詹劲昱
(辽宁省林业调查规划院,辽宁沈阳 110122)
基于遥感大样地调查的LULUCF碳汇计量监测方法
詹劲昱
(辽宁省林业调查规划院,辽宁沈阳 110122)
该文主要利用已有的各类林业监测体系和监测成果,运用遥感和地理信息技术,结合地面调查,在省或区域范围内进行一定周期的LULUCF碳汇计量监测工作,掌握区域内土地利用、土地利用变化与林业活动引起的碳汇量变化情况,为林业碳汇参与国际碳交易、国际谈判涉林议题提供有力支撑。
LULUCF;碳汇计量监测;遥感大样地
土地利用、土地利用变化和林业(LULUCF)活动是减排的有效手段。LULUCF碳监测体系的建设能快速、准确地获得区域中土地利用类型面积数据,得到土地利用活动变化引起的碳储量变化监测,实现对土地类型变化而导致的碳变化量监测。利用已有的森林资源调查成果数据和相关的各种林业监测数据,并辅助增设地面样地调查,按照LULUCF活动的要求,可实现的任务有:①实现对区域范围内土地利用类型分布及其变化信息的监测,获取各类土地利用活动变化边界信息(类型、面积),使得土地利用类型变化的边界清晰;②获取基于LULUCF活动变化引起的土地利用类型变化的属性信息以及一定周期的LULUCF活动变化引起的土地利用类型变化信息,实现由此导致的碳储量和变化量的计量监测,进行不确定性分析,得到监测成果。
LULUCF碳汇计量监测技术框架包括基础数据源、抽样设计、土地利用类型及其变化、碳汇(源)计量和数据整合处理分析。基础数据源为LULUCF碳汇计量监测提供基础数据;抽样设计使LULUCF碳汇计量监测的成果能够和国际接轨,并具有统一的技术体系;土地利用类型及其变化调查和碳汇计量为LULUCF碳汇计量监测的核心内容;数据整合处理分析为各类基础数据、计算方法和不同模型选择以及最后的碳计算提供处理平台和工具,确保计量结果的精度和质量。
充分利用既有的森林资源调查、湿地调查等数据源进行碳汇计量监测,并辅助地面遥感大样地调查,获得一定范围内土地利用类型及变化信息,结合森林植被生物量测算和地类变化监测,实现在一定监测周期内对LULUCF所引起的碳变化计量监测。
内容主要包括数据源选择、地类变化调查、地面样地调查、碳储量及变化计算等。数据源选择主要为碳储量及变化、地类变化调查及地面样地调查提供基础信息。地面样地调查主要是获得森林植被特征信息、地类边界特征信息、森林植被生物量基本信息等。辅助地面调查和遥感土地覆被类型分类,测算出各土地类型碳储量,结合各种因子和信息数据,分析测算结果。具体内容见图1。
图1 土地利用、土地利用变化及林业(LULUCF)碳汇计量监测流程图
为获取遥感大样地中的土地利用类型以及各地类的面积,需要充分利用现有林业资源调查数据,辅以遥感影像、地面调查等提高资源调查数据的时效性,并节约时间,提高成本有效性。另一方面还需要获取有关森林、湿地等地类生物量碳测算数据。在对数据源进行选择时应坚持的原则:
①数据质量和精度就高不就低的原则。在选取已有的林业资源调查数据,要对数据的质量和精度进行校验,选择质量好和精度高的数据,如有不同比例尺的数据优先考虑大比例尺的数据。
②综合考虑多种数据源,数据来源就多不就少的原则。数据资源比较多的省份,如有最新一次的二类调查数据和森林资源清查数据以及其他的专项调查数据等,同时还能够获取最新的高分辨率遥感影像,要考虑多种数据源的综合分析利用。
③数据时间同期同时相的原则。在基于已有的林业资源监测数据选择遥感影像时,尽量选择同一时期、同一时相的遥感数据。
以公里格网为抽样单元,大小24 km×24 km,以省或区域为独立总体,分别以公里格网中心点为抽样点,通过抽样点的属性特征值对各总体进行统计估算。
样地调查的目的:①通过所有布设样地的调查,获得总体土地类型变化的面积;②通过样地内样方的调查,推算出公里格网内生物量计算的平均参数。
样地布设的要求:
①样地布点。以每个公里格网中心点4 km×4 km样地的中心点进行布点。
②样地大小与形状。样地选择方形样地,大小为4 km×4 km,样地每边的方位角为0°、90°、180°、270°四个正方向。
土地利用变化信息获取主要包括公里格网选择、数据源优化选择、地类划分与调查、地面样地调查、数据计算与分析等。公里格网选择是确定调查总体及数据计算单元;数据源优化选择是为地类划分与调查、地面样地调查提供基础数据;地类划分与调查是确定土地覆被类型以及面积的计算;地面样地调查是获得森林植被特征信息、森林植被生物量基本信息等;结合地面调查和遥感土地覆被类型分类,测算各土地类型碳储量,结合各种因子和信息数据分析测算结果。
①土地利用类型面积所占比均值估计:
式中:PAi
为第i土地利用类型所占面积平均比例;aij为第i土地利用类型第j样地中的面积(hm2);A为大样地面积(不跨边界时为4 km×4 km,跨边界时以其实际面积计算);N为样地总数。
