气候变化背景下华北落叶松人工林最优轮伐期的经济分析

王小涵,何 潇,史景宁

(1.河北农业大学 经济管理学院，河北 保定 071000；2.中国林业科学研究院资源信息研究所 国家林业和草原局森林经营与生长模拟重点实验室，北京100091)

最新发布的中国温室气体公报表明,2021年我国陆地区域年平均大气CO2浓度达到415.20 ppm(ppm为摩尔比浓度10-6,即百万分之一)[1]。面对气候问题带来的严峻挑战,积极推动以“增汇减排”为核心的“碳中和”政策已经成为社会各界的普遍共识。在各项增汇措施中,林业碳汇不仅具有显著的成本优势,还可额外提供多种效益,充分发挥森林在固碳增汇方面的潜力,成为应对全球气候变化的有效举措[2-3]。

第九次全国森林资源清查表明,我国人工林面积达7 954万hm2,以中幼龄林为主,占森林面积的70.42%[4],正处于生长旺盛阶段,具有较高的固碳潜力。因此,在“碳中和”背景下探索兼具碳汇生态价值和木材经济价值的人工林多目标经营模式尤为重要[5-7]。其中,确定最优轮伐期是影响人工林经营效益的重要因素。近年来,国内外学者以弗斯曼模型为基础,围绕考虑碳汇价值的最优轮伐期开展了广泛研究。多数结果表明,在木材收益之外加入碳汇收益可以提高收入并延长最优轮伐期[5,8-10],但也有学者发现碳汇经营并未改变最优轮伐期[11-13]。由于这些研究所采用的树种、立地条件以及经济效益核算方法存在差异,学界尚未达成相对一致的结论。

尽管国内外对人工林木材碳汇复合经营效益的研究已经取得了诸多进展,但多侧重于碳汇价格、木材价格、利率和造林成本等因素,忽略了气候变化的影响,而后者已被证实是森林生产力时空变化的关键驱动因素[14]。在全球气候变暖的背景下,区域范围内的气候稳定性将会发生改变,在传统的森林生长收获模型中加入气候变量已经成为主流趋势[15]。然而,以往在对最优轮伐期的研究中所采用的生长收获模型均假设气候条件不变,无法预测长期气候变化对森林经营的影响。随着“碳中和”计划的实施,未来全球气候变化的幅度与方向均存在较大不确定性,在人工林经营中考虑多种可能气候情景的必要性和迫切性愈发凸显。

当前,国内对木材碳汇复合经营最优轮伐期的研究大都集中在杉木(Cunninghamialanceolata)、桉树(Eucalyptusrobusta)等树种,对落叶松(Larixspp.)的相关研究却鲜见报道[6]。华北落叶松(Larixprincipis-rupprechtii)是我国华北地区人工林的主要造林树种,其生长亦对气候变化较为敏感[16]。因此,本文使用华北地区第六次至第八次森林资源清查的华北落叶松人工林固定样地调查数据,构建了考虑碳汇和木材价值的最优轮伐期模型,探讨了不同未来气候情景下的最优轮伐期及林地期望值变化规律,以期为华北落叶松人工林多目标经营与决策提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 数据来源

本研究使用的数据来源于河北、山西、北京、内蒙古等4省(区、市)第六次至第八次森林资源连续清查的华北落叶松人工纯林固定样地(34°54′—53°34′N,97°175′—126°75′E),共108块。研究区为温带大陆性季风气候,夏季炎热多雨、冬季寒冷干燥,年平均降水量400～800 mm,年平均气温8～13 ℃。土壤类型有山地棕壤、黑棕壤、灰色森林土、黄土和褐土。根据立地条件差异,华北落叶松的初植密度2 400～5 000株/hm2。

样地调查因子包括林分年龄、经纬度、海拔、坡度、坡向等。对样地内胸径大于5 cm的活立木进行每木检尺,林分概况如表1所示。落叶松单木生物量参照林业行业标准《立木生物量模型及碳计量参数—落叶松》[17]计算,对于样地内少量伴生树种,根据行业标准中相应树种的单木生物量模型计算,无行业标准的树种使用公开发表文献[18]内的生物量模型参数计算。林分蓄积使用本地一元或二元材积公式计算;若无本地材积公式,则根据《中国立木材积表》[19]中相应地区和树种的材积公式计算。将样地内所有单木生物量和蓄积量累加后换算成单位面积的林分生物量和林分蓄积量。

