4.1.3不同生態(tài)分區(qū)森林損毀碳損失的時間變化35年間，不同生態(tài)分區(qū)的森林損毀碳損失速率均表現(xiàn)損毀的熱點區(qū)域，累積碳損失為19.59±3.29GtC,占比約為57%;其碳損失速率也高于其MtC/a,增長了167%。亞熱帶碳損失量次之，約為5.78±0.48GtC,碳損失速率由1985—盡管寒帶森林損毀面積高于亞熱帶和溫帶，但由于其森林生物量碳 4.1.4典型區(qū)域森林損毀碳損失總量的22%,主要集中在著名的“砍伐弧”地區(qū)；年均碳損失量為214.19±28.40MtC;碳a,表明其碳損失速率增長態(tài)勢并未得到有 —亞馬孫雨林全球土地覆蓋變化對碳損失和碳吸收的影響全球土地覆蓋變化對碳損失和碳吸收的影響35年間，東南亞地區(qū)森林損毀的碳損失總量為5.78±0.73GtC,約占全球的17%,主森林損毀和森林恢復可在同一區(qū)域交替發(fā)生，相當比例的森林損毀后其土地利用方式并未改變(未轉(zhuǎn)變?yōu)楦睾筒煌杆娴绕渌恋馗采w類型),經(jīng)一段時間后，損毀的林地可再次恢復為森林。因此，全球森林恢復碳吸收與森林損毀碳損失于南美洲亞馬孫流域、東南亞馬來半島和非洲剛果盆地等熱區(qū)[圖4-8]。這些區(qū)域在過去的35年里經(jīng)歷了“森林砍伐-森林恢復”的過程，且其恢復的 全球森林恢復區(qū)域的碳吸收速率呈現(xiàn)出顯著的加速態(tài)勢，年均森林恢復碳吸收量由4.2.2六大洲森林恢復碳吸收的時空動態(tài)35年間，南美洲、非洲和亞洲主導了全球森林恢復碳吸收量，分別為2.77±0.16GtC,2.59±0.19GtC和2.50±0.16GtC,約占全球總量的80%;北美洲、大洋洲和歐洲的森4-10(a)]。1985—2020年，六大洲森林恢復碳吸收占比相對穩(wěn)定，其中南美洲、亞洲、大洋洲和歐洲維持在28%、25%、4%和3%左右；而非洲占比則增加近3%,北美洲占比減少(年份)(年份)全球土地覆蓋變化對碳損失和碳吸收的影響全球土地覆蓋變化對碳損失和碳吸收的影響約3%[圖4-10(b)].35年間，六大洲每年因森林恢復帶來的碳吸收量均表現(xiàn)出顯著增長，排序依次為歐洲洲(170%)[圖4-11]1985-20002000-20052005-20102010-20152015-20201985-20002000-1985-20001985-20002000-20052005-20102010-20152015-202019854.2.3不同生態(tài)分區(qū)森林恢復碳吸收的時間變化35年間，不同生態(tài)分區(qū)的森林恢復碳吸收量對全球的貢獻存在顯著差異，但速率均呈現(xiàn)明顯增長[圖4-12]。熱帶地區(qū)是森林恢復碳吸收的主導區(qū)域，相比其他生態(tài)分區(qū)，累積碳吸收量最大，為7.37±0.02GtC,貢獻了全球總量的近3/4;其碳吸收速率也始終居于首 現(xiàn)出顯著的增長(259%)。亞熱帶地區(qū)和溫帶地區(qū)的森林恢復碳吸收速率也表現(xiàn)出一定的增長，但相比熱帶來說增幅較為平緩；值得指出的是，盡管二者在森林恢復面積上相當(亞熱帶60.90萬km2,溫帶57.60萬km2),由于亞熱帶森林固碳能力更強，因此其碳吸收累積量(1.64±0.01GtC)明顯高于溫帶(0.41±0.01Gt4.2.4典型區(qū)域森林恢復碳吸收恢復非洲薩赫勒地區(qū)11個國家約1億公頃退化的生態(tài)系統(tǒng)、促進可持續(xù)發(fā)展和減緩氣候變?nèi)蛲恋馗采w變化對碳損失和碳吸收的影響全球土地覆蓋變化對碳損失和碳吸收的影響35年間，南美洲森林恢復碳吸收量為2.77±0.12GtC,約占全球總量的28%,主要集中在南美洲亞馬孫流域邊緣及外圍區(qū)域。該地區(qū)年均碳吸收量為79.24±3.45MtC,由1985—2000年44.16±2.95MtC/a增長到2015—2020的154.26±15.66MtC/a,森林恢復碳吸35年間，在森林損毀與森林恢復的共同作用下，全球森林凈變化整體表現(xiàn)為碳源，全球生態(tài)環(huán)境 共導致了24.38±2.04GtC的凈碳損失。從緯度分布來看，碳源主要集中分布于南北回歸線之間的熱帶雨林區(qū)和北半球高緯度寒溫帶森林區(qū)；從經(jīng)度分布來看，碳源主要集中于東經(jīng)100°和西經(jīng)55°附近，而碳匯則主要分布在西經(jīng)45°左右的亞馬孫流域的東部區(qū)域[圖35年間，全球森林損毀凈碳損失始終高于森林恢復碳吸收，即每年因森林變化導致的凈碳效應均表現(xiàn)為碳源，年均凈碳損失量為0.70±0.06GtC。