一种林地环境数据的林业碳汇算法

文档序号:1921771 发布日期:2021-12-03 浏览:11次 >En<

阅读说明:本技术 一种林地环境数据的林业碳汇算法 (Forestry carbon remittance method for forestry environment data ) 是由 王学明 于 2021-09-03 设计创作,主要内容包括:本发明涉及林业碳汇算法技术领域,且公开了一种林地环境数据的林业碳汇算法,包括以下工作步骤:第一步:获取林地的碳库,碳库由地上生物量、地下生物量、枯落物、死木和土壤有机碳和木产生组成。该一种林地环境数据的林业碳汇算法,本发明林地环境数据的林业碳汇算法通过第一步的获取林地的碳库,第二步的确定假定数值,第三步的确定碳储量变化值、非二氧化碳排放量值,第四步的确定生物量值和死有机质值和第五步的确定土壤有机质值,本发明的对林地环境数据的林业碳汇过程环环相扣,并且在科学性的前提下将林地环境数据的林业碳汇量进行算出,从而保证了本发明对林地环境数据的林业碳汇的效率以及准确度。(The invention relates to the technical field of forestry carbon-remittance methods, and discloses a forestry carbon-remittance method for forestry environment data, which comprises the following working steps: the first step is as follows: and obtaining a carbon reservoir of the forest land, wherein the carbon reservoir consists of aboveground biomass, underground biomass, litter, dead wood and soil organic carbon and wood. The forestry carbon sequestration method for forest land environmental data comprises the steps of obtaining a carbon base of a forest land in the first step, determining an assumed numerical value in the second step, determining a carbon reserve change value and a non-carbon dioxide emission value in the third step, determining a biomass value and a dead organic matter value in the fourth step and determining a soil organic matter value in the fifth step.)

一种林地环境数据的林业碳汇算法

技术领域

本发明涉及林业碳汇算法技术领域,尤其涉及一种林地环境数据的林业碳汇算法。

背景技术

森林是全球陆地生态系统的主体,在其生物量和土壤中贮存大量的碳。林业碳汇是指通过市场化手段参与林业资源交易,从而产生额外的经济价值,包括森林经营性碳汇和造林碳汇两个方面,其中,森林经营性碳汇针对的是现有森林,通过森林经营手段促进林木生长,增加碳汇。造林碳汇项目由政府、部门、企业和林权主体合作开发,政府主要发挥牵头和引导作用,林草部门负责项目开发的组织工作,项目企业承担碳汇计量、核签、上市等工作,林权主体是收益的一方,有需求的温室气体排放企业实施购买碳汇,据测算,每亩林地可产生碳汇量约为1吨/年。

现有技术的林地环境数据的林业碳汇算法一般较为复杂和繁琐,并且我国的地势和气候存在多样性,导致我国各个地区的林地数据的林业碳汇的算法存在诸多的差异,降低了林地环境数据的林业碳汇算法的实用性和效率。为此,我们提出一种林地环境数据的林业碳汇算法。

发明内容

本发明主要是解决上述现有技术所存在的技术问题,提供一种林地环境数据的林业碳汇算法。

为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案,一种林地环境数据的林业碳汇算法,包括以下工作步骤:

第一步:获取林地的碳库,碳库由地上生物量、地下生物量、枯落物、死木和土壤有机碳和木产生组成;

所述碳库中地上生物量由林地土壤层表面以上以干重表示的所有生物总量,地上生物量包括树干、树桩、树枝、树皮、树种子和树叶,地下生物量为林地所在的活根生物量,枯落物包括凋落物和腐殖质,以及不能从经验上从地下生物量中区分出来的小于一定直径的活细根;

第二步:确定假定数值;

第三步:确定碳储量变化值、非二氧化碳排放量值;

第四步:确定生物量值和死有机质值;

所述第四步中在计量死有机质值的前提下是无地类变化,

死有机质值的计量公式为:ΔCDOM=ΔCDW+ΔCU

其中:ΔCDOM=(DOMinput-DOMoutput)·CF,

第五步:确定土壤有机质值。

作为优选,所述第一步中的碳库的获取公式如下:

