杭州市三江匯地區森林植被固碳抵消能源排放能力評估及情景預測研究

張世芹

夏 凡

周麗娟

王祥榮

謝玉靜*

自工業革命以來，隨著溫室氣體排放量急劇上升，全球溫度上升約1.09℃[1]。為積極應對全球氣候變化，實現可持續發展，中國作為能源消費大國，同時也是CO2的排放大國[2]，中國制定2030年達到碳排放峰值，2060年達到“碳中和”目標。要實現“碳中和”目標，需同時考慮碳排和碳匯2個方面。在減少碳排放的同時，增加固碳能力。森林植被作為天然的碳匯體，在陸地生態系統中發揮著不可替代的作用，維持著生物圈的動態平衡[3-5]。森林植被利用光合作用將大氣中的CO2轉化為有機質，在吸收和固定CO2方面發揮著重要作用，森林固碳量可抵消全球每年25%化石燃料燃燒產生的CO2[6]。

相關研究發現，自1985年以來，中國化石能源碳排放量年平均增幅為15%[7]，隨著碳排放量的急劇增加，中國陸地生態系統碳匯對工業碳排放和化石燃料碳排放的抵消能力從20世紀80—90年代的30%降為2010年的7%～15%[8]。全球氣候變化由區域變化構成[9]，加強區域固碳/碳排放研究，有助于實現區域的可持續發展。近年來，森林植被固碳能力及對碳排放的抵消能力受到國內外學者的重視。Wear等[10]發現美國的森林固碳量可以抵消9.7%的交通和能源碳排放；Smith等[11]研究發現亞馬遜次生林碳儲量可抵消9.37%自1985年來的所有碳排放量；Alessio等[12]的研究結果表明意大利博爾扎諾的街道行道樹固碳量可抵消0.08%的交通運輸碳排放量。此外，國內學者也開展了相關研究。Fang等[13]發現2001—2010年中國陸地生態系統固碳量可抵消同時期14.1%的化石能源排放量；李帥帥等[14]研究表明2013年中國西部地區森林碳匯可抵消4.45%能源的碳排放量；周健等[15]發現廣州市森林碳抵消效果約為2.27%；張彪等[16]發現上海城市森林植被對能源碳排放量的抵消率為0.5%；Zhao等[17]發現2014年北京市街道行道樹可抵消0.2%能源的碳排放量。也有學者對森林固碳能力或能源消費量進行單方面預測研究，比如Prakash等[18]對2010—2060年森林的固碳能力進行情景預測；熊慧敏[19]設置情景對長三角地區2017—2035年的能源使用量進行預測研究。總體來說，目前研究多關注森林固碳能力和碳抵消能力的評估，以及未來固碳能力或能源碳排放量的單方面預測，對未來森林碳抵消能力的預測研究較少。

目前，森林固碳能力的評估是研究的熱點，其估算方法主要包括清查法、渦度相關法、生態系統過程模型模擬法和大氣反演法等[8]。清查法主要基于林業資源清查數據評估固碳量，其中生物量法是利用植被的生物量間接計算森林植被固碳量，方法直接簡單，精度較高，是目前計算森林固碳量常用的方法之一[20-21]。渦度相關法主要根據微氣象學原理，對CO2濃度進行長期連續定位監測，該方法主要用于解釋生態系統尺度上碳循環對氣候變化的響應過程，較少用于估算區域固碳量[22]。生態系統過程模型模擬法主要通過模擬生態系統碳循環過程進行固碳能力評估，是全球和區域固碳量評估的重要工具，包括TRENDY、MsTMIP、CASA等多種模型，其中，CASA模型計算結果精度較高，數據獲取難度小，常用于估算森林固碳量[23-24]。大氣反演法主要基于大氣傳輸模型和大氣CO2濃度觀測數據，結合人為源CO2排放清單，估算固碳量，大氣反演法的數據空間分辨率較低，大氣傳輸模型越具有不確定性，評估區域越小，大氣反演結果的不確定性越大[8]。

綜上所述，鑒于數據可得性、評估尺度的適用性及評估方法準確性，本研究使用生物量法和CASA模型2種方法綜合評估杭州三江匯地區森林植被的固碳量，基于CEADs縣級碳排放清單和統計年鑒人口數據估算能源碳排放量，測算森林植被對能源碳排放量的抵消情況。通過減排和增匯2個方面設置未來情景，對三江匯地區2030年碳抵消能力進行定量預測，研究結果有助于為森林管理和區域可持續發展提供科學依據，可為區域生態系統管理和“碳中和”相關政策的制定提供依據。

