全 文 ：
摇 摇 摇 摇 摇 生 态 学 报
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摇 摇 第 猿源卷 第 员员期摇 摇 圆园员源年 远月摇 渊半月刊冤
目摇 摇 次
前沿理论与学科综述
土壤大孔隙流研究现状与发展趋势 高朝侠袁徐学选袁赵娇娜袁等 渊圆愿园员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
能源基地生态修复
我国大型煤炭基地建设的生态恢复技术研究综述 吴摇 钢袁魏摇 东袁周政达袁等 渊圆愿员圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
国家大型煤电基地生态环境监测技术体系研究要要要以内蒙古锡林郭勒盟煤电基地为例
魏摇 东袁全摇 元袁王辰星袁等 渊圆愿圆员冤
噎噎噎噎噎噎噎噎噎
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基于 阅孕杂陨砸模型的国家大型煤电基地生态效应评估指标体系 周政达袁王辰星袁付摇 晓袁等 渊圆愿猿园冤噎噎噎噎
西部干旱区煤炭开采环境影响研究 雷少刚袁卞正富 渊圆愿猿苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
露天煤矿区生态风险受体分析要要要以内蒙古平庄西露天煤矿为例 高摇 雅袁陆兆华袁魏振宽袁等 渊圆愿源源冤噎噎噎
草原区矿产开发对景观格局和初级生产力的影响要要要以黑岱沟露天煤矿为例
康萨如拉袁牛建明袁张摇 庆袁等 渊圆愿缘缘冤
噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
三七对土壤中镉尧铬尧铜尧铅的累积特征及健康风险评价 林龙勇袁阎秀兰袁廖晓勇袁等 渊圆愿远愿冤噎噎噎噎噎噎噎
某焦化场地土壤中多环芳烃分布的三维空间插值研究 刘摇 庚袁毕如田袁权摇 腾袁等 渊圆愿苑远冤噎噎噎噎噎噎噎噎
个体与基础生态
杉木人工混交林对土壤铝毒害的缓解作用 雷摇 波袁刘 摇 彬袁罗承德袁等 渊圆愿愿源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于 啄员缘晕稳定同位素分析的人工防护林大型土壤动物营养级研究 张淑花袁张雪萍 渊圆愿怨圆冤噎噎噎噎噎噎噎
铅镉抗性菌株 允月员员强化植物对污染土壤中铅镉的吸收 金忠民袁沙摇 伟袁刘丽杰袁等 渊圆怨园园冤噎噎噎噎噎噎噎
陕北地区石油污染土壤中不动杆菌属的筛选尧鉴定及降解性能 王摇 虎袁吴玲玲袁周立辉袁等 渊圆怨园苑冤噎噎噎噎
祁连山高山植物根际土放线菌生物多样性 马爱爱袁徐世健袁敏玉霞袁等 渊圆怨员远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
新疆沙冬青 粤酝和 阅杂耘真菌的空间分布 姜摇 桥袁贺学礼袁陈伟燕袁等 渊圆怨圆怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
聚糠萘水剂对不同积温带玉米花后叶片氮同化的影响 高摇 娇袁董志强袁徐田军袁等 渊圆怨猿愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎
内蒙古河套灌区玉米与向日葵霜冻的关键温度 王海梅袁侯摇 琼袁云文丽袁等 渊圆怨源愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
四种类型栓皮栎栲胶含量 尹艺凝袁张文辉袁何景峰袁等 渊圆怨缘源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
食物胁迫对翅二型丽斗蟋飞行肌和繁殖发育的影响 吴红军袁赵吕权袁曾摇 杨袁等 渊圆怨远猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎
颜色对梨小食心虫产卵选择性的影响 杨小凡袁马春森袁范摇 凡袁等 渊圆怨苑员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
缓释单萜类挥发物对落叶松毛虫行为及落叶松主要防御蛋白的影响 林摇 健袁刘文波袁孟昭军袁等 渊圆怨苑愿冤噎噎
种群尧群落和生态系统
黄土丘陵沟壑区不同植被恢复格局下土壤微生物群落结构 胡婵娟 袁郭摇 雷 袁刘国华 渊圆怨愿远冤噎噎噎噎噎噎
刺参池塘底质微生物群落功能多样性的季节变化 闫法军袁田相利袁董双林袁等 渊圆怨怨远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于 阅郧郧耘技术的茯砖茶发花过程细菌群变化分析 刘石泉袁胡治远袁赵运林 渊猿园园苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
景观尧区域和全球生态
中国区域间隐含碳排放转移 刘红光袁范晓梅 渊猿园员远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
西南地区退耕还林工程主要林分 缘园年碳汇潜力 姚摇 平袁 陈先刚袁周永锋袁等 渊猿园圆缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
青海湖流域草地植被动态变化趋势下的物候时空特征 李广泳袁李小雁袁赵国琴袁等 渊猿园猿愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎
黑龙江省温带森林火灾碳排放的计量估算 魏书精袁罗碧珍袁孙摇 龙袁等 渊猿园源愿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
三峡库区森林植被气候生产力模拟 潘摇 磊袁肖文发袁唐万鹏袁等 渊猿园远源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
三峡水库支流拟多甲藻水华的形成机制 朱爱民袁李嗣新袁胡摇 俊袁等 渊猿园苑员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
