整合多源遥感和地面数据估算亚热带森林地上生物量

Forest is the largest carbon sink of terrestrial ecosystems. Accurate estimation of aboveground biomass (AGB) in forest is not only important to evaluate the carbon sequestration rate of forests, but also crucial to assess regional carbon budget. However, there is large uncertainty in the estimation of AGB in forests due to lack of data, unclear understanding on mechanisms, and inappropriate models. In this study, we take advantage of multisource remote-sensing and ground observation data, construct and optimize a Bayesian hierarchical model, to determine the main drivers of AGB in different forest types, to accurately estimate spatial patterns in AGB of forest in subtropical area, and to quantify the magnitude of estimate uncertainty and elucidate the uncertainty sources. This study may improve the accuracy of AGB estimation in subtropical forests and provide a practicable method and a defensible scientific basis for future forest biomass estimation at both national and global scales.

森林是陆地生态系统中最大的碳库，准确估算森林地上生物量是量化森林生态系统固碳速率变化的重要指标，对区域碳收支的估算及减缓全球气候变化具有重要意义。然而，区域尺度森林地上生物量的估算因数据不完整、调控机制不清楚、估算模型不合理等原因，往往存在较大的不确定性。本研究以我国亚热带森林为研究对象，整合多源遥感和地面调查数据的优势，在此基础上构建和优化贝叶斯分层模型，从而阐明亚热带不同森林类型地上生物量的主控因子，精确估算亚热带区域森林地上生物量的空间分布格局，并通过评估多种遥感数据集的估算精度，揭示不同来源数据对地上生物量估算不确定性的影响程度和影响机制。本项目的开展将显著提高亚热带森林地上生物量的估算精度，有望为国家和全球尺度的碳储量估算提供可靠的科学依据和有效的技术手段。

森林是陆地生态系统中最大的碳库，准确估算森林地上生物量是量化森林生态系统固碳速率变化的重要指标，对区域碳收支的估算及减缓全球气候变化具有重要意义。目前，区域尺度森林地上生物量的估算因数据不完整、调控机制不清楚、估算模型不合理等原因，存在较大的不确定性。本研究以我国亚热带森林为研究对象，首先，通过整合2000-2014年的地面调查数据，构建亚热带森林地上生物量地面调查数据库，阐明影响亚热带不同森林类型地上生物量的主要因子；其次，整合多源遥感和地面调查数据，绘制亚热带森林地上生物量空间分布图。最后，利用独立地面数据对结果进行验证，并与前人结果进行比较，揭示不同来源数据对森林地上生物量估算不确定性的影响程度和机制。亚热带森林地上生物量的总量为（266 ± 9.1）× 106 Mg，地上生物量的变化范围为0~392 Mg/ha，平均值为123.2 Mg/ha。基于16个环境变量的机器学习模型能够解释75%的亚热带森林地上生物量变化，均方根误差和偏差分别为45.5 Mg/ha和5.8Mg/ha。独立验证数据表明与之前的研究相比，本研究亚热带森林地上生物量的估算精度显著提高，均方根误差和偏差显著降低。影响亚热带森林地上生物量估算最重要的因子分别为归一化植被指数、红光波段、绿光波段、归一化水指数、短波红外波段1、近红外波段和地表水分指数。在大多数森林类型中，源于遥感数据的波段信息和植被指数的重要性显著高于其他变量；在低或高地上生物量密度的区域，当植被指数无法解释地上生物量的变化时，气候和地形变量将显著影响地上生物量的估算精度。此外，在本研究区，MODIS数据的估算精度显著高于Landsat数据，Landsat数据在地上生物量的估算过程中，存在明显的光谱饱和问题。本研究显著提高了亚热带森林地上生物量的估算精度，这不仅为国家和全球尺度的碳储量估算提供了可靠的科学依据和有效的技术手段，也为解释全球碳收支不平衡问题提供重要依据，同时也是评估我国在应对气候变化时所采取的提高森林固碳能力、增加碳汇措施效果的重要标准。