沈云龍,高 波,金仲秋,郭克儉,楊國福,史 琰 ,葛 瀅 ,常 杰
(1.浙江省交通工程建設集團,浙江 杭州 310000;2.浙江交通職業技術學院,浙江 杭州 311112;3.浙江大學生命科學學院,浙江 杭州 310058)
近年來,浙江省高速公路快速發展,交通網絡基本形成。至2010年底,浙江省共有國家級高速公路13條,省級高速公路23條,總里程達到3 383 km[1]。預計到“十二五”期末,全省高速公路將達到4 200 km。大量公路的建設促進了浙江省經濟的發展,有利于城市的通達性和城市地域面積的擴張[2~3]。但由于缺少對沿線生態環境的足夠重視,公路建設過程中產生的環境問題不斷凸顯。雖然在公路建設所占有的土地面積比例很小,但是其生態影響區域很大,這種生態影響區域占中國總面積的13.87%。因而,道路對環境質量都有非常重要的影響。盡管道路所占有的空間很少,但是道路沿線植被可提供相當大的收益來抵消或補償人類活動所造成的生態負面影響[7~8]。
當前道路對陸地生態系統及水生態系統產生重要影響已經得到廣泛的重視[3,9]。然而大部分研究主要集中在道路建設對周邊自然環境的影響[10~11],雖然也有一些研究將碳儲量作為公路建設生態影響評價的定量指標進行探討[12],但很少有人對整個區域道路沿線植被的碳儲量進行分析。
本文在實地調查的基礎上,結合GIS及RS數據對浙江省高速公路沿線喬木的碳儲量進行估算,比較高速公路沿線不同土地覆蓋類別對喬木碳密度的影響,并通過與其它研究區域相比較,說明高速公路沿線植被具有相當大的碳積累潛力。
浙江省位于長江三角洲下游,地理范圍為 27o 06′ ~ 31o 31′ N,118o 01′ ~ 123o 10′ E,國土面積 101 800 km2。地處中國亞熱帶濕潤氣候區,年均降水量1 000 ~ 2 000 mm,年均氣溫15.3 ~ 18.5℃。
浙江省橫跨區域范圍很廣,地形地貌、氣候條件、土壤及植被等生態、環境因子變化復雜,因而高速公路用地存在很大的異質性。本文選取長深高速公路、常臺高速公路、沈海高速、滬渝高速公路、杭甬高速公路及臺金高速公路這六條高速公路作為代表,其中長深高速、常臺高速及沈海高速從北向南橫跨浙江省的西部、中部及東部地區,滬渝高速、杭甬和臺金高速沿東西方向分布在浙江省的北部、中部及南部,因而這六條高速公路沿線的植被信息能夠很好的代表整個浙江省高速公路兩側植被的整體狀況。
由于高速公路用地的異質性,因而設計時要分段、分立地條件進行。高速公路綠化設計與公路兩旁的環境條件相結合,同時高速公路用地的樹種選擇與周圍環境相協調[13~14],因而高速公路土地覆蓋類型會對高速公路用地的植被碳密度產生重要影響。基于1:4 000 000衛星遙感圖片,依照 Morgan[15]的分類方法及實際的土地覆蓋狀況,將高速公路兩側用地劃分為5種土地覆蓋類型:農田、濕地、森林、村鎮和裸土。基于遙感影像,利用GIS隨機布點的功能,在1 530 km的高速公路沿線隨機選取196個樣點,其中每種土地覆蓋類型沿線高速公路喬木林的樣點數如表1。
使用航空圖片及手持GPS儀進行樣點定位。根據Rentch等人[16]的樣方設定方法,確定沿著高速公路伸展方向的20 m寬的樣方,并選取最短及最長的切面分別是5 m及40 m,切面與高速公路垂直,并從沿著高速公路方向的植被邊緣開始取樣,這些植被可能是自然生長的,也可能是人工種植的,依照植被結構的變化確定切面的長度;測量20 m寬的樣地中胸徑大于5 cm(DBH離地面1.3 m處)的所有喬木的種名(Species)、胸徑(DBH)、株高(Height)和每種樹的株數。

表1 高速公路沿線土地覆蓋類型和樣點分布情況Table1 Land cover types and distribution of sample plots along highway
通過文獻對比,可以得到適合于不同地區的各喬木樹種生物量異速生長方程,并根據降水、海拔、溫度、經緯度等指標盡可能相似的原則,篩選出適合本地區的喬木生物量異速生長方程(表2)。如果沒有樹種專一性的生物量方程,可以使用同科或屬的異速生長方程替代,在特殊情況下,使用硬木和軟木的生物量方程計算。喬木碳儲量以生物量乘以碳轉化系數獲得,其中碳轉化系數使用國際統一標準0.5[30~31]。

表2 主要樹種的生物量異速生長方程Table2 Allometric equations for biomass of main tree species
高速公路沿線喬木林的碳密度指單位面積的碳儲量,即喬木林的碳儲量除以喬木林的面積。高速公路沿線喬木林碳儲量計算公式:

