基于林分生長(zhǎng)模型的天山云杉碳匯潛力估測(cè)

張景路, 張繪芳, 高 健, 朱雅麗, 地力夏提·包爾漢

(新疆林業(yè)科學(xué)院現(xiàn)代林業(yè)研究所,新疆 烏魯木齊 830000)

森林是全球陸地生態(tài)系統(tǒng)中最大也是最重要的植被碳庫和碳匯[1-2]。自世界各地頻繁出現(xiàn)氣候異?，F(xiàn)象[3]、林業(yè)增匯減排納入國家應(yīng)對(duì)氣候變化規(guī)劃[4]以來,森林便以其巨大的碳貯能力和碳匯潛力成為被關(guān)注的焦點(diǎn)。準(zhǔn)確估算森林生態(tài)系統(tǒng)固碳潛力,有利于理解森林碳匯的動(dòng)態(tài)過程,也是加強(qiáng)森林生態(tài)系統(tǒng)科學(xué)管理和制定林業(yè)增匯減排具體措施的前提。

目前在大的空間尺度上,碳匯潛力的預(yù)測(cè)一般采用模型模擬法和遙感法,如汲玉河等[5]采用BIOME4模型法模擬了現(xiàn)存森林分布區(qū)的潛在頂級(jí)森林生態(tài)系統(tǒng)的碳儲(chǔ)量,用頂級(jí)森林生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量與現(xiàn)存森林生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量之差作為森林生態(tài)系統(tǒng)的固碳潛力;周瑞伍等[6]根據(jù)CART模型模擬得到云南省不同森林植被類型的適宜生境面積,以適宜生境的森林植被碳儲(chǔ)量與現(xiàn)實(shí)森林植被碳儲(chǔ)量的差值作為森林植被固碳潛力,并據(jù)此測(cè)算了云南省森林植被總固碳潛力;李秀娟等[7]基于生態(tài)系統(tǒng)觀測(cè)數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)等建立生態(tài)系統(tǒng)碳周轉(zhuǎn)模型(TECO-R),并模擬了1982-1999年森林生態(tài)系統(tǒng)的碳匯量及其年際變化,估算了森林植被與非植被的固碳潛力。在區(qū)域小尺度上,碳匯潛力預(yù)測(cè)的方法有時(shí)間序列法、時(shí)空替代法等。時(shí)間序列法是利用長(zhǎng)期調(diào)查或觀測(cè)資料,得到生態(tài)系統(tǒng)固碳量的時(shí)間序列,進(jìn)而推算生態(tài)系統(tǒng)的固碳速率和固碳潛力,即通過2個(gè)觀測(cè)點(diǎn)的碳儲(chǔ)量的差來推演森林生態(tài)系統(tǒng)碳蓄積的動(dòng)態(tài)過程的一種方法,如徐冰等[8]以森林資源清查資料和林業(yè)發(fā)展規(guī)劃為依據(jù),通過生物量密度與林齡的關(guān)系預(yù)測(cè)了中國森林2000-2050年的碳匯潛力;李斌等[9]以同齡組林分單位面積最高年凈固碳量為標(biāo)準(zhǔn),估算現(xiàn)有不同齡組林分通過齡組轉(zhuǎn)移達(dá)到成熟林時(shí)所固定的碳量,即未來通過自然生長(zhǎng)增加的部分,并據(jù)此計(jì)算了湖南省杉木林碳匯潛力;陳科宇等[10]在假定森林面積不變的前提下,根據(jù)森林演替理論把各林型成熟林碳密度的平均值作為該林型演替終點(diǎn)的碳密度,并作為該林型理論最大固碳潛力的參照系估算了研究區(qū)單位面積固碳潛力。在這些基于時(shí)間序列的研究中,尤其是對(duì)于慢生樹種,往往存在著齡組劃分間隔過大的問題,動(dòng)輒10～20年齡組的齡級(jí)期限使得研究結(jié)果往往呈現(xiàn)階梯狀分布,預(yù)測(cè)局限性大。此外,在不同環(huán)境條件下的林分往往具有不同的生長(zhǎng)發(fā)育水平和碳匯潛力,這些不同在以往學(xué)者的研究中很少加以區(qū)分。

