TimberTracer框架：评估森林管理与木材产品替代对碳固存影响的创新模型

本研究针对《巴黎协定》下国家自主贡献(NDCs)中木材产品(HWPs)碳核算的复杂性，开发了开源Python模型TimberTracer(TT)，结合3D-CMCC-FEM森林生长模型，量化了意大利Bonis流域Laricio松林的碳动态。研究对比了三种森林管理方式（皆伐、择伐、伞伐）和四种木材利用情景（常规、延长寿命、提高回收率、综合优化），发现择伐与“可持续情景”（回收率与产品寿命同步提升10%）能最大化碳平衡效益。创新性纳入填埋场甲烷(CH4)排放和动态替代因子分析，揭示传统方法可能高估减排潜力39%。成果为优化森林气候策略提供了数据支撑，发表于《Carbon Balance and Management》。

　　

在全球气候变化的紧迫背景下，森林作为陆地生态系统最大的碳汇，其管理策略的优化成为实现《巴黎协定》目标的关键。然而，传统木材产品碳核算存在两大痛点：一是忽略填埋场厌氧分解产生的强效温室气体甲烷(CH₄)，二是静态替代因子高估了木材替代高耗能材料的长期减排效益。这些问题导致政策制定者难以准确评估不同森林经营方案的净气候效益。

为解决这一科学难题，意大利欧洲地中海气候变化研究中心(CMCC)联合多国团队开发了TimberTracer(TT)框架。这一开源模型创新性地整合了木材分级分配、工业加工流程、碳库动态、产品退役曲线、回收再利用率及动态替代效应六大模块，并与3D-CMCC-FEM森林生长模型耦合，首次实现了从单木尺度到景观尺度的碳流全景追踪。研究以意大利Bonis流域60年树龄的Laricio松林为案例，模拟140年间不同管理策略的碳平衡，相关成果发表于《Carbon Balance and Management》。

关键技术方法包括：1）基于韦伯分布(Weibull)的林分结构生成算法；2）结合锥度方程与节疤分析的木材分级模块；3）动态更新替代因子，其数值随全球减排路径按比例递减；4）采用IPCC一级衰减模型(FOD)量化填埋场CH₄排放；5）通过14块半径12m的固定样地数据校准模型参数。

研究结果
1. 木材利用情景的碳平衡差异
“可持续情景”（回收率与寿命+10%）使皆伐、择伐、伞伐的累计碳排放较基准情景分别降低69%、267%、40%。择伐管理下HWPs碳储量始终为正，而皆伐需64年才能达到碳平衡点。

2. 替代效应的动态特征
静态模型高估了材料替代效益96%。当考虑能源结构转型时，2100年木材替代混凝土的减排效果仅为原预测的4%。

3. 填埋场甲烷的放大效应
厌氧分解使累计排放增加9.4-11%，其中CH₄的全球增温潜势(GWP=28)是CO₂的28倍。

4. 分级分配的关键作用
首次采伐（DBH=39cm）仅能生产短寿命产品（纸浆、刨花板），而第二次采伐（DBH=84cm）可产出家具等长寿命产品，使退役率从2%/年降至1.5%/年。

结论与意义
该研究颠覆了三个传统认知：其一，轻强度高频次择伐的碳汇效能远超皆伐，因其维持了林分持续生产力；其二，产品寿命延长比单纯提高回收率更能延缓碳释放；其三，忽略CH₄与动态替代会导致减排潜力被高估5-39倍。TT框架为NDCs报告提供了方法论革新，其模块化设计支持区域定制化应用。作者建议将木材优先用于长寿命建材而非生物能源，并呼吁政策关注填埋气体收集技术。未来研究需整合森林-土壤-HWPs全链条碳流，并评估气候变化对木材质量的潜在影响。