Forest carbon sequestration potential in China under the background of carbon emission peak and carbon neutralization
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摘要:目的 核算我国森林资源碳储量和价值量，摸清我国森林资源家底，了解森林资源状况，合理制定林业发展规划。预测森林碳储量及碳汇潜力，提高森林经营管理水平，为我国实现碳达峰碳中和的林业发展目标提供参考。方法 利用1973—2018年间9次森林资源清查数据，采用森林蓄积量法核算我国森林资源总碳储量及其变化情况，并按照不同林种分类核算森林资源的碳储量和价值量。采用GM（1,1）灰色预测模型和幂函数模型联合预测我国森林资源碳汇发展潜力，并通过构建林分单位面积生长量和碳储量的回归模型，分析不同经营管理水平下碳汇量的变化率。结果 （1）40多年来中国森林资源单位面积蓄积量平均为73.56 m3/hm2，林木碳储量由1976年的51.96 × 108 t增加到2018年的87.90 ×108 t，年均增汇0.855 7 × 108 t/a，森林资源总碳储量（包括林木、林地和林下植被）由125.06 × 108 t增加到214.39 × 108 t；其中，人工林碳储量增速明显，年均增加5.05%。（2）我国林木碳储量价值量由1976年的1 482.09 × 108 元增加到2018年的8 823.85 × 108 元，年均增加174.80 × 108 元，年复合增长率达到4.34%；其中，人工林碳储量价值年均增长8.24%。（3）GM（1,1）灰色模型预测2030年森林碳储量达到100.13 × 108 t，2018—2030年年均增汇1.59 × 108 t/a，预计2030年森林蓄积量可达到210.80 × 108 m3；2060年中国森林碳储量将达到180.32 × 108 t，2018—2060年年均增汇2.36 × 108 t/a。幂函数模型预测，2030年中国森林碳储量达到108.00 × 108 t，2018 ~ 2030年平均年碳汇量为2.25 ×108 t/a，预计2030年森林蓄积量可达到227.38 × 108 m3；2060年中国森林碳储量达到212.27 × 108 t，2018—2060年年增汇3.12 × 108 t/a。（4）在近15年的森林碳储量平均基准上，森林经营管理水平提高5%，森林碳储量将增加4.30% ~ 6.86%；提高10%，森林碳储量将增加9.89% ~ 12.47%；提高15%，森林碳储量将增加15.48% ~ 18.09%；提高20%，森林碳储量将增加20.96% ~ 21.07%。结论 在不考虑经济、政策等外部因素的影响下，基于森林生物量和蓄积量的变化，中国森林碳储量和价值量都是增加的。按照这个发展趋势，可以实现2030、2060年碳达峰碳中和时中国林业的预期发展目标。如果目前森林经营管理水平再提高，森林碳储量的变化率将逐步增加，碳汇潜力巨大。
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关键词:
- 碳储量 /
- 蓄积量 /
- 森林碳汇潜力 /
- GM（1,1）灰色模型 /
- 碳达峰碳中和
Abstract:Objective Carbon reserves and value of forest resources in China should be calculated to understand the status of forest resources and formulate a reasonable forestry development plan. Through the prediction of forest carbon stocks and carbon sequestration potential, it can improve the level of forest management and provide reference value for China to achieve the goal of carbon emission peak and carbon neutralization.Method Based on the data of 9 forest inventories from 1973 to 2018 in China, the total carbon stocks of forest resources in China were calculated using forest volume method, and the carbon stocks and values of forest resources were calculated according to different forest types. This paper uses GM (1,1) grey model and power function model to predict the development potential of forest carbon sequestration in China, and analyzes the changing rate of carbon sequestration under different management levels by constructing the regression model of forest growth per unit area and carbon storage.Result (1) Over the past 40 years, China’s average unit area volume of forest resources is 73.56 m3/ha, forest carbon stocks increased from 5.196 billion t in 1976 to 8.790 billion t in 2018, with an average annual increase of 0.085 57 billion t/year. The total carbon stocks of forest resources (including forest, woodland and understory vegetation) increased from 12.506 billion t to 21.439 billion t; among them, carbon stocks of plantation increased significantly, with an average annual increase of 5.05%. (2) The values of forest carbon stocks in China increased from 148.209 billion CNY in 1976 to 882.385 billion CNY in 2018, with an average annual increase of 17.480 billion CNY and a compound annual growth rate of 4.34%. Among them, the values of plantation carbon stocks increased by 8.24%. (3) The GM (1,1) grey model predicted that the forest carbon stocks will reach 10.013 billion t in 2030, the average annual increase of carbon sequestration will be 159 million t/year from 2018 to 2030, and the forest volume will reach 21.080 billion m3 in 2030; the forest carbon stocks in China will reach 18.032 billion t in 2060, and the average annual increase of carbon sequestration will be 236 million t/year from 2018 to 2060. The power function model predicted that China’s forest carbon stocks will reach 10.8 billion t in 2030, the average annual carbon sequestration will be 225 million t/year from 2018 to 2030, and the forest volume was expected to reach 22.738 billion m3 in 2030; China’s forest carbon stocks will reach 21.227 billion t in 2060, and the annual increase of carbon sequestration will be 312 million t/year from 2018 to 2060. (4) Based on the average benchmark of