1973~2013年黑龙江省森林碳储量及其动态变化

张春华,王莉媛,宋茜薇,陈晓凤,高 慧,王希群



1973~2013年黑龙江省森林碳储量及其动态变化

张春华1,2*,王莉媛1,宋茜薇1,陈晓凤3,高 慧1,王希群4

(1.鲁东大学资源与环境工程学院,山东 烟台 264025；2.南京大学国际地球系统科学研究所,江苏 南京 210023；3.北京林业大学精准林业北京市重点实验室,北京 100083；4.国家林业局林产工业规划设计院,北京 100010)

基于1973~2013年8次省森林清查数据以及实测数据改进的生物量蓄积量转换参数,利用生物量转换因子连续函数法,研究了近40a黑龙江省森林碳储量及其动态变化.结果表明:黑龙江省森林碳储量从1973~1976年的1159.35TgC下降到2009~2013年的833.99TgC,其中天然林减少387.51TgC,人工林增加62.15TgC;森林总体表现为碳源(-10.88TgC/a),主要归因于天然林面积的减少.不同森林类型的碳储量存在较大差异,桦木、落叶松和阔叶混是碳储量的主要贡献者;大多数森林类型的碳密度呈上升趋势.森林以中、幼龄林为主,中龄林碳储量占同期全省总量的27.9%~46.6%,其他龄组的碳储量均呈减少趋势,以成熟林最为明显(201.17TgC);幼龄林、中龄林和近熟林的碳密度分别增加2.20、3.21和3.43MgC/hm2,成熟林和过熟林则有所下降;不同龄组森林面积和碳密度的变化是导致其碳储量变化的主要原因.

森林碳储量；碳密度；森林清查数据；生物量转换因子连续函数法；黑龙江省

森林是陆地生态系统中最大的碳库,具有较高的碳密度和较快的碳积累速度,在减缓大气CO2浓度升高和全球气候变暖方面发挥着关键的作用[1-3].虽然全球森林面积仅占陆地面积的30%,但其碳储量却占陆地植被碳储量的80%~90%[4-5].森林碳储量是反映森林生态系统结构和功能以及森林质量的重要指标,是评估森林固碳能力和碳收支的重要参数[6-7].准确及时地估算区域森林碳储量及其动态变化是国际生态学和全球变化研究的热点和重要内容,是区域制定应对气候变化和森林增汇对策的科学支撑和重要依据.

区域森林碳储量的估算方法有森林清查、通量观测、遥感监测、模型模拟和大气反演等[8].由于森林清查数据的详细性和权威性,近年来在国家和地区尺度上利用清查方法估算森林碳储量的研究日益增多[1,6,9-11].在诸多基于森林清查资料估算区域尺度森林碳储量的方法中,生物量转换因子连续函数法被认为是一种简单可行、可靠的方法[12].自20世纪70年代开始,中国每隔5a进行一次全国森林资源清查,国内外学者利用这些清查资料开展了全国不同地区和省级尺度的森林碳储量动态变化研究[13-17],为大尺度的森林碳循环研究提供了很好的基础数据和验证数据.基于生物量与蓄积量之间关系进行森林碳储量的估算需要足够多的生物量样地观测数据[18].以往多数研究建立蓄积量到生物量的转换方程时,受生物量数据样本不足的限制,致使估算结果存在较大的不确定性[13,19]. Zhang等[13]利用3543个实测生物量样地数据对全国30种主要森林类型的生物量蓄积量转换参数进行优化改进,极大地提高了森林碳储量的估算精度.

黑龙江省森林是欧亚大陆北方森林带的重要组成部分,在中国甚至全球碳循环中发挥着关键作用.由于长期人类活动的影响,该省森林资源破坏严重.自1998年国家实施天然林保护工程以来,森林采伐强度受到严格控制,森林面积不断扩大,森林质量和生态效益不断提高.黑龙江现有森林具有天然林比重大、人工林少、以中幼龄林为主的特点[20],森林固碳潜力很大.目前,关于黑龙江森林碳储量的研究成果多是从国家[10,15,21-23]或地区[14]尺度获得的,专门针对该省森林碳储量的研究仍然相对薄弱[24-25],尤其最近40a森林碳储量的动态变化状况尚不清楚.本研究利用国家林业局汇编的黑龙江省第1~8次森林资源清查资料,结合生物量实测数据改进的生物量蓄积量转换参数[13],采用生物量转换因子连续函数法,评估1973~2013年黑龙江省森林碳储量及其动态变化.研究成果有望为区域森林资源的经营管理和碳循环研究提供重要科学依据.

