苏南快速城市化地区森林生物量时空变化及影响分析

李广宇，陈爽*，余成，王肖惠

苏南快速城市化地区森林生物量时空变化及影响分析

李广宇1,2，陈爽1*，余成1,2，王肖惠1,2

1. 中国科学院南京地理与湖泊研究所，江苏 南京 210008；2. 中国科学院大学，北京 100049

随着我国城镇化进程的快速推进，城镇密集区城市扩张带来的负面生态环境问题得到广泛关注。森林生态系统具有固碳释氧等多种生态服务功能，对减小城市化的负面效应、改善生态环境具有积极作用。近年来我国植树造林成效明显，森林资源总量和质量持续提升，科学评估森林生物量动态对理解碳源汇变化及制定森林保护政策具有重要的意义，但当前对快速城市化地区长时期生物量变化及影响因素研究较少。苏南地区处于我国最大的城镇密集区长江三角洲的中心，近年来该地区森林面积和质量不断增加，而受中低卫星遥感数据分辨率影响，以往对该地区生态系统生物量研究未探测到这种变化。利用1990、2005年江苏省森林资源调查数据及2010年江苏省森林覆盖监测数据，采用换算因子连续函数法和平均生物量法等计算苏南地区三个时期森林生物量，研究20年来苏南快速城市化地区森林植被生物量的时空变化，并结合社会经济数据探讨了生物量变化与经济人口的关联。结果表明：20年来，苏南地区森林植被面积、生物量和生物量密度总体呈显著增加趋势，生物量从7.15 Tg增长到16.72 Tg，乔木林的生物量密度由29.32 t·hm-2上升至39.82 t·hm-2，但远低于同期全国的均值；各市生物量分布不均匀，2010年生物量总量从大到小依次是南京、无锡、镇江、常州和苏州；各市森林生物量总量主要由森林面积和地形决定，森林面积增加是生物量增加的主要因素，阔叶林比例和林龄的增长也促进了生物量增加，随着区域森林林龄不断增长，森林生物量仍将不断增加；政府政策和经济利益等影响下的森林建设是区域森林生物量增加的主要原因，较高的经济发展水平促进了各市森林资源数量增长，而高人口密度未对森林面积和生物量未产生显著负面影响。

苏南；城市化；森林；生物量；变化

森林是陆地生物圈的主体，具有物质生产、固碳释氧、涵养水源、防风固沙等生态功能，在陆地生态系统中具有不可替代的作用。森林及变化不仅对维护区域生态环境，而且对全球碳平衡及陆地地表过程有重要影响。随着国际社会对全球气候变化的关注，森林生物量估算成为生态学和全球变化研究的重要内容之一（方精云等，1996；刘国华等，2000）。森林生物量大规模调查和研究始于上世纪60年代中期的国际生物学计划（International Biological Program，IBP）（冯宗炜等，1999）。自90年中期开始，我国生态学家开始基于全国森林资源清查资料，利用森林面积和森林蓄积量等研究我国不同时期森林的生物量（方精云等，1996；刘国华等，2000；曹吉鑫等，2009；李海奎等，2011）。近年来大量学者对区域和省域尺度主要森林类型的生物量分别进行了估算（王雪军等，2008；张茂震等，2008；孙荣等，2010；李鑫等，2011；王磊等，2010；马琪等，2012），但针对人类活动为主导的的快速城市化地区长时期生物量变化及影响研究较少（Hutyra等，2011；李惠敏等，2004）。

伴随着快速城市化进程，不透水面取代了具有生态功能的自然和半自然景观，造成植被景观减少和植被固碳水平的降低；经济增长、消费和生产的规模扩大、城市基础设施投资的增加导致日益增长的自然资源损失和能源消耗，碳排放不断增加；而城市地区森林植被可部分弥补因化石燃烧带来的城市碳排放。由于城市化和城市增长过程对全球碳循环和气候变化的重要影响，城市碳平衡研究开始受到国外学者的关注（陈玉娟等，2006；赵荣钦等，2012）。苏南地区位于江苏南部，是我国经济社会最发达、城市化水平和现代化程度最高的地区之一。以往基于遥感和GIS的研究主要关注区域城市

