以重量而非树木数量或森林面积范围来量化树木,能够更准确地评估其碳影响。
遥感技术现已能够从太空分析树木重量,从而可大规模开展森林碳监测与核算。
通过这一方法,可以精确评估与森林相关的碳项目究竟是净碳汇还是净排放源。
有一句古老的意第绪语谚语说:“话语应当称重,而非计数。”树木亦是如此。真正重要的是树木的重量,而非其数量。具体而言,重要的是树木重量的增减。
这是因为某一区域内树木重量的变化(即其生物量的增减)能够告诉我们:树木生长时从大气中吸收了多少碳,而当该区域遭到砍伐或退化时又释放了多少碳。对大片区域的树木重量动态进行追踪,能够为森林保护与恢复项目在农场、项目或司法管辖区层面所产生的气候影响提供新的见解。
但如何在不砍伐树木的情况下最佳地估算其重量?长期以来,唯一的做法是依托基于实地样本的生物量估算。如今,尖端的遥感技术可直接从太空称量树木。与传统的原位方法和遥感方法相比,该技术具有若干优势,例如:
可扩展性:先进算法能够生成“空间显式”的森林碳数据,即以可操作分辨率为每个像素提供直接的碳估算,其适用范围可从小型农场扩展至整个大陆。通过在长时间序列上分析大量航天机构数据,这些算法提高了估算的稳健性,同时兼具软件所带来的成本效益与速度。这种兼具准确性、可扩展性和成本效益的碳数据生产方式,对于支持基于自然的解决方案规模化推进至关重要。
数据质量的一致性:为确保各项目之间的可比性,数据在空间和时间上的一致性与数据可扩展性同样重要。直接生物量测量采用全球统一的方法,既不依赖差异很大的森林定义,也不依赖通用排放因子(而后者正是森林碳估算标准方法的通病),从而实现了数据的一致性。
可审计的结果:最后但同样重要的是,此类算法数据在像素层面附有量化的不确定性,并可跨尺度进行审计。目前,碳项目主要接受流程审计,而借助这一新数据,实际的碳观测结果也可以接受审计。这为评估项目的碳诚信提供了新的可能。
Chloris 很荣幸成为这一新方法的倡导者,并展示其在大规模精确森林碳核算与监测方面的变革性力量。在不到12个月的时间里,我们已从太空监测了自2000年以来,约1000亿棵树木的重量每年发生的变化。
衡量森林碳项目
这一新方法对碳市场具有更广泛的意义。在有关避免毁林与退化活动的讨论中,当前的关注点往往集中于“基线”,即反事实情境:若无该项目,将会发生什么。但从大气二氧化碳浓度的角度来看,一个关键问题是:木本植被因生长实际吸收了多少碳,又因遭受损失或退化而释放了多少碳?归根结底,涉及这些过程的碳项目是净碳汇还是净排放源?
这是我们针对生物量存量及其变化的直接测量方法所提供的一种视角。它不同于、但与自愿碳市场及其他碳核算方法目前所采用和要求的视角互为补充。为说明该方法能够带来哪些碳方面的洞察,我们来看一看存在争议且目前已陷入停滞的津巴布韦卡里巴 REDD+ 项目。
我们的数据显示,卡里巴 REDD+ 项目区域(该项目旨在通过资金支持防止预期的毁林,从而维持而非增加碳储量)的碳储量随时间有所增加,因此属于净碳汇。从该项目2011年启动至2022年,该区域共吸收了1650万吨二氧化碳当量,并排放了1500万吨二氧化碳当量。
其结果是,自项目启动以来,净碳影响为正值,达152万吨二氧化碳当量。根据我们的数据,我们的23年时间序列还显示了自2000年以来该区域发生的变化。总体而言,2000年至2022年间,卡里巴项目区域内的树木和灌木共吸收了3540万吨二氧化碳当量,排放了3140万吨二氧化碳当量,由此产生了400万吨二氧化碳当量的正向净碳影响。
若想深入了解卡里巴的碳与森林动态,您可以查看我们对该项目的分析。我们希望这能够推动围绕数据创新的进一步对话,以建立一个值得信赖、具有影响力且可扩展的碳市场。除卡里巴案例外,我们的客户还可获取我们关于全球各地森林碳项目的洞察,包括关于生物量变化、森林面积增长、森林面积损失和退化的空间显式洞察。
真正的碳监测与核算
是时候衡量大气所显示的情况了——不仅是全球层面,也包括各个项目层面——并采用空间显式的生物量变化时间序列。如果碳金融奖励的是随时间推移、由树木和森林的生长与损失所产生的实际净碳影响,情况会如何?如果它采纳空间显式的生物量地图,从而为毁林和退化事件提供空间显式的排放因子,情况又会如何?如果它接受了一个事实:自然与人为因素对生物量增减的界限并不总能被清晰界定,情况又会如何?
世界经济论坛在应对毁林问题上正在做些什么?
自愿碳市场中的标准制定机构和报告规程,对于推动可信、可靠且可扩展的气候行动至关重要(企业碳核算规程亦是如此)。技术的发展总是领先于报告规程。为避免拖慢企业气候行动,相关规程应避免在其条款中锁定过时的核算与监测技术。
相反,这些规程可采纳相关指引,鼓励市场参与者采用以科学为基础、契合实际需要的尖端核算与监测技术:即能够以气候与自然危机所要求的速度、规模和成本效益,提供可信的碳移除与排放数据的技术。
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