福建省市域毛竹林碳储量及其影响因子

朱清波 苏阿兰 林勇明 吴承祯

摘要： 森林碳汇能力是评价森林生态系统减缓全球气候变暖的主要依据，该研究基于福建省9个地级市1985年、1996年、2006年的毛竹（Phyllostachys edulis）林碳储量、气温、降雨量、人口、GDP等数据，运用相关性分析和线性回归等方法，探讨毛竹林碳储量与主要影响因子之间的关系。结果表明：各因子对毛竹林碳储量均存在不同程度的影响。（1）碳储量随降水增加而增加，但相关性不显著（R = 0.281，P = 0.156）；随气温上升而减少，相关性显著（R = 0.748，P < 0.01），气温影响因子为 5.63，降水影响因子为1.46。（2）人口密度对碳储量空间分布有显著的负相关关系（R = 0.693，P < 0.01）。（3）GDP对碳储量的空间分布具有相反的趋势，表现为GDP等级高的地区，碳储量相对偏低。该研究结果为提高区域毛竹林碳汇能力的立地选择提供了理论依据，为碳交易市场界定提供借鉴信息。

关键词： 森林生态， 毛竹林， 碳储量， 气温， 降水， 人口密度， GDP

中图分类号： Q948， S718.5 文献标识码： A文章编号： 10003142（2017）07089110

近两个多世纪以来，大气中CO2等温室气体浓度的不断增加导致全球气候变暖，这一现象正威胁着全球生态、环境和人类自身的生存与发展（王兵和魏文俊，2007）。森林是陆地上最大的生态系统，其能够增加碳汇、吸收一部分CO2的排放、减缓温室效应（刘华等，2005），对改善全球环境问题具有不可替代的作用；同时森林本身也是一个巨大的碳库，约占全球植被碳库的86%，并维持着全球土壤碳库的73%，因而开展森林碳储量研究对探究碳平衡变化规律以及减少全球碳排放具有重要意义（Post et al，1982）。国内外学者对此进行了研究，其研究主要集中在大尺度区域（全球、区域、国家）（Fang & Chen，2001a；Rothstein et al，2004；徐小锋和宋长春，2004；Sampson et al，2006）。森林植被受到气候条件、植被类型、社会经济活动等因素的综合影响，其碳储量具有很大的不确定性和差异性，因此，为正确评价森林的碳汇能力，对某个小区域、某个树种的研究同样十分重要。

毛竹（Phyllostachys edulis）属禾本科刚竹属，异龄林，生长期短，可隔年接连采伐及永久利用，分布面積广、生产效益高（周国模，2006），年均固碳量达11.36 t·hm2（王兵等，2009），在固定和平衡大气CO2浓度中发挥重要作用。毛竹适生于年均温在14 ℃以上、年降水量1 000 mm以上的地区，现已成为福建最主要的竹林种类之一（章朝聪等，2010）。鉴于此，国内学者着手研究竹林生态系统碳循环与碳汇能力，也取得了相应的研究成果（周国模，2006；申贵仓等，2013；张厚喜等，2014；张蕊等，2014）。现今对毛竹的研究主要集中在毛竹林生态与经济效益（章朝聪等，2010）、毛竹林生态系统碳储量的地带性差异（季海宝等，2013）、不同经营管理手段对毛竹生长的影响效应（朱琳琳等，2014）等方面，但从区域角度分析毛竹林碳储量时空分布的差异及其影响因子的研究还不成熟，由于毛竹生长受到气温、降水、海拔、土壤养分等自然因素和人口密度、经营方式、人类活动等人为因素以及林分状况、郁闭度等林分条件的综合影响，且各因子之间也相互影响，以上因素作用于毛竹碳储量的作用过程与机理以及碳储量的空间异质性和时间复杂性，造成毛竹林碳储量具有很大的不确定性和随机性，很难得出解释其综合影响因子的答案（方精云等，1996；周玉荣等，2000；王效科等，2001）。因此，本研究拟以福建9个地级市在1985年、1996年、2006年的毛竹林为研究对象，对毛竹林碳储量及其主要影响因子进行深入观测与探究，旨在解释福建毛竹林生态系统碳储量的传递机理，从而为提高森林碳汇能力和估算我国东南地区森林植被碳储量提供理论依据。

