研究速递|计算反照率变化以确定对气候有利的树木覆盖恢复

     将树木覆盖恢复到自然生长的地方是消除大气中碳和应对气候危机的重要策略。然而，恢复树木覆盖的净气候影响不仅取决于碳封存;它还改变了反照率，反照率是太阳辐射从陆地表面反射回大气的部分。因为树木覆盖通常比其他土地覆盖吸收更多的太阳辐射，这可能导致局部和全球变暖。在一些地区，反照率变化导致的全球变暖可以部分甚至完全抵消树木碳储量增加带来的冷却效益。

地表反照率变化对气候变暖的响应可以直接与碳储量变化进行比较，用同一单位表示。首先使用辐射核技术将地表反照率的变化转换为大气顶部辐射强迫(TOA RF)。辐射核量化了大气顶部向外辐射通量(辐射强迫)对气候系统状态变量(如地表反照率)变化的响应。然后，根据100年后所有全球碳汇从大气中去除的二氧化碳的平均比例，通过找到产生相同TOA RF的等效CO2，将反照率变化产生的TOA RF转换为CO2e。这解释了大气中二氧化碳的时间衰减，用脉冲响应函数描述了海洋和陆地与大气的二氧化碳交换。

转换为相同的单位使得计算“反照率抵消”成为可能，即碳储存带来的冷却被反照率变化带来的变暖所抵消的百分比。50%的抵消表明反照率的降低使净气候效益减半。大于100%的抵消表明反照率的下降完全超过碳储量，产生净气候负面结果。虽然恢复树木覆盖可以影响影响气候的其他全球尺度因子(例如，云、蒸发、感热通量和其他因子)的变化可以以复杂的方式改变地球大气层顶部的长波和短波辐射通量以及地表温度，量化它们对全球气候的影响还无法控制。此外，至少在某些地区，地表反照率的变化已被证明比其他因素更重要。

虽然以前的工作强调了考虑反照率变化的重要性，但在对恢复树木覆盖的减缓潜力的大多数评估中，反照率要么被忽略，要么只是粗略地建模。这里提出了一系列估算由树木覆盖恢复引起的反照率驱动的气候强迫的全球地图，并将其与估算森林恢复减缓气候变化潜力的地图进行了比较。首先制作了一组地图，量化了从四种不同的开放土地覆盖类型(开放灌木地、草地、农田或农田/天然植被)到六种不同森林类型(木本稀树草原、常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林、落叶阔叶林或混交林)的转变所导致的TOA RF的变化。为了确定反照率变化在哪些地方显著减少(即>50%抵消量)或完全抵消(即>100%抵消量)碳储量，将这24变化图合并为一个潜在的反照率变化图。然后，将这一潜在反照率变化图与已公布的最大潜在碳储量图结合起来，预测在全球大部分地区恢复树木覆盖的努力所带来的净气候效益。最后，使用这些数据来细化之前发布的三张地图，这些地图确定了需要恢复树木覆盖的区域，并评估了地面项目中发生的反照率偏移。

‍首先，将陆地定义为除水以外任何土地覆盖类型覆盖面积≥1%的所有像元。然后，对于MODIS气候模拟网格中的每个土地像元，计算了从四种开放土地类别到六种森林或稀树草原类别的瞬时转换的反照率引起的大气顶辐射强迫(TOA RF)的变化。

对于这些最初的计算，估计了全球所有土地的每一次转变，而不管初始和最终的土地覆盖是否合理。使用反照率图谱计算地表反照率的变化。使用MODIS/Terra snow Cover Daily L3 Global 0.05Deg CMG的所有可用月度数据来确定20年可用数据(2000.3-2021.8)的平均月度雪况。对于每月的黑白天空条件，使用了国家大气研究中心和国家环境预测中心的产品。我们结合可见光和近红外分量计算蓝天反照率。

地表反照率的变化是初始土地覆盖(lc1)与转换后的土地覆盖(lc2)的蓝天反照率条件之差，以每面积单位表示。它是针对每个网格单元(x,y)和月份(m)的直接和漫射照明条件(分数，fr,m)以及积雪和无雪条件(分数，fs,m)的加权组合:‍

