中國森林碳匯效度動態(tài)演進及時空演變格局

摘要：在“碳達峰、碳中和”的整體目標下，森林碳匯效度的重要性不斷凸顯，森林碳匯效度對于林業(yè)產(chǎn)業(yè)的統(tǒng)籌發(fā)展具有重要作用。文章采用森林蓄積量拓展法測算我國31個?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）2003—2018年4次森林資源清查期間的森林碳匯量，計算出各?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）森林碳匯效度，并對其進行核密度估計，構(gòu)建傳統(tǒng)馬爾科夫和空間馬爾科夫概率轉(zhuǎn)移矩陣，探討我國森林碳匯效度的時空動態(tài)演進特征。研究表明，我國森林碳匯效度整體不斷上升，不同地區(qū)森林碳匯效度差距較大；我國森林碳匯效度核密度曲線不斷左移，核密度曲線分布延展性趨于放緩?？臻g馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣表明，我國森林碳匯效度轉(zhuǎn)移具有穩(wěn)定性，且存在“俱樂部收斂”效應(yīng)，地理背景在我國森林碳匯效度轉(zhuǎn)移過程中起到重要作用。

關(guān)鍵詞：森林碳匯效度；核密度估計；空間馬爾科夫

中圖分類號：S891+.5

文獻標識碼：A

20世紀70年代以來，全球碳排放量與經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)出明顯的正相關(guān)關(guān)系。隨著全球經(jīng)濟的快速增長，碳排放總量和人均碳排放量均顯著增加。然而，由于近年來全球氣候問題的日益凸顯，各國開始采取行動控制減少碳排放量，碳排放量增速已經(jīng)出現(xiàn)放緩的趨勢。數(shù)據(jù)顯示，2018年全球碳排放量達到歷史最高值，為340.5億t，是1965年的3倍。截至2019年，全球碳排放增長率已接近于零。從人均碳排放量來看，全球人均碳排放量呈現(xiàn)出與碳排放總量相似的變化趨勢。碳排放量雖然在波動中逐漸增長，但在全球范圍內(nèi)，人均碳排放量也開始受到關(guān)注。2018年，全球人均碳排放量增長到了4.42 t·人-1，較1971年增長了20%。為應(yīng)對氣候變化，中國提出了積極的碳減排目標，表明了中國政府應(yīng)對氣候變化的決心和承諾。通過采取更加積極的措施，中國將為全球碳減排做出重要貢獻，并為實現(xiàn)全球碳中和目標而努力。森林是陸地上最大的儲碳庫[1]，有效提升森林碳匯功能是落實“雙碳”目標重要的生態(tài)途徑之一，亦是林業(yè)產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展的時代使命[2]。

隨著科技水平的不斷提高，森林碳匯的測算方法也在不斷更新和完善。根據(jù)目前學(xué)者發(fā)布的研究，可將森林碳匯的測算方法分為“自下而上”和“自上而下”兩種?！白韵露稀狈椒ㄈ缬隰敿降萚3]采用生物量轉(zhuǎn)換因子連續(xù)函數(shù)法，測算出河南省森林林木生物量固碳量，在此方法基礎(chǔ)上結(jié)合森林蓄積量擴展法原理，考慮林下植被（含凋落物）和林地固碳量。汪濤等[4]采用清查法測算青藏高原碳匯量。付偉等[5]運用森林蓄積量拓展法測量我國31個?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）的森林碳匯量?！白陨隙隆狈椒ㄖ饕锰纪囱菁夹g(shù)測算森林碳匯量，如光學(xué)遙感是估算全球或國家區(qū)域森林生物量的主要數(shù)據(jù)來源[6]；微波雷達波長更長，受天氣和云層覆蓋的影響小，能更好地反映森林狀況[7]；激光雷達能獲取精準的森林冠頂高度數(shù)據(jù)[8]。