作为优选,第一步中的土壤有机碳为林地一定深度内的矿质土和有机土中所含的所有有机碳,土壤有机碳还包括不能从经验上从地下生物量中区分出来的小于一定直径的活细根。

作为优选,所述第一步中的枯落物为林地土层或有机土壤以上、直径小于9cm或其他规定直径的、处于不同分解状态的所有死生物量。

作为优选,所述第二步中的确定假定数值包括第一确定地下生物量为零、第二确定枯落物和死木通常为死有机质、第三确定除有林地外,其中死有机质碳库储量为零,第四有林地转化为其他地类,第五有林地死有机质碳储量变化为零。

作为优选,所述第三步中的确定碳储量变化值的方式包括两种,第一种为过程法,过程法的方式为:ΔC=ΔCG-ΔCL,第二种为储量法,储量法的方式为:

作为优选,所述第三步中的非二氧化碳排放量值的算法公式为:Emission=A·EF。

作为优选,所述第三步中的非二氧化碳排放量值算法公式为中的 Emission=A·EF其中A为活动水平量,EF为排放因子,排放因子为单位活动所产生的GHG排放量。

作为优选,所述第四步中在计量生物量值的前提下是确定五地类变化,生物量值的算法基于储量法,其中生物量值的算法公式为:

有益效果

本发明提供了一种林地环境数据的林业碳汇算法。具备以下有益效果:

(1)、该一种林地环境数据的林业碳汇算法,本发明第一步中的获取林地的碳库,碳库由地上生物量、地下生物量、枯落物、死木和土壤有机碳和木产生组成,碳库中地上生物量由林地土壤层表面以上以干重表示的所有生物总量,地上生物量包括树干、树桩、树枝、树皮、树种子和树叶,地下生物量为林地所在的活根生物量,枯落物包括凋落物和腐殖质,以及不能从经验上从地下生物量中区分出来的小于一定直径的活细根,本发明实现了在尽可能最大程度上的确定和获取林地环境数据中的碳库量,确保了本发明林地环境数据的林业碳汇算法的准确度以及汇算效率,保证了本发明对林地环境数据的林业碳汇算的准确性和科学性,从而提高了本发明的创造性。

(2)、该一种林地环境数据的林业碳汇算法,本发明第一步中的土壤有机碳为林地一定深度内的矿质土和有机土中所含的所有有机碳,土壤有机碳还包括不能从经验上从地下生物量中区分出来的小于一定直径的活细根,第一步中的枯落物为林地土层或有机土壤以上、直径小于9cm或其他规定直径的、处于不同分解状态的所有死生物量,进一步地保证了本发明对林地环境数据的林业碳汇算的准确性和科学性。

(3)、该一种林地环境数据的林业碳汇算法,本发明第二步中的确定假定数值包括第一确定地下生物量为零、第二确定枯落物和死木通常为死有机质、第三确定除有林地外,其中死有机质碳库储量为零,第四有林地转化为其他地类,第五有林地死有机质碳储量变化为零,则实现了在科学的前提下确定假定的数值,从而保证了能够完善对林地环境数据的林业碳汇算的进度,从而提高了本发明对林地环境数据的林业碳汇算的科学性和可靠性。

(4)、该一种林地环境数据的林业碳汇算法,本发明的第三步、第四步以及第五步中计量碳储量变化值、非二氧化碳排放量值、生物量值、死有机质值和土壤有机质值的前提下均是在地类变化假定的情况下,则体现了本发明在科学的假设下保证了对林地环境数据的林业碳汇算的效率,从而提高了本发明的创造性。

(5)、该一种林地环境数据的林业碳汇算法,本发明林地环境数据的林业碳汇算法通过第一步的获取林地的碳库,碳库由地上生物量、地下生物量、枯落物、死木和土壤有机碳和木产生组成,第二步的确定假定数值,第三步的确定碳储量变化值、非二氧化碳排放量值,第四步的确定生物量值和死有机质值和第五步的确定土壤有机质值,本发明的对林地环境数据的林业碳汇过程环环相扣,并且在科学性的前提下将林地环境数据的林业碳汇量进行算出,从而保证了本发明对林地环境数据的林业碳汇的效率以及准确度。

具体实施方式

基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。

实施例一:一种林地环境数据的林业碳汇算法,包括以下工作步骤:

第一步:获取林地的碳库,碳库由地上生物量、地下生物量、枯落物、死木和土壤有机碳和木产生组成;

