广东省土地利用变化和林业温室气体清单变化规律分析与预测

李洁华, 周平, 张林林, 程伟文



广东省土地利用变化和林业温室气体清单变化规律分析与预测

李洁华1, 周平2,*, 张林林3, 程伟文4

1. 广东省林业科技推广总站, 广州 510173 2. 广州地理研究所, 广州 510070 3. 华南农业大学林学与风景园林学院, 广州 510642 4. 广东省林业厅, 广州 510173

根据联合国气候变化框架协议的要求, 土地利用变化和林业(LUCF)温室气体清单是需要编制的五个部门(能源、工业、农业、土地利用变化和林业、废弃物)的清单之一。研究省级LUCF动态变化对掌握该区域生态固碳的能力和潜力有重要意义。该研究选取广东省森林资源第六期(2002年)、第七期(2007年)、第八期(2012年)一类清查数据, 采取省级LUCF温室气体清单编制的方法结合广东省实际情况, 在获取和测算广东省2005年、2010年、2015年LUCF温室气体的活动水平、排放因子的基础上, 得出全省范围LUCF温室气体清单。并设置了3种情景, 对广东省未来LUCF领域碳储量和温室气体减排进行了预测。研究结果表明广东省LUCF净碳汇量呈增长的趋势, 增长的主要原因是乔木林碳吸收的增加量高于活立木消耗碳排放的变化量。期间, 活立木蓄积生长率从7.98%(2005)增加到了9.61%(2015); 而采伐消耗率从6.94%(2005)下降到了5.54%(2015)。这些得益于2005至2015十年间广东省土地利用变化和林业领域在应对气候变化方面的政策、措施的实施。情景模拟结果表明如果未来措施有利于广东省活力木碳储量的增加, 广东省森林还将发挥较长时间持续的增汇作用。

土地利用变化和林业; 温室气体; 碳储量

1 前言

中国是《联合国气候变化框架公约》(以下简称《公约》)的缔约国, 作为发展中国家(非附件I国家), 履行在《公约》下承诺的义务, 坚持共同但有区别的责任原则。根据2010年《公约》第十六次缔约方大会通过的第1/CP.16号以及2011年《公约》第十七次缔约方大会通过的第12/CP.17号决定的要求[1–3], 非附件I国家应根据其能力编制国家温室气体清单。政府间气候变化专门委员会(IPCC)从1995年开始发布的系列技术指南是各国编制温室气体清单的重要参照依据[4]。中国决定从2014年开始提交两年更新报告, 并于2016年12月完成了《中华人民共和国气候变化第一次两年更新报告》, 内容包括更新的国家温室气体清单、减缓行动、需求和获得的资助等, 并接受对两年更新报告的国际磋商与分析[5]。同时, 作为全球第二大经济体和最大温室气体排放国, 中国在巴黎气候大会上提出了工业减排与增加森林碳汇两个方面的行动目标[6], 并在“国家自主贡献”文件中提出: 将在2030年左右使二氧化碳排放达到峰值并争取尽早实现, 2030年实现单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降60%到65%, 非化石能源占一次能源消费比重达20%左右, 森林蓄积量比2005年增加45亿立方米左右。为了实现总体行动目标, 各省均有相应的增汇减排目标值。土地利用变化和林业温室气体清单是温室气体清单的重要组成部分之一, 也是《公约》缔约方国家温室气体清单评估的五个主要领域之一。以2005年为基准对照年, 作为我国碳排放权试点省和低碳试点省的广东, 自2010和2015年来土地利用变化和林业领域温室气体变化如何, 森林蓄积量增长是否在预期的范围内等都是值得研究和探索的问题。该研究基于广东省多期森林资源清查数据, 采取省级温室气体清单的编制方法, 并根据宏观减排目标设置相应的情景模式, 旨在对广东省温室气体清单的变化规律进行预测和分析, 研究结果将有助于为广东省土地利用变化和林业领域制定合适的增汇减排林业政策提供依据。

2 材料与方法

土地利用和林业温室气体清单估算方法参照国家发展改革委气候司2011年《省级温室气体清单编制指南》的方法, LUCF每一个来源的温室气体排放量()均采取活动水平()乘以相应排放因子()的方法进行计算(公式1)。

