GEE数据集：美国本土牧场碳野火风险数据集30米分辨率下的碳汇保卫战

深度解析美国本土牧场碳野火风险数据集30米分辨率下的碳汇保卫战导语美国的牧场包括灌木丛和草地占据了本土约8.33 亿英亩2020年数据的土地。这片广阔的区域不仅是美国西部畜牧业的基础更是一个巨大的陆地碳汇。然而日益频发的野火正威胁着这些碳库的稳定。一棵树的燃烧我们可以直观看到但灌木、草本、枯枝落叶层到底含多少碳如果发生火灾会释放多少碳还剩多少美国林务局落基山研究站近期发布了一份重磅空间数据集提供了2014 年和 2020 年美国本土CONUS30米分辨率的牧场碳储量、火灾条件下的碳排放与碳留存以及结合火灾发生概率后的年预期碳损失。本文将带你从生态模型到代码实操全维度解读这份“碳账本”。第一部分为什么关注“牧场碳”与“野火风险”在碳循环的研究中森林碳往往是最受瞩目的焦点。然而牧场Rangelands——包括草地、灌木丛、荒漠植被——在碳汇中的地位常被低估。巨大的面积仅美国本土牧场面积就超过 8 亿英亩是森林面积的数倍。地下碳库牧场植被虽然地上生物量不如森林高大但其发达的根系系统和地表枯落物层Litter Duff储存了极为可观的有机碳。野火的脆弱性相比于森林干旱区的灌木和草地植被更容易在干旱季节被点燃。一旦发生野火这些储存多年的碳在短短几天内就会以 CO₂ 的形式重新释放到大气中形成气候-火灾的正反馈循环。因此仅仅统计植被覆盖是不够的。我们需要知道如果这片牧场着火了我们会“亏”多少碳第二部分硬核方法论——如何计算 30 米栅格上的碳账本这份数据集并非简单的遥感反演而是一个多源数据融合 物理生态模型的复杂工程。数据生产流程严谨且分层建模大致分为三个步骤2.1 生物量建模三步走由于灌木、草本、枯落物的生物量估算方法截然不同研究团队采用了专门的数据源分别建模灌木生物量Shrub Biomass利用LANDFIRE数据层提取灌木覆盖度、灌木高度和灌木类型通过异速生长方程Allometric equations进行反演。草本生物量Herbaceous Biomass包含禾草和杂草数据源自Rangeland Analysis Platform牧场分析平台的长期植被监测时序数据。枯落物与腐殖质Litter Duff这一层极易被忽视却是火灾中碳释放的重要来源。数据取自FCCS燃料特征分类系统的燃料床数据集。2.2 碳估算与火灾模拟FOFEM将上述三个步骤得到的总牧场生物量输入到一个物理模型——一阶火灾效应模型First Order Fire Effects Model, FOFEM中。FOFEM 会基于燃烧条件计算出初始状态下牧场立木碳总量Initial Carbon。模拟一场火灾发生后剩余碳总量Carbon Remaining。计算出火灾会排放的碳总量Carbon Emissions。2.3 结合概率从“如果烧了”到“每年会烧掉多少”一场火灾可能会释放 10 吨碳但这块地十年才烧一次年均损失其实只有 1 吨。这才是生态学管理者最关心的真实风险。数据源引入FSim大型火灾模拟器输出的“年燃烧概率Burn Probability”栅格。计算公式年预期碳排放 单次火灾排放的碳 × 该像素的年燃烧概率。年预期碳留存 初始总碳量 - 年预期碳排放。第三部分数据产品说明——五大核心图层全面剖析这份产品包含5 个单波段影像图层。请注意它们都是 30 米分辨率单位是 吨/英亩tons/acre。如果你需要转换为国际单位制吨/公顷请乘以 2.471。图层 1初始碳Initial CarbonGEE 集合 IDRANGELAND_TOTAL_INITIAL_CARBON含义该像素内立木状态下的总碳储量。包含草本碳、灌木碳、枯枝落叶和腐殖质碳。这是评估火灾损失的基础基线。图层 2条件剩余碳Carbon RemainingGEE 集合 IDRANGELAND_TOTAL_CONDITIONAL_CARBON_REMAINING含义假定该像素发生了火灾燃烧后依然留存在地表的碳量即未燃烧的碳或燃烧后残留的黑碳/灰分等。这是评估生态系统火灾后恢复能力的一个指标。图层 3条件碳排放Carbon EmissionsGEE 集合 IDRANGELAND_TOTAL_CARBON_EMISSIONS含义假定该像素发生了火灾一次性释放到大气中的碳量。反映了极端火灾天气下单次火灾对大气碳库的冲击力。图层 4年预期碳排放Expected Annual Carbon EmissionsGEE 集合 IDRANGELAND_ANNUAL_EXPECTED_CARBON_EMISSIONS含义结合了燃烧概率后的年均预期碳排放。这是一个非常小的数值但它的空间分布精确指示了“哪些地方是长期来看碳损失风险最高的区域”是碳市场风险管理的核心指标。图层 5年预期剩余碳Expected Annual Carbon RemainingGEE 集合 IDRANGELAND_ANNUAL_EXPECTED_CARBON含义扣除年均火灾碳损失后牧场长期稳定能锁定的碳量。这代表了该生态系统在常态火灾频率下的实际碳汇能力。