新生森林主导全球碳汇变化：基于遥感驱动的土地覆盖转换效应研究

本研究针对全球土地覆盖转换(LCC)对碳汇动态影响的不确定性，通过整合高分辨率HILDA+土地覆盖数据和BEPS模型，首次量化了1981-2019年间新生森林对碳汇的关键作用。研究发现尽管全球森林净减少，但北半球新生森林的高效固碳能力使LCC总体产生229 Tg C净碳增益，其中中国、欧美等地的造林活动贡献显著。该研究为优化基于年龄的森林管理策略和实现碳中和目标提供了科学依据。

　　

在全球气候变化背景下，陆地生态系统作为最重要的碳汇，其碳吸收能力正面临土地覆盖转换(LCC)的深刻影响。过去三十年间，尽管森林砍伐导致约三分之一的温室气体排放，但造林活动的固碳潜力仍存在巨大争议。这种认知鸿沟严重制约了碳中和目标的实现——目前全球已有130多个国家作出碳中和承诺，但缺乏精准的LCC碳效应评估工具。传统方法如簿记模型忽略生态系统动态响应，而动态全球植被模型(DGVMs)又受限于空间分辨率，导致TRENDY模型集合对LCC碳汇的模拟值仅为实际值的33%。

中国科学院空天信息创新研究院可持续发展大数据国际研究中心的研究团队在《Nature Communications》发表突破性研究。通过耦合0.01°分辨率的HILDA+土地覆盖数据集与过程驱动的BEPS模型，首次在全球尺度揭示了新生森林对碳汇变化的主导作用。研究发现：1981-2019年间LCC总体产生229 Tg C净碳增益，其中新生森林虽仅占转换面积的31%，却贡献了72.7%的碳汇增益(1559 Tg C)，其单位面积固碳效率比老林高46%。这种"少而精"的碳汇模式使北半球温带造林(中国+215 Tg C、美国+220 Tg C)成功抵消了热带毁林(亚马逊-157 Tg C)的碳排放。

研究采用三项关键技术：1) 基于HILDA+的0.073°土地转换矩阵追踪39年全球LCC轨迹；2) 整合GIMMS LAI4g植被参数的BEPS模型，通过双叶光合作用模块计算净生态系统生产力(NEP=GPP-AR-HR)；3) 采用森林年龄图解析碳汇效率的发育阶段差异。

【全球土地覆盖转换特征】
HILDA+数据显示全球森林净减少7.9×10⁵ km²，但存在明显空间异质性：热带地区净损失(巴西、印尼)与北半球净增益(中国、欧洲)并存。58.7%的陆地表面发生可检测LCC，其中9.3%区域变化强度超过±100g C m^-2 yr^-1。

【LCC驱动的NEP变化格局】
新生森林(平均林龄73年)单位面积贡献281g C/m²，显著高于被替代老林(160年)的192g C/m²。这种年龄效应导致2010年后造林碳汇开始超越毁林排放，形成"时间转折点"。

【区域碳汇贡献分解】
东亚(中国)、北美(美国)和欧洲分别以452 Tg C、736 Tg C和310 Tg C的造林碳汇位列前三，主要来自退耕还林(64.5%)和退牧还林(63.7%)；而热带地区因森林-牧场转换损失109 Tg C。

研究结论挑战了两项传统认知：一是证实DGVMs系统性低估LCC碳汇达67%，二是揭示森林年龄而非面积是碳汇效率的关键决定因子。讨论部分强调，全球约1/3森林处于<20年的高效固碳期，若实施年龄优化管理(如推迟成熟林采伐)，可额外提升26%的碳汇潜力。该研究为《巴黎协定》实施提供了精准的LCC碳核算框架，中国"退耕还林"工程的成功实践也为全球提供了范本。