本研究依據(jù)林分調(diào)查因子計(jì)算天山云杉地位級(jí)指數(shù)、林分密度等多種指標(biāo),以4種生長(zhǎng)曲線為基礎(chǔ)構(gòu)建了林分蓄積生長(zhǎng)模型,并通過生物量蓄積量回歸模型和含碳系數(shù)最終構(gòu)建林分碳儲(chǔ)量生長(zhǎng)模型。設(shè)定天山云杉林分極限年齡時(shí)的碳儲(chǔ)量作為林分最大碳容量,將林分最大碳容量與當(dāng)前時(shí)點(diǎn)的碳儲(chǔ)量的差值作為該林分的碳匯潛力。此外,將特定目標(biāo)年和特定環(huán)境條件下天山云杉碳密度的年均增長(zhǎng)量作為碳匯潛力的另一指標(biāo),通過林分碳儲(chǔ)量生長(zhǎng)模型計(jì)算不同林分條件下天山云杉由當(dāng)前生長(zhǎng)到180 a碳密度年均增長(zhǎng)量,以定量評(píng)價(jià)不同立地條件和林分密度下的研究區(qū)天山云杉林分碳匯潛力,并預(yù)測(cè)30 a、60 a后的天山云杉林分碳儲(chǔ)量。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)(圖1)為天山西部國有林管理局鞏留分局東部山區(qū)和西天山國家級(jí)自然保護(hù)區(qū)[11],位于新疆伊犁州鞏留縣,地處伊犁河谷中部,天山支脈那拉提山北麓,地理坐標(biāo)為81°34′E～83°35′E,42°54′N～43°38′N。氣候?qū)贉貛Т箨懶园敫珊禋夂?年平均溫度7.4 ℃,年日照時(shí)數(shù)2 731.7 h,年降水量200～780 mm[12];研究區(qū)東部、南部和北部有海拔3 500～4 200 m的那拉提山系和伊什格力克山系,阻隔了蒙古高壓干燥氣流、南下的西伯利亞寒流和新疆南部干熱風(fēng),地勢(shì)向西傾斜而開闊,使得來自大西洋、里海的暖濕氣流進(jìn)入且受高山阻擋形成豐富降水。區(qū)域內(nèi)水系豐富,有發(fā)源那拉提山系的烏勒肯庫爾德寧、沙特布拉克、協(xié)天德3條主要河流,形成基本平行且南北走向的3條河谷。林區(qū)土壤主要為半淋溶土綱的灰褐土和鈣層土綱的黑鈣土、栗鈣土[13]。研究區(qū)景觀格局具有中亞山地森林特征[14],林地和草地交錯(cuò)分布,林型簡(jiǎn)單,樹種單純,保存著完整的原始云杉類型和山地植被自然垂直帶譜,是天山林區(qū)生長(zhǎng)最好、分布最為集中的原始云杉林,也是天山山地森林生態(tài)系統(tǒng)的典型代表。

圖1 研究區(qū)地理位置及樣點(diǎn)分布示意

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

采用研究區(qū)森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù),提取研究區(qū)天山云杉相對(duì)純林小班,以小班的平均年齡、平均樹高、平均胸徑和林分密度為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。以10為步長(zhǎng)劃定各林階,以正負(fù)2倍標(biāo)準(zhǔn)差為依據(jù)剔除各林階范圍內(nèi)林分平均樹高、胸徑異常的樣本,最終得到133個(gè)天山云杉樣本數(shù)據(jù)。各林階平均年齡、平均樹高、平均胸徑、林分密度詳見表1。

表1 樣本描述性統(tǒng)計(jì)

根據(jù)樣本的極值將樣本數(shù)據(jù)分組,以頻率和組距的商為高、組距為底繪制頻率直方圖和正態(tài)曲線,計(jì)算樣本的偏度、峰度并進(jìn)行柯爾莫戈洛夫-斯米諾正太分布檢驗(yàn)(K-S檢驗(yàn))。結(jié)果(表2)顯示,平均年齡、平均樹高與平均胸徑偏度小于0,呈負(fù)偏態(tài)分布,林分密度呈正偏態(tài)分布狀態(tài);4組數(shù)據(jù)峰度均小于0,即表征數(shù)據(jù)分布比正態(tài)分布的峰度高且狹窄。樣本數(shù)據(jù)的偏度與峰度絕對(duì)值均小于1。4個(gè)樣本的K-S檢驗(yàn)顯著性均大于0.05,說明樣本服從正態(tài)分布,即在0.05水平上符合正態(tài)分布。

