人工林砍伐碳成本估算方法探究

摘要： 除自然干擾外，木材采伐是最能減少森林碳儲量的人類活動之一。盡管目前大部分碳核算方法，均認為經(jīng)由“可持續(xù)”管理的森林砍伐，其造成的溫室氣體排放可以忽略。但這種凈碳核算的方法，并未賦予森林重新增長和未采伐森林的碳儲存能力任何價值。本研究以思茅松人工林生產(chǎn)一次性衛(wèi)生用品為例，在CHARM模型的基礎上結合產(chǎn)品生產(chǎn)消費特性，考慮時間的因素，估算人工林砍伐碳成本。結果表明，思茅松人工林的采伐碳成本為4. 2～16. 6 t C/ha，證實了采伐行為會造成碳損失，為進一步完善我國目前紙漿、紙、紙制品碳足跡核算方法提供了一定的參考。

關鍵詞：森林采伐；碳成本；絨毛漿；一次性衛(wèi)生用品

中圖分類號：TS7 文獻標識碼：A DOI：10. 11980/j. issn. 0254-508X. 2025. 02. 011

森林面積約占全球陸地總面積65%，其吸收了陸地生態(tài)系統(tǒng)中90%的生物質碳和80%的土壤碳，在全球碳循環(huán)中發(fā)揮著至關重要的作用。然而，全球每年因采伐、轉化、火災、昆蟲、病原體等干擾造成的森林損失，占全球溫室氣體排放總量的20%，與全球運輸部門的年碳排放量相當[1]。Gower[1]將森林碳循環(huán)分為2個相互關聯(lián)的階段，即：①對碳庫的初始干擾效應，包括自然干擾（火災、蟲害等） 或人為干擾（木材采伐、人工林擴張等）；②森林生態(tài)系統(tǒng)的恢復或演替。據(jù)FAOSTAT數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2010年全球工業(yè)原木的產(chǎn)量約為18億m3[2]。Peng等[3]估計，2050年全球工業(yè)原木的產(chǎn)量，相比2010年全球工業(yè)原木的產(chǎn)量將上升54%。用于生產(chǎn)紙漿、紙及紙制品的木材消費量占全球木材消費量的1/3，表明全球木材采伐對森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的擾動情況不可忽視。然而，如何精確量化采伐行為對森林碳動態(tài)的影響，成為了目前紙漿、紙及紙制品碳足跡核算中的主要難題之一。

研究者們一直在利用生命周期評估方法，考慮與森林資源消費品有關的直接和間接土地利用變化的溫室氣體排放情況[4]。從2008年開始，國際上主流的產(chǎn)品碳足跡協(xié)議IPCC 2006、ISO 14067及PAS 2050，均制定了關于林地直接或間接土地利用變化造成的碳排放的計算程序和方法。盡管3種產(chǎn)品碳足跡協(xié)議的細節(jié)各不相同，但這些方法均以新森林再生產(chǎn)生的碳收益抵消舊采伐造成的碳損失[5]。具體而言，當采伐的森林得到“可持續(xù)”管理時，在木材產(chǎn)品的生命周期評價中， 通常將木材采伐的影響視為“ 碳中性”的[6]。這意味著此類方法不會計算原本固存在森林中的碳及由于采伐而排放到大氣中的碳。Peng等[3]建立的CHARM模型報告了木材采伐產(chǎn)生的真實碳成本，結果表明，與農(nóng)業(yè)活動以外的其他做法相比較（如將次生林轉化為人工林進行短期輪伐和集約化種植），木材采伐減少了植被的碳儲量。預計在2010—2050 年間，全球將因森林采伐溫室氣體增加，令大氣中的碳排放量每年增加35～42 GtCO2 eq；無論被砍伐的森林是否得到“可持續(xù)”管理，砍伐所造成的森林碳匯損失客觀上一定存在[3]。

因此，產(chǎn)品碳足跡核算中關于原材料采伐對森林碳庫的擾動，應被準確量化。2009 年，Searchinge等[7]研究表明，若忽略與土地利用相關的生物碳排放，勢必會出現(xiàn)計算錯誤。2014年，政府間氣候變化專門委員會（IPCC） 也發(fā)現(xiàn)， 將生物能源視為“碳中和”這一觀念是基于對溫室氣體排放量計算指南的誤解。然而，即使國內(nèi)外的學者正在嘗試將土地利用變化的影響納入產(chǎn)品碳足跡核算指南中，如IPCC在2019年修訂增補了人為干擾和自然干擾對于林地碳匯變化的影響，但產(chǎn)品碳足跡核算指南仍然需要進一步發(fā)展。形成該局面的主要原因是：一方面，林業(yè)碳匯建模者與生命周期清單編制建模者之間缺乏密切的聯(lián)系，導致無法為生物碳循環(huán)（即森林生態(tài)系統(tǒng)） 和工業(yè)碳循環(huán)（即產(chǎn)品） 之間復雜的相互關系，建立有效的模型[3]；另一方面，日益全球化的產(chǎn)品供應鏈使得收集特定供應鏈的森林數(shù)據(jù)成為了一項耗時且艱巨的任務。在某種程度上，由于上述困難和局限性，目前研究者們無法建立較為完善且統(tǒng)一的森林消費品碳足跡核算方法和規(guī)則。

