桂來(lái)庭，張 蓓，吳南飛，戴前石，黃 哲

(國(guó)家林業(yè)局中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院，長(zhǎng)沙 410014)

西藏自治區(qū)森林碳密度及分布規(guī)律研究

桂來(lái)庭，張 蓓，吳南飛，戴前石，黃 哲

(國(guó)家林業(yè)局中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院，長(zhǎng)沙 410014)

利用森林資源連續(xù)清查實(shí)測(cè)樣地及樣木數(shù)據(jù)，結(jié)合相對(duì)樹高曲線，構(gòu)建生物量—蓄積量模型，解決了模型與各類森林資源調(diào)查數(shù)據(jù)的銜接問(wèn)題，可應(yīng)用于西藏自治區(qū)森林資源連續(xù)清查的目測(cè)與遙感樣地生物量估算及森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查小班生物量估算等。根據(jù)計(jì)算的森林資源連續(xù)清查各樣地生物量密度，結(jié)合樹種面積數(shù)據(jù)及含碳率，估算全區(qū)森林碳密度，并初步探討了森林碳庫(kù)地帶性分布規(guī)律。

生物量； 模型； 碳儲(chǔ)量； 估算

前言

隨著各國(guó)對(duì)全球氣候變化的高度關(guān)注，碳匯交易、造林再造林及土地利用變化碳計(jì)量、估算等一系列的研究工作穩(wěn)步推進(jìn)。西藏?fù)碛胸S富的森林資源，其森林面積約占全國(guó)的7.08%，森林蓄積約占全國(guó)的14.94%。作為全球氣候變化的重要“調(diào)節(jié)器”，西藏森林發(fā)揮著巨大的固碳釋氧功能，為人類提供了價(jià)值巨大的碳庫(kù)服務(wù)，西藏森林資源在我國(guó)乃至世界生態(tài)保護(hù)、生態(tài)建設(shè)和應(yīng)對(duì)氣候變化中占有獨(dú)特的地位，準(zhǔn)確估算西藏森林碳儲(chǔ)量將為國(guó)家在應(yīng)對(duì)氣候變化方面的工作成效提供數(shù)據(jù)支撐。

在現(xiàn)有的生物量和碳儲(chǔ)量估算方法中，樣木水平的回歸模型法具有估計(jì)精度高、可重復(fù)性等優(yōu)點(diǎn)，逐步成為研究的熱點(diǎn)?；貧w模型法利用單木胸徑、樹高信息進(jìn)行生物量估算，使得該方法僅在森林資源連續(xù)清查工作中得到了一定的應(yīng)用，而無(wú)法與森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)、森林分布“一張圖”相匹配，限制了方法的應(yīng)用范圍，也難以獲取區(qū)域尺度的碳密度空間分布狀況。為充分利用各類森林資源調(diào)查基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，本文基于不同樹種(組)的單木生物量回歸模型，結(jié)合相對(duì)樹高曲線，研建了各樹種(組)的生物量—蓄積量模型，從而解決了西藏自治區(qū)森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查小班與森林資源連續(xù)清查目測(cè)、遙感樣地的生物量和碳儲(chǔ)量估算問(wèn)題，為探尋全區(qū)森林碳儲(chǔ)量及碳分布提供了途徑。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為2011年第八次全國(guó)森林資源連續(xù)清查西藏自治區(qū)復(fù)查數(shù)據(jù)[1]，地類為有林地和疏林地，包括樣地和樣木數(shù)據(jù)。

1.2 分析方法及步驟

1) 實(shí)測(cè)樣地生物量估算?；A(chǔ)數(shù)據(jù)為樣地優(yōu)勢(shì)樹種、平均胸徑、平均樹高及樣木檢尺數(shù)據(jù)。由于樹高測(cè)定相對(duì)復(fù)雜、且精確度較低，森林資源調(diào)查工作僅測(cè)定了部分樣木的樹高，因此使用樣地的平均胸徑、平均樹高和樣木胸徑，利用相對(duì)樹高曲線模型推算其它樣木樹高[2-3]。使用樣木胸徑及樹高數(shù)據(jù)，利用回歸模型估計(jì)法[4]估算樣木生物量，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)從單木到樣地的生物量估算。

2) 目測(cè)及遙感樣地蓄積估算。西藏自治區(qū)由于特殊的自然地理?xiàng)l件，森林資源連續(xù)清查布設(shè)的有林地固定樣地中有近1/3只能采用遙感影像進(jìn)行判讀，而采用地面調(diào)查的有林地樣地中又有近1/5只能采用目測(cè)方法進(jìn)行調(diào)查[5]。使用非實(shí)測(cè)樣地的樹種、齡組、郁閉度等林分信息及海拔、坡向、坡度、坡位等地理因子，利用實(shí)測(cè)樣地?cái)?shù)據(jù)建立的蓄積估測(cè)模型[6]，推算目測(cè)與遙感樣地的公頃蓄積。