forest carbon stocks in recent 15 years, if the forest management level increase by 5%, the forest carbon stocks will increase by 4.30% − 6.86%; if increase by 10%, the forest carbon stocks will increase by 9.89% − 12.47%; if increase by 15%, the forest carbon stocks will increase by 15.48% − 18.09%; and if the forest management level increase by 20%, the forest carbon stocks will increase by 20.96% − 21.07%.Conclusion Without considering the influence of external factors such as economy and policy, based on the changes of forest biomass and volume, forest carbon stocks and values in China are increased. According to this development trend, China can achieve the expected development goal of carbon emission peak and carbon neutralization for forestry in 2030 and 2060. If the current forest management level is further improved, the changing rate of forest carbon stocks will gradually increase, and the carbon sequestration potential will be huge. -
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图 1 不同经营管理水平下我国森林碳储量的变化率
Figure 1. Changing rate of forest carbon storage in China under different management levels
表 1 基于森林资源清查数据计算的中国森林资源碳储量及其变化
Table 1 Carbon stocks and changes of forest resources in China based on forest inventory data
时期 Period 森林单位面积蓄积量/
（m3·hm−2）
Stock volume per unit
area of forest/(m3·ha−1)林木碳储量
Forest carbon
storage/108 t森林资源碳储量
Carbon storage of forest
resources/108 t碳密度/(t·hm−2)
Carbon density/
(t·ha−1)碳汇量/（108 t·a−1）
Carbon sequestration/
(108 t·year−1)1976（1973—1976） 71.27 51.96 125.06 42.64 1981（1977—1981） 78.32 55.84 134.53 48.44 0.776 3 1988（1984—1988） 73.33 57.50 138.59 46.13 0.237 5 1993（1989—1993） 67.97 58.37 140.71 43.66 0.173 9 1998（1994—1998） 70.89 59.32 144.68 37.32 0.189 5 2003（1999—2003） 71.21 64.69 157.77 36.98 1.074 0 2008（2004—2008） 73.67 69.13 168.61 38.11 0.888 0 2013（2009—2013） 77.24 76.35 186.22 39.90 1.444 0 2018（2013—2018） 78.17 87.90 214.39 40.28 2.310 0 总平均 Total mean 73.56 0.855 7 注：碳汇量核算以林木碳储量为基准，下文表格中均以核算的节点年份表述。Notes: carbon sequestration accounting is based on forest carbon reserves, and the following tables are expressed in the node year of accounting. 
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表 2 按林木构成计算的中国森林资源碳储量及其变化
Table 2 Carbon stocks and change of forest resources in China based on forest composition
108 t 指标 Index 1976 1981* 1988 1993 1998 2003 2008 2013 2018 林木总碳储量 Forest total carbon storage 51.96 55.84 57.50 58.37 59.32 64.69 69.13 76.35 87.90 森林碳储量 Forest carbon storage 47.44 49.27 49.87 49.59 53.52 59.17 63.47 70.20 81.03 按林龄划分 Classification by stand age 幼龄林 Young forest 4.18 4.89 6.64 6.61 5.48 6.10 7.07 7.74 10.16 中龄林 Middle-aged forest 11.41 15.48 13.61 15.34 14.77 16.27 18.34 19.50 22.90 近熟林 Near-mature forest 32.05 25.63 6.42 7.67 9.88 10.67 12.59 14.41 16.69 成熟林 Mature forest 3.12 1.16 14.45 12.90 13.64 14.33 15.00 16.93 19.05 过熟林 Over mature forest 1.16 1.16 7.79 11.70 9.75 10.09 10.47 11.61 12.22 按起源划分 Classification by origin 天然林 Natural forest 45.42 42.22 41.46 45.79 43.10 50.32 54.16 58.41 64.94 人工林 Plantation 2.03 2.61 3.98 4.95 4.81 7.15 9.31 11.79 16.09 按用途划分 Classification by use 防护林 Protection forest 5.46 5.87 8.62 10.63 11.62 21.30 34.91 37.75 41.89 特用林 Special-use forest 1.52 1.92 3.57 3.80 3.58 4.46 8.29 10.31 12.44 用材林 Timber forest 42.38 37.83 34.06 37.10 31.42 25.24 20.08 21.86 25.72 薪炭林 Fuel forest 1.40 1.53 1.51 1.53 0.42 0.26 0.19 0.28 0.27 经济林 Economic forest 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.71 疏林 Open forest 4.12 4.05 4.07 4.06 0.65 0.61 0.54 0.50 0.48 散生木 Scattered forest 2.15 4.06 4.86 5.27 3.34 3.37 3.54 3.75 4.17 四旁树 Four-side tree 1.86 1.94 2.18 2.93 1.81 1.54 1.58 1.90 2.23 注：*表示在第2次（1977—1981）森林资源清查数据中，由于台湾和西藏自治区的森林资源单独分开统计，研究中采用的全国合计数据不包括台湾省和西藏自治区实际控制线外的森林资源统计数据，可能计算结果相对偏小。Notes: *, in the second forest resources inventory data (1977−1981), since the forest resources of Taiwan and Tibet Autonomous Region are separately counted, the national total data used in the study does not include the forest resources statistics outside the actual control line of Taiwan Province and Tibet Autonomous Region, and the possible calculation results are relatively small.
