北京市森林碳储量和碳汇经济价值研究

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2021.06.009

摘要/Abstract

摘要：

基于北京市第七次(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,采用生物量转换因子连续函数法,评估2004—2018年北京市森林资源碳储量的动态变化,并运用碳税法对其碳汇经济价值进行估算。结果表明:北京市的森林碳储量在2004—2008年为7.09Tg,2009—2013年为9.43Tg,2014—2018年为15.39Tg。森林碳密度在3个清查期内依次为19.94,21.97和24.75t/hm²。其中,幼龄林占林分总碳储量的比例最高,3个清查期内依次占到52.04%,47.64%和53.42%;中龄林的占比也较高,依次达到23.05%,24.78%和21.00%。北京市森林碳汇的经济价值在2004—2008年为50.75亿元,2009—2013年为57.25亿元,2014—2018年为76.52亿元,15年间的年均碳汇经济价值增量为1.718亿元。北京市森林资源的碳储量和碳汇经济价值均呈现出增长的趋势,但中幼龄林的占比较高,森林碳密度较低,应进一步加强森林的科学抚育和管理,持续提高森林的碳汇功能和价值。

关键词: 森林碳储量, 碳密度, 碳汇经济价值, 北京市

Abstract:

Based on the forest inventory data of Beijing from the seventh (2004-2008),the eighth (2009-2013) and the ninth (2014-2018),the continuous biomass expansion factor method was used to evaluate the dynamic changes of forest carbon stocks in Beijing during 2004-2018,and the carbon tax assessment method was used to estimate the economic value of the forest carbon sink in Beijing from 2004 to 2018. The results showed that: the forest carbon storage in Beijing was 7.09Tg from 2004 to 2008,9.43Tg from 2009 to 2013,and 15.39Tg from 2014 to 2018. The forest carbon density was 19.94,21.97,and 24.75t/hm²,respectively. The young forest accounted for the highest proportion of total carbon storage,accounting for 52.04%,47.64% and 53.42% in the three inventory periods respectively,while middle forest accounted for 23.05%,24.78% and 21.00% in the same period respectively. The economic value of forest biomass carbon sink in Beijing was 5.075 billion yuan between 2004 to 2008,5.725 billion yuan between 2009 to 2013,and 7.652 billion yuan between 2014 to 2018,the annual increment of economic value of forest biomass carbon sink in 15 years was 171.8 million yuan. The carbon stocks and carbon stock economic value of the forest resources in Beijing showed an increasing trend,but the proportion of young forest and middle forest was relatively high,and the carbon density of forests was low,so the scientific cultivation and management of the forest should be strengthened in order to continuously improve the function and value of the forest carbon sink.

Key words: forest carbon stocks, carbon density, carbon sink economic value, Beijing

中图分类号:

S718.5

张峰, 彭祚登. 北京市森林碳储量和碳汇经济价值研究[J]. 林业资源管理, 2021, 0(6): 52-58.

ZHANG Feng, PENG Zuodeng. Biomass Carbon Stocks and Carbon Stock Economic Value of Forests in Beijing[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2021, 0(6): 52-58.