1 研究區域和方法

1.1 研究區域

浙江省杭州市三江匯地區位于杭州市錢塘江、富春江及浦陽江的交匯區，包含了西湖區的轉塘街道、雙浦鎮，濱江區的浦沿街道、長河街道，蕭山區的城廂街道、聞堰街道、蜀山街道、義橋鎮，富陽區的東洲街道、漁山鄉、里山鎮、靈橋鎮。三江匯地區面積為465km2，2017年常住人口為74.67萬人。三江匯地區該地區森林資源豐富，森林面積為165.70km2，森林覆蓋率達到36.19%，地帶性植被以亞熱帶常綠闊葉林為主。三江匯地區具有山、水、林、田、湖等多樣化的生態要素，是杭州主城區跨錢塘兩岸的最后一塊大規模的生態保育地，在區域中擁有重要的生態地位(圖1)。

圖1 杭州三江匯地區區位圖[作者改繪自《杭州三江匯未來城市生態修復專項規劃(2021—2035)》]

1.2 數據來源

根據三江匯地區林業二類調查數據(以下簡稱“森林二調數據”)、遙感影像數據及氣象等數據的可獲得性，以2017年為基準年，收集的數據為：1)植被歸一化指數(NDVI)數據源自中國科學院資源環境科學中心(https://www.resdc.cn)，本研究使用的數據為2017年NDVI，分辨率為100m；2)氣象數據中氣溫和降雨數據來自中國氣象科學數據共享服務網(http://www.nmic.cn/)，包括2017年浙江省內1—12月的氣溫、降雨量數據，太陽輻射數據來自國家氣象數據中心(http://data.cma.cn/)，為2018年5km太陽日輻射數據；3)碳排放數據來自CEADs中國碳核算數據庫(https://www.ceads.net.cn/)，為2017年杭州市蕭山區、濱江區、富陽區、西湖區的縣級能源碳排放清單；4)人口數據來自《杭州市統計年鑒》(http://www.hangzhou.gov.cn/)，本研究的人口統計數據涉及2017年杭州市蕭山區、西湖區、濱江區和富陽區的12個街道。

1.2.1 生物量法評估森林NPP

凈初級生產力(NPP)在全球碳平衡過程中扮演著重要角色，是生態系統中判斷碳源/碳匯的重要因子[25]，對森林植被NPP進行評估可間接估算森林植被固碳量。

生物量法是利用植被生物量變化，以此間接計算森林植被固碳量，該方法直接簡單，精度較高，是目前計算森林固碳量常用的方法[26]。本文使用IPCC的生物量擴展因子法對三江匯地區的喬木生物量進行評估，評估的公式如下：

式中，B為單位面積生物量，D為單位面積蓄積量，d為木材基本密度，BEF為生物量擴展因子，R為根莖比(地下生物量和地上生物量的比值)。

森林NPP與林分狀況、林分年齡和林分生物量有一定關系，利用生物量、林分年齡和NPP的關系[27]，可計算喬木的NPP：

式中，NPP為植被的凈初級生產力，B為單位面積生物量，A為林分年齡，c、d為不同森林類型的常數[28-29]。

本研究的森林二調數據缺乏灌木和竹林的蓄積量，為了提高對森林植被評估的完整性，灌木林和竹林的固碳量采用單位面積固碳量進行評估[30-31]，其評估公式如下：

式中，C為固碳量，S為面積，NPP為灌木或竹林凈初級生產力。根據相關研究，灌木林NPP為7.49t/(hm2·a)[32]，竹林NPP為6.51t/(hm2·a)[33]。

1.2.2 CASA模型評估森林植被NPP

選用朱文泉[34]等改進的CASA模型估算森林植被NPP，計算公式如下：

式中，APAR(x，t)為像元x在t月吸收的光合有效輻射(gC·m-2·month-1)，ε(x，t)為元x在t月的實際光能利用率(gC·MJ-1)，SOL(x，t)為t月在像元x處的太陽總輻射量(MJ·m-2·month-1)，FPAR(x，t)為植被層對入射光合有效輻射的吸收比例，0.5為光合有效輻射和太陽總輻射比值。

