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西藏柳树人工林碳密度影响因素分析

2020-06-08怡,张

林业调查规划 2020年3期
关键词:旱柳雅鲁藏布江经度

陈 怡,张 蓓

(国家林业和草原局中南调查规划设计院,湖南 长沙 410014)

森林是陆地生态系统重要的碳库,全球森林生态系统碳储量高达约1 146 Pg[1]。研究森林碳储量及碳汇功能对表征陆地生态系统碳循环过程、减缓气候变化具有重要意义。森林植被碳储量与植被的生长发育阶段、生长过程密切相关,受多种生物学因素(林龄、郁闭度、胸径、树高、植株密度、蓄积等)和非生物学因素(气候因子、地形因子、土壤条件等)的影响[2-11],是林分因子与环境因子共同作用的结果。林分因子包括优势树种、年龄、郁闭度等林分信息,环境因子包括地理位置、海拔、坡度、坡向、坡位等地理因子及降水量、光照、温度等气候条件。柳树是干旱地区、干旱半干旱地区、高寒地区、风沙区的主要分布树种,对柳树生物量和碳储量的研究也主要集中在这些区域,并以研究单株或群落生物量模型、碳计量方法为主[12-16],仅有少量关于柳树生物量密度随种植年限和海拔等立地因子变化规律的研究[17-19]。柳树在西藏被广泛种植,占人工林的30.10%,对西藏环境美化、防风固沙、水土保持、生态防护、固碳释氧、调节气候具有重要作用。以西藏自治区人工柳树为研究对象,研究人工林的分布、碳累积规律及影响碳密度的因素。通过对柳树碳密度进行分区域建模,一是为碳密度、碳汇量估算提供方法;二是根据碳密度的影响因素筛选碳增长潜力大的地区、树种和地理条件,为今后造林宜林地小班选择提供参考。

1 建模单元

在人工林碳储量和碳密度计量及基于碳密度的人工林分区分类[20-21]的基础上,根据分类相近与地域相邻相结合的原则,对旱柳、竹柳、乌柳等树种进行分区域碳密度建模。对碳密度进行建模时,一是需要足够的建模样本;二是涉及多项地理因子,为保证建模样本的随机性,在地理空间上需保持连续性。在确定地理建模单元时,一是便于区域管理和指导,二是保持地域上的连续性,以便更科学地探寻规律及建模。由此,根据人工林的主要分布区域确定了4个建模地理单元,另有部分区域因分布面积和样本数量的限制未进行分析。

1)雅鲁藏布江中游地区,位于北纬29.00°~29.99°,东经87.00°~92.99°。包括加查县、曲松县、桑日县、墨竹工卡县、琼结县、乃东区、扎囊县、达孜区、林周县、堆龙德庆区、曲水县、贡嘎县、尼木县、仁布县、浪卡子县、江孜县、白朗县、南木林县、桑珠孜区、萨迦县、谢通门县、拉孜县、昂仁县等县(区)的部分区域。

2)林芝地区,包括巴宜区、工布江达县、米林县、墨脱县、波密县、察隅县、朗县。

3)三江流域澜沧江以东地区,包括江达县、贡觉县、芒康县、卡若区、察雅县、类乌齐县。

4)三江流域澜沧江以西地区,包括丁青县、八宿县、左贡县、洛隆县、边坝县、比如县、索县、巴青县。

2 自变量的确定

碳密度与坡度、坡向、海拔等地理因子均有较大的相关性,地形因子的引入提高了模型的精度[11]。地理因子中,经度、纬度、海拔体现了地理位置在水平和垂直方向的变化,综合反映了降水、温度条件的变化;光照通过影响植物的光合作用影响植物的生长;水分条件是影响人工林分布和生长的重要因素,距水域的距离反映了供水情况;根据地理学第一定律(the first law of geography),地理空间上的所有值都是互相联系的,且距离近的值具有更强的联系。西藏农田多选择在土壤肥力高、供水条件好的区域,植被多具备较高的生产力,因此使用距农田的距离来表征土壤肥力情况。林分因子中,林龄反映了林木的生长发育阶段,是影响林分生长的关键因素,同一林龄碳密度的大小是表征植被生长快慢与碳储存速度的重要指标。