絨毛漿作為生產(chǎn)一次性衛(wèi)生用品的主要原料，是一種典型的森林消費半成品。隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展和生活水平的提高，國內(nèi)一次性衛(wèi)生用品的需求量與日俱增，一次性衛(wèi)生用品的市場規(guī)模已達2 000億元。據(jù)統(tǒng)計，2021年我國一次性衛(wèi)生用品行業(yè)產(chǎn)量增長至2 934.3億片，需求量達到了2 403.9億片[8]。為盡早實現(xiàn)“雙碳”目標，我國一次性衛(wèi)生用品行業(yè)亟需建立全面且統(tǒng)一的產(chǎn)品碳足跡核算方法，這就需要精確計算產(chǎn)品各個階段的碳排放，其中包括原材料采伐產(chǎn)生的碳排放。

基于此，本研究以思茅松作原料生產(chǎn)的一次性衛(wèi)生用品為例，在Peng等[3]建立的CHARM模型的基礎上，結合造紙行業(yè)生產(chǎn)消費特性，進一步優(yōu)化和改進CHARM模型，探究采伐造紙原料林所產(chǎn)生的碳排放問題，為進一步完善我國目前紙漿、紙及紙制品的碳足跡核算方法提供一定參考。

1 材料與方法

1. 1 思茅松簡介

思茅松為常綠大喬木針葉木， 最大高度可達30 m，最大胸徑達1 m，主要分布于我國云南省普洱市、臨滄市、西雙版納傣族自治州等地[9]。由于思茅松具有管胞長度大、纖維含量高、灰分低的優(yōu)點，是優(yōu)良的紙漿原料，適合生產(chǎn)高檔紙和特種紙。近期，我國科研人員首次利用思茅松作原料生產(chǎn)絨毛漿產(chǎn)品，并在云南建成了我國第一條絨毛漿生產(chǎn)線，填補了我國松木絨毛漿生產(chǎn)供應的空白[10]。

本研究選取的思茅松良種來源于云南省普洱市思茅區(qū)清水河現(xiàn)代林業(yè)試驗示范基地，選擇海拔高度700～1 800 m、年均氣溫17～22 ℃、年降水量gt;1 000 mm、相對濕度70%～80%、坡度lt;25°、土壤肥力中等的種植區(qū)域。該思茅松種植區(qū)的標準為平均栽培密度2 m×2 m，輪伐期16年，在每次輪伐周期的第8年進行一次疏伐，疏伐強度20%。

1. 2 模型建立

為了估計一次性衛(wèi)生用品原材料采集階段森林碳庫的變化，本研究參考CHARM模型中建立的方法，即通過跟蹤采伐后不同碳庫隨時間推移的碳流動，來核算思茅松人工林的采伐碳成本。由于CHARM模型是計算全球森林采伐碳成本的大尺度模型，不針對特定的森林類型和林木制品，因此，當該模型應用于產(chǎn)品碳足跡核算時，應做相應的改進和補充。如為了得到更加準確且具有代表性的計算結果，一方面本研究使用思茅松異速增長模型及逐年生長速率估算森林碳儲量，而不是使用CHARM模型中的通用異速增長模型及平均生長率估算；另一方面，CHARM模型內(nèi)不同碳池的衰減函數(shù)均為指數(shù)函數(shù)，本研究采用更加符合真實衰減速率的伽馬衰減函數(shù)，來估算不同碳池隨時間的衰減。此外，本研究補充了更加全面的一次性衛(wèi)生用品從“搖籃到墳墓”的碳流動數(shù)據(jù)，以確定儲存在思茅松中的碳分配到不同碳池的比例。

在本研究建立的模型中，碳池包括砍伐后仍然存活并再生的地上、地下生物質，采伐后的殘留物、樹根，生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的廢物和最終使用的產(chǎn)品（一次性衛(wèi)生用品）。在核算過程中，需要量化采伐現(xiàn)場殘留物及樹根的腐敗與燃燒、產(chǎn)品進入垃圾填埋場的溫室氣體排放以及森林重新種植再生產(chǎn)生的碳收益。

本模型是以單位公頃的思茅松種植面積為研究區(qū)域，并假設原料皆伐，即不存在選擇性采伐的情形。

1. 2. 1 異速增長模型

異速增長模型是一種可以用于量化生物體某些生長特征變量之間比例關系的方法，目前已被廣泛用于估計個體、植被或林分的體積、生物量或碳儲量[11]。如樹胸徑（DHB） 可以用于估計樹木體積或樹木總生物量。本研究所使用的思茅松異速增長模型參考Luo等[12]的研究成果，樹干總生物量的計算如式（1）所示，地上生物量（包括樹干、樹皮、樹枝、樹葉） [2]的計算如式（2）所示。

