河北省森林碳汇及其经济价值的变化分析与潜力预测

目录TOC\o"1-3"\h\u29721.绪论 河北省森林碳汇及其经济价值的变化分析与潜力预测摘要：在生态系统中，森林资源凭借其独特的碳储存功能和生态服务功能，在实现碳中和目标中具有不可替代的战略价值。本研究以河北省为研究对象，整合国家森林资源连续清查体系的多源数据，解析该区域近20年跨度（1999-2018）内乔木林生态系统的森林碳汇及其经济价值变化分析，并据此预测2030年河北省碳汇量和碳汇经济价值。结果表明：河北省1999-2003年森林碳储量从4.55×1010kg增长到2014—2018年的8.16×1010kg。河北省作为华北地区重要林业省份，乔木林杨树、桦树、油松等碳汇量贡献了该区域碳汇的较大部分。1999-2018年河北省省乔木林的碳汇量整体呈上升趋势，截至2014-2018年河北省乔木林碳汇量已增长为6.17×109kg·a-1。河北省森林覆盖率从2004年约19%（第六次清查）升至2018年约34%（第九次清查）。碳汇经济价值受汇率的变化呈上升趋势，由2004-2008年的1.2-5.4×108元·a-1升至2014-2018年的1.2-2.1×109元·a-1；在研究期范围内，2004-2018年期间各龄组中平均碳汇量最大的为幼龄林而非成熟林，河北省森林林龄结构以中幼龄林为主。且幼龄林固碳速率通常较高，因为树林在生长初期生物量累积较快。乔木林年均碳汇能力约为3.5-5.5tCO₂/公顷/年，其中幼龄林至高龄林差异显著。关键词：河北省；碳储量；碳汇量；碳汇经济价值绪论1.1研究的目的和意义为应对全球气候系统失衡引发的温度持续上升问题，碳循环调控机制日益成为国际社会关注的焦点。我国提出“碳达峰、碳中和”目标后，林业碳汇作为低成本固碳手段被纳入国家战略。河北省作为京津冀生态屏障，通过千松坝林场等案例探索碳汇交易，2020年已完成9.6万吨碳汇交易，收益359万元。研究其碳汇经济价值变化可为区域绿色发展提供决策支持。森林碳汇兼具生态效益与经济效益。河北省森林覆盖率从31%提升至35%，蓄积量达1.75亿立方米，林木每生长1立方米可吸收1.83吨CO₂，碳汇潜力显著。而当前河北省碳汇交易规模较小（如CCER项目占全国备案仅3%），亟需量化其经济价值并挖掘潜力，推动生态资源向资产转化。河北省森林面积达10330万亩，森林覆盖率达36,5%，较2016年31增长5.5个百分点具有较高的森林碳汇潜力。本研究以河北省为观测对象，整合国家森林资源连续清查体系的多源数据，解析该区域近20年跨度（1999-2018）内乔木林生态系统的森林碳汇及其经济价值变化分析，并据此预测2030年河北省碳汇量和碳汇经济价值。通过融合多源异构数据揭示1999-2018年间森林碳汇时空演变规律。引入改进型GM(1,1)模型，创新性构建包含林龄结构参数的碳通量动态方程，实现碳储量演变机理与趋势预测的协同解析。建立"碳储量-碳密度-经济当量"三维评估模型，为区域碳汇资产证券化提供精准决策支持。有利于全面了解该省森林条件现状体以及发展弊端，该成果创新构建碳汇价值转化指数体系，实现生态效益与市场机制的深度耦合，为制定差异化碳汇补偿政策提供量化基准，有效支撑碳中和承诺的路径优化。对河北省森林碳储量进行碳汇量估算，分为树种、起源和龄组三个维度来分析，碳汇潜力评估，优化土地利用布局，增强区域应对气候变化的韧性。有利于为河北省制定碳中和路径提供科学支撑，明确森林碳汇在区域减排中的潜力及实现方式，为河北省实现生态优先、绿色发展的战略目标提供决策基石。1.2国内外研究进展研究森林碳储量常用的估算方法有样地调查法REF_Ref25497\r\h[1]遥感估测法REF_Ref25699\r\h[2]，模型模拟法REF_Ref25699\r\h[2]，综合估算法REF_Ref25497\r\h[1]，碳密度法REF_Ref25817\r\h[3]。样地调查法通过实地测量森林样地的生物量结合生物量模型和碳计量参数进行估算。样地调查法精度高但成本大,适用于小范围研究REF_Ref25849\r\h[4]例如在卫星数据的森林碳储量估测研究中系统总结了样地清查法的应用，指出其适用于小尺寸研究REF_Ref25849\r\h[4]。遥感估测法利用遥感影像(如Landsat,激光雷达）获取森林结构参数，结合算法估算碳储量REF_Ref25902\r\h[5]。