摘要：在“碳達(dá)峰、碳中和”的整體目標(biāo)下，森林碳匯效度的重要性不斷凸顯，森林碳匯效度對(duì)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(cè)算我國(guó)31個(gè)?。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(jì)算出各?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）森林碳匯效度，并對(duì)其進(jìn)行核密度估計(jì)，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(guó)森林碳匯效度的時(shí)空動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征。研究表明，我國(guó)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(guó)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(guó)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(guó)森林碳匯效度轉(zhuǎn)移過(guò)程中起到重要作用。

關(guān)鍵詞：森林碳匯效度；核密度估計(jì)；空間馬爾科夫

中圖分類號(hào)：S891+.5

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

20世紀(jì)70年代以來(lái)，全球碳排放量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出明顯的正相關(guān)關(guān)系。隨著全球經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，碳排放總量和人均碳排放量均顯著增加。然而，由于近年來(lái)全球氣候問(wèn)題的日益凸顯，各國(guó)開始采取行動(dòng)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(shì)。數(shù)據(jù)顯示，2018年全球碳排放量達(dá)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(zhǎng)率已接近于零。從人均碳排放量來(lái)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(shì)。碳排放量雖然在波動(dòng)中逐漸增長(zhǎng)，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(zhǎng)到了4.42 t·人-1，較1971年增長(zhǎng)了20%。為應(yīng)對(duì)氣候變化，中國(guó)提出了積極的碳減排目標(biāo)，表明了中國(guó)政府應(yīng)對(duì)氣候變化的決心和承諾。通過(guò)采取更加積極的措施，中國(guó)將為全球碳減排做出重要貢獻(xiàn)，并為實(shí)現(xiàn)全球碳中和目標(biāo)而努力。森林是陸地上最大的儲(chǔ)碳庫(kù)[1]，有效提升森林碳匯功能是落實(shí)“雙碳”目標(biāo)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(shí)代使命[2]。

隨著科技水平的不斷提高，森林碳匯的測(cè)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(cè)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(cè)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(kuò)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(cè)算青藏高原碳匯量。付偉等[5]運(yùn)用森林蓄積量拓展法測(cè)量我國(guó)31個(gè)?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）的森林碳匯量。“自上而下”方法主要利用碳同化反演技術(shù)測(cè)算森林碳匯量，如光學(xué)遙感是估算全球或國(guó)家區(qū)域森林生物量的主要數(shù)據(jù)來(lái)源[6]；微波雷達(dá)波長(zhǎng)更長(zhǎng)，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(dá)能獲取精準(zhǔn)的森林冠頂高度數(shù)據(jù)[8]。

目前，對(duì)森林碳匯量的研究較多，但關(guān)于森林碳匯變化趨勢(shì)和空間分布及預(yù)測(cè)的研究明顯不足。基于此，本文以我國(guó)31個(gè)省（直轄市、自治區(qū)）的森林碳匯為研究對(duì)象，采用蓄積量拓展法核算我國(guó)各?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）2003年、2008年、2013年、2018年的碳匯效度，分析其時(shí)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(cè)我國(guó)森林碳匯效度的長(zhǎng)期演變趨勢(shì)。

1 "研究設(shè)計(jì)

1.1 " 數(shù)據(jù)來(lái)源

選取2003年、2008年、2013年、2018年我國(guó)31個(gè)?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(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(lái)自《全國(guó)森林資源清查報(bào)告》《中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

1.2 " 研究方法

1.2.1 森林碳匯量測(cè)算 以森林蓄積量擴(kuò)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(kuò)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(jì) 核密度估計(jì)是一種用于估計(jì)數(shù)據(jù)分布密度的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，通過(guò)在每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)周圍放置一個(gè)核函數(shù)，然后將這些核函數(shù)加權(quán)求和，來(lái)估計(jì)數(shù)據(jù)的概率密度函數(shù)。核密度估計(jì)的基本思想是，數(shù)據(jù)點(diǎn)附近的密度較高，而遠(yuǎn)離數(shù)據(jù)點(diǎn)的地方密度較低。核密度估計(jì)的結(jié)果通常以概率密度函數(shù)的形式呈現(xiàn)，可以通過(guò)繪制核密度曲線來(lái)展示數(shù)據(jù)的分布情況。核密度曲線是一個(gè)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(jì)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(jì)的窗寬，n表示數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，Xi表述獨(dú)立同分布觀測(cè)值?

