四川省森林植被碳储量的空间分异特征

森林植被碳储量的空间分异特征研究可为以减排增汇为目标的森林生态系统碳库管理提供重要的基础数据.根据实测的林分含碳量和区域生物量-蓄积量回归模型计算了四川省森林植被碳储量,使用ArcGIS软件绘制和分析了四川森林植被碳储量的空间分异特征.结果表明,四川省森林植被的平均碳密度为38.04 MgC·hm-2(12.15～59.51 MgC·hm-2).受青藏高原隆升和人类活动干扰及其叠加效应的影响,四川森林植被碳密度空间分异明显,总体上表现出随纬度、海拔高度和坡度的增加而增加,随经度的增加而减小,高海拔地区和陡坡地带具有较高的碳密度.减少人类活动对森林的破坏及采取森林分区经营管理是稳定和增强四川森林碳汇功能的有效途径.     

基于地统计学和CFI样地的浙江省森林碳空间分布研究

基于浙江省2009年CFI固定样地数据、森林资源规划设计调查林相图,利用地统计学方法对浙江省森林碳空间分布进行了模拟分析。结果表明,CFI固定样地数据用于省域范围的森林碳汇空间特征研究是合适的。数据显示,浙江森林植被平均碳密度为22.07Mg/hm2;与四川、福建、海南等地相比,平均碳密度较低。受人类活动、自然环境等因素影响,浙江省森林碳分布主要表现为:总体上森林碳密度空间变化趋势自西向东逐渐降低,与自然空间(海拔、地势等)趋势一致。基于地统计学和CFI固定样地,对省域范围的森林资源空间分布的研究,可以为省域森林碳汇管理提供依据,为我国特别是亚热带南方集体林区利用国家CFI数据进行大区域同类研究提供借鉴。     

中国森林生态系统的植物碳储量和碳密度研究

提高森林生态系统C贮量的估算精度,对于研究森林生态系统向大气吸收和排放含C气体量具有重大意义.中国的森林生态系统植物C贮量的研究刚刚开始,由于估算方法问题,不同估算结果存在着较大的差异.本研究以各林龄级森林类型为统计单元,得出中国森林生态系统的植物C贮量为3.26～3.73Pg,占全球的0.6～0.7%;各森林类型和省市间有较大的差异.森林生态系统植物C密度在各森林类型间差异比较大,介于6.47～118.14Mg·hm^-2,并且有从东南向北和西增加的趋势.这种分布规律与我国人口密度的变化趋势正好相反,两者有一种对数关系.这说明我国实际森林植物C密度大小首先取决于人类活动干扰的程度.     

中国森林生态系统的植物碳储量和碳密度研究

提高森林生态系统C贮量的估算精度,对于研究森林生态系统向大气吸收和排放含C气体量具有重大意义.中国的森林生态系统植物C贮量的研究刚刚开始,由于估算方法问题,不同估算结果存在着较大的差异.本研究以各林龄级森林类型为统计单元,得出中国森林生态系统的植物C贮量为3.26～3.73Pg,占全球的0.6～0.7%;各森林类型和省市间有较大的差异.森林生态系统植物C密度在各森林类型间差异比较大,介于6.47～118.14Mg·hm^-2,并且有从东南向北和西增加的趋势.这种分布规律与我国人口密度的变化趋势正好相反,两者有一种对数关系.这说明我国实际森林植物C密度大小首先取决于人类活动干扰的程度.     

四川森林土壤有机碳储量的空间分布特征

利用森林土壤实测数据与GIS相结合的研究方法估算了四川森林土壤有机碳密度和碳储量,研究了四川森林土壤有机碳密度的空间分布特征.四川森林土壤有机碳储量为(2394.26 ±514.15) TgC,平均碳密度为190.45 Mg·hm-2;四川不同森林类型土壤有机碳储量和碳密度差异较大,分别介于(5.05±0.37)～(1101.74±205.40) TgC、(102.69±21.09)～(264.41±49.24) Mg·hm-2之间,其有机碳含量、碳密度和碳储量都随土层厚度的增加而降低.四川森林土壤有机碳密度空间分布特征明显,总体上表现出随纬度、海拔高度的增加而增加,随经度的增加而减小.从森林土壤生态系统水平监测森林土壤有机碳储量有助于提高其估算精度.     

