吉林省森林植被固碳现状与速率

通过对吉林省森林植被的普遍调查、典型调查以及植被样品含碳率测定, 结合吉林省2009年和2014年森林清查数据, 估算了区域森林植被的碳储量、碳密度及固碳速率。研究结果表明: 林下植被的生物量在不同林分和同类林分中存在较大的差异, 整体不足乔木层生物量的3%, 灌木植物的生物量略高于草本植物和幼树。不同林分类型的乔木含碳率介于45.80%-52.97%之间, 整体表现为针叶林高于阔叶林; 灌木和草本植物分别为39.79%-47.25%和40%左右。吉林省森林植被碳转换系数以0.47或0.48更为准确, 若以0.50或0.45作为植被的碳转换系数计算碳储量, 会造成±5.26%的偏差。吉林省森林植被不仅维持着较高的碳库水平, 而且极具碳汇能力; 2009年和2014年碳储量分别为471.29 Tg C和505.76 Tg C, 累计碳增量34.47 Tg C, 平均每年碳增量6.89 Tg C·a^-1; 碳密度由64.58 t·hm^-2增至66.68 t·hm^-2, 平均增加2.10 t·hm^-2, 固碳速率0.92 t·hm^-2·a^-1。森林植被碳储量的增长主体是蒙古栎(Quercus mongolica)林和阔叶混交林, 合计碳增量占总体的90.34%。受植被发育引起的生物量增长、林分龄组晋级以及森林经营所引起的面积变化影响, 各龄组植被碳增量为幼龄林>过熟林>近熟林>中龄林, 成熟林表现为负增长; 固碳速率为过熟林>幼龄林>近熟林>中龄林>成熟林。森林植被碳储量和碳密度的市/区分布整体表现为自东向西明显的降低变化; 碳增量以东北和中东部地区较高, 西部地区较低; 固碳速率整体以南部的通化地区和白山地区相对较高, 中部的吉林地区和东部的延边地区次之, 西部的白城地区、松原地区等地呈负增长。     

浙江省森林生态系统碳储量及其分布特征

利用2011-2012年野外标准地实测资料, 结合第八次全国森林资源清查资料, 研究了浙江省森林生态系统碳储量及其分布特征。结果表明: 浙江省森林生态系统碳储量为602.73 Tg, 其中乔木层、灌草层、凋落物层和土壤层碳储量分别为122.88 Tg、16.73 Tg、11.36 Tg和451.76 Tg, 分别占生态系统碳储量的20.39%、2.78%、1.88%和74.95%; 在各森林类型中, 阔叶混交林碳储量为138.03 Tg, 所占比例最大(22.90%); 在森林各龄组中, 幼、中龄林约占浙江省森林生态系统碳储量的70.66%, 是碳储量的主要贡献者。浙江省森林生态系统平均碳密度为120.80 t·hm^-2, 乔木层、灌草层、凋落物层和土壤层碳密度分别为24.65 t·hm^-2、3.36 t·hm^-2、2.28 t·hm^-2和90.51 t·hm^-2。浙江省森林生态系统土壤层碳储量和生态系统碳储量呈极显著相关关系, 说明土壤层碳储量对浙江省森林生态系统碳储量贡献较大。浙江省天然林乔木层碳密度整体表现为过熟林>成熟林>近熟林>中龄林>幼龄林, 而人工林乔木层碳密度表现为过熟林>近熟林>成熟林>中龄林>幼龄林。浙江省幼、中龄林林分面积占比重较大, 占全省森林面积的76.76%, 若对现有森林进行更好的经营和管理, 可以增加浙江省森林的碳固存能力。     

Biomass carbon density and carbon sequestration capacity in seven typical forest types of the Xiaoxing’an Mountains,China

