黑龙江大兴安岭重点国有林区森林碳储量及固碳潜力评估

陈科屹，王建军，何友均*，张立文

1.中国林业科学研究院林业科技信息研究所，北京 100091；2.大兴安岭林业集团公司，黑龙江 大兴安岭地区 165000

全球气候变化引发的环境问题日益凸显，已成为威胁人类生存与可持续发展的重大非传统安全挑战。森林是陆地生态系统的重要组成部分，在应对气候变化方面发挥着非常关键的作用（Yin et al.，2018；FAO，2020；方精云等，2018）。国际社会高度重视森林固碳增汇作用，将其视为一项重要的基于自然的解决方案（NbS）。中国也明确提出了争取在2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的战略目标。随着国内外森林生态产品价值实现机制和路径的不断完善，森林碳汇的社会效益和经济效益将进一步显现，这为森林碳汇研究注入了新的动力。

森林碳储量是评估群落结构和生态系统功能完整性的重要指标，是研究森林碳循环生态过程、碳储量分布格局及碳汇能力的重要参数（Avitabile et al.，2018）。有关森林碳汇的研究可追溯至二十世纪五六十年代，近年来随着全球生态治理力度的持续加大，森林碳汇越来越成为学者们关注的热点，研究内容涉及森林碳汇的计量与监测、影响机理分析和潜力预测等方面。其中，区域尺度森林碳储量及其固碳潜力是学者们关注的热点和重要内容（Haywood et al.，2017；Wang et al.，2020；张颖等，2022）。常用的区域尺度森林碳储量估测方法包括森林清查法、遥感监测法、通量观测法、模型模拟法等（曹吉鑫等，2009；赵苗苗等，2019）。由于中国建立了较为完备且成熟的森林资源调查监测体系，为研究区域或全国尺度森林碳储量及其动态变化奠定了良好基础（张煜星等，2021a；张逸如等，2021）。近20年来，随着遥感应用技术的不断发展，将地面调查数据与遥感判读数据相互结合的研究正在成为重要趋势之一。总体上，各类估测方法具有各自的技术特点，由于应用环境和目的需求的不同，各类方法各有优劣，很难研判某一种方法绝对可靠，各类方法之间不能够被绝对的替代。在森林固碳潜力研究方面，国外学者多采用模拟法对森林固碳潜力进行评估，例如模拟在森林主管部门管理模式的演变（Kallio et al.，2016）、不同森林火灾风险等级及火灾处理方式（Hurteau，2017）、人类活动对土地利用和土地覆盖的改变（Reinmann et al.，2016）等因素影响下的森林固碳潜力。国内学者除采用模拟法以外，还注重结合行业部门印发的中长期规划和政策文件中设置的发展目标（任继勤等，2017），对研究区的森林覆盖率、有林地面积等关键信息进行假设，据此分析至规划期末时的森林固碳潜力。

在天然林商业性禁伐背景下，国有林区是中国落实碳中和行动的重要实践场所，及时准确地估算其森林植被碳储量及固碳潜力，对于指导区域制定应对气候变化对策、有序拓展森林碳汇空间、改善林区生产生活方式、统筹区域生态-经济-社会协调发展具有重要意义。史山丹等（2012）、胡海清等（2015）针对大兴安岭的落叶松林、杨桦林等典型林型的碳储量开展了估测研究。冯丹娃等（2022）围绕双碳战略目标研究了重点国有林区在林业碳汇方面的后发优势。基于黑龙江大兴安岭重点国有林区森林资源中天然次生林分布广、中幼龄林比重大的特点，在理论层面可推测该区域具备较大的固碳潜力。然而，目前鲜有专门针对该区域森林植被碳储量和固碳潜力进行的定量研究，已有的相关研究主要针对部分森林植被类型展开，研究对象覆盖范围不够全面；亦或是从省域尺度或更大尺度上展开研究，研究视角和结论较宏观，对该区域的指导作用不强。测算方式通常也较笼统，没有考虑局域尺度上生境差异和物种组成等因素对森林植被固碳效率的影响。此外，该区域社会系统较复杂，涉及中央政府、地方政府、林草主管部门、国资委、森工企业、林业职工和当地居民等多元主体，提出的对策建议必须具备较强的针对性，无法简单套用其他区域的经验做法。

