干扰和非干扰因子对东北地区森林碳收支的贡献

Forests play an irreplaceable role in the Earth’s terrestrial carbon sinks which retard the atmospheric CO2 buildup. Forest carbon budget is affected by both disturbance and non-disturbance factors. Quantifying the contributions of these forcing factors to forest carbon budget is the best way to understand the mechanism of forest carbon sink dynamics. Northeast China has the largest forest area in China. However, the quantitative contribution of different drivers to the trends of forest carbon budget remain unclear in this region. This study is to estimate forest carbon budget in Northeast China and evaluate their responses to disturbance (stand age, forest fires) and non-disturbance (climate change, atmospheric CO2 concentration, nitrogen deposition) factors by integrating regional data sets, the updated Integrated Terrestrial Ecosystem Carbon Cycle (InTEC) model, and factorial simulations. The main research contents include the following: (1) Examining the change characteristics of NPP with stand age to develop functions describing the NPP-age relationship for different forest types which are used to update the InTEC model; (2) Simulating the spatio-temporal distributions of forest carbon budget during the period from 2000 to 2017 with consideration of both disturbance and non-disturbance effects based on the updated InTEC model; (3) Identifying the contributions of stand age, fires, climate variability, atmospheric CO2 concentration, nitrogen deposition to forest carbon budget through a series of factorial simulations of the updated InTEC model separately quantifying the effect of each factor. This study can provide scientific guidance and reference for optimizing the estimation of forest carbon budget, maximizing the profit of forestry and enhancing forest carbon sequestration at the regional scale.

森林对陆地生态系统碳汇具有非常重要的作用，其碳收支受到干扰和非干扰因子的共同影响。定量区分这些因子对森林碳收支的驱动作用，是准确预测森林碳汇变化趋势的重要途径。东北是我国的最大林区，但不同因子对该地区森林碳收支变化的贡献尚不清楚。本项目将以东北地区森林为研究对象，通过数据集成分析、InTEC碳循环模型优化和模拟试验，明晰东北地区森林碳收支的变化特征，鉴别干扰（林龄、火灾）和非干扰（气候、CO2浓度、氮沉降）因子的驱动作用。主要研究内容包括：（1）东北地区不同森林类型NPP随林龄变化的特征，确定描述NPP-age关系的数学方法，并应用于优化InTEC模型；（2）2000-2017年东北地区森林碳收支时空变化特征；（3）林龄、火灾、气候、CO2浓度和氮沉降对东北地区森林碳收支变化的贡献。研究成果将对优化计算区域森林的碳收支、改进森林管理和增强森林碳汇功能具有重要的科学意义和参考价值。

森林对陆地生态系统碳汇具有非常重要的作用，其碳收支受到干扰和非干扰因子的共同影响。定量区分这些因子对森林碳收支的驱动作用，是准确预测森林碳汇变化趋势的重要途径。东北是我国的最大林区，但不同因子对该地区森林碳收支变化的贡献尚不清楚。申请人在国家自然科学基金的资助下，在如下三个方面取得了系列性研究成果：在NPP-age关系定量研究及模型优化方面，（1）探讨了东北地区不同森林类型NPP随林龄变化的特征，确定了描述NPP-age关系的数学方法；（2）绘制了东北地区NPP林龄效应空间分布图，提高了森林碳收支的模拟精度。在森林碳收支时空变化特征方面，（1）分析了东北地区时间序列森林火烧迹地信息，更新了森林年龄空间分布图；（2）估算了东北地区森林生物量碳汇，优化验证了森林碳收支模拟的精度；（3）厘清了干扰和非干扰因子协同作用的东北地区森林碳收支空间特征及年际变化，全面揭示了森林碳收支的时空演变规律。在不同因子对森林碳收支的贡献方面，（1）定量分离了面积扩张和森林生长对东北地区森林碳汇的相对贡献，认识了森林碳汇变化的驱动机制；（2）鉴别了干扰和非干扰因子对东北地区森林碳收支的贡献，能够用于解释区域碳收支计算的不确定性问题。在项目（编号：41601054）支持下，已接收（发表）国内外核心期刊论文8篇，其中SCI二区论文3篇，EI论文1篇，CSCD核心论文4篇。此外，另有3篇论文正在Forest Ecology and Management, Remote Sensing和林业科学外审。项目执行期间，申请人入选了南京大学优秀博士研究生创新能力提升计划优秀项目一等奖（2016年），指导本科生国家级、省级和校级创新课题立项共5项（2017−2019年），指导4名本科生毕业论文评选为鲁东大学校级优秀本科毕业论文（入选比例1/50），培养/协助培养硕士生4名。研究结果实现了区域森林碳收支优化计算方法的突破与创新，拓展了森林碳循环的研究思路。

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