基于第九次森林资源清查的云南森林碳储量特征研究

系统估算云南省森林植被的碳储量和碳密度,为研究区域尺度的森林碳储量提供科学依据。以云南第9次森林资源清查数据为基础,采用生物量-蓄积量转换模型法和平均生物量法,结合不同树种的含碳率,分析乔木林中不同优势树种、林种、起源和龄组的碳储量分布特征。结果表明：1)云南不同森林类型的总碳储量为1.05×10⁹ t,平均碳密度44.96 t·hm^-2;2)乔木林中不同龄组的总碳储量大小排序为幼龄林>中龄林>近熟林>成熟林>过熟林;3)云南省天然乔木林碳储量为9.07×10⁸ t,占乔木林总碳储量的90.76%;4)天然林的平均碳密度为62.44 t·hm^-2,近人工林的3倍。云南省森林碳储量、碳密度与林龄结构和起源关系密切,表现出森林碳密度随林龄增长而增加,森林碳储量随林龄增长而减少的趋势,天然林碳密度和碳储量均远远大于人工林,该研究为区域尺度的森林碳储量提供了科学依据。     

基于第8次森林资源清查数据的安徽森林碳储量特征研究

【目的】研究安徽森林植被碳储量的分布特征,为森林碳汇功能的评价提供依据。【方法】以安徽省第8次(2014年)森林资源清查数据为基础,采用生物量-蓄积量转换模型法和平均生物量法,结合不同树种含碳率,估算安徽森林植被的碳储量和碳密度,并分析了不同森林类型及不同林级、林种和起源的乔木林碳储量分布特征。【结果】安徽不同森林类型的总碳储量为8.51×10~7 t,平均碳密度为20.55 t/hm~2,其中竹林的碳密度最高,为37.33 t/hm~2。乔木林和竹林的碳储量分别为6.42×10~7和1.45×10~7 t,各占总碳储量的75.47%和17.02%;不同龄级乔木林中,中龄林碳储量最大,达2 490.92×10~4 t,约占乔木林总碳储量的40%;过熟林碳储量最小,为256.24×10~4 t,仅占乔木林总碳储量的3.99%,且表现出林龄越大碳密度越高的趋势。用材林和防护林的碳储量分别为3 798.04×10~4和2 205.68×10~4 t,共占乔木林碳储量的93.48%;各林种碳密度大小为特用林防护林用材林经济林薪炭林。天然林的面积(153.86×10~4 hm~2)略低于人工林(154.81×10~4 hm~2),但由于天然林的碳密度高于人工林,使得天然林的碳储量(3 476.50×10~4 t))反而高于人工林(2 946.29×10~4 t)。【结论】安徽省森林植被具有明显的碳汇能力,但其碳密度较低,应对现有森林进行科学抚育和管理,以提高森林的碳汇能力。     

基于第8次森林资源清查数据的广西森林碳储量特征研究

以广西第8次森林资源清查数据为基础,采用生物量-蓄积量转换函数和平均生物量法,结合不同树种的含碳率,估算了广西森林植被的碳储量与碳密度,分析了不同优势种和龄组的碳储量分布特征。结果表明:广西不同林地类型的总碳储量为1.97×108t,平均碳密度为14.87 t/hm~2,其中乔木林和灌木林的碳储量占总碳储量的99.86%;不同龄组乔木林的碳储量大小为中龄林幼龄林近熟林成熟林过熟林,其中中龄林和幼龄林碳储量占全省乔木林碳储量的72.21%。天然林的碳储量高于人工林的碳储量,天然阔叶混交林和马尾松林占天然林碳储量的77.28%,人工桉树、杉木和马尾松等林分占人工林碳储量的87.32%;用材林、防护林和经济林三大林种的碳储量占全省乔木林碳储量的93.24%,其中用材林的碳储量最高,占60.08%,而碳密度表现为特用林防护林用材林经济林薪炭林。     