鉴于此，以黑龙江省大兴安岭重点国有林区森林资源二类调查数据为基础，运用材积源生物量法和空间代替时间法探讨该区域森林植被在干扰因子不变的基线情景下森林植被的碳储量和固碳潜力问题，最大限度利用树种（组）、龄组等有效信息，并将生态植被区划情况和地带性顶级群落类型纳入考虑，为科学估算该区域森林碳储量、评估森林固碳潜力、探索国有林区生态产品价值实现提供理论参考。

1 研究区与研究方法

1.1 研究区概况

黑龙江大兴安岭重点国有林区地处黑龙江省西北部、内蒙古自治区东北部和大兴安岭山脉东北坡，介 于 121°10′53″—127°01′21″E，50°07′02″—53°33′42″N，土地总面积 8.02×106hm2。范围涵盖大兴安岭林业集团公司（原大兴安岭林业管理局）所辖的林区，包括10个林业局和8个国家级自然保护区。地形总势呈东北—西南走向，属浅山丘陵地带。林区属寒温带大陆性季风气候，年平均气温零下2 ℃。年均降雨量460 mm，集中在7—9月。森林土壤类型主要有棕色针叶林土、暗棕壤、灰黑土、草甸土、沼泽土等。自然植被类型为泛北极植物区系欧亚森林植物亚区寒温带针叶、落叶林区域，主要树种包括兴安落叶松（Larix gmelinii）、白桦（Betul aplatyphylla）、山杨（Populus davidiana）、蒙古栎（Quercus mongolica）、樟子松（Pinus sylvestrisvar.mongolica）、黑桦（Betula dahurica）等。

1.2 数据来源

基础数据为研究区 2019年森林资源二类调查数据（为研究区当前最新一期森林资源地面调查数据），调查数据以小班作为基本单元，调查内容涵盖地类、面积、植被类型、优势树种（组）、起源、龄级、平均胸径、平均树高、林分密度等。中长期造林空间和抚育范围依据《东北森林带生态保护和修复重大工程建设规划（2021—2035年）》和《大兴安岭林业集团公司森林经营规划（2016—2050年）》。据数据统计显示，黑龙江大兴安岭重点国有林区森林覆盖率达 85.81%，林地保有量 7.91×106hm2，森林植被面积为6.91×106hm2，占林地总面积的87.37%，占土地总面积的86.04%，活立木总蓄积量5.89×108m3。中、幼龄林面积占林区森林总面积的比重高达75.52%，且林区尚有可造林绿化土地面积约8.62×105hm2，表明林区森林植被存在较大的固碳潜力。

1.3 研究方法

1.3.1 生物量估算

本研究所涉及的森林生物量仅指林分中活立木的生物量，包括乔木林、疏林、灌木林、苗圃，不包含草本层、枯木层的生物量。目前，区域尺度森林生物量的估算方法包括样地清查、遥感估测和模型模拟等诸多方法，其中材积源生物量法（volume-derived biomass）在估算林分生物量方面具有良好的效果，是目前重要的方法之一（曾伟生等，2018；陈科屹等，2021）。本研究采用政府间气候变化专门委员会（IPCC）提供的方法对乔木林和疏林的林分生物量进行估算。为提高估算精度，采取基于分树种（组）的基础上再分龄组的计量方式进行测算，其表达式如下：

式中：

Bij——第j龄组树种（组）i的林木生物量（Mg）；

Bi——树种（组）i的林木总生物量；

Vij——第j龄组树种（组）i的单位面积蓄积量（m3·hm-2）；

Di——树种（组）i的木材密度（Mg·m-3）；

FBEij——第j龄组树种（组）i的生物量扩展因子；

Rij——第j龄组树种（组）i的根茎比；

Aij——第j龄组树种（组）i的面积（hm2）。

1.3.2 碳储量估算

基于上述林分生物量的计算结果，根据对应树种（组）的含碳系数计算林分碳储量和碳密度，表达式如下：

式中：

Ci——树种（组）i的碳储量（Mg）；

Fi——树种（组）i的含碳系数；

Cdi——树种（组）i的碳密度（Mg·hm-2）；

Ai——树种（组）i的面积（hm2）。

各乔木树种的生物量、碳储量测算参数参照李海奎等（2010）、国家发展和改革委员会应对气候变化司（2014）的研究结果。灌木林和苗圃的生物量采用平均生物量法，参照方精云等（1996）的方法按 19.76 Mg·hm-2进行估算，对于植被盖度不足50%的按9.88 Mg·hm-2进行估算，灌木林和苗圃林的含碳系数统一采用常数0.5进行估算。相关参数选择见表1。

