全 文 ：
摇 摇 摇 摇 摇 生 态 学 报
摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 (SHENGTAI XUEBAO)
摇 摇 第 31 卷 第 15 期摇 摇 2011 年 8 月摇 (半月刊)
目摇 摇 次
地面节肢动物营养类群对土地覆被变化和管理扰动的响应 李锋瑞,刘继亮,化摇 伟,等 (4169)………………
两种书虱微卫星富集文库的构建及比较 魏丹丹,袁明龙,王保军,等 (4182)……………………………………
菲律宾蛤仔 EST鄄SSRs标记开发及不同地理群体遗传多样性 闫喜武,虞志飞,秦艳杰,等 (4190)……………
菲律宾蛤仔大连群体不同世代的遗传多样性 虞志飞,闫喜武,杨摇 霏,等 (4199)………………………………
玻璃温室与田间栽培小麦幼穗分化的比较 姜丽娜,赵艳岭,邵摇 云,等 (4207)…………………………………
施用有机肥环境下盐胁迫小麦幼苗长势和内源激素的变化 刘海英,崔长海,赵摇 倩,等 (4215)………………
黄土高原半干旱区气候变化对春小麦生长发育的影响———以甘肃定西为例
姚玉璧,王润元,杨金虎,等 (4225)
……………………………………
……………………………………………………………………………
不同耕作模式下稻田水中氮磷动态特征及减排潜力 冯国禄,杨仁斌 (4235)……………………………………
大田环境下转 Bt基因玉米对土壤酶活性的影响 颜世磊,赵摇 蕾,孙红炜,等 (4244)…………………………
短期淹水培养对水稻土中地杆菌和厌氧粘细菌丰度的影响 朱摇 超,Stefan Ratering,曲摇 东,等 (4251)……
气候变化背景下广东晚稻播期的适应性调整 王摇 华,陈新光,胡摇 飞,等 (4261)………………………………
长期封育对不同类型草地碳贮量及其固持速率的影响 何念鹏,韩兴国,于贵瑞 (4270)………………………
黄土丘陵区两种主要退耕还林树种生态系统碳储量和固碳潜力 刘迎春,王秋凤,于贵瑞,等 (4277)…………
植物叶表面的润湿性及其生态学意义 石摇 辉,王会霞,李秧秧 (4287)…………………………………………
长白山北坡主要森林群落凋落物现存量月动态 郑金萍,郭忠玲,徐程扬,等 (4299)……………………………
古尔班通古特沙漠及周缘 52 种植物种子的萌发特性与生态意义 刘会良,宋明方,段士民,等 (4308)………
吉首蒲儿根的繁殖生态学特性及其濒危成因 邓摇 涛,陈功锡,张代贵,等 (4318)………………………………
栖息地永久性破坏的比例对物种多度稳定值影响的迭代算法 时培建,戈摇 峰,杨清培 (4327)………………
喷施多效唑提高麻疯树幼苗耐盐性的生理机制 毛轶清,郑青松,陈健妙,等 (4334)……………………………
阿尔山落叶松主要蛀干害虫的种群空间生态位 袁摇 菲,骆有庆,石摇 娟,等 (4342)……………………………
2009 年云南省白背飞虱早期迁入种群的虫源地范围与降落机制 沈慧梅,吕建平,周金玉 ,等 (4350)………
中华稻蝗长沙种群的生活史及其卵滞育的进化意义 朱道弘,张摇 超,谭荣鹤 (4365)…………………………
“518冶油桃主要害虫与其捕食性天敌的关系 施晓丽,毕守东,耿继光,等 (4372)………………………………
青藏东缘若尔盖高寒草甸中小型土壤动物群落特征及季节变化 张洪芝,吴鹏飞,杨大星,等 (4385)…………
青海可鲁克湖水鸟季节动态及渔鸥活动区分析 张国钢,刘冬平,侯韵秋,等 (4398)……………………………
排放与森林碳汇作用下云南省碳净排放量估计 刘慧雅,王摇 铮,马晓哲 (4405)………………………………
北京城市生态占水研究 柏樱岚,王如松,姚摇 亮 (4415)…………………………………………………………
专论与综述
植物水分传输过程中的调控机制研究进展 杨启良,张富仓,刘小刚,等 (4427)…………………………………
环境介质中的抗生素及其微生物生态效应 俞摇 慎,王摇 敏,洪有为 (4437)……………………………………
自然生态系统中的厌氧氨氧化 沈李东,郑摇 平,胡宝兰 (4447)…………………………………………………
研究简报
山东半岛南部海湾底栖动物群落生态特征及其与水环境的关系 张摇 莹,吕振波,徐宗法,等 (4455)…………
新疆乌伦古湖浮游甲壳动物的季节演替及与环境因子的关系 杨丽丽,周小玉,刘其根,等 (4468)……………
不同施肥与灌水量对槟榔土壤氨挥发的影响 卢丽兰,甘炳春,许明会,等 (4477)………………………………
学术信息与动态
水土资源保持的科学与政策:全球视野及其应用———第 66 届美国水土保持学会国际学术年会述评
卫摇 伟 (4485)
…………
……………………………………………………………………………………………………
期刊基本参数:CN 11鄄2031 / Q*1981*m*16*320*zh*P* ￥ 70郾 00*1510*34*
室室室室室室室室室室室室室室
2011鄄08
封面图说: 塞罕坝地处内蒙古高原南缘向华北平原的过渡带,地势分为坝上、坝下两部分。 解放初期,这里是“飞鸟无栖树,黄
沙遮天日冶的荒原沙丘,自 1962 年建立了机械化林场之后,塞罕坝人建起了 110 多万亩人工林,造就了中国最大的
人工林林场。 这是让人叹为观止的落叶松人工林海。
彩图提供: 陈建伟教授摇 国家林业局摇 E鄄mail: cites. chenjw@ 163. com
第 31 卷第 15 期
2011 年 8 月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol. 31,No. 15
Aug. ,2011
http: / / www. ecologica. cn
基金项目:中国科学院知识创新工程重要方向项目(KZCX2鄄YW鄄305鄄4); 国家自然科学基金(41071089)
收稿日期:2010鄄12鄄18; 摇 摇 修订日期:2011鄄06鄄13
*通讯作者 Corresponding author. E鄄mail: wangzheng@ mail. casipm. ac. cn
刘慧雅, 王铮, 马晓哲.排放与森林碳汇作用下云南省碳净排放量估计.生态学报,2011,31(15):4405鄄4414.
