西雙版納地區(qū)森林變化碳效應與生態(tài)效益評估

劉桂芳,關瑞敏,夏夢琳,盧鶴立,3,4,*,徐 明,3,4,鄭 輝,3

1 河南大學地理與環(huán)境學院/河南大學黃河文明與可持續(xù)發(fā)展研究中心暨黃河文明省部共建協同創(chuàng)新中心,開封 475004 2 黃河中下游數字地理技術教育部重點實驗室(河南大學)/河南大學環(huán)境與規(guī)劃國家級實驗教學示范中心,開封 475004 3 河南省地球系統觀測與模擬重點實驗室,開封 475004 4 河南大別山森林生態(tài)系統國家野外科學觀測研究站,開封 475004

氣候變化已經成為當今人類關注的最重要話題之一,人類活動導致的二氧化碳濃度增加是引起氣候變化的一個重要因素[1]。相對于溫帶和寒帶森林,熱帶雨林植被碳儲量更高,因而,熱帶雨林在應對全球二氧化碳濃度增加方面扮演著關鍵性角色[2—3]。目前,熱帶雨林因森林砍伐導致的碳排放已占全球總溫室氣體排放量的20%,遠遠超過了交通部門碳排放量的占比。然而,由于核定和監(jiān)測問題,以穩(wěn)定溫室氣體濃度、實現全球碳減排為目標的京都議定書,卻并沒有涉及到這個方面。因此,除非在國際減排框架中納入熱帶雨林地區(qū),全球溫室氣體減排目標將不會最終實現[4—7]?；诖?減少發(fā)展中國家森林砍伐和退化而降低溫室氣體排放的機制在氣候變化談判中逐漸得到發(fā)展。2012年12月,在多哈世界氣候峰會上,與會國一致認為：依據聯合國氣候變化框架公約(UNFCCC),為了有效地應對全球氣候變化,可以在發(fā)展中國家實施積極的激勵措施或補償措施,一方面可以減少由森林砍伐和退化造成的溫室氣體排放,另一方面也可以增強森林的固碳能力,即REDD+[8—10]。2013年11月,在華沙《聯合國氣候變化框架公約》第十九次締約方大會(COP19)暨《京都議定書》第九次締約方會議(CMP9)上,各方就REDD+資金議題、REDD+行動方法指南議題、協調REDD+行動支持議題和LULUCF(Land use, land use change and forestry)相關技術問題議題展開深入討論,通過了與REDD+相關的7個決定,組成了REDD+華沙框架。2015年12月,《聯合國氣候變化框架公約》近200個締約方在巴黎氣候變化大會上通過《巴黎協定》,是繼《京都議定書》后第二份有法律約束力的氣候協議。2016年4月22日,包括中國在內的170多個國家在紐約共同簽署了這一協定,承諾將全球氣溫升高幅度控制在2℃的范圍之內[11]。《巴黎協定》不僅為2020年后全球應對氣候變化行動做出了安排,同時也使該協定第五條涉及的REDD+機制得到了國際法上的確認,為國際社會進一步強化森林在應對氣候變化問題上的效用,以及發(fā)展中國家擴大森林經營,實現低碳發(fā)展鋪平了道路。為積極應對氣候變化,響應《巴黎協定》約定, 2020年9月,中國在聯合國大會上向全世界宣布了2030年前實現碳達峰、2060年前實現碳中和的目標[11],而要實現這一宏偉目標,顯然離不開REDD+行動框架。

毀林和森林退化不僅導致熱帶雨林地區(qū)碳儲量減少和固碳能力降低,也將引起植被構成發(fā)生變化、土壤侵蝕加劇、土地退化及水污染等系列效應,從而對森林生態(tài)系統產生嚴重的負面影響。目前,對REDD+的碳效應和生態(tài)效益進行評估已成為REDD+研究的熱點問題[12—14]。鑒于此,本研究以中國的西雙版納地區(qū)為研究區(qū)域,以毀林最嚴重的1976—2007年為REDD+基線[15—20],嘗試對REDD+的碳匯效益和生態(tài)效益進行系統綜合評估,并明確兩者之間的關系。研究中,基于衛(wèi)星影像,并結合植被指數(NDVI),提取了研究區(qū)的土地利用變化信息?；贗PCC溫室氣體清單方法,計算了研究區(qū)的森林碳儲量變化。在此基礎上,基于通用土壤流失方程(RUSLE)和景觀指數對包括土壤侵蝕和森林破碎化在內的REDD+生態(tài)效益進行了核算。文中最后對REDD+的機制進行了探討。

