前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的森林火灾碳排放定量化路径，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
森林生态系统是陆地生态系统最大的植被碳库和土壤碳库［1］，其碳通量对全球碳收支具有重要影响［2］，在全球碳循环和碳平衡中起着重要作用［3］．森林火灾可燃物燃烧所排放的大量温室气体［4－5］可导致植被和土壤碳储量的动态变化［1］，对区域碳平衡产生重要影响，破坏大气碳平衡［5－8］，同时使自然生态系统遭到破坏［9］，对全球气候变化和环境具有负面影响［7，10－11］，并影响生物地球化学循环，在碳循环中起着重要作用［12－13］．全球每年约1%的森林遭受火干扰［4，10，14］，森林火灾排放约4Pg•a－1的碳到大气中［15－16］，这相当于每年化石燃料燃烧排放量的70%［15］．随着全球气候变暖，森林火灾频率和强度将加剧［3，12－13，17－18］，科学准确地计量森林火灾直接排放的碳量、研究碳排放的计量模型方法，对进一步量化森林火灾对大气碳平衡的贡献、正确评价火干扰在生态系统碳循环和碳平衡中的作用具有重要意义．同时，对于减少全球变化研究中碳平衡测算的不确定性，以及为制定科学有效的林火管理策略等也具有重要意义．为此，本文从3个方面阐述了森林火灾碳排放计量模型的研究进展，并提出了提高碳排放计量定量化的3种路径选择． 1森林火灾碳排放研究概况 1.1国外研究概况 早在20世纪60年代后期，国外就有学者研究如何计量森林火灾的气体排放量［19］．随后许多学者对森林火灾可燃物燃烧排放的碳量和含碳气体量进行研究［4－5，7，10］．随着气候变化研究的深入，国外对森林火灾排放温室气体的研究越来越多，特别是对加拿大、俄罗斯和阿拉斯加等北方林区［20］．通过室内模拟试验和野外观测方法，Campbell等［21］对俄勒冈2002年森林火灾碳排放进行计量;Aulalr和Cart-er［22］研究了加拿大、俄罗斯和阿拉斯加北方林区因火灾而直接和间接排放的碳量;Amiro等［23］对1959—1999年加拿大森林火灾直接碳排放进行估算;Levine等［20］估算了全球森林火灾碳排放．采用统计资料和通用计量参数，Choi等［24］估算了韩国森林火灾碳排放;Kasischke和Bruhwiler［25］估算了北方林1998年森林火灾碳排放;Lavoue和Stocks［9］通过加拿大森林火灾统计数据估算了2000—2004年火灾排放的痕量气体;French等［26］对阿拉斯加1950—1999年森林火灾碳排放进行计量．使用通用排放因子或排放比，DeGroot等［27］对加拿大森林火灾中地被物的碳排放进行估算;Kasischke等［28］对北方林区森林火灾中排放的碳与CO进行计量;An-dreae和Merlet［16］对全球森林火灾排放的痕量气体进行估算;Crutzen和Andreae［11］对热带森林火灾碳排放进行估算．利用空中采样测定参数，Cofer等［8］用直升机对北方林区火灾排放因子进行测定;Sinha等［29］用飞机对赞比亚稀树草原火灾排放因子进行测定;Cofer等［30］将燃烧过程分为焰燃和阴燃，其测定的燃烧效率在0.03～0.9;French等［31］对北方林区火灾碳排放中的不确定性进行分析．通过以上工作，人们进一步了解火灾对大气碳平衡的影响，但计量参数的来源多数没有经过实际测定，而仅仅通过模型手段或估测，且参数的来源亦不同，许多通过小尺度的分析外推到大尺度上，导致计量结果存在不确定性． 近年来，各种遥感平台与算法不断地被应用到森林火灾碳排放的计量中，对火灾面积、可燃物载量、燃烧效率和火烧强度等进行估测，收到了较好效果［32］．在大尺度上利用NOAA卫星的AVHRR影像估测森林火灾碳排放方面:Kasischke等［33］估测了阿拉斯加1990—1991年森林火灾碳排放;JrCahoon等［32］估测了1987年西伯利亚的森林火灾碳排放;Conard等［34］对西伯利亚的森林火灾碳排放进行估测;Soja等［35］估测西伯利亚1998—2002年森林火灾碳排放;Kaufman等［36］对亚马逊火灾碳排放中的燃烧效率进行测定，发现燃烧效率达97%，高于其他热带地区．在中尺度上利用MODIS影像估测森林火灾碳排放方面:Turquety等［37］估测2004年北美森林火灾碳排放;Hoelzemann等［38］结合火灾排放模型估算全球森林火灾碳排放;Korontzi等［39］估测南非森林火灾碳排放;vanderWerf等［40］对热带和亚热带森林火灾碳排放进行估测．