基于30米分辨率林龄评估未来中国森林的增汇潜力与降汇风险
编号:2345 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-12 12:03:23 浏览:978次 口头报告

报告开始:2024年05月18日 14:09(Asia/Shanghai)

报告时间:12min

所在会场:[S7] 主题7、遥感与地理信息科学 [S7-1] 主题7、遥感与地理信息科学 专题7.1(18日下午,301)

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摘要

为实现碳中和,人们期待森林碳汇倍增。不少研究基于自然和人为因素预测中国未来的森林碳汇将会增加22–67%。然而,这些预测结果可能过于乐观,因为他们并未考虑森林年龄对碳汇的影响。森林的碳汇潜力与净初级生产力(NPP)密切正相关,NPP在幼龄阶段迅速增加,在中龄达到峰值,在老龄阶段逐渐下降。导致老龄林NPP下降的主要机制是总初级生产力(GPP)和自养呼吸(Ra)随林龄减少,其中GPP的减少速度更快。中国自20世纪60年代以来进行了大规模的造林和再造林计划,森林覆盖率从14%增加到23%,目前大部分森林处于幼龄和中龄阶段,具有较高的碳吸收能力。如果不发生大规模的森林扰动,中国森林还能维持一段时间的高碳汇。但随着森林的自然衰老,降汇风险将显著增加。

中国森林主要分布在山区,受地形和人为因素的干扰,林分尺度较小(102–1002平方米)。然而,目前中国林龄数据产品的空间分辨率均为1000米,远远大于林分尺度,不足以定量刻画中国的林龄结构并据此预测碳汇变化。例如,林龄为10年和60年森林的固碳潜力较低,但将它们平均时,林龄则为35年,对应的固碳潜力则可能翻倍。因此,需要与林分尺度相匹配的林龄分布图,以提高森林碳汇预测的可靠性。同时,我们也缺乏中国不同地区不同森林类型的生长曲线,难以更准确判断林龄将如何影响中国碳汇的未来走势。

为解决上述问题,本研究基于高分辨率(30 m)时间序列卫星遥感数据,联合森林扰动监测和机器学习,绘制了中国2019年30米分辨率的森林年龄分布图;并基于全国3121个样地调查数据、卫星遥感数据和森林清查数据,提取了不同地区不同森林类型的生长曲线;最后,联合降尺度得到的30米分辨率2000–2021年NPP数据,预测和评估了2022–2100年中国森林的增汇潜力和降汇幅度。结果表明,在不考虑未来气候和大气成分变化、人为和自然灾害影响下,受林龄结构的影响,当前中国森林的碳汇水平仅能维持15年,其后随林龄增加,固碳潜力将在2060–2100年下降8–17%,这预示着未来中国森林碳汇的减弱。通过选择性砍伐和实施新的或改进的造林来优化林龄结构,可能有助于缓解这一趋势。这一发现对区域和全球碳循环和气候预测非常重要,同时也对制定增强陆地碳汇的森林管理策略具有指导意义。

关键词
碳循环,林龄,高分辨率,森林扰动监测,森林碳汇
报告人
商荣
副教授 福建师范大学

稿件作者
商荣 福建师范大学
陈镜明 福建师范大学;多伦多大学
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    05月17日

    2024

    05月20日

    2024

  • 03月31日 2024

    初稿截稿日期

  • 03月31日 2024

    报告提交截止日期

  • 05月20日 2024

    注册截止日期

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厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
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