森林碳汇潜力评估中准确获取评估因子数据的实际案例

发布时间：2025-02-14 15:27:18浏览次数：

在森林碳汇潜力评估里，准确获取评估因子数据是关键，以下为你分享一些实际案例。

野外调查案例：在鄂伦春自治旗林草湿碳汇价值实现建设项目中，工作人员聚焦当地主要树种、草地和湿地类型，依托基础数据开展野外调查。他们在样地内，使用专业工具精确测量树木胸径、树高，对于生物量测定，采取抽样采集样本，带回实验室烘干称重。例如，在一片落叶松林区，技术人员按照科学抽样方法，设置多个样地，每个样地内仔细测量每棵落叶松的胸径，使用测高仪测量树高，再通过经验公式估算树干生物量，对树枝、树叶和根系进行抽样采集测定。同时，对样地内的草地植被覆盖度、草种高度等进行记录，湿地则测量水位、水质等相关指标。通过此次野外调查，获取了大量第一手资料，为构建碳储量模型提供了关键基础参数。
遥感监测案例：陆地生态系统碳监测卫星为森林碳汇监测带来全新技术手段。该卫星搭载多波束激光雷达、多角度多光谱相机等多个载荷，采用点面结合、主被动结合的遥感体制。在内蒙古根河市典型森林类型区域开展业务测试时，通过多波束激光雷达，获取森林高度信息，利用多角度多光谱相机识别森林植被类型，计算植被覆盖度。比如，通过分析不同波段的光谱信息，准确区分出针叶林和阔叶林分布区域。多角度偏振成像仪和超光谱探测仪还能获取森林生物量、植被叶绿素荧光等关键参数，为评估森林碳汇潜力提供全面的大面积遥感数据，实现了 “一星多用”，大大提高了数据获取效率和覆盖范围。
文献资料收集案例：在研究西藏昌都市森林碳汇潜力时，项目组除了进行实地样地调查和遥感数据处理外，还广泛收集文献资料。他们查阅了国内外关于青藏高原地区森林生态系统的研究成果，参考其他高海拔地区森林碳储量、碳循环特征等数据。例如，借鉴了喜马拉雅山脉南麓某地区森林碳汇研究中关于树种生长特性与碳固定关系的数据，以及利用机器学习模型估算森林碳库的方法。通过对这些文献资料的分析，结合昌都市本地的实地调查数据，运用机器学习模型和集成算法，对昌都市森林进行全碳库估测，并评估人工造林项目碳汇潜力，最终项目成果得到专家组认可，认为内容全面、数据详实、技术方法先进。

来源：碳云管理中心

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