在小尺度上利用SPOT影像估测森林火灾碳排放方面:Isaev等［41］结合航空摄影估算了俄罗斯森林火灾碳排放;Zhang等［42］估算俄罗斯每月燃烧区域与火灾碳排放量的关系;Fraser和Li［14］估测北方林1949—1998年的森林火灾碳排放．在小尺度上利用TM/ETM+数据估测森林火灾碳排放并测定计量参数方面:Page等［43］估测印尼1997年森林大火碳排放;Michalek等［44］估测阿拉斯加森林火灾碳排放;Brandis和Jacobson等［45］估测澳大利亚森林火灾消耗可燃物量;Mitri和Gitas［46］估测地中海森林火灾面积;Hudak等［47］估测森林火灾面积与燃烧效率的相关关系．在利用多时相遥感影像估测森林火灾碳排放计量参数方面:Lewis等［48］估测2004年阿拉斯加森林火灾碳排放;Ito和Penner［49］对全球的生物质碳排放进行估测;vanderWerf等［50］对1997—1998年全球森林火灾碳排放进行估测;DeGroot等［51］估算了加拿大野火直接排放的碳量．在利用高分辨率遥感影像估测森林火灾燃烧效率方面:Lambin等［52］研究了中非地区森林火灾的燃烧效率，发现不连续燃烧面积的燃烧效率比连续燃烧面积的燃烧效率低;French等［53］建立了火灾面积与燃烧效率的相关关系．由于遥感数据的客观性、宏观性和实时性等优点，基于遥感估测森林火灾碳排放是当前国际上普遍运用的方法，但由于空间分辨率等问题，其精度需进一步提高［54－55］． 1.2国内研究概况 近年来，国内学者用不同方法在各时空尺度上对我国森林火灾过程中排放的碳量进行计量．基于规则可燃物燃烧计量方法，王效科等［56］对我国1959—1992年火灾排放的含碳气体进行计量;Lü等［3］结合森林资源清查资料和遥感影像估算1950—2000年我国火灾所排放的碳量和含碳气体．采用排放因子或排放比法，田晓瑞等［57］根据1991—2000年火灾统计数据估算我国森林火灾排放的碳量;杨国福等［58］估算浙江1991—2006年火灾气体排放量;单延龙和张姣［6］估算吉林省1969—2004年火灾碳排放．使用遥感影像估测计量参数法，田晓瑞等［59］利用卫星火产品对我国2000年林火碳排放量进行估测;黄麟等［60］估测江西1950—2008年森林火灾碳排放．在对生物质燃烧排放气体进行估算方面:庄亚辉等［61］测算了我国1950—1992年生物质燃烧排放的含碳气体;曹国良等［62］根据各省2000年生物质的消耗量，计算生物质燃烧排放清单;陆炳等［63］估算各省生物质燃烧排放清单;田贺忠等［64］估算我国2000—2007年生物质排放清单．在对森林火灾碳排放计量的不确定性进行分析方面:王效科等［55］对森林火灾排放含碳气体的估算方法进行总结;吕爱锋等［12－13］对气候变化、火干扰与生态系统碳循环的因果关系进行阐述，并估算了含碳气体排放．以上研究虽然能得出相对的森林火灾碳排放量，但不经过实验分析而仅通过经验或模型手段推算大尺度森林火灾对大气碳排放的贡献，存在较大的不确定性．#p#分页标题#e# 通过室内控制环境实验与野外调查相结合的方法，焦燕和胡海清［65］用排放比法得出黑龙江1980—1999年森林火灾排放的含碳气体量;吕新双［66］对大兴安岭1980—1999年森林火灾碳排放进行估算;李玉昆和邓光瑞［67］研究了大兴安岭3种林型燃烧气体的排放量．采用实际测定排放比或排放因子的方法，胡海清和孙龙［68］用排放因子法估算大兴安岭1980—1999年森林火灾碳排放;邓光瑞［69］用排放因子法估算大兴安岭森林火灾排放的气体;胡海清等［70］在对大兴安岭森林火灾时空格局研究的基础上估算了1980—1999年乔木碳排放;胡海清和李敖彬［71］在小兴安岭乔灌木燃烧烟气成分分析的基础上明确了碳排放．利用遥感数据并结合火灾统计资料的方法，孙龙等［72］基于大兴安岭一类森林资源清查资料和林火资料，结合GIS技术估测大兴安岭1987年林火碳排放;殷丽［73］和田晓瑞等［74］估算2005—2007年大兴安岭林火碳排放;刘斌和田晓瑞［75］通过MODIS影像估测2010年大兴安岭呼中森林大火碳排放;王明玉等［76］通过遥感数据估测小尺度燃烧效率．通过计量参数因子测定并结合火烧迹地调查方法，胡海清和郭福涛［77］对大兴安岭乔木含碳气体排放进行估算;郭福涛等［78］估算大兴安岭1980—2005年森林火灾碳排放;Sun等［79］对大兴安岭1980—1999年森林火灾碳排放进行估测．