夏本安，文 敏 ，任煜堃 ，陳佳楠 ，糜新宇 ，王 品 ，唐代生

（1.湖南省農(nóng)林工業(yè)勘察設(shè)計(jì)研究總院， 湖南 長(zhǎng)沙 410000；2.中南林業(yè)科技大學(xué)，湖南 長(zhǎng)沙 410004）

基于層次分析法的湖南省森林碳匯發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)

夏本安1，文 敏2，任煜堃2，陳佳楠2，糜新宇2，王 品2，唐代生2

（1.湖南省農(nóng)林工業(yè)勘察設(shè)計(jì)研究總院， 湖南 長(zhǎng)沙 410000；2.中南林業(yè)科技大學(xué)，湖南 長(zhǎng)沙 410004）

為了對(duì)湖南省各縣森林碳匯發(fā)展?jié)摿M(jìn)行定量評(píng)價(jià)，運(yùn)用層次分析法選取森林現(xiàn)有和潛在發(fā)展面積、森林結(jié)構(gòu)、林木生長(zhǎng)率、生物多樣性和社會(huì)經(jīng)濟(jì)5個(gè)指標(biāo)來構(gòu)建森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)計(jì)算模型，確定權(quán)重值分別為0.35、0.25、0.20、0.10、0.10。基于森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)計(jì)算模型，將森林碳匯發(fā)展?jié)摿Φ燃?jí)分為高、中、一般、低，所對(duì)應(yīng)的指數(shù)區(qū)間分別為(0.60，1.00]、(0.40，0.60]、(0.30，0.40]、[0，0.30]。結(jié)果表明:在湖南省124個(gè)縣(區(qū))范圍內(nèi)，森林碳匯發(fā)展?jié)摿Ω叩目h(區(qū))為沅陵縣與安化縣。

森林碳匯；層次分析法；森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)；

森林植被能通過光合作用把大氣中的CO2固定到植物體和土壤中，增加溫室氣體吸收（碳匯），來減少溫室氣體的積累以應(yīng)對(duì)氣候變化問題，森林植被的碳匯作用越來越得到大家的廣泛關(guān)注。

目前國(guó)內(nèi)有不少專家學(xué)者以省為單位對(duì)森林碳匯進(jìn)行了研究，例如吳勝男[1]等基于VAR模型對(duì)陜西省森林植被碳儲(chǔ)量影響因子進(jìn)行了研究；周偉[2]等基于廣東省第七次森林資源連續(xù)清查資料對(duì)廣東省森林碳匯潛力進(jìn)行了分析；徐青喬[3]等基于層次分析法對(duì)黑龍江省森林碳匯發(fā)展?jié)摿M(jìn)行了評(píng)價(jià)研究；尹少華等[4-5]基于生物量清單理論和方法對(duì)湖南省森林碳匯進(jìn)行了估算與評(píng)價(jià)。

在實(shí)踐中廣泛應(yīng)用的碳匯發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)指標(biāo)體系，一種是利用層次分析法把所選取的指標(biāo)指數(shù)化，賦予權(quán)重后加總，以得分的高低排名；一種是給各指標(biāo)設(shè)定不同的閾值，以是否達(dá)到閾值（目標(biāo)值）為考核標(biāo)準(zhǔn)，這種方法如國(guó)家環(huán)境保護(hù)部（原國(guó)家環(huán)?？偩郑╊C布的《生態(tài)縣、生態(tài)市、生態(tài)省建設(shè)指標(biāo)》。在國(guó)際上，還有一種是以是否實(shí)施了某些政策或技術(shù)為評(píng)價(jià)體系，如英國(guó)碳基金（UKCarbonTrust）為幾個(gè)試點(diǎn)城市所做的指標(biāo)體系。擬構(gòu)建的碳匯發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)指標(biāo)體系，使用層次分析法對(duì)湖南省各個(gè)縣（市區(qū)）的森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)進(jìn)行計(jì)算及分級(jí)，以期對(duì)湖南省森林碳匯相關(guān)研究提供理論基礎(chǔ)與借鑒。

