CN116663699A - 一种森林碳汇价值潜力预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及森林碳汇价值潜力预测方法，可有效预测不同情景下各年份的森林碳汇价值潜力的问题，其解决的技术方案是，包括以下步骤：1）收集区域森林碳汇价值核算相关数据；2）采用蓄积量扩展法和造林成本法核算区域森林碳汇价值；3）构建扩展STIRPAT模型；4）对扩展STIRPAT模型进行回归分析，最终得到回归分析方程结果；5）基于模型回归结果，对森林碳汇价值影响因素进行评价；6）将各影响因素引入情景分析，对不同情景模式下森林碳汇价值的发展趋势进行预测，本发明有效量化了各影响因素对森林碳汇价值的影响程度，通过不同情景模式设置模拟未来森林碳汇价值潜力，是森林碳汇价值潜力预测方法上的创新。

Description

一种森林碳汇价值潜力预测方法
技术领域
本发明涉及森林碳汇技术领域，特别是一种森林碳汇价值潜力预测方法。
背景技术
森林具有强大的碳汇功能，是应对全球气候变化的关键策略，目前森林碳汇的研究多集中于对森林的固碳作用及固碳影响因素，但当前还缺乏森林碳汇经济价值评估与影响因素定量分析的完整体系。IPAT等式是一种分析环境影响因素的重要量化模型，STIRPAT模型源于IPAT等式，在克服IPAT等式各变量等比例影响的不足的基础上，将其扩展为以指数表示的随机模型，当前该模型在低碳经济发展评价方面应用较多，但还未用于森林碳汇价值领域，STIRPAT具有良好的扩展性，可以灵活地定量分析环境问题，因此，将STIRPAT模型应用于森林碳汇经济价值评价方面，通过探究各影响因素对森林碳汇价值的影响程度以预测碳汇价值的发展潜力，对区域森林环境保护和制定决策具有重要意义。
发明内容
针对上述情况，为解决现有技术之缺陷，本发明之目的就是提供一种森林碳汇价值潜力预测方法，可有效预测不同情景下各年份的森林碳汇价值潜力的问题。
本发明解决的技术方案是，该方法包括以下步骤：
1)收集区域森林碳汇价值核算相关数据，包括森林蓄积量、林下植物碳转换系数、林地碳转换系数、蓄积扩大系数、容积密度、含碳率、单位森林碳汇价格等；
2)采用蓄积量扩展法和造林成本法核算区域森林碳汇价值；
3)构建扩展STIRPAT模型，在考虑人口、经济和技术因素的基础上，考虑到森林资源会直接影响森林碳汇量，故在原STIRPAT模型基础上增加自然资源因素，选取相应指标并构建了森林碳汇价值影响因素的扩展STIRPAT模型指标体系，并收集数据；
4)对扩展STIRPAT模型进行回归分析，在回归方法选择上，通过检验该模型数据是否具有多重共线性，若不存在多重共线性采用最小二乘法回归，存在多重共线性采用岭回归，选定回归分析方法后采用该方法进行回归分析，最终得到回归分析方程结果；
5)基于模型回归结果，对森林碳汇价值影响因素进行评价，当某一影响因素的回归方程系数为负值时，表示该影响因素是抑制该区域森林碳汇价值增长的因子，即抑制因子；反之则为推动该区域森林碳汇价值增长的因子，即推动因子；回归方程系数的绝对值大小表示抑制和推动作用的程度，回归方程系数绝对值大的因子为主要影响因子；
6)将各影响因素引入情景分析，通过控制影响因素变化速率，设置多种发展情景，基于扩展STIRPAT模型对不同情景模式下某地森林碳汇价值的发展趋势进行预测，所述的影响因素为经济社会发展变量和碳汇变量两类，其中，经济社会发展变量包括城镇化率、人均GDP和林业产业结构，碳汇变量包括碳汇强度和森林面积占比，经济社会发展变量和碳汇变量分别均设置低、中、高3种增长模式，各变量的中增长模式基于相关政府文件中的目标要求及已有数据变化率设置，两类变量均以中增长模式作为基准，将低增长模式在基准模式基础上变化幅度降低40％，高增长模式在基准模式基础上变化幅度提高40％，共形成为9种发展情景，将设置的各情景下的自变量数据代入扩展STIRPAT模型的回归方程，以得到不同情景下各年份的森林碳汇价值潜力，通过各情景对比分析，找出最优发展情景。