1 數據和方法

1.1 研究區(qū)域

圖1 西雙版納全區(qū)圖Fig.1 Map of Xishuangbanna

西雙版納地區(qū)位于云南省南部邊緣(21°09′—22°36′N,99°58′— 101°50′E),總面積約19674km2(圖1)。西雙版納擁有中國唯一保存面積最大、地球上分布最北的熱帶雨林,也是中國熱帶森林生態(tài)系統類型最多的地區(qū)[21]。近年來由于人口增加和人類活動加劇,加之該區(qū)豐富的氣候資源和適宜的地形條件,橡膠等熱帶經濟林或作物的種植面積不斷擴大,導致森林砍伐較嚴重,森林破碎化加劇。森林砍伐引起了土地利用/覆被變化,不僅使西雙版納地區(qū)的植被碳貯量不斷減少,碳儲量分布模式也由隨機離散分布逐漸趨向聚集分布[22]。此外,森林景觀結構也發(fā)生了顯著變化。表現為核心森林面積減少、斑塊數量增加以及斑塊間的孤立程度提高等明顯的森林破碎化現象,減弱了森林生態(tài)系統服務功能,對區(qū)內生態(tài)環(huán)境和生物多樣性產生顯著影響[23—24]。近年來,土壤侵蝕問題也有所增長,導致土地進一步退化,森林和土壤對洪水的調控能力下降。上述問題都會影響森林生態(tài)系統物質和能量的穩(wěn)定循環(huán),進而對系統功能和穩(wěn)定構成巨大威脅。

為界定REDD+活動的參考時期和規(guī)模,REDD+框架設定了一種基準情形,即REDD+基線。使用REDD+基線可以評估在REDD+減排增匯機制實施的情形下,與不實施的情形相比會產生多少減排量,從而為財政補償提供依據。過去的毀林時期通常被作為一個地區(qū)的REDD+基線。1976—2007年是西雙版納地區(qū)毀林最嚴重的時期,因此,研究中以1976—2007年為REDD+基線,對REDD+的碳效應和生態(tài)效益進行評估。

1.2 數據來源與處理

本研究采用1976、1992、1999、2007年四期的遙感影像數據進行土地利用解譯。其中,1976年的MSS和1992年TM影像來源于美國地質調查局(http://www.usgs.gov/)；1999年和2007年的ETM/TM影像以及Terra MODIS影像均來源于中國科學院計算機網絡信息中心地理空間數據云(http://www.gscloud.cn)。2007年的ETM數據使用地理空間數據云(http://www.gscloud.cn)提供的條帶修復模型進行修復,修復方法為多影像自適應局部回歸。Terra MODIS采用16天合成的L3數據產品MOD13Q1。軌道號、日期、云量和數據來源詳見表1。

表1 遙感影像數據

根據研究區(qū)土地利用與覆被特點,本研究將土地利用/覆被分為9種類型：天然林、灌木林、橡膠園、茶園、旱地、水田、建設用地和其他用地。通過對研究區(qū)不同時期的衛(wèi)星影像進行土地利用/覆被解譯,可以追蹤歷史上的毀林活動。根據聯合國糧農組織FAO的定義,毀林是指森林轉換為其他土地利用方式的過程,如轉換為新的農業(yè)用地、種植園用地,或者長期的林冠覆蓋面積減少的過程。因此,研究中把天然林和灌木林的變化都歸于毀林的范疇。

1.3 研究方法

研究框架見圖2,研究目標是分析REDD+的碳效應和生態(tài)效益。首先基于衛(wèi)星遙感影像,并結合植被指數(NDVI),提取出西雙版納地區(qū)的土地利用變化信息,這是分析碳效應和生態(tài)效益的基礎。在碳效應方面,利用IPCC方法,得到西雙版納地區(qū)森林碳儲量變化,評估REDD+機制的碳匯效益；在生態(tài)效益方面,重點關注森林破碎化與土壤侵蝕：基于景觀指數計算破碎化,基于通用土壤流失方程(RUSLE)評估土壤侵蝕,并分別分析他們與碳變化之間的關系。