河南省乔木林碳储量和碳密度研究

[目的]以河南省第九次森林资源清查数据为依据，估算该地区乔木林碳储量及碳密度，并提出相应对策，为森林质量提升及科学管理提供依据。[方法]基于第九次河南省森林资源清查数据，采用IPCC推荐的材积源生物量法，估算河南省乔木林不同树种、不同龄组、不同起源碳储量和碳密度。[结果]河南省乔木林碳储量和碳密度分别为160.37×10⁶ t和46.02 t/hm²;阔叶混、栎类、杨树、针阔混、马尾松5个树种组碳储量占乔木林碳储量的85.99%;不同林分类型中，阔叶林面积占乔木林面积的85.63%,碳储量占乔木林碳储量的88.09%,阔叶林是乔木林的主体；不同树种中，栎类林的碳密度最大，为57.27 t/hm²,其碳储量占乔木林总碳储量的27.80%;不同龄组碳储量大小表现为幼龄林>中龄林>近熟林>成熟林>过熟林，幼龄林碳储量最大，但密度最小，乔木林以幼、中龄林为主。[结论]天然林保护工程、封山育林、退耕还林等政策的实施，使河南省森林质量得到不断提升，区域森林固碳潜力巨大。     

基于森林资源清查资料的河南省森林碳储量及其经济价值研究

利用2008年全国第七次森林资源清查主要数据,建立不同森林类型生物量与蓄积量之间的回归方程,对河南省森林植被的碳储量、碳密度及其碳汇经济价值进行了估算。结果表明,12008年全省森林总碳储量约为8 090.72万t,主要分布在乔木林中,占86.22%;森林平均碳密度约为20.00 t/hm2,远小于全国平均值;2阔叶林是全省乔木林碳储量的主要贡献者,碳储量约为5 584.44万t;杨树和栎类作为主要的两个优势树种,二者碳储量占阔叶林的86.22%;3全省乔木林碳储量主要集中于幼龄林和中龄林中,占全省乔木林碳储量的81.74%;从起源来看,人工林碳储量占55.26%,且固碳潜力巨大,将是河南省森林碳储量的主体;4河南省全部森林碳汇经济价值约为220.63亿元,其中,乔木林为190.24亿元,主要源于杨树和栎类的贡献。     

平顶山市森林植被碳储量及碳密度的变化特征

为平顶山市森林碳汇功能评估和可持续经营提供科学依据,利用平顶山市第七次(2004-2008年)森林资源清查数据,采用材积源生物量法,研究该市森林植被碳储量和碳密度的变化特征。结果表明:平顶山市乔木林总碳储量为417.85万t,平均碳密度为22.89t/hm2,人工林碳储量占87%,天然林碳储量占13%。幼龄林碳储量占67%,成熟林与过成熟林碳储量比例仅占5%;各县(市、区)森林碳储量地理分布格局与森林面积和蓄积的分布一致,鲁山县森林碳储量最大,占平顶山市总碳储量的67.61%,而平顶山市辖区森林碳储量较小。     

清远清新区森林生物量及碳储量评估

基于2016年清新区森林资源档案数据,运用生物量转换因子连续函数法(BEF)对清新区森林生物量和碳储量进行评估。结果表明:该区乔木林的生物量和碳储量分别为7933572t和3570107.4t,乔木林生物量占森林生物量的92.31%,乔木林碳储量占森林碳储量的92.31%;主要树种的生物量为7967160t,碳储量为4000000.86t,平均生物量为64.04t/hm~2,碳密度为32.15t/hm~2,碳密度低于全国和世界的平均水平。     

安徽省森林植被碳储量、碳密度动态及固碳潜力

为了明确安徽省森林植被碳储量动态变化特征,基于安徽省1989-2014年6次森林资源连续清查数据,采用生物量-蓄积量转换函数,结合主要树种含碳率,估算了安徽省森林植被的碳储量、碳密度和固碳潜力。结果表明:安徽省森林植被碳储量由1989年的32.98×10~6t C增加到2014年的85.72×10~6t C,碳汇量为52.75×10~6t C,年均增长率为4.06%,碳密度增加了8.51 t C/hm~2。乔木林是安徽省森林植被碳汇的主要贡献者,竹林次之,二者分别占安徽省森林植被碳汇的83.27%、13.41%,各林型平均碳密度大小顺序为竹林、乔木林、经济林、灌木林和疏林;不同龄组乔木林的碳储量大小顺序为中龄林、幼龄林、近熟林、成熟林和过熟林,且表现出林龄越大,碳密度越大的趋势;天然林植被碳储量略高于人工林;安徽省森林植被固碳潜力为35.67 t C/hm~2,栎类固碳潜力最大。因此,安徽省森林植被碳汇能力明显增强,但碳密度较低,加强科学经营管理至关重要。     

