哈尔滨丁香公园4种典型人工绿地群落碳密度研究

顾 韩， 施芋宇， 刁 洁， 刘 畅*

1.重庆交通大学， 重庆 400074 2.东北林业大学风景园林博士后流动站， 黑龙江 哈尔滨 150040

城市森林、公园、近自然林作为城市生态系统的生产者和消费者，通过光合作用吸收CO2，释放O2，有效起到固碳释氧、降低城市热岛效应、消减空气颗粒物的作用[1]. 城市绿地是城市重要的碳库，在减缓温室气体排放中扮演碳汇的作用. 但城市化的快速扩张，导致城市用地、下垫面改变[1-3]，影响城市绿地碳汇作用的发挥[4-5]. 近年来，在清洁发展机制与可持续发展模式的驱动引导下[6-8]，城市绿地在碳汇功能中的作用和地位得到了更多的关注[9-11]，而碳密度是生态系统碳汇的重要指标.

国内外学者在森林生态系统、湿地生态系统及海洋生态系统中对碳密度、碳浓度、碳通量等问题进行了广泛深入的研究[12-14]，并证明了其碳汇的潜力与生态价值[15-17]. 国外学者对大城市树木碳密度的研究[18-19]表明，城市树木的平均碳密度约为森林树木平均碳储量密度的1/2. Phillips等[20]通过分析美国10个城市植被覆盖数据，明确了植物生物量、生长率、死亡率、枯落物比例与城市植被吸收CO2能力的强弱关系. Cameron等[21]指出城市园林生态系统服务价值与CO2浓度具有一定的相关性. ZHENG等[22]通过遥感技术建立了城市绿地植被指数与碳密度、碳储量之间的回归方程，发现植被指数(NDVI)与城市绿地碳汇相关性较好. 在城市碳汇方面，我国学者从种群、群落结构方面对碳储量和碳密度分别开展研究，并探讨了群落结构对固碳能力、造林绿化与气候变化、碳汇三者之间的关系. 也有学者从土壤固碳能力提出公园下垫面的设计策略[23-25]. 唐琳[26]对呼和浩特市5个典型公园植物的生物量与碳储量进行研究，揭示了园林植物的固碳效益. 徐亚如等[27]以武汉园博园为研究对象，利用RS和GIS，结合美国景观绩效平台中的国家树木效益计算器对林木植被年际碳汇效能及经济价值、生态功能进行探讨. 宗芮[28]以西安市域绿地为研究对象，利用Landsat影像构建CASA模型，对不同时期的西安市域绿地进行碳汇估算，并提出基于碳汇绩效的市域绿地系统布局模式.

综上，在全球气候变暖及城市热岛加剧的背景下，城市绿地在城市生态系统中的固碳作用比以往受到了更多的关注，城市绿地中的植被、土壤受人类活动的影响强烈，系统稳定性差，空间异质性大，不易进行试验监测，导致目前城市绿地碳循环尚缺乏充分的观测数据和相应的理论支持. 该研究以寒地城市公园绿地为研究对象，采用碳/氮分析仪测定法与标准木解析法，对公园4种人工绿地群落植被碳密度、生态系统碳密度(植被和土壤)进行研究，探讨了不同人工群落碳密度分布差异，评定人工绿地的碳汇作用，以期为碳汇型城市公园绿地植被类型的选择和规划布局提供数据支持.

1 材料与方法

1.1 研究区域与样点设置

研究地点位于哈尔滨市群力新区，地处群力大道与景江西路交汇处，丁香公园占地面积67.4 km2，是中心城区面积最大的城市综合公园(见表1)，景观整体性较高. 丁香公园土壤类型及公园植被具有典型的寒地特征(见表2). 公园建设于2010年，园内地形相对平坦，水体面积约占公园总面积的1/4，园内植物以人工栽植为主. 该研究于2018年5月下旬(即生长季初期)进行样地设置，在丁香公园内选取4种典型人工绿地群落——落叶松林群落、白桦林群落、丁香群落、草地群落(见表1)，乔灌木生长年限超过10年，各样地面积均为30 m×30 m，在每个样地内再随机设置3个小样地，共12个样点. 该研究于2018年5月对样地内树木进行调查，9月再对样地内树木进行每木调查，并收集植被、土壤以及凋落物样品. 样地内主要植物类型有落叶松(Larixgmelinii)、白桦(Betulapaltyphylla)、丁香(Syringaoblata)、榆叶梅(Amygdalustriloba)、玉簪(Hostaplantaginea)、早熟禾(PoaannuaLinn.).

