上海市喬木林生物量估算及動態分析

仲啟鋮，傅 煜，張桂蓮

（1.上海市園林科學規劃研究院，上海200232；2.上海城市困難立地綠化工程技術研究中心，上海200232）

森林生物量是指森林群落一定面積內現存活有機體的干物質總量，是森林資源的重要測度指標之一，也是衡量森林固碳能力的重要標志［1-2］。對森林生物量及其動態變化的定量估算不僅能為核算森林碳儲量提供數據基礎，還能為評價林業建設成效提供依據，有利于科學指導森林經營管理［3-5］。喬木林是森林資源的最重要組分，準確估算大尺度上的喬木林生物量是測算區域森林生物量的前提［6］。為提高生物量估算精度，比較和選擇適合的方法非常必要，也是實際工作中的要求［3，6-7］。常用的喬木林生物量估算方法有直接測量和間接估算2種［8］。直接測量法準確度高，但破壞性大且耗時費力，缺少較大尺度應用可行性。間接估算法利用材積源生物量法、相對生長關系等生物量模型進行［4，9］。材積源生物量法也稱生物量轉換因子法，利用林分生物量與木材蓄積的比值、基于森林資源數據中某類林分的總蓄積量得到生物量，近年來被廣泛用于區域乃至國家尺度上喬木林生物量及其動態變化的評估［1，10-11］。相對生長關系（如單木異速生長方程）是植株結構和功能特征指標（如材積、生物量等）與植株形態學變量（如胸徑、樹高等）間數量關系的統稱［12-13］，通常來自于對標準木的解析，在一定范圍內往往有相對較高的準確度、可信度和可重復性［6］，因此可用于局地喬木林生物量估算，并可用于對材積源生物量法進行驗證。上海是中國城市化程度最高的大都市之一，快速城市化過程導致了環境污染蔓延，熱島效應加劇，生態安全水平低下等問題。作為上海生態空間的重要組分，城市森林對于改善城市生態環境，促進生態之城建設具有關鍵作用。過去近20 a，上海森林覆蓋率從1999年的3.17%增加到2016年的15.56%；2016年全市森林面積達98 687 hm2，其中喬木林占比85.60%。近年來已有一些研究［14-18］分別以樟樹Cinnamomum camphora，水杉Metasequoia glyptostroboides，楊樹Populus，女貞Ligustrum lucidum，杜英Elaeocarpus decipiens，玉蘭Magnolia denudata，欒樹Koelreuteria paniculata和鵝掌楸Liriodendron chinense等喬木樹種為對象，采用生物量轉換因子法、相對生長關系法對上海市喬木林林分水平和區域水平的生物量或碳儲量進行了估算；但未見到在全市水平上采用不同方法對喬木林生物量進行估算的比較分析，對過去近20 a全市喬木林生物量的動態變化也并不清楚。鑒于此，本研究以2014年上海市森林資源連清統計報告數據為基礎，采用轉換因子連續函數法估算了上海全市喬木林生物量；利用2013-2014年喬木林典型樣地的實測數據，采用單木異速生長方程法做了同樣的估算。通過對2種方法估算出的總生物量、不同樹種組和齡組的喬木林生物量的比較和分析，定量研究全市1999-2016年喬木林生物量的動態變化。

1 研究區域和研究方法

1.1 研究區域

上海市（30°40′～31°50′N， 120°50′～121°53′E）地處長江三角洲東緣， 東瀕東海， 南臨杭州灣， 西接江蘇、浙江，北界為長江入海口；行政區域陸地總面積約6 340.5 km2。屬北亞熱帶季風性氣候，四季分明，日照充分，雨水充沛，全年平均氣溫為17.6℃，年日照時數為1 885.9 h，年均降水量為1 173.4 mm。境內除西南部有少數丘陵山脈外，整體為坦蕩低平的平原。土壤主要由潮間帶土壤發育而來，多為中偏堿性，有機質含量偏低。

因人類活動頻繁，上海地帶性自然森林植被不足1.0%，主要為分布在松江佘山地區和大金山島的常綠落葉闊葉混交林。根據2014年上海市森林資源連續統計報告，全市林業用地面積為101 916 hm2，森林面積為89 022 hm2，森林覆蓋率為14.0%；喬木林面積為72 343 hm2，竹林面積為3 087 hm2，特灌林（灌木經濟林）面積為13 605 hm2；活立木總蓄積量為6.643 2×106m3，森林蓄積量為4.495 9×106m3。

