文章简介
题目： | Maximizing carbon sequestration potential in Chinese forests through optimal management |
| 来源： |
Nature Communications |
| 时间： | 2024 |
| DOI： | https://doi.org/10.1038/s41467-024-47143-5 |
主要内容
中国的森林碳固存能力仍然不确定，因为对树木的统计结果未被充分代表，并且忽视了采伐的影响。在这项研究中，我们采用基于过程的生物地球化学模型，利用覆盖约415,000个永久样地的国家森林清单进行预测，揭示了从2020年到2100年，生物质碳储量将增加13.6±1.5 Pg C，分别通过增加木材产品库(0.6-2.0 Pg C)和森林管理时空优化(2.3±0.03 Pg C)来增加碳汇。我们发现，由于木材采伐和森林统计动态变化的代表性不足或忽视，统计模型在长期预测中可能会产生较大的偏差。值得注意的是，忽视采伐对森林年龄的影响可能导致碳汇峰值的时间提前1-3年。本文研究结果强调了迅速实施最佳森林管理战略以增强碳固存的迫切必要性。
研究背景
然而，目前的研究差距主要在于缺乏对上述关键因素的集体考虑，这进一步制约了以往对中国森林持碳能力的评估。因此，本研究旨在:1)以综合的方式解决这些挑战，以更准确地预测森林生物量碳潜力;2)评估改进的管理实践以提高碳潜力。在这里，我们量化了2020年至2100年中国各地的森林生物量碳储量(不包括枯木、凋落物和土壤碳)动态，利用了来自国家森林清查(NFI)调查数据的详细树木水平信息，这些数据包括1999年至2018年在415,000多个永久样地收集的1800多万棵树木记录(见方法中的国家森林清查(NFI)数据。这些森林清查数据提供了单树水平(即2018年)初始碳储量的有效测量，使我们能够以大大提高的准确性估计森林生物量碳储量和碳汇。我们将统计模型和基于过程的生物地球化学模型结合起来进行碳储量和碳汇预测。具体而言，在基于过程模型(即DLEM)的模拟中，代表森林管理(即木材采伐，森林扩张)以准确预测碳动态轨迹。此外，还进一步考虑了改进的管理措施，包括用本地树种替代不适宜的树种和通过推迟采伐时间来降低采伐强度。此外，最优管理还包括产生最大碳汇的改进管理实践。此外，对于DLEM模拟，我们设计了四组实验，其中第一组是量化未改进管理措施的碳动态，第二组是量化改进森林管理措施(即木材采伐扩展和树木替换)带来的额外碳储量和碳汇。相比之下，第三组实验用于量化由于忽略木材采伐而引入的偏差，第四组实验用于量化现有森林和新森林的汇。
主要图表
2020 - 2100年中国森林生物量碳储量估计值变化
中国碳汇峰值出现的时间和幅度。a:由不同共享社会经济路径(SSP)情景的平均值得出的碳汇峰值年份;b:峰值年份的标准差;c:不同情景下碳汇峰值的平均量级(gCm−2 yr−1);d:碳汇峰值的标准差。不同树木存活率(即47%和85%)和SSP情景下基于过程的模拟结果。管理实践(即树木更换和采伐轮作长度的延长)和木材产品池没有被考虑或包括在内。
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