林业碳汇指数保险的价值实现路径探析——以福建龙岩地区林业碳汇指数保险为例

近年来,森林碳汇在实现碳中和目标过程中扮演着越来越重要的角色。林业碳汇经济作为乡村振兴和林业产业振兴的重要一环,迫切需要优质高效的绿色金融保险产品和服务。论文在分析相关文献综述的基础上,提出林业碳汇指数保险具有“保险—碳汇规模—社会经济—气候调节”的价值路径机制,认为林业碳汇指数保险通过定损赔付来保护森林和碳汇规模,有助于林农等经营主体稳定收入,实现碳汇的经济效益。林业碳汇规模稳定有利于促进林业碳汇产业发展,落实“双碳”和乡村振兴等社会目标,从而实现社会效益。在这个过程中,森林经营管理能促进碳库积累,达到调节气候的生态效益。同时采用案例分析法,以福建省龙岩市林业碳汇指数保险创新为案例,对林业碳汇保险实践的内容、成效和不足进行深入剖析。最后,提出完善林业碳汇指数保险价值实现路径的政策建议:一是找准路径的关键堵点,完善保险产品设计和尽快恢复碳市场交易;二是调动各方面生产要素向碳汇保险创新倾斜,激发保险价值实现路径的内生动力;三是保险价值实现路径涉及多个领域和多方市场主体,不仅要维护保险市场和碳市场的有序竞争秩序,还要加强法律体系建设,在宏观上保证碳市场运行规范和质量。

公里网格尺度的陕西冬小麦综合遥感指数保险产品设计

基于遥感时序数据MOD13A2和陕西省99个气象站点的逐日气象数据,使用EVI差值法提取陕西冬小麦种植区,筛选与冬小麦单产相关性最高的遥感指数,结合冬小麦生育期内倒春寒、干旱、连阴雨以及干热风4个农业气象灾害的气象指标,构建综合遥感指数模型,以覆盖冬小麦全生育期的农业气象灾害风险。基于最优产量预测模型设计冬小麦综合遥感指数保险,采用分布拟合和蒙特卡洛模拟方法,计算10770个公里网格冬小麦综合遥感指数保险的理赔门槛值和精算纯费率,绘制理赔门槛地图和精算纯费率地图。结果表明:(1)采用EVI差值法提取冬小麦种植区,不同区域使用不同差值时段和门槛值,可获得较高提取精度,县域提取面积与2020年实际播种面积的相关系数达0.997,平均绝对误差524.9hm²;(2)2000-2020年第65、81天EVI及两者最大值与陕西冬小麦单产相关性较高,县域相关系数年平均值最高达0.692;(3)融合干旱、连阴雨和倒春寒3个农业气象灾害的气象指标,最优综合遥感指数模型模拟单产与实际单产的相关系数达0.837,最优综合遥感指数模型R²为0.602;(4)关中、陕南部分地区冬小麦种植风险较低,平均单产损失率低于2%,渭河与黄河交口处冬小麦种植风险较高,平均单产损失率高于4%,其余地区冬小麦种植风险介于两者之间。冬小麦单产和种植风险在县域以下区域存在较大空间差异,提高测算理赔门槛和精算纯费率的空间精度,能够使冬小麦高产地区和低产地区获得同样的赔付机会,避免赔付超过实际损失导致的道德风险,同时能够使费率与实际种植风险相匹配,增加费率公平性,提高低风险地区参保意愿,减少逆选择。

城市绿地碳汇测算方法研究进展

全球气候变暖加剧、“双碳”目标的提出、城市碳排的增加,使得固碳增汇的任务刻不容缓。城市绿地作为重要的碳汇来源,能有效改善城市环境、缓解碳汇压力、提升生态效益,维持碳氧平衡。由此评估碳汇效益,估算碳汇能力,对实现碳的可视化管理和碳中和目标具有推动作用。文章在梳理样地清查法、软件模拟法、遥感反演法、涡度相关法4种城市绿地碳汇测算方法原理的基础上,归纳并比较了4种方法的应用规模与优缺点,最后,从完善测算体系与指导规划实践两方面对城市绿地碳汇测算方法的发展趋势进行展望。