1研究区域与研究方法

1.1 研究区域概况

福建省位于23°33′～28°20′ N，115°50′～120°40′ E之间，属亚热带季风气候，夏季高温多雨，冬季温和湿润。年平均气温在17～21 ℃之间，大致从东南向西北递减，年均降水量在1 400～2 000 mm之间，无霜期为240～330 d。土壤类型主要为红壤、黄壤及砖红壤性红壤。自然植被类型主要有南亚热带季雨林、海岸红树林、中亚热带常绿阔叶林、常绿针叶林、亚热带滨海沙生植被、亚热带灌丛、竹林；人工植被类型主要有农田植被、亚热带果树、竹林、杉木林、马尾松林、园艺作物等。全省森林面积为7.666×106 hm2，森林覆盖率为63.10%（冯健等，2014），位于全国首位，是中国的“绿色宝库”。福建省现有福州、厦门、泉州、莆田、三明、漳州、南平、宁德、龙岩9个地级市，各地经济条件发展不一。

1.2 研究方法

1.2.1 资料来源与计算方法基于研究需要，笔者对不同年代福建省各地级市毛竹林碳储量分别与气候因子（气温、降水）、人口密度和GDP进行收集与计算。

（1）毛竹林碳储量计算：考虑到毛竹林各地生长条件的差异性，各个地级市资料的准确性和完整性，因此本研究拟用福建省1985年、1996年、2006年的森林资源二类清查资料总数据（包括各个地级市毛竹林面积和株数）计算相应地级市不同年份毛竹林碳储量。本研究计算的碳储量包括毛竹的乔木层、林下植被层、凋落物层和土壤层。

相关计算公式如下：

① 乔木层碳储量（t）=乔木层总生物量（t）×含碳率；② 乔木层总生物量（t）=单位面积生物量（t·hm2）×毛竹面积（hm2）； ③ 林下植被碳储量（t）=单位面积碳密度（t·hm2）×毛竹面积（hm2）； ④ 凋落物碳储量（t）=单位面积碳密度（t·hm2）×毛竹面积（hm2）； ⑤ 土壤碳储量（t）=土壤平均碳密度（t·hm2）×毛竹面积（hm2）。

（2）毛竹生物量有基于面积和株数两种计算方法，在此以面积为基数进行相关参数的计算。福建省毛竹单位面积生物量为37.6 t·hm2（陈先刚等，2008）；毛竹林乔木层含碳量以0.5作为计算值（Fang，2000；Fang et al，2001b）；林下植被和凋落物的平均碳密度分别为0.161 t·hm2和0.594 t·hm2（苏阿兰，2011）；土壤的平均碳密度为124.815 t·hm2（苏阿兰，2011）。

（3）其他数据来源：气象数据来源于福建省各个地级市的气象资料、福建省气象局网站以及相关文献（包括气温和降水）；人口密度、GDP数据来源于福建省1986年、1997年、2007年统计年鉴；研究区边界来源于福建省行政区划图（图1），运用以上数据建立相关模型并分析它们之间的关系。

1.2.2 数据处理线性回归分析是描述一个因变量与一个或多个自变量间的线性关系，分为一元线性回归（一个自变量）和多元线性回归（两个及其以上自变量）。

通过对各自然因素综合分析，求得热量与水分是导致森林植被碳储量空间分布差异的重要原因（张国斌，2008）。因此，本研究运用线性回归的方法，探讨9个地级市毛竹林碳储量与气温和降水之间的线性关系。对相关数据进行均值化后，探讨碳储量与年降水量和年均温的相关性，并建立线性回归分析模型。

利用相关性分析毛竹碳储量与人口密度和GDP的相关性与显著性，并利用一元线性回归建立毛竹碳储量与人口密度线性关系。以上数据统計处理均在Excel 2010、SPSS 19.0下进行。

2结果与分析

2.1 福建省9个地级市毛竹林面积及碳储量时空动态变化

由表1可知，1985—1996年间，福建省毛竹碳储量增加3 520.58 万t，总增长率为41.20%，年增长3.75%；1996—2006年间，碳储量增加2 252.98 万t，总增长率为18.67%，年增长1.87%，增速较1985—1996年有所下降。在空间上，福建省毛竹面积分布不均， 主要分布在以南平、 龙岩和三明为主的闽西