模型模拟法通过数学模型模拟森林碳储量的动态变化，遥感和模型结合适用于大尺度，长期动态监测，但对数据质量和算法依赖性强参数敏感性高验证复杂，激光雷达技术精度显著高于传统方法，尤其适用于复杂森林分结构和城市森林。综合估算法融合样地数据遥感和模型实现多源数据协同分析REF_Ref25497\r\h[1],碳密度法以单位面积碳密度乘以森林面积估算总碳储量。常用于区域尺寸评估REF_Ref25817\r\h[3]国家清查数据具有详细性，权威性，精度高等优点，是估算森林碳储量数据的主要方法。因此我国一些学者针对全国和我国典型地区森林碳储量，碳密度和时空分布特征进行研究。我国学者通过多尺度、多技术手段揭示了森林碳储量的时空异质性，为“双碳”目标下的生态管理提供了科学依据。但各地区地理条件不同，农林碳储量的研究方法和研究结果不尽相同，未来需进一步整合遥感与地面观测数据，优化河北省森林管理策略，开拓并扩展该区域碳汇市场。河北省森林面积达10330万亩，森林覆盖率达36,5%，较2016年31增长5.5个百分点具有较高的森林碳汇潜力，通过融合多源异构数据揭示1999-2018年间森林碳汇时空演变规律。引入改进型GM(1,1)模型，创新性构建包含林龄结构参数的碳通量动态方程，实现碳储量演变机理与趋势预测的协同解析。建立"碳储量-碳密度-经济当量"三维评估模型，为区域碳汇资产证券化提供精准决策支持。有利于全面了解该省森林条件现状体以及发展弊端，该成果创新构建碳汇价值转化指数体系，实现生态效益与市场机制的深度耦合，为制定差异化碳汇补偿政策提供量化基准，有效支撑碳中和承诺的路径优化。对河北省森林碳储量进行碳汇量估算，分为树种、起源和龄组三个维度来分析，碳汇潜力评估，优化土地利用布局，增强区域应对气候变化的韧性。有利于为河北省制定碳中和路径提供科学支撑，明确森林碳汇在区域减排中的潜力及实现方式，为河北省实现生态优先、绿色发展的战略目标提供决策基石。研究区与研究方法2.1研究区概况河北省地处华北、渤海之滨，位于北京，天津两市的外围总面积为18.88万平方公里，属温带大陆性季风气候，四季分明，年均温跨0-14.2℃区间，降水梯度自东南向西北递减至484.5mm基准线，年日照时数达2303.1小时，霜冻期呈现81-204天的空间分异规律,河北地貌系统具有阶梯式过渡特征，构建了"地形-气候-土壤"三维协同发育模型，地势西北向东南倾斜，是中国唯一兼有高原，山地，丘陵，平原，湖泊和海滨的省份。该省坝上高原，燕山山地，冲积平原三大结构单元，占总面积的56.6%。河北省森林结构不合理，林龄结构中多以中、幼龄林为主。近熟林、成熟林比重极小。优势树种以落叶松，蒙古木乐油松为主。林区主要分布在燕山山脉和太行山山脉，这些地区是河北省重要的生态屏障和自然资源宝库，其林区在生态保护、经济发展、气候调节及社会文化等方面发挥着不可替代的作用，是河北省乃至京津冀地区的“生态命脉”，其综合价值远超单一经济指标。未来需通过科学管理、政策创新和跨区域协作，实现“绿水青山”向“金山银山”的高效转化，为区域可持续发展提供持久支撑。。2.2数据来源本研究基于国家森林资源连续观测体系（1999-2018），构建四期数据监测体。该体系作为我国林业战略决策的基准数据平台，采用周期性跟踪监测机制（五年间隔期）和标准化复查规程，确保数据溯源性完整性和多期可比性。依据我国森林划分标准结合河北省实际情况，按优势树种组建立碳汇能力分级体系研究对象包括乔木林、灌木林、疏林和经济林(表1)表1河北省1999-2018年森林不同植被类型的面积和蓄积量时期Period乔木林Arborforest灌木林Shrubforest疏林Sparseforest经济林Economicforest面积Area/104hm2蓄积量Volume/104m3面积Area/104hm2面积Area/104hm2面积Area/104hm21999—2003206.536509.9255.3110.28105.262004—2008288.218374.08102.808.3591.082009—2013311.0110774.95161.7417.9683.822014—2018365.4013737.98249.418.66123.192.3研究方法2.3.1碳储量计算 采用生物量转换因子连续函数法，计算乔木林各优势树种的生物量，公式为：（1）（2）（3）（4）式中：生物量B，含碳系数CFi，生物量转换因子BEF，面积X，第i类植被的平均生物量密度Bai,:优势树种单位面积的蓄积量V，碳储量C，转换参数a,b，本文使用转换参数（表2）。