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世界气候正在经历全球变暖的显著变化，已对地球生态系统和社会经济发展产生深远影响，并成为国际社会广泛关注的重大环境问题。森林系统是陆地上最大的有机“碳库”，在降低大气中温室气体浓度、减缓全球气候变暖中，具有十分重要的作用，因此发展林业碳汇是集经济、社会、生态多元价值实现的方式之一。
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背景
林业碳汇是通过实施造林再造林和森林管理、减少毁林等活动，吸收大气中的二氧化碳并与碳汇交易结合的过程、活动或机制。
我国森林资源总体分布范围广泛，地区分布不均，由于各地自然条件差异显著，森林类型多样，结构复杂。森林生长产生的巨大碳汇是实现碳抵消、达到碳中和的关键，因此准确计算森林生长量和碳汇量不仅是开展森林经营、制定林业方针政策的必然要求，也是推进林业信息化和实现碳中和目标的客观需要。
我国南方丘陵地区森林
图源：网络（侵删）
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森林资源监测方法
森林资源监测主要是指运用专业的调研方法，了解森林面积、分布以及周围环境等信息，进而更好地了解环境生态的状况。森林资源随着周围环境的变化而变化，同时也受到人类生活行为的影响，所以需要通过森林资源的监测工作，才能够了解生态系统的变化，进而更好地保护环境生态系统。传统森林资源调查方法主要通过人工野外实地调查的方式进行，成本高，周期长，工作量大，监测时效性和准确性往往难以保证。森林资源的空间特征、动态性、复杂性等特点，使得遥感技术从引入林业行业便奠定了十分重要的基础，在森林资源调查和监测、灾害监测与评估、林业管理与决策等方面具有独特的优势。遥感技术为森林资源调查、变化监测、林业生态工程监测等研究提供了高效的探测手段，已成为分析、监测、评价大区域森林资源变化和生态环境状况最为有效的工具。
无人机航拍森林正摄图
按照距离地表远近监测方法可分为：
（1）卫星遥感：是以人造地球卫星为遥感平台，主要利用无线电、雷达等技术手段，从太空直接对地表目标实施观测、感知的综合性探测技术。如我国的高分系列卫星、“句芒号”等。“句芒号”是2022年8月4日我国成功发射的首颗陆地生态系统碳监测卫星，其主要任务是监测陆地生态系统能吸收多少二氧化碳。
优点：卫星遥感影像覆盖面积广阔，可以捕捉到大范围的地理信息，初步解决了大尺度下森林监测与碳汇定量的问题。
缺点：卫星监测受到云层遮挡和不良气象条件的影响，导致数据的不连续性或不准确性；其次处理和解释卫星数据需要高度专业知识和技能，这对于一般公众和非专业人员来说可能是一个难点。
“句芒号”
图源：网络（侵删）
中国森林资源遥感分布图
图源：中国高分观测
（2）机载激光雷达：是一项主动遥感技术，通过激光束精准获取三维坐标信息，来定量估测林木高度和森林结构参数。对森林冠层有着较强的穿透能力，能够获取森林垂直结构分布。机载激光雷达以一种自上而下的扫描方式对地物进行观测，其获取的三维点云能够精确描述森林的三维结构特征，被广泛应用于林分森林参数估测。如高光谱激光雷达等。
优点：获取空间信息的速度快，效率高，作业安全。获取数据精度较高，能准确地提取单木或者林分位置、高度、覆盖度、叶面积指数和森林内部生物量等关键参数。
缺点：无人机监测受到恶劣天气条件的限制，随着无人机技术的发展，越来越多的限制正在被克服，使其能够在更广泛的飞行条件下进行可靠的监测任务。
无人机载激光雷达作业图
图源：网络（侵删）
（3）通量塔：是一种用于研究地球生态系统及其碳、水循环等信息的设备。通过对气体在垂直方向上的传输过程进行观测，来测量某个区域的气体通量。有助于深入了解森林在生态系统碳汇服务功能的潜力，是开展野外科学观测研究及相关科研基础性工作的重要平台。
优点：是地面观测中最直接、最有效，相对来讲也是最准确的衡量陆地生态系统碳汇能力的观测手段。
缺点：观测的数据只能代表发生在特定时刻、特定下垫面区域碳通量。实际情况下，通量观测点下垫面通常不均一、大气不稳定，其观测结果不能真实反映观测区域目标地类的实际碳通量，难以准确量化目标区域不同森林类型的贡献，不适于开展山区森林生态系统碳通量的监测理论与方法研究。
大别山森林生态系统通量塔
图源：中国通量观测研究网络
（4）每木检尺：是一种最基本的测树调查方法。通过测定标准地内每一株树木的胸径（可精确到0.1cm），进而求得材积。
优点：森林蓄积量调查精度高，可以对森林进行全面精确的认识和统计。
缺点：工作量大，周期长，劳动强度大，人力财力消耗巨大，因此无法全面的推广这种方法。
（5）总结：下表对卫星遥感、机载激光雷达、通量塔以及每木检尺在林业碳汇监测方法的优缺点和适用性进行了对比。
表1 不同方式下的林业碳汇监测
相较于传统人工每木检尺测量和卫星遥感反演技术，激光雷达在获取森林三维结构和反演森林结构及功能参数上有着得天独厚的优势，为估算森林参数（如树高、胸径、树冠、单木个数、冠盖度、生物量和材积量等）提供了一种精度与时效兼顾的技术手段，激光雷达技术在林业碳汇监测和森林资源管理潜力巨大，它不仅提供了高精度的数据，还能够大幅提高数据采集的效率，为林业碳汇监测和可持续管理森林资源提供了有力支持。
END
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文章参考资料：
[1] 王艳华.智慧林业中立体感知体系关键技术研究[D].东北林业大学,2021.DOI:10.27009/d.cnki.gdblu.2021.000033.
[2] 森林碳储量和碳汇如何监测？- 知乎 (zhihu.com).
[3] 胡昌强. 森林资源监测现状和对策[J]. 河北农机,2022(20):157-159.