1.2 研究方法

1.2.1 數據收集 喬木林數據為1999，2004，2009和2014年上海市森林資源連續清查統計報告以及2012，2016年上海市森林資源動態監測報告的匯總數據。喬木林按優勢樹種分為其他松類，柳杉Cryp-

tomeria fortunei，水杉，池杉Taxodium ascendens，柏木Cupressus funebris，其他杉類，針葉混，樟樹，榆樹Ulmus pumila，楓香Liquidambar formosana，其他硬闊類，楊樹，柳樹Salix，銀杏Ginkgo biloba，其他軟闊類，闊葉混和針闊混等森林類型（樹種組），并按齡組統計面積和蓄積量。2012年，根據國家林業局統一安排，上海作為試點納入林業碳匯計量監測體系；該體系基于森林資源連續清查體系，采用典型抽樣方法布設樣地，以不同森林類型比例、喬木林主要樹種組和齡組面積比和蓄積比等特征隨機篩選，在連續清查所有永久有林地樣地中選擇了100個面積為25.83 m×25.83 m的典型樣地，其中其他松類4個，柳杉3個，水杉8個，池杉1個，柏木1個，樟樹6個，楓香1個，其他硬闊類15個，楊樹7個，其他軟闊類11個，闊葉混10個，針闊混4個，共71個喬木林樣地。本研究同時采用2013-2014年這71個樣地所有喬木每木檢尺的實測數據。

1.2.2 生物量估算方法 分別采用轉換因子連續函數法（conversion factor continuous function method，以下簡稱CM法）和單木異速生長方程法（allometric growth equation method，以下簡稱AM法）對2014年上海全市水平的喬木林生物量進行估算。①轉換因子連續函數法（CM法）。FANG等［19］基于全國各地生物量和蓄積量的758組數據，把中國森林分成了21類，每類森林類型的生物量轉換因子（FBE）與蓄積量的關系為FBE＝a+b/V；轉化為生物量與蓄積量的簡單線性關系為B＝a×V+b。其中：B為某一樹種組的單位面積生物量（t·hm-2），a和b均為轉換因子參數，V為某一樹種組的單位面積蓄積量（m3·hm-2）。本研究不同樹種組采用的轉換因子參數見表1。②單木異速生長方程法（AM法）。松類、杉類及楓香采用林業行業標準中適用于上海地區的立木生物量二元模型（直徑大于5 cm）；硬闊、軟闊樹種則采用近年來上海本地或鄰近地區構建的女貞、杜英、欒樹、樟樹、鵝掌楸、玉蘭、銀杏和楊樹等樹種的立木生物量一元模型（表2）。分別計算每個喬木林典型樣地的地上部分、地下部分和總生物量，并按照樹種組和齡組外推獲得上海全市喬木林生物量。

表1 喬木林蓄積量與生物量轉換因子參數Table 1 Parameters of biomass conversion factor between volume and biomass of arbor forests

2 結果與分析

2.1 喬木林生物量總量

CM法和AM法對2014年上海全市水平喬木林總生物量的估算結果較為接近（圖1），分別為4.828×106和4.805×106t，前者僅比后者高0.47%。CM法和AM法估算的上海市喬木林地下/地上生物量比分別為0.274和0.289，前者比后者低5.47%。2種方法對2014年上海市喬木林平均單位面積生物量的估算結果同樣比較一致，分別為66.7（CM法）和66.4 t·hm-2（AM法）。

2.2 不同樹種組喬木林生物量

如表3所示：按樹種組來分，樟樹、其他硬闊類、闊葉混、水杉、其他軟闊類和楊樹是上海市喬木林生物量的主要貢獻者，CM法和AM法分別估算出這6個樹種組生物量之和為總生物量的88.7%和85.7%。在喬木林優勢樹種中，樟樹總生物量最高，CM法估算為2 294.404×103t，AM法估算為2 333.854×103t；第2位為其他硬闊類，CM法和AM法估算其總生物量分別為706.992×103和634.780×103t； 排名第3位的樹種，CM法估算為水杉（492.825×103t）， AM法為闊葉混（380.639×103t）。 針葉混對上海市喬木林生物量的貢獻最小，CM法和AM法估算其總生物量僅分別為1.534×103t和1.586×103t。

表2 喬木林單木異速生長方程Table 2 Single-tree allometric growth equations of arbor forests

樟樹、楊樹、榆樹、柳杉、水杉和池杉的單位面積生物量相對較高。CM法估算出單位面積生物量較高的 3 個樹種組依次為楊樹（103.1 t·hm-2）， 水杉（97.2 t·hm-2）和樟樹（82.7 t·hm-2）； AM 法估算出單位面積生物量最高的為池杉（131.4 t·hm-2）， 其次為樟樹（84.2 t·hm-2）和楊樹（76.2 t·hm-2）。 柏木的單位面積生物量相對最低，CM法和AM法估算結果僅分別為21.6和40.9 t·hm-2（表3）。

