森林生态系统固碳估算方法研究进展

蔡 云，周炆涛

(陕西省柞水县瓦房口镇人民政府，陕西 柞水 711401)

1 引言

陆地生态系统作为全球最大的碳(C)库，在全球气候变化中都起着重要的调节作用[1]。而森林作为陆地生态系统的主体部分，约储存了陆地生态系统45%的有机C[2]，每年的固C量占陆地生态系统总固C量的2/3左右，在全球气候变化的背景下，森林在C平衡中扮演着重要角色[3,4]。充分发挥森林的固C能力是实现降低大气CO2浓度、缓解气候变暖的最佳途径[5，6]。因此，准确评估森林生态系统固C潜力是必要的，因为评估的准确性将决定人们是否能够深入理解生态系统C储量在自然条件和人为活动干扰下的响应机制，从而来更好地制定陆地生态系统固C的策略[7]。本文归纳总结了常用的几种森林固C的估算方法，分析了其各自的优点和不足，结合以往的研究来回顾我国森林生态系统C估算的发展历程，并对未来森林生态系统固C的估算提出了展望。

2 森林生态系统固C的研究进展

2.1 研究背景

在全球气候变暖的背景下，实现森林生态系统固C潜力准确评估是必要的，因为评估的准确性将为未来更好地制定陆地生态系统C固持策略提供数据支撑和理论依据。目前，一些学者已经利用森林清查数据对中国森林C储量进行了多次估计[8,9]。但是对森林植被的系统性研究较少，也很少有基于大量样地实际调查数据研究深层次土壤C贮量的，目前的研究仅停留在森林土壤表层的(0～20 cm)的C贮量[10]。而且，由于森林C贮量估算在数据来源、数据采集以及估算方法等方面的不同，目前对森林C贮量的估算结果仍存在较大差异[11,12]。

2.2 森林固C研究的估算方法

2.2.1 生物量法

生物量法是以森林生态系统生物量为基础的C估算方法[13]，最早采用的生物量法是采用森林资源清查方法[14]。生物量法通常以单位面积的植物生物量代表其生物量[15]。该方法的实测数据通过实地调查获得，建立一套标准的测量参数和生物量数据库获得植被的平均C密度[16]，然后用每一种植被的C密度与面积之积来估算生态系统的C贮量[17]。生物量估算法技术简单，可操作性强。但是由于生态调查时一般倾向于选取长势良好的林分作为样地进行测定，所以用此方法估算出来的结果往往会高估样地内实际生物量，导致估算出来的森林植被固C量比实际偏高[18]。另外，在进行生物量估算时，往往会忽略植物的地下生物量，而且即使考虑到地下部分生物量，测定出来的结果也存在很大的误差。此外，生物量估算方法一般会忽略土壤微生物对土壤有机C的分解，进而影响到森林固C量估算的结果[19]。

2.2.2 蓄积量法

蓄积量法是以森林蓄积量数据为基础的估算方法[20]。其原理是对森林主要树种进行抽样实测计算其平均容重，根据森林的总蓄积量求出生物量，然后再根据生物量与C含量的转换系数求出森林的固C量。这种方法比较直接明确，但仍然不可避免的存在一些不足，即可能会忽略森林生态系统内其他因素的影响，比如土壤呼吸，地下生物量变化的影响等，因此该估算方法也会对结果产生较大的误差[19]。

2.2.3 生物量和蓄积量关系的估算方法

近年来，以建立生物量和蓄积量关系的植物C贮量估算方法得到认可并被广泛应用[19]。该方法首先计算出森林生态系统中乔木层的C贮存密度，然后再根据乔木层生物量与总生物量的比值，估算出各森林类型单位面积的C贮量[21]。王效科等[22]采用此方法估算了中国森林生态系统的实际C贮量和潜在C贮量。