第四部分GEE 实战——加载、可视化和导出数据附代码这套数据在 Google Earth Engine (GEE) 中已经按照我们的习惯进行了预处理直接调用资产 ID 即可。4.1 核心调用代码示例JavaScript您可以在 GEE Code Editor 中直接复制运行以下代码快速查看 2014 年牧场初始碳的分布// 1. 加载总初始碳2014年varrangeland_total_initial_carbonee.Image(projects/sat-io/open-datasets/USFS/RANGELAND_CARBON/RANGELAND_TOTAL_INITIAL_CARBON);// 2. 设置可视化参数单位吨/英亩0-2.34之间varvisParams{bands:[b1],min:0,max:2.34,palette:[3e1f0d,5a2e15,783f1f,97542b,b66c3b,d1864e,e6a062,f2ba7a,f9d395,e1e9a5,b4da90,84c87c,53b069,2b8c52,0a643a,166e5c,105a80,0a449e]// 从棕褐色到绿色到深蓝色};// 3. 地图中心定位到美国本土并添加图层Map.setCenter(-96.0,39.0,4);Map.addLayer(rangeland_total_initial_carbon,visParams,Total Initial Rangeland Carbon 2014);// 4. 打印基础统计信息print(初始碳图像信息,rangeland_total_initial_carbon);// 5. 想要计算某个州的平均碳储量例如加州varcaliforniaee.FeatureCollection(TIGER/2018/States).filter(ee.Filter.eq(STUSPS,CA));varcaMeanCarbonrangeland_total_initial_carbon.reduceRegion({reducer:ee.Reducer.mean(),geometry:california.geometry(),scale:30,maxPixels:1e9});print(加州平均初始碳储量吨/英亩,caMeanCarbon);4.2 注意事项影像波段所有数据均只有b1波段。不要尝试查找B2或B3它们不存在。值域范围初始碳的最大值约在2.34吨/英亩左右而年预期碳排放通常是微量级最大值通常在0.011左右可视化的调色板需要对应调整否则屏幕上会一片漆黑。2020年版本当前 GEE 文件夹中按年份划分了文件夹如.../2014/和.../2020/。上述代码引用的 2014 年资产是已经发布的版本。第五部分这份数据的应用场景与价值这份数据集是**“生态建模”与“经济决策”**结合的优秀典范它的应用场景远远超出了遥感本身碳汇市场风险评估Carbon Market许多公司通过购买“碳信用”来抵消碳排放其中很多就来自于保护牧场不被过度放牧或开发。但如果这片牧场每年都有 20% 的概率被野火烧毁碳信用就面临“归零”风险。这份数据可以让投资者规避“高风险碳汇”或者给高风险区域购买火灾保险。联邦政府的防灾预算分配美国林务局每年有数十亿美元的野火减缓经费。通常政府倾向于把钱投在人们住的地方WUI 区域。但有了这份数据决策者可以精准找出**“碳损失量最大”且“火灾概率高”**的牧场进行战略性预防性燃烧Prescribed Burns或燃料清理使有限的资金发挥最大的气候保护效益。气候变化长期评估追踪 2014 年到 2020 年牧场碳储量及预期碳损失的变化可以直观反映气候变暖背景下美国中西部和西南部干旱化对碳汇功能的侵蚀速度。结语碳账本里的乾坤《牧场碳野火风险数据集》向我们展示了当遥感生态学与火灾动态模拟碰撞时能产生多大的社会价值。它不再是一张静态的“植被分布图”而是一本动态变化的碳账本。对于每一位从事生态环境、火灾科学、或碳金融研究的人来说学会在 GEE 中读取、分析和可视化这 5 个栅格图层就意味着我们掌握了评估自然界“碳资产”缩水风险的科学工具。未来随着 2020 年数据的全面接入我们能够更清晰地观察气候变化对这片土地的实际冲击。引用规范若您在论文或研究报告中使用了这份数据请务必引用原始元数据Zimmer, Scott N.; Riley, Karin L.; Reeves, Matthew C; Urbanski, Shawn P. 2026. Spatial datasets of wildfire risk to rangeland carbon for the conterminous United States (30m) circa 2014 and 2020 landscapes. Fort Collins, CO: Forest Service Research Data Archive. https://doi.org/10.2737/RDS-2026-0015