化及其负面生态效应，如城市用地快速扩展、景观破碎度增加、净初级生产力下降等（李杨帆等，2006；刘登娥等，2012；戴靓等，2013）。但基于国家森林清查资料的研究发现近20年来苏南地区森林森林面积、蓄积量和生物量显著增加（Shi等，2011；岳金平等，2012；揣小伟等，2011），而由于中低分辨率卫星遥感影像分辨率等原因，在对该区域生态系统碳储量、植被绿度变化等研究时未探测到这种森林增长（揣小伟等，2011；安佑志等，2012；宫鹏等，2012）。苏南地区是研究我国城市化、工业化进程的典型地区，区域生态环境面临着巨大人为扰动压力，研究区域森林生物量时空分布变化，可作为研究区域碳收支平衡的基础，也可为区域土地利用和生态环境政策提供参考。

1 研究区概况

苏南地区包括江苏的南京、无锡、常州、苏州和镇江五市，地处长江三角洲核心区，面积2.8万平方公里（图1）。苏南地区2012年末常住人口3301.71万，城镇化率超过70%；地区GDP达3.33万亿，占江苏GDP总量的60%。2013年《苏南现代化建设示范区规划》获得国务院批复，上升为国家战略，获得空前的发展机遇，但经济发展与资源环境的矛盾也日益突出。选取该地区研究城市化地区森林生物量时空变化，具有代表性和重要的现实意义。

图1 研究区概况Fig.1 Digital elevation map of study area

苏南地区在全国热量带上处于亚热带和暖温带的过度地区，全年平均气温15～16 ℃；受季风环流支配，降水年际变化较大，年降水量超过1000 mm，年平均无霜期超过200 d（黄宝龙，1998）6-35。据江苏省林业局公布的森林监测数据，2010年底5市有林地面积368650 hm2，占土地总面积的13.13%，森林覆盖面积为550632 hm2，森林覆盖率达19.61%（江苏省林业局，2011）。

在中国植被区划中，苏南地区跨越两个生物气候带，过渡性明显，由北向南分别为为北亚热带落叶常绿阔叶混交林区域及亚热带常绿阔叶林区域，前者包括北亚热带落叶常绿阔叶混交林地带、江淮丘陵含有常绿灌木的落叶阔叶林区、宁镇茅山丘陵山地与平原落叶常绿阔叶林混交林区、太湖丘陵与平原落叶常绿阔叶混交林及柑橘林区四个分区，后者主要包括宜溧丘陵山地分区、平原苦槠、小红栲、毛竹林分区。就森林类型来讲，苏南有针叶林、阔叶林和竹林三个基本类型；针叶树种主要有马尾松（Pinus massoniana）、杉木（Cunninghamia lanceolata）、金钱松（Pseudolarix amabilis）等；落叶阔叶林的主要成分属壳斗科（Fagaceae）、榆科（Ulmaceae）、槭树科（Aceraceae）、椴树科（Tilliaceae）等，此外，还有一些重要的落叶树种，如枫香（Liquidambar formosana）、化香（Platycarya）、黄檀（Dalbergia hupeana）、黄连木（Pistacia chinensis）、山槐（Albizzia kalkora）、合欢（Albizia julibrissin）、无患子（Sapindus）等；常绿阔叶林的主要树种有青冈栎（C.glauca）、苦槠（C.gracilis）、樟（C.myrsinaefolia）、红楠（Machilus thunbergii）、木荷（Schima superba）等；竹类均为单轴型的散生竹（黄宝龙，1998）6-35。

2 研究资料与方法

2.1研究资料

本研究使用的数据包括1990年、2005年江苏省森林资源清查数据及2011年江苏省林业局公布的2010年底江苏省森林监测数据。1990年和2005年数据源分别为中国林业科学数据中心的《江苏省1990年二类调查森林资源统计数据》和江苏省林业局的《江苏省森林资源报告2005》，包括分市优势树种的面积和蓄积，以及经济林的树种和面积、竹林的面积和株数、疏林地和灌木林地的面积等数据；2010年数据来源为江苏省林业局网站，包括分市有林地、灌木林地、森林覆盖面积及森林覆盖率等。