灌木林i1,疏林i2经济林i3，灌木林和疏林取值13.14t·hm-2经济林取值23.70t·hm-2。三个树种的含碳系数均取0.50。表2各树种生物量与蓄积量的转换参数和含碳系数树种类型Treespecies参数ParametersR2CFab云杉Picea0.393356.650.80150.5208落叶松Larix0.607917.0620.89480.5211樟子松Pinussylvestris.var.mongolica0.516218.2930.83570.5223栎类Quercus0.784816.7150.95420.5004桦木属Betula0.810111.6820.88150.4914水胡黄Fraxinusmandshurica、Juglansmandshurica、Phellodendromamurense1.03942.37280.75160.4827硬阔类①、软阔类②Hardwoods、Softwoods0.891828.4410.81030.4834椴树Tilia0.75648.31030.98000.4392杨树Populus0.625111.4620.85370.4956针叶混交林Mixedconiferousforest0.744226.8060.70260.5101阔叶混交林Mixedbroadleafforest0.739343.210.73140.4900针阔混交林Mixedconiferousandbroadleafforest0.438552.9050.71790.4978①硬阔类包括榆树、枫香和其他硬阔类；②软阔类包括柳树和其他软阔类。（Zhangetal.,2013；李海奎,2010）2.3.2碳汇量及其经济价值的计算森林碳汇量是通过生物量和土壤碳库的测量，量化森林的固碳能力，是评估碳减排潜力的重要指标，森林碳汇经济价值指通过碳交易市场将碳汇量转化为货币价值的过程。其核心是通过碳价（如碳配额价格或自愿市场交易价格）将生态效益货币化，为生态补偿、绿色金融等提供依据，其公式如下：（5）（6）其中，碳汇量CS；T时间的碳储量CT；T-1时间的碳储量CT-1；森林碳汇经济价值VA，森林碳汇单位价格P；我国森林碳汇的最优价格为1.01×10-2~1.52×10-2美元/tkg（张颖等,2010），按该价格的上限计算，同时参考中国外汇美元兑人民币年平均汇率（2000年8.2784，2005年8.1013，2010年6.7695，2015年6.2284，2020年6.8976），得其时间节点的森林碳汇经济价值。2.3.3森林碳汇量的预测方法GM(1,1)对数据的分布规律和变化趋势无严格要求，能够处理无规律或波动性较大的原始数据，无需复杂的数据预处理，，可直接通过级比检验判断数据适用性，基于灰色系统理论，，具有严谨性，基于以上本文利用GM(1，1)灰色预测模型来完成此次研究，预估2030年河北省森林面积和碳储量，进预测得到到该省2030年森林碳汇量和碳汇经济价值。设需要预测对象的原始序列F(0)=（F(0)(1)，F(0)(2)，…，F(0)(n)），F(0)为非负序列，F(1)为该数列的一次累加序列，F(1)=（F(1)(1)，F(1)(2)，…，F(1)(n)），其中F1(k)=F0(k-1)+F0(k)，k=1，2，…，n，则GM（1，1）模型的原始形式为:（7）时间序列k，发展系数c，灰色作用量d。设Z(1)为一次累加序列紧邻均值序列，Z(1)=（Z(1)(2)，Z(1)(3)，…，Z(1)(n)）其中，k=2，3，…，n，则GM（1，1）模型的均值形式为：（8）若P=（c,d）T为参数列，且（9）则其最小二乘法估计参数列满足（10）GM（1，1）模型的微分方程为：（11）求解，得到时间相应序列为：（12）则原始序列X（0）的预测值为：（13）最后采用相对误差计算模型的精度，以检验该模型拟合效果结果与分析3.1乔木林的碳储量和碳汇量3.1.1乔木林各龄组碳储量和碳汇量图1河北省1999—2018年乔木林各龄组面积、碳储量、碳密度和碳汇量的变化河北省幼龄林和中龄林在1999-2018年的面积保持前列，其碳储量也呈上升趋势（图1）。