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【目的】探索基于地理编码的森林碳储量的空间分布,为森林碳储量长周期空间变化分析提供方法参考。【方法】基于紫金山1987、2002和2019年3期森林资源二类调查数据,结合生物量转换因子连续函数法,并利用地理编码的固定网格对32年来紫金山的森林碳储量及其空间分布变化进行分析。【结果】1）在时间维度上,1987、2002和2019年研究区森林碳储量分别为62 541.1、81 703.0和106 281.8 t,32年来净增加43 740.7 t,年平均增加1 325.5 t;阔叶类乔木林的碳储量占森林碳储量的62.1%、73.0%、81.7%,明显大于针叶类乔木林和针阔混交类乔木林。1987和2002年期间,中龄林和成熟林的碳储量之和占乔木林碳储量的76.4%、60.4%;2019年,成熟林及过熟林碳储量占乔木林总碳储量的59.5%。2）在空间分布上,研究区森林碳储量均呈现由南到北逐渐增大的空间分布特征。中碳储量和高碳储量分布区域占比从1987年的45.1%提升到2002年的53.9%,到2019年的60.3%。研究区中稳定性、中高稳定性和高稳定性区占总面积的71.1%,森林碳储量的总体... 相似文献
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森林生物量、碳储量是评价森林生长状况的重要指标。通过野外样地调查及室内烘干称重等方法,研究了苏木山林场不同林龄华北落叶松人工林乔木层、灌木层、草本层生物量以及乔木层净生产力、碳储量积累特点和变化趋势。结果表明:幼龄林、中龄林、近熟林平均木的生物量分别为26.41 kg、32.70 kg、107.81 kg;林分生物量分别为43.66 t·hm^-2、79.88 t·hm^-2、125.83 t·hm^-2;灌木层和草本层生物量之和分别为1.44 t·hm^-2、1.19 t·hm^-2、0.95 t·hm^-2;乔木层净第一生产力分别为2.56 t·hm^-2·a^-1、3.07 t·hm^-2·a^-1、3.40 t·hm^-2·a^-1,碳储量分别为22.20 t·hm^-2、40.55 t·hm^-2、63.80 t·hm^-2。苏木山华北落叶松人工林生物量、碳储量随林龄增加而增大,各器官碳储量从大到小依次为干>根>枝>皮>叶。 相似文献
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根据2012年河南省森林资源规划设计调查资料,建立不同优势树种生物量与蓄积量之间的回归模型或标准地资料,以树种含碳率作为生物量转换为碳储量的系数,对南水北调中线工程南阳水源区森林生态系统的碳储量进行估算。结果表明:南阳水源区森林生态系统碳储量7522.68万t,碳密度129.42 t·hm-2。其中森林土壤层碳储量6045.03万t、占总碳储量的80.36%,乔木层碳储量1018.30万t、占13.54%,森林下层植被和枯落物层碳储量为459.35万t、占6.10%;在各类型森林生态系统中,乔木林森林生态系统碳储量最多为6201.95万t、占82.4%。研究可为当地森林经营管理和生态环境改善提供参考。 相似文献
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依据大兴安岭森林资源统计数据,对2000年和2013年大兴安岭森林的碳储量与碳汇量进行了估算。结果表明:2000年森林碳储量为22 875.88万t,2013年森林碳储量为24 928.66万t,2000—2013年大兴安岭森林碳汇量为2 052.78万t,年均增加碳汇157.91万t,年均增长率为0.69%,吸收CO2量为7 526.86万t;预测到2020年,大兴安岭森林碳储量将达到26 865.34万t,森林碳汇量1 936.68万t,年增长率1.11%,可吸收CO2量达7 101.16万t。 相似文献
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为全面评价甘肃省碳储量及碳汇潜力，准确制定增汇减排的森林保护管理措施，估算并分析甘肃省白龙江林区近3年森林碳储量动态及碳汇特征。利用2016和2019年甘肃省森林资源管理“一张图”年度更新数据，采用生物量扩展因子法和单位面积生物量法，估算白龙江林区不同植被的碳储量和碳密度。2016和2019年，白龙江林区各植被总碳储量分别为3 146.084×104和3 430.523×104t；乔木林碳储量分别占总碳储量的94.47%和94.72%。乔木林为碳汇，灌木林为碳源。2016和2019年，天然乔木林碳储量分别为2 860.031×104和3 121.858×104t，占乔木林总碳储量的96.23%和96.07%。2016—2019年，人工乔木林碳储量增加，占比上升，碳储量年均增长率(4.35%)比天然乔木林(2.92%)高出1.43%，固碳速率高于天然乔木林。不同优势树种间碳储量差异大，对碳储量贡献较大的树种有冷杉(Abies fabri)、云杉(Picea asperata)、针阔混、阔叶混、针叶混、... 相似文献