综合分析,初步筛选了海拔、光照、距水域的距离、距农田的距离、经度、纬度等环境因子与林龄等林分因子作为自变量,探索对碳密度的影响程度。

3 分区域分树种碳密度模型

3.1 雅鲁藏布江中游地区

3.1.1旱柳

1)影响因子筛选

以林分碳密度为因变量,以环境因子和林分因子为自变量,进行多元线性逐步回归。结果表明:按照“Probability of F <= 0.05引入变量、Probability of F>=0.10剔除变量”的原则,最终选用的变量为林龄、经度、纬度、海拔、距农田的距离,碳密度随林龄、经度的增加而增加,随纬度、距农田的距离的增加和海拔的升高而减少。

Ci=1.039Ai+4.855Loni-16.377Lati-0.013756Hi-8.538Dfi+98.821;

调整R2=0.222,n=1292

式中,Ci、Ai、Loni、Lati、Hi、Dfi分别为i小班的碳密度、林龄、经度、纬度、海拔、距农田的距离(km),n为样本数。

2)影响因素及影响程度

①林龄

统计各林龄的小班个数及平均碳密度,并建立碳密度与林龄的关系模型。为保证结果的精度,剔除样本数小于10的林龄数据,结果见图1。

从图1可以看出,旱柳碳密度与林龄之间存在极显著的线性关系,林龄每增加1 a,碳密度增加1.415 2 t/hm2;建模样本林龄分布范围为1~50 a,即模型的适用林龄范围在1~50 a之间。

②经度

在分析环境因子对碳密度影响的过程中,需去除不同林分生长时间即林龄对碳密度的影响,而只保留环境变量,因林龄与碳密度存在极显著的正相关关系,因此可以用环境因子与碳汇(碳密度/林龄)的关系表征环境因子的影响程度。

图1 雅鲁藏布江中游地区旱柳碳密度与林龄的关系Fig.1 Relationship between carbon density and forest age of Salix matsudana in the middle reaches of the Yarlung Zangbo River

碳汇与经度之间存在正相关关系(图2),这与自西向东海拔降低和降水增加促进了植被生长有关。旱柳建模样本经度分布范围为88.0°~93.0°,即模型的适用经度范围为88.0°~93.0°,在此范围内随经度的增加,碳汇由0.5 t/(hm2·a)逐渐增加到1.5 t/(hm2·a);经度每增加1°,碳汇量增加0.210 8 t/(hm2·a)。其中,经度90.5°~92.0°是旱柳种植的集中区,位于拉萨河与雅鲁藏布江交汇区域,该区域分布了雅鲁藏布江中游地区87.4%的旱柳,碳汇也高于其它区域。

图2 雅鲁藏布江中游地区旱柳碳汇与经度的关系Fig.2 Relationship between longitude and carbon sink of Salix matsudana in the middle reaches of the Yarlung Zangbo River

③纬度

碳汇与纬度之间存在负相关关系(图3)。随着纬度的增加,碳汇由1.9 t/(hm2·a)逐渐减少到1.0 t/(hm2·a);纬度每增加0.1°,碳汇量减少0.084 2 t/(hm2·a)。其中,纬度29.1°~29.4°是旱柳种植的集中区,该区域分布了雅鲁藏布江中游地区72.7%的旱柳,也是碳汇的高值区域。

图3 雅鲁藏布江中游地区旱柳碳汇与纬度的关系Fig.3 Relationship between latitude and carbon sink of Salix matsudana in the middle reaches of the Yarlung Zangbo River

④海拔

碳汇与海拔之间存在负相关关系(图4)。旱柳建模样本海拔分布范围为3 100~4 600 m,即模型的适用海拔范围为3 100~4 600 m,在此范围内随海拔的升高,碳汇由2.3 t/(hm2·a)逐渐减少到0.5 t/(hm2·a);海拔每升高100 m,碳汇量减少0.12 t/(hm2·a)。其中,91.2%的旱柳分布在海拔3 400~3 900 m区域。

图4 雅鲁藏布江中游地区旱柳碳汇与海拔的关系Fig.4 Relationship between altitude and carbon sink of Salix matsudana in the middle reaches of the Yarlung Zangbo River

⑤距农田的距离

随着造林小班距农田距离的增加,碳汇呈波动式减少趋势(图5)。农田的选址多在地形开阔、距水源近、土壤肥沃的地方,因此距离农田近的人工林小班,一是周围有水源供应,二是土壤发育条件良好,适宜植被生长。随着距农田距离的增加,碳汇总体上由1.8 t/(hm2·a)逐渐减少为1.5 t/(hm2·a)。71.7%的旱柳分布在距农田0~100 m的距离范围内,该部分旱柳同时具备碳汇量大的特点。

