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1 第 69 卷第 3 期 2014 年 3 月 ACTA GEOGRAPHICA SINICA Vol.69, No.3 March, 2014 中国森林生态系统能值与服务功能价值的关系吴霜 1, 延晓冬 2 1, 张丽娟 (1. 黑龙江省普通高校地理环境遥感监测重点实验室, 哈尔滨师范大学, 哈尔滨 ; 2. 地表过程与资源生态国家重点实验室, 北京师范大学, 北京 ) 摘要 : 本研究利用年全球温度和降水数据以及全国 1266 块森林样地主要森林类型数据作为基础数据, 应用能值理论和生态系统服务功能理论, 建立了中国森林能值与服务功能价值之间的函数关系, 并且研究了 1990 年和 2009 年中国森林服务功能价值密度的变化结果表明 : 应用函数关系模拟 1994 年中国森林生态系统服务功能价值的结果与 Costanza 评估结果在空间分布上具有较高的一致性 2009 年全国有林地栅格数目比 1990 年增长 14.02%, 其平均森林生态系统服务功能价值密度增加了 USD/hm 2 北京上海江苏天津河北平均森林生态系统服务功能价值密度分别降低了 86.87% 85.45% 81.99% 46.48% 和 23.07% 河南湖南吉林江西黑龙江和浙江平均森林生态系统服务功能价值密度分别下降了 71.35% 58.65% 52.70% 34.56% 23.36% 和 22.03% 广西西藏甘肃内蒙古四川云南宁夏森林破坏也比较明显, 这些省份的平均森林生态系统服务功能价值密度下降了 2.89%~22.36% 根据全国第四次和第七次森林清查报告显示, 近年来我国森林面积持续增加但研究结果显示很多省份的森林生态系统服务功能价值密度仍然降低, 这说明森林生态系统仍然没有完全恢复中国森林生态系统服务功能普遍低于全球森林生态系统服务功能值的平均水平, 说明我国森林生态环境并不理想, 人类活动对生态系统产生巨大的负面影响关键词 : 中国森林生态系统 ; 能值 ; 森林生态系统服务功能 DOI: /dlxb 引言改革开放以来, 随着我国社会和经济的迅速发展, 肆意砍伐森林, 导致森林生态系统遭到严重的破坏生态系统破坏导致气候环境的变化促使科学家对生态系统服务功能展开研究进入到 20 世纪 90 年代, 人们意识到人类在创造巨大物质财富的同时也造成了对全球生态系统的破坏, 这会削弱和动摇社会发展的基础为此, 研究学者将研究方向延伸到对生态系统物种多样性全球变化和生态系统的可持续发展三个研究方向而 21 世纪初期, 随着千年生态系统评估开展, 生态系统的价值评估成为研究焦点之一目前, 对森林生态系统的价值评估方法主要有两个, 即生态系统服务功能价值和能值理论 1997 年,Costanza 评估全球生态系统服务功能价值, 并得出全球各个生态系统的服务功能的平均价值 [1] 此后, 各国学者根据这一方法对全球不同区域的多个生态系统进行评估, 得出丰厚的成果 [2-11] 但是, 生态系统服务功能价值的计算是根据经济学中的替代成本影子价格等方法进行评估, 计算过程中需要大量气候自然资源和经济方面的相关资料, 资料收稿日期 : ; 修订日期 : 基金项目 : 国家重大科学研究计划项目课题 (973 计划 ) (2012CB ); 国家自然科学基金 ( ) [Foundation: The National Basic Research Program of China (973 Program), No.2012CB ; National Natural Science Foundation of China, No ] 作者简介 : 吴霜 (1988-), 女, 黑龙江省哈尔滨人, 硕士研究生, 主要从事生态系统与气候变化研究 shuang_1988@hotmail.com 通讯作者 : 张丽娟 (1965-), 女, 河北唐山人, 教授, 主要从事气象灾害系统模拟研究 zlj @163.com 页

2 3 期吴霜等 : 中国森林生态系统能值与服务功能价值的关系 335 获取难度大, 计算复杂, 对长时间尺度的核算难度较大而 H.T.Odum [12] 提出的能值理论及分析方法, 将生态系统和经济系统中的资源商品或服务等的价值进行定量分析产品或劳务形成过程中直接或间接投入应用的一种有效能量, 就是其所具有的能值 (Emergy) 而任何形式的能量均源于太阳能, 故以太阳能为基准来衡量各种能量的能值任何资源产品或劳务形成所需直接和间接应用的太阳能之量, 就是其所具有的太阳能值 (Solar emergy), 其单位为太阳能焦耳 (solar emjoules, 即 sej) 该方法解决了不同等级和不同类型的物质不能同时分析比较的难题对此, 我国学者针对我国森林草地城市和农田等多个生态系统的能值展开研究 [13-17] 森林生态系统是我国重要的陆地生态系统根据第 7 次全国森林资源清查及森林资源状况报告, 年我国森林覆盖面积为 19.5 亿 hm 2 占我国陆地面积的 20.31% 森林生态系统的变化对我国环境生态起重要作用应用能值理论对生态系统进行评价的方法相对简单, 资料获取容易, 且可以做长时间尺度的推算如果能找到森林生态系统能值与服务功能价值的关系, 就可以通过森林生态系统能值计算该生态系统服务功能的价值, 从而解决生态系统服务功能计算繁锁, 资料获取难度大等问题因此本文的研究目标为 : 1) 应用能值理论和生态系统服务功能理论建立中国森林生态系统能值和森林生态系统服务功能价值的关系 ;2) 对 1990 年和 2009 年中国森林生态系统服务功能价值密度进行研究在建立中国森林生态系统能值和森林功能生态系统服务功能价值关系时, 由于 Costanza [1] 是根据 1994 年的货币标准估算全球陆地生态系统服务功能价值, 为保持研究数据的一致性, 减小估算过程中的误差, 本文以 1994 年为基准建立中国森林生态系统能值和价值森林生态系统服务功能价值的关系 2 研究方法与数据 2.1 数据来源本研究选取的气象数据来自 Climatic Research Unit 发布的 1901~2009 年网格分辨率的逐年年降水量和年平均温度数据植被数据来源于中国科学院地理科学与资源研究所的中国 1266 块森林样地主要森林类型数据和 1995 年全国 1 km 格网土地利用类型数据以及欧洲航天局发布的 1994 年全球森林覆盖数据和 2009 年全球土地利用类型数据 2.2 研究方法 [18] [19] 植被生物量数据计算根据宋艳玲和沈妙根对森林生长季的研究将中国分为三个大区分别计算其实际蒸散量, 凋落量和净第一生产力其中北部地区包括 : 黑龙江省吉林省辽宁省内蒙古自治区甘肃北部地区和新疆维吾尔自治区 ; 中部地区包括 : 山东省河北省北京市天津市陕西省江苏省北部地区安徽省北部地区河南省北部和东北部地区陕西省北部和中部地区宁夏回族自治区甘肃省南部大部分地区青海省西藏大部分地区和四川省西部地区, 其余为南部地区实际蒸散量 : 采用 1901~2009 年网格分辨率逐年的全年降水量和年平均气温数据, 提取出中国区域的数据并进行线性内插得出中国 1901~2009 年网格分辨率的全年降水量和年平均气温数据结合 Turc [20-21] 提出的模型计算出中国 109 年网格分辨率的实际蒸散量数据计算公式为 : AET = P é0.9 + ù ë ( P 2 L 2 ) 1 2 û (1) L = T T 3 (2) 式中 :P 为全年降水量 (mm/a), T 为年平均气温 ( o C) [22] 净第一生产力数据获取 : 根据 Miami 模型计算得出公式如下 :

3 336 { ( 69 卷 )} NPP = exp [ ( AET - 20)] (3) 式中 NPP 为净第一生产力单位 g/m3 生物凋落量根据王斌[23]建立的中国主要森林类型生物量和年凋落量之间的函数关系得出生物量数据植被生物量 (BIO) 由上一年的生物量 (BIO0) 和当年群落增长量 (ΔBIO) 组成根据王斌[23]的研究净第一生产力 (NPP) 可以近似的等于群落生长量 (ΔBIO) 和年凋落量 (L) 由此可以推算出生物量 (BIO) 为上一年的生物量 (BIO0) 与当年净第一生产力 (NPP) 的和减去上一年的凋落量 (L) 森林生态系统能值根据能值理论对森林生物量进行动态模拟[12-13, 23-26] 应用全国 1266 块森林样地主要森林类型数据在计算实际蒸散量时线性内插得出中国 1901~2009 年网格分辨率逐年的年降水量和年平均温度数据模拟中国 1994 年森林生物量分布并计算出其能值再根据 1995 年中国 1 km 网格土地利用数据将非森林格点赋值为 0 具体获取方法如下 EN( BIO ) = BIOMASS 3.6( kcal g ) 4186( J kcal ) (4) EM( BIO ) = EN( BIO ) Tr( BIO ) S( BIO ) (5) 式中 EN(BIO) 森林生物量所具有的能量单位 J/(hm2 a) EM(BIO) 森林能值单位 sej Tr(BIO) 太阳能值转换率单位 sej/j S(BIO) 格网内有林地面积单位 hm 森林生态系统服务功能根据 Costanza[1, 27]等人对 1994 年全球生态系统服务与自然资本价值的研究并结合 NASA 公布的与之对应的网格分辨率土地利用类型覆盖数据 (ISLSCPII) 估算出 1994 年中国森林生态系统服务功能价值由于服务功能价值数据是按照 IGBP 计划土地利用类型覆盖数据的分类方法将全球陆地分为 17 种土地利用类型每个格网所对应的土地利用类型均对应一个服务功能价值的均值所以本研究先将土地利用类型覆盖数据差值为网格分辨率提取每个网格下所有土地利用类型服务功能价值的总值再判断网格的土地利用类型不考虑非森林网格 ( 图 1) 随后将森林生态系统服务功能价值森林生态系统能值和所在地理坐标以省为单位建立森林生态系统服务功能价值与森林能值之间的关系由于上海天津有林地网格数很少所以将其分别与江苏和河北合并共同建立图年中国森林生态系统服务功能价值关系 Fig. 1 The value of Chinese forest ecosystem service in 1994