1.3 研究方法

1.3.1 地位級(jí)導(dǎo)向曲線方程 基于各樣本平均樹高和平均年齡數(shù)據(jù),擬合Gompertz、Logistic、Mitscherlich和Schumacher等4個(gè)常用樹高生長(zhǎng)曲線方程(表3);比較各方程決定系數(shù)(R2)、殘差平方和(Q),選擇最符合樹木生長(zhǎng)規(guī)律和擬合效果最佳的方程作為地位級(jí)導(dǎo)向曲線。

表3 地位級(jí)導(dǎo)向曲線方程

1.3.2 地位級(jí)指數(shù)(SCI) 采用林分平均樹高及林分平均年齡為自變量建立地位級(jí)指數(shù)方程,擬合得到樣本地位級(jí)指數(shù)作為立地指標(biāo)。

式中,H為林分平均樹高;age為林分平均年齡;age0為林分基準(zhǔn)年齡;b、c為參數(shù)。

1.3.3 林分密度指數(shù)(SDI) 林分密度指數(shù)[15]是林分在標(biāo)準(zhǔn)平均胸徑時(shí)所具有的單位面積的株數(shù),即林木對(duì)其所占空間的利用程度,是森林生長(zhǎng)的重要影響因子[16]。這一指標(biāo)能綜合反映平均胸徑和株數(shù)的情況,且與立地條件和林齡不共線[17]。計(jì)算公式為:

SDI=N×(Dg/D0)α

式中,N為林分密度(株,1 hm2),Dg為林分現(xiàn)實(shí)平均胸徑,D0為林分標(biāo)準(zhǔn)平均胸徑,α為自然稀疏率。

1.3.4 林分生長(zhǎng)模型

1.3.4.1 林分平均直徑生長(zhǎng)模型 對(duì)于生長(zhǎng)未受干擾的天然林來說,結(jié)合林齡、地位級(jí)指數(shù)和林分密度指數(shù)3個(gè)自變量即可得到擬合效果良好的生長(zhǎng)模型,實(shí)現(xiàn)天然林林分生長(zhǎng)的預(yù)測(cè)[18]。將林齡、地位級(jí)指數(shù)和林分密度指數(shù)指標(biāo)分別引入Gompertz、Logistic、Mitscherlich和Schumacher等4個(gè)常用生長(zhǎng)曲線方程(表4),得到林分平均直徑生長(zhǎng)模型。

表4 林分平均直徑生長(zhǎng)模型

1.3.4.2 林分蓄積量生長(zhǎng)模型 將林分平均年齡、地位級(jí)指數(shù)和林分平均直徑作為基礎(chǔ)變量引入Gompertz、Logistic、Mitscherlich和Schumacher等方程中,即可求得林分蓄積量生長(zhǎng)模型(表5)。

表5 林分蓄積量生長(zhǎng)模型

1.3.4.3 林分碳儲(chǔ)量生長(zhǎng)模型 根據(jù)張煜星等[19]模擬的云杉單位生物量與單位蓄積量回歸模型,可將林分蓄積量轉(zhuǎn)換為林分生物量,模型如下:

Bα=0.62VOL0.984 4

式中,Bα為林分地上生物量;VOL為林分蓄積量。

根據(jù)張繪芳等[20]、朱雅麗等[21]等研究的云杉含碳系數(shù),可將林分生物量轉(zhuǎn)換為林分碳儲(chǔ)量,即可得到林分碳儲(chǔ)量生長(zhǎng)模型:

CS=0.462 4Bα×R

式中:CS為林分碳儲(chǔ)量;R為林分含碳系數(shù)。

1.4 精度驗(yàn)證

為了比較不同地位級(jí)導(dǎo)向曲線方程所建立的模型的預(yù)測(cè)精度,選取了5個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)(表6),分別為決定系數(shù)(R2)、估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)差(SEE)、總系統(tǒng)誤差(TRE)、平均系統(tǒng)誤差(MSE)、模型精度(P),從不同維度對(duì)模型的預(yù)測(cè)精度進(jìn)行檢驗(yàn)。