W = 0.006 2 × （2.169 7 + DHB）3 （1）

AGB = W?BEF?CW?SLD?10-3 （2）

式中，W 為樹干總生物量，kg/株；DHB為實際測量的樹木胸徑，cm；AGB為地上生物量，t C/ha；BEF為生物膨脹因子，用于將樹枝、樹葉、樹皮等換算成地上生物量，參考LY/T 2988—2018《森林生態(tài)系統(tǒng)碳儲量計量指南》，取值1.15[13]；CW為絕干物質的碳含量，取0.5，t C/t絕干物質；SLD為樹木種植的林分密度，取2 500，株/ha。

為了衡量植物生物量中地下與地上生物量的比例，目前研究普遍引入“根冠比”來衡量植物生長資源的分配。本研究按照式（3）對地下與地上生物量比值進行[2]計算。

BGB = 0.489AGB0.89 （3）

式中，BGB為地下生物量，t C/ha。

1. 2. 2 思茅松生長曲線預測

由于采伐行為犧牲了種植區(qū)域森林碳匯未來增長的潛力，因此模型需要計算未被采伐時思茅松的年生長速率以量化采伐行為所產(chǎn)生的碳成本。由于缺乏輪伐期之后的生長數(shù)據(jù)（胸徑，DHB），本模型使用Monod函數(shù)推導思茅松的連續(xù)增長率[14]。

思茅松隨樹齡變化的胸徑生長函數(shù)如式（4）所示，通過對思茅松2～16年的生長數(shù)據(jù)進行擬合計算得知，DHBmax=25.5，Age50=15。圖1展示了思茅松胸徑生長的擬合曲線。

DHB（age） = DHBmax?age/（Age50 + age） （4）

式中，age為樹齡，年；DHBmax為思茅松生長的最大胸徑，cm；Age50為思茅松生物達到半飽和時的樹齡，年。

1. 2. 3 不同碳池隨時間的衰減

采伐行為發(fā)生后，原本儲存在思茅松中的碳，被轉移到不同碳池中，其中包括采伐殘留物、根系、一次性衛(wèi)生用品及工廠產(chǎn)生的廢物。不同的碳池由于類型不同，所處的衰減環(huán)境也不同，故衰減速率差異較大。因此，為了計算總碳池的年排放量，需準確跟蹤并單獨計算每個碳池中每年發(fā)生的衰減。

本研究將應用《2019 IPCC國家溫室氣體清單指南（修訂版）》中針對紙張、人造板、鋸材等木制品的CO2及CH4衰減一階指數(shù)衰減模型，計算一次性衛(wèi)生用品及工廠廢物在垃圾填埋場中的排放過程。另外，對于采伐殘留物及根系的衰減計算參考文獻[15-16]中的方法，具體參數(shù)取值見表1。研究表明，基于單參數(shù)伽馬分布的衰減函數(shù)——卡方分布，比廣泛使用的IPCC推薦的基于指數(shù)分布的一階衰減函數(shù)更準確[17]。但由于卡方分布的參數(shù)對短壽命產(chǎn)品的估計更加敏感，當某一碳池半衰期較短時，卡方分布與指數(shù)分布隨時間的衰減速率無顯著差別。因此，本研究僅對采伐殘留物及根系的衰減應用卡方分布函數(shù)。圖2展示了采伐殘留物、樹根及一次性衛(wèi)生用品儲存的碳隨時間t 的衰減曲線。

對于特定報告年份t，利用式（5）～式（7），估計在t～τ年內(nèi)采伐殘留物及樹根隨時間的累積衰減，其中采伐從第0年開始，τ 是自采伐以來的時間。

式中，P 為砍伐后碳池中的總碳量；Gamma函數(shù)（式（7）） 的2個參數(shù)θ 和k 分別用于定義分布曲線的水平尺度和垂直尺度，在卡方分布中，θ = 2，k 為碳池的半衰期。

一次性衛(wèi)生用品進入垃圾填埋場產(chǎn)生的CO2 及CH4排放量依據(jù)IPCC提供的一階指數(shù)衰減模型計算，具體見式（8）～式（10），參數(shù)數(shù)值均參考《省級溫室氣體清單編制指南》（試行） 的推薦值。

式中，S 為從第x 年廢物開始進入垃圾填埋場到第t 年內(nèi)的CH4排放量；Wx為第x 年進入垃圾填埋場的廢物質量；p 為一次性衛(wèi)生用品的半衰期因子，p = ln2/k （k 為半衰期）；MCF為甲烷修正因子，代表厭氧分解的有機碳部分，取0.6； DOC為可降解有機碳含量，取1；DOCf 為可分解的DOC 比例，取0.5；F 為甲烷在垃圾填埋氣體中的比例，取0.5 （其余氣體均為CO2）；16/12 為甲烷和碳的相對分子質量比率；R 為甲烷回收量；OX為氧化因子；GWPCH4 為甲烷的全球變暖潛勢。

