基于生长生物量模型法的福建森林碳汇估算研究

华伟平 邱 宇 徐 波 江希钿 丘 甜

(1.武夷学院生态资源工程学院，福建 武夷山 354300；2.福建省环境科学研究院，福建 福州 350013； 3.吉林大学东北亚研究院，吉林 长春 130012；4.福建省环境工程重点实验室，福建 福州 350013； 5.福建农林大学林学院，福建 福州 350002；6.武夷学院商学院，福建 武夷山 354300)

基于生长生物量模型法的福建森林碳汇估算研究

华伟平1邱 宇2，3徐 波2，4江希钿5丘 甜6

(1.武夷学院生态资源工程学院，福建 武夷山 354300；2.福建省环境科学研究院，福建 福州 350013； 3.吉林大学东北亚研究院，吉林 长春 130012；4.福建省环境工程重点实验室，福建 福州 350013； 5.福建农林大学林学院，福建 福州 350002；6.武夷学院商学院，福建 武夷山 354300)

利用生长生物量模型法及福建省3次森林资源清查数据测算其森林碳汇，并与IPCC法、生物量转换因子连续函数法计算出的碳汇值作相对误差分析。结果表明，福建省森林资源乔木林碳储量呈上升趋势，其中第5次与第6次清查期间新增碳汇为 107 152 247 t，第6次与第7次清查期间新增碳汇为 117 343 013 t；基于生长生物量模型法的计算结果与其他各种方法的计算平均值相当，误差较小。

生长量；生物量；碳储量；碳汇；模型；福建

近年来，福建省森林资源总量持续增加，质量有所提高，结构渐趋合理，森林覆盖率稳步上升，2008年已达到63.10%，中幼龄林面积比重较大，单位国土面积上的碳汇潜力大[1-2]。目前对省域范围的森林碳汇研究不多，且国内对森林碳汇的研究主要针对国家层面的或者是个别树种。当国家和省级层面应对碳减排问题时，就需要计算省域或县市区的碳汇。本研究基于福建省近3次森林资源清查数据，构建生长生物量模型定量估算福建省3次清查间的森林碳汇，为福建省应对气候变化、充分发挥森林碳汇作用提供参考依据。

1 研究数据来源

本研究的基础数据来源于第5～7次全国森林资源清查乔木林数据，见表1。

表1 第5～7次福建省森林资源清查的乔木林数据

注：由于第七次森林资源清查福建省乔木林树种有细分，数据较多，本研究对其进行归类列表。树种拉丁学名：马尾松(Pinusmassoniana),楠木(Phoehesp.),杉木(Cunninghamialanceolate),桉树(Eucalyptussp.)，木麻黄(Casuarinaequisetifolia)。

从第5～7次全国森林资源清查数据看，福建省的乔木林蓄积量在波动变化。其中第5次森林资源清查福建乔木林蓄积量为 364 909.9 万m3;第6次乔木林蓄积量为 443 573.6 万m3；与第6次相比，第7次乔木林蓄积量 40 789.2 万m3。

2 研究方法

2.1 生长生物量模型法

本研究提出的生长生物量模型法是结合生长量模型与生物量模型，通过生长量(树高、胸径、材积)与年龄的关系模拟出各年龄阶段的数量，利用生物量(树干、树枝、树叶、树种生物量)与树高和胸径的关系模拟出各年龄阶段的生物量，基于国家森林资源清查数据，将蓄积转换成生物量的一种新方法。该方法将个体特征值扩大到林分，把复杂的森林结构转化为简单的平均值，为省域级森林碳汇的估计探索一种新方法。该方法是利用生长生物量模型，模拟出各树种各年龄的单株材积及生物量。以国家森林资源清查面积和蓄积的数据为基础，计算各树种各龄组单位面积蓄积量，基于模型得出单株材积，推算各龄组单位面积平均株数，再由模型得出单株生物量，结合清查面积求出各树种的生物量，由含碳率计算碳储量，最后利用2次清查间的碳储量变化计算森林碳汇，具体计算的技术路线见图1。计算公式如下：

(1)

式中：B为碳汇；M(i+1)j为第i+1次森林资源清查j树种单位面积蓄积量；S(i+1)j为第i+1次森林资源清查j树种面积；w(i+1)j为第i+1次森林资源清查j树种单株生物量；Mij为第i次森林资源清查j树种单位面积蓄积量；Sij为第i次森林资源清查j树种面积；wij为第i次森林资源清查j树种单株生物量；βj为j树种的含碳率；vj为j树种的单株材积；n为乔木林树种种类。

