好文速递：森林退化造成的碳损失超过了巴西亚马逊地区森林砍伐造成的碳损失

Carbon loss from forest degradation exceeds that from deforestation in the Brazilian Amazon

森林退化造成的碳损失超过了巴西亚马逊地区森林砍伐造成的碳损失

摘要：地上生物量（AGB）和森林面积的时空动态会影响巴西亚马逊河的碳循环，气候和生物多样性。在这里，我们通过分析基于卫星的年度AGB和森林面积数据集来调查AGB和森林面积的年际变化。我们发现，2019年的森林总面积损失比2015年更大，这可能是由于最近放松森林保护政策所致。但是，2019年的AGB净亏损比2015年减少了三倍。在2010–2019年期间，巴西亚马逊的累计总亏损为4.45 Pg C，而总收益为3.78 Pg C，导致AGB净亏损为0.67 Pg C.森林退化（73％）对总AGB损失的贡献是森林砍伐（27％）的三倍，因为面积退化的程度超过了森林砍伐的程度。这表明森林退化已成为驱动碳损失的最大过程，应成为更高的政策重点。

导读：

亚马逊地区的热带雨林约占世界雨林的50％，对于全球生物多样性，水文学，气候和碳循环非常重要。需要准确和及时的有关该地区植被地上生物量（AGB）和森林面积在不同时空尺度上的数据，以了解碳平衡，碳平衡受土地利用，伐木和退化，次生森林再生和气候的影响 。除了在原始森林中进行原位AGB测量之外，还有几项研究将原位AGB数据与来自光学，微波和激光传感器的图像相结合，以生成合并期间的静态AGB映射 。结合亚马逊森林砍伐监测项目（PRODES）14和全球森林观察（GFW）15的森林面积变化数据集，这些静态AGB地图用于估算森林砍伐和森林退化造成的AGB动态，但PRODES造成的森林损失为大大小于GFW中的数据。这些差异和不确定性是由不同的森林定义和Landsat影像的使用造成的，而Landsat影像的使用受到频繁的云层和火源气溶胶的严重影响，每年仅留下很少的高质量影像。通过使用中等分辨率成像光谱仪（MODIS）数据可以解决此问题。这些数据的空间分辨率无法识别出森林损失或收获的小块，但每日影像可确保每年获得更多优质的观测结果。

从土壤水分和海洋盐度（SMOS）被动微波图像分析L带植被光学深度（L-VOD）方面取得了实质性进展，这些图像提供了自2010年以来0.25°空间分辨率的AGB年度地图。此外，使用相控阵L型合成孔径雷达（PALSAR）和MODIS的图像得出了2000-2017年巴西亚马逊地区常绿森林地区500 m分辨率的年度地图。在2010-2019年期间，将L-VOD AGB和PALSAR / MODIS森林面积结合起来可以提供一个独特的窗口，以评估巴西亚马逊地区AGB和森林面积的时空动态，以及这些动态如何受到气候和土地利用的影响。这一时期特别令人关注，因为极端气候事件和巴西新政府（自2019年1月开始执政）新政策的变化对森林面积和生物量的影响，有利于扩大牧场，但以森林保护为代价，尚未完全量化。

部分结果：

研究了单个网格单元的年度AGB与森林面积分数（FAF）之间的关系。AGB的空间分布与2019年FAF的空间分布非常吻合。AGB和FAF在2019年及其他年份呈线性（空间）相关。AGB与FAF之间呈正线性关系，尤其是在巴西南部和东部的亚马逊河地区。预计森林面积损失后AGB的损失，但是关系的斜率因导致森林面积损失和暴露的AGB密度的机制而异。相反，没有森林面积损失的完整森林会因气候异常或森林退化而使AGB发生变化。在25 km的空间分辨率下，我们仅观察到大部分AGB变化，并且需要进一步的工作来将森林面积损失，森林面积增加和森林退化的作用归因于气候引起的可变性。

两个约25 km××25 km的网格单元，森林面积减少（a和b；中心纬度6.7°S；经度55.2°W），森林增加量（d和e；中心纬度17.4°S；经度， 53.4°W）。在a和b中，显示了在2010年7月3日和2019年8月9日获得的USGS / NASA Landsat图像，而c显示了森林面积损失网格中的森林面积和AGB的年度异常值（Z分数）。单元格（a和b）。在d和e中，显示了在2010年8月27日和2019年9月5日获取的Landsat图像（参考文献52），f显示了森林面积增益网格单元（d中的森林面积和AGB的年度异常值（Z分数）。和e）。g，2010–2019年间，年度FAF和AGB之间的线性回归斜率图。灰色网格单元的时间R2小于0.3。h，2010–2019年期间，年度FAF和AGB之间的时间R2图。