1. 2. 4 一次性衛(wèi)生用品全生命周期的碳流動

為了能夠準確而有效地估計思茅松人工林砍伐的碳成本，需要確定儲存在思茅松中的碳在不同碳池之間分配的比例，這一過程包括從原材料采伐收集到產(chǎn)品的生產(chǎn)制造，最終到產(chǎn)品的廢棄。由于難以收集到以思茅松為原料所制一次性衛(wèi)生用品具體的產(chǎn)業(yè)鏈物料流動數(shù)據(jù)，因此，本研究參考FAOSTAT提供的全球木材生產(chǎn)消費數(shù)據(jù)[2]，以及Peng等[3]和Ewijk等[18]針對紙制品物料流動計算的研究成果，構建一次性衛(wèi)生用品的全生命周期碳流動模型，如圖3所示。物料流動的關鍵數(shù)據(jù)包括樹木成材率、制漿得率、產(chǎn)品及工廠廢物的填埋率、焚燒率和能源回收率。

1. 2. 4. 1 成材率

思茅松采伐后木材進入工廠的比例依據(jù)地上生物量采伐的百分比確定，即思茅松的成材率——作為衡量森林管理決策及采伐效率的常用指標，表示砍伐后的木材作為漿木進入產(chǎn)品碳庫的比率，而其余的部分則作為殘留枝椏、樹干保留在環(huán)境中或被人工處理。Peng等[3]用采伐殘留率（slash rate） 估計在采伐過程中被去除的地上生物量比例，其計算公式如式（11）所示。

slash rate = （BEF - 1）/BEF （11）

式中，BEF為生物膨脹因子，取1.15。

因此，經(jīng)計算，本研究的采伐殘留率為13%，即產(chǎn)品的成材率為87%。

1. 2. 4. 2 得率

制漿造紙過程的得率是衡量紙制品生產(chǎn)過程中物理轉化的關鍵指標。目前，絨毛漿的工業(yè)化生產(chǎn)主要是以硫酸鹽法和亞硫酸鹽法制成的化學漿為原料[19]。通過FAOSTAT 2022年中國市場生產(chǎn)和消費的化學漿數(shù)據(jù)[2]， 并結合Martin 等[20] 關于化學漿得率的研究（表2），本研究中絨毛漿的得率取0.48；由于缺乏絨毛漿所制一次性衛(wèi)生用品的數(shù)據(jù)，用造紙過程的得率（0.95） 替代。

1. 2. 4. 3 填埋率

一次性衛(wèi)生用品生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的廢物及最終廢棄物的一部分，均會進入垃圾填埋場。但由于國內(nèi)缺乏一次性衛(wèi)生用品的處理處置方式數(shù)據(jù)，且相應數(shù)據(jù)收集難度大。因此，本研究參考Ewijk等[18]關于紙制品的物料流動分析結果確定一次性衛(wèi)生用品的填埋率，具體數(shù)據(jù)如表3所示。

1. 2. 4. 4 焚燒率

采伐殘留物一部分在現(xiàn)場腐爛，另一部分直接焚燒。由于采伐殘留物焚燒的比例不確定性較大，且無相關數(shù)據(jù)庫支持。因此， 本研究參考Peng 等[3] 在CHARM模型中設定的默認值，即假設25%的采伐殘留物被焚燒，75%的采伐殘留物在現(xiàn)場腐爛衰減（該數(shù)據(jù)并無代表性，僅為了說明客觀上存在這一部分的物料流動）。工廠廢物及產(chǎn)品廢棄焚燒率參考Ewijk等[18]的計算結果（表3）。

1. 2. 4. 5 能源回收率

工廠及產(chǎn)品廢棄物中碳的最后一部分作為回收能源現(xiàn)場利用，在產(chǎn)品碳足跡的核算過程中，這一部分的碳收益已經(jīng)在能源碳排放計算中被扣減了，因此需要計算在采伐成本中。該部分數(shù)據(jù)來源于Ewijk等[18]的研究成果（表3）。

1. 2. 5 在碳核算中考慮時間因素

除了估計木材采伐向大氣中排放和吸收的溫室氣體隨時間推移的物理變化外，本研究還參考CHARM模型中的計算方法，使用4%的貼現(xiàn)率以估計未來碳排放或吸收的現(xiàn)值[3]。值得注意的是，目前關于紙漿、紙、紙制品的碳足跡核算方法中，碳儲存及延遲排放效益并沒有納入具體的核算結果，僅僅是在核算報告中做了額外的說明。因此，將時間因素考慮在內(nèi)，不僅可以有效地將森林管理實踐與森林消費品的碳儲存及延遲排放建立聯(lián)系，還可以消除目前國內(nèi)外關于碳足跡核算標準中“碳儲存及延遲排放”計算規(guī)則的不確定性。本研究中思茅松采伐碳成本的核算年限取40年，即從原料采伐當年開始，追蹤40年以來單位公頃思茅松人工林碳庫隨時間的變化，如式（12）所示。

式中，PDV為貼現(xiàn)值，t C/ha，t 為h 年收獲后的年數(shù)；d 為時間貼現(xiàn)率，取4%；N 為核算年限，取40；ΔCchange，t 為t 年內(nèi)碳的排放量（或清除量）。

