人工红松中龄林含碳率研究

孙 虎，李凤日，贾炜玮，孙美欧，王 蒙

（东北林业大学林学院，哈尔滨 150040）

目前，随着人们对生态环境变化的认识，尤其是对气候变暖问题越来越关注，研究生物圈碳循环已经成为热点和前沿［1］。CO2是众所周知的温室气体，有学者研究表明，其在大气中含量的增多是造成全球气候变暖的主要原因之一［2］。森林作为陆地生态系统的重要组成部分，研究森林生态系统生物量以及碳储量的动态变化，可以为合理地利用森林资源以及提高其固碳能力提供依据。估算森林生态系统碳储量的方法很多，但是其主要原理都是通过直接或者间接得到森林生态系统的生物量（现存量），再乘以其组成植被的含碳率而得到的，所以对森林生物量和植被含碳率的准确测定成为了估算森林碳储量的关键因素［3］。对于森林生物量的研究已有很多，随着估算精度的提高和数据资料的积累，森林生物量的估算势必更加精确。但是目前关于植被含碳率的研究依然很少，国内外很多学者都采用0.50或者0.45作为碳转化系数进行碳储量的估算［4－5］，而且很少把乔木、灌木和草本的含碳率区分对待。根据贾炜炜等［6］、徐晓静等［7］和郑帷婕等［8］的研究结果得知，植被种类以及不同的分布区域都会对植被含碳率造成影响，因此分别测定各区域各种植被的含碳率是很有必要的。由于森林生态系统自身组成的多样性以及其分布区域的复杂性，针对较小区域的专门研究就尤为重要［9］。

红松（Pinus koraiensis），是东北地区主要建群种之一，其树干通直，材质优良，果实营养丰富，具有极高的经济价值。其典型林分类型——阔叶红松林，是东北地区森林生态系统的顶级群落，具有极高的稳定性和生产力，生态价值巨大［10］。由于历史上的种种原因，天然红松资源遭到严重破坏，经过几十年的恢复和重建后，红松资源得以休养生息。目前黑龙江省人工红松重点生态公益林面积已达到7 857 hm2，蓄积量545 372 m3，固碳潜力巨大，准确合理地估算红松人工林的固碳能力，将成为评价红松生态经济价值的有力支持，也可以为红松资源的合理利用以及持续发展提供依据。本研究从人工红松解析木以及林下枯落物层和植被层的含碳率出发，对其含碳率进行基础分析和研究，为区域范围内红松人工林碳储量的估算提供基础数据。

1 研究地区概况

黑龙江省位于中国东北，E121°11′～135°05′，N43°25′～53°33′，面积约为 46.9 万 km2。气候类型属于中温带到寒温带过渡的大陆性季风气候，年平均气温－4～5℃，冬季寒冷干燥，夏季炎热多雨，春秋季多大风，全年温差近10℃。本区面积辽阔，地形复杂多样，西南部是松嫩平原，西北部为大兴安岭山地，东北部为小兴安岭山地，东南部是东部山地（张广才岭、老爷岭和完达山等）以及东部的三江兴凯湖平原。整体来看，平原面积辽阔，地势低平，呈现出西北部和东南部高，东部、西南部低的地势走向。森林覆盖率高达43.6%，森林资源以天然林为主，人工林面积也在逐年增加，主要以红松、落叶松、樟子松和杨树等长势较快、木材性质良好的树种居多。森林主要分布在大小兴安岭、长白山脉和完达山等区域。

本研究按照黑龙江省红松人工林分布区域和地形地势的关系，在庆安、阿城、鸡东和勃利这4个重点生态公益林县市设置4块标准地，每块样地按照径阶大小选伐6株样木，共获得24棵人工红松解析木。各样地主要调查因子及各样木主要测树因子见表1和表2。

表1 红松人工林各样地主要调查因子Tab.1 Summary of the main factors of planted Pinus koraiensis forest plots

表2 人工红松各样木测树因子统计量Tab.2 Summary of the main factors of planted Pinus koraiensis sample trees

2 样品收集和测定

2.1 样品收集

在选定区域内选择立地条件相似，林分特征差异不显著的地块设置30 m×30 m标准地，进行样地调查。以样地每木检尺数据为基础，按照等断面积标准木法［11］确定解析木，每块样地分别获得优势木、中等木和被压木各2株。再结合生物量调查方法获取解析木各部分样品，包括树干（1.3 m处圆盘）、树枝、树叶和树根（按照树根的粗细分为3个等级，分别为0.2～2 cm、2～5 cm和 ＞5 cm）。每个样地内随机布设3个1 m×1 m的小样方，收集林下层灌木和草本样品，设置3个0.5 m×0.5 m的小样方收集林下层枯落物 （枯枝、枯叶和半分解层）样品。所有收集的样品带回实验室进行含碳率测定。