2.1 活动水平数据的来源及计算

LUCF活动水平有乔木林面积和蓄积, 竹林、经济林和国家特别规定灌木林面积及其变化, 散生木、四旁树和疏林蓄积, 活立木总蓄积, 采伐消耗蓄积, 乔木林、竹林、经济林转化为非林地的面积。基于广东省森林资源第六期(2002年)、第七期(2007年)、第八期(2012年)一类清查数据计算活动水平数据, 假定在清查间隔期内的各地类面积(或蓄积量)年变化速率相同, 则2005、2010、2015年广东省各地类面积(或蓄积量)经过内插法估算。清单编制年份有林地转出为非林地的面积作为森林转化燃烧引起的碳排放(包括现地燃烧和异地燃烧)的活动水平, 使用相应年份年均有林地转出为非林地的面积作为分解引起的碳排放的活动水平。

2.2 排放因子数据的来源及确定

土地利用变化和林业温室气体清单编制中涉及到的排放因子主要有活立木蓄积生长率()、采伐消耗率()、枯损消耗率()、生物量转换因子()、地上生物量转换系数(地上)、竹林、经济林、灌木林平均单位面积生物量(BF、EF、SF)、含碳率()、基本木材密度()、现地/异地燃烧生物量比例(现、异)、现地/异地燃烧生物量氧化系数(现、异)、被分解的地上生物量比例(解)、非CO2微量温室气体排放比例(CH4-C、N2O-N)、氮碳比(/)、甲烷和氧化亚氮二氧化碳当量(CH4、N2O)。

2.3 土地利用和林业清单计算方法

2.3.1 乔木林生长碳吸收

“互联网+”时代迅速发展，互联网融资平台犹如雨后春笋般争先恐后般进入市场，政府应与时俱进，对大学生创业融资制度进行优化升级，降低大学生互联网创业融资的风险；相关政策制定部门要与政府、高校、银行建立起大学生创业互联网融资服务网站，充分利用新媒体传播途径，加大力度宣传互联网创业融资模式，让大学生正确看待互联网创业融资的诸多方式，降低融资风险；另外，互联网融资平台迅猛爆发，致使其信用程度良莠不齐，甚至会坑蒙拐骗。相关部门的监管力度，未能提供良好的互联网融资环境；最后，政府部门应适度降低融资门槛，对大学生创业应采取更加科学、便捷的审批措施。

2.3.2 散生木、四旁树、疏林生长碳吸收

散生木、四旁树、疏林生长生物量碳吸收估算方法与乔木林类似(公式5)。根据广东省森林资源一类清查数据, 获得清单编制年份的散生木、四旁树、疏林总蓄积量(散四疏)、活立木蓄积量年生长率()。由于森林清查资料往往难以确定散生木、四旁树、疏林的种类, 因此在实际计算中, 生物量转换因子()用公式(4)中全省加权平均值代替。

2.3.3 竹林、经济林、灌木林生物量碳储量变化

竹林、经济林、灌木林通常在最初几年生长迅速, 并很快进入稳定阶段, 生物量变化较小。因此主要根据竹林、经济林、灌木林面积变化和单位面积生物量来估算生物量碳储量变化(公式6):

Δ竹/经/灌= Δ竹/经/灌×竹/经/灌×0.5 (6)

式中: Δ竹/经/灌: 竹林(或经济林、灌木林)生物量碳储量变化(吨碳)；Δ竹/经/灌: 竹林(或经济林、灌木林)面积年变化(公顷)；竹/经/灌: 竹林(或经济林、灌木林)平均单位面积生物量(吨干物质)

2.3.4 采伐和枯损消耗碳排放

根据广东省森林资源一类清查数据, 获得清单编制年份活立木蓄积量(活立木)。根据采伐蓄积消耗率()和生物量转换因子()估算采伐消耗并减去森林转化生物量重复计算的碳排放后为采伐消耗碳排放(公式7); 根据枯损消耗率()和生物量转换因子()估算枯损消耗造成的碳排放(公式8):

2.3.5 森林转化燃烧引起的碳排放

森林转化燃烧, 包括现地燃烧(即发生在林地上的燃烧, 如炼山等)和异地燃烧(被移走在林地外进行的燃烧, 如薪柴等)。其中, 现地燃烧除了会产生直接的二氧化碳(CO2)排放以外, 还会排放甲烷(CH4)和氧化亚氮(N2O)等温室气体。异地燃烧同样也会产生非CO2的温室气体, 但由于能源领域清单中, 已对薪炭柴的非CO2温室气体排放作了估算, 因此这里只估算异地燃烧产生的CO2排放。