广州市森林生物量及碳储量评估

基于广州市森林资源二类调查数据和广东主要树种的木材密度和碳密度数据,采用 IPCC 方法对广州市森林生物量和碳储量进行评估,结果表明：广州市林业用地中森林生物量为1610．53×104 t,单位面积生物量为54．82 t／hm2,乔木林生物量为60．94 t／hm2,乔木林生物量占总生物量的84．28％;广州市林业用地中森林碳储量为792．60×104 t,乔木林碳储量占85．63％;单位面积森林碳储量为26．98 t／hm2,乔木林生物量为30．47 t／hm2。森林生物量和碳储量主要依赖于森林蓄积量,因此,选择蓄积量大的树种造林,加强森林经营管理是提高森林生物量和碳储量以及城市森林功能的重要途径。     

陕西省森林碳储量、生产力及固碳释氧经济价值的动态变化

【目的】研究陕西省森林碳储量、生产力及固碳释氧经济价值的动态变化,为提高该省森林碳汇的管理和经营提供依据。【方法】利用1994、1999和2004年陕西省森林资源连续清查资料,依据建立的不同森林类型生物量与蓄积量回归方程,估算不同时段森林碳储量和碳密度;并依据不同森林类型生物量与生产力回归关系,推算不同时段森林的生产力和固碳释氧经济价值。【结果】陕西省森林碳储量由1994年的15 140.64万t增加到2004年的16 639.32万t,年增长率为0.99%,特别在1999-2004年,年增长率为1.92%。而平均碳密度在1994、1999和2004年3次调查中依次减小,分别为30.74,29.85和28.73t/hm2。对于不同森林类型,以栎类为主要优势树种的阔叶林对全省森林总碳储量的贡献最大,其碳储量占总碳储量的50%以上。天然林为森林碳储量的主体,占同期碳储量的95%以上,但人工林碳储量以年均9.05%的速度增长,明显大于天然林的增幅(0.79%)。陕西省森林总生产力和固碳释氧经济总价值均不断增加,在1994、1999和2004年的3次调查中,总生产力分别为43.88×106,45.31×106和52.24×106 t/年;固碳释氧经济总价值分别为756.20,780.86和900.25亿元。【结论】陕西省森林表现出了明显的碳汇功能,但碳固定能力还不强,碳密度低于我国平均森林碳密度,未来应加强陕西省各重点造林工程的实施,扩大森林覆盖面积,同时对现有森林应通过科学抚育和管理,挖掘潜力,提高森林碳汇能力,使陕西省的森林生态系统在全球碳循环中发挥更大的作用。     

莫尔道嘎林区森林碳储量及其变化

基于莫尔道嘎林区森林资源清查资料,依据不同森林类型生物量与蓄积量之间的线性关系,对莫尔道嘎林区不同时段、不同森林类型的森林碳储量进行了推算,并分析其动态变化特征。结果表明：莫尔道嘎林区森林活立木(地上和地下)总碳储量由2008年的18456147 t增加到了2012年的20202875 t,累计增加碳1746728 t,增长率为9.46％。从树种的角度分析,全区总碳储量中落叶松和白桦所占比重最大;从龄组角度看,中龄林和成熟林占总碳储量比重最高。同时,不同森林类型碳密度不同,其中,樟子松林碳密度最大,蒙古栎林碳密度最小;不同龄组的碳密度随着林龄的增加逐渐增大。不同森林类别之间(重点公益林、一般公益林和商品林)森林碳密度也不同,重点公益林碳密度明显高于一般公益林和商品林。     

凉水自然保护区猴腿蹄盖蕨分布特征及其可持续利用

以凉水自然保护区内猴腿蹄盖蕨为研究对象,通过研究其分布规律及地上生物量特点,为猴腿蹄盖蕨资源的可持续利用提出了合理化建议。研究结果如下:1)保护区内猴腿蹄盖蕨的高度、密度和单位面积地上生物量随着海拔的升高而降低;2)不同森林类型单位面积猴腿蹄盖蕨的地上生物量差异很大,其排序为:谷地云冷杉林＞河岸杂木林＞人工林＞枫桦红松林＞椴树红松林＞鱼鳞云杉红松林＞谷地落叶松林＞云冷杉红松林＞谷地白桦林＞山地山杨林＞柞树红松林;3)猴腿蹄盖蕨在不同森林类型中地上部分的干物质量也各不相同,其中谷地云冷杉林(4961 hm2)最高（226 420.1 kg）,柞树红松林(10.0 hm2)最低（0）,排序为:谷地云冷杉林＞枫桦红松林＞椴树红松林＞河岸杂木林＞人工林＞云冷杉红松林＞鱼鳞云杉红松林＞山地山杨林＞谷地白桦林＞谷地落叶松林＞柞树红松林;4)在保护阔叶红松林生态系统的前提下,建议选择谷地云冷杉林、谷地落叶松林、河岸杂木林、谷地白桦林和人工林为猴腿蹄盖蕨资源开发利用的区域。      

