中国陆地生态系统碳汇估算_方法、进展、展望_朴世龙.pdf

中国陆地生态系统碳汇估算:方法、进展、展望 朴世龙 1,2* ,何悦 1 ,王旭辉 1 ,陈发虎 2 1.北京大学城市与环境学院,北京100871; 2.中国科学院青藏高原研究所,北京100101 *通讯作者, E-mail: slpiao@pku.edu.cn 收稿日期: 2021-07-07;收修改稿日期: 2021-12-18;接受日期: 2022-01-24;网络版发表日期: 2022-03-1 1 国家自然科学基金项目(批准号: 41988101)和国家重点研发计划项目(编号: 2019YF A0607304)资助 摘要2020年9月,中国向世界宣示力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的目标.这一背景下,中国陆 地生态系统碳汇潜力受到空前关注,成为各国政府、学术界、公众共同关心的热点议题.文章聚焦中国陆地生态 系统碳汇估算,梳理不同估算方法的原理、优点和不足,对比不同研究和方法得到的中国陆地生态系统碳汇大 小,评述目前的研究进展及存在的问题,并对未来研究思路提出建议,以期为准确估算中国陆地生态系统碳汇提 供方法论参考,为中国制定实现碳中和的减排政策提供科学支撑. 关键词陆地生态系统,碳汇,碳中和,中国 1引言 近几十年来,随着全球变化,陆地生态系统成为大 气二氧化碳(CO 2 )一个重要的汇,有效缓解了气候变暖 ( IPCC, 2013 ).根据全球碳计划(Global Carbon Project) 的估算, 2010~2019年陆地生态系统净吸收了同期31% 的人类活动所释放的CO 2 ( Friedlingstein等, 2020 ).需要 指出的是,陆地生态系统存在非常大的空间异质性,因 此全球尺度上陆地生态系统碳汇估算通常采用碳平衡 方程残余项解析法:人为活动向大气中排放的CO 2 (化 石燃料燃烧和土地利用变化所导致的CO 2 排放)总量, 减去大气CO 2 增量和海洋所固定的CO 2 ,残余项即为陆 地生态系统碳汇,亦称剩余陆地碳汇.这一间接估算方 法的优点在于避开了陆地生态系统空间异质性的难 题,由相对比较容易获取的大气和海洋碳收支以及人 为活动碳排放数据得到.但是,由于残余项包含了碳 平衡方程中其他变量的所有误差,其估算结果的不确 定性仍然很大.不仅如此,由于大气层CO 2 混匀较快, 该方法仅适用于全球尺度,而如何准确估算区域尺度 陆地碳收支,是学术界面临的一个巨大挑战. 自20世纪90年代以来,各国科学家为估算区域尺 度陆地碳汇开展了大量工作,取得了共识性结论:北 半球陆地生态系统是一个重要碳汇,其大小基本能够 抵消全球碳收支的不平衡,表明上世纪末所提出的“失 踪的碳汇”问题已基本得到解决( Fan等, 1998 ; Pan等, 201 1 ).然而,学术界对于北半球陆地碳汇的空间分布 的认识仍存在较大不确定性.例如, Fan等(1998)利用 大气反演模型,估算北美陆地碳汇为(1.7±0.5)Pg C a − 1 , 几乎相当于同期整个北半球陆地碳汇的大小( Stephens 等, 2007 ).这一结果引起了极大争议,众多学者认为, 中文引用格式:朴世龙,何悦,王旭辉,陈发虎. 2022.中国陆地生态系统碳汇估算:方法、进展、展望.中国科学:地球科学, 52(6): 1010–1020, doi: 10.1360/ SST e-2021-0197 英文引用格式: Piao S, He Y , W ang X, Chen F . 2022. Estimation of China’ s terrestrial ecosystem carbon sink: Methods, progress and prospects. Science China Earth Sciences, 65(4): 641–651, https://doi.org/10.1007/s1 1430-021-9892-6 © 2022《中国科学》杂志社www.scichina.com 中国科学:地球科学2022年第52卷第6期: 1010 ~ 1020 SCIENTIA SINICA Terrae earthcn.scichina.com 进展 Fan等(1998)所采用的估算方法高估了北美陆地碳汇 ( Field和Fung, 1999 ; Holland等, 1999 ; Houghton等, 1999 ).