现地燃烧CO2排放为年转化面积与转化前后单位面积地上生物量差、现地燃烧生物量比例、现地燃烧生物量氧化系数、地上生物量碳含量的乘积。现地燃烧CH4排放为现地燃烧碳排放(吨碳)与CH4-C 排放比例的乘积。现地燃烧N2O排放为现地燃烧碳排放(吨碳)与碳氮比×N2O-N排放比例的乘积。异地燃烧CO2排放为年转化面积与转化前后单位面积地上生物量差、异地燃烧生物量比例、异地燃烧生物量氧化系数、及地上生物量碳含量的乘积。

2.3.6 森林转化分解引起的碳排放

森林转化分解碳排放, 主要考虑燃烧剩余物的缓慢分解造成的CO2排放。由于分解排放是一个缓慢的过程, 由于本次编制考虑每5年的年转化面积数据, 故采用5年平均的年转化面积进行计算。分解碳排放为年转化面积(5年平均)与转化前后单位面积地上生物量差、被分解部分的比例及地上生物量碳密度的乘积。

2.4 情景设置及预测

情景A: 以国家在气候大会上的双增目标的承诺为情景, 即2020年比2005年森林面积增加4000万公顷, 蓄积增加13亿立方米; 情景B: 以国家在气候大会上的森林蓄积目标承诺为情景, 即2030年比2005年森林蓄积增加45亿立方米; 情景C: 以广东省达到当前世界平均单位面积蓄积水平为情景。以上三种情景被考虑到计算中预测相应的碳储量变化和温室气体减排状况。

3 结果与分析

3.1 LUCF的排放因子变化分析

从表1可以看出, 2005、2010、2015年广东省土地利用和林业温室气体排放因子中变化的因子主要有活立木蓄积生长率()、采伐消耗率()、枯损消耗率()、现地燃烧生物量比例(现)、被分解的地上生物量比例(解)。其它排放因子在不同时段均保持相对稳定的值, 这些相对稳定的值与其固有属性有关, 如生物量转换因子()、地上生物量转换系数(地上)、竹林、经济林、灌木林平均单位面积生物量(BF、EF、SF)、含碳率()、基本木材密度()、现地/异地燃烧生物量氧化系数(现、异)、非CO2微量温室气体排放比例(CH4-C、N2O-N)、氮碳比(/)、甲烷和氧化亚氮二氧化碳当量(CH4、N2O)。活立木蓄积生长率在2005年、2010年、2015年间呈不断增长的趋势; 枯损消耗率虽然也呈不断增加的趋势, 但增加的幅度很小; 采伐消耗率在此期间呈不断减少的趋势; 现地燃烧的生物量比例有所减少; 被分解的地上生物量比例有所增加。总体而言, 生物量碳储量呈增加的趋势, 森林转化温室气体排放呈减少的趋势, 土地利用和林业领域整体呈增汇的趋势。前者主要得益于2007年颁布的《广东省封山育林管理条例》、后者主要受益于2002年颁布的《广东省森林采伐管理办法》, 期间2005年的《中共广东省委广东省人民政府关于加快建设林业生态省的决定》也是广东省林业能够增汇减排重要政策措施。

表1 广东省2005、2010、2015年土地利用和林业温室气体排放因子数据

注:: 活立木蓄积生长率,: 采伐消耗率,: 枯损消耗率,: 生物量转化因子 ,地上: 地上生物量转换系数,BF: 竹林平均单位面积生物量,EF: 经济林平均单位面积生物量,SF: 灌木林平均单位面积生物量,: 含碳率,: 基本木材密度,现: 现地燃烧生物量比例,异,解: 被分解的地上生物量比例,CH4-C: 非CO2微量甲烷排放比例,N2O-N: 非CO2微量氧化亚氮排放比例,/: 氮碳比,CH4: 甲烷二氧化碳当量,N2O: 氧化亚氮二氧化碳当量。

3.2 LUCF温室气体清单比较

影响LUCF温室气体的主要来源为乔木林碳吸收(48%—55%)和活立木消耗碳排放(38%—47%), 其它的经济林、竹林、灌木林、疏林、散生木、四旁树的碳吸收占比小于5%, 燃烧排放和分解排放占比小于1%(图1)。乔木林碳吸收所占的比例在十年间呈增长的趋势, 其中2010年比2005年增多4.18%, 2015年比2010年增多3.24%。而活立木消耗碳排放在十年间呈下降的趋势, 其中2010年比2005年下降4.66%, 2015年2010年下降4.05%。