目前，對森林碳匯量的研究較多，但關(guān)于森林碳匯變化趨勢和空間分布及預(yù)測的研究明顯不足?；诖?，本文以我國31個?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）的森林碳匯為研究對象，采用蓄積量拓展法核算我國各?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）2003年、2008年、2013年、2018年的碳匯效度，分析其時空演變特征，構(gòu)建傳統(tǒng)和空間馬爾科夫鏈轉(zhuǎn)移概率矩陣，預(yù)測我國森林碳匯效度的長期演變趨勢。

1 "研究設(shè)計

1.1 " 數(shù)據(jù)來源

選取2003年、2008年、2013年、2018年我國31個省（直轄市、自治區(qū)）的森林資源清查數(shù)據(jù)作為研究樣本。所有數(shù)據(jù)來自《全國森林資源清查報告》《中國林業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》。

1.2 " 研究方法

1.2.1 森林碳匯量測算 以森林蓄積量擴展法核算森林碳匯量，公式中CS、CV、CB、CF依次為不同森林結(jié)構(gòu)的碳匯量，分別為森林土壤碳匯量、林下植被碳匯量、森林生物量碳匯量、森林總體碳匯量。Sij、Cij、Vij分別代表第i類地區(qū)第j類森林類型的森林面積、森林碳密度和森林單位面積蓄積量，具體公式如下：

式中，α、β、σ、ρ、γ分別為林下植物碳轉(zhuǎn)換系數(shù)取值0.195、森林碳轉(zhuǎn)換系數(shù)取值1.244、微生物含量擴大系數(shù)取值1.90、容積系數(shù)取值0.50 t·m-3和含碳量取值0.50。

1.2.2 核密度估計 核密度估計是一種用于估計數(shù)據(jù)分布密度的非參數(shù)統(tǒng)計方法，通過在每個數(shù)據(jù)點周圍放置一個核函數(shù)，然后將這些核函數(shù)加權(quán)求和，來估計數(shù)據(jù)的概率密度函數(shù)。核密度估計的基本思想是，數(shù)據(jù)點附近的密度較高，而遠離數(shù)據(jù)點的地方密度較低。核密度估計的結(jié)果通常以概率密度函數(shù)的形式呈現(xiàn)，可以通過繪制核密度曲線來展示數(shù)據(jù)的分布情況。核密度曲線是一個光滑的曲線，它描述了數(shù)據(jù)在不同取值處的密度水平。核密度估計的函數(shù)如下：

其中，K代表核密度函數(shù)，h代表核密度估計的窗寬，n表示數(shù)據(jù)個數(shù)，Xi表述獨立同分布觀測值?

1.2.3 空間馬爾科夫鏈 空間馬爾科夫鏈是一種結(jié)合了傳統(tǒng)馬爾科夫法和空間滯后的方法，用于分析在不同區(qū)域背景下，某一?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）森林碳匯效度向上或向下轉(zhuǎn)移的可能性。它能夠較好地揭示森林碳匯效度變化過程中的空間相互作用關(guān)系，并分析森林碳匯效度水平轉(zhuǎn)移概率與鄰域?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）之間的關(guān)系?？臻g馬爾科夫鏈通過引入空間滯后算子來考慮區(qū)域鄰域的狀態(tài)，從而彌補了傳統(tǒng)馬爾科夫方法在處理空間性問題時的不足。通過建立空間馬爾科夫鏈模型，可以更準確地預(yù)測和解釋森林碳匯效度的空間變化規(guī)律，為制訂相關(guān)政策和管理措施提供科學(xué)依據(jù)。這一方法在研究森林碳匯效度轉(zhuǎn)移和空間相互作用方面具有重要的應(yīng)用價值。

2 "我國森林碳匯效度測算結(jié)果

我國森林碳匯量總體呈增長趨勢（表1），其中西藏自治區(qū)、云南省、四川省、黑龍江省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、吉林省的森林碳匯總量最高。從地理位置上觀測，我國森林碳匯量主要集中于我國西南地區(qū)和東北林區(qū)，是我國森林碳匯的重點地區(qū)。上海市森林基礎(chǔ)較差，但增長速度極快，2018年森林碳匯量是2003年的13.5倍。西藏地區(qū)由于氣候原因，生態(tài)環(huán)境較為穩(wěn)定，森林碳匯量變化不明顯。