本发明通过建立森林碳汇价值潜力预测的完整体系，收集相关数据，利用蓄积量扩展法和造林成本法对森林碳汇经济价值进行计算，并构建了森林碳汇价值扩展STIRPAT模型，有效量化了各影响因素对森林碳汇价值的影响程度，通过不同情景模式设置模拟未来森林碳汇价值潜力，找出最优发展情景，为森林碳汇经营管理和森林碳汇价值实现提供基础数据和理论支持，是森林碳汇价值潜力预测方法上的创新。
附图说明
图1为本发明实施提供的一种森林碳汇价值潜力预测方法的流程图；
图2为本实施例中计算区域森林碳汇价值的流程图；
图3为本实施例中构建扩展STIRPAT模型的流程图；
图4为本实施例中模型回归分析的流程图。
图5为本实施例中森林碳汇价值潜力预测的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细说明。
由图1给出，本发明所述的一种森林碳汇价值潜力预测方法，具体包括以下步骤：
1)收集区域森林碳汇价值核算相关数据：包括森林蓄积量、林下植物碳转换系数、林地碳转换系数、蓄积扩大系数、容积密度、含碳率、单位森林碳汇价格等；示范应用地区某地近年森林蓄积量数据可采用政府公布数据、国家森林清查数据等，林下植物碳转换系数、林地碳转换系数、蓄积扩大系数、容积密度、含碳率来源于文献，单位森林碳汇价格来源于森林碳汇价值核算文献中应用较多的三种造林成本均值(此部分数据内容不限，可根据相关政府或组织需求使用不同的数据，以最终价值需求或政府决策为准，以增加评估结果实用性)；
2)计算区域森林碳汇价值，主要包括森林碳汇量的计算和选定单位森林碳汇价格的确定，采用的方法是蓄积量扩展法和造林成本法，如图2所示；
区域森林碳汇价值计算的具体公式为：
其中，CV为森林碳汇价值(元)；C1为林木生物量碳汇量(t)；C2为林下植物碳汇量(含凋落物)(t)；C3为林地碳汇量(t)；V为森林蓄积量(m3)；λ为林下植物碳转换系数，取0.195；μ为林地碳转换系数，取1.244；α为蓄积扩大系数，取1.9；β表示容积密度，取0.5；γ表示含碳率，取0.5(以上参数值取自国际通用的IPCC默认通用值)；P为单位森林碳汇价格(元/t)，取造林成本279.73元/t。
最终计算得到示范应用地区某地森林碳汇价值结果：
3)扩展STIRPAT模型构建
原STIRPAT模型的表达式为：I＝a×Pb×Ac×Td×δ
其中，I为环境负荷，P为人口规模，A为经济水平，T为技术水平，a为常数，b、c、d为指数，δ为随机误差。
在原STIRPAT模型基础上，考虑到森林资源会直接影响森林碳汇量，故增加了自然资源因素；
将城镇化率、人均GDP、林业产业占GDP比重、碳汇强度、森林面积占土地面积比重共5个因素纳入STIRPAT模型，如图3所示。
城镇化率，表示人口因素，城市人口占比增加能一定程度上减少对森林的破坏，进而影响森林碳汇的形成。
人均GDP，表示经济因素，人均GDP能反映区域的经济发展状况，经济增长会促进森林碳汇增加。
林业产业占GDP比重，表示技术因素，林业产业占GDP比重反映技术进步推动林业发展的结果。
碳汇强度，表示技术因素，借鉴已有研究提出的能源强度、碳强度等指标，本发明提出的碳汇强度(碳汇量占产值的比重)是指单位GDP所产出的森林碳汇量，能体现区域经济发展促进森林经营管理技术进步进而产出森林碳汇量的效果。
森林面积占土地面积比重，表示自然资源因素，森林面积占土地面积的比重反映了区域土地利用情况，森林碳汇效应会随着土地利用结构的变化而变化。
