为阐明广西森林土壤有机碳密度分布格局及其主要影响因素, 基于森林资源清查资料和345个调查样地的土壤数据, 估算了广西主要森林土壤有机碳储量, 采用地统计学方法描绘了土壤有机碳密度的空间分布, 并利用主成分分析和逐步回归分析方法分析了影响土壤有机碳密度的主要因子。结果表明: 广西主要森林土壤有机碳储量(0-100 cm)达到1686.88 Tg, 土壤有机碳密度为124.70 Mg·hm^-2, 低于全国森林土壤平均水平。广西主要森林土壤有机碳密度最佳拟合模型为指数模型, 呈中等强度空间相关, Kriging插值显示土壤碳密度高值区在东北区域, 低值区在西北区域, 表现为喀斯特区域低、非喀斯特区域高的特点。广西主要森林土壤碳密度在不同植被类型和土壤类型下表现出一定差异, 其中竹林>落叶阔叶林>暖性针叶林>常绿落叶阔叶林>常绿阔叶林, 黄壤>红壤>赤红壤>石灰土。主成分分析和逐步回归分析结果发现土层深度、经纬度、海拔是影响广西森林土壤有机碳的主要因子, 其中以土层深度影响最大, 主要受岩溶地貌的影响。

以海南尖峰岭、霸王岭、五指山、吊罗山、鹦哥岭5个热带原始森林土壤为研究对象, 分层采集0-100 cm的土壤样品并分析有机碳含量, 用纵向拟合法和分层估算法分别估算其土壤有机碳密度。结果显示: (1)纵向拟合法计算的5个热带原始森林土壤有机碳密度分别为14.98、18.46、16.48、18.81、16.66 kg·m^-2, 分层估算法分别为14.73、16.24、15.50、16.91、15.03 kg·m^-2, 前者显著高于后者(p < 0.05); 未经扰动的原始森林土壤, 宜采用纵向拟合法计算土壤有机碳密度。(2) 5个热带原始森林0-30 cm表层土壤有机碳含量分别占0-100 cm的50.50%、48.56%、43.49%、47.37、42.88%。(3)土壤有机碳密度与森林群落Shannon-Wiener指数(p < 0.01)、Simpson指数(p < 0.05)、物种丰富度(p < 0.01)、土壤容重(p < 0.001)存在极显著或显著的负相关关系; 与海拔(p < 0.05)、土壤孔隙度(p < 0.001)、土壤全氮含量(p < 0.001)存在极显著或显著的正相关关系; 与坡向、林分生物量、平均胸径、平均树高无显著相关关系(p > 0.05)。(4)由于海南地处低纬度地区, 其丰富的降水和持续高温条件加速了有机质的分解和物质的再循环, 导致海南森林土壤碳密度远低于全国平均水平。

针对森林碳平衡再评估的重要性和区域尺度森林生态系统碳库量化分配的不确定性, 该研究依据全国森林资源连续清查结果中甘肃省各森林类型分布的面积与蓄积比重以及林龄和起源等要素, 在甘肃省布设212个样地, 经野外调查与采样、室内分析, 并对典型样地信息按照面积权重进行尺度扩展, 估算了甘肃省森林生态系统碳储量及其分布特征。结果表明: 甘肃省森林生态系统总碳储量为612.43 Tg C, 其中植被生物量碳为179.04 Tg C, 土壤碳为433.39 Tg C。天然林是甘肃省碳储量的主要贡献者, 其值为501.42 Tg C, 是人工林的4.52倍。天然林和人工林的植被碳密度均表现为随林龄的增加而增加的趋势, 同一龄组天然林植被碳密度高于人工林。天然林土壤碳密度从幼龄林到过熟林逐渐增加, 但人工林土壤碳密度最大值主要为近熟林。全省森林植被碳密度均值为72.43 Mg C·hm^-2, 天然林和人工林分别为90.52和33.79 Mg C·hm^-2。基于森林清查资料和标准样地实测数据, 估算出全省天然林和人工林在1996年的植被碳储量为132.47和12.81 Tg C, 2011年分别为152.41和26.63 Tg C, 平均固碳速率分别为1.33和0.92 Tg C·a^-1。甘肃省幼、中龄林面积比重较大, 占全省的62.28%, 根据碳密度随林龄的动态变化特征, 预测这些低龄林将发挥巨大的碳汇潜力。