为了估计地表反照率变化引起的TOA RF，计算了局部正在进行土地转换的地区的每月TOA RF。使用了六个不同模型生成的网格单元特定反照率辐射核(Km)，重采样以匹配MODIS-CMG网格，并与最近邻相匹配。这些模型包括5个不同的全球气候模型，分别是CAM319、CAM518、ECHAM616、HadGEM220、HadGEM321，以及一个辐射预算模型CACKv1.017。

因为有多个辐射核，所以在这些核中使用逐像素的中值，但提供最小值和最大值来捕获可能值的范围。最后，基于月间的简单平均值估算了年度TOA RF，并将TOA RF乘以网格单元面积(Agridcell)与全球地球表面积(Aglobal)的比率，将TOA RF转换为全球尺度。

为了便于比较碳储量和反照率变化，将辐射强迫转换为CO2e。为此，采用IPCC62中由每平方米全球表面积碳排放引起的全球年平均辐射强迫，将全球大气CO2浓度变化对地球大气顶辐射收支的扰动描述为:

其中Ca (t)是大气中C的质量，单位为Pg，等于时间t时CO2浓度的2.13倍(单位为ppm)， Ca(t0)是工业化前大气中CO2浓度为270ppm时的质量。

假设土地覆盖反照率引起的辐射强迫(RFCO2)变化相当于当前CO2浓度上CO2脉冲的辐射强迫，当前全球平均浓度为400ppm (Ca,2020)，新的全球平均浓度包括恢复树木覆盖(Ca,new)产生的CO2排放，即:

恢复树木覆盖的二氧化碳排放(或吸收)脉冲(ΔCco2e)是这一新的大气浓度与2020年基线之间的差异。

将相应的二氧化碳排放量除以网格单元面积，得到单位面积的等效碳质量通量。最后，将来自反照率变化的CO2e归一化，以解释大气中CO2的时间衰减。

3.测绘潜在反照率变化

为了创建恢复树木覆盖的潜在反照率变化的单一全球综合地图，首先必须将最可能的开放类分配给目前没有开放土地覆盖类的所有像素，反之亦然，将最可能的森林类分配给目前没有木质稀树草原或森林土地覆盖类的所有像素。通过邻域分析来确定一个生态区域内最常见的森林或开放类。

为了进行邻域分析，创建了一系列嵌套网格，分辨率分别为0.01、0.025、0.05、0.1、0.25、0.5、1、2.5、5和10度，通常为每个网格像素分配与其重叠的生态区域内面积最大的开放土地类别的值。该类别必须覆盖网格单元内至少1%的生态区域。在这些越来越大的社区中进行采样，以确定最可能的开放类别。

具体来说，使用2010年和2001年MODIS Terra + Aqua土地覆盖类型年度L3全球500 m SIN网格产品和IGBP分类作为当前土地覆盖的基础。对于开阔地，使用了IGBP分类:开阔灌木、草地、农田和农田/天然植被。对于森林，使用了常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林、落叶阔叶林、混交林和木本稀树草原。

最后，由于一些地点的开放MODIS像素非常少，因此也确定了每个生态区、每个Koeppen-Geiger气候带和世界上25个地区的生物群落的主要开放类别，最后确定了全球整个生物群落。进一步设置了最小阈值，生态区至少占总面积的1%或20个像素，生物群系至少占总面积的1%或100个像素。如果没有达到这个最小阈值，就没有为该网格像素分配土地类别.

为了生成最终的最有可能的地图，按照以下顺序循环遍历不同的层，直到找到一个开放的土地类别:当前的MODIS，嵌套网格，生态区，区域一级的气候生物群落，最后是全球的生物群落。在大多数情况下，超过95%的最可能的开阔土地类别和超过75%的指定森林类别位于10°网格内。

一旦确定了每个像素点可能的开阔地向森林类转变，就从核中位数反照率变化图中采样，以组装复合潜在反照率变化图。为了确定将产生净气候正向的地点，结合了潜在碳储存的地图。这张地图保守地只使用地上和地下生物量。这个潜在碳储量层和反照率CO2e层构成了净气候影响图，它代表了森林碳积累和反照率变化都达到最大值时，树木覆盖恢复的最大CO2e。

