郭靖，張東亞，玉蘇普江·艾麥提，齊成

(新疆林業(yè)科學院，新疆 烏魯木齊 830000)

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遙感估算法在森林碳匯估算中的應用進展

郭靖，張東亞，玉蘇普江·艾麥提，齊成

(新疆林業(yè)科學院，新疆 烏魯木齊 830000)

摘要作為陸地生態(tài)系統(tǒng)主體，森林具有碳源和碳匯的雙重作用。目前，國內(nèi)外眾多學者對區(qū)域尺度森林碳匯的估算提出的方法較多，但還沒有統(tǒng)一的估算方法。遙感估算法是估算森林碳匯的重要方法之一。通過總結該方法的優(yōu)缺點及應用范圍，為碳儲量估算精度和碳評估提供合理的參考。

關鍵詞遙感估算法；森林碳匯；碳匯估算

森林生態(tài)系統(tǒng)在全球碳循環(huán)中起到主要的作用。森林固定的碳每一年約占全部陸地生態(tài)系統(tǒng)的2/3，其變化決定了陸地生態(tài)系統(tǒng)碳源和碳匯的功能。國內(nèi)外學者也對基于RS技術的森林碳匯估算開展了許多研究。遙感數(shù)據(jù)的精度、研究領域的空間尺度等問題是目前遙感估算法的研究熱點。本文全面綜述了國內(nèi)外森林碳匯的遙感估算方法及研究進展，討論了該方法的優(yōu)缺點、適用范圍及尚未解決的主要問題，以期為我國森林生態(tài)系統(tǒng)碳儲量估算提供科學依據(jù)，為碳評估提供合理的參考。

1遙感估算方法及數(shù)據(jù)介紹

遙感估算法是在遙感數(shù)據(jù)與外業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)相結合的基礎上，利用遙感技術得到森林植被的狀態(tài)參數(shù)，對森林資源進行時空分析及動態(tài)變化，測算不同尺度森林植被凈第一生產(chǎn)力，對于大尺度森林生態(tài)系統(tǒng)的碳儲量的估算具有重要的意義。它能提供高分辨率和實時變化數(shù)據(jù)，能及時反映碳儲量的空間變化，彌補了傳統(tǒng)的樣地查清法空間分布不連續(xù)的特點，以及耗時、耗力、耗經(jīng)費，故遙感估算法在森林碳儲量估算中應用越來越廣泛，在森林碳儲量估算及動態(tài)變化分析方面具有重要的貢獻。

目前，人們用光學遙感、熱紅外遙感、SAR微波遙感、高光譜遙感和激光雷達遙感對森林資源進行調(diào)查，從而形成多種遙感數(shù)據(jù)用于碳儲量的估算，大大提高了準確性和快捷性，且不會對生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生不必要的干擾。其中應用最廣泛的數(shù)據(jù)有LandsatTM數(shù)據(jù)、NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)、QuickBird數(shù)據(jù)、SPOT數(shù)據(jù)和MSS數(shù)據(jù)等。

