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本文聚焦蓝碳（BC）科学，指出当前研究方法差异大，导致评估不确定性高。文中综合现有数据，分析不同 BC 方法的不确定性，提出 14 条改进研究流程的建议，涵盖数据使用、样品处理等方面，旨在助力高质量 BC 项目，推动其在气候缓解等方面的应用。
蓝碳科学研究的背景与意义
蓝碳（Blue Carbon，BC）栖息地，如红树林、潮汐沼泽和海草床，在全球碳循环中占据重要地位，是关键的二氧化碳（CO2）汇 。这些栖息地不仅能有效减缓气候变化，还对生物多样性保护和维持生态系统平衡起着至关重要的作用。然而，它们却面临着诸多严重威胁，正逐渐从地球上消逝。
过去十年间，蓝碳科学领域发展迅猛，研究主要聚焦于量化蓝碳，评估栖息地保护和恢复所带来的气候效益。但随着研究的不断深入，各种研究方法层出不穷，不同研究之间的结果难以进行有效比较，不确定性也随之增加。这种现状阻碍了蓝碳项目的高质量发展，因此，加强蓝碳科学研究，规范研究方法和流程迫在眉睫。
蓝碳的定义及常用研究方法
根据政府间气候变化专门委员会（IPCC）的定义，蓝碳是指 “所有在海洋系统中由生物驱动的、可被管理的碳通量和碳储存”。在本研究中，主要关注 IPCC 指南中广泛认可的蓝碳栖息地，即红树林、潮汐沼泽和海草床。不过，近期也有更广泛的蓝碳栖息地定义被提出，涵盖了泥滩、松散沉积系统、大型藻类和潮汐淡水湿地等。
蓝碳栖息地通过捕获和储存来自自身（本地来源，autochthonous）和周围环境（外来来源，allochthonous）的有机物质，在土壤中积累有机碳（Organic Carbon，OC） 。目前，蓝碳的量化主要通过评估生物量、土壤 OC 储量、土壤积累速率及其来源来实现。但现有的分析方法存在诸多问题，例如在分析含有无机碳（如碳酸盐）的土壤 OC 时，不确定性较大。同时，对于土壤中大于 2 毫米的粗植物材料的处理方式也尚无定论，这进一步增加了研究的复杂性。
蓝碳研究方法和实践中的挑战与不确定性
- 数据问题：全球蓝碳估计常使用平均或中位数蓝碳储量和温室气体（Greenhouse Gas，GHG）通量值乘以全球面积或生态系统变化范围，这种大规模估计方法虽然对政策制定有一定的推动作用，但在地方尺度的蓝碳评估或项目中会产生较大的不确定性。不同空间尺度下，蓝碳储量和积累速率受多种因素影响，如生态系统类型、气候、地貌和时间尺度等。利用全球或区域数据进行本地蓝碳估计时，与使用本地特定数据相比，结果可能相差高达 5 倍 。
- 土壤碳含量测定：蓝碳土壤中常含有无机碳，以生物成因的碳酸钙（CaCO3）形式存在。在评估蓝碳储量和积累速率时，需要扣除无机碳的部分，但钙化过程复杂，且现有测定土壤 OC 含量的方法，如元素分析（Elemental Analysis，EA）和灼烧减量法（Loss on Ignition，LOI）等，都存在一定的局限性，不同方法可能导致高达 0.3 倍的偏差 。
- 土壤样品处理：土壤中粗植物材料的处理方式会影响蓝碳储量的估计，不同研究在处理活的和死的地下生物量与土壤 OC 池时存在差异，这种差异可能导致高达 0.5 倍的变异性。此外，在采集土壤岩心时，未固结土壤的压缩会导致土壤 OC 储量被高估，从而夸大保护或恢复项目的气候效益，不同取芯方法导致的压缩程度不同，对结果影响较大 。
- 采样和分析方法：在碳分析中，土壤岩心的采样分辨率也会影响蓝碳储量估计的准确性。如果为了评估蓝碳储量而对整个岩心进行单一 OC 分析，虽然可以减少不确定性和成本，但无法获取岩心深度方向的变化信息；而在多个深度间隔切片采样并仅对部分样品进行分析时，又需要进行 OC 含量的插值，这会增加不确定性 。另外，将 OC 储量外推到标准化土壤深度时，不同的外推方法和假设可能导致较大的误差，理想情况下应尽量采样到与蓝碳栖息地相关的完整土壤深度 。
