工业革命以来，人类对经济发展与物质需求的无止境追求消耗了大量的能源，造成了主要温室气体CO₂的大量排放，引起温室效应(Ayres et al.，2000；IPCC，2001；Rattan，2008)，全球暖化问题已成为国际社会公认的环境热点(方精云，2000；李怒云等，2007；Liu et al.，2009；Shen et al.，2010)。

在全球开展的固碳减排工作中，森林的碳素储存发挥了重要作用。森林碳素储存是指植物通过光合作用将大气中的CO₂吸收，并以生物量的形式储存在植物体内和土壤中，从而减少大气中CO₂浓度，即是从空气中清除CO₂的过程、活动或机制(李顺龙，2006)。目前国内外的碳素储存研究在林学和森林培育领域已相当成熟，但基于木材学知识的碳素储存研究还处于初级阶段。树木是陆地生态系统中主要的碳素储存库，其主体即木材中含有碳50%，就是说木材实际质量的一半是碳元素(李坚，2007；陈红林等，2008)。所以，利用木材固定和储存碳素，是平衡大气中CO₂含量、节能减排及提高生态效益的有效途径(李坚，2010)。

木材作为一个巨大的碳素储存库，是一种无公害、节能源、可再生、可循环利用的生态环保型材料(刘一星等，2004)。通过显微图像处理系统分析木材微观构造特征，可以对木材的碳素储存效应进行表征(Guan et al.，2010)。将废旧家具回收与木材碳素储存相结合，研究在延长木材生命周期中碳素储量的变化，可以增加碳素储存的时间，为科学合理利用木材、低碳环保奠定理论基础(韩丽娜等，2011)。本文以人工林红松(Pinus koraiensis)为研究对象，测定红松木材的生长轮密度、生长轮宽度、晚材率、生长速率等物理特征，计算红松木材碳素储存量，并研究分析木材碳素储存量与各项物理特征指标之间的相关性。到目前为止，本方面的研究内容在国内外鲜见报道，所以通过本研究可以对木材的固碳能力有本质上的认识，弥补我国木材碳素储存研究的不足，为提高木材碳素储存量、高效合理地定向培育人工林红松提供理论基础。

试材采自东北林业大学帽儿山实验林场老山生态站的红松人工林内。红松是我国珍贵用材树种之一，是东北小兴安岭和长白山林区地带性植被红松阔叶混交林的重要组成树种。树形高大，树干圆满，纹理通直，木材性质良好、价值高，在国际木材市场上有“王座”之美称(李晶，2004)。红松还具有广泛的适应性和抗逆性，是重要的工业用材林和经济林树种，在国民经济中占有重要位置。

本研究中红松的树龄为38年，平均树高为13.3 m，平均胸径为23.5 cm，初植密度为1.5 m×1.0 m，坡位为坡上，坡向为阳坡，土壤类型为白浆土。共取5株作为试验样本，取样方法按照GB/T 1927—2009的规定进行。在每一株树木的胸高1.3 m处截取25 mm厚圆盘各一个，标明南北方向和记号，以供试验用。

本试验所用主要仪器设备包括切片机、Nikon80i型显微镜、光学显微镜、显微投影仪、X射线微密度扫描仪、显微测长仪、恒温水浴锅、电子恒温烘箱以及木材显微图像分析处理系统等。

木材碳素储存量的计算方法(Guo et al.，2012)如下：

式中： C为木材碳素储存量；R为胞壁率；V为木材材积；n为转化系数。若C的单位为g，V的单位为cm³，则n为1；若C的单位为kg，V的单位为m³，则n为10³。本研究中的碳素储存量是以年为单位，结合生长轮材质分析方法，计算每株树的连年碳素储存量。

式(1)中的胞壁率R通过切片试验和木材显微图像分析处理系统进行测定(郭明辉，2001)；木材材积V按照伐倒木区分求积法进行计算，计算方法(孟宪宇，2006)如下：

式中： V为木材各龄阶材积；g_i为第i区分段中央断面积；g′为梢头底端断面积；l为区分段长度；l′为梢头长度；n为区分段个数。

试样均是在气干状态下从25 mm厚圆盘中截取的宽8 mm、厚3 mm、长为树皮到髓心的薄片，薄片厚度均匀，表面光滑。各项木材物理特征的测定方法如下。

1)生长轮密度采用X射线微密度扫描仪测定木材生长轮连续的密度，在测试时，使扫描路径沿木材径向扫描，扫描速率为1.6 cm ·min^-1，取样间隔为0.1 mm，得到自髓心向树皮方向的木材生长轮密度变化曲线，再根据其密度变异规律确定生长轮界线，分别测量6次。最后通过计算机求出各点的平均密度值，从而得到木材的生长轮密度。