类似的由不同方法引起的争议也曾发生在欧洲 陆地碳汇估算研究中( Reuter等, 2017 ).为更准确估算 区域尺度陆地碳汇,许多区域性碳循环研究计划相继 启动,例如:北美碳计划(North American Carbon Pro- gram, NACP)、欧洲碳循环联合项目(Assessment of the European T errestrial Carbon Balance-Integrated Project, CarboEurope-IP)、非洲碳计划(Carbon cycle and other GHG gases in Sub-Saharan Africa, CarboA- frica)等. 在中国,在科技部、国家自然科学基金委等的部 署和支持下,中国科学家们也针对中国陆地生态系统 碳收支开展了一系列重要工作,取得了丰硕的成果,为 中国达成碳中和目标和参与全球气候治理提供了关键 科学支撑.本文拟在总结区域陆地生态系统碳汇估算 方法体系的基础上,重点评述中国陆地碳汇估算前沿 进展.值得指出的是,尽管目前的研究已经取得了很大 的成就,不同研究对中国陆地生态系统碳汇的估算结 果依然存在较大的分歧与争议.因此,本文拟通过系统 阐释不同碳汇估算方法的优缺点,厘清不同研究结果 分歧背后的原因,以期抛砖引玉,为更准确估算中国陆 地生态系统碳汇提供研究思路和方法论参考. 2区域陆地生态系统碳收支估算方法 区域陆地生态系统碳收支估算方法大体可分为 “自下而上(Bottom-up)”和“自上而下(T op-down)”两种 不同类型. “自下而上”的估算方法是指将样点或网格 尺度的地面观测、模拟结果推广至区域尺度,常用的 “自下而上”方法包括清查法、涡度相关法和生态系统 过程模型模拟法等. “自上而下”的估算方法主要指基 于大气CO 2 浓度反演陆地生态系统碳汇,即大气反演 法.可以理解的是,不同估算方法的优缺点和不确定 性来源均不尽相同. 2.1清查法 清查法主要基于不同时期资源清查资料的比较来 估算陆地生态系统(主要是植被和土壤)碳储量变化, 即陆地生态系统碳汇强度( Dixon等, 1994 ; Fang等, 2001 ; Piao等, 2009 ; Pan等, 201 1 ).例如:基于连续的 森林资源清查数据,计算木材蓄积量变化,再通过生物 量转换方程推导出森林生物量碳储量变化( Fang等, 2001 ).对于缺乏连续清查数据的生态系统类型,如灌 木、草地等,则可建立植被碳储量观测值和遥感植被 指数之间的统计关系,结合遥感植被指数变化,估算 植被碳储量变化( Piao等, 2009 ).此外,利用不同时期 的土壤普查数据与野外实测资料,同样可以估算不同 时期土壤碳储量的变化.汇总植被与土壤碳储量的变 化,即可以得到整个区域的生态系统碳汇. 清查法的优点在于能够直接测算样点尺度植被和 土壤的碳储量.其局限性主要包括: (1)清查周期长; (2)清查数据侧重森林和草地等分布广泛的生态系统, 而在湿地等面积占比低的生态系统,长期观测的清查 数据稀缺,导致区域尺度汇总结果存在一定的偏差; (3)鉴于陆地生态系统空间异质性强,在从样点到区 域尺度碳储量的转换过程也存在较大不确定性; (4) 清查数据不包含生态系统碳横向转移,如木材产品中 的碳以及随土壤侵蚀而转移的有机碳等.一般而言, 资源清查数据的样点覆盖密度是制约基于清查法的碳 汇估算准确度的核心因素. 2.2涡度相关法 涡度相关法根据微气象学原理,直接测定固定覆 盖范围(footprint,通常数平方米到数平方千米)内陆地 生态系统与大气间的净CO 2 交换量,据此通过尺度上 演估算区域尺度净生态系统生产力(NEP)( Jung等, 201 1 ; Y u等, 2014 ; W ang等, 2015 ; Y ao等, 2018a ).涡度 相关法主要优点在于可实现精细时间尺度(例如每半 小时)上碳通量的长期连续定位观测,从而能反映气候 波动对NEP的影响(于贵瑞等, 2014 ).