表6 模型精度驗(yàn)證方法

1.5 碳匯潛力計(jì)算

當(dāng)前關(guān)于中國森林碳匯潛力的研究較少,評(píng)估方法也處于探索階段,不同學(xué)者對(duì)碳匯潛力的概念有著不同的定義。本研究將碳匯潛力定義為某一森林系統(tǒng)根據(jù)森林演替理論演替為頂級(jí)自然林時(shí)所達(dá)到的最大碳儲(chǔ)量與現(xiàn)實(shí)碳儲(chǔ)量之間的差值,計(jì)算方法為:

CSC=CSCmax-CSCt

式中,CSC為潛在碳儲(chǔ)量;CSCmax為生態(tài)系統(tǒng)最大碳儲(chǔ)量;CSCt為現(xiàn)實(shí)碳儲(chǔ)量。

2 結(jié)果與分析

2.1 林分因子計(jì)算結(jié)果

2.1.1 地位級(jí)導(dǎo)向曲線 由表7可知,各方程擬合精度差異不大,本研究綜合分析各方程擬合曲線發(fā)現(xiàn),Gompertz方程是具有初始值的典型“S”形單調(diào)遞增函數(shù),拐點(diǎn)約位于最大值的三分之一處,在生物學(xué)工程中適用范圍較廣[22];Logistic方程是生物種群動(dòng)態(tài)模擬中最常用的方程,具有對(duì)稱型“S”形生長(zhǎng)曲線,拐點(diǎn)約位于最大值的二分之一處,適合用于描述慢生樹種的生長(zhǎng)趨勢(shì)[23];Mitscherlich方程是單分子方程,曲線無拐點(diǎn),形態(tài)接近肩形,適合初期生長(zhǎng)較快、無拐點(diǎn)樹種的生長(zhǎng)過程[24];Schumcher是Korf方程的特定形式,是基于同齡純林樹木年均增長(zhǎng)量的同比增長(zhǎng)率與年齡呈反向相關(guān)的假設(shè)原理得出的方程,其曲線存在1個(gè)拐點(diǎn)[25]。綜上所述,結(jié)合天山云杉的生長(zhǎng)特點(diǎn),選取Logistic方程作為地位級(jí)指數(shù)導(dǎo)向曲線最終方程,即:

表7 地位級(jí)導(dǎo)向曲線擬合參數(shù)及精度

Y=28.014/[1+8.774exp(-0.031age)]

2.1.2 地位級(jí)指數(shù) 基準(zhǔn)年齡是指樹高生長(zhǎng)趨于穩(wěn)定且能靈敏反映立地差異的年齡[26]。確定基準(zhǔn)年齡通?？紤]樹種生活史平均年齡(主伐年齡)一半左右的年數(shù),或樹高、林分蓄積量生長(zhǎng)過程中連年生長(zhǎng)量或平均生長(zhǎng)量最大的時(shí)期[27]。取天山云杉主伐年齡160 a的一半(80 a)作為基準(zhǔn)年齡,將表7中Logistic方程的參數(shù)b和c帶入地位級(jí)指數(shù)方程得到:

SCI=H×{[1-exp(-0.031×80)8.774]/[1-exp(-0.031×age)8.774]}

式中,SCI為地位級(jí)指數(shù),H為林分平均樹高,age為林分平均年齡。

2.1.3 林分密度指數(shù) 選取天山云杉基準(zhǔn)年齡的平均胸徑作為標(biāo)準(zhǔn)平均胸徑,即D0=24 cm,方程斜率(α)受不同樹種影響很小,因此借鑒方懷龍[17]的成果取-1.605。最終得到林分密度指數(shù)計(jì)算公式:

SDI=N×(Dg/24)-1.605

式中,SDI為林分密度指數(shù),N為林分密度,Dg為林分平均胸徑。

2.2 林分生長(zhǎng)模型

2.2.1 林分平均直徑生長(zhǎng)模型 采用SPSS非參數(shù)回歸模塊,以地位級(jí)指數(shù)、林分密度指數(shù)和林齡為自變量,林分平均胸徑為因變量,計(jì)算林分平均直徑生長(zhǎng)模型參數(shù)并驗(yàn)證模型精度。由表8可知,Gompertz方程和Schumacher方程估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)差、總系統(tǒng)誤差、平均系統(tǒng)誤差的絕對(duì)值均顯著低于Logistic方程和Mitscherlich方程,且前兩者模型精度(P)均高于85.000%,其中,Gompertz方程的總相對(duì)誤差較低而模型精度較高,因此選取Gompertz方程作為天山云杉平均直徑生長(zhǎng)模型,表達(dá)式為:

表8 林分平均直徑生長(zhǎng)模型參數(shù)擬合及精度驗(yàn)證

DBH=-1.095×SCI0.373×(-5.154×SDI-0.082)×exp(0.004×age)

式中,DBH為林分平均直徑,SCI為地位級(jí)指數(shù),SDI為林分密度指數(shù),age為林分平均年齡。

2.2.2 林分蓄積量生長(zhǎng)模型 采用SPSS非參數(shù)回歸模塊,以地位級(jí)指數(shù)、林分平均直徑和林齡為自變量,以林分每公頃蓄積量為因變量,計(jì)算林分蓄積量生長(zhǎng)模型參數(shù)并驗(yàn)證模型精度。由表9可知,各生長(zhǎng)曲線間誤差和精度差異均不大,其中Logistic方程模型精度最高,Schumacher方程的誤差的絕對(duì)值最小。進(jìn)一步分析4個(gè)方程的差異,可知Logistic、Gompertz和Mitscherlich方程和林分年齡相關(guān)的參數(shù)均過小,使得生長(zhǎng)曲線不能反映林分蓄積量隨林齡增長(zhǎng)的變化趨勢(shì),導(dǎo)致曲線存在初始值過大而增長(zhǎng)量過小的問題,而Schumacher方程曲線形態(tài)更符合林分生長(zhǎng)過程,因此選取Schumacher方程作為天山云杉林分蓄積量生長(zhǎng)模型,表達(dá)式為:

表9 林分蓄積量生長(zhǎng)模型參數(shù)擬合及精度驗(yàn)證

VOL=0.668×SCI2.101×0.652×DBH-0.018×exp(-3.124/age)

式中,VOL為林分蓄積量,SCI為地位級(jí)指數(shù),DBH為林分平均直徑,age為林分平均年齡。

2.2.3 林分碳儲(chǔ)量生長(zhǎng)模型 根據(jù)張煜星等[19]、張繪芳等[20]、朱雅麗等[21]的研究成果,得到云杉林分碳儲(chǔ)量生長(zhǎng)模型:

簡(jiǎn)化后得到:

式中,CS為林分碳儲(chǔ)量,SCI為地位級(jí)指數(shù),DBH為林分平均直徑,age為林分平均年齡。

2.3 云杉碳匯潛力計(jì)算

以研究區(qū)森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),提取研究區(qū)的喬木林地和疏林地小班數(shù)據(jù)并計(jì)算林分平均年齡、平均樹高、平均胸徑和林分密度等林分因子。由于地位級(jí)指數(shù)反映的是林木生長(zhǎng)環(huán)境的綜合條件[28],所以在可預(yù)見的時(shí)間范圍內(nèi)不會(huì)產(chǎn)生大的變動(dòng)。林分密度指數(shù)受林分自然更新和枯損影響。提取和分析1996-2016年20年間研究區(qū)30塊固定復(fù)測(cè)樣地?cái)?shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn),林分的更新和枯損受自然和人為的各類因素影響,具有一定程度的隨機(jī)性,與林分、林階、樹高、胸徑等均無顯著相關(guān)性。綜上,保持立地指數(shù)和林分密度指數(shù)不變,以林分平均年齡為基礎(chǔ)變量對(duì)研究區(qū)天山云杉碳匯潛力進(jìn)行計(jì)算。