森林生物碳储量作为森林生态系统碳库的重要组成部分,在全球碳循环中发挥着重要作用。以小兴安岭7种典型林型为研究对象,通过外业样地调查与室内实验分析相结合的方法,从林分尺度对林分生物量与碳密度进行计量,分析了林分生物碳储量的空间分配格局,并对林分年固碳能力与碳汇潜力进行了探讨。结果表明:小兴安岭不同林型从幼龄林到成熟林的乔木层碳密度增长速率为:蒙古栎(Quercus mongolica)林>兴安落叶松(Larix gmelinii)林>云冷杉(Picea-Abies)林>樟子松(Pinus sylvestris var.mongolica)林>山杨(Populus davidiana)林>红松(Pinus koraiensis)林>白桦(Betula platyphylla)林。7种典型林型不同龄组(幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林)林分生物量碳密度分别为:红松林31.4、74.7、118.4和130.2 t·hm–2;兴安落叶松林28.9、44.3、74.2和113.3 t·hm–2;樟子松林22.8、52.0、71.1和92.6 t·hm–2;云冷杉林23.1、44.1、77.6和130.3 t·hm–2;白桦林18.8、35.3、66.6和88.5 t·hm–2;蒙古栎林25.0、20.0、47.5和68.9 t·hm–2;山杨林19.8、28.7、43.7和76.6 t·hm–2。红松林、兴安落叶松林、樟子松林和蒙古栎林在幼龄林时林分年固碳量较高,其他林型在成熟林时林分年固碳量较高。7种典型林型不同龄组的林分生物量碳密度均随林龄增长而增加,但不同林型的碳汇功能存在差异,同一林型不同林龄的生物量碳密度增幅差异也较大。林分年固碳量在0.4–2.8 t·hm–2之间,碳汇能力较强、碳汇潜力较大。尤其是小兴安岭目前林分质量较差,幼龄林和中龄林所占的比重较大,具有较大的碳汇潜力。研究结果可为森林经营管理及碳汇功能评价提供参考。     

青藏高原高寒区阔叶林植被固碳现状、速率和潜力

为明晰青藏高原高寒区阔叶林植被碳储量现状及其动态变化特征, 利用森林资源清查数据和标准样地实测数据, 估算了青藏高原高寒区(青海和西藏两省区)阔叶林植被的碳储量、固碳速率和固碳潜力。结果表明: 2011年青藏高原高寒区阔叶林植被碳储量为310.70 Tg, 碳密度为89.04 Mg·hm^-2。六类阔叶林型(栎(Quercus)林、桦木(Betula)林、杨树(Populus)林、其他硬阔林、其他软阔林和阔叶混交林)中, 阔叶混交林的碳储量最大, 杨树林碳储量最小; 其他硬阔林碳密度最大, 其他软阔林碳密度最小。空间分配上碳储量和碳密度表现为: 乔木层>灌木层>凋落物层>草本层>枯死木层。不同龄级碳储量和碳密度总体表现为随林龄增加逐渐增大的趋势。阔叶林碳储量从2001年的304.26 Tg增加到2011年的310.70 Tg, 平均年固碳量为0.64 Tg·a^-1, 固碳速率为0.19 Mg·hm^-2·a^-1。不同林型固碳速率表现为其他软阔林最大, 其他硬阔林最小; 不同龄级表现为成熟林最大, 幼龄林最小。阔叶林乔木层固碳潜力为19.09 Mg·hm^-2, 且不同林型固碳潜力表现为栎林最大, 桦树林最小。三次调查期间阔叶林碳储量逐渐增加, 主要原因是近年来森林保护工程的开展使阔叶林生长健康良好。     

天山森林生态系统碳储量格局及其影响因素

科学地估算亚洲中部天山雪岭杉(Picea schrenkiana)生态系统碳密度与碳储量是评价新疆森林碳汇潜力、评估森林在减缓大气CO₂浓度上升、应对气候变化等方面功能的关键, 对干旱区森林生态系统的保育和可持续发展具有重要意义。该文基于在天山雪岭杉林区布设的70个野外样地调查数据, 结合新疆森林资源连续清查数据, 全面估算了天山雪岭杉生态系统的碳密度和碳储量, 分析了其分布格局与影响因素。结果表明: 天山雪岭杉不同龄组叶、枝、干和根的含碳率变化不显著, 其乔木层平均含碳率为49%, 而林下植被(凋落物、草本等)平均含碳率仅为42%。雪岭杉森林生态系统单位面积生物量为187.98 Mg·hm^-2, 其中乔木层生物量占生态系统总生物量的98.93%。乔木层各组分生物量大小为: 干>根>枝>叶, 而各龄组生物量排序为: 成熟林>中龄林>近熟林>过熟林>幼龄林。雪岭杉生态系统碳密度为544.57 Mg·hm^-2, 碳储量为290.84 Tg C, 其中植被碳密度为92.57 Mg·hm^-2, 植被碳储量为53.14 Tg C, 土壤碳密度为452.00 Mg·hm^-2, 土壤碳储量为237.70 Tg C。天山雪岭杉生态系统碳密度分异与不同林区林带垂直宽度变化具有很高的相关性, 其生态系统碳密度西高东低的分布格局和它所处的环境因子西优东劣的变异是相一致的, 即不同的环境因素组合是造成天山雪岭杉生态系统碳密度差异的主要原因。     

