生态修复政策对中国土地碳平衡的贡献


文章导读

为了充分发挥土地部门在减缓气候变化中的潜力,本文必须有针对性地调整土地管理策略。然而,以往管理变革对全球及区域碳循环的具体影响尚不明确。本研究使用植被模型,通过构建一个“无政策”情景来揭示一系列生态恢复政策如何影响中国陆地碳平衡。在传统政策下,若假设自1980年以来气候和大气中的二氧化碳(CO2)浓度保持不变,中国土地部门在2001-2020年间本应表现为每年排放0.11Tg的碳源。而实际上,这一时期中国土地部门每年吸收了175.9Tg,形成了碳汇。这种差异中约72.7%可归因于土地管理的变化,主要包括植树造林和重新造林(占比49.0%)、减少木材采伐(占比21.8%)、防火和灭火措施(占比1.6%)以及草原禁牧(占比0.3%)。剩余的27.3%差异则来源于大气CO2浓度的增加(占比42.2%)和气候变化(占比-14.9%)。本文的研究成果突显了积极土地管理在中国实现“碳中和”目标中的重要潜力。


研究方法

本文采用植被动态模型(DGVM)和因子分析方法,深入探究了中国陆地碳平衡的变化及其驱动因素。首先对ORCHIDEE模型进行了改进,使其能够模拟多种土地管理过程,包括造林/再造林、森林采伐、草地放牧和火灾管理等,从而更准确地模拟中国陆地生态系统的碳循环过程。接着,本文构建了实际情景(Sactual)与无政策情景(Sbaseline)两种模型,实际情景考虑了实际的土地管理变化、气候变化和大气CO2浓度变化,用于模拟中国在1981-2020年期间的陆地碳平衡;无政策情景则假设没有生态恢复政策,并使用1961-1980年的气候条件和1980年的大气CO2浓度,用于模拟中国在无任何人为干预情况下的陆地碳平衡。通过对比实际情景和无政策情景,研究者利用因子分析方法将实际情景和无政策情景之间的差异归因于以下因素:气候变化、大气CO2浓度增长、造林/再造林、木材采伐减少、草地放牧禁牧和森林火灾预防和控制。最后,为了评估模型参数、土地使用数据和空间分配的不确定性对结果的影响,本文进行了敏感性分析,并探讨了不同情景下碳平衡的时空分布特征。


研究结果

生态修复政策的土地利用效果

1978年实施改革开放政策之前,中国自然生态系统的退化达到了历史高点。为了应对土地系统可持续性的紧急情况,中国政府启动了一系列生态恢复项目,以恢复环境质量和生态系统服务(图1a)。

1978年启动的“三北防护林工程”,我国森林面积持续增加(图1b)。从1981年至2020年,我国森林总面积增幅达到67.7%。然而,在全球碳预算评估中,作为官方数据的土地利用和谐化版本2LUH2)数据集,并未充分考虑我国政策驱动的森林增长。因此,根据全球碳计划(GCP)的碳预算评估,我国的土地利用效应被错误地视为碳源。在“无政策”情景假设下,自1981年以来,森林面积被视为保持不变。

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为了降低木材砍伐量,1998年启动了自然林保护项目。结合联合国粮农组织(FAO)的数据分析显示,自1996年以来,国内木材生产量持续下降,这种情况一直持续到2005年左右。经济发展使对木材产品不断增长的需求只能通过增加国外进口来满足。截至2020年,净木材进口量约占全国木材需求的四分之一。考虑到中国的净木材进口数据仅从1990年开始有记录,且1998年之前的进口量相对较小,在“无政策”情景下,本文假设自1990年以来的木材需求主要由国内生产满足(图1c)。

受人口增长和城乡迁移的影响,我国农村人口在1990年左右达到顶峰(图1d)。相应地,农村燃料木材采集量在1990年达到最高值。而随后由于森林保护政策,使农村能源结构发生了变化,由生物质能转变为电力沼气等能源。在“无政策”情景下,假设人均燃料木材采集量保持在1992年的水平,据此估算出2020年的记录的燃料木材消耗量为154.4千兆克,与实际的40.9Tg形成鲜明对比(图1d)。

