GB/T 42419-2023 地表碳核查技术规程（正式版）

ICS07.040地表碳核查技术规程国家市场监督管理总局国家标准化管理委员会GB/T42419—2023 I Ⅱ 2 25.1总体流程 25.2核查对象 25.3核查成果 6陆地生态系统碳储量观测与模拟 36.1地面数据观测与处理 36.2遥感数据观测与处理 36.3陆地生态系统碳储量模拟 47大气XCO₂数据观测与模拟 57.1地面观测 57.2遥感数据观测与处理 57.3大气XCO₂模拟 6附录A(资料性)HASM等方法输入数据格式示例 8附录B(资料性)碳卫星属性信息提取 附录C(资料性)大气化学传输模型与压强权重函数 IGB/T42419—2023本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》起草。本文件由中华人民共和国自然资源部提出。本文件由全国地理信息标准化技术委员会(SAC/TC230)和全国遥感技术标准化技术委员会(SAC/TC327)共同归口。ⅡGB/T42419—2023本文件的发布机构提请注意，声明符合本文件时，可能涉及到6.3和7.3与基于曲面论和优化控制该专利持有人已向本文件的发布机构承诺，他愿意同任何申请人在合理且无歧视的条款和条件下，就专利授权许可进行谈判。该专利持有人的声明已在本文件的发布机构备案。相关信息可以通过请注意除上述专利外，本文件的某些内容仍可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的1GB/T42419—2023地表碳核查技术规程适用于土壤、海洋及人工生态系统等方面的碳核查。基于遥感方法估算陆地生态系统生物量、碳XCO₂等可参考使用。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文本文件。GB/T17798地理空间数据交换格式GB/T19710地理信息元数据GB/T19710.2地理信息元数据第2部分：影像和格网数据扩展GB/T30115卫星遥感影像植被指数产品规范LY/T1752荒漠生态系统定位观测技术规范LY/T1952森林生态系统长期定位观测方法LY/T2898湿地生态系统定位观测技术规范NY/T1233草原资源与生态监测技术规程QX/T159地基傅立叶变换高光谱仪大气光谱观测规范3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1地表碳核查earth'ssurfacecarbonverification基于陆地生态系统和地面XCO₂数据观测规范以及遥感因子等数据处理规范，采用相应模型系3.2不同生态系统中实存植物体所含有的碳元素总量。3.3大气二氧化碳柱浓度column-averageddry-air从地表至大气顶部的二氧化碳在干洁空气中平均柱浓度。3.4对区域或其生态环境要素的格网化表达。2高精度曲面建模highaccuracysurfacemodeling以全局性近似数据为驱动场、以局地高精度数据为优化控制条件，构建地球表层系统及其环境要素曲面的一种方法。下列缩略语适用于本文件。CGCS2000:2000国家大地坐标系(ChinaGeodeticCoordinateSystem2000)HASM:高精度曲面建模(HighAccuracySurfaceModeling)TCCON:总碳柱观测网(TotalCarbonColumnObservingNetwork)XCO₂:大气二氧化碳柱浓度(Column-averageddry-airmolefractionsofcarbondioxide)5总体流程和要求地表碳核查总体流程图如图1所示。人气碳核查2遥感数据规测与2遥感数据观测与处理(7.2)数据处理(7.2.2)森林生态系统碳储量草地生态系统态系统碳储量光漠生态系统碳储量3陆地生态系统碳储量模拟(6.3)碳储量核查成果大气XCO₂图1地表碳核查总体流程5.2.1地表碳核查包括陆地生态系统碳核查和大气碳核查两大部分。通过地面观测、遥感观测和模型模拟等方法来实现。3GB/T42419—20235.2.2地面观测数据采集包括陆地生态系统地面数据获取、地面XCO₂数据获取。遥感观测数据获取数据集包括碳储量和大气XCO₂核查结果。数据集以空间分布图、数据表格等形式表达。6陆地生态系统碳储量观测与模拟森林生态系统植被生物量及碳储量观测方法按照LY/T1952执行。草地生态系统植物生物量观测方法按照NY/T1233执行，基于生物量计算碳储量方法按照LY/T1952执行。湿地生态系统植物生物量观测方法按照LY/T2898执行，基于生物量计算碳储量方法按照LY/T1952执行。荒漠生态系统植物生物量观测方法按照LY/T1752执行，基于生物量计算碳储量方法按照宜采用1985国家高程基准。