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表 3 中国森林碳储量价值量核算表 108 元
Table 3 Monetary accounting table of forest carbon sinks in China
108 CNY 指标 Index 1976 1981 1988 1993 1998 2003 2008 2013 2018 林木总碳储量价值量 Forest total carbon storage value 1 482.09 1 449.14 3 254.98 5 102.15 7 449.81 8 122.44 7 286.51 7 176.10 8 823.85 森林碳储量价值量 Forest carbon storage value 1 353.29 1 278.66 2 823.16 4 334.23 6 721.49 7 429.27 6 690.06 6 597.97 8 133.92 按林龄划分 Classification by stand age 幼龄林 Young forest 119.19 126.79 375.70 577.76 688.48 766.42 744.86 727.88 1 020.01 中龄林 Middle-aged forest 325.45 401.60 770.40 1 340.40 1 854.76 2 043.27 1 933.24 1 833.08 2 298.98 近熟林 Near-mature forest 914.30 665.15 363.44 670.11 1 240.95 1 339.33 1 326.65 1 354.70 1 675.73 成熟林 Mature forest 88.92 30.03 818.07 1 127.69 1 712.84 1 799.25 1 581.43 1 590.94 1 912.63 过熟林 Over mature forest 33.00 30.03 440.88 1 022.79 1 223.95 1 267.35 1 103.87 1 091.37 1 226.56 按起源划分 Classification by origin 天然林 Natural forest 1 295.59 1 095.67 2 346.67 4 002.57 5 412.42 6 318.25 5 708.51 5 489.42 6 518.60 人工林 Plantation 57.99 67.85 225.34 432.79 604.31 897.38 981.55 1 108.51 1 615.32 按用途划分 Classification by forest use 防护林 Protection forest 155.72 152.24 487.73 929.37 1 459.09 2 674.75 3 679.98 3 548.30 4 204.75 特用林 Special-use forest 43.38 49.84 202.18 332.48 449.43 560.46 874.19 968.77 1 248.55 用材林 Timber forest 1 208.96 981.84 1 927.80 3 242.42 3 946.38 3 168.84 2 116.29 2 054.51 2 582.21 薪炭林 Fuel forest 39.80 39.66 85.29 133.35 53.17 33.04 19.59 26.34 27.02 经济林 Economic forest 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 71.39 疏林 Open forest 117.64 105.00 230.16 354.96 81.14 76.44 57.19 47.19 47.81 散生木 Scattered forest 61.29 105.34 275.02 460.49 419.57 423.68 372.83 352.06 418.68 四旁树 Four-side tree 53.13 50.23 123.12 255.85 227.42 192.79 166.43 178.88 223.44 注：美元兑人民币汇率平均值为：1976年为1.880 3，1981年为1.710 7，1988年为3.731 4，1993年为5.761 8，1998年为8.279 0，2003年为8.277 4，2008年为6.948 0，2013年为6.195 6，2018年为6.617 4[23]。
Notes: the average exchange rate of USD to RMB is: 1.880 3 in 1976, 1.710 7 in 1981, 3.731 4 in 1988, 5.761 8 in 1993, 8.279 0 in 1998, 8.277 4 in 2003, 6.948 0 in 2008, 6.195 6 in 2013, 6.617 4 in 2018[23].
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表 4 GM（1,1）预测模型预测结果对照表
Table 4 Comparison table of prediction results of GM (1,1) prediction model
年份 Year 森林碳储量实际值
Actual value of forest
carbon stock/108 t森林碳储量预测值
Predicted value of forest
carbon stock/108 t残差
Residual相对误差
Relative error (ε)/%1976 47.44 1981 49.27 1988 49.87 49.870 0 0 1993 49.59 48.410 2 1.179 8 2.38 1998 53.52 53.397 3 0.122 7 0.23 2003 59.17 58.898 2 0.271 8 0.46 2008 63.47 64.965 9 −1.495 9 2.36 2013 70.20 71.658 6 −1.458 6 2.08 2018 81.03 79.040 8 1.989 2 2.45 平均相对误差Average relative error 1.66 后验差检验 Posterior error test（C） 0.1096
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表 5 中国森林面积及林木碳储量预测
Table 5 Prediction of forest area and forest carbon stocks in China
年份
Year森林面积实际值/
104 hm2
Actual value of
forest area/104 ha林木碳储量实际值
Actual value of forest
carbon storage/108 tGM（1,1）模型 GM (1,1) model 幂函数模型 Power function model 森林面积预测值/104 hm2
Predicted value of
forest area/104 ha林木碳储量预测值
Predicted value of forest
carbon storage/108 t森林面积预测值/104 hm2
Predicted value of
forest area /104 ha林木碳储量预测值
Predicted value of forest
carbon storage/108 t1976 12 186.00 47.44 1981 11 527.74 49.27 1988 12 465.28 49.87 12 465.28 49.87 12 358.99 49.53 1993 13 370.35 49.59 14 084.08 48.41 13 930.07 50.56 1998 15 894.09 53.52 15 341.53 53.40 15 443.59 53.36 2003 17 490.92 59.17 16 711.24 58.90 16 936.12 57.81 2008 18 138.09 63.47 18 203.25 64.97 18 415.17 63.82 2013 19 133.00 70.20 19 828.46 71.66 19 884.29 71.36 2018 21 822.05 81.03 21 598.78 79.04 21 345.54 80.40 2023 23 527.15 87.18 22 800.28 90.89 2028 25 627.69 96.16 24 249.46 102.83 2033 27 915.77 106.07 25 693.81 116.19 2038 30 408.13 117.00 27 133.88 130.95 2043 33 123.01 129.05 28 570.10 147.11 2048 36 080.28 142.35 30 002.84 164.64 2053 39 301.58 157.01 31 432.39 183.54 2058 42 810.49 173.19 32 859.01 203.79 2063 46 632.67 191.03 34 282.91 225.38 C 0.174 7 0.109 6 R2 0.973 48 0.994 02 平均绝对误差百分比
Average absolute error percentage (MAPE)/%3.08 1.66 2.68 1.17 2030 26 542.92 100.13 24 827.75 108.00 2060 44 339.36 180.32 33 428.88 212.27
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[1] Richards K R, Stokes C. A review of forest carbon sequestration cost studies: a dozen years of research[J]. Climatic Change, 2004, 63(1−2): 1−48.
[2] 姜霞, 黄祖辉. 经济新常态下中国林业碳汇潜力分析[J]. 中国农村经济, 2016(11):57−67. Jiang X, Huang Z H. Analysis of China’s forestry carbon sink potential under the economic new normal[J]. Chinese Rural Economy, 2016(11): 57−67.
[3] 国家林业和草原局. 中国森林资源清查报告(2014—2018)[M]. 北京: 中国林业出版社, 2019. National Forestry and Grassland Administration. Forest resources inventory report of China (2014−2018)[M]. Beijing: China Forestry Publishing House, 2019.
