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碳汇价值核算下森林城市建设策略
——以北京市海淀区为例

2022-04-12王晓迪马晓燕

北京农学院学报 2022年2期
关键词:蓄积量海淀区林地

王晓迪,冯 丽,马晓燕*

(1.北京农学院 园林学院,北京102206;2.城乡生态环境北京实验室,北京100083)

目前,中国面临非常严峻的碳中和压力,2020年9月,习近平主席向世界承诺中国在 2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和[1]。碳减排需要“开源节流”,“开源”可以增加森林碳汇,“节流”则为减少工业排放。相对于工业减排,“开源”方式更具成效性,北京市从2017年开展“开源”工程项目,森林碳汇价值是衡量森林城市建设的重要指标,量化森林碳汇价值是评价森林城市建设成果的直接有效方法。

50年前欧美发达国家开始重视森林城市建设并针对森林吸收碳的能力以及空气的净化作用等主要问题进行探讨[2]。之后多国签订《京都议定书》,相关学者开始对森林碳汇价值、碳储量、碳交易展开研究[3]。中国森林城市建设于2004年开始实践并对森林碳储量和碳汇能力展开研究[4]。2010年开始建立森林碳汇计量模型,主要的森林碳汇估算方法有样地清查法、微气象法、遥感估算法等[5]。多种方法结合定量研究森林碳汇的方法鲜有耳闻,因此将监督分类法和森林蓄积换算因子法相结合,评估森城市建设带来的森林碳汇价值进行深入研究。

近年来北京森林城市建设稳步进行,未来三年将全域建成“国家森林城市”,其中海淀区的森林城市建设具有一定的特殊性:海淀区位于北纬39°57',东经116°17'。同时拥有浅山区和中心城片区,是未来三年北京市森林城市建设的主要区域,拥有巨大的历史文化价值,在研究保护历史文化与开展森林城市建设方面最具代表性。通过土地利用动态变化探讨森林城市建设对碳汇价值的贡献,为海淀区实施精准的土地利用控制和森林城市建设提供科学依据。

1 研究方法

1.1 数据来源

研究区影像数据信息见表1。采用USGS(United States Geological Survey)网站提供的Landsat 8-OLI卫星拍摄30 m分辨率的夏季无云日期的多光谱影像。

表1 研究区影像数据信息Tab.1 The image data information of study area

林地是指郁闭度0.20以上的宜林地,在进行生态效益评估是主要是对各类林地及其价值进行评估。森林是由乔木、或由直径1.5 cm以上的竹子组成且郁闭度0.20以上以及符合森林经营目的灌木组成且覆盖度30%以上的植物群落。林地是森林的载体,是森林物质生产和生态服务的源泉。林地碳储量是林木碳汇量、林下植被碳储量和地下生物碳储量的总和[6],其中,林地碳汇量是由树木生物固碳量换算,林下植物碳汇量是根据林下植物(含凋落物)固碳量换算,地下生物碳汇量是根据森林生物固碳量换算[7]。所用林地和林木蓄积量的原始数据来源于首都园林绿化局的统计年鉴(表2)。

表2 海淀区2016—2020年林地资源Tab.2 Forest land resources in 2016-2020

1.2 数据处理

运用ENVI与ArcGIS软件,采用监督分类的方法对影像数据进行土地利用分类处理。数据处理分为数据预处理和影像监督分类两个环节,预处理分为以下基础环节:辐射定标、大气校正、影像融合和裁剪,处理完成后的影像图分辨率更高、地物信息更全面[8]。因基础影像数据云量分别为0.11%、4.07%,均小于5%(来源于《遥感图象处理与判读规范(试行)》),且研究区域为无云区,未做去云处理。采用监督分类的方法对海淀区的土地用地类型进行分类提取。选取LUCC分类体系,将整个研究区域分为耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用土地六类。选取适量训练样本对其进行监督分类。

1.3 森林碳汇价值估算方法

根据蓄积量扩展法,计算海淀区的森林碳储量。计算公式如下:

C=V×δ×ρ×γ(1)

C1=V×1.9×0.5×0.5,C2=V×0.195,

C3=V×1.244,CF=C1C2C3。

式中:C为林地碳储量(C1),V为森林蓄积量,δ扩大系数一般取1.90;ρ容积系数为0.45~0.50,取0.5;γ含碳率取0.5;林下植物固碳量(C2)换算系数取0.195;林地固碳量(C3)换算系数取1.244[9-10]。林地碳汇价值增加与林地面积的增加呈正相关,林地碳汇价值与林木碳汇价值受林地蓄积总量的影响较大[11]。为了避免估算结果偏颇,将林地蓄积量和林木蓄积量分别进行碳汇价值估算,汇率取年均值,来源于中国外汇交易中心[12]。

2 结果与分析

2.1 海淀区土地利用面积变化

采用监督分类法对海淀区2016年和2020年2期遥感影像进行了信息提取和土地利用分类,发现海淀区林地代替耕地不断地填充城市内部,面积呈现增加趋势(林地增加48.52 hm2),且退耕还林现象明显。2016—2020年,耕地面积减少52.41 hm2,原耕地周围的建设用地出现明显破碎化现象,总体面积降低83.27 hm2,草地、水域和未利用地变化较小呈增加趋势(分别增加15.29 hm2、28.38 hm2、43.49 hm2)。

