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.     

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.     

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。     

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。     

2000~2050年中国森林生物量碳库: 基于生物量密度与林龄关系的预测

中国森林具有林龄小、平均碳密度低、人工林面积大的特点, 因而具有很高的固碳潜力. 本文根据1994~1998和1999~2003年两期森林资源清查资料中各主要森林类型的林龄组、以及各林龄组的面积和蓄积数据, 分别为36种森林类型建立生物量密度与林龄之间的关系. 在此基础上, 结合中国林业发展规划, 预测到2050年中国森林(不包括经济林和竹林)的生物量碳汇潜力. 结果显示, 在自然生长状况下, 到2050年, 中国现有森林生物量碳库将由1999~2003年的5.86 Pg C增加到10.23 Pg C, 碳汇量为4.37 Pg C; 新造森林将增加碳汇2.86 Pg C; 2000~2050年中国现有森林与新造森林的生物量碳汇合计为7.23 Pg C, 平均年碳汇量为0.14 Pg C/a, 表明中国森林具有较大的碳汇潜力.     

近20年辽宁省森林碳储量及其动态变化

利用辽宁省第3次（1984—1988年）至第6次（1999～2003年）4期森林资源清查资料,采用按优势树种（组）建立与材积兼容的生物量模型,测算辽宁省森林植被的生物量。同时,通过植物分子式的方法确定不同树种的含碳量参数,进而对辽宁省的森林植被碳储量进行了估算。结果表明：1984～2000年,辽宁省森林碳储量从1984年的51．82Tg C增加到2000年的70．30Tg C,年均增长1．16Tg C,森林的碳汇作用显著,尤其是在1990～1995年间的碳汇作用最强。在研究时段内,森林平均碳密度为20．61Mg C／hm^2,并呈现出了先上升后下降再上升的变化趋势。但低于全国平均值,这与目前辽宁省的林龄结构幼、中龄林所占比重很大有关。随着林龄结构的改善,森林成熟度不断增加,碳储量和碳密度会相应增加。     

不同土地利用情景下汾河上游地区碳储量评估

陆地生态系统碳储量对预测气候变化、温室气体排放和减少等具有重要意义,而土地利用格局变化是研究陆地生态系统碳储量的基础,它直接影响陆地生态系统结构及分布情况,进而改变陆地生态系统碳储量。运用SDCLUE-S复合模型模拟了未来不同情景下汾河上游土地利用情况,并采用InVEST模型测算了不同时期下研究区碳储量情况。结果表明:2007—2017年汾河上游草地、未利用地及水体面积减少,耕地、建设用地、林地增加,自然增长情景与生态保护情景下2030年土地利用格局差异较大,耕地、建设用地、林地及水体呈相反趋势发展。2017年汾河上游生态系统碳储量和碳密度分别为58977910.98t和147.54t/hm²,与2007年相比增加了1237143.02t和3.09t/hm²。2017—2030年自然增长情景下汾河上游生态系统碳储量和碳密度显著下降,主要原因是林地、草地面积减少,建设用地增加,生态保护情景下显著增加,碳储量和碳密度分别为59142210.16t和147.95t/hm²。生态保护情景能够有效提高区域生态系统碳储量,但同时要考虑社会经济可持续发展,因此研究区在未来发展规划中应基于生态保护情景,统筹各项资源,保障经济发展。     

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.     

中国土地利用空间格局动态变化模拟——以规划情景为例

土地利用变化研究在环境可持续发展研究领域中具有重要的地位,其空间分布格局的变化影响到生物地球化学循环、气候变化、生物多样性等。采用土地利用动态变化模型Dyna-CLUE模拟了在规划情景下中国土地利用变化未来空间分布格局。将土地利用类型分为六大类,即耕地、草地、林地、建设用地、水域和其它用地。驱动因子包括地形地貌、气候、社会交通等方面,对动态驱动因子如气温、降水、人口交通等,考虑了其在未来情景下的发展趋势。基于土地利用类型与驱动因子之间的定量关系和土地利用类型之间的转换规则等,模拟出至2020年中国土地利用分布格局。结果表明,至2020年,中国东南部、黄淮海平原、四川盆地等地区耕地面积将增加,东北、西北等农牧交错区、农林交错区和沙漠边缘耕地面积将会呈轻度减少趋势;林地面积将增加1417.91万hm2,主要发生在中国东北部以及西南部水热条件好的地区;中国草地在面积上保持稳定,空间上中东部、东南地区草地面积减少,内蒙古中部,青海东部,四川盆地北缘区和青藏高原等地面积增加;建设用地增加531.76万hm2,主要发生在中国的东部地区。     

辽宁省森林植被碳储量和固碳速率变化

利用CBM-CFS3模型,结合森林资源相关数据,研究辽宁省森林植被碳储量和固碳速率;并基于是否造林的两种假设情境,预测了未来辽宁省森林植被碳储量、碳密度和固碳速率的时空变化趋势.结果表明： 2005年辽宁省森林植被碳储量为133.94 Tg,碳密度为25.08 t·hm^-2,其中,栎类的碳储量最大,刺槐碳储量最小;落叶松和阔叶林碳密度较大,油松、栎类和刺槐碳密度基本相当.全省森林植被碳密度呈东高西低的分布规律,辽东地区由于森林多为成熟林和过熟林,未来植被碳密度增加潜力不大,辽宁南部和北部的中幼龄林未来将成为植被碳密度增长的高值区.在假设未来不造林的情景下,辽宁省森林植被碳储量上升缓慢,固碳速率下降较快;在无林地造林情景下,全省森林植被碳储量、固碳速率将明显提高.说明造林在增加森林植被碳储量和碳密度、提高森林的固碳速率中起到了重要作用.     