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为明确县域尺度上不同起源、不同类型的森林碳储量和碳源/汇特征,本文应用生物量转换因子连续函数法及2019—2020年森林资源监测数据对云南省文山州马关县乔木林碳储量和固碳特征开展评估。结果显示：2019—2020年马关县乔木林碳储量由3 807.07 Gg C(Gg C=109 g C)增加到3 893.49 Gg C,碳汇量为86.42 Gg C,其中天然林碳汇占38.09%,人工林碳汇占61.88%;马关县8种乔木林类型中其他硬阔林碳汇量最大,占总碳汇量的40.84%;2019—2020年间马关县乔木林碳密度由32.69 Mg C/hm2下降至29.58 Mg C/hm2,是乔木林面积增长的幅度远高于其碳储量增长幅度所致。研究结果表明：马关县乔木林碳汇量最高;未来可通过加强退化林修复、低效林改造和森林抚育等措施,精准提升森林质量,增强马关县森林固碳能力,助力“双碳”目标的实现。 相似文献
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基于四川会理县2005年和2015年两次森林资源二类调查数据的分析,本文利用生物量扩展因子法,计测出会理县乔木林总碳量和碳密度。研究结果显示:在近10 a里,会理县乔木林总碳储量呈明显的增加趋势,是一个小的碳汇,目前,会理县乔木林的总碳储量为6.32 Tg,碳密度为24.96 mg·hm~(-2),年均增长0.11 Tg,碳储量最大的乔木林为云南松林,其碳储量占总碳储量的49.37%;在不同龄级碳储量由高到低分别为近熟林成熟林中龄林过熟林幼龄林;在同一龄级中不同乔木林的碳汇功能表现各异。 相似文献
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增强森林固碳增汇功能是减缓大气二氧化碳浓度上升和全球气候变暖的重要手段,也是实现碳中和国家战略目标的有效途径。本研究基于文献分析法和模型模拟,系统阐述中国森林碳储量和碳汇现状、动态变化与潜力提升途径。根据国家森林资源连续清查数据测算的森林植被碳储量近5年平均年增长0.152 Pg(以C计),2000s—2010s中国陆地生态系统碳汇量约229.7 Tg·a-1(以C计),其中森林植被(指乔木林)碳储量约增加150.6 Tg·a-1(以C计),约占整个陆地生态系统植被碳汇量的65.6%。过去70年,中国森林已从碳源转变为逐渐增强的碳汇。在森林面积保持不变的情景下,相比2000s—2010s时段,2030年后现有乔木林的生物量碳汇将有所下降;如果森林面积未来持续增加,2030—2050年中国新增乔木林的碳汇量仍将呈增加趋势。在全球变化背景下,气候变化及其引发的风险(极端干旱与热浪事件、森林火灾、病虫害等)可能会削弱森林碳汇功能。为维持并提升森林碳储量和碳汇潜力,需要采取森林碳储与碳汇双增以及森林碳汇与木质林产品碳库协同提升的策略,从保碳、增碳、扩... 相似文献
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科学准确的碳计量是评价森林减缓大气CO2浓度增加、应对气候变化能力的关键,而竹林特殊的生物学与生态学特性使得竹林碳汇计量较其他森林生态系统更为复杂。采用生物量法研究蜀南苦竹林生态系统的碳密度、碳储量及其空间分配格局,并对苦竹林生态系统碳汇能力进行估算。结果表明:1)立竹平均含碳率为450.792g·kg-1,不同龄级苦竹各器官含碳率差异不显著。土壤有机碳含量为19.410g·kg-1,不同土层差异极显著;2)苦竹林生态系统总碳储量为156.823t·hm-2,其中土壤碳库是最大的碳库,为132.568t·hm-2,占总碳储量的84.53%,枯落物碳库为最小的碳库(4.823t·hm-2),只占总碳储量的3.08%;3)苦竹立竹碳储量为19.432t·hm-2,占总碳储量12.39%,其中近半(49.13%)贮藏于竹秆中。竹秆、竹枝、竹叶3部分地上碳储量总计达13.346t·hm-2,占立竹总碳储量的68.68%,地上部分碳储量为地下部分碳储量的2.19倍;4)苦竹林生态系统植被层年固碳量为8.262t·hm-2,相当于每年固定30.294t·hm-2CO2,固碳能力强于毛竹。 相似文献