2 結果與討論

2. 1 采伐后碳池年變化

圖4展示了單位公頃思茅松人工林砍伐后，在不同甲烷回收率下，40年內(nèi)的碳池變化情況，圖中虛線表示采伐時思茅松的碳儲量，黑色的實線表示采伐后碳池總量隨時間的變化，黑色虛線與黑色實線之間存在的垂直距離越大表明凈增長越大。由圖4可知，采伐第1年出現(xiàn)了碳排放的凈增長，其原因是一部分儲存在采伐殘留物及工廠廢物中的碳被焚燒或以能源回收的方式釋放到了大氣中。對于一次性衛(wèi)生用品碳池的變化，本研究假設其使用壽命為2年，即從第3年開始，儲存在產(chǎn)品中的碳逐漸以CO2及CH4的形式釋放到大氣中。隨后，在每個采伐周期的后期，由于森林的再生速度大于其他碳池的衰減速度，黑色實線和黑色虛線最終會相交，代表系統(tǒng)開始從大氣中吸收碳。

2. 2 采伐碳成本計算

圖5展示了思茅松采伐碳成本的計算示意圖（在CH4回收率25%的情景下）。不同于CHARM模型中單一的基準值，本研究采用了2種基準方法計算采伐碳成本：①基準一，以采伐當年思茅松的固碳量為基準（綠色虛線）；②基準二，以核算截至年份思茅松固碳量為基準（綠色實線）?？紤]到不同的垃圾填埋場中CH4回收效率的差異，且CH4的全球變暖潛勢是CO2的28倍，CH4 回收率對采伐碳成本計算結果影響較大。因此，本研究分別以核算截至年份與采伐當年為基準，計算了不同CH4回收率下的采伐碳成本，結果如圖6所示。由圖6可知，以采伐當年固碳量為基準計算的思茅松采伐碳成本，在不考慮時間貼現(xiàn)率的情況下，結果為?10.5～12 t C/ha；在考慮時間貼現(xiàn)率4%的情況下，結果為4.2～16.6 t C/ha。以核算截至年份為基準的情況下，當時間貼現(xiàn)率為0時，思茅松采伐碳成本結果為53.9～76.4 t C/ha；當時間貼現(xiàn)率為4%時，思茅松采伐碳成本結果為30.9～43.4 t C/ha。

值得注意的是，在40年核算期間內(nèi)，碳排放量的累積貼現(xiàn)值是自采伐年開始的碳成本總和，因此該值并不代表森林采伐后40年向大氣中實際排放的碳?；鶞室坏挠嬎憬Y果表明，采用時間貼現(xiàn)的方法實際上為森林再生預計產(chǎn)生的碳收益分配了一個折扣值，削減了其未來的碳收益潛力（如表4所示的具體計算過程）。然而，基準二的計算卻產(chǎn)生了相反的結果——時間貼現(xiàn)使采伐產(chǎn)生的碳成本大大降低，這是因為思茅松在核算截止時間前仍然具有較高的年生長率，可以產(chǎn)生較大的固碳量，有較強的碳收益潛力，導致年際碳排放量均為正值，逐年累積的計算結果更小。但2種截然不同的計算結果卻遵循了同一邏輯，即時間貼現(xiàn)賦予了前期減排更大的意義，也在某種程度上更加重視短期碳排放所造成的影響。

2. 3 模型在產(chǎn)品碳足跡核算中的應用

圖7為模型納入產(chǎn)品碳足跡核算流程示意圖。如圖7 所示，在計算單位公頃木材采伐碳成本貼現(xiàn)值時，需要結合每公頃木材產(chǎn)量、每片衛(wèi)生用品（如嬰兒紙尿褲） 的質量、衛(wèi)生用品的碳質量分數(shù)（含碳率，t C/t產(chǎn)品），換算成生產(chǎn)每萬片嬰兒紙尿褲的原材料采伐碳成本。以采伐碳成本計算結果16.2 t C/ha為例，目前國內(nèi)市場的嬰兒紙尿褲單片定量約為40 g，其中各成分的質量百分比約為絨毛漿48%、吸收性樹脂（SAP） 33%、高聚物（如聚丙烯、聚乙烯） 13%以及膠黏劑3%[21]。結合物料流動數(shù)據(jù)，每100 t儲存在思茅松內(nèi)的碳，將有34.1%轉移到了產(chǎn)品中。因此，計算可得，嬰兒紙尿褲的原材料采伐碳成本大概為0.21 t C/萬片；若將森林采伐的機會成本（未來森林繼續(xù)生長產(chǎn)生的碳收益） 計算在內(nèi)，即當思茅松采伐碳成本為42.9 t C/ha時，嬰兒紙尿褲的原材料采伐碳成本為0.56 t C/萬片。Cordella等[22]研究表明，歐洲一次性嬰兒紙尿褲的全生命周期碳足跡約為1.3 t C/萬片，但其核算過程中并未考慮原料采集階段的碳成本。