基于相容性生物量模型的樟子松林碳密度与碳储量研究

基于不同林龄樟子松人工林生物量调查数据,建立了樟子松林生物量相容性模型,探讨了不同林龄樟子松人工林中乔木层、林下植被层、死地被物层碳密度和碳储量的变化规律。结果表明:樟子松人工林各器官碳密度值的排序为:树叶树枝树干树根;各器官碳密度均随着林龄的增大而增加,27、30、32、36、40和44年生樟子松各器官的平均碳密度分别为449.5、460.2、470.8、485.1、489.2和513.6 g/kg,林下植被与死地被物的碳密度随林龄的变化规律不明显。27~44年期间樟子松人工林群落碳储量都随林龄的增大而增加,从27年生的37.14 t/hm2增加到44年生的168.46 t/hm2,其顺序为:乔木层死地被物层林下植被层,分别占群落总碳储量的90.97%、1.13%和7.90%,乔木层碳储量占主导地位。不同林龄樟子松乔木层、林下植被层和死地被物层年固碳量分别为2.043、0.025 和0.182 t/hm2。研究认为,樟子松人工林群落碳密度及碳储量随林龄的增加变化显著,碳汇作用明显。      

海南儋州5种林地土壤微生物生物量碳对比

采用时空替代法,选取5 a（幼龄林）、10 a（中龄林）、30 a（老龄林）的橡胶林、30 a桉树林和热带次生林,研究不同树龄橡胶林土壤微生物生物量碳含量的分布特征,不同林型土壤微生物生物量碳含量的差异及其随季节的变化。结果表明:5种林型下的土壤微生物生物量碳由高到低依次为中龄林＞幼龄林＞次生林＞老龄林＞桉树林,中龄林、幼龄林和次生林3种林型和另外2种林型之间均有显著差异（p＜0.05）;旱季到雨季,5种林型土壤微生物生物量碳含量逐渐升高,雨季明显高于旱季;土壤微生物生物量碳含量随土壤深度逐渐降低,5种林型下0~10 cm和20~30 cm的土层的微生物生物量碳均有显著差异;不同林型下微生物生物量碳与土壤全氮、全磷、全钾、有机碳、含水率的相关关系均不显著。     

基于森林资源二类调查数据的森林碳储量和固碳潜力评估——以西藏自治区扎囊县为例

基于森林资源二类调查数据,运用生物量转换因子法和单位面积平均生物量法,估算西藏自治区扎囊县森林生物量,再乘以含碳系数估算森林碳储量。根据生物群落演替的顶级理论和空间代替时间法,以成熟林碳储量作为森林生物量碳容量参照,应用森林生物量碳容量与当前( 或某一年) 森林碳储量的差值估算森林固碳潜力。结果表明,扎囊县森林植被碳储量为768 751.91 t。灌木林是青藏高原的原生植被,碳储量占森林碳储量的84%,发挥着重要的固碳作用。扎囊县森林资源以发挥生态防护功能为主要目的,有利于森林自然生长积累碳储量,防护林面积和碳储量占森林面积和碳储量比例均高达99%。乔木林碳储量按起源以人工林为主,占91%;按树种以柳树和杨树为主,占90%;在龄组方面,中龄林、近熟林和成熟林碳储量较大,占88%。随着龄组增大,从幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林到过熟林,碳密度依次增大,从1.17 t/hm²到55.67 t/hm²。乔木幼龄林、中龄林和近熟林在乔木林面积中占88%,但是碳密度远低于乔木成熟林的平均碳密度40.28 t/hm²。随着乔木林从幼龄林逐步成长为成熟林,碳储量将显著增大。乔木林固碳潜力为251 782.90 t,是乔木林碳储量的2.21倍。宜林地、无立木林地、未成林造林地和苗圃地固碳潜力与面积大小正相关,固碳潜力为365 947.81 t。相应的措施可以进一步提高森林碳汇:封山（沙）育林等措施促进灌木林资源发展,稳定并提高灌木林面积和覆盖度;全面提升森林经营管理水平,提高森林资源质量;继续推进重点林业工程建设,因地制宜开展人工造林和封山育林,提升森林资源培育水平,确保人工造林成效。     