4 3期吴霜等中国森林生态系统能值与服务功能价值的关系 337 图年中国森林能值密度分布图 (a) 与 1994 年中国每个 0.1o 0.1o 网格上森林总能值分布图 (b) Fig. 2 The densityof forest emergyin China 1994 (a) and total forest emergyon every 0.1o 0.1o grid of China in 1994 (b) 3 结果与分析 3.1 森林生态系统能值分布根据能值动态模型模拟结果 (图 2) 1994 年中国森林能值储备情况南方优于北方从各省森林生态系统能值的空间分布看森林能值分布基本与森林面积分布情况相一致其中各省森林生态系统的平均森林能值密度以西藏自治区最高为 2.87E+17 sej/hm2 其次是青海省福建省和江西省分别为 2.28E+17 sej/hm2 2.21E+17 sej/hm2 和 1.86E+17 sej/hm2 上海市江苏省和山东省森林生态系统的平均森林能值密度最低分别为 8.31E+ 16 sej/hm2 7.80E + 16 sej/hm2 和 6.84E + 16 sej/hm2 但从各省有森林生态系统的森林能值总量来看其分布与森林能值密度略有差异森林能值总量最高的省份是云南省为 3.61E+24sej 其次是西藏自治区黑龙江省和四川省分别为 3.59E + 24sej 3.16E + 24sej 和 2.92E + 24sej 森林能值最少的地区为江苏省天津市和上海市分别为 2.07E + 22sej 2.60E + 21sej 和 2.99E + 19sej 由此可见森林生态系统能值的高低不仅受森林能值密度的影响还受森林面积影响森林生态系统能值总量的空间分布和森林生态系统的图年中国森林服务功能价值模拟结果服务功能的空间分布具有较高 Fig. 3 The model result of Chinese forest ecosystem service value in 1994

5 卷的一致性 ( 图 1 图 2) 3.2 森林生态系统能值与服务功能价值之间的关系基于 1994 年平均森林生态系统能值密度数据和森林服务功能价值的栅格数据, 结合经纬度坐标, 建立森林能值密度与服务功能价值的关系 ( 表 1) 其中 FSV 为森林生态系统服务功能价值 (forest ecosystemservice value), 单位为 USD/ hm 2 ; X 为经度 ;Y 为纬度 ;DEN 为森林能值密度, 即 EN (BIO) Tr (BIO), 单位为 1E+15 sej/ hm 2 相关显著性检验中均在 0.01 水平上显著相关 (P < 0.01) 基于森林生态系统能值与服务功能的关系, 模拟 1994 年中国森林生态系统服务功能价值密度的平均价值模拟结果显示,1994 年我国森林生态系统服务功能价值密度在 0.3~ USD/(hm 2 a), 其变化规律与 Costanza [1] 和陈仲新张 [3] 新时估算的结果相一致 ( 图 3) 但是单位面积森林省区安徽北京福建甘肃广东广西贵州海南 a 河北河南黑龙江湖北湖南吉林 b 江苏江西辽宁内蒙古宁夏青海山东山西陕西四川台湾西藏新疆云南浙江重庆表 1 森林能值与服务功能的函数关系 Tab. 1 Relations between forest ecosystem emergy and service value 服务功能价值能值方程 FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN FSV = X Y DEN (1) a: 包括天津 ;b: 包括上海 ;(2) ** 表示在 0.01 水平显著 ;(3) n: 森林栅格数目 ;R: 相关系数生态服务功能价值的均值低于 Costanza [1] [3] 和陈仲新张新时估算的结果森林覆盖数据比较粗糙生物量数据较少都是导致计算结果产生偏差的主要原因 3.3 中国森林生态系统服务功能价值的动态变化基于中国 1994 年森林生态系统能值和服务功能价值建立的关系, 估算出 1990 年和 2009 年中国森林生态系统服务功能价值密度由于我国还未公布 2000 