2060年前我国森林生物量碳库及碳汇潜力预测*

付 晓 张煜星 王雪军

(1.北京联合大学应用文理学院 北京 100091； 2.国家林业和草原局林草调查规划院 北京 100714； 3.国家林业和草原局驻北京森林资源监督专员办事处 北京 100714)

气候变化是全世界共同面对的最严峻挑战(Parmesanetal., 2003)。森林生态系统是巨大的碳储存库和重要碳汇，森林通过碳汇功能，储存了陆地生态系统中50%～60%的碳(Dixonetal., 1994)。而森林碳汇的估算存在着很大的不确定性，生物量的精确估算可以减小这种不确定性，因此研究森林生物量碳库是十分必要的。森林碳估测主要有两种方法： 碳通量法和生物量法。生物量法是目前最直接、应用最广泛的方法之一，是以森林调查获取的林木胸径或森林蓄积量作为自变量、以生物量作为因变量建立模型进行估测的方法，主要包括3种方式： 树木直径和树高与生物量建模、单株材积与生物量建模、森林单位面积蓄积量与生物量建模(Fangetal., 1998; 冯宗炜,1999;唐守正等， 2001； Fangetal., 2001； 张煜星等， 2021)。利用森林资源清查资料建立生物量与蓄积量的转换模型，用以估测全国和区域生物量的方法，具有明显的优势(方精云等， 1996； 刘国华等， 2000； 赵敏等， 2004； 徐新良等， 2007;徐冰等， 2010)。已有很多研究利用国家森林资源清查数据资料，对过去70年的中国森林生物量碳库变化进行估算(方精云等， 1996； 刘国华等， 2000； 赵敏等， 2004； Panetal., 2004； 张煜星等， 2021，尹晶萍等， 2021)。 在过去70 年,我国森林生物量碳库增加了3.59 Pg C, 年均增加0.051 Pg C·a-1(张煜星等， 2021)。

为应对全球气候变化，我国提出“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和， 2030年森林蓄积量将比2005年增加60亿m3”。预测2030—2060年我国森林生物量碳库及碳汇潜力，可为制定具体减排增汇政策提供重要依据，同时对我国参与国际气候谈判和助力实现“碳中和”目标具有重要意义，目前,这方面的研究却鲜有报道(徐冰等， 2010)。

我国幅员辽阔，气候复杂多样，森林资源分布范围较广，类型多样。为提高森林生物量估测模型精度，必须考虑自然气候和树种分布的差异性，分区域研究、建立主要森林类型的估测模型尤为重要(张煜星等， 2021)。鉴于此，本研究利用全国森林资源清查数据资料，按区域、优势树种(组)分别建立基于乔木林公顷蓄积量与林龄关系的生长预测模型，并以国家林业发展相关规划中的森林面积增长目标为依据，对2060年前全国现有森林和新造林的蓄积量和生物量碳库及碳汇潜力进行预测分析，以期为制定减排增汇政策提供重要依据，对中国获取必要的CO2排放空间和参与全球气候变化谈判提供参考。

1 研究方法

1.1 区域划分

依据气候和自然地理相近、树种分布接近等因素，以省份为单位将我国(CH)划分为6个建模区域，东北区(Northeast China, NE)包括黑龙江、吉林和辽宁3省； 华北区(North China, NC)包括北京、天津、河北、内蒙古、山西、山东和河南7省(区、市)，西北区(Northwest China, NW)包括陕西、甘肃、宁夏、青海和新疆5省(区)，中南区(South Central China, SC)包括江苏、上海、安徽、湖北和湖南5省(市)，东南沿海区(Southeast Coastal China, SE)包括浙江、江西、福建、广东、广西和海南6省(区)，西南区(Southwest China, SW)包括四川、重庆、贵州、云南和西藏5省(区、市)。

1.2 数据来源

数据资料为5期全国森林资源清查数据，包括样地库和样木库数据，清查时间分别为1994—1998年、1999—2003年、2004—2008年、2009—2013年和2014—2018年。

样地库包括样地号、样地坐标、优势树种(组)、平均年龄、平均胸径、平均树高、郁闭度和公顷蓄积等61项因子。样木库包括样地号、样木号、立木类型、优势树种、胸径和材积等11项因子。根据森林资源清查规定，将森林划分为乔木林、竹林和国家特别规定的灌木林,其中乔木林包括人工林和天然林。本研究只对乔木林部分进行预测。香港、澳门和台湾因缺乏森林蓄积量和林龄等数据支撑，不在本研究范围之内。

