李 珂, 史維良

(西安財經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計學(xué)院, 西安 710100)

減少碳源、增加碳匯是實現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和的主要手段?！疤紖R”作為實現(xiàn)“碳中和”目標(biāo)的唯一方法,如何全面、準(zhǔn)確、有效地實現(xiàn)“碳匯”估算,對國家和企業(yè)的長期戰(zhàn)略發(fā)展、城市的生態(tài)評估具有重要意義。推動黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展是實現(xiàn)人與自然和諧共生現(xiàn)代化的重要組成部分。研究黃河流域的碳匯水平可以在一定程度上反映黃河流域生態(tài)環(huán)境發(fā)展的水平,為黃河流域“雙碳”目標(biāo)以及高質(zhì)量發(fā)展的進(jìn)程起到促進(jìn)作用。

近年來,學(xué)界對碳匯的研究主要涉及固碳量估算方法的拓展及應(yīng)用[1]、碳匯現(xiàn)狀與潛力評估以及碳匯時空分布格局揭示[2]等。研究區(qū)域類型日益豐富,由區(qū)域內(nèi)部的分異現(xiàn)象向區(qū)域間差異轉(zhuǎn)變,從單一環(huán)境向復(fù)合環(huán)境下碳匯研究延展[3]。研究尺度逐漸多元化,涵蓋全國、地區(qū)、省域、市域等。李源清等[4]利用鄭州市的統(tǒng)計數(shù)據(jù),估算了鄭州市森林碳匯、農(nóng)田碳匯和城市綠化碳匯;馬欣雨和穆月英[5]研究發(fā)現(xiàn)購買農(nóng)業(yè)保險、采納節(jié)水灌溉技術(shù)、提高戶主受教育年限、提升耕地質(zhì)量可促進(jìn)了環(huán)境技術(shù)效率的改善,要素利用率低與污染過量是限制糧食生產(chǎn)環(huán)境技術(shù)效率提高的關(guān)鍵因素;鄒佳敏等[6]了探究森林碳匯與居民福祉的耦合關(guān)系,為國家制定差異化的森林生態(tài)補償政策提供新視角。尚杰和楊濱鍵[7]從種植業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平、農(nóng)產(chǎn)品出口依存度、種植業(yè)財政支持力度、有效灌溉面積率等角度研究了種植業(yè)凈碳匯影響因素。當(dāng)前研究成果對全面了解區(qū)域碳效應(yīng)提供了良好的理論基礎(chǔ),為“雙碳”目標(biāo)的實現(xiàn)提供了重要的現(xiàn)實支撐。但目前我國的碳匯估算主要對單一的森林或農(nóng)田碳匯進(jìn)行研究,這導(dǎo)致許多區(qū)域的碳匯資源并未完全得到展現(xiàn)。以黃河流域為例,黃河流域總土地面積11.9億畝(1畝≈667 m2),流域內(nèi)共有耕地2.44億畝,耕地面積占總土地面積的20.5%,而森林覆蓋率也只有24.44%,如果只考慮一種碳匯資源,黃河流域碳匯資源一定會被低估[8]。

基于此,為研究黃河流域碳匯現(xiàn)狀,推動黃河流域“雙碳”目標(biāo)的進(jìn)程,更有針對性地實現(xiàn)黃河流域生態(tài)環(huán)境高質(zhì)量發(fā)展,結(jié)合國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)和不同類型的碳匯估算方法,計算評估黃河流域農(nóng)林碳匯量的現(xiàn)狀,并利用地理探測器分析黃河流域農(nóng)林碳匯的影響因素,以期為建立更加可信、精確、有效的碳匯測算方法提供理論依據(jù),也為黃河流域更加積極有效地開展碳達(dá)峰、碳中和實踐以及參與全球氣候治理提供決策參考。

