《Forest Ecosystems》：High-resolution monthly estimation of disturbance-induced tropical forest carbon flux in the state of Rond?nia, Brazilian Amazon
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及时且具有空间显式性的扰动驱动碳通量估算对热带森林碳核算和全球碳平衡评估至关重要。然而，现有的大多数碳核算仍受限于年度时间尺度和粗空间分辨率，难以捕捉扰动的年内变化以及中小型事件的空间异质性，尤其是在持续多云的热带地区。本研究开发了一个10米分辨率、月尺度的地
及时且具有空间显式性的扰动驱动碳通量估算对热带森林碳核算和全球碳平衡评估至关重要。然而，现有的大多数碳核算仍受限于年度时间尺度和粗空间分辨率，难以捕捉扰动的年内变化以及中小型事件的空间异质性，尤其是在持续多云的热带地区。本研究开发了一个10米分辨率、月尺度的地上生物量碳通量估算框架，应用于朗多尼亚州在2021年仍被分类为森林的扰动区域。该框架结合了基于Sentinel-1合成孔径雷达（SAR）时间序列数据生成的月度扰动图，以及一个时空碳簿记模型，用于追踪碳排放和扰动后再生吸收。据此，所报告的碳通量代表了所分析森林域内扰动驱动的地上生物量碳动态。结果表明：（1）2018至2021年间，非火灾扰动是主要扰动类型。基于簿记模型并采用假设的类采伐碳分配方案，非火灾扰动估计释放了8.15 ± 1.86 Tg C，约为火灾相关扰动（5.71 ± 0.93 Tg C）的1.4倍；（2）扰动后再生吸收仅抵消了部分排放，非火灾扰动区为5.29 ± 1.09 Tg C，火烧区为0.97 ± 0.20 Tg C，导致净地上生物量碳源为7.59 ± 2.36 Tg C；（3）碳排放峰值出现在旱季（5–10月），反映出强烈的季节性模式；（4）2020–2021年期间，扰动相关排放较2018–2019年增加，总排放量约为后者的2.3倍，表明研究后期扰动压力加剧。该高分辨率月度框架提供了识别排放热点的空间显式信息，有助于为热带森林前沿区的针对性减缓措施、未来REDD+监测和可持续森林管理提供信息。
本研究针对热带森林扰动碳通量估算中年度时间分辨率与粗空间分辨率导致的年内扰动动态和中小型事件异质性捕捉不足的问题，以巴西亚马孙朗多尼亚州为研究区，构建了结合Sentinel-1合成孔径雷达（SAR）时间序列与时空碳簿记模型的高分辨率月度地上生物量碳通量估算框架。研究利用2018–2021年Sentinel-1数据生成的10米月度扰动图，结合2021年森林掩膜、Mapbiomas火烧迹地数据、全球生态区划、森林地上生物量、年度土地覆盖及CHIRPS降水等多源遥感数据，定量估算了火灾与非火灾扰动驱动的碳排放、扰动后再生吸收及净碳通量，并分析了其时空动态与热点分布。结果表明：非火灾扰动是主导扰动类型，其累积排放为8.15 ± 1.86 Tg C，约为火灾相关排放（5.71 ± 0.93 Tg C）的1.4倍；扰动后再生吸收仅部分抵消排放，净碳源为7.59 ± 2.36 Tg C。碳排放呈现显著旱季集中特征，2020–2021年总排放约为2018–2019年的2.3倍。该框架为热带森林碳核算、REDD+监测及可持续管理提供了高分辨率时空信息支持，但非火灾扰动机制、小规模火灾漏检及参数不确定性仍需进一步改进。研究发表于《Forest Ecosystems》。
研究背景与问题：森林是全球碳汇的关键组成部分，热带森林因高生产力和生物多样性对全球碳储存尤为重要。然而，大规模森林扰动正推动热带森林从碳汇转变为碳源。现有碳核算多基于年度数据和30米或更粗的空间分辨率，难以捕捉年内扰动变化和小到中等事件的异质性，尤其在多云热带地区。因此，亟待发展高时空分辨率的扰动监测与碳通量模拟方法。
研究目标与方法概述：研究人员开发了一个10米分辨率、月尺度的地上生物量碳通量估算框架，应用于巴西亚马孙朗多尼亚州2018–2021年仍为森林的扰动区域。该框架整合Sentinel-1 SAR时间序列数据生成的月度扰动图与时空碳簿记模型，追踪碳排放和扰动后再生吸收。
