曾贊青 宋涵晴 高俊宏 王淼淼,3 武耀星 漆良華

（1.國際竹藤中心 北京 100102；2.北京薊城山水投資管理集團有限公司 北京 100054；3.北京薊城智造科技有限公司 北京 100120）

人類對能源的需求和消耗導致的CO2等溫室氣體排放持續(xù)增加，已成為全球面臨的嚴重環(huán)境問題（Xuet al.， 2021；劉魏魏等，2015）。《IPCC 2006 年國家溫室氣體清單指南》指出，過去20 年間78%的碳排放增長量來自工業(yè)過程排放和化石燃料。我國2020年9 月提出“CO2排放力爭于2030 年前達到峰值、努力爭取2060 年前實現(xiàn)碳中和”的戰(zhàn)略目標。

森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)中最大的碳庫，其保護與恢復是最經(jīng)濟、安全、有效的碳中和途徑，對減緩全球溫室效應和調(diào)節(jié)碳平衡具有重要作用。2000—2010 年，我國森林、農(nóng)田、灌叢、草地4 類生態(tài)系統(tǒng)可固定201.1 Tg·a-1，其中森林貢獻最大（163.4 Tg·a-1，占80%），其次為農(nóng)田(24.0 Tg·a-1，占12%) 和灌木林(17.3 Tg·a-1，占8%)（Fanget al.，2018）。Hayes 等（2012）根據(jù)大氣反演模型和陸地生物量模型估計北美森林固碳能力為248 Tg·a-1，其中美國、加拿大、墨西哥森林固碳能力分別為244、31 和27 Tg·a-1；FAO 估計南美洲森林植被總碳儲量為187.7 Pg，其中森林碳儲量為112.2 Pg（https://www.fao.org/home/en/）；Keenan 等（2015）采用過程模型模擬估算東亞森林固碳能力為98.8 Tg·a-1。關于森林植被固碳對能源CO2排放的抵消效應也有一些研究報道，但碳抵消效應等研究結果因區(qū)域、氣候、植被類型等差異較大而具有不確定性（周健等，2013；李帥帥等，2019；溫宥越等，2020）。

北京市作為我國首都，人口規(guī)模大，產(chǎn)業(yè)集聚程度高，快速城市化進程導致大氣CO2濃度急劇升高。研究表明，北京市森林資源碳儲量為15.39 Tg，1997—2007 年化石燃料燃燒CO2排放量年均增長率約4.6%（張峰等，2021）。然而，目前研究大多數(shù)集中于森林碳儲存或碳排放，對碳排放的抵消效應報道較少。鑒于此，本研究以北京市森林植被為研究對象，基于森林資源清查數(shù)據(jù)，結合光合速率法和IPCC 清單指南方法分析2000—2020 年植被CO2固定量、能源CO2排放量及強度的時空動態(tài)，評價森林植被固碳對CO2排放的抵消效應，運用GM（1，1）灰色預測模型預測未來至碳中和年份的碳抵消潛力，以期為制定北京市森林植被固碳、節(jié)能減排及碳中和路徑提供科學依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

北京市（地理位置115.7°—117.4°E，39.4°—41.6°N）面積16 410.54 km2，地形西北高、東南低，北部和東北部屬燕山山脈，西部屬太行山脈，平均海拔43.5 m。屬暖溫帶半濕潤大陸性季風氣候，四季分明，春季干旱多風，夏季高溫多雨，秋季天高氣爽，冬季寒冷干燥，1 月平均氣溫4.7 ℃，7 月平均氣溫26.3 ℃，平均降水量600 mm。土壤屬褐土、棕壤、潮土，呈垂直地帶性（王亞飛等，2017）。林地主要分布在西北部以及西南部山區(qū)，地帶性植被類型為暖溫帶落葉闊葉林和溫性針葉林，主要樹種有云杉（Picea asperata）、華山松（Pinus armandii）、 柏木（Cupressus funebris）、 櫟類（Quercusspp.)、榆樹（Ulmus pumila）、刺槐（Robinia pseudoacacia）、 楊樹（Populusspp.） 、 柳樹（Salix matsudama）、泡桐（Paulownia fortunei）、核桃（Juglans regia）、板栗（Castanea mollissima）、杜仲（Eucommia ulmoides）、銀杏（Ginkgo biloba）、白蠟樹（Fraxinus chinensis）和興安落葉松（Larix gmelinii）等。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