以上研究通过室内控制环境试验与野外调查相结合的方法，通过实测数据对我国火灾多发区进行研究，促进了森林火灾碳排放计量的定量化，但计量参数测定方法尚需进一步完善． 目前，国内外对森林火灾排放碳量和含碳气体排放量的计量主要集中于大尺度研究，对小尺度的计量研究不多，而且主要集中于火灾多发区．对火灾碳排放的估算主要应用平均生物量数据，而不是应用每次火灾实际消耗量，对于林型不同而导致火灾碳排放的差异研究不够深入，对燃烧效率和排放因子及排放比的测定未形成一套相对量化的标准，主要是通过实地调查进行估测．在森林火灾碳排放的计量参数中，缺乏实测值，大多数参数是通过估测或直接借鉴他人的参数，这必然会影响碳排放计量的精度．因此，需要通过小尺度研究，进行实验测定，把野外试验和室内试验相结合来确定计量参数．同时，应注意尺度扩展问题，利用遥感数据的优点提高估测精度，进一步量化森林火灾排放的碳量和含碳气体量的计量． 2森林火灾碳排放计量模型 2.1小尺度森林火灾碳排放计量模型 2.1.1森林火灾总碳排放计量模型森林火灾虽然是自然界普遍存在的燃烧现象，但其发生发展受多种因素的制约，从而导致对森林火灾碳排放计量较困难，因此人们对森林火灾碳排放的定量化计量研究起步较晚．直到20世纪60年代后期，国外才有学者研究森林火灾碳排放计量问题［19］．1980年，Seiler和Crutzen［10］提出了森林火灾燃烧损失生物量的计量方法，即森林火灾损失生物量计量模型．迄今为止，森林火灾的碳排放计量模型方法主要是基于上述模型，其表达式为:M=ABab(1)式中:M为森林火灾所消耗的可燃物量(t);A为森林火灾的燃烧面积(hm2);B为未燃烧前单位面积平均可燃物载量(t•hm－2);a为地上部分生物量占整个系统生物量的比重(%);b为地上可燃物载量的燃烧效率．假设所有被烧掉的可燃物中的碳都变成了气体，根据可燃物载量的含碳率(fc)，可以计算出由于森林火灾所造成的碳损失(Ct)［20，25，28，80］，表达式为:Ct=Mfc(2)通过计量森林火灾中不同可燃物的碳密度［10，28，33，35］，将式(1)代入式(2)，并进行修正，使之用来计量森林火灾中排放的总碳量，其表达式为:Ct=ABfcβ(3)式中:β为可燃物的燃烧效率，即单位面积森林火灾过程中所消耗的可燃物占火灾前可燃物的比重．通常根据式(3)计量的碳排放量小于实际排放量［21，26］，这是因为计量森林火灾消耗可燃物时只考虑了地上部分(乔木、灌木、草本)可燃物的碳排放，忽略了地表部分(凋落物、地表有机质、粗木质残体)对碳排放量的贡献以及地下部分(土壤有机碳)的损失［3，21，23－24，55，80］．充分考虑到地表部分可燃物中凋落物、地表有机质、粗木质残体和地下部分土壤有机碳在森林火灾中不同的燃烧效率［24，27，35，80］，对式(3)进行修正，其表达式为:Ct=A(Bafcaβa+Clβl+Cdβd+Ccβc+Csβs)(4)式中:Ba为森林火灾所消耗的地上部分可燃物载量(t•hm－2);fca为地上部分可燃物的含碳率;βa为地上可燃物的燃烧效率;Cl为地表凋落物的碳密度(t•hm－2);βl为地表凋落物的燃烧效率;Cd为地表有机质的碳密度(t•hm－2);βd为地表有机质的燃烧效率;Cc为粗木质残体的碳密度(t•hm－2);βc为粗木质残体的燃烧效率;Cs为土壤有机质的碳密度(t•hm－2);βs为土壤有机质的燃烧效率． 2.1.2森林火灾含碳气体排放计量模型 森林火灾含碳气体排放计量的前提是通过有关公式计算出森林火灾所排放的总碳量，再利用排放比法或排放因子法进行含碳气体排放量的计量．1)排放比法．一般而言，森林火灾所排放的总碳量中，以CO2形式所排放的碳占90%［11，55，68，72］．因此，森林火灾排放的CO2所含碳量的表达式为:CCO2=0.9Ct(5)式中:CCO2为森林火灾排放的CO2所含碳量(t);Ct为可燃物燃烧排放的总碳量(t)．通过森林火灾排放的CO2的含碳量和质量分数，直接计量森林火灾排放的CO2量［55，77－78，80］．其表达式为:ECO2=CCO2×44/12(6)式中:ECO2为森林火灾直接排放的CO2量．根据森林火灾排放的某种含碳气体量与CO2排放量的比值(排放比，emissionratio，ER)可计算各种含碳气体的排放量［3，20］．其表达式为:ER=ΔX/ΔCO2(7)式中:ΔX为森林火灾排放的某种含碳气体的浓度;ΔCO2为森林火灾中CO2的浓度．