内蒙古森林生态系统碳储量及其空间分布

内蒙古森林面积居全国第一位, 林木蓄积量居第五位, 准确地估算该区域森林碳储量对于评估中国森林碳储量以及制定森林资源管理措施均具有重要意义。该研究基于内蒙古森林资源野外样方调查和室内分析, 评估了内蒙古森林生态系统的固碳现状, 估算了内蒙古森林生态系统不同林型和不同碳库(乔木、灌木、草本、凋落物和土壤碳库)的碳密度大小, 揭示了其空间分布特征。在此基础上估算了内蒙古森林碳储量大小及空间格局。结果表明: 1)内蒙古森林植被层碳储量为787.8 Tg C, 乔木层、凋落物层、草本层和灌木层分别占植被层总碳储量的93.5%、3.0%、2.7%和0.8%。内蒙古森林植被层平均碳密度为40.4 t·hm^-2, 其中, 乔木层、凋落物层、草本层和灌木层的碳密度分别为35.6 t·hm^-2、2.9 t·hm^-2、1.2 t·hm^-2和0.6 t·hm^-2。2)内蒙古森林土壤层(0-100 cm)碳储量为2449.6 Tg C, 其中0-30 cm的土壤碳储量最高, 占总碳储量的79.8%。0-10 cm、10-20 cm和20-30 cm的土壤碳储量分别占0-30 cm土壤碳储量的38.8%、34.1%和27.1%。内蒙古森林土壤平均碳密度为144.4 t·hm^-2。黑桦(Betula davurica)林土壤碳密度最高, 云杉(Picea asperata)林最小。土壤碳密度随土壤深度的增加而降低。3)内蒙古森林生态系统碳储量为3237.4 Tg C, 植被层和土壤层碳储量分别占森林生态系统碳储量的24.3%和75.7%。落叶松(Larix gmelinii)林总碳储量最高, 其次为白桦(Betula platyphylla)林、夏栎(Quercus robur)林、黑桦林、榆树(Ulmus pumila)疏林和山杨(Populus davidiana)林。内蒙古森林生态系统平均碳密度为184.5 t·hm^-2。土壤碳密度与植被碳密度呈显著正相关关系。4)内蒙古森林生态系统碳储量和碳密度的空间分布总体上为东部地区高、西部地区低的趋势。在降水量充沛的东部地区和降水偏少的中西部地区, 有针对性地开展森林保护区建设和人工造林, 可显著提升区域的碳汇能力。     

甘肃省5种典型人工林生态系统固碳现状与潜力

基于野外调查与室内实测数据,结合第八次全国森林资源清查资料,分析了甘肃省5种典型人工林生态系统(刺槐、杨树、油松/华山松、落叶松及云杉林)森林生态系统碳密度、碳储量,并估算了乔木层固碳潜力.结果表明: 5种典型人工林生态系统平均碳密度和总碳储量分别为139.65 t·hm^-2和85.78 Tg,不同人工林类型之间差异较大.不同龄组间碳密度表现为近熟林(250.70 t·hm^-2)最大,其次是成熟林(175.97 t·hm^-2)和中龄林(156.92 t·hm^-2),幼龄林(117.56 t·hm^-2)最低.碳储量表现为幼龄林(45.47 Tg)>中龄林(19.54 Tg)>成熟林(11.84 Tg)>近熟林(8.93 Tg),幼中龄林碳储量占总碳储量的75.9%.5种典型人工林乔木层现实固碳潜力合计为7.27 Tg,刺槐林(2.49 Tg)和杨树林(2.10 Tg)最大;各龄组中,幼龄林现实固碳潜力最大(3.78 Tg),其次是中龄林(2.04 Tg),近熟林最小(0.45 Tg).5种典型人工林乔木层最大固碳潜力达27.55 Tg,表现为刺槐林(9.42 Tg)>落叶松林(6.22 Tg)≈云杉林(6.36 Tg)>杨树林(3.18 Tg)>油松/华山松林(2.37 Tg);其中,幼、中龄林最大固碳潜力分别为18.48和6.89 Tg,占总最大固碳潜力的92%.     