3) 目測(cè)及遙感樣地生物量估算。利用實(shí)測(cè)樣地的活立木蓄積及步驟1)推算的生物量數(shù)據(jù)，建立不同樹種生物量—蓄積量關(guān)系方程，進(jìn)而結(jié)合步驟2)推算目測(cè)與遙感樣地的生物量。

2 生物量—蓄積量模型的建立

2.1 確立建模單元

根據(jù)第八次全國(guó)森林資源連續(xù)清查西藏自治區(qū)森林資源連續(xù)清查成果，綜合考慮喬木林、疏林地各優(yōu)勢(shì)樹種(組)面積、蓄積比例及實(shí)測(cè)樣地個(gè)數(shù)，確立建模樹種(組)。將實(shí)測(cè)樣地按樹種分為云杉、冷杉、柏木、松類、針葉混、櫟類、樺木、其它闊葉、闊葉混、針闊混作為建模單元。

2.2 建立模型

使用換算因子連續(xù)函數(shù)法實(shí)現(xiàn)林分生物量和蓄積量之間的轉(zhuǎn)換。函數(shù)形式分別為線性函數(shù)B=a+bV[7]和冪指數(shù)函數(shù)B=aVb[8-9]。式中，B為林分生物量密度(t/hm2)，V為林分蓄積量密度(m3/hm2)。

由表1可以看出，兩種模型均得到較為理想的擬合效果。就兩種函數(shù)而言，除闊葉混外，其它樹種(組)使用冪指數(shù)形式擬合相關(guān)性更好。由于松類、闊葉混、針闊混及樺木線性擬合其b值的絕對(duì)值過(guò)大，從生物學(xué)角度考慮，當(dāng)蓄積量密度過(guò)小或過(guò)大時(shí)，以上四個(gè)樹種(組)均不適宜使用線性函數(shù)。

表1 不同樹種(組)林分生物量和蓄積量轉(zhuǎn)換模型建模樹種(組)建模方程R2樣本數(shù)云杉 B=0661V+15620978111B=0675V09980987冷杉 B=0529V-14384092890B=0343V10580960柏木 B=0973V-0970095997B=1211V09380979松類 B=0991V-47627077155B=0411V10990849針葉混 B=0665V+18868089924B=0960V09570958櫟類 B=1114V-19454086545B=0609V10690971樺木 B=0971V-21909094215B=0284V11950958其他闊葉B=1030V-11944091726B=0550V10940950闊葉混 B=0730V+33648093920B=0818V10140909針闊混 B=0865V-22097095835B=0424V10990959

3 喬木林碳密度

利用西藏自治區(qū)森林資源連續(xù)清查樣地地類、樹種、蓄積量等信息[1]，根據(jù)表1中各樹種生物量與蓄積量轉(zhuǎn)換模型，估算各樣地生物量，進(jìn)而結(jié)合各樹種含碳率估算全區(qū)分樹種(組)的碳密度，結(jié)果見表2。

表2 喬木林不同樹種(組)碳密度分布狀況t/hm2樹種(組)線性函數(shù)冪指數(shù)函數(shù)全國(guó)平均[4]冷杉 13926138388627云杉 960196057483鐵杉 47904413767678落葉松 839777603287華山松 20459176983065云南松 13130114762649高山松 11755103819179喬松 949786601256柏木 304728223243紫杉 7084572630—櫟類 611155804543樺木 471747282022白樺 383237212022榆樹 0000561679其它硬闊280627094817楊樹 264928373597柳樹 326432571829其它軟闊582258933280針葉混 809380064166闊葉混 10912112255847針闊混 953392934445

平均碳密度計(jì)算公式為：

與全國(guó)碳密度相比較，西藏主要樹種碳密度基本上都大于同一樹種的全國(guó)平均值，一方面是由于西藏森林受人為干擾少，原始林所占比例大；另一方面也歸因于藏東南地區(qū)氣候條件的優(yōu)越性和獨(dú)特性。總體來(lái)看，巨大的森林碳庫(kù)和較高的碳密度使得西藏森林在應(yīng)對(duì)氣候變化中發(fā)揮了重要作用，應(yīng)該在保護(hù)好現(xiàn)有森林碳庫(kù)的同時(shí)，積極增加森林碳匯，發(fā)揮森林的固碳增匯作用。

4 碳庫(kù)分布規(guī)律

西藏地處青藏高原，受獨(dú)特地形地貌的影響，氣候條件差異較大，水熱條件多變，植物種類豐富，森林類型多樣，水平帶譜和垂直帶譜明顯，人為干擾相對(duì)較少。其中，闊葉混、云杉林、冷杉林、高山松和云南松是西藏森林最重要的組成部分；其植被碳庫(kù)分別占森林植被總碳庫(kù)的33.37%，20.44%，13.30%，11.00%和8.07%。

