池州市森林碳储量变化及影响因素分析

史杜芳,施林童,汪诗德,谢茈芉,许信旺，5

（1.安徽艺术职业学院人文学院, 安徽 合肥 230601；2.长安大学地球科学与资源学院,陕西 西安 710000；3.池州职业技术学院建筑与园林系,安徽 池州 247100；4.安徽师范大学地理与旅游学院,安徽 芜湖 241002；5.安徽绿海商务职业学院经贸旅游学院,安徽 合肥 230601）

0 引 言

森林植被作为陆地生态系统的重要组成部分，其年均固碳量可抵消同期化石燃料碳排放的11%；同时森林生态系统本身也是一个巨大的碳库，约占全球植被碳库的80%以上[1]。工业时代以来，气候变化已成为当今最紧迫的环境问题之一，森林碳储量变化对区域气候的影响尤为重要[2]。林木植被的碳储量、碳汇量与其生长环境密切相关,是各种自然地理环境因子（包括地理位置、海拔、坡度、坡向、坡位等地理因子及降水量、光照、温度等气候条件）以及人类活动共同作用的结果[3]。有学者对此类问题进行了相关性的研究，但是研究区域主要集中在较大范围，对小区域的特殊性和差异性研究较少；小区域的森林碳储量更容易受到区域自然地理因素（气候、土壤、地形）的影响，同时人类的生产活动（人口、经济水平、产业结构）也是重要的影响因素，因此各个小区域碳储量之间存在着较大的不确定性，要合理评估地区森林的碳汇水平，对不同地区的碳汇因子的分析非常有必要。选择对池州市三县一区森林碳汇的影响因素分析，研究地区森林碳储量与自然地理环境和社会经济之间的关系，对响应国家争取2030年前达到碳达峰，2060年前实现碳中和的目标，实现区域人与自然和谐发展具有一定的参考价值。

池州位于东经116°38′～118°05′、北纬29°33′～30°51′之间，属于暖湿性北亚热带季风气候区[4]。年平均温度16.5℃，最热月7月平均温度约为28℃，最冷月1 月平均温度约为3℃。年降水量1400～1700mm，无霜期220～240d，适宜农作物生长的时期为每年的3 月底至11 月中旬。土壤类型复杂多样，地带性有黄棕壤、红壤，黄壤等[5]。处于常绿阔叶林和落叶林的过渡地带，包括落叶阔叶林、针叶林、竹林和亚热带经济林木等[6，7]。池州市是中国第一个生态经济示范区，中国森林城市，安徽省重点林区之一，拥有九华山5A 级风景名胜区和牯牛降国家级自然保护区。开展对池州地区三县一区的森林碳储量变化及影响因素的分析，有利于区域可持续发展，实现碳中和目标，具有十分重要的现实意义。

1 数据与方法

1.1 数据来源

池州森林碳储量的核算数据、气象数据、人口密度、GDP 数据以及核算方法主要来源于《池州统计年鉴》《池州森林调查数据》和实地调查。考虑到森林资源清查的年份，尤其是早些年统计数据不全，从池州市相关数据的完整性与准确性出发，具体时间选取《池州统计年鉴》中2008 年以后各年的数据。为更好地进行相关变量的比较分析，以6 年为间隔，在一些森林碳量影响因子分析比对中抽样选取2008年、2014年和2020年这3年作为典型年份进行分析，以保证结果的准确性与代表性。运用以上数据构建模型并且进行相关分析。竹林因生长量有其特殊性，其碳储量及影响因素将另文分析。

1.2 碳储量计算方法

考虑到池州市各地自然环境条件以及森林资源的多样性，以及各个县区森林资源的准确性与完整性，本文主要通过森林蓄积量扩展法估算池州市三县一区的林木碳储量。森林蓄积量扩展法是以森林蓄积为基础，扩大系数计算林木的生物量，经容积密度测算生物量干重，以含碳率数据计算出其碳储量，得到以立木为主体的森林生物量碳储量[8]。