表1 样地林分因子概况

研究使用的气候数据获取自ClimateAP在线平台[20]。ClimateAP可根据经纬度与海拔提供亚太地区范围的气候数据,包括历史数据(1901—2021年)和未来预测数据(2021—2100年)。采用相关分析法筛选用于建模的气候变量,从中选择了年湿热指数(年平均温度与年平均降水量之比)引入林分生物量和蓄积模型。

预测林分生物量和蓄积时,将全部样地1981—2020年间湿热指数的平均值作为当前气候情景,2021—2100年间的平均值作为未来气候情景。后者根据温室气体代表性浓度路径(RCP)分为RCP 4.5和RCP 8.5。RCP描述了人类能源消耗和土地利用规划影响下的气候状况,其中:RCP 4.5是一种较为稳定的气候情景,假设未来温室气体排放在政府减排政策干预下显著降低;而RCP 8.5是无政府干预下的最高温室气体排放情景,由于化石能源的大量消耗导致气候变暖加剧。本研究选择这两种典型浓度路径作为未来气候情景,并模拟长期气候变化对林分生物量和蓄积生长的影响。

1.2 研究方法

1.2.1生物量和蓄积模型

采用何潇等[18]提出的华北落叶松林分生物量生长预测模型[式(1)]。

(1)

式中:B为林分生物量;IAHM为年湿热指数;S为地位指数;ISD为Reineke林分密度指数;A为林龄。

由于ISD会随林分发育而变化,因此使用包含气候变量的动态预测模型计算不同立地条件和气候状况下ISD随林龄的逐年变化[式(2)][18]。

(2)

式中:ISD1和ISD2分别为期初和期末的林分密度指数;A1和A2分别为期初和期末的林分年龄;IAHM为年湿热指数;S为地位指数。

何潇等[18]的文献仅提出了林分生物量模型,本研究使用相同数据源与建模方法建立包含气候因子的林分蓄积生长预测模型[式(3)]。

(3)

式中:V为林分蓄积;S为地位指数;IAHM为年湿热指数;ISD为Reineke林分密度指数;A为林龄。

使用修正后的决定系数(R2)和估计值的标准误(σSE)通过刀切法对式(3)所示模型进行了检验。R2,σSE计算公式如式(4)、式(5)所示。

(4)

(5)

结果表明,林分蓄积模型的R2为0.938 6,σSE为12.88 m3/hm2,模型整体性能良好。

在模拟林分蓄积和生物量生长过程时,模型变量的初始值设置如下:1)地位指数S,参考李文博等[21]设置为10 m,代表中等立地条件;2)林龄A,因造林后前4年需要抚育,不可能实施采伐活动,故将初始林龄设为5 a;3)林分密度ISD,参考《华北落叶松造林技术规程(DB 13/T 883—2020)》,将造林密度设为4 000 株/hm2,当林龄为5 a时对应的ISD为110 株/hm2;4)年湿热指数IAHM,在当前气候、RCP 4.5、RCP 8.5等3种情景下,分别设置为20,22,25 ℃/mm。

1.2.2最优轮伐期模型

采用经修正的弗斯曼模型[5],在2种收益情景(情景1:木材收益;情景2:木材收益+碳汇收益)下计算了华北落叶松的林地期望值,以林地期望值最大作为确定最优轮伐期的依据。林地期望值的计算公式如式(6)、式(7)所示。

Lt=It-C

(6)

Ltc=It+IC-C

(7)

式中:Lt和Ltc分别表示收益情景1和2计算得到的林地期望值(元/hm2);It是木材收益(元/hm2);IC是碳汇收益(元/hm2);C是轮伐期内森林经营成本(元/hm2)。

无限轮伐期下的木材收益(It)计算公式如式(8)所示:

(8)

式中:ρ为出材率(%),根据华北落叶松一元出材率表计算[22];Pt为木材价格(元/m3),根据中国木材网(www.chinatimber.org)近1年的落叶松原木报价,直径24 cm以上(含24 cm)大径材定价为 1 550元/m3,直径24 cm以下中小径材定价为1 350元/m3;Ch为采伐运输成本,取130元/m3;T是轮伐期;V(T)是模型预测得到的轮伐期时的林分蓄积量(m3/hm2);r为贴现率(%),参考近1年的中国人民银行贷款市场报价利率确定为4.00%。

营林成本C的计算公式如式(9)所示。

(9)

式中:Cs为造林成本,包括造林阶段第1年的苗木成本、造林整地、化肥等投入,以及第2～4年的抚育和补植造林成本(该部分费用需贴现到第1年),通过走访调研确定为10 473元/hm2;Cm为造林后每年的管护费用,确定为120元/hm2。