1 研究區(qū)概況

湖南省處我國(guó)東南腹地的長(zhǎng)江中下游（洞庭湖）以南、南嶺以北，幅員遼闊，東鄰江西，南接廣東和廣西，西連貴州與重慶，北交湖北。地理坐 標(biāo) 為 108°47′～ 114°15′E，24°39′～ 30°08′N，地貌以山地丘陵為主。區(qū)域水資源豐富，流長(zhǎng)5 km以上的河流5341條，總長(zhǎng)90 000 km。屬亞熱帶季風(fēng)性濕潤(rùn)氣候，年均氣溫15～18 ℃，無霜期280～300 d，年降水量1 200～1 700 mm。根據(jù)《湖南省森林資源統(tǒng)計(jì)年報(bào)》（2013）顯示：湖南省林業(yè)用地面積1 291.34萬hm2，占土地總面積的60.96%，森林覆蓋率57.52%，遠(yuǎn)高于全國(guó)平均水平。森林生態(tài)系統(tǒng)吸收二氧化碳75 400.00萬t，效益價(jià)值2133.90億元。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

2.1.1 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于2013年的《湖南省森林資源統(tǒng)計(jì)年報(bào)》、《2013年湖南省統(tǒng)計(jì)年鑒》和《湖南省森林資源主要數(shù)據(jù)匯編（2013～2014）》。

2.1.2 數(shù)據(jù)處理

由于森林碳匯發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)指標(biāo)量綱不統(tǒng)一，所以要對(duì)多源初始數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一量綱，進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化處理。采用極差法，對(duì)于正向指標(biāo)用公式來處理；對(duì)于逆向指標(biāo)，用公式來處理。

2.2 研究方法

2.2.1 層次分析法

層次分析法（TheAnalyticHierarchyProcess）簡(jiǎn)稱AHP法，是美國(guó)運(yùn)籌學(xué)教授T.L.Saaty在20世紀(jì)70年代提出的一種新的系統(tǒng)分析方法[6]。其基本思路是把復(fù)雜問題分解為各組成因素，建立各因素之間的層次結(jié)構(gòu)，通過主觀判斷和兩兩比較，以得到?jīng)Q策因素對(duì)于目標(biāo)的重要性總排序，從而對(duì)所研究的問題做出最優(yōu)的決策[7]。

2.2.2 模型的建立

2.2.2.1 森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)的概念

森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)用來定量評(píng)價(jià)森林碳匯發(fā)展?jié)摿?，是把森林現(xiàn)有和潛在發(fā)展面積、森林結(jié)構(gòu)、林木生長(zhǎng)率、生物多樣性和社會(huì)經(jīng)濟(jì)5個(gè)指標(biāo)同水平數(shù)量化，并根據(jù)各指標(biāo)權(quán)重值建立的數(shù)學(xué)計(jì)量模型。其取值區(qū)間為[0,1.00]，取值越大，說明森林碳匯發(fā)展?jié)摿υ酱蟆?/p>

2.2.2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)的篩選

評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)具有（1）系統(tǒng)性原則；（2）典型性原則；（3）簡(jiǎn)明科學(xué)性原則；（4）可比較、可操作、可量化原則；（5）綜合性原則。國(guó)內(nèi)學(xué)者通過選用不同的變量分析森林碳匯發(fā)展?jié)摿?如：續(xù)珊珊[8]選取林地面積、森林面積、造林面積、病蟲鼠害防治面積等原有變量，采用因子分析法評(píng)價(jià)我國(guó)森林碳匯發(fā)展?jié)摿?；趙慶建等[9]通過定性分析認(rèn)為造林再造林面積、森林碳密度增加、森林保護(hù)項(xiàng)目是CDM框架下森林碳匯潛力的主要影響因素；楊帆[10]等提出從森林面積、森林質(zhì)量以及經(jīng)營(yíng)管理三個(gè)方面入手增加森林碳匯的潛力。在文獻(xiàn)研究[11-16]的基礎(chǔ)上，通過咨詢相關(guān)專家意見，構(gòu)建的森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)計(jì)算模型結(jié)構(gòu)分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層三個(gè)層次。第一層目標(biāo)層為森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)。第二層準(zhǔn)則層則由森林現(xiàn)有和潛在發(fā)展面積、森林結(jié)構(gòu)、林木生長(zhǎng)率、生物多樣性、社會(huì)經(jīng)濟(jì)五個(gè)方面構(gòu)建指標(biāo)體系。第三層指標(biāo)層在上述五個(gè)方面下設(shè)若干評(píng)價(jià)目標(biāo)，構(gòu)成初步綜合指標(biāo)。

