本文摘要：让林木在“数据”中增值森林是陆地生态系统中最大的碳库。

让林木在“数据”中增值森林是陆地生态系统中最大的碳库。作为目前唯一可以核证与交易的生态系统服务类型，森林碳汇的计量精度与便捷程度决定了这一行业发展的高度。针对我省森林覆盖率高、人工林比例大的特点，福建师范大学地理科学学院的科研人员近30年来致力于研发森林特别是人工林碳汇计量技术福建师大副校长杨玉盛教授，带领青年教师和研究生进行原位实验样地调查。

美国林务局FrancisBowles博士多次来三明实验样地指导。陈仕东博士在介绍自主研发的碳汇监测设备。

遍布试验站角落的大量高速WiFi热点以及高精度360度光学变焦物候观测摄像头。我国湿润亚热带地区是世界上一个重要的生态类型区。独特的东亚季风气候，造就了其森林生态系统生产力高、碳储量大、生态过程对气候变暖响应机理复杂，使本区成为世界生态学家高度关注的热点区域。为了探明全球变暖对这一个区域森林生态系统的影响及响应，福建师大科研团队在森林生态资源丰富且多样的三明建立野外研究站，把科研方向聚焦在全球气候变化与森林碳循环过程、碳汇林经营、碳汇计量及其监测仪器研发等三大领域。

精选实验样地，捕捉碳的踪迹从国际森林生态系统碳计量科技成果来看，温带的科研数据比较充分，但是热带、亚热带相关的数据非常稀缺。因此，师大科研人员一直致力于湿润亚热带森林生态系统研究，希望通过数据捕捉森林碳汇的真实踪迹。相对于天然林，我国人工林面积更大也更重要，这是我国森林生态系统异于其他国家的本质特征，自然无法直接套用国外的技术方法。人工林生长迅速，碳汇潜力远大于天然林，但长期以来缺乏大量本土研究数据的支撑，这大大削弱了我国在国际气候谈判中的话语权。

福建师大副校长杨玉盛教授说，森林碳汇的精确计量，既是国际需要的重大科学研究课题，也是适应我国经济社会发展的科技应用，又是我省实现生态产品价值的现实需求，可谓一举三得！森林碳汇的计量主要有生物量清查法和微气象原理技术法，这两种方法均存在忽视土壤碳汇重要性的问题。事实上，西方国家的温带森林以天然林为主，其土壤碳含量通常变化不大且多年稳定，所以西方国家的碳汇计量方式没有考虑甚至忽视土壤碳汇的作用和计量。在我国南方，人工林以杉木林为主，由于杉木从幼苗到成熟的生长过程不可逆，决定了杉木生长周期中的每个碳排放、碳吸收的增加或减少的波动是无法还原的。此外，野外状态下的台风扰动、温度变化、极端降雨甚至昆虫活动等，均会改变土壤碳排放的瞬时速率。

因多方面受限，国内外已经开展的研究中，均难以及时捕捉这些变化，影响碳汇的估算精度。为了捕捉碳的踪迹与变化，杨玉盛教授说，要通过三个转变才能够实现重大突破创新：计量对象从单一群落向区域尺度转换、模型预测转变；技术要求从传统人力观测到自动化、无值守、高频率、云平台、大数据转变；市场需求从基础研究向政府需要、企业需求、民众期盼转变。我最大的心愿就是建立野外实验平台。

杨玉盛教授说，我省作为林业大省却长期没有森林生态系统的定位研究站，而建站是获取长期定位观测数据的唯一途径。他与研究团队踏遍我省的山山水水，最后选定三明的莘口镇。那里是我国南方重要的商品林生产基地，拥有大面积从常绿阔叶天然林转变而来的各种人工林。

2012年开始建站。在美国哈佛森林土壤增温实验的首席设计师弗兰克博士的指导下，福建三明森林生态系统与全球变化研究站（简称三明野外研究站）解决了实验中最关键的温度控制技术问题，建成了全球最大、亚洲首个以土壤增温为核心的全球变化多因子控制森林实验平台，包括生态系统、土壤系统和中型实验生态系统三个尺度的实验，研究森林转换、人工林碳汇经营、森林水文、全球气候变化等课题。用物联网技术，获取科学数据三明野外研究站侧重研究原生性常绿阔叶天然林、次生林及典型人工林的结构、功能、过程及其对全球变化的响应与适应，从原位实验中获取森林中碳元素循环的过程数据。

其中，模拟全球气候变化实验平台位于格氏栲国家森林公园附近，碳汇林经营平台位于陈大金丝湾森林公园。为了参观用物联网技术武装下的样地实况，11月22日，记者随同杨智杰、陈仕东等科研人员一起上山。由于下雨，道路湿滑，大部分路段只能推车上山。下午到米槠天然林样地，汽车中途陷进泥沟进退两难，最后只能弃车徒步上山。

当大家登上杉木幼林土壤增温实验样地时，雨后的空气很清爽，记者不禁高呼：风景太美了！杨智杰博士说，来这里干活可不是一件美差，山高、坡陡、土薄、湿滑，科研人员滑倒甚至滚下山坡是经常发生的。陈仕东博士介绍，三片森林土壤增温实验样地建设非常艰辛，由于坡度陡，操作时人很难站稳，劳动效率很低，仅仅布设加热电缆就花了近半年时间。投入使用后，发现传统的土壤增温控制系统在亚热带地区运行会造成严重的加热不均匀现象，后来经过长达半年的自主技术攻关与系统改进，目前应该是世界上加热最均匀的增温试验站。