1 数据与方法

1.1 研究区概况

黑龙江省位于我国最东北部,地处东经121°11′~135°05′,北纬43°26′~53°33′,全省土地面积为43.7×104km2.该地区属温带大陆性季风气候,年均降水量400~650mm,年平均气温-5~5℃.全省地貌分为西北部的大兴安岭、东北部的小兴安岭、东南部的东部山地、西部的松嫩平原和东部的三江兴凯湖平原.山地面积占58.9%,平原占41.1%.地带性土壤以森林土壤、草原土壤和森林草原土壤为主.黑龙江森林蓄积量、面积和覆盖率均位居全国前列[20],地带性植被为寒温带针叶林和温带针阔叶混交林.森林主要分布在大兴安岭、小兴安岭、张广才岭、老爷岭和完达山等地区.天然林比重大,人工林少.

1.2 数据来源

本研究所用的数据来源于国家林业局汇编的黑龙江省第1~8次森林资源清查资料,该系列资料的覆盖时间范围分别为1973~1976年、1977~1981年、1984~1988年、1989~1993年、1994~1998年、1999~2003年、2004~2008年和2009~2013年.全国森林资源连续清查主要由国家林业局负责安排,以省为单位,每5a复查一次.国家林业局统一安排每年开展全国森林资源连续清查的省份,于年底向国家林业局上报复查成果.黑龙江分别于1976年、1981年、1986年、1990年、1995年、2000年、2005年和2010年开展复查,每次清查均匀布设固定样地和临时样地,样地间距为8km×8km.森林资源清查数据包括各森林类型的龄级、面积和蓄积以及在各省的分布状况等.每种森林类型根据其生长发育阶段分为5个龄组,即幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林和过熟林.森林资源清查将森林划分为林分、经济林、竹林、疏林、灌木林、散生木和四旁树,其中林分包括人工林和天然林,是森林的主体.本文主要对黑龙江森林林分碳储量进行研究.

1.3 森林碳储量估算

研究证明,我国森林生物量()与蓄积量()存在线性关系[12].因此,可选用Fang等[12]的生物量转换因子连续函数法估算黑龙江省森林林分的生物量.

式中:为林分生物量,Mg/hm2;为林分蓄积量,m3/ hm2;和为生物量与蓄积量转换参数.林分生物量仅指林木的活生物量,包括地上生物量(干、枝、叶和皮)和地下生物量(根).方程(1)中,林分生物量对参数和非常敏感.以往研究多采用Fang等[12]基于758个生物量样地拟合的中国21种森林类型林分生物量与蓄积量间的转换参数.然而,对某些森林类型,Fang等[19]的线性关系存在样地数不足和林龄偏小的缺陷,导致估算结果产生很大的不确定性.本研究采用Zhang等[13]基于3543个实测生物量样地数据改进的全国30种主要森林类型的生物量与蓄积量转换参数,将黑龙江省森林清查中涉及的树种归并为12个森林类型(表1).

自1994年以后,森林资源清查对森林的定义从郁闭度>30%变为郁闭度>20%.由于森林标准的改变,森林面积和碳储量都会发生较大的变化.为便于与国际同类工作的比较,分析森林碳储量的长期变化,采用Fang等[26]的方法,在省尺度上将1973~1976年、1977~1981年、1984~1988年和1989~1993年4期森林清查数据中森林郁闭度为30%的面积和碳储量转化为郁闭度为20%的面积和碳储量.

表1 黑龙江省主要森林类型的生物量和蓄积量关系[13]

注:硬阔类包括榆树和其他硬阔类,软阔类包括柳树和其他软阔类.

尽管不同森林类型的群落组成、年龄结构、林分起源等存在差异,但其生物量碳转换系数变化不大,本研究采用国际上普遍使用的生物量碳含量转换系数0.5估算森林碳储量[28].森林碳密度是指单位面积的碳储量.由于每次森林资源清查的时间跨度为5a,因此两个时期的森林生物量碳汇估算为森林碳储量的变化与这两个时期中间年的差值的比值,其中正值表示碳汇,负值表示碳源.