圖2 研究框架Fig.2 Research frameworkREDD+: 減少發(fā)展中國家因毀林和森林退化導致的溫室氣體排放和保持碳儲量 Reducing emissions from deforestation and forest degradation in developing countries; NDVI: 歸一化植被指數 Normalized difference vegetation index; IPCC: 政府間氣候變化專門委員會 Intergovernmental panel on climate change; RUSLE: 修正的通用土壤流失方程 The revised universal soil loss equation

1.3.1IPCC溫室氣體清單計算方法

根據《IPCC土地利用、土地利用變化和林業(yè)優(yōu)良做法指南》,碳庫包括三部分,即活生物量(LB)碳庫、死有機質(DOM)碳庫和土壤有機質(SOM)碳庫；其中,活生物量又包括地上部分生物量(AB)和地下部分生物量(BB),死有機質又包括死木(DW)和枯枝落葉(LT)。

總碳庫儲量可以表示為：

CTotal=CLB+CDOM+CSOM

(1)

式中,CTotal為土地生態(tài)系統總碳庫碳儲量(t)；CLB為活生物量碳儲量(t)；CDOM為死有機質碳儲量(t)；CSOM為土壤有機質碳儲量(t)；

其中：

CDOM=CDW+CLT

(2)

式中,CDW為死木碳儲量(t)；CLT為枯枝落葉碳儲量(t)。

土地利用變化的碳效應評估是指按照以下指導方法從而計算出森林生態(tài)類型的活生物量碳庫、死有機質碳庫和土壤碳庫的年度變化。

即：

ΔCTotal=ΔCLB+ΔCDOM+ΔCSOM

(3)

式中,ΔCTotal為土地生態(tài)系統總碳庫碳儲量年際變化(t/a)；ΔCLB為活生物量碳儲量年際變化(t/a)；ΔCDOM為死有機質碳儲量年際變化(t/a)；ΔCSOM為土壤有機質碳儲量年際變化(t/a)。

其中：死有機質碳儲量年際變化又等于死木和枯枝落葉碳儲量年際變化之和：

ΔCDOM=ΔCDW+ΔCLT

(4)

式中,ΔCDW為死木碳儲量年際變化(t/a)；ΔCLT為枯枝落葉碳儲量年際變化(t/a)。

IPCC方法需要在成本和測算結果的準確性之間進行權衡。為此,IPCC在測算方法、參數和數據源方面確定了三個層次的標準。對REDD+機制來講,允許測算結果存在一定的不確定性從而減少成本是十分必要的。我國學者在陸地生態(tài)系統碳循環(huán)方面做了大量的工作,對西雙版納地區(qū)的植被、土壤碳儲量和碳密度進行了大量研究,取得了豐碩的成果[25—27]。張修玉等[28]對西雙版納地區(qū)陸地植被碳儲量進行了研究,李紅梅[29]等對該地區(qū)土壤碳儲量和碳密度進行了研究,蕭自位等[30]、龐家平[31]分別對西雙版納地區(qū)茶園、橡膠林地區(qū)植被、土壤碳密度進行了研究,他們的研究為IPCC碳排放核算參數本地化提供了重要的參考,也為我們核算REDD+碳匯效益提供了依據。本文在綜合國內大量相關研究的基礎上,利用整合分析(Meta-analysis)方法,對相關研究成果進行分類、綜合,得到參數表(表2)。

表2 碳排放估算中采用的各種參數/(t/hm2)

1.3.2森林破碎化度量

研究中采用景觀指數來度量研究區(qū)的森林破碎化程度。景觀指數通常用來測度土地覆被空間結構的組成(數量、某一比例構成出現頻率、景觀中景觀要素的多樣性)和配置(景觀中要素的分布和空間位置)等[34]。景觀指數分為斑塊、類型、景觀3個級別,本文選取天然林和灌木林兩個類型級別景觀指數和總體景觀指數共9項指標來描述森林破碎化(表3)。

表3 景觀指數選擇

森林破碎化指數的計算使用了馬薩諸塞大學自然資源保護學院開發(fā)的Fragstats程序。研究中使用的土地利用數據由遙感影像解譯得到,時間序列為1976年、1992年、1999年和2007年4期。

1.3.3基于RUSLE模型的土壤侵蝕評價

本研究中,采用修正的通用土壤流失方程(Revised Universal Soil Loss Equation,RUSLE)來估算土壤侵蝕。RUSLE模型[35]已被廣泛地應用于評估自然和人類活動變化引起的土壤侵蝕變化。該模型揭示了在氣候、土壤、地形和土地覆被因素綜合作用下,通過下滲和地表徑流作用,土壤侵蝕過程的發(fā)生和變化[36]。RUSLE計算土壤侵蝕量的公式為：