表1 各树种（组）生物量模型参数及含碳系数Table 1 Biomass model parameters and carbon content coefficients of tree species (groups)

1.3.3 固碳潜力评估

本文探讨的森林固碳潜力是指森林距离最大碳储量的理论空间。根据群落顶级演替理论，群落演替到顶级状态时，能量和物质的循环趋于动态平衡，可将顶级状态时的森林碳储量作为森林最大碳储量。采用空间代替时间法，假设相近区域成熟林的碳密度为该区域森林的最大碳密度，据此测算的碳储量即为最大碳储量，也被称作森林碳容量（刘迎春等，2019；朱万泽，2020）。参照徐文铎等（2008）对东北地区的植被生态区划结果，将研究区归入3个植被生态小区（表 2），处于同一植被生态小区的森林具有更相似的生境环境。根据顾云春（1985）基于大兴安岭林区开展大规模开发建设（1964年）以前的原始林样地调查（1954年）分析结果显示，大兴安岭林区的顶级群落为兴安落叶松林和樟子松林。故将不同植被生态小区的兴安落叶松林和樟子松林成熟林平均碳密度作为该区域森林碳容量的参考水平。根据树种生长特性和踏查情况，对于土壤为砂质土且坡向朝阳的林分，采用樟子松林成熟林作为参考对象。其余林分以落叶松林成熟林为参考对象。由于灌木林和苗圃碳储量变化幅度相对较小，本文假定其碳储量保持相对稳定。此外，根据《东北森林带生态保护和修复重大工程建设规划（2021—2035年）》《大兴安岭林业集团公司森林经营规划（2016—2050年）》等对林区的中长期规划部署安排，在林区的宜林地（含宜林荒山荒地、宜林沙荒地、其他宜林地）、无立木林地（采伐迹地、火烧迹地、其他无立木林地）、未成林地等，皆会陆续实施造林、再造林、森林抚育。因此，将上述未来的森林植被空间也纳入固碳潜力评估。通过分区计算森林生物量碳容量与当前森林碳储量之差，得到不同区域此时的森林固碳潜力，最后汇总得到全林区的森林固碳潜力。

表2 研究区植被生态区划Table 2 Ecological regionalization of vegetation in the study area

2 结果与分析

2.1 不同区域的森林碳储量和碳密度

从不同区域森林植被固碳情况看（表3），黑龙江大兴安岭重点国有林区森林植被总碳储量为2.7246×108Mg，其中乔木林碳储量占比高达99.93%，灌木林、疏林和苗圃碳储量合计量仅占0.07%。林区平均碳密度为39.46 Mg·hm-2，其中乔木林平均碳密度为39.53 Mg·hm-2，远高于其他森林植被类型的平均碳密度，是灌木林平均碳密度的4.00倍、疏林平均碳密度的3.72倍。从分区域的情况看，森林植被碳储量排前五位的分别是新林林业局、塔河林业局、呼中林业局、松岭林业局和韩家园林业局，5个区域的碳储量合计占比超过林区总碳储量的一半，达52.67%。不同区域森林植被碳储量差异悬殊，森林植被碳储量最多的新林林业局与最少的盘中自然保护区相差达31.54倍。平均碳密度排前五位的分别是双河自然保护区、绰纳河自然保护区、呼中自然保护区、南瓮河自然保护区和岭峰自然保护区，远高于林区平均碳密度。平均碳密度最大的双河自然保护区是平均碳密度最小的盘中自然保护区的2.70倍。

表3 各区域森林植被碳储量和碳密度Table 3 Carbon storage and carbon density of forest vegetation in different regions

