基于森林资源数据的凤城市森林不同龄组碳储量研究

杨青川

摘 要 为研究凤城市森林的碳储量，通过森林生物量—蓄积量回归模型，对森林资源变更数据按优势树种和不同林龄组的碳储量和碳储密度进行分析。结果表明：凤城市森林碳储量最大的树种是柞树，不同林龄碳储量由大到小依次为中龄林、幼龄林、成熟林、近熟林和过熟林;碳储密度由大到小依次为近熟林、中龄林、过熟林、成熟林和幼龄林。

关键词 优势树种;林龄组;碳储量;碳密度;凤城

中图分类号：S718.55       文献标识码：A   doi：10.13601/j.issn.1005-5215.2021.02.016

Abstract In order to study the carbon storage of forest in Fengcheng City，the biomass volume regression model was used to analyze the carbon storage and carbon storage density of forest resource change data according to dominant tree species and different age groups.Result shows that the tree species with the largest carbon storage was oak，and the descending order of carbon storage at different ages is middle-aged forest > young forest > mature forest > near mature forest > over mature forest. The descending order of carbon storage density is near mature forest > middle aged forest > over mature forest > mature forest > young forest.

Key words dominant species;forest age group;carbon storage;carbon density;Fengcheng City

二氧化碳是使全球气候变暖的主要因素之一。随着气候变化的加剧，如何固定和减少排放二氧化碳逐渐成为研究热点。森林通过光合作用，在陆地生态系统中吸收二氧化碳的能力最强，在固定二氧化碳和减缓全球变暖中承担着重要作用[1]。因此，对森林碳储量和碳储密度的研究就显得尤为重要。国内学者对此做了大量研究，有学者基于森林资源连续清查数据，采用生物量和蓄积量的统计学关系转换函数，结合含碳系数，对省级尺度区域的生物量和碳储量进行估算[2，3]。有的对灌木林的碳储量及驱动因素进行了分析[4]。

凤城地区自然资源丰富，在辽宁省内位居前列。本文研究凤城市各优势树种不同林龄的碳含量和碳储密度，对掌握辽宁省东部山区的碳汇功能有重要的意义。

1 自然概况

凤城市位于123°32′—124°32′ E、40°02′—41°06′ N。生态分区属于辽东山区，地貌属辽东山地丘陵区。气候类型为中温带湿润大陆性季风气候，春夏秋冬季节分明。水系有鸭绿江、浑河、太子河和大洋河，水资源丰富。

2 研究方法

2.1 数据来源

本文数据来源于2015年凤城市森林资源变更数据。涵盖域内所有森林林班、小班，是完整的森林资源数据，可以全面完整地反映区域内的森林资源情况，从中提取各优势树种和不同龄组的数据用于生物量和碳储量估算。

2.2 優势树种生物量估算

获取森林植被生物量的方法有通过直接收获样地内植被，测定生物量的收获法，有通过测树因子或者蓄积量建立生物量模型的模型模拟法及通过测定二氧化碳浓度变化估算生物量的微气象学法。

本文采用可以在较大尺度上应用的生物量-蓄积量模型法，估算凤城地区乔木林和疏林的生物量。具体如下式，即：

B=aV+b

式中：B代表林木生物量（t）;V代表林木蓄积量（m3）;a、b是回归方程的参数。

采用已经公布的各个优势树种的最优生物量-蓄积量回归方程估算生物量，具体方程见表1。其中的方程参数是各优势树种全国平均参数，个别没有方程和参数的树种，采用相似树种值代替，经济林未划分龄组，不参与计算。

2.3 优势树种碳储量估算

关于含碳量的测定，有的学者用元素分析仪测算[5]，有的用化学方法测定[6]，得出的结果各优势树种的含碳率大多在一个区间范围内，即0.45～0.50。目前在大面积分析上，国内学者大多采用生物量与含碳率的乘积计算碳储量。由于本文研究对象包括不同树种和不同龄组，含碳率有差异，不能采用统一数值估算。因此采用业内认可的《造林项目碳汇计量监测指南》及已经公布的树种的含碳率进行碳储量估算。目前还没有确切参数的树种采用含碳率为0.5计算[3]。碳储密度为碳储量值与面积的比值。