2000、2010 和2020 年3 個時期北京市森林植被數(shù)據(jù)分別來源于第六次（1999—2003 年）、第八次（2009—2013 年）和第九次（2014—2018 年）全國森林資源清查，森林植被按優(yōu)勢樹種劃分為常綠針葉林、落葉闊葉林、落葉針葉林和灌木4 類。能源數(shù)據(jù)源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》（2021）和《中國統(tǒng)計年鑒》（2021），包括煤炭、焦炭、原油、燃料油、汽油、煤油、柴油、天然氣、電力和液化石油，不含低熱值燃料、生物質(zhì)能和太陽能等。國民生產(chǎn)總值（GDP）、人口等經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局能源統(tǒng)計司（2021）。

2.2 森林植被碳固定量計算

采用光合速率法計算北京市森林植被CO2固定量，根據(jù)各行政區(qū)域森林面積占比計算各區(qū)森林植被固碳量。通過植物葉片水分和CO2濃度，將日同化量換算為日單位葉面積固碳量，利用葉面積指數(shù)（leaf area index, LAI）計算日單位面積森林植被固定CO2量，采用面積、樹葉覆蓋計算CO2固定量（吳婕等，2010；Fuet al.，2019；Adrianet al.，2018），計算公式為：

式中：WCO2為單位葉面積日固定CO2量（t）；P為植物日同化量（mmol·m-2d-1），取不同植被類型均值（薛海麗等，2018；謝軍飛等，2007；楊超等，2016；熊向艷等，2014；張青云等，2021），日凈同化量按植物夜晚暗呼吸消耗量約占白天同化量的20% 獲得（張嬌等，2013）；44 為CO2分子量；QCO2為單位面積植物日固定CO2量（t）；LAI 通過構建LAI-NDVI 植被有效葉面積指數(shù)模型進行反演（趙傳燕等，2009），其中2000、2010 和2020 年NDVI 數(shù)據(jù)基于Google Engine 云計算平臺，利用全年Landsat 7 遙感數(shù)據(jù)獲得；A為北京森林植被面積（hm2）；TCO2為研究時段內(nèi)植被固定CO2量（t）；T為有效光合天數(shù)，取春、夏、秋三季，日降雨量大于5 mm 時，植物光合作用積累量與呼吸作用消耗量相抵（張艷麗等，2013），2000、2010 和2020 年北京市日降雨量小于5 mm 的天數(shù)分別為346、338 和339 天，其中冬季天數(shù)分別為161、132 和142 天，因而確定植被有效光合天數(shù)分別為185、206 和197 天；FPC 為樹葉覆蓋度，表示單位面積上樹葉投影覆蓋的比例，利用LAI 估算模型反演FPC（Armstonet al.，2007；Adrianet al.，2018），計算公式如下：

式中：G(0)為葉傾角的函數(shù)，取0.5。

2.3 能源CO2 排放量及強度計算

采用《IPCC 2006 年國家溫室氣體清單指南》計算能源產(chǎn)生的CO2排放量，即各種化石燃料消費量折算成標準煤消費量乘以碳排放系數(shù)。計算公式（Changeet al.，2006；Lüet al.，2020）如下：

式中：MCO2為北京城市能源消費CO2排放總量( t·a-1)；i為能源種類；Ei為北京市能源i的消費量，參考《中國能源統(tǒng)計年鑒》（2021）和《中國統(tǒng)計年鑒》（2021），按標準煤計算；Ki為能源i的碳排放系數(shù)（表1）。

