全 文 ：植物生态学报 2016, 40 (4): 341–353 doi: 10.17521/cjpe.2015.0192
Chinese Journal of Plant Ecology http://www.plant-ecology.com
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收稿日期Received: 2015-06-02 接受日期Accepted: 2015-10-24
* 通信作者Author for correspondence (E-mail: gzl65@163.com)
吉林省森林植被固碳现状与速率
范春楠1,2 韩士杰2 郭忠玲1* 郑金萍1 程 岩3
1北华大学林学院, 吉林 132013; 2中国科学院沈阳应用生态研究所, 沈阳 110016; 3吉林省松花江三湖自然保护区管理局, 吉林 132013
摘 要 通过对吉林省森林植被的普遍调查、典型调查以及植被样品含碳率测定, 结合吉林省2009年和2014年森林清查数据,
估算了区域森林植被的碳储量、碳密度及固碳速率。研究结果表明: 林下植被的生物量在不同林分和同类林分中存在较大的
差异 , 整体不足乔木层生物量的3%, 灌木植物的生物量略高于草本植物和幼树。不同林分类型的乔木含碳率介于
45.80%–52.97%之间, 整体表现为针叶林高于阔叶林; 灌木和草本植物分别为39.79%–47.25%和40%左右。吉林省森林植被碳
转换系数以0.47或0.48更为准确, 若以0.50或0.45作为植被的碳转换系数计算碳储量, 会造成±5.26%的偏差。吉林省森林植被
不仅维持着较高的碳库水平, 而且极具碳汇能力; 2009年和2014年碳储量分别为471.29 Tg C和505.76 Tg C, 累计碳增量34.47
Tg C, 平均每年碳增量6.89 Tg C·a–1; 碳密度由64.58 t·hm–2增至66.68 t·hm–2, 平均增加2.10 t·hm–2, 固碳速率0.92 t·hm–2·a–1。森
林植被碳储量的增长主体是蒙古栎(Quercus mongolica)林和阔叶混交林, 合计碳增量占总体的90.34%。受植被发育引起的生
物量增长、林分龄组晋级以及森林经营所引起的面积变化影响, 各龄组植被碳增量为幼龄林>过熟林>近熟林>中龄林, 成熟
林表现为负增长; 固碳速率为过熟林>幼龄林>近熟林>中龄林>成熟林。森林植被碳储量和碳密度的市/区分布整体表现为自
东向西明显的降低变化; 碳增量以东北和中东部地区较高, 西部地区较低; 固碳速率整体以南部的通化地区和白山地区相对
较高, 中部的吉林地区和东部的延边地区次之, 西部的白城地区、松原地区等地呈负增长。
关键词 森林植被; 林下植被; 含碳率; 碳储量; 碳密度; 固碳速率; 分布格局
引用格式: 范春楠, 韩士杰, 郭忠玲, 郑金萍, 程岩 (2016). 吉林省森林植被固碳现状与速率. 植物生态学报, 40, 341–353. doi: 10.17521/cjpe.2015.0192
Present status and rate of carbon sequestration of forest vegetation in Jilin Province, North-
east China
FAN Chun-Nan1,2, HAN Shi-Jie2, GUO Zhong-Ling1*, ZHENG Jin-Ping1, and CHENG Yan3
1Forestry College of Beihua University, Jilin 132013, China; 2Institute of Applied Ecology, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China; and
3Administration Bureau of Sanhu Nature Reserve of Songhua River in Jilin Province, Jilin 132013, China
Abstract
Aims Forests represent the most important component of the terrestrial biological carbon pool and play an im-
portant role in the global carbon cycle. The regional scale estimation of carbon budgets of forest ecosystems,
however, have high uncertainties because of the different data sources, estimation methods and so on. Our objec-
tive was to accurately estimate the carbon storage, density and sequestration rate in forest vegetation in Jilin
Province of China, in order to understand the role of the carbon sink and to better manage forest ecosystems.
Methods Vegetation survey data were used to determine forest distribution, size of area and vegetation types
regionally. In our study, 561 plots were investigated to build volume-biomass models; 288 plots of shrubs and
herbs were harvested to calculate the biomass of understory vegetation, and samples of trees, shrubs and herbs
were collected to analyze carbon content. Carbon storage, density and sequestration rate were estimated by two
forest inventory data (2009 and 2014), combined with volume-biomass models, the average biomass of understory
vegetation and carbon content of vegetation. Finally, the distribution patterns of carbon pools were presented us-
ing ArcGIS soft ware.
Important findings Understory vegetation biomass overall was less than 3% of the tree layer biomass, varying
greatly among different forest types and even among the similar types. The carbon content of trees was between
45.80%–52.97%, and that of the coniferous forests was higher than that of the broadleaf forests. The carbon con-
tent of shrub and herb layers was about 39.79%–47.25% and 40%, respectively. Therefore, the vegetation carbon
conversion coefficient was 0.47 or 0.48 in Jilin Province, and the conventional use of 0.50 or 0.45 would cause
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deviation of ±5.26%. The vegetation carbon pool of Jilin Province was at the upper range of regional carbon pool
and had higher capacity of carbon sequestration. The value in 2009 and 2014 was 471.29 Tg C and 505.76 Tg C,
respectively, and the total increase was 34.47 Tg C with average annual growth of 6.89 Tg C·a–1. The correspond-
ing carbon sequestration rate was 0.92 t·hm–2·a–1. The carbon density rose from 64.58 t·hm–2 in 2009 to 66.68
t·hm–2 in 2014, with an average increase of 2.10 t·hm–2. In addition, the carbon storage of the Quercus mongolica
forests and broadleaved mixed forests, accounted for 90.34% of that of all forests. The carbon increment followed
the order of young > over-mature > near mature > middle-aged > mature forests. The carbon sequestration rate of
followed the order of over-mature > young > near mature > middle-aged > mature forests. Both the carbon incre-
ment and the carbon sequestration rate of mature forests were negative. Furthermore, spatially the carbon storage
and density were higher in the east than in the west of Jilin province, while the carbon increment was higher in
northeast and middle east than in the west. The carbon sequestration rate was higher in Tonghua and Baishan in
the south, followed by Jinlin in the middle and Yanbian in the east, while Baicheng and Songyuan, etc. in west
showed negative values.
Key words forest vegetation; understory vegetation; carbon content; carbon storage; carbon density; carbon
sequestration rate; distribution pattern
Citation: Fan CN, Han SJ, Guo ZL, Zheng JP, Cheng Y (2016). Present status and rate of carbon sequestration of forest vegetation in
Jilin Province, Northeast China. Chinese Journal of Plant Ecology, 40, 341–353. doi: 10.17521/cjpe.2015.0192
碳循环作为全球气候变化研究的核心问题之
一 , 备受国际社会关注 (Schlesinger, 1977; IPCC,
2006; Luan et al., 2011; Wani et al., 2014)。针对全球
碳平衡存在的“失汇”现象, 多数学者认为这是对森
林生态系统缺乏足够了解所致(Tans et al., 1990;
Keeling et al., 1996; 刘国华等, 2000; 王效科等,
2002)。我国气候条件复杂、森林类型多样, 受区域
尺度研究对象的广泛性、复杂性, 以及基础数据和
计算方法的不完善等因素影响, 在过去的20多年中,
森林植被和土壤碳储量的估算结果存在较大的差异
(Dixon et al., 1994; Fang et al., 2001; 王效科等,
2001; 解宪丽等, 2004; 赵敏和周广胜, 2004), 主要
原因为估算方法、参数选择等因素的差异(王绍强
等, 2003; 解宪丽等, 2004; 范春楠, 2014)。
吉林省是我国重点林业省份之一, 位于全球暖
化敏感的中高纬度带, 在我国生态环境建设、碳汇
管理乃至全球碳循环的研究中占有重要的地位。然
而相关区域尺度森林碳循环的研究工作和实测数据
还比较缺乏(王新闯等, 2011; 范春楠, 2014), 多数
研究集中于某个地点或生态系统的某个部分(唐凤
德等, 2009; 郑泽梅等, 2009; Zhu et al., 2010; 齐麟
等, 2013)。为此, 本文以吉林省森林植被为研究对
象, 通过区域森林的普遍调查和典型调查以及林下
植被的生物量收获和植被含碳率测定, 结合吉林省
2009年和2014年森林清查数据, 利用生物量转换因
子连续函数法, 估算了区域森林植被的碳库状况和
固碳速率。研究结果对于全面理解吉林省森林植被
碳库地位, 诠释我国温带森林碳收支的不确定性和
全球大气中CO2浓度持续升高等问题, 以及面向碳
汇功能的森林经营管理等具有重要的意义。
1 材料和方法
1.1 研究区概况
吉林省(121.63°–131.32° E, 40.87°–46.30° N)位
于我国东北地区中部, 是东北亚的腹心地带。区域
气候多样、地貌和土壤类型众多; 多年平均气温在
2–6 ℃之间; 年降水量400–900 mm, 自东向西呈明
显的湿润、半湿润和半干旱气候。森林分布多集中
于东部山区和中东部低山丘陵区。森林起源多为天
然林, 主要分布于长白山及张广才岭一带, 针叶树
种以红松(Pinus koraiensis)、黄花落叶松(Larix ol-
gensis)、云杉 (Picea jezoensis)和臭冷杉 (Abies
nephrolepis)等为主 ; 阔叶优势种为白桦 (Betula
platyphylla)、水曲柳(Fraxinus mandshurica)、胡桃
楸 (Juglans mandshurica) 、 黄 檗 (Phellodendron
amurense)、紫椴(Tilia amurensis)和蒙古栎(Quercus
mongolica)等。人工林的面积、蓄积比重不大, 树种
结构简单, 多为落叶松和杨树(Populus spp.)等, 以
小片纯林或防护林带广泛分布于全省境内。
1.2 研究方法
样地设置采用普遍调查和典型调查相结合的方
法, 既考虑样地分布的全面性、均匀性、可行性, 又
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范春楠等: 吉林省森林植被固碳现状与速率 343

