基于遥感技术的赤鲁特红树林生态保护区（2015-2021）碳储量动态与碳市场价值评估

《Ecologies》：Remote-Sensing Carbon Stock Dynamics and Carbon-Market Valuation in Ecuador’s Churute Mangrove Ecological Reserve (2015–2021) Diego Portalanza, Emily Valle, Manuel Cepeda, Liliam Garzón, Juan Carlos Guevara, Diego Arcos, Carlos Ortega and José Ricardo Macías-Barberán

本文利用2015-2021年间公开的遥感土地覆盖产品（Copernicus LC100与ESA WorldCover），结合IPCC Tier 1默认系数，对厄瓜多尔赤鲁特红树林生态保护区的年际碳储量动态进行了量化，并推算了碳市场价值指标。该研究展示了一种符合测量、报告与核查（MRV）框架的、可扩展的遥感方法，为保护区蓝碳核算提供了保守基准，并强调了使用均一高分辨率时间序列以区分真实变化与分类误差的重要性。

　　

研究背景与意义

红树林生态系统因其单位面积巨大的碳封存能力，特别是富含有机质的土壤中储存的大量地下碳，被公认为是高效的蓝碳储库，在全球气候减缓战略中具有重要地位。然而，它们也面临着包括开发、污染和气候变化影响在内的持续压力。可靠的气候融资依赖于透明、保守且可重复的测量、报告与核查（MRV）。遥感技术为在大范围内进行一致的土地覆盖和生境核算提供了实用支柱。本研究以厄瓜多尔瓜亚基尔湾地区的赤鲁特红树林生态保护区为例，旨在将蓝碳科学与气候融资的操作要求相结合，评估其在2015-2021年间的碳储量动态与市场价值。

材料与方法

研究区域与空间框架

研究区域聚焦于厄瓜多尔沿海的赤鲁特红树林湿地系统，这是一处国际拉姆萨尔湿地。所有地理处理和核算均严格限制在该保护区的官方边界内，以确保跨年度和数据产品的一致性。

土地覆盖数据集与类别统一

研究使用了两种公开的全球一致产品来获取2015-2021年的年度土地覆盖图：2015-2019年使用哥白尼全球土地服务动态土地覆盖产品（LC100，100米分辨率）；2020年和2021年则使用欧空局WorldCover全球土地覆盖图（10米分辨率）。为确保与生态系统服务核算和IPCC Tier 1碳参数的方法学一致性，原始土地覆盖类别被重新分类为碳储量因子分配所需的类别体系。在该统一报告方案中，红树林被归入森林/林业类别。

预处理、对齐与面积核算

所有空间图层都投影到统一的坐标参考系，并裁剪至研究边界。由于输入产品的原始分辨率不同，在进行地图代数和区域汇总前，将栅格数据对齐到一个共同的工作网格。通过基于多边形的区域汇总，计算了保护区内每年的土地覆盖类别面积，构成了碳储量计算的“活动数据”。

土壤有机碳储量估算

土壤有机碳（SOC）估算遵循ECOSER生态系统服务核算逻辑，采用IPCC 2019年修订版指南中针对热带地区的Tier 1默认参考SOC值和储量变化因子。该方法在缺少更高层级所需站点特异性土壤测量数据时，可确保透明、全球可比的估算。SOC年储量（吨碳）的计算公式为：C_SOC= ∑_c,s,i(SOC_{REF, c, s, i}× F_{LU, c, s, i}× F_{MG, c, s, i}× F_{I, c, s, i}× A_{c, s, i})。其中，各项因子（土地利用、管理、有机质输入）均根据IPCC指南为热带地区各土地覆盖类别分配了默认值（参见文内表格）。SOC计算通过QGIS中的栅格地图代数实现，最终汇总得到总碳吨数。

生物量碳储量估算

生物量有机碳（BOC）的估算通过为统一后的土地覆盖类别分配IPCC Tier 1生物量碳系数，并在ECOSER核算逻辑下进行空间计算完成。在本文的统一方案中，红树林被包含在森林/林业报告类别中，因此采用森林的Tier 1生物量系数。碳储量值（吨碳/公顷）按类别分配，并通过乘以像元面积（公顷）转换为像元级碳含量，公式为：C_{B, i}= C_{B, 公顷, i}× A_i。

结果与讨论

2015-2021年间，赤鲁特保护区的碳储量估算结果显示，总碳储量（土壤有机碳与生物量碳之和）在观测期内平均约为167万吨碳，并将其转化为二氧化碳当量（CO₂e）后，均值约为610万吨CO₂e。在内部一致的LC100阶段（2015-2019年），总碳储量保持稳定。然而，2020年观测到一个显著的下降，这主要反映了LC100与WorldCover两种产品之间的方法学不连续性，而非真实的生态变化。这表明，在未来的评估中，需要使用均一的高分辨率时间序列来区分真实的碳动态与分类误差。

基于估算的碳储量，研究进一步推导了年度碳市场价值指标。将其转换为CO₂e当量后，示例性市场价值在每年1800万至1.23亿美元之间波动，这种波动主要由碳价格的变化驱动，而非碳储量的巨大变化。这突显了碳市场价值对价格信号的敏感性，并为基于保护区的蓝碳项目潜在经济价值提供了参考。

结论

本研究展示了一种基于遥感、与MRV框架对齐的方法，用于量化红树林保护区的碳储量动态并评估其市场价值。该方法为建立透明、可审计的保护区蓝碳核算基线提供了可行路径。研究结果强调了在跨不同遥感产品进行时间序列分析时，处理方法学差异的重要性，以避免将分类误差误解为生态变化。未来需要持续、均一的高分辨率土地覆盖数据，以支持更精准的蓝碳监测和稳健的气候融资决策。