西藏森林植被乔木层碳储量与碳密度估算

利用第八次森林资源连续清查数据和不同树种的树干密度、含碳率等参数,运用生物量清单法,估算了西藏自治区森林乔木层植被碳储量和碳密度.结果表明: 西藏森林生态系统乔木层植被总碳储量为1.067×10⁹ t,平均碳密度为72.49 t·hm^-2.不同林分乔木层碳储量依次为:乔木林>散生木>疏林>四旁树.不同林种乔木层碳储量大小依次为:防护林>特殊用途林>用材林>薪炭林,其中前两者所占比例为88.5%;不同林种乔木层平均碳密度为88.09 t·hm^-2.不同林组乔木层碳储量与其分布面积排序一致,依次为:成熟林>过熟林>近熟林>中龄林>幼龄林.其中,成熟林乔木层碳储量占不同林组乔木层总碳储量的50%,并且不同林组乔木层碳储量随着林龄的增加呈先上升后下降的趋势.     

长白落叶松人工林乔木层生物量分布特征及其固碳能力研究

基于8~56 a长白落叶松人工林样地生物量调查数据,建立了长白落叶松林各器官生物量模型,探讨了不同林龄长白落叶松人工林干材、树皮、树枝、树叶、树根的生物量分布与变化规律及单木与林分乔木层的固碳能力。结果表明:随着林龄的增大,长白落叶松人工林林木及各器官生物量均呈现不同程度的增加趋势,单株木生物量由8 a时的0.174 kg增加至56 a时的328.196 kg,林分乔木层生物量由8 a时的0.519 t·hm-2增加至56 a时的251.39 t·hm-2,其中树干所占比例最大,且增幅最大。长白落叶松人工林单木平均碳储量为74.822 kg,56 a林分乔木层碳密度为130.455 t·hm-2,平均碳密度达63.113 t·hm-2,各器官碳储量变化规律明显。长白落叶松人工林幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林林分乔木层的年平均固碳量分别为0.087、1.193、1.703、2.124 t·hm-2,固碳量年平均增长率排序为中龄林幼龄林成熟林近熟林。研究认为,长白落叶松人工林单株木及林分各器官生物量随林龄增加具有明显的变化规律,成熟林分固碳水平最高,中龄林分后期固碳潜力最大。     

基于森林资源清查资料分析山东省森林立木碳储量

利用山东省第7次森林资源清查数据,采用生物量-蓄积量转换函数和平均生物量法,结合不同树种的含碳率,研究山东省森林生态系统立木碳储量、碳密度及其按优势树种、龄组和林种的分布特征.结果表明: 2007年山东省森林立木碳储量为25.27 Tg,其中,针叶林、针阔混交林和阔叶林的立木碳储量分别占全省立木碳储量的8.6%、2.0%和89.4%.不同林龄组的立木碳储量大小顺序为幼龄林>中龄林>成熟林>近熟林>过熟林,其中幼龄林和中龄林占全省立木总碳储量的69.3%.用材林、经济林和防护林的立木碳储量分别占全省立木碳储量的37.1%、36.3%和24.8%.山东省森林平均立木碳密度为10.59 t·hm^-2,低于全国平均水平,主要是由于现有森林用材林和经济林比重高,中幼林多、成过熟林少.
     

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%.     

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。     

小兴安岭7种典型林型林分生物量碳密度与固碳能力

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。     

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.     

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。     

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。     

西藏林芝地区森林碳储量、碳密度及其分布

利用林芝地区第六次二类森林资源清查数据,运用材积源生物量法和平均生物量法,结合不同树种的分子式含碳率,估算了林芝地区森林及其组分的碳储量、碳密度,并分析其分布特征.结果表明: 2004年,林芝地区森林碳储量为2.43×10⁸ t,森林平均碳密度为76.01 t·hm^-2,其中,林分碳储量>灌木林碳储量>疏林碳储量>散生木碳储量>竹林碳储量>四旁树碳储量,各林分类型碳储量在2.51×10⁵～1.27×10⁸ t,共计占总森林碳储量的92.0%,各林分类型的平均碳密度为103.16 t·hm^-2,其中冷杉林的碳储量和碳密度均最高.在区域分布上,森林碳储量由西北向东南递增,森林平均碳密度由西南向东北递增.林分碳储量以成、过熟林碳储量为主,而过熟林的碳密度在各龄级中最高.随着过熟林的增加,林芝地区森林碳储量将增加;但随着过熟林的死亡和分解,林芝地区森林碳储量将有减小趋势.     