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依据吉林省各类林分的面积和蓄积比率, 兼顾林分
类型、林龄和演替过程等。研究期间共计设置并调
查了561块面积为30 m × 30 m的样地。
具体的调查方法为: 首先利用森林罗盘围取样
地边界, 记录样地的地理坐标、海拔、坡向、坡度、
坡位、郁闭度以及人为干扰程度, 再利用网格法将
样地划分为5 m × 5 m的小样方36个, 并以每个小样
方为单位进行乔木树种的每木检尺, 记录树种、胸
径、树高等; 同时在样地内均匀布设面积为5 m × 5
m和1 m × 1 m的小样方各10个, 调查灌木和草本植
物的种类、平均高度、株数和盖度等。
为获得不同森林群落灌木和草本植物生物量,
考虑到野外工作时间、经费等因素, 选取区域和群
落类型有代表性的样地共计288块。在样地内分别均
匀设置2 m × 2 m的小样方和1 m × 1 m的小样方各
10个, 在常规调查的同时, 采用全收获法对灌木和
草本植物进行采集, 并以每个收获样方为单位, 进
行分选、烘干、称质量, 统计各样地灌木和草本植
物生物量。
为尽量准确地估算森林植被碳储量, 我们还采
集了不同植物的各器官样品, 用于含碳率测定。具
体方法为: 乔木树种含碳率测定样品的采集选取代
表性样地的优势树种, 按每树种的叶、枝、干、根4
种器官分别取样; 灌木和草本植物含碳率测定样品在
各样地的生物量收获样品中分取。调查期间共采集乔
木树种20种, 各器官样品444个; 灌木植物根、枝、叶
样品1 755个; 草本植物地上和地下样品1 170个。
1.3 数据统计
1.3.1 植被生物量
基于吉林省2009年和2014年森林清查资料的60
个市/区、18个林分类型、5个龄组的面积和蓄积汇
总数据(不含柳灌林和果树林), 利用生物量转换因
子连续函数法换算乔木生物量。其中, 蓄积-生物量
转换方程采用区域561块标准地实测数据, 以《吉林
省一元立木材积表》求得各样地的林分蓄积; 生物
量的统计在比较各学者建模样本数量、径级范围以
及收获和测定方法等基础上 , 分别选取了Wang
(2006)的10个树种(包括红松、落叶松、水曲柳、胡
桃楸、黄檗、紫椴、蒙古栎、槭树(Acer spp.)、山杨
和白桦)的异速生长方程, 陈传国和朱俊凤(1989)建
立的云杉、臭冷杉和榆(Ulmus japonica)的生物量模
型, 以及贾炜玮等(2008)建立的樟子松(Pinus syl-
vestris var. mongolica)异速生长方程进行求算, 进而
通过线性回归构建了蓄积-生物量的转换方程, 建
模过程及模型结果详见范春楠(2014)的博士论文。
因转换方程的林分类型与清查数据的林分类型不完
全一致, 研究对清查数据的林分进行了相应合并,
将除白桦林和蒙古栎林以外的阔叶林均使用阔叶林
组参数, 臭冷杉林和云杉林划为针叶混交林。
森林清查资料中忽略了胸径5 cm以下的乔木幼
树调查, 也不包含灌木和草本植物调查数据。为了
补充此部分植被生物量的缺失, 研究选用范春楠等
(2013)建立的14种幼树生物量模型, 根据样地实测
数据求得各林分类型的幼树生物量; 灌木和草本植
物生物量则为收获法测得的各类林分平均值; 区域
林下植被生物量即为各林分类型幼树生物量、灌木
和草本植物生物量的平均值与该林分面积的乘积。
1.3.2 植被含碳率
利用重铬酸钾 -硫酸氧化湿烧法 (LY/T1237-
1999)测定植物样品的有机碳含量。乔木含碳率为乔
木各器官生物量与含碳率乘积的加权平均值, 林分
乔木含碳率为林分乔木个体生物量与含碳率乘积的
加权平均值。灌木、草本含碳率分别为各样方收获
样品器官生物量与含碳率乘积的加权平均值。
1.3.3 植被碳储量
植被碳储量的测算以吉林省森林清查中各市/
区的各林分类型的分龄组数据为基础单元, 乘以对
应的群落类型含碳率, 利用公式(1)求得:

Sc为植被碳储量(Tg C), Bcij为某市/区、某林分类型、
某龄组植被生物量, iC 为各林分类型植被对应含碳
率, Acij为面积。
1.3.4 固碳速率
森林生态系统固碳速率为单位时间内单位面积
碳储量的变化量, 单位通常为t·hm–2·a–1, 可利用不
同时期森林生态系统单位面积碳储量的变化量来估
算, 见公式(2):
ΔCFi = (CFi,t1 – CFi,t2) / (t1 – t2) (2)
式中, ΔCFi为森林生态系统i的固碳速率, CFi,t1和CFi,t2
分别为t1、t2时间单位面积的碳储量。
然而, 区域尺度的森林生态系统除存在多个类
型和不同发育阶段外, 其面积也在不断发生着变化,
欲利用各系统类型在不同发育阶段的固碳速率, 通
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过面积加权平均来获取区域生态系统固碳速率难以
实现。部分学者采用区域碳储量的年增量表示固碳
速率(Nowak & Crane, 2002; 甄伟等, 2014), 此法虽
然可体现区域碳储量的年度变化量, 但并非单位面
积的固碳速率, 无法进行不同区域间的比较。本研
究尝试基于吉林省2009年和2014年两次清查数据,
将吉林省森林植被看作是一个整体系统, 通过“时
间序列法”, 假定固碳速率在各年度恒定, 森林面积
的年际增减相等, 则不同时期森林碳储量可变化为
公式(3), 平均每年固碳速率为公式(4):
Sc, t2 = Sc, t1 + {(t2 – t1) ×At1 + [1 + 2 …… + (t2 – t1)] × ΔA}× Cs

(3)
Cs
= (Sc, t2 – Sc, t1) / {(t2 – t1) ×At1 + [1 + 2 …… + (t2 – t1)] × ΔA}

(4)
式中: Cs为区域植被平均每年固碳速率 , 单位为
t·hm–2·a–1, Sc,t1和Sc,t2分别为2009年和2014年的碳储
量, At1为2009年的森林面积, ΔA为森林面积的年
增量。
2 结果和分析
2.1 林下植被生物量与植被含碳率
通过对各调查样地林下植被生物量及植被样品
含碳率的统计, 得出主要林分类型的林下植被生物
量、植被含碳率及其变异情况, 结果见表1。
由表1可知, 不同林分类型的林下植被生物量
差异较大, 以针阔混交林和阔叶混交林较高, 人工
杨树林最低, 平均生物量介于0.04–4.45 t·hm–2之间,
除蒙古栎林(3.31%)略高外, 其余林分均不超过乔木
生物量的3%。林下植被生物量的分配整体表现为灌
木植物略高于草本植物和幼树。其中, 灌木生物量
介于0.00–2.36 t·hm–2之间, 以蒙古栎林、阔叶混交林
和针阔混交林较高, 达2 t·hm–2以上; 其次为人工黄
花落叶松林、人工樟子松林和杂木林; 其余各林分
不足1 t·hm–2。草本生物量介于0.04–1.34 t·hm–2, 以
山杨林和针阔混交林略高; 其次为椴树林、阔叶混
交林和针叶混交林; 人工杨树林最低。幼树生物量
介于0.00–1.07 t·hm–2之间, 以白桦林、针阔混交林、
针叶混交林和人工黄花落叶松林相对较高 , 在1
t·hm–2左右; 其次为阔叶混交林、胡桃楸林和人工樟
子松林; 人工杨树林的幼树缺失。
从林下植被生物量的变异系数来看, 幼树在同
类林分内的变异最高, 尤其是人工黄花落叶松林、
人工樟子松林、针叶混交林和蒙古栎林, 变异系数
均超过了100%; 草本和灌木植物的生物量变异相
对较小, 分别在50%和35%以下。
植被含碳率在不同林分类型间也表现出一定的
差异。乔木含碳率介于45.80%–52.97%, 以人工红松
林最高, 胡桃楸林最低, 整体表现为针叶林高于阔

