北京市森林碳储量和碳汇经济价值研究

张 峰,彭祚登

(1.北京市林业碳汇与国际合作事务中心,北京 100029；2.北京林业大学 省部共建森林培育与保护重点实验室,北京 100083)

森林覆盖了全球陆地总面积的30%[1],贮存了80%以上的陆地植被碳储量[2],每年固定的碳约占全球陆地生态系统总固碳量的60%[3],在调节全球碳平衡、缓解气候变化方面扮演着重要角色,森林碳汇被国际社会公认为改善全球变暖最为有效的途径之一[4]。森林碳储量及其动态变化趋势是评估森林生态系统结构是否合理,生态功能是否健全的重要指标[5]。准确估算区域内森林资源的碳储量,分析碳汇功能变化情况,并对其碳汇功能的经济价值进行分析,是支撑区域范围内制定林业应对气候变化与碳中和规划,统筹区域碳汇效益市场化与生态补偿机制改革的依据。

区域森林碳储量的估算是目前生态学和气候变化研究的热点内容,较为常用的方法包括了森林资源清查法、模型模拟法、遥感监测法、碳通量监测法、大气反演法等。近30年来,国内外不同学者在全球、国家、区域、样地等不同尺度,针对不同森林类型进行了碳储量、碳密度及碳汇功能的大量研究[4,6-13],其中,区域级的大尺度森林碳储量研究多是以森林资源清查数据为基础进行估算,并多采用生物量转换因子连续函数的方法。森林碳汇的经济价值计量是指把森林固定的碳储量予以货币化,决定森林碳汇经济价值的一个核心因素是单位森林碳汇的价格,目前较为常用的方法包括造林成本法、人工固定二氧化碳法、碳税法、市场价格法、均值法等[14-16]。本文利用北京市第七次(2004—2008年)、第八次(2009—2013年)和第九次(2014—2018年)森林资源连续清查数据,采用生物量转换因子连续函数的方法,评估2004—2018年北京森林碳储量的动态变化,运用碳税法对其碳汇经济价值的变化进行估算分析,旨在为北京地区森林碳汇的综合管理与决策提供依据。

1 研究区概况

北京市位于我国的华北平原北部,上靠辽东半岛,下临山东半岛,毗邻天津市和河北省。地理坐标为北纬39°28′～41°05′,东经115°25′～117°30′,土地总面积为16 410.54km2。北京的地形西北高,东南低,西部为西山属太行山脉,北部和东北部为军都山属燕山山脉。平均海拔43.5m,平原海拔高度在20～60m,山地一般海拔1 000～1 500m。该区属典型的北温带半湿润大陆性季风气候,1月份平均气温约为4.7℃,7月份平均气温约为26.27℃,年平均降水量约为600mm,全年无霜期180～200d,年平均日照时数2 000～2 800h。土壤多属褐土、棕壤、潮土。地带性植被类型是暖温带落叶阔叶林并间有温性针叶林的分布,有林地主要分布在西北部以及西南部山区。近年来北京市开展了大规模的平原区人工造林,截至2020年底,全市森林覆盖率为44.4%,森林蓄积量为 2 520.67万m3[17]。

2 研究方法

2.1 数据来源

数据来源于北京市第七次(2004—2008年)、第八次(2009—2013年)和第九次(2014—2018年)森林资源连续清查数据,复查年份分别为2006年、2011年和2016年。固定样地规格为0.067hm2的正方形,按照2km×2km的网格进行设置,全市总计4 075块。森林资源清查数据包括了植被类型、优势树种、龄组、林木蓄积、面积、林木株数等信息。本研究结合森林资源清查结果,将树种(组)划分为柏木、落叶松、油松、桦木、栎树、杨树,以及硬阔类、软阔类,硬阔类包括榆树和其他未单独分组的硬阔类,软阔类包括刺槐、柳树和其他未单独分组的软阔类。

2.2 森林碳储量估算

采用FANG等[18]的生物量转换因子连续函数法计算林分的生物量。公式如下:

B=aV+b

(1)

式中:B为林分的生物量(Mg/hm2)；V为林分的蓄积量(m3/hm2)；a和b分别为生物量和蓄积量的转换系数。林分生物量主要涵盖林木的地上和地下生物量,林下层、枯落物、枯死木和土壤碳库的生物量并未计算在内。模型参数运用ZHANG等[19]拟合的中国主要森林类型的生物量与蓄积量转换系数(表1)。

表1 北京市主要森林类型的林分生物量和蓄积量的转换系数Tab.1 Conversion coefficient of stand biomass and stock of main forest types in Beijing

采用国家林业局发布的《造林项目碳汇计量监测指南》[20]和陈晓凤等[21]的研究成果中各树种(组)的含碳率转换系数计算森林碳储量,公式如下:

C=rj×B

(2)

式中:C为森林碳储量(MgC/hm2)；rj为不同树种(组)的含碳率转换系数,各系数值如表2所示。

表2 北京市不同优势树种的含碳率转换系数Tab.2 Carbon content parameter of dominant tree species in Beijing %

2.3 森林碳汇经济价值计算

采用行业标准《森林生态系统服务功能评估规范》(LY/T 1721—2008)[22]公布的算法和参数,对北京市森林资源的碳汇经济价值进行评估,计算公式如下:

U碳汇=U碳+U氧

(3)

U碳=AC碳(1.63R碳B年+F土壤碳)

(4)

U氧=1.19C氧AB年

(5)

式中:U碳汇表示林分的碳汇经济价值；U碳表示林分的年固碳价值；U氧表示林分的年释氧价值；A为林分的面积；C碳为单位固碳量的价格,本文采用瑞典的碳税率150美元/t(人民币1 200元/t)[22]；R碳为CO2的碳含量,即27.27%；B年为林分的净初级生产力(表3)[23-33],F土壤碳为单位面积林分的土壤年固碳量,按照其与单位面积林分的立木固碳量间的比例2∶49进行估算[34]；C氧为单位氧气量的价格,本文采用国家卫健委公布的氧气平均价格1 000元/t[22]。

表3 北京市主要森林类型的林分净初级生产力表Tab.3 Net primary productivity of major forest types in Beijing gC/(m2·a)

3 结果与分析

3.1 不同森林类型的碳储量变化

北京市不同的森林类型的储碳功能间存在着比较大的差异(表4)。在2004—2008年、2009—2013年和2014—2018年森林资源清查期内,阔叶类乔木林的碳储量占乔木林总碳储量的比例分别为73.00%,74.92%和80.83%,明显大于针叶类乔木林。其中:硬阔类、软阔类占比达到29.40%,37.30%和47.56%；栎树分别占21.66%,17.75%和17.61%；杨树占比分别为17.72%,15.62%和11.44%。针叶类乔木林中,柏木的占比较高,分别达到13.36%,12.11%和8.51%；其次是油松,分别达到11.67%,11.26%和9.36%。在碳储量上,所有森林类型均呈现出增长的趋势,其中硬阔类、软阔类增长最快,2009—2013年和2014—2018年分别较上期增长了1.42TgC和3.81TgC,其次是栎树,2009—2013年和2014—2018年分别较上期增长了0.13TgC和1.04TgC。在碳密度方面,落叶松、桦木有小幅下降,柏木、油松、栎树、杨树和硬阔类、软阔类则均呈现增长的趋势,其中杨树增长最快,2009—2013年和2014—2018年分别较上期增长了7.76MgC/hm2和6.31MgC/hm2。年均碳汇量方面,除柏木外,其他各森林类型均呈现增长趋势,其中硬阔类、软阔类增长最快,2009—2013年和2014—2018年分别达到0.29TgC/a和0.76TgC/a。

表4 2004—2018年北京市不同森林类型的碳储量及其碳汇能力统计表Tab.4 Biomass carbon stocks and carbon sink for different forest types during the period of 2004-2018 in Beijing

3.2 不同龄组森林的碳储量变化

2004—2018年北京市林分各龄组面积、碳储量、年碳汇量和碳密度的变化情况如图1所示。在2004—2008年、2009—2013年和2014—2018年森林资源清查期内,幼龄林占林分总面积的比例都最高,分别为67.70%,62.17%和65.78%；其次是中龄林,分别为17.51%,19.98%和17.20%,可以看出,北京的森林绝大部分都还处于中幼龄林阶段。在碳储量方面,在3个清查期内,幼龄林占林分总碳储量的比例均最高,分别为52.04%,47.64%和53.42%；其次是中龄林,分别为23.05%,24.78%和21.00%。同时各龄组碳储量在2009—2013年和2014—2018年均较上期有所增长,幼龄林的增长最快,分别达到了0.8Tg和3.73Tg。在3次森林资源清查期内,幼龄林、中龄林和近熟林的碳密度均呈现增长趋势,特别是2014—2018年较2009—2013年,这3个龄组的碳密度增长量分别达到了3.26,2.97和2.42Mg/hm2。年均碳汇量方面,幼龄林增长最快,2014—2018年较2009—2013年,增长量达到0.59TgC/a。2014—2018年的成熟林碳密度分别为中龄林和幼龄林的1.23倍和1.84倍,表明北京市森林资源未来仍有较大的碳汇潜力。