流域库坝工程开发的生物多样性敏感度分区 李亦秋袁鲁春霞袁邓摇 欧袁等 渊猿园愿员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
城乡与社会生态
基于集对分析的京津冀区域可持续发展协调能力评价 檀菲菲袁张摇 萌袁李浩然袁等 渊猿园怨园冤噎噎噎噎噎噎噎噎
江西省自然保护区发展布局空缺分析 黄志强袁陆摇 林袁 戴年华袁等 渊猿园怨怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
鄱阳湖生态经济区生态经济指数评价 黄和平袁彭小琳 袁孔凡斌袁等 渊猿员园苑冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于有害干扰的中国省域森林生态安全评价 刘心竹袁米摇 锋袁张摇 爽袁等 渊猿员员缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
期刊基本参数院悦晕 员员鄄圆园猿员 辕 匝鄢员怨愿员鄢皂鄢员远鄢猿圆愿鄢扎澡鄢孕鄢 预 怨园郾 园园鄢员缘员园鄢猿缘鄢圆园员源鄄园远
室室室室室室室室室室室室室室
封面图说院 三峡库区森林植被要要要三峡地区属亚热带区域袁山高坡陡尧地形复杂尧物种丰富袁森林是其最重要的自然资源之一袁
其面积占到库区总面积的 猿苑豫左右袁库区内现有森林可初步分为 圆 个植被型组袁愿 个植被型袁员愿 个群系组袁源源 个群
系袁员园圆个群丛袁主要树种有马尾松尧杉树尧柏树等袁低海拔处多为落叶阔叶林尧常绿阔叶林袁较高海拔分布有针阔混交
林尧针叶混交林尧灌木林等袁人工林主要有经济林尧竹林等遥 对三峡库区森林气候生产力进行模拟袁分析库区森林植
被的生产力并进行预测袁可以为三峡库区的生态建设决策提供科学依据遥
彩图及图说提供院 陈建伟教授摇 北京林业大学摇 耘鄄皂葬蚤造院 糟蚤贼藻泽援糟澡藻灶躁憎岳 员远猿援糟燥皂
第 34 卷第 11 期
2014年 6月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.34,No.11
Jun.,2014
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家自然科学基金(41263008) ;云南省应用基础研究基金(2009ZC082M)
收稿日期:2013鄄05鄄19; 摇 摇 网络出版日期:2014鄄02鄄24
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: ch鄄x鄄g@ vip.sina.com
DOI: 10.5846 / stxb201305191106
姚平, 陈先刚,周永锋, 赵文军,陆梅, 涂璟.西南地区退耕还林工程主要林分 50年碳汇潜力.生态学报,2014,34(11):3025鄄3037.
Yao P, Chen X G, Zhou Y F, Zhao W J, Lu M, Tu J.Carbon sequestration potential of the major stands under the Grain for Green Program in Southwest
China in the next 50 years.Acta Ecologica Sinica,2014,34(11):3025鄄3037.
西南地区退耕还林工程主要林分 50年碳汇潜力
姚摇 平1, 陈先刚1,*,周永锋1, 赵文军2,陆摇 梅1, 涂摇 璟1
(1. 西南林业大学环境科学与工程学院, 昆明摇 650224; 2. 云南省新平县营林站, 新平县摇 653400)
摘要:为评估西南地区退耕还林工程主要林分未来 50a碳汇潜力,调查收集该地区 2011年以前退耕还林工程主要造林树种及
其造林面积等相关数据资料,利用国家森林资源清查资料中人工林历史数据建立生长模型,结合文献调研获得的相关林分碳计
量参数,预测出本区域退耕还林工程 7种主要林分碳储量和年碳储量未来变化。 结果表明:西南地区退耕还林工程主要林分总
碳储量在 2020、2030、2040、2050和 2060年分别为 52.98、73.88—80.57、73.62—102.16、88.41—115.17和 77.15—123.36TgC,年总
碳储量则分别为 3.15、-1.11—2.45、-3.92—1.95、2.08—0.96 和 0.25—0.73TgC,到 2060 年华山松、马尾松、柳杉、杉木、柏树、杨
树和桉树 7种林分碳汇潜力在无采伐情景下分别达到:13.01、15.01、13.44、24.13、28.05、15.63 和 14.09TgC,可对本地区森林碳
汇功能产生明显影响。
关键词:森林;碳汇;退耕还林工程;西南地区
Carbon sequestration potential of the major stands under the Grain for Green
Program in Southwest China in the next 50 years
YAO Ping1, CHEN Xiangang1,*, ZHOU Yongfeng1, ZHAO Wenjun2, LU Mei1, TU Jing1
1 School of Environmental Science and Engineering, Southwest Forestry University, Kunming 650224, China
2 Afforestation Station of Xinping County in Yunnan Province, Xinping County 653400, China
Abstract: Vegetation growth, through photosynthesis, takes up carbon dioxide from the atmosphere and converts to organic
carbon into biomass thereby forms a carbon sink. Research on carbon sequestration potential of forests has become a key