森林變化的凈碳損失速率由1985—2000年的549.27±87.51MtC/a增長到2015—2020年的1117.88±197.69MtC/a,增長比例為104%;但森林恢復帶來的碳吸收抵消森林損毀碳損失的比例也在逐年提高，由1985—2000年的21.74%增加到2015—2020年的32.95%[圖4-16]。主要原因是森林恢復速率的加快促進了碳吸收量的迅速增加，且以往時間段內(nèi)恢復的森林區(qū)域也繼續(xù)貢獻著大量的碳吸收。全球土地覆蓋變化對碳損失和碳吸收的影響全球土地覆蓋變化對碳損失和碳吸收的影響受森林損毀碳損失在凈碳效應中主導作用的影響，森林變化凈碳損失與森林損毀碳損失具有相似時空變化特征。35年間，在森林變化導致的碳損失和碳吸收綜合作用下，六大洲森林變化在時間態(tài)勢上均呈現(xiàn)為碳源，其中亞洲、南美洲、北美洲起主導作用，總量的80%;而歐洲、非洲和大洋洲的凈碳效應量則相對來說較低，分別為3.34±0.38Gt比變化較大，其中亞洲的增長最為迅速，占比由1985—2000年的31.90%增年的41.32%;其次為北美洲和非洲，占比分別增加了3.62%和2.51%;而歐洲和南美洲的占比明顯下降，分別從1985—2000年的20.30%和23.24%下降到2015—2020年的10.74%和凈全球生態(tài)環(huán)境 1985-20002000-20052005-20102010-20152015-20201985-20002000-20052005-20102010-20152015-20201985-20002000-20052005-20102010-20152015-1985-20002000-20052005-20102010-20152015-202019854.3.3不同生態(tài)分區(qū)森林變化凈碳效應的時間變化35年間，在森林損毀碳損失和森林恢復碳吸收的共同作用下，各生態(tài)分區(qū)森林變化的凈碳效應均呈現(xiàn)為碳源，并且凈碳損失速率均增長明顯；但全球占比存在差異，熱帶地區(qū)作為森林凈變化的重點區(qū)域，累積的凈碳損失量為12.21±1.91GtC,占全球總量的50.12%;其凈碳損失速率一直高于其他生態(tài)分區(qū)，從1985—2000年的242.99±79.74MtC/a增加到2015—2020年541.92±185.09MtC/a,增長了約123%。其次是溫帶地區(qū)和亞熱帶地區(qū)，累積凈碳損失分別為5.37±0.49GtC和2.80±0.36GtC,占全球總量的22.02%和11.50%。寒帶地區(qū)的森林變化也導致了3.99±0.42GtC的凈碳損失量[圖4-18]。全球土地覆蓋變化對碳損失和碳吸收的影響全球土地覆蓋變化對碳損失和碳吸收的影響4.4全球不透水面擴張?zhí)紦p失4.4.1全球不透水面擴張?zhí)紦p失的時空特征35年間，全球不透水面擴張導致的總碳損失為1.04±0.04GtC,包括593.79±6.90MtC的表層土壤有機碳損失和448.37±35.27MtC的森林生物量碳損失。亞洲、北美洲和歐洲主導了全球不透水面擴張?zhí)紦p失，累積碳損失量分別為460.26±27.55MtC、224.76±17.17MtC和179.96±7.95MtC,占比分別為全球總量的44.16%、21.57%和17.27%。非洲、南美洲和大洋洲的碳損失總量相對較小，分別為72.32±10.34MtC、78.35±7.47MtC和26.51±3.13MtC,僅占全球總量的6.94%、7.52%和2.54%[圖4-19(a)]。((從緯度分布看，全球不透水面擴張造成的碳損失主要集中于北半球的0°~45°,約占全球總碳損失的65%。從經(jīng)度分布來看，其主要集中在東經(jīng)0°~50°(歐洲)、70°~135°(東亞和東南亞)和西經(jīng)65°~130°(北美地區(qū))。相較而言，非洲和南美洲的不透水面擴張?zhí)紦p失相對較少，非洲碳損失最多的地區(qū)位于西部沿海地區(qū)，南美洲不透水面擴張?zhí)既蛏鷳B(tài)環(huán)境 損失空間分布較為分散。綜合而言，碳損失的空間分布格局受不透水面擴張所控制，即經(jīng)濟發(fā)達和人口快速增長區(qū)域主導了全球不透水面擴張的碳損失[圖4-20]。