Liu H Y, Wang Z, Ma X Z. Predictions of net carbon emissions based on the emissions and forest carbon sinks in Yunnan Province. Acta Ecologica Sinica,
2011,31(15):4405鄄4414.
排放与森林碳汇作用下云南省碳净排放量估计
刘慧雅1, 王摇 铮1,2,*, 马晓哲3
(1. 华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室,上海摇 200062;
2. 中国科学院科技政策与管理科学研究所,北京摇 100190;3. 河南省科学院地理研究所,郑州摇 450052)
摘要:以云南省为例,用马尔科夫链计算能源结构,在经济增长模型基础上基于动态最优化理论估计能源消费碳排放,并基于
CO2FIX模型计算云南省森林碳汇,预测在能源消费碳排放和森林碳汇共同作用下的从 2008 到 2050 年碳净排放量。 研究发现
云南省能源消费碳排放量和碳净排放量曲线都呈“倒 U冶型,在 2035 年达到高峰,高峰值分别为和 129. 71 MtC 和 118. 89 MtC;
在森林碳汇中,原有森林的碳汇作用在现在和未来一段时间内处于主导地位,但新造林有着巨大的碳汇潜力,所以在保护原有
森林的同时要植树造林,从生态学角度抵消碳排放;森林碳汇只能减少小部分碳排放,更主要的是改善云南省的能源结构,加快
技术进步速度,开发水电等新能源,从根本上减少温室气体的排放。
关键词:碳排放;森林碳汇;原有森林;新造林
Predictions of net carbon emissions based on the emissions and forest carbon sinks
in Yunnan Province
LIU Huiya1, WANG Zheng1,2,*, MA Xiaozhe3
1 Key Laboratory of Geographical Information Science, Ministry of State Education of China, East China Normal University, Shanghai 200062, China
2 Institute of Policy and Management Science, CAS, Beijing 100190, China
3 Institute of Geographical Science, Henan Academy of Sciences, Zhengzhou 450052, China
Abstract: This study calculated the energy structure of Yunnan Province by using a Markov chain, estimated carbon
emissions from energy consumption based on an economic growth model and dynamic optimization theory, computed forest
carbon sinks based on the CO2 FIX model, and predicted net carbon emissions from 2007 to 2050. Furthermore, we
analyzed the factors which influenced carbon emission reduction and the contribution of forest carbon sinks, and then
investigated a low鄄carbon economy. The results showed that the curves of carbon emissions from energy consumption and net
carbon emissions were an inverted " U" shape, with a peak value of 129. 71 MtC in 2035 and 118. 89 MtC in 2035. The
percentage of coal in the energy structure of Yunnan decreased year by year, while oil, natural gas and non鄄carbon energy
increased slowly, with the non鄄carbon energy component increasing the fastest among the three thus allowing the energy
structure of Yunnan to probably reach a steady state in 2042. In addition, according to emissions targets required in China,
an annual decreasing rate of energy intensity of 2. 7% is needed. However, our models show that the predicted energy
intensity of Yunnan does not reach these targets in the short term. This means that it is currently not possible to achieve the
goal of our nation. If the non鄄carbon energy component in Yunnan忆s energy structure is improved to 20% in 2050, carbon
emissions can be reduced by 12. 3% and this is greater than the amount of carbon sinks in 2050, but lower than its peak.
The construction of carbon sinks and the use of non鄄carbon energy are very effective ways to reduce carbon emissions. In
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terms of forest carbon sinks, the original forest plays a valuable role now and in the immediate future. But, any new forest
also has a huge potential as a carbon sink, so afforestation should be encouraged while protecting the original. However,
new forests have a growing period, so they cannot reach their full capacity as a carbon sink for many years. Therefore, from
the standpoint of carbon sink accumulation, the original forest sinks are still an important part, and are irreplaceable. But
these trees can only offset a portion of the provinces忆 total carbon emissions; what is more important is to radically reduce
greenhouse gas emissions by improving the energy structure of the economy, by increasing the speed of technological
progress being made and developing hydropower and other ( in particular renewable) energy sources. It can also be shown
that the per capita net carbon emissions have the same trend along with total carbon emissions, with a peak of 2. 18 tC /
person in 2035. The amount of per capita emissions is 1. 17 tC globally, 1. 12 tC in China, and 5. 18 tC in the United
States. However, in 2009 the amount of per capita emissions is 0. 77 tC in Yunnan, below the national level, and is far
lower than that of the United States. By 2020, the amount of per capita net carbon emissions will likely be 1. 40 tC in
China, and that of Yunnan, 1. 69 tC, which is 0. 29 tC more than that for the whole country.
Key Words: carbon emissions; forest carbon sinks; original forest; new forest
哥本哈根会议指出,气候变化是当今面临的最重大挑战之一,而二氧化碳是温室气体的主要成分。 全球
二氧化碳浓度已经从 1700 年的 280 滋mol / mol 升至 2006 年的 381 滋mol / mol[1]。 根据 IPCC 国家温室气体清
单指南,能源消费、工业生产、农业生产和废弃物处理等过程中都会排放温室气体,但我国 90%的碳排放来自
能源消费中化石燃料的燃烧,因此研究能源消费的碳排放是碳排放研究的重点。 很多学者已经在二氧化碳排
放领域展开研究。 王铮,朱永彬等[2]计算各省碳排放系数,将全国碳排放量分摊到各省,研究各省的碳排放。
朱永彬,王铮等[3]在产业结构稳定条件下预测了全国的能源消费和碳排放高峰值,得出全国的能源消费和碳
排放 EKC曲线。 胡初枝等[4]构建中国碳排放的因素分解模型,定量分析经济规模、产业结构和碳排放强度对
碳排放的贡献。 朱勤等[5]通过对 STIRPAT模型的扩展,应用岭回归方法计量分析人口、消费及技术因素对碳
排放的影响。 但以上碳排放的研究领域主要在全国层次上展开,而中国经济发展不均衡,存在区域性差异,如
果将减排的任务目标具体到省份上,还需要研究区域碳排放。
云南省地处中国西南,是一个多民族的高原山区省份,在地理结构上具有特殊性。 云南省的经济相对落
后,但是煤炭丰富、水电蕴藏量大。 另一方面,云南省森林资源居于全国第二,森林覆盖量大,使得碳汇相对丰
富。 2010 年云南获批的 CDM项目居全国首位,260 个 CDM项目,这将为中国未来带来更多的碳减排抵消额,
对云南及全国的经济发展有着重要的政治经济意义,而有着丰富森林资源的云南,森林碳汇无疑是 CDM的一
项重要内容。 马晓哲,王铮[6]计算了中国各省市自治区(除台湾省)的森林碳汇,得出内蒙古、云南和四川等
省是重要的碳增汇区域。 而森林集中了陆地约有 85%的生物量,是陆地生态系统中最大的碳库[7]。 因此在
研究碳减排问题时,有必要结合 CDM项目进程,考虑森林碳汇。 所以本文以云南省为例,基于动态最优化理
论计算云南省的能源消费,分析中国区域碳排放;并且用 CO2FIX模型计算云南省的森林碳汇,研究用碳汇抵
消部分碳排放后云南省的碳净排放量。
1摇 研究方法
本文以云南省为例,估算能源结构,运用动态最优化理论估算最优经济增长率,预测未来到 2050 年的能
源消费量,然后通过 IPCC中碳排放量的基本估算方法计算能源消费的碳排放量。 另外本文还运用 CO2FIX
模型,用森林面积数据和树种参数计算的森林碳汇。 基于本文的计算,将考虑进碳汇抵消作用的碳排放量叫
作碳净排放量,从宏观概念上研究云南省区域碳排放。 本文的主要方法如图 1 所示。
1. 1摇 基础模型
Moon和 Sonn[8]将能源投入引入生产函数,构造了 Cobb鄄Douglas生产函数,从而研究能源强度与经济产
出之间的关系。 朱永彬等[3]在此基础上进一步将劳动力和技术进步引入生产函数,假设社会总人口为 N ;就
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?