2 结果与分析

2.1 不同林分起源森林碳储量的变化

表2是1973~2013年黑龙江省全部森林、人工林和天然林的碳储量变化.近40a来,黑龙江省森林碳储量的时间变异明显,呈先下降后增加的趋势,从1973~1976年的1159.35TgC下降到1984~1988年的696.87TgC,而后在700.00TgC左右波动,到2009~ 2013年增加到833.99TgC,但仍低于1973~1976年的森林碳储量,净减少325.36TgC.黑龙江省天然林比重大,1973~2013年8次森林清查期间,其碳储量占全省总量的90.1%~98.2%.天然林碳储量的变化趋势与全部森林相似,从1973~1976年的1138.60TgC下降到1984~1988年的657.88TgC,之后逐渐增加到2009~2013年的751.09TgC,净减少387.51TgC,占森林碳储量减少总量的119.1%.在整个研究期间,人工林碳储量呈增加趋势,从1973~1976年的20.75TgC增加到2009~2013年的82.90TgC,净增加62.15TgC,弥补了19.1%的森林碳储量减少量.由表2可知,1973~2013年黑龙江省全部森林、人工林和天然林的碳储量与其面积均具有一定的正相关性,森林碳储量显著减少的主要原因是天然林面积的减少.

从森林生物量碳汇的变化来看,1973~2013年黑龙江省森林表现为碳源,平均为-10.88TgC/a,其中天然林对这个碳源的贡献为114.4%(-12.45TgC/a);人工林表现为碳汇,平均为1.57TgC/a,弥补同期碳损失的14.4%.1973~1981年间,由于人类活动的影响,森林乱砍滥伐现象严重,森林面积和碳储量分别从2781.54×104hm2和1159.35TgC下降到1817.71× 104hm2和809.10TgC,下降幅度达34.7%和30.2%,致使黑龙江省整个森林是大的碳源(-87.56TgC/a).20世纪80年代后期,由于退耕还林和天然林保护工程的实施,以及植树造林强度加大,森林面积和碳储量呈增加趋势,天然林和人工林的碳汇功能逐渐增强.到2004~2008年,黑龙江省森林碳汇达到17.11TgC/a,其中人工林和天然林对这个碳汇的贡献分别占27.5%(4.71TgC/a)和72.5%(12.40TgC/a).受病虫害、风折和旱灾等多种因素的共同影响[10],黑龙江省森林在2009~2013年间碳汇功能有所减弱(9.20TgC/a),但仍具有较高的森林碳储量.1973~2013年黑龙江省全部森林、人工林和天然林的碳密度均呈增加趋势,分别从1973~1976年的41.68、19.84和42.53MgC/ hm2增加到2009~2013年的42.78、34.43和43.95MgC/hm2,以人工林碳密度增长最为显著,净增加14.58MgC/hm2.天然林碳密度相当于同期人工林碳密度的1.3~2.1倍.这说明该省的森林质量一直比较高,如果对现有森林更好地抚育和管理,黑龙江省森林作为CO2的“汇”还有很大的潜力.

表2 1973~2013年黑龙江省全部森林、人工林和天然林碳储量和碳汇

注:“−”表示无数值.

2.2 不同森林类型碳储量的变化

1973~2013年黑龙江省不同森林类型的碳储量存在较大差异(图1).阔叶混、桦木和落叶松是森林碳储量的重要贡献者,三者之和占同期全省总碳储量的43.2%~66.7%.桦木、杨树和阔叶混的碳储量整体呈增加趋势,增加最多的是桦木,净增加91.69TgC;其他森林类型的碳储量呈减少趋势.硬阔类、软阔类和阔叶混的碳储量时间变异最为显著,1973~1981年碳储量均最高,其碳储量之和占同期全省总量的54.2%(628.61TgC)和52.8%(427.02TgC);1984~1998年碳储量下降明显,分别占同期全省总量的25.9%(180.65TgC)、25.7%(186.08TgC)和26.1% (178.82TgC); 1999~2013年阔叶混的碳储量急剧上升,达到同期所有森林类型的最大值,分别占同期全省总量的23.8%(167.22TgC)、39.2% (308.79TgC)和38.5%(320.65TgC),而硬阔类、软阔类的碳储量持续下降,到2009~2013年仅占同期森林总碳储量的4.5%.1973~2013年落叶松、桦木和栎类的碳储量均较高,其碳储量之和分别占同期全省总量的23.5% (272.22TgC)、22.3%(180.73TgC)、51.6% (359.74TgC)、50.2%(363.79TgC)、51.4% (352.78TgC)、46.0%(323.03TgC)、37.3%(293.99TgC)和38.0%(316.99TgC).针阔混、杨树、针叶混、红松、云杉、冷杉、赤松、樟子松和水胡黄的碳储量普遍较低,并且时间变异很小,前3种森林类型的碳储量分别介于同期全省总量的2.2%~12.8%,后4种分别在2%以下.1973~2013年各森林类型碳储量的变化与其面积的变化呈正相关关系:除桦木、杨树和阔叶混的面积增加外,其他森林类型的面积均有所减少,以硬阔类、软阔类和落叶松减少最为显著.