表1 哈尔滨中心城区公园绿地基本情况

表2 哈尔滨丁香公园样地植物群落类型及基本特征

1.2 样品采集与分析

1.2.1植被碳储量测定

1.2.1.1乔木层生物量测定

在事先设置的公园样地内对落叶松林落群、白桦林群落中胸径大于4 cm的落叶松与白桦进行每木检尺，然后按2 cm划分径级选取各径级标准木(在各类型标准地附近相同林分中选取)，其中落叶松、白桦各15株，共选择30株标准木，实测树木根、干、枝、叶4个部位的生物量，利用生物量回归模拟方程[29](见表3)，建立乔木各器官与胸径的生物量及胸径的相关回归方程.

表3 哈尔滨丁香公园白桦、落叶松回归模拟方程

1.2.1.2灌草层生物量测定

采用收获法在30 m×30 m的标准地中，分别获

取样地中心和四角样方中的灌木层与草本层，地上部分齐地面收割，地下部分分层取出(每10 cm一层，取至40 cm土壤)，将根系用清水洗净带回实验室，对各器官总鲜质量进行称重. 中心样方5个，大小为2 m×2 m，四角样方随机设置10个，大小为1 m×1 m. 将采集的植物样本在实验室70 ℃下烘干48 h，至恒质量，待测.

1.2.1.3凋落物测定

于生长季末期，在4种群落样地中分别设置3个20 cm×20 cm的样方，收集全部凋落物，装入封口袋，带回实验室70 ℃下烘干48 h，至恒质量.

1.2.1.4植被碳储量测定

采用碳/氮分析仪Multi N/C 3100(Analytik Jena AG, Germany)分析乔木层、灌木层、草本层、凋落物层的有机碳含量，然后用各组分的生物量乘以碳含量，得到各植被层及凋落物层的碳储量，四者之和为植被的碳储量[30].

1.2.2土壤有机碳密度测定

每个标准样地内随机取3个土壤剖面，土壤深度为40 cm，40 cm以下为母质层. 确定土壤剖面后，用土壤环刀(100 cm3)每10 cm为一层取样，取样深度50 cm. 土样用铝盒装好. 回实验室后，在烘箱150 ℃下烘干24 h，测定其土壤容重；同时在同一土层深度取约500 g土样装入样品袋，在实验室风干后，去除样品袋内大于2 mm的根系或岩石后，在70 ℃下烘干24 h. 然后，研磨粉碎、筛选，利用碳/氮分析仪分析各层土壤有机碳(SOC)含量和凋落物碳质量分数，计算4种群落的凋落物碳储量和土壤碳储量.

土壤有机碳密度是指单位面积一定深度的土层中SOC的含量，土层i的碳密度(SOCi，单位为kg/m2)的计算公式[23]：

(1)

式中：Ci为土层i的有机碳含量，g/kg；Di为土层i的容重，g/cm3；Ei为土层i的厚度，cm；Gi为土层i直径大于2 mm石砾的占比，%.

如果某一土壤剖面由k层组成, 那么该剖面的碳密度为

1.2.3群落郁闭度

丁香公园植物群落的郁闭度采用目测法结合数字式植物冠层分析仪(CI-110型，CID，USA)进行测定，试验操作遵循植物冠层分析仪相关要求.

1.2.4数据分析

该研究数据采用SPSS 18.0软件进行单因素方差分析(one-way ANOVA). 采用T-检验分析不同数据组间的差异性, 单因素方差分析(one-way ANOVA)采用最小显著差异法(LSD)，显著性水平均设置为α=0.05.