马尔科夫预测模型
碳排放系数
能源消费量
能源结构
能源消费碳排放量
森林碳汇
碳净排放量
CO2FIX模型
最优经济增长率
能源强度
生产总值(预)
图 1摇 云南省碳净排放计算流程图
Fig. 1摇 Flow chart used for computing net carbon emissions in Yunnan
业人口占总人口的比重,即劳动参与率为 棕 ;未来人口平均年增长率为 n 。 改进后的生产函数如式(1):
Y( t) = (A0evt) 1 / 琢子 ( t) (1-琢) (棕N0ent) 酌 / 琢K( t) 摇 0 < A < 1 (1)
根据动态最优控制理论,得到在消费与产出同步增长即不发生经济危机时的经济最优增长率如式(2):
g = (n - 籽滓 ) +
1
滓 (着 - 兹) (A0e
vt) 1 / 琢子(1-琢) (棕N0ent) 酌 / 琢 (2)
式中, Y( t) 为总产出,按 2000 年价格计算的国内生产总值,单位为亿元; E( t) 为能源投入,单位为 Mote;
K( t) 为资本投入,按 2000 年价格计算,用永续存盘法计算出的资本形成总额,单位为亿元; L( t) 为就业人员
数,单位为万人; b为外生给定的世界市场能源价格; 滓为风险厌恶系数, 滓 -1即消费的跨时替代弹性; 着 = 1 -
啄 ,其中 啄为折旧率; 籽为时间偏好。
能源强度为能源消费量与 GDP的比值,根据 1990、1992、1995、1997、2000、2002 年共 6 个年份的投入产
出表拟合,得到能源强度呈指数下降趋势,因此将能源强度关于时间的函数关系表述为式(3):
子t = 子0evt (3)
式中, 子t 为第 t年的能源强度, 子0 为初始年份的能源强度, v为能源强度增长率。
显然一个区域能源消费的碳排放有两个动力因子:其一是经济增长消费的碳在增加碳排放,其二是技术
进步降低能源强度,导致的碳排放减少。 这里要特别强调的是,式(2)是保持产出与消费平衡经济不发生危
机的最优增长率,偏离这个增长率,可能会触发经济危机。
1. 2摇 能源消费碳排放计算模型
根据 IPCC[ 9 ]计算指南,通过云南省的能源消费量、能源结构和能源碳排放系数,第 i年的能源消费的碳
排放量计算公式如式(4):
Ai =移
3
j = 1
E iqijcj 摇 摇 i = 1,2,…,n (4)
式中, Ai 是第 i年碳排放量, E i 是第 i年的能源消费总量, qij 是第 i年 j能源消费量在能源消费总量中的百分
比, cj 是 j能源碳排放系数。
这里的碳排放系数为每单位标准油所释放的单位碳等价物。 能源的碳排放系数主要取决于燃料的碳含
量,因此能源的碳排放系数可以基于燃烧的燃料总量和燃烧中平均碳含量进行估算。 本文采用朱永彬,王铮
等[3]根据 IEA2005 中 1980—2005 年各能源品种的消费量及其对应的碳排放量数据进行线性拟合,得出煤、石
油、天然气的碳排放系数相对于各能源品种的碳排放系数,分别为 1. 0052,0. 753 和 0. 6173。
1. 3摇 森林碳汇计算模型
内蒙古、黑龙江、云南以及四川等省是我国未来重要的森林碳增汇区。 因此作为一个森林植被茂密的碳
7044摇 15 期 摇 摇 摇 刘慧雅摇 等:排放与森林碳汇作用下云南省碳净排放量估计 摇
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汇大省,研究云南省的碳排放,必须计算它的碳汇。 碳汇一般指从空气中清除二氧化碳的过程、活动和机制。
在林业中主要是指植物吸收大气中的二氧化碳并将其固定在植被或土壤中,从而减少该气体在大气中的浓
度。 本文中的森林碳汇有两大来源:原有森林和新造林。 本文用 CO2FIX目前最新版本 V3. 2 估算森林碳汇。
模型中,总固碳量计算公式如式(5):
C total( t) = Cb( t) + CS( t) + CP( t) (5)
式中, Cb( t) , CS( t) , CP( t) 分别表示在时间 t贮存于单位面积的活立木、土壤有机物以及木质产品中的碳
量,C total( t)表示单位面积碳汇总量,单位为 MgC / hm2。
但森林系统的含碳量不能直接表示森林碳汇量,因为森林残余物或木质产品的报废物作为生物质能燃
烧时,是部分碳回到大气中去,因此森林碳汇量表示为式(6):
A = C total( t) + Cbio( t) (6)
式中, A代表单位面积造林减少的大气碳总量,Cbio( t)表示单位面积内由于生物质能源的应用排放到大气中
的碳量。
通过参数设定后,CO2FIX模型可以计算活立木、土壤、林产品的单位面积累计含碳量,森林生态系统的
单位面积累计含碳总量和森林从大气中吸收的单位面积累计碳汇量。
2摇 参数估计
2. 1摇 能源强度
根据式(3)得到 v值,找到能源强度之间的关系,很容易根据历史能源强度数据估算出未来的能源强度。
首先对式(3)进行对数变换:
ln(子t) = ln(子0) + vt + 着 (7)
表 1摇 能源强度参数估计
Table 1摇 Estimated parameters for energy intensity
参数
Parameter
参数值
Value T
显著性水平
Sig.
