Carbon sequestration assessment methods at home and abroad for terrestrial ecosystems: Research progress in achieving carbon neutrality

doi:10.13745/j.esf.sf.2022.2.78

Abstract

Abstract:

The purpose of this paper is to differentiate the characteristics of different mainstream carbon sink accounting methods developed in the past 30 years for the four main terrestrial ecosystems—forest, grassland, farmland, and wetland—in order to accurately assess the current status of the carbon sink capacity and future carbon sink potential of terrestrial ecosystems. Through literature review, comparative analysis, and induction we show that 1) the existing carbon sink accounting methods are mainly based on formula model calculations, and are affected by sample size, measurement and parameter errors, inconsistent data sources, and model universality when analyzing the spatial pattern of vegetation carbon sinks, which lead to great uncertainty in the calculated result; thus, China urgently needs to establish an unified standard terrestrial ecosystem carbon sink monitoring system. 2) Accurate carbon sink calculation for terrestrial ecosystems requires reliable data sources, reasonable calculation methods and models, multi-channel cross-validation, appropriate error analysis, and interpolation corrections. 3) Methods such as site survey, model construction, micrometeorology, and remote sensing monitoring should be effectively integrated to solve the problem of multi-scale coupling. Future research should be based on a large number of measured data, explore differentiated carbon sink accounting methods according to ecosystem types, regions, and climates, and establish a full-scale, generalized carbon sink calculation model to provide reference for a carbon sink accounting standard for terrestrial ecosystems in China.

Key words: carbon sink, forest, grassland, farmland, wetland, terrestrial ecosystem

CLC Number:

F301.2

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Figures/Tables 9

Fig.1 Methodology for carbon sequestration assessment for forest. Adapted from [7,9,11-12].

Fig.2 Relationships between three sample site survey methods. Adapted from [7,16-17].

Table 1 Comparisons of pros and cons of the three sample site survey methods. Adapted from [7,20,23-24].

方法	原理	优点	缺点	适用范围
生物量法	基于生物量、树木器官生物量占比、平均碳含量等参数计算	直接明确技术简单	易忽略土壤微生物和地下部分,转换系数取值、样地和气候条件存在误差	应用于森林资源的清查
蓄积量法	抽样实测树种平均容重,运用蓄积量求得生物量,再通过转换系数获得碳储量	技术简单方法明确实用性强	转换系数取值误差,森林生态系统其他要素影响误差	适用于大尺度、树种繁多、树种突出地区森林碳储量计算
生物清单法	生态学调查资料与森林普查资料结合	精度高,应用广,可长时期、大面积监测碳储量	数据获取难,不能连续记录碳储量动态变化,易忽略土壤微生物、地下部分,转换系数取值误差	长时间、大面积森林碳储量监测,不需要连续反映碳储量动态变化

Table 2 Carbon pool estimation methods for forest underground vegetation, soil, and litter. Adapted from [25⇓-27].

方法	原理	优点	缺点	适用范围
土壤类型法	以土壤剖面数据为基础, 结合土壤类型分类计算	操作简单,数据易获取, 应用具有普适性	需要土壤理化性质参数, 测算精度有限	土壤碳储量计算
生命地带法	基于生命地带土壤有机碳密度和总面积计算	不需要土壤剖面参数, 与气候因素相关度高	不确定性太大, 估算精度较低	土壤碳储量计算
相关关系法	基于现有数据建立统计关系	计算便捷,避免对地下植被、土壤、凋落物的破坏	统计关系需要进行验证、修正,初期过程烦琐	地下植被、土壤、凋落物碳储量计算
遥感估算法	基于遥感数据对土壤碳储量进行计算	简便计算,分类准确空间分布规律可视性强	需要依靠相关模型, 精度有限	土壤碳储量计算
实地采样法	通过设立样地采集样品实验进行分析计算	计算精度高, 可准确地反映实际值	耗时费力, 过程复杂	地下植被、土壤、凋落物碳储量计算
模型估算法	基于基础数据建立模型计算碳储量	计算简便,可模拟未来碳储量动态变化	初始基础数据、模型参数化困难, 普适性必须经过验证	地下植被、土壤、凋落物碳储量计算