基于可加性生物量模型的大兴安岭东部主要林型森林植被碳储量及其分配

基于大兴安岭东部地区主要林型的生物量调查数据,建立了3个主要树种的一元可加性生物量模型,探讨了不同林型森林群落和乔木层、灌木层、草本层、凋落物层的碳储量及其分配规律.结果表明: 杜鹃-兴安落叶松林乔、灌、草、凋落物层碳储量分别为71.00、0.34、0.05和11.97 t·hm^-2,杜香-兴安落叶松林各层碳储量分别为47.82、0.88、0和5.04 t·hm^-2,杜鹃-兴安落叶松-白桦混交林分别为56.56、0.44、0.04、8.72 t·hm^-2,杜香-兴安落叶松-白桦混交林分别为46.21、0.66、0.07、6.16 t·hm^-2,杜鹃-白桦林分别为40.90、1.37、0.04、3.67 t·hm^-2,杜香-白桦林分别为36.28、1.12、0.18、4.35 t·hm^-2.林下植被为杜鹃的林分群落碳储量大于林下植被为杜香的林分;林下植被相似的情况下,森林群落碳储量大小顺序为:兴安落叶松林>兴安落叶松-白桦混交林>白桦林;不同林型群落碳储量不同,大小顺序为:杜鹃-兴安落叶松林(83.36 t·hm^-2)>杜鹃-兴安落叶松-白桦混交林(65.76 t·hm^-2)>杜香-兴安落叶松林(53.74 t·hm^-2)>杜香-兴安落叶松-白桦混交林(53.10 t·hm^-2)>杜鹃-白桦林(45.98 t·hm^-2)>杜香-白桦林(41.93 t·hm^-2),且不同林型森林群落碳储量垂直分配规律为:乔木层(85.2%～89.0%)>凋落物层(8.0%～14.4%)>灌木层(0.4%～2.7%)>草本层(0～0.4%).     

祁连山青海云杉林生物量和碳储量空间分布特征

根据野外调查资料、祁连山地区青海云杉林相图和气象资料,在GIS技术的支持下估算了祁连山地区青海云杉林的生物量和碳储量及其空间分布.结果表明：2008年,研究区青海云杉林平均生物量为209.24 t·hm^-2,总生物量为3.4×10⁷ t;研究区水热条件的差异使青海云杉生物量在地理空间上存在较大的差异性;经度每增加1°,青海云杉生物量增加3.12t·hm^-2;纬度每增加1°,生物量减少3.8 t·hm^-2;海拔每升高100 m,生物量减少0.05 t·hm^-2;2008年,研究区青海云杉林碳密度在70.4～131.1 t·hm^-2,平均碳密度为109.8 t·hm^-2,幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林和过熟林的平均碳密度分别为83.8、109.6、122、124.2和117.1 t·hm^-2,研究区青海云杉林总碳储量为1.8×10⁷ t.     

甘肃省森林碳储量现状与固碳速率

针对森林碳平衡再评估的重要性和区域尺度森林生态系统碳库量化分配的不确定性, 该研究依据全国森林资源连续清查结果中甘肃省各森林类型分布的面积与蓄积比重以及林龄和起源等要素, 在甘肃省布设212个样地, 经野外调查与采样、室内分析, 并对典型样地信息按照面积权重进行尺度扩展, 估算了甘肃省森林生态系统碳储量及其分布特征。结果表明: 甘肃省森林生态系统总碳储量为612.43 Tg C, 其中植被生物量碳为179.04 Tg C, 土壤碳为433.39 Tg C。天然林是甘肃省碳储量的主要贡献者, 其值为501.42 Tg C, 是人工林的4.52倍。天然林和人工林的植被碳密度均表现为随林龄的增加而增加的趋势, 同一龄组天然林植被碳密度高于人工林。天然林土壤碳密度从幼龄林到过熟林逐渐增加, 但人工林土壤碳密度最大值主要为近熟林。全省森林植被碳密度均值为72.43 Mg C·hm^-2, 天然林和人工林分别为90.52和33.79 Mg C·hm^-2。基于森林清查资料和标准样地实测数据, 估算出全省天然林和人工林在1996年的植被碳储量为132.47和12.81 Tg C, 2011年分别为152.41和26.63 Tg C, 平均固碳速率分别为1.33和0.92 Tg C·a^-1。甘肃省幼、中龄林面积比重较大, 占全省的62.28%, 根据碳密度随林龄的动态变化特征, 预测这些低龄林将发挥巨大的碳汇潜力。     