还模拟了净气候影响如何对反照率和碳变化做出反应的情景，这些情景随着时间的推移而展开，以检验结论可能会如何变化。首先假设最大反照率变化可能发生在最大碳储量之前，因为森林即使在达到完全冠层范围后仍在继续积累碳。考虑到不同的森林生长速度，反照率和碳的相对变化率可能在全球范围内有所不同。然而，目前还没有全球空间层预测反照率和碳随森林发展如何随时间变化。因此，模拟了12种假设情景，改变了碳积累的速率、反照率在碳排放之前达到最大值的程度，以及反照率抵消碳积累的幅度。假设碳去除率为20 kg C m−2，将反照率偏移量的大小设置为100%、50%或10%。将反照率变化的时间调整为碳达到最大值的两倍（提前 50%），或者 1.25 倍（提前 80%）。使用Chapman Richards s曲线函数对碳积累进行建模，调整参数以获得快速或缓慢的最大碳储量方法。使用多模型平均脉冲响应函数计算了海洋和陆地的二氧化碳释放，以响应每年树木覆盖恢复带来的碳清除。

潜在反照率偏移图和净气候影响图覆盖了大部分陆地区域。然而，一些净负面影响最大的地方不适合树木覆盖，许多其他地方已经支持树木覆盖或需要人类土地利用。因此，将这张地图筛选到可能可恢复的地方。

有多个地图突出显示了可能恢复树木覆盖的位置。选择了三个公开可用的全球范围，并覆盖了净气候影响图，看看确定的区域有多少会导致气候积极的位置。

使用矢量网格对栅格数据进行量化，其中包含一个或多个项目。对于“退耕还林”和“恢复原状”项目，计算了每500米像素中存在项目的净气候正(和负)像素的总价值。净气候正区域被确定为值大于零的像素，而气候负像素则相反。

      首先以0.05度纬度/经度空间分辨率制作了24个可能的开阔地向森林转变的反照率引起的全球TOA RF变化图。这些地图对项目级规划很有用，因为项目的开始和期望的最终土地覆盖是已知的。使用反照率图集计算每个像素的蓝天反照率的月变化，以及平均月积雪和辐射条件，然后结合六个辐射核来估计TOA RF，从而创建了这些“单一土地覆盖过渡图”。

为了将24种可能的转变合并到一张图中，使用当前土地覆盖图的邻域分析，按生态区域分层，预测了每个像素点最可能的开放土地起始条件和最可能的森林类结束条件。合成图估计了每个像元上最可能的转变引起的CO2e的反照率变化。这张地图没有考虑现有的土地覆盖情况;相反，它捕获了如果每个像素从四种开放土地覆盖类别中的一种转换到六种森林类别中的一种，反照率将如何变化。它覆盖了大部分陆地区域。

发现反照率诱导的CO2e范围为28 ~ - 469 Mg CO2e ha-1。负值表示气候变暖，正值表示变冷。中值为- 120 Mg CO2e ha-1表明，恢复树木覆盖通常会引起一定程度的反照率驱动的变暖，特别是在干旱地区和更多的北纬地区，尽管有可能出现中度反照率驱动的变冷，主要是在一些热带地区。

图1 净气候影响和反照率抵消

潜在的反照率变化图只能说明部分情况。为了更全面地量化恢复树木覆盖可以作为气候解决方案的地方，反照率的变化必须与碳储量的变化相结合。将潜在反照率变化图与之前发表的植物生物量最大潜在碳储量图结合起来，以确定反照率变化最强烈地抵消碳储量气候效益的地方。图1以二氧化碳当量为单位，预测了较长时期内最终的净气候影响。发现最大CO2e范围为803 ~ - 454 Mg CO2e ha-1。100 Mg CO2e ha-1的中值表明恢复树木覆盖可能产生净气候正效益，但仅考虑碳时，这一中值还不到220 Mg CO2 ha-1中值的一半。

即使是由反照率引起的大规模变暖，如果碳储量超过反照率变化的影响，树木覆盖也可能提供实质性的气候变化缓解。然而，对反照率偏移量的测绘显示出与绝对净气候影响相似的空间格局，表明反照率偏移量最大的地方通常也出现在潜在碳储量最低的地方。平均52%的反照率偏移表明，考虑到反照率变化，通常会使最大碳储量减半。

