CN116992351A - 一种森林碳汇潜力预测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种森林碳汇潜力预测方法及装置，所述方法包括：将森林资源调查监测数据或生物量调查数据输入碳储量计算模型，得到森林斑块的碳储量；根据森林斑块面积和森林斑块的碳储量，计算森林斑块的现状碳密度；根据立地条件数据和林木调查数据，将具有相同立地条件和相同优势树种的森林斑块确定为同一类森林斑块；对同一类森林斑块中为成过熟龄林的各个森林斑块的现状碳密度进行排序后得到该类型森林斑块的碳汇饱和密度值；计算每个森林斑块的现状碳密度和该森林斑块类型对应的碳汇饱和密度值之间差值的绝对值，并将该绝对值作为该森林斑块在当前林龄阶段的碳汇潜力值；根据各个碳汇潜力值生成研究区域的碳汇潜力。
Description
技术领域
本发明属于碳汇预测技术领域，尤其是森林碳汇预测技术领域，具体涉及一种森林碳汇潜力预测方法及装置。
背景技术
过去几十年，中国陆地生态系统碳汇显著抵消了部分同期化石燃料燃烧和工业活动产生的碳排放，表明提升陆地生态系统碳汇是实现“碳中和”的重要途径。森林生态系统是陆地生态系统中最大的碳库，同时森林的碳汇作用是非常显著的。森林通过其碳汇功能，储存了陆地生态系统中 50% ~ 60% 的碳。可见，预测得到森林的碳汇潜力，将为制定具体减排增汇政策提供重要的科学依据。在未来，植树造林、保护现有森林、科学开展森林经营、修复退化森林和实施森林稳碳增汇技术等措施，都将成为提升森林碳汇能力的重要途径。
现阶段，如何科学地预测森林的碳汇规模，为“碳达峰”和“碳中和”提供科学决策依据，该项工作的开展仍然面临很多的不确定性。近年来，预测碳汇的方法得到了快速发展，主要有趋势预测、涡度相关法、卫星遥感、大气反演和模型模拟等。其中，趋势预测方法常常结合影响陆地生态系统碳汇的各种可量化主导因子，利用随机森林等预测模型进行陆地生态系统的碳汇预估；涡度相关法直接测量陆地生态系统与其足迹区域内大气之间的净CO2交换；卫星遥感方法基于遥感卫星对陆地生态系统进行探测，获取到碳汇监测的关键数据，例如植被高度和面积信息等；基于过程的模型模拟方法通过构建基于过程的陆地生态系统模型来模拟系统内的碳循环过程和机制，提供网格化的碳通量估计；大气反演方法基于大气传输模型和大气CO2摩尔分数测量，结合人为CO2排放清单，进而估算出碳汇规模。上述碳汇预测方法虽然在宏观大尺度层面得到了较多应用，但是各种方法的碳汇预测结果均存在很大的不确定性，因此更难于落实到具体的中小尺度区域或具体地块。例如，若将涡度相关法应用于中小尺度区域或具体地块，那么如何对广泛的人类干扰和差异化的生态系统管理进行统一量化考虑是必须解决的问题。
综上所述，对于具体的中小尺度区域或具体地块来说，基于精准数据来源的支撑，可行、可靠、可操作的森林碳汇潜力预测方法亟待提出，以期为具体的中小尺度区域或具体地块制定出可行的温室气体量化管理方案、以及为高效开展“碳达峰”和“碳中和”的目标落实提供技术支持。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于克服背景技术提出的一项或多项不足，提供一种森林碳汇潜力预测方法及装置。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
第一方面
本发明的第一方面提出了一种森林碳汇潜力预测方法，所述方法包括：
S100.将研究区域内各个森林斑块关联的森林资源调查监测数据或生物量调查数据输入
已构建的碳储量计算模型，得到各个森林斑块的碳储量；
S200.根据森林资源调查监测数据中的森林斑块面积和计算得到的森林斑块的所述碳储
量，计算各个森林斑块的现状碳密度；
S300.根据研究区域内各个森林斑块的立地条件数据和林木调查数据，将具有相同立地条
件和相同优势树种的森林斑块确定为同一类森林斑块；
S400.对同一类森林斑块中为成过熟龄林的各个森林斑块的现状碳密度进行排序，将现状碳密度的最大值或高于第一预设值的多个现状碳密度的均值作为该类型森林斑块的碳汇饱和密度值；
S500.计算每个森林斑块的现状碳密度和该森林斑块的类型对应的碳汇饱和密度值之间差值的绝对值，并将该绝对值作为该森林斑块在当前林龄阶段的碳汇潜力值；
