全球变化的中国北方林生态系统生产力及其生态系统公益
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摘要
基于我国北方林—兴安落叶松林的实际观测资料对国际著名的
    CENTURY模型进行了验证,进而模拟了我国北方林—兴安落叶松林的碳
    循环动态;结合全球变化的预测结果,模拟了全球气候变化下中国北方林
    生物量、生产力以及碳吸收能力的变化;并且预测了大兴安岭地区的自然
    干扰因子(林火)和人类活动(采伐、搂除枯枝落叶)对兴安落叶松林碳
    循环的影响。建立了综合反映兴安落叶松林生物学特性(年龄、蓄积量)
    及气候因素(年均温、年降水)共同作用下的兴安落叶松林净第一性生产
    力模型一材积驱动模型。评估了我国森林的生态系统公益价值,并建立了
    森林生态系统公益价值与其总生产力的回归关系。具体结果如下:
     (1)我国北方林的植物总生物量为112.11t·hm~(-2),净第一性生产力
    为403.07_gC·m~(-2)·a~(-1)。
     (2)建立了兴安落叶松林的生物气候生产力模型:
     NPP=(0.3318In(V/A)十0.4747)X30(1-e~00009095E)
    为基于森林资源清查资料与气候资料估算森林生产力提供了方法。
     (3)兴安落叶松林生态系统每年可净吸收碳2.65 t·hm~(-2),是一个
    重要的碳汇。
     (4)大气CO_2浓度倍增将使兴安落叶松林的净第一性生产力增加
    9.8%,并且提高了兴安落叶松林的碳汇功能。
     (5)温度上升将增加兴安落叶松林的生物量和净初级生产力,并且
    其碳汇功能也有所提高。对兴安落叶松林生长的主要限制因子是温度而不
    是水分。
     (6)林火使兴安落叶松林的生物量降低,但同时也促进了兴安落叶
    松的更新及幼树的生长,火烧后兴安落叶松林的生产力均有所增加。火烧
     的强度越大,烧死的森林生物量越多,火后的恢复期也越长。
     (7)一定强度的采伐有利于兴安落叶松林的更新和幼苗、幼树的生
     “\
    
    
    一
    长,从而既得到了直接的经济效益,同时又可以保持一定的生态效益。
     (8)搂除枯枝落叶层在短时间内促进了兴安落叶松林的生长,但长
    期下去,则将导致土壤越来越贫瘠,不利于森林的生长。
     (9)兴安落叶松林所创造的生态系统公益的总价值约为 2409.96 X
    10‘US$·a“‘,其生态效益的价值是其所创造的经济价值的 2.52倍,反映
    了生态效益的显著性。
     (10)在对我国各类型森林的生态系统公益价值评估的基础上建
    立了森林生态系统公益价值与其生产力的回归关系:Va-108.25X 10‘X
    厂广刃,简化了生态系统公益价值的评估计算工作。
Study on the Productivity of Chinese Boreal Forest Ecosystem Under Global Change and Ecosystem Service
    Jiang Yanling
    Abstract
    Validated CENTURY model based on the observational data from Larix gmelinii forest, the boreal forest in China. And also simulated the dynamic of carbon cycle of Larix gmelinii forest. Simulated the impacts of global climate change on the biomass, productivity, and carbon sink capacity of Chinese boreal forest based on the predicted results of global change. And also predicted the impacts of natural factor (i.e. forest fire) and human activities (i.e. forest felling & litter removal) on the carbon cycle of Larix gmelinii forest. Developed an FID-based NPP model which reflected the growth of Larix gmelinii forest (i.e. age & volume). Evaluated the value of ecosystem services of the forests in China, and built the regress equation between ecosystem service and NPP. The main results list as follows:
    (1) The gross biomass of the boreal forest in China is 112.1 lt-hm"2, and its NPP(Net Primary Productivity) is 403.07gC'm"2'a~1.
    (2) Developed an FID-based NPP model for Larix gmelinii forest:
    NPP=(0.33181n(V/A))+0.4747)x30(l-e-?0009695E)
    It provided a method for estimating forest NPP based on forest inventory data(FID) and climate data.
    (3) Larix gmelinii forest ecosystem sequestered about 2.65 tons of carbon form the atmosphere per hectare per year and served as an important net carbon sink.
    (4) Doubled CC>2 in the atmosphere would increase the NPP of Larix gmelinii forest by 9.8%, and enhance its carbon sink capacity.
    (5) Elevated temperature would increase the biomass and NPP of Larix gmelinii forest and enhance its carbon sink capacity. The main restricted factor in this area is temperature but not precipitation.
    (6) Forest fire would decrease the biomass of Larix gmelinii forest. At the same time, fire could increase the NPP for it stimulated the regeneration and the growth of young trees.' The more the trees were burnt, the more the
    
    
    
    
    biomass decreased, and the longer the restoration needed.
    (7) Regular forest felling was beneficial for the geneneration and the growth of young trees in Larix gmelinii forest. We could not only get direct economic benefits through forest felling but also maintain some ecological benefits.
    (8) Litter-removal stimulated the growth of Larix gmelinii forest in short time. But long-term litter-removal would make the soil barren and barren and unfit for the trees' growth.
    (9) The gross value of the ecosystem services of Larix gmelinii forest was about 2409.96><106US$-a~1. Its values of ecological and social benefits were 3.03 times as more as those of its economic benefits. This result reflects importance of forests' ecological and social benefits, ces.
    (10) Based on the Evaluation of ecosystem services of the forests in China, we built the regress equation between ecosystem service and NPP:
    Va=108.25xl06x(Tp)?93 It was helpful for simplifying the procedure of estimating the value of ecosystem servi
引文
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