榆树(Ulmus pumila)疏林是浑善达克沙地的地带性隐域植被, 小叶杨(Populus simonii)是该区域主要的防风固沙造林树种。该文通过测定两种森林生态系统乔木层(叶、枝、干、根)、草本层(地上植被和地下根系)和土壤层(0-100 cm)的碳含量, 比较了两种森林生态系统的碳密度及其分配特征, 并运用空间代替时间的方法, 阐明了乔木层、土壤层和总碳密度随林龄增加的变化特征, 估算了两种森林生态系统的固碳速率。结果表明, 榆树疏林乔木层和土壤层平均碳含量都低于小叶杨人工林, 榆树疏林生态系统总碳密度是小叶杨人工林的1/2。两种森林生态系统的总碳密度中, 乔木层碳密度和土壤层碳密度总占比98%以上; 土壤层与植被层碳密度的比值随林龄的增加而降低, 过熟林时该比值分别为1.66 (榆树疏林)和1.87 (小叶杨人工林); 榆树疏林和小叶杨人工林的乔木层、土壤层和生态系统的总碳密度随林龄的增加而增加, 其中乔木层碳密度及榆树疏林总碳密度与林龄均呈现出显著的线性正相关关系。小叶杨人工林乔木层的固碳速率约为榆树疏林的5倍, 榆树疏林生态系统和小叶杨人工林生态系统的总固碳速率分别为0.81 Mg C·hm^-2·a^-1和5.35 Mg C·hm^-2·a^-1。这一研究结果有利于估算沙地森林生态系统的碳储量, 为区域生态环境恢复和增加碳汇的政策制定提供依据。

内蒙古森林面积居全国第一位, 林木蓄积量居第五位, 准确地估算该区域森林碳储量对于评估中国森林碳储量以及制定森林资源管理措施均具有重要意义。该研究基于内蒙古森林资源野外样方调查和室内分析, 评估了内蒙古森林生态系统的固碳现状, 估算了内蒙古森林生态系统不同林型和不同碳库(乔木、灌木、草本、凋落物和土壤碳库)的碳密度大小, 揭示了其空间分布特征。在此基础上估算了内蒙古森林碳储量大小及空间格局。结果表明: 1)内蒙古森林植被层碳储量为787.8 Tg C, 乔木层、凋落物层、草本层和灌木层分别占植被层总碳储量的93.5%、3.0%、2.7%和0.8%。内蒙古森林植被层平均碳密度为40.4 t·hm^-2, 其中, 乔木层、凋落物层、草本层和灌木层的碳密度分别为35.6 t·hm^-2、2.9 t·hm^-2、1.2 t·hm^-2和0.6 t·hm^-2。2)内蒙古森林土壤层(0-100 cm)碳储量为2449.6 Tg C, 其中0-30 cm的土壤碳储量最高, 占总碳储量的79.8%。0-10 cm、10-20 cm和20-30 cm的土壤碳储量分别占0-30 cm土壤碳储量的38.8%、34.1%和27.1%。内蒙古森林土壤平均碳密度为144.4 t·hm^-2。黑桦(Betula davurica)林土壤碳密度最高, 云杉(Picea asperata)林最小。土壤碳密度随土壤深度的增加而降低。3)内蒙古森林生态系统碳储量为3237.4 Tg C, 植被层和土壤层碳储量分别占森林生态系统碳储量的24.3%和75.7%。落叶松(Larix gmelinii)林总碳储量最高, 其次为白桦(Betula platyphylla)林、夏栎(Quercus robur)林、黑桦林、榆树(Ulmus pumila)疏林和山杨(Populus davidiana)林。内蒙古森林生态系统平均碳密度为184.5 t·hm^-2。土壤碳密度与植被碳密度呈显著正相关关系。4)内蒙古森林生态系统碳储量和碳密度的空间分布总体上为东部地区高、西部地区低的趋势。在降水量充沛的东部地区和降水偏少的中西部地区, 有针对性地开展森林保护区建设和人工造林, 可显著提升区域的碳汇能力。

