基于空间优化造林策略提升中国森林碳汇能力

《Nature Communications》：Enhancing carbon sinks in China using a spatially-optimized forestation strategy

本研究针对中国大规模造林计划中森林边缘效应导致碳汇潜力被高估的问题，通过分析第九次全国森林清查数据，开发了空间优化造林策略。结果表明，优化策略可使2060年生物量碳储量增加986±22 Tg C，其中约53%的增益来自边缘效应的降低。该研究为实现碳中和目标提供了科学依据。

　　

随着中国持续推进大规模生态修复工程，森林覆盖率已从1979年的12%提升至2019年的23%。为实现2060年碳中和目标，中国计划在2021-2050年间新增森林面积4950万公顷。然而，传统造林计划往往忽视了一个关键生态因素——森林边缘效应。研究表明，接近森林边缘的区域由于受到风力、干旱、病虫害和火灾等干扰因素的影响，树木死亡率显著增高，导致生物量碳储量降低约40%。这种边缘效应使得实际碳汇能力被严重高估，亟需建立科学的空间优化造林策略。

南京信息工程大学气候系统预测与风险管理系统国家重点实验室联合国内外多家科研机构，在《Nature Communications》发表了题为"Enhancing carbon sinks in China using a spatially-optimized forestation strategy"的研究论文。该研究基于第九次全国森林清查（NFI）的3万余个样方、300多万株树木的实测数据，首次系统量化了中国森林边缘效应对碳储量的影响，并创新性地提出了空间优化造林方案。

研究采用的关键技术方法包括：基于随机森林（RF）模型的生物气候适宜性分析、机器学习驱动的生物量碳储量预测、多情景模拟（包含无气候变化、SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5五种气候情景）以及动态边缘距离计算算法。研究还整合了30米分辨率土地利用数据（CNLUCC）、90米分辨率土壤属性数据和高精度地形指标。

边缘接近度与生物量碳储量

研究发现天然林主要分布在距离边缘2.5公里范围内，而人工林集中在1.2公里范围内。

生物量碳储量随边缘距离增加而显著上升，人工林边缘区域的碳储量比天然林低40%。通过对数拟合发现，林龄随边缘距离增加而增长（R²=0.69），但人工林林龄与边缘距离无显著相关性，说明碳密度差异主要源于边缘效应而非林龄。

干扰机制解析

病虫害是两类森林的主要胁迫因子，其次是气候干扰和火灾。干扰频率和强度随边缘接近度增加而急剧上升。人类足迹指数在边缘区域显著升高，人工林区域尤为明显。

边缘1公里范围内，人工林树木死亡率达7%-13%，显著高于天然林（4%-7%）。树木建成率在边缘区域也受到抑制，可能与光抑制现象相关。

生物气候约束的造林规划

通过RF模型识别出中国潜在造林面积94.8 Mha，主要分布在西南（33%）、西北（29%）和华北（15%）地区。优化方案优先在破碎化程度低、边缘距离远的区域布局，

同时避免在干旱半干旱地区过度造林。算法通过最小化新边缘面积生成，实现森林斑块连通性优化。

2060年生物量碳储量预测

优化造林情景下，新造林分到2060年可积累生物量碳2633.3±20.3 Tg C，较随机造林情景提高34.2%。

总增汇量986.3±22.2 Tg C中，边缘效应减少贡献207.6±6.9 Tg C，环境优化贡献463.5±21.2 Tg C。现有森林因边缘效应缓解可额外固存315.2±23.0 Tg C。

空间优化同时使森林斑块密度降低57.8%，周长减少15.3%，显著提升景观连通性。

研究证实森林边缘通过改变微气候条件、加剧生物胁迫导致碳储量降低。提出的空间优化造林策略不仅可提升51%的碳汇增益，还能通过减少破碎化带来生物多样性保护等协同效益。该研究为将边缘效应纳入碳计量体系、推动基于自然的气候变化解决方案提供了关键科学支撑，对实现全球可持续发展目标（SDGs）具有重要实践意义。