米 微 ，刘 洋 ，唐 昊 ，邓菊芬 ⋆，严 菘

（1.云南省草山饲料工作站，云南昆明 650225；2.云南草原监理站，云南昆明 650224）

由人类活动所导致CO2浓度升高和全球气候变暖已经成为当前人类面对的最为迫切的环境问题。根据政府间气候变化专门委员会（IPCC）《气候变化2014综合报告》（AR5）估算，1750－2010年人为的温室气体排放当量已达2040±310×109tCO2，而据报告测算每积累排放1000×109tCO2形式的碳会造成全球平均峰值表面温度变化0.8～2.5℃[1]。为实现《巴黎协议》中把全球平均气温升幅控制在工业化前水平2℃之内，并努力将气温升幅限制在工业化前水平以上1.5℃之内的控制目标[2]，不仅需要对温室气体采取更加有力的减排措施，还需要不断提升碳汇的供给和管理水平。

草地作为重要的陆地生态系统之一，有着巨大的碳汇潜力。据估算，全球草地碳汇总潜力约占全球碳汇潜力的30%左右[3]，仅次于森林生态系统。而我国作为草地资源大国，各类草地也蕴含着极大的碳汇潜力，任继周等估算我国草地年碳汇潜力达到了773.21×106tC[4]。近年来国家通过实施草原生态保护奖励政策及退牧还草、退耕还草、南方草地推进项目等一系列重大草原保护建设项目，大力推进人工草地建设和天然草地生态保护，不仅使得我国原本严重退化的草原得到了休养生息，同时也大幅提升了草地碳汇潜力。

一方面，目前对草地资源碳汇开展的研究数量相对较少；另一方面，由于针对草地碳汇研究主要采取以遥感影像数据为基础，通过净初级生产力综合顺序分类模型等数学模型对草地碳库进行估算，这些估算方法需要较为专业的遥感、数据处理和建模知识，对于基层草原技术人员而言，较难使用和推广。因此，本研究以《2006年IPCC国家温室气体清单排放指南》[5]（以下简称指南）方法学为基础，结合行业统计数据与已公开的研究成果，通过对云南省2012－2016年人工草地生物量碳库变化开展估算和分析，期望能够为未来云南草原碳汇研究提供参考和依据，同时也为广大基层草原技术人员介绍和推广一种易于学习和使用的草原生物量碳库估算的方法。

1 材料与方法

1.1 研究区域简介

云南省地处我国西南边陲，位于东经97°31＇～106°12＇，北纬21°08＇～29°15＇之间，国土面积39.4万 km2，2016年末常住人口4770万人。全省为山地、高原和丘陵地形。地势西北高、东南低，平均海拔达到2000 m。全省属于亚热带季风气候区，立体气候特点显著[6]。同时，云南省还是我国草地资源大省，草地面积1530.84万hm2，居全国第七位[7]。

1.2 人工草地生物量碳库估算方法学

本次对人工草地碳库的估算方法主要基于指南第四卷第6章“草地”中对于草地地上和地下生物量碳库估算推荐的优良做法（公式1）。按照IPCC对气候带和生态带划分，云南省处于北半球暖温带湿润区，其地下部分与地上部分生物量的比例为4.0，干物质的碳比例为0.47 tC/t。

A=不同人工草地建设方式面积，×104hm2

DM=不同牧草类型干物质产量，t/hm2

R=地下部分与地上部分生物量的比例

CF=干物质的碳比例

i=生态带

J=气候带

1.3 人工草地面积和干物质产量

根据统计年鉴，人工草地按建设方式不同可以分为人工种草、改良草地、飞播种草3种。其中，人工种草主要指经过翻耕、播种的人工种植草地；改良草地主要指经过人工补播改良的天然草地；飞播草地主要指通过飞机播种牧草的天然草地。人工草地面积和干物质产量数据来源于统计资料[8-11]和公开文献[12]（见表1～2）。

1.4 不确定性估算

不确定性估算是IPCC方法学的基本组成之一，也是评价核算工作质量的重要依据。不确定性主由以下几个方面产生：一是清单编制缺乏完整性，二是模型，三是缺乏数据，四是数据缺乏代表性，五是样品随机误差，六是测量误差，七是错误报告和分类，八是丢失数据。针对不确定性估算，指南也鼓励通过优良做法、改进模式、改善代表性、获取特定地区数据等方法来减少不确定性。按照指南，各类参数量化后不确定性见表3，估算方法采用指南推荐优良做法即蒙特卡洛方法进行合并估算，计算软件为Oracle Crystal Ball 11.1.2.1。

2 结果与分析

2.1 人工草地建设情况

云南省自2011年开始实施草原生态保护奖励政策以来，人工草地建设力度不断增强。2012-2016年人工草地总面积由81.94万hm2增加至136.86万hm2，5年时间增加54.92万hm2，年均增幅为10.80%。其中，人工种草面积由51.83万hm2增加至80.04万hm2，年均增幅为9.08%；改良种草面积由28.41万hm2增加至55.12万hm2，年增幅高达14.17%；由于2011年前国家飞播种草项目已经结束，飞播种草面积一直维持在1.7万hm2。