表1 不同林分类型的林下植被生物量及植被含碳率
Table 1 Biomass of understory vegetation and carbon content of vegetation in different forest types
林下植被生物量
Biomass of understory vegetation (t·hm–2)
植被含碳率
Carbon content of vegetation (%)
林分类型
Forest type
幼树
Young tree
灌木
Shrub
草本
Herb
合计
Total
乔木
Tree
灌木
Shrub
草本
Herb
白桦林 Betula platyphylla forest 1.07 (56.57) 0.28 (10.71) 0.63 (34.92) 1.98 (1.27) 48.22 (0.70) 43.58 (4.92) 40.76 (5.86)
山杨林 Populus davidiana forest 0.52 (17.38) 0.47 (17.02) 1.34 (35.07) 2.33 (1.24) 48.45 (0.55) 47.25 (1.13) 42.16 (2.88)
胡桃楸林 Juglans mandshurica forest 0.66 (81.86) 0.42 (7.14) 0.22 (22.73) 1.30 (1.31) 45.80 (0.74) 42.58 (7.96) 39.24 (5.52)
椴树林 Tilia forest 0.31 (74.19) 0.53 (20.75) 0.99 (7.07) 1.83 (1.38) 46.77 (0.31) 45.76 (5.44) 41.51 (6.44)
蒙古栎林 Quercus mongolica forest 0.47 (111.79) 2.36 (32.63) 0.68 (22.06) 3.51 (3.31) 48.46 (0.41) 43.69 (4.35) 37.24 (5.34)
杂木林 Undesirable tree forest 0.25 (18.56) 1.61 (22.36) 0.70 (35.71) 2.56 (2.87) 46.36 (0.43) 39.79 (7.74) 42.66 (4.52)
阔叶混交林 Broadleaf mixed forest 0.72 (83.30) 2.26 (22.57) 0.86 (12.79) 3.84 (2.59) 47.60 (2.43) 43.02 (8.48) 37.80 (6.88)
针阔混交林 Needle broad-leaved mixed forest 0.99 (74.17) 2.20 (15.00) 1.26 (17.46) 4.45 (2.22) 49.51 (1.85) 45.44 (6.00) 40.68 (7.30)
针叶混交林 Needle mixed forest 0.96 (111.88) 0.47 (17.02) 0.80 (13.75) 2.23 (1.29) 51.08 (1.08) 45.67 (3.32) 42.62 (2.53)
黄花落叶松林 Larix olgensis forest 0.47 (55.42) 0.33 (24.24) 0.27 (48.15) 1.07 (0.63) 50.92 (0.62) 45.73 (4.25) 39.69 (5.04)
人工黄花落叶松林 Larix olgensis plantation 0.90 (139.25) 1.56 (33.97) 0.23 (21.74) 2.69 (2.57) 50.82 (0.62) 45.21 (4.17) 41.49 (5.50)
人工红松林 Pinus koraiensis plantation 0.22 (54.34) 0.31 (19.35) 0.56 (21.43) 1.09 (0.91) 52.97 (0.43) 44.36 (3.89) 36.15 (5.43)
人工樟子松林
Pinus sylvestris var. mongolica plantation
0.77 (114.19) 1.17 (31.62) 0.38 (49.63) 2.32 (2.95) 50.77 (0.80) 41.82 (1.57) 35.96 (11.40)
人工杨树林 Populus plantation 0.00 (0.00) 0.00 (0.00) 0.04 (2.81) 0.04 (0.05) 47.61 (0.41) 0.00 (0.00) 42.20 (4.14)
植被生物量和含碳率结果括号中的数值为变异系数(CV); 合计结果括号中的数值为林下植被生物量占乔木层生物量比例(%)。
The numbers in the brackets in the columns of vegetation biomass and carbon content are the coefficient of variation (CV); the numbers in the brackets in the
columns of total biomass are the percentage of understory vegetation biomass out of tree layer biomass (%).

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叶林。灌木植物的含碳率介于39.79%–47.25%之间,
以山杨林略高, 最低为杂木林。草本植物的含碳率
相对较低, 在40%左右, 以针叶混交林、人工杨树林
和白桦林相对较高, 人工红松林和人工樟子松林相
对较低。
植被含碳率的变异系数以灌木和草本植物相对
较大, 最高变异达11.40%, 为人工樟子松林的草本
植物, 而各林分乔木植物的变异系数均不足3%。从
植被的含碳率及其林分差异来看, 若单纯以0.50或
0.45作为植被的碳转换系数, 定会造成碳储量估算
结果的偏差。
2.2 森林植被固碳现状与速率
通过对吉林省两次清查数据(各市/区、各林分
类型、分龄组蓄积和面积数据)的整理, 利用蓄积-
生物量转换方程(范春楠, 2014), 结合各林分林下植
被生物量和植被含碳率数据, 统计获得吉林省森林
植被碳库现状与速率, 结果见表2、图1和图2。
由表2可知, 吉林省森林植被碳储量由2009年
的471.29 Tg C, 增至2014年的505.76 Tg C, 5年累计
增加34.47 Tg C, 平均每年碳增量6.89 Tg C·a–1, 固
碳速率0.92 t·hm–2·a–1。碳储量的增加一方面源于吉
林省森林面积的增长; 另一方面则归因于植被碳密
度的上升。其中, 吉林省森林面积5年累计增加28.36
× 104 hm2, 累计增长了3.89%; 植被碳密度也由
2009年的64.58 t·hm–2增加到2014年的66.68 t·hm–2,
平均增加2.10 t·hm–2。若按此面积和固碳速率的增长
计算 , 到2020年吉林省森林植被碳储量将达到
548.58 Tg C。
不同林分类型碳储量两期清查均以阔叶混交林
最高, 针阔混交林和蒙古栎林次之, 三者合计分别
占2009和2014年度植被碳储量的77.99%和78.86%;
再次为黄花落叶松林、针叶混交林和杨树林, 分别
占各年度植被碳储量的5%左右。经相关分析发现各
林分类型的碳储量与其面积呈极显著的正相关关
系, 即碳储量的大小主要取决于林分的面积基数。
碳密度在各林分类型和年度间均存在较大差
异。其中, 2009年的碳密度以云杉林最高, 达122.28
t·hm–2; 其次为红松林、针叶混交林和臭冷杉林, 均
达90 t·hm–2以上。2014年的碳密度则以椴树林最高,
针叶混交林和臭冷杉林次之, 但三者的碳密度均不
足90 t·hm–2。
不同林分类型碳增量以蒙古栎林和阔叶混交林


