T-CI 074-2023 卫星对地观测下的草地碳指标监测体系

CCSM54团体I前言 2规范性引用文件 3术语和定义 4缩略语 5监测体系分级原则 6卫星对地观测下的草地碳指标监测体系 7卫星对地观测下的草地碳指标遥感监测产品体系 附录A（规范性）空天地一体化草地碳指标监测技术体系框架 10附录B（资料性）遥感碳中和监测原理及优势 12附录C（资料性）国内外主要碳源碳汇监测常用卫星的主要参数 14参考文献 前言本文件按照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；请注意本文件的某些内容可能涉及专利，本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由中国国际科技促进会标准化工作委员会提出。本文件由中国国际科技促进会归口。本文件起草单位：中国科学院空天信息创新研究院、包头市林业和草原局、国家市场监督管理总局信息中心、国家国防科技工业局重大专项工程中心、中国电子信息产业发展研究院、包头市畜牧水产推广服务中心、包头市园林科学研究所、上海浦东新区中和双碳产业知识产权促进中心、中国地质大学（北京）、福建空天碳智慧科技有限公司、杭州宇驰智能科技有限公司、安华农业保险股份有限公司内蒙古分公司、笛东规划设计（北京）股份有限公司、南阳师范学院、东华理工大学、中科卫星科技集团有限公司、北京华通星元科技有限公司、福建闽投碳资产投资有限公司、中国国际金融股份有限公司、中国农业科学院植物保护研究所、中国科学院精密测量科学与技术创新研究院、兴业银行股份有限公司、华为技术有限公司、厦门产权交易中心、武夷发展集团、海峡股权交易中心（福建）有限公司、北京万德福兰科技有限公司、南方电网综合能源股份有限公司、中国铁塔股份有限公司、北京京能国际能源股份有限公司、朗坤智慧科技股份有限公司、人民电器集团有限公司、内蒙古小草数字生态产业有限公司、内蒙古峰茂科技创新有限公司、中科海慧（天津）科技有限公司、北京数字城市基础设施技术集团有限公司、中境生态科技（北京）有限公司、湖北民族大学、集美大学、梅州市国土空间规划编制研究中心、北京空天碳科技发展有限公司、理工清科（北京）科技有限公司、科智绿创产业发展（深圳）集团有限公司、北京复兴科创信息工程咨询有限公司、新疆华通零碳能源科技有限公司、中国国际科技促进会碳中和分会、中国通信建设集团有限公司、中国移动通信集团有限公司系统集成分公司、中国联通智能城市研究院、中国城市发展研究院有限公司、软通动力信息技术（集团）股份有限公司、北京达峰中和科技有限公司、北京星空源高科技有限公司、中科探碳（北京）科技有限公司、天勰力（山东）卫星技术有限公司、中发国研信息技术研究院（北京）有限公司、海南经济特区中质猎鹰智能勘探科技有限公司、内蒙古工业大学、北京万合创景国际规划设计研究院有限公司、内蒙古蒙原空间科技有限公司、中科星图智慧科技有限公司、中科海慧（北京）科技有限公司、中国冶金地质总局矿产资源研究院、内蒙古北宸空间数据应用技术研究院、北京德普新源生态技术有限公司。本文件主要起草人：王大成、姚晓婧、王璞、郝云涛、杜琳、李茂森、张文英、张瑞、李莘莘、孟瑜、杨邦会、解烽瑞、池天河、王树东、杨新宇、高福光、张利枝、赵忠伟、李锁柱、田珈瑞、李艺琳、焦越、刘亚岚、吕婷婷、胡乔利、李志勇、周健、王无敌、吕开云、朱煜峰、安广福、徐来、索永峰、郭建洋、沈强、武爱斌、史寅虎、常青、姚廈瑜、赖积宝、李敏飞、郑明月、林晓强、项凤华、袁松亭、李楠、鲁丰先、黄子果、黄达飞、贾超、侯勇、连炜、金国平、肖俊光、孟兵站、韩兵兵、董福海、鲁翔信、张晓东、周伟、刘锦绣、闫凯、何训、李西军、孙震强、曾宇、刘建华、杨迪、高俊刚、苑峰、温莹莹、张源、付亚梁、辛军飞、黄飞、周辉、王鹏、王阳春、丁佰锁、刘畅、梁霞、柯红霞、杨军、冯国华、董正浩、邓成明、罗德中、梁晓辉、朱立明、孙小振、刘利、李彩、鲍泓、李航、丁峰、黄平平、王志国、贺静、左江红、关瑞华、黄照强、崔凯、陈伟、林乔木、陈廷安、石建伟。