表3 上海市不同樹種組喬木林總生物量和單位面積生物量Table 3 Total biomass and biomass per unit area of different tree species groups of arbor forest in Shanghai

表4 上海市各齡組喬木林總生物量Table 4 Total biomass of different tree species groups of arbor forests in Shanghai

2.3 不同齡組喬木林生物量

如表4所示：不同齡組喬木林總生物量隨齡組增加而降低，從大到小依次為幼齡林、中齡林、近熟林、成熟林和過熟林，其中幼、中齡林是喬木林總生物量的主體部分。CM法和AM法分別估算出幼、中齡林2個齡組生物量之和占所有齡組的86.2%和79.3%。

在不同優勢樹種組中，樟樹和其他硬闊類的生物量主要來自幼齡林，CM法和AM法分別估算出該齡組樟樹生物量占比為59.6%和71.6%，其他硬闊類占比為85.2%和92.5%。水杉、闊葉混和其他軟闊類的生物量主要來自中齡林，CM法和AM法分別估算出該齡組生物量占比為30.3%和40.7%，73.0%和67.4%以及29.3%和34.4%；楊樹的生物量則主要來自近熟林，CM法和AM法分別估算出其近熟林生物量占比為49.3%和46.9%。

圖1 上海市喬木林生物量總量Figure 1 Total biomass of arbor forest in Shanghai

2.4 上海市喬木林生物量動態變化

盡管CM法和AM法對不同樹種組和齡組喬木林生物量的估算結果存在一定差異，但對總生物量的估算結果較為接近。鑒于此，本研究基于CM法，采用前后6期喬木林資源調查報告的統計數據，分析了1999-2016年上海市喬木林總生物量的動態變化。

如圖2所示：自1999年起上海市喬木林總生物量持續快速增長，至2016年接近6.400×106t。1999-2016年，喬木林總生物量年均增長率為19.2%，超過同期喬木林面積的年均增長率（16.8%）。喬木林單位面積生物量總體上同樣呈增長趨勢；1999-2004年，喬木林單位面積生物量從54.0 t·hm-2下降到32.1 t·hm-2；但自2004年起持續穩定上升，年均增長率為7.4%；2009，2012，2014和2016年分別為 47.2， 59.0， 66.7 和 75.7 t·hm-2。

3 結論與討論

3.1 不同方法估算的上海喬木林生物量

早期的材積源生物量法將生物量與蓄積量之比設為常數［27］； FANG 等［28］提出了蘊涵林分和年齡關系的轉換因子連續函數法，并建立了與林齡無關的生物量蓄積量線性關系。自此之后，線型關系、改進型線型關系以及其他關系模型（如雙曲線模型、指數模型和冪函數模型）常被用于國家和省域尺度上的森林生物量及碳儲量評估［19-20，29-31］。 有研究指出［6-7，10］：CM法在中小尺度上的適用性相對較差，可能會高估森林生物量；相比之下，AM法直接運用單株立木生物量模型測算樣木生物量，并運用系統/典型抽樣調查方法，統計估測局部地區或區域森林生物量，計算精度相對較高，精度保障可靠，具可重復性［6］，是全國林業碳匯計量監測體系推薦的方法之一［32］；但AM法需要在樣地尺度進行每木檢尺，且選擇不同異速生長方程也會對估算結果產生較大影響。本研究中，除松類、杉類及楓香采用了林業行業標準中的立木生物量二元模型外，其他樹種均選用了近年來上海及周邊地區報道的一元生物量模型。張茂震等［1］和曾偉生等［6］發現，與基于胸徑和樹高的二元模型相比，僅基于胸徑的一元模型估算結果偏高。因此，下一步應研究上海地區優勢樹種（特別是樟樹、水杉、楊樹）的二元生物量模型，從而增強采用AM法估算區域和林分喬木林生物量的準確性。

圖2 1999-2016年上海市喬木林總生物量和單位面積生物量的動態變化Figure 2 Dynamic of total biomass and per unit area biomass of arbor forests in Shanghai during 1999-2016