[4] 刘国华, 傅伯杰, 方精云. 中国森林碳动态及其对全球碳平衡的贡献[J]. 生态学报, 2000, 20(5):733−740. doi: 10.3321/j.issn:1000-0933.2000.05.004 Liu G H, Fu B J, Fang J Y. Carbon dynamics of Chinese forests and its contribution to global carbon balance[J]. Acta Ecologica Sinica, 2000, 20(5): 733−740. doi: 10.3321/j.issn:1000-0933.2000.05.004
[5] 张颖, 周雪, 覃庆锋, 等. 中国森林碳汇价值核算研究[J]. 北京林业大学学报, 2013, 35(6):124−131. Zhang Y, Zhou X, Qin Q F, et al. Value accounting of forest carbon sinks in China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2013, 35(6): 124−131.
[6] 马学威, 熊康宁, 张俞, 等. 森林生态系统碳储量研究进展与展望[J]. 西北林学院学报, 2019, 34(5):62−72. doi: 10.3969/j.issn.1001-7461.2019.05.10 Ma X W, Xiong K N, Zhang Y, et al. Research progresses and prospects of carbon storage in forest ecosystems[J]. Journal of Northwest Forestry University, 2019, 34(5): 62−72. doi: 10.3969/j.issn.1001-7461.2019.05.10
[7] Paul S. Can intensive management increase carbon storage in forests[J]. Environment Management, 1991, 15(4): 475−481.
[8] Golub A, Hertel T, Lee H L, et al. The opportunity cost of land use and the global potential for greenhouse gas mitigation in agriculture and forestry[J]. Resource and Energy Economics, 2009, 31(4): 299−319. doi: 10.1016/j.reseneeco.2009.04.007
[9] Nepal P, Ince P J, Skog K E, et al. Projection of US forest sector carbon sequestration under US and global timber market and wood energy consumption scenarios, 2010−2060[J]. Biomass and Bioenergy, 2012, 45(45): 251−264.
[10] 续珊珊. 森林碳储量估算方法综述[J]. 林业调查规划, 2014, 39(6):28−33. doi: 10.3969/j.issn.1671-3168.2014.06.007 Xu S S. A review of forest carbon storage estimation methods[J]. Forest Survey and Planning, 2014, 39(6): 28−33. doi: 10.3969/j.issn.1671-3168.2014.06.007
[11] 郗婷婷, 李顺龙. 黑龙江省森林碳汇潜力分析[J]. 林业经济问题, 2006(6):519−522, 526. doi: 10.3969/j.issn.1005-9709.2006.06.008 Xi T T, Li S L. Analysis of forest carbon mitigation potential in Heilongjiang Province[J]. Issues in Forestry Economy, 2006(6): 519−522, 526. doi: 10.3969/j.issn.1005-9709.2006.06.008
[12] 方精云, 郭兆迪, 朴世龙, 等. 1981—2000年中国陆地植被碳汇的估算[J]. 中国科学(D辑: 地球科学), 2007, 37(6):804−812. Fang J Y, Guo Z D, Piao S L, et al. Estimation of terrestrial vegetation carbon sink in China from 1981 to 2000[J]. Science in China (Series D: Earth Sciences), 2007, 37(6): 804−812.
[13] 方精云, 陈安平, 赵淑清, 等. 中国森林生物量的估算: 对Fang等Science一文(Science, 2001, 291: 2320−2322)的若干说明[J]. 植物生态学报, 2002, 26(2):243−249. doi: 10.3321/j.issn:1005-264X.2002.02.018 Fang J Y, Chen A P, Zhao S Q, et al. Estimation of forest biomass in China: notes to Fang et al. Science (Science, 2001, 291: 2320−2322)[J]. Chinese Journal of Plant Ecology, 2002, 26(2): 243−249. doi: 10.3321/j.issn:1005-264X.2002.02.018
[14] 方精云, 陈安平. 中国森林植被碳库的动态变化及其意义[J]. 植物学报, 2001, 43(9):967−973. Fang J Y, Chen A P. Dynamic forest biomass carbon pools in China and their significance[J]. Acta Botanica Sinica, 2001, 43(9): 967−973.
[15] 张颖, 吴丽莉, 苏帆, 等. 我国森林碳汇核算的计量模型研究[J]. 北京林业大学学报, 2010, 32(2):194−200. Zhang Y, Wu L L, Su F, et al. An accounting model for forest carbon sinks in China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2010, 32(2): 194−200.
[16] 李奇, 朱建华, 冯源, 等. 中国森林乔木林碳储量及其固碳潜力预测[J]. 气候变化研究进展, 2018, 14(3):287−294. Li Q, Zhu J H, Feng Y, et al. Carbon storage and carbon sequestration potential of the forest in China[J]. Climate Change Research, 2018, 14(3): 287−294.
[17] 张煜星, 王雪军. 全国森林蓄积生物量模型建立和碳变化研究[J]. 中国科学: 生命科学, 2021, 51(2):199−214. Zhang Y X, Wang X J. Study on forest volume-to-biomass modeling and carbon change in forest dynamics in China[J]. Scientia Sinica Life Sciences, 2021, 51(2): 199−214.
[18] 李顺龙, 杜咏梅, 蒋敏元. 我国森林碳汇问题初探[J]. 林业财务与会计, 2004(7):5−6. Li S L, Du Y M, Jiang M Y. A preliminary study on forest carbon sink in China[J]. Forestry Finance and Accounting, 2004(7): 5−6.
[19] 新华网, 碳交易网. 习近平: 中国努力争取2060年前实现碳中和[EB/OL]. [2021−04−08]. http://www.tanpaifang.com/tanzhonghe/2020/0923/74144.html. Xinhua Net, Carbon Trading Net. Xi Jinping: China is striving to be carbon neutral by 2060 [EB/OL]. [2021−04−08]. http://www.tanpaifang.com/tanzhonghe/2020/0923/74144.html.