為了進一步驗證原料采伐碳成本對產(chǎn)品全生命周期碳足跡核算結果的影響。本研究使用Open LCA軟件計算生產(chǎn)1萬片嬰兒紙尿褲的碳足跡，背景數(shù)據(jù)庫選擇Ecoinvent 3.9.1，結果如表5所示。由表5可知，核算的系統(tǒng)邊界及系統(tǒng)的物料流動，主要包括能源及物料的消耗。當生產(chǎn)單元過程物料與產(chǎn)品的質量比lt;1%，且上游數(shù)據(jù)不可得時，不考慮該過程的碳排放。由于缺乏物料運輸過程的實際數(shù)據(jù)，本研究暫未將其納入核算結果。圖8 為一次性嬰兒紙尿褲碳足跡計算結果。由圖8 可知，當考慮原材料采伐碳成本時，以基準一方法計算的一次性嬰兒紙尿褲全生命周期碳足跡為1 195 kg CO2eq/萬片，其中采伐碳成本對結果的貢獻高達17.5%；以基準二方法的計算結果為1 545 kg CO2eq/萬片，其中采伐碳成本對結果的貢獻高達33.0%。

值得注意的是，在將模型納入產(chǎn)品全生命周期碳足跡核算時，需要考慮到模型在計算原材料采伐碳成本時包含了產(chǎn)品廢棄這一過程的碳排放，但又不包含產(chǎn)品中非纖維原料廢棄產(chǎn)生的碳排放。因此，在之后具體碳足跡核算的過程中，應加以區(qū)別，避免重復計算。

然而，為了保證核算結果的可信度，在森林消費品碳足跡核算中需要確定統(tǒng)一的計算方法，這就要求思考2種基準方法背后的邏輯和意義，而這依賴于政策制定者對于潛在森林保護的重視程度。為了有效實施減少森林采伐的政策，生命周期評價者必須準確測量、驗證和報告現(xiàn)有的碳儲量及其年度變化和與采伐相關的排放量，這就需要將這一部分體現(xiàn)在產(chǎn)品碳足跡核算結果中[4]。而改進后的CHARM模型仍然是一種計算森林采伐碳成本的經(jīng)濟模型，該模型并不直接計算森林采伐的碳排放量，而碳足跡是用來衡量個體、組織、國家或產(chǎn)品在一定時間內(nèi)直接或間接導致的CO2排放量的指標。是否可以將模型應用于產(chǎn)品碳足跡核算方法中，需要進一步思考“碳排放”和“碳成本”之間的內(nèi)在聯(lián)系。

模型計算的結果表明，在有關森林消費品的碳足跡核算中，其原材料采伐造成的碳排放不能忽視。無論原料林是否為次生林或人工林，是否得到可持續(xù)管理，采伐行為對森林碳動態(tài)的擾動客觀上一定存在[23]。由于天然林與人工林的主要區(qū)別在于生長速率的不同以及是否進行可持續(xù)的森林管理，因此，本模型同樣適用于核算天然林和其他人工林的采伐碳成本。雖然目前主流的產(chǎn)品碳足跡協(xié)議，在森林土地利用直接或間接改變造成的碳排放方面做出了相當大的努力，但考慮到森林消費品的特殊性，包括森林生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的復雜性、產(chǎn)品原料來源的廣泛性以及供應鏈的不透明性，使目前關于森林消費品的碳足跡核算方法難以得到進一步發(fā)展[24-25]。

2. 4 敏感性分析

2. 4. 1 不同貼現(xiàn)率/核算年限組合對結果的影響

為了驗證采用4%/40的貼現(xiàn)率/核算年限組合的科學性，本研究計算了單位公頃思茅松在2%～8%貼現(xiàn)率及40～100年時間跨度下的采伐碳成本（不考慮疏伐）。敏感性分析結果如圖9 所示。由圖9 可知，在核算年限為40年的情況下，不同貼現(xiàn)率下的采伐碳成本變化最為溫和，平均變化幅度為1.0%～4.3%。而采伐碳成本在同一貼現(xiàn)率下不同核算年限之間的差異均較小。如在4% 的貼現(xiàn)率下，采伐碳成本的平均變化幅度在1.2%～7.4%。貼現(xiàn)率的大小取決于資本市場的變化和政府的決策。Seachinger等[26]借助嚴格的時間方法，確定了在計算土地利用變化碳排放時，4% 的時間貼現(xiàn)率合理地匹配了目前的實際政策。

2. 4. 2 應用不同的衰減函數(shù)對結果的影響

為了進一步闡明選擇單參數(shù)伽馬衰減函數(shù)——卡方分布作為量化采伐殘留物及樹根衰減速率工具的合理性，本研究對比了不同碳池應用卡方分布和指數(shù)分布的計算結果。圖10 展示的是采伐殘留物、樹根及一次性衛(wèi)生用品在卡方分布和指數(shù)分布下的衰減曲線。由圖10可以看出，指數(shù)分布意味著某一碳池廢棄后的最初幾年內(nèi)具有最大的氧化速率，這一假設對于短半衰減的產(chǎn)品有著較好的預測精度，如紙、紙漿這類纖維制品。然而，產(chǎn)品的預期壽命越長，其氧化速率隨時間成指數(shù)趨勢的可能性就越小[27]。因此，許多研究均表明了卡方分布在這一方面具有更好的預測表現(xiàn)——假設產(chǎn)品在其平均壽命附近具有最高的氧化速率[17，27]。圖11 展示了不同碳池在卡方分布和指數(shù)分布下的碳損失計算結果。由圖11可知，以生產(chǎn)1萬片嬰兒紙尿褲為基準，相較于指數(shù)分布，使用卡方分布作為衰減函數(shù)計算會使碳損失降低5.0%～7.5%。