2 结果与分析

2.1 丁香公园植被生物量

从表4可见，丁香公园4种群落间生物量存在显著差异. 草地、丁香、白桦林、落叶松林群落的植被生物量在4.15～104.10 t/km2之间，落叶松林群落植被生物量最大，白桦林群落次之，草地群落最低，针叶类群落生物总量高于阔叶类植物群落.

表4 丁香公园不同群落植被生物量

白桦林、落叶松林两种乔木群落植被生物量分别为75.91、104.10 t/km2，落叶松林群落生物量是白桦林群落生物量的1.37倍. 通过群落垂直层植被生物量分析可知，白桦林与落叶松林群落草本层、灌木层、乔木层生物量存在差异. 其中，白桦林群落与落叶松林群落乔木层占比均超过90%，但白桦林群落的灌木层、草本层生物量占比均高于落叶松林群落，白桦林群落的草本灌木层生物量占比为8.96%，落叶松仅为2.39%.

灌木层生物量在丁香、白桦林和落叶松林3种群落中呈递减的趋势，丁香群落灌木层生物量最高，是白桦林群落、落叶松林群落生物量的2.19和7.01倍. 4种群落草本层生物量呈不规则分布，草地群落草本层生物量最大，白桦林群落次之，丁香与落叶松林群落草本层生物量接近，从草地群落到落叶松林群落灌木层生物量呈显著陡降趋势.

2.2 丁香公园4种人工绿地群落植被碳密度

由表5可见，寒地城市公园4种人工绿地群落植被的碳密度有较大差异，碳密度分布在(0.50±0.03)～(9.15±0.08)kg/m2之间，丁香群落、白桦林群落、落叶松林群落比草地群落碳密度显著提高了2.02～17.30倍(P<0.05)，白桦林群落、落叶松林群落较丁香群落分别显著提高了4.95和5.05倍(P<0.05). 因此，丁香公园4种人工绿地群落植被碳密度分布呈现出由单一结构群落向复杂结构群落增加的变化趋势.

表5 丁香公园4种群落草本、灌木、乔木及凋落物层碳密度情况

进一步分析发现，4种群落植被碳密度的垂直分配格局也存在明显差异. 草本层中，碳密度最高的是草地群落，是其他3种群落草本层碳密度的2.24～3.17倍(P<0.05)，碳密度呈现由草地群落向落叶松林群落递减的趋势；灌木层碳密度分布最高的是丁香群落，是白桦林群落和落叶松林群落的2.51与3.05倍(P<0.05). 4种群落凋落物层碳密度呈现草本群落<丁香群落<落叶松林群落<白桦林群落的特征，白桦林群落凋落物层的碳密度最高，是草地群落、丁香群落和落叶松林群落的7.25、4.14、1.43倍；白桦与落叶松林群落的碳密度大小由乔木层和凋落物层决定，落叶松林群落乔木层碳储量是白桦林群落乔木层的1.18倍(P<0.05). 乔木层和凋落物层碳密度之和占其群落碳密度总量的93.29%～98.42%，灌木层占比为3.17%～4.95%，草本层占比最小，为1.31%～1.76%. 由此可见，群落垂直结构及植物类型可能影响绿地群落植被的碳密度.

注：不同大写字母表示不同群落类型间的土壤有机碳密度存在显著差异，小写字母表示同群落类型间的土壤有机碳密度存在显著差异. 图1 丁香公园土壤有机碳密度及分布Fig.1 The density and distribution characteristics of soil organic carbon in Syringa Park

2.3 丁香公园4种人工绿地群落土壤有机碳密度

研究表明，哈尔滨丁香公园绿地土壤有机碳密度呈现出由草本群落结构向针叶群落结构递减的趋势(见图1). 丁香公园4种人工绿地群落土壤有机碳密度在(19.11±6.26)～(28.28±4.55)kg/m2之间. 草地群落土壤碳储量最高，白桦林群落最低，丁香群落、白桦林群落、落叶松林群落土壤有机碳较草地群落分别降低了4.31%～32.43%(P<0.05).

