邱书志 ,薄乖民 ,丁 骞 ,王 伟 ,汪淑筠,王少明,闫毓斌 ,赵亮生
(1.甘肃省白龙江林业管理局,甘肃 兰州 730050;2.国家林业局 西北林业调查规划设计院,陕西 西安 710048)
森林植被通过植物光合作用吸收CO2并将其固定在植物体内,同时又进行呼吸作用释放CO2,具有“碳汇”和“碳源”的双重功能;森林生物量约占整个陆地生态系统的86%,森林植被储存了世界陆地生态系统地上部分碳储量的76%~98%,故森林状况很大程度上决定了陆地生物圈是碳源还是碳汇[1-2];陆地生态系统的主体,在减缓全球气候变化中起着重要的和不可替代的作用。近年来,以建立生物量与蓄积量关系为基础的植物碳储量估算方法已得到广泛应用[3-5]。由树干材积计算生物量的方法称为材积源生物量(volumede-rived biomass)法,简称材积源法。材积源法一般用于大尺度生物量估算[1],被公认为是一种较好的估测森林生物量方法[6]。
白龙江林区是我国重要的水源涵养林区、生态功能区和生物多样性优先保护区域,在应对气候变化、减缓CO2排放中起着重要的和不可替代的作用。本研究对白龙江林区18种主要森分类型、林下植被、森林土壤碳储量和碳汇功能进行估算,旨在对白龙江林区森林生态系统的生态功能有新的认识,为其生态效益与补偿计算、资产评估以及CO2排放权转让等提供基础资料,为两大区域生态环境保护和建设科学决策提供依据。
白龙江林区地处青藏高原东北边缘与岷山山脉的白龙江和洮河两大河流上游,分属于长江和黄河上游的源头地区,处于102°46′~104°52′E,33°04′~ 35°09′N。地形沿岷山山脉自西向东逐渐倾斜,山峦起伏,平均坡度30°~35°。区内气候为北亚热带向温带过渡类型,高湿低温,冬长而寒冷干燥,夏短而温凉湿润。年均气温为3.1~14.9 ℃,日照时数为1 398~2 275 h,年降水量为422.7~951.0 mm。土壤以棕色灰化土、棕色森林土、褐色森林土为主[7-8]。有林地面积为4.6×105hm2,占全林区总面积的41.46%;森林覆盖率达48.69%,全林区活立木总蓄积量为 7.22×107m3。
依据2010 年森林资源二类调查数据建档,更新至2015年底数据显示:经营总面积为104.58万hm2,林地面积为91.943 3万 hm2,占总面积的87.92%;森林面积为53.795 8万hm2,森林覆盖率为51.44%,其中有林地为46.028 4万 hm2,占总面积的44.01%,特别规定灌木林为7.767 4万hm2,占林土地总面积的7.40%;其它灌木林面积为22.474 4万hm2,占土地总面积的21.48%。活立木总蓄积为7 212.803万m3。
采用基于森林资源二类调查数据的生物量回归模型估算法。基本公式为:
式中:B为某一树种单位面积的生物量;D为某一树种的平均胸径;H为某一树种的平均树高;a和b均为常数[9]。其模型和参数见表1。
表1 不同树种(组)的生物量模型和参数†Table 1 The biomass models and parameters of different tree species (group)
参照《森林资源连续清查森林生物量模型建立暂行办法》(试行)的规定,分不同的森林类型和郁闭度等级设置林下灌木样地50个,草本样地50个,采用收获法计算生物量。
按单位面积的生物量乘以疏林地面积得到。
参照《森林资源连续清查森林生物量模型建立暂行办法》(试行)的规定,分不同的灌木类型和覆盖度等级布设灌木样地64个,草本样地64个,采用收获法计算生物量。
目前,政府间气候变化专门委员会(英文缩写IPCC)等国际组织以及世界各国对森林碳储量的估计,普遍是通过测定的森林生物量再乘以生物量中碳元素含量(含碳系数)的方法取得。其基本公式为:
式中:Ci为某一树种碳储量;Wi为某一树种生物量;Ci为某一树种含碳系数;i为树种。
含碳系数的大小是影响森林碳储量大小的另一重要因素。国际上常用的含碳系数为0.45~0.50。IPCC在2004年出版的《土地利用、土地利用变化和林业优良做法指南》中全球确认值为0.50,2006年调整为0.47。依据江泽慧的《木材化学》一书中各树种中纤维素、半纤维素、木质素的含量及其碳元素所占重量比例,汇总出白龙江林业管理局所辖林区不同树种的含碳系数:冷杉 0.499 9,云杉0.520 8,铁杉0.502 2,柏木0.503 4,落叶松0.521 1,油松0.520 7,华山松0.522 5,水杉0.501 3,针叶混0.510 1,针阔混0.497 8,栎类0.5004,桦木0.491 4,硬阔类0.483 4,椴树类0.4392,杨树0.469 5,软阔类0.495 6,杂木0.4834,阔叶混0.490 0,灌木林0.500 0。
1tC相当于11/3 tCO2,按照联合履约(JI)价格计算,平均16美元·t-1CO2;按照清洁发展机制(CDM)价格计算,平均24.2美元·t-1CO2[10-11]。
白龙江林区森林植被总生物量为10 939.65万t,单位面积生物量为143.32 t/hm2。其中乔木林10 518.25万t,占96.1%,单位面积生物量为228.60 t/hm2,高于全国平均水平(86.07 t/hm2);疏林7.14万t,占0.1%,所占比重很小,单位面积生物量为13.90 t/hm2;灌木林414.26万t,占3.8%。
乔木林生物量按龄组估算统计结果见表2。
表2显示,乔木林总生物量为10 518.25万t,单位面积生物量为228.6 t/hm2,乔木林各龄组生物量、单位面积生物量的共同规律为过熟林>成熟林>近熟林>中龄林>幼龄林。形成此结果主要原因为:一是树木在整个寿命周期内,林龄(树龄)越大,蓄积越大,相应生物量也大;二是由本局的成、过熟林所占比重大决定的。
表2 乔木林分龄组生物量和单位面积生物量Table 2 The biomass and biomass per unit area in different aged highforests
不同林分类型的生物量与单位面积生物量估算结果见表3。
表3 不同林分类型生物量和单位面积生物量Table 3 The biomass and biomass per unit area in different forest types
从表3可看出,不同林分类型的生物量和单位面积生物量差异较大,占总生物量15%以上的林分类型有冷杉林和云杉林,分别占44.2%和19.9%,合计占64.1%,属于第一层级,占有绝对优势;占总生物量5%~14.9%的林分类型有针阔混交林、油松林、桦木林、针叶混交林,分别占8.1%、6.9%、5.4%、5.3%,合计占25.7%,属于第二层级;其余12个林分类型的生物量合计占总生物量的10.2%,单个类型占比均在3%以下,属于第三层级。就全局而言,针叶林远远大于阔叶林和灌木林,针叶林生物量为8 636.19万t,占79.0%;阔叶林生物量为1 882.05万t,占17.0%。 林分类型生物量从大到小依次为:冷杉林>云杉林>针阔混交林>油松林>桦木林>针叶混交林>其他灌木林>阔叶混交林>铁杉柏木林>国家特灌林>华山松林>落叶松林>栎类林>硬阔类林>杨类林>软阔类林>疏林>经济林。