2.3.1 林分碳匯增長(zhǎng)量 以新疆森林資源補(bǔ)充調(diào)查操作細(xì)則中規(guī)定的天山云杉過熟林下限160 a加天山云杉齡級(jí)期限20 a后(180 a)作為林分平均年齡極限。將研究區(qū)天山云杉的地位級(jí)指數(shù)以4為跨度分為8級(jí),再將林分密度指數(shù)以400為跨度分為5級(jí),扣除9個(gè)無現(xiàn)實(shí)分布的空值后得到階梯式分布的不同地位級(jí)指數(shù)和林分密度的林分類型共31個(gè)。基于林分碳儲(chǔ)量生長(zhǎng)模型,取每一級(jí)別的中值計(jì)算不同立地條件和林分密度下0～180 a林分碳密度年均增長(zhǎng)量,結(jié)果見表10。由表10可知,林分碳密度年均增長(zhǎng)量主要受立地條件影響,在相同林分密度條件下,隨著林分立地條件的變化,林分碳密度0～180 a年平均增長(zhǎng)量為0.020～0.641 t/(hm2·a);林分密度對(duì)林分碳密度年均增長(zhǎng)量的影響較小,隨著林分密度的增加,林分碳密度年均增長(zhǎng)量略有提升,在立地條件較差的區(qū)域林分密度帶來的影響可忽略不計(jì)。采用各林分面積結(jié)合各林分類型碳匯平均增長(zhǎng)量加權(quán)平均求得研究區(qū)全域天山云杉林分碳密度年平均增長(zhǎng)量為0.299 t/(hm2·a),年均增長(zhǎng)量拐點(diǎn)位于30 a處。

表10 不同林分條件下碳密度年均增長(zhǎng)量

2.3.2 林分未來時(shí)刻的碳匯預(yù)測(cè) 由于研究區(qū)天山云杉林分年齡整體較大,林齡超過120 a的占比達(dá)到80.00%以上,即60 a后研究區(qū)大部分林分平均年齡將達(dá)到過熟林上限,因此選擇預(yù)測(cè)30 a后和60 a后2個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的碳儲(chǔ)量。以實(shí)際調(diào)查時(shí)間為起始時(shí)間節(jié)點(diǎn),采用林分碳儲(chǔ)量生長(zhǎng)模型對(duì)研究區(qū)天山云杉林分碳儲(chǔ)量當(dāng)前值、未來30 a和未來60 a的林分碳儲(chǔ)量進(jìn)行預(yù)測(cè),得到結(jié)果分別為3.439×106t碳、3.447×106t碳、3.450×106t碳,未來30 a、未來30～60 a增長(zhǎng)量分別為8×103t碳、3×103t碳,漲幅分別為0.233%和0.087%。

將林分平均年齡達(dá)到過熟林上限(180 a)時(shí)的森林碳儲(chǔ)量作為森林最大碳容量,將森林最大碳容量和林分當(dāng)前時(shí)點(diǎn)森林碳容量之間的差值作為碳匯潛力,根據(jù)林分碳儲(chǔ)量生長(zhǎng)模型求得研究區(qū)天山云杉林分最大碳容量為3.451×106t碳,碳匯潛力為1.245×104t碳。

3 結(jié)論與討論

本研究分別基于Gompertz、Logistic、Mitscherlich和Schumacher等4個(gè)常用生長(zhǎng)曲線方程,采用林齡、平均樹高、平均胸徑和林分密度等構(gòu)建林分蓄積量生長(zhǎng)模型,通過生物量蓄積量回歸模型和含碳系數(shù)建立林分碳儲(chǔ)量生長(zhǎng)模型。其中Schumacher方程曲線形態(tài)更貼合天山云杉生長(zhǎng)狀況,所構(gòu)建模型的精度較高,誤差絕對(duì)值最小,模型精度89.082%,估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)差13.006,總系統(tǒng)誤差-0.293,平均系統(tǒng)誤差-5.943,決定系數(shù)0.895,表明所構(gòu)建的林分碳儲(chǔ)量生長(zhǎng)模型具有較高的精度和穩(wěn)定性,可用于研究區(qū)林分碳匯潛力的估測(cè)。