本标准为首次发布。中国在第七十五届联合国大会一般性辩论上宣布：“中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”。卫星遥感技术的实用化发展助力“双碳达标”的国家战略目标实现。围绕草地碳汇价值实现的核心需求，本文件依托中国科学院空天信息创新研究院的技术团队，在中国国际科技促进会碳中和分会指导下，开展对国内外草地碳指标的广泛调研，提出卫星对地观测下的草地碳指标监测体系，以期对区域草地碳指标进行有效定量监测和客观评价，便于建立体现草地碳汇价值的生态保护补偿机制，为各级政府主管部门有效开展双碳达标任务中的监控、核查、实施、考核等工作提供科学指导和技术支撑，为草地碳交易管理中交易跟踪制度的完善发挥效力、提供技术保障。1卫星对地观测下的草地碳指标监测体系本文件规定了卫星对地观测下的草地碳指标体系和草地碳指标遥感监测产品体系。本文件适用于采用卫星对地观测技术进行草地生态系统碳监测相关遥感信息产品的业务化反演生产和草地生态系统碳循环监测技术系统的建设，为草地碳汇计量与监测提供量化依据。2规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T32453—2015卫星对地观测数据产品分类分级规则IPCC2006年国家温室气体清单指南IPCC2006年国家温室气体清单指南2019修订版3术语和定义3.1碳源carbonsource向大气中释放碳的母体，分为自然碳源与人为碳源，其中自然碳源是指自然过程释放二氧化碳、甲烷等温室气体，人为碳源是指人类生产与生活活动释放二氧化碳等温室气体。注：《2006国家温室气体清单指南》中列出四大类人为碳排放源，包括能源、工业过程及产品用途、农业林业和其他土地利用与废弃物。[来源：T/C001—2022，3.1]3.2碳汇carbonsink自然界中碳的寄存体，主要表现为陆地与海洋等吸收并储存二氧化碳的生态系统，包括陆地碳汇（例如森林、农田、草地等）和海洋碳汇（例如红树林、盐沼、海草床等）。[来源：T/C001—2022，3.2]3.3碳库carbonpool也称碳的储存库，通常包括地上生物量、地下生物量、枯落物、枯死木和土壤有机质碳库。注：其单位为质量单位。[来源：AR-CM-001-V01，4]23.4草地grassland主要用于牧业生产的地区或自然界各类草原、草甸、稀树干草原等统称为草地。[来源：AR-CM-001-V01，1]3.5草地碳汇grasslandcarbonsink草地植物吸收大气中的二氧化碳并将其固定在植被或土壤中，从而减少该气体在大气中的浓度。3.6草地地上生物量overgroundbiomassofgrassland某一时刻单位草地面积地上全部植物生长量它既包括活的部分，也包括枯黄的立枯物部分和落在地面的凋落物，与产草量相比能更真实地反映草原实际状况。[来源：NY/T1233—2006，D.5.1]3.7草地地下生物量undergroundbiomassofgrassland指存在于草地植被地表下草本根系和根茎生物量的总合。3.8草地凋落物量littercontent草地生态系统中死亡或衰老后脱落到地面的植物残体。[来源：GB/T21439—2008，3.17，有修改]3.9总初级生产力grossprimaryproductivity在单位时间和单位面积上，绿色植物通过光合作用所固定的有机碳总量。[来源：T/CMSA0027—2022，3.10]3.10净初级生产力netprimaryproductivity单位时间内植物通过光合作用所吸收的碳除去植物自养呼吸的碳损耗所剩余的部分。[来源：T/CMSA0027—2022，3.11]3.11净生态系统生产力netecosystemproduction净初级生产力除去土壤异养呼吸的碳损耗所剩余的部分。