表1 能源碳排放因子①Tab.1 Energy carbon emission factor

北京市能源CO2排放量的空間區(qū)域分布根據(jù)人口密度與能源CO2排放量的正相關關系計算（蘇泳嫻等，2013）。

碳排放強度（D）指一個單位國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）所造成的能源消耗量，即能源消耗量與GDP 的比值，反映國家的綜合能源利用效率，計算公式如下：式中：D為碳排放強度[t·(104yuan)-1]；EiCO2為第i個行政區(qū)能源CO2碳排放量（t），根據(jù)人口密度與能源碳排放量的正相關關系計算（蘇泳嫻等，2013）；G為國內(nèi)生產(chǎn)總值（萬元）。

2.4 森林植被碳抵消效應與潛力預測分析

森林植被碳抵消效應為年植被CO2固定量占年能源CO2排放量的比例，計算公式如下：

式中：R為森林植被碳抵消效應（%）；PCO2為森林年植被CO2固定量（t·a-1）；MCO2為能源CO2年排放量（t ·a-1）。

運用GM(1，1)灰色預測模型（鄧聚龍，2002）預測北京市2060 年森林植被碳固定量、能源CO2排放量和碳抵消效應。灰色模型是通過少量的、不完全的信和碳抵消效應?；疑Ｐ椭竿ㄟ^少量的、不完全的信息，建立灰色微分預測模型，可對事物發(fā)展規(guī)律作出模糊性的長期描述。將x(0)= {x(0)(i)=1,2,…,n}定為原始數(shù)據(jù)序列，x(1)= {x(1)(t)=1,2,…,n}為一次累加生成數(shù)據(jù)序列，則GM(1，1)模型的一階線性常系數(shù)微分方程標準型公式為：

GM(1，1)模型對應的標準型解為：

式中：a、u為待確定的未知參數(shù)；t為研究時段。

為提高GM(1，1)模型預測的精度和可靠性，采用后驗差方法進行模型精度檢驗。后驗差比值C與小誤差頻率p定義為：

式中：S1為原始數(shù)據(jù)標準差；S2為預測數(shù)據(jù)標準差；εk為預測數(shù)據(jù)誤差； εˉ為預測誤差均值。C的大小反映模型預測值與實際值之差的離散程度。

2.5 數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計分析

采用Excel 和SPSS 軟件進行數(shù)據(jù)處理，ArcGIS軟件對北京市各行政區(qū)森林植被碳抵消效應進行自然裂點分級，Origin 軟件繪圖。

3 結果與分析

3.1 森林植被固碳時空變化特征

北京市不同時期森林植被碳固定量與固碳能力統(tǒng)計分析結果如表2 所示。2000—2020 年，北京市森林植被面積增加2.19×105hm2，增長率為45.76%。2000、2010 和2020 年森林植被CO2固定量分別為1.84×106、2.13×106和2.78×106t·a-1，2000—2020 年森林植被CO2固定量累計增加9.41×105t·a-1，年均增長4.71×104t·a-1，增長率為51.23%。

表2 不同時期北京市森林植被碳固定量與固碳能力①Tab.2 Carbon fixation and carbon fixation capacity of vegetation in Beijing in different periods