广西不同林龄喀斯特森林生态系统碳储量及其分配格局

基于广西喀斯特地区45块1000 m²样地的调查,研究幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林、过熟林5个林龄阶段喀斯特森林植被与土壤碳储量的分配格局.结果表明: 广西不同林龄喀斯特森林总碳储量表现为幼龄林(86.03 t·hm^-2)＜近熟林(110.63 t·hm^-2)＜中龄林(112.11 t·hm^-2)＜成熟林(149.1 t·hm^-2)＜过熟林(244.38 t·hm^-2);各林龄阶段植被不同层碳储量分配均不同,乔木层所占比例占绝对优势,达到92.3%～98.7%,随林龄的增加而增长,灌木层、草本层、凋落物层所占比例分别为0.3%～1.9%、0.3%～1.2%和0.3%～2.5%,细根所占比例为0.3%～3.3%.土壤有机碳密度随土层深度的增加而递减,土壤层碳储量为51.75～81.21 t·hm^-2,所占生态系统比例为33.2%～66.2%,其随林龄的增大呈减小趋势.生态系统地上、地下部分碳储量分别为22.80～141.72和62.30～102.66 t·hm^-2,除过熟林外均为地下部分＞地上部分,地上碳储量随林龄的增大呈逐渐增加的趋势,地下碳储量的变化规律与土壤碳储量变化趋势一致.土壤层和乔木层为生态系统的主要碳库,二者所占比例达到了96%以上.     

飞播马尾松林碳密度分配特征及其影响因素

研究江西省赣州市飞播马尾松林碳密度的分配特征,选取有关立地、林分、林下植被及凋落物等方面的15个因子,建立林分碳密度与影响因子的关系模型,筛选出主要影响因子.结果表明: 林分平均碳密度为98.29 t·hm^-2,表现为土壤层(49.58 t·hm^-2)＞乔木层(45.25 t·hm^-2)＞林下植被层(2.23 t·hm^-2)＞凋落物层(1.23 t·hm^-2);乔木层、凋落物层、土壤层碳密度之间呈显著正相关,其他各层次碳密度之间的相关性均不显著.株数密度、平均胸径、土层厚度、坡位、林龄、郁闭度是影响飞播马尾松林林分碳密度的主要因子,各因子的偏相关系数为0.331～0.434,t 检验结果为显著;运用多元数量化模型I复相关系数为0.796,F 检验结果为显著(F=9.28).对于林分碳密度,株数密度以1500～2100株·hm^-2最好,而郁闭度以0.4～0.7最好,株数密度及郁闭度过高或过低对林分固碳能力均会产生不利影响;林龄及平均胸径越大、土层越厚,其林分碳密度越高,下坡位的林分碳密度高于其他坡位.     

不同林龄杉木人工林碳储量及其分配格局

基于广西北部杉木主产区45块1000 m²样地的调查,研究幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林、过熟林5种林龄杉木植被与土壤碳储量的分配格局.结果表明: 杉木人工林生态系统总碳储量表现为过熟林(345.59 t·hm^-2)>成熟林(331.14 t·hm^-2)>近熟林(299.11 t·hm^-2)>幼龄林(187.60 t·hm^-2)>中龄林(182.81 t·hm^-2).不同林龄碳储量分布格局均为土壤层>植被层>凋落物层,地下部分>地上部分.其中,植被层为34.80～134.55 t·hm^-2,占总碳储量的18.6%～38.9%,随林龄的增加而增加;凋落物层为1.26～2.07 t·hm^-2,占总碳储量的0.4%～1.1%;土壤层为149.24～206.02 t·hm^-2,占总碳储量的61.9%～80.0%.植被层碳储量以乔木层(33.51～133.7 t·hm^-2)最大,占92.8%～98.9%.其中,乔木层各器官碳储量以树干(20.98～95.68 t·hm^-2)最大,占乔木层碳储量的62.6%～72.6%,随林龄的增加而增加;枝、叶碳储量分别占4.8%～11.0%和11.1%～14.2%,随林龄的增加而减小,在过熟林阶段有所上升;根的碳储量占11.3%～12.3%,波动较小,比较稳定.     

