林火碳排放研究进展

火是森林生态系统主要的干扰因子, 森林火灾的频繁发生不仅使森林生态系统遭到破坏, 同时也造成了含碳温室气体的大量释放。综述了火烧面积、森林可燃物以及燃烧效率等主要因子对森林火灾排放碳量估计的影响, 分析了这一领域未来研究发展趋势。大量研究表明:1)卫星遥感是估测大尺度上森林过火面积的主要手段, 随着高分辨率卫星的应用, 森林火灾面积的估计精度不断得到提高。目前的研究主要集中于大尺度上林火面积的估计和估算方法的改进。2)遥感数据是目前估计大尺度可燃物燃烧量的有效手段, 利用遥感数据的同时结合有效可燃物计算模型, 运用多元线性与非线性分析结合等方法提高对可燃物燃烧量的估计。3)燃烧效率是决定可燃物消耗量的主要因子, 也是估计森林火灾释放含碳气体量的关键。未来的研究是利用高分辨率的遥感数据, 结合复杂的可燃物计算模型, 更精确地估计林火碳排放。     

林火碳排放模型研究进展

林火作为干扰因子, 影响着森林演替、森林生物量和生产力以及生物地球化学循环。森林燃烧所释放的含碳温室气体对全球气候变化具有重要影响。对森林火灾释放的含碳气体进行有效估算, 可以弄清林火产生的含碳气体对全球碳循环的影响。文中介绍了2种林火碳排放模型, 即基于有效可燃物模型和火干扰下碳循环模型。通过对这2种估算方法的比较, 指出未来林火碳排放估算方法的发展趋势。     

大兴安岭1980-1999年乔木燃烧释放碳量研究

在黑龙江省大兴安岭森林火灾时空格局研究的基础上,通过野外调查采样和室内试验分析相结合的方法研究主要乔木树种1980-1999年间的碳释放量.结果表明:1)大兴安岭林区20 a间各林型过火面积分别为:兴安落叶松林437 947.34 hm2,樟子松林20 938.70 hm2,针阔混交林142 526.95 hm2,白桦林168 531.57 hm2,蒙古栎林1 374.97 hm2.2)通过MultiC/N3000测定得出各树种地上部分含碳率平均数值,兴安落叶松为42.34%,樟子松为41.20%,白桦为42.01%,山杨为39.21%,蒙古栎为39.79%,2种针叶树平均含碳率为41.77%,3种阔叶树种林分平均含碳率为40.30%.主要乔木树种地上部分平均含碳率值均小于目前国际通用的0.45. 3)大兴安岭林区20 a间各类型森林火灾乔木损失生物量为7.31×106～11.57×106 t.其中,落叶松林乔木损失量占总损失生物量的61.80%～62.38%;其次为白桦林,占总损失生物量的26.53%～26.81%.4)大兴安岭林区20 a森林火灾乔木释放碳量为3.04×106～4.78×106 t,平均每年释放碳量为1.52×106～2.39×106 t,占全国森林火灾释放碳量的7.51%～11.81%.各乔木树种中落叶松火灾释放碳的比例最高,约占总释放量的2/3左右;其次为白桦,占总释放量的1/4左右;其他树种释放较少,共占1/12左右.研究结果将为正确认识大兴安岭森林火灾碳平衡及评价森林火灾对全球生态环境影响提供科学依据.     

延边地区森林火灾释放碳量的估算

根据延边地区1969-2004年的森林火灾统计数据,计算出延边地区森林火灾年平均损失乔木地上生物量6157.54～8210.05t,年均释放碳量4965.78～6621.04t;用排放比法得出延边地区年平均森林火灾释放的CO2、CO、CH4量分别为16387.07～21849.44、1192.23～1589.64和402.52～563.77t。     

地理信息系统(GIS)在森林防火工作中的应用

GIS作为信息产业的重要组成部分是构建数字地球的重要工具,同时GIS的应用也几乎涉及社会经济生活的各个领域。本文结合“佳木斯市森林防火地理信息系统”软件的开发,探讨RS、GIS、GPS在森林防火方面的应用。     

广东森林火灾碳排放及应对气候变化策略

森林是生态系统中重要的碳库。森林火灾将森林中存储的碳重新释放至大气中,对全球气候变化产生重大影响。文章介绍了国内外森林火灾碳排放及其计量技术,对广东森林火灾碳排放进行估测,评价了森林火灾对气候变化的影响,并指出广东应对气候变化的森林防火对策。     