本研究森林植被碳储量计算公式为：

式中：Si为第i类森林面积；Ci为第i类森林类型的碳密度[9]；Vi为第i类森林单位面积蓄积量；α为林下植物碳转换系数；β为林地碳转换系数；δ为生物量扩大系数；ρ为生物量蓄积转换成干重的换算系数，即容积密度[10]；γ为将生物量干重转换成固碳量的换算系数，即含碳率[11]。为保证与同类研究的一致性，以上系数参考IPCC 提供具体数值：α为1.95，β为1.244，δ为1.9，ρ为0.5，γ为0.5[12]。因此，可以将碳储量计算公式转换为：

1.3 分析方法

线性回归分析是常用的定量分析方法，是研究一个因变量与多个自变量之间的线性关系。本研究中，森林碳储量为因变量，假设自然因素中的降水、温度等自变量存在某种相关关系，通过不同年份、不同地区的数据可求得热量与水分是导致森林碳储量空间分布差异的重要原因[13]。本次研究采用SPSS26提供的数据处理和回归分析模型，分析池州三县一区森林碳储量与自然地理因素、人类活动之间的相互关系。自然地理因素选择年平均降水量和年平均气温这两个与森林生长量关系紧密的指标。人类活动方面选取的指标为区域人口密度、地方GDP产值等因素，建立起线性回归分析模型。

2 结果与分析

2.1 森林碳储量时空动态变化

收集整理了近年来池州各地的森林资源数据，利用本研究选定森林植被碳量计算公式，得出相关年份的碳储量，见表1。

表1 池州2008年、2014年、2020年森林面积和碳储量

从表1 中可以看出，在时间变化上，2008 年到2020 年这12 年间，池州市三县一区森林面积、森林覆盖率以及森林碳储量呈不断上升的趋势。就从池州地区整体上来看，2008 年到2014 年，池州市森林碳汇量为374.203万吨，同比增长13.82%；2014年到2020 年，池州市森林碳汇量达到411.277 万吨，同比增长13.34%，增速较2008 年到2014 年间略微下降。各县区之间，从2008 年到2014 年这6 年里，贵池区森林碳汇量增加了91.523 万吨，增长率为13.57%；东至县森林碳汇量增加了96.158 万吨，增长率为9.12%；石台县森林碳汇量增加了110.060 万吨，增长率为18.74%；青阳县森林碳汇量增加了76.463 万吨，增长率为19.47%。2014 年到2020 年，贵池区森林碳汇量增加了135.547 万吨，增长率为17.7%；东至县森林碳汇量增加了74.146 万吨，增长率为6.45%；石台县森林碳储量增加了68.353 万吨，增长率为9.80%；青阳县森林碳汇量增加了133.230万吨，增长率为28.40%。由此可以看出，在池州三县一区中，青阳县森林碳汇量增长速度最快，并且在近几年呈现加速上升的态势。东至县虽然森林碳储增长率较低，增长速度在全市较慢，但其森林碳汇量基数较大，森林面积、森林蓄积量较高。在空间上，池州市三县一区森林面积呈不均匀分布，其中以东至县森林面积最大、石台县森林覆盖率最高、青阳县森林面积最小、贵池区森林覆盖率最低。各县区相比较而言，森林面积总体上西多东少、南多北少、越靠近南部、西部的黄山地区森林面积相对较大，向北、向东越靠近长江沿岸森林面积相对较小，三县一区碳储量从高到低排列分别为东至县、贵池区、石台县和青阳县。值得注意的是，贵池区的森林面积在2008 年到2014 年森林略有下降，但碳储量呈增长趋势，说明森林蓄积量是影响区域森林碳储量的重要因素。

2.2 气候与森林碳储量动态变化的关系

自然地理环境因子对植被的生长发育，生物量的积累有着重要影响，其中气候条件更是密切相关，所以选择池州市气候条件与森林碳储量之间的关系进行研究显得十分重要[13]。

从表2 可以看出，池州市2008 年至2020 年，这十多年来年平均气温呈现小幅度的升高，总体来说变化不明显；年降水总量各年变化幅度较大，年降水总量最高的年份是2016 年，年降水总量为2280.80mm，最少的年份是2019 年，总量为1328.40mm，呈现不均匀分布。