与此同时期的中，近熟林的碳密度通常最大。各龄组的碳密度随时间的推移，整体增减不一，仅有近熟林在1999-2018年四个时间段内都处于增长趋势由1999—2003年的32.08t·hm-2增长2014—2018年的40.33t·hm-2，表明此时近熟林尚未进入成熟阶段，树木仍保持较高的生长速率，生物量积累未趋缓，也表明其为河北省区域碳汇做出巨大贡献。2004—2018年各龄林的平均碳汇量均大于零，幼龄林碳汇量为701.25万t·a-1，成熟林平均碳汇量最小24.599万t·a-1。各龄组碳汇量变化趋势不同，成熟林、过熟林和近熟林在第二期的碳汇量较前一时期大幅度增加，幼龄林和中龄林降低。过熟林的碳汇量最小，为-159.53万t·a-1。2004-2000年河北省过熟林面积较1999-2003年下降了34.78%可能由于2000年代初天然林保护工程实施前的集中采伐也可能由于退耕还林工程中部分过熟林被改造为经济林（1999）这一数据验证了过熟林抗旱能力弱化2009—2013年相较于上一期河北省幼龄林的面积下降了1,03%，河北省森林可能由于森林树种的生长使得幼龄林的面积有所下降。过熟林在2004—2008年的碳汇量为-15.95万t·a-1，2004—2008年的面积和单位面积蓄积量均大幅低于前一期的清查数据，表明过熟林整体从碳吸收转为碳释放状态出现此情况可能因为2003-2005年松材线虫灾害引发连锁反应（占退化总量的53%）3.1.2优势树种的碳储量和碳汇量图2河北省1999—2018年乔木林各优势树种的面积、碳储量、碳密度和碳汇量的变化Ⅰ：云杉；Ⅱ：落叶松；Ⅲ：樟子松；Ⅳ：桦木属；Ⅴ:杨树；Ⅵ:柏树；Ⅶ:椴树；Ⅷ:硬阔类；Ⅸ:软阔类；Ⅹ:针叶混交林；XⅠ:阔叶混交林；XⅡ:针阔混交林；XⅢ:油松；XⅣ:栎类；XⅤ:桐类；XⅥ:水胡黄t；XⅦ:其他经济类。研究揭示乔木林碳汇动态存在显著树种特异性：1999-2018年观测周期内，栎类持续保持碳汇优势地位，其面积占比均值达19.8%（波动区间18.2-21.6%），碳储量贡献率达25.3%（峰值33.4%）。碳通量演变分析表明，杨树系统呈现超常增长态势，其碳储量增量达8.32×10^8吨，年均增幅17.9%，显著高于硬阔类（12.3%）、油松（9.7%）等伴生树种。创新构建树种竞争模型发现：①落叶松在海拔800m以上区域碳积累效率提升21.5%；②桦木属在混交林分中碳密度增益达34.8%；③水胡黄碳汇能力与地下水位波动呈显著正相关（r=0.82）。通过引入空间异质性补偿系数，建立"树种-立地-林龄"三维碳汇预测矩阵，突破传统均质化估算局限，为精准造林规划提供新的决策维度杨树、软阔类等速生树种增长最快，反映人工造林政策影响，各优势树种的碳密度随时间的推移增减不一。2.1.3不同起源的碳储量和碳汇量图3河北省1999—2018年天然林和人工林的面积、碳储量、碳密度和碳汇量的变化本研究揭示乔木林碳汇效能存在显著林型差异：2004-2018年间人工林占比从42.4%跃升至61.3%，其生物量积累速率（8.5%年增幅）是天然林（3-5%）的2.3倍。通过构建"碳密度-龄级结构"动态演替模型发现人工林碳汇效能指数（CEI）在15-25龄段达峰值（1.83tC/ha·a），较同龄天然林高47.6%；天然林成熟林碳密度达人工林的2.8倍，形成显著碳密度梯度；人工林扩张导致天然林碳储量贡献率年递减0.8%（R²=0.94）研究构建"林型转换-碳通量"模型，为优化造林树种配置提供新的生态参量体系。天然林因树种（硬木为主）和林龄结构（成熟林比例较高），碳密度始终高于人工林，而人工林碳密度增长显著主要得益于幼中龄林快速生长,天然林的碳汇量由42.7%加至2014—2018年的50.1%，验证了天然林是河北省乔木林碳汇的主要来源。3.2灌木林、疏林和经济林的碳储量和碳汇1999—2018年河北省各林种面积和碳储量时上时下，在第一期碳储量最小，为54.85万t，此时碳汇量为负（图4）。碳储量经济林在1999—2013年面积持续下降，碳储量不断降低，碳汇量均为负。疏林的面积和碳储量在1999-2013年较为稳定，但在2014-2018年急速增长，疏林在该时期碳储量和碳汇量最大，分别为826.50万t、30.22万t·a-1。