茁 -3. 897 -117. 78 0
淄 -0. 020 -9. 87 0
式中, ln(子o) 设为 茁 , 着为误差项,对式(7)进行回归
分析,统计结果如表 1 所示。 线性回归统计结果的拟
合程度很好, R2 = 0. 978,都在 10-10的数量级上显著。
拟合得出能源强度增长率为-0. 02。
2. 2摇 经济变量
用改进后的生产函数来获得未来经济平稳增长
路径下的排放量,首先对模型的参数进行估计。 对式
(1)进行对数变换得到线性统计模型,如式(8)。
ln(Y( t) / E( t)) = ln(A0) + 琢ln(K( t) / E( t)) + 酌ln(L( t)) + vt + 着 (8)
式中, ln(A0) 设为 a0, 琢为资本产出弹性, 酌为劳动力产出弹性, 淄为全要素生产率的增长率, 着为误差项。
表 2摇 生产函数参数估计
Table 2摇 Estimated parameters for the production function
参数
Parameter
参数值
Value T
显著性水平
Sig. / 译
a0 -8. 732 -4. 532 0. 137
v -0. 027 -4. 407 0. 187
琢 0. 570 6. 503 0. 001
酌 1. 376 5. 323 0. 018
本文采用云南省的历史生产总值作为经济产出数据,并且以 2000 年的价格为基准进行转换。 资本存量
没有直接的数据,本文采用 Goldsmith[10]永续盘存法对资本存量进行核算,当期资本总量 =上期资本总量-折
旧+当期资本增量。 张军[11]等计算得到各省的折旧率为 9. 6% ,因此本文将云南省的资本折旧率取 9. 6% 。
劳动力数据来自中国统计年鉴的云南省的年底就业人员数。 能源消费量数据来自《中国能源统计年
鉴》。 各经济变量取 1989—2007 年的时间序列作为
样本数据。 运用 SPSS 软件对模型进行回归分析,计
算出经济最优增长模型参数,结果如表 2 所示。
通过统计模型进行线性回归,方程的拟合程度
很好, R2 =0. 989,都在 0. 2译的水平上显著。 拟合得
出资本的产出弹性 琢为 0. 57,劳动力的产出弹性 酌为
1. 376,能源的产出弹性为 0. 43。 回归出全要素生产
率 A的增长率 淄值为-0. 027。
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参数 滓和 籽 ,可以通过模型中的实际数据进行校准。 估算出的 1978—2007 年的最优经济增长率必须与
实际的经济增长率相似,根据这个约束条件调节参数 滓和 籽 ,取 滓 =1. 7, 籽 =0. 026。
令式(2)对能源强度的导数为零,得出最优消费增长率达到最大时所对应的能源强度和各参数存在如
式(9)的函数关系。
子m =
着(1 - 琢)
兹 (9)
式中, 子m 为 1978—2007 年的能源强度最大值。 已知 琢和 着 ,可以求出参数 兹 。
2. 3摇 森林碳汇系统
森林碳汇由两部分组成,新造林和原有森林。 云南省的新造林树种包括云南松、思茅松、杉木、栎类、针
阔混和阔叶混,原始森林树种还包括高山松、桦木和硬阔类。 由于各种林分单位面积的碳汇作用不同,原有森
林分为幼龄、中龄和近熟 3 种树龄。
表 3摇 云南省原有森林面积
Table 3摇 Area of original forests of Yunnan Province / hm2
树种
Species
幼龄
Young
forest
中龄
Half鄄mature
forest
近熟
Near鄄mature
forest
云南松 Pinus yunnanensis 77265 44385 22732
思茅松 Pinus kesiya 7200 8640 6563
高山松 Pinus densata 1440 1920 1768
杉木 Cunninghamia lanceolata 15830 15360 2400
栎类 Quercus 79027 28153 23643
桦木 Birch 4800 1920 2057
硬阔类 Hardwood species 10080 9593 11200
针阔混 Needle broadly mix 38713 21753 12343
阔叶混 Broadleaf mix 63980 25907 13867
据第六次全国森林资源清查数据[12],原有森林
林分面积如表 3,全国无林地面积共计 5732郾 32 万
hm2,其中云南省的无林地面积共 421. 81 万 hm2,居
全国第二,仅次于内蒙古的无林地面积。 根据我国的
林业发展规划,到 2020 年森林覆盖率要达到 23%以
上。 本文假设我国从 2005 年开始造林,全国年造林
面积 250 万 hm2。 那么到 2020 年,新造林面积达到
4000 万 hm2,到 2027 年可完成全国无林地造林
5732郾 32 万 hm2。 在假设条件下,将全国的年造林面
积按各省无林地面积比例分配给各省,再将其平均分
配至各造林树种,得到各树种未来每年的年造林
面积。
从模型方法可以看出,CO2FIX 模型将森林分成
4 个模块计算碳功能,生物量模块、土壤模块、林产品模块和生物质能源模块。 计算森林单位面积碳汇时,需
要在各个模块设定参数。
生物量模块中,需要设定树种的木质密度、枝叶根的年更新率、生长期和采伐期等参数,根据多种数据来
源,本文筛选计算出所需参数如表 4。 树种的碳含量均采用 IPCC缺省值 0. 5 MgC / Mg干质量。
表 4摇 生物量模块使用参数
Table 4摇 The parameters of Biomass module
树种
Species
木材干质量密度
Wood density
(dry mass)
/ (Mg干质量 / m3)
枝 /叶 /根年更新率
Branch / Foliage /
Root turnover rate
生长期 /月
Growing
season
轮伐期
Rotation / a
CAI及干、枝、叶、根净
生产力参考文献
Data source references of CAI
and net productivity of stem,
branch, foliage, root
云南松 Pinus yunnanensis 0. 483 0. 05 / 0. 33 / 0. 1 3—10 60 [13, 14]
思茅松 Pinus kesiya 0. 454 0. 05 / 0. 33 / 0. 1 3—10 60 [13, 14]
高山松 Pinus densata 0. 413 0. 05 / 0. 33 / 0. 1 3—10 60 [13, 14]