- 碳积累速率估计：在蓝碳科学中，常用垂直沉积速率来计算土壤 OC 积累速率和土壤剖面年龄，但这种方法存在一些问题。相比之下，使用质量积累速率（Mass Accumulation Rate，MAR）具有一定优势，它不需要对压实进行校正，且能更好地拟合210Pb和14C测年的年龄模型。不同的沉积速率估计方法和时间尺度会导致碳积累速率（Carbon Accumulation Rate，CAR）估计值出现高达 3 倍的差异 。
- 碳储量与碳吸收能力的误解：蓝碳储量反映的是固定土壤深度内积累的 OC，而 CAR 代表的是一定时期内 OC 的积累速率。高蓝碳储量并不一定意味着高 CAR，不能将 OC 储量误解为栖息地的碳吸收能力，在评估和比较不同栖息地的碳吸收能力时，应重点关注 OC 的积累速率 。
- 栖息地稳定性和基线参考点：假设采样的整个土壤岩心都由当代蓝碳栖息地积累的土壤组成，可能会高估蓝碳储量，因为过去可能存在栖息地的转变。了解蓝碳栖息地的时间稳定性对于监测报告验证（Monitoring, Reporting, and Verification，MRV）方法和确定基线参考点至关重要，同时也有助于识别蓝碳储存热点，优化蓝碳项目的气候效益 。
- 土壤碳来源的量化：蓝碳栖息地的土壤 OC 储量可来自生态系统内部的初级生产者（本地来源）和外部的陆地或海洋来源（外来来源）。目前常用稳定同位素分析来确定碳源，但该方法存在较高的不确定性。新兴的多维 OC 指纹识别方法虽然能提供更准确的信息，但在技术上仍面临挑战。此外，在碳核算中还需考虑外来碳的双重计数问题 。
- 碳酸盐的影响：蓝碳栖息地中，生物和化学过程会导致碳酸盐的沉淀和溶解，这会影响 GHG 通量的估计，并对蓝碳储存的评估产生影响。例如，碳酸盐沉淀会导致CO2排放，而溶解则会增强溶解无机碳的输出，这些过程的速率变化很大，可能会抵消部分与 OC 埋藏相关的CO2汇能力 。
- 温室气体通量估计：甲烷（CH4）和一氧化二氮（N2O）是具有高全球变暖潜力的 GHG，它们可以从自然和退化的蓝碳栖息地中排放。确定蓝碳生态系统是 GHG 的净汇还是源，需要同时考虑CO2、CH4和N2O的通量。然而，监测所有 GHG 通量在技术上具有挑战性且成本高昂，目前相关研究较少，不同研究中CH4和N2O通量对蓝碳汇能力的影响差异较大 。
- 科学与政策的一致性：推动蓝碳科学发展，以支持蓝色经济融资和气候缓解政策，需要建立一个全面的框架。研究目标和协议应与政策需求相一致，包括准确测量蓝碳储量和过程、合理设计采样方案、进行多尺度建模以及将协同效益纳入决策和自愿抵消框架等。但目前碳标准的 MRV 要求不断变化，研究人员需要及时跟上这些变化 。
- 当地社区的参与：蓝碳项目应注重研究人员与当地社区的合作，这不仅有助于改善沿海社区的生计，还能使蓝碳科学从当地知识中受益。国际科学合作虽然重要，但应避免 “直升机式研究”，即发达国家科学家在不充分考虑当地科学家和社区利益的情况下进行研究。一些成功的项目，如肯尼亚的 Vanga Blue Forest 项目，通过多利益相关者合作和共同管理，实现了碳信用收益回馈社区，促进了栖息地保护和社区能力建设 。
改进蓝碳科学的良好实践
通过采用良好的实践方法，蓝碳科学能够为政策制定提供有力支持，帮助将蓝碳栖息地纳入国家 GHG 清单，并推动与国家自主贡献（Nationally Determined Contributions，NDCs）或其他碳核算计划相关的高质量蓝碳项目的实施。本研究提出的建议旨在加强蓝碳研究，促进高质量蓝碳项目的落地。
在研究过程中，将蓝碳数据与经过充分验证的实践和方法相结合至关重要，同时要明确不同方法的局限性和不确定性。尽管一些实践方法存在技术挑战和成本问题，但通过科学家之间的合作和数据共享，可以在一定程度上克服这些困难。此外，将社会经济因素纳入蓝碳科学、政策和项目规划与实施中，能够进一步提升蓝碳项目对当地社区的效益 。
目前，蓝碳科学仍面临一些未解决的挑战，如在估计 OC 含量时如何更好地处理土壤中的碳酸盐、如何更准确地纳入与碳酸盐沉淀和溶解过程相关的CO2通量，以及如何明确蓝碳栖息地以外的侧向无机和有机碳传输的最终去向等。这些问题应成为未来蓝碳科学研究的重点方向，期待更多的科研人员投身其中，共同探索解决方案，推动蓝碳科学不断向前发展，为全球气候缓解和生态保护贡献力量。