[来源：T/CMSA0027—2022，3.16]3.12叶面积指数leafareaindex单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数。3.13光合有效辐射吸收比例fractionofabsorbedphotosyntheticallyactiveradiation与植被结构有关的冠层光学参数，太阳入射光和有效辐射被植被冠层拦截并吸收的比例。3.14生物质开放燃烧openbiomassburning草地等生物质燃烧会产生大量污染物并将其释放到大气中，是气态和颗粒物最重要的来源之一。3.15草地覆盖度grasslandcoverage3某一区域内草地植被的垂直投影面积占该区域面积的百分比。[来源：QX/T537—2020，2.3]3.16土地利用与土地覆盖变化landuseandlandcoverchange地球表面的物理特征，体现在植被、水、土壤和土地其他物理特征的分布中，包括那些完全由人类活动（例如定居点）创造的特征。土地利用是指人类及其栖息地使用土地的方式，通常强调土地对经济活动的功能作用。4缩略语下列缩略语适用于本文件：DEM：数字地面模型（DigitalTerrainModel）GPP：总初级生产力（GrossPrimaryProductivity）HS：高光谱数据产品（HyperspectralDataProduct）IPCC：联合国政府间气候变化专门委员会（IntergovernmentalPanelonClimateChange）LR：激光雷达数据产品（LaserRadarDataProduct）MS：多光谱数据产品（MultispectralDataProduct）MW：微波数据产品（MicrowaveDataProduct）NEP：净生态系统生产力（NetEcosystemProduction）NPP：净初级生产力（NetPrimaryProductivity）5监测体系分级原则依据GB/T32453—2015《卫星对地观测数据产品分类分级规则》第5章对地观测数据分类分级原则，结合碳中和背景下的草地遥感碳指标监测需求，制定以下体系分级原则：a）科学性：监测指标的设计和产品体系的划分符合国家有关草地经营碳汇等方法学、标准在内的碳源汇分类科学体系，并能反映卫星遥感数据应用对类别和级别划分的客观需求，符合已经发布的国家标准和国际标准。分级结构清晰，能反映不同级别产品之间的内在特征与联系。b）可扩展性：体系制定首先考虑目前使用广泛、可标准化程度高的主流遥感监测产品，同时还应考虑未来一定时期出现的新类别、级别可能性，应具备可扩展性。c）实用性：分级设置应简洁明确，易于操作并为各类用户所接收和使用。d）兼容性：应能够与现行使用的国际温室气体排放分类、国内外遥感卫星数据分级规则建立明确的映射关系，能方便地与国内外相关分类分级方案接轨。46卫星对地观测下的草地碳指标监测体系根据碳中和核算要素分为草地温室气体排放源碳源监测指标、草地生态系统碳通量和碳储量监测指标，以及草地生态系统碳循环模型输入参数三个一级指标。在一级指标的基础上，依据碳源汇目标地物或要素能够利用遥感卫星对地观测技术手段监测可获得性原则进行二级指标的划分。根据《IPCC2006年国家温室气体清单指南2019修订版》、定量衡量草地生态系统碳通量大小的参数指标和影响决定草地生态系统碳通量变化的影响因子等参数设置二级监测指标。其中，草地温室气体排放源碳源监测指标主要为二氧化碳、甲烷；草地生态系统碳通量和碳储量监测指标为草地生态系统碳循环的直接指数；草地生态系统碳循环模型输入参数为草地生态系统碳循环的模型变量。卫星对地观测下的草地碳指标监测体系见表1，各指标间层次关系，草地碳指标示意图见图1。