2000年之后全球不透水面擴張?zhí)紦p失的速率明顯高于2000年之前，1985—2000年全球年均碳損失量為18.98MtC,而2000—2020的年均損失量超過35MtC。其中，森林生物量碳損失和表層土壤有機碳損失的年均值分別從2000年之前的為8.23MtC和10.75MtC增加全球土地覆蓋變化對碳損失和碳吸收的影響全球土地覆蓋變化對碳損失和碳吸收的影響35年間，因經(jīng)濟發(fā)展模式和人口增長體量的差異，六大洲因不透水面擴張導致的碳損失有著各自的時間變化特點。其中，亞洲和非洲的碳損失速率呈“上升-穩(wěn)定-下降”的態(tài)勢，主要原因是：隨著2015年可持續(xù)發(fā)展城市SDG11目標的提出，部分國家的城市擴張模式從高速擴張向“高品質(zhì)”建設(shè)過渡，且城市發(fā)展到一定規(guī)模之后也會出現(xiàn)飽和現(xiàn)象。北美洲、歐洲和大洋洲不透水面擴張?zhí)紦p失的速率呈現(xiàn)“上升-下降”的態(tài)勢，主要由于這些區(qū)域大部分為發(fā)達國家，2000年后基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)速度放緩。南美洲不透水面擴張?zhí)紦p失的速率在逐年升高，與南美洲持續(xù)加速的城市化進程一致[圖4-22]。1985-20002000-20052005-20102010-20152015-21985-20002000-20052005全球不透水面擴張導致的表層土壤有機碳損失中，占用耕地起主導作用，占據(jù)了總表層土壤有機碳損失的72.82%(表4-1)。碳損失(MtC)耕地森林灌木地草地濕地其他用地 六大洲不透水面擴張?zhí)紦p失的來源并不一致，亞洲和歐洲的的占用(>50%),其表層土壤有機碳損失高于森林生物量碳損失；北美洲、南美洲、非洲和大洋洲的碳損失主要占用了森林和耕地，其森林生物量碳土地覆蓋北美洲歐洲其他用地35年間，不同生態(tài)分區(qū)的不透水面擴張?zhí)紦p失速率表現(xiàn)出不同的變化態(tài)勢，且全球占比存在差異。全球不透水面擴張?zhí)紦p失主要集中于溫帶、熱帶和亞熱帶地區(qū)，占比分別為36.76%、32.52%和24.72%,寒帶地區(qū)僅占全球的6.00%。溫帶地區(qū)的碳損失速率表現(xiàn)出“上升-下降”的態(tài)勢，由1985—2000年的7.69±0.78MtC/a增長到2000—2005年的2015年的10.00±0.70MtC/a,后下降至2015—2020年的8.41±0.99MtC/a;熱帶地區(qū)的碳損失速率呈現(xiàn)出“上升-穩(wěn)定”的態(tài)勢，由1985—2000年5.82±1.28MtC/a上升到2000—2005年的12.70±2.17MtC/a,并一直維持在較高水平；寒帶地區(qū)的碳損失速率則表現(xiàn)出持續(xù)的35年間，東亞地區(qū)因不透水面擴張導致的碳損失總量為186.93±8.67MtC,占全球總量的17.94%。從空間分布角度分析，碳損失的分布與經(jīng)濟和人口活動顯著相關(guān)，中國的華北平原、長三角和珠三角以及日本的關(guān)東平原等地區(qū)的損失強度顯著高于其他經(jīng)濟發(fā)展偏弱區(qū)域[圖4-24a]。其次，從碳損失的速率分析，該區(qū)域平均碳損失速率為5.34±0.25MtC/a,呈現(xiàn)出“快速上升-穩(wěn)定-緩慢下降”的態(tài)勢。1985—2000年該區(qū)域的碳損失速率為3.81±0.41MtC/a,2000—2015年約為6.99±0.38MtC/a(城市快速化階段),到2015—2020年的5.01±0.49MtC/a(城市發(fā)展飽和階段)。35年間，北緯50°以南的北美洲地區(qū)不透水面擴張?zhí)紦p失總量為195.39±15.86MtC,占全球總量的18.75%。不透水面擴張?zhí)紦p失的強度反映了其經(jīng)濟發(fā)展狀況，如美國城市群區(qū)域的碳損失強度顯著高于墨西哥和加勒比海地區(qū)[圖4-25(a)],在該區(qū)域起主導作用。從時間變化看，平均碳損失速率為5.58±0.45MtC/a,表現(xiàn)出先上升后下降的態(tài)勢，由1985—2000年3.11±0.63MtC/a增長到2000—2005年的8.24±1.47MtC/a,后持續(xù)降低至全球生態(tài)環(huán)境 降低土地覆蓋變化碳收支估算的不確定性，助力全球“碳中和”,是國際社會及各國政府優(yōu)先關(guān)注事項。