井冈山重要森林生态系统碳密度对比

采用生物量模型与实际测量相结合的方法,从植被层(包括乔木与林下植被)、枯落层和土壤层(表层1 m)比较了井冈山5种重要森林生态系统碳密度. 结果表明:①森林生态系统平均碳密度为29.047 kg/m2,常绿阔叶林>针阔混交林>人工杉木林>落叶阔叶林>毛竹林;②土壤碳密度平均值为22.453 kg/m2,占森林总碳密度的77.3%,5种森林类型土壤碳密度排序与总碳密度相同,且差异较小;③植被层碳密度差异最大,针阔混交林碳密度最大(12.039 kg/m2),是碳密度最小的落叶阔叶林(1.322 kg/m2)的9.1倍;④乔木层碳密度排序为针阔混交林>常绿阔叶林>人工杉木林>毛竹林>落叶阔叶林,乔木地上碳密度占乔木总碳密度的61.4%(人工杉木林)～75.8%(落叶阔叶林);⑤灌木层总碳密度差异大,常绿阔叶林和落叶阔叶林的灌木总碳密度分别为最大(0.153 kg/m2)和最小(0.027 kg/m2),前者是后者的5.6倍,灌木地上碳密度占灌木总碳密度的78.3%(针阔混交林)～81.0%(常绿阔叶林);⑥草本层总碳密度差异较小,在0.074 kg/m2(人工杉木林)～0.108 kg/m2(毛竹林)之间,地下碳密度略高于地上;⑦枯落层碳密度最低,不同森林类型间枯落层碳密度差异不大,在0.064～0.084 kg/m2之间.      

模拟氮沉降对土壤酸化及土壤酸缓冲能力的影响

为探讨N沉降对酸雨区森林土壤酸化和土壤酸缓冲能力的影响,于2012年4—12月在重庆缙云山地区选取针阔混交林和常绿阔叶林2种典型林分进行模拟N沉降试验,设N0、N1、N2、N3 4个处理,施N量(模拟N沉降量)分别为0、60、120、240 kg/(hm2·a),每月月初将NH₄NO₃溶液均匀喷洒在所选样方内,8个月后进行取样分析. 结果表明:①不同pH下2种林分土壤的酸缓冲能力存在较大差异,pH越低土壤酸缓冲能力越高. ②2种林分的土壤酸缓冲能力随N沉降量的增加而降低. 在相同的N沉降量下,常绿阔叶林土壤酸缓冲能力略高于针阔混交林. ③N沉降会加快土壤酸化速率. 与N0处理相比,N1、N2、N3处理常绿阔叶林土壤pH分别下降了0.03、0.06、0.16,而针阔混交林则分别下降了0.08、0.10、0.26. ④2种林分土壤中盐基离子含量均随N沉降量的增加而降低,交换性Al3+含量则相反. 与N0处理相比,常绿阔叶林N1、N2、N3处理盐基离子含量分别下降了55.76%、66.00%、70.38%,交换性Al3+含量分别增加了16.03%、21.37%、31.81%;针阔混交林盐基离子含量分别下降了24.12%、43.38%、62.24%,交换性Al3+含量分别增加了19.19%、23.48%、34.85%. 研究表明,氮沉降会降低森林土壤酸缓冲能力,加快酸化速率,并且常绿阔叶林土壤对N沉降的敏感性高于针阔混交林.      

广东鹤山酸雨地区针叶林与阔叶林降水化学特征

研究并比较了广东酸雨地区鹤山丘陵综合实验站区内不同类型森林降水的化学特征.结果表明,和大气降水相比,针阔叶林林内降水除NO3外其它离子含量都明显增加,马尾松针叶林冠层穿透雨和树干径流中离子含量增加倍数最高分别为34倍和12倍,阔叶林穿透雨和树干径流中离子含量增加倍数最高分别为8倍和10倍,针叶林降水比阔叶林降水离子富集程度较为显著．林内降水中马尾松针叶林树干径流离子总含量小于穿透雨离子总含量,阔叶林穿透雨离子总含量小于树干径流离子总含量.不同阔叶林型林内降水中离子含量是不同的.针叶林林内降水有进一步酸化趋势.林内降水离子富集导致森林冠层正负电荷数不平衡,营养离子大量淋失,使林冠层养分亏损．     