2.2.4 模型模拟法

模型模拟法是常见的估算森林C储量的一种方法，也是研究大尺度森林生态系统C储量的必要手段[23]。该方法主要通过数学模型来实现估算，即在相同气候条件下，通过结合实测数据与模型模拟结果，确定其准确度后再进行计算。在不同时期的研究中也产生了许多不同的模型，如：Thornthwaite Memorial模型和MIAMI模型等经验模型，CENTURY模型、BIOME模型以及CASA模型等机制模型，还包括FCS模型，Holdridge生命地带模型等半经验半机制模型等[24]。

总之，模型模拟的估算方法仅适用于估算在理想条件下一个地区的C储量，虽然它对大气、植被和土壤间的交换考虑得比较全面，但是因为没有考虑多个相关因素之间的相互作用和影响，所以在估算土地利用变化对C储量的影响时会存在较大的不确定性。

2.2.5 遥感估算法

遥感估算法是依托遥感技术来获取植被的参数，再结合地面实测数据分析植被的空间分类和时间序列，进而用来分析森林生态系统C的时空分布和动态变化。遥感估算法综合性强，可弥补模型模拟方法的不足之处，因此对于森林生态系统的固C量评估更加准确[25]。除此之外，国外还有一些估算方法，例如涡旋相关法，驰豫涡旋积累法等[19]。

2.3 研究进展

森林生态系统具有强烈的时空异质性，因此对其固C的研究必须考虑时空尺度和系统的内部联系。我国在森林固C方面的研究始于20世纪70年代，李文华等[26]首先进行了森林生物量的调查和测定，研究建立了主要森林树种的生物量测定相对生长方程，并对其生物量和生产力进行了估算。到20世纪末，由于数据来源、数据采集方法以及估算方法的不同，我国的学者们对于我国的森林固C量的估算结果也产生了一定的差异。如康慧宁等[27]采用蓄积量法进行估算，1993 年为 10.81×108t CO2；方精云等[28]用生物量换算因子法进行计算 1998年的CO2含量为 174.17×108t；而王效科等[22]根据全国第三次森林资源普查数据采用改进的方法进行评估得出的结果是 128.15×108t CO2。再后来学者们通过模型模拟法展开了大量研究，Hu等[29]采用林龄转移矩阵模型基于森林清查数据预测了2005到2050年中国森林地上生物量C贮量。Xu等[30]基于森林清查数据的36种优势物种生物量与林龄的拟合关系，评估了2000～2050年中国地上生物量C贮量。

3 总结与展望

由于森林是一个庞大、复杂，且存在动态变化的生态系统，各个模型基于的假设不尽相同，因此现在对于森林生态系统固C量估算的方法均表现出其优势和局限性[23]。如采用生物量法估算时，采样过程要制定一个统一标准，不能以长势良好的林分来代替整个森林，不然存在的误差必不可少。采用模型模拟法时，不能只基于某一参考假设来进行估算，要为预测森林固C速率提供一种实时的模拟工具。而且，由于全球气候变化的不确定性，还应当充分考虑到不同气候模式对于森林固C的影响，这也是导致对森林生态系统固C量潜力估算产生误差的主要原因。此外，为了提高森林生物量和土壤含C量的估算精度，估算方法和模型构建都需要进一步的改进和完善，因为目前的模型不确定性因素较多，且多为静态或经验统计模型[31]，要想提高和实现其估算的准确性，不能仅仅局限于小尺度的模拟估算，只有综合考虑多种对象和因素，才能推动模型估算向更加精确的方向发展。

由于估算方法都存在着优点和不足，因此我们在估算森林固C量时，要根据实际情况，结合各种方法的优缺点，合理运用相应的估算方法。而且未来森林生态系统C储量的研究应当考虑各种方法的综合运用，并通过多学科的介入、联合和渗透，向更高层次的综合、继承研究发展，以实现我国森林生态系统固C估算的准确性，为未来全国实施低C经济和C排放权交易提供参考[19]。