ΔX和ΔCO2均扣除了相应气体的背景浓度．森林火灾中某种含碳气体的排放量(Es)为该气体的排放比与燃烧中CO2的排放量之积［11，35］．其表达式为:Es=ER•Ct•EfsCO2(8)式中:ER为某种含碳气体与燃烧中CO2的排放比;Ct为可燃物燃烧所排放的碳量;EfsCO2为燃烧中CO2的排放因子．利用式5～8可计量森林火灾中各含碳气体的排放量．但需要说明的是，用排放比法计量含碳气体排放量时，首先需计算出CO2的排放因子，才能计量其他含碳气体量．2)排放因子法．排放因子法指森林火灾中某种含碳气体的排放量为该气体的排放因子与燃烧过程中排放的总碳量之积［26，80］，其表达式为:Es=Efs•Ct(9)式中:Efs为某种含碳气体的排放因子(g•kg－1)．将式(4)代入式(9)，可得到某种含碳气体排放量［72，80］，其计算公式为:Es=A(BafcaβaEfs+ClβlEfs+CdβdEfs+CcβcEfs+CsβsEfs)(10)通常情况下，森林火灾中地上可燃物燃烧时焰燃占80%，阴燃占20%，地表可燃物燃烧时焰燃占20%，阴燃占80%［19，72］．土壤有机质在燃烧过程中主要是阴燃的过程［21，24，26，28，31，80］，因此其表达式为:Es=A［Bafcaβa(0.8Efs－f+0.2Efs－s)+Clβl(0.2Efs－f+0.8Efs－s)+Cdβd(0.2Efs－f+0.8Efs－s)+Ccβc(0.2Efs－f+0.8Efs－s)+CsβsEfs－s］(11)式中:Efs－f为森林火灾中焰燃阶段的排放因子;Efs－s为森林火灾中阴燃阶段的排放因子．#p#分页标题#e# 对于小尺度森林火灾排放碳量及含碳气体量可用2种方法(排放比法、排放因子法)分别计量．对比2种方法，从理论上说，排放因子法比较可靠，排放比法的误差较大，这是因为排放比在某一次森林火灾中随燃烧阶段的不同而变化，并且很难同时获取ER和EfsCO2，因而不能保证ER和EfsCO2具有良好的一致性．但目前应用排放比法估算温室气体排放量的报道较多［20］，主要是排放因子一般只能在控制环境试验中取得，而在野外和大规模的火灾发生时比较容易进行排放比的测定． 2.2大尺度森林火灾碳排放计量模型 目前，对大尺度森林火灾碳排放的计量，主要是通过小尺度研究得出相应计量参数，然后进行尺度扩展，外推到大尺度的森林火灾碳排放计量中．对大尺度森林火灾碳排放计量中各参数的确定主要通过小尺度的控制环境试验以及经验获取进行尺度扩展，使各个参数在较大范围内具有扩展性和适用性．然而，由于各参数都有很强的时空异质性，与计量参数的均一化要求存在矛盾，导致森林火灾碳排放计量的不确定性［55］．对于大尺度火灾总碳和含碳气体排放计量时，应尽量将大尺度划分为若干个小尺度，并尽量保持小尺度中各计量参数异质性较小．当然，尺度划分得越小，计量结果亦会相对准确，但也将增加工作量和成本［54］．目前仍然缺乏各尺度的总碳和含碳气体排放计量的参数值．因此，应加强室内控制环境试验与野外火灾采样，并结合火烧迹地调查，对碳排放计量参数进行测定．遥感影像估测森林火灾碳排放计量参数具有客观性、宏观性、周期性和实时性等优势，是未来的发展方向，但应进一步提高估测精度． 3计量森林火灾碳排放量的影响因子及测定方法 在计量森林火灾总碳和含碳气体排放量时涉及到一系列的计量参数，如何更精确地测定这些计量参数，获得较为有效可靠的参数，使森林火灾碳排放量的计量更加定量化，是森林火灾碳排放计量模型研究所关心的问题．对于小尺度的定量化计量采用实地调查测量法比较可行，而且能够定量化，但把小尺度的碳排放计量方法外推到大尺度的火灾碳排放计量中，将产生许多不能定量化的问题．计量碳排放的影响因子(计量参数)主要包括森林火灾面积、可燃物载量、可燃物含碳率、燃烧效率、排放因子或排放比(图1)．同时，实际计量中还受森林类型、气象条件、立地条件、火行为、火强度等影响，因此大尺度碳排放计量中的每一个参数都存在如何定量化的问题，从而影响计量精度． 3.1森林火灾面积 森林火灾面积是计量碳排放的重要参数．小尺度上估测森林火灾面积的方法包括航空地图勾绘法和地面实地调查法．地面实地调查法虽然较精确，但工作量大、成本高，不适合大尺度的应用，所以一般用地图勾绘法进行估测．通常在大尺度上估测森林火灾面积有3种方法:1)源于统计资料，包括各政府部门和世界粮农组织的统计资料［55］．2)根据经验公式估算火灾面积．如Conard等［34］利用火灾周期估算俄罗斯每年的平均燃烧面积．