常綠針葉林、落葉針葉林、落葉闊葉林和灌木等不同森林類型植被CO2固定量隨著森林植被面積增加而增加（表2）。2000、2010 和2020 年，灌木CO2固定量最高，分別為1.02×106、1.42×106和1.58×106t·a-1，占全市植被總固定量的55.74%、66.73%和56.71%；落葉闊葉林CO2固定量其次，分別為6.94×105、5.16×105和9.87×105t·a-1， 占比分別為37.75% 、24.28%和35.52%；常綠針葉林CO2固定量分別為1.11×105、1.82×105和2.03×105t·a-1，占比分別為6.05%、8.56%和7.32%；落葉針葉林CO2固定量分別為8.5×104、9.1×104和1.24×105t·a-1，占比分別為0.46%、0.43%和0.43%。北京市不同類型森林植被單位面積固碳量均表現(xiàn)為先增加后降低的趨勢，但不同類型森林植被之間存在較大差異。落葉闊葉林單位面積固碳量最高，2000、2010 和2020 年分別為4.34×104、4.84×104和4.62×104t·hm-2a-1； 其次為灌木， 分別為4.01×104、4.46×104、4.26×104t·hm-2a-1；再次為落葉針葉林，分別為1.84×104、2.06×104和1.96×104t ·hm-2a-1；常綠針葉林單位面積固碳量最低，分別為1.59×104、1.77×104和1.69×104t·hm-2a-1。

北京市各行政區(qū)森林植被CO2固定量整體呈上升趨勢（表3）。密云區(qū)森林植被CO2固定增長量最高，2000、2010 和2020 年分別為2.91×105、3.29×105和5.18×105t·a-1，累計增加2.27×105t·a-1，增長率為77.52%；西城區(qū)森林植被CO2固定增長量最低，2000、2010 和2020 年分別為7.57×102、8.42×102和1.54×103t·a-1，累計增加7.86×102t·a-1，增長率為103.79%；通州區(qū)森林植被CO2固定量增長幅度最快，2000、2010 和2020 年分別為3.36×104、5.82×104和9.83×104t·a-1，累計增加6.47×104t·a-1，為2000 年的2.92 倍；門頭溝區(qū)增長幅度最慢，2000、2010 和2020 年分別為2.39×105、2.63×105和2.42×105t·a-1，累計增加3.06×103t·a-1，增長率僅為1.28%。

表3 北京市各行政區(qū)森林植被碳固定量與貢獻率Tab.3 Carbon fixation and contribution rate of carbon fixation of forest vegetation in each administrative region of Beijing

懷柔區(qū)碳固定量貢獻率最高，2000、2010 和2020年分別貢獻北京市森林植被固碳量的17.49%、16.78%和15.81%；其次為密云區(qū)，3 個時期貢獻率分別為15.89%、15.52%和18.65%，平均貢獻率稍低于懷柔區(qū)；延慶區(qū)、懷柔區(qū)、門頭溝區(qū)、房山區(qū)、通州區(qū)、順義區(qū)、昌平區(qū)、大興區(qū)、平谷區(qū)和密云區(qū)10 個郊區(qū)森林植被固碳量平均累計占全市固碳總量的95.77%，而西城區(qū)、東城區(qū)、朝陽區(qū)、豐臺區(qū)、石景山區(qū)和海淀區(qū)6 個中心城區(qū)碳固定量平均僅占全市的4.23%。

3.2 能源CO2 排放量及強度變化

北京市不同時期能源CO2排放量如表4 所示，2000、2010 和2020 年全市能源CO2總排放量分別為9.14×107、1.36×108和1.11×108t·a-1，表現(xiàn)為先增加后降低的趨勢。2010 年能源CO2排放是2000 年的1.49 倍，增加4.45×107t·a-1。2020 年能源CO2排放較2010 年減少2.47×107t·a-1，減少18.17%，表明隨著產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整，節(jié)能減排成效明顯。2020 年能源CO2排放總量較2000 年增加1.98×107t·a-1，是2000 年的1.22 倍，能源CO2排放總體呈上升趨勢。

表4 2000—2020 年北京市能源CO2 排放量Tab.4 Energy carbon emissions in Beijing from 2000 to 2020104t·a-1

在能源結構上，煤改氣是北京市當前主要的減排手段，全市能源結構呈現(xiàn)出煤炭退出、煤油消費占比小幅增加、天然氣較快增長的趨勢。2020 年市煤炭排放量較2010 年減少3.46×107t·a-1，減少93.68%，僅占能源消耗量的2.09%，消費總量持續(xù)壓減為0，平原地區(qū)基本實現(xiàn)無煤化。煤油排放量較2010 年增加2.57×107t·a-1，是2010 年的5.91 倍，占能源消耗的27.77%，天然氣排放量增加7.07×106t·a-1，是2010 年的17.21 倍，占能源消耗的6.75%。

