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。     

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。     

1985-2030年江西泰和县森林植被碳储量的时空动态

根据第6次森林清查小班数据,运用生物量转换因子法和平均生物量法估算了2003年江西省泰和县森林植被的生物量和碳储量,采用空间替代时间的方法,利用Logistic方程拟合了泰和主要森林类型年龄与碳密度的曲线关系,并结合小班轮伐信息,估算了全县1985—2003年的植被生物量和碳储量,分析了期间的时空动态特征,并以2003年为基准年,假定到2020、2030年泰和县森林植被面积保持稳定、且不考虑轮伐期,推算了此情景下2020、2030年泰和县植被碳储量.结果表明：2003年,泰和县森林林分总面积15.74×10⁴ hm²,总生物量6.71 Tg,植被碳储量4.14 Tg C,平均碳密度26.31 t C·hm^{- 2}. 1985、1994、2003、2020、2030年泰和县森林植被碳储量分别为1.06、2.83、4.14、5.65和6.35Tg C,森林植被碳密度的空间分布由东西部向中部递减.人工造林使泰和县林分面积大幅增加,全县森林植被的固碳能力明显增强.     

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。     

四川人工林生态系统碳储量特征

利用森林资源清查资料和标准地实测数据估算了四川人工林生态系统的碳密度、碳储量及分配特征.结果表明:四川人工林生态系统平均碳密度为161.16 Mg C·hm^-2,各层碳密度从大到小排序为土壤层(141.64 Mg C·hm^-2)＞乔木层(17.95 Mg C·hm^-2)＞枯落物层(1.06 Mg C·hm^-2)＞灌草层(0.52 Mg C·hm^-2).四川人工林生态系统总碳储量为573.57 Tg C,其中乔木层、灌草层、枯落物层和土壤层分别为63.88、1.836、3.764和504.09 Tg C,分别占总碳量的11.14%、0.32%、0.66%和87.88%.不同人工林生态系统的碳储量和碳密度差异较大,分别介于1.21～99.44 Tg C和75.50～251.74 Mg C·hm^-2之间,其空间分配也表现为土壤层最大、灌草层最小.但四川省人工林生态系统乔木层碳密度较低,幼、中龄林分比重大,如果对现有人工林加以更好的管理,碳吸存潜力较大.从生态系统水平监测人工林生态系统的碳储量有助于提高森林碳吸存估算的精度.     

Analysis on carbon stock distribution patterns of forest ecosystems in Shaanxi Province

 为明晰陕西省森林生态系统碳储量分布格局, 基于2009年森林资源清查资料和2011年调查所得样地实测数据, 对陕西省森林生态系统碳储量、碳密度及其空间分布特征进行了研究分析。结果表明: 陕西省森林生态系统总碳储量为790.75 Tg, 土壤层、植被层和枯落物层碳储量分别占总碳储量的72.14%、26.52%和1.34%; 其中, 栎类碳储量在各森林类型中所占比重最大(44.17%), 中、幼龄林是陕西省森林生态系统碳储量的主要贡献者, 约占总碳储量的49%。陕西省森林生态系统平均碳密度为123.70 t·hm^–2, 土壤层最大, 枯落物层最小, 植被层居中; 碳密度均随龄级增加而升高, 同一龄级表现为天然林高于人工林生态系统。此外, 陕西省森林生态系统碳储量、碳密度分布格局不尽一致, 反映了森林覆盖面积及森林质量对碳储量的影响。未来应加强林地抚育管理水平, 增加造林再造林面积以增加碳储存, 应对全球气候变化。     