杉木 Cunninghamia lanceolata 0. 307 0. 05 / 0. 33 / 0. 1 3—11 25 [15, 16]
栎类 Quercus 0. 676 0. 05 / 1. 00 / 0. 1 3—10 45 [17, 18]
桦木 Birch 0. 541 0. 05 / 1. 00 / 0. 1 4—10 45 [19, 14]
硬阔类 Hardwood species 0. 598 0. 05 / 0. 33 / 0. 1 3—11 35 [20, 14]
针阔混 Needle broadly mix 0. 405 0. 05 / 0. 50 / 0. 1 3—10 45 [20, 18]
阔叶混 Broadleaf mix 0. 482 0. 05 / 0. 50 / 0. 1 4—11 40 [21, 22]
9044摇 15 期 摇 摇 摇 刘慧雅摇 等:排放与森林碳汇作用下云南省碳净排放量估计 摇
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摇 摇 土壤模块中的气象数据,包括月平均气温和月平均降水量,采用来自 World Climate[23]网站的气候数据,
云南省内多个城市气象数据的平均值。 本文考虑土壤模块中初始的枝、干、叶均假设为零,即默认为上述无林
地均为长期无人种植。 其余参数采用默认参数。 林产品该模块中,软件提供了高、低两组参数,考虑到我国省
份的实际情况,选用低处理以及低回收效能的参数。 生物质能源模块,本文研究均采用模型提供的默认参数。
根据上述设定,可以计算出树种单位面积碳汇量。
3摇 计算及分析
3. 1摇 能源结构预测
表 5摇 云南省能源消费结构主要年份预测结果
摇 摇 Table 5 摇 Predicted energy consumption structure of Yunnan
Province during 2008—2050 / %
年份
Year
煤
Coal
石油
Oil
天然气
Natural gas
非碳
Non鄄C
2010 80. 89 8. 72 1. 10 9. 29
2015 78. 60 9. 51 2. 07 9. 82
2020 78. 43 9. 48 2. 06 10. 02
2025 78. 39 9. 48 2. 06 10. 07
2030 78. 38 9. 47 2. 06 10. 09
2035 78. 38 9. 47 2. 06 10. 09
2040 78. 38 9. 47 2. 06 10. 09
2045 78. 38 9. 47 2. 06 10. 09
2050 78. 38 9. 47 2. 06 10. 09
摇 摇 本文采用《中国能源统计年鉴》中云南省各个年
份的数据,求出了 1991—2005 年的能源结构。 其中
煤为煤炭和焦炭数据和,油为原油、燃料油、汽油、煤
油和柴油之和,天然气即天然气,非碳为电力数据。
利用 1991—2005 年数据预测出云南省未来从 2008
年到 2050 年主要年份能源结构如表 5 所示。 从表中
可以看出,在目前趋势下,2015 年之前云南省能源结
构有很小的变化,之后便逐渐趋于稳定,仅非碳能源
在未来结构演变中呈上升趋势。 从能源消费结构预
测表中,还可看出富碳能源煤比低碳能源石油和天然
气下降速度更快,说明低碳能源所占比例增加,平均
碳排放系数减小。 化石燃料中富碳能源比重减小,低
碳能源比重上升,使化石能源平均碳排放系数减小。
3. 2摇 碳排放量预测
考虑到云南省人口和经济增长水平在全国处于中等水平,接近于全国的平均趋势,因此本文中云南省的
人口用全国人口增长率来计算。 通过模型求得 2008 年到 2050 年的能源强度、最有经济增长率、GDP、能源消
费量和碳排放量结果如表 6 所示。 从表中可以看出,能源强度逐渐降低,这说明生产单位 GDP的经济效益需
要的能源逐年降低。 由于能源强度的降低,以及其他因素的影响,经济最优增长率预测数据从 2008 年开始逐
年减小,但整个国民经济的生产总值逐年上升。 而能源消费量和碳排放量都呈现先增多后减少的现象,在
2035 年同时达到高峰,高峰值分别为 148. 76 Mtoe和 129. 71 MtC。
表 6摇 2008—2050 云南省经济变量和碳排放预测结果
Table 6摇 Predicted economic variable and carbon emissions of Yunnan Province during 2008—2050
年份 Year
能源强度淤
Energy intensity
/ ( toe /万元)
最优经济增长率
Optimal economic
growth rate / %
生产总值 /亿元
GDP
能源消费量于
Energy consumption
/ Mtoe
碳排放量盂
Carbon emissions
/ MtC
2010 0. 0127 10. 90 5119 65. 06 56. 90
2015 0. 0115 8. 45 7894 91. 06 79. 45
2020 0. 0104 6. 47 11085 115. 80 100. 98
2025 0. 0094 4. 70 14282 134. 93 117. 65
2030 0. 0086 3. 26 17105 146. 07 127. 36
2035 0. 0078 2. 09 19268 148. 76 129. 71
2040 0. 0070 1. 20 20695 144. 54 126. 03
2045 0. 0064 0. 55 21454 135. 65 118. 27
2050 0. 0058 0. 05 21636 123. 93 108. 05
摇 摇 淤toe=1 吨标准油; 于Mtoe=106 吨标准油; 盂MtC=106 吨碳
为了更直观的研究能源消费和碳排放的关系,本文做出了云南省能源消费和碳排放变化趋势图,如图 2
0144 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 31 卷摇
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所示。
碳排放系数决定了单位能源的碳排放量,各种能源碳排放系数不同,因此,有必要从能源结构的角度研
究碳排放。 这里计算了各种能源的碳排放,分别研究煤、石油和天然气的碳排放,如图 3。 可以看出煤的碳排
放量远远高于石油和天然气碳排放量,和能源消费总量的碳排放量相差不大,并且煤的碳排放曲线和碳排放
总量相似,高峰时间也出现在 2035 年,高峰值为 101. 66 MtC。 相反,云南省石油和天然气碳排放量都很少,石
油在 13 MtC以下,而天然气碳排放量在 3 MtC以下,和煤的碳排放量相比是微乎其微的。 这个结果和云南省