华西雨屏区典型人工林对降雨过程中NH_4~+-N和NO_3~--N的过滤作用

氮沉降已成为河流、湖泊及城市等生态系统的主要污染威胁因素之一,森林生态系统能从林冠、地被和土壤自上而下截留过滤大气降雨中的NH+4-N和NO-3-N,是区域大气环境污染生态防治的重要途径.选取华西雨屏区几种典型人工林森林生态系统为研究对象,采用定位监测与室内分析相结合的研究方法,于2011年4—12月对大气降水、穿透雨、树干茎流、地表径流和地下渗滤NH+4-N和NO-3-N的含量与分配进行了研究.结果表明:观测期内40次降雨总雨量为492.72 mm,NH+4-N和NO-3-N的总沉降量分别为13.248 kg·hm-2和16.320 kg·hm-2;3种人工林林冠层对NH+4-N和NO-3-N的过滤能力表现为香樟林混交林柳杉林,而地表和土壤层均表现为混交林香樟林柳杉林;无林地、香樟林、柳杉林和混交林生态系统无机氮截留过滤净输入量分别为19.557、44.079、42.331、64.896 kg·hm-2,对无机氮的综合过滤作用表现为混交林香樟林柳杉林无林地.这些结果说明华西雨屏区合理配置混交林能更加有效地降低大气氮沉降对生态系统的影响.     

重庆缙云山4种典型林分土壤氮素动态变化

于2012年4—10月逐月月末采集重庆缙云山4种典型林分(常绿阔叶林、毛竹林、针阔混交林和针叶林)样地中不同深度(0~15、>15~30、>30~60 cm)的土壤样品,测定土壤中w(TN)、w(NH₄+-N)和w(NO₃--N),分析土壤氮素含量的分布特征,并探讨土壤理化性质对土壤氮素含量的影响. 结果表明:①不同林分土壤中氮素含量的垂直分布规律相一致,均表现为随土壤深度的增加而不断降低,并且w(NH₄+-N)>w(NO₃--N);②不同林分0~60 cm土壤平均氮密度表现为毛竹林(1.037 kg/m2)>针阔混交林(0.783 kg/m2)≈常绿阔叶林(0.778 kg/m2)>针叶林(0.747 kg/m2);③不同林分土壤中w(TN)的季节性变化规律不明显,而w(NH₄+-N)和w(NO₃--N)的季节性变化规律相似,均表现为春季<夏季<秋季;④不同林分土壤中w(TN)、w(NH₄+-N)和w(NO₃--N)与容重、w(SOC)均呈显著线性相关(P<0.05),而且与土壤其他养分含量之间也存在一定的相关性.      

藏东南高山松天然林水文过程中养分元素变化特征

对藏东南高山松天然林内的穿透雨、树干茎流以及林外大气降水进行了观测和取样,测定了水样中的N、P、K、Na、Ca、S、Mg、Si、Mn、Fe、Cu和Zn元素的含量,分析了其降水过程中养分元素浓度变化特征和输入规律。结果表明：大气降水、穿透雨和树干茎流中,养分元素浓度值的最大变异系数分别是1.485（Zn）、0.844（Na）和0.809（P）,最小变异系数分别为0.255（S）、0.304（S）和0.318（Si）。3种形式水样中,微量元素之间以及微量元素与其他元素之间浓度值相关性不显著,其他元素俩俩之间浓度值相关性大部分达到显著水平。3种水样中,Cu元素年平均浓度值均最小,分别为0.023、0.047和0.066 mg/L,最大浓度分别为1.604 mg/L（N）、3.401 mg/L（Na）和4.371 mg/L（Na）。3种水样中各养分元素浓度值差异显著,并且均表现为：树干茎流>穿透雨>大气降水,各养分元素浓度月变化主要呈“∩”型、“N”型或“∪”型。所有元素的树干茎流和穿透雨淋溶系数均大于1,并且前者均大于相应的后者。研究期间,3种形式的养分输入量分别为64.172、79.949和15.623 kg/hm²。养分净淋溶量为34.057 kg/hm²（N除外）,净淋溶量排序为：Na>Ca>K>Mg>Si>S>P>Mn>Fe>Zn>Cu,N元素净淋溶为-2.658 kg/hm²。     