Carbon storage and its distribution of forest ecosystems in Zhejiang Province,China

Aims
The concentration of CO₂ and other greenhouse gases in the atmosphere has considerably increased over last century and is set to rise further. Forest ecosystems play a key role in reducing CO₂ concentration in the atmosphere and mitigating global climate change. Our objective is to understand carbon storage and its distribution in forest ecosystems in Zhejiang Province, China.
Methods
By using the 8th forest resource inventory data and 2011-2012 field investigation data, we estimated carbon storage, density and its distribution in forest ecosystems of Zhejiang Province.
Important findings
The carbon storage of forest ecosystems in Zhejiang Province was 602.73 Tg, of which 122.88 Tg in tree layer, 16.73 Tg in shrub-herb layer, 11.36 Tg in litter layer and 451.76 Tg in soil layer accounting for 20.39%, 2.78%, 1.88% and 74.95% of the total carbon storage, respectively. The carbon storage of mixed broadleaved forests was 138.03 Tg which ranked the largest (22.90%) among all forest types. The young and middle aged forests which accounted for 70.66% of the total carbon storage were the main body of carbon storage in Zhejiang Province. The carbon density of forest ecosystems in Zhejiang Province was 120.80 t·hm^-2 and that in tree layer, shrub-herb layer, litter layer and soil layer were 24.65 t·hm^-2, 3.36 t·hm^-2, 2.28 t·hm^-2 and 90.51 t·hm^-2, respectively. The significant relationship between soil organic carbon storage and forest ecosystem carbon storage indicated that soil carbon played an important role in shaping forest ecosystem carbon density. Carbon density of tree layer increased with age in natural forests, but decreased in the order over-mature > near-mature > mature > middle-aged > young forest in plantations. The proportions of young and middle aged forests were larger than any other age classes. Thereby, the carbon storage of forest ecosystems in Zhejiang Province could be increased through a proper forest management.     

Present status and rate of carbon sequestration of forest vegetation in Jilin Province,Northeast China

Aims
Forests represent the most important component of the terrestrial biological carbon pool and play an important role in the global carbon cycle. The regional scale estimation of carbon budgets of forest ecosystems, however, have high uncertainties because of the different data sources, estimation methods and so on. Our objective was to accurately estimate the carbon storage, density and sequestration rate in forest vegetation in Jilin Province of China, in order to understand the role of the carbon sink and to better manage forest ecosystems.
Methods
Vegetation survey data were used to determine forest distribution, size of area and vegetation types regionally. In our study, 561 plots were investigated to build volume-biomass models; 288 plots of shrubs and herbs were harvested to calculate the biomass of understory vegetation, and samples of trees, shrubs and herbs were collected to analyze carbon content. Carbon storage, density and sequestration rate were estimated by two forest inventory data (2009 and 2014), combined with volume-biomass models, the average biomass of understory vegetation and carbon content of vegetation. Finally, the distribution patterns of carbon pools were presented using ArcGIS soft ware.
Important findings
Understory vegetation biomass overall was less than 3% of the tree layer biomass, varying greatly among different forest types and even among the similar types. The carbon content of trees was between 45.80%-52.97%, and that of the coniferous forests was higher than that of the broadleaf forests. The carbon content of shrub and herb layers was about 39.79%-47.25% and 40%, respectively. Therefore, the vegetation carbon conversion coefficient was 0.47 or 0.48 in Jilin Province, and the conventional use of 0.50 or 0.45 would cause deviation of ±5.26%. The vegetation carbon pool of Jilin Province was at the upper range of regional carbon pool and had higher capacity of carbon sequestration. The value in 2009 and 2014 was 471.29 Tg C and 505.76 Tg C, respectively, and the total increase was 34.47 Tg C with average annual growth of 6.89 Tg C·a^-1. The corresponding carbon sequestration rate was 0.92 t·hm^-2·a^-1. The carbon density rose from 64.58 t·hm^-2 in 2009 to 66.68 t·hm^-2 in 2014, with an average increase of 2.10 t·hm^-2. In addition, the carbon storage of the Quercus mongolica forests and broadleaved mixed forests, accounted for 90.34% of that of all forests. The carbon increment followed the order of young > over-mature > near mature > middle-aged > mature forests. The carbon sequestration rate of followed the order of over-mature > young > near mature > middle-aged > mature forests. Both the carbon increment and the carbon sequestration rate of mature forests were negative. Furthermore, spatially the carbon storage and density were higher in the east than in the west of Jilin province, while the carbon increment was higher in northeast and middle east than in the west. The carbon sequestration rate was higher in Tonghua and Baishan in the south, followed by Jinlin in the middle and Yanbian in the east, while Baicheng and Songyuan, etc. in west showed negative values.