森林生态系统是陆地生态系统的主体，在维持全球气候、调节碳平衡和减缓二氧化碳等温室气体浓度上升等方面至关重要。近年来，温室气体排放与全球变暖问题受到世界各国关注，全球范围内研究碳汇也渐趋深入，森林生态系统碳储量的定量化评估对于森林资源经营管理有重要意义^[1]。目前，美国、加拿大等国对森林生态系统碳储量的研究估测取得了较大进展^[2-3]。我国自二十世纪七八十年代开始研究林分生物量，至二十世纪90年代，利用森林资源连续清查成果研究国家和区域尺度森林生物量和碳储量已成为研究热点^[4]。方精云等^[5-6]在全国尺度上建立了生物量换算因子连续函数，奠定了碳储量评估理论基础。国内的研究学者从全国或区域尺度上对森林碳储量及动态进行过估算与分析，结果均具有一定的参考价值^[7-11]。另外，余超等^[12]基于全国第五次、第六次、第七次、第八次森林资源连续清查数据，从省级尺度分析安徽省森林生物量及其动态，以含碳率0.50推算碳密度，2004、2009年安徽省乔木林碳密度分别为21.92、28.54 t·hm^-2。但从总体上看，安徽省地形地貌分皖北平原、中部低山丘陵和南部山区，植被地带性分布均表现出明显差异，且皖南山区是安徽省重要的生态屏障，植被生长良好，而目前尚未发现基于安徽省地形地貌单独对皖南山区碳储量进行研究的报道。因此，文中以皖南山区为研究对象，估算其森林碳储量动态变化，揭示森林碳汇发展水平，为深入研究区域层面的森林碳汇及国家(省)级层面的森林生态系统碳储量提供基础数据，并为森林资源合理经营和管理提供决策方面的技术支撑。

皖南山区位于安徽省长江以南，地理位置北纬29°41′~31°30′，东经116°38′~119°37′，境内包括黄山、宣城和池州3个省辖市下辖的县市区，土地面积3.04万km²。皖南山区植被垂直分布特征显著，由山体下部到中上部、上部，从中亚热带区系植被到北亚热带区系植被、暖温带森林植被。

研究使用数据来源于全国第七次、第八次和最新的第九次森林资源连续清查安徽省皖南山区清查资料，清查年度分别为2004、2009和2014年，此资料记录了详细的森林类型、树种(组)、龄组的面积和蓄积等。

全国第九次森林资源连续清查数据的统计口径与第七次、第八次不一致，为与采用的生物量计算方法匹配，仍采用全国第八次森林资源连续清查统计口径，即森林由乔木林、经济林、竹林和特殊灌木林组成^[13]。因统计数据中特殊灌木林总面积非常小，精度较低，因此，忽略该部分。森林生物量包括乔木林、经济林和竹林的生物量。应用生物量换算因子法，分地类、优势树种(组)将其相关数据代入各计算公式中推算森林生物量，并根据分优势树种(组)的含碳率分别计算碳储量，进而估算碳密度^[14]。

目前森林生物量估测常用材积源生物量法。国内外大量研究均表明了生物量与林分蓄积量存在着较好的回归关系，我国学者方精云等^{[5-6, 15]}收集全国各地758组生物量研究数据，建立了生物量蓄积量估计回归方程及计算参数，回归方程为B=aV+b，式中:B为单位面积生物量(t·hm^-2)，V为单位面积蓄积量(m³·hm^-2)，a和b为参数。文中采用该方程估测森林生物量，表 1中列出了12组生物量－蓄积量转换模型参数^[15]，分别对应一至多个树种(组)，其中，针叶混交林、阔叶混交林和针阔混交林3个树种组采用了曾伟生^[16]的参数。经济林、竹林的生物量采取非蓄积转换的方法，用平均生物量与总面积相结合来估算。其中，经济林采用方精云等^[15]的方法估计，平均生物量取23.70 t·hm^-2；竹林利用郭兆迪等^[17]建立的毛竹和杂竹生物量数据库，计算得到的毛竹林和杂竹林平均生物量为81.9和53.1 t·hm^-2。

