“雙碳”背景下林業遙感植被碳匯估算實驗設計

張 猛，孫 華

（中南林業科技大學 林學院，湖南 長沙 410004）

引言

自工業革命以來，全球的碳排放量顯著增加，溫室效應持續增強，使得地球平均氣溫和氣象災害發生頻率驟增。因此，減排增匯已成為各個國家關注的焦點之一［1-2］。第七十五屆聯合國大會上，國家主席習近平宣布，中國二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和［3］。近年來，植被碳匯、碳儲量估算成為國內學者的研究熱點，也成為高校教學與科研的重點之一。構建系統且有效的方法實現對植被固碳能力的定量估算與模擬，有利于深化濕地植被固碳能力特征、格局及時空變化的認識，對穩定濕地碳匯功能以及中國“碳中和”戰略的實現起著重要的作用［4-5］。植被碳匯遙感估算涉及多個學科，包括林學、生態學、遙感、氣象、土壤等，綜合性較強，林業遙感課程中的碳匯估算實驗對學生要求較高，既需要相關學科的理論知識，又需要對遙感相關軟件和算法較為熟悉，是本課程教學的難點和關鍵點。

在實驗教學過程中，首先需要學生了解和掌握什么是碳儲量，什么是碳匯。因為只有在深層次了解碳儲量、碳匯概念的基礎上，才能在實踐操作過程中更容易理解和掌握碳儲量、碳匯估算步驟、流程。NEP（植被凈生態系統生產力）表示NPP（植被凈初級生產力）與RH（土壤異養呼吸）之間的差值，是植被生態系統碳的凈吸收或凈儲存，可以定量描述植被生態系統碳源/匯的能力。當NEP＞0時，表示生態系統發揮碳匯功能，反之則為碳源［6］。植被儲存了世界陸地生態系統地上部分76%～98%的碳儲量，故植被狀況在很大程度上決定了陸地生物圈是碳源還是碳匯［7］。介紹完碳匯概念后，可以適當給學生介紹植被碳匯的研究現狀，引導學生思考不同碳匯計算方法的原理和優劣。例如，首先給學生講解植被碳匯主要的估算方法，如傳統的植被碳匯估算方法主要是站點測試，通過通量塔或者渦度設備測定二氧化碳的流動來確定植被碳匯。隨著技術和理論的發展，相繼出現了生產力模型、生理生態模型、光能利用率模型以及生態—遙感耦合模型等［8］。由于遙感監測手段省時、省力，模型結構簡單，以及易于計算等特點，“遙感數據+生態模型”的方式已成為估算植被碳儲量的主要途徑［9］。特別是“雙碳”戰略的提出和大力推進生態文明建設的要求，將生態系統碳儲量研究的重要性提升到了一個新的高度。不同領域碳儲量確定的方法不同，目前環境遙感領域的學者多以“NEP=NPP-RH”為基本理論進行碳源/匯的估算，且估算結果與實際值差別不大，能代表該區域碳量的實際情況，也能從區域尺度上估算碳源/匯值。其中，RH（土壤異養呼吸）的計算相對簡單且容易理解，但NPP（植被凈初級生產力）的計算則相對復雜。在實踐操作之前，通過PPT的形式，生動形象地給學生展示目前碳匯估算的主要方法及其優缺點，并向學生詳細介紹和解釋遙感技術在大尺度、大范圍碳匯估算當中的優勢。通過不同方法的對比分析，教師能夠讓學生將理論知識與實踐操作相互融合，達到更好的教學效果。

盡管已有部分農林高校針對森林蓄積量、生物量的計算設置了相關的林業遙感實驗課程，但就碳匯的理論與實驗課程的建設還需進一步加強。針對目前中南林業科技大學林學專業林業遙感實驗課程中關于碳匯估算的實驗設計相對缺乏和不完善等問題，筆者嘗試通過碳儲量、碳匯理論的講解，不同碳匯估算方法的介紹和對比分析，以及遙感技術在碳匯估算中優勢的展示，從而使學生對植被碳匯遙感估算的原理及其流程有一個初步的了解。同時，借助遙感軟件及遙感影像數據進行碳匯估算實際操作，讓學生掌握植被碳匯計算過程（碳匯計算原理見圖1）。

圖1 碳匯計算原理

一、實驗目的

碳源/匯估算是當前實驗的熱點，遙感技術是碳源/匯估算的重要手段。以目前的實驗項目“基于遙感技術估算碳源/匯”為基礎，筆者引入臺式計算機、遙感影像處理軟件及CASA插件作為基本估算設備，結合NDVI數據、氣象數據、植被分類數據等輔助數據估算植被凈初級生產力（NPP），根據裴志永等人構建的模型估算土壤異養呼吸（RH），并結合NPP、RH估算結果，估算植被凈生態系統生產力（NEP），以提高學生對于長時間序列碳源/匯的估算能力。

二、實驗設計

（一）實驗材料及設備

1.實驗數據。（1）遙感數據：洞庭湖流域MODIS NDVI數據。（2）氣象數據：洞庭湖流域所有氣象站點月總降水量、月平均氣溫、月總太陽輻射數據，以及各氣象站點的經度、緯度和海拔高度。（3）洞庭湖流域植被分類數據。（4）其他數據：地形數據、洞庭湖流域行政區劃數據，等等。

