甘肃省森林碳储量现状与固碳速率北大核心CSCD

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 TgC,其中植被生物量碳为179.04 TgC,土壤碳为433.39 TgC。天然林是甘肃省碳储量的主要贡献者,其值为501.42 TgC,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 TgC,2011年分别为152.41和26.63 TgC,平均固碳速率分别为1.33和0.92 TgC·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。     

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。     

2004-2013年山东省森林碳储量及其碳汇经济价值

森林作为陆地生态系统的主体,其林分碳储量及其碳汇经济价值的估算是全球碳循环研究的热点和重要内容。基于2004-2008年和2009-2013年山东省森林资源清查数据以及实测样地数据改进的生物量蓄积量转换参数,利用生物量转换因子连续函数法,估算2004-2013年山东省森林碳储量及其碳汇经济价值动态。研究结果表明,2004-2013年山东省森林面积、碳储量和碳密度分别从2004-2008年的156.12×10⁴hm²、34.75Tg C和22.26Mg C/hm²增加到2009-2013年161.44×10⁴hm²、43.98Tg C和27.24Mg C/hm²。人工林是森林面积、碳储量和碳密度增加的主要贡献者,人工林和天然林对森林生物量碳汇的贡献分别为97.3%和2.7%。两次森林清查期间,杨树和硬阔软阔类森林的碳储量之和分别占全省总量的70.2%和69.6%,杨树的碳储量和碳密度增加最为显著。各龄组森林碳储量由大到小依次为：幼龄林 > 中龄林 > 成熟林 > 近熟林 > 过熟林。森林碳汇经济价值从2004-2008年的243.37亿元增长到2009-2013年的253.42亿元,年均增长2.01亿元,杨树的碳汇经济价值占全省所有森林类型的60%,赤松单位面积碳汇经济价值最强为2.08万元/ha。     

四川省及重庆地区森林植被碳储量动态

四川省及重庆市地区森林植被是我国第二大林区-西南林区的主体,位于"世界第三极"--青藏高原东缘.在建立森林乔木层生物量与蓄积量回归模型的基础上,按林分类型测定含碳量,结合四川4次森林资源清查数据,估算了不同时段的碳储量.各林分类型含碳量在46.75%～54.89%之间,平均含碳量为51.09%,针叶林平均含碳量(52.82%)大于阔叶林(49.37%);四川森林植被碳储量从1988年的383.04TgC增加到2003年的523.57TgC,增加了140.53TgC,年均增长率2.11%,比全国年均增长率高出0.22%,表明四川森林植被是CO2的一个汇.4次调查的森林植被平均碳密度分别为38.93、38.68、39.17、41.66MgC/hm2,呈现增加趋势,表明森林植被的碳汇功能不断加强;成熟林碳储量占同期的64.15%、63.89%、65.33%、60.82%,但所占比重呈下降的趋势,幼中林碳储量的比重不断上升,表明森林植被的碳吸存潜力大;森林植被碳储量主要分布在天然林中,占同期碳储量的90%以上,但人工林的碳储能力正在逐步提高,人工林碳年均增长率(7.17%)明显大于天然林(1.83%),表明人工林将在研究区域森林植被碳汇功能中扮演重要的角色.研究区森林植被碳储量占同期全国碳储量的比例呈增加趋势,可见,研究区森林植被在全国森林碳汇中具有重要的作用和地位.     

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。     

基于森林资源清查数据估算中国森林生物量固碳潜力

森林是全球陆地生态系统中最大的植被碳库和碳汇,森林固碳被认为是各国抵减工业温室气体排放的重要途径,通过森林资源清查数据编制国家温室气体清单也是大多数国家的选择。但是,由于森林固碳本身的复杂性,未来通过森林固碳能够抵消多少工业碳排放往往并不清楚。如何基于森林资源清查数据估算森林的固碳潜力,仍是一个值得深入研究的领域。通过能够公开获得的森林资源清查数据,分起源(人工林和天然林)、36个树种、5个林龄组建立了国家和省两级森林蓄积量年增长量模型,并以第六次森林资源清查期为起点,估算了基线情景(造林、管理、干扰、气候、采伐等条件不变)下2001—2200年前中国森林生物量变化和中国森林生物量固碳潜力。结果认为,天然林蓄积量年增长量一般低于人工林;多数天然林树种的蓄积量增长过程符合理论上认为的中间高、前后低的逻辑斯蒂曲线形式,即中龄林、近熟林、成熟林年增长量高,幼龄林和过熟林年增长量低;人工林蓄积量增长过程多为前期高、后期低的形式,即幼龄林、中龄林和近熟林年增长量高,成熟林和过熟林年增长量低。基线情景下中国森林碳容量为12.82 Pg C,其中人工林为6.6 Pg C,天然林为6.2 Pg C;相对于2001年碳储量来说,到2200年中国森林生物量固碳潜力为6.52 Pg C。综合已有研究认为,中国森林生物量固碳潜力为6.52—13.57 Pg C。本研究可以用于优化森林生长过程模型,为我国森林管理政策的制定提供参考。     