近20 年北京市能源CO2排放的空間格局表現(xiàn)為西城、東城、石景山、平谷、密云和延慶6 個區(qū)CO2排放量呈降低趨勢，朝陽、豐臺、海淀、門頭溝、房山、通州、順義、昌平、大興和懷柔10 個區(qū)CO2排放量呈上升趨勢（表5）。朝陽區(qū)碳排量最高，2000、2010 和2020 年分別為1.54×107、2.46×107和1.76×107t·a-1，占北京市能源CO2排放的16.88%、18.08%和15.80%。延慶區(qū)碳排量最低，2000、2010 和2020 年分別為1.86×106、2.20×106和1.78×106t·a-1，占北京市能源CO2排放的2.03%、1.62%和1.60%。

表5 北京市各行政區(qū)能源CO2 排放量Tab.5 Energy carbon emissions of Beijing administrative regions104 t·a-1

西城區(qū)能源減排量最大，2000、2010 和2020 年分別為8.30×106、8.61×106和5.67×106t·a-1，累計減少CO2排放2.64×106t·a-1，減少31.69%。東城區(qū)能源減排率最高，分別為5.94×106、6.37×106和3.56×106t·a-1，累計減少2.38×106t·a-1，減少40.11%。昌平區(qū)能源CO2排放增長幅度最大，2000、2010 和2020 年分別為4.14×106、1.15×107和1.16×107t·a-1，累計增加CO2排放7.42×106t·a-1，增加1.79%。

碳排放強度是表征一個地區(qū)經(jīng)濟活動能源利用效率的重要評價指標。北京市2000、2010 和2020 年碳排放強度分別為每萬元2.79、0.91 和0.32 t，表明北京市在經(jīng)濟增長的同時，單位國民生產(chǎn)總值所排放的CO2量呈顯著下降的低碳發(fā)展趨勢（圖1）。密云區(qū)碳排放強度最高，2000、2010 和2020 年分別為每萬元9.76、2.30 和0.79 t ；西城區(qū)碳排放強度最低，2000、2010 和2020 年分別為每萬元2.08、0.42 和0.11 t。近20 年北京市各行政區(qū)碳排放強度降低幅度顯著，變化范圍為84.93%～95.42%，且以東城區(qū)最大。

圖1 北京市碳排放強度Fig.1 Carbon emission intensity in Beijing

森林植被通過光合作用固碳釋氧，具有良好的固碳減排能力。2000、2010 和2020 年北京市森林植被碳抵消效應分別為2.01%、1.56% 和2.5%（圖2）。灌木在不同時期固碳減排效應均最高，為1.04%～1.42%，平均1.19%；其次為落葉闊葉林，為0.38%～0.89%，平均0.67%；常綠針葉林為0.12%～0.18%，平均0.15%；落葉針葉林固碳減排效應最低，不足0.01%。

圖2 不同森林植被類型碳抵消效應Fig.2 Carbon offset effect of different forest types

近20 年北京市森林植被固碳減排效應總體呈上升趨勢，且以延慶區(qū)、懷柔區(qū)、密云區(qū)、門頭溝區(qū)等遠郊區(qū)縣效果最好。延慶區(qū)固碳減排效應最高，2000、2010 和2020 年森林植被碳抵消效應分別為9.71%、14.29%和23.74%；其次為懷柔區(qū)，2000、2010 和2020年森林植被碳抵消效應分別為10.62%、13.79%和19.75%；西城區(qū)森林植被碳抵消效應最低，3 個時期僅為0.01%～0.03%。3 個時期各區(qū)森林植被碳抵消效應平均值以延慶區(qū)最高，以西城區(qū)最低（0.02%），排序為延慶區(qū)（15.91%）＞懷柔區(qū)（14.72%）＞密云區(qū)（12.14%）＞門頭溝區(qū)（11.30%）＞平谷區(qū)（5.86%）＞房山區(qū)（3.57%）＞昌平區(qū)（1.95%）＞順義區(qū)（1.24%）＞大興區(qū)（0.81%）＞通州區(qū)（0.75%）＞海淀區(qū)（0.21%）＞石景山區(qū)（0.18%）＞豐臺區(qū)（0.17%）＞朝陽區(qū)（0.13%）＞東城區(qū)（0.03%）＞西城區(qū)（0.02%）（圖3）。