我國森林碳匯效度整體變化較?。ū?），可分為3個梯隊：第一梯隊為西藏自治區(qū)、吉林省、四川省、云南省、黑龍江省、福建省，森林碳匯效度為100～200 t·萬hm-2；第二梯隊為中部地區(qū)，森林碳匯效度為58～99 t·萬hm-2；第三梯隊為華北平原、西北地區(qū)、南部沿海地區(qū)、東部沿海地區(qū)，森林碳匯效度為13～58 t·萬hm-2。

3 "我國森林碳匯效度的時間動態(tài)演進

通過三維核密度估計（圖1），從我國森林碳匯效度的分布位置、分布態(tài)勢、分布延展性、分布極化趨勢展開論述，分析我國森林碳匯效度水平動態(tài)演進特征。

3.1 " 分布位置

根據(jù)研究結(jié)果，我國森林碳匯效度水平核密度曲線呈現(xiàn)持續(xù)向左移的趨勢。這一趨勢的出現(xiàn)，表明我國森林碳匯效度不斷向好發(fā)展，歸因于我國政府對森林保護和生態(tài)建設(shè)的高度重視，通過加強森林資源管理和生態(tài)保護，不斷提高我國森林碳匯效度水平，對我國應(yīng)對氣候變化和實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標具有重要意義。

3.2 " 分布態(tài)勢

我國森林碳匯效度水平核密度曲線主峰高度不斷上升，寬度逐漸變寬，表明在研究期內(nèi)，我國森林碳匯效度總體水平呈現(xiàn)不斷提高的趨勢，同時也呈現(xiàn)出更廣泛的分布范圍。

3.3 " 分布延展性

我國森林碳匯效度核密度曲線拖尾變長和分布延展性趨于放緩，表明在研究期內(nèi)，我國森林碳匯效度的改善速度逐漸減緩。這可能是由于我國在森林建設(shè)和保護的初期階段，投入力度較大，導(dǎo)致森林碳匯效度的增長較為迅速。而隨著時間的推移，我國森林碳匯效度的改善逐漸趨于穩(wěn)定，這可能是受到一些限制因素的影響，如土地資源的有限性、氣候變化等。因此，森林碳匯效度核密度曲線拖尾變長和分布延展性放緩可能意味著進一步提高森林碳匯效度的難度增加，需要采取更加深入有效的措施和策略來推動森林保護和生態(tài)建設(shè)的進一步發(fā)展。

4 "中國森林碳匯效度時空演變特征

為深入分析我國森林碳匯效度時空演變特征，構(gòu)建傳統(tǒng)馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣和空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣，碳匯效度被離散為低、較低、較高、高4種水平，并分別用k=1，2，3，4表示。其中，由低水平向高水平轉(zhuǎn)移定義為向上轉(zhuǎn)移，由高水平向低水平轉(zhuǎn)移定義為向下轉(zhuǎn)移。

根據(jù)2003年、2008年、2013年、2018年我國森林碳匯效度傳統(tǒng)馬爾科夫鏈轉(zhuǎn)移概率矩陣（表2）計算結(jié)果得出：（1）對角線的概率值均大于非對角線的概率值，表明我國森林碳匯效度在轉(zhuǎn)移過程中具有較高的穩(wěn)定性，更有可能維持原有狀態(tài)。這意味著在相鄰年份內(nèi)，森林碳匯效度水平的改變相對較小，保持了較為穩(wěn)定的狀態(tài)。這一結(jié)果可能是由于我國在森林保護和生態(tài)建設(shè)方面的持續(xù)努力，以及政策措施的有效實施所致。（2）我國森林碳匯效度存在“俱樂部收斂”現(xiàn)象，即碳排放效度低和效度高的類型在下一階段更有可能維持原有狀態(tài)。具體來說，碳排放效度低和效度高的類型在下一階段維持原有狀態(tài)的概率分別為62.96%和81.82%。這意味著在相鄰年份內(nèi)，碳排放效度低和效度高的地區(qū)更有可能保持其原有的碳匯效度水平。這一現(xiàn)象可能受到多種因素的影響，包括地區(qū)特點、資源利用方式、政策支持力度等。（3）在相鄰年份的各?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）森林碳匯效度轉(zhuǎn)移實現(xiàn)“跨越式”發(fā)展的概率較小，各狀態(tài)類型實現(xiàn)跨等級轉(zhuǎn)移的概率均小于4%。這意味著在研究期內(nèi)，各省、直轄市、自治區(qū)森林碳匯效度的改變相對較為緩慢，不太可能出現(xiàn)大幅度的躍升或下降。這可能由于森林生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜性和穩(wěn)定性，以及地方政府在森林保護和生態(tài)建設(shè)方面的持續(xù)投入所致。這也提醒我們，應(yīng)需要繼續(xù)加強森林保護和生態(tài)建設(shè)，以促進森林碳匯效度的更大提升。