2003年起,我国启动了“退牧还草”项目,旨在将放牧地恢复为自然草原。截至2020年,我国禁止放牧的区域约占全国放牧草原面积的25%(图1e)。然而,这一放牧草原面积的减少并未在LUH2数据集中体现。因此,在“无政策”情景分析中,本文采用的是HYDE3.2报告的放牧区域(“牧场”和“牧区”数据汇总),并未将我国实施的放牧排除政策纳入考量。

1987年我国加强了森林防火和灭火能力。2001年至2020年期间,我国森林火灾年均烧毁面积(7800平方公里)较1987年(115000平方公里)减少了90%以上。在“无政策”情景中,本文采用了五个动态全球植被模型(DGVMs)内置的预测性火模块来模拟中国森林烧毁面积。由于这些模型未考虑我国的防火和灭火政策,使得森林火灾动态主要受气候变化影响(图1f)。在“无政策”情景下,2001年至2020年期间我国森林火灾的反事实年均烧毁面积达到84800平方公里,约为实际烧毁面积的十倍。

1 1981-202年中国生态恢复政策与“无政策”情景的土地利用效应对比

注:a .1970年以来中国实施的8个重点生态修复项目的土地利用效应归纳为5个方面。木材采伐和农村薪材开采结合为木材开采。bf.生态恢复政策下土地利用的实际变化(蓝色实线)与反事实的“无政策”情景(蓝色虚线)形成对比。生态恢复政策的土地利用效应表现b.造林和再造林、c.木材采伐、d.农村薪材采伐、e.退牧还草和f.森林防火和灭火5个不同方面。阴影表示不确定性(标准差)。b.e.中的灰色实线表示根据LUH2的森林或放牧草原的面积。c.中的灰色实线表示中国的木材净进口量(右侧纵轴)。d.中的灰色实线表示农村人口(右侧纵轴)。f.中的灰色实线表示防火和灭火的投资(右侧纵轴)。

管理与环境对土地碳平衡的贡献

本文模拟出2001年至2020年间,中国陆地生态系统实现的碳汇。这些碳汇主要由生物量的增长驱动,而土壤碳的贡献相对较小。该模拟采用不同方法得出碳汇,这些方法包括森林调查、大气反演和其他动态全球植被模型(DGVMs)的研究成果(图2a)。另一方面,在“无政策”土地管理情景下,结合1961–1980年的气候条件循环,并将大气CO2浓度维持在1980年的水平(Sbaseline情景),得到SactualSbaseline情景之间的差异,即288.4千兆克,可归因于土地管理的变化和环境条件的变动。本文因子分析显示,72.7%的差异可以归因于土地管理的变化,其中49.0%是由植树造林贡献的,21.8%是由减少木材采伐贡献的,0.3%是由禁牧贡献的,1.6%是由森林火灾预防和扑灭贡献的。环境条件的改变贡献了27.3%的差异,其中包括大气CO2增加的正面贡献42.2%,这部分被气候变化的负面贡献-14.9%部分抵消(图2b)。

本研究发现,植树造林增加森林面积,而减少木材采伐和森林火灾使得老龄次生林得以恢复。这些因素,加上随着森林生长生物量的增加,解释了模拟的森林碳平衡的变化。1981-2020年与1961-1980年的循环气候相比,气候变化对中国陆地碳汇的贡献在最初二十年是积极的,随后在最后二十年转变为消极的。对于2001-2020年,显著的变暖以及降水和空气湿度的减少解释了气候变化的负面影响。而草原禁牧和森林火灾扑灭的贡献在整个研究期间保持较小(图2c)。