圖3 2000—2020 年森林植被碳抵消及分級Fig.3 Carbon offset and classification of forest vegetation from 2000 to 2020

將各行政區(qū)植被碳抵消效應劃分為5 級，如圖3所示，延慶區(qū)、密云區(qū)、懷柔區(qū)和門頭溝區(qū)是碳抵消效應最高的區(qū)域，為五級（5.86%～15.91%）；平谷區(qū)碳抵消效應較高，為四級（3.57%～5.86%）；昌平區(qū)、房山區(qū)碳抵消效應中等，為三級（1.95%～3.57%）；順義區(qū)、通州區(qū)和大興區(qū)碳抵消效應較低，為二級（0.21%～1.95%）；東城區(qū)、西城區(qū)、朝陽區(qū)、海淀區(qū)和石景山區(qū)碳抵消效應最低，為一級（0.02%～0.21%)?？傮w來看，北京森林植被碳抵消效應主要表現(xiàn)在遠郊區(qū)，中心城區(qū)碳抵消效應較差。

3.3 森林植被碳抵消潛力預測分析

到2060 年，北京市森林植被碳固定量、能源CO2排放量和森林植被碳抵消效應的GM(1，1)模型預測結果（圖4、5）表明，森林植被CO2固定量將在2020 年基礎上從5.23×106t·a-1增加到8.01×106t ·a-1，增加53.15%，年均增加6.95×105t·a-1，增加13.29%；能源CO2排放量由2020 年的11.12×107t·a-1減少到2060 年的4.99×107t·a-1，減少55.13%，年均減少3.07×106t·a-1，減少2.76%；碳抵消效應由2020 年的2.5% 增加到2060 年的15.44%，增長5.18%，年均增長1.30%。對預測結果進行檢驗，森林植被碳固定量、能源CO2排放量和森林植被碳抵消效應平均相對誤差均小于2%，分別為0.51%、0.18%和1.78%，后驗差檢驗C值均小于0.35，分別為0.001、0.000 1 和0.007，表明擬合效果良好，預測結果可反映北京市森林植被固碳與能源CO2排放的變化趨勢。

圖4 北京森林植被碳固定量與能源CO2 排放量實際值與預測值Fig.4 Actual and predicted values of carbon fixation by forest vegetation and energy carbon emissions in Beijing

圖5 北京能源碳抵消效應實際值與預測值Fig.5 Actual and predicted value of energy carbon effect in Beijing