[20] 张颖, 潘静. 森林碳汇经济核算及资产负债表编制研究[J]. 统计研究, 2016, 33(11):71−76. Zhang Y, Pan J. The research on economic accounting of forest carbon sinks and its balance sheet establishment[J]. Statistical Research, 2016, 33(11): 71−76.
[21] 孙毅兵. 森林生态系统土壤碳影响因素研究[J]. 林业勘查设计, 2021, 50(3):73−75. Sun Y B. Research on influencing factors of soil carbon in forest ecosystem[J]. Forestry Work Research, 2021, 50(3): 73−75.
[22] 陈叙图, 李怒云, 高岚, 等. 美国林业碳汇市场现状及发展趋势[J]. 林业经济, 2009(7):76−80. Chen X T, Li N Y, Gao L, et al. The development background, development status and tide of the American forest carbon market[J]. Forestry Economics, 2009(7): 76−80.
[23] 中国外汇交易中心. 人民币汇率年平均汇率[EB/OL]. [2021−04−06]. http://www.chinamoney.com.cn/chinese/bkccpr/?tab=2. China Foreign Exchange Trade Center. The annual average exchange rate of RMB exchange rate [EB/OL]. [2021−04−06]. http://www.chinamoney.com.cn/chinese/bkccpr/?tab=2.
[24] 曾伟生, 孙乡楠, 王六如, 等. 东北林区10种主要森林类型的蓄积量、生物量和碳储量模型研建[J]. 北京林业大学学报, 2021, 43(3):1−8. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200058 Zeng W S, Sun X N, Wang L R, et al. Developing stand volume, biomass and carbon stock models for ten major forest types in forest region of northeastern China[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2021, 43(3): 1−8. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200058
[25] 徐宁,丁松, 公彦德. 灰色GM(1,1)预测模型及拓展研究进展[J]. 数学的实践与认识, 2021, 51(13):52−59. Xu N, Ding S, Gong Y D. Advances in grey GM(1,1) forecasting model and its extension[J]. Mathematics in Practice and Theory, 2021, 51(13): 52−59.
[26] 陈景和, 王家福, 赵廷翠, 等. 我国与世界森林资源评估分析[J]. 山东林业科技, 2015, 45(3):94−96. doi: 10.3969/j.issn.1002-2724.2015.03.031 Chen J H, Wang J F, Zhao T C, et al. Analysis of forest resources assessment between China and the world[J]. Shandong Forestry Science and Technology, 2015, 45(3): 94−96. doi: 10.3969/j.issn.1002-2724.2015.03.031
[27] 陕西森工. 我国森林植被总碳储量已达92亿吨! 森林碳汇作用这么强大?[EB/OL].[2021−01−15]. https://m.sohu.com/a/444763670_187549/. Shaanxi Forest Industry. China’s total carbon storage of forest vegetation has reached 9.2 billion tons! Are forest sinks so powerful?[EB/OL]. [2021−01−15]. https://m.sohu.com/a/444763670_187549/.
-
期刊类型引用(99)
1. 许馨元，田刚，唐铭野. 中俄两国森林碳汇合作潜力及绿色效应研究. 商业经济. 2025(01): 80-83 . 
百度学术
2. 段晓梅，章程，李松青，甘晓丽. 岩溶碳汇产品价值实现路径研究. 生态经济. 2025(02): 22-28 . 百度学术
3. 刘贤赵，罗政英，王一笛. 长株潭绿心区碳汇能力时空格局及多情景预测. 应用生态学报. 2025(02): 559-568 . 百度学术
4. 胡茸茸，郭杨，欧阳勋志，刘军，潘萍. 赣中杉木林碳密度空间分布格局及其影响因素. 生态学杂志. 2025(02): 365-372 . 百度学术
5. 辛守英，王晓红，焦琳琳. 基于遥感数据和优化Blending算法的人工林地上生物量估算研究. 西北林学院学报. 2025(02): 207-219 . 百度学术