本報告利用多種遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品和《IPCC國家溫室氣體清單統(tǒng)計指南》中的碳收支估算模型，評估了1985—2020年全球土地覆蓋變化的碳損失和碳吸收。35年間，全球森林變化和不透水面擴張導致的碳損失呈加速態(tài)勢，累積碳凈損失約為1.全球土地覆蓋變化顯著,森林損毀和森林恢復均呈加速態(tài)勢，不透水面持續(xù)擴張全球土地覆蓋發(fā)生了顯著變化，其凈變化總面積約為533.27萬km2,占陸地(不含南極洲)面積的3.63%。其中，不透水面增幅最大(104.43%),增加面積為55.88萬km2。森林損毀(582.17萬km2)和森林恢復(342.16萬km2)在不同區(qū)域同時發(fā)生或同一區(qū)域交替由6.84萬km2/a增加至19.89萬km2/a,恢復速率仍低于損毀速率。在森林損毀和恢復作用下，全球森林凈減少速率在2010—2015年間達到峰值約為9.21萬km2/a,隨后略有降低，在遏制森林面積加速減少趨勢的方面取得了一定成效，但尚未完全球土地覆蓋變化導致的碳損失主要來源于森林損毀和不透水面3.全球森林恢復帶來的碳吸收雖呈增長態(tài)勢，但僅能抵消約30%的森林損毀碳損失森林恢復是陸地生態(tài)系統(tǒng)碳吸收增加的主要來源之一。35年間，全球森林恢復的碳吸收約為9.84GtC,南美洲、非洲和亞洲貢獻較大，約占總量的80%;但全球森林恢復碳吸收僅能抵消約30%的森林損毀碳損失。全球森林變化造成的碳損失與碳吸收相互抵消后，凈碳損失總量約為24.38GtC。因此，加強是國際社會協(xié)作應對全球氣候變化、實現(xiàn)全球“碳全球生態(tài)環(huán)境 1.專業(yè)術(shù)語1)土地利用變化(landusechange):指人類改變土地利用和管理方式，側(cè)重土地的2)碳損失(carbonloss):陸地生態(tài)系統(tǒng)固定的碳重新釋放到大氣中的過程。3)碳吸收(carbonsequestration):與碳損失過程相反，陸地生態(tài)系統(tǒng)從大氣中吸收4)碳收支(carbonbudget):指一個地區(qū)、國家或組織的二氧化碳排放量和吸收量之5)碳中和(carbonneutrality):即全球CO?凈零排放，是指在特定時間段內(nèi)，人類造6)碳儲量(carbonstock):即碳的儲備量，通常指一個碳庫(森林、海洋、土地等)中碳的數(shù)量。7)碳密度(carbondensity):即單位土地面積的碳儲量。8)凈碳效應(netcarbonexchange):指一段時間內(nèi)某種陸地生態(tài)系統(tǒng)類型與大氣之9)凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力(NetEcosystemProductivity,NEP):指植被所固定的有機碳中扣除本身呼吸和異養(yǎng)生物呼吸消耗(土壤呼吸)光合產(chǎn)物后的剩余部分。10)凈生物群區(qū)生產(chǎn)力(NetBiomeProductivity,NBP):指從凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力中減去各類自然和人為干擾(如火災、病蟲害、動物啃食、森林間伐以及農(nóng)林產(chǎn)品收獲)等非11)碳源(carbonsource):指向大氣釋放碳的過程、活動或機制，如毀林、煤炭燃燒12)碳匯(carbonsink):指通過各種方式吸收二氧化碳并將其儲存在自然系統(tǒng)中，以13)森林損毀(forestloss):指在以后轉(zhuǎn)換為非森林用途的土地上去除森林和直立的樹木的自然或人為過程。例如，森林轉(zhuǎn)換為農(nóng)業(yè)用地或城市用地。本報告將土地覆蓋類型14)森林恢復(forestgain):根據(jù)一定的恢復目標，采用一系列森林演替理論、森林培育和生態(tài)工程學的技術(shù)方法，通過人為干擾，排除引起森林退化的因子和切斷引起森林退化的過程，優(yōu)化森林生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與功能，使其恢復到演替15)不透水面(impervioussurfaces):指由不透水材料覆蓋的地表，通常包括屋頂、停全球土地覆蓋變化對碳損失和碳吸收的影響全球土地覆蓋變化對碳損失和碳吸收的影響車場及道路等滲透率較小的表面，是城市化最顯著的特征。