S600.根据研究区域内各个森林斑块的碳汇潜力值生成研究区域的碳汇潜力；
其中，森林斑块为成过熟龄林具体指该森林斑块内的林木处于成熟龄阶段或过熟龄阶段；
所述森林资源调查监测数据通过对研究区域开展森林清查后生成；所述生物量调查数据通过对研究区域开展生物量调查后生成；所述立地条件数据通过对研究区域开展立地条件调查后生成，并且对研究区域开展立地条件调查时结合森林立地类型分类规则；所述林木调查数据通过对研究区域开展林木调查后生成。
优选地，所述森林资源调查监测数据或生物量调查数据包括森林斑块的蓄积量、森林斑块组成树种的树干材积密度、森林斑块组成树种的根冠比、森林斑块组成树种的生物量转换系数和森林斑块组成树种的生物量含碳率；
所述碳储量计算模型的数学表达式为C=V×SVD×(1+RSR)×BEF×CF，其中，C表示森林斑块的碳储量，V表示森林斑块的蓄积量，SVD表示森林斑块组成树种的树干材积密度，RSR表示森林斑块组成树种的根冠比，BEF表示森林斑块组成树种树干生物量转换成的地上生物量的转换系数，CF表示森林斑块组成树种的生物量含碳率；
或所述碳储量计算模型的数学表达式为C=V×BCF×(1+RSR)×CF，其中，BCF=SVD×BEF，BCF表示生物量转换因子。
优选地，所述S200中，基于第一公式计算各个森林斑块的现状碳密度，所述第一公式为：Cd=C/ S，其中，Cd表示森林斑块的现状碳密度，S表示森林斑块的面积，C表示森林斑块的碳储量。
优选地，所述S600中，基于第二公式生成研究区域的碳汇潜力，所述第二公式为：，其中，/>表示研究区域的碳汇潜力，/>表示编号为i的森林斑块在当前林龄阶段的碳汇潜力值，/>表示编号为i的森林斑块的面积，i=1,2,3…n，n表示研究区域内森林斑块的总数量。
本发明第一方面具有的有益效果为：
在一定的区域范围内，相同森林立地类型的地块具有相同或相近的生产潜力。基于上述理论依据，本发明的第一方面以所需研究的具体中小尺度区域或具体地块（研究区域）关联的森林资源调查监测数据、补充调查后得到的生物量调查数据、补充调查后得到的立地条件数据以及补充调查后得到的林木调查数据作为算法的数据来源支撑，基于构建出的碳储量计算模型计算得到碳储量，进而计算出具体森林斑块的现状碳密度，再将具有相同立地条件、相同优势树种的森林斑块归为同一类，然后通过对同一类森林斑块中处于成过熟龄阶段的各个森林斑块的现状碳密度进行排序后确定出各个类型森林斑块的碳汇饱和密度值，而后计算出各个森林斑块的碳汇增长潜力，最终得出整个研究区域的碳汇增长潜力。
综上所述，该算法的数据来源精准可靠，避免了数据来源的不确定性所带来的碳汇预测结果的不确定性，实现了对中小尺度区域或具体地块的森林碳汇潜力预测，兼具准确性、可靠性和易操作性。
第二方面
本发明的第二方面提出了一种森林碳汇潜力预测装置，所述装置包括存储器和处理器，所述存储器内保存有本发明第一方面所述的一种森林碳汇潜力预测方法，所述处理器用于调用存储器内保存的所述方法进行森林碳汇潜力预测。
本发明的第二方面具有与第一方面相同的有益效果，在此不再赘述。
附图说明
图1为实施例一对应的森林碳汇潜力预测方法的一种流程图。
具体实施方式
下面将结合实施例，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
参阅图1，本实施例提供了一种森林碳汇潜力预测方法，用于对研究区域进行碳汇增长潜力的预测，研究区域是指森林生态系统中的中小尺度区域或具体地块，并且研究区域划分为了数个森林斑块，各个森林斑块均为未受到明显干扰破坏的具体地块。
具体的，本实施例提出的森林碳汇潜力预测方法包括下述步骤：
S100.将研究区域内各个森林斑块的森林资源调查监测数据或生物量调查数据输入已构
建的碳储量计算模型，得到各个森林斑块的碳储量。其中，森林资源调查监测数据通过对研究区域开展森林清查后生成，生物量调查数据通过对研究区域开展生物量调查后得到。一般的，森林资源调查监测数据或生物量调查数据包括森林斑块蓄积量（单位：m3）、组成树种的树干材积密度（单位：t/m2）、组成树种的根冠比、组成树种的生物量转换系数和组成树种的生物量含碳率等。