计算碳汇收益时,需要将林分生物量通过含碳系数转化为碳储量,并在收益中扣除因木材缓慢分解导致碳释放带来的损失,公式如式(10)所示。

(10)

式中:θ为含碳系数,取0.489 3[17];PC为碳汇价格(元/t),参考过去1年国内外碳排放交易所挂牌价,定为100元/t;B(t)是生物量模型预测得到的第t 年生物量(t/hm2);B′(t)是B(t)的一阶导数,dt是对时间变量t的微分;α是木材收获后可长期储存在木制品中的碳比例,代表碳释放带来的经济惩罚,采用黄宰胜等[10]提出的计算公式和参数值[式(11)]。

(11)

式中:v1是长期耐用木制品的腐烂速度,取每年0.79%;v2是短期木制品的腐烂速度,取每年1.03%;β是木制品中长期耐用木制品的比例,取50%。

综上所述,对公式(6)和公式(7)求关于林龄t的一阶导数,令其等于0,即可得到华北落叶松人工林碳汇木材复合经营的最优轮伐期及对应的林地期望值。

1.3 敏感性分析

为分析木材价格、碳汇价格和贴现率变化对华北落叶松人工林最优轮伐期的影响,在“1.2.2”节设置的基准价格或贴现率基础上,模拟9种木材价格(基准木材价格波动±40%)、7种碳汇价格(0,50,100,150,200,250,300元/t)、6种贴现率(3.50%,4.00%,4.50%,5.00%,5.50%,6.00%)下的最优轮伐期和林地期望值。其中,150～300元/t的碳汇价格与国内市场实际成交价相比虽然较高,但在国际交易市场和政策研究中被广泛使用[23-24]。

2 结果与分析

2.1 气候情景分析

根据森林生长收获模型和参数初始值,模拟3种气候情景和2种收益计算方法下的华北落叶松最优轮伐期与林地期望值(表2)。由表2可知:1)仅考虑木材收益(情景1)时,当前气候情景的最优轮伐期为26 a,相应的林地期望值为14 000.36元/hm2;在两种未来气候情景下,随着温室气体排放量的增多,反映温度和降水综合状况的湿热指数也出现增加,表明未来干旱状况加剧、森林生产力下降,进而导致最优轮伐期的缩短和林地期望值下降。2)当考虑碳汇收益(情景2)时,每种气候情景的最优轮伐期均延长了1 a,林地期望值也有所增加,但由于碳汇价格较低,延长和增加的幅度均不大。

表2 不同气候情景下华北落叶松人工林的最优轮伐期和林地期望值

2.2 敏感性分析

2.2.1木材价格变动

根据公式(7),模拟当前木材价格波动40%对最优轮伐期和林地期望值的影响。结果表明:1)在±40%价格范围内,所有气候情景下的最优轮伐期均未发生变化[图1(a)],但木材价格与林地期望值呈正相关[图1(b)]。2)在当前气候情景下,当木材价格增加40%时,林地期望值由1.58 万元/hm2增加到3.00 万元/hm2,增长近1倍;而在RCP 4.5和RCP 8.5气候情景下,木材价格下降40%,使得林地期望值出现负数。总之,木材价格对林地期望值影响较为明显,但对轮伐期影响不大。

图1 木材价格波动对华北落叶松最优轮伐期和林地期望值的影响

2.2.2碳汇价格变动

根据公式(7),模拟碳汇价格在0～300元/t区间内的变动对最优轮伐期和林地期望值的影响。结果表明:1)在3种气候情景下,当碳汇价格从0元/t增长到300元/t,最优轮伐期呈延长趋势,每吨碳汇价格增长100元,最优轮伐期可延长约1 a[图2(a)]。此外,随着碳汇价格上涨,林地期望值也显著增加[图2(b)]。2)在当前气候情景中,当碳汇价格从0元/t上涨至300元/t,林地期望值由1.40万元/hm2增长到1.95万元/hm2,增长幅度为39.29%;而在RCP 4.5和RCP 8.5气候情景下的增幅分别为45.90%和64.65%。表明未来气候条件越恶劣,林地期望值对碳汇价格变化的敏感性越高。

图2 碳汇价格变动对华北落叶松最优轮伐期和林地期望值的影响

2.2.3贴现率变动

根据公式(7),模拟贴现率从3.50%增加到6.00%对最优轮伐期和林地期望值的影响。结果表明:1)在所有气候情景下,随着贴现率增加,最优轮伐期均提前[图3(a)];林地期望值大幅下降,当贴现率为6.00%时,RCP 8.5情景下的林地期望值甚至变为负数[图3(b)]。2)在当前气候情景下,贴现率从4.00%上涨至6.00%会导致木材收益从3.18万元/hm2下降至1.90万元/hm2,而碳汇收益从2 168.00元/hm2下降至1 395.50元/hm2,木材收益的降幅(40.25%)大于碳汇收益的降幅(35.63%),故木材收益对贴现率变化的敏感性要高于碳汇收益;在其他2种未来气候情景下,木材收益和碳汇收益随贴现率的变化也表现出相同的规律。