2.2 主要林分类型碳储量和碳密度

从不同林分类型森林植被固碳情况看（表4），黑龙江大兴安岭重点国有林区不同优势树种碳储量差异较大，落叶松林和桦树林是林区碳储量最大的两类优势树种，二者碳储量合计占林区总碳储量的91.75%，尤其是落叶松林，其碳储量占比接近林区总碳储量的 1/2，是林区最主要储碳优势树种。而红松（Pinus koraiensis）、椴树（Lindenspp.）、榆树（Ulmus pumila）等其他各类优势树种碳储量占比较小，其碳储量合计值不足落叶松林碳储量的1/800。平均碳密度最大的三类优势树种分别是樟子松、水曲柳（Fraxinus mandschurica）和落叶松，而杨树（Aspenspp.）、蒙古栎等优势树种平均碳密度较小，樟子松的平均碳密度是杨树平均碳密度的2.44倍。

表4 主要优势树种碳储量和碳密度Table 4 Carbon storage and carbon density of dominant tree species

2.3 不同林种的森林碳储量和碳密度

从不同林种森林植被固碳情况看（表5），黑龙江大兴安岭重点国有林区包括防护林、用材林、特种用途林 3类林种，其碳储量排序依次为用材林＞防护林＞特种用途林。3类林种具体涉及水源涵养林、护岸林等 10个亚林种，其中碳储量最大的三类亚林种分别是一般用材林、水源涵养林和短轮伐期工业原料用材林，三者碳储量合计超过林区总碳储量的一半，占比达58.99%。碳储量最多的一般用材林是碳储量最少的风景林的970.25倍。平均碳密度最大的三类亚林种均属于特种用途林，分别是母树林、自然保护林和环境保护林。平均碳密度最大的母树林是平均碳密度最小的国防林的1.42倍。

表5 不同林种碳储量和碳密度Table 5 Carbon storage and carbon density in different forest categories

2.4 不同龄组和起源乔木林碳储量和碳密度

从不同龄组的固碳情况看（表6），黑龙江大兴安岭重点国有林区乔木林不同林龄的碳储量排序为中龄林＞近熟林＞成熟林＞幼龄林＞过熟林，中、幼龄林碳储量合计值占林区乔木林总碳储量的70.76%。不同龄组乔木林碳储量差异悬殊，碳储量最大的中龄林是碳储量最小的过熟林的38.51倍。在平均碳密度方面，随龄组的增大，乔木林平均碳密度也呈逐渐增大趋势，从幼龄林的19.18 Mg·hm-2上升至过熟林的50.15 Mg·hm-2，二者相差2.61倍。从乔木林分起源的情况看，天然乔木林碳储量远高于人工林碳储量，两者相差49.88倍；另一方面，天然乔木林平均碳密度总体上高于人工林平均碳密度，但在幼龄林和成熟林当中的情况则相反。

表6 不同龄组森林植被碳储量和碳密度Table 6 Forest vegetation carbon storage and carbon density in different age groups

2.5 不同林地类型固碳潜力

从不同林地类型固碳潜力看（表7），黑龙江大兴安岭重点国有林区林地总固碳潜力为1.9367×108Mg，其中现存森林植被固碳潜力为1.4032×108Mg，占林区总固碳潜力的72.45%。不同林地类型固碳潜力差异较为悬殊，固碳潜力大小排序为乔木林地(72.38%)＞其他宜林地 (23.96%)＞宜林荒山荒地(2.70%)＞宜林沙荒地 (0.63%)＞其他无立木林地(0.16%)＞疏林地 (0.08%)＞未成林造林地 (0.07%)＞火烧迹地（0.03%）。从不同优势树种的固碳潜力看（图 1），其主要贡献来自于当前的六类优势树种林分，分别是桦树（47.65%）、落叶松（38.86%）、杨树（8.78%）、蒙古栎（3.86%）、云杉（0.46%）和柳树（0.38%），其他优势树种林分固碳潜力合计量仅占乔木林总固碳潜力的0.02%。从不同区域固碳潜力看（图2），林区各林业局固碳潜力远高于各国家级自然保护区，其中固碳潜力最大的是加格达奇林业局（2.6687×107Mg），占林区总固碳潜力的13.78%；固碳潜力最小的是岭峰国家级自然保护区（3.4007×105Mg），仅占林区总固碳潜力的0.18%。

图1 乔木林主要优势树种固碳潜力占比Figure 1 Proportion of carbon sequestration potential of dominant tree species in arbor forest

