三峡库区石柱县近20年来森林资源固碳能力变化分析

蒲 莹

(国家林业和草原局调查规划设计院，北京 100714)

1990年全球CO2排放量为22 274.2×106t，2018年全球CO2排放量为33 890.84×106t，增幅为52.15%。碳排放量增加会在一定程度上加剧“温室效应”，从而造成全球气温异常等一系列极端事件，可见增加碳固定是充分遏制温室气体增加的重要手段之一。森林是地球生态系统的重要组成部分，具有重要的生态环境调节功能。我国历来重视森林资源与森林生态系统保护，随着天然林资源保护以及退耕还林等一系列林业重点工程的出台与落地，森林面积减少与森林生态系统退化的现象得到有效遏制，2019年我国森林面积达2.2×108hm2，森林覆盖率达22.96%。同时，作为“山水林田湖草”生态系统的重要组成部分，森林在固碳释氧方面发挥着日益重要的作用。

森林的固碳能力是指森林植被通过自身光合作用吸收大气中的CO2，并将其储存在身体内部或±壤中的能力[1]。而针对森林固碳能力的研究一直是国内外研究的热点问题。目前，相关研究主要聚焦于森林生态系统固碳机制与固碳能力计算方法两方面。Newman等[2]对生长于不同±壤中的温带落叶杂木林进行固碳量研究，结果表明土壤中可利用氮素的含量对落叶杂木林NPP具有促进作用；Gower等[3]研究了北方森林生态系统的净初级生产力特征，对比落叶林和常绿林的地上净初级生产力，以及地下净初级生产力；刘国华等[4]利用我国4次森林资源清查资料，测算了全国森林生态系统的固碳量，得出我国第一次森林资源清查固碳量为3.75 Pg；曹明奎[5]应用CEASA模型估算了1989—1998年间中国陆地生态系统的净初级生产力，结果表明中国总净初级生产力的范围在2.98～3.37 Gt/a间变化，年均增长趋势约为0.32%；Leith等[6]利用迈阿密模型(Miami)计算世界五大洲NPP空间分布特征；李文华等[7]利用迈阿密模型对西藏植被的净初级生产力进行空间分布规律的分析；侯光良等[8]借助筑后模型(Chikugo)计算我国气候生产力分布；周广胜等[9]在筑后模型的基础上，结合植物生理生态学特点，建立了适于我国NPP值估算的植被与气候关系模型；曾慧卿等[10]应用BIOME-BGC模型估算了红壤丘陵区湿地松林的净第一性生产力(GPP和NPP)，并预测未来气候变化情景下GPP和NPP的响应机制；方东明等[11]使用CENTURY模型，探究大兴安岭落叶松林的碳收支与火烧程度间的关系。

三峡库区作为长江上游重要生态屏障区，其森林生态系统在调控库区及周边区域气候与固碳释氧等方面发挥着重要作用。近年来，由于退耕还林[12-14]、耕地撂荒[15]以及农村劳动力析出[16]等重要原因，加之两轮退耕还林政策的推行，三峡库区的森林面积有所增长，生态环境质量有所提升。而如何实现库区森林资源定量化研究，以及测度森林生态系统固碳能力成为诸多学者研究的焦点。基于此，本文以地处三峡腹地的石柱县为研究对象，对其森林资源固碳能力进行估算，分析该区域近20年森林资源变化对固碳能力的影响，以期为三峡库区的森林生态系统修复提供解决思路。

1 区域概况

石柱县地处长江上游南岸，重庆市东部武陵山区，108°00′―108°29′E和29°39′―30°33′N之间，属巫山大娄山中山区、川东褶皱带，中、低山为主要的地貌单元，有北东—南西近平行排列的七曜山、方斗山纵贯，呈“两山夹一槽”的地貌格局；气候属于亚热带湿润季风气候区，年均气温为16.5℃，年均降水量为1103.0mm，山地立体气候明显；植被属亚热带常绿阔叶林和落叶阔叶林区，以马尾松(Pinusmassoniana)、杉木(Cunninghamialanceolata)为主，森林覆盖率52.8%。2002年以来，石柱县先后实施了天然林资源保护、退耕还林、重庆森林工程、自然保护区建设和石漠化治理等五大生态工程建设，森林覆盖率和森林质量得到一定程度提升。

2 材料与方法

2.1 基础数据

收集石柱县的DEM高程、遥感影像、水文和气象数据，以及2002年、2012年和2019年的森林资源二类调查小班数据和林地变更数据等资料，对以上数据资料进行标准化处理和统计汇总分析。

2.2 估算方法

对森林资源碳储量和释氧量的评估，采用以森林蓄积量数据为基础的蓄积量估算方法。

BEF=b+a×V

(1)

式中：BEF代表森林生态系统的生物量(t /hm2)，V是森林资源蓄积量，a和b代表不同优势树种的转换系数。固碳释氧服务功能使用方精云等[17-18]建立的双曲线法，进行蓄积量与生物量的转换，转换系数详见表1。

表1 不同优势树种与生物量的转换系数优势树种参数值ab马尾松0.510 120.547 0落叶松0.967 05.759 8华山松0.585 618.743 5其他松类0.516 833.237 8杉木0.399 922.541 0水杉、柳杉0.415 841.331 8柏木0.612 926.145 1栎类1.328 8-3.899 9桦木0.964 40.848 5其他硬阔类1.145 31.045 1杨树0.475 430.603 4其他软阔类1.178 32.558 5

