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Measurement model of carbon emission from forest fire: A review.

森林火灾碳排放计量模型研究进展



全 文 :森林火灾碳排放计量模型研究进展*
胡海清摇 魏书精摇 金摇 森摇 孙摇 龙**
(东北林业大学林学院, 哈尔滨 150040)
摘摇 要摇 森林火灾是森林生态系统重要的干扰因子,是导致植被和土壤碳储量减少的重要途
径之一.森林火灾含碳气体排放对大气碳平衡及全球气候变化具有重要影响,科学有效地对
其进行计量,对了解森林火灾在全球碳循环和碳平衡中的地位具有重要意义.本文从 3 个方
面阐述森林火灾碳排放计量模型的研究进展: 森林火灾直接排放总碳和含碳气体计量方法;
森林火灾碳排放计量模型的影响因子及计量参数;森林火灾碳排放计量中不确定性原因剖
析.最后提出了提高碳排放计量定量化的 3 种路径选择: 利用高分辨率遥感数据、改进算法、
提高森林火灾面积的估测精度、结合有效可燃物计量模型,提高估测可燃物载量的准确率;使
用高分辨率遥感影像,并结合室内控制实验、野外试验与火烧迹地调查确定燃烧效率;通过大
量室内燃烧实验和野外空中采样来确定排放因子和排放比.
关键词摇 森林火灾摇 碳排放摇 含碳气体排放摇 计量模型摇 路径选择
文章编号摇 1001-9332(2012)05-1423-12摇 中图分类号摇 S762. 1摇 文献标识码摇 A
Measurement model of carbon emission from forest fire: A review. HU Hai鄄qing, WEI Shu鄄
jing, JIN Sen, SUN Long (College of Forestry, Northeast Forestry University, Harbin 150040, Chi鄄
na) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2012,23(5): 1423-1434.
Abstract: Forest fire is the main disturbance factor for forest ecosystem, and an important pathway
of the decrease of vegetation鄄 and soil carbon storage. Large amount of carbonaceous gases in forest
fire can release into atmosphere, giving remarkable impacts on the atmospheric carbon balance and
global climate change. To scientifically and effectively measure the carbonaceous gases emission
from forest fire is of importance in understanding the significance of forest fire in the carbon balance
and climate change. This paper reviewed the research progress in the measurement model of carbon
emission from forest fire, which covered three critical issues, i. e. , measurement methods of forest
fire鄄induced total carbon emission and carbonaceous gases emission, affecting factors and measure鄄
ment parameters of measurement model, and cause analysis of the uncertainty in the measurement of
the carbon emissions. Three path selections to improve the quantitative measurement of the carbon
emissions were proposed, i. e. , using high resolution remote sensing data and improving algorithm
and estimation accuracy of burned area in combining with effective fuel measurement model to
improve the accuracy of the estimated fuel load, using high resolution remote sensing images com鄄
bined with indoor controlled environment experiments, field measurements, and field ground sur鄄
veys to determine the combustion efficiency, and combining indoor controlled environment experi鄄
ments with field air sampling to determine the emission factors and emission ratio.
Key words: forest fire; carbon emission; carbonaceous gases emission; measurement model; path
selection.
*国家“十二五冶科技支撑计划项目(2011BAD37B0104)、国家自然
科学基金项目(31070544)、林业公益性行业科研专项(200804002)
和中央高校基本科研业务费专项资金项目(DL09EA03鄄1)资助.
**通讯作者. E鄄mail: weishujing2003@ 163. com
2011鄄08鄄23 收稿,2012鄄02鄄20 接受.
摇 摇 森林生态系统是陆地生态系统最大的植被碳库
和土壤碳库[1],其碳通量对全球碳收支具有重要影
响[2],在全球碳循环和碳平衡中起着重要作用[3] .
森林火灾可燃物燃烧所排放的大量温室气体[4-5]可
导致植被和土壤碳储量的动态变化[1],对区域碳平
衡产生重要影响,破坏大气碳平衡[5-8],同时使自然
生态系统遭到破坏[9],对全球气候变化和环境具有
负面影响[7,10-11],并影响生物地球化学循环,在碳循
应 用 生 态 学 报摇 2012 年 5 月摇 第 23 卷摇 第 5 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, May 2012,23(5): 1423-1434
环中起着重要作用[12-13] .全球每年约 1%的森林遭
受火干扰[4,10,14],森林火灾排放约 4 Pg·a-1的碳到
大气中[15-16],这相当于每年化石燃料燃烧排放量的
70% [15] .随着全球气候变暖,森林火灾频率和强度
将加剧[3,12-13,17-18],科学准确地计量森林火灾直接
排放的碳量、研究碳排放的计量模型方法,对进一步
量化森林火灾对大气碳平衡的贡献、正确评价火干
扰在生态系统碳循环和碳平衡中的作用具有重要意
义.同时,对于减少全球变化研究中碳平衡测算的不
确定性,以及为制定科学有效的林火管理策略等也
具有重要意义.为此,本文从 3 个方面阐述了森林火
灾碳排放计量模型的研究进展,并提出了提高碳排
放计量定量化的 3 种路径选择.
1摇 森林火灾碳排放研究概况
1郾 1摇 国外研究概况
早在 20 世纪 60 年代后期,国外就有学者研究
如何计量森林火灾的气体排放量[19] .随后许多学者
对森林火灾可燃物燃烧排放的碳量和含碳气体量进
行研究[4-5,7,10] .随着气候变化研究的深入,国外对
森林火灾排放温室气体的研究越来越多,特别是对
加拿大、俄罗斯和阿拉斯加等北方林区[20] . 通过室
内模拟试验和野外观测方法,Campbell 等[21]对俄勒
冈 2002 年森林火灾碳排放进行计量;Aulalr 和 Cart鄄
er[22]研究了加拿大、俄罗斯和阿拉斯加北方林区因
火灾而直接和间接排放的碳量; Amiro 等[23] 对
1959—1999 年加拿大森林火灾直接碳排放进行估
算;Levine 等[20]估算了全球森林火灾碳排放. 采用
统计资料和通用计量参数,Choi等[24]估算了韩国森
林火灾碳排放;Kasischke 和 Bruhwiler[25]估算了北
方林 1998 年森林火灾碳排放;Lavoue 和 Stocks[9]通
过加拿大森林火灾统计数据估算了 2000—2004 年
火灾排放的痕量气体; French 等[26] 对阿拉斯加
1950—1999 年森林火灾碳排放进行计量.使用通用
排放因子或排放比,De Groot 等[27]对加拿大森林火
灾中地被物的碳排放进行估算;Kasischke 等[28]对
北方林区森林火灾中排放的碳与 CO进行计量;An鄄
dreae和 Merlet[16]对全球森林火灾排放的痕量气体
进行估算;Crutzen和 Andreae[11]对热带森林火灾碳
排放进行估算. 利用空中采样测定参数,Cofer 等[8]
用直升机对北方林区火灾排放因子进行测定;Sinha
等[29]用飞机对赞比亚稀树草原火灾排放因子进行
测定;Cofer 等[30]将燃烧过程分为焰燃和阴燃,其测
定的燃烧效率在 0郾 03 ~ 0郾 9;French 等[31]对北方林
区火灾碳排放中的不确定性进行分析. 通过以上工
作,人们进一步了解火灾对大气碳平衡的影响,但计
量参数的来源多数没有经过实际测定,而仅仅通过
模型手段或估测,且参数的来源亦不同,许多通过小
尺度的分析外推到大尺度上,导致计量结果存在不
确定性.