表2 池州市2008年至2020年年平均气温、年降水量森林碳量（含九华山）

选取年均气温和年均降水量这两个自变量与森林碳储量因变量进行相关性分析，求得气温、降水对池州市森林碳储量的皮尔逊相关系数分别为0.703 和0.123。皮尔逊相关系数大于0.3，相关性强，说明年平均气温对池州森林碳储量相关性较强，气温对森林碳储量的影响大于降水对它的影响。年均降水量与碳储量相关性不显著，其皮尔逊相关系数为0.123，sig 显著性为0.719，年均温与碳储量呈正相关，并且相关性显著，其皮尔逊相关系数为0.703，sig 显著性为0.016。所以在线性回归分析模型的基础上，求出池州市森林碳储量与年平均气温的关系得一元线性关系方程：

式中，y、x分别表示池州市森林碳储量和年平均气温。通过准误差显著性检验，表明回归的效果较理想，碳储量与气温之间呈正相关。根据标准系数法，从该回归方程的系数可以看出，森林碳储量随气温上升而上升。

从各县区数据看，东至县年平均气温总体大部分时间要高于其他县区，其森林碳储量也是在所有县区最高。由前面分析得出的年平均气温对森林碳汇相关性较强且呈正相关，可以推出温度较高的地区，其森林碳储量越高。这也与其他要素相关，单用区域温度的差异只能部分解释森林碳汇影响因素，并且由于池州行政区划的影响，各县区总体温度差异不大，用温度因子作为各个县区森林碳汇差异影响因素不具有典型性，但可以作为参考。

从表2 还可以看出，2019 年池州总体降水量较其他年份最低，各县区降水量在这年也普遍降低，这可能是受当年全球性的厄尔尼诺现象以及局部性气候变化的影响造成降雨量减少，但池州三县一区森林碳储量却没有因为降水量的减少而减少，反而有所增加，这也进一步佐证了年平均降水量与碳储量相关性不显著的结论。

2.3 人口密度与森林碳储量动态变化的关系

森林植被的碳储量与人类活动密切相关，其中人口密度在某些程度上表明人类对森林的影响[13]。如表3，青阳县是全池州市人口密度最大的县，但其森林碳储量是全市最低；贵池区其平均人口密度为全市第二，森林碳储量位于全市第二；东至县、石台县地区人口密度相对较小，但总的碳储量所占比例却很高，石台县在全国主体功能规划上属限制开发生态功能区，森林保护力度大，人口总数在安徽省属第二小的县区，但森林覆盖率高，总蓄积量大。从空间分析来看，池州市的人口密度分布情况为东部及北部长江沿线地区高于西部、南部山区，但森林植被的碳储量的分布情况却是相反的。在进行相关性分析可知，池州地区各个年份的森林碳储量与人口密度均呈现正相关关系，且相关性显著，其皮尔逊相关系数为0.942，sig 显著性＜0.0001，即从年际变化看，森林碳储量随人口密度的增加而增加。本研究建立池州森林碳储量与人口密度之间的相关关系如下：

表3 池州2008年、2014年、2020年人口密度和森林碳储量

式中，y、x分别表示森林碳储量和人口密度。

2.4 GDP产值与森林碳储量动态变化的关系

池州市2008 年、2014 年和2020 年3 个年份GDP 值与森林碳储量动态变化见表4。从2008 到2020 年，池州市经济快速发展，2020 年GDP 总量是2008 年GDP 总量的390%，其中林业生产总值是2008 年的495%，但森林碳储量仅是2008 年的118%，相比较而言池州市森林碳储量增幅慢于GDP增幅和林业生产总值增幅。

表4 池州2008年、2014年、2020年森林碳储量和GDP

通过表4可以看出，在池州三县一区中，GDP较高的地区，其森林碳储量也较高。贵池区生产总值在3 个年份中均比较高，总产值分别占3 年全市GDP 总产值的49.15%、49.58%和50.10%，其次是东至县，其余两县3 年年生产总值占比均小于20%。而在池州森林碳储量中，贵池区、东至县等经济发展水平较好，森林碳储量大于石台、青阳两县。通过相关性分析看出，池州GDP发展与碳储量呈正相关关系，相关性显著，其皮尔逊相关系数为0.918，sig 显著性＜0.0001。这一结果与朱清波等的研究结果不一致[13]。从年际变化看，池州市森林碳储量随GDP 的增长而增长，本研究建立池州森林碳储量与GDP之间的相关关系如下：

