城市森林是指融合自然与城市生态系统的植被体系，其通过光合作用吸收CO2、释放O2，在碳汇方面发挥关键作用。城市森林能有效缓解热岛效应、改善空气质量，对气候变化具有重要的调节作用[1]。当前，碳汇研究聚焦多学科交叉，借助遥感技术、模型模拟等手段量化碳汇效能，但碳汇估算精度不足、城市空间约束等问题仍待解决。随着生态城市建设需求增长，城市森林碳汇研究正从理论探索向应用实践深化，为低碳城市规划提供了科学依据。
1 森林碳汇监测技术
当前，多种技术手段已广泛应用于森林碳汇监测，但受方法学层面局限性的影响，监测结果存在一定误差，主要监测手段如下[5]。
1.1 样地勘测法
作为森林资源清查中应用最广泛的方法之一，样地勘测法的核心原理是通过设立固定样地，精确测量样地内所有树木的胸径、树高等关键参数，并结合生物量异速生长方程计算碳储量。该方法的优势在于对单株树木的直接测量，误差相对可控，且通过固定样地可实现碳储量的长期连续监测；所获取的高精度数据不仅服务于碳汇评估，还可用于分析森林群落演替和更新动态，为预测森林未来碳汇潜力提供重要依据。然而，该方法也存在以下局限。（1）依赖于人力密集型的野外作业，调查成本较高；（2）估算精度易受人为测量误差的影响；（3）受限于样地布设的代表性和密度，在空间异质性强的区域外推时存在尺度转换误差风险。
1.2 光合气体交换法
光合气体交换法是通过便携式光合作用测定仪等专业仪器直接测定植物叶片与大气间的瞬时CO₂交换通量，结合叶面积指数（Leaf area index，LAI）推算出叶片尺度的净碳同化速率[6]。该方法的核心优势在于：（1）直接测量叶片尺度CO2通量，在单叶水平上精度较高；（2）可实现光合作用参数的实时动态监测，捕捉其日变化规律；（3）同步获取净光合速率（Pn）、蒸腾速率（Tr）、气孔导度（Gs）、水分利用效率（WUE）等关键生理指标，为综合分析植物光合能力和胁迫响应机制提供依据。当前，便携式光合作用测定仪的系统误差随技术迭代持续优化。该方法存在的主要局限如下：（1）测量结果准确性易受多种因素干扰，包括测定时段、天气条件、植株发育阶段、叶片选择（叶龄、叶位）及操作规范一致性等[7]；（2）仅能测定叶片的光合碳吸收量，无法量化树干、根系等器官的呼吸消耗，导致对整株植物或生态系统尺度净碳汇能力的评估存在较大偏差；（3）单次测量仅反映瞬时状态，为获取代表性数据需进行高频率重复测定，明显增加人力与时间成本。
1.3 微气象学法
微气象学法是基于微气象学原理，通过直接测定森林生态系统与大气界面的CO₂通量实现碳汇的连续原位监测，并基于通量数据计算净生态系统碳交换量（Net ecosystem exchange，NEE）[8]。其可细分为涡度协方差法、涡旋法等，常用于公园绿地净生态系统生产力的估算[9-10]。其主要优势体现在：（1）能够直接、连续、非侵入式地获取生态系统尺度的CO₂净交换通量；（2）测量结果具有较高的时间分辨率和精度，适用于高精度科学研究以及林业碳汇项目对碳汇动态的长期监测。然而，该方法在实际应用中存在以下局限：（1）在复杂地形（如山地、陡坡）或大气层结不稳定（强对流、静稳）条件下，通量测量的数据易产生偏差，导致与其他独立方法（如箱式法、生物量清查法）的估算结果存在差异[11]；（2）其监测结果本质上代表特定通量足迹范围内的空间积分值，具有点位尺度属性，空间外推至更大区域时存在尺度转换误差风险[12]。
1.4 遥感估算法
遥感估算法是随着卫星技术和无人机技术发展而逐渐广泛应用的方法。该方法结合遥感影像与实地调查获取观测区域的绿地生物具体信息，通过地理信息系统对观测区域进行综合分析得出估算结果，适用于大尺度森林生态系统碳汇的全面评估[13]。已有大量研究基于多源遥感信息，如不同影像的波段灰度值、植被指数、纹理信息等，实现了城市绿地碳储量、碳动态的估算[14-15]。基于遥感技术的碳汇估算方法精准度高，成本较低，可运用于城市绿地碳汇测量[16]。目前，限制该方法精度的主要因素是当LAI>4时，归一化植被指数（Normalized difference vegetation index，NDVI）等常用植被指数因光谱饱和效应导致生物量估算值偏低。此外，模型构建还依赖特定区域的训练样本，其空间外推性受林分结构异质性影响，难以直接应用于其他森林类型。