本報16)生物量(biomass):指植物地上和地下等活的部分和枯死的有機干物質(zhì)，例如樹18)地下生物量(belowgroundb從土壤有機成分或枯落物中區(qū)分出來的細根(直徑≤2.0mm)。全球生態(tài)環(huán)境 附錄B數(shù)據(jù)源清單中國科學院空天信息創(chuàng)新研究院劉良云研究員團隊以2020年最新研發(fā)的30m全球地表覆蓋精細分類產(chǎn)品(GLC_FCS30-2020)為基準數(shù)據(jù)，提出了耦合連續(xù)變化檢測和動態(tài)更新相結(jié)合的長時序地表覆蓋動態(tài)監(jiān)測方案，利用1984—2022年所有Landsat衛(wèi)星數(shù)據(jù) 該產(chǎn)品沿用了2020年基準數(shù)據(jù)的分類體系，共包含35種地表覆蓋類型，更新周期在2000年以前和2000年以后分別為5年和逐年，定量精度評估表明該數(shù)據(jù)集在基礎(chǔ)分類體系下的總體精度為80.88%(±0.27%),而在精細分類體系下的總體精度約為73.24%(±0.30%)2.生物量遙感數(shù)據(jù)研究綜合兩套高分辨率、覆蓋全球范圍的地上生物量數(shù)據(jù)來獲取生物量碳庫信息，其中以美國國家航空航天局發(fā)射的全球生態(tài)系統(tǒng)動力學調(diào)查傳感器(GlobalEcosystemDynamicsInvestigation,GEDI)在2020-01-01至2020-12-31期間的4A級(L4A)25m足跡地上生物量密度數(shù)據(jù)為主，在其未覆蓋的高緯度地區(qū)則選用Santoro等人研制的用GEDI2A產(chǎn)品中相對高度(RH)指標和13個線性模型來預測植物功能類型(PFT)和世界區(qū)域的32種組合的AGBD(Duncansonetal.,2022),數(shù)據(jù)產(chǎn)品包含對單個足跡和相關(guān)預對合成孔徑雷達后向散射信號與約110897個野外實測StockVolume,GSV),進而結(jié)合公開的木材密度(WoodDensity,WD)和生物量膨脹因子 (BiomassExpansionFactors,BEFs)來間接得到對地上生物量及其不確定性的估計，具有研究選用中國科學院南京土壤研究所趙永存研究員團隊參與的國家重點研發(fā)項目“全球碳循環(huán)關(guān)鍵參數(shù)立體觀測與反演”關(guān)于表層土壤有機碳庫的重要成果，該數(shù)據(jù)集基于時空數(shù)字土壤制圖(DSMst)模型進行估算，包括1981—2018年主要土地類別(森林、草地、灌木地、稀樹草原、耕地、耕地/自然植被鑲嵌和稀疏植被地)表層(O~30cm)土壤有機碳(SoilOrganicCarbon,SOC)儲量，模型驗證RMSE為3.06g/kg,平均誤差為-0.19g/kg,決定系數(shù)R2為0.61(Xieetal.,2022),數(shù)據(jù)共享網(wǎng)址為/4.凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力數(shù)據(jù)研究選用中國科學院空天院牛錚研究員團隊參與的國家重點研發(fā)全球土地覆蓋變化對碳損失和碳吸收的影響全球土地覆蓋變化對碳損失和碳吸收的影響鍵參數(shù)立體觀測與反演”關(guān)于凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力的重要成果，該數(shù)據(jù)主要借助全球212個通量站點觀測的月凈生態(tài)系統(tǒng)交換數(shù)據(jù)和多源遙感產(chǎn)品，基于隨機NEP產(chǎn)品驗證精度為74%(Huanget五種動態(tài)植被模型，使用其在S2情景下的1985—2020期間逐年的凈生物群區(qū)生產(chǎn)力(NetBiomeProduction,NBP)數(shù)據(jù)(Sitchetal.,2015)。TRENDY作為全球碳計劃項目(Global部分的結(jié)果；考慮到森林生物量在本報告估算結(jié)果中的重要影始前均發(fā)生變化時的情景)6.衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)本報告主要采用的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)包括國產(chǎn)的高分一號衛(wèi)星和國外的陸地衛(wèi)星衛(wèi)星傳感器空間分辨率重訪周期高分一號(GF-1)衛(wèi)星搭載了兩臺2m分辨率全色、8m分辨率多光譜相機，四臺16m分辨率多光譜相機。