通过对吉林省森林植被的普遍调查、典型调查以及植被样品含碳率测定, 结合吉林省2009年和2014年森林清查数据, 估算了区域森林植被的碳储量、碳密度及固碳速率。研究结果表明: 林下植被的生物量在不同林分和同类林分中存在较大的差异, 整体不足乔木层生物量的3%, 灌木植物的生物量略高于草本植物和幼树。不同林分类型的乔木含碳率介于45.80%-52.97%之间, 整体表现为针叶林高于阔叶林; 灌木和草本植物分别为39.79%-47.25%和40%左右。吉林省森林植被碳转换系数以0.47或0.48更为准确, 若以0.50或0.45作为植被的碳转换系数计算碳储量, 会造成±5.26%的偏差。吉林省森林植被不仅维持着较高的碳库水平, 而且极具碳汇能力; 2009年和2014年碳储量分别为471.29 Tg C和505.76 Tg C, 累计碳增量34.47 Tg C, 平均每年碳增量6.89 Tg C·a^-1; 碳密度由64.58 t·hm^-2增至66.68 t·hm^-2, 平均增加2.10 t·hm^-2, 固碳速率0.92 t·hm^-2·a^-1。森林植被碳储量的增长主体是蒙古栎(Quercus mongolica)林和阔叶混交林, 合计碳增量占总体的90.34%。受植被发育引起的生物量增长、林分龄组晋级以及森林经营所引起的面积变化影响, 各龄组植被碳增量为幼龄林>过熟林>近熟林>中龄林, 成熟林表现为负增长; 固碳速率为过熟林>幼龄林>近熟林>中龄林>成熟林。森林植被碳储量和碳密度的市/区分布整体表现为自东向西明显的降低变化; 碳增量以东北和中东部地区较高, 西部地区较低; 固碳速率整体以南部的通化地区和白山地区相对较高, 中部的吉林地区和东部的延边地区次之, 西部的白城地区、松原地区等地呈负增长。

利用2011-2012年野外标准地实测资料, 结合第八次全国森林资源清查资料, 研究了浙江省森林生态系统碳储量及其分布特征。结果表明: 浙江省森林生态系统碳储量为602.73 Tg, 其中乔木层、灌草层、凋落物层和土壤层碳储量分别为122.88 Tg、16.73 Tg、11.36 Tg和451.76 Tg, 分别占生态系统碳储量的20.39%、2.78%、1.88%和74.95%; 在各森林类型中, 阔叶混交林碳储量为138.03 Tg, 所占比例最大(22.90%); 在森林各龄组中, 幼、中龄林约占浙江省森林生态系统碳储量的70.66%, 是碳储量的主要贡献者。浙江省森林生态系统平均碳密度为120.80 t·hm^-2, 乔木层、灌草层、凋落物层和土壤层碳密度分别为24.65 t·hm^-2、3.36 t·hm^-2、2.28 t·hm^-2和90.51 t·hm^-2。浙江省森林生态系统土壤层碳储量和生态系统碳储量呈极显著相关关系, 说明土壤层碳储量对浙江省森林生态系统碳储量贡献较大。浙江省天然林乔木层碳密度整体表现为过熟林>成熟林>近熟林>中龄林>幼龄林, 而人工林乔木层碳密度表现为过熟林>近熟林>成熟林>中龄林>幼龄林。浙江省幼、中龄林林分面积占比重较大, 占全省森林面积的76.76%, 若对现有森林进行更好的经营和管理, 可以增加浙江省森林的碳固存能力。