A=R×K×L×S×C×P

(5)

式中,A為單位面積年平均土壤流失量(t/hm2)；R為降雨侵蝕力因子(MJ mm hm-2h-1)；K為土壤可蝕性因子(t h MJ-1mm-1)；L為坡長因子,S為坡度因子；C為植被覆蓋與管理因子；P為水土保持措施因子。其中：

R反映降雨引起土壤分離和搬運的動力大小,即降雨產生土壤侵蝕的潛在能力。本研究采用楊子生的方法,使用雨季(5—10月)累積降雨量估算降雨侵蝕因子R[37]。

K表示在單位降雨侵蝕指標下的土壤流失率,此因子取決于土壤質地、有機質含量、土壤結構和土壤透水性等。本文參考楊子生等[37—39]的研究,取其平均值0.326467 t h MJ-1mm-1。

L和S代表地形因素對侵蝕的影響,研究中采用由美國太空總署(NASA)和國防部國家測繪局(NIMA)聯合測量的SRTM數據,坡長計算時使用到山脊線的距離作為近似值。由于L和S經常共同影響土壤流失,因此,將L和S結合起來,作為一個復合因子(即地形因子LS)進行綜合測算,參考楊子生的方法[37],公式如下：

(6)

植被覆蓋不同對土壤侵蝕的影響也不同[40],C用來衡量植被覆蓋與植被管理對土壤侵蝕的影響。由于NDVI的差異可以表示植被覆蓋度的不同,本研究中采用植被指數NDVI來估算C值。利用歐洲土壤局提出的方程,基于NDVI可以得到近似的C因子：

(7)

式中,α、β為決定NDVI-C曲線形狀的參數,通常α的值取2,β取1[41]。

P因子是采取水土保持措施后每單位面積土壤流失與順坡耕作的比值,不同的土地利用類型由于管理方式的不同會造成P因子的差異。參考白曉松等[42]的結果,制定西雙版納地區(qū)9種不同土地類型的水土保持措施因子(表4)。

表4 水土保持措施因子

2 結果分析

2.1 土地利用變化

由影像解譯可得西雙版納地區(qū)1976、1992、1999、2007年的土地利用/覆被變化情況(圖3),分析表明：在此期間,土地利用/覆被發(fā)生了深刻的變化。從1976—2007共32年間,西雙版納天然林面積不斷減少,而經濟林(橡膠園和茶園)面積持續(xù)增加,且增加速度不斷增大。1976年,該區(qū)天然林面積為1.35×106hm2,占總面積的68.62%,到2007年,已減至8.60×105hm2。1976—2007年間,天然林面積平均每年減少1.17%,其中,1976—1992年間平均每年減少0.74%,1992—1999年間平均每年減少1.20%,1999—2007年間平均每年減少2.64%,減少速度不斷加快。與此同時,橡膠園面積則以年均26.23%速度增長, 1976—2007年間,該區(qū)橡膠園面積由2.58×104hm2增至2.36×105hm2,凈增2.10×105hm2。茶園的增長速度也在加快,1976—1992年間平均每年增加5.20×102hm2,1992—1999年間平均每年增加1.36×103hm2,而到1999—2007年間平均每年增加值達到3.10×103hm2,分別是1976—1992、1992—1999年間的5.97倍和2.28倍。1976—2007年間,該區(qū)灌木林面積也在不斷增加,由2.23×105hm2增加至4.65×105hm2,平均每年增加7.80×103hm2,占總面積比重也由11.35%增至23.64%?；牟莸?、水田和旱地均呈現波動性變化,總體趨勢較為穩(wěn)定。

圖3 1976、1992、1999、2007年不同土地利用類型面積變化Fig.3 Area change of different land use types in 1976, 1992, 1999 and 2007

2.2 土地利用變化引起的碳排放

基于IPCC方法對西雙版納地區(qū)1976—2007年的碳儲量進行計算,結果顯示,該地區(qū)在這一時期內的碳儲量大幅度減少。1976—2007年32年間,西雙版納地區(qū)的總碳儲量共減少了3.45×106t,其中,1976—1992年間平均每年減少0.54×104t,1999—2007年間平均每年減少1.60×104t,表明碳排放呈逐漸增加的趨勢。1976年天然林的碳儲量為1.96× 108t,占總碳儲量的78.24%,到2007年,天然林碳儲量減少至1.25×108t,占總碳儲量的50.52%,平均每年排放2.29×106t碳。在低海拔地區(qū),大量天然林轉化為灌木林、橡膠園和茶園。毀林呈現出逐漸由低海拔、小坡度、南坡地區(qū)向高海拔、大坡度、北坡擴張的趨勢。1976、1992、1999、2007年不同土地利用類型碳儲量變化情況見圖4。

