四川省宝兴县生态系统生物碳储量动态评估

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2014.01.017

林业资源管理 ›› 2014›› Issue (1): 82-88.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2014.01.017

四川省宝兴县生态系统生物碳储量动态评估

袁志芬^1,2, 黄桂林³, 莫宏伟¹, 沈瑞昌^2,4, 徐明², 邱帅^2,4, 赵峰侠^2,4, 李仁强²

1.湖南科技大学地理系,湖南湘潭 411201;
2.中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室,北京 100101;
3.国家林业局调查规划设计院,北京100714;
4.中国科学院大学,北京 100049

收稿日期:2014-01-07 修回日期:2014-01-15 出版日期:2014-02-28 发布日期:2020-12-09
通讯作者: 李仁强(1975-),男,四川人,博士,主要从事全球变化与生态系统服务功能及生物多样性研究。
作者简介:袁志芬(1987-),女,江苏南通人,在读硕士,主要从事土地利用变化与生态系统服务功能评估研究。Email:yuanzhifen123@163.com
基金资助:
国家林业局948项目“权衡多重生态系统服务、保护与发展的决策支持系统(InVEST)引进”(2011-4-73);四川省林业厅项目“区域林业碳汇/源计量体系构建及应用研究”(2009-2014)

Dynamic Assessment of the Plant Carbon Storage in Baoxing County of Sichuan Province

YUAN Zhifen, HUANG Guilin, MO Hongwei, SHEN Ruichang, XU Ming, QIU Shuai, ZHAO Fengxia, LI Renqiang

1. Department of Geography,Hunan University of Science and Technology,Xiangtan,Hunan 411201,China;
2. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources,CAS,Beijing 10010,China;
3. Academy of Forest Inventory and Planning,SFA,Beijing 100714,China;
4. University of Chinese Academy of Science,Beijing 100049,China

Received:2014-01-07 Revised:2014-01-15 Online:2014-02-28 Published:2020-12-09

摘要/Abstract

摘要： 动态评估生态系统碳储量的影响,有助于揭示全球变化对生态系统碳循环的驱动机制,同时为生态系统综合管理提供决策参考。采用InVEST模型,结合森林资源清查资料(1992,2007,2012年)和生物碳实测数据,动态评估了四川省宝兴县生物碳储存状况。结果表明,过去20年宝兴县生态系统总生物碳密度呈现增加的趋势,从1992年的23.19t/hm²增加到2012年的50.68t/hm²。宝兴县1992,2007,2012年生物碳储量分别为724.57万t,1 327.36万t和1 582.94万t,年平均增长率为3.98%。可见,过去20年期间四川宝兴县的植被起到了强烈的碳汇作用。研究还发现,该县生物碳储量增加主要是由于有林地固碳量的增加引起,有林地生物碳储量分别为457.98万t,1 059.72万t和1 376.57万t。同时,1992—2012年宝兴县生物碳储量的高值区范围逐渐扩大,但其主要分布在中海拔山区的空间格局并没有改变。

关键词: 宝兴县, InVEST模型, 碳储存

Abstract: Dynamic assessment of ecosystem carbon storage can help reveal the drive mechanism of global change on ecosystem carbon cycle,and can also provide decision support for the integrated ecosystem management.In the present study,we adopted an Integrated Valuation of Environmental Services and Tradeoffs(InVEST)model,and combined the forest resources inventory data(1992,2007,2012)with the field investigated data to conduct a dynamic assessment of plant carbon storage in Baoxing County,Sichuan Province.Our result shows that the total carbon density increased from 23.19t/hm² in 1992 to 50.68t/hm² in 2012.The biological carbon storage in Baoxing ecosystem was 24.57×10⁴t,1327.36×10⁴t and 1582.94×10⁴t in 1992,2007 and 2012,respectively,and annual growth rate was 3.98%.Our study suggests that over past twenty years vegetation in this area played a strong role in carbon sequestration,and the increase of plant carbon storage is mainly due to the increase of carbon sequestration in forestland,which were 457.98×10⁴t,1059.72×10⁴t and 1376.57×10⁴t in these three years,respectively.Spatial distribution area with high carbon density is expanding during the past twenty years,which is still located in medium altitude mountainous areas.

Key words: Baoxing county, InVEST model, carbon storage

中图分类号:

S718.5

袁志芬, 黄桂林, 莫宏伟, 沈瑞昌, 徐明, 邱帅, 赵峰侠, 李仁强. 四川省宝兴县生态系统生物碳储量动态评估[J]. 林业资源管理, 2014,(1): 82-88.

YUAN Zhifen, HUANG Guilin, MO Hongwei, SHEN Ruichang, XU Ming, QIU Shuai, ZHAO Fengxia, LI Renqiang. Dynamic Assessment of the Plant Carbon Storage in Baoxing County of Sichuan Province[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2014,(1): 82-88.

