區域森林植被碳匯估算及前景分析

劉金山，張萬林，楊 帆，桂來庭，黃 哲

(國家林業局中南林業調查規劃設計院，長沙410014)

區域森林植被碳匯估算及前景分析

劉金山，張萬林，楊 帆，桂來庭，黃 哲

(國家林業局中南林業調查規劃設計院，長沙410014)

森林生物量與碳庫、植被生產力和碳匯之間有著密切的聯系。本文介紹了用植被凈第一性生產力計算植被碳匯的常用方法，并分析了森林碳匯監測及林業碳匯領域的發展前景。

生產力;碳匯;前景

1 森林生物量、碳庫、生產力及碳匯關系

森林植被生物量是指某一時間點、某一空間范圍內森林植被所含有機物質的總量，由于植被的含碳系數相對穩定，因此生物量的大小決定了碳庫大小。森林植被生產力是指在一定時期內，單位時間、單位面積的森林生態系統(或某種群、群落)所生產出的有機物質總量(能量或干物質量)。生產力的大小決定了植被碳匯大小。碳庫即生物量中儲存的有機碳總量，是現存量指標;碳匯即生產力所帶來的有機碳累積速率，是流通量指標。四者相互關系如圖1所示。

圖1 生物量、碳庫、生產力及碳匯關系圖

準確估計森林碳匯時空變化及了解其驅動機制是進一步增加碳積累、控制碳排放的前提。由于對森林生態系統土壤呼吸研究尚不充分，在碳循環研究方面，對生態系統凈碳源或碳匯的估算即凈生態系統生產力(NEP)的估計，更多的傾向于植被凈第一性生產力(NPP)，即植物在單位時間和單位面積上所積累的有機干物質的含碳總量。本文對森林碳匯的計算是基于植被碳匯量，而不是整個生態系統碳匯量。植被通過光合作用吸收能量和積累，導致生物量的增加，通過研究區域森林NPP大小，乘以相應的含碳系數即為森林植被碳匯。

2 NPP估算模型簡介

估算植被NPP的模型分為統計模型(statisticalmodel)、參數模型(parameter model)和過程模型(process—based model)三類［1］。統計模型又稱氣候相關模型，根據森林生物量和生產力受溫度、降雨量和蒸發量等氣候因子的影響建立相應函數關系。如:與溫度、降水量相關的Miami模型;與蒸發量相關的Montreal模型;與凈輻射相關的Chikugo模型;與蒸散量、溫度、降水等因子相關的Thornthwaite Memorial模型;與凈輻射量、降水量相關的模型［2］。參數模型主要包括光能利用率模型和GLO－PEM模型。過程模型主要包括TEM模型、CASA模型、CENTURY模型等，是在植物生長機理的模擬基礎上引入溫度、水分、養分等參數，可分析環境因子相互作用對森林生長過程的影響，計算NPP的大小。

NPP估算模型在估計或預測NPP過程中發揮了重要作用，對于了解森林碳庫對氣候變化(溫度、降雨等環境因子變化)的響應，同時制定減緩和應對氣候變化的策略也具有一定的指導作用。但是由于適用模型的建立是一件費時費力的工作，且由于需要相應的氣候與環境因子的數據，因此該模型的應用往往局限在某一氣候帶范圍上的生產力估計工作中，在地區范圍上由于有限的氣象觀測點，使得模型的建立與應用受到了限制。對于林業工作者來說，利用森林資源監測數據，通過對樣地調查數據的相應轉換實現NPP的計量、監測是一個方便可行的方法。

3 利用森林資源調查數據的NPP估算方法

根據植物生物學生長原理，利用實地調查數據或文獻數據，建立生物量或生產力與相關因子的回歸關系，從而表征不同立地條件、森林類型和林齡下森林生產力大小。該方法只需樹種名稱、樣木胸徑、樹高等基本測樹因子資料，即可通過模型獲得植被生產力大小，但無法了解光照、溫度、降水等氣候因素和水分、養分供應等環境因子對生產力的影響，其在估算區域植被總碳匯時是適宜的，但無法了解區域內碳匯變異程度及變異驅動機制。

