基于森林清查资料的河南省森林植被碳储量动态变化

利用1994—1998年、1999—2003年、2004—2008年、2009—2013年河南省4期森林资源清查数据,运用生物量转换因子连续函数法和平均生物量法,估算了1998—2013年河南省森林植被的碳储量和碳密度变化。研究结果表明,河南省森林植被碳储量由1998年的45.57 Tg增加到2013年的107.98 Tg,年均碳汇量为4.16 Tg/a。乔木林碳储量和碳密度分别由1998年的33.54 Tg和22.39 Mg/hm~2增加到2013年的97.11 Tg和31.80 Mg/hm~2。乔木林碳储量在所有植被类型中占主体,4个森林清查时期乔木林碳储量占森林植被总碳储量的比例分别为73.60%、79.22%、85.63%和89.93%。2013年森林清查时,乔木林中杨树和栎类碳储量最大,分别占总碳储量的37.61%和25.22%,各龄组乔木林碳密度大小顺序依次为成熟林近熟林中龄林过熟林幼龄林。阔叶林面积、碳储量、碳密度均高于针叶林,阔叶林是河南省森林碳汇的主要贡献者。人工林面积、碳储量、碳密度增加幅度都要高于天然林,人工林碳储量由1998年的9.62 Tg增加到2013年的55.67 Tg,占乔木林碳储量总增量的77.15%,人工林碳密度由1998年的17.86 Mg/hm~2提高到2013年的32.01 Mg/hm~2,人工林在河南省森林碳汇中逐步发挥重要的作用,逐渐成为河南省森林碳汇的主体,随着人工林生长为具有较高碳密度的成熟林,河南省乔木林将具有较大的碳汇潜力。     

青海省森林乔木层碳储量现状及固碳潜力

为阐明青海省森林生态系统乔木层植被碳储量现状及其分布特征, 该研究利用240个标准样地实测的乔木数据, 估算出青海省森林生态系统不同林型处于不同龄级阶段的平均碳密度, 并结合青海省森林资源清查资料所提供的不同龄级的各林型面积, 估算了青海省森林生态系统乔木层的固碳现状、速率和潜力。结果表明: 1) 2011年青海省森林乔木层平均碳密度为76.54 Mg·hm ^-2, 总碳储量为27.38 Tg。云杉(Picea spp.)林、柏木(Cupressus funebris)林、桦木(Betula spp.)林、杨树(Populus spp.)林是青海地区的主要林型, 占青海省森林面积的96.23%, 占青海省乔木层碳储量的86.67%, 其中云杉林的碳储量(14.78 Tg)和碳密度(106.93 Mg·hm ^-2)最高。按龄级划分, 乔木层碳储量表现为过熟林>中龄林>成熟林>近熟林>幼龄林。2)青海省乔木层总碳储量从2003年的23.30 Tg增加到2011年的27.38 Tg, 年平均碳增量为0.51 Tg·a ^-1。乔木层固碳速率为1.06 Mg·hm ^-2·a ^-1, 其中柏木林的固碳速率最大(0.44 Mg·hm ^-2·a ^-1); 桦木林的固碳速率为负值(-1.06 Mg·hm ^-2·a ^-1)。3)青海省乔木层植被固碳潜力为8.50 Tg, 其中云杉林固碳潜力最高(3.40 Tg)。该研究结果表明青海省乔木层具有较大的固碳潜力, 若对现有森林资源进行合理管理和利用, 将会增加青海省森林的碳固存能力。     

我国东北天然林保护工程区森林植被的碳储量

以东北天然林保护工程区森林生态系统为对象,通过对其主要森林类型进行调查,探讨天保工程经营区划对森林植被固碳现状的影响,并结合已有的东北林区生物量与蓄积量数据库,建立了东北林区主要树种组的生物量-蓄积量回归模型,然后以第7次森林资源清查为基础,对东北天保工程区森林植被碳储量进行估算,以期为全国森林生物量的估算和天保工程的评估提供参考。结果表明,不同经营区之间(重点公益林、一般公益林和商品林)森林植被碳密度的差异并不显著,这可能与天然林保护工程实施初期经营区划的标准、样地的选择以及天保工程实施过程中粗放的管理方式有关。东北天保工程区森林植被碳储量为1045 Tg C,占东北、内蒙古三省森林植被总碳储量的68%;工程区以天然林为主,占工程区总植被碳储量的97%。工程区森林植被平均碳密度为41 Mg/hm2,较东北、内蒙古三省平均植被碳密度高14%;工程区植被碳密度随林龄的增加逐渐增大,由幼龄林的13 Mg/hm2到过熟林的63 Mg/hm2。因此,继续加强天然林保护工程的实施,提高其林分质量,这对未来我国森林碳汇潜力的增加和森林的可持续发展都具有重要的意义。     