2.實驗設備：內存1T的計算機、NEVI、CASA模型插件、ArcGIS、SPSS。

（二）實驗原理

NEP（凈生態系統生產力）代表NPP（凈初級生產力）與RH（土壤異養呼吸）之間的差值，即植被對碳的凈吸收或凈儲存，可用于量化植被作為碳源/匯的能力。當NEP＞0，表示該生態系統為碳匯，反之為碳源。

NPP是綠色植物在單位面積和單位時間內積累的有機物數量，是光合作用固定的有機碳減去植被自身呼吸作用消耗的部分。它是生態系統中碳源/匯和調節生態過程的主要因子，并在全球變化及碳平衡中發揮著重要作用。

RH是生態系統碳源/匯的重要方面，準確估算生態系統中的RH對于區域生態系統碳源/匯的過程至關重要。

（三）實驗步驟

1.數據準備與處理。本實驗采用的MODIS NDVI 數據來源于谷歌地球引擎（Google Earth Engine）的數據集（MOD13Q1.061 Terra Vegetation Indices 16-Day Global 250 m），圖像空間分辨為250 m，時間分辨率為16天，利用ArcGIS將NDVI取值范圍換算為-1～1，用最大值合成法將其合成時間分辨率為月的NDVI數據集；植被分類數據來源于谷歌地球引擎的數據集（MCD12Q1.006 MODIS Land Cover Type Yearly Global 500 m），圖像空間分辨率為500 m，共17類，根據改進的CASA模型中的土地利用類型信息進行重新分類；氣象數據來自中國氣象科學數據中心，涉及湖南省、湖北省39個氣象站點（其中太陽輻射數據為8個站點），利用DEM數據及經緯度數據，在SPSS和ArcGIS軟件中利用多元線性回歸進行空間插值。所有數據通過ENVI轉換為WGS-84/UTM，49N投影，分辨率重采樣為250 m×250 m。

2.NPP估算。首先，在本地將NPP估算過程中所需的靜態參數全部設置好，所需輸入的參數有植被類型、NDVImax、NDVImin、SRmax、SRmin、εmax；然后，將處理好的靜態參數文件、植被類型數據、NDVI時間序列數據、月平均溫度、月總降水量、月太陽總輻射量數據依次導入CASA插件，并選擇好計算結果保存路徑，點擊完成，等待NPP估算結果。

3.RH估算。結合氣溫及降水數據，構建土壤異養呼吸與降水、氣溫1回歸模型，計算公式如下。

將已準備好的月平均氣溫、降水的柵格數據導入ArcGIS中，利用ArcGIS軟件當中的柵格計算器并依據公式（1）相繼輸入月平均氣溫與降水數據，最后得到研究區本年度的土壤異養呼吸結果。

4.NEP估算。根據步驟2、3的估算結果，計算植被NEP，計算公式如下：

同樣，利用ArcGIS軟件當中的柵格計算器或者ENVI軟件當中的波段，依據公式（2）對植被碳匯NEP進行計算，將所得的結果在ArcGIS中展示，并簡要地分析洞庭湖流域NEP的空間分布情況以及不同土地利用類型的NEP均值。

（四）結果分析

洞庭湖流域空間分布特征明顯，總體呈“三面北開”的不對稱的馬蹄形，流域西部、南部、東部為高值區，環洞庭湖區為低值區。按子流域對研究區植被NEP多年平均值的空間分布進行統計，各子流域的分布差異為：（1）澧水流域位于洞庭湖流域西北部，以林地為主，為高值區，其多年NEP平均值在各子流域中最高；（2）湘江流域位于洞庭湖流域東南部，是洞庭湖流域最大的水系，東面和南面以林地為主，西面和北面以耕地和草地為主，其上游為高值區，中下游為低值區；（3）資水流域位于洞庭湖流域中部，以林地為主，約占50%，還有大片耕地和部分草地覆蓋，為高值區；（4）沅江流域位于洞庭湖流域西部，以林地為主，為高值區，但其過多降水量在一定程度上影響了植被的光合作用，因此其多年NEP平均值相較于其他高值區來說偏低；（5）環洞庭湖區位于洞庭湖流域北部，地勢低平，河網密布，以耕地和濕地為主，屬低值區，其多年NEP平均值在各子流域中最低。植被覆蓋的差異是造成流域間NEP差異的重要原因。研究區內不同土地覆蓋類型之間的NPP存在較大差異，其中林地＞耕地＞草地＞濕地。

結語

植被碳匯遙感估算過程中重要的部分是植被凈初級生產力（NPP）的估算，因此在實驗過程中詳細介紹了如何計算得到植被NPP，然后根據植被生態系統NEP與NPP和土壤異養呼吸的關系，得到了植被碳匯結果。在實際操作過程中，向學生詳細介紹了植被碳匯計算過程中需要了解的一些概念和遙感數據，引導學生按照實驗流程進行操作與分析，使學生對碳匯計算過程中所需的遙感軟件與遙感影像有一定的了解，能夠讓學生學會分析問題并拓寬思維方式，為以后的科研和實踐工作打好基礎。在本實驗課程設計與建設的過程中，還可融入一定的課程思政建設內容，充分發揮“碳達峰、碳中和”戰略的對立與統一思想作用。在教學過程中，分析碳達峰與碳中和的內在聯系和對立統一性，能夠讓學生快速理解“雙碳”戰略的內涵。