3．1 基于連續清查數據的統計生物量差減法

在區域森林生產力大小監測、計量時，生物量根據蓄積量按轉換系數進行推算，生產力通過估算某一時期內森林生物量現存量的變化量來推算。生物量估算方法有換算因子連續函數法、雙曲線模型估算法、生物量經驗(回歸)模型估算法等，下文以換算因子連續函數法為例，簡介生產力計算過程。由于生物量的換算是基于蓄積量而不是生長量，因此由生長量推算生物量還需從生物量—蓄積量轉換關系入手。

區域森林生物量與蓄積量轉換模型為:

式中:B為單位面積生物量(t/hm2)，V為單位面積蓄積量(m3/hm2)，a和b為參數。

兩次森林資源清查蓄積分別為V1和V2，則:

由公式(3)可以看出，推算生產力只需要參數a和連續清查間隔期內蓄積增長量數據。

對于前后兩次調查時森林類型或優勢樹種不變的情況下，按公式Δ=a·(V2－V1)計算生產力是基本合適的;當兩次調查間隔期內由無林地或非林地變為有林地或森林類型、優勢樹種發生變化時，采用連續清查統計生物量差減法可能造成估計值略小于真實值［4］。考慮到在區域森林資源調查間隔期內，森林采伐和枯損是無法避免的，截至后期調查，這部分林木仍經歷了生物量增長過程，因此在計算生產力時需予以考慮，張茂震等［5］在對浙江省森林生產力計算時，針對此問題對模型進行修正:

式中:Δn為調查間隔期，Δm為采伐木和枯損木從最后1次調查到被采伐或枯損時所經歷的時間(年)，此處取Δm=Δn/2，Vc和Vd分別為間隔期Δn年內采伐和枯損蓄積，p為年平均生長率，[(Vc+Vd)(1+p)Δm]為Δn年內包括未測生長量(按Δm年計算)的消耗量。

3．2 生物量累積率模型法［6］

森林生產力受生物量、林齡等因素的綜合影響，生產力可以表示為年生物量的累計率(MABI，MABI=B/A，B為生物量，A為林齡)的函數。Zhou等和趙敏等［6，7］通過對主要造林樹種的 NPP與 MABI的關系研究表明，二者存在雙曲線的函數關系:

式中:NPP的單位為t/(hm2·a);A為林齡;a和b為常數。根據公式(5)和森林資源清查資料，每一種造林樹種的平均生產力(NPPave)可以通過公式(6)來計算:

式中:Ai為林齡級的齡級中值，Bi為每個林齡級的平均生物量;a和b可以通過公式(5)確定;Bi通過生物量估算方法——雙曲線模型估算法確定。

3．3 生產力—生物量轉換模型法

同一森林類型凈生產力與林分生物量密度、立地條件及林齡等密切相關，而林分的立地條件和林齡等因子共同影響了生物量密度，因此建立不同森林類型的生產力—生物量轉換模型，結合林分生物量密度數據可以推算其生產力大小。利用森林資源連續清查數據計算生物量密度的方法介紹見［8］，生物量密度推算生產力公式及具體參數見方精云等研究結果［9］。

4 林業碳匯估算應用前景分析

1)了解區域尺度森林生產力大小及其分布規律，對于了解森林碳庫資源變化和森林固碳增匯潛力及速度、制定區域林業發展戰略、編制森林生態環境保護與建設規劃具有一定的指導意義，為下一步保護及利用森林碳庫、發展森林碳匯提供參考。除了林木自然生長，我國通過大規模開展植樹造林和森林管理活動額外吸收了大量CO2，森林碳匯潛力巨大。據《中國應對氣候變化國家方案》，1980—2005年，我國造林活動累計凈吸收約30．6億t CO2，森林管理累計凈吸收16．2億t CO2，通過減少毀林活動減少排放4．3億 t CO2。據初步估計六大林業重點工程固碳潛力約200億t，持續時間約為100 a［10］。我國森林植被現實碳儲量與碳密度只有潛在量的33．1%［11］，因此，通過加強森林管理等措施，將增加林木蓄積及碳密度，能夠大大提高森林的木質產品供應能力、提升森林的綜合生態功能。掌握林業工程或區域森林碳匯大小數據，對于了解森林植被碳匯抵消工業二氧化碳量及制定林業應對氣候變化策略具有重要意義。

