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基于遥感的森林碳储量显式计算模型: 2024年; 面向国家“双碳”目标和国际碳交易市场需求,陆地生态系统的固碳现状和未来固碳潜力亟须研究。森林是陆地生态系统中重要的碳库,目前基于地面观测的清查方法工作量大且抽样统计结果难以评价,基于卫星遥感反演的方法缺乏理论解释且普适性差。本文从单木级森林碳储量模型出发,提出一种基于遥感的森林碳储量显式计算模型。首先使用图像分辨率、森林郁闭度和森林高度3个关键变量构建森林碳储量显式计算模型,并对模型变量和参数进行误差分析;然后利用单木的生长特性,仿真不同饱和度的森林场景,从理论上解算不同树种的模型参数,并检验模型参数的精度与稳定性;最后验证模型在不同空间尺度、饱和度森林场景下的精度、稳健性和适用性。本文提出的森林碳储量模型解决了现有卫星遥感反演缺乏理论解释性和适用性差的难题,可实现大范围森林碳储量高分辨率制图和全球森林碳汇动态监测。; 朱宁宁杨必胜董震; 关键词：森林碳储量遥感模型森林郁闭度

1974—2018年福建省森林碳储量特征及动态变化: 2024年; 基于福建省1974—2018年共9期的森林资源清查数据,采用生物量转换因子法和平均生物量法,分析福建省森林碳储量动态变化,并对2014—2018年乔木林各优势树种(组)的碳储量情况进行分析。结果表明:1974—2018年,福建省森林总体碳储量从13539.64×10^(4)t增长到33962.34×10^(4)t,平均碳密度从25.75 t·hm^(-2)增长到39.86 t·hm^(-2)。乔木林中,幼龄林和中龄林的面积较大,而近熟林、成熟林和过熟林的面积逐期增加;中龄林的碳储量最高;成熟林和过熟林的碳密度整体较大。天然林和人工林的面积、碳储量和碳密度逐期增加,且天然林各指标均高于人工林。2014—2018年,天然林中阔叶混交林的碳储量最高,锥栗〔Castanea henryi(Skan)Rehder et E.H.Wilson〕的碳密度最大;人工林中杉木〔Cunninghamia lanceolata(Lamb.)Hook.〕的碳储量最高,木麻黄(Casuarina equisetifolia Linn.)的碳密度最大。综上所述,福建省森林有较高的碳储量和碳汇能力,阔叶混交林和杉木是乔木林碳储量的主要贡献者,因此,可通过改善这2个树种(组)的林龄结构并加强经营管理来提升福建省森林碳汇能力;并通过合理的采伐和种植策略,优化幼龄林和中龄林的比例,以提高福建省森林碳汇能力,保持成熟林和过熟林面积占比,以维持福建省较高的森林碳密度。; 肖嘉文刘金福郑雯王智苑方梦凡洪宇谭芳林; 关键词：碳储量碳密度

泰州市森林碳储量现状及碳汇能力分析: 2024年; 基于泰州市森林资源监测数据,采用转换因子连续函数法计算泰州市辖区不同森林类型的碳储量,并分析泰州市森林资源碳汇能力。结果表明:泰州市辖区森林碳储量为492 366.50 t,其中乔木林碳储量为477 255.50 t,竹林碳储量为6 367.10 t,灌木林碳储量为8 743.91 t。4个辖区中,姜堰区森林碳储量、碳密度均最高,分别为205 631.75 t和42.60 t/hm^(2),海陵区森林碳储量、碳密度均最低。林分类型中以其他硬阔叶树类、樟树、杨树的碳储量最高,分别占乔木林碳储量的39.35%,18.00%,14.38%。乔木林中杨树碳密度最大,达62.40 t/hm^(2),其次是樟树碳密度为57.84 t/hm^(2)。与2010年森林资源清查数据估算结果相比,泰州市辖区森林碳储量增加了53 242.65 t,森林碳密度增长了13.15 t/hm^(2);相对2010年,姜堰区森林面积减少了53%,但森林碳密度增加了2.10倍,增长幅度最大;而海陵区的森林碳密度增长缓慢。总之,泰州市森林资源在碳汇能力方面得到了显著提升,阔叶树种是森林碳储量的主要贡献者,在今后可从树种配置和林龄结构优化等方面进一步提升泰州市森林碳汇能力。; 叶军朱妍妍陈立勇张露邢玮何冬梅; 关键词：碳储量碳密度