content to slow down global warming by forestry. To assess carbon sequestration potential in stands under the Grain for Green
Program (GGP) in Southwest China, the carbon storages and their annual changes in the GGP鄄stands in the region were
estimated based on: (1) collected data on annual planted area of each tree species under the GGP in Southwest China from
1999 to 2010; (2) empirical growth curves developed for each species of the GGP鄄stands using growth data about plantation
from the National Forest Inventory; (3) parameters associated with stand such as wood density, biomass expansion factor,
carbon fraction, the change rate in soil organic carbon content. Two scenarios for forest management option were schemed:
scenario A for no harvesting and scenario B for logging at the time of maturity followed by replanting. The results showed that
there are seven tree species with over 100,000 hm2of planted area in Southwest鄄 China throughout the recent goal period of
strategic planning for the GGP, and their total acreage account for 40.7% of that of all species of the GGP鄄stands. The
expected carbon stocks in these major stands under the Grain for Green Project in Southwest China are52.98TgC, 73.88—
80.57TgC, 73.63—102.16TgC, 88.41—115.17TgC and 77.15—123.36TgC(T = 1012) by the year of 2020, 2030, 2040,
2050 and 2060, and the estimated relevant annual carbon stock changes are 3. 15TgC, - 1. 11—2. 45TgC, - 3. 92—
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1.95TgC, 2.08—0.96TgC and 0.25—0.73TgC, respectively. In 2060, the carbon stocks in forests of Pinus armandii, Pinus
massoniara, Cryptomeria fortunei, Cunninghamia laceolata, Cupressus spp., Populus deltoides and Eucalyptus spp.under the
Grain for Green Project in Southwest China will be 13.01TgC, 15.01TgC, 13.44TgC, 24.13TgC, 28.05TgC, 15.63TgC和
14.09TgC, respectively, indicating a significant contribute to forest carbon sinks in this region. The Cupressus spp. species
play a leading role in carbon sequestration potential in stands under the Grain for Green Project due to highest area
proportion in Sichuan province, Chongqing municipality and even Southwest China. The Cryptomeria fortune and
Cunninghamia laceolata species play a leading role in Guizhou province; the Eucalyptus spp. and Pinus armandii species in
Yunnan province; the Populus deltoides species in Tibet autonomous region.
Key Words: forest; carbon sink; Grain for Green Program; Southwest China
摇 摇 森林植被的生长可将大气中二氧化碳(CO2)转
化为有机碳并储存在森林生态系统之中而形成碳
汇。 为解决因大气中以二氧化碳为主的温室气体浓
度大幅度增加而导致全球气候变暖所引发的严重生
态环境问题,森林生态系统碳汇功能研究已成为环
境科学领域的重点和热点问题。 有研究表明,森林
再生是陆地碳汇形成的主要原因之一[1鄄2],美国陆地
从 1945年由“碳源冶转为“碳汇冶,其主要原因是弃
耕农田的森林再生和森林防火[3],中国陆地从“碳
源冶转为“碳汇冶的主要原因也是森林面积扩大和林