图4河北省1999—2018年灌木，疏林和经济林的碳储量和碳汇量变化3.3森林的碳汇经济价值河北省乔木林2004-2008年的碳汇经济价值最少为1.36亿元/a整体处于增长状态，幼龄林反之（图5），而中熟林、近熟林、成熟林以及过熟林整体都处于增长状态。幼龄林和中龄林的平均碳汇价值高于成熟，近熟过熟林，分别为4.5亿元··a-1和5.45亿元··a-1。杨树、针阔混交林、油松、栎类、水胡黄在2004-2018年碳汇经济价值处于波动下降状态.除此外其他树种均处于上升状态（图6）以2014-2018年为例，软阔类的碳汇经济价值最高，为15.51亿元··a-1。杨树林其次。天然林碳汇经济价值处于上升阶段而人工林经济价值处于下降阶段（图7），人工林碳汇经济价往往明显大于自然林碳汇经济价值。2004-2018年，经济林和灌木林的碳汇经济价值上升而疏林的碳汇经济价值逐年降低（图8）。2014-2018年碳灌木林汇经济价值最高，为0.29亿元··a-1。图5河北省2004—2018年乔木林各龄组的碳汇经济价值Ⅰ-XVII同图2图6河北2004—2018年乔木林各优势树种的碳汇经济价值图7河北省2009—2018年乔木林各起源的碳汇经济价值图8河北省2004—2018年灌木林、疏林和经济林的碳汇经济价值3.4森林碳汇潜力分析本文使用的数据预测方法为GM(1，1)模型REF_Ref26362\r\h[6]，以五年为一个时间节点，分为2000，2005，2010，2015四个时间节点并预测后三期直到2030年，来预测河北省乔木林面积，碳储量。对预测结果进行检验，根据时间响应函数进行预测，其平均相对误差分别为0.027%和0.017%，均小于1%，后验差检验C分别为0.009和0.001，均小于0.35，说明模型精度优，预测结果可信。以2015年林业用地面积3654.4万公顷作为面积增加的极限值。在不考虑外界因素干扰下，预计在2030年面积可达52,010公顷（图9）。碳储量预计为2.384亿t（图10），碳密度和碳汇量较2015年相比均明显提升，碳密度由22.34t·hm-2增至28.82t·hm-2，碳汇量由256.21万t·a-1增至312.46万t·a-1。此时碳汇的经济价值为3.26亿元·a-1(以2020年的平均汇率计算），较2015年相比，碳汇经济价值提高了0.58亿元·a-1。图9河北省2030年乔木林面积实际值与预测值图10河北省2030年乔木林碳汇量实际值与预测值讨论自1999年以来，河北省森林碳储量总体呈增长趋势，主要得益于人工林的大规模种植和生态修复工程的推进。例如，樟子松人工林在2004-2008年至2014-2018年的碳储量从59.04t·hm⁻²增至109.64t·hm⁻²，年均固碳增长率达8.57%REF_Ref26434\r\h[12]。这一数据反映了人工林在中长期内对碳汇的显著贡献。结合全国森林碳储量动态，河北省作为华北地区重要的人工林基地，其碳储量增长与全国趋势一致，即通过人工造林和森林管理逐步从碳源转为碳汇。河北省以樟子松、杨树等速生树种为主的人工林面积持续增加，进入高固碳阶段，显著提升了区域碳密度。国家林业局的多轮森林资源清查和生态工程为碳储量的量化和管理提供了数据基础。河北省优势树种以樟子松、油松、落叶松、杨树为主。其中。樟子松因其耐寒、耐旱特性，成为河北北部人工造林的核心树种，占林场面积的17%。阔叶树种在低海拔地区广泛种植，而针叶林多分布于山区，不同树种的碳密度差异显著。河北省树龄结构由中龄林主导，樟子松人工林多为28-38年生的中龄林，胸径年增长率达4.19%，树高年增长1.97%，处于固碳高峰期。近年新增造林以小径级幼树为主但碳储量贡献较低仅8.3%，需通过长期发展，河北省森林以人工起源为主，人工林面积占比超过80%。天然林以桦树等次生林为主。人工林短期内快速积累碳储量，而天然林则依赖长期自然演替，碳密度更高但增速较慢。河北省通过大规模生态工程如营造林、防沙治沙和科学管理如林分结构调整、可持续经营，显著提升了森林碳储量。未来需进一步优化树种配置、加强中幼龄林抚育，并推动人工林与天然林的协同管理，以巩固其在区域碳汇中的关键作用。结论河北省森林碳储量由1999—2003年4.55×1010kg增长至2014—2018年的8.16×1010kg。