从不同森林类型生物量碳汇的变化来看, 1973~2013年桦木、杨树和阔叶混表现为碳汇,平均为3.11、0.99和1.89TgC/a;其他森林类型表现为碳源,硬阔类、软阔类(-9.04TgC/a)和落叶松(-5.46TgC/a)对黑龙江省森林碳源的贡献为133.2%,云杉、冷杉、赤松、樟子松、红松、栎类、水胡黄、针叶混和针阔混均表现为弱碳源,介于-1.70~ -0.09TgC/a.与森林面积和碳储量的变化趋势相似,硬阔类、软阔类和阔叶混的生物量碳汇时间变异最为显著,除1989~1998年外,硬阔类、软阔类在其他5次森林清查期间均表现为强碳源,1977~1981年高达-45.55TgC/a,对同期森林碳源的贡献为52.0%; 1973~1998年阔叶混表现为强碳源,1999~2013年表现为强碳汇,分别是23.71、28.31和2.37TgC/a,对同期森林碳汇的贡献为740.8%、165.5%和25.8%.除上述两种森林类型外,其他10种森林的生物量碳汇时间变异较小,基本维持在碳源与碳汇间波动.在1973~2013年8次森林清查期间,占全省森林面积60.0%~71.5%的森林类型的碳密度呈上升趋势,以硬阔类、软阔类和栎类增长最为显著,分别从1973~1976年和1984~1988的35.75MgC/hm2和30.70MgC/hm2增加到2009~2013年的44.94MgC/ hm2和45.09MgC/hm2,针阔混、阔叶混、水胡黄、赤松、樟子松和桦木的碳密度净增加1.02~ 2.99MgC/hm2.杨树、红松、云杉、冷杉、针叶混和落叶松的碳密度下降明显,分别净减少26.84、19.36、15.21、14.16和2.98MgC/hm2.整个研究期间,碳密度最大的森林类型是针叶混、阔叶混和针阔混,介于46.69~66.87MgC/hm2之间.杨树、赤松、樟子松和桦木的碳密度较低,基本在33MgC/hm2以下.

图1 1973~2013年黑龙江省不同森林类型的碳储量和碳汇.I、II、III、IV、V、VI、VII和VIII分别表示1973~1976年、1977~1981年、1984~1988年、1989~1993年、1994~1998年、1999~2003年、2004~2008年和2009~2013年8次森林清查时期

A.冷杉、云杉;B.赤松、樟子松;C.红松;D.落叶松;E.桦木;F.杨树;G.栎类;H.硬阔类、软阔类;I.水胡黄;J.阔叶混;K.针叶混;L.针阔混

2.3 不同龄组森林碳储量的变化

森林碳储量与森林年龄结构组成密切相关.从不同龄组森林碳储量的变化来看(图2),1973~2013年黑龙江省中龄林的碳储量占各相应清查期森林总碳储量的最大比重,达27.9%~46.6%;幼龄林、近熟林、成熟林和过熟林的碳储量分别占9.3%~ 17.1%、15.9%~23.6%、11.0%~27.9%和5.2%~8.8%.在8次森林清查期间,中龄林碳储量整体呈增加趋势,从1973~1976年的323.09TgC增加到2009~2013年的350.11TgC,净增加27.02TgC;其他龄组碳储量呈下降趋势,以成熟林最为明显,净减少201.17TgC,占全省森林碳储量减少量的61.8%,幼龄林、近熟林和过熟林减少42.82、63.22和45.17TgC.1973~1988年,由于森林的大量采伐,5个龄组的碳储量均显著减少,幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林和过熟林分别减少35.29、54.88、140.16、176.38和55.76TgC.20世纪80年代后期,随着天然林保护工程、加强植树造林等政策的实施,幼龄林、中龄林和近熟林碳储量均呈稳步增长趋势,分别增加7.52、81.90和76.94TgC,其中中龄林和近熟林碳储量增长量占同期森林碳储量增长总量的59.7%和56.1%,该时期森林碳储量的增长主要由幼龄林、中龄林和近熟林的面积膨胀所致(图2).