2.2 含碳率测定

将样品带回实验室，在85℃恒温烘箱中烘干至恒重，然后研磨样品（将树干样品分为心材、边材和树皮3部分分别研磨）。为使样品充分混匀，研磨前先将样品切碎，然后用中药粉碎机反复对样品进行研磨，使样品通过50目的土壤筛，以保证样品充分混匀以及使用碳氮分析仪测定，样品可以完全灼烧。将所有样品粉碎研磨之后，在使用碳氮分析仪测定之前还需要将样品放入85℃烘箱中烘干24 h，以保证样品为绝干状态。关于木质样品含碳率的测定，有湿烧法和干烧法两种。根据文献资料，干烧法相对于湿烧法来讲，误差更小，大约在±0.3%［12－13］，所以本研究采用干烧法，使用德国产Multi C/N 2100S碳氮分析仪，对所有采集样品含碳率进行测定。

2.3 数据处理

采用Excel2003和Mintab18.0软件对数据进行整理分析，基于方差分析和多重比较（LSD）研究林木胸径、器官和分布区域对林木含碳率的影响，以及林下层各部分含碳率的差异性。所有比较及检验均采用0.05%的显著水平。

3 结果与分析

通过参考李江等［14］研究结果和分析本研究数据发现，树木胸径、年龄、分布区域和树木的不同器官等因素都对树木含碳率有影响。在分析某一因素是否对含碳率有影响之前，首先应该考虑各个因素之间是否有交互作用。本研究获得的解析木年龄都非常接近，属于同一个龄组，因此可暂不考虑年龄对含碳率的影响，只考虑胸径、器官、分布区域或者三者的两两组合对树木含碳率的影响［15］。

3.1 解析木胸径对含碳率的影响

分析数据后发现解析木胸径对其含碳率的影响是单一的，和解析木的不同器官（P=0.547＞0.05）以及解析木的不同分布区域（P=0.745＞0.05）没有交互作用，因此分别在每个区域分析解析木胸径大小对含碳率的影响，结果见表3。4个区域情况一致，解析木胸径对各个器官（树干、树枝、树叶和树根）含碳率没有显著影响（P＞0.05）。因此可以将24株解析木当作一个整体分析解析木胸径对各器官含碳率的影响，结果如图1所示。以简单的线性关系表示树干、树枝、树叶和树根随树木胸径增大时的变化情况发现，树干和树根含碳率的变化和树木胸径的增长成正比，分别在 0.450 ～0.558 和 0.442 ～0.624 之间波动，树枝和树叶则比较平稳，随树木胸径的增大含碳率变化不明显。

图1 树木器官含碳率和胸径的简单线性关系Fig.1 The simple linear regression between tree diameter and organ carbon content

表3 不同径级树木各器官含碳率比较Tab.3 The comparison of carbon content of each organ among different tree diameters

3.2 解析木分布区域和解析木各器官对含碳率的影响

分析发现解析木分布区域和不同器官对含碳率的影响有交互作用（P=0.028＜0.05），因此首先分别在每个区域以解析木各不同器官作为单一变量分析各器官含碳率的差异，结果见表4。通过单因素方差分析和多重比较发现，在小兴安岭南坡和张广才岭西坡解析木各器官之间含碳率没有显著差异，张广才岭东坡和完达山区域情况相反。张广才岭东坡解析木各器官含碳率大小为树枝＞树叶＞树根＞树干，树枝和树叶、树叶和树根、树根和树干含碳率都无显著差异，但是树枝和树根、树枝和树干之间含碳率差异都达到显著水平;完达山区域情况类似，各器官含碳率大小为树叶＞树枝＞树根＞树干，树枝和树叶含碳率也无差异，但是树枝和树根、树叶和树根、树根和树干之间含碳率都差异显著。以解析木分布区域作为单一因素分析每个器官含碳率是否有差异，结果见表5。树干、树枝、树叶和树根在不同区域含碳率差异都达到显著水平，平 均 值 分 别 在 0.470 7 ～ 0.511 2、0.462 6 ～0.500 8、0.473 0 ～ 0.510 8和0.461 5 ～ 0.522 8之间波动。

表4 相同区域不同器官之间含碳率的差异Tab.4 Difference of carbon content of each organ in the same area

表5 不同区域相同器官含碳率的差异Tab.5 Difference of carbon content of the same organ in different area