涡度相关法的局 限性主要包括: (1)涡度相关法主要基于微气象学原 理,不可避免的会受到观测缺失,下垫面和气象条件 复杂、能量收支闭合度、观测仪器系统误差等因素影 响,从而给碳通量估算带来一定的观测误差和代表性 误差; (2)森林生态系统通量观测站点常设置在人为 影响较小的区域,难以兼顾林龄差异和生态系统异质 性,导致区域尺度碳汇推演结果存在偏差; (3)农田生 态系统涡度相关通量观测无法区分土壤碳收支部分与 作物收获和秸秆,因而难以准确估算农业生态系统碳 收支; (4)涡度观测法测定的碳通量通常不包含采 伐、火灾等干扰因素的影响,因此可能高估了区域尺 中国科学:地球科学2022年第52卷第6期 101 1 度上生态系统碳汇( Jung等, 201 1 ).例如,基于全球涡度 相关法观测得到的碳通量,通过尺度上演估算的全球 NEP为23Pg C a − 1 ,约为全球陆地碳汇的8倍( Jung等, 201 1 ).总之,由于区域尺度上人为影响普遍存在且对 碳汇有明显影响,涡度相关法通常很少用于直接估算 区域尺度上碳汇大小,更多用于理解生态系统尺度上 碳循环对气候变化的响应过程. 2.3生态系统过程模型模拟法 基于过程的生态系统模型通过模拟陆地生态系统 碳循环的过程机制,对网格化的区域和全球陆地碳源 汇进行估算,它是包括全球碳计划在内的众多全球和 区域陆地生态系统碳汇评估的重要工具( Friedlingstein 等, 2020 ).模型模拟法的优势在于可定量区分不同因 子对陆地碳汇变化的贡献,并可预测陆地碳汇的未来 变化( Sitch等, 2008 ; Piao等, 2017 ).其局限性主要包 括: (1)模型结构、参数以及驱动因子(如气候、土地 利用变化数据等)仍存在较大不确定性; (2)目前的生 态系统过程模型普遍未考虑或简化考虑生态系统管理 (如森林管理、农业灌溉等)对碳循环的影响( Piao等, 2018 ); (3)多数模型未包括非CO 2 形式的碳排放(如生 物源挥发性有机物)与河流输送等横向碳传输过程 ( Regnier等, 2013 ).由于不同模型在结构、参数和驱动 因子等方面的显著差异, TRENDY、MsTMIP、ISI- MIP等多模型比较计划研究均表明,生态系统过程模 型模拟结果仍存在很大的不确定性,给区域陆地生态 系统碳汇模拟的可靠性带来较大争议( IPCC, 2013 ). 2.4大气反演法 大气反演法是基于大气传输模型和大气CO 2 浓度 观测数据,并结合人为源CO 2 排放清单,估算陆地碳汇 ( Bousquet等, 2000 ; Gurney等, 2002 ).不同于“自下而 上”的方法,大气反演法的优点在于其可实时评估全球 尺度的陆地碳汇功能及其对气候变化的响应.大气反 演法的局限性主要包括: (1)目前,基于大气反演法的 净碳通量数据空间分辨率较低,无法准确区分不同生 态系统类型碳通量; (2)大气反演法结果的精度受限 于大气CO 2 观测站点的数量与分布格局(目前CO 2 浓度 观测站主要分布在北美和欧洲,发展中国家地区观测 站分布非常有限)、大气传输模型的不确定性、CO 2 排放清单(如化石燃料燃烧碳排放)的不确定性等; (3) 大气反演法普遍未考虑非CO 2 形式的陆地与大气之间 的碳交换,以及国际贸易导致的碳排放转移.总的来 说,随着目标区域变小,大气反演结果的不确定性逐 渐增大( Peylin等, 2013 );就国家尺度而言,即使是具有 较多的大气CO 2 观测站点的欧美国家,大气反演结果 的不确定性也不可忽视. 3中国陆地生态系统碳汇估算进展 3.1中国陆地生态系统碳汇大小 如前文所述,过去20年来,中国科学家利用多种不 同方法对中国陆地碳汇进行了估算,其结果可汇总如 图1所示.这些研究一致表明中国陆地生态系统是一 个重要碳汇,但不同方法的估算结果存在一定的差异. 其中,清查法估算中国陆地碳汇为0.21~0.33Pg C a − 1 (考虑内陆水体碳沉积量~0.02Pg C a − 1 ; Jiang等, 2016 ), 与生态系统过程模型估算结果(0.12~0.26Pg C a − 1 )相 当(图1 a);但基于大气反演法估算的结果具有很大的 不确定性(0.17~1.1 1Pg C a − 1 ),不同研究结果可相差一 个数量级.值得注意的是,大气反演法结果中, W ang J 等(2020)报道中国陆地碳汇为(1.1 1±0.38)Pg C a − 1 ,相 当于同期全球陆地碳汇的60%,不仅高于其他方法估 算的结果,也远高于同样基于大气反演法的其他研究 结果,是造成大气反演法估算结果不确定性的最大来 源.