2.2 模型参数

采用生长生物量模型确定单株材积和生物量时，一般由样地建模确定参数。而本研究主要采用已发表论文关于福建省的生长量和生物量参数，个别树种缺少省内参数时参考省外或气象条件相似区域的样地资料。由于混交林的研究成果较少，所以在计算混交林时，本研究运用蓄积加权作为混交林单株材积、生物量数据依据。本研究省略胸径、树高生长量公式，具体详见参考文献[3-11]。

油杉(Keteleeriacyclolepis)、马尾松(Pinusmassoniana)、杉木(Cunninghamialanceolata)、柳杉(Cryptomeriafortunei)、柏木(Cupressusfunebris)、樟树(Cinnamomumcamphora)、其他硬阔类、桉树(Eucalyptussp.)、相思(Acaciaconfusa)、木麻黄(Casuarinaequisetifolia)10个树种的材积生长量通式如下[12-16]。

v=k×(p+s×e(m×tq+n))r

(2)

式中：k，p，s，m，n，q，r为参数；t为年龄。

湿地松(Pinuselliottii)、火炬松(Pinustaeda)、其他松类、楠木(Phoebezhennan)、木荷(Schimasuperba)材积通式如下[13,17-18]。

v=k×Dm×Hr

(3)

式中：D为胸径；H为树高。

黑松(Pinusthunbergii)材积公式通式如下[19]。

(4)

为提高计算精度，生物量模型包括树干、树枝、树叶、树根4部分。油杉、黑松、马尾松、湿地松、杉木、柳杉、柏木、楠木、樟树、木荷、其他硬阔类、桉树、相思、木麻黄等14种树种的各器官生物量通式见(5)式[20-28]；火炬松、其他松类各器官生物量通式见(6)式[29-30]。

w=a×Db×Hc+f

(5)

式中：a，b，c，f为参数。

w=e(a+b×ln(D2×H))

(6)

式(2)、(3)、(4)、(5)、(6)中的参数见表2和表3。

表2 各树种的参数值

表3 各树种各器官的参数值

表3(续)

2.3 龄组划分及含碳率

福建省一般用材林龄组划分表(参照《福建省“十二五”期间年森林限额编制实施细则》)只体现了杉木、马尾松、软阔叶树、硬阔叶树，而森林资源清查乔木林的树种比较细化，所以本研究将对相近的树种进行了归类，同时结合福建省具体情况，各树种龄组划分结果见表4。

表4 福建一般用材林龄组划分及轮伐期确定

在确定各龄组数值时，按各龄组年龄段的中间值进行确定，如杉木幼龄林的年龄段10 a以下时，确定杉木幼龄林的材积、单株生物量为5 a时的数值。按这种方法能够很好确定树种经过1 a或更长时间以后的材积、单株生物量情况。

根据第5～7次全国森林资源清查的福建乔木林数据，利用三类方法计算乔木林生物量，参照国内相关文献中的含碳率统计数据获得各树种含碳率[31-32]，将生物量转换为碳储量。

2.4 碳汇其他计算方法

森林碳汇计算方法还有IPCC法和换算因子连续函数，其中IPCC法是利用生物量扩展因子(或称生物量转换系数)和树种的基本木材密度推算某一年度生物量的方法。该方法根据生物量扩展因子是否固定，分为2种计算方法：一是固定生物量扩展因子法，生物量扩展因子采用《造林项目碳汇计量与监测指南》推荐的值[33]；二是可变生物量扩展因子法，生物量扩展因子按上、下限等分为5个区间，取区间中值分别作为幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林和过熟林的生物量转换因子[34]。

换算因子连续函数法由我国学者方精云等收集了全国各地的758组生物量和生产力研究数据，建立了生物量与蓄积量回归方程及21个优势树种的计算参数。该方法分为换算因子线性函数法和是换算因子双曲线函数法[35]。

3 结果与分析

通过生长生物量模型法、IPCC法、换算因子连续函数法三类方法，其中后两者均有2种计算方法，得到5个生物量结果。将该结果与含碳率相乘得到碳储量，并将后一次的碳储量与前一次碳储量相减，即得到碳汇。