最终得到人口、经济发展、产业结构、碳汇产出、土地结构等影响某地森林碳汇价值的扩展模型，经扩展后的STIRPAT模型表达式如下：
CV＝a×CPb×AGc×FVd×GCe×FSf×δ
其中，CV为森林碳汇价值；a为常数；CP为城镇化率，表示人口因素；AG为人均GDP，表示经济因素；FV为林业产业占GDP比重，GC为碳汇强度(碳汇量占产值的比重)，表示技术因素；FS为森林面积占土地面积比重，表示自然资源因素；b、c、d、e为各变量的指数参数，δ为随机误差。
4)模型回归分析，如图4所示，用SPSS软件对扩展的STIRPAT模型各变量进行共线性分析。
变量的方差膨胀因子(VIF)若小于10，则不存在多重共线性，模型采用最小二乘法回归，若大于10，则存在多重共线性，模型采用岭回归。
对五个变量进行多重线性诊断发现各变量VIF值均大于10，说明变量间存在共线性关系，结果如表1所示。
表1多重线性诊断结果
采用岭回归法进行分析，基于建立的扩展STIRPAT模型，将lnCV作为因变量，lnCP、lnAG、lnFV、lnGC和lnFS作为自变量进行岭回归，当K值为0.06时，此时自变量的标准化回归系数趋于稳定，岭回归拟合结果见表2。
表2岭回归拟合结果
从模型回归结果来看，模型通过F检验(F＝434.300，SigF＝0.000<0.05)，R2值为0.998，说明模型具有意义。自变量均通过显著性检验，说明自变量指标选择较有意义。岭回归得到的扩展STIRPAT模型回归方程为：
lnCV＝3.605+0.313lnCP+0.122lnAG+0.236lnFV-0.191lnGC+0.602lnFS
5)影响因素分析
总体来看，除碳汇强度对某地森林碳汇价值有负向作用外，其余4个因素均产生正向影响作用，但作用效果有所差异，影响力大小依次为：森林面积占比、城镇化率、林业产业占比、碳汇强度、人均GDP。
6)森林碳汇价值潜力预测
将所有变量分为经济社会发展变量和碳汇变量两类，其中经济社会发展变量包括城镇化率、人均GDP和林业产业结构，碳汇变量包括碳汇强度和森林面积占比。经济社会发展变量和碳汇变量分别均设置低、中、高3种增长模式，两类变量均以中增长模式作为基准，低增长模式在基准模式基础上变化幅度降低40％，高增长模式在基准模式基础上变化幅度提高40％，共形成为9种发展情景，将设置的各情景下的自变量数据代入扩展STIRPAT模型的回归方程，以得到不同情景下各年份的森林碳汇价值潜力，通过各情景对比分析，找出最优发展情景，具体流程见图5。
各变量的中增长模式基于目标要求及已有数据变化率设置，具体情景组合设计见表3。
表3情景组合设计
通过9种不同情景模式设置模拟某地未来森林碳汇价值，根据预测结果，见表4。
表4某地未来森林碳汇价值预测结果
结合某地实际，对9种发展情景进行分析，研判某地森林碳汇价值发展的最优情景。在高增长模式下，某地的城镇化进程和经济发展较快，森林碳汇价值增长幅度均较高。而在低增长模式下，某地经济社会发展速度较慢，不利于某地经济社会高质量发展，因此最优情景应选择在高增长和中增长模式下的发展情景，即经济社会发展遵循或高于某地社会经济发展规划中的目标要求。对于碳汇变量，高增汇模式下的森林覆盖率2030年达到了33.08％，因此最优情景应遵循在中增汇情景即森林相关规划中的目标要求更为合理。综上，某地未来的森林碳汇价值发展情景以高增长中增汇情景模式较为科学适宜。