6. 付甜，杨佳伟，王晓荣，胡兴宜，陈明震，漆小兵，胡定邦. 基于森林资源二类调查数据的县域森林碳汇估算及潜力预测. 环境生态学. 2025(03): 43-47+90 . 百度学术
7. 聂薇，邓华锋. 使用二类调查数据对森林碳储量评估及多因素预测. 东北林业大学学报. 2024(02): 52-59 . 百度学术
8. 裴薇薇，杨喆，王云英，王新，杜岩功. 祁连山区青海云杉林碳汇特征及调控因子. 中国农业科技导报. 2024(01): 226-233 . 百度学术
9. 徐思若，成志影，那雪迎，张栩嘉，马大龙，张鹏. 黑龙江省森林碳汇及其经济价值的变化分析与潜力预测. 生态学杂志. 2024(01): 197-205 . 百度学术
10. 王立国，朱海，叶炎婷，贺焱，宋薇. 中国省域旅游业碳中和时空分异与模拟. 生态学报. 2024(02): 625-636 . 百度学术
11. 高怡凡，杨志衍，彭荣开，孙子芸，高培超，宋长青. 森林蓄积量的碳达峰行动目标与经济发展期望对福建省土地利用/覆被的权衡影响. 北京师范大学学报(自然科学版). 2024(01): 129-137 . 百度学术
12. 李郊，王冰，王晨，高鹤，吴辉龙，郑鑫，彭华福. 2005—2020年江西省森林碳储量时空变化趋势及影响因素. 林草资源研究. 2024(01): 17-24 . 百度学术
13. 游景晖，欧阳勋志，李坚锋，毛述震，潘萍. 闽楠天然次生林不同林层碳密度变化特征及其影响因素. 东北林业大学学报. 2024(04): 89-94 . 百度学术
14. 石铁矛，高杨，王迪. 双碳目标下城市空间碳固存与增汇路径研究. 沈阳建筑大学学报(自然科学版). 2024(02): 193-202 . 百度学术
15. 杨俊豪，张皓东，李永昌，刘书敏. 基于可加性模型的云南松和华山松碳储量模型构建. 昆明理工大学学报(自然科学版). 2024(02): 140-150 . 百度学术
16. 张自强，周伟，杨重玉. 碳中和背景下森林采伐限额对中国森林碳汇影响的空间效应. 统计与决策. 2024(08): 84-88 . 百度学术
17. 陈文汇，李华. 林草生态系统固碳增汇的增长潜力及交易机制. 科技导报. 2024(07): 93-102 . 百度学术
18. 刘世荣，王晖，李海奎，余振，栾军伟. 碳中和目标下中国森林碳储量、碳汇变化预估与潜力提升途径. 林业科学. 2024(04): 157-172 . 百度学术
19. 蔡为民，王燕秋，林国斌，霍长宝，孙晓兵，王萌萌. 基于“资源-资产-资本-资金”转化路径的森林碳汇价值实现机制. 中国人口·资源与环境. 2024(03): 60-67 . 百度学术
20. 吕洁华，杨廷瑜. 基于“脱碳”视角的中国省际低碳效率时空分异研究. 生态经济. 2024(06): 13-20+29 . 百度学术
21. 孙晓驰，朱洁，周松. 京津冀城市群碳足迹压力空间关联网络结构及影响因素研究. 统计与管理. 2024(03): 4-17 . 百度学术
22. 黄超群，梁波，何英姿，李震，刘春花. 广西国有七坡林场森林碳汇价值评价. 林业调查规划. 2024(03): 71-75 . 百度学术
23. 袁天健，霍礼鑫，王芳，过建春，柯佑鹏. “两山”理念下海南省森林固碳量与影响因素分析. 林业经济问题. 2024(01): 51-58 . 百度学术
24. 那雪迎. 中国森林碳储量变化及固碳潜力的研究. 现代园艺. 2024(15): 59-63 . 百度学术
25. 王春晓，邓孟婷，汪雪飞，洪武扬. 基于PLUS-InVEST模型的碳储量时空演变与预测模拟. 中国园林. 2024(06): 70-76 . 百度学术
26. 肖嘉文，刘金福，郑雯，王智苑，方梦凡，洪宇，谭芳林. 1974—2018年福建省森林碳储量特征及动态变化. 植物资源与环境学报. 2024(04): 101-108 . 百度学术
27. 朱娘金，钟德君，李海滨，罗攀峰，刘荣杰，吴林芳，张蒙. 莲花山白盆珠省级自然保护区2017年——2023年森林动态变化研究. 热带林业. 2024(02): 77-81 . 百度学术
28. 吴伟光，许骞骞，羊凌玉，刘宇. 林业增汇潜力及其对中国碳中和的经济影响分析. 农业技术经济. 2024(08): 128-144 . 百度学术
29. 李元会，吴富雨，刘燕云，余海清，文嫱，刘韩. 甘孜州林业碳汇资源分析及开发策略. 现代农业科技. 2024(16): 76-80+95 . 百度学术
30. 张启航，张亚连，谭桂菲，黄崇超，袁宝龙. 中国林业碳汇效率时空演化特征——基于三阶段超效率数据包络分析模型. 生态学报. 2024(15): 6769-6782 . 百度学术
31. 卫格冉，李明泽，全迎，王斌，刘建阳，明烺. 基于地理加权随机森林的黑龙江省森林碳储量遥感估测. 中南林业科技大学学报. 2024(07): 64-76 . 百度学术
32. 游欣，冯晓菁，魏绪英，柯琳琳，蔡军火，陈美玲. 南昌市土地利用碳储量变化及多情景预测. 南方林业科学. 2024(05): 30-38 . 百度学术
33. 白念森，吴超，勾啸，崔嘉辰，李炜桢，贾朋，赵志刚. 珠江三角洲城市公益林资源分布差异. 林业与环境科学. 2024(05): 130-136 . 百度学术
34. 卢昆，李汉瑾，Hui Yu，王健，吴春明，孙祥科. 中国海洋产业蓝碳源汇识别与碳汇发展潜力初探. 中国海洋经济. 2024(02): 188-215+222-223 . 百度学术
35. 张灵蕤，刘辉，邓岚，李群. “双碳”目标下我国农林业碳排放效率的时空演变及影响因素分析. 林业经济. 2024(08): 59-83 . 百度学术
36. 张子璇，张颖，孙剑锋，孟娜. 森林碳汇计量研究进展与展望. 北京林业大学学报(社会科学版). 2024(04): 52-61 . 百度学术
37. 朱念福，郑晔施，童冉，原文文，刘道平，洪奕丰，吴统贵. 长三角地区乔木林碳汇及其对“双碳”目标贡献预测. 生态学杂志. 2024(12): 3817-3827 . 百度学术