1 數(shù)據(jù)來源及研究方法

1.1 研究區(qū)概況

黃河流域位于東經(jīng)96°～119°、北緯32°～42°,東西長約1 900 km,南北寬約1 100 km,總面積79.5萬km2。發(fā)源于中國青海省巴顏喀拉山脈,流經(jīng)青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河南、山東9個省區(qū),最后于山東省東營市墾利區(qū)注入渤海。根據(jù)中國植被類型空間分布數(shù)據(jù)顯示黃河流域的林地主要集中在黃河上游水源涵養(yǎng)區(qū)、秦嶺等山地地區(qū),耕地主要分布于中下游,華北平原區(qū)流域森林面積約9.52萬km2,碳儲量潛力巨大,是我國重要的生態(tài)安全屏障,也是人口活動和經(jīng)濟發(fā)展的重要區(qū)域,在國家發(fā)展大局和社會主義現(xiàn)代化建設(shè)全局中具有舉足輕重的戰(zhàn)略地位。因此,研究黃河流域農(nóng)林碳匯量的發(fā)展現(xiàn)狀,探尋其發(fā)展規(guī)律具有一定的現(xiàn)實意義。

1.2 數(shù)據(jù)來源

所用數(shù)據(jù)包括第6～9次全國森林資源清查數(shù)據(jù)以及2000—2020年黃河流域各省份統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)、環(huán)境統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)及林業(yè)統(tǒng)計年鑒。高程、坡度及坡向數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心地理空間數(shù)據(jù)云平臺。

1.3 研究方法

1.3.1 森林碳匯量估算方法

目前森林碳匯量的計量方法主要分為樣地清查法和微氣象學(xué)方法[9]。樣地清查法包括生物量法、蓄積量法和生物清單法。相較于樣地清查法,微氣象學(xué)方法所需設(shè)備精度高且昂貴,對人員專業(yè)素質(zhì)要求高且操作難度大;而樣地清查法中生物清單法以及生物清單法工作量大,可靠性和可比較性差。因此,根據(jù)實用性和可操作性原則,選擇準(zhǔn)確性較優(yōu)的蓄積量擴張因子法計算森林碳匯量。

蓄積量擴張因子法是生物量法的延伸[10],繼承了生物量法的優(yōu)點,保證了研究的準(zhǔn)確性和可行性。該方法利用比例關(guān)系將林地、林木和林下植物固碳量的計算涵蓋在內(nèi),其原理是根據(jù)森林主要樹種進(jìn)行抽樣實測,計算出森林中主要樹種的平均容重,根據(jù)森林的總蓄積量求出生物總量,再根據(jù)生物量與碳量的轉(zhuǎn)換系數(shù)求出森林的固碳量,具體計算公式為

C=C1+C2+C3

(1)

C1=∑(SijVijδργ)

(2)

C2=α∑(SijVijδργ)

(3)

C3=β∑(SijVijδργ)

(4)

式中:C為森林固碳量,即碳匯總量;C1為林木生物固碳量;C2為林下植物固碳量;C3為林地土壤層固碳量;Sij為第i類地區(qū)第j類森林類型面積;Vij為單位面積蓄積量;α、β分別為林下植物和林地土壤層碳轉(zhuǎn)換系數(shù),根據(jù)國際通用政府間氣候變化專門委員會(IPCC)公布的默認(rèn)值將α、β定為0.195和1.244;δ、ρ、γ、分別為生物量擴大系數(shù)、容積系數(shù)、為含碳率,根據(jù)IPCC公布的默認(rèn)值分別取1.9、0.5、0.5。

1.3.2 農(nóng)業(yè)碳匯量估算方法

根據(jù)郭海紅和蓋凌云[11]的研究,利用系數(shù)法,計算農(nóng)作物的碳匯能力。具體公式為

(5)

式中:S為農(nóng)業(yè)碳匯量總量;Si為某種農(nóng)作物的碳匯量;n為農(nóng)作物種類;ui為農(nóng)作物碳吸收率;qi為農(nóng)作物經(jīng)濟產(chǎn)量;wi為農(nóng)作物的含水量;θi為農(nóng)作物經(jīng)濟系數(shù)。

由于農(nóng)作物種類復(fù)雜多樣,不同的農(nóng)作物的固碳能力不同,為了測算的結(jié)果更加準(zhǔn)確科學(xué),對農(nóng)作物種類細(xì)分水稻、小麥、玉米等農(nóng)作物品種,利用相關(guān)碳匯測算體系測算農(nóng)作物的碳匯能力[12]。具體碳匯相關(guān)系數(shù)見表1。