該方法使用的數據主要包括NDVI月值數據，降雨、溫度、太陽輻射月值數據和靜態參數；靜態參數主要參考朱文泉[34]的適用于中國的經驗值；太陽輻射數據來源于Jiang等[35]研究的中國太陽輻射數據。

本研究利用生物量法和CASA模型分別計算出森林植被NPP，森林植被固碳量可以通過下列公式獲得：

式中，C為固碳量，1.63為NPP轉為CO2的系數，12/44為CO2轉為碳的系數。

考慮到不同NPP研究方法存在高估或低估的情況[36-38]，參考相關研究[16]，本文森林植被的綜合固碳量為生物量和CASA模型2種方法評估結果的均值。

1.2.3 能源碳排放量評估

人均能源碳排放量為能源碳排放量和人口的比值。本研究參考Chen等[39]估算的中國縣級能源碳排放清單，獲取2017年人均能源碳排放量，利用街道人口數據獲得街道能源碳排放量，三江匯地區總能源碳排放量為街道能源碳排數據累加和。

式中，E為能源碳排放量，Qi為i區縣能源碳排放量，Pi為2017年i區縣人口數據，Pij為i區j街道的人口數據。

2030年能源碳排放量評估公式為：

式中，E為能源碳排放量，EI為能源強度，GPC為人均GDP，0.67為標準煤轉換為CO2系數。

森林植被對能源碳排放量的碳抵消率為森林固碳量占能源碳排放量的比重，街道尺度森林植被碳抵消率為街道范圍內森林固碳量占街道能源碳排放量的比重，三江匯地區森林平均碳抵消率則為三江匯森林固碳總量與能源碳排放總量的比值。

2 研究結果

2.1 森林固碳能力評估

本文利用森林二調數據獲得三江匯地區森林樹種分布情況和單位面積蓄積量數據，參照吳征鎰[40]的研究對固碳參數進行分類，根據已有文獻[41-50]得到相應植被類型的木材基本密度、生物量擴展因子、根莖比數據(表1)。基于生物量法估算的2017年杭州市三江匯地區森林植被固碳的總量為4.43×104t，單位面積固碳量為2.66t/hm2·a-1。從空間分布來看，NPP呈現出北部和南部較高，東部、中部和東北部較低的趨勢(圖2)。西北森林植被的固碳能力最強，NPP約為1000～1200gC/(m2·a)，西部、東南部和北部少部分區域森林植被的固碳能力次之，NPP約為800～1000gC/(m2·a)，西部和南部部分地區森林植被的固碳能力較強，NPP約為600～800gC/(m2·a)，中部、東部和南部部分地區森林固碳能力較低，NPP為400～600gC/(m2·a)，中部和東北部部分地區森林植被固碳能力最弱，NPP小于400gC/(m2·a)。

表1 不同植被類型的木材基本密度、生物量擴展因子、根莖比

圖2 基于生物量法(2-1)和CASA模型法(2-2)的三江匯地區森林植被NPP評估(2017年)

基于CASA模型法評估2017年杭州市三江匯地區森林植被固碳量為5.54×104t，單位面積固碳量為3.34t/hm2·a-1。在NPP的空間分布上，呈現出西部、北部和南部較高，中部和東北部較低的特征(圖2)。根據測算結果可知，西部和南部森林植被固碳能力最強，NPP約為900～1000gC/(m2·a)，西北和東部植被固碳能力次之，NPP約為800～900gC/(m2·a)，南部、中部、東北部和東部部分區域森林植被能力較弱，NPP約為400～600gC/(m2·a)，中部和東北部部分區域森林固碳能力最弱，NPP約為200～400gC/(m2·a)。總體來說，基于生物量法評估的結果小于CASA模型法結果。2種方法評估結果的空間分布特征基本保持一致，均呈現西部、北部和南部高，中部和東北部低的特征。部分區域略有差異。

不同固碳量評估方法測算的結果往往不同[8]，基于生物量法評估的固碳結果可能會低于實際值[51]，而基于CASA模型法測算的結果可能會高于實測值和其他模型結果[36，52-53]。為提高對三江匯地區的固碳能力評估準確性，本研究以2種方法結果的平均值表征2017年三江匯地區森林植被的固碳能力，為4.98×104t，單位面積固碳量為3.00t/hm2·a-1(表2)。俞靜芳等[54]評估杭州市植被單位面積固碳量的結果為2.95t/hm2·a-1，本文評估單位面積固碳量與其研究結果僅相差0.05t/hm2·a-1，因此，使用2種方法評估結果的均值更能代表三江匯地區森林植被固碳能力。