县域碳排放特征及碳生态补偿分区分级研究

碳生态补偿是对碳汇区域付出碳汇成本和牺牲发展机会的经济补偿,差异化精准各县(市、区)之间碳生态补偿,对各省市在“双碳”目标下,促进碳减排,实现区域发展的均衡化、可持续化具有重要意义。该文基于石家庄市2010、2015、2020年土地利用分类结果,运用遥感解译和碳排放系数法测算各年份碳排放,并对2020年石家庄20个县(市、区)的碳生态补偿分区分级。结果表明:(1)研究区碳排放时间上先升后降,空间上在2010年呈南北低中心高分布,在2015、2020年呈中部高于南北,北部高于南部的特点。(2)2020年灵寿县、桥西区等中心城区为碳生态补偿支付区,且中心城区南部等级高于北部;平山县、井陉县等外围县区为碳生态补偿受偿区,且西部等级高于东部。(3)管理类型级别中严格管控区分布在东部平原县域及中心城区,西部山区县域多为轻松管控区。

乡村振兴视域下草原生态碳金融发展问题研究——以伊金霍勒旗草原碳汇遥感指数保险试点为例

当前我国绿色低碳的发展理念进一步融入了乡村振兴战略,绿色发展正在成为全面推进乡村振兴的新引擎。发展碳金融不仅是推动内蒙古绿色低碳转型的重要举措,还是有效助力乡村振兴实现的重要手段。通过实地调研,分析了碳金融的创新产品“草原碳汇遥感指数保险”的优势及其发展中存在的制约因素,提出了相应的对策建议,以期通过试点示范引领作用,充分发挥草原生态碳金融在牧区振兴中的重要作用,加强脱贫攻坚成果同乡村振兴的有效衔接,为进一步筑牢我国北方重要生态安全屏障、实现走绿色低碳高质量发展道路提供参考。

基于GF-2影像的武汉市九峰山国家森林公园地上碳储量估算

探究国产高分辨率数据在森林碳储量估算研究中的潜力,为构建森林碳储量估算模型提供新思路。选取武汉市九峰山国家森林公园为研究对象,以GF-2遥感影像为数据源,结合地面实测信息,对研究区森林地上碳储量进行估算,共提取6个植被指数、4个波段值、8种纹理特征,筛选出9个与实测碳储量相关的遥感变量,运用线性与非线性方程对单个高相关变量和多个相关变量进行建模,选出最优模型,为进一步提高预测精度,将模型代入4种纹理窗口(3×3、5×5、7×7、9×9)。结果表明:通过遥感图像提取的植被指数之间,具有较强的共线性,单变量建立的模型精度低于多变量模型;利用均方根误差RMSE与决定系数R^(2)对4个窗口下模型的预测精度进行评价,模型在5×5窗口下预测效果最好(R^(2)=0.73,RMSE=0.5),3×3窗口下预测效果最差(R^(2)=0.64,RMSE=0.8),将所有估测模型进行比较,在纹理窗口下模型精度提高了0.11。利用5×5窗口下构建的多变量模型对研究区碳储量进行估算,九峰山国家森林公园碳储总量为1.06×10^(4) t,总体平均碳密度为84.59 t/hm^(2),具有一定的固碳作用。选用国产高分辨率影像GF-2数据对武汉市九峰山森林公园进行反演研究,能很好地运用在森林植被碳储量定量与生长状况领域。研究结果对“双碳”目标下森林生态系统碳汇监测与管理具有重要科学意义。

基于无人机倾斜摄影的广西桉树冠层碳储量计量模型构建

森林碳储量计量是在全球气候变暖背景下,实现“碳达峰”和“碳中和”目标的重要技术环节之一。目前常规的森林碳储量计量方法仍然主要采用传统的林业样地调查法,存在效率低、人力物力成本高,且对森林冠层数据的测定精度不高等问题。以无人机倾斜摄影测量技术在广西桉树冠层碳储量计量中的应用为研究对象,参考林业部门和各地的相关标准,采用实验对比和数理统计方法构建基于广西桉树冠层体积(V)推算其冠层碳储量(T)的计量模型。实验验证和回归分析方法测定该模型的拟合优度R^(2)达到0.889 6。该模型可为广西桉树林碳储量的调查工作,以及其他树种的碳储量计量模型构建提供参考。