表1 農(nóng)業(yè)碳匯相關(guān)系數(shù)

1.3.3 Kernel核密度分析

為更直觀、生動地揭示2000—2020年黃河流域農(nóng)林碳匯總量的時序演變特征,運用非參數(shù)估計的Kernel核密度估計刻畫其動態(tài)演進(jìn)趨勢。核密度估計方法對隨機變量的概率密度進(jìn)行近似估計,考察變量分布位置、形態(tài)等動態(tài)信息。由于對模型的依賴性較弱且具有良好的統(tǒng)計性質(zhì),該方法在空間分布差異研究中已得到廣泛應(yīng)用。計算公式為

(6)

選擇已有研究中廣泛運用的高斯核函數(shù),計算公式為

(7)

1.3.4 地理探測器模型

地理探測器無線性假設(shè)且物理意義明確。本文利用因子探測器、交互探測器以及風(fēng)險探測器研究農(nóng)林碳匯量的驅(qū)動因子。

1)分異及因子探測。探測農(nóng)林碳匯量的空間分異性,明確評價指標(biāo)對農(nóng)林碳匯量的影響力,用q值度量。

2)交互作用探測。識別兩個評價指標(biāo)共同作用對農(nóng)林碳匯量的影響。交互作用類型見表2。

表2 交互作用類型

3)風(fēng)險區(qū)探測。判斷評價指標(biāo)子區(qū)域間的屬性均值是否有顯著差別,搜索碳匯水平高的區(qū)域,用t來檢驗。

4)指出不同因素對黃河流域農(nóng)林碳匯量的空間分布的影響是否存在顯著差異。

2 黃河流域農(nóng)林碳匯量時空演變特征分析

為研究黃河流域農(nóng)林碳匯總量的發(fā)展現(xiàn)狀及其變化規(guī)律,依據(jù)前文所構(gòu)建的森林及農(nóng)田碳匯測算公式,分別測算黃河流域9個省區(qū)2000—2020年的森林以及農(nóng)田的碳匯量。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合所測算的碳匯量計算出各地區(qū)農(nóng)林碳匯總量,并對其時空演變特征進(jìn)行分析。

2.1 時間演變特征分析

選取2000年、2008年、2014年和 2020年作為考察剖面,繪制黃河流域農(nóng)林碳匯總量的核密度分布圖,揭示隨時間變化其分布位置、分布形態(tài)和分布延展性等特征,體現(xiàn)2000—2020年黃河流域農(nóng)林碳匯量的時間演變特征,如圖1所示。

圖1 2000年、2008年、2014年、2020年黃河流域農(nóng)林碳匯量核密度分布

由圖1可知, 2000—2020年黃河流域農(nóng)林碳匯量核密度呈現(xiàn)出了明顯的“單極”現(xiàn)象,大部分省份農(nóng)林碳匯總量低于5 000×104t。核密度函數(shù)中心存在不同幅度的右移現(xiàn)象,說明在此期間內(nèi),黃河流域農(nóng)林碳匯量的水平整體有所提升;2000—2020年波峰位逐漸變得平坦,峰位稍有下降,曲線有所變寬,中部存在明顯的“拖尾現(xiàn)象”,說明在此期間黃河流域農(nóng)林碳匯水平發(fā)展不平衡,出現(xiàn)了一些“獨大城市”,但大多數(shù)省份農(nóng)林碳匯總量均有所上升,且各地區(qū)差異程度不斷縮小,這可能是由于黃河流域各地區(qū)在政策的引導(dǎo)下逐漸增強環(huán)境保護(hù)意識,逐步實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)以及黃河流域生態(tài)高質(zhì)量發(fā)展,綠色發(fā)展水平持續(xù)提升。