38. 陈周光，崔伟伟，龙飞. 交通基础设施能影响森林碳汇增长吗？. 兰州财经大学学报. 2023(01): 81-91 . 百度学术
39. 史茂源，杜珊，田乐宇，余雪标，周华，吴金群. 海南屯昌不同林龄槟榔人工林地下部分碳储量的分布特征. 海南大学学报(自然科学版). 2023(01): 38-47 . 百度学术
40. 姚永华，赵泽新，熊安华. 基于森林资源二类调查的县域森林碳汇及其价值估算研究——以湖北省当阳市为例. 湖北林业科技. 2023(01): 36-42 . 百度学术
41. 朱安明，洪奕丰，张旭峰，于海霞，王洪涛，王雅梅，于文吉. 全生命周期木/竹产品碳足迹研究进展. 林产工业. 2023(02): 83-87 . 百度学术
42. 刘雨欣. 间伐保留密度对杉木中龄林碳储量的影响. 福建林业科技. 2023(01): 17-22+30 . 百度学术
43. 解瑞丽，田丹宇，刘伯翰，柴麒敏. 生态系统碳汇特征分析及对我国生态系统碳汇发展的启示. 环境保护. 2023(03): 30-34 . 百度学术
44. 胡勐鸿，李万峰，吕寻. 日本落叶松自由授粉家系选择和无性繁殖利用. 温带林业研究. 2023(01): 7-16 . 百度学术
45. 刘亚，黄安胜. 森林碳汇环境库兹涅茨曲线特征及其影响因素分析. 世界林业研究. 2023(02): 132-137 . 百度学术
46. 汤颖颖，吴秀芹. 广西岩溶碳汇对气候变化和石漠化治理措施的响应. 北京大学学报(自然科学版). 2023(02): 189-196 . 百度学术
47. 陈治中，昝梅，杨雪峰，董煜. 新疆森林植被碳储量预测研究. 生态环境学报. 2023(02): 226-234 . 百度学术
48. 牛晓耕，李莹，屈秋实. 碳达峰碳中和目标下河北省森林碳汇估算与潜力预测. 保定学院学报. 2023(03): 18-25 . 百度学术
49. 魏玺，邵亚，蔡湘文，林珍铭，肖连刚，刘泽昊. 漓江流域陆地生态系统碳储量时空特征与预测. 环境工程技术学报. 2023(03): 1223-1233 . 百度学术
50. 董瑞林，侯艳闯，丁宇婷. 基于饱和发生率、人工防治时滞等非线性变化特征的松材线虫病生态侵染模型构建研究. 南开大学学报(自然科学版). 2023(03): 92-102 . 百度学术
51. 徐彩瑶，任燕，孔凡斌. 浙江省土地利用变化对生态系统固碳服务的影响及其预测. 应用生态学报. 2023(06): 1610-1620 . 百度学术
52. 肖君. 福州市主要森林类型林下灌木层生物量和碳密度研究. 林业勘察设计. 2023(01): 1-4 . 百度学术
53. 刘晓曼，王超，高吉喜，袁静芳，黄艳，王斌，彭阳. 服务双碳目标的中国人工林生态系统碳增汇途径. 生态学报. 2023(14): 5662-5673 . 百度学术
54. 曾霞，张勰，廖德志，唐洁，杨艳，黎蕾，李永进，曾梦雪，吉悦娜，刘珉，赵文，易平英，阳涛，徐建军. 不同经营模式杉木人工林乔木层碳储量研究. 湖南林业科技. 2023(04): 45-50 . 百度学术
55. 陈科屹，林田苗，王建军，何友均，张立文. 天保工程20年对黑龙江大兴安岭国有林区森林碳库的影响. 生态环境学报. 2023(06): 1016-1025 . 百度学术
56. 刘建霞，杨文静，肖宇胜，徐舟，张利，邹胜，刘千里. 阿坝州实现碳达峰碳中和现状分析及发展建议. 四川农业科技. 2023(09): 95-97 . 百度学术
57. 王韦韦，吕茂奎，胥超，陈光水. 亚热带常绿阔叶林和杉木人工林有机碳流失动态特征对降雨的响应. 生态学报. 2023(18): 7474-7484 . 百度学术
58. 佘生斌，李小华，李海俊，张义伟. 双碳经济下林业发展探讨. 现代农业科技. 2023(20): 90-93 . 百度学术
59. 黄占兵. 做好“四篇文章”提升内蒙古林业碳汇能力. 北方经济. 2023(09): 14-16 . 百度学术
60. 王岩，管子隆，李菲，刘园. 秦岭北麓(西安段)碳排放和碳汇分析与预测研究. 西北水电. 2023(05): 15-20+25 . 百度学术
61. 韩雪莲，张加龙，刘灵，廖易，唐金灏，韩东阳. 基于遥感特征变量的高山松碳储量抽样估算. 西南林业大学学报(自然科学). 2023(06): 117-124 . 百度学术
62. 韩艺，张峰. 北京市不同功能分区的乔木林储碳功能对比研究. 林业调查规划. 2023(05): 26-31 . 百度学术
63. 马浩然. 公益林生态效益补偿单位采用蓄积及其增量的探索. 浙江农林大学学报. 2023(06): 1273-1281 . 百度学术
64. 胡景心，沙青娥，刘慧琳，张雪驰，郑君瑜. 珠江三角洲二氧化碳源汇演变特征及驱动因素. 环境科学. 2023(12): 6643-6652 . 百度学术
65. 田晓霞，包庆丰. 森林碳汇发展潜力时空演变与障碍因子诊断——基于31个省份. 中国林业经济. 2023(06): 111-117 . 百度学术
66. 张雅薇，王允磊，韩启峰，石晓龙. 碳达峰碳中和背景下提升新疆森林碳汇功能的思考. 温带林业研究. 2023(04): 78-80 . 百度学术
67. 曹先磊，许骞骞，吴伟光. 碳交易框架下我国林业增汇潜力及对区域碳减排成本的影响研究. 农业技术经济. 2023(12): 96-110 . 百度学术
68. 赵桐，蒙吉军. 基于土地利用变化的成都平原经济区碳储量时空演变与情景模拟. 山地学报. 2023(05): 648-661 . 百度学术
69. 蔡宇泽. 林业碳汇服务信托应用于林业企业融资的研究. 林业经济问题. 2023(06): 578-585 . 百度学术
70. 易昌民，付伟，赵春艳. 基于CiteSpace的中国林业碳汇研究进展与趋势分析. 林草政策研究. 2023(03): 89-96 . 百度学术