的能源结构有直接关系。 云南省油气资源贫乏,正处于高速发展的阶段,工业、建筑业等对能源的需求量很
大,短期内改变煤炭为主的能源结构几乎不可能。 对于云南省来说,它有大量的水力资源,据估计,云南省水
力资源理论蕴藏量为 10364 万 kW,占全国蕴藏量的 15. 3% ,居全国第三。 因此可以考虑加大水力资源开发
来缓解云南省的碳排放。 但是云南省水力资源开发可能引出某些生态问题,例如怒江大坝就引起的众多的争
议。 从表 5 可以看出,以水电供应为代表的非碳能源供应,如果按照现有的发展模式,很可能只能停留在
10%左右,这样云南的碳排放会居高不下。 如果把水力资源开发量提高,若到 2050 年,水电供应达到总能源
的 20% ,并用于替代煤,这样可能减少 12. 34 MtC碳排放,从气候保护的角度看,这个目标很值得采纳。
30
60
90
120
150
180 能源消费
碳排放
能
源消
费量
和碳
排放
量
Ener
gy co
nsum
ption
andc
arbon
emis
sions
/(
Mtoe
/Mt C
)
2007 2012 2017 2022 2027 2032 2037 2042 2047
年份 Year
图 2摇 2007—2050 年能源消费和碳排放预测趋势图
摇 Fig. 2摇 Estimated carbon emissions and gross energy consumption
of Yunnan Province during 2007—2050
90
120
150
0
30
60
总量
煤
石油
天然气
各种
能源
碳排
放量
Carb
on em
issio
ns of
sub_
types
of en
ergy/
MtC
年份 Year2
007 2012 2017 2022 2027 2032 2037 2042 2047
图 3摇 2007—2005 年各种能源碳排放预测趋势图
Fig. 3 摇 Estimated carbon emitted by sub鄄types of energy during
2007—2050
表 7摇 2008—2050 年云南省碳排放强度和碳排放强度下降率
摇 摇 Table 7摇 Estimated carbon emissions intensity and declining rate of
carbon emissions intensity of Yunnan Province during 2008—2050
年份
Year
碳排放强度
Carbon emissions intensity
/ (MtC / 伊106 元)
碳排放强度下降率
Declining rate of carbon
emissions intensity / %
2015 1. 038 1. 501
2020 0. 959 1. 615
2025 0. 881 1. 702
2030 0. 807 1. 759
2035 0. 738 1. 791
2040 0. 674 1. 802
2045 0. 615 1. 797
2050 0. 562 1. 778
这里要强调指出,尽管在保持目前的能源结构趋势下,云南省碳排放达到峰值后会变得下降缓慢,但是
云南省的能源强度和碳排放强度是持续下降的。 国务院会议决定到 2020 年中国单位国内生产总值二氧化碳
排放比 2005 年下降 40%到 45% ,即每年下降 2郾 7%
到 3% 。 表 7 给出了云南省碳排放强度及其相关量的
计算结果。 数据显示,以 2008 年为基年,云南省的平
均碳排放强度下降率在未来 10a平均为 1. 51% ,预测
结果和国家的实际目标有一定的距离。 云南省的碳
排放强度下降率先增大后减小,在 2036 年为 1郾 79% ,
开始超过经济增长率 1. 66% 。 与 2005 年相比求得,
为保持云南省经济平稳增长,到 2020 年云南省能源
强度仅可下降 26. 62% 。 因此云南省要达到 2020 年
乃至于 2050 年的减排目标,开发非碳能源是必不可
少的,除非放弃经济增长。
1144摇 15 期 摇 摇 摇 刘慧雅摇 等:排放与森林碳汇作用下云南省碳净排放量估计 摇
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3. 3摇 碳净排放量计算
虽然云南省的能源消费加快碳排放,但是云南省森林资源丰富,它的森林碳汇可以抵消一部分碳排放。
森林碳汇分为两部分,原有森林碳汇和新造林碳汇。 在这里分别对原有森林碳汇、新造林碳汇和森林碳汇总
量进行计算分析。
图 4 显示了原有森林、新造林以及森林整体的年碳汇量。 原有森林年碳汇量整体呈下降趋势,而新造林
年碳汇量先是逐渐上升至最高值,然后稳定一段时间后有缓慢下降,到 2050 年和原有森林的年碳汇量持平,
降至最低点。 容易看出,在 2006 年至 2027 年起始阶段原有森林碳汇是森林碳汇的主要构成。 但是原有森林
年碳汇量随时间逐年下降,而新造林年碳汇相反,因此在 2028 年,新造林年碳汇量为 7. 65 MtC,超过原有森林
年碳汇量 6. 91 MtC。
图 5 显示了原有森林、新造林以及森林整体的以 2005 年为起始点的累积碳汇量。 容易看出,2015 年之
前云南省森林累积碳汇主要以原有森林为主,而新造林的碳汇能力微乎其微。 但在 2015 年之后新造林在森
林累积碳汇中开始承担重要责任,2030 年之后原有森林的累积碳汇逐渐稳定。 到 2050 年原有森林累积碳汇
量增至 368. 53 MtC,新造林的累积碳汇量增至 216. 55 MtC。
从增长趋势上看,新造林有很大碳汇潜力,因此植树造林在未来云南省碳减排工作中将会做出巨大的贡
献,但是由于新造林有砍伐期,它的碳汇能力也不会一直持续下去。 从碳汇累计量上看,原有森林的碳能力仍
是森林碳汇的重要组成部分,对于现在抑或未来的作用都是不可替代的。 所以植树造林可以增加森林碳汇;
而维护现有的生态资源,维持生态平衡,在发展低碳经济过程中也是一定要坚持的。
0?
5?
10?
15?
20?
25?
30?
总量
原有森林
新造林
年增
碳汇
量
Annu
al ch
ange
of fo
rest
carbo
n sin
ks/M
tC
年份 Year20
05 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050
图 4摇 云南省森林年增碳汇量
Fig. 4摇 Estimated annual Change of forest carbon sinks of Yunnan
Province
500?
600?
700? 总量
原有森林
新造林
100?
200?
300?