年以后的中国土地覆盖数据中各土地利用类型在栅格中所占面积的数据, 所以没有对森林生态系统服务功能价值的总价值进行估算通过逐栅格计算发现,2009 年全国有林地栅格数目比 1990 年增长 14.02%, 其中有 13 个省份直辖市的平均森林服务功能价值密度呈上升趋势, 有 19 个省份直辖市平均森林生态系统服务功能价值密度呈降低趋势 ( 图 4 图 5) 全国平均森林生态系统服务功能价值密度由 1990 年 USD/hm 2 增长到 2009 年 USD/hm 2 其中, 除黑龙江内蒙古和辽宁四省外, 南方地区提供的森林服务功能大于北方地区, 这与我国森林空间分布规律和生物多样性相一致到 2009 年为止, 各省市森林生态系统服务功能价值密度平均值最高的是海南台湾和云南, 分别为 USD/hm USD/ hm 2 和 USD/hm 2 ; 其次是辽宁 n R 0.55 ** 0.85 ** 0.77 ** 0.33 ** 0.59 ** 0.70 ** 0.45 ** 0.44 ** 0.53 ** 0.60 ** 0.48 ** 0.61 ** 0.25 ** 0.64 ** 0.42 ** 0.28 ** 0.74 ** 0.69 ** 0.49 ** 0.53 ** 0.38 ** 0.25 ** 0.60 ** 0.19 ** 0.35 ** 0.44 ** 0.52 ** 0.72 ** 0.63 ** 0.49 **

6 3期吴霜等中国森林生态系统能值与服务功能价值的关系 339 图 4 中国森林服务功能价值 1990 年 (a) 和 2009 年 (b) Fig. 4 Forest ecosystem service value of China in 1990 (a) and 2009 (b) 图 5 中国 2009 年与 1990 年森林服务功能价值变化 Fig. 5 The change of forest ecosystem service value in China between 2009 and 1990 黑龙江和内蒙古分别是 USD/hm USD/hm2 和 USD/hm2 各省市平均森林生态系统服务功能价值密度最低的是天津北京江苏和上海分别是 USD/hm USD/hm USD/hm2 和 USD/hm2 从森林生态系统服务功能价值密度的变化量来看北京湖南河南和黑龙江四个地区森林生态系统服务功能价值密度平均值减少最多海南台湾安徽和辽宁四个地区平均森林生态系统服务功能价值密度增长最多

7 卷从空间分布上, 城市化水平较高地区, 森林生态系统破坏最为严重如上海北京江苏天津河北, 平均森林生态系统服务功能价值密度分别减少了 86.87% 85.45% 81.99% 46.48% 和 23.07%; 其次是长江中下游地区和黄河下游沿岸地区以及东北的北部和中部地区, 河南湖南吉林江西黑龙江和浙江平均森林生态系统服务功能价值密度分别下降 71.35% 58.65% 52.70% 34.56% 23.36% 和 22.03%; 我国广西西藏甘肃内蒙古四川云南宁夏森林破坏也比较明显, 平均森林生态系统服务功能价值密度分别下降了 22.36%~2.89% 不等 ; 其他地区的森林生态系统服务功能价值密度均有不同程度的增长以上结果显示, 造成森林生态系统服务功能价值密度降低的主要原因是由于这些地区人类活动频繁持续的城市扩张和长期发展农业导致的根据全国第 4 次和第 7 次森林清查报告显示, 近年来我国森林面积持续增加, 但是森林服务功能价值密度仍处于下降趋势, 这说明森林生态系统的恢复比较缓慢, 在这期间我国对森林生态系统破坏的速度远大于对其恢复的速度, 森林保护和可持续发展工作需要长时期的进行下去 4 结论本文基于能值理论和生态系统服务功能理论, 建立中国森林生态系统能值与服务功能价值密度之间的函数关系, 并研究 1990 年和 2009 年中国森林生态系统服务功能价值密度及其变化研究结果显示 : (1) 基于森林能值服务功能价值密度和坐标数据, 建立我国森林生态系统能值与服务功能价值的关系, 其相关显著性检验均在 0.01 水平上显著相关模拟 1994 年中国森林生态系统服务功能价值密度的平均价值为 0.3~ USD/(hm 2 a), 其变化规律与 Costanza [1] [3] 和陈仲新张新时估算的结果相一致但是单位面积森林生态服务功能价值的均值低于 Costanza [1] [3] 和陈仲新张新时估算的结果 (2) 对 1990 年和 2009 年单位面积森林生态系统服务功能价值变化进行分析,2009 年全国平均森林生态系统服务功能价值密度比 1990 年增加了 USD/hm 2 但各省份的分析结果显示, 与 1990 年相比,2009 年我国有 13 个省份 ( 直辖市 ) 的平均森林服务功能价值密度呈上升趋势,19 个省份 ( 直辖市 ) 