1.3 森林蓄积量与林龄的关系

在对全国划分的6个建模区域内，按清查技术规定的优势树种(组)划分类型来进行建模数据组合，筛选出各区域内的主要优势树种(组)类型。

利用Richards 生长方程(Richards, 1959)拟合各区域优势树种(组)公顷蓄积量与林龄的关系, 即:

V=a(1-e-ct)b。

(1)

式中:V为公顷蓄积量(m3·hm-2)；t为林龄(a)； a, b, c为常数。

方程采用ForStar软件中的理查兹(Richards)生长曲线对数解法进行拟合。各区域主要优势树种(组)公顷蓄积量与林龄关系的拟合结果见表1。Richards生长曲线在大多数树种(组)类型中拟合效果较好, 在51个模型中有43 个相关系数r大于0.6, 表明曲线较好地拟合了各类型森林的自然生长过程。

1.4 森林生物量计算方法

森林生物量计算公式(李海奎等， 2010； 张煜星等， 2021)为：

(2)

式中：B为森林生物量(t)；V为各优势树种(组)森林蓄积量之和(m3)；Vi为样地调查材积(m3)；Bj为样地样木生物量(t)；Vj为样地样木材积(m3)；i为样地数；n为样地总数；j为样地内优势树种(组)类型；m为样地内优势树种(组)的总个数。

样地调查材积是指样地因子表中的材积(m3)，样地样木材积是指样地内样木根据材积公式计算得到的材积(m3)，样地样木生物量是指样地内根据单木材积与生物量模型计算得到所有优势树种(组)的样木生物量之和(t)。生物量转换因子系数(BEF)(李海奎等， 2010； 张煜星等， 2021)为：

(3)

1.5 未来中国森林生物量碳库预测

假设第九次森林资源清查(2014—2018年)的森林面积数据代表2018年各类型乔木林各龄组的面积分布情况, 对现有森林的幼龄林、中龄林、近熟林等龄组进行模型预测蓄积生长过程(成、过熟林不进行预测，采用现有的生物量碳计算结果)，并一致假设未来42年中没有森林的成片砍伐和死亡情况发生,则现有森林在未来某一年的生物量碳库可以通过以下公式计算:

(4)

式中：CΔt为现有森林在Δt年后的碳库(t)； Δt为距2018年的时间跨度(a)；Cc为含碳系数，一般取0.5；p为区域数；q为各区域主要优势树种(组)个数；k为优势树种(组)的个数；Bpq为第p个区域第q个优势树种(组)在Δt年后的森林生物量密度(t·hm-2)；Spq第p个区域第q个优势树种(组)的森林面积(hm2)。

新造林生物量及碳库的预测，按以下步骤进行： 首先,根据国家林业局(2016)发布的《全国森林经营规划(2016-2050年)》和林业战略规划推算未来42年我国的森林总面积。根据第九次清查(2014—2018年)，中国乔木林林分面积占森林总面积的比例为82.4%,如果没有大量皆伐森林该比例不会发生较大变化,则可计算出未来42 年中国乔木林总面积，各年份之间森林总面积差值即为新造乔木林的面积(表2)，也可计算出6个区域31个省(区、市)的新造林面积比例分配(表3)，6个区域主要人工林造林树种见表4。利用生长曲线方程预测新造林的每公顷蓄积量，利用蓄积量与生物量的转换因子系数计算得到新造林的生物量密度，再代入(3)式即可计算出新造林生物量碳库。

将现有森林和新造林的碳库累加起来, 即得到我国森林总碳库。

表1 全国主要树种(组)蓄积-林龄Richards曲线拟合参数

表2 2060年前我国森林乔木林面积变化①

表3 2060年前31省(区、市)新增乔木林面积①

续表 Continued

表4 2020—2060年各区域新增乔木林的造林树种和BEF值①

2 结果与分析

2.1 林龄动态分析

对5期全国森林资源清查数据中各区域各起源乔木林林龄进行统计分析，得到图1。由图1可知， 2014—2018年期间，全国乔木林平均林龄为36.6年，其中天然林为46.0年，人工林为16.5年，与1994—1998年期间的34.9年相比，林龄增加了1.7年。从全国各区域来看，林龄最大的分布在西北地区，多期林龄接近50年； 林龄最小的区域分布在中南地区和东南地区，多期林龄不到20年。总体而言，我国大多数森林仍处在中、幼龄林，从近25年发展趋势来看，我国森林林龄呈现出先上升后下降再上升的趋势。这与同期我国政府高度重视林业生态建设，相继实施了“三北”防护林、退耕还林、天然林保护等多个生态建设工程有关，另外还与加强森林资源保护管理、控制林木采伐消耗有着密切关系。