通过对4种群落不同深度土壤有机碳密度分析发现，群落土壤有机碳密主要分布在10～20 cm土层，在10～50 cm土层随土壤深度的增加有机碳密度呈递减的特征.

在垂直分布上，草地与丁香群落高碳密度层分布在0～30 cm土层，其碳密度在20.71～21.52 kg/m2之间，占比均超过76%；白桦林与落叶松林群落碳密度分布均呈现明显的分层现象，在0～20 cm土层有机碳密度最大，占总碳密度的60%，20～40 cm土层次之，占16.78%～30.49%. 在水平分布上，草地与丁香群落0～40 cm各土壤层有机碳密度均较白桦林、落叶松林群落高15.15%～118.42%(P<0.05)，草地群落仅30～40 cm土壤层有机碳密度较丁香群落显著高4.03%. 由此推测，哈尔滨丁香公园4种人工绿地群落土壤有机碳含量主要由0～30 cm土壤层中的碳密度决定.

2.4 丁香公园4种人工绿地群落生态系统碳密度

由表6可见，哈尔滨丁香公园草地群落、丁香群落、白桦林群落、落叶松林群落4种群落生态系统碳密度相近，其生态系统碳密度在(28.78±4.55)～(31.49±3.31)kg/m2之间. 草地群落生态系统的碳密度较白桦林和落叶松林群落显著减低了7.76%～10.81%(P<0.05). 丁香群落碳密度最低，比丁香、白桦林、落叶松林群落生态系统碳密度低0.75%～7.76%(P>0.05). 白桦林群落生态系统碳密度较落叶松林群落低7.05% (P>0.05). 因此，通过数据分析推测，丁香公园4种人工绿地群落的生态系统碳储量呈稳定型分布格局.

表6 哈尔滨丁香公园绿地植物生态系统碳密度及占比

通过对各类型绿地生态系统碳密度的组成结构分析发现，4种人工绿地群落生态系统的碳密度均以土壤碳为主位. 其中，草地和丁香群落生态系统土壤有机碳密度占比在90%以上，白桦与落叶松林群落生态系统的碳密度构成发生变化，植被碳含量占比提高了22.01%～29.6%，但仍以土壤有机碳为主. 说明各人工绿地群落碳汇分配方式发生变化，草本群落绿地和灌丛群落绿地主要以形成土壤有机碳的方式将碳素储存在土壤中，乔木群落绿地则以形成土壤有机碳与积累植被生物量两种方式储存碳素.

3 讨论

在区域尺度上，植株的高度和胸径直接影响植株的生物量[31]，根据笔者研究公园的4种群落的物种组成性质及数量特征信息分析发现，落叶松林及白桦林群落中植株的胸径与高度处于优势地位，同时群落的物种组成丰富度、数量高于灌木和草本群落. 因此, 白桦林与落叶松林群落的生物量较大. 笔者研究的哈尔滨丁香公园植被生物量范围为4.15～104.10 t/hm2,平均值为48.04 t/hm2，与杭州市植被的生物量平均值(32.52 t/hm2)[32]、西安市城市绿地4种典型灌木平均生物量(43.51 t/hm2)[33]相比，哈尔滨丁香公园植被生物量比杭州市、西安市分别高32.81%、10.10%，表明哈尔滨区域样本的平均生物量积累较高，可能是因为低温使树木生长周期较长，积累了更多的生物量. 就目前的研究还不能全面反映中高纬度城市公园绿地生物量的准确数据，仍需要大量的观测研究；同时，也应该加强对我国不同气候区城市绿地植被生物量的观测. 笔者研究结果与北方森林植被生物量范围(37.01～134.45 t/hm2)[16,34]相比偏低，与我国森林生物量平均值波动范围(4～324 t/hm2)[30]的下限接近，说明城市大型公园绿地具有与天然森林相近的植被生物量，但整体生物量仍小于森林.