图/表 6

表1

表2

表3

表4

图1

表5

参考文献 36

[1]	Guo Zhaodi, Hu Hui Feng, Li Pin, et al. Spatio-temporal changes in biomass carbon sinks in China's forests from 1977 to 2008[J]. Science China Life Sciences, 2013, 56(7):661-671. doi: 10.1007/s11427-013-4492-2 pmid: 23722235
[2]	Pan Yude, Birdsey R A, Fang Jingyun, et al. A large and persistent carbon sink in the world's forests[J]. Science, 2011, 333(6045):988-993. doi: 10.1126/science.1201609 pmid: 21764754
[3]	Magnussen S, Köhl M, Olschofsky K. Error propagation in stock-difference and gain-loss estimates of a forest biomass carbon balance[J]. European Journal of Forest Research, 2014, 133(6):1137-1155. doi: 10.1007/s10342-014-0828-0
[4]	Fang Jingyun, Guo Zhaodi, Hu Huifeng, et al. Forest biomass carbon sinks in East Asia,with special reference to the relative contributions of forest expansion and forest growth[J]. Global Change Biology, 2014, 20(6):2019-2030. doi: 10.1111/gcb.12512 pmid: 24464906
[5]	Avitabile V, Camia A. An assessment of forest biomass maps in Europe using harmonized national statistics and inventory plots[J]. Forest Ecology and Management, 2018, 409:489-498. doi: 10.1016/j.foreco.2017.11.047 pmid: 29449758
[6]	Dixon R K, Solomon A M, Brown S, et al. Carbon pools and flux of global forest ecosystems[J]. Science, 1994, 263(8144):185-190. doi: 10.1126/science.263.5144.185
[7]	刘国华, 傅伯杰, 方精云. 中国森林碳动态及其对全球碳平衡的贡献[J]. 生态学报, 2000, 20(5):733-740.
[8]	黄从德, 张健, 杨万勤, 等. 四川省及重庆地区森林植被碳储量动态[J]. 生态学报, 2008, 28(3):966-975.
[9]	李海奎, 雷渊才, 曾伟生. 基于森林资源清查资料的中国森林植被碳储量[J]. 林业科学, 2011, 47(7):7-12.
[10]	葛立雯, 潘刚, 任德智, 等. 西藏林芝地区森林碳储量碳密度及其分布[J]. 应用生态学报, 2013, 24(2):319-325.
[11]	陆君, 刘亚风, 齐珂, 等. 福州市森林碳储量定量估算及其对土地利用变化的响应[J]. 生态学报, 2016, 36(17):5411-5420.
[12]	刘领, 王艳芳, 悦飞雪, 等. 基于森林资源清查资料的河南省森林植被碳储量动态变化[J]. 生态学报, 2019, 39(3):864-873.
[13]	王新友, 马全林, 王耀林. 石羊河流域人工防护林碳效益估算[J]. 中国沙漠, 2020, 40(4):197-205.
[14]	何英, 张小全, 刘云仙, 等. 中国森林碳汇交易市场现状与潜力[J]. 林业科学, 2007, 43(7):106-111.
[15]	张娟, 陈钦. 森林碳汇经济价值评估研究——以福建省为例[J]. 西南大学学报:自然科学版, 2021, 43(4):121-128.
[16]	贯君, 曹玉昆, 朱震锋, 等. 基于B-S期权定价理论的落叶松碳汇造林项目经济价值评估与敏感性分析[J]. 干旱区资源与环境, 2020, 30(1):63-70.
[17]	干旱区资源与环境[EB/OL].(2021-04-15)[2021-08-28]. http://yllhj.beijing.gov.cn/zwgk/tjxx/202104/P020210427605879603782.pdf
[18]	Fang J Y, Chen A P, Peng C H, et al. Changes in forest biomass carbon storage in China between 1949 and 1998[J]. Science, 2001, 292(5525):2320-2322. pmid: 11423660
[19]	Zhang Chunhua, Ju Weimin, Chen Jing, et al. China's forest biomass carbon sink based on seven inventories from 1973 to 2008[J]. Climatic Change, 2013, 118(3/4):933-948. doi: 10.1007/s10584-012-0666-3
[20]	国家林业局. 造林项目碳汇计量与监测指南[M]. 北京: 中国林业出版社, 2008.
[21]	陈晓凤. 北京市乔木林碳储量及其固碳潜力研究[D]. 北京:北京林业大学, 2020.
[22]	LY/T1721—2008,森林生态系统服务功能评估规范[S].
[23]	Woodburry P B, Smith J E, Heath L S. Carbon sequestration in the US forest sector from 1990 to 2010[J]. Forest Ecology and Management, 2007, 241(1/3):14-27. doi: 10.1016/j.foreco.2006.12.008
[24]	罗天祥. 中国主要森林类型生物生产力格局及其数学模型[D]. 北京:中国科学院研究生院, 1996.
[25]	刘再清, 陈国海, 孟永庆, 等. 五台山华北落叶松人工林生物生产力与营养元素的积累[J]. 林业科学研究, 1995, 8(1):88-93.
[26]	吴刚, 冯宗炜. 中国油松林群落特征及生物量的研究[J]. 生态学报, 1994, 14(4):415-422.
[27]	马钦彦. 中国油松生物量的研究[J]. 北京林业大学学报, 1989, 11(4):1-10.
[28]	刘瑞刚, 李娜, 苏宏新, 等. 北京山区3种暖温带森林生态系统未来碳平衡的模拟与分析[J]. 植物生态学报, 2009, 33(3):516-534. doi: 10.3773/j.issn.1005-264x.2009.03.011
[29]	白杨, 欧阳志云, 郑华, 等. 海河流域森林生态系统服务功能评估[J]. 生态学报, 2011, 31(7):2029-2039.
[30]	李庆云, 万猛, 樊巍, 等. 黄淮海平原农区杨树人工林生物量和生产力研究[J]. 河南科学, 2008, 26(4):434-437.
[31]	张小泉, 孟永庆, 刘命荣, 等. 五台青杨天然林净生产力与营养元素积累的研究[J]. 林业科学研究, 1995, 8(3):291-296.
[32]	赵敏. 中国主要森林生态系统碳储量和碳收支评估[D]. 北京:中国科学院研究生院植物研究所, 2004.
[33]	张艺, 余新晓, 范敏锐等. 北京山区刺槐林净初级生产力对气候变化的响应[J]. 水土保持研究, 2012, 19(3):151-155.
[34]	张春华, 居为民, 王登杰, 等. 2004—2013年山东省森林碳储量及其碳汇经济价值[J]. 生态学报, 2018, 38(5):1739-1749.
[35]	李奇, 朱建华, 冯源等. 中国森林乔木林碳储量及其固碳潜力预测[J]. 气候变化研究进展, 2018, 14(3):287-294.
[36]	张煜星, 王雪军, 蒲莹, 等. 1949—2018年中国森林资源碳储量变化研究[J]. 北京林业大学学报, 2021, 43(5):1-14.