3.1 碳储量的计算结果

依据一般用材林龄组划分，利用森林资源数据单位蓄积除以模型模拟出的各树种各龄组单株材积得到的株数，再与生物量和面积相乘，最后得到各树种各龄组生物量，再与含碳率相乘，即得到各树种各龄组的碳储量。

由于IPCC法、换算因子连续函数法两类方法计算思路比较成熟，将不列出其碳储量结果，直接列出生长生物量模型法的计算结果，通过生长生物量模型法计算，结果见表5。

表5 第5～7次森林资源清查福建乔木林碳储量

表5(续)

由表5可知，福建省森林资源乔木林碳储量呈上升趋势，第5次森林资源清查乔木林碳储量为 139 318 080 t，第6次森林资源清查乔木林碳储量为 168 541 420 t，第7次森林资源清查乔木林碳储量为 200 544 060 t。由此可以看出，从第5次森林资源清查到第6次森林资源查与第6次森林资源清查到第7次森林资源清查，碳储量都在增加。与第5次森林资源清查清相比，第6次森林资源清查乔木林碳储量增加21.0%，第7次增加43.9%。

3.2 碳汇的计算结果及相对误差比较分析

3.2.1 碳汇计算结果 将计算得到的后一次森林资源清查乔木林碳储量与前一次碳储量相减的结果乘以44除以12，得到碳汇值，具体结果见图2及图3。

由图2可知，1998—2003年各计算方法得到的总量碳汇均较接近。其中最大的为可变生物量扩展因子法，碳汇为 133 069 256 t，而生长生物量模型法计算的结果(碳汇为 107 152 247 t)在换算因子线性函数法(碳汇为 103 445 861 t)和固定生物量扩展因子法(碳汇为 114 230 232 t)之间。同时按各龄组计算结果来看，除幼龄林的碳汇为负值，其余龄组均为正数，且生长生物量模型法与其他计算方法的结果变化趋势一致。

由图3可知，2003—2008年各计算方法得到的总量碳汇变化情况分2类，其中由IPCC法的2种计算技术得出的结果在 10 000 万t以下，其他3种计算技术得出的结果均在 1 000 万t以上，生长生物量模型法计算的结果(碳汇为 117 343 013 t)与换算因子双曲线函数法(碳汇为 146 129 577 t)的计算结果接近，同时又大于IPCC法的2种计算技术。利用IPCC法的2种计算技术计算中龄林的碳汇为负值，而生长生物量模型法计算的结果与其他2种计算技术均为正值。

3.2.2 相对误差比较分析 通过2次碳汇计算结果的各计算方法简单比较说明，生长生物量模型法计算碳汇的思路可行，但各计算方法存在差异，同时各数值又无统一的精度指标。所以本研究参考中国森林植被生物量和碳储量评估中的方法，将5种方法的平均值作为标准，不同龄组进行相对误差比较，即将平均值扣除相比较方法碳汇的计算结果后再除以平均值作为误差。利用折线图分析各误差结果，见图4～5。

由图4可知，5种方法计算2003年的碳汇总量均非常接近，且计算出的总相对误差均在允许范围内。但可变生物量扩展因子法计算结果变化趋势与其他各方法不一致，而生长生物量模型法的计算结果与其他方法较一致，除了中龄林相对误差较大。

由图5可知，5种方法计算2008年的碳汇总量中，利用生长生物量模型法计算结果相对误差较小，同时从各龄组来看，误差均比较小，变化较平缓。

通过分析第5次与第6次清查期间新增碳汇和第6次与第7次清查期间新增碳汇结果，各方法计算的结果较接近，特别是第6次与第7次清查期间新增碳汇，生长生物量模型法计算出的各龄组结果相对误差较小。

但各计算方法得到的各龄组结果在一定的范围内变化，这是由于各方法存在制约性。IPCC法因生物量扩展因子为域值，过于简单，且变化幅度较大，因此其参数值的确定对结果影响明显。而生物量换算因子连续函数法蕴涵了林分年龄的关系，克服了IPCC法仅将生物量与蓄积量比值作为常数的不足，但是在具体到省域或地级市碳汇计算结果，精度较低，并且没有体现立地质量等因素对结果的影响。生长生物量模型法充分利用了森林资源清查中林木的胸径、树高等数据，以胸径大小反应林龄，树高体现立地质量，同时测算碳汇结果通过模型参数来保证精度，对计算省域或地级市范围碳汇具有重大意义。

