1998年长江和松花江流域的特大洪水, 使人们认识到生态环境恶化和森林资源被过度消耗的结果, 同年国家开始试点实施天然林资源保护工程, 2000年正式开始建设天保工程。天保工程建设第一期时间为2000—2010年, 第二期时间为2011—2020年, 旨在通过在长江上游和黄河上中游全面停止天然林商业性采伐, 营造新的公益林, 在东北内蒙古林区减少采伐量, 同时管护好工程区的森林资源来恢复天然林和生态修复, 促进经济社会的可持续发展。

森林碳汇是通过植树造林、森林保护等措施, 利用绿色植物的光合作用吸收大气中的二氧化碳并将其固定到森林当中, 在当前气候变化的背景下, 是增加温室气体吸收, 实现碳中和的行之有效的途径^[1], 《巴黎协定》中明确了温室气体的汇和库, 包括森林等, 鼓励发展中国家通过养护、可持续管理森林, 增强森林碳汇的作用^[2-3]。《全国森林经营规划》(2016—2050年), 首次把森林碳储量作为重要的指标列出；天保工程第二期工程提出了碳汇目标, 即到2020年, 天保工程第二期预期新增碳汇是416 TgC(4.16亿t)^[4], 因此, 估算天然林保护工程区近20年森林植被碳储量动态, 明确碳汇特征, 不仅可以评价天保工程的实施效果, 量化天保措施对全国碳汇的贡献, 而且可以为更精准的天保措施提供技术支撑和数据支持。

多年来, 国内外广泛开展了关于碳储量估算的研究。区域尺度碳储量估算主要有基于森林资源清查的生物量转换法、通量观测法、基于遥感的定量反演法等^[5-7]。国内外学者基于森林资源清查数据, 广泛探索了关于清查数据、生物量和碳储量之间的直接或间接关系, 逐渐引申出平均生物量法、生物量转换因子法、生物量转换因子连续函数法等。李海奎等^[8]基于森林清查资料利用生物量经验回归估算出全国森林植被碳储量, 并比较了IPCC法、生物量经验回归法和转换因子连续函数法的适用性和稳定性^[9]；欧强新等^[10]基于决策树模型研究了马尾松生物量转换和扩展因子估算差异的来源, 筛选出对其影响最为显著的林分特征因子; Wu等^[11]利用生物量转换因子连续函数法估算天保工程区植被碳储量并分析时空变化和关键影响因素；基于涡度相关技术进行碳通量观测, 成为碳汇(源)特征分析和评估的重要方法^[12-13]；随着遥感技术与应用的发展, 促进了大尺度区域估算森林碳储量的研究, 例如, 巫明焱等^[14]利用Landsat 8数据估算米亚罗自然保护区森林地上碳储量, Patil等^[15]研究了结合地面调查和遥感技术估算碳储量的方法等。

1 研究区概况

研究区为整个天然林保护工程区。第一期天保工程区涉及到黄河上中游、长江上游、内蒙古、东北等森林资源丰富, 承载着重点国有林区的17个省(自治区、直辖市)的734个县和167个森工局, 林业用地总面积12372万hm², 天然林面积5643万hm^2[16], 其中：黄河中上游包括山西、甘肃、青海、宁夏、内蒙古、陕西、河南7省(自治区、直辖市)；长江上游包括西藏、云南、四川、重庆、贵州、湖北6省(自治区、直辖市)；内蒙古东北等重点国有林区包括吉林、黑龙江、内蒙古、海南、新疆5省(自治区、直辖市)。天保工程建设第二期, 省(自治区、直辖市)数量不变, 新增了丹江口水库的11个县(区、市), 其中湖北7个, 河南4个。整个工程区覆盖我国东北、西北、西南地区(图 1), 面积大, 分布广。

