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        碳匯價(jià)值核算下森林城市建設(shè)策略
        ——以北京市海淀區(qū)為例

        2022-04-12 14:45:54王曉迪馬曉燕
        關(guān)鍵詞:蓄積量海淀區(qū)林地

        王曉迪,馮 麗,馬曉燕*

        (1.北京農(nóng)學(xué)院 園林學(xué)院,北京102206;2.城鄉(xiāng)生態(tài)環(huán)境北京實(shí)驗(yàn)室,北京100083)

        目前,中國面臨非常嚴(yán)峻的碳中和壓力,2020年9月,習(xí)近平主席向世界承諾中國在 2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和[1]。碳減排需要“開源節(jié)流”,“開源”可以增加森林碳匯,“節(jié)流”則為減少工業(yè)排放。相對于工業(yè)減排,“開源”方式更具成效性,北京市從2017年開展“開源”工程項(xiàng)目,森林碳匯價(jià)值是衡量森林城市建設(shè)的重要指標(biāo),量化森林碳匯價(jià)值是評價(jià)森林城市建設(shè)成果的直接有效方法。

        50年前歐美發(fā)達(dá)國家開始重視森林城市建設(shè)并針對森林吸收碳的能力以及空氣的凈化作用等主要問題進(jìn)行探討[2]。之后多國簽訂《京都議定書》,相關(guān)學(xué)者開始對森林碳匯價(jià)值、碳儲量、碳交易展開研究[3]。中國森林城市建設(shè)于2004年開始實(shí)踐并對森林碳儲量和碳匯能力展開研究[4]。2010年開始建立森林碳匯計(jì)量模型,主要的森林碳匯估算方法有樣地清查法、微氣象法、遙感估算法等[5]。多種方法結(jié)合定量研究森林碳匯的方法鮮有耳聞,因此將監(jiān)督分類法和森林蓄積換算因子法相結(jié)合,評估森城市建設(shè)帶來的森林碳匯價(jià)值進(jìn)行深入研究。

        近年來北京森林城市建設(shè)穩(wěn)步進(jìn)行,未來三年將全域建成“國家森林城市”,其中海淀區(qū)的森林城市建設(shè)具有一定的特殊性:海淀區(qū)位于北緯39°57',東經(jīng)116°17'。同時(shí)擁有淺山區(qū)和中心城片區(qū),是未來三年北京市森林城市建設(shè)的主要區(qū)域,擁有巨大的歷史文化價(jià)值,在研究保護(hù)歷史文化與開展森林城市建設(shè)方面最具代表性。通過土地利用動態(tài)變化探討森林城市建設(shè)對碳匯價(jià)值的貢獻(xiàn),為海淀區(qū)實(shí)施精準(zhǔn)的土地利用控制和森林城市建設(shè)提供科學(xué)依據(jù)。

        1 研究方法

        1.1 數(shù)據(jù)來源

        研究區(qū)影像數(shù)據(jù)信息見表1。采用USGS(United States Geological Survey)網(wǎng)站提供的Landsat 8-OLI衛(wèi)星拍攝30 m分辨率的夏季無云日期的多光譜影像。

        表1 研究區(qū)影像數(shù)據(jù)信息Tab.1 The image data information of study area

        林地是指郁閉度0.20以上的宜林地,在進(jìn)行生態(tài)效益評估是主要是對各類林地及其價(jià)值進(jìn)行評估。森林是由喬木、或由直徑1.5 cm以上的竹子組成且郁閉度0.20以上以及符合森林經(jīng)營目的灌木組成且覆蓋度30%以上的植物群落。林地是森林的載體,是森林物質(zhì)生產(chǎn)和生態(tài)服務(wù)的源泉。林地碳儲量是林木碳匯量、林下植被碳儲量和地下生物碳儲量的總和[6],其中,林地碳匯量是由樹木生物固碳量換算,林下植物碳匯量是根據(jù)林下植物(含凋落物)固碳量換算,地下生物碳匯量是根據(jù)森林生物固碳量換算[7]。所用林地和林木蓄積量的原始數(shù)據(jù)來源于首都園林綠化局的統(tǒng)計(jì)年鑒(表2)。