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森林火灾后蒙古栎林碳素分布及储量的分析 总被引：1，自引：0，他引：1
以黑龙江塔河林业局施业区内的杜香—蒙古栎林和草类—蒙古栎林为对象,对火灾前后碳素的分布和储量进行了研究。结果表明:森林火灾发生后,蒙古栎林地上、地下部分的碳储量均表现为减少。杜香—蒙古栎林碳储量变化量为-33.812 9 t.hm-2,其中:地上部分为-0.499 4 t.hm-2,地下部分为-33.313 5 t.hm-2,贡献率分别为1.5%和98.5%;杜香—蒙古栎林碳储量变化量为-104.944 6 t.hm-2,其中:地上部分为-76.452 7 t.hm-2,地下部分为-28.491 9 t.hm-2,贡献率分别为72.9%和27.1%。蒙古栎林地上、地下火灾前后碳储量的分布与变化同林分类型密切相关。 相似文献
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森林生物量和生产力直接关系到森林生态系统的固碳能力。该文以冰砬山3个年龄阶段的蒙古栎次生林为研究对象,采用标准木收获法建立了生物量与胸径的相对生长方程,推算了各林龄的生物量、生产力及其分配规律。结果表明：幼龄林、中龄林和近熟林的乔木层生物量分别为112.09 t.hm^-2、224.92 t.hm^-2和276.18 t.hm^-2。蒙古栎林分配到其地上生物量的比例,随着林龄的增加而增大,与此同时分配到根系生物量的比例从幼龄林的36%下降到28%。蒙古栎林乔木层的年平均净生产力在中龄林达到最大12.13 t.hm^-2.a^-1,比幼龄林和近熟林分别高3.43 t.hm^-2.a^-1和1.42 t.hm^-2.a^-1。在所有不同年龄阶段,各器官的生产力占总生产力的比例平均为叶（45%）〉树干（30%）〉根（18%）〉枝（7%）。 相似文献
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内蒙古土石山区油松林枯落物层水文生态功能研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为探究林分密度对土石山区油松林枯落物持水特性的影响,以内蒙古大青山南坡4种不同林分密度的油松林为研究对象,通过样地调查与室内浸水实验相结合的方法,对其枯落物蓄积量以及持水特性等进行研究。结果表明:(1)4种不同密度油松人工林枯落物层厚度范围为1.94~3.85 cm,枯落物储量范围为8.49~19.94 t·hm^-2,厚度与储量均随着林分密度的增大而增大;(2)4种不同密度油松人工林枯落物最大持水量范围为23.82~45.81 t·hm^-2,大小顺序为2564株·hm^-2>3189株·hm^-2>1828株·hm^-2>1473株·hm^-2;最大持水率范围为225.11%~287.16%,大小依次为1473株·hm^-2>1828株·hm^-2>2564株·hm^-2>3189株·hm^-2;(3)不同林分密度枯落物持水量与浸水时间呈对数函数关系:W=aln(t)+b;枯落物持水速率与浸水时间呈幂函数关系:V=ktn。综上所述,密度为2564株·hm^-2的油松林,其枯落物持水特性表现最好,水源涵养能力最强,建议在相似立地条件下,油松林营建应向此范围调控。 相似文献
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针对四川省沐川县天然林和人工林开展了枯落物蓄积量调查分析和持水特性的研究.结果表明：枯落物蓄积量为天然林＞人工林为25.7 t·hm 2＞18.1 t·hm-2,最大持水量为天然林＞人工林为75.0t·hm-2＞47.0t· hm-2,最大持水率为天然林＞人工林,各时段吸水量、吸水速率表现为天然林＞人工林,有效拦蓄量表现为天然林＞人工林为28.6 t· hm-2＞17.0 t· hm-2.初步研究结果表明：天然林落物层保水功能相对要比人工林好. 相似文献
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根据2017年湖南省森林资源清查资料和野外实地调查实测数据,对湖南省阔叶林生态系统碳储量、碳密度的动态特征进行了研究。结果表明:湖南省阔叶林森林生态系统总碳贮量为505.17 TgC,其中乔木层、灌草层、枯落物和土壤层层分别为113.75 TgC、9.92 TgC、9.64 TgC和377.86 TgC,分别占阔叶林生态系统碳贮量的22.52%、1.96%、1.91%和73.61%;湖南省阔叶林森林生态系统碳密度为154.51 t·hm^2,各层碳密度的大小顺序为土壤层(113.74 t·hm-2)>乔木层(34.79 t·hm-2)>灌草层(3.03 t·hm-2)>枯落物层(2.95 t·hm-2)。