图2 不同区域的固碳潜力及其占比Figure 2 Carbon sequestration potential and its proportion in different regions

表7 不同林地类型固碳潜力Table 7 Carbon sequestration potential of different forest types

3 讨论

3.1 人为适度合理干预对森林固碳能力的影响

研究区天然乔木林平均碳密度总体高于人工林平均碳密度，这与李奇等（2018）研究结果保持一致。但在幼龄林、成熟林中，研究区的人工林平均碳密度却高于天然林平均碳密度，这与Sharma et al.（2013）发现的即使天然林的龄级远小于人工林，其碳密度和固碳能力仍然高于人工林的研究结果有所出入，究其原因主要是由于不同起源的林分其不同的生长史和经营史造成的。目前，研究区的天然林绝大部分属于天然次生林，萌生林木比重大，群落结构简单、森林质量不高，且缺乏长期有效的系统性经营。而研究区人工林则多采用经过人工选育的实生苗木栽培，且长期保持着有效的集约经营，这导致林区出现部分龄组的人工林平均碳密度高于天然林平均碳密度的情况。对于不同林种在碳密度方面呈现的差异而言，由于母树林在调查设计、采伐限额审批、培育监管、内业档案管理等各环节均采取精细化的管理模式，这对于提升其固碳能力起到了积极作用。可见，从提升森林固碳增汇能力的视角而言，林区的森林经营管理不宜采取“一刀切”的模式。对于整体结构并未完全受损，自然更新能力依然保持一定水平的林分，可以采取以自然恢复为主的管理方式。但是，对于结构和功能严重退化，无法实现自我修复的林分，应该积极采取科学有效的人工干预措施。

3.2 设立自然保护区对区域森林植被碳储量的影响

从空间分布看，研究区不同区域森林植被碳储量差异悬殊，主要是由各区域的森林植被分布面积和单位面积森林植被蓄积量差异造成的。在碳密度方面，国家级自然保护区的平均碳密度（45.12 Mg·hm-2）总体高于各林业局的平均碳密度（38.05 Mg·hm-2），平均碳密度排前五位皆为国家级自然保护区。黑龙江大兴安岭林区长期作为木材生产基地进行开发建设，从当前碳储量最多的林种为一般用材林的情况也可反映出研究区的开发历史。相对而言，研究区开展自然保护区建设的时间并不长，成为国家级自然保护区的时间则更晚，如目前研究区碳密度最高和第二高的双河自然保护区和绰纳河自然保护区，均是 2002年才启动建设的，两者分别于2008年和2012年才经国务院批准晋升为国家级自然保护区。可见，虽然研究区开展自然保护区建设的时间较短，但自然保护区稳定的要素投入与科学的管理对提升林区森林植被固碳增汇能力的作用已经初步显现。另一方面，研究区也存在比较特殊的情况，即盘中国家级自然保护区，目前其平均碳密度处于全林区最低，仅为22.11 Mg·hm-2。究其原因，主要是由于该自然保护区于 1987年曾遭遇严重的森林大火（5·6大兴安岭特大森林火灾），原有森林植被损毁殆尽，当前的森林群落主要是通过自然更新、萌生萌蘖产生的白桦天然次生林，面积占比高达44.17%，其低下的森林质量导致盘中自然保护区平均碳密度偏低，这与屈红军等（2021）在研究大兴安岭过火区主要森林类型碳储量时发现白桦次生林是其中碳密度最低的一类的情况一致。整个自然保护区的乔木林幼、中龄林面积占比高达92.98%，这也是导致其平均碳密度远低于其他区域的另一重要原因。可见，研究区森林植被一旦被严重破坏，其固碳增汇等生态服务功能的自我恢复将经历漫长的生态过程。