各个国家或地区由于政治、经济等方面的考虑，对森林火灾面积的估算往往表现出不确定性［38，55］．经验公式估算法虽然方便快捷，但缺少时空信息．前2种方法得到的火灾面积不能很好地与以时空信息为基础的计量模型相结合，因此存在局限性．3)根据遥感影像估测火灾面积．随着遥感技术的进步，图像分辨率不断提高，估测火灾面积的精度有较大提高．在大尺度上，NOAA卫星以其时间分辨率高、空间覆盖范围广、资料获取成本低等优势，在火灾面积估算方面获得了广泛应用．如Kasischke等［33］用AVHRR数据估测了1990—1991年阿拉斯加森林火灾面积;Fra-ser等［81］利用AVHRR数据估测火灾面积;JrCahoon等［32］用AVHRR影像估测1987年中国东北和西伯利亚的火灾面积．在中小尺度上用遥感影像估测火灾面积方面:Zhang等［42］应用SPOT卫星数据估算俄罗斯每月燃烧区域;Isaev等［41］应用SPOT数据估测俄罗斯火灾面积;Justice等［82］用MODIS数据估测全球森林火灾面积;Hoelzemann等［38］用MODIS数据并结合火灾排放模型估测全球火灾面积;Turquety等［37］采用MODIS数据研究2004年北美火灾面积;Page等［43］通过TM/ETM+数据对印尼1997年森林大火面积进行估算;Mitri和Gitas［46］通过TM数据估测地中海森林火灾面积．用遥感估测森林火灾面积，不断提高估测精度是火灾面积估测的发展方向． 3.2可燃物载量 作为森林燃烧的三要素之一，森林可燃物载量计量是森林火灾碳排放计量的基础．目前获取可燃物载量的方法有地面调查法和遥感图像法［83］．地面调查法通过大量地面调查，可以比较准确地获得可燃物载量信息，但费用太高．遥感图像法相对于地面调查法成本较低，是当前使用最广泛的方法，所使用的遥感图像从航空照片、NOAA-AVHRR、Land-satTM［45］，发展到MSS、LISSII、LIDAR［84］等．遥感影像估测森林可燃物载量的核心问题是确定每一像元所代表的可燃物载量．TM影像的高空间分辨率对于估测可燃物载量具有广泛的应用前景［44］．如Brandis和Jacobson［45］用TM/ETM+数据估测澳大利亚森林火灾消耗可燃物量;彭少麟等［85］基于TM数据应用逐步回归技术，估测粤西的可燃物载量;国庆喜和张锋［86］利用TM影像对小兴安岭的森林可燃物进行研究．SPOT影像对于估测可燃物载量的精度不断提高，如Fraser和Li［14］使用SPOT影像估测北方林火灾可燃物消耗;Ito和Penner［49］用多光谱遥感影像估测2000年全球生物质燃烧的载量;Lewis等［48］用多光谱遥感影像估测2004年阿拉斯加火灾可燃物消耗量;DeGroot等［51］使用多时相遥感数据对加拿大火灾消耗可燃物进行估算．遥感技术的进步和遥感分辨率的提高，为遥感技术在大尺度估测森林可燃物载量提供了条件． 3.3可燃物含碳率 按照一个比率(可燃物的干质量中碳所占的比重)可将森林可燃物转换为森林碳储量．对森林碳储量的计量，一般用直接或间接测定植被生物量的现存量乘以生物量中含碳率进行推算．目前，国内外对不同区域森林群落组成树种的含碳率报道较多，但在区域与国家尺度上碳储量的精确测定仅见几例报道［87］．在区域或国家尺度上森林植被碳储量的估测中，由于植被类型、林龄、组成等差异，转换率变化较大，且获取各种植被类型的转换率有限，所以一般采用国际上常用的转换率0.5．国内外学者大多采用0.5作为所有森林类型的平均含碳率［55，87－88］，亦有采用0.45作为平均含碳率［57，72，88］，极少数根据不同森林类型采用不同含碳率［68］．可靠的可燃物含碳率应分林型进行试验测定［70］．#p#分页标题#e# 3.4燃烧效率燃烧效率 指森林火灾燃烧所消耗的可燃物占未燃烧时总可燃物载量的比重，是决定可燃物消耗量的主要因子，其影响森林火灾碳排放量的计量［5，70］．目前可供参考的燃烧效率较少，实际调查资料亦不多，比较可靠的燃烧效率应来自于大量的实际调查资料并结合有效的室内控制环境燃烧试验［21］．Ka-sischke和Stocks［80］研究认为，不同的生态系统燃烧效率存在很大差异，热带、亚热带或稀树大草原地上物质燃烧效率最高，约0.8～1，而赤道或北方针叶林的燃烧效率较低，约0.2～0.3，热带雨林的燃烧效率在0.2～0.25．Sinha等［29］估算赞比亚稀树草原火灾的燃烧效率为50%～90%．