北京市森林碳储量核算与碳汇潜力预测研究: 2024年; 文章利用全国森林资源普查数据,用三种方法核算了北京市三个时段的森林碳储量,并通过模型拟合分析动态变化特点及潜力。通过换算因子法计算得出北京市第7次森林资源清查碳储量为8.68 TgC,第8次碳储量为10.21 TgC,第9次碳储量为15.64 TgC。到2045年,北京森林碳储量将会达到25.13 TgC,为现有碳储量的1.6倍,碳储量年均增加0.3 TgC,碳密度达到44.29 Mg/hm2。森林生长与森林面积的变化是北京市各个龄组碳储量和碳汇变化的一个重要原因。北京森林碳汇的核算经验有一定的借鉴价值,森林规划的方向可为其他快速发展的省市提供参考。; 李思慧李思慧魏朝响叶舒宋有涛; 关键词：生物量碳储量

基于地理加权随机森林的黑龙江省森林碳储量遥感估测: 2024年; 【目的】构建地理加权随机森林(Geographically weighted random forest,GWRF)模型估算森林碳储量以解决区域尺度范围内森林碳储量估算精度不高的问题,对科学经营管理森林、推动碳循环和碳汇相关研究、实现我国“双碳”目标有重要指导意义。【方法】以黑龙江省小兴安岭、长白山地区森林植被碳储量为研究对象,基于2015年森林资源连续清查数据和Landsat8-OLI影像,采用普通最小二乘(Ordinary least squares,OLS)、随机森林(Random forest,RF)模型、地理加权回归(Geographically weighted regression,GWR)模型以及地理加权随机森林模型分别构建不同林型及总体(不分林型)的森林碳储量估测模型,比较是否区分林分类型时,不同模型预测精度之间的差异,实现对研究区森林碳储量的精准反演。【结果】1)各个模型在区分林型时的预测精度均高于总体(不分林型)情况,以GWRF模型精度最优,其中针叶林精度最高(R^(2)=0.58,RMSE=15.97 t/hm^(2));阔叶林次之(R^(2)=0.46,RMSE=17.66 t/hm^(2));针阔混交林随后(R^(2)=0.45,RMSE=19.51 t/hm^(2));总体(不分林型)最低(R^(2)=0.40,RMSE=20.22 t/hm^(2))。2)4种模型的检验精度GWRF>RF>GWR>OLS。与OLS相比,GWRF在针叶林、阔叶林、针阔混交林和总体(不分林型)中提升的ΔR^(2)分别为0.15、0.09、0.16和0.04;降低的ΔRMSE分别为2.09、1.35、3.47和0.89 t/hm^(2);与RF相比,GWRF提升的ΔR^(2)分别为针叶林0.14、阔叶林0.06、针阔混交林0.04、总体(不分林型)0.02;降低的ΔRMSE分别为针叶林1.95 t/hm^(2)、阔叶林0.86 t/hm^(2)、针阔混交林0.67 t/hm^(2)、总体(不分林型)0.29 t/hm^(2)。3)研究区森林碳储量密度最高预测值为77.08 t/hm^(2),最低值为5.24 t/hm^(2),平均值为41.07 t/hm^(2),总量为552.04 Tg;从空间上看,森林碳储量高值分布在小兴安岭东南部、张广财岭等地区,呈现斑状不均匀性分布。【结论】相比于其他3种模型,GWRF作为局部模型,考虑到空间; 卫格冉李明泽全迎王斌刘建阳明烺; 关键词：森林碳储量地理加权回归遥感估测

碳中和愿景下森林碳储量核算及固碳潜力评价研究进展: 2024年; 当前气候变化已成为全球普遍存在问题,森林的固碳作用是应对气候变化问题的主要途径。准确核算森林碳储量及预测其固碳潜力,通过量化森林的固碳效益以探求能否在预期内实现碳中和目标。目前,基于森林的区域性及复杂性等特点,诸多学者对森林碳储量的核算及潜力预测已有了大量的研究,由于尺度转换的局限性、研究方法的差异性等突出问题,造成了碳储量核算准确度不高这一困局。在了解森林碳储量及固碳潜力对碳中和目标的作用后,文章以时间线为轴综述了到目前为止森林碳储量及固碳潜力的估测方法,分析了各类方法的适用性及取得的重要进展。从已有研究来看,森林碳储量及固碳潜力还存在估测方法繁杂、通用参数区域适用性较低、尺度转换上估算精度较差及误差分析不足等问题,未来在构建适用性强、多方法集成的碳储量测算体系的基础上,还应在数据获取、模型选择及参数应用等方面开展细致化研究,注重误差原因分析以提高结果的准确度。准确评估森林碳储量及未来潜力,能够展现研究区森林的碳汇能力,为进一步提升森林质量,持续发掘森林碳汇价值,助力碳中和目标的实现提供参考。; 冯悦岳永杰赵鹏武; 关键词：森林碳储量