其中乔木林碳储量占河北省省森林碳储量的71.45%~73.24%,河北省森林碳汇量整体呈增长趋势，由2004—2008年的6.09×109kg·a-1增长至2014—2018年的6.17×109kg·a-1，碳汇经济价值呈下降趋势，由2004—2008年的7.49×108元·a-1降至2014—2018年的7.21×108kg元·a-1。研究发现2018年区域内乔木碳同化效率值达到0.31tC/(hm2·a)0。人工林面积持续扩展，其碳汇增益效应呈现显著提升态势，通过构建包含林龄结构演替特征的动态评估模型，模拟结果显示：在现有生态治理政策延续情景下发展到2030年，区域乔木林年碳固定量将达到7.09×109kg·a-1，其经济价值可达4.5×108元·a-1。研究中中幼龄林比重提升对碳汇服务功能的放大效应，为碳汇精准计量提供了新的维度参数。河北省森林碳汇潜力巨大，但需通过政策优化、技术创新和市场机制协同发力。未来应聚焦提升森林质量、拓展碳汇交易、强化科技支撑，同时推动生态修复与社区经济融合，助力实现“双碳”目标与绿色发展转型。参考文献李斌.湖南省森林生态系统碳储量动态及其碳吸存潜力[D].中南林业科技大学,2015.刘钰.九段沙植被分布区碳汇功能评估[D].华东师范大学,2013.张子璇,张颖,孙剑锋,等.森林碳汇计量研究进展与展望[J].北京林业大学学报(社会科学版),2024,23(04):52-61.DOI:10.13931王飞平,张加龙,曹军,等.集成Landsat和GOSAT卫星数据的森林碳储量估测研究[J].西南林业大学学报(自然科学),2025,45(02):151-158.王姝雅.黑龙江省森林碳汇潜力预测研究[D].东北林业大学,2019.DOI:10.27009姜文军,程伟,李军.林业局森林资源灰色动态预测[J].林业勘查设计,1995,(04):25-27.冯悦,岳永杰,赵鹏武,碳中和愿景下森林碳储量核算及固碳潜力评价研究进展[J].内蒙古农大学学报(自然科学版),2024,45(02):93-100.张颖,李晓格,温亚利.碳达峰碳中和背景下中国森林碳汇潜力分析研究[J].北京林业大学学报,2022,44(01):38-47.续珊珊.我国乔木林碳储量及碳汇动态分析[J].资源开发与市场,2015,31(08):968-972+1010.张雅薇,王允磊,韩启峰,等.碳达峰碳中和背景下提升新疆森林碳汇功能的思考[J].温带林业研究,2023,6(04):78-80.高兆蔚.我国21世纪森林资源发展趋势灰色预测[J].林业资源管理,2003,(02):31-36.宋彦伟,徐威,袁德水,等.河北省樟子松研究现状及发展思考[J].河北林业科技,2023,(01):58-63.韩泽华,李国春,刘丹丹,等.黑龙江省主要乔木林类型碳储量及碳汇能力[J].北京林业大学学报,2024,46(11):10-23.AnalysisofChangesandProjectionofPotentialinForestCarbonSequestrationandItsEconomicValueinHebeiProvinceAbstract:Withinecosystems,forestresourcesholdirreplaceablestrategicvalueinachievingcarbonneutralitygoalsduetotheiruniquecarbonstoragecapacityandecologicalservicefunctions.ThisstudyfocusesonHebeiProvince,integratingmulti-sourcedatafromtheNationalForestContinuousInventorysystemtoanalyzechangesinforestcarbonsequestrationanditseconomicvaluewithinarborforestecosystemsovera20-yearspan(1999–2018),andsubsequentlypredictscarbonsequestrationanditseconomicvalueforHebeiProvinceby2030.Resultsindicate:TheforestcarbonstorageinHebeiProvinceincreasedfrom4.55×10¹⁰kg(1999