图1 2004—2018年北京市不同龄组乔木林面积 碳储量 年碳汇量和碳密度的变化Fig.1 Changes of area,carbon stocks,carbon sink and carbon density in different age groups of arbor forest in Beijing from 2004 to 2018

3.3 森林碳汇经济价值估算

北京市森林碳汇经济价值在2004—2008年、2009—2013年和2014—2018年3次森林资源清查期间分别为50.75,57.25和76.52亿元(表5),呈增长趋势。森林固碳价值和释氧价值变化趋势与碳汇经济价值变化趋势相同。单位森林面积的碳汇经济价值在3个森林资源清查期间分别为1.43,1.33和1.23万元/hm2,呈下降趋势,这与北京市近年来开展两轮百万亩平原造林等大规模新造林工程,幼龄林比例增高有关。

表5 2004—2018年北京市不同森林类型的固碳 释氧经济价值Tab.5 Carbon sink and oxygen release economic value of different forest types during the period of 2004—2018 in Beijing

3次森林资源清查期间,北京市除杨树外,其他各森林类型的碳汇经济价值都有不同幅度的增长。硬阔类、软阔类的固碳价值、释氧价值和碳汇经济价值均最大,分别占全市所有森林类型总固碳价值、释氧价值和碳汇经济价值的31.37%,27.56%和28.99%。栎树、杨树、柏木的碳汇经济价值介于9.60～18.69亿元,其余森林类型低于9.60亿元。单位森林面积的碳汇经济价值方面,除杨树外,其余各森林类型均呈现增长的趋势。2014—2018年除硬阔类、软阔类,其他各森林类型的单位面积碳汇经济价值均高于同一时期的全市平均水平,其中以杨树、栎树最高,分别达到1.82万元/hm2和1.80万元/hm2。

4 讨论

本研究估算出北京市2009—2013年森林碳密度为21.97MgC/hm2,低于同一时期李奇等[35]估算的全国森林碳密度37.28MgC/hm2,分析其原因为:一是北京市的森林龄组结构还不甚合理,80%以上的乔木林为中、幼龄林,而这部分森林的碳储量占到全市总碳储量的70%以上；二是由于造林历史等原因,北京市森林资源的整体质量不高,单位面积蓄积量约为22.3m3/hm2,仅相当于全国森林单位面积蓄积量79.8m3/hm2[36]的28%；三是本文在计算乔木林碳储量时并未将经济林纳入计算,也没有考虑林下层、枯落物和土壤碳库。但是通过估算,北京市2014—2018年的森林碳储量为15.39Tg,碳密度为24.75t/hm2,较2009—2013年有明显增长,说明北京市的森林资源正在向成熟的方向发育,林龄结构在未来也将会趋于合理,森林资源的碳汇功能仍有增长的潜力。3次森林资源清查期间,北京市硬阔类、软阔类和栎树两种森林类型的碳汇经济价值在全市的占比增长最为明显,从2004—2008年的40.69%,增长到了2014—2018年的53.76%,表明硬阔类、软阔类和栎树这2种森林类型在北京市森林的固碳增汇过程中起到了主导作用,应在未来的营造林过程中加强相应树种的应用和林分管护,进一步提升森林碳汇功能。

5 结论

1)北京市森林碳储量在2004—2008年为7.09TgC,2009—2013年为9.43TgC,2014—2018年为15.39TgC,呈增长趋势。硬阔类、软阔类、栎树、杨树在北京市森林碳储量中占比较高,三者之和分别占到同期森林总碳储量的68.78%,70.67%和76.61%,多数森林类型的碳密度和年均碳汇量都呈现出增长的趋势,其中杨树的碳密度增长最快,硬阔类、软阔类的年均碳汇量增长最快。

2)北京市不同清查时期各龄组森林碳储量由大到小依次为幼龄林>中龄林>成熟林>近熟林>过熟林,主要是由于北京地区的幼龄林和中龄林的面积占比较大。碳密度则与林龄组呈正相关,表现为林龄越大,对应龄组的碳密度越高。由此可以推断,未来随着北京市森林资源的发育成熟,森林碳储量和碳汇功能都将逐渐增加。

3)北京市森林碳汇经济价值2004—2008年为50.75亿元,2009—2013年为57.25亿元,2014—2018年为76.52亿元,增长趋势明显。单位森林面积的碳汇价值分别为1.43,1.33和1.23万元/hm2,呈下降趋势,这与北京市近年来开展大规模新造林工程,幼龄林比例增高有关,但同时也反映出北京市森林的总体碳密度较低的问题。因此,北京市还应进一步提高森林经营管理水平,加强中幼龄林的抚育管理,逐步调整区域内的树种结构,提升森林生态系统整体的稳定性,以持续增强北京市森林碳汇的功能和价值。