2.2 空間分異特征分析

為了反映黃河流域各省農(nóng)林碳匯量的空間格局及其變化,運用 ArcGIS 10.6軟件對黃河流域各省農(nóng)林碳匯量進(jìn)行分級聚類,將碳匯量依次劃分為第1階段(795.50≤C<3 823.83)、第2階段(3 823.83≤C<13 556.02)、第3階段(13 556.025 9≤C≤27 685.384 4)、第4階段(27 685.38≤C<137 861.55)、第5階段(137 861.55≤C<218 286.92)。繪制2000年、2008年、2014年以及2020年時間截面的黃河流域農(nóng)林碳匯量空間格局變化圖,結(jié)果如圖2所示。

圖2 2000年、2008年、2014年、2020年黃河流域農(nóng)林碳匯量空間格局變化

總體而言,黃河流域農(nóng)林碳匯量較高的區(qū)域集中在四川、內(nèi)蒙古兩個區(qū)域,碳匯量較低的區(qū)域集中在青海和寧夏,這主要是因為四川和內(nèi)蒙古土地面積相對較大,自然條件優(yōu)越,適合植物生長,而寧夏和青海由于受到土地面積以及海拔等因素的限制,使得農(nóng)林碳匯發(fā)展較差。黃河流域農(nóng)林碳匯量從南向北呈現(xiàn)出“高-低-高”的差異,而從東向西則呈現(xiàn)“兩側(cè)低、中間高”的差異。2000—2020年,各個省份農(nóng)業(yè)和森林碳匯量都得到了一定的發(fā)展,特別是在東部沿海省份,農(nóng)林碳匯量顯著提高。

從圖2中可以看出,黃河流域上游各省農(nóng)林碳匯水平差異較大,寧夏、青海和四川在21年的發(fā)展中并沒有突破性的變化,其中寧夏始終處于第1階段,四川一直處于第5階段;甘肅農(nóng)林碳匯量發(fā)展相對較好。中游省份農(nóng)林碳匯水平發(fā)展相對穩(wěn)定,其中陜西始終處于第4階段,而山西于2014—2020年由第2階段變?yōu)榈?階段,內(nèi)蒙古從2000年的第4階段發(fā)展到2020年突破第5階段,農(nóng)林碳匯水平較高。黃河流域下游省份農(nóng)林碳匯水平發(fā)展良好,山東由最初的第1階段不斷發(fā)展最終處于第3階段,河南也在21年的發(fā)展中,突破第2階段進(jìn)入第3階段,可能是由于山東省和河南省本身自然條件優(yōu)越,在研究期內(nèi)由于經(jīng)濟的發(fā)展,兩省對于農(nóng)業(yè)以及林業(yè)的重視程度加深,從而實現(xiàn)了農(nóng)林碳匯水平的突破。

3 黃河流域農(nóng)林碳匯驅(qū)動因素的影響

綜合考慮自然、人文兩方面因素,結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)及可得數(shù)據(jù),選取氣溫(X2)、降水總量(X4)、坡度(X9)、坡向(X10)、年平均日照(X3)和高程(X8)作為自然因素,選取年末總?cè)藬?shù)(X5)、城鎮(zhèn)化率(X1)、第一產(chǎn)業(yè)占GDP比重(X6)和第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重(X7)作為人文因素,共計10個因子,進(jìn)行地理探測。

3.1 各驅(qū)動因子對于農(nóng)林碳匯的影響

首先進(jìn)行因子探測,探究單因子對黃河流域農(nóng)林碳匯量的影響程度。圖3對各因子影響程度進(jìn)行了展示。因子對農(nóng)林碳匯量的影響程度排序為氣溫>降水總量>年末總?cè)藬?shù)>坡度>坡向>年平均日照>高程>城鎮(zhèn)化率>第一產(chǎn)業(yè)占GDP比重>第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重。自然因子中,降水和氣溫的解釋力均超過60%,是影響農(nóng)林碳匯量的主要因子;坡度、坡向是次影響因子,解釋力在40%以上;平均日照和高程對碳匯影響力最弱,但解釋力也在35%以上。人為因子中,年末人口總量對農(nóng)林碳匯量的影響,解釋力在59%左右;城鎮(zhèn)化率和第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)占GDP總量對碳匯的直接影響較小。