江西中南部红壤丘陵区主要造林树种碳固定估算

本文根据江西第6次森林清查小班数据,通过基于实地调查数据拟合的森林植被生物量与蓄积量的关系,估算了2003年江西中南部红壤丘陵区泰和县和兴国县主要人工造林树种马尾松、湿地松、杉木林的生物量和碳储量,并采用空间替代时间的方法,利用Logistic方程拟合了三个树种林龄与碳密度的曲线关系,估算了研究区1985-2002年的森林植被生物量和碳储量,分析了时空动态特征。结果表明：(1) 2003年研究区主要造林树种林分面积31.04?10⁴hm²,总生物量22.20Tg,总碳储量13.07TgC,平均碳密度42.36tC/hm²。(2) 1985、1994、2003年三个树种植被碳储量分别为4.91、11.41和13.07TgC,年均固碳量0.45 TgC.a^-1。(3) 海拔位于700-900m之间的树种平均碳密度最大,坡度位于25～35?之间的树种平均碳密度最大。森林植被碳密度总体上呈现随海拔高度的增加而增加,随坡度的增大而增大的分布。人工造林工程使江西中南部红壤丘陵区森林植被碳储量明显增加,合理的森林经营管理可以提高森林生态系统的固碳能力。     

1981-2019年华北平原农田土壤有机碳储量的时空变化及影响机制

农业土壤具有可观的固碳及减碳潜力,有助于减缓人类温室气体排放导致的气候变化。为了更好地了解华北平原土壤有机碳储量动态及其驱动因子,结合荟萃分析、随机森林机器学习模型和卫星遥感数据,研究了1981-2019年间中国华北平原农田土壤有机碳储量的时空变化及其驱动因子。结果表明,1981-2019年间华北平原0-20 cm农田土壤有机碳储量约为（523.10±79.36） Tg C （（14.56±1.66） Mg C/hm²）,并以5.94 Tg C/a （0.12 Mg C hm^-2 a^-1）的年固持速率稳步增长,占比约为中国农田每年新增土壤有机碳的23.3%。其中,常规农田管理措施,包括无机肥施用、有机肥施用和秸秆还田,对土壤有机碳增长的贡献平均为25.1%,即1.49 Tg C/a （0.03 Mg C hm^-2 a^-1）。相比对照组,氮磷钾无机肥施用可提高22.7%-26.0%的土壤有机碳固定速率,有机肥可提高48.3%,秸秆还田可提高23.4%。同时,上述常规农田管理措施对土壤有机碳的积累作用受到土壤本身理化性质的调控,在温度和降水较高的气候条件下更显著。值得注意的是,无论是无机肥施用、有机肥施用还是秸秆还田,当投入量超过农作物和土壤微生物对碳和养分的需求时,土壤有机碳累积速率会显著下降。这也导致2000年后土壤有机碳固持速率明显减缓,由9.4 Tg C/a下降为3.5 Tg C/a。总的来说,过去几十年农田管理措施的改进显著提高了华北平原农田土壤有机碳的增加速率,而未来华北平原农田系统固碳潜力仍然可观,但亟待明确在保证粮食产量的同时不同气候和土壤环境条件下最佳固碳所需的化肥、有机肥和秸秆投入量。     

基于TM影像、森林资源清查数据和人工神经网络的森林碳空间分布模拟

森林是陆地生态系统中最大的碳库,在全球碳平衡和减缓全球气候变化方面发挥着不可替代的作用。当前主要利用森林资源清查数据和优势树种材积源-生物量的关系进行碳储量估算,在此基础上有效结合遥感影像数据将会更好的满足相关部门对国家和区域森林碳储量计算的需求。利用临安市2004年森林资源清查的930个样地数据和同年度Landsat TM影像数据,提取6个波段灰度值以及与碳储量相关性相对较大的3个波段组合,结合人工神经网络对研究区森林碳储量及其分布进行有效模拟。结果显示,用误差反向传播算法训练神经网络较好的重建了森林碳密度空间分布和变化,森林碳地上部分模拟结果与样地实测值之间的一致性好,全区域模拟结果森林碳平均值为0.98Mg(10.89Mg/hm²),总体森林碳密度模拟结果低于样地平均值约13%,进一步验证了人工神经网络在对大范围森林碳估算与模拟上具有较好的效果,为区域森林碳储量的估测研究提供有效的方法支持。     