1.5 激光雷达法
激光雷达法（Light detection and ranging，LiDAR）是通过地基光学探测与测距和无人机LiDAR发射激光脉冲，依据回波信号的飞行时间计算目标距离，获取高精度三维点云数据的测量方法。基于点云可提取胸径、树高、冠幅等单木结构参数，具体流程包括：（1）通过冠层高度模型（Canopy height model，CHM）识别树冠顶点；（2）计算树冠顶点与地面高程差；（3）利用体素分割算法量化冠层体积。该方法适用于林场、公园等小尺度森林区域的单木碳储量反演。但森林场景中可匹配的几何特征（如平面、边缘）相对匮乏，导致地基与空基点云的自动化配准面临较大挑战。现有研究已开展相关尝试，包括基于胸径—树高的归一化描述因子匹配CHM图像，或采用归一化互相关（Normalization cross-correlation，NCC）算法对地基与空基点云的CHM图像进行配准，但上述方法均未形成普适性解决方案，配准难题尚未得到有效解决[17]。
表1 森林碳汇监测技术对比 |
| 方法 | 原理 | 适用场景 | 优势 | 劣势 |
|---|---|---|---|---|
| 样地 勘测法 | 实地测量样地内所有树木的胸径、树高等参数，结合生物量异速生长方程计算碳储量 | 小尺度均质森林（如固定监测样地） | 单木实测精度高 | 需要大量的人力物力，且精度受外在因素影响较大 |
| 光合气体 交换法 | 通过便携式光合作用测定系统仪器测定植物叶片与大气间的瞬时进出CO2浓度，结合植物的叶面积指数计算植物的净碳同化速率 | 科研领域测量不同植物的光合能力，研究植物生理机制 | 单叶尺度精度高，分钟级动态监测 | 局限于叶片尺度，而树干、根系呼吸消耗无法测定；操作标准化要求高 |
| 微气 象学法 | 基于涡度协方差原理，连续监测生态系统CO₂通量 | 适用于高精度科学研究；森林生态系统长期碳通量监测 | 直接测量净碳交换量；时间分辨率高 | 复杂地形误差较大；单点监测难以外推；设备成本高 |
| 遥感 估算法 | 通过植被指数或激光雷达点云反演生物量参数 | 区域至全球尺度碳汇评估 | 大范围高效覆盖；时间序列连续 | 在LAI>4时光谱饱和导致高生物量估算值偏低；模型异质性偏差 |
| 激光 雷达法 | 通过激光脉冲飞行时间获取三维点云数据，重建树高与冠层结构，结合木材密度计算生物量 | 小尺度森林碳储量制图（星载/机载/无人机平台） | 垂直结构解析能力强；全天候工作；穿透性优于光学遥感 | 浓密冠层穿透不足，林下碳汇值低；星载数据分辨率受限；高精度机载成本高 |
2 城市森林碳汇增效技术路径
2.1 树种优化设计
不同生活型植物的固碳能力存在差异，乔木的碳吸收和固碳量较大，碳汇能力最强，其次是灌木，而草本植物的碳汇能力最弱[20]。相同生活型不同物种间的固碳效率差异也较明显。因此，筛选高固碳树种并构建合理配置模式是城市森林增汇的关键策略。近年来，区域尺度植物固碳能力的量化研究取得重要进展。在不同地区、不同气候条件下，植物的生长发育情况与固碳能力差异明显[21-22]。刘童等[23]对比分析了温带针阔混交林区等６个植被分区植物的碳汇能力，结果表明，在温带针阔混交林区文冠果的碳汇能力最强，在中暖温带落叶阔叶林区苜蓿的碳汇能力最强，在亚热带常绿阔叶林区紫薇的碳汇能力最强，在热带雨林和季雨林区佛肚竹的碳汇能力最强，在温带草原区紫穗槐的碳汇能力最强，在温带荒漠区披针叶黄华的碳汇能力最强，此研究结果为园林树种优化提供了参考。
2.2 调整林分结构
2.3 应用智慧森林管理系统
近年来，物联网、大数据、云计算等技术的发展为城市森林智慧监测、评估和管护提供了新的途径。以互联网—AI—城市森林为核心，通过整合信息资源与构建智慧管养平台，融合AI与生态管理需求，构建“感知—决策—执行”闭环管理体系。城市森林智慧监测通过在绿地、水体中安装环境监测设备，全面监测大气、水体中的碳变化情况，实时反映森林的固碳释氧能力，形成森林绿地的环境感知网络。目前，虽然暂无城市森林碳汇监测体系，但已有技术实现了通过环境监测设备监测空气中PM2.5、噪声、负氧离子浓度、NO2等数据，自动生成空气质量评价报告[25]。此外，建立完善的智慧管理系统能监测不同树种在不同生长阶段和立地条件下的固碳能力，为高固碳树种筛选、城市森林的空间格局设计提供了依据，从而实现森林固碳效率最大化。