城市森林碳汇及其抵消能源碳排放效果——以广州为例

城市森林及其管理相关政策作为减少CO₂排放的有效策略得到了较为广泛的关注。采用材积源生物量方程与净初级生产力方法来定量分析了广州市城市森林碳储量和碳固定量,根据化石能源使用量及其碳排放因子核算了广州城市能源碳排放,最后评估了城市森林碳抵消效果。结果显示广州市城市森林碳储量为654.42×10⁴t,平均碳密度为28.81 t/hm²,而森林碳固定量为658732 t/a,平均固碳率为2.90 t·hm^-2·a^-1。2005-2010年广州市年均能源碳排放则达到2907.41×10⁴t。广州城市森林碳储量约为城市年均能源碳排放的22.51%,其通过碳固定年均能够抵消年均碳排放的2.27%,不过从城市森林综合效益来看其仍是城市低碳发展重要举措之一。分析了林型组成和林龄结构对于广州森林碳储量和碳固定量的影响,并从森林管理角度为城市森林碳汇提升提出建议。这些结果和讨论有助于评估城市森林碳汇在抵消碳排放中所起的效果。     

Evidence for large carbon sink and long residence time in semiarid forests based on 15 year flux and inventory records

The rate of change in atmospheric CO₂ is significantly affected by the terrestrial carbon sink, but the size and spatial distribution of this sink, and the extent to which it can be enhanced to mitigate climate change are highly uncertain. We combined carbon stock (CS) and eddy covariance (EC) flux measurements that were collected over a period of 15 years (2001–2016) in a 55 year old 30 km² pine forest growing at the semiarid timberline (with no irrigating or fertilization). The objective was to constrain estimates of the carbon (C) storage potential in forest plantations in such semiarid lands, which cover ~18% of the global land area. The forest accumulated 145–160 g C m^?2 year^?1 over the study period based on the EC and CS approaches, with a mean value of 152.5 ± 30.1 g C m^?2 year^?1 indicating 20% uncertainty in carbon uptake estimates. Current total stocks are estimated at 7,943 ± 323 g C/m² and 372 g N/m². Carbon accumulated mostly in the soil (~71% and 29% for soil and standing biomass carbon, respectively) with long soil carbon turnover time (59 years). Regardless of unexpected disturbances beyond those already observed at the study site, the results support a considerable carbon sink potential in semiarid soils and forest plantations, and imply that afforestation of even 10% of semiarid land area under conditions similar to that of the study site, could sequester ~0.4 Pg C/year over several decades.     

林业活动对区域森林生物量碳源汇格局的影响——以南平市为例

林业活动在一定程度上影响着区域森林的时空分布格局和碳汇/源功能。明确并量化林业活动对区域森林碳汇功能的影响与空间分布，对于区域森林碳汇提升和实现区域"碳中和"具有重要意义。以国家级生态示范区福建省南平市为例，以多期森林资源规划调查数据为基础，采用IPCC材积源-生物量法，基于土地利用类型的时空变化和林业活动类型划分，分类分析了南平市森林碳源和碳汇的空间分布特征，并量化了不同林业活动（一直保持为森林、人工造林、自然恢复、毁林和森林退化）对森林碳汇和碳源的影响。研究结果表明，2013年南平市森林碳储量总量为80.84Tg C，2020年森林碳储量总量增加至89.87Tg C，年均变化量为1.29Tg C/a （或4.73Tg CO₂/a）。平均胸径、公顷蓄积等林分因子是当前主要影响森林碳储量的因素。在其他影响因素中，暗红壤分布区的森林生物质碳密度较高而在水稻土分布区则较低；此外，高海拔、中等立地质量土地上的森林碳密度较高。对于不同林业活动，2013-2020年南平市一直保持为森林（森林经营）、自然恢复增加的天然林和人工造林分别使森林生物质碳储量增加了0.34Tg C/a、0.85Tg C/a和1.05Tg C/a，同期因毁林和森林退化导致森林生物质碳储量分别减少0.75Tg C/a和0.42Tg C/a，森林生物质碳储量净增加1.09Tg C/a （或3.98Tg CO₂/a），明显低于2013-2020森林碳储量净增量。对于土地利用变化较剧烈的区域，本文基于土地利用变化且区分林业活动路径的方法，能更准确地反映森林的碳汇和碳源及时空格局。2013-2020年间南平市一直保持为森林的生物质碳密度仅增长0.22Mg C hm^-2 a^-1，成熟林、过熟林面积占比增加使森林平均生长速率下降可能是主要原因。而同期通过自然恢复和人工造林使森林生物质碳密度分别增长4.00Mg C hm^-2 a^-1和4.10Mg C hm^-2 a^-1。优化龄组结构提升森林生长量、减少毁林和防止森林退化可以作为该区域未来森林增汇减排的有效举措。     

