美国新型异速生长模型NSVB的引入对森林碳估算与制图的影响研究

美国森林资源清查(FIA)项目于2023年采用国家尺度体积与生物量估算系统(NSVB)替代原有组分比率法(CRM)，引发森林地上生物量(AGB)估算体系的重大变革。本研究以纽约州为案例，通过对比Landsat影像构建的CRM与NSVB模型，发现NSVB虽能提升静态AGB估算精度，但对成熟林冠层生长的监测存在显著局限性。该成果发表于《Forest Ecology and Management》，为碳计量体系升级提供关键方法论指导，对完善自然气候解决方案具有重要意义。

　　

在全球碳中和背景下，森林碳汇的精确计量成为气候治理的核心议题。美国长期依赖的森林资源清查体系(FIA)采用组分比率法(CRM)估算地上生物量(AGB)，但其区域化模型架构和非实测枝梢生物量参数引发精度争议。2023年FIA引入国家尺度体积与生物量估算系统(NSVB)，通过统一模型框架和实测枝梢数据提升精度，但这一变革对现有碳计量体系的影响尚不明确。

为解析这一科学问题，美国研究团队在《Forest Ecology and Management》发表重要成果。研究以纽约州为试验区，采用完全相同的机器学习框架（随机森林RF、梯度提升机GBM和支持向量机SVM的线性集成模型），分别构建基于CRM和NSVB参考数据的AGB预测模型。技术路线涵盖FIA样地数据处理、Landsat时序特征提取（包括归一化燃烧指数NBR、缨帽变换组分等16个指标）、六边形多尺度验证体系，以及基于Ji和Gallo(2006)方法的系统误差分解。

研究结果揭示三大核心发现：

1. 树级生物量差异特征
   通过分析12个优势树种的直径-生物量关系曲线，证实NSVB对红云杉(Picea rubens)等枝梢密集树种的AGB估算增幅达38.7%，而糖枫(Acer saccharum)仅增长5%。直径≥50cm树木的枝梢生物量差异尤为显著，印证NSVB对冠层结构的敏感表征。

2. 模型性能对比
   尽管NSVB模型在30m分辨率下的验证指标与CRM相当（R² 0.37-0.44），但其对高生物量(>250 Mg ha^-1)样地的预测能力下降58.7%，显著低于CRM模型的62.4%。高程回归分析显示，海拔每升高100米会导致NSVB预测值降低2 Mg ha^-1，反映其对山地森林的适应性局限。

3. 碳储量动态监测差异
   最引人注目的是，虽然NSVB使纽约州AGB总量估算提升5.7%，但基于Landsat的模型却低估其14年累积量达55.21百万吨，误差较CRM模型扩大7倍。空间分析表明，阿迪朗达克高海拔区域的碳损失被显著放大，而南部低地的碳增益仅轻微增加。

讨论部分强调，NSVB虽提升了单木生物量估算精度，但被动光学遥感的冠层穿透限制使其难以捕捉枝梢生物量的动态增长。这一发现对碳市场监测体系具有双重启示：一方面，需整合激光雷达(LiDAR)等主动遥感数据突破饱和效应；另一方面，物种特异性碳转换系数的引入要求发展高精度树种分布图。研究团队特别指出，在成熟林占主导的北美东部，直接变化检测(direct-change modeling)可能比传统的"储量差减法"更适用于NSVB体系。

该研究首次系统评估了国家尺度异速生长模型革新对碳计量链条的级联影响，为《巴黎协定》框架下的森林碳汇监测提供了方法论转折点。成果不仅揭示了遥感模型在新生物量体系中的适用边界，更为全球碳计量标准升级提供了关键科学依据，标志着森林生态学研究从"静态储量评估"向"动态过程监测"的重要转型。