木再生[4]。 本世纪初中国大范围实施的退耕还林工
程,是目前世界上最大的区域性造林再造林活动,使
森林面积大幅度增加,将对陆地生态系统碳汇能力
产生重大影响。 20 世纪末期以来有学者预测,造林
和再造林可使全球在 2040 年之前 50a 内产生碳汇
52—104 Pg C[5]、中国在 2050 年之前 50a 内产生碳
汇 2.86 Pg C[6],但这些预测存在较大不确定性。 提
高森林碳汇估算精度需采用由下而上的方法,即从
生态系统单元到区域尺度,然后再到大区乃至全球
尺度[7]。 此前国内一些学者已从局部生态系统单元
角度对退耕还林工程林碳汇能力进行了一些有益的
探索[8鄄14],本文选择西南地区退耕还林工程主要林
分作为区域尺度生态系统单元开展研究,力图为准
确估算区域造林再造林碳汇潜力做些基础性探索。
1摇 研究数据
我国西南地区包括云南、贵州、四川、重庆和西
藏 5 省(直辖市、自治区),地处长江、珠江等主要大
江大河的上游,是国内的第二大林区。 选取本地区造
林面积超过100000 hm2的华山松(Pinus armandii)、马尾
松(Pinus massoniara)、柳 杉(Cryptomeria fortunei)、杉木
(Cunninghamia laceolata)、柏树(Cupressus spp.)、杨树
(Populus deltoides)和桉树(Eucalyptus spp.)7 个主要
树种林分为研究对象,通过调查收集退耕还林工程
初期试点阶段(1999—2000)和战略规划近期目标阶
段(2001—2010) [15]相关资料,获取这些主要树种林
分在各省(市、区)造林面积数据(表 1)。
表 1摇 西南地区退耕还林工程试点和战略规划近期目标阶段主要树种造林面积 / hm2
Table 1摇 Afforestation area of some major tree species under the Grain for Green Project in southwest China during the pilot phase and early
goal stage of strategic planning
树种
Species
云南
Yunnan
贵州
Guizhou
四川
Sichuan
重庆
Chongqing
西藏
Tibet
合计
Total
华山松 Pinus armandi 81081 45214 36278 0 0 162573
马尾松 Pinus massoniara 0 91224 29990 104823 0 226037
杉木 Cunninghamia lanceolata 28601 149871 102724 93104 0 374300
柳杉 Cryptomeria fortunei 11793 152044 41310 0 0 205147
柏树 Cupressus spp. 26787 73983 197882 178071 0 476723
杨树 Populus deltoides 2408 38754 80181 0 60996 182339
桉树 Eucalyptus spp. 103332 2861 81179 0 0 187372
合计 Total 254000 553952 569544 375998 60996 1814489
摇 摇 表中数据为逐年面积之和,分别来源于云南、贵州、四川、重庆和西藏退耕还林工程年度复查报告
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2摇 研究方法
2.1摇 碳库划分
根据《IPPC 土地利用、土地利用变化和林业优
良做法指南》 [16],将森林生态系统分成 5 个碳库:地
上生物质碳库(包括树杆、树枝、树皮、树叶和种子);
地下生物质碳库(包括所有活根生物质);枯落物碳
库(包括凋落物和腐殖质);枯死木碳库(包括枯立
木以及直径大于 10cm或其它规定直径的枯倒木、树
桩和死根)和土壤有机质碳库(一定深度内的土壤有
机质和经验上不能从地下生物量中区分出来的活细
根)
为便于计算,本研究中将上述前两个碳库合为
一个,称为活生物质碳库(包括树杆、树枝、树皮、树
叶、种子和活根)。 鉴于本文的研究对象基本属于成
熟以降(林龄<60a)的人工林,是在退耕或者荒芜的
山地上造林,林分中凋落物和腐殖质虽是只增不减,
但其变化率相对于活生物量来讲非常之小,且大部
分将逐渐分解转化为土壤有机质而被并入土壤有机
质碳库增量估算中,遵循《IPCC 优良做法指南》中保
守性原则可不把枯落物碳库计入林分的碳汇。 与此
同理,林分中枯死木碳库也可不计入林分的碳汇。
于是退耕还林工程林的碳汇潜力可以用林分的活生
物质碳库和土壤有机质碳库两部分的新增碳储量来
表示。
2.2摇 活生物质碳库碳储量
借鉴有关学者预测退耕还林工程林碳储量的方
法和思路[17],采取分树种林分计算活生物质库碳储
量变化,公式如下:
摇 LBC i =移
j
移
k
S jk·Vijk·WD j·BEC j·CF j (1)
式中,LBC i代表第 i目标年活生物质碳库碳储量(Mg
C); S jk 代表 j树种在第 k年造林面积 (hm2); Vijk 表
示第 k 年造林 j 树种到第 i 目标年时林分蓄积量
(m3 / hm2); WD j表示 j 树种生物质密度(Mg / m3);
BEC j表示 j树种由林分蓄积量之生物量到林分全部
活生物量(包含地上和地下)的扩展系数(无量纲);
CF j表示 j树种林木含碳率(g / g)。
2.2.1摇 各树种林分蓄积量( Vijk )估算
在(1)式中 Vijk 是时间的函数,引入常用生物生
长曲线鄄理查德函数(Richards Equation) 作为其计算
模型:
Vijk = a(1 - exp - b·( )A ) c (2)
式中,A代表林龄(A = i-k);a、b 和 c 为拟合参数。
林分生长曲线用国家森林资源清查的本地人工林蓄
积量历史数据经“SPSS冶拟合求得(图 1)。
2.2.2摇 林分碳计量参数采集
公式(1)中的 WD j和 BEC j是采用中国初始国家
信息通报中土地利用变化和林业温室气体排放清单
中相应数据,CF j则通过文献调研获得(表 2) [18鄄24]。