4GB/T42419—2023数据的交换格式符合GB/T17798中的规定。检查数据格式并记录检查结果。卫星数据的元数据符合GB/T19710和GB/T19710.2中的规定。评价元数据质量并记录评价结果。遥感数据处理以及遥感信息提取流程按照NY/T1233执行。其中，植被指数的计算流程按照GB/T30115执行。对遥感数据质量、植被指数质量以及合理性进行检查并记录检查结果。陆地生态系统碳储量模拟流程图如图2所示。精度验证结是陆地生态系统碳储量优化控制条件遥感因子驱动场图2陆地生态系统碳储量模拟流程5驱动场是利用碳储量空间分布模型，为HASM等方法提供碳储量空间分布趋势面。碳储量空间分布模型(方法)一般有地统计学方法、遥感信息模型和植被动态模型等，应根据碳储量实测数据、生态注2:遥感因子包含波段反射率、植被指数等。根据陆地各生态系统碳储量观测方法，计算与驱动场中碳储量空间分布趋势面尺度相对应的单位面积碳储量，以优化控制条件的形式输入HASM等方法，优化碳储量空间分布格局。碳储量模拟操作流程如下：a)首先对碳核查区域进行网格剖分；网格分辨率一般可以自主设置，但网格剖分以后，需保证核查区的像元总数是抽样数目的100倍～10000倍；b)将采样数据标准化为符合采样文件格式的文本数据(见附录A);c)将上述处理得到的驱动场及优化控制条件，作为HASM等方法的输入文件；d)模型可以根据不同的数据，自主选择不同的内核方法和参数进行求解，如用户没有选择，则会按照默认的内核方法与模型参数进行求解；f)基于采样数据(即优化控制条件),模型不断优化碳储量空间分布，直到模拟结果满足设定的精g)HASM等方法运行结束，得到最终的碳储量的空间分布格局。6.3.5模型精度验证模型验证采用交叉验证方法，其步骤为：a)从优化控制点中抽取一定比例的样本作为检验样本，不参与模型模拟；b)利用剩余的样本进行模拟碳储量空间分布；c)利用检验样本计算模型平均绝对误差和平均相对误差；d)重复上述的三个步骤，每次抽取样本与之前检验样本无重复点，保证所有优化控制点均被作为检验样本一次且仅有一次，统计所有平均绝对误差和平均相对误差即为最终模拟精度。7大气XCO₂数据观测与模拟7.1地面观测利用国际大气成分地基观测网络通用的傅里叶变换光谱仪器进行XCO₂地面观测，观测站选址要求及观测仪器操作流程按照QX/T159执行。7.2遥感数据观测与处理CO₂遥感卫星探测空间分辨率宜在2km×2km及以上，时间分辨率宜在16d及以上。6GB/T42419—2023CO₂遥感卫星处理过程包含：c)云和气溶胶数据：反演时需选择云和气溶胶大气产品做数据输入。大气XCO₂反演数据精度应在1%以上。以碳卫星为例进行的反演流程见附录D。7.3大气XCO₂模拟大气XCO₂模拟基于CO₂遥感卫星观测数据反演结果、大气化学传输模型和HASM等。其操作流程图如图3所示大气化学传输模型模拟CO大气化学传输模型模拟COHASM等地面观测XCO₂数据验证精度验证结果满足要求是否图3大气XCO₂模拟流程图相应的流程为：a)用大气化学传输模型模拟输出大气CO₂分层浓度，结合压强权重函数(见附录C)建立XCO₂b)以卫星反演的XCO₂作为优化控制条件，结合上一步构建的XCO₂趋势场，利用HASM等方法建立高精度XCO₂分布；7GB/T42419—2023c)地面同步观测数据对模拟结果进行验证。根据研究区CO₂浓度初始场、CO₂排放清单及气象数据，采用大气化学传输模型和压力权重函数，建立XCO₂趋势场。大气化学传输模型与压强权重函数见附录C。按照6.3.4执行。模型验证采用地面验证方法，依据地基高光谱二氧化碳遥感探测数据进行验证，也可结合国际TCCON地面站观测数据验证结果。8GB/T42419—2023(资料性)HASM等方法输入数据格式示例A.1驱动场数据格式文件头包括ncols(列数)、nrows(行数)、xllcorner(左下角的x坐标)、yllcorner(cellsize(网格大小)、NODATA_value(缺省值)。数据部分是一个规格为ncols×nrows的大型矩阵。具体数据格式见图A.1。