目前，无论是在国家、区域尺度上，或是在森林群落、森林生态系统尺度上，全球对森林碳储量估计普遍采用测定森林生物量乘以含碳率推算得出^[18]。而关于含碳率值，目前各类文献^{[7, 19-20]}常用的为0.45~0.50。文中使用李海奎等^[9]查阅资料推算的分树种(组)的含碳率。

碳密度计算公式为

式中：ρ_C为碳密度(t·hm^-2)；C为碳储量(t)；S为面积(hm²)。

根据2004、2009、2014年3期森林资源清查数据计算研究区森林面积、碳储量和碳密度(表 2)。随着森林面积增加，10 a间森林碳储量由4 491.01万t增加到6 223.13万t，净增1 732.12万t，年平均净增173.21万t，年平均净增率3.86%。其中，2004—2009年, 森林碳储量由4 491.01万t增加到5 216.62万t，净增725.61万t，年平均净增145.12万t，年平均净增率3.23%；2009—2014年, 森林碳储量由5 216.62万t增加到6 223.13万t，净增1 006.51万t，年平均净增201.30万t，年平均净增率3.86%。可见，10 a间森林碳汇水平不均衡发展，2004—2009年的碳汇平均水平相对较弱，而2009—2014年的碳汇平均水平更强，主要原因是清查期内国家采伐限额制度等森林资源管理、保护制度的实施，使得森林面积增加，森林质量进一步提高。

乔木林面积、碳储量、碳密度平均值均呈增加趋势，年平均净增率分别为1.60%、4.76%、2.72%。一方面乔木林面积持续增加，另一方面乔木林林分质量不断改善，而且林分质量改善引起的碳储量增加要优于面积增加。表明近年来随着植树造林、森林资源有效保护和管理，未成林地、疏林地以及无林地等通过自然生长或封山育林措施变为乔木林，乔木林面积、蓄积量得以明显增加，森林碳储量得以有效提高。

将乔木林的近、成、过熟林归并为成熟林，按照龄组分别统计面积、碳储量，并分别计算其碳密度(表 3)。从面积动态看，10 a间乔木林面积不断增加，年平均净增1.95万hm²，年平均净增率1.60%。随着林分生长，乔木林林龄增加，各龄组结构也在发生变化。3个调查期，中龄林的面积、面积比重均为最大且呈下降趋势，面积比重依次为50.19%、45.88%、36.79%；而幼龄林、成熟林的面积在数量上均呈增加趋势，在面积比重上，幼龄林依次为32.68%、31.84%、35.51%，呈先减后增趋势，成熟林依次为17.13%、22.28%、27.70%，呈稳步增加趋势。

从碳储量动态看，10 a间乔木林碳储量快速增加，年平均净增160.14万t，年平均净增率4.76%，碳储量净增率显著高于面积净增率，与近些年森林资源保护措施的出台实施有关，随着林龄增加，树木自然生长，林分碳储量不断增加。从各龄组的碳储量上看，在数量上，幼、中、成熟林均不断增加；在碳储量所占比重上，中龄林各时期仍然较大且呈减少趋势，碳储量所占比重依次为55.22%、50.53%、42.31%，而幼龄林、成熟林碳储量所占比重相对要低，幼龄林依次为20.46%、20.04%、21.67%，呈先减后增的小幅波动趋势，与幼龄林碳密度相对较低有关，成熟林依次为24.32%、29.43%、36.02%，呈快速增加趋势。

林龄与碳密度呈正相关，随林龄增加，林木自然生长，碳密度也增加。10 a间乔木林碳密度以及各龄组的碳密度均呈增加趋势。

随着区域植树造林等森林增长工程、森林资源保护与管理措施的出台与实施，林木采伐等森林资源经营活动的减少，乔木林面积不断增加，且伴随林龄增长，使得中龄林面积、碳储量比重减少，而幼龄林、成熟林比重增加，表明研究区乔木林的成熟度得以提高，龄组比例趋向均衡。可以预见未来乔木林碳汇功能将继续增强，将成为潜在的巨大碳库。

