“雙碳”背景下林業(yè)遙感植被碳匯估算實驗設(shè)計

張 猛，孫 華

（中南林業(yè)科技大學(xué) 林學(xué)院，湖南 長沙 410004）

引言

自工業(yè)革命以來，全球的碳排放量顯著增加，溫室效應(yīng)持續(xù)增強(qiáng)，使得地球平均氣溫和氣象災(zāi)害發(fā)生頻率驟增。因此，減排增匯已成為各個國家關(guān)注的焦點之一［1-2］。第七十五屆聯(lián)合國大會上，國家主席習(xí)近平宣布，中國二氧化碳排放力爭于2030年前達(dá)到峰值，努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和［3］。近年來，植被碳匯、碳儲量估算成為國內(nèi)學(xué)者的研究熱點，也成為高校教學(xué)與科研的重點之一。構(gòu)建系統(tǒng)且有效的方法實現(xiàn)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(rèn)識，對穩(wěn)定濕地碳匯功能以及中國“碳中和”戰(zhàn)略的實現(xiàn)起著重要的作用［4-5］。植被碳匯遙感估算涉及多個學(xué)科，包括林學(xué)、生態(tài)學(xué)、遙感、氣象、土壤等，綜合性較強(qiáng)，林業(yè)遙感課程中的碳匯估算實驗對學(xué)生要求較高，既需要相關(guān)學(xué)科的理論知識，又需要對遙感相關(guān)軟件和算法較為熟悉，是本課程教學(xué)的難點和關(guān)鍵點。

在實驗教學(xué)過程中，首先需要學(xué)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(chǔ)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(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力）表示NPP（植被凈初級生產(chǎn)力）與RH（土壤異養(yǎng)呼吸）之間的差值，是植被生態(tài)系統(tǒng)碳的凈吸收或凈儲存，可以定量描述植被生態(tài)系統(tǒng)碳源/匯的能力。當(dāng)NEP＞0時，表示生態(tài)系統(tǒng)發(fā)揮碳匯功能，反之則為碳源［6］。植被儲存了世界陸地生態(tài)系統(tǒng)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(dāng)給學(xué)生介紹植被碳匯的研究現(xiàn)狀，引導(dǎo)學(xué)生思考不同碳匯計算方法的原理和優(yōu)劣。例如，首先給學(xué)生講解植被碳匯主要的估算方法，如傳統(tǒng)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(shè)備測定二氧化碳的流動來確定植被碳匯。隨著技術(shù)和理論的發(fā)展，相繼出現(xiàn)了生產(chǎn)力模型、生理生態(tài)模型、光能利用率模型以及生態(tài)—遙感耦合模型等［8］。由于遙感監(jiān)測手段省時、省力，模型結(jié)構(gòu)簡單，以及易于計算等特點，“遙感數(shù)據(jù)+生態(tài)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(zhàn)略的提出和大力推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)的要求，將生態(tài)系統(tǒng)碳儲量研究的重要性提升到了一個新的高度。不同領(lǐng)域碳儲量確定的方法不同，目前環(huán)境遙感領(lǐng)域的學(xué)者多以“NEP=NPP-RH”為基本理論進(jìn)行碳源/匯的估算，且估算結(jié)果與實際值差別不大，能代表該區(qū)域碳量的實際情況，也能從區(qū)域尺度上估算碳源/匯值。其中，RH（土壤異養(yǎng)呼吸）的計算相對簡單且容易理解，但NPP（植被凈初級生產(chǎn)力）的計算則相對復(fù)雜。在實踐操作之前，通過PPT的形式，生動形象地給學(xué)生展示目前碳匯估算的主要方法及其優(yōu)缺點，并向?qū)W生詳細(xì)介紹和解釋遙感技術(shù)在大尺度、大范圍碳匯估算當(dāng)中的優(yōu)勢。通過不同方法的對比分析，教師能夠讓學(xué)生將理論知識與實踐操作相互融合，達(dá)到更好的教學(xué)效果。

盡管已有部分農(nóng)林高校針對森林蓄積量、生物量的計算設(shè)置了相關(guān)的林業(yè)遙感實驗課程，但就碳匯的理論與實驗課程的建設(shè)還需進(jìn)一步加強(qiáng)。針對目前中南林業(yè)科技大學(xué)林學(xué)專業(yè)林業(yè)遙感實驗課程中關(guān)于碳匯估算的實驗設(shè)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(shù)在碳匯估算中優(yōu)勢的展示，從而使學(xué)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(shù)據(jù)進(jìn)行碳匯估算實際操作，讓學(xué)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?zāi)康?/h2>

碳源/匯估算是當(dāng)前實驗的熱點，遙感技術(shù)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(shù)估算碳源/匯”為基礎(chǔ)，筆者引入臺式計算機(jī)、遙感影像處理軟件及CASA插件作為基本估算設(shè)備，結(jié)合NDVI數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、植被分類數(shù)據(jù)等輔助數(shù)據(jù)估算植被凈初級生產(chǎn)力（NPP），根據(jù)裴志永等人構(gòu)建的模型估算土壤異養(yǎng)呼吸（RH），并結(jié)合NPP、RH估算結(jié)果，估算植被凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力（NEP），以提高學(xué)生對于長時間序列碳源/匯的估算能力。