1973~2013年黑龙江省5个龄组的森林生物量碳汇均呈增加趋势,其中幼龄林、中龄林和近熟林有着相似的变化规律,1973~1988年它们基本表现为碳源,1989~2013年逐渐转变成碳汇,并平稳增长;成熟林在1973~2003年表现为强碳源,2004~2013年表现为碳汇;过熟林在整个研究期间基本表现为碳源.近40a黑龙江省中龄林是碳汇,平均为0.62TgC/a;幼龄林、近熟林、成熟林和过熟林是碳源,分别为-2.15、-2.00、-5.99和-1.37TgC/a,它们对全省森林碳源的贡献为19.7%、18.4%、55.1%和12.6%.除森林面积外,森林生长是黑龙江省各个龄组碳储量和生物量碳汇变化的一个重要原因.1994~2013年和1999~ 2013年幼龄林和中龄林的面积分别减少76.26× 104hm2和7.97×104hm2,而其碳储量分别增加6.91TgC和22.44TgC,这主要取决于其碳密度的显著增加(4.94MgC/hm2和3.18MgC/ hm2).1973~2013年幼龄林、中龄林和近熟林的碳密度增加明显,分别增加2.20、3.21和3.43MgC/hm2;成熟林和过熟林则有所下降.值得注意的是,最近40a过熟林的平均碳密度分别是中龄林和幼龄林的1.4倍和2.5倍,表明如果中龄林和幼龄林继续生长,黑龙江省森林将会有很大的碳汇潜力.

图2 1973~2013年黑龙江省不同龄组森林的面积比例、碳储量、碳密度和碳汇变化.1973~1976年和1977~1981年两次森林清查时未将成熟林进一步区分为近熟林、成熟林和过熟林,本研究采用1984~1988年近熟林、成熟林和过熟林的面积百分比计算这两次森林清查的近熟林、成熟林和过熟林面积

3 讨论

建立林分生物量与蓄积量间的换算关系是基于森林清查资料估算区域碳储量的关键环节.以往研究多采用Fang等[12]利用758个生物量样地拟合的中国21种森林类型林分生物量与蓄积量间的转换参数,估算国家或地区尺度的森林碳储量.森林碳储量与森林的年龄组成密切相关,Pan等[19]研究发现,Fang等[12]在建立生物量与蓄积量两者间的关系时,83%的实测生物量样地属于中幼龄林,致使中国森林碳储量的估算结果偏高35%.为避免这个问题,Zhang等[13]收集的3543个生物量样地数据尽可能涵盖了全国各主要森林类型的每个年龄段,且多数森林类型的样地在各龄组的分布情况与全国7次森林清查中各龄组的分配面积比例接近,利用这些实测数据对全国30种主要森林类型的生物量蓄积量转换参数进行改进,极大地改善了中国森林碳储量的估算精度.黑龙江省森林类型多,要获得足够多的生物量实测数据有一定困难,导致一些森林类型的回归模型样本数较少,进而降低回归方程的使用效果.Smith等[18]指出,如果生物量样地数不足,使用生物量转换因子连续函数法估算的碳储量误差会达到10%.本研究采用Zhang等[13]改进的生物量蓄积量转换参数,利用生物量转换因子连续函数法估算森林碳储量,大多数森林类型的生物量和蓄积量均具有很好的线性关系(2>0.8).森林生物量是森林生长的立地条件、气候条件和龄级及其他因素的综合反映[12].通过全国不同森林类型的生物量与蓄积量转换参数,估算黑龙江省森林碳储量,可能会限制估算结果的准确性.若我们在估算黑龙江省森林碳储量时,继续效仿以往中国其他地区研究,采用Fang等[12]的参数,或者简单地利用很少的生物量实测样地建立生物量与蓄积量转换参数,结果会产生很大误差.本研究采用的全国分省森林清查数据,其森林面积和蓄积量的调查精度在90%以上[28].与以往研究相比,本研究在数据和方法上具有较高的精度.

过去几十年森林每年大约从大气中吸收2.4PgC[1],在全球碳循环中起着重要的作用,其碳储量的变化是判定森林是大气CO2“源”或者“汇”的重要依据.很多研究表明,由于大规模的植树造林和再造林,近些年来中国森林是一个碳汇[5,9-10,29].本研究结果表明,1973~2013年黑龙江森林碳储量年均减少10.88TgC,与同时期中国森林碳储量的总体趋势相反[10].8次森林清查中,黑龙江省各期森林碳储量占同期全国森林碳储量的比例呈下降趋势,依次为28.2%、19.2%、16.7%、16.0%、14.9%、13.0%、12.6%和12.1%.黑龙江省森林碳密度与全国相比,高于Zhang等[10]研究的同期全国森林碳密度6.58、8.41、4.10、3.58、4.43、1.31、1.08、0.88MgC/hm2(表3);与同处东北地区的其他省相比,分别是吉林省和辽宁省同期森林碳密度的0.7~0.9倍和1.2~1.7倍.1973~2013年黑龙江省森林碳密度的增加幅度(2.6%),低于吉林省(20.6%)和辽宁省(40.5%).20世纪80年代以来,黑龙江省森林碳储量和碳密度的增长态势,表明该省乱砍滥伐现象已得到明显制止,林分质量不断提高,森林面积和蓄积进入稳定增长阶段.8次清查时期的森林面积和碳储量在中龄林最高(图2),幼龄林和近熟林较高,成熟林和过熟林偏低,但森林碳密度与林龄组呈正相关,表现为林龄越大,对应龄组的碳密度越高,过熟林的碳密度分别是幼龄林和中龄林的2.5倍和1.4倍.黑龙江省幼龄林和中龄林所占面积比重较大,随着森林不断发育成熟,林龄结构的改善,该省森林植被的碳汇作用逐渐增强,在全国森林碳储量和提高全国森林碳汇功能方面的贡献逐渐增加.