2 数据与方法 2.1 数据

数据来源于第6次(1999—2003)、第7次(2004—2008)、第8次(2009—2013)和第9次(2014—2018)全国森林资源连续清查天保工程区的统计数据, 由于天保工程区区划到县, 因此只抽取这17个省份中有天保工程区划县(森工局)的样地数据进行研究。森林植被定义为乔木林、疏林地、散生木、四旁树、竹林和特种灌木林。作为森林资源的主体, 乔木林分起源、龄组和优势树种在省级尺度上分别统计面积和蓄积量；疏林地按优势树种统计面积和蓄积；散生木和四旁树统计蓄积量；竹林统计面积及株数；灌木林统计面积。

2.2 方法

本研究森林资源碳储量包括地上部分和地下部分生物量碳储量, 不包括死木碳储量, 枯枝落叶层碳储量和土壤有机碳, 基本估算方法兼容第6—9次全国森林植被碳储量的计算方法。

2.2.1 乔木林生物量

使用材积源方法中的生物量加权平均法^{[8, 17-21]}, 其基本公式为：

(1)

式中, B₁为某省某一优势树种的生物量, V为该省该优势树种的蓄积量；v_i为该省该优势树种第 i 个样地的调查材积；b_ij为该省该优势树种第i个样地第j个径阶的模型生物量; v_ij为该省该优势树种第i个样地第j个径阶的模型材积, 样地模型材积在兼容模型中是利用材积公式获得的, 如果不存在兼容模型则利用二元材积公式v=a+b×(D²H)计算(v为模型材积, D为胸径, H为树高, a和b为参数); m_i为分省该优势树种第i个样地内径阶数；n为分省该优势树种计算生物量的优势树种样地个数。

分省分优势树种的生物量模型, 优先使用行业标准的生物量模型和碳计量参数^[22-34], 然后是《中国森林植被生物量和碳储量评估》中模型^[35]。

2.2.2 疏林地、散生木和四旁树生物量

采用同省相同优势树种的一致的生物量转换因子。

2.2.3 竹林生物量

竹林生物量分省, 按毛竹和其它竹分别计算, 基本公式为：

(2)

式中, B₂为某省某一类型竹林总生物量, B为某类型单株竹生物量, N为某类型竹总株数, 其中B采用孙天任(1986)和《竹林经营碳汇项目方法学》中的模型, 单株竹胸径采用径阶中值或全省加权平均胸径^[36]。

2.2.4 灌木林生物量

分省灌木林总生物量的计算公式为：

(3)

式中, B₃为某省灌木林总生物量, b为该省灌木林单位面积生物量, A为该省灌木林总面积。其中关键因子b根据之前学者的研究和本省乔木林单位面积生物量综合考虑确定, 按照保守的原则进行估算^[37-42]。

2.2.5 碳储量计算方法

对某一树种, 碳储量和生物量之间只相差一个固定的转换系数, 即含碳率。某省某一树种的碳储量C计算公式为：

(4)

式中, B为某省某一优势树种总生物量, c为该树种的含碳率。其中c的选择对13个优势树种采用行业标准, 其他树种采用计算公式：(c₁为纤维素含量, c₂半纤维素含量, c₃木质素含量)。

3 结果 3.1 总碳储量

天保工程区第6次至第9次全国森林资源连续清查期间的总碳储量分别为2999、3254、3585 TgC和4097 TgC(图 2), 期间年均增长率分别为1.65%、1.96%和2.70%, 其中：乔木林碳储量分别为2439、2638、2948 TgC和3364 TgC, 年均增长率分别为1.58%、2.25%和2.68%；灌木林碳储量分别为233.05、268.33、295.72 TgC和317.86 TgC, 年均增长率为2.86%、1.96%和1.45%；竹林碳储量分别为87.08、103.16、93.07 TgC和144.72 TgC, 总体呈增加趋势；疏林地碳储量分别为28.26、26.96、25.37 TgC和22.55 TgC, 总体呈下降状态, 年均减少分别为-0.94%、-1.20%和-2.33%；散生木碳储量分别为168.43、170.84、167.86 TgC和178.03 TgC, 相对稳定；四旁树碳储量分别为42.98、46.74、55.36 TgC和69.59 TgC, 增长较快, 年均增长率分别为1.69%、3.45%和4.68%。4期各种森林植被碳储量占总碳储量比例均相对稳定, 其中：乔木林在81.07%—82.22%之间, 灌木林在8.00%左右；竹林在3.00%左右, 散生木在5.00%左右, 四旁树在1.50%左右, 疏林地均不足1.00%。

