11月9日，西北农林科技大学水土保持科学与工程学院（水土保持研究所）岳超研究员与北京大学朴世龙院士在《Nature Communications》期刊上发表题为“Contributions of ecological restoration policies to China’s land carbon balance”的研究论文。
陆地生态系统碳源汇主要受环境变化和土地管理双重因素的共同驱动。未来的环境变化，如气候变化和大气二氧化碳浓度的增加（或减少），受到全球各国气候政策的协同作用。然而，由此引起的陆地碳源汇的变化并不直接受到单个国家气候政策的影响。相反，通过实施积极的土地管理策略，如提升碳储存能力或减少碳排放，各国能够直接且大幅地增强全球陆地碳汇。
自1970年代末以来，中国实施了一系列生态恢复工程，大幅提升了中国陆地碳汇。这些生态恢复工程的主要措施包括植树造林、减少工业木材砍伐、减少农村薪材砍伐、草地禁牧及森林防火五个方面（图1）。然而这些生态恢复措施对中国陆地碳汇的贡献尚未得到很好地量化。因此，本研究使用了动态全球植被模型ORCHIDEE-MICT-GLUC，该模型纳入了包括造林/毁林、森林轮伐、工业木材和农村薪材砍伐以及草地放牧等多种管理过程。此外，本研究还对模型进行了优化和扩展，改进和增加了森林火灾对林龄动态的影响模块以及森林凋落物收集模块。
本研究首先确定了主要生态恢复工程，即真实情景（“有政策”）下的土地利用效果，包括森林面积扩张（植树造林）、工业木材砍伐减少（减少木材砍伐）、农村薪材砍伐减少（减少农村薪材砍伐），放牧草地恢复（禁牧）和森林火灾降低（森林防火）。然后为每种真实情景（“有政策”）下的土地利用效果设计了相应的“无政策”情景。接着，通过因子模拟来量化土地管理（包括植树造林、减少工业木材砍伐、减少农村薪材砍伐、草地禁牧及森林防火）和环境变化（大气CO2浓度增长和气候变化）对当前国家陆地碳平衡的贡献。
研究结果显示，在“无政策”情景下，2001–2020年间，中国陆地生态系统呈现为碳源（-112.5 Tg C yr-1），而在真实情景（“有政策”）下，生态工程的实施具有很强的碳汇效应（175.9 Tg C yr-1）。其中，约72.7%的碳汇增长（真实情景和“无政策”情景的差值）归因于土地管理，包括植树造林（49.0%）、减少木材砍伐（21.8%）、森林防火（1.6%）和草地禁牧（0.3%）（图2），其余27.3%归因于环境变化，包括大气CO2浓度增长（42.2%）和气候变化（-14.9%）。
各因子对中国陆地碳汇的贡献的空间格局如（图3）所示。植树造林的碳汇效应主要集中在东北、华南、西南和东南等地区，这些区域是我国大规模造林的核心区域。减少木材砍伐（包括工业木材和农村薪材砍伐）的碳汇效应主要分布在东北和西南山区。相比之下，草地禁牧对中国陆地碳汇的贡献相对有限，主要集中在西北、东北部分区域。森林防火措施对陆地碳汇的贡献主要集中在东北、西南和东南的山区，并呈现明显的碳汇效应。气候变化对陆地碳汇的负面影响，主要由西南和华北地区降雨和空气比湿度减少所主导。此外，大气CO2浓度增长的碳汇效应和植树造林的空间分布格局高度一致（图3）。
图1 1981–2020年间中国生态恢复政策相对于“无政策”情景的土地利用变化。
(a) 自20世纪70年代末以来实施的八项主要生态修复项目的土地利用效果被总结为五个方面（以矩形表示）。工业木材砍伐和农村薪材砍伐进一步合并为木材砍伐。每个矩形上方不同颜色的实点表示相关项目。b–f 真实土地利用变化（蓝色实线）与“无政策”情景（蓝色虚线）的对比。生态恢复政策的土地利用效果包括五个方面：植树造林和再造林（b）、工业木材砍伐（c）、农村薪材砍伐（d）、草地禁牧（e）和森林防火（f）。阴影区域表示不确定性（标准差）。b&e中的灰色实线表示LUH2数据集中的森林或放牧草地面积。(c)中的灰色实线表示中国的工业木材净进口量（右侧纵轴）。(d)中的灰色实线表示农村人口（右侧纵轴）。(f)中的灰色实线表示每年森林防火投资（右侧纵轴）。
