中国森林碳汇功能的成本效益分析

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1、第12卷第1期河北林果研究Vol.12No.11997年3月HEBEIJOURNALOFFORESTRYANDORCHARDRESEARCHMar.1997中国森林碳汇功能的成本效益分析袁嘉祖范晓明(北京林业大学,海淀区肖庄100083)摘要为正确评价和估计中国森林的碳汇功能,采用计算碳的成本效应的方法,求得中国森林每储存1t二氧化碳的社会经济效益为11.18美元。若今后加快人工造林的速度,加强森林保护和集约经营,可使每储存1t二氧化碳的社会经济效益有所提高。关键词中国森林;二氧化碳;吸收量;经济分析中图分类号S718.55随着现代工业的兴起和发展,特别是1

2、760年工业革命以来,因人类活动引起的大气中二氧化碳等温室气体浓度,正以每年0.7%的速度呈指数增长。温室效应所导致的全球气候变化,正引起世界各国的普遍关注。在日新月异的当今社会,人们已不仅仅满足于生活的舒适,而是在不断地追求着良好的生态环境。人们的环境意识已明显增强,并已开始着手解决温室效应所导致的全球气候变化问题。森林是陆地生态系统的主体,它在生长过程中从大气吸收并储存大量的二氧化碳,同时森林的采伐和破坏,又将其储存的二氧化碳释放到大气中。因此,森林既可成为碳汇,又可成为碳源。除此之外,矿物等燃料的燃烧也导致了生态环境的恶化。所以,正确评价和估计森林的碳

3、汇功能,对于改善生态环境具有重要的现实意义。1中国森林现在和未来碳汇功能的经济分析1.1森林碳汇功能的衡量办法碳汇是指森林吸收并储存二氧化碳的多少或者说是森林吸收并储存二氧化碳的能力。在此,我们没有用单位面积森林单位时间内可吸收多少碳作为标准,而是采用计算碳的成本效应(BRAC)的方法进行衡量,以便从经济效益的角度来看森林对二氧化碳的吸收作用。其计算公式如下:a收稿日期:1996-11-15a第1期袁嘉祖等:中国森林碳汇功能的成本效益分析21I-CBRAC=(1)Ci其中,I为每公顷林木所产木材的市场销售额(即总产出值);C为每公顷林木的投入总金额;Ct为每

4、公顷林木的固碳量。1.2二氧化碳排放量的计算-61.2.1二氧化碳排放现状工业革命以前,大气中的二氧化碳浓度约为280×10,相当于-6594Gt的二氧化碳(1Gt=10亿t)。目前(1990年)大气中的二氧化碳浓度为353×10,比工业革命前增加了约25%。据调查,大气中二氧化碳的浓度主要受矿物燃料和土地利用的影响(如森林破坏等)。自1860年以来,矿物燃料燃烧及小工业源(如水泥生产等)向大气输入的二氧化碳正以每年约4%的速度呈指数递增。由此可见,大气中浓度过高的二氧化碳主要来源于矿物燃料的燃烧和水泥生产等。目前许多国家,特别是发达国家,还在大量的燃烧矿物

5、并进行水泥生产等,因此,如果不及时采取措施,大气中二氧化碳的浓度还将以更快的速度呈指数增长。1.2.2二氧化碳排放量的计算由文献[1],根据中国森林活立木蓄积量消长状况和中国森林资源消耗结构对现在及未来中国森林资源消耗结构变化、中国森林资源总需求量、森林资源生长量、中国森林固碳量等几个指标的分析和预测结果表明:¹目前(1990年)中国年平均森林资源消耗的总生物量为60800万t;长期储存于木制品中的生物量为2055万t;长期储存的生物量占总消耗量的比例为3.4%;资源消耗所释放的碳量(按碳重计算)为29373万t;森林生长固碳量为38000万t(碳重);每年

6、中国森林净固碳量为8627万t(碳重),表示中国森林在目前(1990年)的经营和利用水平条件下,每年可以从大气中净吸收并储存31632万t二氧化碳(二氧化碳重)。若以碳重计算,相当于可以吸收全国能源所排放5亿t二氧化碳的17.3%。º中国森林碳汇功能预测值如表1所示。表1中国森林资源消耗量、生长量及固碳量的预测值年资源消耗量累计资源消耗量年资源生长量累计资源生长量年固碳量累计固碳量预测期/万m3/万m3/万m3/万m3/万t/万t2000年3387836232649040480645155021243142010年3602371247259730102984

7、0236943246052020年384731085909704201685935316066053042030年41270148571481110244893039199963406»预测期内第t年森林资源净固碳量的预测公式近似为:CANt≈7066+854t。(2)上式表明,未来20年中森林资源净固碳量将逐年年均递增约854万t。到2000年达到15606万t,2010年达到24146万t,2020年达到32686万t。根据以上结果和能源部门的预测可知,中国森林除了吸收由于森林资源采伐利用所释放的全部二氧化碳外,到2000年还可以从大气中吸收矿物燃料消耗

8、所排放二氧化碳量的20%~24%,2010年为22%

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