近日，北京大学数字生态研究团队（负责人：郭庆华教授）通过生态网络云平台（https://www.nesdc.org.cn）发布了2019年中国30米分辨率森林地上生物量空间分布数据集，用户可在线访问获取数据。相关研究成果以“Mapping high-resolution forest aboveground biomass of China using multisource remote sensing data”为题发表在GIScience & Remote Sensing期刊。
森林地上生物量对于全球碳循环研究、生物多样性保护以及气候变化减缓策略的制定至关重要。然而，大尺度高分辨率的森林地上生物量估算仍面临着巨大挑战，主要是由于缺乏丰富的地面调查数据与高分辨的森林冠层结构数据。新近发射的星载激光雷达GEDI和ICESat-2为全球森林冠层结构参数的获取提供了可靠数据源，进而有望促进大尺度高分辨率的森林地上生物量绘制。
研究团队在全国范围内调查与收集了超过4700个样方的数据，广泛涵盖了中国七个主要的植被分区。在此基础上，联合基于GEDI与ICESat-2数据绘制的森林冠层高度产品、归一化植被指数，以及地形数据、气象数据和土壤属性等16个变量，使用随机森林模型估算了2019年中国30米分辨率的森林地上生物量空间分布格局。数据结果显示，2019年我国森林地上生物量密度的平均值为97.57±23.85 Mg/ha，森林地上碳储量的总量为11.06 Pg C。
图1. 2019年中国森林地上生物量空间分布
研究团队采用三种方法对数据集进行了验证。在样点尺度上，采用随机选取的30%的地面实测样本测试模型的精度，结果表明估算的森林地上生物量具有较高的精度，与实测生物量基本一致（R2=0.67，RMSE=70.71 Mg/ha）；在省级尺度上，估算的森林地上生物量与使用中国林业和草原统计年鉴中计算得到的森林地上生物量具有较好的关系（R2=0.61，RMSE=30.15 Mg/h）；在像素尺度，与现有的其他类似数据产品进行了对比，结果表明现有的产品普遍低估了我国的森林地上生物量，这也与使用地面实测数据的验证结果一致。
该数据集能够更好地反映我国森林地上生物量的现状，可以为研究森林碳循环过程、制定森林资源的管理与保护政策以及服务我国实现“碳中和”目标提供可靠的数据源。该项研究工作和数据制备得到了中国国家自然科学基金（41901358）、中科院先导科技专项（XDA9050401）的资助。
论文信息：
Qiuli Yang, Chunyue Niu, Xiaoqiang Liu, Yuhao Feng, Qin Ma, Xuejing Wang, Hao Tang & Qinghua Guo (2023) Mapping high-resolution forest aboveground biomass of China using multisource remote sensing data, GIScience & Remote Sensing, 60:1, 2203303, https://doi.org/10.1080/15481603.2023.2203303.
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