（1）森林現(xiàn)有和潛在發(fā)展面積指標(biāo)

當(dāng)前林地碳增量方式主要有造林、森林經(jīng)營(yíng)與森林保護(hù)。所以決定森林碳匯發(fā)展?jié)摿Φ闹饕蜃?，一是“現(xiàn)有森林面積”——包括目前的“有林地+竹林地+灌木經(jīng)濟(jì)林”；二是“潛在森林增長(zhǎng)面積”——根據(jù)固碳現(xiàn)狀，可劃分為4個(gè)層次，一是即將成林的“未成造林地面積”、二是封山育林后有望轉(zhuǎn)化為森林的一部分，即“非經(jīng)濟(jì)林灌木林地面積”，可取其50%計(jì)算，三是可以通過人工造林措施培育為森林的“宜林荒山荒地、無林地、疏林地面積之和”，四是非林地潛在新增森林面積，包括耕地造林、城鎮(zhèn)綠化和四旁造林面積。選取有林地、未成造林地面積、宜林荒山荒地、無林地、疏林地、非經(jīng)濟(jì)林灌木林地、非林地潛在造林面積七個(gè)指標(biāo)，對(duì)數(shù)據(jù)歸一化后，并由專家根據(jù)它們固碳的潛力不同，定義不同的權(quán)重值，最后加權(quán)求和得到森林現(xiàn)有和潛在發(fā)展面積指標(biāo)。

（2）森林結(jié)構(gòu)指標(biāo)

森林結(jié)構(gòu)主要篩選林齡、樹種兩因素進(jìn)行重點(diǎn)研究。

林齡結(jié)構(gòu)是指不同年齡的林分或林木數(shù)量的比例關(guān)系，是森林結(jié)構(gòu)的重要指標(biāo)之一，反映了森林經(jīng)營(yíng)單位內(nèi)森林資源的時(shí)間秩序，是評(píng)估區(qū)域森林生態(tài)系統(tǒng)碳匯潛力的重要參數(shù)，合理的林齡結(jié)構(gòu)，能最大程度地發(fā)揮森林碳匯潛力。其次，復(fù)層混交林在森林中所占比例越大，相比單層純林的生態(tài)服務(wù)功能和森林碳匯潛力增長(zhǎng)空間也越大，森林碳儲(chǔ)能力更強(qiáng)。

用林齡結(jié)構(gòu)指數(shù)來定量評(píng)價(jià)林齡結(jié)構(gòu)，定義為幼齡林，中齡林兩個(gè)齡組面積之和占總面積的比例。用混交林指數(shù)來定量評(píng)價(jià)復(fù)層混交林的比重，定義為混交林面積占總面積的比例。通過對(duì)混交林指數(shù)和林齡結(jié)構(gòu)指數(shù)兩個(gè)指標(biāo)歸一化處理后，進(jìn)行加權(quán)求和得到森林結(jié)構(gòu)指標(biāo)。

（3）林木生長(zhǎng)率指標(biāo)

碳吸收量和碳吸收速率是衡量森林碳匯發(fā)展?jié)摿Φ闹匾笜?biāo)。在碳吸收潛力大的林地上進(jìn)行造林或經(jīng)營(yíng)管理將產(chǎn)生比較明顯的效果，而碳吸收速率與樹種特性和立地條件等有很大關(guān)系。用中幼齡林單位面積蓄積量、近成過熟林單位面積蓄積量評(píng)價(jià)林木生長(zhǎng)率。通過計(jì)算中幼齡林單位面積蓄積量、近成過熟林單位面積蓄積量，進(jìn)行歸一化處理后，加權(quán)求和得到林木生長(zhǎng)率指標(biāo)。

（4）生物多樣性指標(biāo)