通過在傳統(tǒng)馬爾科夫鏈轉(zhuǎn)移概率矩陣中引入空間滯后條件，構(gòu)建了空間馬爾科夫鏈轉(zhuǎn)移概率矩陣（表3），用于分析不同鄰域背景對我國森林碳匯效度轉(zhuǎn)移的影響。根據(jù)計算結(jié)果可知：（1）地理背景在我國森林碳匯效度轉(zhuǎn)移過程中起著重要作用。與傳統(tǒng)馬爾科夫鏈轉(zhuǎn)移概率矩陣相比，不同地理背景下的森林碳匯效度轉(zhuǎn)移概率發(fā)生了明顯變化。（2）各省、直轄市、自治區(qū)森林碳匯效度與區(qū)域森林碳匯效度類型具有協(xié)同性。當鄰域類型為1時，處于森林碳匯效度較低的城市數(shù)量明顯多于其他類型的城市數(shù)量；當鄰域類型為4時，處于森林碳匯效度較高的城市數(shù)量明顯多于其他類型的城市數(shù)量。（3）當鄰域為森林碳匯效度較低的區(qū)域時，該省份的森林碳匯效度類型向下轉(zhuǎn)移的概率增加；當鄰域為森林碳匯效度較高的區(qū)域時，該省份森林碳匯效度類型向上轉(zhuǎn)移的概率增加。例如，在森林碳匯效度低的鄰域條件下，P21|2（0.1）＞P21（0.037），而在森林碳匯效度高的鄰域條件下，P23|4（0.75）＞P23（0.481 5）。（4）空間馬爾科夫鏈轉(zhuǎn)移概率矩陣在空間維度為“俱樂部收斂”現(xiàn)象提供了解釋依據(jù)。我國森林碳匯效度類型轉(zhuǎn)移容易在一定地理空間范圍內(nèi)形成“俱樂部收斂”現(xiàn)象。在森林碳匯效度高的區(qū)域，森林碳匯效度類型向上轉(zhuǎn)移的概率上升，向下轉(zhuǎn)移的概率下降，因此該地理范圍內(nèi)森林碳匯效度高的省份數(shù)量有增大的趨勢，反之亦然。

5 "結(jié)論與討論

5.1 " 結(jié) 論

本文對我國森林碳匯效度進行測算，運用核密度估計進行我國森林碳匯效度動態(tài)演進分析，分別構(gòu)建了傳統(tǒng)和基于空間的馬爾科夫鏈轉(zhuǎn)移概率矩陣，對我國森林碳匯效度的空間溢出效應(yīng)進行實證分析，總結(jié)出我國森林碳匯效度的時空動態(tài)演變特征。從我國森林碳匯效度的整體和變化情況、核密度估計、馬爾科夫概率轉(zhuǎn)移3個方面，得出以下結(jié)論：