表2 2017年三江匯地區森林植被固碳量

2.2 能源碳排放量評估

2017 年三江匯地區CO2排放量為7.60×106t，碳排放量為2.07×106t。在空間分布上，三江匯地區的能源碳排放量呈現出南低北高、西低東高的特征(圖3)。不同的街道，排放量也不同。其中義橋鎮能源碳排放量最高，約為3.38×105t，對總能源碳排放量的貢獻為16.24%；其次為浦沿街道、聞堰街道、長河街道、轉塘街道，碳排放量為2.47×105～2.95×105t，對總能源碳排放量的貢獻為11.93%～14.24%；城廂街道、雙浦鎮、蜀山街道和東洲街道能源碳排放量為1.32×105～1.76×105t，對總能源碳排放量的貢獻率為6.36%～8.48%；漁山鄉、里山鎮和靈橋鎮街道能源碳排放量最低，為0.17×105～0.21×105t，對總能源碳排放量的貢獻率為0.08%～1.03%。

圖3 2017年三江匯地區能源碳排放結果和各街道碳排占比

2.3 森林植被對能源碳排放量的抵消能力評估

根據2017年杭州市三江匯地區森林植被固碳量和能源碳排放量，估算出該地區森林植被對能源碳排放量的平均碳抵消率為2.41%。從空間分布上看，森林植被對能源碳排放量的碳抵消能力呈現出西高東低、南高北低的空間格局(圖4)。街道尺度上差異較大，各街道的抵效率為0.17%～49.04%。里山鎮和漁山鄉森林植被對能源碳排的抵消能力最強，分別為49.04%和37.41%；雙浦鎮、轉塘街道、東洲街道和靈橋鎮的碳抵消能力次之，為4.07%～4.84%；蜀山街道、浦沿街道、長河街道、聞堰鎮和城廂街道碳抵消率最弱，小于1.00%，其中浦沿街道森林碳抵消能力最小，為0.17%(表3)。

表3 三江匯地區各街道森林植被對能源碳排放量的抵消率

圖4 三江匯地區各街道森林植被對能源碳排量的抵消率

2.4 2030年三江匯地區森林植被碳抵消情景預測

杭州三江匯地區2017 年常住人口約為74.67萬，人均能源碳排放量為2.77t/人。根據相關規劃，三江匯地區2030年規劃的常住人口為120萬。為提高森林植被對能源碳排放量的碳抵消能力，本文從減排和增匯2個方面進行2030年碳抵消率預測情景設置(表4)。

表4 三江匯地區增匯與減排未來情景設置

三江匯地區未來碳增匯情景進行設置主要依據《“三江匯”杭州未來城市實踐區發展戰略與行動規劃》，根據規劃內容，2035年三江匯地區森林覆蓋率大于等于40%，而2017年三江匯地區森林覆蓋率為36.19%，要達到規劃目標，未來需要增加森林植被面積。根據三江匯地區未來規劃，設置的增匯情景為以下幾方面。1)現狀：2030年三江匯地區森林植被面積維持不變，固碳量為4.98×104t。2)增匯情景1：森林植被面積增加5%，固碳量增加5%，該情景下固碳量為5.23×104t。3)增匯情景2：森林植被面積增加10%，固碳量增加10%，該情景下固碳量為5.48×104t。

根據黃蕊等[55]對浙江省的能源強度預測研究與《杭州市能源“十四五”規劃》確定杭州市2030年能源強度為0.25t和0.20t標準煤/萬元2個不同情景。根據《杭州市人口發展“十四五”規劃》和《杭州市國民經濟和社會發展“十四五”規劃》確定2030年杭州市人均GDP為19.7萬元/人。利用能源強度和人均GDP數據，本研究確定的減排情景為以下幾方面。