例如, Chen等(2021)采用与W ang J等(2020)基本相 同的大气CO 2 浓度观测数据(除香港观测站),但利用不 同大气反演模型(CTC-5),估算中国陆地碳汇大小(未 校正木材与食品国际贸易等碳排放转移量和非CO 2 形 式碳排放)为0.45Pg C a − 1 ( Chen等, 2021 ),仅相当于 W ang J等(2020)估算结果的41%.总体上,除W ang J等 (2020)以外,校正木材与食品国际贸易等碳排放转移 量以及非CO 2 形式碳排放量后(~0.14Pg C a − 1 ; W ang等, 2021 ),基于大气反演模型估算的中国陆地碳汇为 0.17~0.35Pg C a − 1 (图1 a),这与基于“自下而上”的清查 法的估算结果基本吻合. 通过上述不同方法估算的中国陆地生态系统碳汇 大小的对比,我们发现不同反演模型估算结果间存在 较其他方法大得多的不确定性.因此,有必要谨慎对 待单一大气反演模型的估算结果,并用基于地面观测 的估算结果进一步核对.我们也注意到,大气反演法 高估区域碳汇大小在北美和欧洲碳汇研究中同样发生 朴世龙等:中国陆地生态系统碳汇估算:方法、进展、展望 1012 过( Fan等, 1998 ; Reuter等, 2017 ),进一步说明对大气反 演模型结果进行地面校正的必要性.此外,最近研究指 出, W ang J等(2020)高估中国陆地碳汇的另一个原因 是其将香格里拉观测站CO 2 浓度数据用于低分辨率大 气反演模型反演.香格里拉观测站位于地形复杂的横 断山脉,用于代表网格尺度(4°×5°)大气CO 2 浓度时存 在显著偏差( W ang等, 2021 ),浓度差可达5ppm (1ppm=1μL L − 1 ).这一大气CO 2 浓度偏差足以显著影 响大气反演结果.例如,剔除香格里拉站数据后,法国 大气反演模型(CAMS)估算中国陆地碳汇大小较剔除 前下降50%,为0.25Pg C a − 1 ( W ang等, 2021 ),这一结果 与其他方法得到的碳汇大小接近.因此,合理选择和布 置大气CO 2 观测站位也是利用大气反演法准确估算区 域陆地碳汇的关键. 3.2中国陆地生态系统碳汇占全球陆地碳汇的比 例 基于以上汇总的中国陆地碳汇研究结果,我们发 现,中国以其约占全球6.5%的陆地面积,贡献了相当 于全球陆地生态系统净CO 2 吸收量的10~31%(图1 b; W ang J等(2020)除外),表明中国陆地生态系统在全球 生态系统碳汇中具有重要作用.较之于全球其他区域, 中国陆地生态系统碳汇总量与欧洲相当(0.14~0.23Pg C a − 1 )( Janssens等, 2003 ; Ciais等, 2006 , 2020),但小于 美国(0.30~0.58Pg C a − 1 )( Pacala等, 2001 ; King等, 2015 );就单位面积而言,中国陆地生态系统碳汇 (18~37gC m − 2 a − 1 )也与欧洲相当(16~26gC m − 2 a − 1 ).需 要指出的是,尽管中美两国森林生态系统单位面积碳 汇大小相近(1.22 vs. 0.94Mg C ha − 1 a − 1 ; Pan等, 201 1 ), 但由于中国荒漠与裸地面积占比远大于美国,导致国 家尺度上,中国陆地生态系统单位面积碳汇仅为美国 的一半左右(33~63gC m − 2 a − 1 ). 有趣的是,不同于清查法、生态系统过程模拟和 大气反演法,涡度相关法估算中国陆地净生态系统生 产力(NEP)的全球占比仅为5~8%( Y u等, 2014 ; W ang等, 2015 ; T ramontana等, 2016 ; Y ao等, 2018a ),远低于图1所 汇总的中国陆地生态系统碳汇全球占比.需要注意的 是,区域尺度上NEP不等于碳汇,因前者不涵盖生态系 统干扰和生态系统管理等带来的碳源汇变化.因此,对 比中国陆地生态系统NEP和碳汇的全球占比之间的显 著差异,进一步说明植树造林等生态系统工程以及生 态系统管理对中国生态系统碳汇的贡献大于全球平均 水平.同时,由于中国人工林当前以幼龄林和中龄林为 主( Zhang等, 2017 ),比老龄林具有更大碳汇潜力.因此, 相比于欧洲和美国,中国森林生态系统未来固碳潜力 可能更大,其具体大小和分布需要进一步研究. 3.3中国陆地生态系统碳汇抵消工业排放比例 中国陆地生态系统显著的碳汇功能有效抵消了中 国部分工业碳排放(图1 c).