基于热岛指数的火电厂年度碳排放估算方法

火电厂碳排放是一种重要的人为碳源,准确估算火电厂碳排放量有助于当下开展的火电厂碳减排工作。现有的研究多集中在宏观尺度下的火电厂碳排放估算方面,而缺乏面向特定火电厂的考量。针对特定火电厂碳排放精确估算这一难点和热点问题,提出一种基于热岛指数的火电厂年度碳排放估算方法。该方法基于遥感卫星的地表温度影像数据和已有的火电厂年度碳排放数据,通过计算火电厂的热岛指数来描述火电厂的热特征,然后经过热岛指数序列的年度端点插值和Simpson积分获得火电厂的年度热岛指数,以年度热岛指数为输入,使用决策树模型预测特定电厂的年度碳排放量。实验结果表明,该方法具有良好的预测能力和较高的精度,火电厂年度CO_(2)排放量预测值平均绝对百分比误差小于0.035,最大预测百分比误差小于5%。

城市公园植被高精度多光谱遥感识别模型构建

利用无人机与多光谱相机的组合航测获取可见光与多光谱影像,标注多光谱GNDVI图像和三通道可见光图像,采用图像融合网络、双重注意力网络和特征解码网络实现双重注意力卷积神经网络模型运算,并以上海泡泡公园做实证研究。基于早期融合(early fusion)和特征融合(feature fusion)的双重注意力卷积神经网络模型的整体植被识别率可达91.8%。先进设备的组合和双重注意卷积神经网络学习可实现高精度识别的模型构建,提升城市公园植被高精度识别的能力,可为后续的公园碳汇测算与种植评估提供更为精准的科学技术支撑。

基于景观格局与遥感生态指数的成都市碳排放分析

首先利用景观格局分析方法建立最优的土地利用分类粒度;随后进行城市生态质量评价并对土地利用分类结果进行碳排放计算,然后分析成都市各区、县碳排放空间格局变化。分析可得,30 m为最佳分类粒度,2015—2020年成省市城市整体生态质量得到提升,各区、县碳排放总量处于增加状态,且城市生态质量提升区域多处于碳排放增加量大的区域。综上可得,成都市没有因为城市化进程加快使城市生态质量变差,而在城市化进程快速区域的生态质量改善明显,因此成都市整体处于生态改善建设中。

基于ENVI软件监督分类功能对地上植被碳储量估算方法的研究——以郑州市中心城区为例

随着城市化进程的不断加速和气候变化问题的日益严峻,城市绿地作为重要的自然碳汇资源,在缓解城市热岛效应和优化环境质量中发挥着越来越重要的作用。对城市绿地碳汇的研究能够为城市绿地规划提供科学准确的数据支持。因此,以郑州市中心城区占地约409 km^(2)的地区为研究对象,对包含研究区域的Landsat8遥感影像进行预处理,利用归一化植被指数(NDVI)提取城市植被覆盖面,结合ENVI软件的监督分类功能进一步对城市绿地进行梳理和分类,通过生物量法对研究区域内的地上植被碳储量进行评估,最后结果得出选区内地上植被碳储量约为129.7×10^(3)t。借助遥感软件进行城市绿地碳储量估算与传统的人工解译地理信息相比,本研究方法更具有高效性,能够快速获取大范围城市绿地植被信息,为城市绿地植被碳储量估算提供一种更加有效、快捷的方法,对城市生态建设具有一定的指导意义。

全球温室气体遥感卫星发展现状

相比于受站点分布不均影响的温室气体地基观测网络,高精度、高分辨率的遥感卫星监测作为获取温室气体浓度信息的有效手段得以迅速发展,日本、欧盟、美国、加拿大和中国等在近年来积极部署温室气体遥感卫星发射计划.本文通过梳理主要的温室气体卫星观测技术、部署情况和应用实例等,概述了温室气体遥感卫星发展现状.未来的温室气体遥感卫星部署一方面需要在遥感成像、卫星组网、天地协同观测、数据处理和资金投入等方面进一步突破,另一方面则需要在高精度卫星、数据同化系统、天地协同观测、反演算法和卫星回收技术等方面持续加强,同时,中国温室气体遥感卫星可以在科技创新及战略部署、民营资本投入和国际交流合作等方面积极谋划.