本发明实施例通过构建扩展STIRPAT模型，在分析多变量对森林碳汇价值的影响效应基础上对变量进行发展情景设置，进而预测森林碳汇价值潜力，该方法对具体研究时间和空间没有限制，可以应用在未来任意年份的任意地区对森林碳汇价值的预测上，本领域普通技术人员在获得相应基础数据的情况下，即可以理解并实施，具体实施例数据处理可以通过SPSS软件实现，本发明对森林碳汇价值预测可以为碳汇交易、碳汇补偿等提供数据支撑，是森林碳汇价值潜力预测方法上的创新，具有实际的推广和应用价值。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明，基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

Claims (4)

1.一种森林碳汇价值潜力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
1）收集区域森林碳汇价值核算相关数据，包括森林蓄积量、林下植物碳转换系数、林地碳转换系数、蓄积扩大系数、容积密度、含碳率、单位森林碳汇价格；
2）采用蓄积量扩展法和造林成本法核算区域森林碳汇价值；
3）构建扩展STIRPAT模型，选取森林碳汇价值影响因素，在原STIRPAT模型基础上增加自然资源因素，选取相应指标并构建了森林碳汇价值影响因素的扩展STIRPAT模型指标体系，并收集数据；
4）对扩展STIRPAT模型进行回归分析，检验模型是否具有多重共线性，无多重共线性采用最小二乘法回归，有多重共线性采用岭回归，选定回归分析方法后采用该方法进行回归分析，最终得到模型回归结果；
5）基于模型回归结果，对森林碳汇价值影响因素进行评价，当某一影响因素的回归方程系数为负值时，表示该影响因素是抑制该区域森林碳汇价值增长的因子，即抑制因子；反之则为推动该区域森林碳汇价值增长的因子，即推动因子；回归方程系数的绝对值大小表示抑制和推动作用的程度，回归方程系数绝对值大的因子为主要影响因子；
6）将各影响因素引入情景分析，通过控制影响因素变化速率，设置多种发展情景，基于扩展STIRPAT模型对不同情景模式下森林碳汇价值的发展趋势进行预测，所述的影响因素为经济社会发展变量和碳汇变量两类，其中，经济社会发展变量包括城镇化率、人均 GDP和林业产业结构，碳汇变量包括碳汇强度和森林面积占比，经济社会发展变量和碳汇变量分别均设置低、中、高 3 种增长模式，各变量的中增长模式基于相关政府文件中的目标要求及已有数据变化率设置，两类变量均以中增长模式作为基准，将低增长模式在基准模式基础上变化幅度降低40%，高增长模式在基准模式基础上变化幅度提高40%，共形成为9种发展情景，将设置的各情景下的自变量数据代入扩展STIRPAT模型的回归方程，以得到不同情景下各年份的森林碳汇价值潜力，通过各情景对比分析，找出最优发展情景。
2.根据权利要求1所述的森林碳汇价值潜力预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
1）收集区域森林碳汇价值核算相关数据：包括森林蓄积量、林下植物碳转换系数、林地碳转换系数、蓄积扩大系数、容积密度、含碳率、单位森林碳汇价格；示范应用地区近年森林蓄积量数据采用政府公布数据、国家森林清查数据，林下植物碳转换系数、林地碳转换系数、蓄积扩大系数、容积密度、含碳率来源于文献，单位森林碳汇价格来源于森林碳汇价值核算文献中应用较多的三种造林成本均值；
2）计算区域森林碳汇价值，主要包括森林碳汇量的计算和选定单位森林碳汇价格的确定，采用的方法是蓄积量扩展法和造林成本法；
区域森林碳汇价值计算的具体公式为：
其中，CV为森林碳汇价值；C1为林木生物量碳汇量；C2为林下植物碳汇量；C3为林地碳汇量；V为森林蓄积量；λ为林下植物碳转换系数，取0.195；μ为林地碳转换系数，取1.244；α为蓄积扩大系数，取1.9；β表示容积密度，取0.5；γ表示含碳率，取0.5；P为单位森林碳汇价格，取造林成本279.73元/t；
3）构建扩展STIRPAT模型
原STIRPAT模型的表达式为：其中，I为环境负荷，P为人口规模，A为经济水平，T为技术水平，a为常数，b、c、d为指数，δ为随机误差；