黑龙江省拥有全国面积最大的天然林,它们在固碳和改善区域环境方面发挥着重要作用.本研究结果显示,1973~2013年8次森林清查期间,天然林碳储量占全省森林总碳储量的90%以上(表2),但近40a来天然林表现为碳源,年均向大气排放12.45TgC,这主要归因于20世纪70年代森林的乱砍滥伐,天然林破坏严重[24].20世纪90年代以来,该省林业开始由采伐利用天然林为主转为以营林为基础,加强人工林建设,天然林和人工林碳储量均呈稳步增长态势,它们作为碳汇的功能不断加强.最近两次森林清查时期(2004~2013年),黑龙江省天然林生物量碳汇对同期全省森林碳汇的贡献达72.5% (12.40TgC/a)和74.2%(6.83TgC/a),对同期全国森林碳汇的贡献达7.4%和5.2%[10].1973~2013年人工林面积是天然林的0.1倍,但其生物量碳汇大小是天然林的0.2倍.与天然林相似,人工林碳汇大小也主要取决于面积和生物量碳密度的变化.自1984年,随着植树造林强度的加大,人工林面积得以持续增加,碳密度增加迅速,因而使得人工林碳储量增长显著.目前人工林以落叶松、杨树为主,中幼龄林占主导地位[20],森林质量较高,具有很大的碳吸收潜力.黑龙江省森林碳储量主要集中在阔叶混、桦木和落叶松中,其碳储量的动态变化将极大地影响整个森林的碳汇功能,1973~2013年前两者表现为生物量碳汇(1.89TgC/a和3.11TgC/a),落叶松表现为碳源(-5.46TgC/a),它们对该省森林固碳起主导作用.阔叶混和针阔混具有高的森林碳密度,是近年来黑龙江省森林碳储量和碳汇增加的重要贡献者.因此,今后应改善树种单一的结构,选取合适树种构建混交林,通过造林、再造林和森林管理活动,增强黑龙江省森林植被的碳汇功能.

在本研究中,基于森林清查资料的森林碳储量动态变化估算进一步得到改进和完善,该结果可用于评估森林生态系统的碳源汇功能,验证模型模拟和大气反演的预测精度,还可为省级层面上建立科学合理的森林生态补偿制度提供基础数据.但由于本研究中没有考虑森林植被的林下层、枯落物和土壤碳库,因此没有估计整个森林生态系统的碳储量动态变化,不能准确反映黑龙江省全部森林植被的真实固碳能力,尚需进一步研究.

表3 黑龙江省森林碳储量和碳密度与其他地区的比较

4 结论

4.1 黑龙江省森林碳储量从1973~1976年的1159.35TgC下降到1984~1988年的696.87TgC,而后增加到2009~2013年的833.99TgC.森林表现为碳源,平均为-10.88TgC/a,天然林对该碳源的贡献为114.4%,人工林弥补了同期碳损失的14.4%.天然林碳储量占同期全省总量的90.1%~98.2%,其碳密度相当于同期人工林的1.3~2.1倍,人工林碳密度增长显著.

4.2 森林碳储量主要集中于阔叶混、桦木和落叶松,其碳储量之和占同期全省总量的43.2%~66.7%.阔叶混、桦木和杨树的碳储量呈增加趋势,生物量碳汇平均为1.89、3.11和0.99TgC/a;其他森林类型的碳储量呈减少趋势,硬阔类、软阔类和落叶松对全省森林碳源的贡献为133.2%.大多数森林类型的碳密度呈上升趋势,以硬阔类、软阔类和栎类增长最为显著.