Landsat-5衛(wèi)星是美國陸地衛(wèi)星系列中的第五顆，于1984年3月發(fā)射升空，是一顆光學對地觀測衛(wèi)星，有效載荷為專題制圖儀(TM)和多光譜成像儀(MSS)7.FAO生態(tài)分區(qū)數(shù)據(jù)研究選用聯(lián)合國糧農(nóng)組織推薦的生態(tài)分區(qū)數(shù)據(jù)作為劃分地理分數(shù)據(jù)由FAO依據(jù)降水、溫度等因素劃分得到，并在《IPCC2006國家溫室氣體清單統(tǒng)計指南》中得到推薦使用，包含了6種熱帶生態(tài)分區(qū)、5種亞熱帶生態(tài)分區(qū)、5種溫帶生態(tài)分區(qū) 表B-2各生態(tài)分區(qū)中英文名稱中文全稱英文全稱中文全稱熱帶雨林熱帶濕潤落葉林熱帶干燥森林熱帶灌叢熱帶沙漠熱帶山地系統(tǒng)亞熱帶濕潤森林亞熱帶干燥森林亞熱帶草原亞熱帶沙漠亞熱帶山地系統(tǒng)溫帶海洋森林溫帶大陸森林溫帶草原溫帶沙漠溫帶山地系統(tǒng)北方針葉林北方苔原森林北方山地系統(tǒng)所屬生態(tài)分區(qū)亞熱帶大太極地水洋西平洋圖B-1各生態(tài)分區(qū)的空間分布全球土地覆蓋變化對碳損失和碳吸收的影響全球土地覆蓋變化對碳損失和碳吸收的影響附錄C技術(shù)方法1.全球30m精細土地覆蓋動態(tài)監(jiān)測技術(shù)方法針對長時序地表覆蓋動態(tài)監(jiān)測，傳統(tǒng)逐期分類策略存在誤差累于時序Landsat數(shù)據(jù)的地表擾動監(jiān)測算法與應用研究取得了突破性的進展，發(fā)展了多種時 (Landsat-baseddetectionofTrendsinDisturbanceandRecovery),VCT(VegetationChangeTrack),CCDC(ContinuousChangeDetectionandClassification)和COLD(COntimonitoringofLandDisturbance)。其中，根據(jù)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的使用強度可以分為年際尺度變化檢測模型(LandTrendr和VCT)和全時序變化檢測模型(BFAST,CCDC和COLD)。具體而言，年際尺度變化檢測是指逐年選取或者合成一期能夠代表該年份地表狀態(tài)的數(shù)據(jù)(例如：林地監(jiān)測選取長勢峰值期)組合成為時序數(shù)據(jù)集，然后，通過時序分割算法或判別規(guī)則來檢測變化年份。該方法以時間維度作為分析對象，所以監(jiān)測結(jié)果消除了傳統(tǒng)逐期處理中存在的誤差累計問題，具有很好的時相連續(xù)性。但是，年際尺度時序數(shù)據(jù)在構(gòu)造過程中會受到云、陰影和定量化誤差等因素影響而導致數(shù)據(jù)在時間維度上存在不穩(wěn)定擾動，當該為了保證長時序地表覆蓋產(chǎn)品的準確性和魯棒性，研究摒棄了傳統(tǒng)逐期分類和年際尺度變化監(jiān)測的動態(tài)監(jiān)測方案，采用了基于全時序Landsat地表反射率的變化檢測模型 所以其變化檢測結(jié)果比年際尺度時序變化檢測模型更全面，尤其是在漸變檢測方面更為有效，另外，全時序建模也完美避免了年際尺度建模中存在的如何保證數(shù)據(jù)時相一致性問題。全時序變化檢測模型的核心原理如下，利用趨勢項、周期項和均值項來擬合反射率隨時間的變化規(guī)律，進而通過比較擬合模型和時間觀測值之間的插值來判斷變化的時間點的儒略日；c?;×x表征時序數(shù)據(jù)隨時間的趨勢性變化，主要用于林地生長和病蟲害導致的退化等)。地表反射率數(shù)據(jù)集以及全時序變化檢測掩膜文件，從不變區(qū)域中隨樣本局部自適應隨機森林模型；其次，由自適應隨機森林模型和變化區(qū)域多時相反射率特征來獲取變化區(qū)域的地表覆蓋更新結(jié)果；最后，組合變化區(qū)域全球生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測2023年度報告在《IPCC國家溫室氣體清單統(tǒng)計指南》所采用的聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FoodandAgricullureOrganization,FAO)生態(tài)分區(qū)基礎(chǔ)上，研究結(jié)合六大洲邊界將全球劃分成85個地理分區(qū)作為基本單元，進而對每一地理分區(qū)內(nèi)的所有土地覆蓋類別均建立碳密度與碳通本報告以2020年每一地理分區(qū)內(nèi)各精細類別森林的生物量碳密度查找表為基礎(chǔ)。