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    基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)鄭州市全口徑碳匯估算研究

    2022-03-26 07:22:44李源清張曉東李美玲翟仲溪
    計量學(xué)報 2022年2期
    關(guān)鍵詞:匯量灌木林喬木林

    李源清, 張曉東, 胡 娜, 任 歌,2,李美玲, 翟仲溪, 林 鴻,2

    (1.鄭州計量先進技術(shù)研究院,河南 鄭州 450000; 2.中國計量科學(xué)研究院,北京 100029)

    1 引 言

    為應(yīng)對二氧化碳對國際氣候變暖[1~3]的影響,2020年9月22日,習(xí)近平總書記在七十五屆聯(lián)合國大會一般性辯論講話中首次提出了“中國二氧化碳排放量爭取在2030年前達到峰值,努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和”的“雙碳”發(fā)展戰(zhàn)略目標。自此以后,關(guān)于如何快速有效實現(xiàn)“雙碳”目標成為了全國人民熱議的焦點。隨著《全國碳排放權(quán)交易管理辦法(試行)》于2021年2月1日正式實施,我國成功建立起碳交易市場體系,表明“碳減排”和“碳匯”將成為衡量和檢驗“雙碳”目標路徑發(fā)展的重要參數(shù)。其中,“碳匯”作為實現(xiàn)“碳中和”目標的唯一方法,如何全面、準確、有效地實現(xiàn)“碳匯”估算,對國家和企業(yè)的長期戰(zhàn)略發(fā)展、城市的生態(tài)評估具有重要意義。目前的“碳匯”估算研究主要關(guān)注全球或者大區(qū)域尺度范圍(如陸地生態(tài)系統(tǒng)和海洋生態(tài)系統(tǒng)等),其估算內(nèi)容不全面,會造成“碳匯”估算結(jié)果的不準確(尤其是陸地生態(tài)系統(tǒng))。例如,2020年10月28日發(fā)表在《Nature》上的相關(guān)研究就指出:2010—2016年我國估算的陸地生態(tài)系統(tǒng)年均CO2吸收量遠低于此研究的估算結(jié)果(約11.1億噸)[4]。這是因為目前我國的碳匯估算對象主要是森林資源(如喬木林、經(jīng)濟林、竹林等)和草地資源(如內(nèi)蒙古草原),但是還有許多城市區(qū)域的碳匯資源并未被計算在內(nèi)[5]。以鄭州市為例,其森林山地面積占39.73%,而農(nóng)田和城建區(qū)面積則分別達到44.4%和15.87%,若不考慮農(nóng)田和城市綠化碳匯資源(占比60.27%),碳匯估算結(jié)果一定會被低估。因此,本研究旨在通過結(jié)合國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)和不同類型的碳匯估算方法,計算評估鄭州市全口徑碳匯情況,分析說明農(nóng)田和城市綠化等非森林碳匯資源對碳匯估算結(jié)果的影響情況,為制定全面、準確、有效的全口徑碳匯估算方法提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

    2 數(shù)據(jù)來源和研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    本文所用數(shù)據(jù)包括第七次(2007年)、第八次(2013年)和第九次(2018年)河南省森林資源清查數(shù)據(jù);2018年鄭州市農(nóng)業(yè)情況統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù),包含農(nóng)作物產(chǎn)量、各縣市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、農(nóng)業(yè)和化學(xué)情況;2018年鄭州市園林綠化及環(huán)境衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)。

    2.2 研究方法

    本研究碳匯估算只考慮植被部分,均不考慮土壤碳庫的變化。鄭州市森林、農(nóng)田和城市綠化碳匯估算分別采用生物量轉(zhuǎn)換因子(biomass expansion factor,BEF)法、碳儲量變化法[6,7]、農(nóng)作物參數(shù)模型法[8,9]、光合速率法[10]。

    2.2.1 鄭州市森林碳匯計算方法

    森林資源包括喬木林、疏四散林(疏林、四旁木和散林)、竹林、經(jīng)濟林和灌木林,森林碳匯計算公式為:

    (1)

    ΔCArbor/Sparse=∑[(V2018-V2013)×D×BEF×

    (1+R+α+β)×CF]

    (2)

    ΔCBamboo=(A2018-A2013)×B×(1+α)×CF

    (3)

    式中:CForest為森林碳匯;ΔCArbor為2013~2018年5年喬木林碳儲量變化;ΔCSparse為2013~2018年5年散生木、四旁樹和疏林碳儲量變化;ΔCArbor/Sparse為2013~2018年5年喬木林,或者散生木、四旁樹和疏林碳儲量變化;ΔCBamboo為2013~2018年5年竹林(經(jīng)濟林、灌木林)碳儲量變化;V2018為2018年喬木林(疏四散)蓄積量;V2013為2013年喬木林(疏四散)蓄積量;D為木材密度,t/m3;BEF為生物量擴展因子;R為根莖比;α為凋落物占比;β為枯倒物占比;CF為含碳率;A2018為2018年竹林(經(jīng)濟林、灌木林)面積;A2013為2013年竹林(經(jīng)濟林、灌木林)面積;B為竹林(經(jīng)濟林、灌木林)單位面積生物量,t/hm2。具體計算參數(shù)信息[11,12]見表1。