北地区，总体上西部多、东部少；北部多、南部少。碳储量最大的地区是南平市，其次是三明市和龙岩市，而闽东南地区碳储量均偏少，尤其是厦门市。在时间上，莆田市1996年毛竹面积较1985年下降1 330 hm2，碳储量相应减少19.20 万t，到2006年毛竹面积较1996年增加988 hm2，碳储量随之增加14.26 万t，但是总体而言毛竹面积和碳储量均较1985年有所下降；福州市1996年毛竹面积较1985年下降587 hm2，其碳储量减少8.48 万t，到2006年，毛竹面积和碳储量较1996年分别增长3 377 hm2和48.75 万t，增幅较大，总体较1985年呈增长趋势；另外7个地级市在1985—2006年间，毛竹林面积和碳储量均呈增长趋势。总体上，毛竹林面积原本较大的地区，其碳储量增幅更快，以三明，龙岩，南平等地区表现最明显，因此这些地区成为福建省的重要森林碳汇区。

2.2 气候条件与毛竹林碳储量动态变化的关系

气候条件对植被的生长发育有重要影响，而这与植被碳密度和碳储量密切相关，所以对福建省9个地级市气候状况对毛竹碳汇能力的影响进行探讨尤为重要。首先对年均温和年降水量与碳储量进行相关性分析，结果表明年降水量与碳储量呈正相关，但相关性不显著（R = 0.281，P = 0.156），年均温与碳储量呈显著负相关（R = 0.748，P < 0.01）。在线性回归分析模型的基础上，求出福建省9个地级市毛竹碳储量（表1）与年均温的关系得一元关系方程：

式中，y、x分别表示福建省9个地级市毛竹碳储量和年均温。通过标准误差显著性检验，表明回归的整体效果较理想。根据标准系数法，从该回归方程的系数可以看出，毛竹碳储量随气温上升而递减。

利用因子分析法，求得气温，降水对福建省9个地级市毛竹碳储量影响因子分别为5.63和1.46。影响因子越大，说明对福建省毛竹碳储量贡献越大，所以在福建省各地级市中，气温对毛竹林碳储量的影响大于降水对它的影响。

2.3 人口密度与毛竹林碳储量动态变化的关系

森林植被碳储量空间差异与人类过度的不合理行为紧密相关，而人口密度在一定程度上揭示人类对森林的影响与破坏程度。厦门是全省人口密度（表2）最大的城市，其毛竹林碳储量全省最低；福州是省会城市，其平均人口密度为全省第四，平均碳储量位于全省第五；泉州、莆田、漳州人口聚集程度较高，碳储量占全省的比例相对较小；三明、龙岩、南平地区人口密度较小，碳储量所占比例却很高。通过分析计算，福建省的人口密度为以厦门为主的东南沿海地区高于以南平为主的西北地区，而毛竹林碳储量的分布情况却与此相反。通过相关性分析可知，各个年份的毛竹林碳储量分布规律与人口密度均呈负相关，且相关性显著（P < 0.05）

人口密度与毛竹林碳储量呈极显著负相关关系（P < 0.01）。表明在空间差异上，毛竹碳储量随人口密度的提高会降低。

2.4 GDP与毛竹林碳储量动态变化的关系

福建省三个年份GDP值与毛竹林碳储量动态变化见表4。1985—2006年间，福建省经济实现快速发展，2006年GDP总量是1985年GDP总量的37.7倍，其中林业生产总值是1985年的11.58倍。但是毛竹碳储量仅是1985年的1.68倍，可见福建省毛竹碳储量增幅远远慢于GDP增幅和林业生产总值增幅。

通过表5（以1996年、2006年为例）可知，GDP等级越高的地区，其毛竹碳储量相对偏低， 福州、泉州、厦门总产值在两个年份均较高，三市总产值分别占当年全省GDP总产值的59.06%和62.65%。其余各市总产值均小于10%，除龙岩以外，剩余5市到2006年GDP所占份额均下降，其中以宁德产值最小且下降幅度最大。而在毛竹林生态系统碳储量中，南平、三明、龙岩等经济发展水平较低的地区碳储量大于以厦门为主的经济发达地区且增幅更快。通过相关性分析可知，GDP与碳储量是负相关关系，但相关性不显著（R = 0.317，P = 0.199）。从年际变化看，各地级市毛竹碳储量随GDP的增加而增加，经济发达地区GDP增速快，碳储量增速慢，经济欠发达地区，GDP增幅慢，碳储量增幅快。