一种森林碳储量与碳汇价值监测系统及动态评估方法: 本发明公开了森林生态调查技术领域的一种森林碳储量与碳汇价值监测系统及动态评估方法，包括监测规划模块用于获取拟监测森林区域的遥感影像数据，获取拟监测森林的类型和区域面积，并计算植被指数；地面数据采集模块用于进行森林区域划分...; 魏云敏袁强孙家宝张念慈平晓帆宋晋军许志峰

碳中和目标下中国森林碳储量、碳汇变化预估与潜力提升途径: 2024年; 增强森林固碳增汇功能是减缓大气二氧化碳浓度上升和全球气候变暖的重要手段,也是实现碳中和国家战略目标的有效途径。本研究基于文献分析法和模型模拟,系统阐述中国森林碳储量和碳汇现状、动态变化与潜力提升途径。根据国家森林资源连续清查数据测算的森林植被碳储量近5年平均年增长0.152 Pg(以C计),2000s—2010s中国陆地生态系统碳汇量约229.7 Tg·a^(-1)(以C计),其中森林植被(指乔木林)碳储量约增加150.6 Tg·a^(-1)(以C计),约占整个陆地生态系统植被碳汇量的65.6%。过去70年,中国森林已从碳源转变为逐渐增强的碳汇。在森林面积保持不变的情景下,相比2000s—2010s时段,2030年后现有乔木林的生物量碳汇将有所下降;如果森林面积未来持续增加,2030—2050年中国新增乔木林的碳汇量仍将呈增加趋势。在全球变化背景下,气候变化及其引发的风险(极端干旱与热浪事件、森林火灾、病虫害等)可能会削弱森林碳汇功能。为维持并提升森林碳储量和碳汇潜力,需要采取森林碳储与碳汇双增以及森林碳汇与木质林产品碳库协同提升的策略,从保碳、增碳、扩碳和碳资源化利用的汇转移4个途径对森林资源实施保护修复、精准绿化、科学经营与合理利用以及多时空尺度的优化布局,同时重视森林土壤碳库增汇的长期效应。在林业减缓和适应气候变化框架下,森林碳汇潜力提升未来研究重点是科学推进国土绿化适宜造林地和树种选择,森林经营增汇技术,森林碳储、碳汇协同提升与木质产品库的碳汇转移与存续的时空配置优化模式,森林土壤固碳增汇机制以及潜力研究,准确评估森林碳汇对实现国家碳中和目标的贡献及其时间表和路线图。; 刘世荣王晖李海奎余振栾军伟; 关键词：碳储量森林面积固碳潜力

基于第7至9次森林资源清查的宁夏森林碳储量动态变化特征: 2024年; 研究森林碳储量动态变化,对区域碳收支估算和气候变化背景下森林经营管理具有重要意义。基于宁夏第7~9次森林资源清查数据,采用生物量—蓄积量转换函数和不同树种含碳率,分析了不同起源、优势树种、林种和龄组的碳储量动态变化特征。结果表明:森林总碳储量从第7次森林资源清查的556.29万t增加到第9次的774.30万吨,主要来自人工林碳储量的快速增加(占比从53.0%增加至63.7%),平均碳密度从10.02 t·hm-2增加至10.79 t·hm-2,天然林略高于人工林。人工乔木林中幼龄林碳储量占总碳储量的84%~92%,天然乔木林中龄林和近熟林碳储量占总碳储量的80%~85%。人工防护林碳储量占总碳储量的比例从第7次森林资源清查52.5%增加到第9次81.8%,平均碳密度也快速增加;天然乔木林主要以特用林为主,特用林碳储量变化相对较小,平均碳密度也逐渐增加。此外,优势树种中杨树面积的快速增加,提高了乔木林碳储量和碳密度。总体上,宁夏森林平均碳密度较低,新增灌木林面积大,乔木林中幼龄林比例较高,具有较大的固碳增汇潜力。; 马振华; 关键词：森林资源碳储量碳密度

“双碳”战略背景下的多尺度森林碳储量年度监测研究进展与思考: 2024年; 高效监测森林碳储量是科学开展碳汇经营的前提。基于国家森林资源连续清查体系,全国林草生态综合监测优化了森林样地的样本组织方式,但在规定的精度和可靠性下需要调查的样本单元数仍然较多。文中提出,今后应基于多阶抽样框架,采用三相抽样方法,结合碳储量区域分布格局特点,进行多尺度复杂抽样设计;运用随机化推断辅助的模型抽样推断,解决规定精度下的有限样本量小区域估计、数据缺失和计量误差等分级控制出数的难题,并进行复杂抽样不确定性分析及可靠性评估;形成分级控制下的森林碳储量年度监测复杂抽样设计和数据推断技术体系,以满足低成本、快速、准确的多尺度森林碳储量年度出数需求,运用于碳汇计量监测和林长制督查考核等实际工作。; 吴恒吕大伟汪圣云郑德祥孙帅超; 关键词：森林碳储量动态监测

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