圖4 1976、1992、1999、2007年不同土地利用類型碳儲量變化Fig.4 Carbon storage change of different land use types in 1976, 1992, 1999 and 2007

2.3 森林破碎化分析

在景觀動態(tài)變化過程中,天然林和灌木林的斑塊數量、平均斑塊面積、平均最近鄰距離和平均形狀指數均發(fā)生了明顯變化。計算表明,天然林的NP不斷增加,1976、1992、1999年分別為235、410和450,2007年已增加到517,為1976年的兩倍多；AREA_MN不斷減小,1976、1992、1999年分別為5743.7、2860.7、2327hm2,2007年下降到1609.5hm2；ENN_MN持續(xù)增長,從1976年的849.5m,增長到1992年的908.8m、1999年的951.8m和2007年的1063.7m。與此同時,天然林的SHAPE_MN持續(xù)下降。這些說明天然林表現出了明顯的破碎化趨勢。由于通常自然狀態(tài)下的斑塊形狀較復雜,而經過人類活動影響之后的斑塊形狀則會變得規(guī)整[43],可見該時段內人類活動對天然林的影響是造成天然林破碎化程度加劇的重要原因。和天然林相反,灌木林的NP、ENN_MN均表現出下降趨勢,而AREA_MN表現出上升趨勢,說明從1976年到2007年人為種植的灌木林景觀的聚集度增加。

研究中采用斑塊數量、平均斑塊面積、景觀內聚力指數、Shannon多樣性指數和Shannon均一性指數來分析研究區(qū)的整體景觀結構。計算結果表明,1976—2007年間,研究區(qū)的NP表現出明顯的增長趨勢。1976、1992、1999年分別為5022、5566和5720,到2007年已增加到6821。同時AREA_MN不斷減小,由1976年的391.7hm2減小到1992、1999、2007年的353.54hm2、343.97hm2和288.36hm2。研究區(qū)的NP的增加和AREA_MN的減小,表明研究區(qū)已呈現明顯的整體破碎化趨勢。此外,COHESION也由1976年的99.34下降到1992、1999、2007年的98.85、98.59和97.23,整體呈現出降低趨勢。

2.4 碳排放和森林破碎化之間的關系

本研究選取1976、1992、1999、2007年四個時間節(jié)點,來探討1976—2007年間研究區(qū)碳排放和森林破碎化之間的關系。圖5顯示了幾個時間段的碳儲量和森林破碎化指數的百分比變化情況。由圖5可知,以1976年的數據為基準,與1976年相比,1992年的碳儲量減少了1.7%,到1999、2007年分別減少了3.38%和8.16%。與此相對應的是,1976—2007年32年間,NP增加了8.16%,SHDI和SHEI分別增加了51.39%和34.07%；同時,AREA_MN和COHESION分別減小了26.26%和2.13%。以上數據表明,研究區(qū)森林砍伐引起的土地利用/覆被變化,不僅導致碳儲量的減少,森林景觀結構也發(fā)生了顯著變化,破碎化趨勢明顯,二者變化相一致。

圖5 碳儲量和森林破碎化百分比變化圖Fig.5 Relationship between carbon storage change and fragmentation in 1976, 1992, 1999 and 2007SHEI: Shannon均勻度指數 Shannon′s Evenness Index; SHDI: Shannon多樣性指數 Shannon′s Diversity Index; COHESION: 景觀內聚力指數 Patch Cohesion Index; AREA_MN: 平均斑塊面積 Mean Patch Area; NP: 斑塊數量 Number of Patches

2.5 碳排放與土壤侵蝕之間的關系

研究中使用RUSLE模型對研究區(qū)土壤侵蝕進行了核算。結果表明：1999—2007年間,西雙版納地區(qū)全年土壤侵蝕總量由6.44×107t增加到8.24×107t,年均增速為3.12%；全區(qū)平均土壤侵蝕模數由32.9t/hm2增加到42.08t/hm2；侵蝕模數80t/hm2以上的嚴重侵蝕區(qū)從2.31×105hm2增加到2.78×105hm2。以上數據說明1999—2007年間,西雙版納地區(qū)土壤侵蝕越來越嚴重(圖6)。