然而值得注意的是, 20世纪 80年代以来,中国化石燃料燃烧碳排放总量平均每年 增长15%( Friedlingstein等, 2020 ),导致中国陆地碳汇 抵消同期化石燃料燃烧碳排放的比例不断下降(图1 c), 从20世纪80~90年代的~30%,降至2010年以来的 表1不同陆地生态系统碳汇估算方法的优点和缺点 估算方法优点缺点 自下而上 清查法 样点尺度植被和土壤碳储量观测结果 较准确 (1)清查周期长,空间分辨率低; (2)生态系统覆盖不全,如湿地等; (3)样点-区域尺度碳汇转换不确定性较大; (4)未包含生态系统 碳横向转移 涡度相关法 可实现精细时间尺度生态系统碳通量的 长期连续定位观测,有助于理解碳循环 过程对环境变化的响应及其机理 (1)存在观测缺失、地形复杂、气象条件复杂、能量收支不闭 合、观测仪器系统误差等问题; (2)观测点人为干扰小,难以兼顾 生态系统异质性; (3)无法区分农田生态系统土壤碳变化与作物 收获等碳通量分量; (4)未考虑采伐、火灾等干扰因素的影响,高 估区域尺度上生态系统碳汇 生态系统过程 模型模拟法 可定量区分不同驱动因子对陆地碳汇 变化的贡献,可预测陆地碳汇未来变化 (1)模型结构和参数存在较大不确定性; (2)普遍未考虑或简化考 虑生态系统管理对碳循环的影响; (3)多数模型未包括非CO 2 形 式碳排放和河流输送等横向碳传输过程 自上而下大气反演法可估算全球尺度的碳源汇实时变化 (1)空间分辨率较低,无法准确区分不同生态系统类型碳通量; (2) 反演精度受限于大气CO 2 观测站点的数量与分布格局、大气传 输模型和CO 2 排放清单的不确定性等; (3)普遍未考虑非CO 2 形式 的陆地-大气间碳交换,以及国际贸易导致的碳排放转移等 中国科学:地球科学2022年第52卷第6期 1013 7~15%.这意味着,尽管植树造林等生态工程增汇可缓 解中国减排压力,但碳汇增速(图1 a)远小于同期化石 燃料燃烧造成的碳排放增速.另外,在森林生长中后 期,生态系统碳汇强度可随林龄增加而下降.因此,可 以预料,未来随着中国成熟林和老龄林比例不断上升, 陆地碳汇作为抵消工业碳排放的工具之一其效应会进 一步减弱.多种减排手段综合应用是中国达成碳中和 目标的必由之路. 4展望 陆地生态系统碳汇“可测量、可报告、可核查”是 制定中国减排增汇政策的重要科学基础.如何及时、 有效地满足这一决策需求对科学界既是一个挑战,更 是一个机遇.由于区域尺度陆地碳汇估算方法不一, 给碳汇估算结果带来了很大的不确定性,这在本文对 中国陆地生态系统碳汇估算结果的汇总和评述中也得 到了充分的体现.目前,前文所述的四类区域碳汇估算 方法仍然是定量研究中国陆地生态系统碳汇及其时空 变化的重要手段且在进一步完善中,基于这四类不同 方法的新的观测、计算和模拟结果正在不断涌现.同 时,由于不同方法涉及多个时空尺度,且其不确定性 来源存在差异,因此对其不确定性进行定量评估也是 当前研究的一大难题.鉴于不同方法利弊兼具,且优 势互补,我们建议,在进一步完善各估算手段的基础 上,亟需通过“多数据、多过程、多尺度、多方法”相 融合,构建“天-空-地”一体化的中国陆地生态系统碳 收支计量体系(图2 ).为此,未来须加强如下几个方面 的工作. 4.1补齐中国陆地碳汇关键区观测短板,构建统一 标准的国家尺度陆地碳汇观测体系 数十年来,中国科学家针对中国陆地生态系统碳 收支开展了大量观测研究工作,为摸清中国陆地碳汇 家底和潜力奠定了坚实基础.然而,由于中国陆地生 态系统类型丰富、分布广泛,陆地碳汇关键区观测仍 图1基于不同方法估算的中国陆地生态系统碳汇大小 (a)中国陆地碳汇大小.蓝色、绿色与红色(包括淡红色)分别表示基于清查法、过程模型模拟法与大气反演法估算得到的碳汇大小.其中,蓝 色十字表示清查法中考虑内陆水体碳沉积后的估算值;淡红色表示未经校正的大气反演模型估算值,红色三角形表示校正横向碳输送和非 CO 2 形式碳排放后的估算值. (b)中国陆地碳汇占同期全球陆地碳汇的百分比.橘黄色表示基于涡度相关法估算的净生态系统生产力(NEP)的 全球占比值. (c)中国陆地碳汇占同期中国化石燃料燃烧碳排放(E FOS )的百分比.中国E FOS 与全球陆地净碳汇数据均来自全球碳计划2020年年 度评估报告( Friedlingstein等, 2020 ).注意(c)中从上到下不同研究按其研究的时间范围从早到晚排列 朴世龙等:中国陆地生态系统碳汇估算:方法、进展、展望 1014 然不足,如下三方面短板亟待补齐. 