一是整體上我國具有豐富的森林碳匯量。2003—2018年4次森林資源清查工作期間，我國森林碳匯量整體呈上升趨勢。由于我國森林資源稟賦的差異，各地區(qū)的森林碳匯量存在較大差異，其中西藏自治區(qū)、云南省、四川省、黑龍江省的森林碳匯總量較大，占我國森林碳匯總量的40%以上；上海市的森林碳匯總量不高，但增長速度最快。我國森林碳匯效度在2003—2018年4次森林資源清查工作期間變化較小，總體分為3個梯隊，西南地區(qū)和東北地區(qū)及福建省為第一梯隊，中部地區(qū)為第二梯隊，華北平原、西北地區(qū)、南部沿海地區(qū)和東部沿海地區(qū)為第三梯隊。

二是我國各省、直轄市、自治區(qū)森林碳匯效度總體水平不斷提高。但隨著時間的推移，我國森林碳匯效度的個別省、直轄市、自治區(qū)之間差距逐漸擴大。在核密度圖中可以看出我國森林碳匯效度的分布延展性放緩，表明各?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）之間的韌性水平差距縮小。

三是我國森林碳匯效度維持原狀概率較大，呈現(xiàn)“俱樂部收斂”現(xiàn)象，實現(xiàn)“跨越式”發(fā)展的概率較小?？臻g馬爾科夫鏈分析結(jié)果顯示，地理背景對我國森林碳匯效度產(chǎn)生明顯影響，各省、直轄市、自治區(qū)森林碳匯效度與區(qū)域森林碳匯效度具有協(xié)同性，森林碳匯效度在一定地理區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生“俱樂部收斂”效應(yīng)。

5.2 " 討 論

加強森林資源保護和生態(tài)恢復(fù)是當今社會可持續(xù)發(fā)展的重要任務(wù)，為保護生態(tài)環(huán)境、促進生態(tài)平衡，應(yīng)采取以下措施：

一是加大森林資源保護力度。加大對森林的監(jiān)管和管理[9]，嚴禁亂砍濫伐和非法采伐行為，加大森林執(zhí)法力度，打擊非法砍伐和盜伐行為；加強森林病蟲害防治工作，提高森林生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可持續(xù)性；加強森林生態(tài)恢復(fù)工作，加大退耕還林還草工作力度，通過植樹造林和草原恢復(fù)等措施增加森林和草原面積，提高生態(tài)系統(tǒng)的抗干擾能力；推動林下經(jīng)濟的發(fā)展，通過發(fā)展林下種植、生態(tài)旅游等產(chǎn)業(yè)，提高林業(yè)經(jīng)濟效益，實現(xiàn)經(jīng)濟與生態(tài)的雙贏；加強社會參與和宣傳教育，鼓勵社會各界參與森林資源保護和生態(tài)恢復(fù)工作，加強對公眾的環(huán)保意識和生態(tài)文明的宣傳教育，培養(yǎng)人們的環(huán)保意識和保護森林的責(zé)任感。

二是推動森林經(jīng)營和管理的低碳轉(zhuǎn)型。推廣和鼓勵采用可持續(xù)的林業(yè)經(jīng)營模式，減少林木采伐，實施合理的林業(yè)輪伐制度，確保林木的可持續(xù)利用[10]。加強林業(yè)科技創(chuàng)新，推動林業(yè)生產(chǎn)方式和技術(shù)的升級，提高林業(yè)生產(chǎn)效率和碳匯能力。發(fā)展新型林業(yè)經(jīng)營模式，如林下種植、林下養(yǎng)殖等，提高森林碳匯能力和生態(tài)效益[11]。

三是推動森林碳匯交易。建立完善的法律和政策框架，明確碳匯交易的監(jiān)管機構(gòu)和責(zé)任主體。加強森林碳匯的測量和監(jiān)測，通過先進的遙感技術(shù)和監(jiān)測手段，準確測量和監(jiān)測森林碳匯的數(shù)量和質(zhì)量，建立可靠的碳匯計量和核查體系，確保碳匯交易的準確性和可追溯性。建立公開、透明和有競爭力的森林碳匯交易市場，吸引更多的投資者和參與者，通過市場機制激勵森林經(jīng)營者和管理者采取更多的碳匯增匯措施，提高森林的碳匯能力。

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