浅谈不同种类森林火灾的扑救措施

根据不同种类森林火灾的燃烧特点及其危害性,提出了积极有效的扑救措施。     

大兴安岭呼中区2010年森林火灾碳排放的计量估算

林火是森林生态系统中特殊而重要的生态因子,亦是导致植被和土壤碳储量动态变化的重要干扰因子.森林火灾的碳排放对气候变化及大气碳循环具有重要影响,科学有效地对其进行计量,对了解区域和全球的森林生态系统碳循环和碳平衡具有重要意义.根据大兴安岭野外森林可燃物的调查数据和2010年森林火灾统计资料,利用GIS技术工具,通过野外火烧迹地调查与室内控制环境实验相结合的方法确定各种计量参数,从林分水平上,采用排放因子法,估算大兴安岭2010年森林火灾碳排放量和含碳气体排放量.结果表明:大兴安岭2010年森林火灾碳排放量为117 870.62t;含碳气体排放量CO2、CO、CH4和NMHC分别为379 606.01,23 425.74,1 081.46和758.61 t.虽然针阔混交林火烧面积占总过火面积的26.35％,但是碳排放量只占总排放量的13.79％,而2种偃松林型的火烧面积只占总过火面积的29.92％,碳排放量却占总排放量的50.35％,对此提出了相应的林火管理策略.研究结果为正确认识森林火灾对区域碳平衡及全球生态环境的影响提供参考数据.     

森林火灾二氧化碳排放量的简单计算

森林具有固碳作用,是陆地上重要的碳库,而森林火灾排放二氧化碳等温室气体,在温室气体排放中占有一定的比例。通过材积推算法计算出森林的生物量,并参考相关排放因子,可以初步计算出一场森林火灾的二氧化碳排放量,建立一个相对简单的碳排放模型,从而能够初步了解森林火灾的温室气体排放水平。     

黑龙江省1980-1999年森林火灾释放碳量的估算

根据黑龙江省1980—1999年的森林火灾统计数据和对黑龙江省各森林类型地上生物量的估算,计算出黑龙江省森林年平均森林火灾损失地上生物量391758·65~522344·95t,占全国的6·4%~8·4%。年均释放碳176291·39~235055·23t,约占全国年均森林火灾排放碳的8%。用排放比法得出黑龙江省年平均森林火灾释放的CO2、CO、CH4、NMHC量分别为581761·6~775682·25t、34892·275~46523·04t、14091·11~18788·15t和6500~9000t。     

林火管理中的适度风险管理探讨

提出实现森林火灾减灾效益最大 ,必须在火生态评估的基础上区分两类性质不同的火。定义了林火风险价值、风险度、风险成本 ,及其所包含的内容和关系式。此系统具体数值的确定 ,可为防火资源的优化配置 ,火灾损失的预估及扑火力量的确定 ,扑火方案制定提供经济上的判据     

林火与病虫害的相互作用

火是森林生态系统演替过程中的一种自然干扰因子, 在促进森林发育、维持生物多样性特别是景观多样性方面起着积极的作用。森林中的多种干扰间有关联性, 火灾、虫害和病原体之间存在着复杂的相互作用。文中综述了火干扰与森林病虫害的相互影响。火灾会引起森林组成和景观的变化, 进而影响森林病虫的生存与发生条件。病虫害通过改变可燃物特性及其分布, 影响火烧频度和强度。这一研究领域的未来发展趋势是更注重火与病虫害之间的量化关系, 研究结果将为开展科学的林火管理提供理论依据, 实现森林经营的可持续。     

吉林省主要林型森林火灾释放碳量的月变化

根据吉林省1969—2004年的森林火灾统计数据,计算出了吉林省主要林型森林火灾碳释放量的月变化。为了充分减少由于森林火灾排放的碳量,应重点防范白桦林9、10和2月,阔叶林9、5、10、4、3和11月,针阔混交林9、11、4和10月,落叶松林4、3、10和5月,柞树林5、4、9、10和3月,杨树林和红松林9月的森林火灾。     

