳儲量后，生態系統碳儲量達到動態平衡而將不再固碳(本文沒有考慮死亡等因素)，因此生物量碳庫曲線在150年左右達到最大值后保持不變，土壤碳庫變化亦不明顯。由于土壤碳庫作用較小，因此情景二下生物量碳庫數量和總固碳量較為接近。由于沒有考慮采伐，所以情景二內沒有林產品和生物量碳庫曲線變化。

在200年模擬期內，比較情景一、二總固碳量動態(圖2)。由于情景二不考慮采伐干擾的影響，林木保持生長，其碳儲量變化曲線呈現上升趨勢。隨著到林木生長達到成、過熟階段，生長率減緩直至為零。到近200年保持固碳量不變，碳匯量達到最大值。而情景一考慮到采伐干擾的影響，在模擬期內，總固碳量曲線變化趨勢隨模擬時間變化呈現一定的變化。模擬前期(第5－41年)，情景一條件下的總固碳量曲線略高于情景二，主要由于優勢樹種中楊樹的短輪伐期和生長量較快;模擬時間第42－184年，情景一條件下的總固碳量曲線低于情景二，且隨著時間的推移，兩曲線之間的差距逐漸縮小。第186年后，情景一條件下的總固碳量高于情景二，情景一總固碳量曲線保持持續上升趨勢，而情景二總固碳量曲線保持不變。

2.2 吉林省森林資源碳匯潛力分析

在200年模擬期限內，采伐情景下的總固碳量大于非采伐情景，并通過生物能源的使用減少化石燃料碳排放759.19TgC至大氣中(見表2)。活立木的碳貯存量在兩種情景中均占據較大比重，由于林木定時主伐，情景一中活立木碳儲量呈現較為規律的波動，而情景二中則表現為達到最大碳儲量后保持不變的趨勢。兩情景活立木碳貯存量分別占系統凈固碳量的32.47%和99.10%。兩種情景中土壤碳貯存量的變化均較穩定，200年模擬期內，土壤碳貯存量分別占凈固碳量的2.18%和0.90%。情景一中林產品的碳貯存量隨活立木的定期采伐呈現相應的增長，200年模擬期內可達到185.87TgC，占系統凈固碳量的12.85%。在200年模擬期內，情景一(采伐)比情景二(非采伐)多累計碳貯存量142.34TgC。

圖1 模擬200年內吉林省原有森林各碳庫動態

圖2 情景一、二下總固碳量模擬期200年內動態

根據芝加哥氣候交易所和歐洲氣候交易所歷史平均價格數據和吉林省森林生態系統碳匯潛力，可估算在模擬期200年內，碳匯貿易收入為1.16×109$，即吉林省森林生態系統碳匯潛力收入為5.79×106$/a。

3 結論與討論

情景一假設各樹種成熟后當年完成主伐并立即栽種同一樹種，而實際生產中成熟林木的采伐、種植均需要一定時間，故利用CO2FIX模擬的結果為森林生態系統理論碳匯潛力的最大上限;情景二假設各優勢樹種成熟后不主伐，即森林生態系統進入碳循環平衡狀態。利用CO2FIX模擬的結果為森林生態系統理論碳匯潛力的最小碳匯潛力。基于此上述兩種假設情景，估算吉林省森林生態系統200年內凈固定大氣碳量為142.34TgC。

表2 吉林省原有森林碳匯潛力

由于本文中模型所涉及的各樹種各年齡段單位面積蓄積連年生長量(CAI)，生物量模塊中各優勢樹種枝、葉、根等的參數(如周轉率等)均采用已知文獻數據，一定程度上影響計算結果。同時，林木生長受立地條件因素影響，但在模型中忽略空間異質性。雖然模型計算結果的精度直接受到上述因素的影響，但是在大尺度上估算區域碳匯潛力，利用CO2FIX模型仍不失為一種相對便捷、經濟的方法。

受國際政策影響，2008年以來芝加哥氣候交易所和歐洲氣候交易所溫室氣體減排交易價格持續降低。相對于林業CDM項目，如內蒙古敖漢旗防治沙漠化造林項目，意大利獲得的減排額度價格8.00$/t CO2［17］，本文選用的$2.22/t CO2明顯偏小。從世界CO2減排的大趨勢和碳貿易發展需求來看，森林碳匯價格存在較大的上升空間，本研究估算的吉林省森林碳匯貿易收入5.79×106$/a偏低。

(編輯:劉照勝)

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