作为一种优选，本实施例中采用的碳储量计算模型的一种数学表达式为C=V×SVD×(1+RSR)×BEF×CF，其中，C表示森林斑块的碳储量（单位：t），V表示森林斑块的蓄积量，SVD表示森林斑块组成树种的树干材积密度，RSR表示森林斑块组成树种的根冠比，BEF表示森林斑块组成树种树干生物量转换成的地上生物量的转换系数数，CF表示森林斑块组成树种的生物量含碳率。
本实施例中采用的碳储量计算模型的另一种数学表达式为C=V×BCF×(1+RSR)×CF，其中，BCF=SVD×BEF，BCF表示生物量转换因子。
S200.根据森林资源调查监测数据中的森林斑块的面积和通过步骤S100计算得到的森林
斑块的碳储量，计算各个森林斑块的现状碳密度。
作为一种优选，步骤S200中，基于第一公式计算各个森林斑块的现状碳密度（单位：t/ha），第一公式为：Cd=C/ S，其中，Cd表示森林斑块的现状碳密度，C 表示森林斑块的碳储量，S表示森林斑块的面积（单位：ha）。
S300.根据研究区域内各个森林斑块的立地条件数据和林木调查数据，将具有相同立地条
件和相同优势树种的森林斑块确定为同一类森林斑块。其中，立地条件数据通过对研究区域开展立地条件调查后得到，对研究区域开展立地条件调查时结合森林立地类型分类规则进行。林木调查数据通过对研究区域开展林木调查后得到，一般的，林木调查数据中包括森林斑块内的优势树种数据和林龄数据等。
森林立地是指林木生长地，是对林木生长具有重要影响的环境条件的总体。前人在对森林立地开展了大量调查研究的基础上，提出了对森林立地进行分类和区划的一整套技术方法，立地条件调查已成为森林资源调查的基础性调查内容，其中，对林木生长具有重要影响的环境条件包括地形地势、气候、土壤和植被等，因此立地条件数据中包括森林斑块的地形地势、气候、土壤和植被等数据。此外，优势树种为在对应的森林斑块上该树种的数量（株数或蓄积量）占据优势地位的树种。
S400.对同一类森林斑块中为成过熟龄林的各个森林斑块的现状碳密度进行排序，将现状碳密度的最大值或高于第一预设值的多个现状碳密度的均值作为该类型森林斑块的碳汇饱和密度值。由此得到各类型森林斑块所对应的碳汇饱和密度值。森林斑块为成过熟龄林是指森林斑块内的林木的林龄处于成熟龄阶段或过熟龄阶段。
S500.计算每个森林斑块的现状碳密度和该森林斑块的类型对应的碳汇饱和密度值之间差值的绝对值，并将该绝对值作为该森林斑块在当前林龄阶段的碳汇潜力值，通过碳汇潜力值表征该森林斑块碳汇增长的潜力水平。具体的，森林斑块所属类型对应的碳汇饱和密度值（t/ha）表示为，上述森林斑块的碳汇潜力值表示为/>，则。
S600.根据研究区域内各个森林斑块的碳汇潜力值生成研究区域的碳汇潜力，通过研究区域的碳汇潜力表征该研究区域碳汇增长的潜力水平。
作为一种优选，步骤S600中，基于第二公式生成研究区域的碳汇潜力，第二公式为：，其中，/>表示研究区域的碳汇潜力，/>表示编号为i的森林斑块在当前林龄阶段的碳汇潜力值，/>表示编号为i的森林斑块的面积，i=1,2,3…n，n表示研究区域内森林斑块的总数量。
以下内容记载了上述实施例的一种具体应用，研究区域内共27个森林斑块，优势树种均为高山松，把森林资源调查获取的森林蓄积等数据输入碳储量计算模型，可以获得各森林斑块的碳储量，见表一所示。
在27个森林斑块中，优势树种为高山松的斑块可划分为2个森林立地立地类型，分别为阴坡中层暗棕壤立地类型（17个斑块，其中8个成过熟林、7个中龄林）、阳坡中层暗棕壤立地类型（10个斑块，其中6个成过熟林、4个中龄林），这样高山松27个斑块就划分为了2个类型。
在阳坡中层暗棕壤立地类型的高山松成熟林中，碳密度最高的为88.61吨C/ha，以此作为该类型森林斑块的碳汇饱和密度值；在阴坡中层暗棕壤立地类型的高山松成熟林中，碳密度最高的为100.44吨C/ha，以此作为该类型森林斑块的碳汇饱和密度值。
根据阳坡中层暗棕壤立地类型的高山松林对应的碳汇饱和密度值（88.61吨C/ha），阴坡中层暗棕壤立地类型的高山松林对应的碳汇饱和密度值/>（100.44吨C/ha），分别计算各森林斑块的碳汇潜力值，最终该应用中，阳坡中层暗棕壤立地类型和阴坡中层暗棕壤立地类型在生长高山松林的情况下，现状碳储量为39285.91吨C，还有20624.90吨C的碳汇潜力。