ncolsnroWSxllcorneryllcornercellsizeNODATA_value-99990.00013545520.0010316230.0014336050.0023490420.0025809150.0024057330.000.0001360060.00056153260.00057740620.0003499450.0018195270.0010681690.00.000126963-0.00039536593.104788e-005-0.00027371290.001352360.00030076130.00024651630.00035898128.533653e-005-0.0004980164-0.00044863592.849064e0.0007071808-0.0002816650.00014816-1.40603e-0056.39861e-0050.00019474460.0008762184-0.0004236714-0.0007722458-0.00012949780.0011262350.000726140.0009111685-0.0006807012-0.001035668-8.127873e-0050.0021811190.002224820.0008726402-0.0009777033-0.0013137256.176913e-0050.0031015930.0026203520.0007824968-0.001255408-0.0012420940.00066702270.0029611050.005567150.0.000764972-0.001368039-0.0012444740.0011691760.0043761180.0046906080.00.0007384459-0.001360869-0.0013034770.0016226430.0074169890.0072903970.0.001358231-0.001580227-0.0014724260.0020928310.0055464540.0085885990.00.001316047-0.001803527-0.0014430810.0028093070.0075171530.012611380.02图A.1驱动场数据格式A.2优化控制条件格式优化控制条件分为三列数据，其中第一列x表示观测点的经度值，第二列y表示观测点的纬度值，第三列≈为该样本点实测数据值。小数点位数应保持和驱动场一致的要求，达到小数点后9位。具体文本格式见图A.2。900C700C7XZ-3-2.60.0002946090.000945990.0024351230.004921730.0075820820.0089870150.0086401030.0069208380.00453102610.0026749060.000548510.000176646-333.77182E-05GB/T42419—2023(资料性)碳卫星属性信息提取表B.1所示为碳卫星属性信息提取参数。表B.1碳卫星属性信息提取参数提取信息属性名称属性字段说明光谱波长O2-A光谱标定系数/InstrumentHeader/dispersion_coef_samp_o2′光谱定标系数为二维数组C(6,9),光谱波长计算公式：lamda(j,i)=C(6,i)十C(5,i)*j+C(4,i)×j*j+C(3,i)*j*j*j+C(2,i)*j*j*j*j+C(1,i)*j*j*j*j*j其中o2波段j取值[1-1242],co2波段j取值[1-500]WCO2光谱标定系数'/InstrumentHeader/dispersion_coef_samp_weak_co2′SCO2光谱标定系数/InstrumentHeader/dispersion_coef_samp_strong_co2仪器线性函数O2-A波段ILS的波长格点'/InstrumentHeader/ils_delta_lambda_o2′波长格点与归一化的仪器线性函数均为三维数组，其中o2波段为[9,1242,200],co2波段为[9,500,200]。取均值得到波长相对应的ILS[200,2]数据O2-A归一化仪器线性函数'/InstrumentHeader/ils_relative_response_o2'SCO2波段ILS的波长格点'/InstrumentHeader/ils_delta_lambda_strong_co2′SCO2归一化仪器线性函数'/InstrumentHeader/ils_relative_response_strong_co2WCO2波段ILS的波长格点'/InstrumentHeader/ils_delta_lambda_weak_co2WCO2归一化仪器线性函数/InstrumentHeader/ils_relative_response_weakco2辐亮度O2-A辐亮度/SoundingMeasurements/radiance_o2辐亮度为三维数组O(Frame.9,1242or500)根据提取波长直接得到相对应的obs[1242,2],obs[500,2]WCO2辐亮度'/SoundingMeasurements/radiance_weak_co2′SCO2辐亮度/SoundingMeasurements/radiance_strong_co2′信噪比O2-A信噪比系数'