Table 3 Model descriptions

模型类型	参数选取与设置	算法及主要公式	主要过程及输出参数	适用尺度及优势	参考文献
CBM-CFS3	森林清查数据、林木生长曲线及收获时间序列数据、木材生物量转换参数、凋落物、土地利用变化干扰数据	Richards生长函数: $y = A (1 - e x p (- k t)) B$ Logistic生长函数: $y = A 1 + B e x p (- k t)$ Korf生长函数: $y = A e x p (- B t - k)$	创建模板文件—情景假设与模拟—模型执行—模拟数据再处理输出:碳储量转移及变化,气体排放数据及干扰方式影响程度	适用于样地、景观等多尺度,可模拟人为活动及自然干扰	[29] [35] [39]
CENTURY	植物类型、气象参数、土壤参数、经纬度等	CO₂通量计算公式: $F = ρ · V A · P P 0 · T 0 T · d C t d t$	模型参数初始化—模型检验与分析—土壤有机碳动态模拟与结果—数据处理分析输出:生物量、SOC、土壤呼吸量等	操作简单,参数易获取,适用任意尺度,时间步长:月	[30] [40]
Roth C	气候参数、土壤参数、植被数据、管理措施	各活性库的分解方程为: $Y = Y 0 (1 - e - a b c k t)$	模型参数设置—系统碳投入估算—土壤有机碳模拟结果与检验输出:作物地上生物量,生态系统有机碳归还量,SOC模拟值	操作简单,参数易获取,适用任意尺度, 时间步长:年、月	[36] [41]
IBIS	气候参数、地表数据,土壤数据、植被数据,其他参数	总初级生产力(GPP): $G P P = ∫ A g d t$ 净初级生产力(NPP): $N P P = (1 - η)$ $∫ (A g - R l e a f - R s t e m - R r o a t) d t$	模型参数设置—校准—驱动模拟—输出结果分析输出:碳密度,碳通量	模型机理性强,速度快,时间步长:任意步长	[33]
CASA	遥感影像、植被类型、气候参数、NDVI数据、土地利用数据	NPP(x,t)=APAR(x,t)ε(x,t) $= S O L (x, t) F P A R (x, t) * 0.5$ $+ T ε 1 (x, t) * T ε 2 (x, t) $ $W ε (x, t) ε m a x$	模型参数设置—APAR计算—ε的计算—结果输出分析输出:NPP	操作简单、所需参数少。时间步长:月	[34]
Biome-BGC	大气驱动数据、土壤参数、植被参数、逐日气象数据	碳通量计算公式: NEP=GPP-Re =GPP-AR-HR=NPP-HR Re=AR+HR=MR+GR+HR	驱动数据预处理—模型参数优化—运行—验证模拟精度—碳通量分析输出:碳通量	模型合理性强,适用任意尺度,时间步长:天	[32] [37] [38]

Table 3 Model descriptions

模型类型	参数选取与设置	算法及主要公式	主要过程及输出参数	适用尺度及优势	参考文献
CBM-CFS3	森林清查数据、林木生长曲线及收获时间序列数据、木材生物量转换参数、凋落物、土地利用变化干扰数据	Richards生长函数: $y = A (1 - e x p (- k t)) B$ Logistic生长函数: $y = A 1 + B e x p (- k t)$ Korf生长函数: $y = A e x p (- B t - k)$	创建模板文件—情景假设与模拟—模型执行—模拟数据再处理输出:碳储量转移及变化,气体排放数据及干扰方式影响程度	适用于样地、景观等多尺度,可模拟人为活动及自然干扰	[29] [35] [39]
CENTURY	植物类型、气象参数、土壤参数、经纬度等	CO₂通量计算公式: $F = ρ · V A · P P 0 · T 0 T · d C t d t$	模型参数初始化—模型检验与分析—土壤有机碳动态模拟与结果—数据处理分析输出:生物量、SOC、土壤呼吸量等	操作简单,参数易获取,适用任意尺度,时间步长:月	[30] [40]
Roth C	气候参数、土壤参数、植被数据、管理措施	各活性库的分解方程为: $Y = Y 0 (1 - e - a b c k t)$	模型参数设置—系统碳投入估算—土壤有机碳模拟结果与检验输出:作物地上生物量,生态系统有机碳归还量,SOC模拟值	操作简单,参数易获取,适用任意尺度, 时间步长:年、月	[36] [41]
IBIS	气候参数、地表数据,土壤数据、植被数据,其他参数	总初级生产力(GPP): $G P P = ∫ A g d t$ 净初级生产力(NPP): $N P P = (1 - η)$ $∫ (A g - R l e a f - R s t e m - R r o a t) d t$	模型参数设置—校准—驱动模拟—输出结果分析输出:碳密度,碳通量	模型机理性强,速度快,时间步长:任意步长	[33]
CASA	遥感影像、植被类型、气候参数、NDVI数据、土地利用数据	NPP(x,t)=APAR(x,t)ε(x,t) $= S O L (x, t) F P A R (x, t) * 0.5$ $+ T ε 1 (x, t) * T ε 2 (x, t) $ $W ε (x, t) ε m a x$	模型参数设置—APAR计算—ε的计算—结果输出分析输出:NPP	操作简单、所需参数少。时间步长:月	[34]
Biome-BGC	大气驱动数据、土壤参数、植被参数、逐日气象数据	碳通量计算公式: NEP=GPP-Re =GPP-AR-HR=NPP-HR Re=AR+HR=MR+GR+HR	驱动数据预处理—模型参数优化—运行—验证模拟精度—碳通量分析输出:碳通量	模型合理性强,适用任意尺度,时间步长:天	[32] [37] [38]

Fig.3 Flowchart of eddy covariance calculation. Adapted from [45⇓⇓⇓⇓-50].

Fig.4 Methodology of carbon sequestration assessment for grassland. Adapted from [66⇓-68].

Fig.5 Carbon cycle in agriculture. Adapted from [9,83].

Table 4 Methods for calculating carbon sequestration in agriculture

类型	方法	原理	评价	参考文献
作物	净初级生产力法	光合作用吸收CO₂	计算准确,应用广泛	[89]
土壤	实地采样法	通过样地土壤剖面数据计算	操作简单,精度高, 对采样数量、质量要求高	[91]
	模型法	模型模拟生态系统物质循环计算	计算简便,可预测,模型参数决定精度	[31]
	微气象学法	通过净CO₂交换直接测定	直接测量,精度高,技术要求高	[92-93]
	遥感估算法	根据土壤有机质属性创建数据库, 利用GIS计算土壤碳储量	适用于较大区域,计算结果较为精确	[43]
秸秆还田	对比分析法	对比分析秸秆还田前后土壤碳库	方法简单,耗时长,干扰多	[87]

References 115

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