2.2.3摇 考虑不同经营方式
在西南地区退耕还林工程林中,90%以上林分
属于生态公益林[15,25],通常不进行采伐。 但如果从
减排增汇角度考虑,依据《生态公益林技术规程》实
施过熟林轮伐,采伐物可用于替代能源或高排放材
料。 于是设置两种经营情景:情景 A不采伐;情景 B
在最小采伐林龄采伐。 对于采伐情景,假设所有采
伐迹地在采伐当年便完成更新造林,且地上采伐残
留物全部移出。
表 2摇 不同树种林分的WD、BEC、CF和MR参数值
Table 2摇 Values of WD, BEC, CF and MR for different species of stand
林分树种
Species
木材密度(WD) /
(Mg / m3)
生物量扩展系数
(BEC)
木质碳含量
(CF)
最小采伐周期
(MR) / a
华山松 Pinus armandi 0.396 2.29 0.50* 51
马尾松 Pinus massoniara 0.380 1.80 0.54 51
柳杉 Cryptomeria fortunei 0.294 1.91 0.50* 36
杉木 Cunninghamia laceolata 0.307 1.92 0.49 36
柏树 Cupressus spp. 0.478 2.11 0.50 101
杨树 Populus.deltoides 0.378 2.16 0.51 26
桉树 Eucalyptus spp. 0.578 1.65 0.50* 26
摇 摇 WD: Wood density; BEC: Biomass expansion factor; CF: Carbon fraction; HR: Harvest rotation; * 用政府间气候变化专业委员会(IPCC)认可
替代值
7203摇 11期 摇 摇 摇 姚平摇 等:西南地区退耕还林工程主要林分 50年碳汇潜力 摇
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图 1摇 西南地区退耕还林工程主要树种林分蓄积量增长模型
Fig.1摇 Growth modals of stands volume for some major tree species under the Grain for Green Project in southwest China
2.3摇 土壤有机质碳库碳储量
有研究表明,长期来看造林后的土壤表现为潜
在碳汇[26鄄27]。 Paul K.I.等学者根据对森林生长模拟
研究及文献调研提出,在草地上造林后前 10a 内土
壤有机碳储量 -0.79Mg C hm-2 a-1的平均递减率减
少,10—40a期间则以 0.46Mg C hm-2a-1的平均递增
率增加,而 40a以后再以 0.06Mg C hm-2a-1的平均递
增率增加[28]。 Xianzeng Niu 等在研究美国边缘农地
退耕造林后土壤碳储量变化时提出了上述模型的修
正型(图 2) [29]。
西南地区是中国土壤有机碳储量较少的地区之
一[30],退耕还林工程林地绝大部分是退化农耕地或
荒山地,初始有机碳含量很低,与美国的边缘农地相
类似,可借鉴美国学者牛仙甑提出的修正模型,即工
8203 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
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图 2摇 退耕还林后土壤有机碳增长系数[29]
Fig.2摇 Change coefficient of soil organic carbon ( SOC) over
time following afforestation on arable land[29]
r represents the SOC change rate
程林地土壤有机碳增量用以下的公式计算:
SOC i =移
j
移
k
r( i - k)S jk (3)
式中, SOC i 表示在第 i 目标年的土壤有机物碳库中
碳增量; S jk 代表 j树种在第 k年的造林面积; r为造
林后土壤有机碳增长系数,取图 2中的对应值。
综合上述,可得出退耕还林工程林碳汇潜力估
算公式如下:
CSP i = LBC i + SOC i (4)
式中,CSP i表示退耕还林工程林在第 i目标年的碳汇
潜力;等号右边各项已在前面提到,且均为退耕还林
工程造林后的新增碳储量。
3摇 结果与分析
3.1摇 情景 A下退耕还林工程主要林分碳汇潜力
3.1.1摇 不采伐情景下总碳储量未来变化
不采伐情景下 摇 云南的主要林分总碳储量在
2040年前快速增长,之后逐渐趋于缓慢增长;贵州和
重庆的在 2050年前快速增长,之后逐渐趋于缓慢增
长;四川和西藏的在 2060 年前几乎都是快速增长;
全西南地区的在 2050年前快速增长,之后逐渐趋于
缓慢增长(图 3)。 不采伐情景下特定年份总碳储量
预测值见表 3。
图 3摇 情景 A下西南地区退耕还林工程主要林分总碳储量未来 50a变化
Fig.3摇 Changes of carbon storage in the major stands under the Grain for Green Project to scenario A in Southwest China in the next
50 years
3.1.2摇 不采伐情景下年总碳储量未来变化
不采伐情景下摇 云南的主要林分年总碳储量在
2016年附近出现峰值,在 2040 年后明显减小,在
2050年后趋近于零;贵州、四川和重庆的在 2012 年
9203摇 11期 摇 摇 摇 姚平摇 等:西南地区退耕还林工程主要林分 50年碳汇潜力 摇
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附近出现峰值,在 2040 年后显著减小,到 2060 年仍
未趋近于零;西藏的在 2025 年附近出现峰值,在
2050年后也明显减小,其最大值只与重庆 2060 年的
量相当;全西南地区的在 2012 年附近出现峰值,在
2040年后有显著减小,到 2060年仍保持明显的年碳
汇能力(图 4)。 不采伐情景下特定年份年总碳储量
