不同经营模式对华北油松人工林碳储量的影响

2022-12-21 06:28肖军雷蕾曾立雄李肇晨马成功肖文发
生态环境学报 2022年11期
关键词:物层龄级油松

肖军 ,雷蕾,曾立雄,李肇晨,马成功,肖文发*

1. 中国林业科学研究院森林生态环境与自然保护研究所/国家林业和草原局森林生态环境重点实验室,北京 100091;2. 亚太森林恢复与可持续管理组织,北京 100102;3. 旺业甸实验林场,内蒙古 赤峰 024023

全球森林生态系统碳储量为652—927 Pg,占全球陆地生态系统碳储量的 33%—46%(Pan et al.,2011;刘魏魏等,2015),是陆地上最大的碳库,在维持全球碳平衡以及应对全球气候变化中具有不可替代的作用(Bonan,2008;Wani et al.,2015),寄托着减缓全球气候变暖的希望(Bastin et al.,2019)。针对不同尺度的森林碳储量、碳格局分布、固碳潜力等已开展了大量研究(Noormets et al.,2015;Walker et al.,2022;张颖等,2022),结果表明,优化经营措施和降低经营强度可提升森林固碳潜力(何亚婷等,2022);森林生态系统各库碳储量在抚育后3年内与间伐强度密切相关(王有良等,2022);近自然经营通过调整林分组成和群落结构改变生态系统碳分布格局,有助于乔木、地被物和土壤的碳积累(黄凯璇等,2020)。

尽管全球森林总面积不断减少,但人工林总面积却持续增加(FAO,2020)。其中,中国人工林面积将近全球总量的一半,是北半球极重要的生物碳库(Piao et al.,2009;Chen et al.,2016),也是中国植被碳储量增加的主要载体(徐新良等,2007)。但中国现有人工林普遍存在生产力低下、地力衰退等问题,每公顷人工林蓄积量仅为 52.76 m3,不及世界水平50%,不能很好地发挥人工林碳增汇作用。而碳增汇是实现碳达峰、碳中和“双碳”目标的决定因素之一。合理经营不但能加快人工林生长,还可提升其生态系统碳汇能力(刘世荣等,2018)。因此,科学认识不同经营模式下人工林碳储量变化规律可为制定合理的经营措施以提高森林碳汇潜力提供数据支撑和依据。

油松(Pinus tabuliformis)是中国特有的常绿乔木针叶树种,是半干旱地区主要造林与用材树种,具有较高的经济与生态价值(郭浩等,2008)。据全国森林资源清查显示,油松总蓄积量从第八次的0.66×108m3增加到第九次的 1.60×108m3。2009—2013年间全国油松总碳储量为22.6×1012Tg(李奇等,2016)。邓蕾等(2011)、李庆华等(2013)、杨玉姣等(2014)、刘冰燕等(2015)分别对油松乔木、枯落物、生态系统的碳储量、碳密度等进行了研究,并认为油松具有较强的固碳能力,但研究不同经营模式对油松人工林生态系统碳储量的影响较少。在中国致力于碳达峰碳中和的背景下,加强相关研究对于提升其碳储量和贡献意义重大。以赤峰旺业甸实验林场3个龄级(10年林、47年林、56年林)油松人工林为研究对象,调查分析近自然经营、常规经营、未经营3种经营模式对其生态系统碳储量和6年年均增量的影响,探索提高油松人工林的固碳途径,为人工林经营管理提供参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况和试验设计

试验样地设在内蒙古赤峰市旺业甸实验林场(118°09′—118°30′E,41°21′—41°39′N),属中温带半干旱大陆性季风气候,土壤主要是草甸草原土。水热同期,年均降水量约 450 mm,全年日照数达2361.5 h,年均温度5.6 ℃,平均无霜期117 d。当地林分为人工林和天然次生林,主要树种有油松、华北落叶松(Larix principis-rupprechtii)、白桦(Betula platyphylla)、山杨(Populus davidiana)。