森林
碳汇
量
Fore
st car
bon s
inks/
MtC
400
0
2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050
年份 Year
图 5摇 2005—2050 年云南省碳汇累积结果图
Fig. 5 摇 Estimated cumulative forest carbon sinks of Yunnan
Province during 2005—2050
本文做出了能源消费和碳汇同时作用下的云南省碳净排放和人均碳净排放的排放趋势图,研究云南省
的排放与碳汇作用下的碳排放情况,以及基于人口规模下的人均排放量。
图 6 中加入森林碳汇的碳净排放量和碳排放量有着相同的趋势,仍然随时间先上升后下降。 综合上文
的结果说明云南省碳排放不会随着经济增长持续增加,会在政策环境下和特定阶段后发生变化,不再和经济
增长同步,而是略有降低,因此云南省的碳排放存在 EKC曲线。 结果显示经森林碳汇调整后的碳排放量仍然
在 2035 年达到高峰,高峰值为 118. 89 MtC;森林碳汇作用在近几十年内能抵消一定量的碳排放。
图 7 显示,云南省的人均排放量和云南省碳排放总量有相同的趋势,也是先增加后减少,人均碳排放量
在 2031 年达到高峰,为 2. 408 tC /人,人均碳净排放量在 2035 年达到高峰,为 2. 186 tC /人。 据世界银行的报
告,2009 年世界人均碳排放量为 1. 17 tC /人,中国人均碳排放量为 1. 12 tC /人,而美国人均碳排放量为 5. 18
tC /人。 2009 年云南人均碳排放量为 1. 136 tC /人,略高于全国水平,远远低于美国人均碳排放量。 到 2020
年,朱永彬,王铮等[3]计算的全国人均碳净排放为 1. 4 tC /人,而云南省的人均碳净排放为 1. 69 tC /人,较全国
平均高出 0. 29 tC /人。 云南省的人均排放量和全国情况接近,因此研究云南省的碳排放问题对我国今后将碳
2144 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 31 卷摇
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减排任务具体到各省份的工作有着重要的意义。
10?
40?
70?
100?
130?
160? 碳净排放
碳排放
2007 2012 2017 2022 2027 2032 2037 2042 204 7
年份 Year
排放
量
Emis
sions
/MtC
图 6摇 2007—2050 年加入碳汇作用的云南省碳净排放量
Fig. 6 摇 Estimated net carbon emissions of Yunnan Province by
adding carbon sinks during 2007—2050
0.5?
1.0?
1.5?
2.0?
2.5?
3.0? 人均碳净排放
人均碳排放
年份 Year
人均
排放
量
Per c
apita
emis
sions
/(tC/人
)
2007 2012 2017 2022 2027 2032 2037 2042 2047
图 7摇 2007—2050 年云南省人均碳净排放量
Fig. 7 摇 Estimated per capita net carbon emissions of Yunnan
Province during 2007—2050
4摇 结论
本文将能源消费碳排放转化为最优化控制问题,基于动态最优化理论估算云南省的经济最优增长率,最
终预测未来到 2050 年能源消费碳排放量。 本文运用 CO2FIX模型估算云南省未来到 2050 年的森林碳汇。 结
合以上工作,能计算在能源消费碳排放和森林碳汇同时作用下的云南省的碳净排放量。 通过模拟分析,本文
得出以下结论。
(1)回归出能源强度增长率为-0. 02,和朱永彬,王铮等[3]计算的全国能源强度增长率-0. 0423 相差比
较大。 因此作为西部地区的省份之一,云南省的节能减排技术相对全国水平较为落后。
(2)能源结构预测结果显示,其中煤的百分比逐年下降,而石油、天然气和非碳能源以很小的幅度逐年
上升,其中非碳能源上升速度相对较快,能源结构在 2042 年达到稳定状态。
(3)云南省的能源消费和能源消费碳排放趋势图高峰时间都在 2035 年出现,高峰值分别为 148. 76 Mtoe
和 129. 71 MtC。 云南省的碳排净放,同样在 2035 年出现高峰,高峰值为 118. 89 MtC。 云南省的碳排放存在
EKC曲线。
(4)数据表明,新造林有着巨大碳汇潜力,意味着云南的 CDM 项目在再造林方向的可行性,这对云南乃
至国家在碳交易市场中有着重要的经济意义。 但是在未来的一段时间内原始森林仍然是主要的碳汇源,保护
原有森林依然是碳减排工作的重要任务。
(5)在能源结构整个变动过程中,云南煤炭的所占百分比一直在 78%以上,而云南省的潜力能源水电确
维持在 10% ,不再上升。 但是假设在 2050 云南省的水电资源充分发挥效用,提高至 20% ,结果可以减少
12郾 34 MtC的碳排放量。 这个数据高于云南省 2050 年的碳汇值 3. 24 MtC,低于碳汇峰值 16. 79 MtC,与 2008
年到 2050 年的碳汇平均值 12. 06 MtC持平。 这说明,加强新能源的使用是实现碳减排的持久而有效的途径。
本文在计算碳净排放排放量过程中,只考虑了森林碳汇,没有考虑水泥的碳排放。 总的来讲,利用云南
省的天赋资源水电改善能源结构,发展旅游产业优化产业结构;植树造林,保护原有森林,都是云南省在未来
碳减排工作。
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4144 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 31 卷摇
ACTA ECOLOGICA SINICA Vol. 31,No. 15 August,2011(Semimonthly)
CONTENTS
Trophic group responses of ground arthropods to land鄄cover change and management disturbance
LI Fengrui, LIU Jiliang, HUA Wei,et al (4169)
………………………………………
……………………………………………………………………………………
Construction and comparative analysis of enriched microsatellite library from Liposcelis bostrychophila and L. entomophila genome
WEI Dandan, YUAN Minglong, WANG Baojun, et al (4182)
……
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Development of EST鄄SSRs markers and analysis of genetic diversities among different geographical populations of Manila clam
Ruditapes philippinarum YAN Xiwu, YU Zhifei, QIN Yanjie, et al (4190)………………………………………………………
Genetic diversity of different generations of the Dalian population of Manila clam Ruditapes philippinarum through selective breeding
YU Zhifei, YAN Xiwu, YANG Fei, et al (4199)
…
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Comparative study of spike differentiation in wheat in the glasshouse and field
JIANG Lina, ZHAO Yanling, SHAO Yun, et al (4207)
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Effects of organic fertilizer on growth and endogenous hormone contents of wheat seedlings under salt stres
LIU Haiying, CUI Changhai, ZHAO Qian, et al (4215)
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Impacts of climatic change on spring wheat growth in a semi鄄arid region of the Loess Plateau: a case study in Dingxi, Gansu
Province YAO Yubi, WANG Runyuan,YANG Jinhu,et al (4225)…………………………………………………………………
Dynamic changes in nitrogen and phosphorus concentrations and emission鄄reduction potentials in paddy field water under different
tillage models FENG Guolu, YANG Renbin (4235)………………………………………………………………………………
Effects of planting and straw returning of transgenic Bt maize on soil enzyme activities under field condition
YAN Shilei, ZHAO Lei, SUN Hongwei, et al (4244)
…………………………
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Effects of short鄄term flooding on Geobacteraceae spp. and Anaeromyxobacter spp. abundance in paddy soil
ZHU Chao, Stefan Ratering, QU Dong, et al (4251)
……………………………
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Adaptative adjustments of the sowing date of late season rice under climate change in Guangdong Province
WANG Hua,CHEN Xinguang,HU Fei,et al (4261)
……………………………