        表2 海淀區(qū)2016—2020年林地資源Tab.2 Forest land resources in 2016-2020

        1.2 數(shù)據(jù)處理

        運(yùn)用ENVI與ArcGIS軟件,采用監(jiān)督分類的方法對影像數(shù)據(jù)進(jìn)行土地利用分類處理。數(shù)據(jù)處理分為數(shù)據(jù)預(yù)處理和影像監(jiān)督分類兩個環(huán)節(jié),預(yù)處理分為以下基礎(chǔ)環(huán)節(jié):輻射定標(biāo)、大氣校正、影像融合和裁剪,處理完成后的影像圖分辨率更高、地物信息更全面[8]。因基礎(chǔ)影像數(shù)據(jù)云量分別為0.11%、4.07%,均小于5%(來源于《遙感圖象處理與判讀規(guī)范(試行)》),且研究區(qū)域?yàn)闊o云區(qū),未做去云處理。采用監(jiān)督分類的方法對海淀區(qū)的土地用地類型進(jìn)行分類提取。選取LUCC分類體系,將整個研究區(qū)域分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用土地六類。選取適量訓(xùn)練樣本對其進(jìn)行監(jiān)督分類。

        1.3 森林碳匯價(jià)值估算方法

        根據(jù)蓄積量擴(kuò)展法,計(jì)算海淀區(qū)的森林碳儲量。計(jì)算公式如下:

        C=V×δ×ρ×γ(1)

        C1=V×1.9×0.5×0.5,C2=V×0.195,

        C3=V×1.244,CF=C1C2C3。

        式中:C為林地碳儲量(C1),V為森林蓄積量,δ擴(kuò)大系數(shù)一般取1.90;ρ容積系數(shù)為0.45~0.50,取0.5;γ含碳率取0.5;林下植物固碳量(C2)換算系數(shù)取0.195;林地固碳量(C3)換算系數(shù)取1.244[9-10]。林地碳匯價(jià)值增加與林地面積的增加呈正相關(guān),林地碳匯價(jià)值與林木碳匯價(jià)值受林地蓄積總量的影響較大[11]。為了避免估算結(jié)果偏頗,將林地蓄積量和林木蓄積量分別進(jìn)行碳匯價(jià)值估算,匯率取年均值,來源于中國外匯交易中心[12]。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 海淀區(qū)土地利用面積變化

        采用監(jiān)督分類法對海淀區(qū)2016年和2020年2期遙感影像進(jìn)行了信息提取和土地利用分類,發(fā)現(xiàn)海淀區(qū)林地代替耕地不斷地填充城市內(nèi)部,面積呈現(xiàn)增加趨勢(林地增加48.52 hm2),且退耕還林現(xiàn)象明顯。2016—2020年,耕地面積減少52.41 hm2,原耕地周圍的建設(shè)用地出現(xiàn)明顯破碎化現(xiàn)象,總體面積降低83.27 hm2,草地、水域和未利用地變化較小呈增加趨勢(分別增加15.29 hm2、28.38 hm2、43.49 hm2)。

        2.2 海淀區(qū)土地利用布局變化

        空間變化上,北部平原的耕地轉(zhuǎn)化為林地較多,耕地減少和林地增加這兩大變化主要集中在海淀區(qū)北部的上莊及周邊區(qū)域,部分的建設(shè)用地轉(zhuǎn)為林地,這一部分的建設(shè)用地斑塊破碎化明顯(圖1-a);淺山區(qū)部分耕地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地,這一趨勢集中在在西北部淺山區(qū)的溫泉鎮(zhèn)和蘇家坨鎮(zhèn)(圖1-b),這是城市發(fā)展的結(jié)果;中部和南部片區(qū)的林地總面積增加趨勢不明顯(圖1-c),保護(hù)區(qū)內(nèi)多為改造提升林,且建設(shè)用地的集約利用程度相對較高,土地轉(zhuǎn)化率較低,土地利用結(jié)構(gòu)相對穩(wěn)定;中心地帶留存的耕地幾乎全部轉(zhuǎn)化為林地和建設(shè)用地(圖1-d),中部地區(qū)的耕地轉(zhuǎn)化明顯,這與城市化密不可分。

        圖1 土地利用變化對比圖Fig.1 Comparison map of land use change

        2.3 海淀區(qū)林地碳匯價(jià)值核算

        森林碳匯因子估算法避免了大量的模型和多因素核算碳匯的冗雜,碳匯價(jià)值核算結(jié)果如表3所示。

        表3 碳匯價(jià)值估算結(jié)果Tab.3 Estimation results of forest carbon sequestration value

        林地碳匯價(jià)值核算結(jié)果表明:2016—2020年,海淀區(qū)新增林地面積為48.52 hm2,單位蓄積量增加3.35 m3/hm2,林地蓄積總量增加57 500 m3,林地碳匯總價(jià)值增加4 400萬人民幣。核算結(jié)果表明,林地總面積與單位面積蓄積量的同步增加使得林地碳匯總價(jià)值增加。海淀區(qū)既增加了林地總面積也提高了林地質(zhì)量。

