天然次生林在我国分布范围广、面积大，生态系统服务价值与功能不高。在“双碳”战略背景下，如何计量天然次生林的碳汇量是重要科学问题。建立天然次生林的森林碳储量生长模型有助于精准量化森林固碳能力，解析其固碳能力的环境驱动力有助于明晰森林固碳形成机制，助力“双碳”目标的实现。

资源所“林草碳计量与增汇技术”和“森林经营优化决策”创新团队联合开展研究，以吉林省采伐干扰后，仅通过天然更新形成的天然次生林为研究对象，采用双重迭代分级算法确定固定样地碳储量生长等级，基于分级技术建立了天然次生林不同立地等级的碳储量预测模型；采用向后剔除法，在筛选出对碳储量有显著影响的林分和环境因子的基础上，引入定性和定量因子的交互作用解析森林固碳能力环境驱动力。研究结果表明：分5级时的吉林省天然次生林碳储量生长模型的RMSE为2.61kg，模型效果较好。吉林省自然恢复天然次生林各分级碳汇量最大的年龄分别为8、10、13、17和29年，立地质量高的次生林具有更高的碳汇量，但达到拐点的时间也越早。除优势树种等林分因子外，纬度等地理因子，坡度、坡向等地形因子，湿度指数等气候因子是影响天然次生林固碳能力的关键因子，不同类型因子的交互作用共同影响森林固碳能力。研究结果为天然次生林固碳能力量化评价提供了科学依据。

研究结果发表在《北京林业大学学报》2023年第1期上，资源所森林经理研究室何潇博士为第一作者，李海奎研究员为通讯作者。该研究得到国家自然科学基金项目（31872704）和中央级公益性科研院所基本科研业务费专项（CAFYBB2018ZB006）共同资助。

《科技日报》2023年2月6日理论版“学报观点要览”专栏，以《精准预测天然次生林碳汇量，助力“双碳”目标实现》为题，登载了中国工程院张守攻院士对该项研究成果的评荐文章。（文/图：何潇）