于2013年在3个龄级(10、47、56 a)油松人工林内按照近自然经营、常规经营、未经营(对照)各设置 3块面积为 600 m2的圆形乔木样地(见表1),样地划定后进行封育管理。近自然经营根据目标树林分作业体系确定目标树后,以其为中心伐除干扰木、病腐木、畸形木等,并尽量保留其他树种的健康木、更新幼苗及对目标树无严重干扰的灌草植物,适当补植其他树种,抚育强度在不超过20%的前提下根据实地林木类型划分而定(陆元昌等,2009);常规经营按照GB/T 15781—2009《森林抚育规程》进行,主要通过透光伐、生长伐、卫生伐、林地管理等措施调整林分密度,清除被压木与病腐木等有害木及影响林下更新幼苗生长的灌草植物,抚育强度不超过30%。

表1 2013年和2019年3种经营样地概况Table 1 General profiles of plots within three treatments in 2013 and 2019

1.2 样地调查与样品采集

2013年夏季进行首次乔木调查:10年林样地内调查胸径1 cm及以上树木,47年林和56年林样地内调查胸径5 cm及以上树木,并基于胸径、优势度、健康状况等指标确定目标树、干扰树、一般木等林木类型。乔木调查后按照不同经营模式要求抚育干扰树、病腐木、灌草等。抚育后在各乔木样地随机布设5个1 m×1 m草本样方,并呈品字形布设3个5 m×5 m灌木样方,在灌木样方内各布设1个无人为干扰的50 cm×50 cm枯落物样方,各枯落物样方内布设1个采土点,并同期开展灌木、草本、枯落物、土壤样品采集。灌木样方中的全部灌木地上部分、草本样方的全部草本地上部分、枯落物样方的全部枯落物分别收集并称鲜质量,样品在实验室内 65 ℃恒温下烘干至恒重后称干质量。土样样品按0—10、10—20、20—40 cm(当地平均土壤深度约40 cm)从下而上分层采集,通过土壤环刀法测定土壤容重(直径≥2 mm石砾体积和重量用排水法测定并在计算时减去),采用重铬酸钾外加热法测定经自然风干并磨细的土样有机碳含量。2019年夏季对样地乔灌草、枯落物、土壤采用相同方式进行复查。

1.3 生态系统碳储量计算

生态系统碳储量主要由植被、枯落物层和土壤层的碳储量共同构成。

1.3.1 植被碳储量计算

植被碳储量由乔木层、灌木层和草本层的碳储量构成,计算参数见表 2。表中木材密度、生物量扩展因子、草本含碳率和根茎比引自国家林业局2011年发布的《造林项目碳汇计量与监测指南》,其余参数引自国家发改委 2013年发布的《碳汇造林项目方法学》。

表2 碳储量计算参数Table 2 Calculation parameters of carbon stock

乔木层碳储量按公式(1)计算,乔木蓄积根据已测得的树种胸径带入当地一元材积表求得。灌木层碳储量和草本层碳储量分别按公式(2)(3)计算,生物量采用收获法测定。

式中:

Cs——碳储量(Mg·hm-2);

V——蓄积(m3·hm-2);

D——木材密度(Mg·m-3);

Bef——树干生物量转换成地上生物量的扩展因子,无量纲;

R——根茎比;

Cf——含碳率;

m1——样品鲜质量;

m2——样品干质量;

M1——样方地上鲜质量。

1.3.2 枯落物层碳储量计算

枯落物层碳储量按公式(4)计算:

式中:

M2——样方枯落物干质量;

Cf——枯落物含碳率,为 0.421(李庆华等,2013)。

1.3.3 土壤层碳储量计算

土壤碳储量按公式(5)计算:

式中:

Sn——土壤碳储量(Mg·hm-2);

Gi——第i层直径≥2 mm的石砾所占百分比;

Ci——第i层土壤有机碳质量分数(g·kg-1);

Di——第i层土层容重(g·cm-3);