江西省森林碳蓄积过程及碳源/汇的时空格局

森林碳蓄积是研究森林与大气碳交换以及估算森林吸收或排放含碳气体的关键参数,不同年龄森林的碳源/汇功能差异则体现出森林生态系统碳蓄积过程的时间特征。以森林资源清查的样方数据作为数据源,通过刻画主要树种的林分蓄积生长曲线、林龄与净初级生产力(NPP)之间的关系,驱动区域碳收支模型(InTEC)模拟江西省1950—2008年的森林碳蓄积过程,了解山江湖工程实施以来的森林碳源/汇状况。结果表明,20世纪80年代以前,江西省森林年平均NPP波动于450—813 gCm-2a-1之间,年净增生物量碳26.55—36.23 TgC/a,年净增木质林产品碳0.01—0.3 TgC/a;80年代初,NPP和年净增生物量碳分别降至307.39 gC m-2a-1和17.31 TgC/a,而年净增木质林产品碳却高达0.6 TgC/a,说明森林被大量砍伐进入林产品碳库;1985年山江湖工程实施后,大面积造林使得年净增碳蓄积呈现急剧上升趋势,生物量和木质林产品碳蓄积分别上升至目前的42.37 TgC/a和0.79 TgC/a,而平均NPP值增加缓慢、碳汇功能降低,说明林分质量有待提高;90年代后碳汇功能开始稳步增强,说明造林面积的迅速增加是引起江西省森林碳增汇的主要驱动因素,但未来森林增汇潜力应源于森林生长和有效的经营管理。     

Landscape-variability of the carbon balance across managed boreal forests

Boreal forests are important global carbon (C) sinks and, therefore, considered as a key element in climate change mitigation policies. However, their actual C sink strength is uncertain and under debate, particularly for the actively managed forests in the boreal regions of Fennoscandia. In this study, we use an extensive set of biometric- and chamber-based C flux data collected in 50 forest stands (ranging from 5 to 211 years) over 3 years (2016–2018) with the aim to explore the variations of the annual net ecosystem production (NEP; i.e., the ecosystem C balance) across a 68 km² managed boreal forest landscape in northern Sweden. Our results demonstrate that net primary production rather than heterotrophic respiration regulated the spatio-temporal variations of NEP across the heterogeneous mosaic of the managed boreal forest landscape. We further find divergent successional patterns of NEP in our managed forests relative to naturally regenerating boreal forests, including (i) a fast recovery of the C sink function within the first decade after harvest due to the rapid establishment of a productive understory layer and (ii) a sustained C sink in old stands (131–211 years). We estimate that the rotation period for optimum C sequestration extends to 138 years, which over multiple rotations results in a long-term C sequestration rate of 86.5 t C ha⁻¹ per rotation. Our study highlights the potential of forest management to maximize C sequestration of boreal forest landscapes and associate climate change mitigation effects by developing strategies that optimize tree biomass production rather than heterotrophic soil C emissions.     

Critical land change information enhances the understanding of carbon balance in the United States

Large‐scale terrestrial carbon (C) estimating studies using methods such as atmospheric inversion, biogeochemical modeling, and field inventories have produced different results. The goal of this study was to integrate fine‐scale processes including land use and land cover change into a large‐scale ecosystem framework. We analyzed the terrestrial C budget of the conterminous United States from 1971 to 2015 at 1‐km resolution using an enhanced dynamic global vegetation model and comprehensive land cover change data. Effects of atmospheric CO₂ fertilization, nitrogen deposition, climate, wildland fire, harvest, and land use/land cover change (LUCC) were considered. We estimate annual C losses from cropland harvest, forest clearcut and thinning, fire, and LUCC were 436.8, 117.9, 10.5, and 10.4 TgC/year, respectively. C stored in ecosystems increased from 119,494 to 127,157 TgC between 1971 and 2015, indicating a mean annual net C sink of 170.3 TgC/year. Although ecosystem net primary production increased by approximately 12.3 TgC/year, most of it was offset by increased C loss from harvest and natural disturbance and increased ecosystem respiration related to forest aging. As a result, the strength of the overall ecosystem C sink did not increase over time. Our modeled results indicate the conterminous US C sink was about 30% smaller than previous modeling studies, but converged more closely with inventory data.     