将三期数据的面积和蓄积进行标准化处理，单位分别统一转化为hm2和m3。苏南五市的人口和经济数据，来源于江苏省统计局编著的《数据见证辉煌—江苏60年》。

2.2研究方法

本研究中的森林包括乔木林、经济林、竹林、疏林和灌木林，运用换算因子连续函数法估算1990、2005两期乔木林生物量，参照文献报道的经济林、竹林、疏林地和灌木林生物量相关资料计算其生物量。因缺少2011年分市的森林资源统计数据，2010年森林生物量由2005年森林生物量密度

乘以森林面积获得。

2.2.1 乔木林生物量计算

利用森林资源清查数据中的乔木林主要树种面积蓄积统计表，采用换算因子连续函数法计算乔木林生物量，方法的理论基础和推导过程在文献中有详细论述（方精云等，1996；方精云等，2002）。各主要树种地上生物量的计算公式如下：

式中：B为某树种森林生物量，V为单位面积活立木蓄积(m3·hm-2)，a、b为参数。地下生物量由地上与地下生物量的比值计算得到(表1)。

表1 各优势树种生物量与蓄积量回归方程系数Table 1 the exchange parameters of forest volume-biomass

2.2.2 经济林和竹林

经济林、灌木林和毛竹林的生物量用单位面积森林生物量与该类型森林面积乘积求得。其中，经济林平均生物量取23.7 t·hm-2，灌木林平均生物量取 19.76 t·hm-2，竹类单株生物量取22.5 kg·株-1。因1990年数据中没有竹林株数数据，采用2005年计算的苏南地区单位面积竹林生物量与竹林面积相乘计算1990年竹林生物量。

3 结果与分析

3.1区域及各城市森林生物量变化

1990—2010年间苏南地区森林面积增加了233247.86 hm2，生物量由7.15 Tg(1 Tg = 109kg)增长到16.72 Tg（表2）。与1990年相比，2005年森林面积和生物量分别增长了93706 hm2和4.43 Tg。2005—2010年间苏南地区森林面积增加了139541 hm2，生物量增加了5.14 Tg，近5年间森林面积和森林生物量增量分别是1990—2005年15年增量的1.49和1.16倍。按生成1 g干物质可吸收1.62 g CO2计算，1990年—2010年地区生物量增长相当于增加吸收15.50 Tg CO2。

各市森林资源分布及变化不均衡。1990和2005年两期五市按森林生物量总量从大到小依次均为南京市、无锡市、常州市、镇江市和苏州市，2005—2010年间镇江市生物量总量超过常州。三期生物量密度最大和最小的城市均为南京和苏州，2005年南京和苏州森林生物量密度分别为40.00 t·hm-2和30.79 t·hm-2，相对1990年均有增大趋势。从生物量总量变化上看，1990—2005年间生物量总量增幅最大的为苏州和南京，2005—2010间生物量总量增幅最大的为苏州和镇江。高程对森林生物量密度影响明显，随平均高程降低各市森林生物量密度呈减小趋势。

表2 1990—2010年苏南五市森林面积与生物量及变化Table 2 Forest area and forest biomass change in South Jiangsu Province during 1990—2005

表3 1990—2005年苏南地区各森林类型生物量对比Table 3 total biomass of different forest types in South Jiangsu Province

3.2各类型森林生物量变化

1990—2005年各森林类型生物量计算结果如表3。乔木林面积和生物量呈增长态势，分别增加了57.33%和113.70%；乔木林的平均生物量由1990年的29.32 t·hm-2上升至2005年的39.82 t·hm-2。1999、2005年两期苏南地区乔木林生物量密度远低

于同期全国的乔木林生物量密度74.2 t·hm-2和 82.2 t·hm-2（岳金平等，2012）。15年间竹林面积和生物量小幅增加，增长了0.21 Tg。有林地和疏林、灌木林生物量均呈大幅提高态势，有林地生物量由6.96 Tg上升到9.75 Tg，而疏林、灌木林生物量从0.19 Tg上升到1.83 Tg。