近年来,各种遥感平台与算法不断地被应用到
森林火灾碳排放的计量中,对火灾面积、可燃物载
量、燃烧效率和火烧强度等进行估测,收到了较好效
果[32] .在大尺度上利用NOAA卫星的 AVHRR 影像
估测森林火灾碳排放方面:Kasischke 等[33]估测了
阿拉斯加 1990—1991 年森林火灾碳排放;Jr Cahoon
等[32]估测了 1987 年西伯利亚的森林火灾碳排放;
Conard等[34]对西伯利亚的森林火灾碳排放进行估
测;Soja等[35]估测西伯利亚 1998—2002 年森林火
灾碳排放;Kaufman等[36]对亚马逊火灾碳排放中的
燃烧效率进行测定,发现燃烧效率达 97% ,高于其
他热带地区.在中尺度上利用 MODIS 影像估测森林
火灾碳排放方面:Turquety等[37]估测 2004 年北美森
林火灾碳排放;Hoelzemann等[38]结合火灾排放模型
估算全球森林火灾碳排放;Korontzi 等[39]估测南非
森林火灾碳排放;van der Werf 等[40]对热带和亚热
带森林火灾碳排放进行估测.在小尺度上利用 SPOT
影像估测森林火灾碳排放方面:Isaev 等[41]结合航
空摄影估算了俄罗斯森林火灾碳排放;Zhang 等[42]
估算俄罗斯每月燃烧区域与火灾碳排放量的关系;
Fraser和 Li[14]估测北方林 1949—1998 年的森林火
灾碳排放.在小尺度上利用 TM / ETM+数据估测森林
火灾碳排放并测定计量参数方面:Page等[43]估测印
尼 1997 年森林大火碳排放;Michalek 等[44]估测阿
拉斯加森林火灾碳排放;Brandis 和 Jacobson 等[45]
估测澳大利亚森林火灾消耗可燃物量; Mitri 和
Gitas[46]估测地中海森林火灾面积;Hudak 等[47]估
测森林火灾面积与燃烧效率的相关关系. 在利用多
时相遥感影像估测森林火灾碳排放计量参数方面:
Lewis等[48]估测 2004 年阿拉斯加森林火灾碳排放;
Ito和 Penner[49]对全球的生物质碳排放进行估测;
van der Werf 等[50]对 1997—1998 年全球森林火灾
碳排放进行估测;De Groot 等[51]估算了加拿大野火
直接排放的碳量.在利用高分辨率遥感影像估测森
林火灾燃烧效率方面:Lambin 等[52]研究了中非地
区森林火灾的燃烧效率,发现不连续燃烧面积的燃
烧效率比连续燃烧面积的燃烧效率低;French 等[53]
建立了火灾面积与燃烧效率的相关关系. 由于遥感
4241 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
数据的客观性、宏观性和实时性等优点,基于遥感估
测森林火灾碳排放是当前国际上普遍运用的方法,
但由于空间分辨率等问题,其精度需进一步提
高[54-55] .
1郾 2摇 国内研究概况
近年来,国内学者用不同方法在各时空尺度上
对我国森林火灾过程中排放的碳量进行计量. 基于
规则可燃物燃烧计量方法,王效科等[56] 对我国
1959—1992 年火灾排放的含碳气体进行计量;L俟
等[3]结合森林资源清查资料和遥感影像估算
1950—2000 年我国火灾所排放的碳量和含碳气体.
采用排放因子或排放比法,田晓瑞等[57]根据 1991—
2000 年火灾统计数据估算我国森林火灾排放的碳
量;杨国福等[58]估算浙江 1991—2006 年火灾气体
排放量;单延龙和张姣[6]估算吉林省 1969—2004 年
火灾碳排放.使用遥感影像估测计量参数法,田晓瑞
等[59]利用卫星火产品对我国 2000 年林火碳排放量
进行估测;黄麟等[60]估测江西 1950—2008 年森林
火灾碳排放.在对生物质燃烧排放气体进行估算方
面:庄亚辉等[61]测算了我国 1950—1992 年生物质
燃烧排放的含碳气体;曹国良等[62]根据各省 2000
年生物质的消耗量,计算生物质燃烧排放清单;陆炳
等[63]估算各省生物质燃烧排放清单;田贺忠等[64]
估算我国 2000—2007 年生物质排放清单.在对森林
火灾碳排放计量的不确定性进行分析方面:王效科
等[55]对森林火灾排放含碳气体的估算方法进行总
结;吕爱锋等[12-13]对气候变化、火干扰与生态系统
碳循环的因果关系进行阐述,并估算了含碳气体排
放.以上研究虽然能得出相对的森林火灾碳排放量,
但不经过实验分析而仅通过经验或模型手段推算大
尺度森林火灾对大气碳排放的贡献,存在较大的不
确定性.
通过室内控制环境实验与野外调查相结合的方
法,焦燕和胡海清[65]用排放比法得出黑龙江 1980—
1999 年森林火灾排放的含碳气体量;吕新双[66]对
大兴安岭 1980—1999 年森林火灾碳排放进行估算;
李玉昆和邓光瑞[67]研究了大兴安岭 3 种林型燃烧
气体的排放量.采用实际测定排放比或排放因子的
方法,胡海清和孙龙[68]用排放因子法估算大兴安岭
1980—1999 年森林火灾碳排放;邓光瑞[69]用排放因
子法估算大兴安岭森林火灾排放的气体;胡海清
等[70]在对大兴安岭森林火灾时空格局研究的基础
上估算了 1980—1999 年乔木碳排放;胡海清和李敖
彬[71]在小兴安岭乔灌木燃烧烟气成分分析的基础
上明确了碳排放.利用遥感数据并结合火灾统计资
料的方法,孙龙等[72]基于大兴安岭一类森林资源清
查资料和林火资料,结合 GIS 技术估测大兴安岭
1987 年林火碳排放;殷丽[73]和田晓瑞等[74]估算
2005—2007 年大兴安岭林火碳排放;刘斌和田晓
瑞[75]通过 MODIS 影像估测 2010 年大兴安岭呼中
森林大火碳排放;王明玉等[76]通过遥感数据估测小
尺度燃烧效率.通过计量参数因子测定并结合火烧
迹地调查方法,胡海清和郭福涛[77]对大兴安岭乔木
含碳气体排放进行估算;郭福涛等[78]估算大兴安岭
1980—2005 年森林火灾碳排放;Sun 等[79]对大兴安
岭 1980—1999 年森林火灾碳排放进行估测.以上研
究通过室内控制环境试验与野外调查相结合的方
法,通过实测数据对我国火灾多发区进行研究,促进
了森林火灾碳排放计量的定量化,但计量参数测定
方法尚需进一步完善.
目前,国内外对森林火灾排放碳量和含碳气体
排放量的计量主要集中于大尺度研究,对小尺度的
计量研究不多,而且主要集中于火灾多发区.对火灾
碳排放的估算主要应用平均生物量数据,而不是应
用每次火灾实际消耗量,对于林型不同而导致火灾
碳排放的差异研究不够深入,对燃烧效率和排放因
子及排放比的测定未形成一套相对量化的标准,主
要是通过实地调查进行估测. 在森林火灾碳排放的
计量参数中,缺乏实测值,大多数参数是通过估测或
直接借鉴他人的参数,这必然会影响碳排放计量的
精度.因此,需要通过小尺度研究,进行实验测定,把
野外试验和室内试验相结合来确定计量参数.同时,
应注意尺度扩展问题,利用遥感数据的优点提高估
测精度,进一步量化森林火灾排放的碳量和含碳气
体量的计量.
2摇 森林火灾碳排放计量模型
2郾 1摇 小尺度森林火灾碳排放计量模型
2郾 1郾 1 森林火灾总碳排放计量模型摇 森林火灾虽然
是自然界普遍存在的燃烧现象,但其发生发展受多
种因素的制约,从而导致对森林火灾碳排放计量较
困难,因此人们对森林火灾碳排放的定量化计量研
究起步较晚.直到 20 世纪 60 年代后期,国外才有学
者研究森林火灾碳排放计量问题[19] . 1980 年,Seiler
和 Crutzen[10]提出了森林火灾燃烧损失生物量的计
量方法,即森林火灾损失生物量计量模型. 迄今为
止,森林火灾的碳排放计量模型方法主要是基于上
述模型,其表达式为:
52415 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 胡海清等: 森林火灾碳排放计量模型研究进展摇 摇 摇 摇
M = ABab (1)
式中:M为森林火灾所消耗的可燃物量( t);A 为森
林火灾的燃烧面积(hm2);B 为未燃烧前单位面积
平均可燃物载量(t·hm-2);a 为地上部分生物量占
整个系统生物量的比重(% );b 为地上可燃物载量
的燃烧效率.
假设所有被烧掉的可燃物中的碳都变成了气
体,根据可燃物载量的含碳率( fc),可以计算出由于
森林火灾所造成的碳损失(C t) [20,25,28,80],表达式为:
C t =Mfc (2)
通过计量森林火灾中不同可燃物的碳密
度[10,28,33,35],将式(1)代入式(2),并进行修正,使之
用来计量森林火灾中排放的总碳量,其表达式为:
C t =ABfc茁 (3)
式中:茁为可燃物的燃烧效率,即单位面积森林火灾
过程中所消耗的可燃物占火灾前可燃物的比重.
通常根据式(3)计量的碳排放量小于实际排放
量[21,26],这是因为计量森林火灾消耗可燃物时只考
虑了地上部分(乔木、灌木、草本)可燃物的碳排放,
忽略了地表部分(凋落物、地表有机质、粗木质残
体)对碳排放量的贡献以及地下部分(土壤有机碳)
的损失[3,21,23-24,55,80] .充分考虑到地表部分可燃物中
凋落物、地表有机质、粗木质残体和地下部分土壤有
机碳在森林火灾中不同的燃烧效率[24,27,35,80],对式
(3)进行修正,其表达式为:
C t = A(Ba fca茁a + C l茁l + Cd茁d + Cc茁c + Cs茁s)
(4)
式中:Ba 为森林火灾所消耗的地上部分可燃物载量
(t·hm-2);fca为地上部分可燃物的含碳率;茁a 为地
上可燃物的燃烧效率;C l 为地表凋落物的碳密度
(t·hm-2);茁l 为地表凋落物的燃烧效率;Cd 为地表
有机质的碳密度( t·hm-2);茁d 为地表有机质的燃
烧效率;Cc 为粗木质残体的碳密度( t·hm-2);茁c 为
粗木质残体的燃烧效率;Cs 为土壤有机质的碳密度
(t·hm-2);茁s 为土壤有机质的燃烧效率.