雖然在估計生物質碳的氧化速率方面，卡方分布被證明是更加合適的選擇，但其依賴于比指數(shù)分布更加具體的衰減率數(shù)據(jù)，這加大了數(shù)據(jù)獲取的難度。因此，將卡方分布應用于生命周期評價（LCA） 和采伐木制品排放核算的可行性仍然需要更進一步的考慮和評估[13]。

2. 5 不確定性分析

本研究結果的不確定性主要體現(xiàn)在以下3方面：①思茅松異速增長模型的擬合誤差，以及模型在個體預測中傳播的不確定性[27]。如不同的生長環(huán)境（溫度、土壤中的水分及養(yǎng)料等） 以及不同的思茅松種系；②不同碳池衰減過程中的不確定性。盡管卡方分布被證明可能是最可靠和最合適用于量化生物質碳衰減的概率分布函數(shù)[17]，但其參數(shù)的取值依賴于碳池的半衰期，而半衰期的大小取決于碳池的種類和衰減時的環(huán)境（溫度、濕度、含氧量等）；③核算過程中忽略了采伐行為對土壤碳庫的擾動。研究表明，上層土壤在森林采伐后的平均碳損失為11%，下層土壤則損失的更多[28]。雖然現(xiàn)階段很多研究表明了這部分的碳損失，但仍然無法做出可靠的估計[29]。特別是對于集約化種植的人工林，難以有效量化輪伐周期內(nèi)土壤碳庫隨時間的變化。由于這些不確定性的存在會削弱計算結果的準確性和可靠性，因此核算方法仍然需要進一步改進以處理這些不確定性問題。

3 結語與展望

本研究探究了一種以制漿造紙為目的的森林采伐所造成的真實碳成本。盡管目前的碳足跡協(xié)議關于如何量化采伐行為對森林碳動態(tài)的影響，存在種種困難與挑戰(zhàn)，但也展現(xiàn)了新的機遇。通過計算比較各種原材料的采伐碳成本，可以擴展森林消費品的評價維度。如對于不同的絨毛漿原料，如南方松、馬尾松或思茅松等針葉木絨毛漿，以及慈竹、龍竹等竹材絨毛漿。一方面由于原料生長速率、成材率、輪伐期、輪作密度等的不同，使采伐行為對森林碳匯的擾動也不同。另一方面，模型的計算方法也在某種程度上揭示了探究另一種行為評價指標的可能性，即產(chǎn)品回收和再利用所產(chǎn)生的碳效益。產(chǎn)品的回收及再利用既可以減少原材料的采伐，也可以通過延長產(chǎn)品的使用壽命來減緩延遲排放的速率以進一步降低采伐碳成本。

重視原材料采伐產(chǎn)生的碳成本有利于進一步量化森林生態(tài)系統(tǒng)的固碳效益，強化產(chǎn)品的低碳屬性，促進未來我國林漿紙一體化進程。因此，培育出既能滿足市場需求又能最大限度地降低采伐行為對環(huán)境的影響的原料林，可能是未來研究者們需要進一步探究的方向，而這依賴于評價方法的進一步完善。

參 考 文 獻

［1］ GOWER S T. Patterns and mechanisms of the forest carbon cycle［J］.Annual Review of Environment and Resources， 2003， 28（1）： 169-204.

［2］ FAO （Food and Agriculture Organization of the United Nations）2022. FAO Stat—Forestry production and trade ［EB/OL］. http：//faostat3. fao. org/download/F/FO/E.［ 2024-05-25］.

［3］ PENG L Q， SEARCHINGER T D， ZIONTS J， et al. The carboncosts of global wood harvests［J］. Nature， 2023， 620：110-115.

［4］ JOSHUA P N， ROBERT O V. Accounting for forest carbon pooldynamics in product carbon footprints： Challenges and opportunities［J］. Environmental Impact Assessment Review， 2012， 37： 23-36.

［5］ GRASSI G， HOUSE J， KURZ W A， et al. Reconciling global-modelestimates and country reporting of anthropogenic forest CO2 sinks［J］.Nature Climate Change， 2018， 8： 914-920.

［6］ FORD J. Forest Carbon Accounting in Products—A ProposedMethodology（Draft） ［R］. Asheville： Environmental Paper Network，2010.

［7］ SEARCHINGER T， HEIMLICH R， HEIMLICH R A， et al. Use ofU. S. crop lands for biofuels increases greenhouse gases throughemissions from land use change［J］. Science， 2008， 319： 1238-1240.

［8］ 中國制漿造紙研究院有限公司. 2021年一次性衛(wèi)生用品行業(yè)概況和展望［J］. 造紙信息，2022（11）： 27-36.

China Pulp amp; Paper Research Institute Co. ， Ltd，. Overview and out?look of the disposable hygiene industry in 2021［J］. China PaperNewsletters， 2022（11）： 27-36.