图2 生物群系之间和内部的碳储量和反照率变化

先前的研究表明反照率最大的问题是在北方地区，与此相反，旱地有更大比例的净气候负区。尽管相对于这些旱地环境，北方地区净气候负区域的比例较低，但反照率的变化仍然是大多数北方地区的一个问题。在光谱的另一端，在热带和亚热带湿润阔叶林生物群系中，预计只有3%的总面积是净气候负性的，只有6%的面积会经历大量的反照率抵消。

尽管存在这些一般的生物群系水平模式，但重要的是要指出生物群系内部存在变化，并且所有生物群系至少有一些净气候正位置。例如，在热带和亚热带草原、稀树草原和灌丛生物群系中，有些地区恢复树木覆盖会产生净气候负面影响，而有些地区的反照率变化则不太值得关注。这表明了空间精细地图对碳和反照率变化的重要性。

图1和图2中的大部分地区已经有树木覆盖或处于人类土地利用之下，只有一小部分地区可以恢复树木覆盖。为了确定在哪些地方恢复树木覆盖可以作为一个实际的气候解决方案，使用潜在反照率偏移图来改进以前发表的地图，这些地图确定了树木覆盖恢复的机会区域。

图三 已公布的机会图中，净气候影响和反照率抵消

Griscom的机会地图包括8.28亿公顷的生物物理适合森林，目前没有农作物或城市土地使用，也没有草地生物群。虽然大部分地区(94%)将导致净气候积极结果，但18%的地区将经历大量反照率抵消。此外，如果在整个有机会的地区恢复森林，在考虑反照率变化后，最大CO2e将缩小20%。

Bastin等人估计了增加树木覆盖的潜力，即使在已经有森林的地区也是如此。大部分机会区域(71%)将产生净气候积极结果，但几乎一半(48%)将经历大量反照率偏移。此外，如果在整个地区恢复森林，由于反照率的变化，最大CO2e将减少一半(53%)。值得注意的是，通过将活动限制在没有大量反照率抵消的地方，只恢复总面积的一半而不是整个面积，可以实现更大的CO2e最大值。

Walker机会地图确定889 Mha目前具有低碳储量，但有可能支持森林水平的碳量。然而，只有一半的总面积(54%)将是气候正的，65%的面积将经历大量的反照率抵消。如果在整个有机会的地区恢复森林，反照率的变化将使最大CO2e减少81%，因为包括了一些非常气候负面的地区。相比之下，仅针对没有显着反照率偏移而不是整个区域的区域将实现 2.5 倍的最大CO2e。

这些机会地图使用不同的方法来识别机会区域，并显示出相当不同的模式。结果表明，在Griscom等人、Bastin等人和Walker等人分别确定的机会区域中，有近五分之一、近一半和超过三分之二的区域可能不适合将树木覆盖恢复为气候解决方案，因为它们将经历大量的反照率抵消。然而，具有最积极净气候结果的生物群落包括热带和亚热带湿润阔叶林和温带阔叶林和混交林。Walker和Bastin机会图也共同确定了热带和亚热带草原、稀树草原和灌木地的大量机会。

图四 地面项目的反照率偏移分布

这些机会图描绘的是潜在的而不是实际的项目。为了了解反照率变化如何影响近期、计划和正在进行的恢复树木覆盖活动的气候结果，收集了来自“退耕还林”项目和Restor的空间数据。检查了净气候影响图中与项目重叠的所有像素。值得注意的是，其中只有45%与至少一个机会图重叠。这表明全球地图项目恢复树木覆盖潜力的位置与实际项目发生的位置不匹配。发现815,654个项目像素中有84%发生在净气候正位置和29%具有较大的反照率偏移。

而且，大多数(66%)至少有20%的反照率偏移，强调如果气候影响是项目目标，则需要考虑反照率的变化。

本文编辑 

  张仪茗 复旦大学环境科学与工程系2020级本科生

     彭欢欢 天津城建大学经济与管理学院2022级本科生

本公众号由复旦城市生态与暴露生态学研究组(Urban Ecology and Exposure Ecology Lab, UEEE)运营维护，发布相关研究成果，更传播城市生态与暴露生态学最新研究与实践。欢迎专家学者将研究成果在此发布（发送邮件:zhaowu_yu@fudan.edu.cn），让更多人了解您的研究及工作。