基于RS/GIS的重庆缙云山自然保护区植被及碳储量密度空间分布研究

对森林植被类型和碳储量密度空间分布的研究,可以为森林生态系统服务功能和价值的提高、充分发挥"增汇减排"的碳库经营和管理工作提供重要的基础数据。利用缙云山高分辨率影像(WorldView-2)解译植被专题图和1∶10 000地形图生成数字高程模型,结合野外样方调查、文献中植被生物量回归(经验)模型和碳含量数据资料,在ArcGIS支持下对缙云山自然保护区植被和碳储量密度空间分布进行研究。研究显示,缙云山植被以针叶林为主(30%),人为干扰程度较高的灌木林也占有相当大的比例(21%),地带性顶级植被——常绿阔叶林面积较小(6%);碳储量密度为针阔混交林(74.23 Mg/hm2)>针叶林(62.97 Mg/hm2)>常绿阔叶林(62.65 Mg/hm2)>针竹混交林(59.84 Mg/hm2)>慈竹林(48.72 Mg/hm2)>毛竹林(47.88Mg/hm2)>灌木林(10.66 Mg/hm2),平均碳储量密度高于全国和同地区的平均值,达到了50.45 Mg/hm2;在空间分布上,针叶林在中高海拔(>500 m)和斜坡(>15°)以上优势明显,灌木林则相反,针阔混交林、常绿阔叶林的优势随着海拔升高或坡度增大而增加,植被的碳储量密度也随海拔的增高或坡度增大而增势明显。结果表明缙云山积累和存贮了较多的碳,"库"的功能强;而处于演替阶段初期的针叶林及灌木林明显占优,表明其在碳的积累上还有很大的提升空间,具有"汇"的潜能。此外,在较高海拔和较大坡度上的高碳储量密度,与人类的活动频度较小和对植被干扰较轻相关。因此可以推测,随着自然演替和保护区的封育改造、退耕还林及择伐补阔等森林管理措施的进行,将利于森林植被的保护、发育和更新,促使缙云山森林生态系统的碳储量密度进一步增大,碳"汇"潜能进一步增强,生态服务功能和价值得到进一步提高。     

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RBFN的桂西北喀斯特区植被碳密度空间分布影响因素分析

在2010年植被碳密度空间分布结果的基础上,通过13个环境因子的1377个样点数据,建立径向基函数网络(Radial Basis Function Network,RBFN)模型,对桂西北喀斯特区植被碳密度空间分布的影响因素进行了初步探讨。研究结果显示:对该区植被碳密度空间分布影响最为重要的前4位为地类、森林类型、林种和植被类型4个因子,其标准化重要性分别在50%以上;其次为石漠化程度、腐殖层厚度、面积等级、植被总覆盖度和土层厚度5个因子,其标准化的重要性分别在15%—30%;影响最小的是坡位、坡度、坡向和海拔4个地形因子,其标准化重要性仅2%—11%。研究表明地形因子对植被碳密度空间分布影响有限,更为重要的是土地类型、森林类型、林种和植被类型等可通过人为活动改变的因素,因此生态环境移民、退耕还林等石漠化治理措施对植被碳密度空间分布具有重要影响。     

