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.     

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。     

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。     

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。     

秦岭宁陕县森林植被碳储量与碳密度特征

以秦岭南坡中段宁陕县林区2003年二类森林调查资料为基础,采用政府间气候变化委员会(IPCC)推荐使用的森林碳储量估算方法,从森林类型、林种、年龄和林分起源的角度,对该林区森林植被碳储量和碳密度进行估算。结果显示:(1)宁陕县森林植被碳储量为12.31Tg(1Tg=1×1012 g),平均碳密度为66.36Mg/hm2(1Mg=1×106 g),其各乡镇森林植被碳储量和碳密度在空间上的分布不平衡。(2)各森林类型中针叶林总碳储量为0.71Tg,平均碳密度为64.11 Mg/hm2,阔叶林总碳储量为11.61Tg,占宁陕县总碳储量的94.3%,碳密度为67.65Mg/hm2。(3)各林种中防护林碳储量最大(8.13Tg),占宁陕县总碳储量的66%,特种用途林碳密度最大(81.43Mg/hm2)。(4)不同林分起源中,天然林碳储量为12.231Tg,占宁陕县总碳储量的99.3%,人工林碳储量较小。(5)不同年龄森林中未成熟森林(包括幼龄林、中龄林和近熟林)碳储量为12.13Tg,占总碳储量的98.5%,近熟林碳密度最大(80.14Mg/hm2),幼龄林碳密度最小(39.85Mg/hm2)。研究表明,宁陕县森林具有较大的固碳能力和固碳潜力,其森林面积和蓄积是决定森林碳储量大小的重要因子,而森林碳密度的大小与森林类型、年龄组成和林分起源方式密切相关。     

黄河源园区高寒草地碳储量估算及其影响因素

高寒草地碳储量及其影响因素研究是认识青藏高原草地生态系统乃至陆地生态系统碳循环和气候变化的关键之一。利用2021年8月上旬地面调查数据与同期高分6号遥感数据建立回归关系,在反演研究区植被地上、地下生物量碳密度和0—40cm土壤层有机碳密度基础上,估算了黄河源园区高寒草地有机碳储量,并通过路径分析探讨了土壤理化性质对碳密度的影响驱动机制。结果表明：(1)2021年黄河源园区地上生物量、地下生物量、0—40cm土壤层碳密度分别为37.65g/m²、1305.28g/m²、4769.11g/m²;总碳储量为100.44Tg(1Tg=10¹²g),植被层和土壤层碳储量分别分为22.06Tg、78.38Tg,占总碳密度的21.96%、78.04%。(2)黄河源园区高寒草甸和高寒草原两种草地类型地上生物量碳密度分别为41.27g/m²、30.76g/m²;地下生物量碳密度分别为1661.41g/m²、618.74g/m²;0...     

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。     

Current stocks and potential of carbon sequestration of the forest tree layer in Qinghai Province,China

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。     

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。     

Carbon storage of the forests and its spatial pattern in Nei Mongol,China

Aims
Forest carbon storage in Nei Mongol plays a significant role in national terrestrial carbon budget due to its large area in China. Our objectives were to estimate the carbon storage in the forest ecosystems in Nei Mongol and to quantify its spatial pattern.
Methods
Field survey and sampling were conducted at 137 sites that distributed evenly across the forest types in the study region. At each site, the ecosystem carbon density was estimated thorough sampling and measuring different pools of soil (0-100 cm) and vegetation, including biomass of tree, grass, shrub, and litter. Regional carbon storage was calculated with the estimated carbon density for each forest type.
Important findings
Carbon storage of vegetation layer in forests in Nei Mongol was 787.8 Tg C, with the biomass of tree, litter, herbaceous and shrub accounting for 93.5%, 3.0%, 2.7% and 0.8%, respectively. Carbon density of vegetation layer was 40.4 t·hm^-2, with 35.6 t·hm^-2 in trees, 2.9 t·hm^-2 in litter, 1.2 t·hm^-2 in herbaceous and 0.6 t·hm^-2 in shrubs. In comparison, carbon storage of soil layer in forests in Nei Mongol was 2449.6 Tg C, with 79.8% distributed in the first 30 cm. Carbon density of soil layer was 144.4 t·hm^-2. Carbon storage of forest ecosystem in Nei Mongol was 3237.4 Tg C, with vegetation and soil accounting for 24.3% and 75.7%, respectively. Carbon density of forest ecosystems in Nei Mongol was 184.5 t·hm^-2. Carbon density of soil layer was positively correlated with that of vegetation layer. Spatially, both carbon storage and carbon density were higher in the eastern area, where the climate is more humid. Forest reserves and artificial afforestations can significantly improve the capacity of regional carbon sink.     

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.     

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。     

中国未来土地利用变化对地上植被生物量的影响

土地利用变化通过改变生态系统结构对植被生物量产生很大影响.采用土地利用动态模型模拟了沿历史趋势情景(未来土地利用面积变化由1988-2005年的历史趋势推衍而来)和规划情景下(未来土地利用面积变化基于国家尺度上的土地利用规划来制定)中国至2030年土地利用变化的时空分布格局,基于此格局并结合密度法估算了植被生物量空间分布.模拟结果表明:沿历史趋势情景下,森林面积将减少,但随着林龄的增长,森林生物量密度增加,至2030年中国植被生物量为14619 Tg,比2005年增加了251.19 Tg;规划情景下,森林面积将增加,至2030年中国植被生物量为15468Tg,比2005年增加了1100Tg.在规划情景下,由于人工林面积较大,林龄普遍较低,导致至2030年植被生物量密度低于沿历史趋势情景,因此规划情景下中国植被作为碳汇的潜力更大.