Ei——第i层土层厚度(cm)。

1.4 数据统计与分析

采用单因素方差分析比较相同经营模式不同龄级碳储量和不同经营模式同龄级年均碳储量变化的差异性。所有分析处理在SPSS 25中进行,用OriginPro 2018软件作图。

2 结果与分析

2.1 3种经营模式碳储量

2013—2019年3种经营油松人工林生态系统碳储量见表3。3种经营的乔木层碳储量、植被层碳储量、生态系统碳储量均随林龄增加而显著升高(P<0.05),其最大值分别为56年林的81.95—95.38、82.41—95.51、199.22—211.90 Mg·hm-2。近自然经营的土壤碳储量随林龄增加而显著增加(P<0.05),其最大值为56年林的104.83 Mg·hm-2;常规经营10年林、47年林的土壤碳储量均为2019年小于2013年,而56年林则相反,其最大值为56年林的122.56 Mg·hm-2。3种经营的枯落物层碳储量为1.21—11.88 Mg·hm-2,而灌木层碳储量和草本层碳储量都较低。总体上,油松人工林生态系统碳储量组成均呈土壤层>乔木层>枯落物层>草本层>灌木层。

表3 2013年和2019年经营油松人工林生态系统碳储量Table 3 Carbon stock of Pinus tabuliformis plantations ecosystem under different management regimes in 2013 and 2019 Mg·hm-2

2.2 3种经营模式碳储量年均变化

2013—2019年 3种经营油松人工林生态系统碳储量6年年均变化如图1所示。

从图1a可知,3种经营的乔木层碳储量年均增量随林龄增加而显著上升(P<0.01),其最大值均在 56 年林,分别是 3.53、2.71、3.31 Mg·hm-2·a-1。近自然经营显著提高了47年林和56年林乔木层碳积累速度(P<0.05),常规经营显著提高47年林和显著降低 56年林的乔木层碳积累速度(P<0.05)。

从图1b可知,近自然经营、常规经营的灌木层碳储量年均增量随龄级增加先下降后升高,而未经营随龄级增加先升高后下降(P<0.05)。仅近自然经营 10年林的灌木层碳储量年均增量为正值。近自然经营和常规经营显著提升了10年林、56年林的灌木层碳积累速度(P<0.05)。

从图 1c可知,近自然经营的草本层碳储量年均增量随龄级增加先升高后下降(P<0.05),常规经营(P<0.05)和未经营(P<0.01)的草本层碳储量年均增量随龄级增加而显著升高。仅近自然经营47年林和常规经营56年林的草本层碳储量年均增量为正值。近自然经营显著提升了 47年林的草本层碳积累速度(P<0.05),而常规经营显著延缓了47年林的草本层碳积累速度下降(P<0.01)。

从图 1d可知,近自然经营和未经营的枯落物层碳储量年均增量随龄级增加先升高后下降(P<0.05),且56年林低于10年林,而常规经营随龄级增加而下降。3个龄级的枯落物层碳储量年均增量均为近自然经营>未经营>常规经营。近自然经营显著提升了 3个龄级的枯落物层碳积累速度(P<0.05),而常规经营显著降低了3个龄级的枯落物层碳积累速度(P<0.05)。

从图 1e可知,近自然经营和常规经营(P<0.05)的土壤层碳储量年均增量随龄级增加先下降后升高,而未经营随龄级增加而显著下降(P<0.01)。仅常规经营10年林和47年林的土壤层碳储量年均增量为负值。近自然经营和常规经营显著减低了10年林、47年林的土壤层碳积累速度(P<0.01),但均显著提升了56年林的土壤层碳积累速度(P<0.05),且近自然经营在3个龄级均优于常规经营。