圖3 因子探測q值

3.2 驅(qū)動因子之間的交互作用對于農(nóng)林碳匯的影響

為進(jìn)一步探究黃河流域農(nóng)林碳匯量空間分異機理,進(jìn)行交互因子探測,分析黃河流域農(nóng)林碳匯量的驅(qū)動因子在空間疊加后形成的交互作用。圖4是黃河流域農(nóng)林碳匯量驅(qū)動因子的交互作用探測結(jié)果展示?？梢钥闯鋈我鈨蓚€因子間的交互作用均大于單個因子的影響,其中,非線性增強關(guān)系所占比例為37.8%,雙因子增強關(guān)系為62.2%,不存在相互獨立起作用的因子,說明黃河流域農(nóng)林碳匯量的變化是不同驅(qū)動因子共同作用的結(jié)果。其中城鎮(zhèn)化率與年末總?cè)丝?、第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重、坡度和坡向之間,年平均日照與第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重、高程、坡度和坡向之間,年末總?cè)丝谂c第一產(chǎn)業(yè)占GDP比重,第一產(chǎn)業(yè)占GDP比重與第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重、坡度和坡向之間,第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重與高程、坡度和坡向之間,高程與坡度、坡向之間的交互作用呈現(xiàn)非線性增強,其余因子間交互作用均為雙因子增強。氣溫與其他影響因子的交互作用對農(nóng)林碳匯量的影響均超過70%,年末總?cè)丝跀?shù)與其他影響因子的交互作用均在70%以上。雖然人類活動的單因子解釋力不高,但與環(huán)境因子的交互作用解釋力較強,表明坡度和坡向是影響農(nóng)林碳匯量空間分異格局的間接因素。

圖4 因子交互作用q值

3.3 農(nóng)林碳匯最大化的因子范圍

利用風(fēng)險區(qū)探測,分析因子子區(qū)域間的屬性均值是否有顯著差別,從而得到使得農(nóng)林碳匯量達(dá)到最大的因子范圍,可以在之后的發(fā)展中選擇更利于農(nóng)林碳匯發(fā)展的區(qū)域進(jìn)行規(guī)劃。具體參數(shù)見表3。

表3 因子的適應(yīng)類型及范圍

由表3可知,10個因子分區(qū)對農(nóng)林碳匯量均值均呈現(xiàn)顯著性差別。人文因子的強度與農(nóng)林碳匯量均值基本呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。其中,年末總?cè)藬?shù)、城鎮(zhèn)化率等人文因子均分為5級,1代表最小,5代表最大。第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重、年末總?cè)藬?shù)和城鎮(zhèn)化率的分區(qū)中,農(nóng)林碳匯量均值最大值出現(xiàn)在第1或2級分區(qū)中,分別為102 528.6、159 575.4、113 401.8,對應(yīng)第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重、年末人口數(shù)和城鎮(zhèn)化率的最優(yōu)范圍分別是34.72%～36.79%,3 651～3 857人,35.51%～38.14%。但第一產(chǎn)業(yè)占GDP比重的分區(qū)中,農(nóng)林碳匯量均值的最大值102 995.7出現(xiàn)在第5級分區(qū),范圍為20.73%～22.61%,這可能是由于林業(yè)和農(nóng)業(yè)均為第一產(chǎn)業(yè)中的重要部分,所以第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對農(nóng)林碳匯量有正向的促進(jìn)作用。

自然因子分區(qū)對農(nóng)林碳匯量的均值也呈現(xiàn)顯著性差別,但不同的是,風(fēng)險區(qū)在各因子間差異更加多樣。其中,碳匯量均值最高值189 147.1×104t同時出現(xiàn)在坡度分級中的1級和高程、坡向分級中的2級,這3個因子的分級均為四川,這說明四川的地形最利于森林和農(nóng)業(yè)的發(fā)展,從而使得農(nóng)林碳匯量達(dá)到最大;氣溫的最適宜級別為第5分級,范圍分別是14.98～15.43 ℃;年平均日照的最適宜級別是3級,范圍是2 585.49～2 656.7 h;降雨分級中,碳匯量均值最高值出現(xiàn)在第4級,范圍是21 608.66～23 142.35 mm。