［9］ 李 江. 思茅松遺傳改良［M］. 北京： 中國林業(yè)出版社， 2023，11-13.

LI J. Genetic improvement of Simao pine ［M］. Beijing： China For?estry Press， 2023.

［10］ 劉天蓉. 云投林紙產(chǎn)出國內(nèi)首個松木絨毛漿產(chǎn)品［J］. 紙和造紙， 2023， 42（3）：40.

LIU T R. Yuntou Lin Paper Produced the First Pine Fluff PulpProduct in China［J］. Paper and Papermaking， 2023， 42（3）：40.

［11］ LIN J， GAMARRA J， JOHN E， et al. Scaling up uncertainties inallometric models： How to see the forest， not the trees［J］. ForestEcology and Management， 2023， 537：1209-1243.

［12］ LUO Y J， WANG X K， OUYANG Z Y， et al. A review of biomassequations for China’s tree species［J］. Earth System Science Data，2020， 12： 21-40.

［13］ 國家林業(yè)和草原局. 森林生態(tài)系統(tǒng)碳儲量計量指南： LY/T2988—2018［ S］. 北京： 中國標準出版社， 2018.

National Forestry and Grassland Administration. Guideline on car?bon stock accounting in forest ecosystem： LY/T 2988—2018［S］.Beijing： Standards Press of China， 2018.

［14］ POORTER L， BONGER F， AIDE T M， et al. Biomass resilienceof Neotropical secondary forests［ J］. Nature， 2016， 530： 211-214.

［15］ RUSSELL M B， WOODALL C W， FRAVER S， et al. ResidenceTimes and Decay Rates of Downed Woody Debris Biomass/Carbonin Eastern US Forests［J］. Ecosystems， 2014， 17： 765-777.

［16］ ZHANG X Y， WANG W. The decomposition of fine and coarseroots： Their global patterns and controlling factors［J］. ScientificReport， DOI： 10. 1038/srep09940.

［17］ FRANCESCO C， GEOFFREY G， STOMMAN A， et al.Application of probability distributions to the modeling of biogenicCO2 fluxes in life cycle assessment［J］. Global Change BiologyBioenergy， 2012， 4： 784-798.

［18］ EWIJK S V， STEGEMANN J A， EKINS P. Global Life CyclePaper Flows， Recycling Metrics， and Material Efficiency［J］.Journal of Industrial Ecology， DOI： 10. 1111/jiec. 12613.

［19］ 吳 珽， 胡會超， 陳禮輝，等. 竹漿紙一體化關鍵技術的突破與展望［J］. 中國造紙，2024， 43（7）：1-6.

WU T， HU H C， CHEN L H， et al. Breakthroughs and Prospectsof Key Technologies for Bamboo-Pulp-Paper Integration［J］. ChinaPulp amp; Paper， 2024， 43（7）：1-6.

［20］ MARTIN N， ANGLANI N， EINSTEIN D， et al. Opportunities toImprove Energy Efficiency and Reduce Greenhouse Gas Emissionsin the U. S. Pulp and Paper Industry［R］. Berkeley： ErnestOrlando Lawrence Berkeley National Laboratory， 2000.

［21］ DEMICHELIS F， MARTINA C， TOMMASI T， et al. Life cycleassessment of absorbent hygiene product waste： Evaluation andcomparison of different end-of-life scenarios［J］. SustainableProduction and Consumption， 2023， 38： 356-471.

［22］ CORDELLA M， BAUER I， LEHMANN A， et al. Evolution ofdisposable baby diapers in Europe： Life cycle assessment ofenvironmental impacts and identification of key areas of improvement［J］. Journal of Cleaner Production， 2015， 95： 322-331.

［23］ HOXHA E， PASSER A， MARCELLA R， et al. Biogenic carbon inbuildings： A critical overview of LCA methods［J］. Buildings andCities， 2020， 1： 504-524.

［24］ LUIS D B， RODRIGUEZ L. Optimal rotations on Eucalyptusplantations including carbon sequestration—A comparison of resultsin Brazil and Spain［J］. Forest Ecology and Management， 2006，229： 247-258.

［25］ EKHOLM T. Optimal forest rotation under carbon pricing and forestdamage risk［J］. Forest Policy and Economics， 2020， 115：102-131.

［26］ SEARCHINGER T D， WIRSENIUS S， BERINGER T， et al.Assessing the efficiency of changes in land use for mitigatingclimate change［J］. Nature， 2018， 564： 249-253.

［27］ ERIC S M， KIRK S， GREGG H M. A distributed approach toaccounting for carbon in wood products［J］. Mitigation andAdaptation Strategies for Global Change， 2010， 15： 71-91.

［28］ JAMES J， HARRISON R. The effect of harvest on forest soilcarbon： A meta-analysis［ J］. Forests， DOI： 10. 3390/f7120308.

［29］ DAI M， SUN M X， CHEN B， et al. Country-specific net-zerostrategies of the pulp and paper industry［J］. Nature， 2024， 626：327-334.

（責任編輯：魏琳珊）

基金項目： 中國輕工集團有限公司科技創(chuàng)新基金項目（ZQ2022YY08）。