Kasischke和Bruh-wiler［25］通过测定不同植被的燃烧效率，建立了燃烧效率与土壤排水等级的关系．控制环境燃烧试验能够观测焰燃阶段和阴燃阶段的气体排放状况，因而得到广泛应用．Cofer等［30］把燃烧过程分为焰燃和阴燃，其测定的燃烧效率为0.03～0.9，然而试验成本很高．许多学者采用遥感等方法来研究燃烧效率．Michalek等［44］利用TM数据估测的轻度、中度和重度火强度燃烧效率分别为23%、57%和70%．Lambin等［52］应用遥感数据研究了中非地区火灾的燃烧效率，发现不连续燃烧面积比连续燃烧面积的燃烧效率低．French等［53］用遥感建立了火灾面积与燃烧效率的相关关系．Soja等［35］用AVHRR影像结合实地调查确定西伯利亚火灾燃烧效率为21%．Kaufman等［36］使用AVHRR影像估测亚马逊火灾碳排放中的燃烧效率(97%)高于其他热带地区．王明玉等［76］通过遥感数据估测大兴安岭草甸火灾的燃烧效率为64.5%．遥感技术的进步为遥感估测火灾燃烧效率创造了条件，是未来的发展方向． 3.5排放比 排放比指森林火灾排放气体中扣除相应气体背景浓度的某种含碳气体量与CO2释放量的比值．目前，用于测定含碳气体排放比的方法可分为5种［55］:微型燃烧试验、受控环境燃烧试验、地面采样试验、空中采样试验、卫星遥感技术．这5种技术各有优缺点，均可用来测定排放比．Ito和Penner等［49］研究表明，CO、CH4和NMHC对CO2的排放比范围分别为4.7%～25%、0.3%～2.2%和0.3%～23.4%．由于森林火灾发生区域、燃烧阶段和燃烧组分的不同，其排放的含碳气体的排放比亦不同，如阴燃阶段处于一种不完全燃烧状态，有较多的CO、CH4和NMHC气体释放出，而在焰燃阶段则有较多的碳被氧化成CO2排出．庄亚辉等［61］建立了动态与静态燃烧室，对暖温带乔木、灌木与草本进行规模不同的燃烧试验，测得痕量气体的排放比．Hoelzemann等［38］利用火灾模型测定了火灾排放气体的排放比．焦燕和胡海清［65］通过控制环境试验得出各种含碳气体的排放比．要得到较为有效的排放比，应通过多次测定求均值的方法获取． 3.6排放因子 排放因子指单位干可燃物在燃烧过程中所排放的某种气体量［3］．排放因子主要通过控制环境燃烧试验测定，即在试验过程中取少量样品，通过控制环境的方法得到森林火灾中某种含碳气体的排放量与森林火灾总碳排放量之比［68］．第2种方法用烟气中某一组分的量除以所有含碳气体组分的总碳量．这2种方法各有优点，第1种方法可获得整个燃烧过程中不同时期和总的排放因子;第2种方法可从空中进行采样，得到各气体浓度组成后，再计算各气体的排放因子．Cofer等［8］用直升机采样对北方林区森林火灾的排放因子进行测定．Kasischke和Bruhwil-er［25］对1998年北方林含碳气体排放因子进行测定．Campbell等［21］对俄勒冈2002年森林大火的排放因子进行测定．王效科等［56］测定CO2、CO、CH4和NMHC的排放因子分别为82%～91%、2.2%～9.1%、0.1%～0.5%和0.04%～1%．Korontzi等［39］利用室内控制试验测定火灾排放因子．排放因子的测定受各种因素影响，要获取比较准确的值，应对不同可燃物不同燃烧阶段进行试验测定． 4计量森林火灾碳排放量不确定性的原因 4.1森林生态系统的异质性和复杂性 森林生态系统受降水、温度等因素影响，加之树种、群落结构、林龄、林型等的不同，造成森林生态系统具有较强的异质性［55］．正是这些异质性，以及火灾发生时受可燃物载量、温度、湿度、风速、风向、地形等因子影响，会产生不同的火行为，导致碳排放计量参数确定的困难．王效科等［56］研究发现，我国单位面积森林火灾释放的CO2、CO和CH4量主要受森林群落生物量影响，吉林、西藏和青海的森林生物量较大，单位面积森林火灾的碳排放量亦较大，生物量较低的广东和江苏的排放量较低．Lü等［3］估算1950—2000年我国森林火灾碳排放时发现，碳排放量存在较大的空间差异．Hoelzemann等［38］利用MODIS数据估测全球森林火灾碳排放时发现，碳排放分布具有很强的时空差异．森林生态系统的异质性是导致碳排放模型参数测定困难的主要原因． 4.2火灾面积数据来源不规范 火灾面积数据来源多样化(有政府部门统计资料，亦有遥感数据)且不规范．同时，不同地区对森林火灾面积的界定存在差异，有些把过火面积认定为火灾面积，亦有把过火林地面积认定为火灾面积，还有通过火强度来确定火灾面积，还有些地区对火灾面积的统计处于空白．