植被的碳密度通常由植被的生物量决定，植物类型与密度是植被碳密度影响的主要因子. 丁香公园4种人工绿地群落的植被碳库主要来源于生物量较大的白桦及落叶松乔木层，故白桦林与落叶松林群落的植被碳密度高于草地与丁香群落，说明针叶林较阔叶林在固碳能力上更具优势，灌木与草地的固碳能力较弱. 因此，公园绿地的植被碳密度呈现出由草本向乔木递增的变化规律，其中，乔木层对群落植被碳汇的贡献最高. 丁香公园植被碳密度平均值为5.04 kg/m2，接近北方森林植被的固碳估计值(4.0～6.4 kg/m2)[35-36]，说明寒地公园人工绿地具备类似北方森林植被的固碳能力，对城市碳汇有重要意义.

丁香公园绿地群落生态系统碳密度构成以土壤有机碳为主，土壤有机碳约占83.31%，碳密度平均值为24.20 kg/m2，相比我国天然林与北方森林和土壤有机碳密度值(分别为10.9、8.5 kg/m2)有较大提高，可能是丁香公园所处的位置曾经是松花江的漫滩地，同时公园有大面积水体，使得土壤水分含量较高. 研究[30]表明，在水分含量较高的土壤环境，根呼吸、凋落物及微生物分解会收到抑制，从而减少公园土壤的碳排放，说明寒地公园绿地对城市碳汇有重要作用[35-38]. 笔者结果与王祖华等[39]研究的南京城市森林土壤有机碳密度结果(21.77 kg/m2)接近. 丁香公园植被碳密度较低可能与公园建成时间、乔木树龄较小、游人对植被影响等因素有关. 在森林生态系统中，乔木多处于成年期，植被碳密度相对较高[40].

该研究中草地、丁香、白桦林和落叶松林4种人工绿地生态系统的碳密度值接近，其原因可能是4种群落生态系统碳元素的储存与分配方式不同所致. 4种群落生态系统中，植被碳密度值从草地到落叶松林群落呈递增趋势，而土壤碳储量总体上呈递减趋势，因此4种群落生态系统碳密度总量相近，说明不同植被群落生态系统的碳汇潜力在公园绿地中都具有重要的作用.

寒地公园植被生物量、群落垂直层生物量分布均存在差异，植被碳密度呈现由草地到木本递增的趋势. 土壤有机碳密度呈现由草地群落结构向针叶群落结构递减的趋势，说明公园绿地中的木本植物具有较好的碳汇潜力，因此可以考虑通过增加公园乔木的数量和比例来改善绿地土壤理化环境，促进城市公园绿地生态系统的碳汇效能[25].

此次研究中采用了中国陆地生态系统土壤容重经验值[41]，未对不同种植方式、植被类型的土壤容重进行深入研究，对研究结果及结论带来了一定的不确定性与局限性. 因此，在实际使用过程中，仍需根据实际情况对不同绿地土壤的容重进行研究.

该研究采用生物量相对生长方程对城市公园绿地生物量进行估算，从而进一步估算公园绿地的碳密度，该研究方法成熟且适合中小尺度生物量的初步计算. 但考虑到现实取样及人为因素的影响，通常会考虑选取生长较好的地段进行测定，从而导致结果偏高；同时，通过生物量相对生长方程计算得出的生物量值的精度要低于砍伐标准木建立的实地相对生长方程计算结果，这些因素均对此次研究的结果产生影响. 因此，对哈尔滨丁香公园及整个城市公园生态系统碳密度的研究仍需更深入的调查与分析.