林火研究综述(Ⅲ)*——ENSO对森林火灾的影响

阐述了厄尔尼诺、拉尼娜及ENSO循环的概念。还分析了厄尔尼诺和太阳黑子对林火的影响途径，发现厄尔尼诺引起的暖冬和干旱会导致春季火灾严重，太阳黑子引起的气候变化也会影响到我国森林火灾的发生。最后，对我国森林火灾的预防进行了讨论。     

武夷山森林火灾发生规律的研究

根据1997~2007年武夷山市森林火灾统计数据,从年、月、日3个时间尺度分析了森林火灾发生的规律。结果表明,武夷山市森林火灾年际间波动较大,具有4年周期性;3月份为森林火灾高发月,其次为7~8月份;一天当中,中午为森林火灾高发时段。引起森林火灾的火源主要是由农业生产用火(35%)和非生产性用火(占33%,主要为吸烟和扫墓)引起的。     

Monitor Forest Fires with FY Serial Satellites

Remote sensing as the measure to monitor disasters has the advantage of temporal resolution and large scale. Since "5.6 catastrophe" in 1987, China began to monitor forest fires broadly. In the summer of 2002, many forest/grass fires occurred in the Daxing'anling Mountains, and the damage was very heavy. In the forest fires fighting, the meteorological satellites play an important role in monitoring the fires. Especially the FY serial meteorological satellites have the advantage of large scale monitoring and characteristics of being in time and exact, and get good results. Remote sensing techniques have been used in many aspects of forest/grass fires research, including burned area and fireline intensity evaluation, post fire environment monitoring etc.     

Forest Fires and Prevention Strategies in Northwestern Region of China

The paper described the natural conditions and forest types in Northwestern Region of China. Most forests in the region are distributed in subalpine areas. It is important to protect the existent forests in the region for maintaining ecological balance. According to the statistics results of 1991~2000, the paper analyzes the forest fires distribution and fire severity. Annually the numbers of forest fires range from 52 to 240. The incidence rate of forest fires in Northwestern Region is under 0.33 per ten thousand ha. There are 0.67-64.4 ha burned area per ten thousand ha forest. The main reasons for forest fires lie in the dry weather conditions, many firebrands, and high fuel loading. The strategies of fire management in the region are to stress the fire education in forest regions, strength the firebrands' management, emphasize the fuel management, and improve the fire monitoring and fire control ability.     

基于3S技术的森林防火指挥系统的设计

在吉林省永吉县林火扑救与森林防火指挥中,以35技术为基础建立森林防火指挥系统,对永吉县森林火灾进行准确预测预报以及扑救,对空间数据和非空间数据进行管理,并且建立工程技术档案库。在林火扑救和林火指挥调度中进行合理的决策,全面发挥永吉县森林防火指挥中心的作用,不断完善和修正监测和指挥中的各项技术指标,使这一指挥系统长期进入良性循环状态。     

吉林地区1969-2004年森林火灾释放碳量的估算

根据吉林地区1969-2004年的森林火灾统计数据.估算出吉林地区森林火灾年平均损失乔木地上生物量为2 359.94～3146.59 t.年均释放碳量为1 903.19～2 537.58 t,约占吉林省年均森林火灾排放碳的8.65%.用排放比法得出吉林地区年平均森林火灾释放的CO、CO、CH4量分别为6 280.51～8 374.02 t、456.93～609.25 t和154.34～205.78 t.     

中国森林管理活动碳汇及其潜力

利用总-净核算和净-净核算 2 种方式估算中国森林管理活动的碳汇量及其潜力。结果表明:基年为1990 年时,总 - 净核算方式下 2010,2020,2030,2040和2050年中国森林管理碳汇量分别为 58.7,57.8,58.4,62.7和 67.2 MtC·a-1,净-净核算方式下分别为 14. 9,17.5,20.1,26.0和31.7 MtC·a- 1;基年为 2000 年时,总-净核算方式下 2010,2020,2030,2040 和 2050 年中国森林管理碳汇量分别为 73.5,72.1,72.8,78.1 和 83.6 MtC·a- 1,净 -净核算方式下分别为 2.0,5.7,9.3,16.8 和 24.2 MtC·a- 1; 同一基年 2 种核算方式估算的森林管理碳汇量变化趋势相同,且总 - 净核算的碳汇量大于净 - 净核算的碳汇量。