    表1 森林碳匯計算參數(shù)Tab.1 The calculation parameters of forest carbon sink

    2.2.2 鄭州市農(nóng)田碳匯計算方法

    農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程受人為干擾較為明顯,農(nóng)田碳匯計算需考慮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程碳投入量,計算公式如式(4)所示。其中鄭州市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入品主要為化肥、農(nóng)藥、農(nóng)膜、柴油、翻耕、灌溉等,其碳排放系數(shù)[8]分別為每千克化肥排放0.860千克碳、每千克農(nóng)藥排放4.934千克碳、每千克農(nóng)膜排放5.180千克碳、每千克柴油排放0.593千克碳、每公頃翻耕面積排放312.600千克碳、每公頃灌溉面積排放20.476千克碳。

    (4)

    式中:CFarmland為農(nóng)業(yè)碳匯;μ為農(nóng)作物的產(chǎn)量;W為農(nóng)作物含水率;E為農(nóng)作物經(jīng)濟系數(shù);λ為農(nóng)作物碳吸收率;U為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入品使用量;δ為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入品碳排放系數(shù)。

    具體計算參數(shù)信息[8]見表2。

    表2 農(nóng)田碳匯計算參數(shù)Tab.2 The calculation parameters of farmland carbon sink

    2.2.2 鄭州市綠化碳匯計算方法

    鄭州市城市綠化主要包括喬木和灌木,另外城市綠化往往需要人工養(yǎng)護,同樣應(yīng)該考慮養(yǎng)護碳投入,因此城市綠化計算公式為:

    (5)

    表3 城市綠化碳匯計算參數(shù)Tab.3 The calculation parameters of urban green carbon sink

    表4 城市綠化碳排放計算參數(shù)Tab.4 The calculation parameters of urban green carbon emission

    3 結(jié)果與分析

    本文假設(shè)2018年森林不同類別占比與2013年一致,根據(jù)河南省第七次森林資源連續(xù)清查結(jié)果和張亞龍給出的2013年鄭州市森林資源清查結(jié)果[11],推算出2018年第九次鄭州市森林資源情況。森林碳匯計算結(jié)果如圖1所示,2018年鄭州市森林碳匯量約為21.68萬噸,喬木林和疏四散林碳匯量占比較大,而竹林、經(jīng)濟林和灌木林的占比極少。其中,灌木林和經(jīng)濟林碳匯能力表現(xiàn)為負值,表明2018年期間灌木林和經(jīng)濟林的碳儲量不增反減,這是因為2013~2018年鄭州市的灌木林和經(jīng)濟林面積每年遞減[11]。2018年喬木林和疏四散林的碳匯量分別達到約14.3萬噸和7.59萬噸,約占森林碳匯的65.94%和35.00%。其中,森林地上部分、地下部分、凋落物和枯倒物的碳匯量分別為約16.02萬噸、3.94萬噸、1.38萬噸、0.31萬噸,約占森林碳匯的73.99%、18.22%、6.36%和1.43%。凋落物和枯倒物雖然占比較少,但是仍有約1.69萬噸,估算全口徑森林碳匯時,仍然不能省略此部分。由于鄭州市的山地面積(天然林覆蓋面積)較少,導(dǎo)致鄭州市森林組成主要是以楊樹為代表的人工林,因此鄭州市喬木林優(yōu)勢樹種碳匯排名由大到小分別為楊樹、泡桐、櫟類、刺槐、硬闊、柏木、軟闊、油松、榆樹,其中楊樹、泡桐、櫟類和刺槐4種合計13.51萬噸,占森林碳匯一半以上,約為62.35%。

    圖1 2018年森林碳匯Fig.1 2018 carbon sink of forest

    鄭州市地處華北平原,農(nóng)作物主要以冬小麥和夏玉米輪作種植,2018年鄭州市小麥和玉米的固碳量合計約為106.89萬噸,農(nóng)田碳匯貢獻度為73.19%(見圖2)。鄭州市周邊縣區(qū)(如中牟縣)靠近市區(qū),常年從事瓜果、蔬菜等經(jīng)濟作物的種植,因此,鄭州市的瓜果和蔬菜固碳量次之,約為56.08萬噸,農(nóng)田碳匯貢獻度為38.37%。另外,淮河的多條支流經(jīng)過鄭州市域,通常河邊區(qū)域沙土為主,適合種植花生和紅薯等農(nóng)作物,因此,花生和紅薯的固碳量排名第三,約為12.79萬噸,農(nóng)田碳匯貢獻度為8.76%。其他農(nóng)田碳匯資源如谷子、豆子、煙葉、棉花、芝麻等固碳量較少,不做討論。如圖2所示,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程投入品碳排放由大到小分別為化肥、翻耕、農(nóng)膜、柴油、農(nóng)藥、灌溉,其中化肥、灌溉、農(nóng)膜的碳匯貢獻度占絕大部分,約為-27.96萬噸(占-19.14%),因為小麥和玉米在種植之前需要進行大規(guī)模的土地翻耕,而在種植過程中又需要施用大量的化肥。此外,由于周邊縣區(qū)通常以溫室大棚的形式進行水果、蔬菜的種植,需要用到大量農(nóng)膜搭建溫室大棚。

