基于遥感技术的全球城市森林地上碳储量时空动态评估及其气候调节意义

本研究针对全球城市森林碳汇功能量化评估不足的问题，利用Google Earth Engine(GEE)平台和Carnegie-Ames-Stanford Approach(CASA)模型，对40个实施大规模造林项目的城市进行生物量碳储量评估。研究发现热带城市封闭林带碳储量最高，2010-2020年全球城市森林年均碳积累达5.84×107 tC yr?1（0.58 tC ha?1 yr?1），为城市碳中和策略制定提供了科学依据。

　　

随着全球城市化进程加速，城市仅占地球表面的3%却消耗着75%的自然资源，如何通过"基于自然的解决方案"缓解环境压力成为关键课题。城市森林(Urban Forests, UFs)作为重要的碳汇载体，其单株成熟树木年均可吸收150 kg二氧化碳，但关于大规模造林项目对全球碳平衡的贡献仍缺乏系统评估。

中国国家自然科学基金支持的研究团队在《Sustainable Production and Consumption》发表论文，创新性地结合Landsat、Sentinel-2和MODIS等多源遥感数据，运用Google Earth Engine(GEE)云计算平台和Carnegie-Ames-Stanford Approach(CASA)模型，对全球40个典型城市的造林项目进行长达10年(2010-2020)的追踪研究。通过建立考虑气候带和树冠覆盖度的精细化碳积累参数，首次绘制了高分辨率城市森林碳积累空间图谱。

主要技术方法
研究选取实施大规模造林（持续10年以上）的40个城市作为案例，整合30米分辨率遥感影像与气候分区数据，采用CASA模型估算净初级生产力(NPP)。通过建立树冠覆盖度与碳积累速率(CRW)的关系，量化不同造林模式（造林、再造林及综合模式）的碳汇效应。

研究结果

Estimated net primary productivity and comparison between the three forestation patterns
热带城市封闭林带在2010-2020年间保持最高碳储量，其中综合模式城市（如中国森林城市）通过同时开展新区造林与老城再造林，实现年均碳积累量提升37%。

Discussion
发现开放林地和灌木丛因城市扩张导致碳储量下降，但通过补偿性种植使封闭林带碳汇功能增强。不同气候带表现差异显著：温带城市每增加10%树冠覆盖度，碳积累速率提升0.12 tC ha^?1 yr^?1，高于热带地区的0.08 tC ha^?1 yr^?1。

Limitations
研究指出当前30米分辨率数据难以识别道路绿化等小尺度种植项目，且缺乏长期实测数据验证模型精度。

Conclusion
该研究首次量化全球城市森林年均碳积累达5.84×10⁷吨，相当于抵消1000万量级轿车年排放量。提出的气候分区-树冠覆盖度双参数模型，为《巴黎协定》城市减排目标评估提供了方法论创新。Wen Fang等强调，将研究成果纳入城市规划可提升3-5倍碳汇效益，特别是在快速城市化区域优先扩展封闭林带能产生最佳生态经济效益。

这项研究不仅填补了大规模城市造林碳评估方法空白，其建立的GEE-CASA技术框架更可为全球城市可持续发展目标(SDGs)的监测提供标准化工具。正如作者团队指出，未来结合激光雷达(LiDAR)与街景数据融合技术，有望将评估精度提升至单株树木水平，推动城市森林从"绿化指标"向"碳汇功能"的范式转变。