基于珠海一号高光谱影像的大同煤田区碳汇变化

大同煤田因多年的开采历史,破坏了农林草地,成为生态环境脆弱区,导致煤田区域碳循环变化。由于近几年的绿色发展,生态环境有所改观,碳汇量随之增加。本文以大同煤田为研究区域,基于2020和2021年珠海一号高光谱遥感影像数据,从土地利用变化角度研究煤田区域两年的碳汇变化情况,结论如下:(1)大同煤田区域两年间土地利用结构未发生显著变化,草地、林地和耕地分别增加了2.57、0.71和0.11 km^(2);(2)2021年较2020年大同煤田碳汇量增加了3万t CO_(2),煤田生态环境逐渐改善。

基于国产高分卫星的森林碳汇估算技术研究进展

在全球气候变化背景下,实现碳达峰与碳中和是应对气候危机的重要举措,增汇减排作为其中的关键手段,如何高效估算森林碳汇成为目前研究的重点内容之一。文章依照“自下而上”与“自上而下”的划分思路,并以不同数据源为出发点,梳理总结了主要估算方法,构建当前森林碳汇估算方法分类体系;重点关注国产高分卫星数据在森林碳汇估算中的主要应用场景及适用性,探讨分析其优势与不足,以期为森林碳汇估算提供数据源选择思路和方法论参考。

基于中分辨率遥感数据的秸秆露天焚烧碳排放估算——以呼和浩特市为例

秸秆露天焚烧是农业生产的主要碳排放活动。为全面掌握秸秆露天焚烧的时空分布,准确获取秸秆露天焚烧的碳排放量,以2014-2020年Satellite See Fire数据为数据源,提取呼和浩特市的秸秆火点,分析其数量的年际、月际和区域变化规律;基于2020年Sentinel-2遥感影像,使用归一化燃烧指数(NBR)、燃烧面积指数(BAI)以及改进的燃烧指数(NBRSWIR11、BAI_(Red Edge5)、BAI_(Red Edge6)、BAI_(Red Edge7))提取研究区主要月份的火烧迹地,通过筛选燃烧指数、确定估算阈值,进而得到秸秆露天焚烧的碳排放量。结果表明:2014-2020年呼和浩特市秸秆火点主要集中在土默特左旗、托克托县、和林格尔县以及市区南部,火点数量整体呈下降趋势;春季(3、4月)和秋季(10、11月)为秸秆露天焚烧的主要月份,其中3、10、11月提取火烧迹地的最佳燃烧指数和阈值分别为BAI和78、120与110,4月提取火烧迹地的最佳燃烧指数和阈值分别为BAIRed Edg e5和78;2020年秸秆露天焚烧面积为16万hm^(2),秸秆露天焚烧总量为114.8万t,CH4、CO、CO_(2)和碳排放总量分别为0.25万t、11.73万t、159.62万t和48.75万t。

滨海湿地盐地碱蓬固碳能力研究——以威海五垒岛湾为例

湿地植物具有较强的固碳功能,在全球碳循环过程中扮演重要角色。在测算盐地碱蓬(Suaeda salsa)生物量、净初级生产力基础上,利用实地测量数据,结合地理信息系统(GIS)技术研究其固碳能力及其空间分布,估算了五垒岛湾滨海盐地碱蓬的总固碳能力、总固碳量。结果表明:五垒岛湾滨海湿地潮间带盐地碱蓬的固碳能力为1123.95 g/m^(2),是中国陆地植被平均固碳能力494 g/m^(2)的227.5%,全球植被平均固碳能力405 g/m^(2)的277.5%。潮上带则为460.5 g/m^(2),年均总固碳量为4289.9 kg/a。总的来说,五垒岛湾滨海湿地盐地碱蓬固碳能力属于中上水平,但因分布面积不大,总的碳储量较小。