就单位面积生物量而言,软阔类单位面积生物量最大,其次为油松林,再次为冷杉林,第四为硬阔类林,疏林和灌木林的单位面积生物量最小,仅有13.90 t/hm2。林分类型单位面积生物量从大到小依次为:软阔类>油松林>冷杉林>硬阔类林>针叶混交林>阔叶混交林>铁杉柏木林>针阔混交林>云杉林>落叶松林>桦木林>栎类林>杨类林>华山松林>经济林>疏林、国特灌木林、其它灌木林。
不同林分类型的碳储量与单位面积碳密度估算结果见表4。
表4 乔木林分龄组碳储量和碳密度Table 4 Carbon storage and carbon density in different aged high forests
表4显示,白龙江林区乔木林碳储量为5 317.70万t,其中过熟林碳储量最大,为1 953.92万t,其次为成熟林碳储量1 915.94万t,二者之和占总碳储量72.7%;幼龄林碳储量185.36万t,为最小。碳储量、碳密度从大到小排序相同,依次为:过熟林>成熟林>近熟林>中龄林>幼龄林。形成这一分布格局和规律主要原因是:一是树木在整个寿命周期内,林龄(树龄)越大,蓄积越大,相应生物量和碳储量也大;二是由本局的成、过熟林所占比重大决定的。
不同林分类型碳储量与碳密度估算结果见表5。
表5显示,针叶林碳储量远远大于阔叶林和灌木林,针叶林碳储量为4 387.32万t,占79.3%,灌木林碳储量为207.13万t,占3.7%;冷杉林、云杉林、油松林、桦木林、针阔混交林和针叶混交林等林分类型的碳储量较大,均占全部森林植被碳储量的5%以上,合计占整个区域森林植被碳储量的89.9%。碳储量最大的林分类型是冷杉林,碳储量为2 416.95万t,占43.7%;云杉林次之,碳储量为1 133.84万t,占20.5%;而疏林和经济林碳储量最小,分别为3.64和0.09万t,分别占0.1%和0.0%。
就碳密度而言,软阔类碳密度最大,达251.71 t/hm2;其次为油松林,碳密度为205.92 t/hm2;冷杉林碳密度第三,为171.01 t/hm2;疏林、国家特灌林、其他灌木林最小,只有6.95 t/hm2(见表5)。
不同林分类型碳储量与碳密度排序相同,并与不同林分类型的生物量与单位面积生物量排序一致。
表5 不同林分类型碳储量和碳密度Table 5 Carbon storage and carbon densityin different forest types
森林碳汇是森林非常重要的生态功能。对森林植被碳汇价值的估算,是通过价格的形式将森林的生态功能推向市场,最终实现碳汇交易,使森林的碳汇功能成为社会的普遍认知。森林碳汇的市场交易为森林生态服务功能提供了市场交换的方式,实现了森林生态价值的市场补偿,对于融资发展林业、保护发展生态环境具有重要意义[12]。依据2种价格,对白龙江林区森林植被碳汇价值的估算结果(见表5)表明,白龙江林区森林植被碳交易的潜在价值为324 336.91万美元(JI)或490 559.61万美元(CDM),潜在价值最大的是冷杉林,达到了141 794.40万美元(JI)或214 464.05万美元(CDM),占总碳交易潜在价值的43.72%;其次是云杉林,达到了66 518.61万美元(JI)或100 609.41万美元(CDM),占总碳交易潜在价值的20.51%;最小的是经济林,仅有5.28万美元(JI)或7.99万美元(CDM),占总碳交易潜在价值的0.001 6%,微乎其微。其排序依次为:冷杉林>云杉林>针阔混交林>油松林>桦木林>针叶混交林>其他灌木林>阔叶混交林>铁杉柏木林>国家特灌林>华山松林>落叶松林>栎类林>硬阔类林、软阔类林、杨类林>疏林>经济林。