在原STIRPAT模型基础上，考虑到森林资源会直接影响森林碳汇量，故增加了自然资源因素，将城镇化率、人均GDP、林业产业占GDP比重、碳汇强度、森林面积占土地面积比重共5个因素纳入STIRPAT模型，最终得到人口、经济发展、产业结构、碳汇产出、土地结构影响森林碳汇价值的扩展模型，经扩展后的STIRPAT模型表达式如下：
其中，CV为森林碳汇价值；a为常数；CP为城镇化率，表示人口因素；AG为人均GDP，表示经济因素；FV为林业产业占GDP比重，GC为碳汇强度，表示技术因素；FS为森林面积占土地面积比重，表示自然资源因素；b、c、d、e为各变量的指数参数，δ为随机误差；
4）模型回归分析，用SPSS软件对扩展的STIRPAT模型各变量进行共线性分析，变量的方差膨胀因子若小于10，则不存在多重共线性，模型采用最小二乘法回归，若大于10，则存在多重共线性，模型采用岭回归；
5）基于模型回归结果，对森林碳汇价值影响因素进行评价，当某一影响因素的回归方程系数为负值时，表示该影响因素是抑制该区域森林碳汇价值增长的因子，即抑制因子；反之则为推动该区域森林碳汇价值增长的因子，即推动因子；回归方程系数的绝对值大小表示抑制和推动作用的程度，回归方程系数绝对值大的因子为主要影响因子；
6）将各影响因素引入情景分析，通过控制影响因素变化速率，设置多种发展情景，基于扩展STIRPAT模型对不同情景模式下森林碳汇价值的发展趋势进行预测，所述的影响因素为经济社会发展变量和碳汇变量两类，其中，经济社会发展变量包括城镇化率、人均 GDP和林业产业结构，碳汇变量包括碳汇强度和森林面积占比，经济社会发展变量和碳汇变量分别均设置低、中、高 3 种增长模式，各变量的中增长模式基于相关政府文件中的目标要求及已有数据变化率设置，两类变量均以中增长模式作为基准，将低增长模式在基准模式基础上变化幅度降低40%，高增长模式在基准模式基础上变化幅度提高40%，共形成为9种发展情景，将设置的各情景下的自变量数据代入扩展STIRPAT模型的回归方程，以得到不同情景下各年份的森林碳汇价值潜力，通过各情景对比分析，找出最优发展情景。
3.根据权利要求1所述的森林碳汇价值潜力预测方法，其特征在于，所述的城镇化率、人均GDP、林业产业占GDP比重、碳汇强度、森林面积占土地面积比重分别为：
城镇化率，表示人口因素，城市人口占比增加能一定程度上减少对森林的破坏，进而影响森林碳汇的形成；
人均GDP，表示经济因素，人均GDP能反映区域的经济发展状况，经济增长会促进森林碳汇增加；
林业产业占GDP比重，表示技术因素，林业产业占GDP比重反映技术进步推动林业发展的结果；
碳汇强度是指单位GDP所产出的森林碳汇量，能体现区域经济发展促进森林经营管理技术进步进而产出森林碳汇量的效果；
森林面积占土地面积比重，表示自然资源因素，森林面积占土地面积的比重反映了区域土地利用情况，森林碳汇效应会随着土地利用结构的变化而变化。
4.根据权利要求1所述的森林碳汇价值潜力预测方法，其特征在于，所述的岭回归为将lnCV作为因变量，lnCP、lnAG、lnFV、lnGC和lnFS作为自变量进行岭回归。
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CN116992351A (zh) * 2023-09-26 2023-11-03 云南省林业调查规划院 一种森林碳汇潜力预测方法及装置
CN116992351B (zh) * 2023-09-26 2023-11-28 云南省林业调查规划院 一种森林碳汇潜力预测方法及装置

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