2.2 我国未来森林蓄积量预测

基于各区域主要优势树种(组)蓄积-林龄生长模型和2014—2018 年森林资源清查样地数据, 根据上述森林蓄积量预测方法，预测了2020—2060年未来40 年我国各区域现有森林和新造林的森林蓄积量变化情况，如表5和图2所示。

由表5可知，到2030年，我国森林蓄积量将达到204.73亿 m3，到2060年可达到286.45亿 m3，与2014—2018年的170.06亿m3相比分别增加了34.67亿m3和116.39亿m3。从各区域来看，到2030年，全国森林蓄积量较多的是西南地区、东南地区和东北地区，分别占全国的38.58%、18.50%和18.04%； 到2060年，森林蓄积量较多的地区依然是西南地区、东南地区和东北地区，分别占全国的37.68%、21.37%和16.60%。由图2可知，未来40年，我国森林蓄积量增加最快的地区是东南地区和西南地区，这些区域是我国森林蓄积量增长潜力最大的区域，也是未来森林质量提升应重点考虑的区域。如何加强森林经营管理，最大限度地发挥这些地区的森林蓄积量生长潜力，应该引起高度重视。

图1 全国各区域各起源乔木林林龄(1998—2018年)

表5 2060 年前我国森林蓄积量预测

2.3 我国现存森林和新造林的碳库预测

基于我国现有森林和新造林的蓄积量预测结果,根据上述林分生物量碳库预测方法，现有森林在2020—2060年未来40年碳库的变化以及未来40年新造林的碳库变化情况如表6所示。

由表6可知： 现有森林碳库到2030年达到9.20Pg C，到2060年可达到12.12 Pg C,与2014—2018 年的7.57 Pg C相比分别增加了1.53和4.55 Pg C； 现有森林平均碳密度从2014—2018年的42.11 Mg C·hm-2增长到2060年的67.40 Mg C·hm-2； 新造林碳库到2030年达到0.07 Pg C，到2060年达到0.92 Pg C,平均生物量碳密度分别为4.47和38.21 Mg C·hm-2。

综合现有森林生长和新造林增加的碳库变化, 可得到未来40 年全国森林总碳库的变化情况(表6)。到2060年,全国森林总碳库将达到13.04 Pg C,平均碳密度63.96 Mg C·hm-2，与2014—2018年相比，新增碳储量5.47 Pg C,净增碳密度21.85 Mg C·hm-2，年均增汇量0.13 Mg C·a-1(表3)。2060年新造林新增碳汇只占全部森林生物量总碳库的7.06%，可见提升森林碳汇的潜力主要靠对现有森林加强森林经营，提高现有森林的质量来实现。

图2 2060年之前各区域各年份森林蓄积量预测

表6 2060 年前我国森林生物量碳库预测

3 讨论

3.1 我国森林碳汇潜力

我国森林生物量碳库和平均碳密度在2020—2060年未来40年中将持续增长，到2030年森林生物量碳库达到9.27 Pg C，碳密度达到47.30 Mg C·hm-2， 2020—2030年间平均增汇0.149 Pg C·a-1； 到2060 年森林碳库达到13.04 Pg C，比2018年增加了5.47 Pg C； 森林碳密度达到63.96 Mg C·hm-2， 2018—2060年间森林年均增汇量0.13 Pg C·a-1,说明我国森林碳汇潜力巨大。

如果2020—2060年未来40年继续维持1998—2018年过去20年我国森林蓄积年平均生长率4.5%左右，则2060年，森林蓄积年均总生长量将达到12.65亿m3·a-1，推算年固定碳量0.569 Pg C·a-1，按照森林蓄积量每增加1 m3相应吸收固定1.83 t CO2来测算(施溯筠等， 2002)，则森林年吸收CO2量将达到2.317 Pg C·a-1。Raupach等(2007) 和Vaughan(2019)研究表明, 我国 CO2排放量可能在2021—2025年间达到130～160亿t的峰值,则每年我国森林吸收的CO2量约占我国CO2排放量峰值的14.5%～17.8%，略高于全球平均水平(徐冰等， 2010)。