2國外研究進展

20世紀90年代，國外研究者應用TM和NOAA/AVHRR數(shù)據(jù)對森林生物量進行了研究。1997年，HameT等人第一次應用TM影像結合外業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)構建光譜模型，將該模型應用到AVHRR圖像來估算歐洲森林生物量；1998年，Raymond Salvador等人應用TM數(shù)據(jù)與樣地清查數(shù)據(jù)結合，利用多元回歸分析方法，估算了地中海的森林生物量；1999年，Lefsky等人利用TM數(shù)據(jù)和外業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)對落葉樹的地上生物量做了計算；2003年Foody等人利用LandsatTM數(shù)據(jù)應用多元回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡分析方法對比分析了10個植被指數(shù)估算的植被生物量，其結論是神經(jīng)網(wǎng)絡分析方法是精度最高的一種方法；2004年，T.Calv?o等人應用LandsatTM影像對灌木巖薔薇光譜信息進行了研究，構建了Leave-One-Out模型并進行估算。結果顯示夏季影像中單個TM波段與生物量呈負相關，而NDVI卻與生物量呈正相關，且相關性較高，同時也開拓了光學衛(wèi)星影像繪制生物量。2005年，LuDS利用TM數(shù)據(jù)對巴西亞馬遜森林的地上生物量進行了研究，發(fā)現(xiàn)TM的光譜響應更適合林分結構相對簡單的森林，而對林分結構較為復雜的，其紋理信息顯得更為重要，TM光譜響應與紋理的結合，能有效提高森林地上生物量的估算精度；2006年，Myeongetal.采用TM/ETM影像的歸一化植被指數(shù)(NDVI)數(shù)據(jù)與對應樣地的碳儲量數(shù)據(jù)建立了美國雪城的森林碳儲量預測模型，結果顯示，遙感技術在定量監(jiān)測城市森林碳儲量變化方面具有明顯的優(yōu)勢；2007年，S.S.SAATCHI等人通過遙感數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和生物量樣地數(shù)據(jù)耦合，對地上植被生物量進行了估算[10]。2010年，Arief W等利用1 460個抽樣小區(qū)的樣地調(diào)查數(shù)據(jù)，結合ETM數(shù)據(jù)，分析了印度尼西亞東加里曼丹的森林植被2000—2003年間生物量的動態(tài)變化[11]。

3國內(nèi)研究進展

我國森林碳儲量的估算TM和NOAA數(shù)據(jù)的應用最為廣泛。1996年，肖乾廣等人應用AVHRR遙感數(shù)據(jù)搭載NOAA的氣象衛(wèi)星對中國植被NPP進行了估算[12]；2002年，郭志華等人通過TM數(shù)據(jù)譜信息構建材積模型，估算森林生物量和覆蓋度[13]。2006年，魏安世等人利用TM數(shù)據(jù)和線性與非線性組合的光譜信息數(shù)據(jù)構建了多元線性回歸方程，對森林碳儲量進行了估算[14]；2008年，張慧芳利用TM數(shù)據(jù)，建立生物量估算模型反演了北京地區(qū)1999和2002年的森林生物量，并建立Markov模型，預測了該地區(qū)2005年及2008年的森林生物量[15]；2009年，韓愛忠基于MODIS和CBERS-WFI數(shù)據(jù)，結合地理氣象因子，采用神經(jīng)網(wǎng)絡和多元回歸法，研究了東北三省森林生物量估算模型[16]。2013年，黃紹霖等采用野外樣地調(diào)查實測數(shù)據(jù)，并將其與同期SPOT5影像對應樣地改進的歸一化植被指數(shù)(MNDVI)數(shù)據(jù)進行回歸分析，建立了河田盆地2011年馬尾松林碳儲量的反演模型[17]。

4結論與討論

遙感估算法的優(yōu)點在于遙感信息的宏觀和動態(tài)化，不受自然環(huán)境條件的限制，對于大尺度范圍內(nèi)植被碳儲量估算具有優(yōu)勢。但由于森林是一個復雜多變的生態(tài)系統(tǒng)，具有明顯的時空特異性和復雜的內(nèi)部結構與聯(lián)系，對小尺度范圍所測結果與實際值有較大偏差。因此，應用遙感技術法仍面臨著有待于進一步改善的重要問題。

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通訊作者：張東亞(1963-)，男，研究員，主要從事全球變化的區(qū)域響應研究工作，Email： 358999837@qq.com

作者簡介：郭靖(1982-)，女，在讀博士，主要從事應對氣候變化、3S應用及干旱區(qū)環(huán)境評估等領域的研究工作， Email：guojing7227279@163.com

基金項目：中國清潔發(fā)展機制基金贈款項目(2013013)

收稿日期：2015-10-29

中圖分類號：S718.5

文獻標識碼：A

doi:10.13601/j.issn.1005-5215.2016.01.024

文章編號：1005-5215(2016)01-0061-02