4 结论

a) 丁香公园植被生物量分布在4.15～104.10 t/km2之间. 落叶松林群落植被生物量最大，白桦林群落次之，草地群落最低. 针叶类群落生物总量高于阔叶类植物群落. 群落中乔木、灌木、草本生物量分布占比有显著差异.

b) 丁香公园绿地群落的碳密度呈现由单一结构群落向复杂结构群落增加的变化趋势，碳密度分配格局呈草本群落<丁香群落<白桦林群落<落叶松林群落的变化特征.

c) 丁香公园土壤有机碳密度分布在(19.11±6.26)～(28.28±4.55)kg/m2之间，呈现由草本群落结构向针叶群落结构递减的趋势. 土壤有机碳密度由0～30 cm土层决定，在10～50 cm土层随土壤深度的增加有机碳密度呈递减的变化特征.

d) 丁香公园绿地生态系统碳密度相近，分布在(28.78±4.55)～(31.49±3.31)kg/m2之间. 草本和灌丛群落生态系统碳的储存方式以土壤有机碳形式为主，乔木群落生态系统则以土壤有机碳、积累植被生物量两种方式储存碳素.

参考文献(References)：

[1] 邱玲,刘芳,张祥,等.城市公园不同植被结构绿地削减空气颗粒物浓度研究[J].环境科学研究,2018,31(10):1685-1694.

QIU Ling,LIU Fang,ZHANG Xiang,etal.Reducing effect of air particulate matter concentration by green spaces with different vegetation structure in city parks[J].Research of Environmental Sciences,2018,31(10):1685-1694.

[2] 柯新利,唐兰萍.城市扩张与耕地保护耦合对陆地生态系统碳储量的影响:以湖北省为例[J].生态学报,2019,39(2):672-683.

KE Xinli,TANG Lanping.Impact of cascading processes of urban expansion and cropland reclamation on the ecosystem of a carbon storage service in Hubei Province China[J].Acta Ecological Sinica,2019,39(2):672-683.

[3] 闫涓涛,王钧,鲁顺子,等.深圳市快速城市化对城市生态系统碳动态的影响研究[J].生态环境学报,2017,26(4):553-560.

YAN Juantao,WANG Jun,LU Shunzi,etal.Impacts of rapid urbanization on carbon dynamics of urban ecosystems in Shenzhen [J].Ecology and Environmental Sciences,2017,26(4):553-560.

[4] 吴婕,李楠,陈智,等.深圳特区城市植被的固碳释氧效应[J].中山大学学报(自然科学版),2010,49(4):86-92.

WU Jie,LI Nan,CHEN Zhi,etal.The effect of CO2sequestration and O2release of urban vegetation in Shenzhen special zone[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2010,49(4):86-92.

[5] 赵秋月,刘健,单浩林,等.基于减缓热岛效应的公园绿地布局优化研究[J].中国园林,2020,36(5):64-69.

ZHAO Qiuyue,LIU Jian,SHAN Haolin,etal.Research on layout optimization of park green space based on alleviating heat island effect[J].Chinese Landscape Architecture,2020,36(5):64-69.

[6] 张忠潮,白宏兵,杨文秀.清洁发展机制与中国林业的发展[J].西北林学院学报,2006,21(3):170-173.

ZHANG Zhongchao,BAI Hongbing,YANG Wenxiu.Clean development mechanism and development of Chinese forestry[J].Journal of Northwest Forestry University,2006,21(3):170-173.

[7] 魏云龙,蔡建国.杭州市绿地生态系统服务功能价值评估及可持续性发展研究[J].浙江农林大学学报,2017,34(4):695-703.

WEI Yunlong,CAI Jianguo.Evaluation and sustainable development on ecological service value for urban green space system in Hangzhou City[J].Journal of Zhejiang A & F University,2017,34(4):695-703.

[8] SCHARENBROCH B C,LIOYD J E,JOHNSONMAYNARD J L.Distinguishing urban soils with physical,chemical,and biological properties[J].Pedobiologia,2005,49:283-296.

[9] SETO K C,GÜNERALP B,HUTYRA L R.Global forecasts of urban expansion to 2030 and direct impacts on biodiversity and carbon pools[J].Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America,2012,109(40):16083-16088.

[10] LUO Shanghua,MAO Qizheng,MA Keming.Comparison on soil carbon stocks between urban and suburban topsoil in Beijing,China[J].Chinese Geographical Science,2014,24(5):551-561.

[11] NOWAK D J,CRANE D E.Carbon storage and sequestration by urban trees in the USA[J].Environment Pollution,2002,116:381-389.