在3种类型阔叶林中,乡土阔叶林生态系统碳贮量为485.56 TgC,所占全省阔叶林生态系统碳贮量的96.12%;乡土阔叶林生态系统碳密度最大,为154.72 t·hm-2,杨树林生态系统碳密度最小,为149.59 t·hm-2。在阔叶林各龄组中,中、幼龄林约占湖南省阔叶林生态系统碳贮量的67.13%,是阔叶林的主要碳库且固碳潜力巨大;湖南省阔叶林碳密度幼龄林、中龄林、近熟林和成过熟林的碳密度分别介于24.60～55.51 t·hm-2之间,具体表现为成过熟林(55.51 t·hm-2)>近熟林(47.51 t·hm-2)>中龄林(44.68 t·hm-2)>幼龄林(24.60 t·hm-2)。全省阔叶林生态系统空间分布表现为碳贮量呈现明显的湘西、湘南,湘中较低特征,而碳密度整体表现出洞庭湖流域地区大于其他地区的趋势。 相似文献
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利用标准样方法研究了孝顺竹林生态系统碳含量、碳储量及其空其间分配格局。结果表明:孝顺竹林乔木层各器官碳含量介于0.4893 g.g-1~0.5222 g.g-1之间,从高到低排序依次为竹秆(0.5222 g.g-1)竹根(0.5177 g.g-1)竹蔸(0.5041 g.g-1)竹叶(0.4967 g.g-1)竹枝(0.4893 g.g-1);土壤层碳含量随深度增加而降低,0~20 cm为0.0104 g.g-1,20 cm~40 cm为0.0046 g.g-1;生态系统各组分碳含量表现为乔木层(0.5148 g.g-1)枯落物层(0.4837 g.g-1)土壤层(0.0076 g.g-1);孝顺竹林生态系统碳储量为44.8599 t.hm-2,空间分布序列为土壤层(41.2518 t.hm-2)乔木层(3.5965 t.hm-2)枯落物层(0.0116 t.hm-2),分别占91.95%,8.02%和0.03%。 相似文献
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秦岭南坡林地土壤有机碳密度空间分异特征 总被引：4，自引：0，他引：4
【目的】研究陕西秦岭南坡林地土壤有机碳密度空间分异特征,为秦岭林区土壤有机碳科学管理提供理论依据。【方法】在陕西秦岭南坡不同林区(洋县长青、佛坪县龙草坪、太白县太白山、宁陕县宁东和宁陕县宁西)及立地条件(海拔、坡向、坡位和坡度)设置样地,通过调查、取样和测定,采用差异性检验分析不同立地因子对土壤有机碳密度(tC·hm^-2)的影响,并通过逐步回归分析量化各因子对土壤有机碳密度影响的相对重要性。【结果】秦岭南坡林地土壤有机碳密度均值为125.41tC·hm^-2(52.60~307.36tC·hm^-2),在0~10,10~30和30~60cm土层分别为59.04,41.65和24.73tC·hm^-2,分别占土壤有机碳总密度的47.07%,33.21%和19.72%;秦岭南坡不同林区土壤有机碳密度差异较大,表现为龙草坪(143.55tC·hm^-2)>宁东(138.37tC·hm^-2)>宁西(134.09tC·hm-2)>太白山(109.29tC·hm^-2)>长青(90.22tC·hm^-2);土壤有机碳密度随海拔升高先增后降,在海拔800~1200m最低(平均90.24tC·hm^-2),在海拔2000~2400m最大(平均166.43tC·hm^-2),当海拔高于2400m后下降(平均132.51tC·hm^-2);阴坡土壤有机碳密度(127.23tC·hm^-2)稍高于阳坡(123.25tC·hm^-2);土壤有机碳密度随坡度增大而降低,由147.52tC·hm^-2减至87.06tC·hm^-2;土壤有机碳密度在下坡位(166.36tC·hm^-2)大于中坡位(129.43tC·hm^-2)和上坡位(77.14tC·hm^-2)。【结论】秦岭南坡林地土壤有机碳密度存在显著的区域差异,并随海拔升高先升后降,在各海拔间和不同坡位间均差异显著(P<0.05)或极显著(P<0.01),但在阴坡与阳坡间无显著差异。逐步回归分析表明,坡位和海拔是影响土壤有机碳密度差异的主导立地因子。与我国其他主要林区相比,陕西秦岭南坡林地土壤有机碳密度处于较高水平,在我国森林土壤碳库中具有重要地位,应加强管理。 相似文献
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The inventory of the carbon stocks in sub tropical forests of Pakistan for reporting under Kyoto Protocol 总被引：1，自引：0，他引：1
