新能源电场典型植被生物量及碳密度估算

摘要：为掌握新能源电场植被碳密度分配特征及其影响因素，揭示风电场运行对局地生态系统碳循环过程的驱动机制，以民勤红砂岗新能源风电场典型植物为研究对象，对风电场5个不同监测区域（上风向、中心、下风向、边缘及外部对照）开展植被调查及采样。并基于各样品生物量实测数据及碳含量测定数据，估算了风电场运行对区域典型植物群落生物量积累及碳密度的影响，研究结果有望为干旱区新能源风电场科学运行提供科学依据。

关键词：干旱区；大型风电场；生物量；碳密度

Estimation of typical vegetation biomass and carbon density in new energy fields

Wu Hao1，Li Guangyu2，*，Fan Lin3，Xu Jinbai3，Zhang Xiaojuan1，Han Shenghui1，Jin Chengdong4，Song Dacheng1

（1 Gansu Desert Control Research Institute， Lanzhou 730070， China ;

2 Gansu Forestry and Grassland Bureau， Lanzhou 730030， China ;

3 Datang Gansu Power Generation Co.， LTD， Lanzhou 730050， China ;

4 Gansu Lianhuashan Nature Reserve Administration， Kangle， 731599， China）

Abstract： To comprehend the characteristics of carbon density distribution in vegetation at new energy fields and the factors influencing it， and to elucidate the mechanisms by which wind farm operations drive the carbon cycle processes in local ecosystems， this study focuses on typical plants at the Minqin Hongshagang New Energy Wind Farm. Vegetation surveys and sampling were conducted across five distinct monitoring areas （upwind， center， downwind， edge， and external control） of the wind farm. Based on empirical biomass data and carbon content measurements from the samples， the impact of wind farm operations on the biomass accumulation and carbon density of regional typical plant communities was estimated. The findings are expected to provide a scientific basis for the operation of new energy wind farms in arid regions.

Key Words： Arid region；Large wind farms；Biomass；Carbon density

作为陆地生态系统最直观的表现，植物能够通过光合作用降低大气CO2浓度，缓解全球变暖、调节全球气候变化、促进碳循环[1]。在当前生态环境问题日益严峻以及气候变化威胁逐步加重的双重背景下，分析植被碳密度的变化特征及影响因素已成为学术界研究热点，对增加区域碳储量，实现区域可持续发展具有重要意义[2]。植物有机碳含量反映了植物的光合碳同化能力，是研究区域植物碳密度的关键因素之一[3]。估算植物碳密度将有利于人们更好的掌握植被改变对陆地生态系统的影响[4]。生物量是直接反映植株长势和评价生态系统生产力的重要指标，是生态系统运行的物质和能量基础，及时、准确地估算林木生物量，是生物质资源量及碳储量估算、生物质能源政策制定和气候变化研究的基础和关键[5]。灌木植被因其根系发达，生物产量高，生态适应范围宽，广泛分布于贫瘠、干旱、半干旱等恶劣生境和生态脆弱地区，在工程扰动区、山地、荒漠等地区的景观重建、生态保护及修复，维持生物多样性平衡和维护生态系统稳定性等方面发挥着不可忽视的作用[6-7]。准确估测灌木生物量并建立合适的预测模型，对于陆地生态系统生产力、碳汇功能和固碳潜力的评价具有极为重要的意义。

风能作为重要的清洁能源已在全球范围得到了广泛利用，风力发电作为可再生能源领域中技术最成熟、最具规模开发条件和商业化发展前景的发电方式之一，已有越来越多的风电场建成投入运行，并取得了显著效果[8]。虽然在传统意义上，风力发电被认为是零碳排的清洁能源，不会对环境产生污染，但是其对局地小气候的影响效应不容忽视[9]。尤其随着当今风电装机容量的快速发展以及空间规模的迅速扩张引发了人们对其负面影响的担忧[10]。部分研究结果显示，风电场在建造和运营过程中会对当地的生态环境产生强烈的影响，会改变植物群落的物种组成，显著降低植物群落的多样性及生产力。但也有研究发现风电场上涡轮机的转动能够改变近地面大气层稳定性，加强垂直混合，从而对其覆盖区域产生明显的增温与局地气候效应，有利于区域植物的生长[11]。总体而言，目前关于干旱区大型新能源风电场对植物碳密度的影响机制和响应研究还不够深入、清晰，在现如今可再生能源快速增长的势头下，大型风电场的发展势必会占据更大的国土空间面积，必需在提高对其生态系统影响认识的基础上，强化现有管理体系，以规避或减缓其对自然生态的不利影响[12]。