作為林分水平的生物量模型，FANG等［19］的CM法估算精度低于樣木水平的AM法［6］，但在大空間尺度、長時間序列上進行森林生物量動態分析時，通過樣地調查獲得的樣木水平數據往往比較有限，而基于森林資源調查成果，利用CM法來估算森林生物量的區域時空變化則更容易實現。本研究中，CM法和AM法估算的2014年上海市喬木林總生物量較為接近（約4.800×106t），反映2種方法在總生物量估算方面具有相對較好的一致性，與張茂震等［1］結果一致。因此，在無法采用AM法實現年際動態分析的時候，CM法也能較好地反映上海市喬木林總生物量的動態變化。

前期也有一些研究對上海市區域水平的喬木林生物量進行了估算。王美霞等［15］基于2009年森林資源清查資料，利用線性和雙曲線CM法，對上海市8種主要喬木林（樟樹、水杉、楊樹、柏類、柳杉、刺槐、馬尾松和杉木）的總生物量進行了估算，結果分別是1.696×106和1.698×106t。這一結果低于本研究采用CM法（線性）估算的2009年喬木林生物量（2.056×106t），可能原因是王美霞等［15］的研究沒有包含上海市的所有優勢樹種。同樣基于森林資源清查資料，聶祥永等［33］采用加權生物量回歸模型法估算出上海市2009年喬木林生物量為2.173×106t，略高于本研究，反映出2項研究在生物量估算方法上的差異。另外，本研究中2種方法估算出2014年上海市喬木林的平均單位面積生物量均超過66.0 t·hm-2；這一數值低于采用CM法估算的1989-1993年全國平均水平（77.4 t·hm-2）［34］，但高于采用加權生物量回歸模型法估算的2004-2010年長江三角洲地區喬木林的平均單位面積生物量（54.2 t·hm-2）［33］，表明上海喬木林的總體質量已接近區域平均水平。

3.2 不同樹種組和齡組的喬木林生物量

從樹種結構來看，樟樹、硬闊類、水杉、闊葉混、其他軟闊類和楊樹生物量的貢獻比例較大，合計占8成以上，表明闊葉樹種是目前上海喬木林生物量的主要貢獻者。而1999年的森林資源連續清查資料顯示，當時上海市主要樹種為水杉等針葉樹種，闊葉樹種僅占很小比例。因此，能否穩步提升這些新增闊葉林的生物量，將直接決定上海喬木林生物量能否實現連續穩定增長。在不同闊葉樹種組中，樟樹生物量貢獻比例最大，和王美霞等［15］的研究一致。另外，CM法和AM法在估算不同樹種組的單位面積生物量時存在一定差異，這反映了2種方法在模型、參數和計算過程等方面的區別。其中，樟樹、楊樹和水杉的面積、總生物量和單位面積生物量均相對較高，特別需要加強經營管理。

從齡組結構來看，幼、中齡林是上海喬木林生物量的最重要貢獻齡組，同時，樟樹、其他硬闊類、水杉、闊葉混和其他軟闊類等優勢樹種組的主要貢獻者也是幼、中齡林。這一現象在浙江、江蘇等周邊省份同樣存在［29，35］。這反映出過去近20 a，上海盡管在城市森林建設方面取得了巨大成就，但林齡仍相對偏低，喬木林總生物量有待進一步提升。另外，鑒于幼、中齡林的生物量占有絕對優勢，若后續經營管理得當，上海市喬木林總生物量預期將持續穩定增加。

3.3 上海市喬木總生物量的動態變化

從1999-2016年的發展趨勢看，上海市喬木林總生物量持續快速增長，年均增長率達到了19.2%，在長江三角洲地區尤為突出。同樣采用CM法估算的江蘇省2000-2005年以及浙江省1999-2004年林分生物量的年均增長率則分別為4.9%［35］和10.1%［1］。盡管這一時期的快速增長與期初（1999年）森林資源基數較低有一定關系，但仍反映了過去近20 a上海城市森林資源的跨越式發展。

近20 a上海市喬木林單位面積生物量總體上也呈增長趨勢。1999-2004年的階段性下降主要是由于大量新造林的蓄積量較低。自2004年起，這些新造林的生長使單位面積生物量止跌回升并持續增加。至2016年，采用CM法估算出單位面積生物量達75.7 t·hm-2，已接近全國平均水平77.4 t·hm-2［34］，且仍存在一定上升空間。

1999-2016年上海喬木林總生物量和單位面積生物量的同步顯著增加表明，在國土資源極其有限的情況下，上海城市森林資源在數量和質量方面都得到了顯著提升。這不僅增強了上海城市森林在應對區域氣候變化中的作用，對于改善大都市環境污染狀況，提升城市生態安全水平也至關重要。