3.3区域森林生物量变化的影响分析

森林生物量变化主要由林地面积变化引起，同时受乔木林结构变化、林龄增长及调查斑块面积等影响。（1）受政府政策和经济利益两方面的影响，森林面积大幅增长。90年代国务院印发的《九十年代中国农业发展纲要》将长江中下游平原等我国主要粮食产区的平原绿化工程列为国家重点林业建设项目；2003年江苏省委省政府作出推进绿色江苏建设的决定，设定了森林建设的目标，对森林砍伐和林地占用进行了更严格的限制，有力的促进了林地面积的增加。在政策引导和经济利益推动下，农村产业结构促使一些农田转变成苗圃地，如南京的浦口区、常州的武进区、无锡的锡山区、苏州的吴中区等区县为代表的园木绿化苗木主产区。（2）1990年以来苏南地区乔木林优势树种发生显著变化。阔叶林面积的大幅增加，针叶林比重由1990年的86.1%下降至2005年的44.55%，而阔叶林比例则从1990年的13.9%上升至2005年的50.44%。1990年优势树种分别为松类（赤黑松、马尾松等）、杉木、水杉、池杉、杂木和栎类等，而2005年优势树种主要集中在阔叶混、杨树、杉木、松类等。乔木树种结构变化，一方面因松材线虫病等森林病害导致了马尾松、赤黑松大量死亡，另一方面与森林结构变化有关，据报道2000—2005年江苏省阔叶林造林面积增加值超过了2000年阔叶林面积总数（王磊等，2010）。（3）研究时间段内调查小班划分的最小面积0.2 hm2减小为0.0667 hm2，某种程度上也造成了森林统计面积的增加。（4）研究区森林主要为中幼龄林，随着林龄的增长乔木林生物量密度也随之增加，随着区域中、幼林不断发育成熟，森林生物量将不断增加。

各市森林生物量总量及变化主要由市域范围森林面积决定，同时与林龄、地形影响。1990年五市森林生物量大小与森林面积大小顺序一致，2005年苏州的森林面积超过镇江，但生物量仍小于镇江，是由于苏州市新增森林林龄较低，镇江属宁镇丘陵地区，境内山地比重较大，森林林龄相对较高，生物量密度相对苏州较大。20年间苏州的生物量增幅最大，主要因苏州森林面积增幅也最大，2010年苏州森林面积和森林生物量总量分别为1990年的2.17倍和3.17倍。

3.4各市森林生物量变化与社会经济要素关联分析

图2为1990—2005年生物量增量与1990—2005年GDP增量分布散点图，镇江、常州、无锡和苏州四市随GDP增量越大，生物量增量也越大。南京GDP增量排在苏州和无锡之后，但生物量增量远超其余四市，主要是由于南京境内低山丘陵面积大，森林发展基础较好，同时作为副省级省会城市，享有政策和资源方面的优势。总体上，高的GDP可能意味着将更多的资金用于森林建设，从而促进生物量的上升。

图2 森林生物量增量与GDP增量关系图Fig.2 Scatter map between forest biomass growth and GDP growth

图3 为1990—2005年生物量增量与2005年人口密度分布散点图。因苏州市水域面积较大，所以人口密度较低；而南京市本身具有森林发展的良好基础，两市的森林生物量与人口密度分布可能具有一定特殊性。在不考虑苏州和南京的情况下，无锡、常州和镇江三市人口密度大的城市，生物量增量也较大，说明该区域人口集聚未对森林面积和生物量未产生明显负面影响。

图3 森林生物量增量与人口密度关系图Fig.3 Scatter map between forest biomass growth and population density

4 结论

1）20年来苏南地区森林面积由221093 hm2上升至454341 hm2，生物量从7.15 Tg增长到16.72 Tg。1990—2005年间乔木林的生物量密度由29.32

t/hm2上升至39.82 t/hm2，但远低于同期全国的均值。区域森林生物量增长主要由森林面积变化决定，同时受针叶林比重减少和阔叶林比重增加、林龄增长等因素影响。

2）苏南各城市森林生物量分布不均衡，2010年各市森林生物量由大到小依次为南京、无锡、镇江、常州和苏州，各市生物量总量与增量主要由森林面积决定，林龄和平均高程的增加也推动了生物量总量的增长。随着中、幼林不断发育成熟，森林生物量仍将不断增加。