C=BEF×1.63×R

(2)

式中:C代表森林生态系统的固碳量(t /hm2)，R为CO2的碳含量，其值为27.27%。

O=BEF×1.19

(3)

式中:O代表森林生态系统的释氧量(t /hm2)。

3 结果与分析

3.1 森林资源变化分析

研究区活立木蓄积2002年为728.32万m3，随着天然林资源保护、退耕还林等林业重点工程的实施，以及森林资源保护管理力度的加强，森林资源总量逐年增长，活立木蓄积量大幅提升，到2012年和2019年，分别比2002年提升55%和101%(表2)。

从树种结构看，2002年以马尾松、栎类两个树种的蓄积量占绝对优势，合计占活立木蓄积量的87%；到2012年和2019年两个树种的蓄积量比例分别下降至79%和66%，树种结构单一的局面逐步得到改善，柏木、杉木、其它硬阔叶类珍贵树种和软阔类树种蓄积量提升，表明营造的混交林增多，树种类型丰富度增加，各树种蓄积量变化详见图1。

表2 各类优势树种三期的蓄积量优势树种2002年2012年2019年蓄积量/万m3比例/ %蓄积量/万m3比例/ %蓄积量/万m3比例/ %落叶松0.040.012.140.193.210.22华山松1.760.240.880.084.710.32马尾松393.1353.98733.9364.88545.5937.33其他松类0.530.05杉木15.272.1057.525.0964.354.40水杉0.180.022.710.241.150.08柳杉21.132.9058.434.00柏木21.202.91105.939.3628.171.93栎类240.6933.05169.9415.02419.3928.70桦木1.930.260.800.072.580.18其他硬阔类25.243.473.780.33150.3910.29杨树0.180.021.640.142.160.15其他软阔类7.581.0451.344.55181.3212.40合计728.33100.001131.14100.001461.45100.00

3.2 固碳释氧总量变化

采用森林蓄积量—生物量转换关系法，估算研究区2002年、2012年和2019年各类树种的固碳量和释氧量(表3)。2019年固碳量、释氧量分别比2002年增加211.72万t和566.82万t，增幅均达102%。在2002―2019年期间，马尾松、栎类是固碳量和释氧量增加的主要贡献者，而研究区在加大森林资源经营力度和树种结构改善后，2019年其他硬阔类珍贵树种和其他软阔类树种也逐渐成为固碳量和释氧量的主要贡献者。

固碳量和释氧量增加主要是由于在2002—2019年间活立木蓄积量增加而引起的，活立木蓄积量由2002年的728.32万m3增长到2019年的1461.44万m3，增长了733.12万m3，年均增长43.12万m3。活立木蓄积量增长得益于研究区内天然林资源保护、退耕还林等林业重点工程的实施，以及森林资源经营、保护管理力度加强，林木采伐得到有效控制、林地生产力进一步提升，森林质量提高，在增加森林面积的同时，蓄积量随之增加。

图1 三期树种蓄积量变化图

表3 优势树种固碳量和释氧量统计表万t树种2002年2012年2019年固碳量释氧量固碳量释氧量固碳量释氧量落叶松0.010.020.561.490.922.46华山松0.501.350.230.631.353.62马尾松112.00299.85192.27514.73156.50418.98其他松类0.000.010.140.380.000.00杉木4.3511.6615.0740.3418.4649.42水杉0.050.140.711.910.330.88柳杉6.0216.110.000.0016.7644.86柏木6.0416.1627.7574.308.0821.63栎类68.57183.5744.52119.18120.30322.06桦木0.551.470.210.550.741.99其他硬阔类7.1919.240.992.6443.14115.49杨树0.050.130.431.160.621.67其他软阔类2.165.7813.4536.0252.01139.24合计207.49555.48296.34793.35419.211 122.30

3.3 空间分布特征

图2是研究区2002―2019年三期森林面积按优势树种划分的空间分布图。从图中可以看出，马尾松的分布范围变化较为显著，2002年仅在方斗山与七曜山山区有分布，而到2019年研究区全境均有分布，由此可见林业重点工程建设的成效显著。同时也可以看出，森林结构由纯林逐渐转变为混交林，各类型树种交错遍布，有效的提高了森林对病虫害和自然灾害的抵御程度。栎类和其他软阔类树种面积虽次于马尾松林，但两类树种的空间分布也得到了增强，其空间格局从部分聚集变为广泛分布，这对森林固碳释氧功能的贡献同样重要。

4 结论

1)研究区在2002―2019年间，森林资源面积和蓄积呈增长趋势，活立木总蓄积比2002年增加733.12万m3，增幅达101%。除马尾松、栎类所占比例较大外，柏木、杉木、其它硬阔叶类珍贵树种和软阔类树种比例也在逐年不断增加，森林资源结构特别是树种结构逐步改善，树种多样性增加。

图2 优势树种空间分布情况

2)2002―2019年森林固碳量增长211.72万t，释氧量增加566.82万t，增长幅度均为102%；马尾松、栎类是固碳量、释氧量的增加的主要贡献者，空间分布范围从2002年仅有方斗山与七曜山山区分布，逐步扩散至研究区全境分布。

3)森林固碳量和释氧量增加主要是由于森林蓄积量增加而引起的，森林固碳和释氧量与森林蓄积量呈正相关。而林业重点工程实施及森林经营、保护管理力度提升是森林面积和蓄积增加的主要因素。