2郾 1郾 2 森林火灾含碳气体排放计量模型摇 森林火灾
含碳气体排放计量的前提是通过有关公式计算出森
林火灾所排放的总碳量,再利用排放比法或排放因
子法进行含碳气体排放量的计量.
1)排放比法. 一般而言,森林火灾所排放的总
碳量中,以 CO2形式所排放的碳占 90% [11,55,68,72] .因
此,森林火灾排放的 CO2 所含碳量的表达式为:
CCO2 =0郾 9C t (5)
式中:CCO2为森林火灾排放的 CO2所含碳量(t);C t为
可燃物燃烧排放的总碳量(t).
通过森林火灾排放的 CO2的含碳量和质量分
数,直接计量森林火灾排放的 CO2量[55,77-78,80] .其表
达式为:
ECO2 =CCO2伊44 / 12 (6)
式中:ECO2为森林火灾直接排放的 CO2量.
根据森林火灾排放的某种含碳气体量与 CO2排
放量的比值(排放比,emission ratio,ER)可计算各种
含碳气体的排放量[3,20] .其表达式为:
ER = 驻X / 驻CO2 (7)
式中:驻X为森林火灾排放的某种含碳气体的浓度;
驻CO2为森林火灾中 CO2的浓度. 驻X 和 驻CO2均扣除
了相应气体的背景浓度.
森林火灾中某种含碳气体的排放量(Es)为该
气体的排放比与燃烧中 CO2的排放量之积[11,35] . 其
表达式为:
Es = ER·C t·E fsCO2 (8)
式中:ER为某种含碳气体与燃烧中 CO2的排放比;
C t 为可燃物燃烧所排放的碳量;E fsCO2为燃烧中 CO2
的排放因子.
利用式 5 ~ 8 可计量森林火灾中各含碳气体的
排放量.但需要说明的是,用排放比法计量含碳气体
排放量时,首先需计算出 CO2的排放因子,才能计量
其他含碳气体量.
2)排放因子法.排放因子法指森林火灾中某种
含碳气体的排放量为该气体的排放因子与燃烧过程
中排放的总碳量之积[26,80],其表达式为:
Es =E fs·C t (9)
式中:E fs为某种含碳气体的排放因子(g·kg-1).
将式(4)代入式(9),可得到某种含碳气体排放
量[72,80],其计算公式为:
Es = A(Ba fca茁aE fs + C l茁lE fs + Cd茁dE fs + Cc茁cE fs +
Cs茁sE fs) (10)
通常情况下,森林火灾中地上可燃物燃烧时焰
燃占 80% ,阴燃占 20% ,地表可燃物燃烧时焰燃占
20% ,阴燃占 80% [19,72] . 土壤有机质在燃烧过程中
主要是阴燃的过程[21,24,26,28,31,80],因此其表达式为:
Es = A[Ba fca茁a(0郾 8Efs-f + 0郾 2Efs-s) + Cl茁l(0郾 2Efs-f
+ 0郾 8Efs-s) + Cd茁d(0郾 2Efs-f + 0郾 8Efs-s) +
Cc茁c(0郾 2Efs-f + 0郾 8Efs-s) + Cs茁sEfs-s] (11)
式中:E fs-f为森林火灾中焰燃阶段的排放因子;E fs-s
为森林火灾中阴燃阶段的排放因子.
6241 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
对于小尺度森林火灾排放碳量及含碳气体量可
用 2 种方法(排放比法、排放因子法)分别计量. 对
比 2 种方法,从理论上说,排放因子法比较可靠,排
放比法的误差较大,这是因为排放比在某一次森林
火灾中随燃烧阶段的不同而变化,并且很难同时获
取 ER和 E fsCO2,因而不能保证 ER 和 E fsCO2具有良好
的一致性.但目前应用排放比法估算温室气体排放
量的报道较多[20],主要是排放因子一般只能在控制
环境试验中取得,而在野外和大规模的火灾发生时
比较容易进行排放比的测定.
2郾 2摇 大尺度森林火灾碳排放计量模型
目前,对大尺度森林火灾碳排放的计量,主要是
通过小尺度研究得出相应计量参数,然后进行尺度
扩展,外推到大尺度的森林火灾碳排放计量中.对大
尺度森林火灾碳排放计量中各参数的确定主要通过
小尺度的控制环境试验以及经验获取进行尺度扩
展,使各个参数在较大范围内具有扩展性和适用性.
然而,由于各参数都有很强的时空异质性,与计量参
数的均一化要求存在矛盾,导致森林火灾碳排放计
量的不确定性[55] .对于大尺度火灾总碳和含碳气体
排放计量时,应尽量将大尺度划分为若干个小尺度,
并尽量保持小尺度中各计量参数异质性较小.当然,
尺度划分得越小,计量结果亦会相对准确,但也将增
加工作量和成本[54] .目前仍然缺乏各尺度的总碳和
含碳气体排放计量的参数值.因此,应加强室内控制
环境试验与野外火灾采样,并结合火烧迹地调查,对
碳排放计量参数进行测定. 遥感影像估测森林火灾
碳排放计量参数具有客观性、宏观性、周期性和实时
性等优势,是未来的发展方向,但应进一步提高估测
精度.
3摇 计量森林火灾碳排放量的影响因子及测定方法
在计量森林火灾总碳和含碳气体排放量时涉及
到一系列的计量参数,如何更精确地测定这些计量
参数,获得较为有效可靠的参数,使森林火灾碳排放
量的计量更加定量化,是森林火灾碳排放计量模型
研究所关心的问题. 对于小尺度的定量化计量采用
实地调查测量法比较可行,而且能够定量化,但把小
尺度的碳排放计量方法外推到大尺度的火灾碳排放
计量中,将产生许多不能定量化的问题.计量碳排放
的影响因子(计量参数)主要包括森林火灾面积、可
燃物载量、可燃物含碳率、燃烧效率、排放因子或排
放比(图 1).同时,实际计量中还受森林类型、气象
条件、立地条件、火行为、火强度等影响,因此大尺度
碳排放计量中的每一个参数都存在如何定量化的问
题,从而影响计量精度.
3郾 1摇 森林火灾面积
森林火灾面积是计量碳排放的重要参数.小尺
度上估测森林火灾面积的方法包括航空地图勾绘法
和地面实地调查法.地面实地调查法虽然较精确,但
工作量大、成本高,不适合大尺度的应用,所以一般
用地图勾绘法进行估测.通常在大尺度上估测森林
图 1摇 森林火灾总碳和含碳气体排放量计量模型流程图
Fig. 1摇 Flowchart of measurement model of the total carbon and carbonaceous gas emissions from forest fires郾
72415 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 胡海清等: 森林火灾碳排放计量模型研究进展摇 摇 摇 摇
火灾面积有 3 种方法:1)源于统计资料,包括各政
府部门和世界粮农组织的统计资料[55] . 2)根据经验
公式估算火灾面积. 如 Conard 等[34]利用火灾周期
估算俄罗斯每年的平均燃烧面积. 各个国家或地区
由于政治、经济等方面的考虑,对森林火灾面积的估
算往往表现出不确定性[38,55] .经验公式估算法虽然
方便快捷,但缺少时空信息.前 2 种方法得到的火灾
面积不能很好地与以时空信息为基础的计量模型相
结合,因此存在局限性. 3)根据遥感影像估测火灾
面积.随着遥感技术的进步,图像分辨率不断提高,
估测火灾面积的精度有较大提高. 在大尺度上,
NOAA卫星以其时间分辨率高、空间覆盖范围广、资
料获取成本低等优势,在火灾面积估算方面获得了
广泛应用. 如 Kasischke 等[33]用 AVHRR 数据估测
了 1990—1991 年阿拉斯加森林火灾面积; Fraser
等[81]利用 AVHRR 数据估测火灾面积; Jr Cahoon
等[32]用 AVHRR影像估测 1987 年中国东北和西伯
利亚的火灾面积.在中小尺度上用遥感影像估测火
灾面积方面:Zhang等[42]应用 SPOT卫星数据估算俄
罗斯每月燃烧区域;Isaev 等[41]应用 SPOT 数据估测
俄罗斯火灾面积;Justice 等[82]用 MODIS 数据估测全
球森林火灾面积;Hoelzemann 等[38]用 MODIS 数据并
结合火灾排放模型估测全球火灾面积;Turquety等[37]
采用 MODIS 数据研究 2004 年北美火灾面积;Page
等[43]通过 TM / ETM+数据对印尼 1997 年森林大火面
积进行估算;Mitri 和 Gitas[46]通过 TM数据估测地中
海森林火灾面积.用遥感估测森林火灾面积,不断提
高估测精度是火灾面积估测的发展方向.