所述碳库中地上生物量由林地土壤层表面以上以干重表示的所有生物总量,地上生物量包括树干、树桩、树枝、树皮、树种子和树叶,地下生物量为林地所在的活根生物量,枯落物包括凋落物和腐殖质,以及不能从经验上从地下生物量中区分出来的小于一定直径的活细根;

第二步:确定假定数值;

第三步:确定碳储量变化值、非二氧化碳排放量值;

第四步:确定生物量值和死有机质值;

第五步:确定土壤有机质值。

第一步中的碳库的获取公式如下:

第一步中的土壤有机碳为林地一定深度内的矿质土和有机土中所含的所有有机碳,土壤有机碳还包括不能从经验上从地下生物量中区分出来的小于一定直径的活细根,第一步中的枯落物为林地土层或有机土壤以上、直径小于9cm或其他规定直径的、处于不同分解状态的所有死生物量。

第三步中的确定碳储量变化值的方式包括两种,第一种为过程法,过程法的方式为:ΔC=ΔCG-ΔCL,第二种为储量法,储量法的方式为:

第三步中的非二氧化碳排放量值的算法公式为:Emission=A·EF。

第三步中的非二氧化碳排放量值算法公式为中的Emission=A·EF其中A为活动水平量,EF为排放因子,排放因子为单位活动所产生的GHG排放量。

第四步中在计量生物量值的前提下是确定五地类变化,生物量值的算法基于储量法,其中生物量值的算法公式为:

CAB,t=Vt·BCEF·CF

CAB,t=Vt·BCEF·CF

CBB,t=CAB,t·Ri

其中CAB,为地上生物量的碳储量,CBB为地下生物量的碳储量,V为蓄积量,CF为生物量中的含碳量,BCEF为将蓄积量转化为生物量的参数值,BEF 为将树干生物量转化为地上生物量的参数值,WD为木材的密度值。

第四步中在计量死有机质值的前提下是无地类变化,死有机质值的计量公式为:ΔCDOM=ΔCDW+ΔCU

其中:ΔCDOM=(DOMinput-DOMoutput)·CF。

其中ΔCDOM为死有机质的年变化量,死有机质的年变化量包括死木和枯落物,DOMinput为死有机质的转入量,DOMoutput为死有机质的年转出量。

第五步中的计量土壤有机质值的前提是无地类变化,土壤有机质值的计算公式为,其中在确定林地土壤是,假定林地理由变化后,林地土壤中的有机碳呈线性变化,并且在一定的时间内达到一个新的平衡,平稳为Tequim

SOCafter-SOCbefore:转化后土壤碳-转化前土壤碳储量。

实施例二:一种林地环境数据的林业碳汇算法,包括以下工作步骤:

第一步:获取林地的碳库,碳库由地上生物量、地下生物量、枯落物、死木和土壤有机碳和木产生组成;

第二步:确定假定数值;

第三步:确定碳储量变化值、非二氧化碳排放量值;

第四步:确定生物量值和死有机质值;

第五步:确定土壤有机质值。

第一步中的碳库的获取公式如下:

第一步中的土壤有机碳为林地一定深度内的矿质土和有机土中所含的所有有机碳,土壤有机碳还包括不能从经验上从地下生物量中区分出来的小于一定直径的活细根,第一步中的枯落物为林地土层或有机土壤以上、直径小于9cm或其他规定直径的、处于不同分解状态的所有死生物量。

第三步中的确定碳储量变化值的方式包括两种,第一种为过程法,过程法的方式为:ΔC=ΔCG-ΔCL,第二种为储量法,储量法的方式为:

第三步中的非二氧化碳排放量值的算法公式为:Emission=A·EF。

第三步中的非二氧化碳排放量值算法公式为中的Emission=A·EF其中A为活动水平量,EF为排放因子,排放因子为单位活动所产生的GHG排放量。

第四步中在计量生物量值的前提下是确定五地类变化,生物量值的算法基于储量法,其中生物量值的算法公式为:

CAB,t=Vt·BCEF·CF

CAB,t=Vt·BCEF·CF

CBB,t=CAB,t·Ri

其中CAB,为地上生物量的碳储量,CBB为地下生物量的碳储量,V为蓄积量,CF为生物量中的含碳量,BCEF为将蓄积量转化为生物量的参数值,BEF 为将树干生物量转化为地上生物量的参数值,WD为木材的密度值。