首先，使用2020年30m全球地表覆蓋產(chǎn)品提取每一地理分區(qū)內(nèi)各精細類別森林的位置；然后，基于25m全球生態(tài)系統(tǒng)動力學研究傳感器(GlobalEcosystemDynamicsInvestigation,GEDI)L4A足跡生物量數(shù)據(jù)統(tǒng)計出屬于各類別森林的地上生物量數(shù)據(jù)集合(注：對于GEDI未覆蓋的高緯度區(qū)域，選用(Santoroetal.,上生物量數(shù)據(jù)),以各自集合的均值和標準差作為地上生物量碳密度查找表。量碳密度查找表所對應的地下生物量碳密度查找表，最終得到了完整對于時間序列生物量碳密度查找表的構(gòu)建，研究首先借助五種動態(tài)全球植被模型模擬的凈生物群區(qū)生產(chǎn)力(NBP),逐五年合成獲取時間分辨率與地表覆蓋產(chǎn)品相匹配的結(jié)果，并按照上述地理分區(qū)的方式構(gòu)建長時間序列凈生物群區(qū)生產(chǎn)力查找表；而后，通過時間回溯的方式，在2020年生物量碳密度查找表的基礎(chǔ)上，減去植被固碳在時間序列上的積累量，來最終得到與地表覆蓋產(chǎn)品時間分辨率相匹配的全球長時間序列生物量碳密度全球土地覆蓋變化對碳損失和碳吸收的影響全球土地覆蓋變化對碳損失和碳吸收的影響本報告主要在每一地理分區(qū)內(nèi)，首先通過逐五年均值合成，獲取時間分辨率與地表全球地表覆蓋產(chǎn)品提取每一地理分區(qū)內(nèi)各精細土地覆蓋類別的位置，并基于對應時相的表層土壤有機碳密度數(shù)據(jù)，統(tǒng)計出屬于各土地覆蓋類別的表層土壤有機本報告不同于《IPCC2006國家溫室氣體統(tǒng)計指南》給出的碳吸收因子，而以凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力表征碳通量，主要通過在每一地理分區(qū)內(nèi)，逐五年均值合成來獲取時間分辨率與地表覆蓋產(chǎn)品相匹配的全球凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力數(shù)據(jù)；而后在每一時間段內(nèi)，通過使用30m全球地表覆蓋精細類別產(chǎn)品提取每一地理分區(qū)內(nèi)各土地覆蓋類別的位置，并疊加對應時相的凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力數(shù)據(jù)，統(tǒng)計出屬于各土地覆蓋式中，NEP”,為在時間段內(nèi)，第m個屬于地理分區(qū)i和土地覆蓋類型j的凈生態(tài)系統(tǒng)生研究按照《IPCC國家溫室氣體清單統(tǒng)計指南》的計算準則，首先基于長時序全球精細地表覆蓋產(chǎn)品，在每一地理分區(qū)內(nèi)獲取了不同時間段各土地覆合上述構(gòu)建的全球動態(tài)精細化各類型碳庫密度查找表，針對森林生物量碳庫，研究總結(jié)了2020年全球、六大洲和生態(tài)分區(qū)的森林上生物量碳儲量狀況和全球生態(tài)環(huán)境遙感監(jiān)測2023年度報告析了六大洲森林平均碳密度的時間態(tài)勢。此外，研究也重點分析了202用類型即耕地、森林、草地、濕地、不透水面和其他用地的表層土壤有機碳庫在不同生態(tài)BioCstock=2Area×BioCmean碳庫和表層土壤有機碳庫損失。首先通過對1985—2020年30m全球地表覆蓋逐五年疊加分析，獲取了每一時間段內(nèi)各地理分區(qū)不同類型土地覆蓋變化面積(注：由于部分地區(qū)在2000年以前衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)的匱乏，逐五年的分析結(jié)果不可靠，因此2000年以前全球統(tǒng)一只表述1985—2000年的變化總量)。研究采用“承諾碳損失”的方式，即將碳庫損失統(tǒng)一歸因到土 (Davisetal.,2南》和文獻調(diào)研的結(jié)果，確定了如表C-1所示土地覆蓋變化后不同土地利用類型對表層土播定律量化了全球碳損失估算結(jié)果的不確定性。