天然林保护工程区近20年森林植被碳储量动态及碳汇(源)特征

分析近20年来天保工程区森林植被碳储量的动态变化及碳汇（源）特征，以期为我国天然林保护的政策制订和措施实施提供数据支撑。利用天然林资源保护工程区6-9次森林资源连续清查数据，把森林植被划分乔木林、灌木林、竹林、疏林地、散生木、四旁树，基于行业标准的生物量模型和碳计量参数、采用生物量加权平均法等方法，估算整个工程区和各省的森林植被总碳储量；对乔木林分起源、龄组、优势树种（组）估算碳储量和碳密度；量化森林植被总碳储量和乔木林碳储量随时间变化的消长，明确其碳汇/源特征。研究结果表明：6-9次清查，天保工程区森林植被总碳储量分别为2999 TgC、3254 TgC、3585 TgC和4097 TgC，年均增长率为1.65%、1.96%和2.70%；碳储量集中分布于我国东北和西南区域，其中四川碳储量最高，4期碳储量均占天保工程区总量20%以上；乔木林碳储量是森林植被碳储量的主体，每期占比均稳定在80%以上，其中天然林比例由94.67%下降至90.28%，人工林比例稳步上升，但到9次清查时其碳密度仍低于天然林50%；不同龄组间，中龄林碳储量最高，近熟林碳储量增长最快，碳密度从幼龄林到过熟林逐渐上升，4期趋势一致；乔木林中纯林碳储量占60%以上，大部分树种（组）碳储量和碳密度随时间推移而增加。7-9次清查，天保工程区森林植被总固碳量（当期相对于前期）分别为255.33 TgC、331.46 TgC和511.53 TgC，对全国森林植被总碳汇量的贡献由8次连清的53.78%上升到9次的67.46%，其中，乔木林对全国乔木林碳汇的贡献为68.71%；天保工程区内天然林对乔木林碳汇的贡献为75.90%；不同清查期，乔木林各龄组的碳汇变化较大，幼龄林和中龄林碳汇占比明显上升，近熟林和过熟林下降，9次清查时各龄组碳汇量大小顺序为：中龄林 > 近熟林 > 幼龄林 > 成熟林 > 过熟林；不同清查期，各个优势树种的碳汇/源表现不一，总体上，混交林的碳汇比例最大，到9次清查时，阔叶混交林和针阔混交林对乔木林碳汇的贡献分别为62.59%和17.23%，纯林中柏木碳汇贡献最大，为5.43%。天保工程区森林植被总碳储量随时间稳步增长，乔木林是总碳储量的主体，天然林是碳汇的主要来源，天然林保护增强了我国天然林碳汇的碳汇功能，促进了人工林碳汇作用提升，未来天保工程区碳汇潜力很大。     

陕西省退耕还林固碳释氧价值分析

利用基于EOS/MODIS的遥感生物地球化学模式(BIOME-BGC)NPP产品(MOD17A3),分析了2000—2010年陕西省退耕还林生态建设工程区植被固碳量时空变化,在此基础上根据林业行业标准《森林生态系统服务功能评估规范》(LY/T1721—2008),估算了退耕还林植被固碳释氧服务价值。结果表明:(1)2000—2010年陕西省退耕还林区平均植被固碳密度为299g·m-2·a-1。与2000年相比,2010年陕省退耕还林区固碳量增加了5.37×106t·a-1,合固碳价值14.01亿元·a-1,占全省固碳价值增量的50.4%,而退耕还林区面积仅占全省总面积38.5%。退耕还林区释氧量增加了1.43×107t·a-1,合释氧价值50.53亿元·a-1。(2)研究期间,陕西省退耕还林区固碳密度在波动中逐年缓慢增加,退耕还林区植被固碳密度变化增加趋势比其周边区域显著,固碳密度增加量比其周边高。陕北退耕还林区固碳密度增加的面积占其总面积的99.8%,固碳密度减少的面积仅占0.2%。退耕还林区低固碳密度所占的面积比例逐年减少,中、高固碳密度所占的面积比例逐年增加。(3)退耕还林区主要土地利用类型固碳密度均呈较明显的增长;不同坡度耕地固碳密度均具有不同程度的上升,退耕还林区>25°坡耕地固碳密度极显著(P<0.01)增加。说明随着退耕还林工程的实施,植被覆盖逐步得到改善,同时获得了显著的植被固碳释氧效益。     