图5 雅鲁藏布江中游地区旱柳碳汇与距农田距离的关系Fig.5 Relationship between distance from farmland and carbon sink of Salix matsudana in the middle reaches of the Yarlung Zangbo River

2)碳密度模型

①Ci=4437.280Ai·(0.011253Loni-1) ·(1-0.032320Lati)·(1-0.000205Hi) · (1-0.121415Dfi);R2=0.235

②Ci=4157.686Ai·(0.011255Loni-1) ·(1-0.032301Lati)·(1-0.000202Hi);R2=0.234

3.1.2其它树种

1)竹柳Ci=11.100Ai·(0.011870Loni-1);

R2=0.439,n=518

2)垂柳Ci=95.108Ai·(0.011261Loni-1) ·(1-0.266263Dwi);R2=0.332

式中,Dwi为i小班距水域的距离(km)。

3)左旋柳Ci=2.2644Ai;R2=0.4489

4)乌柳Ci=0.8047Ai+0.0197;R2=0.4113

3.2 其它地区

1)林芝地区:Ci=2.4086Ai+0.0672;

R2=0.5703

2)三江流域澜沧江以东地区:Ci=1543.777Ai· ( 1-0.030767Lati) · (0.010345Loni-1);R2=0.410,n=194

3)三江流域澜沧江以西地区:Ci=2.854Ai·(1-0.028041Lati);R2=0.501,n=82

4 碳密度影响因素分析

区域、树种、林龄对林分碳密度均有显著影响(表1)。

表1 林龄和环境因素对碳汇的影响幅度

注:“+”代表正影响,“-”代表负影响

从表1可以看出,柳树碳累积速率为:林芝地区>雅鲁藏布江中游地区>三江流域澜沧江以东地区>三江流域澜沧江以西地区。就柳树的主要分布区雅鲁藏布江中游地区来看,碳累积速率为:左旋柳>垂柳>旱柳>乌柳(细叶红柳)>竹柳。受经度影响的树种包括旱柳、竹柳、垂柳。经度对垂柳碳累积速率的影响程度最大,经度每增加1°,碳汇增加0.618 2 t/(hm2·a);经度对竹柳碳累积速率的影响程度最小,经度每增加1°,碳汇增加0.073 8 t/(hm2·a)。旱柳碳汇与纬度、海拔、距农田的距离呈负相关,垂柳碳累积速率与距水域的距离呈负相关,反映了不同树种对水分、温度、养分的不同需求。

5 讨论与结论

柳树碳密度总体上随林龄和经度增加而增加,随纬度、海拔、距农田的距离、距水域的距离增加而减少。这与西藏冷杉林、云杉林生物量密度随林龄、海拔变化的研究结果一致[22,23],也与乌柳、沙柳、坡柳等树种生物量变化规律一致[17-19]。沙柳生物量密度随林龄和种植年限的增加而增加[17]。于洋等对青海高寒沙地不同林龄乌柳防护林生态系统碳汇研究结果表明,随林龄增加,乌柳碳贮量显著增加,植被年净碳累积速率为1.05 t/(hm2·a)[18]。黄冬等研究结果表明,坡柳生物量随海拔的升高而逐渐减少,随坡位变化自下而上逐渐减少[19]。西藏柳树与云杉林碳密度随经度的变化呈现相反的规律,分析原因认为:柳树主要分布在雅鲁藏布江中游地区,随经度增加,海拔降低、降水增加,植物生长和碳累积速度增加;就云杉林广泛分布的林芝地区与昌都地区而言,受高原地形地貌与山脉走向的影响,经度增加的同时海拔和降水也随之升高和减少,因此影响了云杉的生产力[22]。随海拔的变化,光照、温度和降水等发生相应变化[24],低海拔地区更高的温度和更长的生长季利于植物的生长和干物质的积累[25-27]。总体来看,西藏柳树人工林生长和碳积累主要受林分生长发育阶段(林龄)和温度、水分等自然条件的影响,在造林前利用本文建立的碳密度模型,根据经度、纬度、海拔、距农田的距离、距水域的距离计算并比较计划造林小班不同树种未来预期碳密度,从而选择植被生长和碳累积潜力大的地块和树种开展造林绿化。

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