4 结论与讨论

通过本研究提出的生长生物量模型法的技术思路，基于以往森林资源清查数据，估算出福建省1997年碳储量为 139 318 080 t，与1997年相比，2003年碳储量增加21.0%，2008年增加41.9%，第5次与第6次清查期间(1998—2003年)新增碳汇为 107 152 247 t，第6次与第7次清查期间(2003—2008年)新增碳汇为 117 343 013 t。并将该结果与其他方法的计算结果做比较，除可变生物量扩展因子法外，与其他计算方法的计算结果相当。

从总量看来，通过相对误差分析，基于生长生物量模型法的计算结果与其他各种方法的计算结果相当。所以利用生长生物量模型法的前提下，提出先利用龄组划分依据确定株数，再确定各龄组生物量，进而计算出碳汇的思路有一定的实践意义[36]。

生长生物量模型是从目前研究的科学成果中选取，而这些模型都是从样地样木实测数据入手，通过了模型的刷选和验证，最终求得与生长量、生物量相兼容的模型。其中，生长量模型是描述林木大小随年龄变化的模型，反映林木生长的规律，所以具有通用性强、准确性高等条件，从而在理论上对未来生长趋势进行预测较为科学；生物量模型一般是树高、胸径的函数，所以在有生长量模型的基础上，即可确定随年龄变化的林木生物量，巧妙地将生长量与生物量模型结合起来运用。所以利用生长生物量模型法可以确定每年的材积和生物量，将以往的数据为基础，在已经森林采伐限额和造林任务的情况下，可以做碳汇预测，对今后研究具有重要意义。

由于人类活动造成了CO2浓度持续升高，导致全球气候变暖成为非常严重的环境问题，而森林是存储CO2的重要碳库，在全球碳循环中具有重要的意义。所以本研究联系实际环境问题，提出生长生物量模型法，为福建省应对气候变化、充分发挥森林碳汇作用提供参考，同时也为估算森林碳汇和监测其变化提供技术保障。但该方法还存在不足，其中相关树种模型的精度对本方法的计算结果造成影响，龄组划分方面还需进一步完善，同时由生物量转化成碳储量是乘以固定的含碳率，而未考虑由于碳储存速率变化差异使含碳量发生变化，这些问题是今后有待继续研究和完善的课题[37]。

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(责任编辑 韩明跃)

Estimated Forest Carbon Sequestration of the Fujian Province Based on Growth and Biomass Model

HUA Wei-ping1,QIU Yu2,3,XU Bo2,4,JIANG Xi-dian5,QIU Tian6

(1.College of Ecology and Resource Engineering, Wuyi University, Wuyishan Fujian 354300, China; 2. Fujian Research Academy of Environmental Sciences, Fuzhou Fujian 350013, China; 3.Northeast Asian Studies College,Jilin University,Changchun Jilin 130012,China; 4. Fujian Provincial Key Laboratory of Environmental Engineering, Fuzhou Fujian 350013, China; 5.College of Forestry, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou Fujian 350002, China; 6.College of Business,Wuyi University, Wuyishan Fujian 354300,Chian)

By using the integrated growth and biomass model and three times′ forest resource check data in Fujian province to calculate carbon sequestration, and the applied methods of IPCC, biomass expansion factor continuous function to analyze relative error of the calculation results. The results showed that the carbon reserve of high-forest in Fujian was increasing. Among, newly increased carbon sequestration between the fifth and sixth time chech was 107 152 247 t, and it was 117 343 013 t between the sixth and seventh time chech. Calculation results by integrated growth and biomass model was almost same to other methods, with small error.

growth;biomass;carbon reserve;carbon sequestration;model;Fujian

2014-03-23

福建省环保科技项目资助。

邱宇( 1981—)，男，硕士，工程师。研究方向：环境影响评价和生态补偿研究。Email：qiuyu075@163.com。 江希钿(1958—)，男，教授。研究方向：森林经营和资产评估研究。Email：fjjxd@126.com。

10.3969/j.issn.2095-1914.2014.06.006

S718.55

A

2095-1914(2014)06-0035-09

第1作者：华伟平(1988—)，男，硕士，助教。研究方向：森林资源资产评估和生态学。Email：fjhuawp@163.com。