1.2.3 空間馬爾科夫鏈 空間馬爾科夫鏈?zhǔn)且环N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(guò)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)移概率與鄰域省（直轄市、自治區(qū)）之間的關(guān)系。空間馬爾科夫鏈通過(guò)引入空間滯后算子來(lái)考慮區(qū)域鄰域的狀態(tài)，從而彌補(bǔ)了傳統(tǒng)馬爾科夫方法在處理空間性問(wèn)題時(shí)的不足。通過(guò)建立空間馬爾科夫鏈模型，可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)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(jià)值。

2 "我國(guó)森林碳匯效度測(cè)算結(jié)果

我國(guó)森林碳匯量總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)（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(cè)，我國(guó)森林碳匯量主要集中于我國(guó)西南地區(qū)和東北林區(qū)，是我國(guó)森林碳匯的重點(diǎn)地區(qū)。上海市森林基礎(chǔ)較差，但增長(zhǎng)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(guó)森林碳匯效度整體變化較?。ū?），可分為3個(gè)梯隊(duì)：第一梯隊(duì)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(wàn)hm-2；第二梯隊(duì)為中部地區(qū)，森林碳匯效度為58～99 t·萬(wàn)hm-2；第三梯隊(duì)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(wàn)hm-2。

3 "我國(guó)森林碳匯效度的時(shí)間動(dòng)態(tài)演進(jìn)

通過(guò)三維核密度估計(jì)（圖1），從我國(guó)森林碳匯效度的分布位置、分布態(tài)勢(shì)、分布延展性、分布極化趨勢(shì)展開論述，分析我國(guó)森林碳匯效度水平動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征。

3.1 " 分布位置

根據(jù)研究結(jié)果，我國(guó)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(shì)。這一趨勢(shì)的出現(xiàn)，表明我國(guó)森林碳匯效度不斷向好發(fā)展，歸因于我國(guó)政府對(duì)森林保護(hù)和生態(tài)建設(shè)的高度重視，通過(guò)加強(qiáng)森林資源管理和生態(tài)保護(hù)，不斷提高我國(guó)森林碳匯效度水平，對(duì)我國(guó)應(yīng)對(duì)氣候變化和實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)具有重要意義。

3.2 " 分布態(tài)勢(shì)

我國(guó)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(guó)森林碳匯效度總體水平呈現(xiàn)不斷提高的趨勢(shì)，同時(shí)也呈現(xiàn)出更廣泛的分布范圍。

3.3 " 分布延展性

我國(guó)森林碳匯效度核密度曲線拖尾變長(zhǎng)和分布延展性趨于放緩，表明在研究期內(nèi)，我國(guó)森林碳匯效度的改善速度逐漸減緩。這可能是由于我國(guó)在森林建設(shè)和保護(hù)的初期階段，投入力度較大，導(dǎo)致森林碳匯效度的增長(zhǎng)較為迅速。而隨著時(shí)間的推移，我國(guó)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(zhǎng)和分布延展性放緩可能意味著進(jìn)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(lái)推動(dòng)森林保護(hù)和生態(tài)建設(shè)的進(jìn)一步發(fā)展。

4 "中國(guó)森林碳匯效度時(shí)空演變特征

為深入分析我國(guó)森林碳匯效度時(shí)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(guó)森林碳匯效度傳統(tǒng)馬爾科夫鏈轉(zhuǎn)移概率矩陣（表2）計(jì)算結(jié)果得出：（1）對(duì)角線的概率值均大于非對(duì)角線的概率值，表明我國(guó)森林碳匯效度在轉(zhuǎn)移過(guò)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(duì)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(guó)在森林保護(hù)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(shí)施所致。（2）我國(guó)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(lái)說(shuō)，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(diǎn)、資源利用方式、政策支持力度等。（3）在相鄰年份的各省（直轄市、自治區(qū)）森林碳匯效度轉(zhuǎn)移實(shí)現(xiàn)“跨越式”發(fā)展的概率較小，各狀態(tài)類型實(shí)現(xiàn)跨等級(jí)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(duì)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(hù)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(qiáng)森林保護(hù)和生態(tài)建設(shè)，以促進(jìn)森林碳匯效度的更大提升。