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Carbon and nitrogen sequestration rate in long鄄term fenced grasslands in Inner Mongolia, China
HE Nianpeng, HAN Xingguo, YU Guirui (4270)
………………………………………
…………………………………………………………………………………
Ecosystems carbon storage and carbon sequestration potential of two main tree species for the Grain for Green Project on China忆s
hilly Loess Plateau LIU Yingchun, WANG Qiufeng,YU Guirui, et al (4277)……………………………………………………
Wettability on plant leaf surfaces and its ecological significance SHI Hui, WANG Huixia, LI Yangyang (4287)……………………
Seasonal dynamics of litter accumulation in major forest communities on the northern slope of Changbai Mountain, Northeast China
ZHENG Jinping,GUO Zhongling,XU Chengyang,et al (4299)
………
………………………………………………………………………
A comparative study of seed germination traits of 52 species from Gurbantunggut Desert and its peripheral zone
LIU Huiliang, SONG Mingfang, DUAN Shimin, et al (4308)
………………………
………………………………………………………………………
The reproductive ecological characteristics of Sinosenecio jishouensis (Compositae) and its endangerment mechanisms
DENG Tao, CHEN Gongxi, ZHANG Daigui, et al (4318)
………………
…………………………………………………………………………
Iterative algorithm for analyzing the influence of the proportion of permanently destroyed sites on the equilibrium abundances of
species SHI Peijian,GE Feng,YANG Qingpei (4327)……………………………………………………………………………
Physiological mechanism of foliage spraying paclobutrazol on increasing salt tolerance of Jatropha curcas seedlings
MAO Yiqing, ZHENG Qingsong, CHEN Jianmiao, et al (4334)
……………………
…………………………………………………………………
Spatial ecological niche of main insect borers in larch of Aershan YUAN Fei,LUO Youqing,SHI Juan,et al (4342)…………………
Source areas and landing mechanism of early immigration of white鄄backed planthoppers Sogatella furcifera (Horv佗th) in Yunnan,
2009 SHEN Huimei, L譈 Jianping, ZHOU Jinyu , et al (4350)…………………………………………………………………
Life history and the evolutionary significance of egg diapause in Changsha population of the rice grasshopper, Oxya chinensis
(Orthoptera: Catantopidae) ZHU Daohong, ZHANG Chao, TAN Ronghe (4365)…………………………………………………
Relationships between main insect pests and their predatory natural enemies in “518冶 nectarine orchard
SHI Xiaoli,BI Shoudong,GENG Jiguang,et al (4372)
……………………………
………………………………………………………………………………
Dynamics of soil meso鄄 and microfauna communities in Zoig俸 alpine meadows on the eastern edge of Qinghai鄄Tibet Plateau, China
ZHANG Hongzhi, WU Pengfei, YANG Daxing, et al (4385)
………
………………………………………………………………………
Seasonal changes in waterbirds population and movements of Great Black鄄headed Gull Larus ichthyaetus at Keluke Lake of Qinghai,
China ZHANG Guogang, LIU Dongping, HOU Yunqiu, et al (4398)……………………………………………………………
Predictions of net carbon emissions based on the emissions and forest carbon sinks in Yunnan Province
LIU Huiya, WANG Zheng, MA Xiaozhe (4405)
………………………………
……………………………………………………………………………………
Ecological water depletion by human use in Beijing City BAI Yinglan, WANG Rusong, YAO Liang (4415)…………………………
Review and Monograph
Research progress on regulation mechanism for the process of water transport in plants
YANG Qiliang, ZHANG Fucang, LIU Xiaogang, et al (4427)
…………………………………………………
……………………………………………………………………
Antibiotics in environmental matrices and their effects on microbial ecosystems YU Shen, WANG Min, HONG Youwei (4437)……
Anaerobic ammonium oxidation in natural ecosystems SHEN Lidong, ZHENG Ping, HU Baolan (4447)………………………………
Scientific Note
Ecological characteristics of macrobenthic communities and their relation to water environmental factors in four bays of southern
Shandong Peninsula ZHANG Ying, L譈 Zhenbo, XU Zongfa, et al (4455)………………………………………………………
Seasonal succession of crustacean zooplankton in relation to the major environmental factors in Lake Ulungur, Xinjiang
YANG Lili,ZHOU Xiaoyu,LIU Qigen,et al (4468)
……………
…………………………………………………………………………………
Effect of different fertilization and irrigation practices on soil ammonia volatilization of Arecanut (Areca catechu L. )
LU Lilan, GAN Bingchun, XU Minghui, et al (4477)
………………
…………………………………………………………………
2009 年度生物学科总被引频次和影响因子前 10 名期刊绎
(源于 2010 年版 CSTPCD数据库)
排序
Order
期刊
Journal
总被引频次
Total citation
排序
Order
期刊
Journal
影响因子
Impact factor
1 生态学报 11764
2 应用生态学报 9430
3 植物生态学报 4384
4 西北植物学报 4177
5 生态学杂志 4048
6 植物生理学通讯 3362
7
JOURNAL OF INTEGRATIVE
PLANT BIOLOGY
3327
8 MOLECULAR PLANT 1788
9 水生生物学报 1773
10 遗传学报 1667
1 生态学报 1. 812
2 植物生态学报 1. 771
3 应用生态学报 1. 733
4 生物多样性 1. 553
5 生态学杂志 1. 396
6 西北植物学报 0. 986
7 兽类学报 0. 894
8 CELL RESEARCH 0. 873
9 植物学报 0. 841
10 植物研究 0. 809
摇 绎《生态学报》 2009 年在核心版的 1964 种科技期刊排序中总被引频次 11764 次,全国排名第 1; 影响因
子 1郾 812,全国排名第 14;第 1—9 届连续 9 年入围中国百种杰出学术期刊; 中国精品科技期刊
摇 摇 编辑部主任摇 孔红梅摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 执行编辑摇 刘天星摇 段摇 靖
生摇 态摇 学摇 报
(SHENGTAI摇 XUEBAO)
(半月刊摇 1981 年 3 月创刊)
第 31 卷摇 第 15 期摇 (2011 年 8 月)
ACTA ECOLOGICA SINICA
摇
(Semimonthly,Started in 1981)
摇
Vol郾 31摇 No郾 15摇 2011
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