虽然利用遥感数据估测火灾面积比较客观，而且目前估测火灾面积的精度有了较大提高，但缺乏统一的确定火灾面积的规范，仍不能满足需要．不同学者使用不同分辨率的遥感影像获取火灾面积．如JrCahoon等［32］利用AVHRR数据估测1987年中国东北和西伯利亚的火灾面积;Hoelzemann等［38］用MODIS数据估测全球火灾面积;Zhang等［42］用SPOT数据估算俄罗斯火灾面积;Mitri和Gitas［46］用TM数据估测地中海火灾面积;Lewis等［48］用多光谱遥感影像估测2004年阿拉斯加火灾面积．虽然使用遥感数据估测火灾面积有了较大进展，但由于精度问题，仍需进一步深入研究．5期胡海清等:森林火灾碳排放计量模型研究进展1429 4.3可燃物载量的数据不准确 受各种因素的交互作用，加之实测数据的获取尚缺乏统一标准，不同学者对火灾中可燃物消耗量的计量方法差别较大．如DeGroot等［27］对加拿大森林火灾消耗可燃物量进行实地调查．而采用遥感影像估测森林可燃物载量能减少地面调查工作量，在结合少量样地资料的基础上，能够较准确地估计可燃物载量［54］．Page等［43］通过TM/ETM数据对印尼1997年森林大火可燃物消耗进行估测;田晓瑞等［59］利用卫星火产品对我国2000年森林火灾可燃物消耗量进行估测;Fraser和Li［14］用SPOT影像估测北方林1949—1998年火灾消耗可燃物量;Isaev等［41］应用SPOT数据结合航空摄影估算了俄罗斯火灾所消耗可燃物;Soja等［35］通过遥感数据利用可燃物模型估测西伯利亚火灾消耗可燃物．由于各种原因，仍需提高对可燃物载量的估测精度．因此，建议使用更高分辨率遥感影像，选择更合适的中间特征以及它们与可燃物载量的关系模型，使用连续变量来描述可燃物载量的变化，不断提高估测精度．#p#分页标题#e# 4.4燃烧效率的确定缺乏标准 燃烧效率不仅直接影响可燃物消耗量，且间接影响森林生态系统中各个碳库的变化．燃烧效率受火灾类型、植被类型、火烧持续时间、火强度、立地和气象条件等多因素交互影响，但由于实验室和室外自然条件下对燃烧效率测定的难度大、可操作性差，而且成本高，因此，国内外对于燃烧效率的报道均十分有限．Kaufman等［36］基于AVHRR影像的亚马逊火灾的燃烧效率(97%)高于其他热带地区．Lewis等［48］利用多光谱遥感影像估测阿拉斯加森林火灾燃烧效率时发现了其时空差异性．王明玉等［76］估测大兴安岭草甸火燃烧效率在44.4%～90.6%．Sinha等［29］估测赞比亚稀树草原火灾的燃烧效率在50%～90%．Lambin等［52］应用遥感数据研究了中非火灾的燃烧效率，发现不连续燃烧面积比连续燃烧面积的燃烧效率低．Korontzi等［39］用多时相遥感影像对南非森林火灾的燃烧效率进行测定．Hudak等［47］发现，用TM影像估测的燃烧效率随火灾面积的变化而改变．虽然比较可靠的燃烧效率应来自于大量的实际调查资料并结合有效的室内控制环境燃烧试验，但由于工作量大和成本高，相关报道较少．因此，在今后的研究中，应使用遥感数据不断提高燃烧效率估测的精度． 4.5排放比和排放因子测定的复杂性 受各种条件的限制，只能在特定条件下选取有限的树种，进行野外试验采样或室内控制环境状态下进行有限试验，测定特定时间和阶段排放气体的排放比或排放因子．然而，由于森林火灾均在开放的森林生态系统中发生，而且在立地条件、可燃物状况、气象条件等影响下火行为瞬息万变，从而造成排放气体组成随时发生变化，增加了测定的难度，导致室内测定值与野外真实火灾的参数值相差较远．Cofer等［8］用直升机采样对北方林火灾的排放因子测定时发现不同燃烧阶段差异较大．Kaufman等［36］对亚马逊森林火灾的排放比和排放因子进行测定，发现其测定值与北美洲相近．Andreae和Merlet［16］研究发现，不同树种火灾排放因子和排放比的差异较大．Korontzi等［39］研究发现，南非森林火灾的排放因子存在较大的时空异质性．如何科学有效地测定排放比和排放因子，仍存在许多挑战性［70］．由于燃烧过程中焰燃和阴燃分配的不同，以及可燃物和气象条件的差异，应通过大量的室内燃烧试验与野外空中采样试验，获取可靠有效的排放比和排放因子． 5研究展望 对于整个生态系统而言，森林火灾的影响是复杂长期的生态过程，尤其对生态系统碳循环的影响机制更为复杂，除了直接排放碳和含碳气体、造成生态系统碳的净损失［40，89－90］以及影响大气碳平衡外，还会对生态系统碳循环过程、土壤的物理化学性质、生物过程产生间接影响，其间接作用是通过改变生态系统组成、结构和功能来影响对碳的排放和吸收，主要表现为改变生态系统年龄结构、物种组成与结构［80］、叶面积指数，从而影响生态系统净初级生产力，对火烧迹地恢复过程中的碳收支产生重要影响，进而对全球碳循环产生重要作用．