[12] CALDEIARA K,DUFFY P B.The role of the southern ocean in uptake and storage of anthropogenic carbon dioxide[J].Science,2000,287(5453):620-622.

[13] 徐英明,虞依娜,李鑫.南亚热带不同造林模式碳汇林土壤碳积累与碳汇功能[J].生态学报,2019,39(1):355-362.

XU Yingming,YU Yina,LI Xin,etal.Soil carbon accumulation and carbon sinks under different afforestation patterns in Chinese subtropical forests[J].Acta Ecological Sinica,2019,39(1):355-362.

[14] DAVIES Z G,EDMONDSON J L,HEINEMEYER A.Mapping an urban ecosystem service:quantifying above-ground carbon storage at a city-wide scale[J].Journal of Applied Ecology,2011,48(5):1125-1134.

[15] NOWAK D J,CRANE D E.Carbon storage and sequestration by urban trees in the USA[J].Environment Pollution,2002,116:381-389.

[16] 步巧利,谭正洪,张一平.中国西南地区热带森林演替序列的碳动态[J].生态学报,2020,40(15):1-7.

BU Qiaoli,TANG Zhenghong,ZHANG Yiping.Carbon dynamic of a tropical forest succession series in southwest China[J].Acta Ecological Sinica,2020,40(15):1-7.

[17] 夏敏,王行,刘振亚,等.四川若尔盖高原3种湿地生态系统的碳储量及碳汇价值[J].福建农林大学学报(自然科学版),2020,49(3):392-398.

XIA Min,WANG Hang,LIU Zhenya,etal.Carbon stock and its value for 3 types of wetland ecosystems on Zoige Plateau,Sichuan Province[J].Journal of Fujian Agriculture and Forestry University (Natural Science Edition),2020,49(3):392-398.

[18] DANIEL G B,DEREK T R,NANCY H F F.Land use and the carbon cycle advances in integrated science management and policy [M].England:Cambridge University Press,2013:305-324.

[19] YAO Zhengyang,LIU Jianjun.Models for biomass estimation of four shrub species planted in urban area of Xi′an City,northwest China[J].Chinese Journal of Applied Ecology,2014,25(1):111-116.

[20] PHILLIPS O L,LEWIS S L.Evaluating the tropical forest carbon sink[J].Global Change Biology,2014,20(7):2039-2041.

[22] ZHENG Yang,JIAN Jun,XIAO Wen,etal.Spatial dynamics of aboveground carbon stock in urban green space:a case study of Xi′an,China[J].Journal of Arid Land,2015,7(3):350-360.

[23] 徐飞,刘为华,任文玲,等.上海城市森林群落结构对固碳能力的影响[J].生态学杂志,2010,29(3):439-447.

XU Fei,LIU Weihua,REN Wenling,etal.Effects of community structure on carbon fixation of urban forests in Shanghai[J].Chinese Journal of Ecology,2020,29(3):439-477.

[24] 李隽永.基于土壤固碳能力的城市公园下垫面设计研究[D].长沙:湖南农业大学,2017.

[25] YANG J Y,WANG C K.Soil carbon storage and flux of temperate forest ecosystems in northeastern China[J].Acta Ecologica Sinica,2005,25(11):2875-2882.

[26] 唐琳.城市园林绿化植物固碳效益研究[D].呼和浩特:内蒙古农业大学,2019.

[27] 徐亚如,戴菲,殷利华.武汉园博园碳汇效能综合研究[J].中国城市林业,2019,17(1):33-36.

[28] 宗芮.基于碳汇绩效的西安市域绿地系统空间布局模式研究[D].西安:西安建筑科技大学,2018.

[29] WEISHAMPEL P,KOLKA R,KING J Y.Carbon pools and productivity in a 1-km2heterogeneous forest and peat land mosaic in Minnesota,USA[J].Forest Ecology and Management,2009,257:747-754.

[30] 王伯炜,牟长城,王彪.长白山原始针叶林沼泽湿地生态系统碳储量.生态学报,2019,39(9):3344-3354.