主要关键方法：采用轻量级U-Net深度学习模型基于Sentinel-1月度平均VV/VH后向散射合成影像绘制月度森林扰动图；利用200个手动解译样本训练与验证，并采用Planet高分辨率影像进行独立产品验证；使用Mapbiomas火烧迹地数据区分火灾与非火灾扰动；构建月尺度时空碳簿记模型，采用Houghton等参数（火灾燃烧比例0.3、slash比例0.7；非火灾类采伐分配slash 0.7、木产品0.3），将年衰减常数转换为月衰减常数；利用Poorter等（2016）样地数据拟合的年龄-生物量关系参数化快速生长速率（4.56 Mg C·ha
-1·year
-1）；采用蒙特卡洛不确定性传播框架（200次模拟）考虑AGB图、生长速率、扰动图精度、碳分配比例和衰减速率等不确定性来源。
研究结果：
4.1 月度森林扰动产品：U-Net独立验证得到总体精度0.92，生产者精度0.75，用户精度0.80，F1分数0.77，IoU 0.63；基于Planet的验证得到平均总体精度0.95，平均F1分数0.78。2018–2021年总扰动面积为5,791.57 km2，其中非火灾5,157.17 km2，火灾634.40 km2；非火灾扰动在所有月份均占主导，峰值集中在每年5–10月旱季，2021年扰动面积最大。
4.2 月度与季节性碳排放动态：模型估算的年总碳排放从2018年1.34 ± 0.20 Tg C增至2021年5.64 ± 0.92 Tg C；月排放峰值主要出现在旱季，2021年10月达到1.28 ± 0.20 Tg C。旱季平均月排放约0.39 Tg C，是其余月份的2.1倍；火灾相关排放强烈集中在旱季，10月占当月平均总排放约74%；非火灾排放全年持续存在。
4.3 月度碳通量的时空特征：2018–2021年月净碳通量始终为正，表明碳排放持续超过再生吸收。火灾与非火灾累积排放分别为5.71 ± 0.93和8.15 ± 1.86 Tg C；再生吸收分别为0.97 ± 0.20和5.29 ± 1.09 Tg C，净地上生物量碳源为7.59 ± 2.36 Tg C。空间上，高净碳通量值呈局地聚集，热点主要位于研究区西北部、中北部和东南部。
4.4 研究期不同阶段扰动驱动碳排放差异：2020–2021年总排放9.68 ± 1.54 Tg C，月均排放0.40 ± 0.06 Tg C，约为2018–2019年（月均0.17 ± 0.02 Tg C）的2.3倍；2020–2021年所有月份排放均高于前期，旱季差异尤其显著。
讨论总结：研究验证了扰动产品与Hansen GFC（相关系数0.90）和INPE PRODES（相关系数0.74）的年度一致性，并借助Planet独立验证确认了产品可靠性。月尺度簿记模型比传统面积×排放系数法更能反映残留生物量分解的滞后排放效应。旱季排放集中与植被湿度降低、火灾易发性和扰动活动条件有关。2020–2021年排放增加与巴西环境治理变化和疫情时期重叠，但研究未评估社会经济、政策或气候驱动因素，不应解读为因果证据。非火灾扰动是主要碳源，其排放约为火灾的1.4倍，但该结果依赖于假设的类采伐碳分配方案。再生吸收显著低于排放，表明自然再生在短期内难以恢复扰动前碳储量。模型局限性包括：10米分辨率仍可能漏检小型低强度扰动；火灾/非火灾归因依赖于与30米Mapbiomas数据的匹配，小火灾可能被漏检归入非火灾；非火灾类别可能包含多种过程，固定分配比例具有简化性；生长速率参数来自样地数据，存在区域代表性限制；蒙特卡洛不确定性仅反映当前模型假设下的传播不确定性，未完全涵盖所有误差来源。管理启示方面，高分辨率月度估算对碳市场核查和适应性管理至关重要，可识别排放热点以优先监测执法，旱季应加强防火和采伐限制，并考虑主动恢复以加速碳吸收。
研究结论：通过整合Sentinel-1 SAR时间序列数据和时空碳簿记框架，本研究实现了巴西亚马孙朗多尼亚州扰动驱动的地上生物量碳通量的高分辨率（10米）月度估算。模型估算非火灾扰动排放8.15 ± 1.86 Tg C，约为火灾相关排放（5.71 ± 0.93 Tg C）的1.4倍。扰动后再生吸收在非火灾扰动区为5.29 ± 1.09 Tg C，火烧区为0.97 ± 0.20 Tg C，导致净碳通量为7.59 ± 2.36 Tg C，表明该区域为持续碳源。研究期间，旱季排放始终占年排放的较高比例；2020–2021年总排放约为2018–2019年的2.3倍。这些估算代表了2021年仍为森林的区域中，基于假设的非火灾碳分配方案下的扰动驱动地上生物量碳动态，而非朗多尼亚州森林扰动的完整碳后果。将该方法扩展到其他热带地区并纳入更多扰动驱动因素，将进一步增强在不断变化的气候和社会经济条件下可持续森林管理的循证策略。
