整合化学组分与异速生长模型的Parring竹（Gigantochloa atter）无偏碳汇估算研究

《Advances in Bamboo Science》：Unbiased carbon sequestration estimation in parring bamboo ( Gigantochloa atter (Hassk.) Kurz ex Munro): Integrating chemical composition and allometric models

为了解决竹种碳储量评估中普遍存在的估算方法不准确、缺乏物种特异性模型的问题，研究人员对Parring竹（Gigantochloa atter）开展了整合化学组分分析和异速生长模型的研究。结果得出基于直径（D）的幂函数模型（W = 0.348D1.830）预测效果最佳，且测定其平均碳含量为49.17%，年均碳汇量达47.44吨 CO?eq/公顷/年。这一研究为精确评估竹林的碳汇功能和纳入气候减缓策略提供了科学支撑。

　　

在全球应对气候变化的努力中，森林作为重要的碳汇（Carbon Sink）角色日益凸显。而生长迅速、生物量积累快的竹林，尤其在热带和亚热带地区，展现出巨大的碳封存潜力。然而，一个关键的科学问题阻碍了我们将竹子有效纳入碳核算和气候减缓政策：我们缺乏针对特定竹种、能够实现准确且无偏估算其生物量与碳储量的可靠方法。传统的评估常依赖通用转换系数（如固定碳含量47%），这忽略了不同物种在化学构成上的差异，可能导致估算结果系统性偏高或偏低。为了填补这一知识空白，并为社区管理的竹林提供精准的碳计量工具，研究人员将目光聚焦于印度尼西亚南苏拉威西省广泛分布的Parring竹（学名 Gigantochloa atter）。本研究旨在通过整合实地测量的异速生长模型（Allometric Model）和基于化学组分的物种特异性碳含量分析，开发一种更稳健的估算方法。

本研究发表于《Advances in Bamboo Science》。作者为开展此项研究，运用了以下几个关键技术方法：首先，在印度尼西亚南苏拉威西省Simbang地区的社区竹林设立了10个20×50米的系统随机样方，对样方内所有竹秆（Culm）进行了调查，并根据形态特征将其按年龄分级（<1年，1–3年，>3年）。共选取了30株代表性竹秆进行破坏性取样（另取30株用于模型验证），以获取地上部分生物量数据。其次，采用ASTM标准方法对成熟竹秆（1–3年）的样品进行了化学成分分析，包括测定纤维素（Cellulose）、半纤维素（Hemicellulose）、木质素（Lignin）、淀粉、苯醇抽提物和灰分（Ash）的含量。第三，根据各成分的分子式（如纤维素为(C₆H₁₀O₅)_n）计算其理论碳含量（Carbon Content），再结合成分质量百分比加权求和，得到竹秆整体的碳含量。第四，基于测得的竹秆离地30厘米处直径（D）和高度（H）数据，评估了五种异速生长模型（包括幂函数、二次函数、线性函数等）的预测性能，选取最优模型用于生物量估算。最后，结合最优生物量模型与测得的物种特异性碳含量，计算了林分的碳储量（Carbon Stock）和年碳封存（Carbon Sequestration）潜力。

结果与分析：

3.1.1 Gigantochloa atter的化学组成

通过对Parring竹主要化学成分的分析发现，纤维素是其主要结构成分，占生物质干重的38.57%，碳贡献率为17.14%。木质素由三种醇单体组成，其碳含量较高（62.86%–72.00%），总贡献显著。苯醇可溶抽提物（主要为酚类化合物）虽然占比不高（4.93%），但其碳含量高达77%。综合所有有机成分（灰分不计入），计算得出 G. atter的平均碳含量为49.17%，高于常用的默认值（如47%），这为精确碳估算提供了关键参数。

3.1.2 竹林潜力

对10个样地的调查显示，平均每公顷有186丛（Clump）和4268根竹秆（Culm），其中幼龄竹（<1年）占比较高，表明竹林再生能力旺盛，结构健康。平均每丛有23根竹秆，反映了良好的丛生产力。

3.1.3 直径、高度与生物量的关系模型

评估了五种异速生长模型（BM1-BM5）。其中，BM1模型（W = 0.348D^1.830） 仅使用直径（D）作为预测变量，在统计验证中表现出最低的偏差（Bias）、均方预测误差（MSEP）和误差指数（Error Index），综合排名第一。尽管引入高度（H）的BM3模型具有最高的决定系数（R²= 0.886），但在验证中其误差指标较高。BM1模型因其高精度和野外测量的便捷性（无需测量高度），被选为估算 G. atter生物量的最佳模型。所有模型的偏置检验（t-test）均不显著（p > 0.05），证实了其无偏性。

3.1.4 碳封存

应用最优生物量模型（BM1）和测得的碳含量（49.17%），估算出研究区域 G. atter竹林的平均年生物量增长为61.21吨/公顷/年，年均碳储量为12.94吨碳当量（Ceq）/公顷/年。通过二氧化碳与碳的分子量比（44/12）换算，得出其年均碳封存潜力为47.44吨二氧化碳当量（CO₂eq）/公顷/年，显示出强大的碳汇能力。

3.1.5 已验证的碳估算模型性能比较

研究比较了不同碳含量估算方法（使用通用转换系数）与本研究的化学组分分析法所得的年碳封存结果。使用印尼国家标准（47%）、Jones等人（44.30%）、Hairiah等人（46%）的方法均低估了碳封存量（分别为45.34、42.74、44.38吨CO₂eq/公顷/年）。而使用Brown（1997）的50%碳含量则略微高估（48.24吨）。本研究基于化学组分分析得出的49.17%碳含量，得到的估算值（47.44吨）最为平衡和准确，凸显了物种特异性碳数据对于减少估算偏差的重要性。

结论与讨论：

本研究成功开发了用于估算 Gigantochloa atter生物量和碳储量的可靠方法。核心结论是，结合化学组分分析的物种特异性异速生长模型（特别是仅需直径测量的BM1模型：W = 0.348D^1.830）能够提供最无偏、最精确的估算。测定得到的49.17%碳含量显著高于许多通用标准值，使得基于此的碳封存估算（年均47.44吨CO₂eq/公顷）更为可信。

这项研究的意义重大。首先，它提供了一套针对特定竹种的、从野外测量到实验室分析的完整碳计量方法学，提高了碳储量评估的准确性，对于将竹子纳入国家温室气体清单（Greenhouse Gas Inventory）和国际气候政策（如REDD+）至关重要。其次，研究证实了 G. atter具有很高的碳封存效率，其固碳能力可与许多用于重新造林的树种相媲美，这为在热带地区推广竹林作为基于自然的气候解决方案（Nature-based Solution）和社区林业碳汇项目（Carbon Offset Project）提供了强有力的科学依据。最后，该方法强调了在碳核算中采用本地化、物种特异性参数的必要性，避免因使用通用转换系数而产生系统误差，从而支持更科学的森林可持续管理和气候减缓规划。