3郾 2摇 可燃物载量
作为森林燃烧的三要素之一,森林可燃物载量
计量是森林火灾碳排放计量的基础. 目前获取可燃
物载量的方法有地面调查法和遥感图像法[83] .地面
调查法通过大量地面调查,可以比较准确地获得可
燃物载量信息,但费用太高.遥感图像法相对于地面
调查法成本较低,是当前使用最广泛的方法,所使用
的遥感图像从航空照片、 NOAA鄄AVHRR、 Land鄄
satTM[45],发展到 MSS、LISSII、LIDAR[84]等.
遥感影像估测森林可燃物载量的核心问题是确
定每一像元所代表的可燃物载量. TM 影像的高空
间分辨率对于估测可燃物载量具有广泛的应用前
景[44] .如 Brandis和 Jacobson[45]用 TM / ETM+数据估
测澳大利亚森林火灾消耗可燃物量;彭少麟等[85]基
于 TM数据应用逐步回归技术,估测粤西的可燃物
载量;国庆喜和张锋[86]利用 TM 影像对小兴安岭的
森林可燃物进行研究. SPOT影像对于估测可燃物载
量的精度不断提高,如 Fraser 和 Li[14]使用 SPOT 影
像估测北方林火灾可燃物消耗;Ito 和 Penner[49]用
多光谱遥感影像估测 2000 年全球生物质燃烧的载
量;Lewis等[48]用多光谱遥感影像估测 2004 年阿拉
斯加火灾可燃物消耗量;De Groot 等[51]使用多时相
遥感数据对加拿大火灾消耗可燃物进行估算. 遥感
技术的进步和遥感分辨率的提高,为遥感技术在大
尺度估测森林可燃物载量提供了条件.
3郾 3摇 可燃物含碳率
按照一个比率(可燃物的干质量中碳所占的比
重)可将森林可燃物转换为森林碳储量. 对森林碳
储量的计量,一般用直接或间接测定植被生物量的
现存量乘以生物量中含碳率进行推算.目前,国内外
对不同区域森林群落组成树种的含碳率报道较多,
但在区域与国家尺度上碳储量的精确测定仅见几例
报道[87] .在区域或国家尺度上森林植被碳储量的估
测中,由于植被类型、林龄、组成等差异,转换率变化
较大,且获取各种植被类型的转换率有限,所以一般
采用国际上常用的转换率 0郾 5. 国内外学者大多采
用 0郾 5 作为所有森林类型的平均含碳率[55,87-88],亦
有采用 0郾 45 作为平均含碳率[57,72,88],极少数根据不
同森林类型采用不同含碳率[68] .可靠的可燃物含碳
率应分林型进行试验测定[70] .
3郾 4摇 燃烧效率
燃烧效率指森林火灾燃烧所消耗的可燃物占未
燃烧时总可燃物载量的比重,是决定可燃物消耗量
的主要因子,其影响森林火灾碳排放量的计量[5,70] .
目前可供参考的燃烧效率较少,实际调查资料亦不
多,比较可靠的燃烧效率应来自于大量的实际调查
资料并结合有效的室内控制环境燃烧试验[21] . Ka鄄
sischke和 Stocks[80]研究认为,不同的生态系统燃烧
效率存在很大差异,热带、亚热带或稀树大草原地上
物质燃烧效率最高,约 0郾 8 ~ 1,而赤道或北方针叶
林的燃烧效率较低,约 0郾 2 ~ 0郾 3,热带雨林的燃烧
效率在 0郾 2 ~ 0郾 25. Sinha等[29]估算赞比亚稀树草原
火灾的燃烧效率为 50% ~ 90% . Kasischke 和 Bruh鄄
wiler[25]通过测定不同植被的燃烧效率,建立了燃烧
效率与土壤排水等级的关系.
控制环境燃烧试验能够观测焰燃阶段和阴燃阶
段的气体排放状况,因而得到广泛应用. Cofer 等[30]
把燃烧过程分为焰燃和阴燃,其测定的燃烧效率为
0郾 03 ~ 0郾 9,然而试验成本很高. 许多学者采用遥感
等方法来研究燃烧效率. Michalek 等[44]利用 TM 数
8241 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
据估测的轻度、中度和重度火强度燃烧效率分别为
23% 、57%和 70% . Lambin 等[52]应用遥感数据研究
了中非地区火灾的燃烧效率,发现不连续燃烧面积
比连续燃烧面积的燃烧效率低. French 等[53]用遥感
建立了火灾面积与燃烧效率的相关关系. Soja 等[35]
用 AVHRR影像结合实地调查确定西伯利亚火灾燃
烧效率为 21% . Kaufman 等[36]使用 AVHRR 影像估
测亚马逊火灾碳排放中的燃烧效率(97% )高于其
他热带地区.王明玉等[76]通过遥感数据估测大兴安
岭草甸火灾的燃烧效率为 64郾 5% .遥感技术的进步
为遥感估测火灾燃烧效率创造了条件,是未来的发
展方向.
3郾 5摇 排放比
排放比指森林火灾排放气体中扣除相应气体背
景浓度的某种含碳气体量与 CO2释放量的比值. 目
前,用于测定含碳气体排放比的方法可分为 5
种[55]:微型燃烧试验、受控环境燃烧试验、地面采样
试验、空中采样试验、卫星遥感技术. 这 5 种技术各
有优缺点,均可用来测定排放比. Ito 和 Penner 等[49]
研究表明,CO、CH4和 NMHC 对 CO2 的排放比范围
分别为 4郾 7% ~ 25% 、 0郾 3% ~ 2郾 2% 和 0郾 3% ~
23郾 4% .由于森林火灾发生区域、燃烧阶段和燃烧组
分的不同,其排放的含碳气体的排放比亦不同,如阴
燃阶段处于一种不完全燃烧状态,有较多的 CO、
CH4和 NMHC气体释放出,而在焰燃阶段则有较多
的碳被氧化成 CO2排出.庄亚辉等[61]建立了动态与
静态燃烧室,对暖温带乔木、灌木与草本进行规模不
同的燃烧试验,测得痕量气体的排放比. Hoelzemann
等[38]利用火灾模型测定了火灾排放气体的排放比.
焦燕和胡海清[65]通过控制环境试验得出各种含碳
气体的排放比.要得到较为有效的排放比,应通过多
次测定求均值的方法获取.
3郾 6摇 排放因子
排放因子指单位干可燃物在燃烧过程中所排放
的某种气体量[3] .排放因子主要通过控制环境燃烧
试验测定,即在试验过程中取少量样品,通过控制环
境的方法得到森林火灾中某种含碳气体的排放量与
森林火灾总碳排放量之比[68] .第 2 种方法用烟气中
某一组分的量除以所有含碳气体组分的总碳量. 这
2 种方法各有优点,第 1 种方法可获得整个燃烧过
程中不同时期和总的排放因子;第 2 种方法可从空
中进行采样,得到各气体浓度组成后,再计算各气体
的排放因子. Cofer等[8]用直升机采样对北方林区森
林火灾的排放因子进行测定. Kasischke 和 Bruhwil鄄
er[25]对 1998 年北方林含碳气体排放因子进行测
定. Campbell等[21]对俄勒冈 2002 年森林大火的排
放因子进行测定.王效科等[56]测定 CO2、CO、CH4和
NMHC 的排放因子分别为 82% ~ 91% 、2郾 2% ~
9郾 1% 、0郾 1% ~0郾 5%和 0郾 04% ~1% . Korontzi等[39]
利用室内控制试验测定火灾排放因子. 排放因子的
测定受各种因素影响,要获取比较准确的值,应对不
同可燃物不同燃烧阶段进行试验测定.
4摇 计量森林火灾碳排放量不确定性的原因
4郾 1摇 森林生态系统的异质性和复杂性
森林生态系统受降水、温度等因素影响,加之树
种、群落结构、林龄、林型等的不同,造成森林生态系
统具有较强的异质性[55] . 正是这些异质性,以及火
灾发生时受可燃物载量、温度、湿度、风速、风向、地
形等因子影响,会产生不同的火行为,导致碳排放计
量参数确定的困难. 王效科等[56]研究发现,我国单
位面积森林火灾释放的 CO2、CO和 CH4量主要受森
林群落生物量影响,吉林、西藏和青海的森林生物量
较大,单位面积森林火灾的碳排放量亦较大,生物量
较低的广东和江苏的排放量较低. L俟 等[3] 估算
1950—2000 年我国森林火灾碳排放时发现,碳排放
量存在较大的空间差异. Hoelzemann 等[38] 利用
MODIS数据估测全球森林火灾碳排放时发现,碳排
放分布具有很强的时空差异. 森林生态系统的异质
性是导致碳排放模型参数测定困难的主要原因.