南方红壤区氮湿沉降特征及其对流域氮输出的影响

本研究通过对江西千烟洲香溪流域雨季氮湿沉降及径流过程进行监测,分析降雨及径流过程的各形态氮浓度变化,探讨南方红壤区氮湿沉降特征及其对流域氮输出的影响.结果表明:1 2014年雨季(3~6月)共27场降雨,产生的氮湿沉降负荷达43.64~630.59 kg,氮沉降通量为0.44~6.43 kg·hm-2,呈现出极大的季节变异性;2对其中3场降雨过程进行动态分析发现,当降雨量为8~14 mm时,流域氮沉降负荷达18.03~41.16 kg,而该地区氮湿沉降通量为0.18~0.42 kg·hm-2.其中3场次降雨事件导致流域水体的总径流量为4 189.38 m3,TN总流失负荷16.72 kg,输出通量为4.64 kg·hm-2;DTN总流失负荷为9.64 kg,输出通量为2.68 kg·hm-2;NH+4-N总流失负荷2.93 kg,输出通量为0.81 kg·hm-2;NO-3-N总流失负荷5.60 kg,输出通量为1.56 kg·hm-2.3流域氮湿沉降对流域氮输出的贡献率约为56%~94%,说明降雨对流域氮流失影响巨大,并以硝酸盐为主,流域水体中总氮浓度超过河流水体富营养化阈值(1.5 mg·L-1)存在发生富营养化的隐患.     

滇池流域套作玉米对蔬菜农田地表径流污染流失特征的影响

采用田间小区试验,在自然降雨条件下,对滇池流域蔬菜(豌豆、西葫芦、马铃薯)单作与玉米套作蔬菜两种种植模式下农田地表径流的产生量与径流污染(TN、TP、COD、SS)的浓度进行了分析研究.结果表明:蔬菜单作和玉米套作蔬菜种植模式下地表径流量分别为94.7～128.9m·3hm-2和52.6～76.4m·3hm-2.蔬菜单作种植模式下地表径流中TN、TP、COD和SS浓度分别为10.6～35.8、0.79～3.23、54.6～224.1和35.0～478.3mg·L-1,流失量分别为1.74～2.39、0.18～0.26、7.71～10.59和10.4～21.7kg·hm-2;地表径流TP流失量以马铃薯单作模式最大,其余径流污染流失量以豌豆单作种植模式最大.玉米与蔬菜套作种植模式下地表径流中TN、TP、COD和SS浓度分别为11.7～23.8、0.23～3.54、26.5～222.1和49.7～541.3mg·L-1,流失量分别为0.82～1.22、0.10～0.16、4.17～6.03和8.71～12.6kg·hm-2;地表径流污染流失量均以玉米套作西葫芦种植模式最小.玉米套作蔬菜种植模式显著减少蔬菜农田地表径流量和径流污染流失,对地表径流量、地表径流TN、TP、COD和SS流失量的最大削减率分别为44.5%、53.1%、46.4%、52.1%和42.2%.     

不同植被恢复模式对土壤有机碳分子结构及其稳定性的影响

为揭示不同植被恢复模式对土壤有机碳分子结构及其稳定性的影响机理,分别在浙江凤阳山国家级自然保护区的石梁岙和凤阳湖设置样地,采用13C核磁共振技术分析常绿阔叶林与杉木林、柳杉林与针阔混交林全土和不同粒级(0~0.5、>0.5~2.0、>2.0~5.0、>5.0 mm)土壤团聚体中有机碳的质量分数及其分子结构特征. 结果表明:①常绿阔叶林0~20 cm层全土w(有机碳)(12.84 g/kg)显著高于杉木林(9.98 g/kg),柳杉林(13.93 g/kg)显著高于针阔混交林(11.54 g/kg) (P<0.05). 不同植被恢复模式下,土壤团聚体w(有机碳)总体上均随着粒径的增大呈降低趋势. ②与杉木林相比,常绿阔叶林全土有机碳中w(烷氧碳)较高,w(烷基碳)、w(芳香碳)、w(烷基碳)/w(烷氧碳)、w(疏水碳)/w(亲水碳)则较低,显示常绿阔叶林全土有机碳稳定性较差;与针阔混交林相比,柳杉林全土有机碳中w(烷基碳)、w(烷基碳)/w(烷氧碳)、w(疏水碳)/w(亲水碳)较高,w(烷氧碳)则较低,显示柳杉林全土有机碳稳定性较好. 与0~20 cm层相比,不同植被恢复模式下>20~40 cm层全土w(烷氧碳)均明显降低,w(烷基碳)、w(烷基碳)/w(烷氧碳)、w(疏水碳)/w(亲水碳)均明显升高,有机碳稳定性变好. ③随着粒径的增大,不同植被恢复模式下土壤团聚体的w(烷基碳)、w(烷基碳)/w(烷氧碳)、w(疏水碳)/w(亲水碳)均呈降低趋势,w(烷氧碳)均呈升高趋势,说明团聚体结合的有机碳稳定性逐渐变差. 研究显示,不同植被恢复模式下的不同树种组成是影响土壤有机碳质量分数及其分子结构、稳定性差异的主要因素.      