通過(guò)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(duì)我國(guó)森林碳匯效度轉(zhuǎn)移的影響。根據(jù)計(jì)算結(jié)果可知：（1）地理背景在我國(guó)森林碳匯效度轉(zhuǎn)移過(guò)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(dāng)鄰域類型為1時(shí)，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(dāng)鄰域類型為4時(shí)，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(dāng)鄰域?yàn)樯痔紖R效度較低的區(qū)域時(shí)，該省份的森林碳匯效度類型向下轉(zhuǎn)移的概率增加；當(dāng)鄰域?yàn)樯痔紖R效度較高的區(qū)域時(shí)，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(guó)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(shì)，反之亦然。

5 "結(jié)論與討論

5.1 " 結(jié) 論

本文對(duì)我國(guó)森林碳匯效度進(jìn)行測(cè)算，運(yùn)用核密度估計(jì)進(jìn)行我國(guó)森林碳匯效度動(dòng)態(tài)演進(jìn)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(duì)我國(guó)森林碳匯效度的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證分析，總結(jié)出我國(guó)森林碳匯效度的時(shí)空動(dòng)態(tài)演變特征。從我國(guó)森林碳匯效度的整體和變化情況、核密度估計(jì)、馬爾科夫概率轉(zhuǎn)移3個(gè)方面，得出以下結(jié)論：

一是整體上我國(guó)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(guó)森林碳匯量整體呈上升趨勢(shì)。由于我國(guó)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(guó)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(zhǎng)速度最快。我國(guó)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(gè)梯隊(duì)，西南地區(qū)和東北地區(qū)及福建省為第一梯隊(duì)，中部地區(qū)為第二梯隊(duì)，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(duì)。

二是我國(guó)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(shí)間的推移，我國(guó)森林碳匯效度的個(gè)別省、直轄市、自治區(qū)之間差距逐漸擴(kuò)大。在核密度圖中可以看出我國(guó)森林碳匯效度的分布延展性放緩，表明各?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）之間的韌性水平差距縮小。

三是我國(guó)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(shí)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(duì)我國(guó)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(qiáng)森林資源保護(hù)和生態(tài)恢復(fù)是當(dāng)今社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的重要任務(wù)，為保護(hù)生態(tài)環(huán)境、促進(jìn)生態(tài)平衡，應(yīng)采取以下措施：

一是加大森林資源保護(hù)力度。加大對(duì)森林的監(jiān)管和管理[9]，嚴(yán)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(qiáng)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(qiáng)森林生態(tài)恢復(fù)工作，加大退耕還林還草工作力度，通過(guò)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(dòng)林下經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，通過(guò)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(jì)效益，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)與生態(tài)的雙贏；加強(qiáng)社會(huì)參與和宣傳教育，鼓勵(lì)社會(huì)各界參與森林資源保護(hù)和生態(tài)恢復(fù)工作，加強(qiáng)對(duì)公眾的環(huán)保意識(shí)和生態(tài)文明的宣傳教育，培養(yǎng)人們的環(huán)保意識(shí)和保護(hù)森林的責(zé)任感。

二是推動(dòng)森林經(jīng)營(yíng)和管理的低碳轉(zhuǎn)型。推廣和鼓勵(lì)采用可持續(xù)的林業(yè)經(jīng)營(yíng)模式，減少林木采伐，實(shí)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(qiáng)林業(yè)科技創(chuàng)新，推動(dòng)林業(yè)生產(chǎn)方式和技術(shù)的升級(jí)，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(yíng)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(dòng)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(jī)構(gòu)和責(zé)任主體。加強(qiáng)森林碳匯的測(cè)量和監(jiān)測(cè)，通過(guò)先進(jìn)的遙感技術(shù)和監(jiān)測(cè)手段，準(zhǔn)確測(cè)量和監(jiān)測(cè)森林碳匯的數(shù)量和質(zhì)量，建立可靠的碳匯計(jì)量和核查體系，確保碳匯交易的準(zhǔn)確性和可追溯性。建立公開、透明和有競(jìng)爭(zhēng)力的森林碳匯交易市場(chǎng)，吸引更多的投資者和參與者，通過(guò)市場(chǎng)機(jī)制激勵(lì)森林經(jīng)營(yíng)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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