表 1列出了天保工程区4期总碳储量按地理分布(分省)的状况, 从中可以看到：随着时间的推移, 除西藏碳储量保持相对稳定外, 其他16个省(自治区、直辖市)的总碳储量均明显增加, 其中湖北省碳储量年均增长率5.71%, 增速最高, 贵州、宁夏、山西、河南和重庆年均增长率均在4.00%以上, 分别为5.09%、4.85%、4.63%、4.24%和4.20%。天保工程区总碳储量省级尺度上分布差异大, 以9次清查为例, 四川的碳储量占整个天保工程区总碳储量约23.02%, 黑龙江、云南、内蒙古碳储量分别占天保工程区总量的14.96%、14.02%、13.27%, 这4个省份的碳储量约占整个天保工程区总量的65.26%, 其余13个省份仅占34.74%, 其中西藏、海南和宁夏碳储量占比最小, 均不足1%。

3.2 乔木林分起源、龄组和树种(组)的碳储量和碳密度

4期清查, 天然乔木林碳储量分别为2308.72、2466.57、2721.10 TgC和3036.97 TgC, 占同期全区乔木林的比例均超过90%, 总量增加, 但占比下降；而人工林碳储量, 总量和占比均上升, 由于总乔木林碳储量的增加, 虽然9次连清, 人工林的碳储量是6次连清的2.5倍, 但占比从仅5.33%增加到9.72%。天然林碳密度在4次连清中逐步上升, 由40.2 MgC/hm²上升到47.04 MgC/hm², 人工林碳密度呈先略微下降, 然后快速上升的趋势, 9次连清时, 碳密度为22.32 MgC/hm², 但仍不到天然林的50%(图 3)。

幼龄林到过熟林的5个龄组在4次连清中, 碳储量均有明显增加(图 4), 年均增长率分别为2.70%、2.28%、2.91%、1.90%和1.19%, 其中近熟林增长最快, 幼龄林、中龄林和近熟林碳储量增长速度均大于全区平均增长率(2.17%)。近20年来的4次清查中, 近熟林占全区乔木林碳储量比重逐步上升, 成熟林占比略微减少, 过熟林碳储量占比减少明显, 由6次清查的19.21%降低到9次清查的16.63%。9次清查中, 幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林和过熟林分别占乔木林碳储量的11.26%、29.61%、20.41%、22.08%、16.63%, 中龄林碳储量占全区乔木林碳储量最多, 幼龄林占比最少；6次清查到第7次清查每个龄组碳密度均有所下降, 其中近熟林碳密度降低3.13 MgC/hm², 降幅最大, 7次清查至第9次清查过熟林碳密度保持稳定, 其余龄组均上升(图 4), 9次清查时幼龄林、中龄林、近熟林、成熟林、过熟林碳密度分别为19.07、37.73、50.69、61.14 MgC/hm²和77.11 MgC/hm²；幼龄林到过熟林, 碳密度逐渐上升, 过熟林的碳密度最大, 是幼龄林碳密度的4倍。