预测值见表 3。
表 3摇 西南地区退耕还林工程主要林分碳储量和年碳储量预测
Table 3摇 Predication of carbon storage and annual carbon sinks in the major stands under the Grain for Green Project to two scenarios in
Southwest China in the given year
区域
Region
情景
Scenario
分类
Category
年份 Years
2020 2030 2040 2050 2060
云南 情景 A 碳储量 / TgC 8.72 13.70 16.77 18.25 18.90
年碳储量 / (TgC / a) 0.62 0.40 0.25 0.09 0.05
情景 B 碳储量 8.72 11.98 12.39 15.98 9.61
年碳储量 0.62 -0.83 0.16 0.32 -0.18
贵州 情景 A 碳储量 17.63 25.84 31.94 35.52 37.69
年碳储量 1.00 0.70 0.55 0.25 0.20
情景 B 碳储量 17.63 24.51 22.14 25.32 24.75
年碳储量 1.00 0.03 -3.79 0.82 0.35
四川 情景 A 碳储量 16.04 24.29 31.23 35.53 38.53
年碳储量 0.90 0.76 0.63 0.34 0.27
情景 B 碳储量 16.04 21.10 21.67 26.43 24.46
年碳储量 0.90 -0.45 0.02 0.57 0.12
重庆 情景 A 碳储量 9.00 13.60 17.75 20.48 22.33
年碳储量 0.48 0.44 0.40 0.21 0.17
情景 B 碳储量 9.00 13.60 16.02 17.96 16.01
年碳储量 0.48 0.44 -0.41 0.23 0.24
西藏 情景 A 碳储量 1.59 3.14 4.47 5.39 5.91
年碳储量 0.15 0.15 0.12 0.07 0.04
情景 B 碳储量 1.59 2.69 1.41 2.72 2.32
年碳储量 0.15 -0.30 0.10 0.14 -0.28
西南地区(合计) 情景 A 碳储量 52.98 80.57 102.16 115.17 123.36
Southwest China(Total) 年碳储量 3.15 2.45 1.95 0.96 0.73
情景 B 碳储量 52.98 73.88 73.63 88.41 77.15
年碳储量 3.15 -1.11 -3.92 2.08 0.25
3.1.3摇 不采伐情景下各树种林分碳储量未来变化
图 5给出了不采伐情景下 7 个树种林分碳储量
变化。 比较可知:柏树是四川、重庆乃至全西南地区
碳汇潜力最大林分;杉木和柳杉是贵州碳汇潜力最
大林分;桉树和华山松是云南碳汇潜力最大林分;扬
树是西藏碳汇潜力最大的林分;杉木是西南地区碳
汇潜力第二大林分,与柏树接近。 此外,柏树由于生
长年限较长而使得四川、贵州以及重庆在 2060 年后
还有明显年碳汇量。 不采伐情景下特定年份各主要
树种碳储量预测值见表 4。
表 4摇 两种情景下西南地区退耕还林工程主要树种林分碳储量和年碳储量预测
Table 4摇 Predication of carbon storage and annual carbon storages in the major tree species of stands under the Grain for Green Project to two
scenarios in Southwest China in the given year
树种 Species 情景 Scenario
年份 Years
2020 2030 2040 2050 2060
华山松 Pinus armandi 情景 A 5.28 9.10 11.54 12.59 13.01
情景 B 5.28 9.10 11.54 12.59 4.16
马尾松 Pinus massoniara 情景 A 6.65 9.85 12.48 14.05 15.01
情景 B 6.65 9.85 12.48 14.05 6.30
柳杉 Cryptomeria fortunei 情景 A 8.22 11.21 12.72 13.27 13.44
0303 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
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续表
树种 Species 情景 Scenario
年份 Years
2020 2030 2040 2050 2060
情景 B 8.22 11.21 6.41 7.29 11.51
杉木 Cunninghamia lanceolata 情景 A 10.57 15.46 19.68 22.35 24.13
情景 B 10.57 15.46 11.31 11.97 15.94
柏树 Cupressus spp. 情景 A 11.12 16.57 21.72 25.32 28.05
情景 B 11.12 16.57 21.72 25.32 28.05
桉树 Eucalyptus spp 情景 A 4.95 8.87 12.17 14.33 15.63
情景 B 4.95 5.62 4.61 8.00 5.32
杨树 Populus deltoides 情景 A 6.18 9.49 11.85 13.27 14.09
情景 B 6.18 6.07 5.55 9.19 5.87
图 4摇 情景 A下西南地区退耕还林工程主要林分年总碳储量未来 50a变化
Fig.4摇 Changes of annual carbon storage in the major stands under the Grain for Green Project to scenario A in Southwest China in the
next 50 years
1303摇 11期 摇 摇 摇 姚平摇 等:西南地区退耕还林工程主要林分 50年碳汇潜力 摇