的平均森林服务功能价值密度呈下降趋势其中平均森林服务功能价值密度下降的最多的是北京湖南河南和黑龙江四个地区, 上升最多的是海南台湾安徽和辽宁四个地区 (3) 从空间分布上, 城市化水平较高地区森林生态系统破坏最为严重, 仅上海和北京平均森林生态系统服务功能价值密度下降就分别下降了 86.87% 和 85.45%; 其次是长江中下游地区和黄河下游沿岸地区以及东北的北部和中部地区, 河南湖南吉林江西黑龙江和浙江平均森林生态系统服务功能价值密度下降 71.35~22.03% 不等 ; 西部和南部的边远地区森林生态系统也有不同程度的破坏, 广西西藏甘肃内蒙古四川云南宁夏平均森林生态系统服务功能价值密度分别下降了 22.36%~2.89% 不等 ; 其他地区均有不同程度的增长 5 讨论生态系统的服务功能价值已受到人们的重视, 而起评估的方法也有很多本研究只是初步根据森林生态系统能值和服务功能价值, 按照省级建立森林能值与服务功能价值的关系为将来生态系统服务功能价值评估提供新思路 : 找出生态系统能值与服务功能价值的关系, 建立生态系统服务功能价值模型, 简化繁琐的估算方法研究过程中发现到目前为止我国森林面积虽然很大, 但是其生态环境并不理想, 人类活动对森林生态系统的影响巨

8 3 期吴霜等 : 中国森林生态系统能值与服务功能价值的关系 341 大 ; 我国森林生态系统服务功能价值略低于全球平均水平在经济高速发展的同时应减少森林砍伐, 提倡植树造林, 加强对森林生态系统的保护研究过程中还有很多不足之处, 由于森林服务功能资料是应用 Costanza [1] 的研究结果, 即全球森林服务功能价值的平均值, 不能按照森林类型建立函数关系其次森林类型根部数据比较粗糙, 生物量数据较少, 在估算森林能值时也存在一些误差, 在接下来的研究工作中会对此进行改进参考文献 (References) [1] Costanza R, Arge R d' et al. The value of the world's ecosystem services and natural capital. Nature, 1997, 387(6630): [2] Tscharntke T, Klein A M, Kruess A et al. Landscape perspectives on agricultural intensification and biodiversityecosystem service management. Ecology Letters, 2005, 8(8): [3] Bateman I J, Mace G M, Fezzi C et al. Economic analysis for ecosystem service assessments. Environmental and Resource Economics, 2011, 48(2): [4] Jiang Yanling, Zhou Guangsheng. Estimation of ecosystem services of major forest in China. Chinese Journal of Plant Ecology, 1999, 25(5): [ 蒋延玲, 周广胜. 中国主要森林生态系统公益的研究. 植物生态学报, 1999, 25(5): ] [5] Chen Zhongxin, Zhang Xinshi.The benefit value of Chinese ecosystem service. Chinese Science Bulletin, 2000, 45(1): [ 陈仲新, 张新时. 中国生态系统效益的价值. 科学通报, 2000, 45(1): ] [6] Xie Gaodi, Zhang Yili, Lu Chunxia et al. Study on valuation of rangeland ecosystem services of China. Journal of Natural Resources, 2001, 16(1): [ 谢高地, 张镱锂, 鲁春霞等. 中国自然草地生态系统服务价值. 自然资源学报, 2001, 16(1): ] [7] Zhao Tongqian, Ouyang Zhiyun, Zheng Hua et al. Forest ecosystem services and their valuation in China. Journal of Natural Resources, 2004, 19(4): [ 赵同谦, 欧阳志云, 郑华等. 中国森林生态系统服务功能及其价值评价. 