4郾 2摇 火灾面积数据来源不规范
火灾面积数据来源多样化(有政府部门统计资
料,亦有遥感数据)且不规范. 同时,不同地区对森
林火灾面积的界定存在差异,有些把过火面积认定
为火灾面积,亦有把过火林地面积认定为火灾面积,
还有通过火强度来确定火灾面积,还有些地区对火
灾面积的统计处于空白. 虽然利用遥感数据估测火
灾面积比较客观,而且目前估测火灾面积的精度有
了较大提高,但缺乏统一的确定火灾面积的规范,仍
不能满足需要.不同学者使用不同分辨率的遥感影
像获取火灾面积.如 Jr Cahoon等[32]利用 AVHRR数
据估测 1987 年中国东北和西伯利亚的火灾面积;
Hoelzemann等[38]用 MODIS 数据估测全球火灾面
积;Zhang等[42]用 SPOT数据估算俄罗斯火灾面积;
Mitri和 Gitas[46]用 TM 数据估测地中海火灾面积;
Lewis等[48]用多光谱遥感影像估测 2004 年阿拉斯
加火灾面积.虽然使用遥感数据估测火灾面积有了
较大进展,但由于精度问题,仍需进一步深入研究.
92415 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 胡海清等: 森林火灾碳排放计量模型研究进展摇 摇 摇 摇
4郾 3摇 可燃物载量的数据不准确
受各种因素的交互作用,加之实测数据的获取
尚缺乏统一标准,不同学者对火灾中可燃物消耗量
的计量方法差别较大.如 De Groot等[27]对加拿大森
林火灾消耗可燃物量进行实地调查. 而采用遥感影
像估测森林可燃物载量能减少地面调查工作量,在
结合少量样地资料的基础上,能够较准确地估计可
燃物载量[54] . Page 等[43]通过 TM / ETM 数据对印尼
1997 年森林大火可燃物消耗进行估测;田晓瑞
等[59]利用卫星火产品对我国 2000 年森林火灾可燃
物消耗量进行估测;Fraser 和 Li[14]用 SPOT 影像估
测北方林 1949—1998 年火灾消耗可燃物量;Isaev
等[41]应用 SPOT 数据结合航空摄影估算了俄罗斯
火灾所消耗可燃物;Soja等[35]通过遥感数据利用可
燃物模型估测西伯利亚火灾消耗可燃物. 由于各种
原因,仍需提高对可燃物载量的估测精度. 因此,建
议使用更高分辨率遥感影像,选择更合适的中间特
征以及它们与可燃物载量的关系模型,使用连续变
量来描述可燃物载量的变化,不断提高估测精度.
4郾 4摇 燃烧效率的确定缺乏标准
燃烧效率不仅直接影响可燃物消耗量,且间接
影响森林生态系统中各个碳库的变化. 燃烧效率受
火灾类型、植被类型、火烧持续时间、火强度、立地和
气象条件等多因素交互影响,但由于实验室和室外
自然条件下对燃烧效率测定的难度大、可操作性差,
而且成本高,因此,国内外对于燃烧效率的报道均十
分有限. Kaufman 等[36]基于 AVHRR 影像的亚马逊
火灾的燃烧效率(97% )高于其他热带地区. Lewis
等[48]利用多光谱遥感影像估测阿拉斯加森林火灾
燃烧效率时发现了其时空差异性.王明玉等[76]估测
大兴安岭草甸火燃烧效率在 44郾 4% ~ 90郾 6% . Sinha
等[29]估测赞比亚稀树草原火灾的燃烧效率在
50% ~90% . Lambin等[52]应用遥感数据研究了中非
火灾的燃烧效率,发现不连续燃烧面积比连续燃烧
面积的燃烧效率低. Korontzi 等[39]用多时相遥感影
像对南非森林火灾的燃烧效率进行测定. Hudak
等[47]发现,用 TM 影像估测的燃烧效率随火灾面积
的变化而改变.虽然比较可靠的燃烧效率应来自于
大量的实际调查资料并结合有效的室内控制环境燃
烧试验,但由于工作量大和成本高,相关报道较少.
因此,在今后的研究中,应使用遥感数据不断提高燃
烧效率估测的精度.
4郾 5摇 排放比和排放因子测定的复杂性
受各种条件的限制,只能在特定条件下选取有
限的树种,进行野外试验采样或室内控制环境状态
下进行有限试验,测定特定时间和阶段排放气体的
排放比或排放因子.然而,由于森林火灾均在开放的
森林生态系统中发生,而且在立地条件、可燃物状
况、气象条件等影响下火行为瞬息万变,从而造成排
放气体组成随时发生变化,增加了测定的难度,导致
室内测定值与野外真实火灾的参数值相差较远.
Cofer等[8]用直升机采样对北方林火灾的排放因子
测定时发现不同燃烧阶段差异较大. Kaufman 等[36]
对亚马逊森林火灾的排放比和排放因子进行测定,
发现其测定值与北美洲相近. Andreae 和 Merlet[16]
研究发现,不同树种火灾排放因子和排放比的差异
较大. Korontzi等[39]研究发现,南非森林火灾的排放
因子存在较大的时空异质性. 如何科学有效地测定
排放比和排放因子,仍存在许多挑战性[70] . 由于燃
烧过程中焰燃和阴燃分配的不同,以及可燃物和气
象条件的差异,应通过大量的室内燃烧试验与野外
空中采样试验,获取可靠有效的排放比和排放因子.
5摇 研究展望
对于整个生态系统而言,森林火灾的影响是复
杂长期的生态过程,尤其对生态系统碳循环的影响
机制更为复杂,除了直接排放碳和含碳气体、造成生
态系统碳的净损失[40,89-90]以及影响大气碳平衡外,
还会对生态系统碳循环过程、土壤的物理化学性质、
生物过程产生间接影响,其间接作用是通过改变生
态系统组成、结构和功能来影响对碳的排放和吸收,
主要表现为改变生态系统年龄结构、物种组成与结
构[80]、叶面积指数,从而影响生态系统净初级生产
力,对火烧迹地恢复过程中的碳收支产生重要影响,
进而对全球碳循环产生重要作用. 森林火灾对森林
生态系统碳循环的间接影响还表现在火后火烧迹地
土壤呼吸的变化,火后未完全燃烧可燃物由于分解
作用而产生的碳排放,以及火后植被恢复中对碳的
吸收与排放等方面. Amiro等[91]研究发现,火灾后对
生态系统 CO2通量产生重要影响. Auclair 和 Cart鄄
er[22]对高纬度北方林火后的碳通量进行研究,发现
火后的间接碳排放是火中直接碳排放的 2 倍多.
Dixon和 Krankina[92]对俄罗斯的火后碳排放进行研
究发现,其间接碳排放是直接碳排放的 2 倍.许多学
者在研究森林火灾碳排放时发现,由于可燃物的不
完全燃烧而产生的黑碳(black carbon)在生态系统
碳循环中具有碳汇功能[4,7,20,92] .森林火灾对生态系
统碳的吸收与排放产生重要影响,如何正确理解森
0341 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
林火灾与生态系统碳循环的关系,并发挥森林火灾
作为干扰因子在碳循环中的作用,是需要进一步研
究的课题.
森林火灾作为生态系统碳循环的一个重要组成
部分,其发生发展受多种因素的影响,对全球的碳循
环及气候变化产生重要作用.正确理解气候变化、森
林火灾干扰和生态系统碳循环之间的逻辑循环关
系[13],对森林的可持续管理,特别是在全球气候变
暖背景下,为政府部门制定科学有效的林火管理策
略、充分发挥火干扰在碳减排增汇、维护生态系统碳
平衡与稳定中的作用均有重要意义. 但由于森林火
灾的影响范围广、程度深,影响的机制非常复杂,因
此要全面了解森林火灾在全球碳循环中的作用、对
生态系统碳平衡的各种影响尚需深入探讨. 本文综
述了森林火灾直接碳排放和含碳气体排放计量的研
究进展,对计量模型中的参数测定与影响因子进行
探讨,并对影响计量参数的不确定性原因进行分析.