民勤作为我国典型的干旱荒漠化区域，是河西走廊生态安全的有效屏障，发挥着重要的生态屏障功能，但是因其生态环境脆弱，易受极端气候干扰，长期以来面临着严重的生态环境问题。近年来数量众多的新能源风力发电场在民勤红砂岗荒漠戈壁上陆续建成并投入使用，其局地气候效应势必会打破荒漠生态系统原本脆弱的稳定性，影响到河西走廊防沙带生态功能的发挥。基于此，本文通过野外原位取样与室内化验分析相结合方法，从空间尺度上对比分析了民勤干旱区新能源风电场运行对电场上风向、中心、下风向、边缘及外部对照区域典型植物群落生物量积累及碳密度的影响，研究结果有望为新能源风电场科学运行提供理论指导。

1 材料与方法

1.1 植被调查

选择民勤县红砂岗镇新能源风电项目工程区内海拔高度相近、地形平坦、受人为影响干预较小的地段作为研究区域，分别涉及风电场上风向区域、风电场中心区域、风电场下风向区域、风电场边缘区域和风电场外部对照区域，各试验样地面积均为1 hm2，且不同试验样地间距离均大于5 km以避免空间自相关。于2023年9月开展植被调查，对研究区45块植被调查样方内的植被群落物种组成、生活型、累积生物量等植物群落结构数量指标以及建群种和伴生种冠幅、高度、多度、密度、盖度、当年生长量等单株和种群数量指标进行统计，系统评估风电场不同区域内荒漠植被生长差异。

1.2 样品采集

本试验野外样品采集与植被调查同步进行，采用标准株法对研究区植物生物量进行测定，首先对每块试验样地内的主要植物种进行统计筛选，再视实际情况将不同植物种分别按照大、中、小三个梯度选取标准株3～9株，在齐地面刈割植物地上部分的同时，将地下根系全部挖出，之后去除全部杂质后将标准株新鲜样品保存于纸质档案袋中立即送往实验室检测。

1.3 测定指标

于实验室内将植物样品放入烘箱设定80℃烘干至恒重，用电子天平称重（精确到0.0001 g）记录。之后将植物、土壤样品送至甘肃省荒漠化与风沙灾害防治重点实验室采用元素分析仪（Elementar，德国）进行样品碳含量测定。利用以下公式分别计算研究区植物碳密度（PC）：

PC = PB×PCi

式中：PB为植物生物量，PCi为植物含碳率。

1.4 数据统计处理

利用Excel 2016（Microsoft，美国）整理数据，使用SPSS Statistics 26.0（IBM，美国）软件进行方差分析，采用单因素方差分析（one-way ANOVA）和最小显著差数法（LSD）进行差异显著性检验，并对植物生物量、土壤有机碳含量垂直分异进行相关性分析，然后通过R 3.6.0（R-Development Core Team，美国）软件中ggplot 2、Vegan、Fossil包等量化环境因子对植物、土壤碳含量的影响，通过蒙特卡罗置换检验（Monte Carlo permutation test）评估各因子贡献是否显著，使用Origin 2017（OriginLab，美国）软件制图。本试验所有统计分析显著水平均设定为Plt;0.05，图表数据为平均数±标准差。

2 结果与分析

2.1 植物生物量变化特征

不同监测区域植物生物量特征如图1所示，研究区植物生物量最高的是风电场外部对照区域，单位面积生物量达到了554.93 g/m2。相较于外部对照区域，风电场内部各区域单位面积植物生物量平均值仅为233.96 g/m2，降幅约为57.80%。风电场内部不同区域间差异程度同样明显，具体表现为下风向区域最高（456.29 g/m2）、中心区域次之（321.83 g/m2）、上风向区域最低（147.46 g/m2）。此外，研究区所有试验样地中以风电场边缘区域植物生物量表现最为特殊。经统计，风电场边缘区域植物单位面积生物量仅为10.24 g/m2，远低于其他所有监测区域，风电场外部对照和中心区域分别是其54.19倍、31.43倍。这可能由以下两方面原因所导致：①边缘区域植被死亡率较高；②边缘区域植被长势较差，地下根系发育程度较低。

2.2 优势植物不同器官含碳率差异

对研究区优势植物种不同器官的含碳率进行测定，结果如表2所示。区域优势植物种主要有红砂、珍珠猪毛菜、白刺、盐爪爪、合头草等，含碳率均表现为地下部分大于地上部分。5种优势植物中，地上部分含碳率最高的为盐爪爪，达到了31.08%，地上部分含碳率最低的为珍珠猪毛菜，仅为26.55%。地下部分含碳率最高的仍为盐爪爪，达到了36.56%，最低的为合头草，仅为27.73%；不同植物种含碳率总体处于27.32%—33.82%，且总体呈现出盐爪爪＞白刺＞红砂＞珍珠猪毛菜＞合头草的差异特征。