表一
实施例二
本实施例提供了一种森林碳汇潜力预测装置，该装置基于实施例一实现的一种森林碳汇潜力预测方法进行森林碳汇潜力预测。具体的，该装置包括存储器和处理器，存储器内保存有实施例一或实施例二实现的一种森林碳汇潜力预测方法，处理器用于调用存储器内保存的方法进行森林碳汇潜力预测。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
Claims (5)
1.一种森林碳汇潜力预测方法，其特征在于，包括：
S100.将研究区域内各个森林斑块关联的森林资源调查监测数据或生物量调查数据输入
已构建的碳储量计算模型，得到各个森林斑块的碳储量；
S200.根据森林资源调查监测数据中的森林斑块面积和计算得到的森林斑块的所述碳储
量，计算各个森林斑块的现状碳密度；
S300.根据研究区域内各个森林斑块的立地条件数据和林木调查数据，将具有相同立地条
件和相同优势树种的森林斑块确定为同一类森林斑块；
S400.对同一类森林斑块中为成过熟龄林的各个森林斑块的现状碳密度进行排序，将现状碳密度的最大值或高于第一预设值的多个现状碳密度的均值作为该类型森林斑块的碳汇饱和密度值；
S500.计算每个森林斑块的现状碳密度和该森林斑块类型对应的碳汇饱和密度值之间差值的绝对值，并将该绝对值作为该森林斑块在当前林龄阶段的碳汇潜力值；
S600.根据研究区域内各个森林斑块的碳汇潜力值生成研究区域的碳汇潜力；
其中，森林斑块为成过熟龄林，具体指该森林斑块内的林木处于成熟龄阶段或过熟龄阶
段；所述森林资源调查监测数据通过对研究区域开展森林清查后生成；所述生物量调查数据通过对研究区域开展生物量调查后生成；所述立地条件数据通过对研究区域开展立地条件调查后生成，并且对研究区域开展立地条件调查时结合森林立地类型分类规则；所述林木调查数据通过对研究区域开展林木调查后生成。
2.根据权利要求1所述的一种森林碳汇潜力预测方法，其特征在于，
所述森林资源调查监测数据或生物量调查数据包括森林斑块的蓄积量、森林斑块组成树种的树干材积密度、森林斑块组成树种的根冠比、森林斑块组成树种的生物量转换系数和森林斑块组成树种的生物量含碳率；
所述碳储量计算模型的数学表达式为C=V×SVD×(1+RSR)×BEF×CF，其中，C表示森林斑块的碳储量，V表示森林斑块的蓄积量，SVD表示森林斑块组成树种的树干材积密度，RSR表示森林斑块组成树种的根冠比，BEF表示森林斑块组成树种树干生物量转换成的地上生物量的转换系数，CF表示森林斑块组成树种的生物量含碳率；
或所述碳储量计算模型的数学表达式为C=V×BCF×(1+RSR)×CF，其中，BCF=SVD×BEF，BCF表示生物量转换因子。
3.根据权利要求1所述的一种森林碳汇潜力预测方法，其特征在于，所述S200中，基于第一公式计算各个森林斑块的现状碳密度，所述第一公式为：Cd=C/ S，其中，Cd 表示森林斑块的现状碳密度，S表示森林斑块的面积，C表示森林斑块的碳储量。
4.根据权利要求1所述的一种森林碳汇潜力预测方法，其特征在于，所述S600中，基于第二公式生成研究区域的碳汇潜力，所述第二公式为：，其中，/>表示研究区域的碳汇潜力，/>表示编号为i的森林斑块在当前林龄阶段的碳汇潜力值，/>表示编号为i的森林斑块的面积，i=1,2,3…n，n表示研究区域内森林斑块的总数量。
5.一种森林碳汇潜力预测装置，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器内保存有权利要求1-4项任一项所述的一种森林碳汇潜力预测方法，所述处理器用于调用存储器内保存的所述方法进行森林碳汇潜力预测。
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2023
- 2023-09-26 CN CN202311245209.XA patent/CN116992351B/zh active Active
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