森林类型	转换系数		R²
森林类型	a	b	R²
柏木(Platycladus and Cupressus)	0.4904	30.4270	0.9608
落叶松(Larix)	0.6079	17.0620	0.8948
油松(Pinus tabulaeformis)	0.7709	8.8631	0.9254
桦木(Betula)	0.8101	11.6820	0.8815
栎树(Quercus)	0.7848	16.7150	0.9542
杨树(Populus)	0.6251	11.4620	0.8537
硬阔类、软阔类	0.8918	28.4410	0.8103

森林类型	净初级生产力
柏木	955
落叶松	917
油松	772
桦木	679
栎树	968
杨树	928
硬阔类、软阔类	372

森林类型	清查期	面积/万hm²	生物量/Tg	碳储量/TgC	碳密度/(MgC/hm²)	年碳汇/(TgC/a)
柏木	2004—2008年	5.55	1.81	0.95	17.04
	2009—2013年	6.49	2.19	1.14	17.61	0.04
	2014—2018年	6.77	2.52	1.31	19.40	0.03
落叶松	2004—2008年	0.48	0.26	0.14	29.05
	2009—2013年	0.44	0.29	0.16	35.91	0.00
	2014—2018年	0.56	0.37	0.20	34.96	0.01
油松	2004—2008年	4.36	1.56	0.83	18.96
	2009—2013年	5.30	2.00	1.06	20.08	0.05
	2014—2018年	6.67	2.70	1.44	21.2	0.07
桦木	2004—2008年	0.93	0.61	0.30	32.42
	2009—2013年	1.57	0.81	0.40	25.61	0.02
	2014—2018年	2.46	1.31	0.65	26.34	0.05
栎树	2004—2008年	7.00	3.20	1.54	21.95
	2009—2013年	7.20	3.49	1.67	23.26	0.03
	2014—2018年	10.41	5.65	2.71	26.05	0.21
杨树	2004—2008年	6.97	2.79	1.26	18.03
	2009—2013年	5.70	3.27	1.47	25.79	0.04
	2014—2018年	5.49	3.91	1.76	32.10	0.06
硬阔类、软阔类	2004—2008年	10.28	4.64	2.09	20.31
	2009—2013年	16.20	7.81	3.51	21.70	0.29
	2014—2018年	29.70	16.26	7.32	24.64	0.76

森林类型	2004—2008年
森林类型	固碳价值 /亿元	释氧价值 /亿元	碳汇价值 /亿元	单位面积碳汇价值/ (万元/hm²)
柏木	3.29	6.31	9.60	1.73
落叶松	0.30	0.52	0.83	1.72
油松	2.20	4.01	6.21	1.42
桦木	0.48	0.75	1.24	1.33
栎树	4.37	8.06	13.43	1.78
杨树	5.53	7.70	13.23	1.90
硬阔类、软阔类	2.67	4.55	7.22	0.70
总计	18.85	31.90	50.75	1.43
森林类型	2009—2013年
森林类型	固碳价值 /亿元	释氧价值 /亿元	碳汇价值 /亿元	单位面积碳汇价值/ (万元/hm²)
柏木	3.87	7.38	11.24	1.73
落叶松	0.29	0.48	0.77	1.76
油松	2.70	4.87	7.57	1.73
桦木	0.77	1.27	2.03	1.30
栎树	4.54	8.29	12.83	1.78
杨树	4.80	6.29	11.10	1.95
硬阔类、软阔类	4.52	7.17	11.70	0.72
总计	21.49	35.75	57.25	1.33
森林类型	2014—2018年
森林类型	固碳价值 /亿元	释氧价值 /亿元	碳汇价值 /亿元	单位面积碳汇价值/ (万元/hm²)
柏木	4.09	7.69	11.79	1.74
落叶松	0.37	0.61	0.98	1.75
油松	3.49	6.22	9.71	1.43
桦木	1.21	1.99	3.20	1.30
栎树	6.70	11.99	18.69	1.80
杨树	3.91	6.06	9.97	1.82
硬阔类、软阔类	9.04	13.15	22.18	0.75
总计	28.81	47.71	76.52	1.23