2.5 人口密度、GDP与毛竹面积的关系

以福建省1996年、2006年人口密度、GDP和毛竹面积为例（表6），综合分析社会经济因素对毛竹生长的影响。本研究建立人口密度、GDP与毛竹面积之间的线性关系如下：

式中，x1、x2分别代表人口密度和GDP，y代表森林面积。该方程通过a=0.01的标准误差显著性检验，表明回归的整体效果较好。从人口密度和GDP的回归系数可以看出，人口密度和GDP对毛竹面积均是负相关关系，即人口密度和GDP等级越高的地区，毛竹面积越少。

根据因子分析法可知，人口密度对毛竹面积的影响是3.722，GDP对毛竹面积的影响是0.002。所以人口密度对毛竹面积的影响大于GDP对毛竹面积的影响。

3讨论与结论

森林植被碳汇能力随时间不断增强（孙荣等，2010）。本研究发现，福建省毛竹碳储量从1985—2006年共增长5 774 万t，平均每年以3.22%递增，表明福建省毛竹林起到碳汇作用。莆田市从1985—1996年，人口不断增长，为了解决吃饭问题，农业用地不断扩大，从而导致森林面积减少；另一方面，为了促进当地经济发展，毁林开荒，使森林遭到破坏，种种原因导致这个时间段毛竹面积下降。从1996—2006年，毛竹面积又增长，是受国家“十五”计划的影响，其中一个重点目标就是发展竹业经济，扩大毛竹林种植面積（宋天英等，2001）。福州市从1985—1996年，毛竹面积和碳储量有所下降，很大一部分原因是迅速发展工业用材林和薪炭林的需要，这是当时福州林业发展的紧急任务，从而导致毛竹种植面积有所减少（谢知信，1987）；从1996—2006年，毛竹面积增幅较大是因为福州市自2003年后，全面推进集体林权改革，毛竹产量大增（林贞庆，2007）。总的来说，各个地级市毛竹面积和碳储量呈增长趋势，可能是因为自20世纪90年代以后，福建省重视生态环境的保护，对森林资源制定了良好的经营管理政策。

毛竹碳储量存在明显的时空分布差异，除了与政府的政策有关，也与自然环境和人类经济活动密切相关。对福建省各地水热条件进行分析研究表明，碳储量与年降水量呈正相关，但相关性不显著，与年均温呈显著负相关。由于毛竹适生于年均温14 ℃以上，降水量1 000 mm以上的地区，福建省大部分地区都满足降水量要求，东部地区年均温约20～21 ℃，西部地区年均温约17～18 ℃，其温度条件相对于东部而言更适合毛竹生长，东部地区温度增加在一定程度上降低水分利用效率，最终影响毛竹的生长发育，抑制其固碳能力，降低碳储量（林清山和洪伟，2009）。另外，水热条件对毛竹林碳储量的影响效应说明：年均温对碳储量的影响大于年降水量，这与蒋延龄和周广胜（2002）、赵敏和周广胜（2004）得出气温对森林植被碳储量的贡献大于降水的结论相似。

人类行为会影响到植被碳储量和碳密度的累积（Fang et al，2001b）。对福建各市人口密度及其碳储量的研究表明，福建毛竹碳储量的分布空间差异显著，即人口密度等级高的区域，其碳储量偏少。究其原因，可能是由于人口密度较高区域，社会经济发展迅速，城市化进程快，人口过快增长，城市急剧扩展，致使森林用地不断转化为城市建设用地，忽视林业发展，从而导致碳储量偏低，比如厦门、泉州等经济发达地区。反观人口密度等级低的区域，其主要为山区，距发达地区远，城市化水平低，且大量农民外出谋生，减少了对森林的干扰和破坏，森林资源多处于原生状态（胡序威，1997），如南平、三明等闽西北地区。这与杨昆等（2006）研究潭江流域、李红梅等（2005）研究西双版纳的研究结果相似。研究还发现，高人口密度区域毛竹碳储量增长缓慢，这是因为人口持续增长会导致建设用地面积不断增加，会使更多的森林用地转变成建设用地，从而使森林面积增长缓慢，导致碳储量增长缓慢；也有可能是毛竹受到越来越多人为因素干扰，导致其林分质量下降，从而使森林固碳能力下降。研究还表明，2006年人口密度与碳储量的关系拟合效果较1985、1996年差，这可能由于低密度区域人口密度增长过慢，高密度区域人口密度增长过快，且各个地级市碳储量增幅也不一样。

