中国森林碳汇管理模拟及决策支持系统研究

摘要

以大气中CO2浓度上升和气候变暖为主要特征的全球气候变化，已成为当前人类面临的最为严峻的环境问题之一。陆地生态系统作为全球三大重要的碳库之一，其碳收支和储存状况对大气中的碳浓度和未来的气候变化起着重要的调节作用。在陆地生态系统中森林生态系统的碳储存和碳交换量最大（分别占77％和90％），森林通过光合作用吸收并固定大气中CO2，从而有效减少大气中的CO2浓度，发挥着重要的碳汇功能。随着京都议定书的签订，森林的碳汇功能受到世界各国的广泛关注和重视。森林管理作为增加碳汇和碳储量的重要措施因而也得到广泛研究和应用。因此，对未来气候变化情景下中国森林在不同管理措施下其碳汇功能和碳储量变化的模拟和研究，对于评估我国的森林碳收支状况、进行生态环境建设、缓解气候变暖及参与全球气候外交谈判，都具有非常重要的意义。
　　 本文以中国森林（包括灌丛）的茎干蓄积量和收获量为研究对象，利用AVIM2模型输出的未来气候变化(IPCC-SRES-B2)情景的全国NPP数据，TM遥感影像解译获取的中国植被类型数据以及从第四次全国森林资源清查资料中提取的全国森林林龄数据。采用ⅡASA开发的全球森林模型(G4M)，模拟中国森林在两种不同森林管理目标（最大增量、最大生物量）和三种不同轮伐时间下2001年到2100年的茎干蓄积量和收获量变化及空间分布格局，以了解气候变化背景下中国森林生态系统未来100年的碳收支及储存状况，并探讨相应的森林管理对策和措施。通过与不同数据来源（来源于InTEC模型的NPP）的模拟结果进行比较，分析其中存在的差异及可能原因。最后利用C#.NET三层架构设计体系模式，对森林数据、模型代码、运算结果进行系统集成，完成森林模型组件和结构设计，同时结合农田模型(EPIC)、经济分析模块、参数模块，最终构建出中国陆地碳汇管理决策支持系统，从而为模型动态模拟、结果实时显示，森林管理决策以及气候外交谈判提供技术和平台支持。全文主要结果如下:
　　 (1)21世纪不同气候情景下的中国森林生态系统NPP的变化趋势是不同的。总体上而言A1B情景下的NPP在平均值、总量及增长速率上都大于B2情景。两气候情景NPP虽存在差异，但相关系数达0.81，表明两者之间具高度线性关系。
　　 (2)21世纪中国森林茎干蓄积量和木材收获量在不同管理目标下表现不同。其中最大生物量目标下的茎干蓄积量大小及波动变化幅度都远高于最大增量目标，表现出较大的碳储存潜力。三种轮伐时间对森林茎干蓄积量和收获量的影响也不同，长轮伐时间的茎干蓄积量和收获量要高于中等和短轮伐时间情景，最大生物量目标下茎干蓄积量和收获量对时间因子调整敏感度较低。总体而言，未来中国森林采用最大生物量目标和长轮伐时间对森林碳蓄积和木材收获有利。
　　 (3)选取长轮伐时间情景研究表明，21世纪初期我国森林茎干蓄积量和收获量在空间分布上的高值区主要集中在东北、西南以及台湾等地的针叶林分布区，针叶林由于林龄结构偏向成熟，蓄积和收获量较高，但增长较为缓慢。东南地区由于是我国人工林主要分布区，森林类型主要为常绿阔叶林、针阔混交林以及灌丛，林龄较小，蓄积和收获量都较低，但增长较快，为21世纪中后期我国森林增长最为显著的地区，具有较大的碳汇潜力。
　　 (4)以模型运算过程中的数据流为主线，以逻辑功能设计为基础，采用面向对象和三层构架体系设计模式，运用Visual Studio2010平台和Visual C#语言，设计出符合COM标准的森林模型组件，结合经济分析组件、农田模型组件、参数设置模块构建出了基于模型的中国陆地碳汇管理决策支持系统，该系统以Windows应用窗体为界面，通过对话框、下拉菜单、工具条以及图表等方式与用户交互，实现模型动态模拟、数据管理、经济分析、图表显示等功能，可以模拟不同管理措施下的中国森林碳源汇及动态变化，具有预测性、动态性、决策性、可扩展性等特点，从而为森林管理决策和应对气候谈判提供数字化辅助决策支持。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究背景

1．2 国内外研究现状

1．2．1 陆地及森林生态系统碳循环研究

1．2．2 管理措施对森林生态系统碳循环的影响

1．2．3 森林管理模型的发展及应用

1．2．4 决策支持系统和森林管理决策支持系统

1．3 本文研究的内容及技术路线

1．3．1 研究目标与主要内容

1．3．2 研究的技术路线

2 数据处理和研究方法

2．1 数据来源和处理

2．1．1 全国植被类型数据的处理

2．1．2 全国森林林龄数据的处理

2．1．3 全国森林NPP数据与处理

2．2 模型介绍

2．2．1 模型发展及结构

2．2．2 模型中轮伐情景设置

2．2．3 模型输入输出及验证方法

2．3 系统构建方法

2．3．1 C#语言和．NET框架

2．3．2 面向对象技术和三层架构模式

3 21世纪中国森林生态系统碳管理情景模拟

3．1 中国森林茎干蓄积量和收获量的变化分析

3．1．1 中国森林茎干蓄积量的变化分析

3．1．2 中国森林收获量的变化分析

3．2 与A1B气候情景结果的对比分析

3．2．1 最大平均增量目标下的对比和验证

3．2．2 最大平均生物量目标下的对比和验证

3．3 小结

4 21世纪中国森林生态系统碳空间格局变化

4．1 21世纪初期中国森林生态系统碳分布空间格局

4．1．1 不同管理目标下茎干蓄积量空间格局分布

4．1．2 不同管理目标下收获量空间格局分布

4．2 21世纪中后期中国森林生态系统碳空间格局变化

4．2．1 最大增量目标下茎干蓄积量空间格局变化

4．2．2 最大生物量目标下茎干蓄积量空间格局变化

4．3 21世纪中后期中国森林生态系统收获量空间分布格局的变化

4．3．1 最大增量目标下收获量空间格局变化

4．3．2 最大生物量目标下收获量空间格局变化

4．4 小结

5 中国陆地碳汇管理决策支持系统的构建与实现

5．1 系统设计思想和组织结构

5．1．1 系统设计思想

5．1．2 系统组织结构

5．2 系统的开发和实现

5．2．1 系统开发和运行环境

5．2．2 系统功能结构和流程说明

5．2．3 模型组件调用说明

5．3 森林模块运用实例

5．3．1 数据加载

5．3．2 模型参数设置

5．3．3 结果输出

5．3．4 经济分析模块

5．4 小结

6 总结与展望

6．1 主要研究工作总结

6．2 本研究特色、存在的问题和不足

6．2．1 本研究的特色

6．2．2 研究中存在的问题和不足

6．3 下一步研究的展望

6．3．1 数据方面

6．3．2 模型方面

6．3．3 系统方面

参考文献

附表

附表-1 G4M森林管理模块代码

附录2 生长方程参数(公式2．1-2．15)

附录3 与A1B结果数据对比

在校期间发表的论文及科研成果

致谢