森林固碳是减缓气候变化的主要途径之一，近20年来我国开展了大规模国土绿化行动，森林碳储量发生了巨大的变化，急需开展高精度森林碳储量动态监测。遥感具有大尺度时空动态监测的潜力，但是存在着单个传感器监测时空分辨率和空间覆盖范围有限、光学和微波遥感监测融合不足、难以捕捉生态系统地下部分状态等问题，因此如何基于遥感监测开展多数据融合，准确量化地上和地下森林碳储量变化仍是一大挑战。

中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室傅伯杰院士团队联合北京师范大学、瑞士苏黎世联邦理工大学、法国巴黎-萨克雷大学、澳大利亚联邦科学与工业研究组织等单位开展合作研究，通过多源遥感与地面观测数据融合，量化了中国森林地上和地下植被碳储量动态。研究利用2444个地面样地实测的森林地上碳储量（AGBC）数据校正由C、L波段主动微波（ALOS PALSAR、Envisat ASAR载荷）反演的森林地上生物量，得到全国森林AGBC基准图；基于光学遥感（MODIS）森林和非森林植被覆盖度和地上生物量定量关系开展空间迭代形成2002-2021年AGBC动态数据，并进一步植被光学厚度（VOD）校正AGBC时间序列。此外，通过收集全国8729个森林样地的实测数据建立随机森林模型，根据年AGBC、林分年龄、气候背景等信息计算全国各栅格逐年森林地下植被碳储量（BGBC），数据分辨率为1km。

此研究是团队继量化中国陆地生态系统植被固碳速率及其影响因素（Global Change Biology.，2021）之后，在生态恢复固碳效应方面取得的又一进展。团队基于生态环境大数据和机器学习，形成了全国尺度陆地生态系统地上、地下植被碳储量和植被固碳速率等方面的高精度动态监测能力，为我国碳中和目标提供新的数据支撑。

参考文献：Chen, Y., Feng, X., Fu, B. (2023). Above- and belowground forest biomass carbon pool in China during 2002~2021. National Tibetan Plateau / Third Pole Environment Data Center. https://doi.org/10.5194/essd-15-897-2023.