WANG Bowei,MU Changcheng,WANG Biao.Carbon storage of a primary coniferous forested wetland ecosystem in the temperate Changbai Mountain of China[J].Acta Ecologica Sinica,2019,39(9):3344-3354.

[31] 郭纯子,吴洋洋,倪健.天童国家森林公园植被碳储量估算[J].应用生态学报,2014,25(11):3099-3109.

GUO Chunzi,WU Yangyang,NI Jian.Estimation for vegetation carbon storage in Tiantong National Forest Park[J].Chinese Journal of Applied Ecology,2014,25(11):3099-3109.

[32] 邱布布,徐丽华,张茂震,等.基于Landsat OLI和ETM+的杭州城市绿地地上生物量估算比较研究[J].西北林学院学报,2018,33(1):225-232.

QIU Bubu,XU Lihua,ZHANG Maozhen,etal.Estimation of above-ground biomass of urban green land in Hangzhou based on landsat OLI and ETM+ Data[J].Journal of Northwest Forestry University,2018,33(1):225-232.

[33] 姚正阳,刘建军.西安市4种城市绿化灌木单株生物量估算模型[J].应用生态学报,2014,25(1):111-116.

YAO Zhengyang,LIU Jianjun.Models for biomass estimation of four shrub species planted in urban area of Xi′an City,northwest China[J].Chinese Journal of Applied Ecology,2014,25(1):111-116.

[34] 任继勤,夏景阳.基于碳密度-林龄关系的黑龙江省森林碳汇潜力预测[J].环境科学研究,2017,30(4):552-558.

REN Jiqin,XIA Jingyang.Prediction of forest carbon sink potential in Heilongjiang Province:the carbon density-age relationship-based approach[J].Research of Environmental Sciences,2017,30(4):552-558.

[35] 代杰瑞,庞绪贵,曾宪东,等.山东省土壤有机碳密度的空间分布特征及其影响因素[J].环境科学研究,2015,28(9):1449-1458.

DAI Jierui,PANG Xugui,ZENG Xiandong,etal.Soil carbon density and distribution and influencing factors in Shandong Province[J].Research of Environmental Sciences,2015,28(9):1449-1458.

[36] 崔晓阳,袁方怀龙.城市绿地土壤及其管理[M].北京:中国林业出版社,2001:23-24.

[37] PENG Lihua,CHEN Shuang,LIU Yunxia,etal.Application of city green model in benefit assessment of Nanjing urban green space in carbon fixation and runoff reduction[J].Frontiers of Forestry in China,2008,3(2):177-182.

[38] RUAN Luping,LU Yuanchang,MENG Jinghui.Plantation transformation alternatives determine carbon sequestration capacity:a case study with Pinus massoniana in southern China[J].Journal of Mountain Science,2020,17(6):919-930.

[39] 王祖华,刘红梅,关庆伟,等.南京城市森林生态系统的碳储量和碳密度[J]. 南京林业大学学报(自然科学版),2011,54(4):18-22.

WANG Zuhua,LIU Hongmei,GUAN Qingwei,etal.Carbon storage and density of urban forest ecosystems in Nanjing[J].Journal of Nanjing Forestry University (Natural Science Edition),2011,54(4):18-22.

[40] 汤煜,石铁矛,卜英杰,等.石羽城市绿地碳储量估算及空间分布特征[J].生态学杂志,2020,39(4):1387-1398.

TANG Yu,SHI Tiemao,BU Yingjie,etal. Estimation and spatial distribution of carbon storage in urban greenspace[J]. Chinese Journal of Ecology, 2020,39(4):1387-1398.

[41] 柴华,何念鹏.中国土壤容重特征及其对区域碳贮量估算的意义[J].生态学报,2016,36(13):3903-3910.

CHAI Hua,HE Nianpeng.Evaluation of soil bulk density in Chinese terrestrial ecosystems for determination of soil carbon storage on a regional scale[J].Acta Ecologica Sinica,2016,36(13):3903-3910.