二、實驗設(shè)計

（一）實驗材料及設(shè)備

1.實驗數(shù)據(jù)。（1）遙感數(shù)據(jù)：洞庭湖流域MODIS NDVI數(shù)據(jù)。（2）氣象數(shù)據(jù)：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(shù)據(jù)，以及各氣象站點的經(jīng)度、緯度和海拔高度。（3）洞庭湖流域植被分類數(shù)據(jù)。（4）其他數(shù)據(jù)：地形數(shù)據(jù)、洞庭湖流域行政區(qū)劃數(shù)據(jù)，等等。

2.實驗設(shè)備：內(nèi)存1T的計算機(jī)、NEVI、CASA模型插件、ArcGIS、SPSS。

（二）實驗原理

NEP（凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力）代表NPP（凈初級生產(chǎn)力）與RH（土壤異養(yǎng)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(dāng)NEP＞0，表示該生態(tài)系統(tǒng)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(nèi)積累的有機(jī)物數(shù)量，是光合作用固定的有機(jī)碳減去植被自身呼吸作用消耗的部分。它是生態(tài)系統(tǒng)中碳源/匯和調(diào)節(jié)生態(tài)過程的主要因子，并在全球變化及碳平衡中發(fā)揮著重要作用。

RH是生態(tài)系統(tǒng)碳源/匯的重要方面，準(zhǔn)確估算生態(tài)系統(tǒng)中的RH對于區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)碳源/匯的過程至關(guān)重要。

（三）實驗步驟

1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與處理。本實驗采用的MODIS NDVI 數(shù)據(jù)來源于谷歌地球引擎（Google Earth Engine）的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集；植被分類數(shù)據(jù)來源于谷歌地球引擎的數(shù)據(jù)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(jù)改進(jìn)的CASA模型中的土地利用類型信息進(jìn)行重新分類；氣象數(shù)據(jù)來自中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心，涉及湖南省、湖北省39個氣象站點（其中太陽輻射數(shù)據(jù)為8個站點），利用DEM數(shù)據(jù)及經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，在SPSS和ArcGIS軟件中利用多元線性回歸進(jìn)行空間插值。所有數(shù)據(jù)通過ENVI轉(zhuǎn)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(tài)參數(shù)全部設(shè)置好，所需輸入的參數(shù)有植被類型、NDVImax、NDVImin、SRmax、SRmin、εmax；然后，將處理好的靜態(tài)參數(shù)文件、植被類型數(shù)據(jù)、NDVI時間序列數(shù)據(jù)、月平均溫度、月總降水量、月太陽總輻射量數(shù)據(jù)依次導(dǎo)入CASA插件，并選擇好計算結(jié)果保存路徑，點擊完成，等待NPP估算結(jié)果。

3.RH估算。結(jié)合氣溫及降水?dāng)?shù)據(jù)，構(gòu)建土壤異養(yǎng)呼吸與降水、氣溫1回歸模型，計算公式如下。

將已準(zhǔn)備好的月平均氣溫、降水的柵格數(shù)據(jù)導(dǎo)入ArcGIS中，利用ArcGIS軟件當(dāng)中的柵格計算器并依據(jù)公式（1）相繼輸入月平均氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)，最后得到研究區(qū)本年度的土壤異養(yǎng)呼吸結(jié)果。

4.NEP估算。根據(jù)步驟2、3的估算結(jié)果，計算植被NEP，計算公式如下：

同樣，利用ArcGIS軟件當(dāng)中的柵格計算器或者ENVI軟件當(dāng)中的波段，依據(jù)公式（2）對植被碳匯NEP進(jìn)行計算，將所得的結(jié)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(jié)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(qū)，環(huán)洞庭湖區(qū)為低值區(qū)。按子流域?qū)ρ芯繀^(qū)植被NEP多年平均值的空間分布進(jìn)行統(tǒng)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(qū)，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(qū)，中下游為低值區(qū)；（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(qū)；（4）沅江流域位于洞庭湖流域西部，以林地為主，為高值區(qū)，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(qū)來說偏低；（5）環(huán)洞庭湖區(qū)位于洞庭湖流域北部，地勢低平，河網(wǎng)密布，以耕地和濕地為主，屬低值區(qū)，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(qū)內(nèi)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(jié)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(chǎn)力（NPP）的估算，因此在實驗過程中詳細(xì)介紹了如何計算得到植被NPP，然后根據(jù)植被生態(tài)系統(tǒng)NEP與NPP和土壤異養(yǎng)呼吸的關(guān)系，得到了植被碳匯結(jié)果。在實際操作過程中，向?qū)W生詳細(xì)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(shù)據(jù)，引導(dǎo)學(xué)生按照實驗流程進(jìn)行操作與分析，使學(xué)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(xué)生學(xué)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(chǔ)。在本實驗課程設(shè)計與建設(shè)的過程中，還可融入一定的課程思政建設(shè)內(nèi)容，充分發(fā)揮“碳達(dá)峰、碳中和”戰(zhàn)略的對立與統(tǒng)一思想作用。在教學(xué)過程中，分析碳達(dá)峰與碳中和的內(nèi)在聯(lián)系和對立統(tǒng)一性，能夠讓學(xué)生快速理解“雙碳”戰(zhàn)略的內(nèi)涵。