加强地下碳库,尤其是土壤碳库变化观测.当前中 国地上植被碳库观测较为充分,并可与遥感观测相结 合来反映不同时空尺度植被碳库的变化.但全国范围 统一标准的土壤碳库定期观测仍然不足,特别是中西 部地区土壤碳储量估算不确定性仍较大.例如,对青 藏高原0~3m深冻土碳库的估算不同研究的结果相差 一倍以上( Ding等, 2019 ; W ang T H等, 2020 ).为了准确 估算中国土壤碳库及其变化,须定期开展统一标准 的、全面覆盖的土壤碳库清查. 加强湿地、荒漠等气候变化敏感区碳汇观测.以 往的陆地生态系统碳汇观测主要侧重于森林、草地等 生态系统类型;然而,湿地、荒漠等非林草生态系统类 型的碳汇在准确估算国家尺度陆地碳汇时不容忽视. 例如,全新世以来若尔盖湿地土壤碳积累速率达5~48g C m − 2 a − 1 ,具有明显的碳汇潜力( Chen等, 2014 ).另外, 生态系统碳库包括有机碳和无机碳两类组分.在我国, 土壤无机碳库主要以碳酸盐形式存在于西北荒漠区, 盐碱性土壤水溶解吸收CO 2 形成无机碳汇.由于中国荒 漠区的巨大面积,这种非生物碳固定潜力亦不容小觑 ( Li等, 2015 ).然而,近年来氮沉降与气候变化等因素可 导致中国土壤无机碳的大量损失( Raza等, 2020 ; Song 等, 2022 ),由于国家尺度上荒漠地区陆地碳汇尚无统 一观测,数据稀缺,今后亟需加大该方向的研究力度. 加强人为活动干扰区生态系统碳汇观测.传统的 生态系统观测通常建立在人为干扰较少的生态系统, 然而对于区域碳源汇功能来说,人类活动包括人为干 扰和生态系统管理有着不可忽视的影响.例如,中国 植树造林贡献了全球陆地25%的绿化增量( Chen等, 2019 ; Piao等, 2020a ),但研究发现,植树造林是否增加 土壤碳储量却因地而异,受树种和土壤本底碳储量显 著影响( Hong等, 2020 ).在青藏高原高寒草地,放牧和 禁牧并存,围封年限显著影响草地固碳( Sun等, 2020 ). 人为活动对全国尺度陆地生态系统碳汇的作用仍有待 系统性清查;尤其是,森林采伐、牲畜啃食等导致的有 机碳横向转移及其变化观测仍然不足,亟待加强. 4.2加强遥感CO 2 观测及大气CO 2 示踪物观测,建 立中国陆地生态系统碳收支和化石燃料碳排放协同 反演体系 大气反演法不仅是估算区域尺度陆地碳收支的重 要方法,也是评价减排成效的关键手段.《IPCC 2006 年国家温室气体清单指南2019修订版》明确提出要 基于卫星遥感和地面大气浓度观测,利用大气反演系 统估算温室气体排放量,作为传统“自下而上”清单结 果的独立验证.为实现近实时高分辨率CO 2 浓度观测 和通量反演,美国和欧洲均已提出新一代综合CO 2 观 测反演体系的发展蓝图,而中国区域碳收支反演能力 仍有待加强. 目前,大气反演中国陆地生态系统碳收支的主要 瓶颈是当前中国大气CO 2 浓度长期观测数据稀缺,据 此难以准确估算国家尺度陆地生态系统碳收支( W ang 等, 2021 ),更无法支撑高空间分辨率的各省区碳收支 评估.因此,扩展地面CO 2 观测网络势在必行.为了科 学高效地建设地面CO 2 观测网络,需要基于大气传输 模型评估潜在站点位置的CO 2 足迹范围,并使用大气 反演模型评估潜在站点的观测数据是否能够有效降低 区域碳收支估算的不确定性,以实现较高的建设效费 比.与此同时,蓬勃发展的卫星遥感CO 2 柱浓度数据可 以成为填补地面CO 2 观测数据空缺的重要补充手段. 然而遥感CO 2 观测尚未在中国陆地碳收支反演中发挥 作用,中国目前仅有一颗专用于温室气体柱浓度监测 的科学实验卫星(T ANSat),此外少数其他卫星(风云 3D和高分5号卫星)可用于大气CO 2 柱浓度的观测.因 此,未来须研发新一代高时空分辨率的国产温室气体 浓度观测卫星,并建立高精度辐射传输模式和分子光 谱学数据库,提升CO 2 柱浓度数据精度,以有效提升中 国陆地碳汇反演能力. 另一方面,传统的大气反演只能对陆地-大气净碳 通量做出估计,对人为和生态系统的碳源汇分配缺少 相应的观测约束,只能依赖化石燃料碳排放清单信息. 而目前的碳排放清单在区域和城市尺度存在较大不确 定性,导致生态系统碳汇估算结果不够准确( Chevallier 等, 2019 ).