长江经济带林地和其他生物质碳储量及碳汇量研究

以全国林业应对气候变化碳汇计量监测体系建设结果数据为基础，应用森林碳库专项调查建立的碳计量模型和参数，结合历次森林资源清查成果等数据，估算了2020年长江经济带林地和其他生物质碳储量和碳汇量。研究表明：（1）2020年长江经济带林地碳储量24543.58 Tg C （其中森林植被碳储量为4372.85Tg C），散生木和四旁树等其他生物质碳储量329.59 Tg C。2020年长江经济带林地碳汇量81.81 Tg C/a （300.26Tg CO₂/a）、散生木和四旁树等其他生物质碳汇量6.60 Tg C/a （24.21 Tg CO₂/a）。无论是林地和其他生物质碳储量、碳汇量、还是森林植被碳储量，乔木林地所占比例最大（69%-85%）；长江经济带11个省市中，云南省最大，上海市最小；林地碳储量中土壤有机质碳库贡献最大（81.46%），林地碳汇量中生物量碳库贡献最大（90.99%）；林地碳汇量中"一直为林地的土地"产生碳汇量贡献最大（71.74%），其中一直为乔木林的土地产生的碳汇量占69.89%；（2）阐述了长江防护林工程、天然林资源保护工程、珠江防护林工程和沿海防护林工程4大重点生态工程对长江经济带碳储量和碳汇量的贡献，长江防护林工程贡献率最大（81%-83%），其次是天然林资源保护工程（32%-38%），珠江防护林工程和沿海防护林工程影响较小。分析了人工造林、中幼林抚育、次生林和低效林改造、退化林修复等生态保护修复措施对长江经济带碳储量和碳汇量的贡献，并提出了碳中和愿景下森林固碳增汇的有效途径。     

大兴安岭5种典型林型森林生物碳储量

森林生态系统是陆地生态系统的重要碳库,森林生态系统的生物碳储量作为森林生态系统碳库的重要组成部分,对全球碳循环与碳平衡产生重要作用。以大兴安岭5种典型林型为研究对象,结合森林资源清查资料,采用地理信息技术(GIS),将5种林型分龄组分别对乔木层、林下的灌木层、草本层和凋落物层各组分的单位面积生物量、含碳率和生物碳储量进行测定和计量估算,并从林分水平上,采用分龄组的方法,计量估算了生物碳储量。结果表明:大兴安岭5种典型林型不同龄组的生物碳储量分别为:兴安落叶松幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林的生物碳储量分别为15.20、50.96、95.80t/hm2和109.33t/hm2;白桦幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林的生物碳储量分别为15.36、30.67、41.62t/hm2和64.35t/hm2;樟子松幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林的生物碳储量分别为29.89、59.92、90.01t/hm2和117.08t/hm2;蒙古栎幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林的生物碳储量分别为11.17、11.90、34.94t/hm2和59.49t/hm2;山杨幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林的生物碳储量分别为21.81、28.58、42.84t/hm2和64.39t/hm2。研究发现:5种典型林型不同龄组的森林生物碳储量均随着林龄(幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林)的增长而增加,但不同林型的碳汇功能存在差异,同一种林型在不同林龄的生物碳储量增幅差异亦较大。尤其是大兴安岭目前林分质量比较差,幼龄林和中龄林所占的比重较大,若能对现有林分加以更好地抚育和管理,该区森林植被仍具有较大的碳汇潜力,碳汇功能将进一步增强,大兴安岭在国家的生态功能区建设中将发挥更重要的碳汇功能,对此提出了森林生态系统碳增汇管理策略与管理路径。研究结果为正确认识森林生物碳储量对区域碳平衡及生态环境的影响具有重要意义,以及在未来营林、造林活动中充分发挥人工林碳汇效应提供参考依据。     