表1卫星对地观测下的草地碳指标监测体系表1卫星对地观测下的草地碳指标监测体系（续）5图1草地碳指标示意图7卫星对地观测下的草地碳指标遥感监测产品体系对应表1中的二级指标，构建卫星对地观测下的草地碳指标遥感监测产品体系，对应的碳指标监测产品、产品类别、对应卫星数据和传感器主要参数、辅助数据及计算方法见表2，依托附录A空天地一体化草地碳指标监测技术体系框架标准化生产相关数据产品。其中，根据GB/T32453—2015《卫星对地观测数据产品分类分级规则》中6.2.2和6.2.4确定各产品的类别及类别标识，便于标准化生产及交换共享。6表2卫星对地观测下的草地碳指标遥感监测产品体系二氧化碳高光谱遥感数据，空间分辨率优4总初级生多源遥感监测，空间分辨率优于利用的中国自主研发的生态系统过程模型大气－植被相互作用模型净生态系统生产力多源遥感监测，空间分辨率优于壤异养呼吸模型，建立日步长的机理性生态模型估算草地地上光雷达产品高/多光谱遥感监测，空间分辨率选择草场生长旺盛的7-8月份进行核查，相对应的卫7表2卫星对地观测下的草地碳指标遥感监测产品体系（续）草地地下多光谱产品光雷达产品高/多光谱遥感监测，空间分辨率a）基于多源遥感卫星数据驱动的地物识别技术，实现与多源遥感卫星数据和激光雷达数据等相结合，使用机土壤有机多光谱产品光雷达产品高/多光谱遥感监测，空间分辨率选择草场生长旺盛的7-8月份进行核查，相生物质开热红外产品空间分辨率优于1km，重访周期草地凋落多光谱产品高/多光谱遥感监测，空间分辨率8表2卫星对地观测下的草地碳指标遥感监测产品体系（续）土壤碳密度多光谱产品波数据产品多源遥感监测，空间分辨率优于基于长期定位观测数据改进过程模型结构和优化参数构和优化参数后，以遥感反演的净初级生产力驱动过多光谱产品波数据产品激光雷达数多源遥感监测，空间分辨率优于数据、微波遥感数据、气候数据、地形数据等，针对多光谱产品根据陆地卫星LANDSAT遥感影像数据信叶面积指数多光谱产品构建经验或物理模型，结合适当的反演策略实现器学习等方法实现由多波段反射率反演叶面草地覆盖度多光谱产品光谱植被多光谱产品基于植被对多光谱反射率数据，采取不同的波段运算表土粒度多光谱产品基于可见光和近红外波段表面反射光谱与特征的经验盖遥感分类法；基于土壤与植被光谱特征差异的遥感数据和产品的发展为利用热红外特征发射率监测大面9表2卫星对地观测下的草地碳指标遥感监测产品体系（续）入参数多光谱产土地利用与土地覆多光谱产光合有效辐射吸收多光谱产基于遥感植被指数，构建光合有效辐射吸收比例附录B（规范性）附录C空天地一体化草地碳指标监测技术体系框架A.1概述空天地一体化草地碳指标监测技术系统主要包括天空地一体化数据获取、产品标准化生产、模拟分析与决策支持以及综合应用几个部分，具体关系见图A.1。图A.1空天地一体化草地碳指标监测技术体系框架A.2空天地一体化观测系统卫星遥感观测在碳源/汇核查方面发挥重要作用。我国于2016年发射了第一颗二氧化碳监测科学实验卫星，又陆续发射风云三号D星和高分五号大气成分监测卫星。2022年，我国首颗陆地生态系统碳监测卫星“句芒号”成功发射。“句芒号”碳星通过激光、多角度、多光谱、超光谱、偏振等综合遥感手段，可实现植被生物量、大气气溶胶、植被叶绿素荧光等要素的探测和测量。围绕碳达峰、碳中和实施过程中草地碳汇计量监测、建立体现草地碳汇价值的生态保护补偿机制的核心需求，建议发展利用卫星、飞艇浮空器、无人机与地面在线监测空天地一体化立体监测技术，研究“自上而下”的草地生态系统碳源汇监测系统，提供高分率的草地生态系统碳通量同化数据。A.3草地生态系统碳循环过程模型通过模拟草地生态系统碳循环的过程和机制，提供网格化碳通量变化估计，从而定量划分不同驱动因素对草地碳汇变化的贡献，并预测其未来变化。具体包括以下方面：a）发展遥感大数据驱动的草地生态系统碳通量估算方法，建立草地生态系统碳循环关键参量高时频、高精度、全要素草地生态系统碳源汇核算服务平台，建设草地碳汇监测评估体系，全面量化边界组织区域内的碳汇指数。