2.2 海淀区土地利用布局变化

空间变化上,北部平原的耕地转化为林地较多,耕地减少和林地增加这两大变化主要集中在海淀区北部的上庄及周边区域,部分的建设用地转为林地,这一部分的建设用地斑块破碎化明显(图1-a);浅山区部分耕地转为建设用地,这一趋势集中在在西北部浅山区的温泉镇和苏家坨镇(图1-b),这是城市发展的结果;中部和南部片区的林地总面积增加趋势不明显(图1-c),保护区内多为改造提升林,且建设用地的集约利用程度相对较高,土地转化率较低,土地利用结构相对稳定;中心地带留存的耕地几乎全部转化为林地和建设用地(图1-d),中部地区的耕地转化明显,这与城市化密不可分。

图1 土地利用变化对比图Fig.1 Comparison map of land use change

2.3 海淀区林地碳汇价值核算

森林碳汇因子估算法避免了大量的模型和多因素核算碳汇的冗杂,碳汇价值核算结果如表3所示。

表3 碳汇价值估算结果Tab.3 Estimation results of forest carbon sequestration value

林地碳汇价值核算结果表明:2016—2020年,海淀区新增林地面积为48.52 hm2,单位蓄积量增加3.35 m3/hm2,林地蓄积总量增加57 500 m3,林地碳汇总价值增加4 400万人民币。核算结果表明,林地总面积与单位面积蓄积量的同步增加使得林地碳汇总价值增加。海淀区既增加了林地总面积也提高了林地质量。

3 结论与讨论

3.1 海淀区土地利用结构和布局优化

海淀区近五年森林城市建设改善了土地利用空间布局:2016年,海淀区林地主要分在西北部浅山区,城区内分布极少,森林城市建设至今,城区内出现了有序的块状林地,林地总量增加48.52 hm2,占总面积35.78%。而2023年海淀区建成森林城市的指标为森林覆盖率不低于37%[13-14],未来三年海淀区林地至少增加500 hm2。在国土空间有限的情况下,人口密度增加、历史文化保护等因素使得海淀区土地利用方式难以发生大变动,其土地利用结构趋向于稳定。此外,土地利用结构亦受到耕地保护和基本农田保护的限制,土地利用类型上退耕还林的可能性有限,因此如何合理利用现有的土地资源是未来森林城市建设亟待解决的关键问题。

海淀区森林面积增加和单位面积森林蓄积量增加都能够增加森林碳汇价值,这与其他学者的研究结论基本一致[15-19]。但海淀区森林资源分布不合理的问题仍然存在,林地集中在西北部浅山区,东南部建设用地高度集中,仅有中部地区出现了块状林地,建设用地高度集中,东南部中心城区部分林地无明显增加,在未来森林城市建设中,应该重视中心城区现有林地质量提高,着重解决森林资源分布不均衡问题和公平合理配置森林资源。

3.2 海淀区林地碳汇价值变化分析

2016—2020年林地碳汇总价值增加4 400万元,林地面积和林地质量皆有相应增加,林地面积增加是林地总蓄积量增加的主要因素。新建初具规模的林地和提高现有林地质量是未来森林城市建设的两个关键方向。新增林地应以大规模乡土树种为主,且注意植物群落的多样性配植,避免单一的种植结构带来生态问题。另发现林下植被固碳和地下生物碳储量也是林地碳汇总量的重要影响因素,因新增林建设还要注意乔灌草群落结构的搭配,以保证生态系统合理稳定的垂直结构[20-21]。北京市从2011年开始实施碳交易试点工程[22],但碳交易市场需求不足,且缺少应有的监管和科学的监督,碳交易发展缓慢,公众参与度不高,碳交易未能有效的推动海淀区森林城市建设。相关学者的研究表明,在森林碳汇的市场需求大、碳交易较为成熟的地区,森林碳汇项目可以转变土地利用方式并有利于森林城市建设[23-25 ],推动海淀区碳交易发展有利于增加林地碳汇价值。

3.3 未来建设与发展建议

未来森林城市建设首先应重视土地利用结构和布局,以林地建设和耕地保护为出发点,严格控制建设用地扩张;在历史文化保护区提高现有林地的质量并注重新增林地总体布局的合理性;未来海淀区森林城市建设应在历史文化保护区提高森林质量和在非历史文化保护区腾退低效建设用地建设新林地作为两个重点方向。其次,未来森林城市建设中需要做以下两方面的努力:对现有的林地进行质量提升,提高单位面积森林蓄积量;整理不成规模的林地和其他用地类型的腾退空间,提高林地总面积,从质量和数量上全方位开展森林城市建设。另外,该研究只是宏观核算了林地碳汇总价值,林地碳汇只是城市综合碳汇的一部分,人口增长、能源消费、土地利用变化等因素决定城市的综合碳汇;微观上成熟林和近熟林比新植林和幼龄林的碳储量高,森林中树木年龄组成结构是否合理等问题有待深入研究。

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