3.3 林下层各部分含碳率比较

分析发现由于分布区域和林下层各部分的不同对林下层枯落物层和林下植被层的含碳率同时有影响（P=0.00＜0.05），因此分别考虑区域因素和林下层各部分的不同，分析其对含碳率的影响，见表6和表7。在同一个区域内部，除张广才岭西坡之外，其余3个区域林下层各部分含碳率差异都显著，并且枯枝和枯叶含碳率都明显高于其他各部分，并且林下植被层含碳率都没有显著差异;不同区域之间，林下枯落物和植被层含碳率都达到差异显著水平。

表6 相同区域林下层各部分含碳率差异Tab.6 Difference of carbon content at each part of understory layer in the same area

表7 不同区域林下层各部分含碳率比较Tab.7 Difference of carbon content at each part of understory layer in different area

4 结论与讨论

通过比较分析发现，人工红松胸径大小对含碳率没有影响，这和李江等［14］研究结论不相符合，可能是由于没有考虑年龄因素或者是胸径区间较窄而影响了研究的准确性，在今后的研究中还需要进一步验证。通过比较解析木各器官含碳率在同一区域和不同区域之间的差异性发现，对于小兴安岭和张广才岭西坡的人工红松来说，可以用各个器官含碳率的平均值作为整株树木的含碳率计算碳储量的转化系数，分别是0.510 1和0.465 3;而张广才岭东坡和完达山人工红松各器官含碳率都有显著差异，所以在估计碳储量时因该分别对含碳率进行实际测量，具体数值见表4。由此可见人工红松含碳率变异较大，和现在通用的0.5或者0.45还是有一定差异，不能一概而论。林下枯落物层和植被层同样是森林生态系统碳库组成的重要部分，因为各个部分含碳率差异较大，在0.467 5～0.391 3之间波动，因此需要实际测量，具体数值见表6。

由于各种因素的制约，造成此次研究缺陷较多。一方面由于本研究样本量较少，涵盖的径级和龄级区间较小，可能对研究结果产生影响，无法知道这些范围之外的具体情况;另一方面本文没有涉及红松果实含碳率的研究，由于红松果实也具有相当一部分生物量，因此对碳的固定也有贡献，若对其忽略不计，将对整个碳储量的估计产生影响，这方面有待深入研究。

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［1］方精云，郭兆迪，朴世龙，等.1981－2000年中国陆地植被碳汇的估算［J］.地球科学，2007，37（6）:804 －812.

［2］刘国华，傅伯杰，方精云.中国森林碳动态及其对全球碳平衡的贡献［J］.生态学报，2000，20（5）:734 －741.

［3］马钦彦，陈遐林，王 娟，等.华北主要森林类型建群种的含碳率分析［J］.北京林业大学学报，2002，24（5/6）:96 －100.

［4］王效科，冯宗炜，欧阳志云.中国森林生态系统的植物碳储量和碳密度研究［J］.应用生态学报，2001，12（1）:13 －16.

［5］Adrien N D，Alexander K，Gode G.Estimations of total ecosystem carbon pools distribution and carbon biomass current annual increment of a moist tropical forest［J］.Forest Ecology and Management，2011，26（1）:1448 －1459.

［6］贾炜玮，李凤日，董利虎，等.基于相容性生物量模型的樟子松林碳密度与碳储量研究［J］.北京林业大学学报，2012，34（1）:6 －13.

［7］徐小静，朱向辉，汪方德，等.毛竹等11种浙江省碳汇造林树种含碳率分析［J］.竹子研究汇刊，2009，28（1）:22 －24.

［8］郑帷婕，包维楷，辜 彬，等.陆生高等植物碳含量及其特点［J］.生态学杂志，2007，26（3）:307 －313.

［9］李铭红，于明坚，陈启瑺，等.青冈常绿阔叶林的碳素动态［J］.生态学报，1996，16（6）:646 －651.

［10］任宪威.树木学［M］.北京:中国林业出版社，1997:60－61.

［11］孟宪宇.测树学（第三版）［M］.北京:中国林业出版社，2006:296－307.

［12］杭州大学化学系分析化学教研室编.分析化学手册（第二分册:化学分析）［M］.北京:化学工业出版社，1982:935－941.

［13］秦大地译.干烧法测定有机碳方法的改进［J］.国外地质勘探技术，1995，4:2 －26.

［14］李 江，翟明普，朱宏涛，等.思茅松人工中幼龄林的含碳率研究［J］.福建林业科技，2009，36（4）:13 －15.

［15］王艺晴，李凤日，赵颖慧，等.基于大比例尺航片的树种结构空间分布分析［J］.森林工程，2013，29（2）:32 －37.