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。     

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。     

辽东山区典型森林生态系统碳密度

以辽东山区典型森林生态系统为研究对象,通过系统的样地调查并结合辽宁省2009年森林资源二类调查资料,利用异速生长方程和植被类型法对典型森林生态系统不同组分碳密度及碳储量进行估算.结果显示,辽东山区森林生态系统碳密度为300.050Mg· hm-2,各层碳密度的大小顺序为:土壤层(232.452 Mg·hm-2)＞乔木层( 63.237Mg · hm-2)＞凋落物层(3.529 Mg·hm-2)＞灌木层(0.558 Mg · hm-2)＞草本层(0.274Mg·hm-2).乔木层碳密度随着林龄的增加而增大,灌木层碳密度随着林龄的增加而减小,土壤、草本和凋落物层碳密度在不同龄组间的变化没有明显的规律性.辽东山区305.852×104 hm2的生态系统碳储量为917.709 Tg C,其中生物量碳储量为206.751Tg C,土壤碳储量为710.959 Tg C,土壤碳储量是生物量碳储量的3.44倍.通过比较本次调查结果与以往研究结果发现,利用森林清查资料,由于低估了幼龄林的乔木碳密度,导致辽东山区的乔木碳储量低估,且以往研究中用简单的换算系数高估了林下植被碳密度,但远低估了土壤碳密度.     

兴安落叶松天然林碳储量及其碳库分配特征

兴安落叶松天然林作为大兴安岭林区的主要植被类型,在森林生态系统碳循环中具有重要的作用。在大兴安岭林区选择不同林龄的兴安落叶松天然林,调查其乔木、灌草、枯落物和土壤,并结合已建立的单木异速生长方程分别计算其碳储量,以期为明确该地区碳库动态及其碳库分配特征提供参考。结果表明,兴安落叶松天然林总碳储量随林龄的增加逐渐增大,由幼龄林到过熟林分别为140.46、186.63、208.64、308.62和341.03 Mg C/hm2,整体表现为碳汇,这主要与乔木碳储量随林龄的增加逐渐增大有关;乔木碳库的变化范围为45.44—212.67 Mg C/hm2,且其占总碳储量的比例也随林龄的增加逐渐增大,由幼龄林的32.60%到过熟林的62.36%;灌草碳储量占总碳储量的比例较小,仅为0.48%—0.93%;枯落物碳库在过熟林中较多,为26.11Mg C/hm2,这与过熟林较少的人为干扰有关;土壤碳储量以幼龄林最小,成熟林最高,分别为78.06和131.93 Mg C/hm2,但这与我国其他地区天然林相比均较低,这与该地区较浅的土壤发生层有关;土壤碳储量随林龄的变化并不明显,但其占总碳储量的比例却随林龄的增加逐渐减小,由幼龄林的56.01%减小到过熟林的29.35%。     

湖南省杉木人工林生态系统碳储量分配格局及固碳潜力

人工林生态系统碳储量的空间分配格局对全球陆地碳循环有重要的影响,但湖南省杉木人工林生态系统碳储量的分配格局并不清楚。本研究在湖南省样地野外调查的基础上,结合第八次全国森林资源清查的结果,计算出湖南省杉木人工林生态系统的碳储量空间分布格局。结果表明:杉木人工林生态系统碳密度随着林龄增加而增加,幼龄林、中龄林和成熟林分别为125.70、138.57、193.72 Mg·hm~(-2);其中,幼龄林、中龄林和成熟林的植被生物量碳密度分别为18.72、38.86、62.48 Mg·hm~(-2);土壤碳密度随着林分发育先降低后增加,幼龄林为105.49 Mg·hm~(-2)、中龄林为97.23 Mg·hm~(-2)、成熟林126.7 Mg·hm~(-2);湖南省杉木人工林生态系统碳储量为307.48 Tg,其中幼龄林为90.57 Tg,中龄林为91.87 Tg,成熟林为125.31 Tg;湖南省杉木人工林生态系统的固碳潜力为85.56 Tg,其中,植被固碳潜力为47.19 Tg,土壤的固碳潜力为34.82 Tg。确定杉木人工林固碳潜力有助于量化人工林对碳汇的贡献及其制定实现潜力的森林经营管理措施。     

