综述：全球森林碳储量估算的模式：技术演变、精度提升及规模扩展挑战的文献计量分析

《Frontiers in Forests and Global Change》：Global patterns in forest carbon storage estimation: bibliometric analysis of technological evolution, accuracy gains and scaling challenges

森林碳储存估计技术研究进展（2008-2025）。基于Web of Science和CNKI的2,427篇文献计量分析，发现森林碳储存估计技术历经三个阶段演进：早期（2008-2012）以涡度协方差（EC）和遥感（RS）技术为主；中期（2013-2017）转向过程模型与统计模拟结合；近期（2018-2025）机器学习（ML）和随机森林（RF）模型应用显著增加，R2值从0.62提升至0.97。研究揭示环境科学领域贡献最大（718篇），中国（468篇）和美国（691篇）为发文主力，但大尺度研究仍存在局限性。关键技术挑战包括模型跨区域适用性、数据共享壁垒及发展中国家技术鸿沟。

　　森林碳储量的估算对于理解全球碳循环、缓解气候变化以及发展碳市场具有重要意义。然而，目前关于森林碳储量的研究仍存在系统性的改进空间。本文通过分析2008年至2025年间发表的文献，采用文献计量学与内容分析相结合的方法，综合探讨了森林碳储量估算的技术演进、研究趋势以及存在的方法论空白。研究结果显示，全球范围内，森林碳储量估算的研究呈现出明显的阶段性特征，并在不同国家和机构间展现出差异化的研究重心与合作模式。

### 研究背景与重要性

森林覆盖了地球表面的很大一部分，其碳储量的变化直接影响大气中二氧化碳的浓度，进而影响全球气候系统的稳定性。因此，准确估算森林碳储量对于理解气候变化、制定有效的森林管理和保护政策至关重要。同时，森林碳储量的评估数据也是碳交易和气候政策制定的重要依据。近年来，全球森林面积因滥伐和土地退化而持续减少，这使得发展高效且可扩展的森林碳储量估算方法变得尤为紧迫。

传统的估算方法主要包括地面调查、生物量方程以及遥感技术。地面调查通过测量树木高度、胸径和物种组成等参数，提供高精度的碳储量数据，但受限于时间和人力成本，难以应用于大规模或复杂地形区域。生物量方程方法则通过统计学手段，利用可测量的树木属性来估算生物量和碳储量，这类方法操作简便、成本较低，但其准确性依赖于模型的可迁移性和区域特定参数。相比之下，遥感技术（尤其是基于卫星的观测）近年来取得了显著进展，推动了森林碳储量的大范围估算。

### 技术演进与研究趋势

研究发现，森林碳储量估算技术的发展可以划分为三个主要阶段。第一阶段（2008–2012年）以涡度协方差（Eddy Covariance, EC）方法、卫星遥感和机载雷达技术为主导。这些方法为研究森林碳交换提供了初步的观测手段，但受限于空间分辨率，难以精确描绘碳储量的空间分布。

第二阶段（2013–2017年）则更加强调基于过程的模型和统计模拟方法的应用。随着技术的发展，研究者开始将更多注意力转向如何通过模型模拟森林生态系统中碳的动态过程，从而提升估算的科学性和系统性。这一阶段的研究成果在多个国际政策框架下得到了应用，为全球碳预算提供了重要的科学支持。

第三阶段（2018–2025年）见证了机器学习（Machine Learning, ML）和随机森林（Random Forest, RF）技术的广泛应用。同时，生物量制图和高分辨率遥感数据的结合也进一步提升了估算的精度。研究显示，一些主流模型如TRIPLEX-Flux C交换模型和RF模型的精度显著提高，R2值从0.62提升至0.97，表明估算技术在这一阶段取得了突破性进展。此外，一些新型技术如无人机监测和高精度卫星数据（如GF-5、Jilin-1）也逐渐成为区域碳中和评估的重要工具。

### 国家与机构的贡献与合作

从国家层面来看，美国在森林碳储量估算领域的研究最为活跃，贡献了691篇相关文献，占全球总量的29%。中国紧随其后，贡献了468篇文献，占20%。其他如德国、澳大利亚和法国等国家也表现出较强的科研能力。然而，尽管中国和美国在该领域占据主导地位，但全球范围内仍有大量国家和地区在森林碳储量估算方面存在研究不足或技术应用受限的问题。

在机构层面，中国科学院以208篇文献成为贡献最多的科研机构，而美国农业部和美国林业局则分别贡献了121篇和98篇。此外，加州大学、CNRS（法国国家科学研究中心）等机构也在该领域发挥了重要作用。国际间的合作网络显示，中美两国之间的合作最为紧密，这表明两国在森林碳储量研究方面具有较强的协同效应。然而，对于许多发展中国家而言，由于基础设施薄弱、资金有限以及土地权属问题，这些先进技术的普及仍然面临挑战。