2 模拟中国陆地生态系统的碳平衡及其驱动因素。

注:a.展示了实际条件下的碳平衡模拟(Sactual,以蓝色线条表示),与此相对的是反事实情景(Sbaseline,以橙色线条表示)。年度数据以细线条展示,而5年移动平均则以粗线条表示;阴影区域展示了数据的标准差。b.展示了从Sbaseline情景下的2001-2020年反事实碳源转变为Sactual情景下的实际碳汇的过程(由箭头指示),这一转变归因于土地管理的变化和环境条件的改变。条形图上的垂直线条代表了标准差。c.叠加了不同驱动因素随时间变化的贡献模式。所有因素均采用了5年移动平均处理。

管理空间模式与环境的贡献

从空间模式来看,Sactual显示出主要由森林生态系统主导的广泛碳汇(图3a)。相比之下,Sbaseline显示几乎整个国家都有普遍的碳源(图3b)。因此,SactualSbaseline模拟之间的差异,即来自土地管理变化和环境条件的贡献,显示出广泛的碳汇效应(图3c)。

2001-2020年期间与1961-1980年相比的气候变化条件主要产生了碳源效应(图2c3d),其空间模式在很大程度上与降水和地表空气湿度的变化相对应。

中国西南部和北部的降水量减少导致了总光合作用吸收量显著降低,这解释了气候变化对这些地区陆地碳汇的负面影响。尽管更高的降水量与变暖相结合确实提高了中国东北部和东南部的生态系统生产力,但这些增加在很大程度上被生态系统呼吸的增长所抵消,导致陆地碳汇减少(图3d)。这一结果与多模型全球模拟的结果一致,这些模拟显示,人为气候变暖通常减少了全球热带和温带地区(包括中国)的陆地碳汇。

1961-1980年相比,2001-2020年中国陆地碳汇的下降,主要是由水资源可利用性的下降驱动的,与这些观察结果一致。然而2001-2020年期间大气CO2浓度相对于1980年的增加,产生了广泛的积极贡献(图3e)。

在考虑的所有土地管理因素中,从空间上看,造林和再造林在2001-2020年对陆地碳汇的贡献最大(图2b3f)。减少木材采伐的贡献在空间分布上与木材收获和燃料木采伐的减少相似(图3g)。

对中国草地碳平衡的最新综合研究揭示了其估算中的巨大不确定性,ORCHIDEE模拟的中国自然草地的碳平衡范围与放牧草地的碳平衡范围并不一致。而禁牧对陆地碳汇的贡献通常较小,正贡献被负贡献所抵消(图3h)。

森林生态系统中燃烧面积减少了90%,使2001-2020年的平均碳汇增加、直接火灾排放量下降,森林NBP(净生物生产力)增加(图3i)。本研究还进一步调查了Sactual模拟在2001-2020年期间对模拟陆地NBP的影响及其空间分布。结果显示,对于90%的网格单元,2001-2016年模拟NBP的不确定性相对较小。经过调整后,2001-2016年的国家NBP平均值降低,但仍处于最初估计值的不确定性范围内(图2a)。这些结果说明,耕地空间分布的不确定性对模拟国家NBP的影响很小。此外,由于在比较SactualSbaseline模拟NBP时会过滤掉耕地分布的影响,因此预计图3中不同土地管理变化对NBP的贡献将很少受到耕地分布不确定性的影响。

3 2001-2020年期间模拟的陆地碳平衡以及不同驱动因素贡献的空间模式

注:a.Sactual模拟的土地碳平衡的空间模式;b.Sbaseline的土地碳平衡的空间模式;c.以及土地管理变化和环境条件的集体贡献,即SactualSbaseline之间的差异;d.气候变化;e.大气CO2增长;f.植树造林;g.减少木材采伐;包括木材采伐和燃料木采伐;h.草原禁牧;i.积极森林火灾扑灭


原文信息

文章来源:Yue, C., Xu, M., Ciais, P. et al. Contributions of ecological restoration policies to Chinas land carbon balance. Nat Commun 15, 9708 (2024).

https://doi.org/10.1038/s41467-024-54100-9

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编辑:单盈捷

审核:徐张洋

指导老师:金贵

发布于 2024-11-29 16:17:17
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