2)晚材率和生长轮宽度将圆盘的横切面打磨平滑，沿东西方向选取一个含髓心在内的试样，制作一条直线，直线通过髓心并与年轮相垂直。在此直线上通过显微测长仪测量每个年轮的宽度及相对应的晚材宽度。分别测20组数据，取平均值，精确至0.01 mm，从而得到生长轮宽度。

晚材率的计算方法如下：

3)生长速率参照Michael(1990)的相对半径增大率的方法进行测量，分别测20次取平均值，精确至0.01 mm，公式如下：

式中： R_g为生长速率；r₁为髓心与生长轮内部界限(早材开始处)的距离；r₂为髓心与生长轮外部界限(晚材终止处)的距离。

利用EXCEL和MINTAB软件，对木材碳素储存量与物理特征指标之间的关系进行分析，得到它们的径向变异规律图、拟合图以及回归方程等。

由于木材的实质密度即是木材细胞壁物质的密度，且木材中含有50%碳元素，所以木材的储碳功能与木材密度之间存在一定联系。而木材密度与木材胞壁率呈正比例关系，因此木材密度越大，胞壁率就越大，从而木材的碳素储存量越多。

图 1为红松木材碳素储存量与生长轮密度的径向变异规律，是根据5株红松样木物理特征和碳素储存量的统计平均值求出的。从图中可以看出，木材碳素储存量在径向变异上先是略微减小，接着随树木的不断生长呈增大趋势，而在树木成熟后又逐渐减小至平稳状态，且波动较大。生长轮密度与木材碳素储存量的径向变异规律基本相似，树木由幼龄材到成熟材其生长轮密度逐渐增大，最后围绕某一值上下波动。这反映了在树木的生长发育过程中，生长轮密度与碳素储存量受生长环境、遗传因素、树种、树龄等因素的影响，从髓心向外，形成层原始细胞分裂较快，其胞壁率增加，生长轮密度渐渐变大，则年生长量也增大，碳素储存量逐渐增加；到达成熟期后，在18年左右碳素储存量达到最高值，之后，形成层原始细胞分裂相对稳定并有减慢趋势，树木生长速度明显降低，致使生长轮密度和碳素储存量又开始下降至平稳状态。所以，木材碳素储存量与生长轮密度具有一定的相关性。

	图 1 木材碳素储存量与生长轮密度的径向变异 Fig. 1 Radial variation of wood carbon storage growth ring density

图 2为红松木材碳素储存量与生长轮密度的拟合图，可以看出，二者的拟合度较高。木材碳素储存量与生长轮密度相关性如表 1所示，它们具有y=a+bx+cx²的相关关系，相关系数为0.757，相关性显著。

	图 2 木材碳素储存量与生长轮密度拟合 Fig. 2 Fitting of wood carbon and storage and growth ring density

图 3为红松木材碳素储存量与生长轮宽度的径向变异规律。从图中可以看出，髓心附近的生长轮较宽，从髓心向外开始至第10年生长轮宽度逐渐变小，10年后围绕某一值上下波动，在第18年左右达到一个峰值。生长轮宽度是表示树木年生长量多少的重要指标，因树种、树龄、生长环境等因素的不同而变化；在幼龄材时，树木生长较快，年生长量较大，则生长轮宽度比成熟材的宽。从总体上观察，生长轮宽度与碳素储存量的径向变化趋势在前期随树木生长而逐渐变小，而中期和后期的径向变异不一致，可见二者相关性较差。

	图 3 木材碳素储存量与生长轮宽度的径向变异 Fig. 3 Radial variation of wood carbon storage and growth ring width

图 4为红松木材碳素储存量与生长轮宽度的拟合图，可以看出，二者的拟合度较低。木材碳素储存量与生长轮宽度的相关性如表 1所示，它们具有y=a+bx+cx²的相关关系，相关系数为-0.301，相关性较弱。