六盘山森林植被碳密度空间分布特征及其成因

深入了解干旱缺水地区森林植被碳密度的空间分布特征是定量评价森林固碳能力、合理协调林水矛盾的重要基础。然而,目前有关干旱缺水地区的植被碳密度的研究仅限于典型样地上的碳储量、碳密度的比较,对区域尺度上森林植被碳密度的空间分布特征了解较少。为此,利用宁夏六盘山自然保护区2005年森林资源一类清查数据,计算了森林植被碳密度,并分析了其与林分结构特征和环境因子的关系。结果表明,六盘山的森林植被碳密度(t/hm2)平均为26.17(0.67—120.63),其中天然次生林为30.2(7.6—120.6),显著高于人工林的15.7(0.67—66.7)。森林植被碳密度随林龄增加而线性增大,天然林和人工林的平均增速分别为1.11和2.48 t hm-2a-1,而且,部分未成熟林的林分植被碳密度已接近甚至超过全国同类森林类型成熟林的植被碳密度平均值。随林分密度增加,森林植被碳密度增大,但在林分密度1000株/hm2后,森林植被碳密度不再增大,达到其最大值,其中,天然林为75.4 t/hm2,人工林为34.6 t/hm2;林冠郁闭度对森林植被碳密度的影响与林分密度相似,森林植被碳密度增长的郁闭度拐点为0.5。水分条件是影响六盘山森林植被碳密度的重要因素,森林植被碳密度(t/hm2)由700 mm以上地点的32.5(7.6—120.6)下降至年降水量500—600 mm地点的10.9(0.67—42.9),而且随年降水量减少,最大森林植被碳密度所对应的海拔高度呈增加趋势,如在年降水量为700、600—700和600 mm的地区,最大碳密度所在海拔高度分别为1900—2100、2100—2300和2300—2500 m。综上所述,研究区森林植被还有较大的固碳潜力,从提高森林固碳功能角度来看,林分郁闭度不宜超过0.5。     

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北大核心CSCD

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。     

四川森林植被碳储量的时空变化

利用平均木法建立森林生物量与蓄积量模型,结合四川森林资源二类调查数据,研究了森林碳密度和碳储量的时空变化.结果表明 四川森林碳储量从1974年的300.02 Tg增加到2004年的469.96 Tg,年均增长率1.51%,表明其是CO2的"汇".由于人工林面积的增加,森林植被的平均碳密度从49.91 Mg·hm-2减少到37.39 Mg·hm-2.四川森林碳储量存在空间差异性,表现为川西北高山峡谷区＞川西南山区＞盆周低山区＞盆地丘陵区＞川西平原区.森林碳密度由东南向西北呈现逐渐增加趋势,即盆地丘陵区＜川西平原区＜川西南山区＜盆周低山区＜川西北高山峡谷区.通过分区森林经营与管理将提高四川森林的碳吸存能力.     

湖南省优势树种森林资源资产负债表编制研究

选取湖南省2016年优势树种森林资源为研究对象,核算了林地、林木、生态服务、森林资源负债与净资产的价值。根据核算结果编制了森林资源资产负债表。结果表明,2016年优势树种林地总价值4938.00亿元,较上年增长12.84%,其中杉木、阔叶林和马尾松林地价值合计占比达91.86%。林地单位面积价值为54797.23元/hm~2。林木账面价值达到3385.06亿元,较上年增长2.19%。其中阔叶树、杉木和马尾松林木账面价值占总价值比重为95%;单位面积平均价值为37564.15元/hm~2。2016年生态服务价值3304.39亿元,较上年增长2.36%,单位面积生态服务价值36669元/hm~2。各生态服务价值在总价值中占比在1.81%(积累营养物质)到25.68%(涵养水源)之间。征占林地等4类森林资源损害因素共计减损森林面积和蓄积分别为1.35万hm~2和48.77万m~3。因此造成的森林资源负债金额由高到低依次为征占林地(618.26亿元)森林火灾(505.48亿元)乱砍滥伐(236.65亿元)毁林开荒(67.12亿元)。林地资产、林木资产和生态服务价值占森林资源总资产价值的比重分别为42.47%、 29.11%和28.42%。森林资源资产负债率为0.26%,资本积累率为6.50%。     