北京市森林碳储量及其动态变化

利用全国森林资源清查资料,依据建立的不同森林类型生物量和蓄积量之间的回归方程,估算了北京市不同时段的森林生物量和碳储量,并分析其动态变化特点。结果表明:北京市森林碳储量由1988年的532万t增加到2003年的852万t,平均每年以4.00%的速率递增,这说明北京市森林起着碳汇作用。全市森林总碳储量中,阔叶林碳储量的贡献最大,其中,栎类、杨树占主导地位;全市森林碳储量中幼、中龄林所占比重大,而且不同森林类型及不同龄级的碳密度均呈减少趋势。因此,在实施各重点造林工程的同时加强对现有森林的抚育和管理,将会使北京市森林碳汇能力进一步提高。     

休宁县主要树种生物量及碳储量分析

以2009年休宁县森林资源二类调查数据为基础,运用基于生物量和蓄积量之间关系的生物量转换因子连续函数法,对休宁县的主要树种生物量、碳储量和碳汇价值进行了估计。结果表明:休宁县林分主要树种为杉木、栎类、马尾松、槠类和枫香,其中杉木林分面积占林分总面积的56.0%,占优势地位。中幼林面积占林分总面积的71.0%,成过熟林面积占林分总面积的29.0%。主要树种生物量为476.92万t,碳储量为238.46万t,碳汇价值为1.5亿元人民币。林分单位面积生物量为45.30 t.hm-2,平均碳密度为22.65 t.hm-2。林分单位面积生物量和碳密度都低于全国平均水平。因此,休宁县具有很大的碳汇潜力。     

抚育间伐对小兴安岭天然次生林中云杉、冷杉的碳密度分配与竞争的影响

间伐改变林分环境,也对林木生长、森林碳储量及林木竞争关系造成一定影响,研究15%、25%、35% 3个间伐强度处理8 a后小兴安岭天然次生林中杉木的径阶分布、碳密度分配特征及竞争指数,对森林经营的指导和森林碳汇发展有重要意义。结果表明,35%抚育间伐强度均使杉木径阶分布频率偏离正态性;间伐改变了林木各器官碳密度的分配,其趋势是随着间伐强度的增大树干碳密度占总量的比例先减小再增加,而树枝生物量分配规律则呈逐渐减小的趋势;25%和35%间伐强度,杉木地上部分的生物量和碳密度均显著大于对照样地,其中25%间伐强度时生物量和碳密度最大,而15%间伐强度的杉木生物量与对照样地无显著差异,而碳密度却小于对照样地;同CK相比,T₁₅样地杉木的Hegyi竞争指数减少了2.05%,而T₂₅、T₃₅分别增加了36.07%和14.66%;冗余分析（RDA）结果表明,Hegyi竞争指数、间伐强度共同解释了碳密度变化的61.3%,且Hegyi竞争指数增长不利于林分碳密度增加,竞争压力通过改变各器官的碳密度来响应。     

林分碳贮量测算方法的研究

利用换算因子连续函数法构建了林分蓄积量与生物量的转换模型.首次提出了木材气干密度与全干密度的不同及对碳密度求算的影响,并给出了修正系数.由木材的化学物质构成比例和分子量导出了由林分生物量估算林分碳贮量的实用模型,从而实现了在林分尺度上由二类调查的小班每公顷蓄积量到小班碳贮量的转换.利用该模型计算得到研究地区的有林地平均碳密度1994年为85.06 t/hm2,2002年为88.13 t/hm2,将其间因抚育采伐损失的碳贮量158 785 t计入其中,则碳密度的增长量为1.10 t/ (hm2#8226;a).利用GIS对1994年和2002年的碳密度的分布进行了表示和叠加,结果显示碳密度增加的面积略大于减少的面积,森林抚育采伐和非法采伐是碳密度减少的主要原因.