从6次清查到9次清查, 林分优势树种的划分更为详细, 例如：6次清查, 东北地区的三大硬阔树种水曲柳、胡桃楸和黄菠萝通称水胡黄, 到9次清查时已详细区分。以9次清查为例：乔木林中碳储量混交林占比36.03%, 纯林63.97%；碳储量最大的优势树种(组)分别是阔叶混、栎类、落叶松、针阔混、白桦、冷杉, 这6个优势树种(组)的比例均超过乔木林总碳储量的5.00%, 其中阔叶混最高, 超过1/4, 合计占比超过2/3。纯林中栎类比例最高, 为11.83%, 栎类、落叶松、白桦、冷杉这4个树种的总碳储量占乔木林总碳储量的33.49%, 占纯林的比例超过50.00%, 樟树、其他松类、木荷、枫香、赤松、泡桐、水胡黄、水杉、国外松、黄菠萝、相思、檫木、湿地松、楝树、黑松等15个树种(组)占全区碳储量均不到0.1%, 合计占比仅0.58%。天保工程区乔木林平均碳密度在四次森林资源清查中分别为37.67、36.17、39.49 MgC/hm²和42.46 MgC/hm², 总体呈上升趋势。9次清查中, 碳密度最高的几个优势树种为赤松、冷杉、黄菠萝, 其值为119.35、86.84 MgC/hm²和86.31 MgC/hm², 均超过平均碳密度的一倍；杨树、水杉、湿地松碳密度最低, 仅为全区平均碳密度的50%左右。表 2列出了天保工程区乔木林分优势树种统计的碳储量和碳密度。

3.3 碳汇/源及其特征

6次清查到9次清查的3个间隔期, 天保工程区新增碳储量分别为255.33、331.46 TgC和511.53 TgC, 表现为明确的碳汇功能, 且碳汇能力不断增强, 其中乔木林9次清查新增固碳量为第7次清查的2倍, 四旁树为3.7倍；灌木林每次清查新增固碳量有所减少；散生木和竹林9次清查新增固碳量明显上升, 超过7次清查新增固碳量的3倍, 而这两类植被在8次清查表现为碳源(新增固碳量分别为-2.99、-10.09 TgC)；疏林地每次清查新增固碳量都为负, 分别为-1.30、-1.58、-2.82 TgC, 疏林地排放的碳有上升的趋势, 碳源特征明显。疏散四合计新增固碳量增长明显。

乔木林和灌木林为天保工程区碳汇的主力, 第8次清查后竹林对全区碳汇的贡献超过了灌木林。图 5为全区碳汇/碳源统计图。

天保工程区乔木林在3个清查间隔中新增固碳量分别为199.10、310.10 TgC和416.16 TgC。天然林和人工林在3个清查间隔中, 都有很强的固碳能力, 固碳效率也越来越高, 第9次清查新增固碳量为第7次清查新增固碳量的2倍, 天然林碳汇年平均增长率为7.18%, 人工林为9.29%, 天然林碳储量大, 每期固碳量多, 增长速度略慢于人工林。天保工程区中, 三次清查天然林新增固碳量占全区乔木林新增固碳量的79.28%、82.08%、75.90%, 是全区碳汇的主力, 人工林固碳增长很快, 对全区碳汇的贡献由20.72%上升到24.10%。图 6为天保工程区乔木林碳汇/源按起源的分配统计图。

在3次清查间隔中, 各个龄组都发挥了碳汇功能, 除了过熟林在第9次清查新增固碳量较于前一次清查新增量有所降低, 幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林每次清查新增固碳量都明显上升, 说明碳汇能力提升。近20年来, 中龄林和幼龄林碳汇效果显著, 每期固碳效率有所提高, 幼龄林对全区乔木林碳汇的贡献由8.75%增长到了20.01%, 中龄林对碳汇的贡献由26.76%增长至33.66%；相比之下, 近熟林、过熟林对碳汇贡献有所降低。第7次清查, 近熟林新增固碳量对碳汇的贡献最大, 占全区乔木林新增固碳量的36.61%, 而第8次、第9次清查显示全区乔木林碳汇贡献最大的是中龄林, 占比分别为29.95%、33.66%。图 7为乔木林碳汇/源按龄组的分配情况统计图。

表 3为天保工程区乔木林碳汇/源按优势树种分布情况。表 3显示：大部分树种每次清查间隔总固碳量大于0, 且第9次清查新增固碳量较第7次清查新增固碳量有明显增长。阔叶混和针阔混第6次清查至第9次清查总新增固碳量为579.18、159.45 TgC, 分别占全区乔木林总固碳量的62.59%、17.23%。柏木、落叶松、马尾松、杉木等树种固碳能力较强, 每次清查间隔期都能保持稳定的固碳量, 自第6次清查至第9次清查, 柏木总新增固碳量为50.22 TgC, 占天保工程区乔木林总新增固碳量的5.43%, 落叶松总固碳量为39.86 TgC, 占全区总固碳量的4.31%, 马尾松为31.44 TgC, 占全区3.4%, 杉木为20.48 TgC, 占全区2.21%。对于树组如其他硬阔类、其他软阔类、针阔混、阔叶混等, 由于每次清查, 每个省份(直辖市、自治区)对树种划分不统一, 树组包含树种类别与数量有差别, 因此碳汇/源特征变化较大, 这也是导致其他硬阔类每次清查间隔期的固碳量为负的原因。