    圖2 2018年農(nóng)田碳匯Fig.2 2018 carbon sink of farmland

    鄭州市綠化類型主要包括道路旁、公園、綠地等,樹種類型多樣,通常由喬木、灌木和草木自由組合。毛潔等[13]指出鄭州市綠化喬木、綠化灌木、綠化草木三者之比約為5:4:1,由于綠化草木占比少、生物量少且生長周期短,對城市綠化碳匯影響較小,因此只考慮城市綠化喬木和灌木碳匯資源。目前缺少鄭州市綠化資源統(tǒng)計信息,本文基于戈朋瑞[14]的研究計算出鄭州市主要綠化喬木的株密度以及綠化灌木的平均面積密度(見表4)。相比農(nóng)田碳排放,鄭州市綠化養(yǎng)護碳排放量相對較少,約為0.056萬噸,對鄭州城市綠化碳匯貢獻度約為-0.25%(圖3)。雖然鄭州市綠化灌木數(shù)量較多,占鄭州市綠化樹種數(shù)量的40%,但是由于灌木株高較低導(dǎo)致生物量含量不高,最終2018年鄭州市綠化灌木固碳量約為2.92萬噸,城市綠化碳匯貢獻度約為12.77%。鄭州市綠化喬木整體固碳量較高,但是城市綠化喬木主要樹種之間的固碳量差別卻不是很大,這主要是因為城市綠化設(shè)計講究多元化[15,16]。喬木樹種如欒樹、銀杏、懸鈴木、女貞等功能類型相對比較單一,絕大多數(shù)用于道路邊綠化帶,因此,隨著鄭州市中心城區(qū)的不斷擴展,2018年欒樹、銀杏、懸鈴木和女貞等樹種的固碳量約12.85萬噸,城市綠化碳匯貢獻度約為56.16%。其它綠化喬木樹種多用于園林綠化,彼此間的數(shù)量差距較小導(dǎo)致樹種固碳量差距不明顯。

    圖3 2018年城市綠化碳匯Fig.3 2018 carbon sink of urban green

    鄭州市2018年全口徑碳匯總量約為190.62萬噸(見圖4),其中森林碳匯量21.68萬噸、農(nóng)田碳匯量146.05萬噸、城市綠化碳匯量22.89萬噸。由于鄭州市碳匯資源的組成結(jié)構(gòu)差別較大,占鄭州市域面積44.4%的農(nóng)田貢獻了鄭州市76.61%碳匯量,而城市綠化和森林碳匯相差不大,分別占12.01%和11.38%。其中農(nóng)業(yè)產(chǎn)生的秸稈約占農(nóng)田碳匯的50%,若采用焚燒等方式進行處理的話,會造成農(nóng)業(yè)碳匯量的縮水。綜上所述,鄭州市的碳匯總量主要來自農(nóng)田,森林和城市綠化占比相對較少,若只估算森林資源,鄭州市碳匯結(jié)果將被低估約88%。因此,對鄭州市進行碳匯估算時,不能夠只針對森林部分,需要同時對農(nóng)田、森林和城市綠化3個方面進行全口徑碳匯估算。

    圖4 2018年鄭州市全口徑碳匯Fig.4 2018 all carbon sink resources of Zhengzhou

    4 結(jié) 論

    (1) 鄭州市地處平原,農(nóng)田資源較多(即使扣除秸稈焚燒碳排放),城市綠化面積逐年增加,森林碳匯量相對較少,因此,無論是碳匯核算還是城市生態(tài)評估,不應(yīng)只針對林業(yè)資源,為提升碳匯準確度需對鄭州市全口徑碳匯進行估算。

    (2) 本文基于相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行碳匯估算研究,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不夠完善,一些參數(shù)采用平均值或借鑒相關(guān)研究結(jié)果,因此,估算結(jié)果存在誤差。另外,生態(tài)系統(tǒng)年齡組成、結(jié)構(gòu)組成非常復(fù)雜,碳匯估算通常沒有真實值能應(yīng)用于結(jié)果驗證,因此碳匯估算的不確定度評估存在難點。

    (3) 基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)和參數(shù)的碳匯估算時間分辨率存在缺陷,往往需要進行大量的實地調(diào)研,工作量較大。城市區(qū)域的基礎(chǔ)參數(shù)缺失情況嚴重,且沒有考慮土壤碳庫變化,未來應(yīng)建立城市區(qū)域內(nèi)具有代表性的生態(tài)系統(tǒng)通量站點,結(jié)合相關(guān)模型或許能夠?qū)崿F(xiàn)準確、全面的高時空分辨率城市碳匯估算。

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