Spatial-temporal variation of the carbon sequestration rate of afforestation in China: Implications for carbon trade and planning

植树造林 固碳 重新造林 环境科学 碳汇 植被(病理学) 碳纤维 中国 生态系统 自然地理学 生态学 农林复合经营 地理 二氧化碳 生物 复合数 病理 医学 复合材料 考古 材料科学
作者
Weixiang Cai,Nianpeng He,Li Xu,Mingxu Li,Ding Wen,Shirong Liu,Osbert Jianxin Sun
出处
期刊:Science of The Total Environment [Elsevier BV]
卷期号:884: 163792-163792 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.scitotenv.2023.163792
摘要

Afforestation and reforestation (A&R) are nature-based and cost-effective solutions for enhancing terrestrial carbon sinks and facilitating faster carbon neutrality. However, the lack of hierarchical spatial-temporal maps for the carbon sequestration rate (CSR) from A&R at the national scale impedes the scientific implementation of forest management planning to a large extent. Here, we assessed the spatial-temporal CSR per area for A&R at the provincial, prefectural, and county levels in China using a forest carbon sequestration model under three climate scenarios. Results showed that the CSR of vegetation (CSRVeg), soil (CSRSoil), and the ecosystem (CSREco) significantly varied across space and time. In China, the CSRVeg, CSRSoil, and CSREco were primarily regulated by the spatial variations in temperature and precipitation. Additionally, CSRVeg was found to be positively influenced by precipitation and temperature, whereas temperature had a negative influence on CSRSoil. Therefore, the differences between the CSRVeg and CSRSoil should be emphasized in the future. These information on the spatiotemporal variation of CSR of A&R (vegetation, soil, and ecosystem) on unit area basis and at levels of province, prefecture, and county in China, can be used as a comparable protocol to estimate the carbon sinks of A&R at different scales. Overall, these hierarchical spatiotemporal maps for CSR on A&R may help to identify priority areas of forest management planning and carbon trade policy to achieve faster carbon neutrality for China in the future.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
ng9Rr8完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
kk发布了新的文献求助10
刚刚
蛋黄酱发布了新的文献求助10
1秒前
科研通AI2S应助许平平采纳,获得10
1秒前
1秒前
ohh发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
狗屁不通发布了新的文献求助30
4秒前
充电宝应助星辉的斑斓采纳,获得10
4秒前
4秒前
思有应助雪白的面包采纳,获得10
5秒前
共享精神应助Baylin采纳,获得10
5秒前
6秒前
顾矜应助听星伴月采纳,获得10
6秒前
linlin完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
evans完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
8秒前
sunsun10086完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
碧蓝的冰蝶完成签到,获得积分10
10秒前
Zhang完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
12秒前
许平平完成签到,获得积分10
12秒前
13秒前
曹健应助张璟博采纳,获得10
13秒前
曹健应助boblee采纳,获得200
13秒前
风云嗨爆发布了新的文献求助10
14秒前
丘比特应助星辉的斑斓采纳,获得10
15秒前
舒适的秋尽完成签到,获得积分10
16秒前
niulugai完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
听星伴月发布了新的文献求助10
18秒前
曹健应助江渚采纳,获得10
20秒前
科研通AI6.2应助江渚采纳,获得10
20秒前
arniu2008应助哈哈哈的一笑采纳,获得20
21秒前
www发布了新的文献求助10
21秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
Pediatric Dermoscopy Trichoscopy & Onychoscopy 2030
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
Additive Manufacturing Design and Applications (ASM Handbook, Volume 24A) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7576346
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9155933
关于积分的说明 19587431
捐赠科研通 7160381
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3264993
关于科研通互助平台的介绍 2430152
邀请新用户注册赠送积分活动 2255622