第四步中在计量死有机质值的前提下是无地类变化,死有机质值的计量公式为:ΔCDOM=ΔCDW+ΔCU

其中:ΔCDOM=(DOMinput-DOMoutput)·CF。

其中ΔCDOM为死有机质的年变化量,死有机质的年变化量包括死木和枯落物,DOMinput为死有机质的转入量,DOMoutput为死有机质的年转出量。

第五步中的计量土壤有机质值的前提是无地类变化,土壤有机质值的计算公式为,其中在确定林地土壤是,假定林地理由变化后,林地土壤中的有机碳呈线性变化,并且在一定的时间内达到一个新的平衡,平稳为Tequim

SOCafter-SOCbefore:转化后土壤碳-转化前土壤碳储量。

实施例三:一种林地环境数据的林业碳汇算法,包括以下工作步骤:

第一步:获取林地的碳库,碳库由地上生物量、地下生物量、枯落物、死木和土壤有机碳和木产生组成;

所述碳库中地上生物量由林地土壤层表面以上以干重表示的所有生物总量,地上生物量包括树干、树桩、树枝、树皮、树种子和树叶,地下生物量为林地所在的活根生物量,枯落物包括凋落物和腐殖质,以及不能从经验上从地下生物量中区分出来的小于一定直径的活细根;

第二步:确定假定数值;

第三步:确定碳储量变化值、非二氧化碳排放量值;

第四步:确定生物量值和死有机质值;

第五步:确定土壤有机质值。

第一步中的碳库的获取公式如下:

第一步中的土壤有机碳为林地一定深度内的矿质土和有机土中所含的所有有机碳,土壤有机碳还包括不能从经验上从地下生物量中区分出来的小于一定直径的活细根,第一步中的枯落物为林地土层或有机土壤以上、直径小于9cm或其他规定直径的、处于不同分解状态的所有死生物量。

第三步中的确定碳储量变化值的方式包括两种,第一种为过程法,过程法的方式为:ΔC=ΔCG-ΔCL,第二种为储量法,储量法的方式为:

第三步中的非二氧化碳排放量值的算法公式为:Emission=A·EF。

第三步中的非二氧化碳排放量值算法公式为中的Emission=A·EF其中A为活动水平量,EF为排放因子,排放因子为单位活动所产生的GHG排放量。

第四步中在计量生物量值的前提下是确定五地类变化,生物量值的算法基于储量法,其中生物量值的算法公式为:

CAB,t=Vt·BCEF·CF

CAB,t=Vt·BCEF·CF

CBB,t=CAB,t·Ri

其中CAB,为地上生物量的碳储量,CBB为地下生物量的碳储量,V为蓄积量,CF为生物量中的含碳量,BCEF为将蓄积量转化为生物量的参数值,BEF 为将树干生物量转化为地上生物量的参数值,WD为木材的密度值。

第四步中在计量死有机质值的前提下是无地类变化,死有机质值的计量公式为:ΔCDOM=ΔCDW+ΔCU

其中:ΔCDOM=(DOMinput-DOMoutput)·CF。

其中ΔCDOM为死有机质的年变化量,死有机质的年变化量包括死木和枯落物,DOMinput为死有机质的转入量,DOMoutput为死有机质的年转出量。

第五步中的计量土壤有机质值的前提是无地类变化,土壤有机质值的计算公式为,其中在确定林地土壤是。

实施例四:一种林地环境数据的林业碳汇算法,包括以下工作步骤:

第一步:获取林地的碳库,碳库由地上生物量、地下生物量、枯落物、死木和土壤有机碳和木产生组成;

所述碳库中地上生物量由林地土壤层表面以上以干重表示的所有生物总量,地上生物量包括树干、树桩、树枝、树皮、树种子和树叶,地下生物量为林地所在的活根生物量,枯落物包括凋落物和腐殖质,以及不能从经验上从地下生物量中区分出来的小于一定直径的活细根;

第二步:确定假定数值;

第三步:确定碳储量变化值、非二氧化碳排放量值;

第四步:确定生物量值和死有机质值;