氣候變化與生物多樣性呈同向互動(dòng)關(guān)系。一方面，氣候惡化對(duì)生物多樣性構(gòu)成威脅。氣候變化將改變溫度、降雨量，提升海平面，破壞生物棲息地。另一方面，有效地維持生物多樣性將有助于緩解氣候惡化。且減排的激勵(lì)機(jī)制，會(huì)引起對(duì)各種林業(yè)行為不分地域、不分情況、不加區(qū)別地運(yùn)用，從而損害生物多樣性。所以將生物多樣性指標(biāo)也作為碳匯潛力評(píng)價(jià)的一個(gè)指標(biāo)。

根據(jù)湖南省生物多樣性評(píng)價(jià)研究[16]資料，通過對(duì)野生動(dòng)物豐富度，野生植物豐富度，植被垂直層譜完整性3個(gè)指標(biāo)歸一化處理后，進(jìn)行加權(quán)得到生物多樣性指標(biāo)。

（5）社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)

國(guó)際上的碳匯項(xiàng)目中如清潔發(fā)展機(jī)制等碳匯項(xiàng)目要求對(duì)社會(huì)或林區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有促進(jìn)作用，碳匯項(xiàng)目實(shí)施需要一定的社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。因此，同等條件下，在造林成本與人均年收入相對(duì)較低的地區(qū)開展碳匯項(xiàng)目產(chǎn)生較大的經(jīng)濟(jì)和生態(tài)效益。

通過農(nóng)村人均年收入、造林成本兩個(gè)指標(biāo)歸一化處理后，加權(quán)求和得到社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。

2.2.3 森林碳匯發(fā)展?jié)摿Ψ旨?jí)

根據(jù)森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)計(jì)算模型，得到各縣（區(qū)）森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)，并將森林碳匯發(fā)展?jié)摿Ψ譃樗募?jí)，即：高、中、一般和低，對(duì)應(yīng)的指數(shù)區(qū)間分別為（0.60，1.00]、（0.40，0.60]、（0.30，0.40]、[0，0.30]（見表 1）。

表1 森林碳匯發(fā)展?jié)摿Ψ旨?jí)Table 1 Forest carbon sequestration potential

3 結(jié)果分析

3.1 各指標(biāo)權(quán)重

構(gòu)建的森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)計(jì)算模型結(jié)構(gòu)分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層三個(gè)層次。第一層目標(biāo)層為森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)。第二層準(zhǔn)則層則由森林潛在發(fā)展面積、森林結(jié)構(gòu)、林木生長(zhǎng)率、生物多樣性、社會(huì)經(jīng)濟(jì)五個(gè)方面構(gòu)建指標(biāo)體系。第三層指標(biāo)層在上述五個(gè)方面下設(shè)若干評(píng)價(jià)目標(biāo)，構(gòu)成初步綜合指標(biāo)。

森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)是森林現(xiàn)有和潛在發(fā)展面積、森林結(jié)構(gòu)、林木生長(zhǎng)率、生物多樣性、社會(huì)經(jīng)濟(jì)五個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的加權(quán)求和。先對(duì)各準(zhǔn)則層的指標(biāo)層進(jìn)行加權(quán)求和，再對(duì)準(zhǔn)則層進(jìn)行加權(quán)求和，最后得到森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)。本研究采用專家打分法得到判斷矩陣，并用方根法確定各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，具體見表2。最后作一致性檢驗(yàn)，CR＜0.1，滿足一致性。

3.1.1 準(zhǔn)則層各指標(biāo)計(jì)算

森林現(xiàn)有和潛在發(fā)展面積指標(biāo)=A現(xiàn)有森林面積×0.45+A未成林造林地面積×0.15+A宜林地、無林地及疏林地面積×0.25+A除經(jīng)濟(jì)林之外的灌木林中的約50%×0.05+A耕地造林×0.05+A城鎮(zhèn)綠化+四旁造林×0.05，A表示各林地類型面積。（要重新計(jì)算）

表2 湖南省碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)各指標(biāo)中權(quán)重Table 2 Indicators weight values of forest carbon sequestration potential index