每一地理分區(qū)內(nèi)不同類型土地覆蓋的碳損失及其不確定性的量化過程如式(C.13)和式(C.14)所示。森林0草地濕地5.碳吸收計算方法系統(tǒng)生產(chǎn)力查找表取代《IPCC2006國家溫室氣體統(tǒng)計指南》給出的碳吸收因子。首先通過對1985—2020年30m全球地表覆蓋動態(tài)監(jiān)測產(chǎn)品逐五年疊加，獲取了每一時間段內(nèi)各地理分區(qū)森林恢復的面積(注：2000年以前全球統(tǒng)一只表述1985—2000年的變化總量);而后，通過分析森林恢復后地表覆蓋產(chǎn)品的時序標簽，獲取恢復區(qū)域森林后續(xù)所存在的時間段；最終，每個研究時間段內(nèi)森林恢復帶來的碳吸收量等于以往恢復區(qū)域森林的碳吸收和新恢復區(qū)域森林的碳吸收之和。全球森林恢復碳吸收量及其不確定性的量化過程如公式時長。全球生態(tài)環(huán)境 附錄D共享數(shù)據(jù)產(chǎn)品地理區(qū)域時間分辨率空間分辨率全全球1985—2020年2000年以后每五年1期方精云，柯金虎，唐志堯，等，2001.生物生產(chǎn)力的“4P”概念、估算及其相互關(guān)系[J].植物生態(tài)學報，25(4):414-419.劉良云，白雁，孫睿，等，2021.全球生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)關(guān)鍵參數(shù)立體觀測與反演[J].遙感技術(shù)與應用，36(1):11-24.劉良云，陳良富，劉毅，等，2022.全球碳盤點衛(wèi)星遙感監(jiān)測方法，進展與挑戰(zhàn)[J].遙感學報，26(2):243-267.assessingtheaccuracyanduncertaintyofglobalabove-groundbiomassmEnvironment,272:112917.BACCINIA,GOETZS,WALKERW,etal.,2012.Estimatedcarbondioxideemitropicaldeforestationimprovedbycarbon-densitymaps[J].Natureclimatechange,2(BASTOSA,CIAISP,SITCHS,etal.,2022.estimatesofnationalgrlearnedfromESA-CCIRECCAP2[J].CarbonBalanceandManaDAVISSJ,BURNEYJA,PONGRATZJ,etal.,2014.Methodsforemissionstoproducts[J].CarbonManagement,5(2):233-2DONA,SCHUMACHERJ,FREIBAUERA.2011.Impactoftropicalsoilorganiccarbonstocksametaanalysis[J].GlobalCDUNCANSONL,KELLNERJR,ARMSTONJ,etal.,2022.AbovegroundbiomassdensmodelsforNASA'sGlobalEcosystemDynamiesInvestigSensingofEnvironment,270:112845.FA0.2012.GlobalEcologicalZonesforFAOForestAssessmentWorkingPaperN.179,42pp,FAO,Rome.FENGY,ZENGZ,SEARCHINGERTD,etal.,2022.Doublingofannualforestcarbonlossoverthetropicsduringtheearlytwenty-firstFRIEDLINGSTEINP,O'SULLIVANM,JONESMW,etal.,22022[J].EarthSyst.Sci.Data,14(11):4811-4900.GANZENMüLLERR,BULTANS,WINKLERK,emissionsbasedonhigh-resolutionactivityEnvironmentalResearchLetters,17(6):06405GUOLB,GIFFORDRM.2002.Soilcarbonstocksandlandusechange:ametaanalys全球生態(tài)環(huán)境 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