陆地生态系统碳监测卫星松材线虫病变色木识别指数研究

松材线虫病是一种严重威胁松树生存的林业有害生物疫情。高分辨率卫星遥感技术是松材线虫病变色松木识别的有效手段。通过研究植被指数阈值法,利用2022年8月4日发射的陆地生态系统碳监测卫星(句芒号)优于2 m高分辨率4谱段相机的特点,开展基于指数的松材线虫病木识别示范,验证该卫星松材线虫病监测应用能力。基于松材线虫染病松木光谱特征,提出基于与生物量和色素相关的双指数识别策略,设计了松材线虫病指数(PWDI),并在山东省栖霞市疫区进行句芒号松材线虫病识别测试。结果表明,双指数识别策略相比单指数策略性能更优,其中PWDI与NDVI组合的松材线虫病变色松木识别能力最强,总体精度达到84.5%,NWI—NDVI,NGRDI—NDVI组合次之。在单指数策略下,PWDI的识别性仍能优于其他5个测试植被指数。研究表明,句芒号卫星具有可靠识别松材线虫病变色松木的良好潜力,松材线虫病变色松木双指数识别策略及新的识别指数PWDI可为其他类似卫星的松材线虫病监测提供借鉴。

“双碳”背景下林业遥感植被碳汇估算实验设计

作为林业学科的重要实验教学内容,植被碳汇遥感估算是各农林高校林学专业重要的实践课程之一。在“双碳”背景下,对于林业复合型人才在碳汇计算方面能力的要求越来越高。在碳汇理论与估算方法详细介绍的基础上,基于遥感软件和遥感影像,采用生态模型引导学生操作植被碳汇计算,使学生掌握碳汇计算原理和流程,从而提高植被碳汇遥感估算实验的理论深度和教学效果,为林业遥感实验课程的改革和完善打下坚实的基础并提供思路。

城镇绿地植被固碳量遥感测算模型的设计

城镇绿地是增加城市碳汇的积极因素之一。但城镇绿地植被结构和分布的极高空间异质性、影响植物生产力的环境压力因子的极高空间异质性等,使城镇绿地碳汇水平估算存在很大的不确定性。为此,提出了完全由遥感数据驱动的城镇绿地植被固碳量测算模型。它以分树种单株测算来适应城镇绿地植被结构和分布等的高异质性;以小尺度提取影响植物生产力的主要环境压力和管养模式因子,来适应这些因子空间分布的高异质性。该模型可以用于自动测算城镇绿地植被地上干生物量和地上净第一生产力,它的提出对于评价城镇绿地植被的碳捕获能力和储量分布、碳汇水平、以及由此产生的对城镇地区碳循环和生态承载力等的定量影响具有重要意义。为了论证该技术框架中一些关键技术的可行性,进行了局部试验,并取得了一些进展。

中国西北干旱区植被碳汇估算及其时空格局

通过修正的CASA模型估算2001—2012年间西北干旱区陆地生态系统的净第一性生产力(NPP),并结合土壤微生物呼吸方程,计算出12a的净生态系统生产力(NEP),分析了植被碳汇的时空变化规律。结果表明:研究区的NPP表现出很强的随季节变化的规律,全年7月份NPP为最高值,12月为最低值,12年间NPP的年均值变化不大。2001—2012年研究区的植被碳汇在波动变化中有所增加,其中2006年的碳汇平均值最小,为609.04 g C m^(-2)a^(-1),2012年最大,为648.02 g C m^(-2)a^(-1);年内碳汇的最大值主要出现在5—7月;碳汇能力由大到小的植被类型为针叶林>农田>灌丛>阔叶林>草原>荒漠草原。研究区多年平均碳汇量呈现自西向东逐渐增加的规律,西辽河流域草原区的NPP和碳汇平均值最大,塔里木盆地暖温带荒漠区最小。