从图1f可知,近自然经营和常规经营的生态系统碳储量年均增量随龄级增加而显著升高(P<0.05),而未经营随龄级增加而显著下降(P<0.05)。3种经营在3个龄级的生态系统碳储量年均增量均为正值且存在极显著差异(P<0.01)。未经营的10年林和47年林的生态系统碳积累速度最快,年均增量分别是 7.00、6.78 Mg·hm-2·a-1,但56年林低于近自然经营,其值为 3.98 Mg·hm-2·a-1;近自然经营10年林(P<0.01)和47年林(P<0.05)的生态系统碳储量年均增量仅次于未经营,分别是4.39、5.82 Mg·hm-2·a-1,但其 56 年林的生态系统碳积累速度最快(P<0.05),其值为 7.49 Mg·hm-2·a-1;常规经营3个林龄的生态系统碳储量年均增量均最慢,分别是 1.13、1.27、3.49 Mg·hm-2·a-1。

图1 2013—2019年油松人工林碳储量年均变化Figure 1 Annual increment of carbon stock of Pinus tabuliformis plantations in 2013-2019

3 讨论

3.1 经营方式对油松人工林植被层碳储量的影响

本研究中3种经营的47年林和56年林乔木层碳储量年均增量存在显著差异(P<0.05),且近自然经营效果最好;但在10年林未见相同效果,可能是由于该龄级林木生长慢且林分尚未郁闭,林木竞争有限,经营抚育促进保留木的加速生长不足以弥补被抚育掉的林木的生长量(雷相东等,2005)。这还表明,就乔木层碳储量年均变化而言,经营措施对低龄人工林的效果不明显,而对高龄级林分效果显著。赵苏亚等(2020)认为抚育间伐对高龄级杉木人工林生长效果更显著,江萍(2015)研究认为高龄级油松人工林最优生长的抚育间伐强度并不能在低龄级林分取得相同效果。与对照经营相比,近自然经营和常规经营在部分龄级延缓了灌木层碳储量、草本层碳储量减少,可能是由于本研究中油松人工林下的灌木和草本仅零星存在,且经营措施主要针对乔木,故而对其影响有限(原志坚,2018)。与常规经营相比,近自然经营在延缓灌木层碳储量和草本层碳储量下降方面效果更好,可能是由于灌木和草本是近自然经营保留对象,却是常规经营的清除对象。

3.2 经营方式对油松人工林枯落物层碳储量的影响

枯落物是植被地上部分碳库与土壤碳库的中间环节(张万林等,2013),其蓄积量越大,意味着碳储量越大。枯落物蓄积量主要受植被成长(刘琳等,2021)、气候条件(张新平等,2008)、经营措施(唐禾等,2018)等因素影响。本研究中3种经营在 3个龄级的枯落物层碳储量年均增量存在显著差异(P<0.05),近自然经营在3个龄级的枯落物层碳储量增量均最大,可能是其抚育经营形成的林分结构和竞争关系更有利于植被生长(王青天,2014),进而增加了枯落物输入量,这与董伯骞等(2011)、黄凯璇等(2020)认为近自然经营可短期增加枯落物量研究结论相符;常规经营在 3个龄级的枯落物层碳储量增量均最小,可能是由于抚育活动增加了初始枯落物量,而相对更大的抚育强度既导致后期枯落物来源减少(陈百灵等,2015)又增加了林内光照、降雨、温度等,进而加速了枯落物分解(林娜等,2010;何亚婷等,2022)。

3.3 经营方式对油松人工林土壤层碳储量的影响

土壤层碳储量是森林生态系统碳的重要组成部分,其总体上高于乔木层碳储量,远大于枯落物层、灌木层和草本层的碳储量(王卫霞等,2013;王宁,2014),本研究3种经营模式并未改变这一分布格局。本研究近自然经营和未经营油松人工林的土壤层碳储量随林龄增加而增大,与Badalamenti et al.(2019)、廖国莉等(2020)研究结论一致;但常规经营10年林(平均抚育强度26%)和47年林(平均抚育强度25%)的土壤层碳储量年均增量却为负值,可能是其抚育强度大,导致土壤碳输入(如地上凋落物)减少(Cheng et al.,2014;Venanzi et al.,2016)和碳排放(如土壤呼吸)增加(Lei et al.,2018;Zhang et al.,2018)。本研究10年林、47年林的土壤层碳储量年均增量排序为未经营>近自然经营>常规经营(P<0.01),56年林的土壤碳储量年均增量排序为近自然经营>常规经营>未经营(P<0.05)。以上表明,在森林经营过程中应控制经营强度,避免造成导致土壤碳储量大幅下降。这与孙志虎等(2016)研究不同抚育间伐强度对落叶松人工林生态系统碳储量结论相符。