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图 5摇 情景 A下未来 50a西南地区退耕还林工程各主要树种林分碳储量变化
Fig.5摇 Changes of carbon storage in every major tree species of stands under the Grain for Green Project to scenario A in Southwest
China in the next 50 years
3.2摇 情景 B下退耕还林工程主要林分碳汇潜力
3.2.1摇 采伐情景下总碳储量未来变化
采伐情景下摇 云南、贵州和四川的主要林分总碳
储量在 2027年前快速增长,之后出现减增波动;重庆
的在 2037年前快速增长,之后出现减增波动;西藏的
在 2029年前快速增长,之后出现减增波动;云南、贵州
和西藏的波幅较大、四川和重庆的波幅较小;全西南
地区总碳储量变化趋势与云南、贵州和四川三省类似
(图 6)。 采伐情景下特定年份总碳储量预测值见表
3。 碳储量的减少是因采伐物从林分中移走所致。
图 6摇 情景 B下西南地区退耕还林工程主要林分总碳储量未来 50a变化
Fig.6摇 Changes of carbon storage in the major stands under the Grain for Green Project to scenario B in Southwest China in the next
50 years
2303 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
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3.2.2摇 采伐情景下年总碳储量未来变化
采伐情景下 摇 云南的主要林分年总碳储量在
2014年附近出现最大值,在 2027年后出现大的减增
波动,并分别在 2030 和 2057 年附近出现负值;贵州
和四川的在 2012 年附近出现最大值,在 2025 年后
出现大的减增波动,并分别在 2030、2040 和 2057 年
附近出现负值;重庆的在 2011 年附近出现最大值,
2038 年后出现小幅减增波动,并分别在 2040 和
2056年附近出现负值;西藏的在 2025年附近出现最
大值,2029后出现大的减增波动,并分别在 2034 和
2059年附近出现负值;全西南地区年总碳储量变化
趋势与贵州和四川两省类似(图 7)。 采伐情景下特
定年份年总碳储量预测值见表 3。 年碳储量的减少
或出现负值也是因当年林分中有采伐物移走所致。
图 7摇 情景 B下西南地区退耕还林工程主要林分年总碳储量未来 50a变化
Fig.7摇 Changes of annual carbon storage in the major stands under the Grain for Green Project to scenario B in Southwest China in the
next 50 years
3.2.3摇 采伐情景下各树种碳储量未来变化
图 8给出了采伐情景下 7 个树种林分碳储量变
化。 在采伐情景下的未来 50a 内,除柏树外其它树
种林分的碳汇潜力都会受采伐的影响:桉树和杨树
受影响最早并出现两次,初始时间分别在 2030 和
2057 年附近;柳杉和杉木受影响延后,初始时间在
2040年附近;华山松和马尾松受影响最晚,初始时间
在 2053年附近。 采伐情景下特定年份各主要树种
碳储量预测值见表 4。
4摇 讨论
4.1摇 生长曲线的适用性
摇 摇 历次国家森林资源清查提供了各省(市、区)若
干主要树种人工林所对应 5 个龄级的蓄积量数据,
它们基本上代表各省(市、区)范围内主要树种人工
林在不同气候及立地条件下的平均生长状况。 而各
省(市、区)退耕还林工程造林均采用本地适生树
种[25]。 因此,用这些数据拟合的生长曲线分别用于
计算各省(市、区)退耕还林工程林生长变化无疑是
适用的。 由于个别省分有少量树种因缺乏历史数据
3303摇 11期 摇 摇 摇 姚平摇 等:西南地区退耕还林工程主要林分 50年碳汇潜力 摇
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图 8摇 情景 B下未来 50a西南地区退耕还林工程各主要树种林分碳储量变化
Fig.8摇 Changes of carbon storage in every major tree species of stands under the Grain for Green Project to scenario B in Southwest China
in the next 50 years
而不能建模的情况,采用省内相邻树种或邻省同一
树种的模型作为替代,如:云南、贵州和四川的桉树
用本省软阔叶林模型代替;云南的柳杉、柏树和杨树
用贵州的相同树种模型代替;四川的杨树也用省内
软阔叶林模型代替。 当然,此类替代会增大活生物
质碳储量计算误差。
4.2摇 土壤碳储量变化评估
在之前有关研究中乐观估算得出,耕地造林后
50—100年间的土壤碳增长率为 0.6—0.7Mg C hm-2
a-1 [31鄄32]。 通常情况下,土壤有机碳储量与造林后的
时间存在非线性关系[27,30,33鄄34],特别是在中、幼林期
间,土壤有机碳储量随时间的变化既可能是增加,也
可能是减少。 造林初期土壤有机碳储量减少的主要
原因是由于造林整地引起较多碳排放和幼龄林对土
壤有机质输入较少两方面影响,因而有机碳初始含
量较高土壤造林后 5—10a 内表现为碳损失[10,27,35],
而初始含量较低土壤造林后则立即表现为碳收
获[36鄄38]。 故本研究借用美国学者 Niu 等的退耕造林
地土壤有机碳变化模型是适宜的。 需要指出的是本
文中表述的土壤碳储量实质为造林后土壤中有机碳
的增量,因而小于林分中的活生物质碳储量,这一点
须区别于其他多数关于森林生态系统中土壤碳储量
大于活生物质碳储量的研究结论。
4.3摇 工程林碳汇潜力分布
对比西南 5省(市、区)估算结果,碳汇潜力大小