1)現狀：2030年三江匯地區人均能源碳排放量為2.77t/人。

2)減排情景1：2030 年三江匯地區能源強度為0.25t標準煤/萬元，人均能源碳排放量為0.90t/人，該情景下能源碳排放量為1.08×106t。

3)減排情景2：2030 年三江匯地區能源強度為0.20t標準煤/萬元，人均能源碳排放量為0.72t/人，該情景下能源碳排放量為0.84×106t。

根據預測，情景0、情景1和情景2中，2030年人均能源碳排量保持不變，但根據預測，三江匯地區的人口會增加，所以森林植被固碳對能源碳排的抵消能力由2.41%降低為1.50%～1.64%。采用減排情景和增匯情景后，隨著人均能源碳排放量減少及森林面積的增加，森林植被抵消能源碳排的能力得到提高(圖5)。結果顯示，減少能源碳排放對提高森林植被對能源碳排的抵消能力效果更為顯著。當人均能源碳排放量不變時，森林面積每增加5%，森林植被對能源碳排抵消率提高約為0.07%～0.29%；當森林面積不變，人均能源碳排放量由2.77t/人降為0.90和0.72t/人，森林植被對能源碳排抵消率可分別提高2.21%～2.67%和3.36%～3.94%。在減少能源使用的同時，增加森林植被覆蓋面積可顯著提高森林植被對能源碳排的抵消能力。對于三江匯地區而言，人均能源碳排放量減為0.72t/人，森林植被面積增加10%對能源碳排放的抵消能力最強，為6.35%(圖5)，碳抵消率為2017年的2.64倍。

圖5 三江匯地區森林植被固碳抵消能源碳排放情景預測(2030年)

3 結論

3.1 森林植被的固碳能力分析

采用生物量法和CASA模型法估算三江匯區域森林植被固碳能力，2種方法結果的空間分布特征基本保持一致，均呈現為西部、北部和南部高，中部和東北部低的特征。中部和南部部分區域有所差異。2種方法評估在數值上存在一定的差異，生物量法評估的固碳量小于CASA模型法評估的固碳量。主要原因為以下幾方面。1)基于生物量法和CASA模型法評估森林植被固碳能力使用的數據來源不同，不同數據估算的結果可能有所差異。2)生物量與森林類型、年齡、林分密度等密切相關[56]，以木材基本密度、地上與地下生物量的轉換系數為常數，利用生物量擴展因子評估生物量，使得評估森林植被的NPP結果有誤差。3)蓄積量的數據是基于森林二調樣地統計的平均數據，因此結果可能出現誤差[57]。4)王智[36]利用CASA模型估算碳儲量高于實測值；杜紅[52]利用CASA模型評估呼倫貝爾地區的NPP，發現基于CASA模型估算的NPP數值偏大；江洪等[53]發現CASA模型的結果高于Biome-BGC模型的估算結果；樸世龍等[8]發現不同固碳評估方法測算的結果不同，有的方法之間的差距很大，比如，Jiang等[58]利用清查法進行中國陸地碳匯估算，結果為0.21～0.33PgC·a-1；Wang等[59]基于大氣反演法評估的中國陸地碳匯結果為1.11±0.38PgC·a-1，2種方法結果相差一個數量級。

考慮到2種方法對固碳量的評估可能存在高估和低估的情況，因此本研究根據張彪等[16]對上海植被的能源碳排放抵消能力的研究，采用生物量法和CASA模型法2種方法的均值作為三江匯森林植被固碳量。在一定程度上減小誤差，但簡單加權平均取值的方法也存在一定的局限性。因此，后續研究在使用多種方法對固碳能力進行評估時，需結合樣地調查，采用微氣象學法和遙感技術，利用基于陸面熱量平衡的波文比法(BREB)和渦旋相關性等方法對CO2通量進行監測，優化綜合取值的方法，使評估結果更加精確。同時，本研究因缺乏混交林優勢樹種數據，因此，在估算過程中統一使用混交林的參數，導致結果存在一定的誤差，后續研究需結合植被補點調查，確定優勢樹種，使估算結果更加準確。

3.2 森林植被碳抵消能力分析

三江匯地區森林植被固碳能力和能源碳排放量有較大的空間差異性，森林植被對能源碳排放量的碳抵消能力也呈現空間異質性。里山鎮和漁山鄉的人口較少，能源碳排放量較小，同時森林植被覆蓋面積大，固碳量較大。因此，里山鎮和漁山鄉碳抵消率最大，分別為37.41%和49.04%，遠高于三江匯地區森林植被對能源碳排的平均抵消能力；東洲街道、雙浦鎮和轉塘街道西部和西北部包含大面積的森林植被，其固碳能力較強，因此碳抵消能力也較強，可抵消4.07%～4.84%的能源碳排放量；其他街道的森林植被覆蓋面積小，植被固碳量較小，人口較多且能源碳排放量較大，因此碳抵消能力較弱，小于1.88%；其中浦沿街道城鎮面積大，植被覆蓋面積很小，對能源碳排放量的抵消能力最低，僅為0.17%。