由于各树种(组)间分布范围、生长特性不同，木材密度及含碳率等各方面存在的差异，使得各优势树种(组)的碳储量及碳密度也存在差异^[21]。因马尾松、湿地松、杉木、针叶混交林、栎类、其它硬阔类、阔叶混交林、针阔混交林8个树种(组)在3个清查期内碳储量占乔木林碳储量比重分别达到95.64%、95.67%、96.11%，且各自碳储量有一定规模，故文中将该8个树种列为主要乔木树种。表 4列出了8个主要乔木树种(组)的面积、碳储量和碳密度。研究区2004至2014年3次清查间隔期内，杉木、阔叶混、马尾松、针阔混和栎类等5个树种(组)在乔木林中占优势，其面积、碳储量比重均占80%以上，各主要树种碳密度总体上呈增加趋势。

10 a间，8个主要树种(组)中，阔叶混交林碳储量和面积表现出显著增加，碳储量增幅较面积增幅大，与林木自然生长碳密度增加有关，碳储量增加1 076.16万t，增幅161.17%，面积增加26.61万hm²，增幅123.77%；马尾松、杉木面积均减少，马尾松碳储量减幅较面积减幅小，杉木碳储量变动较小，二者面积分别减少9.13、6.04万hm²，减幅分别为47.26%、16.64%，碳储量分别减少72.65、10.32万t，减幅分别为24.95%、0.99%；而针阔混交林、针叶混交林碳储量和面积小幅增加，其它硬阔类小幅减少，湿地松和栎类则变化较小。

基于2004、2009和2014年全国森林资源连续清查数据，利用生物量－蓄积量转换模型，从不同森林类型、龄组、优势树种(组)方面进行分析，对皖南山区的森林碳储量动态变化进行了研究。结果显示，10 a间森林碳储量不断增加，由4 491.01万t增加到6 223.13万t，净增1 732.12万t，年平均净增173.21万t，年平均净增率3.86%。乔木林权重不断上升，乔木林碳储量的比重由2004年的74.99%增加到2014年的79.85%，年平均净增0.65%；乔木林碳密度不断提高，由2004年的27.72 t·hm^-2提高到2014年的35.25 t·hm^-2。表明近10 a来，由于植树造林等森林增长工程、采伐限额制度及森林资源保护与管理措施的实施，且随着林分生长，未成林地、疏林地以及无林地等通过自然生长或封山育林措施变为乔木林，乔木林面积、蓄积量得以增加，森林质量进一步提升，森林碳汇水平不断提高。从乔木林龄组结构看，中龄林碳储量、面积均占优势，各龄组碳储量均表现为增加，成熟林碳储量增加速度显著高于幼、中龄林，中龄林面积减少，幼龄林、成熟林面积增加。10 a间乔木林碳密度各龄组总体呈现出增加趋势。各树种(组)碳储量受其生长特性、木材密度、含碳率等的差异和面积蓄积比例等的综合影响。10 a间杉木、阔叶混、马尾松、针阔混和栎类等5个树种(组)在乔木林中占优势，面积、碳储量比重均占80%以上，各主要树种碳密度总体上呈增加趋势，阔叶混碳储量和面积表现出显著增加，杉木、马尾松面积和碳储量表现出显著减少。

研究区2004、2009年乔木林碳密度分别为27.72、31.46 t·hm^-2，与余超等^[12]研究的同期安徽省碳密度21.92、28.54 t·hm^-2相比要稍高，而李海奎等^[9]依据第七次全国森林资源清查数据估算安徽省(2004年)乔木林碳密度为29.04 t·hm^-2，与文中研究结果更为接近。此外，根据李海奎等^[9]研究，第七次清查期内全国的乔木林平均碳密度为42.82 t·hm^-2，比同期安徽省乔木林平均碳密度要高很多，可见，研究区乔木林碳密度仍然低于全国平均水平。因此，今后发展林业过程中，一方面应继续增加森林面积，另一方面仍需采取合理的经营管理手段，促使森林资源质量和碳汇水平不断提升。

由于清查资料中草本层、枯落物层、土壤层数据不足，且目前鲜有人详细研究，因此，文中缺少该类碳储量。此外，文中对经济林、竹林的估算均采用了相关研究的均值，结果具有一定的不确定性。为减小这些不确定性带来的误差，今后研究中应注意相关数据的获取，如增加对草本层、枯落物层及土壤层等类型的数据获取，同时建立适用于区域性的经济林(或经济树种组)、灌木林等的相关系数。