森林結(jié)構(gòu)指標(biāo)=混交林指數(shù)×0.4+林齡結(jié)構(gòu)指數(shù)×0.6。

林木生長(zhǎng)率指標(biāo)=近成過熟林單位面積蓄積量×0.25+中幼齡林單位面積蓄積量×0.75。

生物多樣性指標(biāo)=野生植物豐富度×0.6+野生動(dòng)物豐富度×0.2+植被垂直層譜的完整性×0.2。

社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)=造林成本×0.60+農(nóng)村人均年收入×0.40。

3.1.2 森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)

森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)=森林現(xiàn)有和潛在發(fā)展面積指標(biāo)×0.35+森林結(jié)構(gòu)指標(biāo)×0.25+林木生長(zhǎng)率指標(biāo)×0.2+生物多樣性指標(biāo)×0.1+社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)×0.1。

3.2 湖南省森林碳匯發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)

3.2.1 各縣（區(qū)）森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)

基于湖南省“十二五”森林資源二類調(diào)查、湖南省森林資源統(tǒng)計(jì)年報(bào)和年鑒數(shù)據(jù)等資料，運(yùn)用構(gòu)建的森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)計(jì)算模型，計(jì)算出湖南省各縣森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)。湖南省共有124個(gè)縣（區(qū)），其中沅陵縣森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)最高為0.6329，天心區(qū)森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)最低為0.0955。具體見表3。

3.2.2 各縣（區(qū)）森林碳匯發(fā)展?jié)摿Φ燃?jí)

按森林碳匯發(fā)展?jié)摿Φ燃?jí)類型來分，森林碳匯發(fā)展?jié)摿Ω叩目h（區(qū)）為沅陵縣與安化縣，這兩個(gè)縣林區(qū)面積較大、森林結(jié)構(gòu)碳匯潛力大、生長(zhǎng)率較高、生物多樣化良好。森林碳匯發(fā)展?jié)摿Φ燃?jí)為中級(jí)的縣（區(qū)）為瀏陽(yáng)市、龍山縣等39個(gè)縣區(qū)。森林碳匯發(fā)展?jié)摿Φ燃?jí)一般的縣（區(qū)）為永興縣、赫山區(qū)等45個(gè)縣區(qū)；森林碳匯發(fā)展?jié)摿Φ燃?jí)低的縣（區(qū)）為天心區(qū)、雨花區(qū)、洪江區(qū)等48個(gè)縣區(qū)，這些地區(qū)主要為縣域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中心或者行政中心，城市化比較高，森林可利用面積少，森林齡組結(jié)構(gòu)大多為近成過熟林，生物種類比較單一。

表3 湖南省部分縣森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)排名Table 3 Ranking of forest carbon sequestration potential index in some counties

從數(shù)量的相對(duì)比例來看。森林碳匯發(fā)展?jié)摿Ω叩臄?shù)量較少，發(fā)展?jié)摿χ械?、一般、較低的數(shù)量差不多，其中低等級(jí)的縣（區(qū)）多為經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地域。具體見表4湖南省各縣（區(qū)）森林碳匯發(fā)展?jié)摿Φ燃?jí)，圖1湖南省各縣（區(qū)）森林碳匯發(fā)展?jié)摿Ψ植紙D。

表4 湖南省各縣(區(qū))森林碳匯發(fā)展?jié)摿Φ燃?jí)Table 4 Forest carbon sequestration potential grade in each county of Hunan province

圖1 湖南省各縣(區(qū))森林碳匯發(fā)展?jié)摿Ψ植紙DFig.1 The distribution map of forest carbon sequestration potential

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié) 論

（1）提出了森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)的新概念，用來定量評(píng)價(jià)森林碳匯發(fā)展?jié)摿?，其取值區(qū)間為[0,1.00]，取值越大，說明森林碳匯發(fā)展?jié)摿υ酱蟆?/p>

（2）以湖南省森林碳匯發(fā)展?jié)摿ρ芯繛槔?，?gòu)建了湖南省森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)計(jì)算模型，并運(yùn)用層次分析法得到了森林現(xiàn)有潛在發(fā)展面積指標(biāo)、森林結(jié)構(gòu)指標(biāo)、林木生長(zhǎng)率指標(biāo)、生物多樣性指標(biāo)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的權(quán)重值分別為0.35、0.25、0.20、0.10、0.10。