湖南省森林植被碳储量、碳密度动态特征

利用湖南省4次(1983—1987年、1990—1995年、2003—2004年和2009年)森林资源清查数据,采用材积源-生物量法,结合湖南省现有森林植被主要树种碳含量实测数据,研究近20多年来湖南省森林植被碳储量、碳密度的动态特征。结果表明:从1987年到2009年,湖南省乔木林植被碳汇为66.40×106tC,碳密度提高了5.65 tC/hm~2,阔叶林碳汇最大(48.43×10~6tC),其次是杉木林(9.54×10~6tC)和松木林(6.68×10~6tC),各乔木林植被碳密度波动较大;除过熟林外,各龄组乔木林均为碳汇,中龄林碳汇最大,幼龄林、中龄林、近熟林植被碳密度依次提高了4.75、4.09、0.83 tC/hm~2,成熟林、过熟林分别下降了6.87、13.88 tC/hm~2;天然林、人工林植被碳汇分别为41.01×10~6tC、25.39×10~6tC,碳密度分别提高了7.19、4.91 tC/hm~2。湖南省森林植被(包括疏林)碳汇为84.87×10~6tC,乔木林碳汇最大,其次是竹林,分别占湖南省森林植被碳汇的78.24%和33.31%,碳密度提高了6.24 tC/hm~2,各森林类型植被碳储量随其面积变化而变化。表明近20多年来,湖南省乔木林植被单位面积储碳能力明显提高,天然林在湖南省乔木林植被碳储量占有重要地位。     

广西马山岩溶次生林群落生物量和碳储量

岩溶植被在岩溶生态系统碳循环和全球碳平衡中具有重要的作用。通过对马山县岩溶次生林年龄序列(幼龄林、中龄林和老龄林)3个演替阶段9个样地(20 m×50 m)的系统取样调查,研究了停止人为干扰后岩溶次生林生物量和碳储量的变化。结果表明:沿幼林、中林和老林群落的顺向演替发展,群落生物量显著增加(P0.05),从幼林群落的48.17 t/hm2、到中林群落113.47 t/hm2,再到老林群落242.59 t/hm2。老林生态系统的碳储量较高,平均为236.69 t/hm2,中林和幼林较低且非常相近,分别为225.17 t/hm2和224.76 t/hm2,各次生林生态系统的碳储量差异不显著(P0.05)。土壤碳储量的大小顺序为幼林(198.44 t/hm2)中林(167.39 t/hm2)老林(113.43 t/hm2)。沿群落正向演替,各次生林生态系统中植物碳储量和土壤碳储量的比例发生明显的变化。幼林的土壤碳储量占生态系统碳储量的88.29%,植物碳储量只占11.71%;中林相应为74.34%和25.66%;而老林为47.92%和52.08%。可见,随着岩溶植被的正向演替,土壤碳转变为植物碳的趋势十分明显,这是岩溶森林不同于酸性土森林的一个显著特征。     

