《Environmental Science & Technology》：High-Resolution Assessment of Terrestrial Carbon Storage and Restoration Benefits in China, 1990–2023
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陆地生态系统作为关键碳汇（carbon sink），在全球碳循环与气候调节中发挥重要作用。然而，由于数据源与方法学路径的差异，既往对中国陆地生态系统碳储量的估算仍存在较大不确定性。研究人员整合多源遥感数据与大样本野外碳密度实测资料，借助机器学习模型，对中国多碳
陆地生态系统作为关键碳汇（carbon sink），在全球碳循环与气候调节中发挥重要作用。然而，由于数据源与方法学路径的差异，既往对中国陆地生态系统碳储量的估算仍存在较大不确定性。研究人员整合多源遥感数据与大样本野外碳密度实测资料，借助机器学习模型，对中国多碳库多年的碳储量及其年际动态进行了系统估算，并基于情景核算框架量化重点区域碳储变化。研究估计，植被生物量与土壤有机碳（soil organic carbon, SOC）合计总碳储量达113.48 Pg C，其中植被生物量占20.4%，土壤占79.6%。按土地利用类型划分，森林碳储量最高（47.99 Pg C），其后依次为草地（32.32 Pg C）、耕地（18.00 Pg C）、裸地（14.65 Pg C）、灌木林（0.49 Pg C）与湿地（0.02 Pg C）。研究期内全国碳储量呈波动变化，但2014–2023年间净增6.62 Pg C。情景核算表明，2014–2023年主要生态恢复区在基线调整下额外增益0.495 Pg C，相当于0.050 Pg C yr–1。上述结果提供了中国陆地碳储量的高分辨率重建，并厘清了近期跨生态系统、跨区域及重大修复区的碳储变化特征。
研究背景方面，减少二氧化碳（CO2）排放与增强陆地固碳是缓解区域及全球气候变化的核心挑战。中国作为全球年排放量最大的国家，其陆地生态系统在区域与全球碳收支中地位关键。然而既有国家级估算差异巨大，植被碳储量估计跨度6.1至57.9 Pg C，土壤有机碳（SOC）为37.27至185.7 Pg C，主要源于数据来源、采样周期、估算方法、空间分辨率及碳库定义不同。同时多数研究聚焦单一生态系统或短时段，缺乏跨多生态系统的长期高分辨率动态重建。为此，研究人员在《Environmental Science & Technology》发表该研究，旨在集成野外观测与遥感环境预测因子，利用随机森林（Random Forest）机器学习方法，在1-km格点尺度重建1990–2023年中国六大陆地生态系统（耕地、森林、草地、灌木林、湿地、裸地）的地上生物量碳（aboveground biomass carbon, AGBC）、地下生物量碳（belowground biomass carbon, BGBC）、0–20 cm及0–100 cm土壤有机碳（SOC20、SOC100）密度，并量化生态恢复项目区的基线调整碳增益。
关键技术方法上，研究人员汇集2000–2014年6793条野外实测碳密度记录（源自中国国家生态系统科学数据中心，覆盖AGBC、BGBC、SOC20、SOC100及六类土地覆被），辅以1990–2023年Landsat衍生的年NDVI、气候（MAT、MAP）、地形（SRTM高程坡度）、经纬度与年份等预测变量，以及CLCD 30-m土地覆被数据。采用合并随机森林模型（池化Random Forest），70/30划分训练与内部测试并重复100次，最终以全量校准数据拟合，分四个碳库条件运行生成逐年1-km碳密度栅格；独立验证使用1148条文献汇编野外记录（2003–2020，未参与训练），以R2、MAE、RMSE、Bias及CCC评价。碳储量核算中，农田排除植被生物量仅计SOC，全国总量为植被（AGBC+BGBC）加SOC100；恢复区增益采用情景核算框架，以省内非项目区平均碳密度作基线，计算2014与2023年项目区毛变化并扣除基线变化，得到基线调整增益ΔCBA，并对退耕工程（Grain for Green Program, GGP）附加土壤碳滞留（soil carbon retention, SCR）核算。
研究结果部分，3.1独立验证显示，总体预测与野外观测吻合较好（R2=0.698，RMSE=2.442 kg C m–2），时序验证中2003–2014与2015–2020子集R2分别为0.705与0.668，证明模型在校准期外仍具预测能力；分碳库看AGBC、SOC20、SOC100的R2为0.520、0.595、0.563，BGBC因样本少且分配不确定而表现弱（R2=?0.364）。3.2 2023年碳储与空间分布表明，全国总储量113.48 Pg C（植被23.15、SOC90.33），森林47.99 Pg C居首，东北与南方格点高、西北低；省级面积归一化以云南（18.38 kg C m–2）、黑龙江、福建最高，澳门最低；所有省份SOC分量均大于植被分量。3.3时空动态指出，1990–2002年降8.50 Pg C，2002–2012年增6.58 Pg C，2012–2014短暂下降，2014–2023年增6.62 Pg C（约占2023总量6%）；情景核算得主要恢复区基线调整增益0.495 Pg C（0.050 Pg C yr–1），参考年敏感性测试方向一致。
讨论与结论翻译总结：研究人员讨论指出，既往估算差异主要来自边界设定（如农田植被是否计入、1-m以下土壤是否含入、枯落物与死木处理），本研究通过一致边界降低不可比性但限制了他比；1990–1999与2021–2023因野外支撑弱属高不确定 hindcast。结论为：基于6793条野外记录与机器学习的高分辨率重建给出中国陆地总碳113.48 Pg C，土壤占近八成，森林为最大储库；2014–2023全国净增6.62 Pg C，七大生态恢复项目区基线调整额外固碳0.495 Pg C，证实恢复工程具可量化附加效益；该数据集为碳循环建模、土地规划及气候减缓提供了空间显式经验基础。