最近的研究表明,通过结合大气CO 2 碳同位 素( 13 C和 14 C)和硫化羰(COS)等大气CO 2 示踪物的观测 可以有效分离化石燃料碳排放与生态系统碳收支 ( Keeling等, 2017 ; Campbell等, 2017 ; Basu等, 2020 ).为 此,需要建立大气CO 2 浓度、碳同位素和硫化羰协同 观测网络,开发基于高精度遥感－地基站点多物种观 测的综合反演模型,发展陆地生态系统碳收支与化石 燃料碳排放的综合反演体系,实现分区域、分省的排 放监测和估算.该反演体系可服务于巴黎协定履约成 中国科学:地球科学2022年第52卷第6期 1015 效评估,还有助于为全球和区域尺度陆地碳汇估算提 供中国方案与数据,促进减排增汇国际合作. 4.3研发自然-人文耦合的陆地生态系统碳循环过 程模型,着力提升中国陆地碳汇稳定性预测能力 基于过程的生态系统碳循环模型是预测未来陆地 碳汇变化的重要工具.目前有十多种不同碳循环模型 广泛用于全球碳计划和IPCC的全球陆地生态系统碳 收支的动态变化评估.然而,还没有中国自主产权的碳 循环模型在全球陆地碳循环前沿研究中占据重要地 位.这其中很重要的原因是我们在该领域起步较晚、 研究基础薄弱,急需加强生态系统碳循环模型研发. 发展中国特色的生态系统碳循环模型,一个潜在 的重要突破口可能在于将人类活动对生态系统的影响 过程有机融合到模型中去.经过30多年的发展,国际上 主流碳循环模型已能够较完备地模拟自然生态系统的 碳循环过程对气候变化的响应( Fisher和Koven, 2020 ; Friedlingstein等, 2020 ),但普遍不能较好刻画人类活 动对生态系统的影响( Bonan和Doney , 2018 ).比如,仅 有少部分模型能够刻画森林管理对生态系统碳源汇的 影响( Pugh等, 2019 );绝大部分模型未考虑陆地生态系 统有机碳横向传输过程( Ciais等, 2021 )、农业生态系 统管理( Le Quéré等, 2018 )和林龄对碳汇的影响( Y ao 等, 2018b );可同时模拟这些过程的模型更是尚未见诸 报道.因此,准确量化自然与人为活动各分量对陆地生 态系统增汇潜力的贡献仍然具有很大挑战性.考虑到 过去数十年中国陆地生态系统碳汇很大程度上得益于 退耕还林、植树造林等生态工程( Lu等, 2018 ),研发自 然-人文耦合的生态系统碳循环过程模型对准确预测 中国陆地生态系统碳汇潜力并定量区分自然与人为因 素的贡献至关重要(傅伯杰, 2018 ). 另一方面,观测结果表明,陆地生态系统碳汇稳定 图2中国陆地生态系统碳汇综合观测和评估方法体系示例 陆地生态系统碳通量观测站点位置(ChinaFlux, www .chinaflux.org/ )用灰色三角形表示,大气CO 2 观测站位置用红色圆点表示.该系统由多种不 同方法(清查法、涡度相关法、过程模型模拟法,大气反演法)组成,通过“多数据、多过程、多尺度、多方法”的融合,以兼容不同方法和观测 平台的优势,“天-空-地”一体化协同监测和评估中国陆地生态系统碳汇 朴世龙等:中国陆地生态系统碳汇估算:方法、进展、展望 1016 性较弱( Piao等, 2020b ),例如极端气候事件导致生态系 统大量释放CO 2 ,可完全或部分抵消区域尺度上生态 系统多年累积的净碳吸收( Ciais等, 2005 ;朴世龙等, 2019 ).然而当前模型普遍不能准确反应生态系统碳汇 对极端气候事件的响应,尤其是极端气候事件响应的 不稳定性特征( Schewe等, 2019 ).预测生态系统碳汇的 稳定性,尤其是气候变化敏感区、生态脆弱区,或碳汇 关键区(如中国青藏高原、黄土高原、西南喀斯特地 区)的碳汇稳定性,对于准确预测中国陆地碳汇变化以 及加强生态系统管理都非常关键.这些也是当前模型 发展的薄弱环节.因此,亟需在自然-人文耦合生态系 统过程模型中,准确刻画生态系统对极端气候事件响 应、冻土冻融等过程,建立适用于中国不同生态系统 的碳循环参数数据集,提升模型模拟的精度与时空分 辨率. 5结论 阐明中国陆地生态系统碳汇大小对于中国实施碳 中和战略目标有着重要意义.已有研究报道的中国陆 地碳汇大小有着非常大的差别,本文通过对国内外学 术界在碳汇估算方法进展方面的概括和评述,对造成 这一现象背后的方法差异进行了详细梳理和阐释.综 合考虑已有的研究结果及其使用方法的优点和不足, 我们认为,当前中国陆地生态系统是一个重要碳汇,基 于不同方法估算得到的平均值为0.24Pg C a − 1 (0.17~0.35Pg C a − 1 ).