宁夏回族自治区森林生态系统固碳现状

根据宁夏回族自治区森林资源清查资料以及野外调查和室内分析的结果,研究了宁夏地区森林生态系统固碳现状,估算了该区森林生态系统的碳密度、碳储量,并分析了其空间分布特征.结果表明: 宁夏森林各植被层生物量大小顺序为: 乔木层(46.64 Mg·hm^-2)>凋落物层(7.34 Mg·hm^-2)>细根层(6.67 Mg·hm^-2)>灌草层(0.73 Mg·hm^-2).云杉类(115.43 Mg·hm^-2)和油松(94.55 Mg·hm^-2)的单位面积植被生物量高于其他树种.不同林龄乔木层碳密度中,过熟林最高,但由于幼龄林面积所占比例最大,其乔木层碳储量(1.90 Tg C)最大.宁夏地区森林生态系统平均碳密度为265.74 Mg C·hm^-2,碳储量为43.54 Tg C,其中,植被层平均碳密度为27.24 Mg C·hm^-2、碳储量为4.46 Tg C,土壤层碳储量是植被层的8.76倍.宁夏地区的森林碳储量整体呈南高北低分布,总量较低.这与其森林面积小和林龄结构低龄化有很大关系.随着林龄结构的改善和林业生态工程的进一步实施,宁夏森林生态系统将发挥巨大的固碳潜力.     

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。     

香果树属——秦岭北坡茜草科一新分布属

香果树一直被认为是中国亚热带中山或低山地区的落叶阔叶林或常绿、落叶混交林中的伴生树种,作者于2010～2011年在陕西周至秦岭北坡进行植物资源调查时,首次发现其野生种群分布,在暖温带的秦岭北坡发现香果树属植物——香果树,将中国该种自然分布区的纬度向北推移了0.5°。     

秦岭火地塘林区油松林土壤碳循环研究

采用土壤碳循环分室模型,对秦岭火地塘林区油松林土壤碳各分室的碳贮量和通量进行了研究.结果表明,研究区油松林土壤有机碳贮量为146.071 t·hm^-2,其中矿质土壤层130.366 t·hm^-2、凋落物层12.626 t·hm^-2,土壤有机碳储存量低于我国森林土壤碳贮量平均值,高于处在我国最低水平的暖性针叶林和热带林,与本区锐齿栎林相比也明显偏低.林地植物年凋落进入土壤的碳量为5939 t·hm^-2,其中地上枯枝落叶占56.9%、地下死细根占43.1%; 凋落物层分解后每年以腐殖酸形式输入矿质土壤中的碳量为2.034 t·hm^-2.油松林土壤(含植物根系)年呼吸释放碳量14.012 t·hm^-2,其中凋落物层、矿质土壤层、死根系和活根系分别占林地总呼吸量的15.7%、14.5%、11.7%和58.1%.     

基于FORCCHN模型的中国典型森林生态系统碳通量模拟

森林生态系统是陆地碳循环的重要组成部分,其固碳能力显著高于其他陆地生态系统,研究森林生态系统碳通量是认识和理解全球变化对碳循环影响的关键。碳循环模型是研究森林生态系统碳通量有效工具。以长白山温带落叶阔叶林、千烟洲亚热带常绿针叶林、鼎湖山亚热带常绿阔叶林和西双版纳热带雨林等4种中国典型森林生态系统为研究对象,利用涡度相关2003-2012年观测数据,评估FORCCHN模型对生态系统呼吸（ER）,总初级生产力（GPP）,净生态系统生产力（NEP）的模型效果。结果表明：（1） FORCCHN模型能够较好的模拟中国4种典型森林生态系统不同时间尺度的碳通量。落叶阔叶林和常绿针叶林ER和GPP的逐日变化模拟效果较好（ER的相关系数分别为0.94和0.92,GPP的相关系数分别为0.86和0.74）;（2）4种森林生态系统碳通量季节动态模拟值和观测值显著相关（P<0.01）,ER、GPP、NEP的观测值和模拟值的R²分别为0.77-0.93、0.54-0.88和0.15-0.38;模型可以很好地模拟森林生态系统不同季节碳汇（NEP>0）,碳源（NEP<0）的变化规律;（3）4种森林生态系统碳通量模拟值与观测值的年际变化有很好的吻合度,但在数值大小上存在差异,模型高估了常绿阔叶林的ER和GPP,略微低估了其他3种森林生态系统ER和GPP。     