对于森林火灾发生后以及火烧迹地恢复过程中的碳
排放与碳吸收,由于其机理的复杂性和影响因子的
多样性,本文并未深入分析.对于森林火灾对全球碳
循环的影响,本文只阐述了森林火灾直接碳排放对
全球碳循环的直接影响,对于森林火灾后间接碳排
放,因机制复杂、需研究的内容较多、涉及多学科交
叉等原因,另文进行阐述.
森林火灾直接碳排放的计量已广泛开展并取得
一定成果,这对评价森林生态系统对全球气候变化
的影响和在全球碳循环中的作用有着重要意义,但
因森林生态系统的异质性,如何提高计量参数测定
的可操作性和准确性,仍然是碳排放计量的关键问
题.目前需在以下 3 方面进一步深入研究:
1)使用高分辨率遥感影像估测森林火灾面积
和可燃物载量.遥感作为重要的信息来源,可提供较
客观实时的全球植被信息和周期性监测,这为森林
火灾碳排放计量参数的测定提供了条件. 遥感估测
森林火灾面积和可燃物载量在不同尺度上有利于扩
展,在某些工作上取得了较好效果,但估测缺乏统一
标准,精度尚不能满足要求,因此今后应使用新的遥
感平台、改进算法、使用更高分辨率和多光谱、多时
相遥感影像、采用新图像、发挥“3S冶集成技术的作
用,积极开展森林火灾面积估测研究,并提高估测精
度.森林生态系统的复杂性决定了必须采用遥感数
据、森林资源清查数据等多源数据融合的方法来获
取森林可燃物信息,这也是达到大面积全覆盖和较
高估测精度的较好方法. 当前遥感领域特别注重发
展数据融合、协同反演、数据同化等技术. 今后应把
遥感数据和有效可燃物模型进行结合,运用多元线
性回归与非线性回归相结合的方法,提高可燃物载
量估测的准确率与精度,避免卫星遥感的轨道偏离、
云覆盖等影响估测精度的因素.同时,建立森林火灾
数据库,包括森林火灾面积、可燃物载量等信息,以
利于实施科学合理的林火综合管理,发挥火干扰在
碳循环中的积极作用.
2)利用高分辨率遥感图像估测森林火灾的燃
烧效率.应采用多时相、多光谱高分辨率的遥感影
像,结合室内控制环境试验、野外试验、空中采样以
及火烧迹地调查,采用复合燃烧指数,并根据森林生
态系统的差异确定有效可靠的燃烧效率,提高对森
林火灾燃烧效率的估测精度.
3)通过大量室内燃烧试验和野外空中采样来
确定排放因子和排放比.根据生态系统的特点,通过
分阶段多次测定求均值来减少误差,建立森林火灾
排放气体的排放比和排放因子数据库. 排放因子和
排放比直接影响森林火灾含碳气体排放的定量计
量,为确定可靠有效的排放因子和排放比,必须通过
大量室内燃烧试验和野外空中采样来确定参数值,
优化测定方法,提高测量精度,强化野外点烧等试验
确定较普适性的参数,为计量森林火灾的含碳气体
排放提供有力支持.
参考文献
[1]摇 Dixon RK, Brown S, Houghton RA, et al. Carbon pools
and flux of global forest ecosystems. Science, 1994,
263: 185-190
[2]摇 Jiao Y (焦摇 燕), Hu H鄄Q (胡海清). Carbon storage
and its dynamics of forest vegetations in Heilongjiang
Province. Chinese Journal of Applied Ecology (应用生
态学报), 2005, 16(12): 2248-2252 (in Chinese)
[3]摇 L俟 A, Tian H, Liu M, et al. Spatial and temporal pat鄄
terns of carbon emissions from forest fires in China from
1950 to 2000. Journal of Geophysical Research, 2006,
111: doi:10. 1029 / 2005JD006198
[4]摇 Crutzen PJ, Heidt LE, Krasnec JP, et al. Biomass
burning as a source of the atmospheric gases CO, H2,
N2O, NO, CH3Cl, and COS. Nature, 1979, 282:
253-256
[5] 摇 Wong CS. Carbon input to the atmosphere from forest
fires. Science, 1979, 204: 209-210
[6]摇 Shan Y鄄L (单延龙), Zhang J (张摇 姣). Estimation of
carbon emission from forest fires in Jilin Province from
1969 to 2004. Scientia Silvae Sinicae (林业科学),
2009, 45(7): 84-89 (in Chinese)
[7]摇 Wong CS. Atmospheric input of carbon dioxide from
burning wood. Science, 1978, 200: 197-200
[8]摇 Cofer WR III, Winstead EL, Stocks BJ, et al. Crown
fire emissions of CO2, CO, H2, CH4 and TNMHC from
13415 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 胡海清等: 森林火灾碳排放计量模型研究进展摇 摇 摇 摇
a dense jack pine boreal forest fire. Geophysical Research
Letters, 1998, 25: 3919-3922
[9]摇 Lavoue D, Stocks BJ. Emissions of air pollutants by
Canadian wildfires from 2000 to 2004. International
Journal of Wildland Fire, 2011, 20: 17-34
[10]摇 Seiler W, Crutzen PJ. Estimates of gross and net fluxes
of carbon between the biosphere and the atmosphere from
biomass burning. Climatic Change, 1980, 2: 207-247
[11]摇 Crutzen PJ, Andreae MO. Biomass burning in the trop鄄
ics: Impact on the atmospheric chemistry and biogeo鄄
chemical cycles. Science, 1990, 250: 1669-1678
[12]摇 L俟 A鄄F (吕爱锋), Tian H鄄Q (田汉勤), Liu Y鄄Q (刘
永强). State of the art in quantifying fire disturbance
and ecosystem carbon cycle. Acta Ecologica Sinica (生
态学报), 2005, 25(10): 2734-2743 (in Chinese)
[13]摇 L俟 A鄄F (吕爱锋), Tian H鄄Q (田汉勤). Interaction
among climate change, fire disturbance and ecosystem
productivity. Chinese Journal of Plant Ecology (植物生
态学报), 2007, 31(2): 242-251 (in Chinese)
[14] 摇 Fraser RH, Li Z. Estimating fire鄄related parameters in
boreal forest using SPOT VEGETATION. Remote Sens鄄
ing of Environment, 2002, 82: 95-110
[15]摇 Pickett STA, White PS. The Ecology of Natural Disturb鄄
ance and Patch Dynamics. London: Academic Press,
1985
[16]摇 Andreae MO, Merlet P. Emissions of trace gases and
aerosols from biomass burning. Global Biogeochemical
Cycles, 2001, 15: 955-966
[17]摇 Running SW. Is global warming causing more, larger
wildfires. Science, 2006, 313: 927-928
[18]摇 Wei S鄄J (魏书精), Hu H鄄Q (胡海清), Sun L (孙
龙). The effects of climate change on the laws of forest
fire occurrence in China. Forest Fire Prevention (森林
防火), 2011(1): 30-34 (in Chinese)
[19]摇 Robinson JR. On uncertainty in the computation of glob鄄
al emissions from biomass burning. Climatic Change,
1989, 14: 243-262
[20]摇 Levine JS, Cofer WR 芋, Jr Cahoon DR, et al. Biomass
burning: A driver for global change. Environmental Sci鄄
ence & Technology, 1995, 29: 120-125
[21]摇 Campbell J, Donato D, Azuma D, et al. Pyrogenic car鄄
bon emission from a large wildfire in Oregon, United
States. Journal of Geophysical Research, 2007, 112:
doi: 10. 1029 / 2007JG000451
[22]摇 Auclair AND, Carter TB. Forest wildfire as a recent
source of CO2 at northern latitudes. Canadian Journal of
Forest Research, 1993, 23: 1528-1536
[23]摇 Amiro BD, Todd JB, Wotton BM, et al. Direct carbon
emissions from Canadian forest fires 1959-1999. Cana鄄
dian Journal of Forest Research, 2001, 31: 512-525
[24]摇 Choi SD, Chang YS, Park BK. Increase in carbon emis鄄
sions from forest fires after intensive reforestation and
forest management programs. Science of the Total Envi鄄
ronment, 2006, 372: 225-235
[25]摇 Kasischke ES, Bruhwiler LP. Emissions of carbon diox鄄
ide, carbon monoxide, and methane from boreal forest
fires in 1998. Journal of Geophysical Research, 2003,
107: 8146, doi:10. 1029 / 2001JD000461
[26] 摇 French NHF, Kasischke ES, Williams DG. Variability
in the emission of carbon鄄based trace gases from wildfire
in the Alaskan boreal forest. Journal of Geophysical Re鄄
search, 2003, 108: doi:10. 1029 / 2001JD000480
[27]摇 De Groot WJ, Pritchard JM, Lynham TJ. Forest floor
fuel consumption and carbon emissions in Canadian
boreal forest fires. Canadian Journal of Forest Research,
2009, 39: 367-382
[28]摇 Kasischke ES, Hyer EJ, Novelli PC. Influences of bore鄄
al fire emissions on Northern Hemisphere atmospheric
carbon and carbon monoxide. Global Biogeochemical
Cycles, 2005, 19: doi:10. 1029 / 2004GB002300
[29]摇 Sinha P, Hobbs PV, Yokelson RJ, et al. Emissions
from miombo woodland and dambo grassland savanna
fires. Journal of Geophysical Research, 2004, 109: doi:
10. 1029 / 2004JD004521
[30]摇 Cofer WR 芋, Levine JS, Winstead EL, et al. Gaseous
emissions from Canadian boreal forest fires. Atmospheric
Environment Part A: General Topics, 1990, 24: 1653-
1659
[31] 摇 French NHF, Goovaerts P, Kasischke ES. Uncertainty
in estimating carbon emissions from boreal forest fires.