Current forest carbon stocks and carbon sequestration potential in Anhui Province,China

Aims
This study was conducted to investigate carbon stocks in forest ecosystems of different stand ages in Anhui Province, and to identify the carbon sequestration potential of climax forests controlled by the natural environment conditions.
Methods
Data were collected based on field investigations and simulations were made with the BIOME4 carbon cycle model.
Important findings
Currently, the total forest carbon stocks in Anhui Province amounts to 714.5 Tg C: 402.1 Tg C in vegetation and 312.4 Tg C in soil. Generally, both the total and vegetation carbon density exhibit an increasing trend with the natural growth of forest stands. Soil carbon density increases from young to near mature forests, and then gradually decreases thereafter. Young and middle-aged forests account for 75% of the total forest area in Anhui Province, with potentially an additional 125.4 Tg C to be gained after the young and middle-aged forests reach near mature stage. Results of BIOME4 simulations show that potentially an additional 245.7 Tg C, including 153.7 Tg C in vegetation and 92 Tg C in soil, could be gained if the current forests are transformed into climax forest ecosystems in Anhui Province.     

安徽省森林碳储量现状及固碳潜力

为阐明安徽省不同林龄的森林生态系统的碳储量现状, 以及现有自然环境条件下顶极森林生态系统的固碳潜力, 采用野外样地调查和BIOME4模型方法对此进行研究。安徽省森林生态系统的现状总碳储量为714.5 Tg C, 其中植被碳402.1 Tg C、土壤碳312.4 Tg C。从幼龄林至过熟林的生长过程中, 森林生态系统的总碳密度和植被碳密度都呈现增长趋势。但土壤碳密度从幼龄林至近熟林阶段呈增加趋势, 近熟林以后出现减少趋势。安徽省幼龄林和中龄林占森林总面积的75%, 若幼、中龄林发展到近熟林阶段, 将增加125.4 Tg C。BIOME4模拟显示: 当森林发展到气候顶极森林时, 安徽省森林生态系统将增加245.7 Tg C, 即总固碳潜力包括植被固碳153.7 Tg C, 土壤固碳92.0 Tg C。     

浑善达克沙地榆树疏林和小叶杨人工林碳密度特征及其与林龄的关系

榆树(Ulmus pumila)疏林是浑善达克沙地的地带性隐域植被, 小叶杨(Populus simonii)是该区域主要的防风固沙造林树种。该文通过测定两种森林生态系统乔木层(叶、枝、干、根)、草本层(地上植被和地下根系)和土壤层(0-100 cm)的碳含量, 比较了两种森林生态系统的碳密度及其分配特征, 并运用空间代替时间的方法, 阐明了乔木层、土壤层和总碳密度随林龄增加的变化特征, 估算了两种森林生态系统的固碳速率。结果表明, 榆树疏林乔木层和土壤层平均碳含量都低于小叶杨人工林, 榆树疏林生态系统总碳密度是小叶杨人工林的1/2。两种森林生态系统的总碳密度中, 乔木层碳密度和土壤层碳密度总占比98%以上; 土壤层与植被层碳密度的比值随林龄的增加而降低, 过熟林时该比值分别为1.66 (榆树疏林)和1.87 (小叶杨人工林); 榆树疏林和小叶杨人工林的乔木层、土壤层和生态系统的总碳密度随林龄的增加而增加, 其中乔木层碳密度及榆树疏林总碳密度与林龄均呈现出显著的线性正相关关系。小叶杨人工林乔木层的固碳速率约为榆树疏林的5倍, 榆树疏林生态系统和小叶杨人工林生态系统的总固碳速率分别为0.81 Mg C·hm^-2·a^-1和5.35 Mg C·hm^-2·a^-1。这一研究结果有利于估算沙地森林生态系统的碳储量, 为区域生态环境恢复和增加碳汇的政策制定提供依据。