在同一个样地上，记者看到物候监测仪，可实时监测植物在生长中随着季节变化而发生的萌芽、抽枝、展叶、开花、结果及落叶、休眠等规律性变化现象，为碳汇林的研究提供第一手资料。在格氏栲天然林样地，记者看到林地上布设了包括两个配对碳汇监测腔室、一个小型气象站和一台控制主机的四件套一组的森林土壤碳汇监测设备，这是一个集环境要素及碳循环数据于一体的分布式独立观测系统。据介绍，这里原先是用进口设备，因为不兼容、易损坏等原因，从2012年开始，陈仕东博士对引进系统进行改进与创新，前前后后历经5个版本，材料从有机玻璃到不锈钢再到航空铝镁合金，越来越轻便和坚固，而且也越来越适用于山区的特定环境。经过不断的改进以及物联网技术的应用，现在自主研发的设备具有自动诊断报警功能且有很大的容错能力，保证了长期工作的稳定。

为了更好地监测森林生态系统，科研团队建立物联网、大数据与云计算平台，实现对碳排放动态变化的高频观测，以数字化的方式反映和还原植被生长的唯一和不可复制的真实过程。搭建开放平台，助推成果转化栉风沐雨，风餐露宿，科研团队在先进科技助力下，科研成果源源不断地呈现出来，其中杉木人工林碳吸存与碳计量技术获得省科技一等奖。近5年来，师大通过生态地理过程数字研究平台造就了一批高层次人才，获得省部级以上项目百余项，经费总额近2.1亿元。根据5年多来积累的实验数据，科研团队发现一些很有价值的现象，并提出一些令人耳目一新的观点，部分观点甚至可能颠覆国际的传统理论。

在我省湿润的森林林下和树干上大多生长着许多不为人所关注的苔藓地衣等植物。经过多年的大数据高分辨率观测研究发现，这些植物虽然生物量小，但是对林冠下的二氧化碳能起到非常重要的吸收作用，平均可以减少大约20%的土壤碳排放，表明这些植物具有非常重要的碳汇能力。如果把这些植物也统计在碳汇中，将大大增加森林的碳汇量。

大数据高分辨率观测还发现，森林地下根系产生的二氧化碳可以通过蒸腾作用被携带到叶片进入大气中，而这个途径泄漏的二氧化碳将增加森林碳排放。高分辨率数据显示，在峰值时将增加大约50%的叶片碳排放，表明这是个非常严重的碳泄漏途径。此外，大数据研究还发现，新增的碳汇林可以是一些原先人们以为没有经济价值的杂木林，这些本土的杂木林具有非常好的吸收大气二氧化碳的能力，虽然不能出产商业化的木材，但其生产速度更快、覆盖率更高，从碳汇角度来看其作用不逊于人工林。

通过大量连续的原位监测数据，师大掌握了人工造林从幼苗期到成熟期碳汇的变化。那么，这些实验数据与成果如何转化为可复制可推广的碳汇计量模型？杨玉盛教授说，科研团队将研发基于大数据的高精度碳汇计量模型，建立林业碳汇的方法学，从而推进实验数据技术向普惠应用技术的转化。

为了进一步提升科研水平与推动科技成果转化，师大以顶天立地（即科学与社会经济发展）为导向开展科研工作，建成了从国家到地方、基础研究到应用转化的多层次的产学研一体化的科研平台，做强平台来扩大舞台，从实验性的基础数据向满足区域碳汇交易应用性数据转化，从单一的科研活动向碳汇方法学创建及仪器研发经营转化，为我国生态文明建设做贡献。采访札记科研成果转化是关键3月27日，省政府办公厅印发《2017年数字福建工作要点》，提出依托高校设立一批我省经济社会发展急需的大数据研究院（所）、大数据重点实验室和工程技术研究中心，建立融合大数据学科体系。福建师范大学科研人员近30年来致力于研发森林特别是人工林碳汇计量技术，掌握了大量的原位实验数据。但是，从实验数据技术进一步研发出普惠的碳汇计量模型，还是有相当难度的。

可交易的森林碳汇是指通过符合方法学的方式进行造林和森林经营产生的新增碳汇，只有通过大量的长期连续的原位监测数据，才能掌握人工造林从幼苗期到成熟期的碳汇的变化，从而构建合乎我国国情的林业碳汇方法学。师大的研究团队通过在野外森林样地大量布设自主研发的碳汇监测设备，获取森林转换以及造林的整个过程的碳汇变化的高分辨率数据，而且通过云计算平台，结合后台的人工神经网络、随机森林模型、贝叶斯网络等人工智能算法，实现这些数据的深度挖掘，从而得出通过传统方法无法得到的高精度碳汇模型。

这种基于大数据的数据挖掘模型具有自学习能力，随着监测数据的不断增加，模型通过不断自学习可以越来越高效地模拟森林碳汇的实际变动情况，通过这种模型的模拟可以实现碳汇计量从单一群落向区域范围的转换，从而达到可复制可推广的目标。大数据不仅是一项新技术，更是一种新资源、新红利、新思维、新趋势，只有推进数据资源开放共享，才能实现从数据资源转化为数据资产、数据资本进而发展数据经济。（记者黄雪梅文/图）。

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