3）20世纪90年代实施的平原绿化工程及2003年开始推进的“绿色江苏”建设等政策引导下，区域开展大规模的森林建设，森林面积大幅增长，使区域森林生物量大幅增加。政府政策引导是推动森林面积和生物量增大的主要原因。与城市社会经济要素的关联分析表明，GDP增长推动了区域森林资源建设和保护，而高人口密度对森林面积和生物量未产生明显负面影响。

研究中受数据源限制，2010年生物量估算结果精度受到一定影响，故分析各类型森林生物量变化及社会经济要素关联分析中主要应用了1990—2005两期数据。今后，一方面应获取更详细的森林调查数据以更精确的估算城市植被的碳储量，分析城市森林生物量变化及成因；另一方面可进一步结合高精度的土地利用/土地覆盖变化数据，研究快速城市化地区土地利用变化对区域植被生物量和固碳放氧能力的影响。

HUTYRA L R, YOON B. HEPINSTALL-CYMERMAN J, et al. 2011. Carbon consequences of land cover change and expansion of urban lands: A case study in the Seattle metropolitan region[J]. Landscape and urban planning, 103(1): 83-93.

SHI L, ZHAO S Q, TANG Z Y, et al. 2011. The changes in China’s forests: An analysis using the forest identity[J]. PLOS One, 6(6): e20778.

安佑志, 刘朝顺, 施润和, 等. 2012. 基于MODIS时序数据的长江三角洲地区植被覆盖时空变化分析[J]. 生态环境学报, 21(12): 1923-1927.

曹吉鑫, 田赟, 王小平, 等. 2009. 森林碳汇的估算方法及其发展趋势[J].生态环境学报, 18(5): 2001-2005.

陈玉娟, 管东生, Peart M R. 2006. 珠江三角洲快速城市化对区域植被固碳放氧能力的影响研究[J]. 中山大学学报: 自然科学版, 45(1): 98-102.

揣小伟, 黄贤金, 郑泽庆, 等. 2011. 江苏省土地利用变化对陆地生态系统碳储量的影响[J]. 资源科学, 33(10): 1932-1939.

戴靓, 彭慧, 吴绍华, 等. 2013. 苏南地区净第一性生产力对土地利用变化的响应[J]. 土壤, 45(03): 565-571.

方精云, 陈安平, 赵淑清, 等. 2002. 中国森林生物量的估算: 对Fang等Science一文(Science, 2001, 291: 2320～2322)的若干说明[J]. 植物生态学报, 26(02): 243-249.

方精云, 刘国华, 徐嵩龄. 1996. 我国森林植被的生物量和净生产量[J].生态学报, 15(05): 497-508.

冯宗炜, 王效科, 吴刚. 1999. 中国森林生态系统的生物量和生产力[M].北京：科学出版社: 8-12.

宫鹏. 2012. 拓展与深化中国全境的环境变化遥感应用[J].科学通报, 57(16): 1379-1387.

郭兆迪, 胡会峰, 李品, 等. 2013. 1977—2008年中国森林生物量碳汇的

时空变化[J]. 中国科学:生命科学, 43(05): 421-431.

黄宝龙. 1998. 江苏森林[M]. 南京: 江苏科学技术出版社.

江苏省林业局. 2012. http: //www. jsforestry.gov.cn/col/col315/index.html [EB/OL]. 2011-11-3/2014-01-04.

李海奎, 雷渊才, 曾伟生. 2011. 基于森林清查资料的中国森林植被碳储量[J]. 林业科学, 47(07): 7-12.

李惠敏, 陆帆, 唐仕敏, 等. 2004. 城市化过程中余杭市森林碳汇动态[J].复旦学报: 自然科学版, 43(06): 1044-1050.

李鑫, 欧阳勋志, 刘琪璟. 2011. 江西省2001—2005年森林植被碳储量及区域分布特征[J]. 自然资源学报, 26(4): 655-665

李杨帆, 朱晓东, 潘涛. 2006. 苏南快速城市化地区景观生态优化调控研究[J]. 生态学杂志, 25(02): 207-211.