森林火灾对森林生态系统碳循环的间接影响还表现在火后火烧迹地土壤呼吸的变化，火后未完全燃烧可燃物由于分解作用而产生的碳排放，以及火后植被恢复中对碳的吸收与排放等方面．Amiro等［91］研究发现，火灾后对生态系统CO2通量产生重要影响．Auclair和Cart-er［22］对高纬度北方林火后的碳通量进行研究，发现火后的间接碳排放是火中直接碳排放的2倍多．Dixon和Krankina［92］对俄罗斯的火后碳排放进行研究发现，其间接碳排放是直接碳排放的2倍．许多学者在研究森林火灾碳排放时发现，由于可燃物的不完全燃烧而产生的黑碳(blackcarbon)在生态系统碳循环中具有碳汇功能［4，7，20，92］．森林火灾对生态系统碳的吸收与排放产生重要影响，如何正确理解森林火灾与生态系统碳循环的关系，并发挥森林火灾作为干扰因子在碳循环中的作用，是需要进一步研究的课题． 森林火灾作为生态系统碳循环的一个重要组成部分，其发生发展受多种因素的影响，对全球的碳循环及气候变化产生重要作用．正确理解气候变化、森林火灾干扰和生态系统碳循环之间的逻辑循环关系［13］，对森林的可持续管理，特别是在全球气候变暖背景下，为政府部门制定科学有效的林火管理策略、充分发挥火干扰在碳减排增汇、维护生态系统碳平衡与稳定中的作用均有重要意义．但由于森林火灾的影响范围广、程度深，影响的机制非常复杂，因此要全面了解森林火灾在全球碳循环中的作用、对生态系统碳平衡的各种影响尚需深入探讨．本文综述了森林火灾直接碳排放和含碳气体排放计量的研究进展，对计量模型中的参数测定与影响因子进行探讨，并对影响计量参数的不确定性原因进行分析．对于森林火灾发生后以及火烧迹地恢复过程中的碳排放与碳吸收，由于其机理的复杂性和影响因子的多样性，本文并未深入分析．对于森林火灾对全球碳循环的影响，本文只阐述了森林火灾直接碳排放对全球碳循环的直接影响，对于森林火灾后间接碳排放，因机制复杂、需研究的内容较多、涉及多学科交叉等原因，另文进行阐述． 森林火灾直接碳排放的计量已广泛开展并取得一定成果，这对评价森林生态系统对全球气候变化的影响和在全球碳循环中的作用有着重要意义，但因森林生态系统的异质性，如何提高计量参数测定的可操作性和准确性，仍然是碳排放计量的关键问题．目前需在以下3方面进一步深入研究: 1)使用高分辨率遥感影像估测森林火灾面积和可燃物载量．遥感作为重要的信息来源，可提供较客观实时的全球植被信息和周期性监测，这为森林火灾碳排放计量参数的测定提供了条件．遥感估测森林火灾面积和可燃物载量在不同尺度上有利于扩展，在某些工作上取得了较好效果，但估测缺乏统一标准，精度尚不能满足要求，因此今后应使用新的遥感平台、改进算法、使用更高分辨率和多光谱、多时相遥感影像、采用新图像、发挥“3S”集成技术的作用，积极开展森林火灾面积估测研究，并提高估测精度．森林生态系统的复杂性决定了必须采用遥感数据、森林资源清查数据等多源数据融合的方法来获取森林可燃物信息，这也是达到大面积全覆盖和较高估测精度的较好方法．当前遥感领域特别注重发展数据融合、协同反演、数据同化等技术．今后应把遥感数据和有效可燃物模型进行结合，运用多元线性回归与非线性回归相结合的方法，提高可燃物载量估测的准确率与精度，避免卫星遥感的轨道偏离、云覆盖等影响估测精度的因素．同时，建立森林火灾数据库，包括森林火灾面积、可燃物载量等信息，以利于实施科学合理的林火综合管理，发挥火干扰在碳循环中的积极作用．#p#分页标题#e# 2)利用高分辨率遥感图像估测森林火灾的燃烧效率．应采用多时相、多光谱高分辨率的遥感影像，结合室内控制环境试验、野外试验、空中采样以及火烧迹地调查，采用复合燃烧指数，并根据森林生态系统的差异确定有效可靠的燃烧效率，提高对森林火灾燃烧效率的估测精度． 3)通过大量室内燃烧试验和野外空中采样来确定排放因子和排放比．根据生态系统的特点，通过分阶段多次测定求均值来减少误差，建立森林火灾排放气体的排放比和排放因子数据库．排放因子和排放比直接影响森林火灾含碳气体排放的定量计量，为确定可靠有效的排放因子和排放比，必须通过大量室内燃烧试验和野外空中采样来确定参数值，优化测定方法，提高测量精度，强化野外点烧等试验确定较普适性的参数，为计量森林火灾的含碳气体排放提供有力支持．