表2 吉林省森林植被2009年和2014年碳储量、碳密度及其变化
Table 2 Carbon storage and carbon density of forest vegetation in 2009 and 2014 and their changes between 2009 and 2014 in Jilin Province
面积
Area
(× 104 hm2)
碳储量
Carbon storage
(Tg C)
碳密度
Carbon density
(t·hm–2)
林分类型
Forest type
2009 2014 2009 2014 变化 Change 2009 2014 变化 Change
固碳速率
Carbon
sequestra-
tion rate
(t·hm–2·a–1)
阔叶混交林 Broadleaf mixed forest 351.22 353.56 240.65 254.34 13.69 68.52 71.93 3.41 0.75
蒙古栎林 Quercus mongolica forest 99.80 100.44 61.07 78.52 17.45 61.19 78.15 16.96 3.48
针阔混交林 Needle broad-leaved mixed forest 76.34 83.38 65.86 65.97 0.11 86.26 79.07 –7.19 0.03
黄花落叶松林 Larix olgensis forest 56.94 57.58 24.97 23.52 –1.45 43.85 40.81 –3.04 –0.51
杨树林 Populus forest 47.98 52.03 16.41 18.31 1.90 34.21 35.15 0.94 0.75
针叶混交林 Needle mixed forest 24.95 24.95 23.76 21.16 –2.60 95.23 84.79 –10.44 –2.08
杂木林 Undesirable tree forest 15.78 22.18 4.09 6.64 2.55 25.86 29.95 4.09 2.60
樟子松林 Pinus sylvestris var. mongolica forest 12.79 11.52 5.72 3.68 –2.04 47.38 34.57 –12.81 –3.39
白桦林 Betula platyphylla forest 11.94 11.30 6.11 6.07 –0.04 51.12 53.71 2.59 –0.07
胡桃楸林 Juglans mandshurica forest 7.89 13.01 3.50 6.81 3.31 44.47 52.37 7.90 6.04
椴树林 Tilia forest 5.97 8.10 4.73 6.98 2.25 79.23 86.17 6.94 6.21
榆树林 Ulmus forest 5.33 3.63 2.10 1.55 –0.55 39.26 42.86 3.60 –2.55
云杉林 Picea forest 4.48 5.12 5.48 3.85 –1.63 122.28 75.30 –46.98 –6.70
红松林 Pinus koraiensis forest 4.05 6.40 3.90 4.77 0.87 96.14 74.49 –21.65 3.19
硕桦林 Betula costata forest 1.92 2.77 1.57 2.01 0.44 81.27 72.64 –8.63 3.62
水曲柳林 Fraxinus mandshurica forest 1.49 1.07 0.60 0.67 0.07 40.27 62.43 22.16 1.13
臭冷杉林 Abies nephrolepis forest 0.85 1.07 0.78 0.90 0.12 91.30 84.17 –7.13 2.44
黄檗林 Phellodendron amurense forest 0.00 0.21 0.00 0.01 0.01 0.00 4.51 4.51 1.59
总计 Total 729.73 758.09 471.29 505.76 34.47 64.58 66.68 2.10 0.92

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346 植物生态学报 Chinese Journal of Plant Ecology 2016, 40 (4): 341–353

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图1 2009年和2014年吉林省森林植被不同龄组碳储量(A)和碳密度(B)。I, 幼龄林; II, 中龄林; III, 近熟林; IV, 成熟林; V, 过熟林。
Fig. 1 Carbon storage (A) and density (B) of forest vegetation in different age classes in Jilin Province in 2009 and 2014. I, young
forest; II, middle- aged forest; III, near mature forest; IV, mature forest; V, over mature forest.


最高, 分别为17.45 Tg C和13.69 Tg C, 合计占全省
碳增量的90.34%。其中, 蒙古栎林的碳密度由2009
年的61.19 t·hm–2增加至2014年的78.15 t·hm–2, 与
2009年碳密度相比增加了27.72%; 虽然阔叶混交林
的碳密度仅增长了4.98%, 但由于其面积比例最大,
碳增量仍较高。不同林分类型的固碳速率以椴树林
和胡桃楸林相对较高, 在6 t·hm–2·a–1左右; 其次为
硕桦(Betula costata)林、蒙古栎林、红松林、杂木林
和臭冷杉林, 固碳速率为2.44–3.62 t·hm–2·a–1; 而针
叶混交林、樟子松林、云杉林、黄花落叶松林和白
桦林的碳储量和固碳速率呈负增长, 这归因于其林
分面积的减小或林分质量的降低。
吉林省森林植被各龄组的面积组成以中龄林
(199.81 × 104 hm2)、幼龄林(191.07 × 104 hm2)和近熟
林(185.95 × 104 hm2)为主, 合计占全省森林面积的
76.09%, 成熟林和过熟林面积相对较小 , 分别占
17.10%和6.81% (2014年清查数据统计结果)。2009
年和2014年森林植被碳储量均以近熟林最高, 分别
为141.94 Tg C和151.92 Tg C; 其次为成熟林(125.03
Tg C和123.20 Tg C)和中龄林(118.59 Tg C和121.82
Tg C); 幼龄林(43.59 Tg C和55.90 Tg C)和过熟林
(42.13 Tg C和52.63 Tg C)较小, 均不足同期近熟林
的40%。两期森林植被的碳密度随林龄的增大呈明
显的增加变化, 极值分别为81.72和72.72, 过熟林的
碳密度为同期幼龄林的3.11倍和2.49倍(图1), 表明
随着吉林省森林植被的不断发育, 植被碳库增长潜
力增大。
从两期植被碳增量的龄组组成(图2)来看, 幼龄
林和过熟林增长较大, 分别为12.31 Tg C和10.50 Tg
C, 合计占总碳增量的66.17%; 其次为近熟林(9.98
Tg C); 中龄林的增量较小(3.23 Tg C); 而成熟林表
现为负增长(–1.84 Tg C)。碳密度的增长以近熟林
(6.74 t·hm–2)最高; 其次为成熟林(3.26 t·hm–2)、幼龄
林(3.02 t·hm–2); 再次为中龄林(1.36 t·hm–2); 过熟林
表现为下降(–5.98 t·hm–2)。而各龄组的固碳速率却
以过熟林最高(4.51 t·hm–2·a–1); 其次为幼龄林(1.36
t·hm–2·a–1)和近熟林(1.07 t·hm–2·a–1); 而中龄林相对
较小 (0.32 t·hm–2·a–1), 成熟林的固碳速率为负值
(–0.28 t·hm–2·a–1)。
结合2009年和2014年两期清查资料各龄组的面
积数据(图2)来看, 林分面积的增减是引起幼龄林和
过熟林碳储量增长和成熟林碳储量降低的主要因
素。其中, 幼龄林和过熟林面积分别增加了24.95 ×
104 hm2和12.58 × 104 hm2, 较2009年分别增长了
15.02%和32.24%; 而成熟林面积却减少了6.61 ×
104 hm2, 减少比例4.85%。虽然近熟林的面积有3.41
× 104 hm2的减少, 但减少比例仅为1.80%, 其碳储
量的增加则主要源于林分碳密度的增长; 而中龄林
的面积和碳密度均有不同程度的增加, 但增加比例
均较低, 碳增量较小。
从各龄组碳库变化的林分组成(图2)来看, 黄花
落叶松林幼龄林和针阔混交林幼龄林是幼龄林碳增
长的主体, 合计占幼龄林碳增量的86.43%; 过熟林
和近熟林的碳增量则主要源于蒙古栎林和阔叶混交
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范春楠等: 吉林省森林植被固碳现状与速率 347