4 讨论

天然林资源保护工程实施以前, 天然林资源的过度采伐和利用, 导致我国森林面积增长缓慢, 质量不高, 生态环境建设形势严峻^[16]；天保工程开始实施后, 天然林得到有效保护。近二十年来, 天保工程区总碳储量一直呈上升趋势, 增长的幅度越来越大, 期间年均增长率分别为1.65%、1.96%和2.70%, 增长速度越来越快, 其原因是自天保工程实施以来, 通过营造林方式, 封山禁牧、休牧、生态移民等措施, 有效地保护并增加了天然林资源^[43-44]。自第7次清查至第9次清查, 天保工程区总碳储量占全国森林植被总碳储量的比重分别为41.65%、42.54%、44.60%, 天保工程区碳储量在全国所占比重呈上升趋势。第8次清查天保工程区碳汇占全国总碳汇的53.78%, 9次清查时已占全国同期总碳汇的67.46%, 原因是天保工程区通过一系列措施保护和发展森林资源, 而非天保工程区的森林资源承担着我国市场需求, 增长较慢；9次清查天保工程区新增固碳量511.53 TgC, 远超过天保工程二期碳汇目标416 TgC。由此可见, 天保工程区是我国森林碳汇稳定的压舱石和强大的推动力。

自7次清查至9次清查, 天保工程区乔木林碳储量占全国乔木林碳储量的39.59%、41.35%、44.41%, 占比越来越高。8、9两次清查, 工程区内乔木林碳汇占全区碳汇的86.15%, 占全国同期总碳汇的52.84%, 其中工程区内天然林碳汇占工程区内乔木林碳汇的78.54%, 天保工程乔木林碳汇主要源于天然林。第8次清查天保工程区天然林碳汇占全国碳汇的41.30%, 第9次清查工程区占全国碳汇的41.66%。方精云等^[45]研究了上世纪70年代至1998年碳储量增加主要由人工林造林导致, 本研究得出2004—2018年, 天然林碳汇贡献大于人工林, 此结果反映出天然林保护对于碳汇的促进作用。

从地理分布来看, 天保工程区中四川省的总碳储量最高, 约占全区碳储量的23%左右, 一方面因为四川省碳密度高出全区水平20%左右, 另一方面是四川省森林面积大, 其乔木林面积在天保工程区中仅次于黑龙江, 这和长江上游地区天然林保护工程区的研究是一致的^[46]。四川省灌木林碳储量占全区碳储量40%左右, 竹林碳储量占全区的55%以上, 其中竹林增长速度很快, 年均增长率为5.19%。我国西南四川、云南、贵州三地碳储量约占整个天保工程区碳储量41%, 我国东北黑龙江、内蒙古、吉林三地碳储量约占全区35%；碳储量在我国西南、东北分布比较集中。湖北、贵州、宁夏、山西、河南、重庆碳储量年均增长率高, 均超过4%, 是全区年均增长率(2.10%)的2倍。六次清查以来, 四川、云南、黑龙江、内蒙古固碳量最多, 分别占全工程区的22.36%、11.87%、10.62%和10.04%；碳汇增长最快的是吉林和海南, 而宁夏的碳汇效率有下降趋势。