自然资源学报, 2004, 19(4): ] [8] He Hao, Pan Yaozhong, Zhu Wenquan et al. Measurement of terrestrial ecosystem service value in China. Chinese Journal of Applied Ecology, 2005, 16(6): [ 何浩, 潘耀忠, 朱文泉等. 中国陆地生态系统服务价值测量. 应用生态学报, 2005, 16(6): ] [9] Jin Fang, Lu Shaowei, Yu Xinxiao et al. Forest ecosystem service and its evaluation in China. Chinese Journal of Applied Ecology, 2005, 16 (8): [ 靳芳, 鲁绍伟, 余新晓等. 中国森林生态系统服务功能及其价值评价. 应用生态学报, 2005, 16(8): ] [10] Costanza, R. Embodied energy and economic valuation. Science, 1980, 210(4475): [11] Farber S C, Costanza R et al. Economic and ecological concepts for valuing ecosystem services. Ecological Economics, 2002, 41(3): [12] Odum H T, Jiang Youxu. The Ecological System. Beijing: Science Press, [Odum H T, 蒋有绪. 系统生态学. 北京 : 科学出版社, 1993.] [13] Yan Maochao. New Theory of Ecological Economics: Theory, Methods and Applications. Beijing: China Zhi Gong Press, [ 严茂超. 生态经济学新论 : 理论, 方法与应用. 北京 : 中国致公出版社, 2001.] [14] Yan Maochao, Odum H. T.A study on emergyevaluation and sustainable development of Tibetan eco-economic system. Journal of Natural Resources, 1998, 13(2): [ 严茂超, Odum H T. 西藏生态经济系统的能值分析与可持续发展研究. 自然资源学报, 1998, 13(2): ] [15] Lan Shengfang, Qin Pei. Emergy analysis of ecosystem. Chinese Journal of Applied Ecology, 2001, 12(1): [ 蓝盛芳, 钦佩. 生态系统的能值分析. 应用生态学报, 2001, 12(1): ] [16] Su Juan, Lan Shengfang. A new method for evaluation the multiple benefits of forests: The energy analysis. World Forest Research, 2000, 13(1): [ 粟娟, 蓝盛芳. 评估森林综合效益的新方法能值分析法. 世界林业研究, 2000, 13(1): ] [17] Shen Shanrui, Lu Hongfang et al. Some frontier points of emergy study. Journal of Tropical and Subtropical Botany, 2004, 12(3): [ 沈善瑞, 陆宏芳. 能值研究的几个前沿命题. 热带亚热带植物学报, 2004, 12(3): ] [18] Song Y, Linderholm H W et al. Trends of the thermal growing season in China, International Journal of Climatology, 2010, 30(1): [19] Shen M, Tang Y et al. Specification of thermal growing season in temperate China from 1960 to Climatic Change, 2012, 114(3/4): [20] Turc L. Estimation of irrigation water requirements, potential evapotranspiration. Ann., Agron., 1961, 12(1):

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