江西省森林碳蓄积过程及碳源/汇的时空格局

森林碳蓄积是研究森林与大气碳交换以及估算森林吸收或排放含碳气体的关键参数,不同年龄森林的碳源/汇功能差异则体现出森林生态系统碳蓄积过程的时间特征。以森林资源清查的样方数据作为数据源,通过刻画主要树种的林分蓄积生长曲线、林龄与净初级生产力(NPP)之间的关系,驱动区域碳收支模型(InTEC)模拟江西省1950—2008年的森林碳蓄积过程,了解山江湖工程实施以来的森林碳源/汇状况。结果表明,20世纪80年代以前,江西省森林年平均NPP波动于450—813 gCm-2a-1之间,年净增生物量碳26.55—36.23 TgC/a,年净增木质林产品碳0.01—0.3 TgC/a;80年代初,NPP和年净增生物量碳分别降至307.39 gC m-2a-1和17.31 TgC/a,而年净增木质林产品碳却高达0.6 TgC/a,说明森林被大量砍伐进入林产品碳库;1985年山江湖工程实施后,大面积造林使得年净增碳蓄积呈现急剧上升趋势,生物量和木质林产品碳蓄积分别上升至目前的42.37 TgC/a和0.79 TgC/a,而平均NPP值增加缓慢、碳汇功能降低,说明林分质量有待提高;90年代后碳汇功能开始稳步增强,说明造林面积的迅速增加是引起江西省森林碳增汇的主要驱动因素,但未来森林增汇潜力应源于森林生长和有效的经营管理。     

省域视角下中国森林碳汇空间外溢效应与影响因素

森林碳汇空间相关性与溢出效应对林业产业的区域统筹发展具有重要作用,科学核算各地区的森林碳汇量并分析其空间关联特征是制定差异化碳汇发展政策的重要基础。以森林蓄积量扩展法核算我国31个省(市、自治区)1993—2018年6次森林资源清查期间的森林碳汇量,探究省域间森林碳汇量的相关性特征,并利用空间计量模型分析森林碳汇的外溢效应和影响因素。结果表明：(1)我国整体森林碳汇量不断增加,不同地区的森林碳汇量差别较大。西南省份和东北林区森林碳汇量处于第一梯队,上海和北京碳汇增速较快。(2)研究期间内的Moran′s I指数先呈现倒“V”形的变化特征,之后又以较为稳定的趋势上升,我国各地区的森林碳汇分布存在显著的空间关联性。(3)森林碳汇的空间外溢效应显著,根据空间杜宾模型将外溢效应分解为直接效应、间接效应和总效应。林业管理水平和森林蓄积水平对本地和相邻地区森林碳汇量有正向影响,林业产业发展水平对本地区的森林碳汇量有负向影响。综上,我国各地方政府对差异化林业碳汇政策的制定和执行应兼顾区域因素,以我国林业政策的总体空间规划来综合统筹各区域森林政策,在“山水林田湖草沙”的命运共同体理念引领下,实现林业的...     

Deforestation and Reforestation of Latin America and the Caribbean (2001–2010)

Forest cover change directly affects biodiversity, the global carbon budget, and ecosystem function. Within Latin American and the Caribbean region (LAC), many studies have documented extensive deforestation, but there are also many local studies reporting forest recovery. These contrasting dynamics have been largely attributed to demographic and socio‐economic change. For example, local population change due to migration can stimulate forest recovery, while the increasing global demand for food can drive agriculture expansion. However, as no analysis has simultaneously evaluated deforestation and reforestation from the municipal to continental scale, we lack a comprehensive assessment of the spatial distribution of these processes. We overcame this limitation by producing wall‐to‐wall, annual maps of change in woody vegetation and other land‐cover classes between 2001 and 2010 for each of the 16,050 municipalities in LAC, and we used nonparametric Random Forest regression analyses to determine which environmental or population variables best explained the variation in woody vegetation change. Woody vegetation change was dominated by deforestation (?541,835 km²), particularly in the moist forest, dry forest, and savannas/shrublands biomes in South America. Extensive areas also recovered woody vegetation (+362,430 km²), particularly in regions too dry or too steep for modern agriculture. Deforestation in moist forests tended to occur in lowland areas with low population density, but woody cover change was not related to municipality‐scale population change. These results emphasize the importance of quantitating deforestation and reforestation at multiple spatial scales and linking these changes with global drivers such as the global demand for food.     