天然林土壤有机碳及矿化特征研究

通过野外调查和室内分析培养,研究了马尾松林、常绿阔叶林、落叶阔叶林、针阔混交林、红松林和油松林这6种天然林林下土壤有机碳含量及有机碳矿化特征.结果表明,林下土壤有机碳含量都表现出随土壤深度增加而逐渐降低的趋势;双指数方程可以很好拟合出天然林土壤有机碳的矿化过程,准确反映出各天然林土壤的矿化反应特征.天然林各层土壤矿化反应趋势相同,但强度各异.其中,红松林0~10 cm土壤反应强度最为强烈,其下各层土壤的矿化反应强度也显著高于其他天然林的同层土壤;对落叶阔叶林和针阔混交林土壤矿化特征比较发现,凋落物种类差异对土壤活性有机碳含量产生较强烈影响,因此呈现出不同的矿化反应特征.     

PMF和RF模型联用的土壤重金属污染来源解析与污染评价：以西北某典型工业园区为例

基于西北某典型工业园区工厂内的地表土壤中7种重金属元素[As、 Cd、 Cu、 Pb、 Hg、 Ni和Cr(Ⅵ)]的含量，分析该工业园区重金属污染特征，并采用潜在生态风险指数和地累积指数法分别进行生态风险和污染评价；利用正定矩阵因子分解(PMF)模型和随机森林(RF)模型进行定量源解析，并结合采样企业排污资料和源排放成分谱经验数据识别特征元素，判定排放源类别.结果表明，园区所有采样点位的重金属均未超过建设用地土壤污染风险管控标准(GB 36600-2018)中第二类建设用地筛选值；但相比当地土壤背景值，除As和Cr以外的5种元素均有不同程度的富集，整体呈轻微污染和中度生态风险(RI=250.04);其中Cd和Hg是该园区的主要风险元素；源解析结果得到5类主要污染源，分别是化石燃料燃烧与化工生产源(33.73%和9.71%,分别为PMF和RF所得源贡献率，下同),自然来源与废渣堆填(32.40%和40.80%)、交通排放(24.49%和48.08%)、燃煤与有色金属冶炼(5.43%和0.11%)以及电镀与矿石冶炼(3.95%和1.30%).两种模型的总体变量模拟效果R²     

Modeling effects of temperature and precipitation on carbon characteristics and GHGs emissions in Abies fabric forest of subalpine

Abies fabric forest in the eastern slope of Gongga mountain is one type of subalpine dark coniferous forests of southwestern China. It is located on the southeastern edge of the Qinghai-Tibet plateau and is sensitive to climatic changes. A process-oriented biogeochemical model, Forest-DNDC, was applied to simulate the e ects of climatic factors, temperature and precipitation changes on carbon characteristics, and greenhouse gases (GHGs) emissions in A. fabric forest. Validation indicated that the Forest-DNDC could be used to predict carbon characteristics and GHGs emissions with reasonable accuracy. The model simulated carbon fluxes, soil carbon dynamics, soil CO2, N2O, and NO emissions with the changes of temperature and precipitation conditions. The results showed that with variation in the baseline temperature from –2℃ to +2℃, the gross primary production (GPP) and soil organic carbon (SOC) increased, and the net primary production (NPP) and net ecosystem production (NEP) decreased because of higher respiration rate. With increasing baseline precipitation the GPP and NPP increased slightly, and the NEP and SOC showed decreasing trend. Soil CO2 emissions increased with the increase of temperature, and CO2 emissions changed little with increased baseline precipitation. With increased temperature and decreased baseline temperature, the total annual soil N2O emissions increased.With the variation of baseline temperature from –2℃ to +2℃, the total annual soil NO emissions increased. The total annual N2O and NO emissions showed increasing trends with the increase of precipitation. The biogeochemical simulation of the typical forest indicated that temperature changes strongly a ected carbon fluxes, soil carbon dynamics, and soil GHGs emissions. The precipitation was not a principal factor a ecting carbon fluxes, soil carbon dynamics, and soil CO2 emissions, but changes in precipitation could exert strong e ect on soil N2O and NO emissions.     