第五步:确定土壤有机质值。

第一步中的碳库的获取公式如下:

第一步中的土壤有机碳为林地一定深度内的矿质土和有机土中所含的所有有机碳,土壤有机碳还包括不能从经验上从地下生物量中区分出来的小于一定直径的活细根,第一步中的枯落物为林地土层或有机土壤以上、直径小于9cm或其他规定直径的、处于不同分解状态的所有死生物量。

第三步中的确定碳储量变化值的方式包括两种,第一种为过程法,过程法的方式为:ΔC=ΔCG-ΔCL,第二种为储量法,储量法的方式为:

第三步中的非二氧化碳排放量值的算法公式为:Emission=A·EF。

第三步中的非二氧化碳排放量值算法公式为中的Emission=A·EF其中A为活动水平量,EF为排放因子,排放因子为单位活动所产生的GHG排放量。

第四步中在计量生物量值的前提下是确定五地类变化,生物量值的算法基于储量法,其中生物量值的算法公式为:

第四步中在计量死有机质值的前提下是无地类变化,死有机质值的计量公式为:ΔCDOM=ΔCDW+ΔCU

其中:ΔCDOM=(DOMinput-DOMoutput)·CF。

其中ΔCDOM为死有机质的年变化量,死有机质的年变化量包括死木和枯落物,DOMinput为死有机质的转入量,DOMoutput为死有机质的年转出量。

第五步中的计量土壤有机质值的前提是无地类变化,土壤有机质值的计算公式为,其中在确定林地土壤是,假定林地理由变化后,林地土壤中的有机碳呈线性变化,并且在一定的时间内达到一个新的平衡,平稳为Tequim

SOCafter-SOCbefore:转化后土壤碳-转化前土壤碳储量。

本发明的工作原理:本发明第一步中的获取林地的碳库,碳库由地上生物量、地下生物量、枯落物、死木和土壤有机碳和木产生组成,碳库中地上生物量由林地土壤层表面以上以干重表示的所有生物总量,地上生物量包括树干、树桩、树枝、树皮、树种子和树叶,地下生物量为林地所在的活根生物量,枯落物包括凋落物和腐殖质,以及不能从经验上从地下生物量中区分出来的小于一定直径的活细根,本发明实现了在尽可能最大程度上的确定和获取林地环境数据中的碳库量,确保了本发明林地环境数据的林业碳汇算法的准确度以及汇算效率,保证了本发明对林地环境数据的林业碳汇算的准确性和科学性,从而提高了本发明的创造性。

本发明第一步中的土壤有机碳为林地一定深度内的矿质土和有机土中所含的所有有机碳,土壤有机碳还包括不能从经验上从地下生物量中区分出来的小于一定直径的活细根,第一步中的枯落物为林地土层或有机土壤以上、直径小于9cm或其他规定直径的、处于不同分解状态的所有死生物量,进一步地保证了本发明对林地环境数据的林业碳汇算的准确性和科学性,本发明第二步中的确定假定数值包括第一确定地下生物量为零、第二确定枯落物和死木通常为死有机质、第三确定除有林地外,其中死有机质碳库储量为零,第四有林地转化为其他地类,第五有林地死有机质碳储量变化为零,则实现了在科学的前提下确定假定的数值,从而保证了能够完善对林地环境数据的林业碳汇算的进度,从而提高了本发明对林地环境数据的林业碳汇算的科学性和可靠性。

本发明的第三步、第四步以及第五步中计量碳储量变化值、非二氧化碳排放量值、生物量值、死有机质值和土壤有机质值的前提下均是在地类变化假定的情况下,则体现了本发明在科学的假设下保证了对林地环境数据的林业碳汇算的效率,从而提高了本发明的创造性,本发明林地环境数据的林业碳汇算法通过第一步的获取林地的碳库,碳库由地上生物量、地下生物量、枯落物、死木和土壤有机碳和木产生组成,第二步的确定假定数值,第三步的确定碳储量变化值、非二氧化碳排放量值,第四步的确定生物量值和死有机质值和第五步的确定土壤有机质值,本发明的对林地环境数据的林业碳汇过程环环相扣,并且在科学性的前提下将林地环境数据的林业碳汇量进行算出,从而保证了本发明对林地环境数据的林业碳汇的效率以及准确度。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

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