2017年三江匯地區森林植被固碳對能源碳排的抵消率均值為2.41%，高于上海森林植被0.5%的能源碳排放抵消率[16]。與其他地區相比，三江匯地區森林植被對能源碳排放量抵消能力較弱，這與人口數量、經濟發展和植被覆蓋面積等密切相關。廣州市森林固碳量可抵消2.27%的能源碳排放量[15]，中國西部地區森林固碳量對能源碳排放的抵消率為4.47%[14]，沈陽中心城區植被提供的碳匯總量可抵消沈陽市能源CO2排放量的7.34%[60]。

3.3 森林植被碳抵消能力預測分析

根據情景預測數據，森林面積每增加5%，對能源碳排放量的抵消率可提高0.07%～0.29%；人均能源碳排為2.77t/人，森林對能源碳排的抵消能力降低0.76%～0.91%；人均能源碳排由2.77t/人降為0.90t/人，森林植被碳抵消率提高2.21%～2.43%；人均能源碳排降為0.72t/人，碳抵消率可提高3.36%～3.94%。三江匯地區要實現提高森林植被抵消碳排放能力，需降低人均能源碳排放量。減少碳排放對提高森林碳抵消能力的貢獻較為顯著。“碳中和”即達到凈零碳排放量，為一定時間內化石燃料的使用和其他行為導致的碳排放量與生態系統和其他技術吸收的碳排放量之間的平衡[61]。實現“碳中和”目標則是后者抵消前者產生的所有碳排放量，減少碳排放量和增加固碳能力是實現“碳中和”目標的重要手段。減少碳排可以通過優化能源消費結構、制定碳排放稅對排放總量進行管制、完善碳交易制度等方法實現[62-63]。碳排放量有很大的下降空間，如德國CO2排放量從1990年的12.51億t到2018年減少到8.58億t，減排率達31.42%[41]。增加森林固碳量可以通過多種方式實現，比如增加森林面積、完善森林砍伐政策對森林進行保護、增加收獲木材的平均年齡等[62]。隨著區域經濟發展，土地競爭越發激烈，可以增加的森林面積有限，通過增匯的方法提高森林對能源碳排抵消能力的空間較小。三江匯地區在提高森林對能源碳排放的抵消能力可以“減少碳排放”為主，“增加碳吸收”為輔。

4 結論

本研究定量評估三江匯區域森林植被固碳能力、能源碳排放量及碳抵消率，基于生物量法測算出三江匯地區森林植被固碳量為4.43×104t，基于CASA模型測算的結果為5.54×104t，2種方法綜合得到三江匯地區森林植被固碳量為4.98×104t，可抵消2.41%的能源碳排放量。根據情景預測可知，森林面積增加和能源碳排放量的減少對提高森林植被抵消能源碳排放能力的貢獻不同。森林面積每增加5%，對能源碳排放量的抵消率可提高0.07%～0.29%。2030年人均能源碳排放量為2017年的2.77t/人，森林植被對能源碳排放的抵消能力將降低0.76%～0.91%；人均能源碳排由2.77t/人降低為0.90t/人，森林植被碳抵消率可提高為4.62%～5.07%；人均能源碳排降低為0.72t/人，碳抵消率可提高5.77%～6.35%。為實現區域可持續發展和 “碳中和”目標，三江匯地區未來仍需從減排和增匯2個方面綜合提升森林植被對能源碳排放量的抵消能力。1)減排方面：義橋鎮、浦沿街道、聞堰街道、長河街道和轉塘街道能源碳排放量較大，可調整優化能源結構，減少化石燃燒能源的使用，提高清潔能源的比例，降低能源強度。2)增匯方面：主要通過增加森林植被面積，尤其是森林面積較少、碳排放量大的義橋鎮、長河街道和浦沿街道，同時注重優化森林樹種結構，提高單位面積森林蓄積量，進而提高森林植被固碳能力。本文研究結果可為未來杭州市三江匯地區“碳中和”目標實現的政策制定和區域可持續發展提供科學依據。

注：文中圖片除注明外，均由作者繪制。

致謝：感謝上海市科技計劃項目“城市景觀破碎化對生態系統服務的影響機制及應用研究”的支持，感謝國家科技資源共享服務平臺-國家地球系統科學數據中心(http://www.geodata.cn)和中國碳核算數據庫(CEADs)提供數據支撐。