Modeling effects of temperature and precipitation on carbon characteristics and GHGs emissions in Abies fabric forest of subaipine

Abies fabric forest in the eastern slope of Gongga mountain is one type of subalpine dark coniferous forests of southwestern China. It is located on the southeastern edge of the Qinghai-Tibet plateau and is sensitive to climatic changes. A process-oriented biogeochemical model, Forest-DNDC, was applied to simulate the effects of climatic factors, temperature and precipitation changes on carbon characteristics, and greenhouse gases （GHGs） emissions in A. fabric forest. Validation indicated that the Forest-DNDC could be used to predict carbon characteristics and GHGs emissions with reasonable accuracy. The model simulated carbon fluxes, soil carbon dynamics, soil CO2, N2O, and NO emissions with the changes of temperature and precipitation conditions. The results showed that with variation in the baseline temperature from -2℃ to ＋2℃, the gross primary production （GPP） and soil organic carbon （SOC） increased, and the net primary production （NPP） and net ecosystem production （NEP） decreased because of higher respiration rate. With increasing baseline precipitation the GPP and NPP increased slightly, and the NEP and SOC showed decreasing trend. Soil CO2 emissions increased with the increase of temperature, and CO2 emissions changed little with increased baseline precipitation. With increased temperature and decreased baseline temperature, the total annual soil N2O emissions increased. With the variation of baseline temperature from -2℃ to ＋2℃, the total annual soil NO emissions increased. The total annual N2O and NO emissions showed increasing trends with the increase of precipitation. The biogeochemical simulation of the typical forest indicated that temperature changes strongly affected carbon fluxes, soil carbon dynamics, and soil GHGs emissions. The precipitation was not a principal factor affecting carbon fluxes, soil carbon dynamics, and soil CO2 emissions, but changes in precipitation could exert strong effect on soil N2O and NO emissions.     

基于遥感时-空-谱特征及随机森林模型的土壤重金属空间分布预测

获取土壤重金属的含量特征及空间分布是预防土壤污染和制定环保政策的关键.选取济南市长清区为研究区,系统采集304处表层土壤样品（0~20 cm）,利用多源遥感数据构建土壤重金属的光谱特征、时间特征和空间特征;进一步采用相关分析法选择出与土壤重金属密切相关的时-空-谱特征,并将其作为输入自变量,实测土壤砷（As）含量值为因变量,建立基于随机森林（RF）算法的空间预测模型,完成土壤重金属的含量估算和空间分布预测.结果表明：①As含量均值超出背景值43.17％,低于农用地土壤污染风险规定的筛选值和管控值,表明As在土壤中出现富集,但处于可管控范围内.②在单个遥感特征构建的土壤重金属空间预测模型中,精度由高到低依次为：空间特征（RPIQ=3.87）>时间特征（RPIQ=2.57）>光谱特征（RPIQ=2.50）,空间特征对土壤重金属空间预测最为重要.③基于“时间-空间”、“时间-光谱”和“空间-光谱”组合特征的土壤重金属空间预测模型均优于单个特征构建的模型,其精度系数RPIQ值分别为4.81、4.21和4.70.④利用“时间-空间-光谱”特征组合输入的随机森林模型达到最佳的空间预测精度（R²=0.90;RMSE=0.77;RPIQ=5.68）.⑤As在空间分布上从西北到东南含量逐步降低,主要受到黄河冲淤积和工业活动影响.研究采用的遥感时-空-谱特征结合随机森林算法的土壤重金属空间预测技术,可为土壤污染防治及环境风险管控提供有效的方法支持.     

艾比湖流域气溶胶光学厚度时空演变及影响因素

气溶胶光学厚度(AOD)描述了气溶胶对光的衰减作用,并在一定程度上反映区域大气污染程度.本研究以2000年～2015年长时间序列MOD09A1数据为本底,在生成查找表的基础上,采用深蓝算法(DB)对艾比湖流域2000年～2015年Landsat TM/ETM+/OLI数据进行AOD遥感估算,分析艾比湖流域AOD时空变化特征,结合环境变量选用随机森林模型(RF)对AOD进行预测及因子贡献度排序.结果表明:①艾比湖流域AOD呈现显著的季节性变化特征,AOD值春季(0. 414)夏季(0. 390)秋季(0. 287),其中春季变化幅度最大.②艾比湖流域平均AOD为0. 374,年际变化整体表现为上升趋势,但在2010～2015年间AOD增加较快,年际增幅达到32. 32%,表明该流域近15年间的大气污染不断加剧,近5年尤甚.③艾比湖流域AOD空间分布从艾比湖北部到南部呈阶梯式上升变化,其中,精河县污染最为突显,AOD值达到0. 483.④RF模型对AOD的预测效果较好,R~2=0. 866,RMSE=0. 042,其中蒸散发对艾比湖流域AOD影响最为显著.     