PAi估计的标准差:
绝对误差限:
式中:tα为可靠性指标,当α=0.05 时,tα值为1.96;当α=0.1时,tα=1.645。
相对误差限:
估计精度:
②土地利用类型i总面积:
式中:Ai为第i土地利用类型总面积,hm2;S为总体面积,hm2。
土地利用类型碳储量统计主要是针对林地并覆盖有森林植被部分所采取的统计计算方法。此部分的统计计算是依据面积统计后,分别计算森林类型的单位面积特征值(生物量碳密度)、枯死部分碳密度、土壤碳特征值等内容,计算相应碳库中的碳储量。由于各种森林类型特征值,如平均年龄、平均胸径、平均蓄积量等都来自全国森林资源一类清查或二类调查的统计成果,所以此处的平均特征值统计估计精度也与原调查统计估计精度相同。
①土地利用类型生物量碳储量。可分别由单位面积平均蓄积量或单位面积平均生物量来计算相应土地利用类型的乔木层地上与地下碳储量。
平均蓄积量计算方法:
平均生物量计算方法:
式中:C为生物量总碳储量(tC);A为总体面积(hm2);Ai,j为第i土地利用类型第j优势树种(组)或森林类型的面积(hm2);为第i土地利用类型第j优势树种(组)或森林类型平均生物量碳密度;公式中其他指标与前面公式中一致。
非乔木层生物量包括下层的灌木和草本生物量。其计算公式可采用两种方法计算:
②枯死部分生物量碳储量。其计算方法与非乔木层生物量计算类似。计算公式:
③土壤碳储量。土壤碳储量是通过调查获得的土壤类型面积和相应土壤类型平均碳密度(可选用1 m、0.30 m厚)参数,计算相应类型土壤碳库,然后相加得到土壤总碳储量。
式中:Ai,j表示第i类型土壤第j个样地面积。此公式也可简化为土壤类型面积与相应土壤平均碳密度相乘求和得到土壤总碳储量。
各统计量的估计标准差和估计精度可根据抽样的样本单元数分别计算其相应的估计值。
④估计精度计算。
各碳库统计量的估计标准差和估计精度可根据抽样的样本单元数分别计算其相应的估计值。其数据源来自一类资源清查、二类规划设计调查,抽样精度与误差来自原数据样本量和测算值。为了保证原有数据统计精度不降低,要求各类型碳库抽样估计精度不低于90%。各项指标具体计算公式:
以上估计值的误差与精度计算,可分别类型按碳库统计进行计算,或者根据实际数据源及其所包括的内容进行相应统计分析与计算,确保每项碳库指标都有估计误差与精度。
根据土地利用变化与林业相关活动导致的碳库变化,可分为利用类型发生变化和没有发生变化两方面进行计算,通常选用库-差别法进行变化后导致的碳库变化量计算。针对与林地相关的并发生变化后的碳库变化计算:
①土地利用类型未发生变化
土地利用类型没有发生变化可采用下式计算各碳库,其在t时间的碳库储量可选用上面相应碳库的计算获得,然后将两个时间段相减并除以相应时间长,就可得到年度碳库变化量,进一步计算出其年碳汇量大小。
②土地利用类型发生变化
参考土地利用类型碳储量的相应部分计算公式来完成此部分的计算。
充分利用现有森林资源调查数据,通过对不同土地利用活动类型的判别,获取相应的数据,选择合理的参数和模型,确定适宜的计算方法,分别测算各地类碳库现存量及活动变化量。根据土地类型与活动建立土地利用类型转移矩阵,通过此矩阵分别所对应的活动与类型建立相应数据、模型和方法,并计算出各部分碳库变化量,得到在LULUCF情景下各地类各种活动所导致的碳汇变化量。该方法的主要应用有:
①编制全国或省(市区)LULUCF温室气体清单。主要包括清单组成部分、数据获取与计算方法、数据成果、相关分析等方面。
②各项林业活动碳汇量监测专项成果(林业工程、林业专项活动等)。主要内容是针对林业专项活动目标,测算出其碳储量、年度碳汇量,涉及碳库范围和变化范围,分析相关要素及主要数据成果内容,重点是反映林业专项目标成果内容。
③区域森林未来碳储量、碳汇量及潜力预测成果。主要是通过一定的方法,利用现有数据和变化规律与趋势特征,对区域森林未来碳储量及碳汇量进行科学预测。
④其他有关林业专项内容计量监测成果。服务专项监测,基于监测目的确定监测数据获取方法与测算技术。
⑤为林业减缓和适应气候变化的措施与评价提供数据支撑成果。基于对相关林业应对气候变化工作的测算与评价,结合相关研究成果,对林业减缓与适应气候变化的相关内容进行评价或为评价提供有力的数据支撑。
⑥地方碳汇交易项目计量监测专项成果。建立项目尺度的相关方法指南、模型参数及计算工具,为林业碳汇项目交易提供碳汇量测算方面的计量与监测成果。
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S718.557
A
1001-1714(2017)06-0020-04
2017-05-11
詹劲昱(1979-),男,高级工程师,从事林业调查规划工作。E-mail:zh12379@163.com。
张素清)