	图 4 木材碳素储存量与生长轮宽度拟合 Fig. 4 Fitting of wood carbon storage and growth ring width

晚材率是一个年轮中晚材所占的比例，与生长轮密度呈正比例关系。从图 5所示的红松木材碳素储存量与晚材率的径向变异规律可看出，在幼龄材时，因树木生长较快，生长轮密度较低，所以髓心附近的晚材率较低，这与树种、树龄及生长环境、气候因子等因素有关。且前8年内的晚材率围绕某一值上下波动，接着随树木的生长渐渐增大，在到达一定限度即第19年左右树木成熟后便开始呈降低趋势，最后趋于稳定。可见，晚材率与木材碳素储存量的径向变异规律大致相似，二者在前期的径向变异有所区别，但在中期及后期的径向变异相似，这说明木材碳素储存量与晚材率有一定的关联性。

	图 5 木材碳素储存量与晚材率的径向变异 Fig. 5 Radial variation of wood carbon storage and latewood rate

图 6为红松木材碳素储存量与晚材率的拟合图，可以看出，二者的拟合度较高。木材碳素储存量与晚材率的相关性如表 1所示，它们具有y=a+bx+cx²的相关关系，相关系数为0.656，相关性较显著。

	图 6 木材碳素储存量与晚材率拟合 Fig. 6 Fitting of wood carbon storage and latewood rate

表 1 木材碳素储存量与各项指标的相关性^① Tab.1 Correlation of wood carbon storage and physical characteristics indexes

表 1木材碳素储存量与各项指标的相关性① Tab.1 Correlation of wood carbon storage and physical characteristics indexes 指标Index 回归方程Regression equation (y=a+bx+cx2 ) 相关系数 Correlation coefficient P 生长轮密度Growth ring density y=0.816-2.284x+3.791x2 0.757 ** 生长轮宽度Growth ring width y=0.317+0.152x-0.024x2 -0.301 * 晚材率Latewood rate y=0.534-0.011x+0.001x2 0.656 ** 生长速率Growth rate y=0.569-0.004x+0.000 03x2 -0.268 — ① “ **”表示在0.01水平上显著； “*”表示在0.05水平上显著； “—”表示不显著。 “ **” meant that it was significant on the level of 0.01，“*” meant that it was significant on the level of 0.05，“—” meant that it was not significant.

图 7为红松木材碳素储存量与生长速率的径向变异规律。从图中可以看出，从髓心向外生长速率迅速下降，在8年后缓慢下降，变化幅度很小，其变化趋势与树种、树龄、遗传因素和外界环境等因素有关；而且，木材碳素储存量在树木开始生长时略有减小趋势，后来随着形成层原始分裂较快而逐渐增大，在进入成熟期后树木生长缓慢，其生长速率与碳素储存量都开始逐渐减小。将10年后生长速率的径向变异曲线放大后(图 7中小图)发现，木材碳素储存量和生长速率的径向变异在后期即第18年左右开始变化大致相似，均随树木的生长而呈减小趋势，但从总体上观察，二者的相关性较差。

	图 7 木材碳素储存量与生长速率的径向变 Fig. 7 Radial variation of wood carbon storage and growth rate

图 8为红松木材碳素储存量与生长速率的拟合图，可以看出，二者的拟合度较低。木材碳素储存量与生长速率的相关性如表 1所示，它们具有y=a+bx+cx²的相关关系，相关系数为-0.268，相关性不显著。

	图 8 木材碳素储存量与生长速率拟合 Fig. 8 Fitting of wood carbon storage and growth rate

木材碳素储存量在径向变异上先是略微减小，接着随树木生长呈增大趋势，树木成熟后又减小至平稳状态，波动较大；木材碳素储存量与物理特征的径向变异趋势在第18年左右有一个峰值，与郭明辉(2001)研究得出的人工林红松幼龄材和成熟材界线为18年的结论相近；木材碳素储存量与生长轮密度的径向变异相似，二者相关性显著；木材碳素储存量与生长轮宽度在前期的径向变化相似，而中期和后期的径向变异不一致，二者相关性较弱；木材碳素储存量与晚材率在中期和后期的径向变异趋势相似，相关性较显著；木材碳素储存量与生长速率在前期和中期的径向变异趋势都不同，相关性不显著。另外，对于木材碳素储存量与木材各项特征之间的关系问题，气候因子、生长环境、遗传因素等均是不可忽略的影响因素(Guan et al.，2010)，有待于进一步研究。

而且，在顺应“低碳经济”之路的前提下(Lehmann，2013)，木材比同种用途的其他材料在工业和生活用材上更突显出碳素储存、低碳节能的优越性，所以，研究木材的碳素储存有其实际价值。可以通过对林木的合理经营和发展，增强人工林的碳素储存功能，直接抑制CO₂向大气中排放，对改善生态环境、缓解温室效应均具有重要意义(何斌等，2009)。