71. Zheng-Meng Hou，Ying Xiong，Jia-Shun Luo，Yan-Li Fang，Muhammad Haris，Qian-Jun Chen，Ye Yue，Lin Wu，Qi-Chen Wang，Liang-Chao Huang，Yi-Lin Guo，Ya-Chen Xie. International experience of carbon neutrality and prospects of key technologies: Lessons for China. Petroleum Science. 2023(02): 893-909 . 必应学术
72. 杨礼旦. 适应气候变化的人工林多目标经营与管理对策. 温带林业研究. 2022(01): 12-17 . 百度学术
73. 洪李斌，卿蕴贤，田佳赫，康洁敏，卢伟. 基于混合效应模型的塞罕坝华北落叶松人工林单木去皮胸径生长预测. 林业与生态科学. 2022(02): 127-133 . 百度学术
74. 张桂莲，仲启铖，张浪. 面向碳中和的城市园林绿化碳汇能力建设研究. 风景园林. 2022(05): 12-16 . 百度学术
75. 杨鑫，高雯雯，李莎，李冠衡. 基于遥感影像估算的北京中心城区碳储量与气候环境关联性研究. 风景园林. 2022(05): 31-37 . 百度学术
76. 张颖，易爱军. 承德市森林碳汇价值核算及其相关问题研究. 创新科技. 2022(05): 83-92 . 百度学术
77. Menghong HU，Jiying LI，Man SUN. Strong Seedlings of Improved Varieties and High-efficiency Cultivation of Artificial Forests Promotes the Early Realization of "Carbon Neutrality". Agricultural Biotechnology. 2022(04): 136-141 . 必应学术
78. 曾丽，吕寻，胡勐鸿. 良种是加速实现“碳中和”的有效保障措施——以甘肃省地方良种为例. 林业科技通讯. 2022(08): 35-39 . 百度学术
79. 林荣华. 森林经营管理对碳汇的影响及提高对策. 乡村科技. 2022(14): 120-123 . 百度学术
80. 沈德才，刘婷，莫罗坚，周海琪. 东莞市森林生态系统土壤有机碳含量的地统计学分析. 热带林业. 2022(03): 45-49 . 百度学术
81. 张俊飚，何可. “双碳”目标下的农业低碳发展研究：现状、误区与前瞻. 农业经济问题. 2022(09): 35-46 . 百度学术
82. 朱海，王立国. 江西省旅游业碳达峰与碳中和研究. 中国生态旅游. 2022(04): 617-631 . 百度学术
83. 薛春泉，陈振雄，杨加志，曾伟生，林丽平，刘紫薇，张红爱，苏志尧. 省市县一体化森林碳储量估测技术体系——以广东省为例. 林业资源管理. 2022(04): 157-163 . 百度学术
84. 曾莹，王雪萌，唐昊，廖笳妤，田蒙奎. 碳达峰碳中和战略科学内涵、实现路径及挑战. 现代化工. 2022(10): 1-4+10 . 百度学术
85. 张吉统，麦强盛. 云南省森林碳汇经济价值评估研究. 绿色科技. 2022(17): 264-268 . 百度学术
86. 原作强，王星，毛子昆，蔺菲，叶吉，房帅，王绪高，郝占庆. 典型温带树种固碳速率研究. 北京林业大学学报. 2022(10): 43-51 . 本站查看
87. 范春楠，刘强，郑金萍，郭忠玲，张文涛，刘英龙，谢遵俊，任增君. 采伐强度对阔叶红松林生态系统碳密度恢复的影响. 北京林业大学学报. 2022(10): 33-42 . 本站查看
88. 张颖，孟娜，姜逸菲. 中国森林碳汇与林业经济发展耦合及长期变化特征分析. 北京林业大学学报. 2022(10): 129-141 . 本站查看
89. 王志恒，李仲堃，王融，孔杉，陈晓峰. 基于双重耦合模型的森林固碳综合价值评估. 广西林业科学. 2022(05): 617-625 . 百度学术
90. 陈科屹，王建军，何友均，张立文. 黑龙江大兴安岭重点国有林区森林碳储量及固碳潜力评估. 生态环境学报. 2022(09): 1725-1734 . 百度学术
91. 廖杨文科，张佩瑶，张清越，李孝刚. 盐碱地林木耐盐机制及造林技术研究进展. 南京林业大学学报(自然科学版). 2022(06): 96-104 . 百度学术
92. 荀文会. “碳中和”视角下的沈阳市国土空间规划路径. 规划师. 2022(10): 88-92 . 百度学术
93. 许骞骞，曹先磊，孙婷，朱颖，吴伟光. 中国森林碳汇潜力与增汇成本评估——基于Meta分析方法. 自然资源学报. 2022(12): 3217-3233 . 百度学术
94. 董战峰，毕粉粉，冀云卿. 中国陆地生态系统碳汇发展的现状、问题及建议. 科技导报. 2022(19): 15-24 . 百度学术
95. 肖军，雷蕾，曾立雄，李肇晨，马成功，肖文发. 不同经营模式对华北油松人工林碳储量的影响. 生态环境学报. 2022(11): 2134-2142 . 百度学术
96. 向晋含，余彬，陶志先，张利，刘顺. “碳中和”背景下国家储备林培育的优化路径. 林业科技通讯. 2022(12): 3-9 . 百度学术
97. 章敏，王健，韩天一，欧阳勋志，潘萍，刘冬冬. 基于CBM-CFS3模型的马尾松林碳密度特征及其影响因素. 林业资源管理. 2022(06): 44-53 . 百度学术
98. 赵哲，冯星，王佳音. 辽宁省林下产业富民的实践探索及发展策略. 中南林业科技大学学报(社会科学版). 2022(06): 64-70 . 百度学术
99. 刘海. 闽北典型森林类型植被层碳储量及分配特征. 林业勘察设计. 2022(03): 84-88 . 百度学术
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