3 结果与分析

3.1 天然林各优势树种不同龄组碳储量

经过计算，凤城市天然林各优势树种不同龄组的碳储量见表2。天然林中柞树碳储量为5 250 773.04 t，占94.20%;其次为胡桃楸194 517.70 t;油松73 881.79 t。柞树成熟林碳储量为1 563 789.67 t，在各优势树种的各个龄组中碳储量大，说明柞树成熟林对凤城地区的天然林碳储量贡献最大。不同龄组碳储量由大到小依次为成熟林、幼龄林、近熟林和过熟林。

从碳密度计算结果（表3）看，天然林不同龄组碳储密度中，成熟林最大，幼龄林最小，其由大到小依次为成熟林、近熟林、过熟林、中龄林和幼龄林。

3.2 凤城市人工林各优势树种不同龄组碳储量

经过计算，凤城市人工林各优势树种不同龄组的碳储量见表4。人工林中落叶松碳储量为2 991 886.37 t，占85.27%;其次为红松191 874.32 t。其中落叶松中龄林碳储量为1 301 070.21 t，在各优势树种的各个龄组中碳储量大，说明落叶松中龄林对凤城地区的人工林碳储量贡献最大。不同龄组碳储量由大到小依次为中龄林、幼龄林、近熟林、成熟林和过熟林。

人工林碳储密度计算结果见表5。人工林不同龄组碳储密度中，中龄林最大，幼龄林最小，其由大到小依次为过熟林、中龄林、近熟林、成熟林和幼龄林。

3.3 凤城市森林不同龄组碳储量估算

通过对凤城市天然和人工林生物量和碳储量的估算，得出全市各优势树种不同龄组的碳储量和碳储密度，结果见表6。碳储量最大的龄组为中龄林（3 131 082.61 t），最少的是过熟林（391 197.90 t），其由大到小依次为中龄林、幼龄林、成熟林、近熟林和过熟林。碳储密度最大的是近熟林（43.13 t  hm-2），由大到小依次为近熟林、中龄林、过熟林、成熟林和幼龄林。

4 结论

通过计算，柞树在凤城地区各优势树种中碳储量居首位，远远高于其他树种，各林龄组中碳储量最多是中龄林。因此在森林经营管理中，柞树的经营管理会很大程度影响该地区的碳储量。分析结果表明，凤城市人工林的碳储密度普遍高于天然林。人工林森林质量较高，除幼龄林外其他龄组的碳密度均高于全国平均水平的44.91 t  hm-2[7]。但是整体看，与世界平均水平差距甚远。碳储密度的变化趋势是随年龄增长而增长，这与国内大部分研究结果一致。

参考文献：

[1] 李敏. 森林土壤碳儲量研究综述[J]. 林业调查规划， 2018， 43（4）： 21-24

[2] 卢景龙，梁守伦，刘菊. 山西省森林植被生物量和碳储量估算研究[J]. 中国农学通报， 2012， 28（31）： 51-56

[3] 刘艳，孙向阳，范俊岗，等. 辽宁省森林植被碳储量及其动态变化[J]. 生态环境学报， 2015， 24（2）： 211-216

[4] 韩耀杰. 人工灌木碳储量核算及驱动因素分析[D]. 北京：中国农业科学院， 2020

[5] 舒洋. 大兴安岭落叶松林碳储量监测及碳层分配特征研究[D]. 呼和浩特：内蒙古农业大学， 2017

[6] 廖国莉，段劼，贾忠奎，等. 辽东地区不同林龄长白落叶松人工林生态系统碳储量分配特征[J]. 东北林业大学学报， 2020， 48（11）： 8-13

[7] 郭树平.黑龙江省碳储量及碳汇潜力分析[J].森林工程，2011，27（3）：9-10