2.2 人工草地生物量碳库变化情况

根据2012－2016年云南省人工草地面积、人工草地牧草干物质平均产量以及相关核算参数，估算出2012－2016年人工草地生物量碳库变化情况（表4）。整体上人工草地生物量碳库呈现增加趋势，2012年人工草地碳库为1599.25×104tC，2015年达到最大值为3430.35×104tC，2016年较2015年出现小幅下降，也达3256.35×104tC，5年期间人工草地碳库年均增加幅度15.28%。其中，人工种草碳库从2012年的1071.65×104tC增加至2016年的1915.23×104tC，年均增幅12.31%；改良种草则由2012年的497.82×104tC增加至2016年的1301.00×104tC，年均增幅高达21.18%。

表1 人工草地面积

表2 人工草地牧草干物质产量

表3 各参数量化的不确定性

从5年期间的不同类型草地生物量碳库占比的变化可以看出（图1），人工种草和改良种草碳库占比呈增加趋势，2012年二者占总碳库比重分别为67.01%和31.13%，至2016年人工种草碳库小幅下降至58.81%，而改良种草则大幅上升至39.95%。

从人工草地生物碳密度变化情况分析（图2），人工草地生物碳密度总体在稳步增加，从2012年的1951.75 gC·m2增加至2016年的2379.33 gC·m2，年均增幅为5.07%，在2015年时最高达到2698.65 gC·m2。说明通过大力推进人工草地建设、推广优质牧草、提升草地管理水平，能够增加草地植被的生物碳密度。

2.3 不确定性分析

通过Oracle Crystal Ball软件，对2012-2016年期间总体碳库计算结果进行了3万次蒙特卡洛模拟计算，人工草地碳库在95%置信区间的不确定性见表5。2016年人工草地碳库不确定性最小，为-92.90%～106.74%，而2013年不确定性最大，为-93.36%～110.77%（图3～4）。

通过对各年不确定性进行敏感性分析可发现（表6），2012－2016年，对人工草地生物量碳库不确定性影响最大的3个因素分别是地下部分与地上部分生物量的比例、多年生草地干物质产量、多年生牧草人工种草面积，三者合计对人工草地不确定性的影响超过97%。其中，地下部分与地上部分生物量的比例对人工草地不确定性的影响高达90.4%～92.2%，是整个研究中对结果不确定性最主要的影响因素。

3 讨论与结论

1）通过2012－2016年云南省大力推进草原生态保护奖励补助政策、退牧还草、退耕还草、南方草地推进项目等国家重大草原保护建设项目的实施，云南省人工草地面积和人工草地生物量碳库总量不断增加。说明通过近年来大力推进人工草地建设，受损退化的天然草地得到了修复，草原植被得到了休养生息，草原生态价值得到了进一步提升。

表4 人工草地生物量碳库量

图1 不同土地利用类型碳库占比

图2 人工草地生物碳密度

表5 人工草地生物量碳库不确定性

图3 2012年人工草地碳生物量库不确定性

图4 2016年人工草地碳生物量库不确定性

表6 人工草地碳库不确定性敏感性分析

2） 通过我省人工草地生物质碳密度估算发现，2016年云南省人工草地生物质碳密度达到2379.33 gC·m2，远远高于此前方精云等[13]研究中300.2 gC·m2的全国草原平均生物量碳库密度。究其原因，可能是由于此前的研究主要针对全国范围内的所有草原进行，其中既有人工草地也有天然草地，而天然草地中还包含了大量的退化草地以及荒漠地区极为贫瘠的草地，通常情况下人工草地生物量远远超过天然草地，这就可以在一定程度解释了我省人工草地生物质碳密度要远高于全国平均值。同时，也可以再次证明通过加大人工草地建设力度、推广优质牧草、改良天然草地、提高草地管理水平，不仅能够起到修复草原、改善生态环境的效果，同时还能够极大地扩展草原碳库密度。

3）由于本研究主要基于行业统计数据，其精确程度要低于采用“遥感数据+地面监测”的草原生物量碳库建模估算，特别是难以反映多年间土地利用变化对人工草地生物量碳库的影响，同时还存在不同年代数据受不同统计口径影响大等缺点；但优点在于数据获取容易，建模估算过程相对简单，便于在基层推广使用。

4）通过对不确定性来源分析后发现，地下部分与地上部分生物量的比例对人工草地不确定性的影响最大。而Tang等的研究则发现通过加密观测点建设能够大幅降低草地碳库研究中的不确定性，获得较为精确的研究结果。因此，未来还要加大对相关数据实地调查研究，获取本地化的特征值，来降低整个研究中的不确定性。