《高山松林地上碳储量与碳汇估测》——正式出版

森林是陆地生态系统的重要碳库，准确估测森林地上碳储量、分析森林碳汇动态，是认识区域森林碳循环、开展森林资源管理和评估生态系统碳汇功能的重要基础。在全球气候变化与碳中和目标背景下，高海拔森林生态系统的碳储量监测与碳汇评估受到广泛关注。然而，复杂地形、遥感时间序列数据缺失、样地空间分布不均以及模型估测不确定性等问题，给高海拔森林碳储量的精确估测带来了挑战。

张加龙等著的《高山松林地上碳储量与碳汇估测》由科学出版社于2026年9月正式出版。该书以云南省香格里拉市高山松林为主要研究对象，围绕森林地上碳储量遥感估测与碳汇动态分析中的关键问题，系统介绍时空滤波、空间抽样优化、机器学习建模、多源遥感协同和不确定性分析等方法，为高海拔森林碳储量监测及区域碳汇评估提供了研究参考。

《高山松林地上碳储量与碳汇估测》

内容简介

《高山松林地上碳储量与碳汇估测》立足香格里拉市高山松林资源监测与碳汇评估需求，针对复杂地形条件下遥感时间序列数据不连续、森林碳储量模型稳定性有待提升、传统抽样方法效率受限以及估测结果存在不确定性等问题，综合运用时空滤波、空间抽样、机器学习、地统计学和多源遥感等技术，构建了面向研究区的森林地上碳储量遥感监测技术体系。

全书共七章，按照数据处理、抽样优化、模型构建、区域制图、不确定性分析及碳汇驱动力研究的思路展开，系统呈现了高山松地上碳储量估测与碳汇动态分析的技术方法和应用过程。

核心亮点

1.面向高海拔复杂地形，关注森林碳储量监测中的实际难题

针对高山区地形阴影、云雪遮挡以及Landsat7条带缺失等因素造成的时间序列数据不连续问题，本书研究地形感知时空滤波与数据重建方法，为复杂地形条件下遥感数据的连续利用提供技术思路。

2.融合多种技术方法，完善森林地上碳储量估测流程

本书综合运用时空滤波、空间抽样优化、机器学习、多源遥感和地统计学等方法，从数据质量改善、样点布局优化到模型构建与区域制图开展系统研究，体现了多种技术方法在森林碳储量估测中的协同应用。

3.重视抽样效率与估测不确定性分析

针对森林资源调查中样点空间分布和调查成本等问题，本书研究分层抽样及空间布局优化方法，并进一步分析样本数量、模型结构和残差差异对估测不确定性的影响，为森林碳储量调查设计和模型结果评价提供参考。

4.从碳储量估测延伸至碳汇动态与驱动力分析

在森林地上碳储量估测和空间制图的基础上，本书进一步开展1987—2017年高山松地上碳汇动态变化研究，并结合地理探测器等方法分析相关驱动因素，推动研究从碳储量空间分布向碳汇时空变化及其影响因素分析延伸。

作者简介

张加龙，1981年生，湖北随州人，中共党员，农学博士，西南林业大学教授、博士生导师。入选兴滇英才支持计划“教育人才”（2024）、云南省高层次人才培养支持计划“青年拔尖人才”（2020），麦吉尔大学访问学者，国家注册测绘工程师（2015），首批黄大年式教师团队核心成员。现任西南林业大学森林经理学（含林业大数据与智慧林业）学科、林业专硕（智慧林业与森林资源管理）学位点及“森林参数反演和质量提升”团队负责人，兼任中国林学会林业计算机应用分会理事、国际数字地球激光雷达专委会委员，国家一流课程负责人。

主要从事遥感与地理信息系统、森林生物量/碳储量/碳汇遥感估测等领域科研工作，主持国家自然科学基金2项、云南省应用基础重点项目1项及其他省部级项目10余项。在International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation、Remote Sensing、《遥感学报》、《林业科学研究》等国内外重要期刊发表第1或通讯作者论文60余篇，出版专著2部（排名第1），获发明专利3项、软件著作权10项，曾获第十三届梁希林业科学技术奖、第六届梁希青年论文奖等学术奖励。

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从遥感时间序列数据重建，到抽样设计与模型优化，再到碳储量空间估测、不确定性分析和碳汇驱动力研究，《高山松林地上碳储量与碳汇估测》系统展示了高山松林碳储量监测与碳汇研究的技术思路和实践路径。该书的出版，可为香格里拉市森林资源管理及西南高海拔森林生态系统碳计量研究提供参考，也为相关领域开展森林碳储量遥感估测与碳汇动态分析提供方法借鉴。

图文来源：《高山松林地上碳储量与碳汇估测》

编辑人员：田娅娅

封面图片：来源公众号

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