Journal of Geophysical Research, 2004, 109: doi:10.
1029 / 2003JD003635
[32]摇 Jr Cahoon DR, Stocks BJ, Levine JS, et al. Satellite
analysis of the severe 1987 forest fires in northern China
and southeastern Siberia. Journal of Geophysical Re鄄
search, 1994, 97: 805-814
[33] 摇 Kasischke ES, French NHF, Bourgeau C, et al. Esti鄄
mating release of carbon from 1990 and 1991 forest fires
in Alaska. Journal of Geophysical Research, 1995, 100:
2941-2951
[34]摇 Conard SG, Sukhinin AL, Stocks BJ, et al. Determi鄄
ning effects of area burned and fire severity on carbon
cycling and emissions in Siberia. Climatic Change,
2002, 55: 197-211
[35]摇 Soja AJ, Cofer WR, Shugart HH, et al. Estimating fire
emissions and disparities in boreal Siberia (1998-2002).
Journal of Geophysical Research, 2004, 109: doi: 10.
1029 / 2004JD004570
[36]摇 Kaufman YJ, Setzer A, Ward D, et al. Biomass burning
airborne and spaceborne experiment in the Amazonas
(BASE鄄A). Journal of Geophysical Research, 1992,
97: 14581-14599
[37] 摇 Turquety S, Logan JA, Jacob DJ, et al. Inventory of
boreal fire emissions for North America in 2004: Impor鄄
tance of peat burning and pyroconvective injection. Jour鄄
nal of Geophysical Research, 2007, 112: doi:10. 1029 /
2006JD007281
[38]摇 Hoelzemann JJ, Schultz MG, Brasseur GP, et al. Global
wildland fire emission model (GWEM): Evaluating the
use of global area burnt satellite data. Journal of
Geophysical Research, 2004, 109: doi: 10. 1029 /
2003JD003666
[39] 摇 Korontzi S, Roy DP, Justice CO, et al. Modeling and
sensitivity analysis of fire emissions in southern Africa
during SAFARI 2000. Remote Sensing of Environment,
2004, 92: 255-275
[40]摇 van der Werf GR, Randerson JT, Collatz GJ, et al.
Carbon emissions from fires in tropical and sub鄄tropical
ecosystems. Global Biogeochemical Cycles, 2003, 9:
547-562
[41]摇 Isaev AS, Korovin GN, Bartalev SA, et al. Using
remote sensing to assess Russian forest fire carbon emis鄄
2341 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
sions. Climatic Change, 2002, 55: 235-249
[42]摇 Zhang YH, Wooster MJ, Tutubalina O, et al. Monthly
burned area and forest fire carbon emission estimates for
the Russian Federation from SPOTVGT. Remote Sensing
of Environment, 2003, 87: 1-15
[43]摇 Page SE, Siegert F, Rieley JO, et al. The amount of
carbon released from peat and forest fires in Indonesia
during 1997. Nature, 2002, 403: 61-65
[44]摇 Michalek JL, French NHF, Kasischke ES, et al. Using
Landsat TM data to estimate carbon release from burned
biomass in an Alaskan spruce forest complex. Interna鄄
tional Journal of Remote Sensing, 2000, 21: 323-338
[45]摇 Brandis K, Jacobson C. Estimation of vegetative fuel
loads using Landsat TM imagery in New South Wales,
Australia. International Journal of Wildland Fire, 2003,
12: 185-194
[46]摇 Mitri GH, Gitas IZ. Estimation of vegetative fuel loads
using Landsat TM imagery in New South Wales, Austral鄄
ia. International Journal of Wildland Fire, 2004, 13:
367-376
[47]摇 Hudak AT, Morgan P, Bobbitt MJ, et al. The relation鄄
ship of multispectral satellite imagery to immediate fire
effects. Fire Ecology, 2007, 3: 64-90
[48]摇 Lewis SA, Hudak AT, Ottmar RD, et al. Using hyper鄄
spectral imagery to estimate forest floor consumption
from wildfire in boreal forests of Alaska, USA. Interna鄄
tional Journal of Wildland Fire, 2011, 20: 255-271
[49]摇 Ito A, Penner JE. Global estimates of biomass burning
emissions based on satellite imagery for the year 2000.
Journal of Geophysical Research, 2004, 109: doi:10.
1029 / 2003JD004423
[50]摇 van der Werf GR, Randerson JT, Collatz GJ, et al.
Continental鄄scale partitioning of fire emissions during the
97 / 98 El Nino. Science, 2004, 303: 73-76
[51]摇 De Groot WJ, Landry R, Kurz WA, et al. Estimating
direct carbon emissions from Canadian wildland fires.
International Journal of Wildland Fire, 2007, 16: 593-
606
[52]摇 Lambin EF, Goyvaerts K, Petit C. Remotely鄄sensed
indicators of burning efficiency of savannah and forest
fires. International Journal of Remote Sensing, 2003,
24: 3105-3118
[53]摇 French NHF, Kasischke ES, HallC RJ. Using Landsat
data to assess fire and burn severity in the North Ameri鄄
can boreal forest region: An overview and summary of
results. International Journal of Wildland Fire, 2008,
17: 443-462
[54]摇 Yin L (殷摇 丽), Tian X鄄R (田晓瑞), Kang L (康
磊), et al. Research development of carbon emissions
from forest fire. World Forestry Research (世界林业研
究), 2009, 22(3): 46-51 (in Chinese)
[55]摇 Wang X鄄K (王效科), Zhuang Y鄄H (庄亚辉), Feng
Z鄄W (冯宗炜). Estimation of carbon鄄containing gases
released from forest fire. Advances in Environmental Sci鄄
ence (环境科学进展), 1998, 6(4): 1-15 ( in Chi鄄
nese)
[56] 摇 Wang X鄄K (王效科), Feng Z鄄W (冯宗炜), Zhuang
Y鄄H (庄亚辉). CO2, CO and CH4 emissions from for鄄
est fires in China. Scientia Silvae Sinicae (林业科学),
2001, 37(1): 90-95 (in Chinese)
[57]摇 Tian X鄄R (田晓瑞), Shu L鄄F (舒立福), Wang M鄄Y
(王明玉). Direct carbon emissions from Chinese forest
fires, 1991 - 2000. Fire Safety Science (火灾科学),
2003, 12(1): 7-10 (in Chinese)
[58]摇 Yang G鄄F (杨国福), Jiang H (江摇 洪), Yu S鄄Q (余
树全), et al. Estimation of carbon emission from forest
fires in Zhejiang Province of China in 1991-2006. Chi鄄
nese Journal of Applied Ecology (应用生态学报),
2009, 20(5): 1038-1043 (in Chinese)
[59]摇 Tian X鄄R (田晓瑞), Shu L鄄F (舒立福), Wang M鄄Y
(王明玉), et al. An emission model for the use of sat鄄
ellite data to the forest fire evaluation. Journal of Safety
and Environment (安全与环境学报), 2006, 6 (4):
104-108 (in Chinese)
[60]摇 Huang L (黄 摇 麟), Shao Q鄄Q (邵全琴), Liu J鄄Y
(刘纪远). Carbon losses from forest fire in Jiangxi
Province, China in 1950 - 2008. Chinese Journal of
Applied Ecology (应用生态学报), 2010, 21 (9):
2241-2248 (in Chinese)
[61]摇 Zhuang Y鄄H (庄亚辉), Cao M鄄Q (曹美秋), Wang X鄄
K (王效科), et al. Carbon鄄containing trace gases emit鄄
ted during biomass burning in China. Acta Scientiae Cir鄄
cumstantiae (环境科学学报), 1998, 18 (4): 337 -
343 (in Chinese)
[62]摇 Cao G鄄L (曹国良), Zhang X鄄Y (张小曳), Wang D
(王 摇 丹), et al. Inventory of atmospheric pollutants
discharged from biomass burning in China continent.