中国灌木林-经济林-竹林的生态系统服务功能评估

基于森林生态系统的长期连续定位观测数据和全国第五次、第六次、第七次森林资源清查数据,应用中华人民共和国林业行业标准《森林生态系统服务功能评估规范》（LY/T 1721-2008）对灌木林、经济林、竹林的物质量与价值量进行了评估。结果表明：灌木林、经济林、竹林提供的服务功能价值分别为17953.56亿元?a-1、7569.35亿元?a-1、2659.01亿元?a-1,在全国森林生态服务功能总价值中占有重要的地位。涵养水源和生物多样性保护及固碳释氧是主要的生态服务功能。数量化统计分析得出灌木林生态服务功能价值在华中、华南地区较大,而由于气候等因素,在西北等干旱地区灌木林所占比例较大;经济林生态服务功能价值在西南地区较大;竹林生态服务功能价值在华中、华南地区较大。从第五次森林资源清查到第七次森林资源清查期间近20a来,灌木林、经济林、竹林森林生态服务功能价值变化不大,生态功能稳定。应清醒地认识到灌木林、经济林、竹林在维系和促进当地社会经济持续发展和环境保护中的巨大作用。     

Soil carbon storage and its determinants in the forests of Shaanxi Province,China

Aims The bank of soil carbon of forests plays an important role in the global carbon cycle. Our aim is to understand the characteristics of soil carbon storage and its determinants in the forests in Shaanxi Province.Methods The data of forest inventory in 2009 and resampling in 2011 were used to analyze the characteristics of soil carbon storage and its determinants in the forest soil in Shaanxi Province.Important findings The soil carbon storage in the forests in Shaanxi Province was 579.68 Tg. Soil carbon storage of Softwood and Hardwood forests were the highest among all forest types, accounting for 36.35% of the whole province forest soil carbon storage. The forest soil carbon storage was 4.15 times greater in the natural forest (467.17 Tg) than that in the plantations. The young and middle-aged forests were the main contributors to the total carbon storage across all age groups, accounting for about 57.30% of the total forest soil carbon storage. The average soil carbon density of forests in Shaanxi Province was 90.68 t∙hm^-2, in which the soil carbon density of Betula forests was the highest (141.74 t∙hm^-2). Soil carbon density of different forest types were gradually decreased with soil depth. In addition, it was highest in middle-aged forest. Soil carbon density was higher in the natural forest ecosystems than that in the plantations within the each age group, indicating natural forest ecosystems have higher capacity of carbon sequestration. Differences in the spatial patterns between carbon storage and density indicated that carbon storage was related to forest coverage. The soil carbon density and storage of forests in Yulin were the lowest across the province. This suggests that, in order to enhance the regional carbon sequestration capacity in this region, we need to appropriately strengthen artificial afforestation activities and manage them scientifically and rationally. The soil carbon density of forests in Shaanxi Province decreased with the increase of longitude, latitude, and annual temperature, but increased with the increase of altitude and annual rainfall. This study provides data basis for provincial estimation of forest soil carbon bank in China.     

Current stocks and rate of sequestration of forest carbon in Gansu Province,China

Aims
Carbon sequestration is the basic function and most primary service of forest ecosystems, and plays a vital role in mitigating the global climate change. However, carbon storage and allocation in forest ecosystems have been less studied at regional scales than at forest stand levels, and the results are subject to uncertainty due to inconsistent methodologies. In this study we aim to obtain relatively accurate estimates of forest carbon stocks and sequestration rate at a provincial scale (regional) based on plot surveys of plants and soils.
Methods
In consideration of the areas and distributions of major forest types, 212 sampling plots, covering different age classes and origins (natural forests vs. planted forests), were surveyed in Gansu Province in northern China. Field investigations were conducted for vegetation layers (trees, shrubs, herbs and litter), soil profiles, and sampling of both plant materials and soils for laboratory analyses. Regional carbon stocks were calculated by up-scaling the carbon densities of all forest types with their corresponding areas. Carbon sequestration rate was estimated by referencing the reports of national forest inventory data for different periods.
Important findings Forest carbon stocks at the provincial scale were estimated at 612.43 Tg C, including 179.04 Tg C in biomass and 433.39 Tg C in soil organic materials. Specifically, natural forests stored 501.42 Tg C, approximately 4.52 times than that of the plantations. Biomass carbon density in both natural forests and plantations showed an increasing trend with stand age classes, and was greater in natural forests than in plantations within the same age classes. Soil carbon density also increased with stand age classes in natural forests, but the highest value occurred at the pre-mature stage in plantations. The weighted average of regional biomass carbon density was at 72.43 Mg C·hm^-2, with the average value of 90.52 Mg C·hm^-2 in natural forests and 33.79 Mg C·hm^-2 in plantations, respectively. In 1996, vegetation stored 132.47 Tg C in natural forests and 12.81 Tg C in plantations, respectively, and the values increased to 152.41 and 26.63 Tg C in 2011, with the mean carbon sequestration rates of 1.33 and 0.92 Tg C·a^-1. Given that young and middle-aged forests account for a large proportion (62.28%) of the total forest areas, the region is expected to have substantial potential of carbon sequestration.     

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。     

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.