参考文献

[1]丁一汇,任国玉,石广玉,等.气候变化国家评估报告(Ⅰ):中国气候变化的历史和未来趋势[J].气候变化研究进展,2006(1):3-8.
[2]Solomon S.Climate change 2007:the Physical Science Basis:Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[M].Cambridge,New York:Cambridge University Press,2007.
[3]Falkowski P,R J Scholes,E Boyle,et al.The global carbon cycle:A test of our knowledge of earth as a system[J].Science,2000,290(5490):291-296.
[4]Houghton R A,Balancing the global carbon budget[C]// Annual Review of Earth and Planetary Sciences.2007:313-347.
[5]方精云,陈安平.中国森林植被碳库的动态变化及其意义[J].植物学报,2001(9):967-973.
[6]Piao S L,J Y Fang,P Ciais,et al.The carbon balance of terrestrial ecosystems in China[J].Nature,2009.458(7241):1009-1013.
[7]Lal R,Soil carbon sequestration impacts on global climate change and food security[J].Science,2004,304(5677):1623-1627.
[8]朴世龙,方精云,贺金生,等.中国草地植被生物量及其空间分布格局[J].植物生态学报,2004(04):491-498.
[9]胡会峰,王志恒,刘国华,等.中国主要灌丛植被碳储量[J].植物生态学报,2006(04):539-544.
[10]方精云,郭兆迪,朴世龙,等.1981—2000年中国陆地植被碳汇的估算[J].中国科学:D辑地球科学,2007(6):804-812.
[11]俞艳霞,张建军,王孟本.山西省森林植被碳储量及其动态变化研究[J].林业资源管理,2008(6):35-39.
[12]田稼穑,铁牛,李铁牛,等.内蒙古大兴安岭兴安落叶松林碳储量研究[J].林业资源管理,2013(3):43-47.
[13]黄从德,张健,杨万勤,等.四川森林植被碳储量的时空变化[J].应用生态学报,2007(12):2687-2692.
[14]彭守璋,赵传燕,郑祥霖,等.祁连山青海云杉林生物量和碳储量空间分布特征[J].应用生态学报,2011(7):1689-1694.
[15]杨芝歌,周彬,余新晓,等.北京山区生物多样性分析与碳储量评估[J].水土保持通报,2012(3):42-46.
[16]Nelson E,Mendoza G,Regetz J,et al.Modleing ecosystem services,biodiversity conservation,commodity production,and tradeoffs at landscape scales[J].Ecosystem Services,2009,7(1):4-11.
[17]Nelson E,Sander H,Hawthorne P,et al.Projecting global land-use change and its effect on ecosystem service provision and biodiversity with simple models [J].Plos one,2010,5(12):14327.
[18]Bai Y,Zhuang C W,Ouyang Z Y,et al.Spatial characteristics between biodiversity and ecosystem services in a human-dominated watershed [J].Ecological Complexity,2011,8:177-183.
[19]彭怡,王玉宽,傅斌,等.汶川地震重灾区生态系统碳储存功能空间格局与地震破坏评估[J].生态学报,2013(3):798-808.
[15]彭怡,王玉宽,傅斌,等,汶川地震重灾区生态系统碳储存功能空间格局与地震破坏评估[J].生态学报,2013(3):798-808.
[20]饶恩明,肖燚,欧阳志云,等.,海南岛生态系统土壤保持功能空间特征及影响因素[J].生态学报,2013(3):746-755.
[21]张瑞江,宝兴县林业产业发展现状与建议[J].四川林勘设计,2010(03):63-65.

四川省宝兴县生态系统生物碳储量动态评估

Dynamic Assessment of the Plant Carbon Storage in Baoxing County of Sichuan Province

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 6

编辑推荐

Metrics

本文评价

[1]	刘艳, 牛香, 王兵. 罗霄山区近25年生境质量时空演变及预测[J]. 林草资源研究, 2023, 0(6): 39-51.
[2]	圆圆, 盛艳, 刘林甫, 王硕, 李娟, 安丽. 窟野河流域生境质量时空演变特征及其影响机制研究[J]. 林草资源研究, 2023, 0(6): 67-74.
[3]	邱天琦, 王向荣. 基于InVEST模型的长株潭城市群生境质量时空演变分析研究[J]. 林业资源管理, 2022, 0(5): 99-106.
[4]	蒲莹, 牟耀杰, 邵景安. 三峡库区近20年森林生态服务功能变化及影响因素分析——以石柱县为例[J]. 林业资源管理, 2020, 0(6): 31-39.
[5]	杨英, 王立新, 任卫华, 郑冬梅, 智长贵. 基于InVEST模型的河南淅川县森林资源水源涵养功能评估[J]. 林业资源管理, 2017, 0(3): 51-55.
[6]	智长贵, 党永峰, 殷格兰. 基于InVEST模型的淅川县森林资源土壤保持功能评估[J]. 林业资源管理, 2016, 0(4): 79-82.