4 結(jié)論與建議

4.1 主要結(jié)論

在科學(xué)估算2000—2020年黃河流域9省區(qū)農(nóng)林碳匯量的基礎(chǔ)上分析其時空演變特征,并對于影響農(nóng)林碳匯量的10個影響因素進(jìn)行了分析,得出如下結(jié)論:

1)黃河流域2000—2020年大多數(shù)省份農(nóng)林碳匯總量均有不同幅度的提升,各地區(qū)差異程度有所減小。但空間分布不均衡現(xiàn)象依然存在,總體上南到北在空間上表現(xiàn)出“高-低-高”的差異性特征,由東到西在空間上表現(xiàn)出“兩邊低,中間高”的差異性特征;9省農(nóng)林碳匯量均表現(xiàn)出不同程度的增勢。

2)因子探測顯示,降水、氣溫、坡度、坡向及年末人口總量是黃河流域農(nóng)林碳匯的主導(dǎo)因子,坡向和城鎮(zhèn)化率的解釋力最弱。交互作用探測可知,驅(qū)動因子間交互作用對農(nóng)林碳匯的解釋力度明顯增強,且以雙因子增強型為主。這說明黃河流域農(nóng)林碳匯是多種因子共同作用的結(jié)果。風(fēng)險區(qū)探測表明,氣溫與第一產(chǎn)業(yè)占GDP比重與農(nóng)林碳匯顯著正相關(guān),而第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重和坡度與農(nóng)林碳匯顯著負(fù)相關(guān),其余因子對農(nóng)林碳匯水平發(fā)展均有其適宜的范圍。研究結(jié)果為該區(qū)域農(nóng)林碳匯進(jìn)一步改善提供一定科學(xué)依據(jù)。

4.2 相關(guān)建議

1)制定激勵政策鼓勵農(nóng)戶提高農(nóng)業(yè)碳匯。在對農(nóng)業(yè)碳匯量進(jìn)行科學(xué)評估的基礎(chǔ)上,不斷地建立和完善碳匯交易平臺,并在政府的引導(dǎo)和監(jiān)管下,按照市場規(guī)則來進(jìn)行碳匯交易,從而實現(xiàn)其經(jīng)濟價值?；谶@一點,根據(jù)作物的碳匯水平和不同的經(jīng)濟能力,制定出適合于農(nóng)戶的碳匯補貼政策,從而保證了碳匯收益的真正實現(xiàn)。另外,為了確保公平與效率,在制定基準(zhǔn)補貼標(biāo)準(zhǔn)時,應(yīng)根據(jù)各省份的碳匯發(fā)展情況,制定差別化補貼標(biāo)準(zhǔn)。此外加大對農(nóng)業(yè)碳匯技術(shù)的研發(fā)力度,通過對傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)工藝進(jìn)行創(chuàng)新改造,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量。并且通過提高農(nóng)業(yè)低碳技術(shù)水平,優(yōu)化能源結(jié)構(gòu),保護(hù)現(xiàn)有耕地,提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,優(yōu)化耕作方式,調(diào)整農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)。發(fā)展循環(huán)農(nóng)業(yè),實現(xiàn)農(nóng)業(yè)高碳匯水平的發(fā)展模式。

2)科學(xué)實施林業(yè)政策制度,因地制宜地發(fā)展森林碳匯。首先,要將森林質(zhì)量精準(zhǔn)提升工程、森林撫育工程、退化林修復(fù)工程以及森林災(zāi)害的防治工程作為重點,此外,要強化森林資源的監(jiān)管,推動林業(yè)產(chǎn)業(yè)升級,強化林地使用權(quán)流轉(zhuǎn)、抵押、擔(dān)保等方面對于林地資產(chǎn)評估的研究,為制定更為科學(xué)的森林碳匯政策提供保證。其次,加強對森林資源總量的控制以及相關(guān)法規(guī)的管理。必須要考慮到當(dāng)?shù)氐淖匀粭l件、周邊環(huán)境以及經(jīng)濟發(fā)展水平等因素,并結(jié)合具體情況進(jìn)行差別化的開發(fā)策略,在確保森林資源安全的基礎(chǔ)上,穩(wěn)步提高森林碳匯量。