刘登娥, 陈爽. 2012. 近30年来苏锡常城市增长形态过程与聚散规律[J].地理科学, 32(01): 47-54.

刘国华, 傅伯杰, 方精云. 2000. 中国森林碳动态及其对全球碳平衡的贡献[J]. 生态学报, 20(05): 733-740.

马琪, 刘康, 张慧. 2012. 陕西省森林植被碳储量及其空间分布[J]. 资源科学, 34(9): 1781-1789.

孙荣,袁兴中,廖正军,等. 2010. 成渝经济区森林碳储量动态及空间格局特征[J]. 环境科学研究, 23（12）:1456-1463.

王磊, 丁晶晶, 季永华, 等. 2010. 江苏省森林碳储量动态变化及其经济价值评价[J]. 南京林业大学学报：自然科学版, 134(02): 1-5.

王雪军, 黄国胜, 孙玉军, 等. 2008. 近20年辽宁省森林碳储量及其动态变化[J]. 生态学报, 28(10): 4757-4764.

岳金平, 王道敏. 2012. 苏南5市森林资源动态分析及发展建议[J]. 华东森林经理, (02): 47-51.

张茂震, 王广兴. 2008. 浙江省森林生物量动态[J].生态学报, 28(11): 5665-5674.

赵荣钦, 黄贤金, 彭补拙. 2012. 南京城市系统碳循环与碳平衡分析[J].地理学报, 67(06): 758-770.

Spatial and Temporal Variation Characteristics of Forest Biomass in South Jiangsu during the Nearly Twenty Years

LI Guangyu1,2, CHEN Shuang1*, YU Cheng1,2, WANG Xiaohui1,2
1. Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China; 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

Urbanization in China is undergoing rapid development. The urbanization process is characterized by the rapid urban expansion and excessive development, resulting in remarkable negative eco-environmental impacts on urban ecosystems, which include landscape fragmentation, increased ecological footprint in urban area, increased carbon emissions, etc. Forests contributed several crucial ecosystem services to human society, such as biomass, carbon sequestration, water, and recreation opportunities. A few researches indicated that the ecosystem service function is closely related to biomass. While there has been a net gain of forest cover and forest age during the past two decade, changes in forest biomass are rarely concerned in City-and-town Concentrated Area. To evaluate forest biomass dynamics of regional forest based on the data from the forest resource inventory (1990, 2005) and forest area data in 2010, this paper studied the spatial and temporal variation of forest biomass in South Jiangsu. The results show that the area, the total biomass and the average biomass density of forest vegetation in South Jiangsu have increased significantly during the nearly 20 years. The total biomass increased from 7.15 Tg to 16.72 Tg. The average biomass density increased from 29.32 t/hm2to 39.82 t·hm-2which is still far below the national average. The biomass is unevenly distributed in different cities. The cities with larger area aslo have higher biomass. Among the five cities, Nanjing possesses the largest forest biomass, followed by Wuxi, Changzhou, Suzhou and Zhenjiang. The total biomass in various cities depend on the forest area and natural condition, such as terrain. Rising of forest biomass density and the increase of the proportion of broad-leaved forest also have boosted the growth of total forest biomass. Human activity played a major role in the rising tide of forest biomass in South Jiangsu. The high level of economic development enhaced the growth of forest resources, high population density did not show significant negative effects on forest area and biomass.

forest biomass; spatial and temporal variation; South Jiangsu

Q948

A

1674-5906（2014）07-1102-06

国家自然科学基金面上项目（41371179）；中国科学院知识创新重要方向项目（KZCX2-EW-315）

李广宇（1987年生），男，博士研究生，研究方向：城市增长的生态环境效应。E-mail: leeguangyu@126.com *通信作者：E-mail: schens@niglas.ac.cn

2014-02-28

李广宇，陈爽，余成，王肖惠. 苏南快速城市化地区森林生物量时空变化及影响分析[J]. 生态环境学报, 2014, 23(7): 1102-1107.

LI Guangyu, CHEN Shuang, YU Cheng, WANG Xiaohui. Spatial and Temporal Variation Characteristics of Forest Biomass in South Jiangsu during the Nearly Twenty Years [J]. Ecology and Environmental Sciences, 2014, 23(7): 1102-1107.