/SoundingMeasurements/snr_信噪比为三维数据S(2,9,1242or500)根据提取到的辐亮度计算信噪比SNRobs/sqrt(obs×S(1,*,*)*S(1,兴，兴)十S(2,*,*)*S(2,*,*))得到与提取波长相对应的SNR[1242or500,2]WCO2信噪比系数'/SoundingMeasurements/snr_weak_co2_l1b′SCO2信噪比系数'/SoundingMeasurements/snr_strong_co2_l1bGB/T42419—2023表B.1碳卫星属性信息提取参数(续)提取信息属性名称属性字段说明观测信息观测ID/SoundingGeometry/sounding_id′经度'/SoundingGeometry/sounding_纬度'/SoundingGeometry/sounding_卫星高度/FrameGeometry/satellite_alt'太阳天顶角'/SoundingGeometry/sounding_观测天顶角/SoundingGeometry/sounding_观测方位角'/SoundingGeometry/sounding_太阳方位角/SoundingGeometry/sounding_方位角azimuth=soundingazimuth-sounding_solar_azimuthO2质量标识//FootprintGeometry/footprint_o2_qual_flagWCO2质量标识/FootprintGeometry/footprint_weak_co2_qual_flag'观测质量标识'/SoundingMeasurements/sounding_qual_flag每帧每个sounding数据的质量标识数字高程'/SoundingGeometry/sounding_观测时间'/FrameHeader/frame_time_string陆地与水域标识'/SoundingGeometry/sounding_land_water_indicatorGB/T42419—2023(资料性)大气化学传输模型与压强权重函数C.1大气化学传输模型以区域大气化学传输模型(WeatherResearchandForecastingModel-Chemistry,WRF-Chem)为例，区域大气化学传输模型WRF-Chem的驱动数据包含四种(见图C.1):a)外部输入的CO₂排放清单主要包括人为排放源、海洋通量、生物质燃烧排放等；b)MODIS卫星level-3陆地产品(MOD09A1SurfaceReflectance8-DayL3,Global500mSINGrid)为WRF-Chem提供增强型植被指数(EnhancedVegetationIndex,EVI)、地表水分指数(LandSurfaceWaterIndex,LSWI)、年内最大及最小增强型植被指数和地表水分指数(EVI_MAX、EVI_MIN、LSWI_MAX、LSWI_MIN),以及8种植被覆盖度(vegetationfraction);c)来自碳追踪同化系统(CarbonTracker)或戈达德地球观测系统大气化学传输模式(GoddardEarthObservingSystem-Chemistry,GEOS-Chem)等模拟的全球CO₂浓度数据，用于作为WRF-Chem运行的CO₂初始场和边界条件；d)气象要素再分析资料用于驱动WRF-Chem中的气象场模拟，如美国国家环境预报中心球再分析资料(FNL)、欧洲中期天气预报中心全球再分析资料(EuropeanCentreforMedium-RangeWeatherWeatherForecasts,ECMWF)等。CO₂排放清单MODIS数据全球CO₂浓度场WRT-Chein气象要素丙分析资料图C.1WRF-Chem输入及输出数据C.2压强权重函数压强权重函数见公式(C.1):式中：h——压强权重函数；Psur——地表压强，单位为百帕(hPa);i——气压分层中的第i层。注：对于上下边界层分别只取绝对值符号里面的左侧或者右侧。正向模正向模型反演算法(资料性)大气XCO₂反演流程大气XCO₂反演是以大气辐射传输模型和最优估计为基础，其流程为：a)卫星数据处理，利用提取得到的卫星光谱参数和几何信息，结合大气廓线先验值在正向的大气辐射传输模型中进行模拟；b)把模拟光谱与观测光谱进行迭代，迭代过程中不断地更新状态量，使其代价函数最小化，最终达到收敛得到反演结果；c)根据反演得到的大气二氧化碳(CO₂)分子数和大气氧气(O₂)分子数，计算干空气中二氧化碳柱平均摩尔分数(XCO₂),见公式(D.1):……(D.1)式中：Columnco₂——CO₂分子数，moleclules/cm³;大气XCO₂数据反演流