式中:C指高速公路沿線喬木林的碳儲量,Bij為第i種土地覆蓋類別沿線喬木林中第j個樹種的平均生物量,Ai為第i種土地覆蓋類別沿線喬木林的面積,Di為第i種土地覆蓋類別沿線喬木的密度,Pij為第i種土地覆蓋類別沿線喬木林中第j個樹種占總喬木株樹的比例,m為土地覆蓋類別數,n為樹種數。
使用SAS軟件進行ANOVA方差分析及Tukey多重比較,評估不同土地利用類別對高速公路沿線喬木林碳密度的影響。
浙江省高速公路兩側的土地中99%以上的土地為農田、森林、村鎮和濕地四種土地類型所覆蓋,裸土只占很少的一部分,其中,47.15%由農田構成,森林及村鎮分別占24.45%和19.62%,另外的8.59%是濕地。
調查了3 101棵喬木,40個樹種,其中14個樹種只在一個樣方中出現(表3)。香樟(17.56%)、楊樹(15.63%)、夾竹桃(11.52%)和濕地松(8.84%)約占總喬木株樹的 53.55%。杜英、構樹、紅葉李、夾竹桃、柳樹、欒樹、濕地松、水杉、香樟、雪松、楊樹和紫薇12種喬木在高速公路沿線廣泛存在(表3)。
浙江省高速公路沿線喬木林的總碳儲量為149 780.99 t C,碳密度為2.40 kg C/m2。其中,82%(842 435.41 t)的碳儲量儲存在沿線農田及村鎮的高速公路喬木林中。另外的13 854.84 t儲存于沿線為森林的高速公路喬木林中,剩下的8.79 %(13 160.02 t)儲存在毗鄰濕地的喬木林中。森林和村鎮間喬木林碳密度存在顯著性差異(表4)。
由圖1可知,喬木的胸徑范圍是5.0 ~ 39.5 cm(平均胸徑11.91 cm)。在所有調查的樣方內,有442棵胸徑超過20 cm的喬木的碳儲量(93 331.45 kg)遠高于胸徑低于10 cm的1 700棵喬木(11 597.88 kg)的碳儲量。

表3 樹種隨土地覆蓋類型的分布Table3 Tree species in sample plots and their land cover types

表4 高速公路沿線喬木林的碳密度和碳儲量在不同土地覆蓋類型的分布Table4 Carbon density and storage of trees and their land cover types

圖1 喬木株數和碳儲量隨胸徑的變化Figure1 Tree numbers and their changes of carbon storage with DBH
儲存在植被中的碳儲量作為一項生態系統服務功能,已經成為氣候變化減緩政策的一個非常重要的方面,因此,碳儲量的精確估測也越來越受到人們關注[32~33]。但是由于實驗方法的有偏性與樣方調查的局限性,只能得到接近真實值的估測值。
本文中,喬木林碳儲量的估計誤差是由于取樣誤差引起的,并受到喬木異速生長方程的影響。在選擇生物量異速生長方程時,雖然考慮了降水、海拔、溫度、經緯度等盡可能相似的原則,但是由于喬木生長在高速公路沿線,道路附近CO2及N濃度及化學藥品可能會促進或抑制其生長[9,34],這會對喬木異速生長方程的使用產生影響,因此在計算時不可避免的會造成一定的偏差。同時由于在計算高速公路沿線喬木的生物量時,利用單一的異速生長方程計算樹種所有胸徑范圍的生物量,沒有將適應于不同胸徑、株高的生物量異速生長方程結合在一起使用,因而,這也可能造成生物量的偏差。
沿線為森林的高速公路喬木林的碳密度明顯低于兩側為村鎮的高速公路喬木林,因為前者的喬木密度低于后者,而且后者的喬木擁有更大的生物量(表4)。因此,如果將沿線為森林的高速公路喬木林的喬木密度增加至0.1株/m2,就能額外固定23 590 t C(在單株喬木碳儲量不變的情況下),這相當于增加了高速公路沿線區域現有喬木的15.75%的碳儲量。如果交通局能夠采取這種樹木種植方案,就可以保證長期的凈碳儲量,并將維持或減小潛在的負面影響(例如:由于樹木遮擋所引起的安全疑慮)。
浙江省高速公路沿線喬木林的平均碳密度比杭州市野外森林及浙江省生態公益林的植被碳密度低(表5),這是因為浙江省高速公路建成時間比較短,喬木的平均胸徑較小,并且呈左偏分布(圖1)。但浙江省高速公路沿線喬木林的平均碳密度高于城市森林的碳密度,這是因為高速公路沿線喬木林具有比城市地區更高的喬木密度[35],并且其生長條件較城市地區更加優越,因而高速公路沿線森林比城市森林在碳儲存方面更有優勢。高速公路沿線森林離成熟狀態還相差很遠,如果這些森林達到成熟林的狀態,將吸收更多的CO2,在碳累積上有更大的潛力。
需要從各個方面增匯減排。本研究表明浙江省高速公路沿線喬木林以幼齡林為主,遠低于成熟狀態,若這些森林達到國家成熟林的平均水平(50 t C/hm2),將儲存更多的CO2,更具增匯潛力。因而高速公路沿線植被的管理可以作為繼替代能源及城市森林管理及野外森林管理之后的另一種非常有效的CO2減排策略。

表5 高速公路沿線喬木林與野外森林和城市森林碳密度的比較Table5 Comparison on carbon density between trees along highway and urban and wild forest
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