基于GOSAT数据的大兴安岭森林火灾CO2排放量估算

Forest fires are one of the most important factors affecting atmospheric constituency, and accurate estimates of their emissions are critical to modeling many atmospheric chemistry and climate-related processes. We assess CO2 emissions by monitoring the CO2 concentrations before and after forest fire and through analyzing the range of fog released from the forest fire using GOSAT satellite data. We build a CO2 emission model by analyzing the relationships between CO2 emissions and forest fire characteristics that obtained from MODIS and Landsat data. We will check the accuracy of the CO2 emission model of forest fire by several cases studies. We will also analyze the results of CO2 model and the biomass combustion model. To realize remote sensing assessment of CO2 emission from forest fire in Great Xing’an Mountains. Our study tries to minimize the uncertainties of the biomass combustion model which has been widely used for a long time and to improve the assessment accuracy and efficiency of CO2 emission from forest fire. This study enriches the application of GOSAT satellite data and provides a novel method for the research of global climate change from a new perspective. It improves our knowledge for burning characteristics of forest fire and atmospheric carbon cycle. Meanwhile, this study also contributes to the studies of GHG emissions from grassland fire and crop straw burning.

森林火灾是大气成分最主要的影响因素之一，准确估算林火气体排放量对于模拟大气化学成分以及气候变化过程意义重大。本项目利用GOSAT卫星数据监测到的森林火灾发生前后大气中CO2浓度的变化以及烟雾范围来计算出火灾CO2排放量；应用MODIS结合Landsat数据监测森林火灾的属性特征；通过CO2排放量与火灾特征之间的关系构建森林火灾CO2排放量模型。应用多次火灾实例对森林火灾CO2排放量模型进行精度检验，把生物质燃烧模型与本研究所构建模型的结果进行对比分析，实现大兴安岭森林火灾CO2排放量的遥感估算。试图克服长期以来一直被广泛应用的生物质燃烧模型中的不确定性因素，提高估算精度和效率。本研究在扩展了GOSAT数据适用范围的同时，从一个新角度为全球气候变化研究提供了重要方法，加深了林火对大气碳循环影响等方面的认识。同时研究结果对草原火灾和农田秸秆焚烧的温室气体排放研究也具有一定的借鉴意义。

森林火灾是北方针叶林最常见的干扰之一。森林火灾通过地表生物质燃烧向大气中释放大量的CO2，导致大气中CO2浓度升高，进而影响C循环和全球气候变化。然而，某一次森林火灾或者某个区域每年的CO2排放量估算却存在一定的不确定性。.目前常用的森林火灾CO2排放量估算方法为生物质燃烧模型，但是该模型需要估计燃烧区的可燃物载量，燃烧效率和排放因子等参数，这些参数值受到燃烧区立地条件，燃烧时气候条件等因素影响，存在很大的不确定性。不同的学者以不同地区为研究对象给出不同的参数。目前急需一种新的森林火灾CO2排放量估算方法，以提高估算精度。.该项目以北方针叶林火灾为研究对象，利用GOSAT和OCO-2卫星数据来估算森林火灾的CO2排放量，首先利用GOSAT CAI或者MODIS影像进行烟雾范围识别，并利用GOSAT（或OCO-2）XCO2浓度与烟雾的线性相关关系对烟雾范围内像元的CO2浓度进行模拟，最后根据质量的计算公式计算森林火灾的CO2排放量。将估算结果与传统的生物质燃烧模型的模拟结果进行对比发现本项目的估算方法对森林火灾CO2排放量估算有较好的效果。本项目的相关研究结果发表在环境学二区杂志Environmental Pollution和遥感学超平均影响因子杂志International Journal of Remote Sensing上，另有一篇目前正处于投稿阶段。本研究最重要的研究成果是探索出利用温室气体浓度卫星进行森林火灾的CO2排放量估算方法，此方法一方面可以避免传统生物质燃烧模型中参数的不确定性，另一方面可以提高估算的效率，而且拓展了温室气体卫星数据的使用范围。.本课题研究成果对于林火干扰对大气成分改变以及全球碳循环研究都具有重要意义，可以更加准确掌握森林火灾对全球碳循环和气候变化的影响，不仅可以揭示林火燃烧特征与大气碳循环的作用机理。