以下文章来源于国家青藏高原科学数据中心订阅号 ，作者樊磊教授研究团队
近期，国家青藏高原科学数据中心发布共享了西南大学樊磊教授研究团队的“热带地区地上碳储量数据集（2010-2017）”和“中国森林地上碳储量数据集（2013-2019）”，用户可开放获取。其关联论文以“Satellite-observed pantropical carbon dynamics”、“Tropical forests did not recover from the strong 2015-2016 El Niño event”、“Estimating aboveground carbon dynamic of China using optical and microwave remote-sensing datasets from 2013 to 2019”分别发表于Nature Plants、Science Advances和Journal of Remote Sensing期刊。数据集一：热带森林对于全球陆地碳循环以及大气二氧化碳浓度具有重要的影响，但是近年来大规模极端气候事件频发，对热带森林的固碳能力造成了严重的破坏，同时现有的观测手段无法对热带地区的碳源/碳汇进行完整的时空监测，进而引发了争论：近十年中，热带森林是否已从碳汇转变成碳源？针对上述问题，樊磊教授团队基于低频被动微波植被光学厚度（L-VOD）数据，领导研发了首套基于微波遥感手段的全球森林碳储量动态监测产品。该产品克服了过往遥感手段受云雨天气干扰存在数据缺失及饱和点低的问题，具有时空连续性强，对茂密森林碳储量饱和点高的优势，实现了对全球森林碳储量的动态监测，对于理解气候变化与森林碳汇响应策略具有重要意义。基于团队研发的森林碳储量动态监测产品，首次估算了2010-2017年热带森林碳储量及碳通量的时空变化，并从气候、人类活动两个因素分析了其对森林生态系统碳储量、碳通量的影响。厘清了热带森林地上总碳量的时空变化格局（图1A），揭示了热带森林在2010-2017年期间整体保持了碳平衡（0.11 Pg C yr-1）（图1B），发现了热带森林的碳通量解释了74%的全球大气CO2增长率年异常（图1C）。
图1. 热带森林碳通量与全球大气二氧化碳增长率年际变化
数据集二：随着国家林业重点工程的实施，我国森林在过去几十年间扮演着碳汇功能，对区域和全球碳平衡贡献显著。为了满足我国森林碳汇的科学管理和应对我国“双碳”目标的科学评估，急需摸清我国森林碳储量空间分布和变化规律。基于团队研发的森林碳储量动态监测产品，协同使用光学植被指数和微波植被光学厚度产品估算了2013-2019年我国森林地上碳储量动态变化，进一步分析了实施生态恢复工程区域森林地上碳储量变化趋势。2013-2019年我国地上森林植被碳汇为0.17 Pg C yr-1，其中56%来源于南方地区（图2）。从区域尺度来看，我国南方森林植被地上部分碳汇主要来自贵州（22.35 Tg C yr-1）、四川（14.49 Tg C yr-1）和湖南（11.42 Tg C yr-1）等省份。
图2 2013-2019年全国森林碳储量净变化空间格局
樊磊教授课题组面向国家“双碳”战略目标，领导研发了首套基于微波遥感手段的全球森林碳储量动态监测产品，服务于全球碳实时监测系统和重庆市碳汇监测，并在森林碳储量与气候变化研究取得系列成果，相继发表于Nature Geoscience，Nature Plants，Science Advances等国际顶尖期刊。团队研发的西伯利亚森林碳储量产品也先期发布于本数据中心。
论文信息：
1.Fan, L., Wigneron, J., Ciais, P., et al. Satellite-observed pantropical carbon dynamics. Nature Plants, 2019, 5, 944–951. DOI: https://doi.org/10.1038/s41477-019-0478-9.
2.Wigneron, J., Fan, L., Ciais, P., et al. Tropical forests did not recover from the strong 2015–2016 El Niño event. Science advances, 2020, 6, eaay4603. DOI:https://doi.org/10.1126/sciadv.aay4603.
3.Fan, L., Wigneron, JP., Ciais, P. et al. Siberian carbon sink reduced by forest disturbances. Nature Geoscience, 2023, 16, 56–62. DOI:https://doi.org/10.1038/s41561-022-01087-x.
4.Chang, Z.; Fan, L.; Wigneron, J. et al. Estimating aboveground carbon dynamic of China using optical and microwave remote-sensing datasets from 2013 to 2019. Journal of Remote Sensing, 2023, 3, 0005. DOI: https://doi.org/10.34133/remotesensing.0005.
数据信息：
1.Fan, L. (2022). Dataset of tropical aboveground carbon (2010-2017). National Tibetan Plateau/Third Pole Environment Data Center. https://data.tpdc.ac.cn/en/data/44a2e4e5-0d7c-4315-beff-7ecb669ef9d3.
2.Fan, L. (2022). Dataset of forest aboveground carbon in China (2013-2019). National Tibetan Plateau/Third Pole Environment Data Center. DOI: https://doi.org/10.11888/Terre.tpdc.272887. CSTR: https://cstr.cn/18406.11.Terre.tpdc.272887.
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