2)森林碳匯速率綜合反映了植被生物學特性與區域地理環境、自然條件的影響，是評價森林生態功能的重要指標。從大的地域尺度上來看，更多地體現為氣候生產力，即水熱條件是影響森林生產力等級分布的主要因素。水熱條件越好的，地域生產力越高。我國地域遼闊，氣候變化多樣，水熱條件難以同步，存在緯度方向(決定了溫度的南北差異)、距海遠近(引起了水分的東西差異)和地形(水熱重新分配，出現景觀垂直差異)帶譜分布差異，因此，掌握不同氣候區生產力的分布格局及其驅動機制，對于了解各地碳匯潛力，在大的地理格局上合理確定碳庫及碳匯保護區域，制定林業固碳策略等，具有重要意義。小的地域尺度上來看，更多地體現為植被生產力，即在氣候條件差異不明顯的情況下，植被類型是影響森林生產力等級的主要因素。水熱條件相似的小區域，在造林、再造林時根據不同植被類型生產力大小配置植被格局，對于合理利用水熱資源，充分發揮生產力潛力，盡可能實現生態產品生產力和物質產品生產力最大化。

3)根據區域森林生產力狀況選擇碳匯造林地區并進行碳匯估算，對于引進國外的資金，創新地方造林技術，提高自然與立地條件較差區域的造林成活率與森林覆蓋率，改善當地生態環境等方面都將發揮促進作用。熟悉CDM造林再造林的基線和方法學，能夠對基線碳儲量變化量、項目碳儲量變化量、泄露及項目邊界內溫室氣體排放進行監測、計量和估算，是開展碳匯項目的前提，并能夠為培育國內碳匯市場、參與國際碳交易及實施清潔發展機制碳匯項目爭取主動。

4)掌握區域森林碳匯數據，是爭取工業對林業碳匯補償、實現地區間及產業間生態公平和促進林業生態建設的基礎。林業碳匯作為間接固碳的手段，其以較低的成本控制溫室氣體排放，獲得了巨大的經濟和環境效益，為經濟社會發展爭取更大的發展空間。對碳庫的保護者和碳匯的生產者而言，其提供了森林生態系統固碳釋氧服務價值，犧牲了碳庫保護成本和因保護森林碳庫放棄的機會成本。為避免碳匯生態產品的“公地悲劇”，應根據“誰保護誰受益，誰使用誰付費”的原則，通過轉移支付或碳稅形式實現工業對林業的碳匯補償。通過森林碳匯的估算，對于了解森林固碳釋氧價值及生態效益，進而確定補償標準具有重要的實用價值。

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［3］Fang J Y，Chen A P，Peng C H，et a1．Changes in forests biomass carbon storage in China between 1949 and 1998［J］．science，2001，292:320－2322．

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［5］張茂震，王廣興，劉安興．基于森林資源連續清查資料估算的浙江省森林生物量及生產力［J］．林業科學，2009，45(9):13 －17．

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Methods and Future Prospects of Regional Forest Vegetation Carbon Sequestration Estimation

LIU Jinshan，ZHANG Wanlin，YANG Fan，GUI Laiting，HUANG Zhe
(Central South Forest Inventory and Planning Institute of State Forestry Administration，Changsha 410014，Hunan，China)

Forest vegetation net primary productivity(NPP)and carbon sequestration are closely connected，as is the case with biomass and carbon pool．This paper introduces a common method of calculating vegetation carbon sequestration through productivity，and looks forward to the future of forest carbon sink monitoring，estimating and forestry carbon sequestration field．

productivity;carbon sink;prospects

1003—6075(2012)04—0065—04

2012—09—12

劉金山(1986—)，男，山東煙臺人，碩士，從事森林資源監測及林業碳匯計量監測等工作。