為了分析土壤侵蝕與碳排放之間的關系,按1999年和2007年的土壤侵蝕等級(輕度侵蝕、中度侵蝕、重度侵蝕、極重度侵蝕和劇烈侵蝕)對碳排放進行了統計(圖6)。結果顯示,土壤侵蝕劇烈的區(qū)域,其平均碳排放也相對較高。1999年到2007年間,劇烈侵蝕區(qū)域的平均碳排放是輕度侵蝕區(qū)域的6倍多。由此可見,隨著碳儲量的減少,區(qū)域的土壤侵蝕量呈現出增加的趨勢,碳排放和土壤侵蝕呈現出強烈的相關性。

圖6 土壤侵蝕和碳排放的關系Fig.6 Relationship between carbon emissions and soil erosion

3 討論和結論

西雙版納地區(qū)的森林生態(tài)系統作為中國重要的碳庫,維持其生態(tài)系統的穩(wěn)定,增加碳匯,減少碳排放,對中國落實《巴黎協定》約定,努力實現2060年前碳中和的目標起著重要作用。同時,對該區(qū)毀林導致的土地覆被變化的碳效應和生態(tài)效益進行系統綜合評估,可為REDD+研究提供重要借鑒。

(1)1976—2007年,由于森林砍伐和退化,西雙版納地區(qū)天然林碳儲量從占總碳儲量的78.24%減少至50.52%,這是造成該區(qū)碳儲量減少的主要原因。西雙版納地區(qū)毀林的主要原因是發(fā)展壓力,如：人口增加、經濟發(fā)展和居民生活水平提升等。但近年來,隨著中國生態(tài)保護工程的實施,執(zhí)法力度進一步加強,西雙版納地區(qū)非法毀林現象已呈減少趨勢；同時,通過“退耕還林”等行動,西雙版納地區(qū)進一步增加了熱帶雨林的碳儲量,保護了雨林生物多樣性[44—47]。鑒于生態(tài)保護工程的成果,在REDD+林業(yè)談判中,中國可堅持如下立場：在REDD+之內,強調造林和再造林的森林碳匯信用,以體現中國生態(tài)保護工程的效果；在REDD+之外,應積極呼吁設立森林保護獎勵機制,用于激勵在森林保護上作出重要貢獻的發(fā)展中國家和地區(qū),如西雙版納地區(qū)。

(2)在西雙版納地區(qū)開展REDD+項目,需要國際組織、國家、當地政府、當地居民的緊密配合,還需要外部資金的緊密合作。而REDD+的核心是利用市場機制來鼓勵因森林砍伐導致的溫室氣體排放的國家減少森林破壞和防止森林退化,同時允許這些國家通過碳市場獲利。因此,在對外方面,中國需要表明發(fā)達國家有義務和責任幫助發(fā)展中國家,發(fā)達國家須提供充足的資金,通過技術培訓提升發(fā)展中國家的能力,減少毀林和森林退化導致的碳排放,例如在西雙版納地區(qū)。在對內方面,中國可以考慮開放碳市場中的志愿市場,從而在西雙版納地區(qū)引入森林生態(tài)有償服務機制。同時,中國也可以先讓一些企業(yè)和發(fā)達地區(qū)對西雙版納地區(qū)的森林保護進行投資,以保護西雙版納地區(qū)的森林和生態(tài)環(huán)境,通過增強森林碳儲量提高森林治理在西雙版納地區(qū)發(fā)展中的作用。

(3)研究發(fā)現, 西雙版納地區(qū)的土壤侵蝕與碳儲量密切相關。同時,隨著天然林被砍伐,森林破碎化迅速增加,對西雙版納地區(qū)的生物多樣性造成嚴重威脅[48—52]。這些結果說明：通過停止毀林和森林退化,REDD+政策的實施可以給西雙版納地區(qū)帶來高的生態(tài)效益。在天然林方面,可以幫助恢復和改善林分的結構,增加西雙版納地區(qū)生物群落的棲息地和多樣性；在商品林方面,通過加強西雙版納地區(qū)的采伐與運輸管理,可以提高森林的恢復力,有利于生物多樣性的保護。

致謝：感謝河南大別山森林生態(tài)系統國家野外科學觀測研究站的支持。