b）开发人类－自然耦合草地生态系统碳循环过程模型，建立草地生态系统碳循环参数数据库，提高模型模拟精度，以准确预测中国草地生态系统的碳汇潜力。A.4综合应用在空天地一体化观测系统和草地生态系统碳循环过程模型的支持下，利用卫星对地观测体清单编制、国家自主贡献目标进展评估与更新、碳汇交易。深入研究草地陆地生态系统碳汇潜力及实现路径，积极参与国家碳市场制度建设，鼓励社会主体参与草地碳汇项目开发建设，指导开展草地碳汇项目开发交易和碳中和行动。依托空天地一体化的建设成果，加快建设全国范围内草地碳汇“一张图”，实现项目动态管理、信息共享发布、线上线下得到最有效、最合理的碳中和路径，为寻找碳中和最优科学路径提供强有力的技术和工具支进草地碳汇计量监测工作科学化、规范化、常态化。加强草地碳汇计量监测新技术研发和推广应用，逐步实现草地碳汇数据采集无纸化和自动化；同时开展草地附录E（资料性）附录F遥感碳中和监测原理及优势B.1遥感监测原理碳排放遥感监测方面：主被动卫星遥感观测大气二氧化碳都是基于碳分子在红外波段的光谱特性。红外吸收光谱反映了红外辐射分子之间的相互作用，即分子由于吸收或反射而引起的振动和旋转状态变化。就大气而言，其主要成分N2和O2在红外（IR）区域是弱吸收体，而痕量气体如CO2、H2O或CH4是有效的吸收体，导致地球温度升高。只有在分子具有改变它们在跃迁期间的偶极矩的能力时，红外辐射的吸收才会发生。目前GOSAT卫星和OCO-2卫星所使用的反演算法都是利用近红外辐射光谱数据获得廓线浓度加权的柱二氧化碳干空气混合比XCO2。反演算法的主要组成是前向模型、反演方法和误差分析。碳吸收遥感监测方面：遥感技术在获取大尺度陆表参数等方面具有独特的优势，并且可以从遥感影像上直接获取到重要的生态学特征和生物生长参数，包含了植被面积、净初级生产力、净生态系统生产力等宏观参数，此外还可获取叶面积指数、冠层化学成分、冠层温度、气孔导度、光合有效辐射、植被吸收光合有效辐射、冠层结构、土壤含水量、地表温度等参数。通过遥感反演获取这些物理参数，可直接作为陆地生态系统模型的驱动变量或参量，应用于草地监测涉及草原植被返青期、生长盛期、枯黄期、草原垂直带旬度生产力路线监测、退牧还草工程效益监测。结合遥感影像上获取的草地覆盖度或植被现状动态信息进行碳汇的研究。草地碳储量遥感监测方面：我国草原面积占国土面积的40%以上，属于世界第二大草原大国。利用遥感影像估算生物量是常用的方法之一，该方法具有时效强、成本低、大面积估算、连续观测的优势。草地生物量遥感的估算可以通过构建统计模型实现，基于遥感影像计算出植被指数，再结合实地采集的样方数据，建立回归模型，经过精度验证后选用精度最好的模型进行反演和应用。综合应用遥感及地理信息系统（GeographicInformationSystem）技术，并根据地区地形、草原类型及生长环境的特点，开展了对整个区域产草量遥感估算、载畜量遥感估算、牧草长势情况监测的研究，不仅扩大了监测覆盖范围，同时实现了面向应用的自动化。以利用采集的鲜草质量数据与卫星遥感影像上对应点的归一化差异植被指数（NDVI）值之间的关系建立回归模型，得出幂函数模型的反演结果精度最高、稳定性最强，也是最适合监测草原生产力的模型，可广泛应用。利用连续8个月MODIS影像对草原产草量进行观测，从而得出草原产量最高与最低的月份，不仅很好地监测草原草量的变换趋势，同时也为合理制定并实施可持续放牧政策提供依据，对于草地生态平衡有着重要意义。B.2遥感监测优势传统的碳源汇计算主要依赖于地面观测、野外调查、统计数据分析、大气和生态系统模型模拟等方法，但这些方法都存在很大的局限性，比如地面观测的空间代表性不足，野外调查空间样本有限且耗费巨大等。目前，全球监测温室气体的地面观测站点不足300个，并且地区分布很不