浅谈森林碳汇量的估算

对森林碳汇的估算方法主要分为使用林业和测绘遥感方法来进行，森林碳汇的具体计算内容包括森林蓄积量、生物量等指标。下面对两种方法进行一个简单的概述。

1. 传统林业部门的估算方法

传统林业部门主要采用由斑块的森林碳汇去推算更大范围的森林碳汇量。具体而言，该方法依据森林树种、地形、树龄等多种影响树木生长的因素进行组合和分类（小班），设置标准地，并对不同标准地内的树木进行标准木采样（使用每木检尺的方法），获取各类树木的树高和胸径等信息。标准地--具有一致环境信息的样地
标准木--林分或标准地中，具有平均材积大小的树木每木检尺--每颗树木都用尺去测量相关参数，如树高胸径等接着根据获取到的标准地的树高和胸径，采用平均标准木法或分级标准木法计算标准地的蓄积量，根据异速生长方程模型计算标准地的生物量，接着按照标准地的面积转换为单位面积蓄积量和单位面积生物量，最后再由小班推及到全域计算蓄积量和生物量。该方法需要大量的人工实测的样本数据，较为耗费人力物力，且效率不高，对于环境较为恶劣人工无法到达的地方，就会造成样本缺失，对部分区域的数据估算不准确。传统林业采用的小班到大班再到全域，这是一直都在用的森林碳汇估算的方法，被认为是一种可靠且有效的森林碳汇量估算的方法。

2. 测绘遥感的估算方法
近年来基于遥感对森林碳汇量的估算已经被越来越多的人关注。基于遥感的方法主要是使用激光点云数据进行估算。如使用无人机获取某个区域的点云数据，接着对点云数据进行处理，进行分类、DSM、DEM的计算，使用CHM模型获得森林高度分布，或进一步实现树木的单木化，从而获得森林树木的高度信息；然后配合少量的实测样本数据，如实测胸径数据，采用多元线性或非线性或机器学习的方法去计算森林生物量和蓄积量等指标。也有使用遥感影像计算得到森林植被指数和纹理参数等信息，从而去反演估算森林碳汇量。还有使用遥感数据结合森林呼吸过程的一些模型，如3-PG模型，来估算森林的碳汇量（如估算森林的GPP、NPP等）。该方法只需要少量的实测样本数据，计算效率高、成本低，计算结果具有时效性，同时能实现大范围的森林碳汇量的快速估算。该方法已经被广泛应用到森林碳汇量的估算当中，并且计算结果精度较高。

最后

尽管随着技术的发展，基于遥感技术对森林碳汇量的估算的技术已经比较成熟，但通过交流发现，一些林业工作者对于这一方法仍持怀疑态度，认为基于遥感的方法在结果精度方面仍不可靠。当然，不论采取什么方法去估算，都会存在一定的误差，另一方面的原因就不说了，懂的都懂。

当传统方法与基于遥感的方法都存在误差时，就应该进一步比较二者误差的大小、范围以及误差的分布情况，同时考虑估算成本、效率等多个方面的因素，综合比较进行选择好的方法。

基于遥感的方法去估算森林碳汇量的具体步骤可以网上自行搜索，因为已经是很成熟的一种方法，所以网上的内容还是比较齐全的。以后有时间也可以再梳理写一下具体的内容，包括计算步骤、实现代码等。

图片来源于百度。