        3 結(jié)論與討論

        3.1 海淀區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)和布局優(yōu)化

        海淀區(qū)近五年森林城市建設(shè)改善了土地利用空間布局:2016年,海淀區(qū)林地主要分在西北部淺山區(qū),城區(qū)內(nèi)分布極少,森林城市建設(shè)至今,城區(qū)內(nèi)出現(xiàn)了有序的塊狀林地,林地總量增加48.52 hm2,占總面積35.78%。而2023年海淀區(qū)建成森林城市的指標(biāo)為森林覆蓋率不低于37%[13-14],未來三年海淀區(qū)林地至少增加500 hm2。在國土空間有限的情況下,人口密度增加、歷史文化保護(hù)等因素使得海淀區(qū)土地利用方式難以發(fā)生大變動,其土地利用結(jié)構(gòu)趨向于穩(wěn)定。此外,土地利用結(jié)構(gòu)亦受到耕地保護(hù)和基本農(nóng)田保護(hù)的限制,土地利用類型上退耕還林的可能性有限,因此如何合理利用現(xiàn)有的土地資源是未來森林城市建設(shè)亟待解決的關(guān)鍵問題。

        海淀區(qū)森林面積增加和單位面積森林蓄積量增加都能夠增加森林碳匯價(jià)值,這與其他學(xué)者的研究結(jié)論基本一致[15-19]。但海淀區(qū)森林資源分布不合理的問題仍然存在,林地集中在西北部淺山區(qū),東南部建設(shè)用地高度集中,僅有中部地區(qū)出現(xiàn)了塊狀林地,建設(shè)用地高度集中,東南部中心城區(qū)部分林地?zé)o明顯增加,在未來森林城市建設(shè)中,應(yīng)該重視中心城區(qū)現(xiàn)有林地質(zhì)量提高,著重解決森林資源分布不均衡問題和公平合理配置森林資源。

        3.2 海淀區(qū)林地碳匯價(jià)值變化分析

        2016—2020年林地碳匯總價(jià)值增加4 400萬元,林地面積和林地質(zhì)量皆有相應(yīng)增加,林地面積增加是林地總蓄積量增加的主要因素。新建初具規(guī)模的林地和提高現(xiàn)有林地質(zhì)量是未來森林城市建設(shè)的兩個關(guān)鍵方向。新增林地應(yīng)以大規(guī)模鄉(xiāng)土樹種為主,且注意植物群落的多樣性配植,避免單一的種植結(jié)構(gòu)帶來生態(tài)問題。另發(fā)現(xiàn)林下植被固碳和地下生物碳儲量也是林地碳匯總量的重要影響因素,因新增林建設(shè)還要注意喬灌草群落結(jié)構(gòu)的搭配,以保證生態(tài)系統(tǒng)合理穩(wěn)定的垂直結(jié)構(gòu)[20-21]。北京市從2011年開始實(shí)施碳交易試點(diǎn)工程[22],但碳交易市場需求不足,且缺少應(yīng)有的監(jiān)管和科學(xué)的監(jiān)督,碳交易發(fā)展緩慢,公眾參與度不高,碳交易未能有效的推動海淀區(qū)森林城市建設(shè)。相關(guān)學(xué)者的研究表明,在森林碳匯的市場需求大、碳交易較為成熟的地區(qū),森林碳匯項(xiàng)目可以轉(zhuǎn)變土地利用方式并有利于森林城市建設(shè)[23-25 ],推動海淀區(qū)碳交易發(fā)展有利于增加林地碳匯價(jià)值。

        3.3 未來建設(shè)與發(fā)展建議

        未來森林城市建設(shè)首先應(yīng)重視土地利用結(jié)構(gòu)和布局,以林地建設(shè)和耕地保護(hù)為出發(fā)點(diǎn),嚴(yán)格控制建設(shè)用地?cái)U(kuò)張;在歷史文化保護(hù)區(qū)提高現(xiàn)有林地的質(zhì)量并注重新增林地總體布局的合理性;未來海淀區(qū)森林城市建設(shè)應(yīng)在歷史文化保護(hù)區(qū)提高森林質(zhì)量和在非歷史文化保護(hù)區(qū)騰退低效建設(shè)用地建設(shè)新林地作為兩個重點(diǎn)方向。其次,未來森林城市建設(shè)中需要做以下兩方面的努力:對現(xiàn)有的林地進(jìn)行質(zhì)量提升,提高單位面積森林蓄積量;整理不成規(guī)模的林地和其他用地類型的騰退空間,提高林地總面積,從質(zhì)量和數(shù)量上全方位開展森林城市建設(shè)。另外,該研究只是宏觀核算了林地碳匯總價(jià)值,林地碳匯只是城市綜合碳匯的一部分,人口增長、能源消費(fèi)、土地利用變化等因素決定城市的綜合碳匯;微觀上成熟林和近熟林比新植林和幼齡林的碳儲量高,森林中樹木年齡組成結(jié)構(gòu)是否合理等問題有待深入研究。

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