营口市城市及村镇聚落增长与土地利用变化的模拟预测

基于辽宁省营口市1988、1992、1997、2000和2004年5期Landsat TM卫星遥感影像数据,利用城市增长和土地利用变化模拟模型SLEUTH模拟预测了6种预案（当前趋势预案、无保护预案、适当保护预案、管理增长预案、生态可持续预案和区域及城市规划预案）下2005—2030年营口市城市及农村聚落的增长和土地利用变化情况.结果表明：1988—2004年,营口市城市及村镇聚落的增长面积为14.93 km²;1997—2004年,研究区水域、园地、矿山、耕地等土地类型面积的变化较大.2005—2030年,生态可持续预案下,营口市城市及村镇聚落的面积将缓慢增长,较好地保护耕地、林地等资源,但在一定程度上将限制城市及村镇聚落的增长;无保护预案下研究区城市及农村聚落的增长速度最快,耕地流失面积较大;当前趋势预案下,耕地流失面积与无保护预案相近,但耕地流失的格局不同;适当保护预案和管理增长预案下,耕地的流失面积较小;区域与城市规划预案下,城市及村镇聚落增长主要分布在城市开发区和城市周边地区.利用不同预案下的SLEUTH模型可以模拟不同土地管理政策对城市及村镇聚落增长和土地利用变化的影响,对我国实施统筹城乡发展、建设社会主义新农村具有指导意义.     

海湾型城市生态系统服务权衡的情景模拟——以福建省泉州市为例

海湾型城市拥有丰富的海陆资源和较大的环境承载力,但人口和产业环绕海湾高密度聚集也让海湾型城市成为典型的生态环境脆弱区.本研究以典型的海湾型城市泉州市为例,基于土地利用数据、气象站点数据、地形数据和统计数据等多源数据,运用Logistic-CA-Markov耦合模型,设置自然情景、规划情景和保护情景,模拟了2030年3种不同情景下泉州市的土地利用及景观格局的变化,并进一步预测和估算了保水、保土、固碳(净初级生产力)和食物供给4种关键的生态系统服务功能及权衡关系.结果表明: 3种情景之下,2030年泉州市的耕地和建设用地面积增加,林地、草地和水体面积有不同程度减少,土地利用的破碎化程度加剧.与2015年相比,除保土服务功能外,泉州市2030年的保水、固碳和食物供给服务功能都出现了不同程度的下降;自然情景下生态系统服务功能的降幅更大,保护情景下的降幅低于规划情景.在保护情景和规划情景下,2030年的保水服务与保土服务、保水服务与固碳服务、保土服务与固碳服务的协同关系均增强,权衡关系减弱.     

Characterization of changes in land cover and carbon storage in Northeastern China: An analysis based on Landsat TM data

We use Landsat TM time series data for the years of 1991/1992, 1995/1996 and1999/2000 to characterize land-cover change in northeast China. With the information onland-cover change and the density of vegetation and soil carbon, we assess the potential effect of land-cover change on vegetation and soil carbon in this region. Our results show a large decrease of 2.76×10~4km~2 in forest area and a rapid increase of 2.32×10~4km~2 in urban area. Land-cover changes in northeast China have resulted in a potential maximum loss of 273.2 Tg C for the period of 1991-2000, with a net loss of 95.7 Tg C in vegetation and 177.5Tg C in soil. The conversionof forests into other land-cover types could have potentially resulted in a loss of 254.6 Tg C for thestudy period, accounting for 68.8% of the total potential carbon loss in the northeast China. To quantify the net effect of land-cover change on carbon storage will require accounting for vegeta-tion regrowth and soil processes. Our results also imply that forest protection and reforestation are of critical importance to carbon sequestration in China.     

Characterization of changes in land cover and carbon storage in Northeastern China: An analysis based on Landsat TM data

We use Landsat TM time series data for the years of 1991/1992, 1995/1996 and 1999/2000 to characterize land-cover change in northeast China. With the information on land-cover change and the density of vegetation and soil carbon, we assess the potential effect of land-cover change on vegetation and soil carbon in this region. Our results show a large decrease of 2.76(104km2 in forest area and a rapid increase of 2.32(104km2 in urban area. Land-cover changes in northeast China have resulted in a potential maximum loss of 273.2 Tg C for the period of 1991-2000, with a net loss of 95.7 Tg C in vegetation and 177.5Tg C in soil. . The conversion of forests into other land-cover types could have potentially resulted in a loss of 254.6 Tg C for the study period, accounting for 68.8% of the total potential carbon loss in the northeast China. To quantify the net effect of land-cover change on carbon storage will require accounting for vegetation regrowth and soil processes. Our results also imply that forest protectionand reforestation are of critical importance to carbon sequestration in China.     

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。