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。     

不同林龄麻栎林地下部分生物量与碳储量研究

探讨不同林龄麻栎林地下部分根系的生物量与碳储量,为麻栎林的经营管理及碳汇管理等提供科学依据。以江苏省句容市不同林龄(幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林)的麻栎林为研究对象,采用全根挖掘法获取麻栎各级根系及灌草层根系,并测定其生物量、碳含量,构建麻栎根系生物量模型,估算麻栎林地下部分根系碳储量及麻栎林群落碳储量。通过11种数学回归模型的比较,构建麻栎各级根系生物量幂回归模型,计算得到幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林麻栎根系生物量分别为14.81t/hm~2、41.15t/hm~2、50.36t/hm~2、53.75t/hm~2,各级根系生物量大小顺序是:根桩粗根大根细根;灌木与草本植物根系生物量分别为0.48—1.71t/hm~2、0.13—0.60t/hm~2;不同林龄麻栎林群落根系生物量为15.42—56.06t/hm~2,且随林龄的增大而增大。麻栎根系碳含量大小顺序为:根桩粗根大根细根,且碳含量差异显著;灌木与草本植物根系碳含量分别为41.84%—43.79%、34.03%—38.48%,随林龄变化均无明显变化规律。麻栎林乔木根系碳储量随林龄增大而增大,幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林根系碳储量分别为6.01t/hm~2、17.41t/hm~2、21.79t/hm~2、21.99t/hm~2;灌木与草本植物根系碳储量均随林龄增大而增大;幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林群落根系碳储量分别为6.26t/hm~2、17.74t/hm~2、22.37t/hm~2、22.94t/hm~2,且乔木层灌木层草本层。麻栎林地下部分根系生物量与碳储量随林龄的增大而增大,幼龄林到近熟林生长过程中生物量与碳储量增加快速,近熟林后生物量与碳素积累缓慢,且与成熟林接近。     

四川省森林植被固碳经济价值动态

<正>确估算森林植被固碳经济价值可为森林生态系统的生态效益评价提供基础数据。利用1997年和2014年两期四川省森林资源清查数据,依据不同森林类型的生物量与蓄积量回归方程和支付意愿法,估算了四川省两个时期森林植被的固碳经济价值。结果表明,从1997年到2014年,四川省森林植被固碳经济价值由703.17亿元增长到865.75亿元,净增长162.58亿元,年均增长9.56亿元,年均增长率为1.36%;在两个时期,云冷杉林的固碳经济价值比重最大,分别占总固碳经济价值的54.82%和46.62%,表明云冷杉森林植被类型在全省森林植被固碳经济价值中占有重要的地位;四川省天然林和人工林植被的固碳经济价值均呈增加趋势,并且人工林植被固碳经济价值年均增长速率(7.42%)明显高于天然林(1.03%);四川省森林植被固碳经济价值总体上随林龄的增加而增加。研究结果说明,实施包括天然林保护工程在内的森林保护和经营管理措施对提高森林植被的固碳经济价值具有重要的作用。     

Forest biomass carbon sinks in East Asia,with special reference to the relative contributions of forest expansion and forest growth

Forests play an important role in regional and global carbon (C) cycles. With extensive afforestation and reforestation efforts over the last several decades, forests in East Asia have largely expanded, but the dynamics of their C stocks have not been fully assessed. We estimated biomass C stocks of the forests in all five East Asian countries (China, Japan, North Korea, South Korea, and Mongolia) between the 1970s and the 2000s, using the biomass expansion factor method and forest inventory data. Forest area and biomass C density in the whole region increased from 179.78 × 10⁶ ha and 38.6 Mg C ha^?1 in the 1970s to 196.65 × 10⁶ ha and 45.5 Mg C ha^?1 in the 2000s, respectively. The C stock increased from 6.9 Pg C to 8.9 Pg C, with an averaged sequestration rate of 66.9 Tg C yr^?1. Among the five countries, China and Japan were two major contributors to the total region's forest C sink, with respective contributions of 71.1% and 32.9%. In China, the areal expansion of forest land was a larger contributor to C sinks than increased biomass density for all forests (60.0% vs. 40.0%) and for planted forests (58.1% vs. 41.9%), while the latter contributed more than the former for natural forests (87.0% vs. 13.0%). In Japan, increased biomass density dominated the C sink for all (101.5%), planted (91.1%), and natural (123.8%) forests. Forests in South Korea also acted as a C sink, contributing 9.4% of the total region's sink because of increased forest growth (98.6%). Compared to these countries, the reduction in forest land in both North Korea and Mongolia caused a C loss at an average rate of 9.0 Tg C yr^?1, equal to 13.4% of the total region's C sink. Over the last four decades, the biomass C sequestration by East Asia's forests offset 5.8% of its contemporary fossil‐fuel CO₂ emissions.     

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%。