2.4 城市森林土壤碳增汇
城市森林土壤作为高扰动环境下的关键碳库，其固碳潜力受到硬化地表覆盖、有机质输入不足及微生物群落退化等方面影响。通过融合生态工程与智能技术，可突破城市环境约束，激发土壤碳汇功能。有机质循环优化是增汇的方式之一。城市凋落物常被清扫移除，导致土壤有机碳矿化速率、矿化量、土壤CO2排放量增加[26-27]。因此，在城市绿地管理过程中，应科学处理林下凋落物。此外，微生物群落重建可在一定程度上解决城市土壤生物活性低下的问题：土壤微生物一方面能与植物形成共生关系，通过介导养分交换间接促进植物光合作用效率、土壤碳输入量的提升；另一方面可直接参与土壤碳库的固定过程与形态转化，对城市土壤碳汇功能的强化具有关键作用[28]。总体而言，增加土壤微生物数量可提高碳转化效率，并促进矿物结合有机碳（Mineral-associated organic matter，MAOC）形成。城市森林与居民生活息息相关，城市森林土壤碳增汇有利于改善城市生态环境质量。
3 结论与展望
城市森林作为城市生态系统的重要碳汇途径，对实现“碳中和”目标具有重要作用。本文在梳理森林碳汇监测技术与增效路径的基础上，结合当前研究的进展与挑战，对未来研究方向作出以下思考。
3.1 多技术融合与高精度监测体系的构建
针对根系碳储量监测的技术瓶颈，可将地面穿透雷达、根系原位成像系统与同位素示踪法有机结合[30]，量化地下碳动态。此外，亟须构建标准化的根系生物量方程数据库，同步完善并丰富各树种地下部分关键参数库，为精准估算区域森林碳汇提供数据支撑。
3.2 碳汇增效技术更新
提升城市森林固碳效率需从树种优化、结构调控和智慧管理三方面协同发力。（1）智能化树种筛选与配置。基于植物生理生态学特征，结合区域气候适应性，利用大数据构建高固碳树种资源库，从而实现固碳效能区域化的最优布局[31]。（2）结构调控的生态工程化。复层混交林模式能提升森林碳汇能力，未来需深化群落结构设计研究，通过林窗更新调控光照资源分配，或利用乔—灌—草立体配置增强碳捕获效率[32]。此外，量化不同密度下碳汇效能阈值，避免过度密植导致植物呼吸消耗增加。（3）智慧管理系统的迭代升级。依托物联网和人工智能技术，构建“感知—决策—调控”闭环系统，部署多参数环境传感器网络，监测大气中CO₂浓度、温度、湿度、土壤碳通量，实时反馈碳汇动态；利用数字孪生技术模拟城市森林碳循环过程，优化管护策略；开发碳汇效能评估平台，为城市规划提供动态碳足迹地图。
3.3 土壤碳增汇方式
城市土壤暂存在硬化地表覆盖和有机质输入不足，森林碳汇功能受限等问题。未来研究可聚焦有机质循环的工程干预，通过凋落物原位循环技术替代清扫移除，减少土壤碳矿化损失；保留凋落物可使土壤CO₂排放量降低，通过接种功能性微生物提高MAOC形成效率；研发适用于城市环境的微生物菌剂，并探索其与植物根系的共生机制[33]。
3.4 多尺度碳汇耦合模型
加强跨尺度碳汇模型的耦合，整合单木生长模型、生态系统过程模型和城市气候模型，预测长期气候变化下的碳汇潜力。当前，城市森林的碳汇价值尚未被纳入核心减排路径体系。从实际生态功能来看，城市森林作为城市生态系统中关键的固碳载体，承担着主要的固碳增汇作用，其生态价值与减排潜力亟须得到系统性重视。
综上，本文比较梳理了城市森林碳汇监测与增效技术体系。在监测技术层面，样地勘测法精度高，但人力成本限制了其大范围应用；光合气体交换法受限于单叶尺度测量；微气象学法和遥感技术分别受到地形复杂度与光谱饱和效应的影响；激光雷达法则面临林下穿透不足的挑战，这些方法在根系碳储量的量化表征方面存在局限。在增效技术层面，树种优化需结合区域气候适配性筛选高固碳物种；调控乔灌草复层混交模式提升碳储能力；依托智慧管理系统实现动态监测优化；控制凋落物循环与微生物接种提升土壤碳汇能力。未来发展需融合卫星遥感、无人机LiDAR及地面传感器构建“太空—航天—地面”一体化网络，突破地下碳量化瓶颈，从而充分发挥城市森林的碳汇潜力。