百山祖国家公园公益林碳储量及分配特征

探讨区域尺度的碳储量及其空间分布特征,评估优势树种(组)的固碳能力,可为生态系统保护措施的制定提供数据参考。百山祖国家公园保存了我国东南沿海最为典型完整的中亚热带森林生态系统,但百山祖公园碳密度和碳储量的特征还不清楚。本研究以百山祖国家公园公益林为对象,利用森林资源一类清查数据,基于浙江省各优势树种(组)的相容性生物量方程,研究了不同优势树种(组)的碳密度、碳储量及其在不同区域的空间分布特征。结果表明:百山祖国家公园公益林乔木层的平均碳密度为58.12 t·hm^-2,碳储量为2088250.4 t;在优势树种(组)中,黄山松林、阔叶混交林和针阔混交林的碳密度分别为65.36、60.64和67.27 t·hm^-2,而软阔叶林和竹林的碳密度仅为29.23和16.12 t·hm^-2;幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林和过熟林的碳储量占总碳储量的比例分别为17. 42%、16.10%、19.41%、39. 10%和7. 97%;就碳密度分布特征而言,庆元县的碳密度为62. 16t·hm-2,比龙泉市和景宁县的碳密度高7.02%和125.87%;在空间上表现为北部、中部和西南部较高,而东部相对较低;总体来看,在百山祖公国家公园中,中幼林的碳储量占总碳储量的33.52%,在生态系统保护措施中应加强中幼林抚育,提高森林固碳能力。     

基于RS/GIS的重庆缙云山自然保护区植被及碳储量密度空间分布研究

对森林植被类型和碳储量密度空间分布的研究,可以为森林生态系统服务功能和价值的提高、充分发挥"增汇减排"的碳库经营和管理工作提供重要的基础数据。利用缙云山高分辨率影像(WorldView-2)解译植被专题图和1∶10 000地形图生成数字高程模型,结合野外样方调查、文献中植被生物量回归(经验)模型和碳含量数据资料,在ArcGIS支持下对缙云山自然保护区植被和碳储量密度空间分布进行研究。研究显示,缙云山植被以针叶林为主(30%),人为干扰程度较高的灌木林也占有相当大的比例(21%),地带性顶级植被——常绿阔叶林面积较小(6%);碳储量密度为针阔混交林(74.23 Mg/hm2)>针叶林(62.97 Mg/hm2)>常绿阔叶林(62.65 Mg/hm2)>针竹混交林(59.84 Mg/hm2)>慈竹林(48.72 Mg/hm2)>毛竹林(47.88Mg/hm2)>灌木林(10.66 Mg/hm2),平均碳储量密度高于全国和同地区的平均值,达到了50.45 Mg/hm2;在空间分布上,针叶林在中高海拔(>500 m)和斜坡(>15°)以上优势明显,灌木林则相反,针阔混交林、常绿阔叶林的优势随着海拔升高或坡度增大而增加,植被的碳储量密度也随海拔的增高或坡度增大而增势明显。结果表明缙云山积累和存贮了较多的碳,"库"的功能强;而处于演替阶段初期的针叶林及灌木林明显占优,表明其在碳的积累上还有很大的提升空间,具有"汇"的潜能。此外,在较高海拔和较大坡度上的高碳储量密度,与人类的活动频度较小和对植被干扰较轻相关。因此可以推测,随着自然演替和保护区的封育改造、退耕还林及择伐补阔等森林管理措施的进行,将利于森林植被的保护、发育和更新,促使缙云山森林生态系统的碳储量密度进一步增大,碳"汇"潜能进一步增强,生态服务功能和价值得到进一步提高。     

海南岛森林生态系统碳储量及其空间分布特征

利用最新的森林资源二类调查分布数据和野外样地调查资料,采用InVEST模型和空间统计分析等方法,研究了海南岛森林生态系统碳储量及其空间分布特征。结果表明：海南岛森林生态系统总碳储量为338.15 TgC,其中地上生物、地下生物、凋落物和土壤的碳储量分别为85.12、18.73、2.90 TgC和231.40 TgC,所占比重依次为25.17%、5.54%、0.86%和68.43%。海南岛森林生态系统平均碳密度为147.66 MgC/hm²,其中地上生物、地下生物、凋落物和土壤碳密度分别为37.17、8.18、1.27 MgC/hm²和101.04 MgC/hm²。不同市县森林生态系统碳储量分布在8.55—35.40 TgC的范围内,最高的是琼中县。不同植被类型中,橡胶林的碳储量最高,占全岛森林生态系统总碳储量的27.72%;热带山地雨林的碳密度最高,达到249.64 MgC/hm²。在海拔梯度上,森林生态系统碳密度呈现先增加后减少的变化特征,在海拔600—1300 m范围内的碳密度最高,碳密度为20...     