(1)白龙江林区森林植被生物量总量为10 939.65万t,总碳储量为5 528.47万t,单位面积生物量为143.32 t/hm2,碳密度为72.43 t/hm2,其中乔木林单位面积生物量与碳密度分别为228.60 t/hm2和115.57 t/hm2,均远高于全国平均水平(86.07 t/hm2)和(42.82 t/hm2)[9]。其中冷杉林总生物量、总碳储量最大,经济林总生物量、总碳储量最小。各林分生物量与碳储量排序一致,从大到小依次为:冷杉林>云杉林>针阔混交林>油松林>桦木林>针叶混交林>其他灌木林>阔叶混交林>铁杉柏木林>国家特灌林>华山松林>落叶松林>栎类林>硬阔类林>杨类林>软阔类林>疏林>经济林。单位面积生物量与碳密度表现一致,软阔类单位面积生物量、碳密度最大,其次为油松林,疏林、国家特灌林、其它灌木林最小,排序为:软阔类>油松林>冷杉林>硬阔类林>针叶混交林>阔叶混交林>铁杉柏木林>针阔混交林>云杉林>落叶松林>桦木林>栎类林>杨类林>华山松林>经济林>疏林、国特灌木林、其它灌木林。
(2)林龄是影响森林植被生物量和碳储量主要因子之一[13-14]。在白龙江林区森林植被生物量和碳储量的时间分布序列中,幼龄林处于植被发育的早期,生物量和碳储量在不断的积累,中龄林和近熟林是植被生长发育旺盛期,生物量和碳储量在迅速增加和积累,达到一个高峰后进入成熟林,到过熟林属于植被发育后期,生物量和碳储量逐渐减少。
(3)白龙江林区森林近、成、过熟林总生物量与总碳储量所占比重较大,并主要集中在针叶林中。由于幼龄、中龄林的单位面积生物量和碳密度远低于近、成、近熟林,随着幼龄、中龄林的进一步生长、成熟,白龙江林区森林的生物量与碳储量具有巨大的潜力。白龙江林区森林植被的总生物量与总碳储量主要集中在针叶林中,冷杉林和云杉林所占比重较大,因此,这2个树种的生物量与碳储量的动态变化将极大地影响着整个森林植被的总生物量和总碳储量。加大造林力度,扩大幼龄林面积是培育后备资源、增强碳汇能力、改变生态环境的重要措施。
(4)白龙江林区森林植被碳交易的潜在价值为324 336.91万美元(JI)或490 559.61万美元(CDM),潜在价值最大的是冷杉林,达到了141 794.40万美元(JI)或214 464.05万美元(CDM),占总碳交易潜在价值的43.72%;其次是云杉林,达到了66 518.61万美元(JI)或100 609.41万美元(CDM),占总碳交易潜在价值的20.51%。因此,云、冷杉林在吸收大气中的CO2、减缓温室效应、应对气候变化中具有极为重要的作用。同时,白龙江林业管理局应积极准备进入碳汇交易市场,争取尽快将生态价值变为货币体现经济价值,更好地投入林业、生态环境保护与建设。
(5)白龙江林区碳储量大,碳密度高,在甘肃省乃至全国森林碳库中占有重要的地位,发挥着极其巨大的作用。
(6)白龙江林区软阔类碳密度最大(251.71 t/hm2),其次为油松林(205.9 t/hm2),冷杉林碳密度第三(171.01 t/hm2),这3个林分类型碳密度远高于其他林分类型,而林区软阔类、油松林所占比例微乎其微。因此,在今后造林、退化植被的恢复和重建、森林经营过程中,适当增加软阔类林、油松林或软阔类与油松、针叶林混交林的营造和培育是提高白龙江林区森林植被质量、增强碳汇的主要途径。
(7)森林土壤虽属于森林生态系统亚系统,在调节森林生态系统碳循环和减缓全球气候变化中起着重要作用。但是,由于森林类型的多样性、结构的复杂性以及森林对干扰和变化环境响应的时空动态变化,至今对森林土壤碳储量和变率的科学估算,以及土壤关键碳过程及其稳定性维持机制的认识还十分有限[15]。所以本文未将森林土壤碳储量纳入评估研究的范围。
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