注: 图中正值表示温湿气体排放, 负值表示温室气体吸收, A: 乔木林, B: 经济林, C: 竹林, D: 灌木林, E: 疏林、散生木四旁树, F:活立木消耗, G: 燃烧排放, H: 分解排放。

在2005-2015年十年间, 广东省乔木林面积、蓄积、单位面积乔木林蓄积及碳储量变化值均有不同程度的增加。以2005年为基准年, 乔木林蓄积量的年均增长率2015年比2010年增加了0.005%。单位面积乔木林蓄积从2005年的43.87 m3·hm-2增加到了2010年的47.81 m3·hm-2, 进而增加到了2015年52.94 m3·hm-2(表2)。面积和蓄积的双增主要因为有广东省实施封山育林、荒山造林、采伐管理和森林防火等多项措施的实施。以国家在气候大会上双增目标的承诺即2020年比2005年森林面积增加4000万公顷, 蓄积增加13亿立方米为情景, 以2005年为基准年, 考虑到我国森林面积2.08亿公顷, 森林覆盖率21.63% , 森林蓄积151 . 37亿立方米, 人工林面积0.69亿公顷, 森林植被总碳储量84.27亿吨(第八次森林资源清查)。目前, 广东省森林面积达24.44万公顷, 森林覆盖率达58.98%, 森林蓄积量5.73亿立方米(2016年简报)。如果广东省的目标按照全省占全国面积比例进行分摊计算, 2020年广东省的乔木林年均增长率达到0.015%即可实现目标; 以国家在巴黎气候大会上的森林蓄积目标承诺, 即2030年比2005年森林蓄积增加45亿立方米为情景, 则乔木林的年均蓄积量增长率仍需达到0.032%, 届时乔木林面积将没有增加的空间, 同时碳储量的变化量将达到7684 tCO2当量; 以广东省达到当前世界平均单位面积蓄积水平108 m3·hm-2为情景, 如果乔木林的年均增长率一直保持在0.032%的水平, 则需要到2058年才可以达到当前世界水平, 届时乔木林蓄积量将比2005年增长169.97%, 当年碳储量变化量将达到13017.77 tCO2当量。

表2 广东省以2005年为基准以及以后多年乔木林面积、蓄积及碳储量变化

注: 乔木林蓄积量增长率和年增长率均以2005年为基准。

表3 广东省2005、2010、2015年土地利用和林业温室气体排放及对2020和2030年的预测 ( tCO2当量)

注: 注负值代表温室气体吸收, 正值代表温室气体排放。

土地利用和林业温室气体清单主要基于森林和其他木质生物质碳储量变化及森林转化碳排放进行计算。其中前者包括乔木林、经济林、竹林、灌木林、疏林、散生木和四旁树的碳储量变化, 后者包括燃烧排放和分解排放。基于图1反映的规律, 由于乔木林碳储量变化和森林转化碳排放的贡献率达到95%左右, 将其它各项汇总到其它项, 进行预测2020年(情景A)和2030年(情景B)土地利用和林业领域温室气体净吸收的情况。如果活立木的消耗量与2015年持平, 则2020年的净吸收为51.04 tCO2当量, 2030年的净吸收为-3379.04 tCO2当量。可见, 在广东省近10年来林业应对气候变化各种经营措施的实施条件下, 情景A的广东省双增目标的实现是显而易见的。而乔木林碳储量还需要持续增加并不超过现有的采伐力度才能保证情景B的目标实现。

4 结论

影响广东省2005、2010、2015年土地利用和林业温室气体变化的排放因子中主要有活立木蓄积生长率、采伐消耗率、枯损消耗率、现地燃烧生物量比例、被分解的地上生物量比例。在温室气体清单构成上, 影响LUCF净碳汇量的主要来源是乔木林生物量生长碳吸收和活立木消耗碳排放, 虽然主要来源的构成比例与我国陕西省和浙江省有区别[14-15], 但不同省份总体上均呈现了LUCF温室气体净吸收的结果。由于目前森林防火和相关森林保护的政策和措施的执行[16], 枯损消耗率、现地燃烧生物量比例、被分解的地上生物量比例被控制在较低的水平。在每年具体的活动水平下, 温室气体清单的最终结果受活立木蓄积生长率和采伐消耗率影响的趋势更明显。期间, 活立木蓄积生长率从2005年的7.98%增加到了2010年8.88%, 进而增加到了2015年9.61%; 而采伐消耗率从2005年的6.94%下降到了2010年的6.11%, 进而下降到了2015年的5.54%。这些得益于2005至2015十年间, 广东省土地利用变化和林业领域在应对气候变化方面的政策、措施及相关重点工程的实施有效增加了广东省活立木蓄积生长率, 同时减少了采伐消耗率。