4.3 1973~2013年中龄林的碳储量占同期全省总量的最大比重,达27.9%~46.6%.除中龄林外,其他龄组的碳储量均呈下降趋势,以成熟林最为明显,净减少201.17TgC,其次是近熟林、过熟林和幼龄林.幼龄林、中龄林和近熟林的碳密度分别增加2.20、3.21和3.43MgC/hm2,成熟林和过熟林则有所下降.各龄组碳储量的变化主要归因于森林面积和碳密度的变化.

[1] Pan Y D, Birdsey R A, Fang J Y, et al. A large and persistent carbon sink in the world's forests [J]. Science, 2011,333(6045):988–993.

[2] Hui D F, Deng Q, Tian H Q, et al. Climate change and carbon sequestration in forest ecosystems. In: Suzuki T, Lackner M (eds) Handbook of Climate Change Mitigation and Adaptation [M]. Springer, Berlin, 2017,555–594.

[3] Yin Y H, Ma D Y, Wu S H. Climate change risk to forests in China associated with warming [J]. Scientific Reports, 2018,8:493.

[4] Shevliakova E, Stouffer R J, Malyshev S, et al. Historical warming reduced due to enhanced land carbon uptake [J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2013,110(42):16730–16735.

[5] Su Y J, Guo Q H, Xue B L, et al. Spatial distribution of forest aboveground biomass in China: Estimation through combination of spaceborne lidar, optical imagery, and forest inventory data [J]. Remote Sensing of Environment, 2016,173:187–199.

[6] Avitabile V, Camia A. An assessment of forest biomass maps in Europe using harmonized national statistics and inventory plots [J]. Forest Ecology and Management, 2018,409:489–498.

[7] Xu L, Yu G R, He N P, et al. Carbon storage in China's terrestrial ecosystems: A synthesis [J]. Scientific Reports, 2018,8:2806.

[8] Denman K L, Brasseur G, Chidthaisong A, et al. Couplings between Changes in the Climate System and Biogeochemistry. In: Solomon S, Qin D, Manning M, et al. (eds) Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [R]. Cambridge University Press, Cambridge, 2007,500–587.

[9] Fang J Y, Guo Z D, Hu H F, et al. Forest biomass carbon sinks in East Asia, with special reference to the relative contributions of forest expansion and forest growth [J]. Global Change Biology, 2014,20(6): 2019–2030.

[10] Zhang C H, Ju W M, Chen J M, et al. Disturbance-induced reduction of biomass carbon sinks of China's forests in recent years [J]. Environmental Research Letters, 2015,10:114021.

[11] Metsaranta J M, Shaw C H, Kurz W A, et al. Uncertainty of inventory-based estimates of the carbon dynamics of Canada's managed forest (1990~2014) [J]. Canadian Journal of Forest Research, 2017,47:1082–1094.

[12] Fang J Y, Chen A P, Peng C H, et al. Changes in forest biomass carbon storage in China between 1949 and 1998 [J]. Science, 2001,292(5525): 2320–2322.

[13] Zhang C H, Ju W M, Chen J M, et al. China’s forest biomass carbon sink based on seven inventories from 1973 to 2008 [J]. Climatic Change, 2013,118(3/4):933–948.

[14] Wei Y W, Yu D P, Lewis B J, et al. Forest carbon storage and tree carbon pool dynamics under natural forest protection program in Northeastern China [J]. Chinese Geographical Science, 2014,24(4): 397–405.

[15] Li P, Zhu J, Hu H, et al. The relative contributions of forest growth and areal expansion to forest biomass carbon [J]. Biogeosciences, 2016, 13:375–388.

[16] Li R Q, Zhao S J, Zhao H F, et al. Spatiotemporal assessment of forest biomass carbon sinks: the relative roles of forest expansion and growth in Sichuan Province, China [J]. Journal of Environmental Quality, 2017,46:64–71.

[17] Wu S N, Li J Q, Zhou W M, et al. A statistical analysis of spatiotemporal variations and determinant factors of forest carbon storage under China's Natural Forest Protection Program [J]. Journal of Forest Research, 2018,29(2):415–424.

[18] Smith J E, Heath L S, Jenkins J C. Forest volume to biomass models and estimates of Mass for live and standing dead trees of U.S. forest. USDA Forest Service General Technical Report NE-298 [R]. 2002.

[19] Pan Y D, Luo T X, Birdsey R, et al. New estimates of carbon storage and sequestration in China’s forests: effects of age-class and method on inventory-based carbon estimation [J]. Climatic Change, 2004, 67(2/3):211–236.

[20] 国家林业局.中国森林资源报告—第八次全国森林资源清查 [M]. 北京:中国林业出版社, 2014.