Syed Moazzam Nizami 《林业研究》2012,23(3):377-384
The United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) requires reporting net carbon stock changes and anthropogenic greenhouse gas emissions, including those related to forests. This paper describes the status of carbon stocks in sub tropical forests of Pakistan. There are two major sub types in subtropical forests of Pakistan viz a viz Subtropical Chir Pine and Subtropical broad leaved forests. A network of sample plots was laid out in four selected site. Two sites were selected from sub tropical Chir Pine (Pinus roxburghii) forests and two from Subtropical broadleaved forests. Measurement and data acquisition protocols were developed specifically for the inventory carried out from 2005 to 2010. In total 261 plots (each of 1ha.) were established. Estimation of diameter, basal area, height, volume and biomass was carried out to estimate carbon stocks in each of the four carbon pools of above-and below-ground live biomass. Soil carbon stocks were also determined by doing soil sampling. In mature (~100 years old) pine forest stand at Ghoragali and Lehterar sites, a mean basal area of 30.38 and 26.11 m2·ha-1 represented mean volume of 243 and 197 m3·ha-1,respectively. The average biomass (t·ha-1) was 237 in Ghoragali site and 186 t·ha-1 in Lehterar site, which is equal to 128 and 100 t C ha-1 including soil C. However, on average basis both the forests have 114.5± 2.26 t·ha-1 of carbon stock which comprises of 92% in tree biomass and only 8% inthe top soils. In mixed broadleaved evergreen forests a mean basal area(m2·ha-1) was 3.06 at Kherimurat with stem volume of 12.86 and 2.65 at Sohawa with stem volume of 11.40 m3·ha-1. The average upper and understorey biomass (t·ha-1) was 50.93 in Kherimurat site and 40.43 t·ha-1 in Sohawa site, which is equal to 31.18 and 24.36 t C ha-1 including soil Cstocks. This study provides a protocol and valuable baseline data for monitoring biomass and carbon stocks in Pakistan’s managed and unmanaged sub-tropical forests. 相似文献