排序与其造林面积大小相对应,即:四川>贵州>重庆
>云南>西藏,表明退耕还林工程林碳汇潜力主要受
造林面积影响,造林面积大的省份碳汇潜力也大。
同时也发现造林树种生长速率也是影响碳汇潜力的
重要因素,比如四川造林面积多于贵州,但在 2040
年之前四川的碳汇潜力却小于贵州,其原因就在于
生长慢的柏树在四川面积比重大,削弱了前期的碳
汇潜力(表 3)。 但另一方面生长慢的树种却能延长
林分的碳汇潜力,比如四川、贵州和重庆又都因有较
多柏树面积而使得年碳汇潜力到 2060 年仍然较为
明显。 西藏的年碳汇最大值出现时间也因为高寒地
4303 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
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区植物生长缓慢而滞后四川、云南、贵州和重庆 10
多年(图 5)。
4.4摇 工程林碳汇潜力可信度
造林和再造林项目碳汇可信度除与预测模型精
确度有关外,还与工程项目的碳基线与碳泄漏有关。
碳基线是指在没有造林和再造林项目时项目边界内
碳库中碳储量变化之和;碳泄漏则指发生在造林和
再造林项目边界之外因项目活动而引起的可测定碳
排放增量[39]。 根据国际规则,碳汇计量中须扣减碳
基线与碳泄漏[39]。 我国退耕还林工程是在退化或
者坡度大于 25毅的耕地以及荒山上恢复森林植
被[25],如果没有此项工程,这些土地只会持续退化
或者顶多维持现状,因而工程项目边界内的碳储量
变化也只会持续减少或者基本不变,于是根据《IPCC
土地利用、土地利用变化和林业优良做法指南》中的
保守性原则,将项目碳基线看成零。 此外,造林地都
分布在偏远或者居民稀少的山区,造林活动基本上
由人工完成,同时政府为当地居民提供粮食补
助[25],避免了工程实施可能引起碳泄漏的两个主要
因素———化石能源消耗和新开耕地,因而也可将碳
泄漏看作零。 由此可知,在预测模型的误差范围内
工程林碳汇潜力是可信的。
4.5摇 工程林对当地森林植被碳汇影响力
已有研究表明本世纪初西南地区森林植被碳储
量分布为云南 461. 43TgC、贵州 175. 50 TgC、四川
457.29TgC、重庆 443. 98TgC、西藏 329. 64TgC[40鄄42]。
与此相比,退耕还林工程主要林分 2060 年碳储量可
占其比例为:云南 2.1—4.1%;贵州 14.1%—21.5%;
四川 5.3—8.4%;重庆 3.6—5.0%;西藏 0.7—1.8%。
由此可见,本地区各省(市、区)退耕还林工程林对森
林生态系统碳汇功能影响力为:在贵州影响显著;在
四川、重庆和云南影响明显;在西藏影响较弱。
4.6摇 需引起关注的问题
当研究时间尺度增大时,在无采伐情景下林分
枯落物碳库经长期积累,其碳储量所占比例会明显
增加,应予以计量而不是被忽略;随着林龄的增长,
林分中就会出现死立木、枯倒木、大直径枯落枝、采
伐遗留物等粗木质残体且不断增加,使得枯死木碳
库成为森林生态系统中重要碳库,其碳储量的变化
将会明显影响退耕还林工程林碳汇潜力。 此外,随
着人们对木质原料的利用越来越充分以及循环经济
活动的不断发展,森林采伐物一般都不会立即转为
碳排放,而是衍生出另外的存在形式,如建筑木料、
装饰用材、家具、纸张等林产品碳库,具有较长的存
留期,研究表明其碳储量可占总采伐生物质碳储量
的 14.1—32.0%[29,43]。 所以,在大时间尺度的森林
碳汇研究中上述 3个碳库应是不可或缺的内容。 当
然在此方面的研究难度比较大,任何突破都将具有
重大意义。
5摇 结论
(1)在中国退耕还林工程战略规划近期目标阶
段(2000—2010),西南地区造林面积超过 100000
hm2的树种有 7个,其面积之和占该地区整个工程林
总面积的 40.7%。
(2)对应于 2020、2030、2040、2050 和 2060 年,
西南地区在战略规划近期目标阶段的退耕还林工程
主要树种林分总碳汇潜力:在不采伐情景下分别为
52.98、80.57、102.16、115.17 和 123.36TgC,相应年碳
汇量分别为 3.15、2.45、1.95、0.96和 0.73TgC;有采伐
前景下分别为 52. 98、 73. 88、 73. 63、 88. 41 和
77郾 15TgC,相应年碳汇量分别为 3.15、-1.11、-3.92、
2.08和 0.25TgC。
(3)到 2060年,战略规划近期目标阶段的退耕
还林工程 7 个主要树种林分碳汇潜力可分别达到:
华山松 4.16—13.01TgC;马尾松 6.30—15.01TgC;柳
杉 11. 51—13. 44TgC;杉木 15. 94—24. 13 TgC;柏树
28. 05TgC; 杨 树 5. 32—15. 63TgC; 桉 树 5. 87—
14郾 09TgC(下限对应采伐前景)。
(4)柏树在四川、重庆乃至全西南地区造林面积
比例最大,对工程林碳汇潜力起主导作用,并因生长
年限较长致使 50a后四川和重庆以及贵州仍有较为
明显年碳汇量;柳杉和杉木在贵州、桉树和华山松在
云南、扬树在西藏都因面积比例较大而对碳汇潜力
起主导作用。
致谢:云南、贵州、四川、重庆和西藏 5 省(市、区)林
业厅(局)退耕还林办公室、资源处等对资料收集提
供帮助,特此致谢。
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叶生态学报曳圆园员源年征订启事
叶生态学报曳是由中国科学技术协会主管袁中国生态学学会尧中国科学院生态环境研究中心主办的生态学
高级专业学术期刊袁创刊于 员怨愿员年袁报道生态学领域前沿理论和原始创新性研究成果遥 坚持野百花齐放袁百家
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叶生态学报曳主要报道生态学及各分支学科的重要基础理论和应用研究的原始创新性科研成果遥 特别欢
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编辑部主任摇 孔红梅摇 摇 摇 执行编辑摇 刘天星摇 段摇 靖
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