由于中国化石燃料燃烧碳排放总 量的快速增加,中国陆地碳汇抵消同期化石燃料燃烧 碳排放的比例不断下降,从20世纪80~90年代的~30% 降至2010年以来的7~15%.未来研究应通过“多数据、 多过程、多尺度、多方法”相融合,构建“天-空-地”一 体化的中国陆地生态系统碳收支计量体系,构建中国 陆地碳汇管理决策支持系统,为2060年碳中和目标实 现提供科学依据. 致谢感谢刘永稳博士、汪宜龙博士在写作过程中的帮助. 参考文献 傅伯杰. 2018.新时代自然地理学发展的思考.地理科学进展, 37: 1– 7 朴世龙,张新平,陈安平,刘强,连旭,王旭辉,彭书时,吴秀臣. 2019. 极端气候事件对陆地生态系统碳循环的影响.中国科学:地球科 学, 49: 1321–1334 于贵瑞,张雷明,孙晓敏. 2014.中国陆地生态系统通量观测研究网 络(ChinaFLUX)的主要进展及发展展望.地理科学进展, 33: 903– 917 Basu S, Lehman S J, Miller J B, Andrews A E, Sweeney C, Gurney K R, Xu X, Southon J, T ans P P. 2020. Estimating US fossil fuel CO 2 emissions from measurements of 14 C in atmospheric CO 2 . Proc Natl Acad Sci USA , 1 17: 13300–13307 Bonan G B, Doney S C. 2018. Climate, ecosystems, and planetary futures: The challenge to predict life in Earth system models. Science , 359: 6375 Bousquet P, Peylin P, Ciais P, Le Quere C, Friedlingstein P, T ans P P. 2000. Regional changes in carbon dioxide fluxes of land and oceans since 1980. Science , 290: 1342–1346 Campbell J E, Berry J A, Seibt U, Smith S J, Montzka S A, Launois T, Belviso S, Bopp L, Laine M. 2017. Larg e historical growth in global terrestrial gross primary production. Nature , 544: 84–87 Chen B, Zhang H, W ang T, Zhang X. 2021. An atmospheric perspective on the carbon budgets of terrestrial ecosystems in China: Progress and challenges. Sci Bull , 66: 1713–1718 Chen C, Park T, W ang X, Piao S, Xu B, Chaturvedi R K, Fuchs R, Brovkin V, Ciais P, Fensholt R, Tømmervik H, Bala G, Zhu Z, Nemani R R, Myneni R B. 2019. China and India lead in greening of the world through land-use management. Nat Sustain , 2: 122–129 Chen H, Y ang G, Peng C, Zhang Y, Zhu D, Zhu Q, Hu J, W ang M, Zhan W, Zhu E, Bai Z, Li W, W u N, W ang Y, Gao Y, T ian J, Kang X, Zhao X, W u J. 2014. The carbon stock of alpine peatlands on the Qinghai-T ibetan Plateau during the Holocene and their future fate. Q