天保工程区中天然林分布广泛, 4次连清中, 天然林碳储量占全区乔木林总碳储量的90%以上, 碳密度是人工林的2倍以上, 碳储量和碳密度在天然林保护工程实施后, 都得到了增长, 碳储量年均增长率分别为1.33%、1.98%、2.22%, 而碳密度的年均增长率则小于碳储量的年均增长率, 分别为0.84%、1.20%、1.12%, 天然林面积年均增长率为0.85%、0.64%、1.09%, 除第7—6次清查间隔期以外, 碳密度的增长率大于天然林面积增长率, 碳密度和天然林面积的增长都促进了天然乔木林的碳汇表现, 相比之下, 碳密度的促进作用更大。张春华等^[6]研究黑龙江省森林碳储量变化, 在天然林资源保护工程实施以前, 黑龙江省森林表现为强碳源, 主要原因是天然林面积的减少, 天保工程实施后表现为碳汇, 这与本研究结果是一致的。

20年来的四次清查, 人工乔木林碳储量占乔木林总碳储量分别为5.33%、6.49%、7.69%和9.72%, 人工林碳汇的贡献占乔木林的20.72%、17.92%和24.10%, 人工乔木林碳储量增长速度快, 人工林碳储量年均增长率为5.67%、5.78%和7.60%, 碳密度年均增长率为-3.71%、4.64%和5.82%, 除了第7—6次清查间隔碳密度有所下降, 其余时期碳储量和碳密度都保持着较高的增长率。人工林面积年均增长率为10.13%、0.96%和1.68%, 第6次至第7次清查间隔期间碳储量的提高完全依赖于面积的增长, 之后面积年均增长速度下降, 碳密度增长速度上升, 此时碳密度对人工林碳汇的推动作用更加明显。

幼龄林、中龄林和近熟林碳储量的快速增长, 从侧面说明了营造林方式有效推动了森林碳汇。近20年来, 天保工程区乔木林碳密度稳定提升, 其中幼龄林、中龄林碳密度明显提升, 近熟林、成熟林碳密度比较稳定, 过熟林碳密度略有下降；整体而言, 碳密度随着林龄的增加逐渐增大, 这和之前学者对于东北天然林保护区碳储量的研究是一致的^[47], 不过全区幼龄林碳储量占乔木林总碳储量比重有所提升。由图 7可以看出, 幼龄林和中龄林对碳汇的贡献越来越大, 7次清查之后, 中龄林取代近熟林成为碳汇贡献最大的龄组, 幼龄林碳汇增强主要源于碳密度的快速提高, 中龄林主要源于面积和碳密度的共同增长。

落叶松、马尾松、杉树、柏木等碳储量高, 碳汇作用都比较强, 碳密度增长比较快。由于每次森林资源连续清查每个地区关于优势树种的分类不统一, 还有一些树种的碳汇/源特征无法表现。

天保工程区灌木林和竹林对碳汇贡献不容忽视。近20年来, 灌木林碳储量年均增长率为2.09%, 对全区碳汇的贡献为7.72%, 从7次清查新增固碳量35.28 TgC至9次清查新增固碳量22.14 TgC, 灌木林的碳汇效率呈下降趋势。近20年来, 竹林碳储量年均增长率为3.44%, 由第6次清查87.08 TgC增长至9次清查144.72 TgC, 竹林对全区碳汇的贡献为5.25%；竹林作为一种特殊的森林资源, 竹林的生态、经济价值都很高, 我国竹林面积每年以3%的速度增长, 竹林的碳汇作用将会越来越重要^[48-49]。

5 结论

天保工程区碳储量集中分布于我国东北和西南两大区域, 碳储量超过全区的70%；乔木林碳储量占全区碳储量的80%以上, 碳汇占全区75%以上, 乔木林是全区碳汇的主体, 天然林碳汇年均增长率达到4%以上, 碳汇作用明显。天保工程区碳汇对全国森林植被总碳汇量的贡献由8次连清的53.78%上升到9次的67.46%, 对全国森林植被碳汇的贡献巨大, 且仍有潜力, 但省际间分布不平衡；森林碳密度稳定上升, 森林质量的提高是天然林碳汇增加的主要因素, 人工林的碳汇作用也开始显现, 但碳密度仍不足天然林碳密度的50%, 碳汇潜力较大。