应用温室气体清单计算方法预测森林碳汇：芬兰碳中和目标下的关键工具

本研究针对芬兰2035年碳中和目标中森林碳汇预测的难题，创新性地开发了与温室气体清单(GHGI)方法兼容的"合成清单"工具。通过整合国家森林统计数据和Yasso07土壤模型，研究人员量化了不同采伐情景下森林碳汇变化，发现现行气候计划(NECP)可能高估碳汇12 Mt CO2eq。该研究为协调GHGI与预测模型差异提供了方法论突破，对欧盟LULUCF法规下的碳核算具有重要政策指导价值。

　　

芬兰《气候法案》设定的2035年碳中和目标面临严峻挑战：过去十年间，这个"千湖之国"的森林已从年均吸收30 Mt CO₂的碳汇转变为净排放源。这种逆转源于三重压力——采伐量增加、树木生长减缓以及排水有机土壤的持续碳排放。更棘手的是，国家能源与气候计划(NECP)采用的预测模型与温室气体清单(GHGI)方法存在系统性偏差，导致决策者难以准确评估不同采伐方案下的碳汇潜力。

芬兰自然资源研究所的Fredric Mosley团队在《Carbon Balance and Management》发表的研究，开发出革命性的"合成清单"工具。该研究通过整合1990-2022年的国家森林清单(NFI)数据、统计年鉴和Yasso07土壤模型，首次实现了GHGI方法在碳汇预测中的应用。关键技术包括：1)基于生物量转换因子(BCEF)建立生长-采伐差值与碳汇的回归模型(R²=0.983)；2)分区域(南北芬兰)和土壤类型(矿质/有机)计算凋落物输入；3)采用30年移动平均气象数据驱动Yasso07模拟土壤碳动态。

【评估计算方法】
工具验证显示其与芬兰2023年国家清单报告(NIR)高度吻合，森林碳汇年误差仅1.0 Mt CO₂(4%)。关键发现是：现行NECP模型因高估生物量增益/低估损失，导致2035年碳汇预测偏高12 Mt CO₂eq。具体而言，MELA模型设定的生物量-材积比(1.32)显著高于统计值(1.23)，这种差异直接影响碳汇评估的准确性。

【工具预测结果】
情景分析揭示采伐强度与碳汇的敏感关系：当年总消耗量从92 Mm³(WEM-P方案)降至70 Mm³时，2035年碳汇从3 Mt CO₂eq升至-32 Mt CO₂eq。值得注意的是：

1. 矿质土壤碳库对采伐残留物收集敏感，加倍收集可使碳汇减弱0.5 Mt CO₂eq/年
2. 有机土壤排放呈上升趋势，主要受温度驱动
3. 实现LULUCF目标需将年采伐量控制在60-62 Mm³

【讨论与结论】
该研究突破性地解决了GHGI与预测模型的方法论割裂问题。合成清单工具的优势在于：1) 可快速整合最新扰动数据(如风暴、干旱)；2) 兼容欧盟增益-损失(Gain-Loss)核算框架；3) 数据需求透明公开。研究建议芬兰应建立更精细的生物量监测体系，特别是排水有机土壤上的林木分布数据。

这项研究为全球森林碳管理提供了范式转变——将回溯性清单方法应用于前瞻性预测，使政策制定者能更准确地评估采伐方案的气候效应。特别是在《巴黎协定》全球盘点机制下，该方法有助于提高各国自主贡献(NDC)的可比性和透明度，对实现1.5℃温控目标具有深远意义。