科学地估算亚洲中部天山雪岭杉(Picea schrenkiana)生态系统碳密度与碳储量是评价新疆森林碳汇潜力、评估森林在减缓大气CO₂浓度上升、应对气候变化等方面功能的关键, 对干旱区森林生态系统的保育和可持续发展具有重要意义。该文基于在天山雪岭杉林区布设的70个野外样地调查数据, 结合新疆森林资源连续清查数据, 全面估算了天山雪岭杉生态系统的碳密度和碳储量, 分析了其分布格局与影响因素。结果表明: 天山雪岭杉不同龄组叶、枝、干和根的含碳率变化不显著, 其乔木层平均含碳率为49%, 而林下植被(凋落物、草本等)平均含碳率仅为42%。雪岭杉森林生态系统单位面积生物量为187.98 Mg·hm^-2, 其中乔木层生物量占生态系统总生物量的98.93%。乔木层各组分生物量大小为: 干>根>枝>叶, 而各龄组生物量排序为: 成熟林>中龄林>近熟林>过熟林>幼龄林。雪岭杉生态系统碳密度为544.57 Mg·hm^-2, 碳储量为290.84 Tg C, 其中植被碳密度为92.57 Mg·hm^-2, 植被碳储量为53.14 Tg C, 土壤碳密度为452.00 Mg·hm^-2, 土壤碳储量为237.70 Tg C。天山雪岭杉生态系统碳密度分异与不同林区林带垂直宽度变化具有很高的相关性, 其生态系统碳密度西高东低的分布格局和它所处的环境因子西优东劣的变异是相一致的, 即不同的环境因素组合是造成天山雪岭杉生态系统碳密度差异的主要原因。

为明晰青藏高原高寒区阔叶林植被碳储量现状及其动态变化特征, 利用森林资源清查数据和标准样地实测数据, 估算了青藏高原高寒区(青海和西藏两省区)阔叶林植被的碳储量、固碳速率和固碳潜力。结果表明: 2011年青藏高原高寒区阔叶林植被碳储量为310.70 Tg, 碳密度为89.04 Mg·hm^-2。六类阔叶林型(栎(Quercus)林、桦木(Betula)林、杨树(Populus)林、其他硬阔林、其他软阔林和阔叶混交林)中, 阔叶混交林的碳储量最大, 杨树林碳储量最小; 其他硬阔林碳密度最大, 其他软阔林碳密度最小。空间分配上碳储量和碳密度表现为: 乔木层>灌木层>凋落物层>草本层>枯死木层。不同龄级碳储量和碳密度总体表现为随林龄增加逐渐增大的趋势。阔叶林碳储量从2001年的304.26 Tg增加到2011年的310.70 Tg, 平均年固碳量为0.64 Tg·a^-1, 固碳速率为0.19 Mg·hm^-2·a^-1。不同林型固碳速率表现为其他软阔林最大, 其他硬阔林最小; 不同龄级表现为成熟林最大, 幼龄林最小。阔叶林乔木层固碳潜力为19.09 Mg·hm^-2, 且不同林型固碳潜力表现为栎林最大, 桦树林最小。三次调查期间阔叶林碳储量逐渐增加, 主要原因是近年来森林保护工程的开展使阔叶林生长健康良好。

城市森林发挥着改善和维护城市生态环境质量的作用, 研究城市森林生物量和分布特点对其生态系统服务评价和林分经营均具有重要意义。该文根据上海城市森林的种植分布和经营状况利用2011年6月-2012年6月样地实测森林生物量数据和同期Landsat ETM+遥感图像, 在基于逐步回归分析建立森林生物量反演模型的基础上, 引入回归残差及空间分析, 研究了城市森林及其主要优势树种樟(Cinnamomum camphora)林分的生物量分布特征, 探讨了区域尺度森林生物量的遥感估测方法。结果表明: (1)上海城市森林生物量密度总体呈现中心城区(静安区、黄浦区等)较高, 生物量密度集中在35-70 t·hm^-2之间, 郊区(嘉定区、青浦区等)空间分布状况相对较低, 生物量密度介于15-50 t·hm^-2之间的变化特征。上海优势树种樟林分生物量密度范围为20-110 t·hm^-2; 空间上呈现出东北部较高、西南部较低的变化特征。(2)上海城市森林及樟林分的生物量总量分别为3.57 Tg和1.33 Tg。林地面积小, 具有较高森林生物量密度的上海中心城区, 其森林生物量占总量的6.1%, 其中林地面积最小的静安区生物量最低, 仅占总量的0.11%。在所有区县中, 林地面积最大的崇明县、浦东新区具有较高的森林生物量, 分别占总量的20.08%和19.18%。(3)所建立的基于回归反距离插值的城市森林生物量估测模型, 其标准误差、平均绝对误差、平均相对误差分别为8.39、6.86、24.22%, 较回归模型分别降低了57.69%、55.43%、64.00%, 较空间插值的方法分别降低了62.21%、58.50%、65.40%。残差的引入减少了由于空间变异引发的城市森林生物量遥感估测的不确定性。相比基于实测数据通过空间插值的估测, 遥感为快速便捷、客观高效的森林生物量监测提供了可能, 更加完善的结果和模型的优化有待引入其他信息源如高分高光谱信息或改善残差空间分析方法获得。