### 关键词分析与研究热点

关键词分析揭示了森林碳储量估算研究的主要方向和热点。在第一阶段，EC方法、建模和遥感技术是研究的核心关键词。随着技术的发展，第二阶段的研究重点逐渐转向高分辨率遥感数据、机载激光雷达（LiDAR）和生物量方程。第三阶段则以机器学习和随机森林技术为核心，同时涉及动态生态系统模型和数字土壤制图等新兴研究方向。这些技术的融合不仅提升了估算的精度，也推动了对森林碳储量变化的深入理解。

### 精度与模型发展

模型精度是评估森林碳储量估算技术的重要指标。研究发现，随着技术的进步，模型的R2值显著提高。在第一阶段，模型的平均精度为0.7；到了第三阶段，精度提升至0.77。特别值得注意的是，TRIPLEX-Flux C交换模型和RF模型的精度分别达到了0.97，显示出其在碳储量估算中的强大能力。然而，尽管模型精度有所提高，其适用性仍然受到传感器特性、大气效应和后续数据处理方法的影响。因此，继续开发和验证遥感算法，以提升估算的准确性和效率，仍然是未来研究的重点。

### 空间尺度的演进

从空间尺度来看，森林碳储量估算方法经历了从局部研究到全球监测的演变。在局部尺度上，主要依赖于地面调查和简单的模型，虽然能够提供高度精确的数据，但其可扩展性较差。而在国家尺度上，结合了森林调查数据与遥感技术，使得碳储量估算更加系统化。全球尺度的研究则主要依赖于卫星遥感和国际合作项目，如全球森林观测倡议（GFOI）和全球碳项目（Global C Project）。然而，全球尺度的数据仍然存在分辨率差异、云层干扰以及数据共享障碍等问题，影响了其在区域政策制定中的应用。

### 政策与社会经济因素的影响

森林碳储量估算技术的发展不仅受到科学创新的推动，也深受政策和社会经济因素的影响。例如，REDD+（减少毁林和森林退化导致的排放）和国家碳市场等政策框架为碳储量估算提供了重要的驱动力。然而，在许多发展中国家，由于缺乏必要的基础设施和资金支持，这些先进技术的应用受到限制。这种不平衡不仅影响了全球碳会计的公平性，也对碳市场的透明度和可信度提出了挑战。

此外，社会经济因素也在很大程度上影响了研究方法的选择。高分辨率遥感和LiDAR技术虽然精度高，但对数据存储、处理能力和专业技术人才有较高要求，这使得资源有限的机构难以广泛应用。相比之下，基于地面调查的社区方法和低成本的生物量方程在一些缺乏高技术条件的地区仍然具有重要作用。然而，这些方法在可扩展性方面存在局限，难以满足全球范围内的需求。

### 生态学视角下的技术演进

从生态学的角度来看，森林碳储量估算技术的演进反映了对生态系统复杂性的认识不断加深。早期的静态生物量方程忽略了森林中动态过程，如树木死亡、干扰事件和土壤碳通量等。而近年来，数字土壤制图和深度学习等技术的应用则试图弥补这些不足。然而，这些方法也引入了新的不确定性，如算法透明度和过拟合问题。因此，技术进步并非简单的线性提升，而是需要在成本、复杂性和生态现实之间进行权衡。

### 研究的局限性与未来方向

尽管本文通过文献计量学和内容分析的方法对森林碳储量估算技术进行了系统梳理，但仍存在一定的局限性。首先，研究依赖于可检索的学术文献，未能涵盖实践中的非正式资料、灰色文献或尚未发表的新兴技术。其次，研究仅聚焦于林业和环境科学领域的期刊，忽略了农业科学、气候建模、地理信息工程和环境经济学等相邻学科的研究成果。此外，非生物碳库（如枯落物和粗木质残体）在研究中被相对忽视，这可能导致区域碳汇评估的系统性偏差。

最后，文献计量学方法本身存在一定的时效性滞后，难以全面反映最新的研究进展和未公开的数据。因此，未来的研究应更加注重多数据库整合、多语言筛选和专家访谈，以确保研究的全面性和准确性。同时，还需要加强对非生物碳库的系统性研究，以更全面地理解森林碳循环的复杂性。

### 结论与展望

综上所述，森林碳储量估算技术在过去17年间经历了显著的演进，从传统的地面调查和生物量方程，到基于遥感和机器学习的动态模型。这些技术的进步不仅提高了估算的精度，也为更深入的区域研究提供了支持。然而，大规模研究仍然相对匮乏，特别是在全球尺度上。随着遥感技术和地面调查数据的不断积累，机器学习和随机森林等方法逐渐成为研究的热点。未来的研究需要进一步整合不同尺度的数据，结合生态建模与遥感技术，以构建有效的全球长期动态监测体系。此外，无人机技术的应用和数据来源的更新也有助于提升估算的准确性，从而实现对全球森林碳储量的高效评估和管理。只有在技术、制度和社会经济层面实现深度融合，森林碳监测才能真正支持有效的全球气候治理，并推动公平参与碳市场。