3.4 经营方式对油松人工林生态系统碳储量的影响

森林生态系统碳储量受当地气候条件、抚育措施、经营强度等多方面影响(Ma et al.,2015;刘畅等,2014)。本研究中3种经营油松人工林生态系统碳储量最大值为62年199.22—211.90 Mg·hm-2,高于秦岭35年油松人工林的146.06 Mg·hm-2(刘冰燕等,2015)和陕西富县 33年油松林人工林的167.71 Mg·hm-2(杨玉姣等,2014),低于山西沁源47年林油松天然林的 240.98 Mg·hm-2(迟璐等,2014)。本研究10年林和47年林的生态系统碳储量年均增量排序为未经营>近自然经营>常规经营(P<0.01),但近自然经营的47年林仅略低于未经营,而 56年林的排序为近自然经营>未经营>常规经营(P<0.01),其主要是由于常规经营导致乔木层、枯落物层和土壤层的碳储量年均增量下降,而近自然经营不仅显著提升了乔木层和枯落物层的碳储量年均增量,还未造成土壤层碳储量的年均增量大幅下降。这表明为提高油松人工林的生态系统碳储量,对低龄林分应尽量减少人为干预,而对高龄林分则可采取近自然经营等人为干预措施。

3种经营 56年生油松人工林的乔木层碳储量年均增量(2.71—3.53 Mg·hm-2·a-1)均大于 47 年林(1.68—2.35 Mg·hm-2·a-1),说明本研究区 56 年生油松人工林仍在高速生长。3种经营56林生态系统碳储量年均增量为正值,且近自然经营和常规经营56 年林(7.49 Mg·hm-2·a-1,3.49 Mg·hm-2·a-1)均大于 47 年林(5.82 Mg·hm-2·a-1,1.27 Mg·hm-2·a-1),说明按现有龄级划分标准划分的成熟林生态系统碳储量仍会持续增长,与(Luyssaert et al.,2008;冯源等,2017;Gundersen et al.,2021)的结论吻合,而且合理的经营措施还能提高其积累速度。按照现行的林业行业标准LY/T 2908—2017《主要树种龄级与龄组划分》“北部地区油松人工林成熟林林龄为41—60年,天然林成熟林林龄为61—80年”,对于木材资源匮乏的中国而言,若综合考虑生态系统碳储量增长和大径级用材林培育,油松人工林龄级划分标准有待进一步研究,以避免因过早的采伐降低其生态和经济价值。

4 结论

不同经营模式对油松人工林生态系统碳储量及其年均增量均有影响。采取经营措施后,不同龄级油松人工林生态系统碳储量在一定时期内会发生显著变化。10年生和47年生油松人工林生态系统碳储量6年年均增量排序均为未经营>近自然经营>常规经营(P<0.01),56年生油松人工林的为近自然经营>未经营>常规经营(P<0.01)。未经营更有助于保持低龄级油松人工林生态系统碳的快速积累,而近自然经营更有助于提升高龄级油松人工林生态系统碳积累,尤其是促进乔木层、枯落物层和土壤层的碳积累,而常规经营总体上不太理想。因此,综合考虑森林生态系统碳储量增长和大径材培育,近自然经营是一种较理想的森林经营模式。

为提高森林生态系统碳储量,在重视乔木层碳储量增加的同时,还应关注土壤层碳储量的提升。在采取经营措施方面应控制好森林经营强度,避免土壤层碳储量大幅下降。旺业甸林场 60年左右的油松人工林乔木层碳储量和生态系统碳储量仍处在快速增长期,应提高当地油松人工林主伐年龄,以获得更大的经济价值和生态效益。

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