2.3 植物碳密度变化特征

结合不同监测区域植物生物量特征及研究区优势植物不同器官的碳含量实测数据，推算不同监测区域植物碳密度（图2）。结果表明，不同监测区域间均差异显著（P＜0.05），且总体跟区域植物生物量变化特征保持一致。由于研究区植物总体长势不佳，生物量累积程度低，致使区域植物碳密度同样表现不理想。各样地植物碳密度变化由大到小依次为：风电场外部对照（1.63 t/hm2）＞下风向（1.34 t/hm2）＞中心（0.95 t/hm2）＞上风向（0.43 t/hm2）＞边缘区域（0.03 t/hm2）。

3 讨论

新能源风电场项目往往会在较大的区域范围内改变原有景观单元，从而导致区域原生植物群落为适应环境变化而在空间分布上产生差异[12]。研究区由于气候干燥，土壤贫瘠，保水性差，致使植物群落结构也较为简单，以灌木植物居多，草本植物极少。珍珠猪毛菜、红砂等作为区域植物群落中的主要建群种及优势种，因其较强的抗逆性、生态可塑性和集沙能力使之具备数量效应和极强的竞争力，并且相比草本植物而言，其致密的地上植被层和地下根系层也限制了草本植物的拓殖[13]。不同于原生生境，风电场大型风机的布设使得场区不同位置植物群落所获得的光、热、水等资源差异明显，进而导致植物群落结构发生改变[14]。前人研究证实，风电场运行对其扰动、非扰动区域植物的影响机制是不同的，风电场的运行会加快扰动区域植被的退化，不利于植被的生长，并且这种逆向效应会随着远离风电场距离的增加而衰减[15]。本研究中，不同监测区域的植物长势总体外部对照区域最优，其次是核心区域，边缘区域较差。风电场建设初期往往需要较大规模清除植被覆盖、土地平整等，并且在其实际运行过程中也会受前期土壤压实效应的影响，导致植物恢复难度增加。

植物的固碳作用会受到地形、光照等众多因素的影响，而植物碳密度往往与生物量密切相关。对于干旱区而言，土壤水分是植被生长的主要限制因子，也是其碳汇效益的主要调节因子，改善区域土壤水分条件，可能更有利于植物碳密度的增加。以往研究普遍认为，水分是导致干旱地区植物生物量空间分异的重要因素[16]。本试验中，风电场植物碳密度在水平空间上存在强差异性，总体随外部对照、下风向、中心、上风向、边缘区域呈递减规律。研究区地势总体呈北高南低的态势，相对边缘区域样地而言，外部对照区各试验样地总体位于风电场的南侧，而该区域又因为地势相对较低，雨季能够集聚季节性的流水，导致此区域植物碳密度较高。此外，风蚀也是影响植被碳汇的另一重要因素，风电场多建于地形宽阔平坦的强风区域，而干旱区风电场干燥松散的土壤特性更为风蚀创造了有利条件。邱晓娜等[11]对红砂岗风电场近地层风速进行了测定，结果显示区域据地表3 m范围风速表现为上风向gt;电场中gt;下风向区域。风机运行吸收了风力动能，导致风电场中心和下风向区域风速相比上风向区域明显减弱，依次为上风向区域的87.30%和63.20%，风穿过风电场后风速减少了36.80%。可见，近地层风速的降低减弱了风电场中心、下风向区域的风蚀过程，从而加剧了风电场不同监测区域植物碳密度差异。值得注意的是受风力作用的影响，研究区地表植物凋落物积累量很少，造成了部分碳损失。

4 结论

（1）研究区植物生物量差异明显，总体处于10.24 g/m2～554.93 g/m2区间，且呈现地上生物量＞地下生物量的差异特征；

（2）研究区植物碳密度差异明显，不同监测区域植物碳密度由大到小依次为：风电场外部对照（1.63 t/hm2）＞下风向（1.34 t/hm2）＞中心（0.95 t/hm2）＞上风向（0.43 t/hm2）＞边缘区域（0.03 t/hm2）。

参考文献

[1] Piao Shilong; Fang Jingyun; Ciais Philippe et al. The carbon balance of terrestrial ecosystems in China. Nature， 2009， 458（23）：1009-1013.

[1]PIAO Shilong，FANG Jingyun，Ciais Philippe，et al.The carbon balance of terrestrial ecosystems in china.[J].Nature，2009，458（7241）：1009-13.

[2] 黄艳， 刘晓曼， 袁静芳， 等. 2000—2020年华北干旱半干旱区碳储量变化特征及影响因素. 环境科学研究， 2024， 37（04）： 849-861.

[2]黄艳，刘晓曼，袁静芳，等.2000—2020年华北干旱半干旱区碳储量变化特征及影响因素[J].环境科学研究，2024，37（4）：849-861.

[3] 高伟. 退化草地生态系统碳—氮变化规律及氮添加的生态效应研究. 内蒙古大学， 2010.