陕西渭北旱塬区农田土壤有机质空间预测方法

准确预测土壤有机质(SOM)含量的空间分布对于改善土壤质量、提高区域土壤管理水平具有重要意义.为探索预测陕西渭北旱塬区农田SOM含量的最优模型,借助地理探测器选取与SOM含量密切相关的影响因子作为建模的协变量,选用普通克里格方法(OK)、地理加权回归模型(GWR)、偏最小二乘回归模型(PLS)、地理加权回归扩展模型(G...     

基于轻量级梯度提升机的南京大气臭氧浓度预测

采用南京地区2015年1月至2016年12月期间的空气质量数据和常规气象资料数据,分析了南京地区O₃浓度变化特征,建立基于轻量级梯度提升机(LightGBM)的O₃浓度预测模型,并将该模型与支持向量机、循环神经网络和随机森林等3种在空气质量预测方向上常用的机器学习方法进行了对比,验证模型的有效性和可行性.结果表明,南京地区O₃浓度变化具有显著的季节性差异,浓度变化受前期浓度、气象因子和其他空气污染物浓度的共同影响.LightGBM模型较为准确地预测了南京地区地面O₃浓度(R²=0.92),且该模型的预测精度和计算效率等性能优于其他模型.尤其是在容易出现臭氧污染的高温天气,该模型预测准确性明显高于其他模型,模型稳定性较好.LightGBM具有预测准确度高、稳定性好、有良好的泛化能力和运算时间短等特点,在O₃浓度预测方面具有显著的优势.     

森林资源环境定价方法——木材需求曲线修正法的改进探讨

对森林资源的环境价值评价,目前国内外有许多方法。作者曾提出了木材需求曲线修正法确定森林资源的环境价值。论文进一步对该方法进行了后续研究,并对其加以改进。改进后的方法采用经济学中的边际效用相等的原理确定森林资源的最佳分配,森林资源的环境价值总量等于边际效用价值的积分,单位环境价值根据公共产品特点采用直接边际效用价值转换成平均价值定价。该方法以江西省为例评价了森林资源的环境价值,评价结果是,在一定条件下,全省森林资源的环境价值为2887×10⁸元,单位环境价值为1145元/m³。改进后的方法减少了原方法运用在确定森林资源环境总价值所存在的误差,从而使该方法逻辑性更强,运用更为简便。     

基于树种蓄积量的中国森林VOC排放估算

以中国森林优势树种为对象,应用《全国森林资源统计》提供的林分优势树种蓄积量资料和Guenther提出的光温影响模型,估算各优势树种的VOC排放量,建立了中国森林生态系统的VOC排放清单,并探讨了森林源VOC在不同时空和不同龄级林分中的分配规律.结果表明,中国森林VOC总排放量为8 565.76 Gg,其中异戊二烯5 689.38 Gg(66.42%),单萜烯1 343.95 Gg(15.69%),其他VOC 1 532.43 Gg(17.89%);不同树种的VOC排放量差异较大,栎类、云杉、马尾松等为主要贡献树种,贡献率分别为45.22%、6.34%和5.22%;西南和东北地区为中国森林VOC主要排放区域,云南、四川、黑龙江、吉林、陕西5省排放最多,分别占全国总量的15.09%、12.58%、10.35%、7.49%和7.37%;森林VOC排放存在非常强的季节性变化,夏季排放量最大,占全年的56.66%;不同龄级林分对VOC排放的贡献有所不同,中龄林贡献最多,占森林排放总量的38.84%.     

基于CVM的宁波天童天然林碳汇贸易研究

以宁波天童天然林为例,探讨了将天然林碳汇纳入碳汇贸易的方法和途径,采用条件价值评估法(CVM)估算了天童天然林碳汇价值,并探讨了天然林碳汇贸易的可行性.结果表明:(1)与人工林碳汇相比,天然林碳汇在数量、生态功能和保育价值方面具优势,将天然林碳汇纳入碳汇贸易,是对现有人工林碳汇贸易的有益补充;(2)公众对碳汇贸易普遍持...