森林植被总碳库为乔木林、竹林、疏林、灌木林、散生木和四旁树的生物量碳库之和，其中，乔木林碳库是森林植被总碳库的主体。根据全国第九次清查数据结果(国家林业和草原局,2019)， 2018年全国森林植被总碳库8.98 Pg C(不含香港、澳门、台湾等数据)，乔木林碳库占84.35%，则2060年中国森林植被年固定碳量0.675 Pg C·a-1，年吸收CO2量将达到2.747 Pg C。

3.2 我国未来森林面积增加压力巨大

根据我国林业发展战略、森林经营规划和宜林空间分析研究，我国森林覆盖率可提高到26%以上。本研究以森林经营规划中的森林面积增长目标为依据，在2030年森林覆盖率达到25%， 2050年持续稳定在26%以上。在2035年前，我国每年需新增森林面积128.0万hm2。如果再加上林地因占用而损失和森林采伐消耗等因素，则每年还应加大造林任务量才能实现规划目标。根据全国第九次森林资源清查结果，每年森林因转为建设用地而减少约28.6万hm2； 我国乔木林的年均采伐消耗量为3.23亿m3，皆伐比例为23.7%，则每年因采伐消耗造成森林面积损失80.7万hm2(按乔木林每公顷蓄积量94.83 m3·hm-2进行折算)，需及时对这些采伐迹地更新造林。综上所述，每年大致需新造林更新面积达237.3万hm2以上，新造乔木林面积(包括迹地更新造林)要达到209.7万hm2，才能确保完成上述发展规划所确定的森林覆盖率和森林蓄积量等增长目标。

3.3 预测方法及可能的误差分析

在全国及省(区、市)尺度上,有多种方法用于估算现有森林生物量碳库(方精云等， 1996； Guoetal., 2007； 张煜星等， 2021), 但对未来森林碳库变化趋势的预测仍缺少合理有效的方法(Mickleretal., 2002;Zhaoetal., 2009; 徐冰等， 2010)。生物量与蓄积量存在高度相关性，因此森林蓄积量预测就成为了一个关键点。为检验本研究提出的蓄积量预测方法的可靠性,利用本研究所建立的各区域各优势树种(组)公顷蓄积量与林龄的关系预测模型，估算了1999—2003年、2004—2008年、2009—2013年和2014—2018年这4期的全国森林蓄积量。结果显示，与同期国家公布的全国森林蓄积量结果相比，两者相差值分别为1.72亿m3、1.86亿m3、-0.26亿m3和-1.10亿m3，估计误差比例分别为1.41%、1.38%、-0.18%和-0.65%； 可以看出，预测值与实际调查公布结果非常接近，说明本研究建立的蓄积量预测方法能用于预测全国尺度的森林生物量碳库及其变化，结果较为可靠。

此外，本研究的预测基于一些假设,因此其结果会存在一定的不确定性。影响预测结果的因素主要有以下4点。1)在预测过程中, 假设没有森林成片砍伐和死亡,已有森林均自然生长，而实际上森林在生长过程中若受砍伐和死亡影响,森林蓄积量会有损失，这将使得估算的森林总碳库偏大。2)森林在成熟之前，本研究对这些森林的蓄积量是基于Richards 生长方程曲线拟合模型测算的，由于未来气候变化、立地因子、林分因子和人类活动等因素存在不确定性，以及相应的林业管理政策也会发生调整和变化，这些都会造成模型预测存在一定的误差。3)新造林面积在不同区域不同省份的分配也是本研究预测结果的误差来源之一。本研究按照最近的森林资源清查数据中人工林的面积比例进行新增乔木林面积的分配,但随着各地区国民经济发展水平和国土绿化进程等发生变化，各省份新造林的面积比例和造林树种也可能发生变化。4) 全国建模分区是以省为最小单位划分的，一些跨气候区或自然地理区域较大的省(区)会存在分区不合理的情况，如内蒙古自治区东、中、西部地区的森林资源分布差异明显，因此，需考虑二级分区，这样可有效降低因模型分区不合理而带来的估测误差。

4 结论

利用国家森林资源清查数据资料，对我国2060年前森林生物量碳库和碳汇潜力进行预测研究。结果显示，鉴于目前我国森林仍以中、幼龄林为主，且人工造林仍在持续增长，在2060年前，我国森林生物量碳库和平均碳密度还将持续增长，年均增汇可达0.13 Pg C·a-1，具有较大的碳汇潜力。鉴于此，在CO2排放量不断增加的背景下,我国要在2060年如期实现“碳中和”目标，必须进一步加强对森林的保护和经营，落实相关国土绿化任务，实施相关林业政策和发展规划,对保障充分发挥我国森林的碳汇潜力、减轻碳排放压力和应对气候变化具有重要意义。