doi: 10.17521/cjpe.2015.0192


图2 2009年和2014年吉林省森林植被不同林分类型和龄组林分面积(A)、碳密度(B)、碳储量(C)和固碳速率(D)的变化。a, 阔
叶混交林; b, 蒙古栎林; c, 针阔混交林; d, 黄花落叶松林; e, 杨树林; f, 针叶混交林; g, 杂木林; h, 樟子松林; i, 白桦林; j, 胡
桃楸林; k, 椴树林; l, 榆树林; m, 云杉林; n, 红松林; o, 硕桦林; p, 水曲柳林; q, 臭冷杉林; r, 黄檗林; s, 总计。
Fig. 2 Changes of forest area (A), carbon density (B), carbon storage (C), and carbon sequestration rate (D) of different forest types
and age classes in Jilin Province in 2009 and 2014. a, broadleaf mixed forest; b, Quercus mongolica forest; c, needle broad-leaved
mixed forest; d, Larix olgensis forest; e, Populus forest; f, needle mixed forest; g, undesirable tree forest; h, Pinus sylvestris var.
mongolica forest; i, Betula platyphylla forest; j, Juglans mandshurica forest; k, Tilia forest; l, Ulmus forest; m, Picea forest; n, Pinus
koraiensis forest; o, Betula costata forest; p, Fraxinus mandshurica forest; q, Abies nephrolepis forest; r, Phellodendron amurense
forest; s, total.


林的增长; 成熟林碳储量降低的原因主要为黄花落
叶松林、杨树林和针阔混交林面积大幅减少而引起
的碳储量下降; 而各林分类型的中龄林面积和碳密
度变幅均较小, 并未表现出明显的林分增值主体。
此外, 导致落叶松过熟林和红松近熟林以及樟子松
过熟林和白桦近熟林等具有较高或较低碳密度和固
碳速率的原因则是林分龄组晋级和采伐所引起的该
龄组林分的增加或消失。
2.3 固碳现状与速率的市/区格局
通过对两期森林清查数据中60个市/区森林植
被碳储量、碳密度、碳增量以及固碳速率的分别统
计, 利用AcrGIS软件获得了吉林省森林植被碳库现
状与变化的空间分布状况, 结果见图3至图5。
两期森林植被碳储量分布均以吉林省东北部的
汪清县和中东部的安图县、敦化市和抚松县较高,
碳储量在40 Tg C以上; 其次为珲春市、和龙市、蛟
河市和桦甸市, 碳储量在30 Tg C左右; 临江市、长
白县、靖宇县等地次之, 均有10 Tg C以上的碳储量;
而西部地区的镇赉县、洮北区、洮南市、大安市、
通榆县等20余个市/区的碳储量较小, 不足1 Tg C;
碳储量的空间分布整体表现出自东向西明显降低的
变化(图3)。森林植被碳密度以吉林省中东部的安图
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348 植物生态学报 Chinese Journal of Plant Ecology 2016, 40 (4): 341–353