China Environmental Science (中国环境科学), 2005,
25(4): 389-393 (in Chinese)
[63]摇 Lu B (陆 摇 炳), Kong S鄄F (孔少飞), Han B (韩
斌), et al. Inventory of atmospheric pollutants dis鄄
charged from biomass burning in China continent in
2007. China Environmental Science (中国环境科学),
2011, 31(2): 186-194 (in Chinese)
[64]摇 Tian H鄄Z (田贺忠), Zhao D (赵摇 丹), Wang Y (王
艳), et al. Emission inventories of atmospheric pollu鄄
tants discharged from biomass burning in China. Acta
Scientiae Circumstantiae (环境科学学报), 2011, 31
(2): 349-357 (in Chinese)
[65]摇 Jiao Y (焦 摇 燕), Hu H鄄Q (胡海清). Estimation of
carbon emission from forest fires in Heilongjiang Prov鄄
ince during 1980-1999. Scientia Silvae Sinicae (林业
科学), 2005, 41(6): 109-113 (in Chinese)
[66]摇 L俟 X鄄S (吕新双). Carbon Emissions from Forest Fires
on Main Trees Species in Daxing爷 an Mountain in Hei鄄
longjiang Province. Master Thesis. Harbin: Northeast
Forestry University, 2006 (in Chinese)
[67]摇 Li Y鄄K (李玉昆), Deng G鄄R (邓光瑞). Study on gas
emission from surface fuels of three forest types in Dax鄄
ing爷 anling. Forestry Science & Technology (林业科
技), 2006, 31(6): 28-31 (in Chinese)
[68]摇 Hu H鄄Q (胡海清), Sun L (孙 摇 龙). Estimation of
carbon release from shrubs, herbages and litters in Dax鄄
ing爷an Mountains by forest fires in 1980-1999. Chinese
Journal of Applied Ecology (应用生态学报), 2007, 18
(12): 2647-2653 (in Chinese)
[69]摇 Deng G鄄R (邓光瑞). Researeh to Gas Emission Pro鄄
duced from Daxing爷anling Forest Fuel Combustion. PhD
Thesis. Harbin: Northeast Forestry University, 2006
(in Chinese)
[70]摇 Hu H鄄Q (胡海清), Sun L (孙摇 龙), Guo Q鄄X (国庆
喜), et al. Carbon emissions from forest fires on main
33415 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 胡海清等: 森林火灾碳排放计量模型研究进展摇 摇 摇 摇
arbor species in Daxing爷 an mountain in Heilongjiang
Province. Scientia Silvae Sinicae (林业科学), 2007,
43(11): 82-88 (in Chinese)
[71]摇 Hu H鄄Q (胡海清), Li A鄄B (李敖彬). Characteristics
of gas release during combustion of main arbor and shrub
species in Xiaoxing爷 an Mountain. Chinese Journal of
Applied Ecology (应用生态学报), 2008, 19 (7):
1431-1436 (in Chinese)
[72]摇 Sun L (孙摇 龙), Zhang Y (张摇 瑶), Guo Q鄄X (国
庆喜), et al. Carbon emission and dynamic of NPP post
forest fires in 1987 in Daxing爷 an Mountains. Scientia
Silvae Sinicae (林业科学), 2009, 45(12): 101-104
(in Chinese)
[73]摇 Yin L (殷摇 丽). Estimated Carbon Emission from For鄄
est Fire in Daxing爷 an Mountain. Master Thesis. Bei鄄
jing: Chinese Academy of Forestry, 2009 (in Chinese)
[74]摇 Tian X鄄R (田晓瑞), Yin L (殷 摇 丽), Shu L鄄F (舒
立福), et al. Carbon emission from forest fires in Dax鄄
ing爷 anling region in 2005 - 2007. Chinese Journal of
Applied Ecology (应用生态学报), 2009, 20 (12):
2877-2883 (in Chinese)
[75]摇 Liu B (刘摇 斌), Tian X鄄R (田晓瑞). Carbon emis鄄
sion from Huzhong forest fire in Daxing爷 anling. Forest
Resources Management (林业资源管理), 2011 (3):
47-51 (in Chinese)
[76]摇 Wang M鄄Y (王明玉), Shu L鄄F (舒立福), Song G鄄H
(宋光辉). Combustion efficiency of small鄄scale mead鄄
ow fire in Daxinganling Mountains. Acta Ecologica Sini鄄
ca (生态学报), 2011, 31(6): 1678-1686 ( in Chi鄄
nese)
[77]摇 Hu H鄄Q (胡海清), Guo F鄄T (郭福涛). Estimation of
total carbon鄄containing gas emission from main tree spe鄄
cies in forest fires in Daxing爷 an Mountains. Chinese
Journal of Applied Ecology (应用生态学报), 2008, 19
(9): 1884-1890 (in Chinese)
[78] 摇 Guo F鄄T (郭福涛), Hu H鄄Q (胡海清), Peng X鄄J
(彭徐剑). Estimation of gases released from shrubs,
herbs and litters layer of different forest types in Daxing爷
an mountains by forest fires from 1980 to 2005. Scientia
Silvae Sinicae (林业科学), 2010, 46(1): 78-83 ( in
Chinese)
[79]摇 Sun L, Hu HQ, Guo Q, et al. Estimating carbon emis鄄
sions from forest fires during 1980 to 1999 in Daxing爷an
Mountain, China. African Journal of Biotechnology.
2011, 10: 8046-8053
[80]摇 Kasischke ES, Stocks BJ. Fire, Climate Change, and
Carbon Cycling in the Boreal Forest. New York: Spring鄄
er, 2000
[81]摇 Fraser RH, Li Z, Cihlar J. Hotspot and NDVI differen鄄
cing synergy ( HANDS): A new technique for burned
area mapping over boreal forest. Remote Sensing of Envi鄄
ronment, 2000, 74: 362-376
[82] 摇 Justice CO, Giglio L, Korontzi S, et al. The MODIS
fire products. Remote Sensing of Environment, 2002,
83: 244-262
[83]摇 Jin S (金 摇 森). A review on estimating forest fuel
loads by remote sensing imagery. Scientia Silvae Sinicae
(林业科学), 2006, 42(12): 63-67 (in Chinese)
[84]摇 Riano D, Meier E, Allgower B, et al. Modeling air鄄
borne laser scanning data for the spatial generation of
critical forest parameters in fire behavior modeling.
Remote Sensing of Environment, 2003, 86: 177-186
[85]摇 Peng S鄄L (彭少麟), Guo Z鄄H (郭志华), Wang B鄄S
(王伯荪). Use of GIS and RS to estimate the light
utilization efficiency of the vegetation in Guangdong,
China. Acta Ecologica Sinica (生态学报), 2000, 20
(6): 903-909 (in Chinese)
[86]摇 Guo Q鄄X (国庆喜), Zhang F (张摇 锋). Estimation of
forest biomass based on remote sensing. Journal of
Northeast Forestry University (东北林业大学学报),
2003, 31(2): 13-16 (in Chinese)
[87]摇 Wu Z鄄M (吴仲民), Li Y鄄D (李意德), Zeng Q鄄B (曾
庆波), et al. Carbon pool of tropical mountain rain for鄄
ests in Jianfengling and effect of clear鄄cutting on it. Chi鄄
nese Journal of Applied Ecology (应用生态学报),
1998, 9(4): 341-344 (in Chinese)
[88]摇 Wang X鄄K (王效科), Feng Z鄄W (冯宗炜), Ouyang
Z鄄Y (欧阳志云). Vegetation carbon storage and densi鄄
ty of forest ecosystems in China. Chinese Journal of
Applied Ecology (应用生态学报), 2001, 12(1): 13-
16 (in Chinese)
[89]摇 Neary DG, Klopatek CC, DeBano LF, et al. Fire effects
on belowground sustainability: A review and synthesis.
Forest Ecology and Management, 1999, 122: 51-71
[90]摇 Gonz觃lez鄄P佴rez JA, Gonz觃lez鄄Vila FJ, Almendros G, et
al. The effect of fire on soil organic matter: A review.
Environment International, 2004, 30: 855-870
[91]摇 Amiro BD, MacPherson JI, Desjardins RL. Post鄄fire
carbon dioxide fluxes in the western Canadian boreal for鄄
est: Evidence from towers, aircraft and remote sensing.
Agricultural and Forest Meteorology, 2003, 115: 91 -
107
[92]摇 Dixon RK, Krankina ON. Forest fires in Russia: Car鄄
bon dioxide emission to the atmosphere. Canadian Jour鄄
nal of Forest Research, 1993, 23: 700-705
作者简介摇 胡海清,男,1961 年生,博士,教授,博士生导师.
主要从事林火生态与管理研究,发表论文 110 余篇. E鄄mail:
huhq鄄cf@ nefu. edu. cn
责任编辑摇 杨摇 弘
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