（3）基于湖南省森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)計(jì)算模型，計(jì)算出了湖南省各縣森林碳匯發(fā)展?jié)摿χ笖?shù)，并通過排名及分級(jí)，得到森林碳匯發(fā)展?jié)摿Ω叩目h（區(qū)）為沅陵縣與安化縣，森林碳匯發(fā)展?jié)摿Φ燃?jí)為中級(jí)的縣（區(qū)）為瀏陽(yáng)市、龍山縣等39個(gè)縣區(qū)。森林碳匯發(fā)展?jié)摿Φ燃?jí)為一般的縣（區(qū)）為永興縣、赫山區(qū)等45個(gè)縣區(qū)；森林碳匯發(fā)展?jié)摿Φ燃?jí)低的縣（區(qū)）為天心區(qū)、雨花區(qū)、洪江區(qū)等48個(gè)縣區(qū)。

4.2 討 論

（1）從層次分析法的使用來看，評(píng)分人員的專業(yè)素質(zhì)及對(duì)碳匯潛力的影響因素把握程度將對(duì)模型各指標(biāo)權(quán)重有重要影響，因此模型的適用性及評(píng)價(jià)精度還有待完善。

（2）通過閱讀相關(guān)文獻(xiàn)及咨詢相關(guān)專家意見，得到了模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)，但由于可選取的指標(biāo)過多，以及指標(biāo)的復(fù)雜程度，本文中可能選取的指標(biāo)不是最優(yōu)的指標(biāo)，關(guān)于指標(biāo)的篩選還需要進(jìn)一步的研究。

（3）根據(jù)文中對(duì)湖南省森林碳匯發(fā)展?jié)摿ρ芯砍晒?，沅陵縣與安化縣森林碳匯發(fā)展?jié)摿Ω?，綜合條件最好，應(yīng)將其列入重點(diǎn)森林碳匯發(fā)展縣域之中，對(duì)其進(jìn)行鼓勵(lì)支持,為湖南省域范圍內(nèi)其他縣建設(shè)探索出一條成功的、可行的發(fā)展道路，使湖南省域的森林碳匯整體發(fā)展水平有一個(gè)較大的提升。最終實(shí)現(xiàn)減排效果，同時(shí)達(dá)到經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的和諧發(fā)展。

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Evaluation of forest carbon sequestration potential of Hunan province based on analytic hierarchy process

XIA Ben-an1, WEN Min2, REN Yu-kun2, CHEN Jia-nan2, MI Xin-yu2, WANG Pin2, TANG Dai-sheng2
(1.Hunan Institute of Forest Inventory and Planning, Changsha 410000, Hunan, China; 2. Central South University of Forestry &Technology, Changsha 410004, Hunan, China)

In order to assess forest carbon sequestration development potential, we propose the concept of forest carbon sequestration potential index, and screen out the potential development area of forest, forest structure, forest tree growth rate, biodiversity and social economy fi ve indicators,and get fi ve indexes weights were 0.35, 0.25, 0.20, 0.10, 0.10 by using the Analytic Hierarchy Process which shows that the index importance index of forest carbon sequestration potential is one of the largest forest area of potential development.The levels of forest carbon sequestration potential are divided into high level, medium level, general level and low level,and the corresponding index range of each forest carbon sequestration potential level is respectively (0.60, 1.00], (0.30, 0.40], (0.40, 0.60],[0,0.30].According to the result by using the forest carbon sequestration potential index,the high level of forest carbon sequestration potential counties are Yuanlin county and Anhua county in 124 counties in Hunan Pronvince.

forest carbon sequestration; Analytic Hierarchy Process; forest carbon sequestration potential index

S718.56

A

1673-923X(2016)11-0097-06

10.14067/j.cnki.1673-923x.2016.11.017

2016-05-10

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“氣候變化模式下森林結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化模型研究”（3157030678）

夏本安，高級(jí)工程師；E-mail：xba321@163.com 通訊作者：唐代生，副教授，碩士生導(dǎo)師

夏本安，文 敏，任煜堃，等.基于層次分析法的湖南省森林碳匯發(fā)展?jié)摿υu(píng)價(jià)[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2016, 36(11):97-102.

[本文編校：吳 毅]