[21] Guo Z D, Hu H F, Li P, et al. Spatio-temporal changes in biomass carbon sinks in China’s forests from 1977 to 2008 [J]. Science China Life Sciences, 2013,56(7):661–671.

[22] Sun Z Z, Peng S S, Li X R, et al. Changes in forest biomass over China during the 2000s and implications for management [J]. Forest Ecology and Management, 2015,357:76–83.

[23] Yang J M, Ji X X, Deane D C, et al. Spatiaotemporal distribution and driving factors of forest biomass carbon storage in China: 1977-2013 [J]. Forests, 2017,8:263.

[24] 焦 燕,胡海清.黑龙江省森林植被碳储量及其动态变化 [J]. 应用生态学报, 2005,16(12):2248–2252.

[25] Hu H Q, Liu Y C, Jiao Y. Estimation of the carbon storage of forest vegetation and carbon emission from forest fires in Heilongjiang Province, China [J]. Journal of Forestry Research, 2007,18(1):17–22.

[26] Fang J Y, Guo Z D, Piao S L, et al. Terrestrial vegetation carbon sinks in China, 1981~2000 [J]. Science China: Series D, 2007,50(9):1341– 1350.

[27] Johnson W C, Sharpe D M. The ratio of total to merchantable forest biomass and its application to the global carbon budget [J]. Canadian Journal of Forest Research, 1983,13(3):372–383.

[28] 肖兴威.中国森林资源清查 [M]. 北京:中国林业出版社, 2005.

[29] Liu D, Chen Y, Cai W W, et al. The contribution of China's Grain to Green Program to carbon sequestration [J]. Landscape Ecology, 2014, 29(10):1675–1688.

致谢：本研究森林资源清查数据由南京大学国际地球系统科学研究所居为民教授提供,在此表示感谢.

Biomass carbon stocks and dynamics of forests in Heilongjiang Province from 1973 to 2013.

ZHANG Chun-hua1,2*, WANG Li-yuan1, SONG Qian-wei1, CHEN Xiao-feng3, GAO Hui1, WANG Xi-qun4

(1.School of Resources and Environmental Engineering, Ludong University, Yantai 264025, China；2.International Institute for Earth System Science, Nanjing University, Nanjing 210023, China；3.Beijing Key Laboratory of Precision Forestry, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China；4.Planning and Design Institute of Forest Products Industry, State Forestry Administration of China, Beijing 100010, China)., 2018,38(12)：4678~4686

Based on the data from eight consecutive provincial forest inventories for the period of 1973~2013, and the updated biomass-volume relationship retrieved from field measurements, the dynamics of forest biomass carbon stocks were systematically analyzed using the newly refined continuous biomass expansion factor model in Heilongjiang Province over the past four decades. The results showed that the provincial total biomass carbon stocks decreased from 1159.35 to 833.99 TgC between 1973~1976 and 2009~2013. Natural forests completely contributed to such stock reduction of 387.51TgC, while planted forests increased by 62.15TgC. Forests functioned as a biomass carbon source of -10.88TgC/a, primarily caused by the decrease in the area for natural forests. Different types of forests exhibited substantial temporal variations of the biomass carbon stocks.,, and mixed coniferous and broadleaf forests were the major contributors to the total biomass carbon stocks. The biomass carbon density for most types of forests increased from 1973 to 2013. Currently, forests were dominantly young and middle-aged forest stands in Heilongjiang. Middle-aged forests had the largest proportion ranging from 27.9% to 46.6% of the total biomass carbon stocks during 1973~2013. The biomass carbon stocks decreased in all forest age groups but middle-aged forests, with the largest decrease of 201.17 TgC for mature forests. The biomass carbon density for young, middle-aged and premature forests significantly increased by 2.20, 3.21 and 3.43 MgC/hm2during the entire study period, respectively. However, the biomass carbon density for mature and overmature forests showed a downward trend. The dynamics of biomass carbon stocks for different age groups were mainly driven by the changes in forest area and biomass carbon density.

forest biomass carbon stocks；biomass carbon density；forest inventory data；the continuous biomass expansion factor method；Heilongjiang Province

X173

A

1000-6923(2018)12-4678-09

张春华(1984-),女,山东成武人,讲师,博士,主要从事植被生态遥感、森林碳循环模拟研究.发表论文30余篇.

2018-05-23

国家自然科学基金项目(41601054);山东省自然科学基金项目(ZR2016DP05);鲁东大学引进人才基金项目(LY2015016)

* 责任作者, 博士, zchqs@126.com