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县、抚松县、南关区、靖宇县和桦甸市较高, 2014
年的统计结果均在80 Tg C以上; 其次为东北部的
汪清县、珲春市、敦化市、蛟河市等地; 西部地区
的镇赉县、洮北区、洮南市、大安市、通榆县等市/
区的碳密度不足20 t·hm–2。碳密度的空间分布整体
也呈现出自东向西的递减变化, 以长白山区相对较
高, 西部平原区较低(图4)。
受气候、地貌以及人口等因素影响, 吉林省森
林资源集中分布于东部山区和中东部低山丘陵区,
林分以天然林为主, 森林覆盖率大, 且林分质量高。
东部的汪清县、敦化市、安图县、抚松县、和龙市、
桦甸市、蛟河市和珲春市8市/区的森林面积介于
34–81 × 104 hm2之间, 蓄积量均超出了5000 × 104 m3,
占全省森林面积和蓄积的55%和65%左右; 而西部
平原区作为本省的主要农业产区, 长期的人为活动
影响致使众多原生森被破坏殆尽, 已被次生植被或
人工林所替代, 加之西部地区的降水量明显减少,
森林生产力低。其中, 松原地区和白城地区的9个市
/区合计森林面积不足全省森林面积的4%, 蓄积不
足全省森林蓄积量的1.5%。
各市/区森林植被碳增量以汪清县最高(3.64 Tg
C); 其次为靖宇县(2.99 Tg C)、敦化市(2.90 Tg C)、
珲春市(2.79 Tg C)、桦甸市(2.75 Tg C)和蛟河市(2.58
Tg C); 再次为临江市(2.46 Tg C)、通化县(2.16 Tg C)
和安图县(2.03 Tg C): 以上9个市/区合计碳增量24.31
Tg C, 占全省碳增量的71.12%。这取决于上述市/区森
林面积的增加(0.63 × 104–2.35 × 104 hm2)、碳密度的增
长(3.30–5.66 t·hm–2)和森林面积基数。碳增量较小、不
足1 Tg C的市/区有舒兰市、辉南县和永吉县等28个,
占全省各市/区数目的47%; 碳增量为负的市/区有榆
树市、西安区、东辽县、宁江区、洮北区等18个, 占
全省各市/区数目的30%。碳增量的空间分布整体以东
北、中东部和南部相对较高, 西部较低(图5)。
森林植被固碳速率整体以吉林省南部的通化
地区和白山地区相对较高; 其次为中部的长春地
区、吉林地区和延边地区东部; 而在西部的白城地
区和松原地区等地呈负增长。固碳速率的最大值出
现在2014年的延吉市, 达5.19 t·hm–2·a–1, 其2014年
的森林面积较2009年增加了24%, 碳密度也有15.79
t·hm–2的增长; 其次为德惠市、靖宇县、浑江区、朝
阳区、铁东和铁西等地的24个市/区, 固碳速率均超
过1 t·hm–2·a–1; 而碳储量较高的汪清县、敦化市、安
图县、和龙以及中西部的舒兰市、梅河口市等18个
市/区, 固碳速率不足1 t·hm–2·a–1; 固碳速率为负的
市/区有二道区、宁江区、榆树市等17个, 占全省各
市/区数目的28% (图5)。
3 结论和讨论
3.1 林下植被生物量与植被含碳率
林下植被在森林生态系统的稳定性、生产力以
及养分循环等方面具有重要的作用(Chastain et al.,
2006; Gilliam, 2007; 王瑞华等, 2014), 特别是在发
育较好的中幼林林下植被生物量往往占有较大比例
(Schroeder et al., 1997; 陈遐林, 2003; 杨昆和管东
生, 2007; 杨超等, 2011)。然而受林分类型, 林分的
发育、演替以及立地和环境等诸多条件影响, 林下
植被生物量存在较大的差异(Yamamoto et al., 1995;
Taylor et al., 2004; Gilliam, 2007)。在区域尺度的碳
储量估算中, 林下植被生物量也常因其比例小、变
化幅度大等原因而被忽略。本研究通过对区域调查
样地的林下灌木和草本植物收获法实测以及幼树生
物量的模型统计, 得出不同林分类型的林下植被生
物量介于0.04–4.45 t·hm–2之间, 灌木植物略高于草
本植物和幼树, 虽整体不足乔木层生物量的3%, 但
在不同林分和同类林分中却存在较大的差异。其中,
幼树生物量在白桦林、针阔混交林和针叶混交林较
高, 在1 t·hm–2左右, 在人工杨树林缺失。在同类林
分内的变异以幼树最高, 尤其是人工黄花落叶松
林、人工樟子松林、针叶混交林和蒙古栎林, 均超
过了100%; 草本和灌木植物的生物量变异相对较
小, 分别在50%和35%以下。
国内外在研究区域和国家尺度的森林生态系统
碳储量中, 大多采用0.50或0.45作为所有森林类型
的平均含碳率(周玉荣等, 2000; Fang et al., 2001; 王
效科等, 2001; Baccini et al., 2012); IPCC (2006)也提
出森林生物量的含碳率为0.47或0.50, 林下植被的
含碳率为0.45。但事实上, 植被的含碳率会因种类
(Lamlom & Savidge, 2003; 田勇燕等, 2011)、器官
(胡青等, 2012; 王金亮等, 2012; 于颖等, 2012)、发
育阶段(王金亮等, 2012)、分布区域(田勇燕等, 2011;
于颖等, 2012)等差异而不同。本研究得出乔木含碳
率高于灌木和草本, 介于45.80%–52.97%之间, 整
体表现为针叶林高于阔叶林 ; 灌木含碳率介于
39.79%–47.25%之间, 草本植物在40%左右, 但二者
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范春楠等: 吉林省森林植被固碳现状与速率 349

doi: 10.17521/cjpe.2015.0192


图3 吉林省森林植被碳储量的分布。
Fig. 3 Distribution of forest vegetation carbon storage in Jilin Province.




图4 吉林省森林植被碳密度的分布。
Fig. 4 Distribution of forest vegetation carbon density in Jilin Province.




图5 森林植被碳增量与固碳速率的分布。
Fig. 5 Distribution of carbon increment and carbon sequestration rate of forest vegetation in Jilin Province.

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350 植物生态学报 Chinese Journal of Plant Ecology 2016, 40 (4): 341–353