经济发展趋势与碳储量空间分布趋势相反（李惠敏等，2004）。本研究中，福建省毛竹碳储量与GDP具有负相关关系，但相关性不显著。在空间上，福建省毛竹碳储量变化趋势为随GDP等级提高而逐渐降低，即在经济发展水平高的地方，其毛竹碳储量相对偏低，可能是因为GDP等级较高的区域重点发展经济，忽视了林业发展，也可能是林业发展速度缓慢所导致。在年际变化上，GDP等级较低区域比GDP等级较高区域森林碳储量增长更快（表5），造成这种现象可能是由于经济发展的需要，各种经济开发区、经济发展试验点相继建立，这种方式使东南沿海地区经济迅速发展，而闽西北地区经济发展减速，一方面有利于减少分散发展方式对森林资源的破坏，使各个地级市毛竹面积总体上均有不同程度的增长；另一方面经济活动更加集中在东南部经济发达地区，使西北部森林面积增加更快，碳储量增幅更大，而 GDP等级较高的地区，本身的森林面积就相对偏少，再加上经济发展和城市化的需要，导致该区域用地紧张，森林面积增长缓慢，故而碳储量增幅较小。研究还发现，福建省西北部毛竹碳储量总体比东南部多，且增幅更快，关键原因是福建西北部存在大面积自然保护区和林场，再加上山地地形阻挡，距离较远，其森林植被保存相对完好，而东南部是福建省经济发展的重心，重视经济发展，而森林资源则相对缺乏，林业资源分布两极化趋势愈加明显，经济活动更加趋向于经济发达地区，西北部则大力发展林业。随着经济发展，产业结构调整，经济增长方式转变，对薪柴依赖性降低，从而增加了森林种植面积，提高了森林碳汇能力（王艳萍等，2005）。因此，1985—2006年间各个地级市毛竹碳储量随GDP增长呈递增趋势，说明福建省地市区域经济发展与森林植被保护相对较为协调。

人口密度与森林面积呈负相关，而GDP对森林面积影响不大（张清等，2013）。在本研究中，福建省人口密度对毛竹面积空间分布具有显著的负相关关系，影响因子为3.722，说明人类活动影响森林的空间分布，主要表现为乱砍滥伐，毁林开荒，以及人为原因导致的森林火灾等。在无人为因素影响的情况下，自然环境不同所导致的水热条件的空间异质性是不同地区森林植被产生差异的主要原因，随着人类文明的发展和进步，人类对森林的破坏便是造成森林植被空间分布差异的一个重要原因；而GDP对福建省毛竹面积空间分布具有相反的趋势，但影响因子仅为0.002，即对毛竹空间分布影响较小。福建省大部分地级市森林面积满足随GDP等级提高而减小，而另外一些地级市（如莆田市、宁德市），GDP等级较低，毛竹面积也偏少，说明GDP并不是影响福建省毛竹空间分布的主要因子。从年际变化看，9个地级市人口密度、GDP和毛竹面积均有不同程度的增长，这也验证了区域林业合理规范经营和人口、GDP相互协调发展可以共同实现。

毛竹林适生区域较普遍且碳汇能力强大，对其碳储量时空分布规律及其影响因子进行分析论证，有助于深入探讨毛竹林碳循环的原理。本文在研究气候因子与碳储量的关系时，笔者用该地级市的某几个气象站资料代表整个地级市的气候，其结果具有一定的误差和局限性。毛竹生长存在大小年的现象，本文未深入探讨大小年对碳储量的影响效应。在对毛竹林碳储量时空分布的自然环境因子及经济社会原因分析方面，只考虑了气温、降水、人口密度、GDP等4个因子，未涉及其他自然因子如海拔、坡度、坡向，社会因子如土地利用方式等，今后还需进行更深入全面的研究，从而为探明区域性森林碳汇能力的影响因素提供理论依据。

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