[3]高伟.退化草地生态系统碳—氮变化规律及氮添加的生态效应研究[D].呼和浩特：内蒙古大学，2010.

[4] 张磊， 吕光辉， 蒋腊梅， 等. 干旱区荒漠植物初级生产力及碳储量与功能性状之间的关系. 新疆大学学报（自然科学版）， 2020， 37（01）： 63-74.

[4]张磊，吕光辉，蒋腊梅，等.干旱区荒漠植物初级生产力及碳储量与功能性状之间的关系[J].新疆大学学报（自然科学版）（中英文），2020，37（1）：63-74.

[5] 杨昊天， 李新荣， 王增如， 等. 腾格里沙漠东南缘4种灌木的生物量预测模型[J]. 中国沙漠， 2013， 33（06）： 1699-1704.

[5]杨昊天，李新荣，王增如，等.腾格里沙漠东南缘4种灌木的生物量预测模型[J].中国沙漠，2013，33（6）：1699-1704.

[6] 姚雪玲， 李龙， 王锋， 等. 放牧方式对浑善达克沙地榆树疏林退化的影响[J]. 生态学报， 2020， 40（05）： 1663-1671.系统没有查到文献，可能是系统没有收录该文献，也可能是文献信息不足或有误等。您可以修改后再查或到知网检索。

[7] 叶静芸， 吴波， 贾晓红， 等. 极干旱区稀疏荒漠植被地上生物量遥感估算[J]. 干旱区地理， 2022， 45（02）： 478-487.

[7]叶静芸，吴波，贾晓红，等.极干旱区稀疏荒漠植被地上生物量遥感估算[J].干旱区地理，2022，45（2）：478-487.

[8] Pekkan O I， Senyel Kurkcuoglu M A， Cabuk S N， et al. Assessing the effects of wind farms on soil organic carbon. Environmental Science and Pollution Research， 2021， 28（14）： 18216-18233.系统没有查到文献，可能是系统没有收录该文献，也可能是文献信息不足或有误等。您可以修改后再查或到知网检索。

[9] 刘朋涛. 内蒙古风电场景观格局演变及生态效应. 内蒙古大学， 2021.系统没有查到文献，可能是系统没有收录该文献，也可能是文献信息不足或有误等。您可以修改后再查或到知网检索。

[10] Abbasi S A， Abbasi N. The likely adverse environmental impacts of renewable energy sources. Applied Energy， 2000， 65（1）： 121-144.

[10]ABBASI SA，ABBASI N.The likely adverse environmental impacts of renewable energy sources[J].Applied Energy，2000，65（1）：121-144.

[11] 邱晓娜， 魏怀东， 郭树江， 等. 干旱荒漠区风电场对植被的影响. 甘肃林业科技， 2022， 47（03）： 10-15.

[11]邱晓娜，魏怀东，郭树江，等.干旱荒漠区风电场对植被的影响[J].甘肃林业科技，2022，47（3）：10-15.

[12] 彭昀月， 罗永梅， 徐泽楠， 等. 集中式大型光伏及风电电场生态影响： 进展与展望. 生物多样性， 2024， 32（02）： 102-117.

[12]彭昀月，罗永梅，徐泽楠，等.集中式大型光伏及风电电场生态影响：进展与展望[J].生物多样性，2024，32（2）：102-117.

[13] 单立山， 李毅， 董秋莲， 等. 红砂根系构型对干旱的生态适应. 中国沙漠， 2012， 32（05）： 1283-1290.系统没有查到文献，可能是系统没有收录该文献，也可能是文献信息不足或有误等。您可以修改后再查或到知网检索。

[14] Wang P C， Yu H， Xiao H L， Wan J， Ma Q， Tao G L， Wang Q， Jiang W W， Ma L. Effects of habitat factors on the plant diversity on naturally-restored wind farm slopes. PeerJ， 11： 14912.

[14]WANG Pengcheng，YU hai，XIAO Henglin，et al.Effects of habitat factors on the plant diversity on naturally-restored wind farm slopes.[J].PeerJ，2023，11：14912-14912.

[15] 李国庆， 张春华， 张丽， 等. 风电场对草地植被生长影响分析-以内蒙古灰腾梁风电场为例. 地理科学， 2016， 36（06）： 959-964.系统没有查到文献，可能是系统没有收录该文献，也可能是文献信息不足或有误等。您可以修改后再查或到知网检索。

[16] 冯丽， 张景光， 张志山， 等. 腾格里沙漠人工固沙植被中油蒿的生长及生物量分配动态. 植物生态学报， 2009， 33（06）： 1132-1139.

[16]冯丽，张景光，张志山，等.腾格里沙漠人工固沙植被中油蒿的生长及生物量分配动态[J].植物生态学报，2009，33（6）：1132-1139.