在水平方向上，森林植被碳密度總體分布規(guī)律是，自東南向西北，碳密度呈遞減趨勢(shì)，與水熱條件和植被類型的地帶性分布規(guī)律具有很好的一致性。各縣級(jí)地區(qū)碳密度，最高地區(qū)為西藏波密，高達(dá)136.4t/hm2；其次是林芝、隆子和墨脫，為120～130 t/hm2；米林、錯(cuò)那、洛扎等地區(qū)為100～120 t/hm2；亞?wèn)|、察隅、工布江達(dá)、貢覺、定日地區(qū)為80～100 t/hm2；其余地區(qū)碳密度均<70 t/hm2，最低碳密度地區(qū)加查僅20 t/hm2。

在垂直方向上，西藏森林植被在不同的水平地帶均具有其獨(dú)特的垂直帶類型，隨之的碳密度垂直分異也復(fù)雜多樣。如察隅縣，海拔2 100 m的山地常綠闊葉林平均碳密度為136 t/hm2；海拔2 200 m的云南松林平均碳密度為182 t/hm2；海拔3 500 m的冷杉林平均碳密度為256 t/hm2；海拔4 200 m的高山杜鵑灌叢平均碳密度僅為20 t/hm2。碳密度與樹種、林齡、郁閉度、樹冠形態(tài)等密切相關(guān)。一般而言，在亞高山和高山地區(qū)，與闊葉林相比，暗針葉林的冠形較窄小而整齊，針葉壽命長(zhǎng)，林相四季常青，樹干通直高聳，具有較高的生物量和碳密度。

由此可見，隨著海拔升高，以針葉林為建群種的森林類型通常比闊葉林具有較高的碳密度；海拔繼續(xù)升高到林緣線附近或以上時(shí)，森林將變得稀疏低矮或群落以灌草叢為主，因而碳密度減少。總體來(lái)看，對(duì)于未受人為干擾的以常綠闊葉林為基帶的亞高山天然植被，隨海拔升高，碳密度先呈遞增趨勢(shì)并在一定海拔高度達(dá)最大，隨之迅速下降，碳密度垂直分布特征表現(xiàn)明顯。

5 結(jié)論

本文建立了分樹種(組)的生物量密度—蓄積量密度模型，從而解決了森林資源連續(xù)清查目測(cè)和遙感樣地的生物量估算問(wèn)題。利用計(jì)算的樣地生物量密度，分析了森林植被碳庫(kù)的水平和垂直分布規(guī)律。為評(píng)估生態(tài)建設(shè)成效和林業(yè)在應(yīng)對(duì)氣候變化中方面的重要意義提供了數(shù)據(jù)支撐。

[1] 國(guó)家林業(yè)局中南森林資源監(jiān)測(cè)中心，西藏自治區(qū)林業(yè)廳.第八次全國(guó)森林資源清查西藏自治區(qū)森林資源清查成果 [R].2012.

[2] 曾偉生. 西藏自治區(qū)相對(duì)樹高曲線模型的研制[J].林業(yè)資源管理，2002(5)：27-30.

[3] 李海奎，法蕾. 基于分級(jí)的全國(guó)主要樹種樹高-胸徑曲線模型 [J].林業(yè)科學(xué)，2011,47(10)：83-90.

[4] 李海奎，雷淵才，曾偉生.基于森林清查資料的中國(guó)森林植被碳儲(chǔ)量[J].林業(yè)科學(xué)，2011,47(7)：7-12.

[5] 曾偉生，廖志云.西藏天然林直徑分布模型及其應(yīng)用研究[J].中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃，2008，27(3)：4-7.

[6] 曾偉生，周國(guó)芳，廖志云，等.西藏天然林平均直徑樹高和蓄積估測(cè)模型研究[J].中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃，2007，26(3)：24-26.

[7] Fang J Y，Chen A P，Peng C H，et al．Changes in forests biomass carbon storage in China between 1949 and 1998[J]．science，2001，292 ：2320-2322．

[8] Brown S, Lugo A E. Aboveground biomass estimates for tropical moist forests of Brazilian Amazon[J]. Interciencia, 1992 ,17: 8-18.

[9] Brown S L, Schroeder P E. Spatial patterns of aboveground production and mortality of woody biomass for eastern U. S. forests[J]. Ecological Applications, 1999, 9 (3): 968-980.

ForestCarbonDensityandDistributionofTibetAutonomousRegion

GUI Laiting,ZHANG Bei,WU Nanfei,DAI Qianshi,HUANG Zhe

(Central South Forest Inventory and Planning Institute of State Forestry Administration, Changsha 410014,Hunan,China)

Biomass-stock volume models were built in this paper, by using continuous forest inventory measured data of plots and sample trees, combined with relative height curves. The model solved problem of convergence with various types of forest resources survey data, which can be used on biomass estimation of continuous forest inventory and forest resources survey in Tibet Autonomous Region. According to the calculation of continuous forest inventory plot biomass density, combined with area and carbon content of species, we estimated forest carbon density, and explore the zonal distribution of forest carbon pool in Tibet.

biomass;model;carbon storage;estimation

2014 — 07 — 31

桂來(lái)庭(1966 — )，男，湖南祁陽(yáng)人，高級(jí)工程師，主要從事森林資源監(jiān)測(cè)工作。

S 718.55+6

A

1003 — 6075(2014)03 — 0034 — 03