新建地面生物量集帮助理解全球碳循环

新建地面生物量地图由空间观察生成,准备增强我们对全球碳循环的了解

世界森林内富碳生物量变异可促成或缓发气候变化使用空间观察生成的数组地面生物量新地图集集帮助理解全球碳循环并支持森林管理、减排和可持续发展政策目标

上方生物量指树干、树皮、树枝和树枝组成植物原位光合作用从大气中提取二氧化碳,将碳储存到植物中,数量与大气碳相仿植物未来有可能固存更多碳或作为更大的源出

植物生物量是理解气候系统演化和未来潜在变化的关键生态变量,局部、区域甚至全球范围信用:ESA(数据源:CCI生物量项目)

植物生物量是理解气候系统演化和未来潜在变化的关键生态变量,在地方、区域甚至全球规模上正因如此,全球气候观测系统承认它为54基本气候变量之一,用于描述气候特征

新地图由研究团队制作,作为欧空局气候变化倡议的一部分,提供地生物质上分布和空间密度三独立年-2010年、2017年和2018年全局视图地图取自数据组合,视年份而定,取自CopernicusSentinel-1任务EnvisatASAR仪器JAXA高级陆地观察卫星(ALOS-1和ALOS-2)以及来自地球观测源的额外信息

地球观测数据例行用于验证精度或识别偏差气候模型以100米分辨率提供的新地图曲解不确定性估计值,帮助进一步约束模型

关键地说,据团队科长Shaun Quegan称,新地图捕捉高密度林区生物量水平较高,如热带林区生物量水平较高,因为算法大有改进

通过使用全球一致性检索方法,多年度生物量地图的到来为监测变化前景带入更接近现实的一步用户目前不鼓励仅仅通过减取当前地图量化生物量变化,因为检索程序仍在调整中以计代相传的不同任务和传感器观察

上方生物量意大利右侧意大利地图显示2018年地面生物量数据左侧光学图像显示意大利和周边国家相同视图,并使用内部哥白尼Sentinel2无云复合处理信用度:左端:内含经修改的哥白尼Sentinel数据(2018年),由欧空局处理右转:ESA(数据源:CCI生物量项目使用修改哥白尼Sentinel数据(2018年)和JAXAGlobalPALSAR-2Mosaic(2018年)

团队目前正在开发2020年地图,同时处理不同年份间时间一致性问题,并正在考虑整合更多低几何分辨率数据流,即EumetsatMetop卫星上ASCAT卫星L带植被光深度SOMS卫星和散射计数据

ShaunQuegan解释道, “ 合并这些新数据预期提高高分辨率地图一致性,并更接近跟踪变化并直接估计地面生物量大规模增减总值。 ” 替代纠正偏差方法也在调查中