"國家自主貢獻(xiàn)"（INDCs）鼓勵各國自覺承擔(dān)減排責(zé)任,林業(yè)部門的碳貢獻(xiàn)及潛力對我國承擔(dān)減排替代及合理制定INDCs目標(biāo)具有積極意義。通過生物量轉(zhuǎn)換因子連續(xù)函數(shù)法和土壤有機碳儲量推算法,利用第八次森林資源清查數(shù)據(jù),模擬預(yù)測三種森林生長情境下各林區(qū)承諾期內(nèi)碳貢獻(xiàn)分布變化情況。研究結(jié)果表明:①至第八次森林資源清查結(jié)束,三大林區(qū)總碳儲量為48.63 PgC,總蓄積量為188.02×10⁸m³。②至2030年,自然增長情境（Ⅰ）、按原面積比例分配情境（Ⅱ）和人工林高配比情境（Ⅲ）下林區(qū)總碳儲量將分別增加1.70、6.90和7.11 PgC,蓄積量分別增加53.04×10⁸、61.70×10⁸和62.38×10⁸m³。③2013—2030年期間,各林區(qū)碳貢獻(xiàn)均保持增長,但東北和西南林區(qū)貢獻(xiàn)率逐年下降,南方林區(qū)貢獻(xiàn)率上升趨勢明顯。④敏感性分析結(jié)果表明,每提高5%南方林區(qū)新造林面積比例,三大林區(qū)的碳儲量和蓄積量將提升6 TgC和7×10⁵m

【文章來源】：中國人口·資源與環(huán)境. 2020,30(05)北大核心CSSCICSCD

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【部分圖文】：

森林生態(tài)系統(tǒng)碳儲量核算框架

(1)南方林區(qū)作為碳貢獻(xiàn)率持續(xù)上升的林區(qū)，碳貢獻(xiàn)增量一直遠(yuǎn)高于其他林區(qū)，但同時也是碳貢獻(xiàn)增量波動最大的林區(qū)，分別在2018年、2023年和2028年有明顯減少。碳貢獻(xiàn)增量高于其他林區(qū)是由于作為我國最大的人工林區(qū)，現(xiàn)有森林面積及新造林面積均高于其他林區(qū)，且現(xiàn)有森林以固碳潛力高的中幼齡林為主。林區(qū)碳貢獻(xiàn)增量呈現(xiàn)周期性地減少，是由于核算過程中將速生樹種桉樹的采伐年限設(shè)置為5a。從設(shè)置杉木和桉樹采伐年限對該林區(qū)碳貢獻(xiàn)的影響中可以看出，林分的更新替代能使碳貢獻(xiàn)增量維持較高水平，降低林區(qū)整體林齡增長速度，穩(wěn)定的低齡林面積比例也有利于提高森林長期的碳貢獻(xiàn)潛力。圖3 2013—2030年各林區(qū)蓄積量占比及蓄積增量區(qū)域分布變化

圖2 2013—2030年各林區(qū)碳儲量占比及碳儲增量區(qū)域分布變化(2)西南林區(qū)碳貢獻(xiàn)增長速度最為緩慢，碳貢獻(xiàn)增量在2013—2023年基本維持穩(wěn)定不變狀態(tài)，2024—2030年持續(xù)下降，且蓄積量占比下降趨勢明顯。這是該林區(qū)林齡偏大導(dǎo)致的，2013年該林區(qū)的成熟林和過熟林面積比例已經(jīng)高于其他林區(qū)，且覆蓋面積較廣的云南松和櫟類碳密度很低，導(dǎo)致林區(qū)整體碳儲量增長速度慢。無論是否增加新造林面積，2030年該林區(qū)的成熟林和過熟林都將成為主要儲碳林分，這將導(dǎo)致該林區(qū)的碳貢獻(xiàn)增量持續(xù)下降。西南林區(qū)需要改革森林采伐制度，對過熟林進行可持續(xù)經(jīng)營管理以提高過熟林更新能力，同時提高碳密度較高的冷杉和云杉新造林面積比例，以改善林齡偏大的現(xiàn)象并提高碳貢獻(xiàn)增量。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]2001—2017年我國森林火災(zāi)時空分布特征[J]. 喬澤宇,房磊,張悅楠,楊健,江濤,袁昊.  應(yīng)用生態(tài)學(xué)報. 2020(01)
[2]經(jīng)濟林種植對人工林木材供給能力的影響:抑制還是促進?——基于南方12省份森林資源清查面板數(shù)據(jù)[J]. 嚴(yán)如賀,柯水發(fā).  中國農(nóng)村經(jīng)濟. 2019(05)
[3]江西省銅鼓縣全面禁止天然林商業(yè)性采伐經(jīng)驗問題及對策[J]. 劉璨,帥忠義,李琪,張永亮.  林業(yè)經(jīng)濟. 2019(05)
[4]中國建筑部門中長期低碳發(fā)展路徑[J]. 劉俊伶,項啟昕,王克,鄒驥,孔英.  資源科學(xué). 2019(03)
[5]各國應(yīng)對氣候變化自主貢獻(xiàn)目標(biāo)及林業(yè)對策[J]. 鄭芊卉,周春國,韋海航,陳健.  世界林業(yè)研究. 2019(02)
[6]青岡櫟混交林生物量及碳儲量分布特征[J]. 林立彬,李鐵華,楊柳.  水土保持學(xué)報. 2019(01)
[7]基于GM（1,1）和因子分解模型的區(qū)域能源消費情景分析——以遼寧省為例[J]. 姜璐,陳興鵬,孔云霄,張子龍,薛冰.  生態(tài)學(xué)雜志. 2019(01)
[8]西南地區(qū)喬木林碳儲量及木材生產(chǎn)潛力預(yù)測[J]. 李奇,朱建華,范立紅,馮源,肖文發(fā).  生態(tài)環(huán)境學(xué)報. 2018(03)
[9]中國重點部門和行業(yè)碳排放總量控制目標(biāo)及政策研究[J]. 柴麒敏,傅莎,鄭曉奇,趙旭晨,徐華清.  中國人口·資源與環(huán)境. 2017(12)
[10]全球氣候治理形勢與我國低碳發(fā)展對策[J]. 何建坤.  中國地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版). 2017(05)



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