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并不呈现规律性的林分差异。乔木含碳率的变异相对
较小, 不足3%; 而灌木和草本植物较大, 这应与其物
种组成的相对复杂有关。根据2009和2014年两期植被
生物量和碳储量的计算结果得出, 吉林省森林植被碳
转换系数以0.47或0.48更为准确, 若以0.50或0.45作为
植被的碳转换系数会造成±5.26%的偏差。
3.2 吉林省森林植被碳库状况与潜力
2009至2014年期间, 吉林省森林面积累计增长
了28.36 × 104 hm2, 植被碳储量由2009年的471.29
Tg C增至2014年的505.76 Tg C, 碳密度也由64.58
t·hm–2增加到66.68 t·hm–2, 累计碳增量34.47 Tg C,
年均6.89 Tg C·a–1, 平均固碳速率0.92 t·hm–2·a–1。植
被碳储量的研究结果与王新闯等(2011)(444.35 Tg
C)和范春楠(2014)(398.12 Tg C)利用2006年清查数
据获得的结果相比略高, 介于李海奎等(2012)应用
IPCC固定扩展因子法(506.48 Tg C)、IPCC可变扩展
因子法 (326.10 Tg C)、转换因子连续函数法
(469.75.48 Tg C)和加权生物量回归法(542.96 Tg C)
所获得的结果(碳储量以0.475为转换系数的生物量
换算结果)之间。若按照周玉荣等(2000)与李克让等
(2003)估算的全国森林植被碳储量为6.2 Pg C和4.29
Pg C的结果计算, 吉林省的植被碳储量占全国植被
碳储量的8.16%或11.79%, 然而吉林省的森林面积
仅为全国森林面积的4.2%, 说明吉林省森林植被是
全国森林植被碳库的重要组成部分。
本研究获得的吉林省植被碳密度平均值在我国
的38种森林类型植被碳密度(6.47–118.14 t·hm–2)范
围(王效科等, 2001)之内, 高出我国森林植被碳密度
的平均水平(41.32 t·hm–2) (赵敏和周广胜 , 2004)
61.4%, 是东北地区的黑龙江省(33.44 t·hm–2) (焦燕
和胡海清, 2005)的2倍, 辽宁省(25.08 t·hm–2) (甄伟
等, 2014)的2.7倍。植被平均固碳速率介于小兴安岭
7种典型林分0.4–2.8 t·hm–2·a–1 (胡海清等, 2015)之
间, 与辽宁省(0.61 t·hm–2·a–1, 50 a模拟结果的单位
面积最大平均固碳速率) (甄伟等, 2014)相比较高。
可见吉林省的森林植被不仅维持着较高的碳库水
平, 而且具有较强的碳汇功能。若以本研究结果获
得的面积增长和固碳速率计算, 到2020年吉林省的
碳储量将达到548.58 Tg C, 在我国乃至全球碳循环
中均占有重要的地位。
3.3 吉林省森林植被持续碳增汇的思路
吉林省森林植被碳库的林分组成以阔叶混交
林、针阔混交林和蒙古栎林为主体, 其面积与碳储
量合计分别占全省的71%和78%左右; 碳密度介于
61.19–86.26 t·hm–2之间, 但与吉林省2009年云冷杉
林(122.28 t·hm–2)以及红松林、针叶混交林和臭冷杉
林(>90 t·hm–2)相比, 明显偏低; 仅为区域地带性植
被阔叶红松原始林((152.87 ± 20.90) t·hm–2)的1/2左
右(齐麟等, 2013)。因此, 如何通过科学经营实现三
类林分碳密度的增长, 应是实现吉林省森林植被碳
增汇的重要任务之一。早在20世纪80年代, 陈大珂
等(1984)即针对东北地区由过度干扰所引起的阔叶
红松林锐减和退化问题, 提出了“栽针保阔经营体
系”。牟长城等(2014)的研究结果表明: 冠下栽植红
松33年的林分已初步形成了异龄复层针阔混交林,
植被碳密度达95.33 t·hm–2; 不同强度的透光抚育虽
然明显提高了红松的碳密度, 但是显著降低了林分
的碳储量, 因此从维持植被碳库角度考虑, 采取中
低强度择伐或小范围上层全透光方式比较适宜。迄
今为止在东北林区的次生阔叶林下, 通过营造红松
形成的“栽针保阔”红松林虽有近100 × 104 hm2, 但
其恢复效果以及科学经营等问题还尚需较长时间尺
度的数据验证和一定的理论支持(牟长城等, 2014)。
从吉林省森林植被的龄组组成来看, 以中龄
林、幼龄林和近熟林为主的林分占全省森林面积的
76.09%, 成、过熟森林面积小, 龄组的面积组成呈
进展型。碳储量以近熟林、成熟林和中龄林较高, 幼
龄林和过熟林较小; 随着林龄的增长, 植被的碳密
度增加明显。随着区域森林的不断发育和经营活动,
5年间幼龄林的面积累计增长了24.95 × 104 hm2, 然
而其碳储量却不足同期近熟林碳储量的40%, 碳密
度与过熟林相比相差约80 t·hm–2, 可见源于区域森
林植被龄组发育的固碳潜力也十分巨大。
相关研究表明, 生长旺盛的中幼龄林的植被具
有较强的固碳能力, 而成熟林植被的新增碳量几乎
为0 (Dixon et al., 1994; Zhou et al., 2006)。吉林省森
林植被碳增量为幼龄林>过熟林>近熟林>中龄林,
成熟林为负增长; 碳密度的增长为近熟林>成熟林>
幼龄林>中龄林, 过熟林表现为下降; 而各龄组的
固碳速率却为过熟林>幼龄林>近熟林>中龄林, 成
熟林为负增长, 这除受植被发育生物量增长影响外,
还与龄组晋级和人为经营所引起的森林面积增减关
系密切。其中, 幼龄林具有较高的固碳速率和碳增
量主要得益于人工造林面积的增长; 但幼龄林和中
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龄林较低的碳密度增长, 尚需要科学的调整, 以实
现区域森林植被持续碳汇能力的增长。
从吉林省森林植被碳库的空间分布来看, 碳储
量和碳密度的分布整体表现为自东向西明显降低的
变化, 以吉林省东北部的汪清县和珲春市以及中东
部的安图县、抚松县、桦甸市等地相对较高, 是吉
林省森林植被碳库的主体; 而在西部的镇赉县、洮
北区、洮南市、大安市等地的碳储量不足1 Tg C, 碳
密度低于20 t·hm–2。吉林省植被碳库的空间分布, 一
方面源于因气候、地貌等因素引起的森林在降雨充
沛的东部山区和中东部低山丘陵区的集中分布, 另
一方面则由于西部平原区的人口密集和长期的农业
生产, 致使众多原生植被破坏殆尽和森林生产力低
下。
植被碳增量和固碳速率的空间分布状况并非与
碳库分布状况相一致。碳增量整体以东北的汪清县、
中东部的敦化市和蛟河市等地以及南部的通化县、
临江市和靖宇县相对较高, 榆树市、洮北区等18个
市/区的碳增量为负增长; 固碳速率则整体以吉林
省南部的通化地区和白山地区相对较高, 在西部的
白城地区和松原地区等地呈负增长。因此, 吉林省
应积极加强东部山区和中部低山丘陵的森林植被碳
库的保护与管理, 特别是维持南部和中部地区的持
续增长和提高东部地区的固碳速率; 增加西部平原
地区的森林面积, 并调整和改善现有林的结构和质
量, 以实现西部地区森林碳汇增长。
基金项目 中国科学院战略性先导科技专项
(XDA05050201-1)和科技部基础性工作专项重点项
目(2007FY110400)。
致谢 感谢吉林省森工局、林业局以及北华大学林
学院研究生在野外调查工作中给予的帮助。
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责任编委: 马克平 责任编辑: 王 葳
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