以2005年为基准年, 2010年、2015年、及未来三种情景2020年、2030年及2058年的乔木林蓄积量的年均增长率和单位面积乔木林蓄积来看, 情景A的双增目标可能如期或提前实现, 情景B的目标实现需要一直保持现有的增长速率, 要实现情景C则需要更长的时间, 且需要一直保持当前的增长速度。广东省正在实施的林业措施, 如森林大径材培育、封山育林、森林保护管理、森林采伐管理、森林防火、森林病虫害防治、林地保护管理、湿地保护、森林可持续经营等将在较长时间内对土地利用变化和林业领域的温室气体增汇减排发挥重要作用。可见, 在广东省林业应对气候变化的进程中, 森林资源仍需要保持持续的增长。如果我国的温室气体排放在2030年达到峰值, 则要走一条低碳之路[17-18]。从广东土地利用和林业温室气体清单分析可以看出, 2010年和2015年均维持了较高的年均增长率, 其单位面积蓄积虽有增加, 但是仍远低于当前世界平均水平[19]。在维持当前较高的年均增长率水平的情况下, 仍需要经过41年, 达到当前世界平均的单位面积蓄积量水平。

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[19] FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations). Global Forest Resources Assessment 2015. Rome[M].2015.

Analysis and prediction of changes on land-use change and forestry green­house gas in Guangdong province

LI Jiehua1, Zhou Ping2,*, ZHANG Linlin3, CHEN Weiwen4

1. Guangdong Forestry Technology and Extension Station, Guangzhou 510573, China 2. Guangzhou Institute of Geography, Guangzhou 510070, China 3.College of Forestry and Landscape Architecture, South China Agricultural University, Guangzhou 510642,China 4. China Forestry Administration of Guangdong Province, Guangzhou 510173,China

As a sector in accord with four others (energy, industry, agriculture, and waste), land-use change and forestry (LUCF) reports a greenhouse gas (GHG) inventory per the United Nations Framework Convention on Climate Change. It is vital to understand the provincial ability and potential of ecological carbon sequestration by studying the dynamic change of emission or sequestration of GHGs from LUCF in a region. We selected data from the sixth, seventh, and eighth National Forest Resources Inventories in 2002, 2007, and 2012, respectively, to determine net LUCF GHG emissions in 2005, 2010, and 2015. This was based on acquiring and analyzing activities and emission factors in those years, using methods outlined in the guidelines of the GHG inventory and incorporating with actual specialty of Guangdong Province. We established three scenarios to predict carbon bank and greenhouse gas emission reductions in future LUCF activities in that province. Results show that the net carbon sinks of LUCF in the province were increasing. The main reason was that an increase in carbon uptake of arbor forest was greater than that of emissions. The growth rate of living stand volume increased from 7.98% (2005) to 9.61% (2015), while the harvest rate dropped from 6.94% (2005) to 5.54% (2015). These benefits accrued from the implementation of policies and measures to address climate change in the fields of land use change and forestry in Guangdong Province over 2005–2015. Our scenario simulation results show that if future measures favor the increase of living carbon stock per unit area in the province, its forest will be important for carbon sequestration over a long period.

land use change and forestry; greenhouse gas; carbon stock

10.14108/j.cnki.1008-8873.2018.06.006

S718.5

A

1008-8873(2018)06-045-07

2017-08-18;

2018-02-23

广东省科学院实施创新驱动发展能力建设专项(2017GDASCZ-0701)

李洁华(1987—), 女, 广东佛山人, 硕士,主要从事3S遥感方向研究, E-mail: ljhlyt724@163.com

周平, 女, 博士, 研究员, 主要从事生态学研究, E-mail: pzhou@gdas.ac.cn

李洁华, 周平, 张林林, 等. 广东省土地利用变化和林业温室气体清单变化规律分析与预测[J]. 生态科学, 2018, 37(6): 45-51.

LI Jiehua, Zhou Ping, ZHANG Linlin, et al. Analysis and prediction of changes on land-use change and forestry greenhouse gas in Guangdong province[J]. Ecological Science, 2018, 37(6): 45-51.