图2中国陆地生态系统碳平衡及其驱动因素的模拟结果。
(a)真实条件下模拟的陆地碳平衡（Sactual，蓝线）包含了生态恢复政策导致的土地管理变化以及气候和大气CO2的实际变化，与“无政策”情景（Sbaseline，橙线），即循环1961–1980年气候和1980年恒定大气CO2以及“无政策”土地管理方式的对比。细线表示每年模拟值，粗线表示5年移动平均值，阴影区域为标准差。通过整合研究得到的2001–2020年间中国陆地生态系统碳汇的估算范围（基于大气反演、清查法和生态系统模型），并与本研究模拟的结果在嵌入图中进行了比较。(b) 2001–2020年间由Sbaseline的碳源向Sactual的碳汇的转变（箭头所示），归因于土地管理和环境变化。(c) 不同驱动因素累加。所有因素均采用5年移动平均。减少木材砍伐包括工业木材砍伐和农村薪材砍伐。
图3 2001–2020年陆地碳平衡模拟及不同驱动因素贡献的空间分布。
Sactual（a）、Sbaseline（b）以及土地管理和环境条件变化的综合贡献（c）的陆地碳平衡空间分布。各单一因素的贡献空间分布包括气候变化（d）、大气CO2浓度增长（e）、植树造林和再造林（f）、减少木材砍伐（包括工业木材砍伐和农村薪材砍伐，g）、草地禁牧（h）和森林防火（i）。
本研究创新性地为生态恢复工程（“有政策”情景）中的每项土地管理措施分别构建了对应的“无政策”情景，并通过比较两种情景下的碳汇变化，来量化评估生态恢复工程中各项土地管理措施对碳汇增量的贡献。此方法有别于全球碳计划研究所采用的方法，后者通常核算的是真实土地利用变化情景相较于工业革命前的碳汇，而工业革命前的陆地生态系统被认为是碳中和的。因此，本研究所采用的方法对于评估近期生态工程措施对中国陆地碳汇的贡献具有更重要的意义。
此外，本研究所使用的动态全球植被模型ORCHIDEE-MICT-GLUC版本包含了森林管理（年龄结构和木材砍伐），草地放牧和火灾管理等模块，这些模块在大多数参与全球碳计划的模型中并未得到充分考虑。本研究还特别考虑了火灾驱动的死亡率对森林年龄动态的影响，通过建立一个显式的年轻森林年龄级，更加真实地再现了火灾导致的林分替代效应。这一改进克服了以往使用稀释法（即再生森林与现有森林合并，碳储量和碳通量直接融合）模拟林分尺度火灾引起的树木死亡时的不足，后者无法准确反映林火对森林年龄结构的影响。此外，鉴于在中国农村地区，部分燃料木材的来源是通过收集森林枯枝落叶，而非通过有意的森林砍伐获得，因此，在模型中引入森林凋落物收集模块，有助于更加准确地评估这一过程。
本研究依托进一步优化和扩展的模型通过“有政策”与“无政策”情景的对比，定量评估了中国各项生态恢复措施对陆地碳汇的贡献，强调了土地管理在国家层面实现碳中和目标的重要作用。
Contributors
西北农林科技大学岳超研究员为论文第一作者兼通讯作者，朴世龙院士为共同通讯作者。西北农林科技大学博士生徐梦洋为共同一作。法国气候与环境科学实验室Philippe Ciais教授，南方科技大学陶澍院士和沈惠中副教授，浙江大学常锦峰研究员，清华大学李伟副教授、博士生朱磊、冷懿，西北农林科技大学邓蕾研究员、何俊皓副研究员、张寒教授、博士生张鹏翼、硕士生李昱、王嘉铭，临沂大学赵杰博士以及中国地质调查局昆明自然资源综合调查中心徐灿、张连凯为论文共同作者。
原文链接：
https://www.nature.com/articles/s41467-024-54100-9
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作者：徐梦洋
编辑：张子玉
审核：何俊皓
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