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。     

福州市森林碳储量定量估算及其对土地利用变化的响应

基于RS与GIS技术,以遥感影像数据、土地利用数据、森林资源二类调查数据为主要数据源,采用逐步回归法建立森林蓄积量定量估测模型。根据"蓄积量-生物量-碳储量"推算方法,对福州市森林植被碳储量和碳密度进行估算。建立福州市土地利用转移矩阵,分析2000—2010年土地利用变化影响下的福州市森林碳储量变化特征。结果表明:(1)根据不同的森林类型,即常绿阔叶林、常绿针叶林、针阔混交林分别建立的多元线性回归模型修正决定系数分别为0.599、0.679、0.694,通过模型适用性检验和精度验证。(2)2000年、2010年福州市森林植被碳储量总量分别为12.499Tg、12.642Tg,植被碳密度分别为18.694、18.708 t/hm~2,森林植被碳储量增加了1.430×10~5t。(3)福州市闽清县、永泰县、闽侯县的森林植被碳密度常年保持较高水平,并呈现出增长趋势;罗源县、长乐市、连江县森林植被碳密度较低,并呈现下降趋势。(4)2000—2010年,灌木和耕地是主要土地利用类型转出者,森林和建设用地是主要土地利用类型转入者。森林主要由灌木和耕地转化,主要向建设用地、耕地进行转化。由于土地利用变化,10年间福州市总碳储量减少了1.711×10~4t,其中土壤碳储量减少2.230×10~3t,植被碳储量减少1.489×10~4t。     

Carbon storage,spatial distribution and the influence factors in Tianshan forests

Aims
Accurate estimation of carbon density and storage is among the key challenges in evaluating ecosystem carbon sink potentials for reducing atmospheric CO₂ concentration. It is also important for developing future conservation strategies and sustainable practices. Our objectives were to estimate the ecosystem carbon density and storage of Picea schrenkiana forests in Tianshan region of Xinjiang, and to analyze the spatial distribution and influencing factors.
Methods
Based on field measurements, the forest resource inventories, and laboratory analyses, we studied the carbon storage, its spatial distribution, and the potential influencing factors in Picea schrenkiana forest of Tianshan. Field surveys of 70 sites, with 800 m² (28.3 m × 28.3 m) for plot size, was conducted in 2011 for quantifying arbor biomass (leaf, branch, trunk and root), grass and litterfall biomass, soil bulk density, and other laboratory analyses of vegetation carbon content, soil organic carbon content, etc.
Important findings
The carbon content of the leaf, branch, trunk and root of Picea schrenkiana is varied from 46.56% to 52.22%. The vegetation carbon content of arbor and the herbatious/litterfall layer was 49% and 42%, respectively. The forest biomass of Picea schrenkiana was 187.98 Mg·hm^-2, with 98.93% found in the arbor layer. The biomass in all layers was in the order of trunk (109.81 Mg·hm^-2) > root (39.79 Mg·hm^-2) > branch (23.62 Mg·hm^-2) > leaf (12.76 Mg·hm^-2). From the age-group point of view, the highest and the lowest biomass was found at the mature forest (228.74 Mg·hm^-2) and young forest (146.77 Mg·hm^-2), respectively. The carbon density and storage were 544.57 Mg·hm^-2 and 290.84 Tg C, with vegetation portion of 92.57 Mg·hm^-2 and 53.14 Tg C, and soil portion of 452.00 Mg·hm^-2 and 237.70 Tg C, respectively. The spatial distribution of carbon density and storage appeared higher in the western areas than those in the eastern regions. In the western Tianshan Mountains (e.g., Ili district), carbon density was the highest, whereas the central Tianshan Mountains (e.g., Manas County, Fukang City, Qitai County) also had high carbon density. In the eastern Tianshan Mountains (e.g., Hami City), it was low. This distribution seemed consistent with the changes in environmental conditions. The primary causes of carbon density difference might be a combined effects of multiple environmental factors such as terrain, precipitation, temperature, and soil.     

秦岭北坡几种人工林根系及土壤有机碳剖面分布特征的研究

对秦岭北坡浅山区刺槐、油松、侧柏人工林根系生物量、土壤有机碳含量以及土壤氮素进行了测定分析.结果表明,3种人工林之间的根系生物量存在差异,变异系数达到27.75%;土壤有机碳含量差异不明显,变异系数只有3.36%;在土壤剖面上,3种人工林根系生物量的垂直分布有明显差异,但土壤有机碳含量的层次变化基本一致,土壤有机碳主要集中在0~10 cm土层中,其含量超过0~60 cm土层总量的40%;3种人工林土壤全氮与土壤有机碳含量之间都呈显著的线性正相关.