为阐明安徽省不同林龄的森林生态系统的碳储量现状, 以及现有自然环境条件下顶极森林生态系统的固碳潜力, 采用野外样地调查和BIOME4模型方法对此进行研究。安徽省森林生态系统的现状总碳储量为714.5 Tg C, 其中植被碳402.1 Tg C、土壤碳312.4 Tg C。从幼龄林至过熟林的生长过程中, 森林生态系统的总碳密度和植被碳密度都呈现增长趋势。但土壤碳密度从幼龄林至近熟林阶段呈增加趋势, 近熟林以后出现减少趋势。安徽省幼龄林和中龄林占森林总面积的75%, 若幼、中龄林发展到近熟林阶段, 将增加125.4 Tg C。BIOME4模拟显示: 当森林发展到气候顶极森林时, 安徽省森林生态系统将增加245.7 Tg C, 即总固碳潜力包括植被固碳153.7 Tg C, 土壤固碳92.0 Tg C。

为了探明华北落叶松(Larix gmelinii var. principis-rupprechtii)人工林的碳循环过程, 该研究以河北围场地区的华北落叶松人工林为例, 基于CO2FIX模型, 以在当地的实际调查数据、文献数据作为输入数据, 从生物量、土壤和木质林产品碳库3个方面探讨了华北落叶松人工林的碳循环过程和碳汇能力。结果表明: 华北落叶松人工林土壤碳库最大, 生物量碳库次之, 林产品碳库最小, 但是林产品碳库随时间呈逐渐增加的趋势; 在一个轮伐期内(50年), 每公顷华北落叶松人工林约固定了250 t碳, 其中约70%通过凋落物和采伐剩余物的方式进入土壤碳库, 约30%进入木质林产品碳库; 华北落叶松人工林在生长的大部分时间是一个碳的吸收汇, 而在森林采伐时成为暂时的排放源, 从长时间尺度上看, 每公顷华北落叶松人工林每年大约固定0.3 t左右的碳。该研究结果表明了木质林产品碳库在人工林碳循环中的重要作用, 这将有助于更加全面地认识人工林的碳循环过程和碳汇能力。

基于B2气候变化情景数据, 利用大气-植被相互作用模式AVIM2, 模拟预测了1981-2040年中国成熟林植被和土壤固碳速率的时空变化特征及其对气候变化的响应。结果表明, 中国森林区域平均气温从1981年的7.8 ℃增加到2040年的9.0 ℃, 森林区域降水量略有增加。成熟林植被碳总量从8.56 Pg C增加到9.7 Pg C, 植被固碳速率在-0.054-0.076 Pg C·a^-1之间波动, 平均值为0.022 Pg C·a^-1。成熟林土壤碳总量从30.2 Pg C增加到30.72 Pg C, 土壤固碳速率在-0.035-0.072 Pg C·a^-1之间波动, 平均值为0.010 Pg C·a^-1。虽然研究时段内中国植被和土壤固碳总量均没有显著变化趋势, 但区域植被和土壤固碳速率对气候变化的响应具有显著空间差异。未来在气温增幅较大的东北和东南林区, 特别是在东北的长白山林区, 森林植被和土壤固碳速率将大大降低; 而在气温增幅不大的西南林区南部和其他林区, 植被和土壤固碳速率将提高。统计结果表明未来气候变暖不利于成熟林固碳。