热带森林碳储量估算的不确定性：树高异速生长与种内性状变异的关键贡献

《Forestry: An International Journal of Forest Research》：Contributions of height allometry and within-species trait variation to uncertainty in estimates of tropical forest carbon stocks

本研究针对热带森林碳储量估算中高度异速生长模型选择及种内性状变异带来的不确定性，利用澳大利亚热带雨林大样地数据，通过模拟分析发现，泛热带H:DBH模型会显著高估树高及碳储量，而种内木材密度和碳含量变异对碳储量估算的不确定性贡献相对较小，为森林碳汇精准计量提供了关键参数优化依据。

　　

论文解读

热带森林是地球上最重要的陆地碳汇之一，其碳储量的精准量化对于制定全球碳预算、评估气候变化减缓潜力以及推动自然资本投资至关重要。然而，热带森林碳储量的估算一直伴随着巨大的不确定性，这主要源于当前估算方法中存在的诸多技术瓶颈。其中，树高与胸径的异速生长关系以及木材性状的种内变异，是导致碳储量估算偏差的关键但尚未被充分量化的因素。

为了填补这一知识空白，Hannah Carle及其合作者在《Forestry: An International Journal of Forest Research》上发表了一项研究，他们利用澳大利亚昆士兰永久雨林样地网络长达49年的森林清查数据，结合木材性状的实地测量，系统评估了树高异速生长模型选择、种内木材密度和碳含量变异对热带森林碳储量估算不确定性的贡献。

关键技术方法

本研究整合了多源数据，主要采用了以下关键技术方法：

1. 1.
   样地清查与数据收集：利用昆士兰永久雨林样地网络20个0.5公顷样地的长期监测数据，包括7208株活立木的胸径和树高测量记录。
2. 2.
   木材性状分析：采集了7个常见树种的255个木材微芯样本，通过体积测量和烘干称重法测定木材密度，并利用连续流同位素比值质谱仪测定木材碳含量。
3. 3.
   异速生长模型构建与评估：基于训练数据集，构建了不同地理尺度（样地级、区域级）的树高-胸径异速生长模型，并与文献中广泛使用的泛热带模型进行性能比较。
4. 4.
   不确定性模拟：通过蒙特卡洛模拟，量化了树高测量误差、胸径测量误差、种内木材密度变异、种内碳含量变异以及异速生长模型选择这五个因素对每公顷地上碳储量估算的不确定性贡献。

研究结果

1. 木材性状的种内变异

研究发现，种内木材密度和碳含量的变异对碳储量估算的不确定性贡献相对较小。种内木材密度变异导致的不确定性约为1.7%，而种内碳含量变异导致的不确定性仅为0.7%。尽管种内碳含量的变异系数较高，但由于碳含量系数本身较小，其对最终碳储量估算的乘数效应有限。

2. 树高-胸径异速生长模型的选择

研究结果表明，异速生长模型的选择是导致碳储量估算不确定性的最大来源。与样地级模型相比，泛热带模型普遍高估了树高，进而导致碳储量被显著高估。其中，Chave等人（2014）的泛热带模型表现最差，平均高估树高71.0%，导致样地级生物量平均高估66.6%。相比之下，基于样地数据构建的本地模型表现最佳，能够最大限度地减少系统偏差和随机误差。

3. 树高测量误差

研究模拟发现，树高测量误差是仅次于异速生长模型选择的第二大不确定性来源，导致每公顷碳储量估算产生约4.9%的随机误差。这凸显了在森林清查中获取准确树高数据的挑战性。

4. 不确定性模拟的综合评估

综合模拟结果显示，在考虑了所有主要不确定性来源后，每公顷地上碳储量的平均随机误差为6.4%，平均系统偏差为9.8%。这表明，通过优化异速生长模型和减少测量误差，可以显著提高热带森林碳储量估算的准确性。

结论与讨论

本研究通过系统性的模拟分析，揭示了热带森林碳储量估算中不同来源不确定性的相对重要性。研究结论明确指出，异速生长模型的选择是当前碳储量估算中最主要的误差来源，其影响远大于种内木材性状变异带来的不确定性。

这一发现具有重要的实践指导意义。它表明，在森林碳计量实践中，优先投资于获取准确的树高数据，并开发和应用区域或样地级的异速生长模型，是提高碳储量估算精度的最有效途径。相比之下，尽管构建更全面的木材性状数据库仍然重要，但其在降低当前碳储量估算不确定性方面的边际收益相对较小。

此外，研究结果也凸显了激光扫描等新技术在减少树高测量误差方面的巨大潜力。随着激光扫描技术的普及和成本降低，未来有望通过结合高精度的树高测量数据和本地化的异速生长模型，为热带森林碳汇的精准计量提供更可靠的技术支撑，从而为全球气候变化减缓行动提供更坚实的科学依据。