4 討論

森林植被具有重要的固碳能力和碳排放抵消效應。US Environmental Protection Agency 等（2014）利用森林清單數(shù)據(jù)估算的夏威夷和阿拉斯加地區(qū)碳儲量為43.1 Pg，固碳能力為162～244 Tg·a-1，可抵消北美CO2排放的25%；Liski 等（2012）預計西歐植被碳儲量將由1990 年的4.8 Pg 增長到2040 年的8 Pg，可吸收7%～12%的CO2排放；張彪等（2021）采用光合速率法和生物量法測算的上海城市森林植被固碳量可抵消能源CO2排放量的0.5%；周健等（2013）研究發(fā)現(xiàn)廣州城市森林固碳量可抵消化石能源消耗CO2排放量的2.27%；李帥帥等（2019）通過構建森林碳匯發(fā)展?jié)摿υu價模型，發(fā)現(xiàn)我國西部地區(qū)森林固碳量可抵消4.55%的CO2排放。北京2000—2020 年森林植被碳固定量和碳抵消效應平均值分別為2.25×108t·a-1和2.02%，從分布上看，北京市森林植被多分布于延慶區(qū)、密云區(qū)、懷柔區(qū)和門頭溝區(qū)等郊區(qū)，植被覆蓋率高，碳抵消效應平均為10.88%，東城區(qū)、西城區(qū)、朝陽區(qū)、海淀區(qū)和石景山區(qū)等中心城區(qū)由于其產(chǎn)業(yè)規(guī)模大，建筑面積大，經(jīng)濟發(fā)展程度高，CO2排放量大，綠化面積相對不足，碳抵消效應總體較低，平均為0.12%。北京市森林植被碳抵消與廣州相近，較上海高1.52%，與西歐尤其北美地區(qū)差距較大，這與氣候、植被類型及樹種組成等因素有關。北京市能源結構基本已形成多源多向、清潔高效、覆蓋城鄉(xiāng)的綜合體系，能源結構不斷優(yōu)化，清潔能源比重持續(xù)提高，有利于2060 年碳中和目標的實現(xiàn)。

2000—2020 年北京市森林植被固碳量增加主要源于森林面積增加，而不同森林植被類型單位面積固碳量貢獻較?。ū?），森林面積因受限于北京市國土空間規(guī)劃導致GM（1，1）灰色預測模型預測結果在一定程度上具有不確定性，未來應更多側重于提高單位面積森林植被固碳量。第九次森林資源清查報告表明，北京市88%的森林為非成熟林，其中57%為幼齡林，而成熟林和過熟林不足30%，北京森林植被固碳潛力較大，GM（1，1）灰色預測模型表明碳達峰、碳中和年份植被CO2固定量和碳抵消效應分別為3.60×106t·a-1和3.85%、8.01×106t·a-1和15.44%。隨著能源結構優(yōu)化和經(jīng)濟發(fā)展方式轉變，北京市2060 年能源CO2排放將減少到4.99×107t·a-1，碳抵消效應將達15.44%。北京市未來中齡林比重將不斷增加，再輔之以林分樹種組成的調(diào)整，可進一步發(fā)揮固碳減排作用（朱萬澤，2020）。

本研究采用NPP 并結合森林面積占比來表征北京市及各行政區(qū)的森林植被固碳能力，碳固定量可能較NBP 估算結果略高。

5 結論

2000—2020 年北京市森林植被CO2固定量由1.84×106t·a-1增長到2.78×106t·a-1，年均增長9.41×104t·a-1；不同植被類型碳固定量以灌木最高，其次為落葉闊葉林、常綠針葉林，落葉針葉林最低；能源CO2排放量先增加后降低，達1.11×108t·a-1；碳排放強度顯著下降，由每萬元27.8 t 降到每萬元3.18 t；森林植被碳抵消效應為1.56%～2.5%，整體呈上升趨勢。

森林植被碳固定量、碳抵消效應及能源CO2排放量在不同區(qū)域存在差異。近20 年，密云區(qū)植被碳固定增長量最高，西城區(qū)最低，分別累計增加2.27×105和7.86×102t·a-1。朝陽區(qū)CO2排放量最高，延慶區(qū)最低；東西兩城區(qū)能源減排最顯著，昌平區(qū)能源CO2排放量增長最大；昌平區(qū)碳排放強度最高，西城區(qū)最低。植被固碳減排效應以延慶區(qū)最高、西城區(qū)最低，總體呈上升趨勢。

到2060 年，北京市植被CO2固定量和碳抵消效應將分別增加到8.01×106t·a-1和15.44%，能源CO2排放量將減少到4.99×107t·a-1，年均減少2.76%。應加強北京市森林植被樹種組成、林分結構調(diào)整，優(yōu)化能源結構，以提高固碳減排作用。