中国森林土壤碳储量与土壤碳过程研究进展

森林是陆地生态系统的主体,是陆地上最大的碳储库和碳吸收汇。国内外研究表明,土壤亚系统在调节森林生态系统碳循环和减缓全球气候变化中起着重要作用。但是,由于森林类型的多样性、结构的复杂性以及森林对干扰和变化环境响应的时空动态变化,至今对森林土壤碳储量和变率的科学估算,以及土壤关键碳过程及其稳定性维持机制的认识还十分有限。综述了近十几年来我国森林土壤碳储量和土壤碳过程的研究工作,主要包括不同森林类型土壤碳储量、土壤碳化学稳定性、土壤呼吸及其组分、土壤呼吸影响机制、气候变化与土地利用对土壤碳过程的影响等;评述了土壤碳过程相关科学问题的研究进展,讨论了尚未解决的主要问题,并分析了未来土壤碳研究的发展趋势,以期为促进我国森林土壤碳循环研究,科学评价森林土壤碳固持潜力及其稳定性维持机制和有效实施森林生态系统管理提供科学参考。     

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.     

中国航空碳排放及其效率时空演化特征分析

航空碳排放不仅影响空气质量且可造成温室效应。中国正处于从民航大国向民航强国迈进的关键时期,提高航空碳排放效率是行之有效的航空碳减排手段。运用可拓展随机性环境影响评估模型(STIRPAT)对中国2004—2019年航空碳排放总量的时空演变特征进行分析,以探明不同尺度区域航空碳排放的空间差异与空间关联表现;运用基于非期望产出的超效率松弛变量模型(SBM)和标准差椭圆分析法(SDE)对中国航空碳排放效率的时空分布与格局演化过程进行判定,以分析各省域航空碳排放效率的差异,并给出有效的航空碳减排方略。研究发现：2004—2019年,中国航空碳排放总量持续增长,航空碳排放增长率和航空碳排放强度均呈波动下降趋势;四大经济区航空碳排放总量分布总体表现为“东部>西部>中部>东北”的格局,东部仍是中国航空碳排放的主要区域;高碳排放区较分散,还未形成省域之间连片的碳排放高值区。2004—2019年,中国航空碳排放效率总体呈现“M”型波动上升趋势,各省域航空碳排放效率均不同程度的提高,但主要以低效率区、中效率区为主;各省域之间的航空碳排放效率差异性经历了逐渐减小到逐步增大的过程,但总体航空碳...     

中国国家森林公园碳储量及固碳速率的时空动态

森林生态系统在调节气候变化和维持碳平衡中具有重要作用.国家森林公园是森林保护的主要载体,探明其碳储量和固碳速率的变化对于森林生态系统的固碳能力评估和可持续经营管理具有重要意义.本研究采用生态系统过程模型CEVSA2模型,模拟了1982-2017年中国881处国家森林公园的碳密度、碳储量和固碳速率的空间分布特征.结果 表...     

采伐对长白山阔叶红松林生态系统碳密度的影响

采伐对森林生态系统碳密度和固碳能力有重要的影响,且影响的程度因采伐强度和方式不同而有巨大差异。以长白山地区原始阔叶红松林在不同采伐方式、采伐强度干扰后形成的次生林为研究对象,通过对2007至2009年建立的11块1 hm2永久样地中植被层、凋落物层和土壤层碳密度在采伐前后变化特征的分析,研究了采伐强度与恢复时间对阔叶红松林生态系统碳密度的影响。结果表明:在短期内,采伐导致了植被层和土壤表层(0—20cm)碳密度值的减少,其中植被碳密度与采伐强度有显著的线性负相关关系(y=-0.9x+91.17,R2=0.626,P<0.01),而后,随着植被的恢复,生态系统碳密度增加,其中植被、土壤层碳密度呈显著线性正相关关系。根据植被碳密度与恢复时间之间的相关关系,确定以生态系统恢复、木材生产与固碳三者兼顾的合适采伐强度为30%,轮伐期为45a。     