图3 贴现率变化对华北落叶松最优轮伐期和林地期望值的影响

3 讨论

本研究使用弗斯曼模型从不同的收益计算方法和气候情景的角度分析了华北落叶松人工林最优轮伐期及其影响因素。加入碳汇收益后,所有气候情景下的林地期望值均显著增加,但在较低的基准碳汇价格下,最优轮伐期仅延长1 a。董灵波等[23]对长白落叶松的研究中观察到相同现象,也与其他学者对杉木人工林的结论保持一致[11,25]。通过进一步模拟碳汇价格变动,研究发现每吨碳汇价格上涨100元,最优轮伐期会延长约1 a。因此,将碳汇目标纳入森林管理决策时,在一定的价格区间内并不会显著改变最优轮伐期,但可产生额外的经济价值。可以预见,随着我国碳排放交易市场的逐步完善,经济上的可行性会激励林地所有者主动调整经营方式,增加碳汇供给,从而发挥林业碳汇在“碳中和”愿景实现过程中的重要作用。

在实际的森林经营过程中,最优轮伐期的影响因素是多元化的,本研究还从木材价格和贴现率两个角度进行了分析。结果表明,林地期望值对两者的敏感性较高,但最优轮伐期仅对贴现率敏感,这与其他学者的结论一致[23,26]。贴现率反映了资金的时间价值,是影响林业投资决策和盈利能力的关键因素。模拟表明:在较高的贴现率下,华北落叶松的林地期望值大幅下降甚至产生负收益,进而影响经营者的积极性。虽然当前我国的贷款市场报价利率正处在历史低位水平,但林业生产周期长,未来可能的利率调整将使林地所有者收益面临较大的不确定性[27]。因此,建议政府及相关部门在金融政策方面进一步提供支持,降低可能存在的市场风险,保障经济收益的稳定性,为林业碳汇供给提供良好的外部环境,这将有利于“碳中和”愿景的实现。

本研究引入与树木生长有显著关系的气候因子——年湿热指数。该指数是结合温度与降水量影响的综合气候因子,能反映林地干旱状况,改进后的模型可以预测气候变化影响下的林地期望值和最优轮伐期。对未来气候情景的模拟表明,气候环境恶化会影响林地所有者的经济收益,在价格或利率波动时甚至可能产生负收益,也证实了积极采取“碳中和”政策对维持人工林可持续收益的必要性[28]。值得注意的是,近年有研究[29-30]表明气候变化对森林生长和固碳速率的影响幅度与方向可能会因树种差异而发生改变,因而有必要在更大地理尺度上对更多树种的碳汇潜力及最优轮伐期开展深入探究,以减少林业碳汇经营中的风险和不确定性。

4 结论

在“碳中和”背景下,发展兼顾碳汇和木材生产功能的人工林经营模式成为重要趋势。本研究利用第六次至第八次森林资源连续清查的华北落叶松人工纯林固定样地调查数据,建立了可反映气候变化影响的最优轮伐期模型,并在3种气候情景下分析了木材价格、碳汇价格和贴现率变动对华北落叶松最优轮伐期和林地期望值的影响,主要结论如下:

1)在当前气候情景下,兼顾木材和碳汇收益的华北落叶松人工林最优轮伐期为27 a,林地期望值为15 830.60元/hm2。考虑碳汇收益的情况下使轮伐期延长了1 a,增加了林地期望值,提高了林地所有者对林业碳汇经营的积极性。

2)最优轮伐期受气候情景、碳汇价格和贴现率的影响比较明显,但对木材价格变动不敏感。随着未来气候情景中碳排放浓度的增加,华北落叶松的最优轮伐期会缩短;随着碳汇价格的上涨,最优轮伐期会延长,每吨碳汇价格上涨100元,最优轮伐期可延长约1 a;随着贴现率增加,最优轮伐期会缩短。

3)林地期望值受到气候情景、木材价格、碳汇价格和贴现率影响。随着未来气候情景中碳排放浓度的增加,华北落叶松的林地期望值明显降低。林地期望值与碳汇价格和木材价格呈正相关,与贴现率呈负相关。