3.3 森林植被碳储量计量结果的可靠性识别

经上述研究结果显示，黑龙江大兴安岭重点国有林区森林植被总碳储量为 2.7246×108Mg，平均碳密度为 39.46 Mg·hm-2。如果按照张春华等（2018）利用第八次全国森林资源连续清查数据对黑龙江全省森林碳储量（833.99 Tg）和森林碳密度（41.90 Mg·hm-2）的研究结果进一步估算则可知，黑龙江大兴安岭重点国有林区森林碳储量约占黑龙江全省森林碳储量的32.67%，这与同一调查监测体系下测算得到的黑龙江大兴安岭重点国有林区森林蓄积量占黑龙江全省森林蓄积量的比重非常接近（29.51%）。在平均碳密度方面，本文估测的黑龙江大兴安岭重点国有林区平均碳密度略低于张春华等估测的黑龙江省平均碳密度，这与研究区单位面积蓄积量略低于黑龙江全省单位面积蓄积量的实际状况保持一致，表明估算结果具有一定的科学性。不同学者对同一区域开展森林碳计量产生的偏差，可能受森林生态系统本身的复杂性，以及不同人为假设条件、计测方法以及关键参数取值等因素有关。由上述因素导致计量结果出现一定差异属于正常现象（张煜星等，2021b）。

3.4 固碳潜力估测结果的不确定性和保守性

随着森林植被空间范围的进一步拓展，以及单位面积蓄积量的持续增长，估测研究区的森林植被总固碳潜力为1.9367×108Mg，即在现有碳储量基础上保有70.08%的增长空间。总体上，估测结果还存在一定的不确定性和保守性。在不确定性方面，研究过程中假设森林群落演替至能量输出入处于动态平衡时的顶级群落为理论最大碳储量，由于林区绝大部分森林为天然次生林，不同林分的受损退化程度及其所处的恢复重建阶段存在差异，不可能在同一时间节点同时正向演替至顶级状态。另一方面，虽然目前可供造林再造林的空间范围和面积数量基本清楚，但是对不同地块的具体安排和施工计划还存在较大的变数。此外，本研究没有考虑土地利用和土地覆盖变化、区域环境变化（Fang et al.，2014）对生态系统碳循环和碳空间分布的影响。在保守性方面，由于林区全域在历史上皆遭受过长期的高强度采伐，当前无法在林区范围内找到真正典型的地带性顶级森林群落作为参考，对比历史资料可知，本文基于当前林分筛选的成熟林在林分蓄积量等关键指标的数值方面依然低于历史水平，可推测林区森林植被的固碳潜力可能更大。再结合刘迎春等（2015）对中国温带针叶林生态区的森林碳容量研究结果，以及张颖等（2022）对未来中国森林平均碳密度的研究结果来看，均印证本文对研究区森林植被的固碳潜力的估测值是相对保守的。

3.5 提高研究区固碳增汇能力的主要途径研判

据研究结果显示，研究区森林增汇的主要贡献源于对现存森林质量的有效提升，基于研究区天然次生林面积分布广、中幼龄林占比高、固碳增汇潜力大的实际状况，并结合《东北森林带生态保护和修复重大工程建设规划（2021—2035年）》和《大兴安岭林业集团公司森林经营规划（2016—2050年）》中涉及研究区的重点任务谋划情况，未来有必要加强天然次生林生态系统功能恢复与森林质量精准提升的理论研究，进一步揭示森林生态系统在固碳增汇、物种保育等多重功能之间的权衡机理，及其对不同森林经营措施的需求和响应机制，研发以地带性顶级群落为目标导向的基于林分退化程度和演替阶段的多功能经营技术体系，提高森林生态系统碳汇能力。加快完善林区基础设施，提高现代化装备、设备的配置与应用，提升森林防灭火和有害生物防治能力，减少森林碳库无序损耗。创新森林植被固碳增汇管理机制，主动参与全国碳市场建设，有序推动林区林业碳汇项目开发与交易。

4 结论

黑龙江大兴安岭重点国有林区森林植被总碳储量为 2.7246×108Mg，平均碳密度为 39.46 Mg·hm-2，其中乔木林碳储量占绝对主体地位。林区总固碳潜力为1.9367×108Mg，主要贡献源于现存森林植被的生长发育。为更好维持黑龙江大兴安岭国有林区森林植被碳库作用、提升生态系统固碳增汇能力，建议持续提升各类自然保护地监督管护成效，加强天然次生林保护与修复理论研究和技术研发，提高黑龙江大兴安岭国有林区森林生态系统质量和稳定性，增强其固碳增汇能力。创新森林植被固碳增汇管理模式，拓展林业碳汇生态产品价值实现路径，统筹生态保护修复与经济社会发展，促进森林植被固碳增汇效益可持续发展。