式中，y、x分别表示森林碳储量和GDP。

3 结论与讨论

3.1 池州市森林碳汇增长较快

研究发现，2020 年池州各县区森林碳储量为3494.1万吨，森林碳汇量从2008到2020年总共增长了790.114 万吨，平均年增幅为2.14%，这表明了池州市森林碳汇作用明显。与朱清波的研究森林植被碳汇能力随时间不断增强相似[13]。贵池区森林面积总量有所增加，林木蓄积总量持续增加，林木碳汇数量持续提高，平均每6 年都以高于10%的增长速率上升，森林碳汇量一直处于高位。青阳县在2008—2020 年，森林面积和碳汇量都有所增加，从2008 年到2020 年间，其森林碳汇量实现增长了53.40%。

3.2 池州森林碳储量与气温正相关

对池州三县一区水热条件进行分析研究可以得出：森林碳储量与年均气温呈正相关，皮尔逊相关系数分别为0.703，显著相关。但与年降水量相关系数为0.12，不相关。温度在一定程度上决定着森林植被类型的分布，地带性植被主要呈现纬度变化，就是一个佐证。气温还影响了植被对水分的利用效率[14]，气温对森林植被碳贮量的贡献大于降水[15],并且最终影响着森林植被的生长发育状况和固碳能力及碳储量[16]。

3.3 人口对森林植被碳储量产生影响

对池州三县一区的人口密度及其碳储量的研究表明，池州森林碳储量的空间分布存在差异，人口密度较高的地区，森林碳储量要相比人口密度较小的地区少，比如贵池区和青阳县森林碳汇总量要明显低于东至县和石台县。原因可能是因为人口密度比较高的县区，社会经济发展相对较快，人口增长速度较快，加之城市扩展，导致森林用地部分转化为城市建设用地，从而导致碳储量偏低。而人口密度相对较低的地区，尤其在山区，城市化水平较低，人类活动对森林的干扰和破坏较少，森林资源碳储量处于高水平状态。这与杨昆等、李红梅等研究潭江流域[17]、西双版纳[18]曾得出过相似的结论。

3.4 碳储量与GDP的发展呈现显著的正相关

在空间的分布上，池州市三县一区森林碳储量变化表现为随着GDP产值的不断提高而逐渐上升，碳储量与GDP的相关系数较高，其皮尔逊相关系数为0.918。表现为经济发展水平较高的县区，其森林碳储量相比较而言也较高，其原因是池州市多年来坚持绿色发展及生态保护区建设，以发展区域特色的生态旅游业为重要产业。从年际变化上，GDP 占比相对较低区域比GDP 占比相对较高区域森林碳储量增长速度更快。在池州尤其是贵池区长江沿线地区的各种经济开发区、住房建设用地的增加，带动了该地区经济发展，但东至县、石台县等池州西部、南部地区经济发展速度相对较慢，这样一方面有利于减轻地区经济增长对森林植被的破坏，让各县区林木资源总体上均有不同程度的上升；另一方面由于池州市主要经济活动集中在贵池区、青阳县等东部及北部长江沿岸地区，使西南部森林植被得到更好地保护，碳储量不断增长。随着经济绿色转型发展，高能耗产业调整，生态环保型产业加大，从而有必要增加森林种植面积，加大天然林保护力度，不断提高森林质量，增加森林碳汇能力[19]。

3.5 研究展望

本研究选取自然地理环境因子、社会经济因子与森林积累量数据，使用池州市统计年鉴、池州森林资源调查的相关资料，气候资料的对应性上存在不足，得出的结果也存在一定的偏差，若用森林分布区的定点实测气候数据会更具代表性。森林植被的生长存在着年份的差异，以及未加入极端气候现象、自然灾害、树种的差异性[20]等因素的影响。对池州森林碳储量与时空分布的经济社会发展因子，考虑不够全面等，社会经济因素选择方面也有不足，未考虑林业从业人员、林业管理制度等因素，之后还需进行更深入地研究，从而为进一步探究地区性森林碳汇能力提升提供理论支撑。