百山祖国家公园公益林碳储量及分配特征

探讨区域尺度的碳储量及其空间分布特征,评估优势树种(组)的固碳能力,可为生态系统保护措施的制定提供数据参考.百山祖国家公园保存了我国东南沿海最为典型完整的中亚热带森林生态系统,但百山祖公园碳密度和碳储量的特征还不清楚.本研究以百山祖国家公园公益林为对象,利用森林资源一类清查数据,基于浙江省各优势树种(组)的相容性生物量...     

Carbon pool densities and a first estimate of the total carbon pool in the Mongolian forest‐steppe

The boreal forest biome represents one of the most important terrestrial carbon stores, which gave reason to intensive research on carbon stock densities. However, such an analysis does not yet exist for the southernmost Eurosiberian boreal forests in Inner Asia. Most of these forests are located in the Mongolian forest‐steppe, which is largely dominated by Larix sibirica. We quantified the carbon stock density and total carbon pool of Mongolia's boreal forests and adjacent grasslands and draw conclusions on possible future change. Mean aboveground carbon stock density in the interior of L. sibirica forests was 66 Mg C ha^?1, which is in the upper range of values reported from boreal forests and probably due to the comparably long growing season. The density of soil organic carbon (SOC, 108 Mg C ha^?1) and total belowground carbon density (149 Mg C ha^?1) are at the lower end of the range known from boreal forests, which might be the result of higher soil temperatures and a thinner permafrost layer than in the central and northern boreal forest belt. Land use effects are especially relevant at forest edges, where mean carbon stock density was 188 Mg C ha^?1, compared with 215 Mg C ha^?1 in the forest interior. Carbon stock density in grasslands was 144 Mg C ha^?1. Analysis of satellite imagery of the highly fragmented forest area in the forest‐steppe zone showed that Mongolia's total boreal forest area is currently 73 818 km², and 22% of this area refers to forest edges (defined as the first 30 m from the edge). The total forest carbon pool of Mongolia was estimated at ~ 1.5?1.7 Pg C, a value which is likely to decrease in future with increasing deforestation and fire frequency, and global warming.     

Impact of tropical land‐use change on soil organic carbon stocks – a meta‐analysis

Land‐use changes are the second largest source of human‐induced greenhouse gas emission, mainly due to deforestation in the tropics and subtropics. CO₂ emissions result from biomass and soil organic carbon (SOC) losses and may be offset with afforestation programs. However, the effect of land‐use changes on SOC is poorly quantified due to insufficient data quality (only SOC concentrations and no SOC stocks, shallow sampling depth) and representativeness. In a global meta‐analysis, 385 studies on land‐use change in the tropics were explored to estimate the SOC stock changes for all major land‐use change types. The highest SOC losses were caused by conversion of primary forest into cropland (?25%) and perennial crops (?30%) but forest conversion into grassland also reduced SOC stocks by 12%. Secondary forests stored less SOC than primary forests (?9%) underlining the importance of primary forests for C stores. SOC losses are partly reversible if agricultural land is afforested (+29%) or under cropland fallow (+32%) and with cropland conversion into grassland (+26%). Data on soil bulk density are critical in order to estimate SOC stock changes because (i) the bulk density changes with land‐use and needs to be accounted for when calculating SOC stocks and (ii) soil sample mass has to be corrected for bulk density changes in order to compare land‐use types on the same basis of soil mass. Without soil mass correction, land‐use change effects would have been underestimated by 28%. Land‐use change impact on SOC was not restricted to the surface soil, but relative changes were equally high in the subsoil, stressing the importance of sufficiently deep sampling.