基于生物质方法的森林碳封存测量模型的研究和验证 - - 贵州省的一个案例研究
Zhang Min1,2, Wu Yang1,2, Qiu Yan1,2
1School of Resources and Environmental Engineering, Guizhou Institute of Technology, Guiyang, China.
PloS one
|April 21, 2025
概括
这项研究为贵州开发了一种森林碳封存测量模型,解决了传统方法的局限性. 新模型提高了中国认证自愿减排 (CCER) 项目的准确性和效率.
科学领域:
- 林业林业 林业 林业 林业
- 环境科学 环境科学
- 气候变化缓解缓解 气候变化缓解
背景情况:
- 贵州省拥有丰富的林业资源,对于碳捕获计划至关重要.
- 林业碳捕获的发展面临测量挑战,包括繁重的工作负载和依赖手工过程.
- 考虑到温室气体排放,如CH4和N2O,用于计算森林项目中净碳捕获的现有方法缺乏足够的准确性.
研究的目的:
- 为林业项目构建一个准确和高效的碳封存测量模型.
- 为解决中国认证自愿减排 (CCER) 市场背景下传统测量方法的局限性.
- 为净碳捕获制定一个特定的计算模型,对温室气体排放进行核算.
主要方法:
- 该研究构建了一个基于生物质估计的碳封存测量模型.
- 考虑因素包括抽样设计,项目边界和碳池选择.
- 使用来自10个林业农场的数据推断了一个特定的计算模型,重点关注中国企业,并纳入温室气体排放.
主要成果:
- 开发的模型表现出良好的性能,平均相对误差为6.09%.
- 绝对误差在0.348到4.262t/hm2之间.
- 该模型的有效性被验证并使用中国树作为研究对象进行分析.
结论:
- 已建立的模型克服了与传统林业碳封存测量相关的低效率和过度依赖手工劳动.
- 预计这将加速贵州林业碳捕获行业的增长.
- 该模型为全球气候治理做出了有价值的贡献,为碳封存测量提供了有效的解决方案.