以林分碳儲(chǔ)量生長(zhǎng)模型為基礎(chǔ)計(jì)算出研究區(qū)天山云杉林分碳密度0～180 a年平均增長(zhǎng)量為0.020～0.641 t/(hm2·a),研究區(qū)全域天山云杉林分碳密度年平均增長(zhǎng)量為0.299 t/(hm2·a),年均增長(zhǎng)量拐點(diǎn)位于30 a處。研究區(qū)全域天山云杉碳匯潛力為1.245×104t;當(dāng)前、未來30 a和未來60 a林分碳儲(chǔ)量分別為3.439×106t碳、3.447×106t碳、3.450×106t碳,未來30 a、未來30～60 a增長(zhǎng)量分別為8×103t碳、3×103t碳,漲幅分別為0.233%、0.087%。研究區(qū)天山云杉成熟林、過熟林占比較高,林分碳匯潛力低,需進(jìn)行林齡結(jié)構(gòu)優(yōu)化,以促進(jìn)天山云杉林的可持續(xù)發(fā)展。

本研究采用研究區(qū)天山云杉的林齡、平均樹高、平均胸徑和林分密度等數(shù)據(jù),建立了天山云杉的林分平均直徑生長(zhǎng)模型和林分蓄積量生長(zhǎng)模型,并通過天山云杉生物量和蓄積量回歸模型、含碳系數(shù)的轉(zhuǎn)換構(gòu)建了天山云杉林分碳儲(chǔ)量生長(zhǎng)模型。相較于需要借助土壤特性、氣候因子或生物量的其他碳潛力預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型方法,該方法利用現(xiàn)有林地資源調(diào)查數(shù)據(jù)中的主要調(diào)查因子即可實(shí)現(xiàn),在實(shí)際的林業(yè)工作中模型需要的數(shù)據(jù)具有易得性和普適性。相較于生物量清單法和樣點(diǎn)法中普遍采用的以齡組劃分作為時(shí)間間隔的模式,林分生長(zhǎng)模型法在時(shí)間序列上具有更精細(xì)的分辨率,可以靈活地預(yù)測(cè)未來任意時(shí)刻的林分因子和碳儲(chǔ)量并計(jì)算其碳匯潛力。

研究區(qū)天山云杉碳儲(chǔ)量增長(zhǎng)率和單位增長(zhǎng)量都低于李奇等[29]和鄭拴麗[30]研究中的平均水平。這主要是因?yàn)檠芯繀^(qū)天山云杉林分具有不盡合理的年齡結(jié)構(gòu),森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,天山云杉平均林分年齡小于60 a的幼齡林僅占總面積的7.35%,成熟林和過熟林占總面積的80.00%以上,因此,其碳儲(chǔ)量增長(zhǎng)率和單位增長(zhǎng)量均較低。如果沒有人工干預(yù)(擇伐、更新、造林、撫育等),在自然生長(zhǎng)的情況下,研究區(qū)天山云杉林分碳儲(chǔ)量將很快到達(dá)最大值。

在對(duì)林分碳密度及其變化的分析中,筆者發(fā)現(xiàn)林分碳密度年均增長(zhǎng)量受立地條件的影響大而受林分密度的影響小。由于生態(tài)系統(tǒng)的承載力是有限的,在光照、水文、土壤等條件的約束下,森林系統(tǒng)的生產(chǎn)能力、貯藏能力不可能無限制地增長(zhǎng),在承載力一定的情況下,林分密度如共享潛在生產(chǎn)力的分母,分母越大,每株單木所分享到的資源就越少,其生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)也隨之由快到慢。從本研究中對(duì)碳密度年均增長(zhǎng)量研究的部分也可以看出,研究區(qū)林分密度越大的地方,立地指數(shù)的分布區(qū)間就越低,在立地指數(shù)最大的區(qū)域,即同樹種同林齡下樹高最高的區(qū)域,林分密度沒有超過1 hm2400株。最終在立地條件和林分密度的雙重影響下,出現(xiàn)了林分碳密度增長(zhǎng)量隨林分密度的增長(zhǎng)呈現(xiàn)略微增加這一結(jié)果。

森林的可再生性,即森林的更替,是其一切潛力的來源。森林的碳匯潛力不僅與環(huán)境條件、森林質(zhì)量有關(guān),更受到森林面積變化的影響。現(xiàn)有天山云杉林之外的區(qū)域是否適宜其更新、生長(zhǎng)?該適宜區(qū)面積、固碳潛力有多大?這些將是下一步研究的方向。