AGB和森林面积的年度变化

森林面积，活动火区，烧毁面积和AGB的年际变化如图3所示。我们将AGB的年度净变化分解为AGB的总损失（具有负变化的网格单元）和总收益（具有积极的变化）。作为干旱年份的2019年森林总面积损失（3.9××106 ha）比2015年厄尔尼诺极端干旱期间的总森林面积损失（3.0××106 ha）更大。这表明，巴西政府政策变更的影响和干旱（即干旱引起的树木死亡和森林大火加剧）在2019年造成了更大的森林面积损失。相比之下，2019年的净AGB变化（ -0.05 Pg C）仅是2015年AGB净变化（-0.25 Pg C）的五分之一，这一点已得到2015年AGB的总毛额大额损失（-0.55 Pg C）的确认和扩展数据。因此，2015年强劲的厄尔尼诺现象导致干旱和与人类着火相协调的干旱引发的火灾，导致完整林和次生林中AGB的损失更大。比较2014-2015年和2018-2019年AGB的损失和森林面积变化，发现2015年的极端厄尔尼诺现象以及2019年政策变化和干旱的综合影响对AGB和森林面积产生了不同的影响。由于2019年是巴西总统贾尔·博尔索纳罗（Jair Bolsonaro）执政的第一年，这些政策变化对AGB和森林面积的影响仍有待研究，直至2020年。

a，根据L-VOD数据估算的年度AGB和根据MODIS数据估算的每年的森林面积。b，由MOD14A2估算的年度活动着火面积和由MCD64A1估算的年度燃烧面积。c，每年森林总面积的损失和增加。d，年际AGB变化（毛收益，毛损失和净变化）。e，累积的总损失以及AGB和森林面积的收益。f，来自巴西亚马逊，大西洋和太平洋地区OCO-2观测值的每月大气XCO2值。为了使图清楚，我们没有显示标准偏差值。

厄尔尼诺现象造成的AGB和森林面积损失

在过去的几十年中，关于厄尔尼诺气候事件对植被的影响已经引起了激烈的争论。季节性潮湿的亚马逊森林具有深层的根系，可以在深层土壤中使用水，并且具有相对较高的抗旱能力。我们计算了2015年厄尔尼诺极端年与上一年之间AGB和森林面积的年际变化。AGB的净变化在2015年为负且更大（-0.25 Pg C），AGB的总损失为0.55 Pg C，超过了AGB的0.29 Pg AC的适度增长。2015年的净森林面积变化（−5.79××106 ha）也很大。我们发现2015年的森林面积损失比2016年大得多，但GFW和PRODES数据集显示2015年的森林面积损失比2016年小。这种差异可以归因于森林16的不同定义，制图算法（PRODES不包括次生森林损失），日历年（PRODES使用当年的八月至次年的七月）以及GFW和PRODES项目。2015年AGB损失较大，活动火区和燃烧区较大以及大气CO2浓度的年增长率支持了我们的发现与2016年相比，2015年的森林面积损失更大。

a，AGB的空间分布随第二个和第一个期间之间的差异而变化。b，森林面积变化的空间分布。c，跨网格单元的森林面积和AGB之间的散点图和回归变化。d，不同林区变化的栅格单元数（灰色条）以及AGB的平均值和标准偏差的变化。e，AGB，森林面积，降水量和光合有效辐射（PAR）的变化仅针对没有森林面积变化的网格单元，这些网格单元被分组为不同的年平均降水量区间（间隔为500毫米）。f，与e相同，但对于两个时期之间的森林面积损失高达10××103×ha的网格单元。

拉尼娜（LaNiña）年的AGB增加

几项地方研究调查了ElNiños之后的亚马逊植被恢复速度。我们对该区域的全面覆盖数据显示，2010年至2012年间，森林面积变化不大，但2011年强拉尼娜地区的年度AGB比2010年干旱年份高（0.47（Pg C）。来自长期森林地块的实地数据表明，2011年的森林生长略高于2010年。大气反演的结果表明，2011年亚马逊流域的净CO2汇减少量为0.25±0.14 Pg·C yr-1，高于2010年。同样，2017年拉尼娜的年度AGB也略高于上一年（提高了0.05 Pg C），但这与2015年厄尔尼诺现象的遗留影响混合在一起。我们还使用来自NASA轨道碳观测站（ OCO-2）。巴西亚马逊地区XCO2的年增长率在2016年（0.87 ppm），2017年（1.80 ppm）和2018年（1.79 ppm）大大低于2015年（3.51 ppm）。这表明亚马逊和周围海洋之间的XCO2梯度更负，并且与2015年厄尔尼诺事件之后的CO2吸收增加是一致的。

毁林和退化造成的AGB损失

在0.25°网格单元中观察到的AGB损失可能是森林砍伐，一系列其他过程中生物量密度降低以及非森林生物群落的贡献的混合，非森林生物群落对网格单元AGB的贡献较小因为短植被的AGB低。巴西亚马逊地区的AGB减少归因于直接的人为砍伐森林，选择性伐木，森林破碎化和相关的边际效应，森林火灾，以及诸如风暴和干旱等气候干扰造成的死亡率。在这里，我们将森林退化定义为包括所有不会导致森林砍伐的机制。

引用格式：

Qin Y, Xiao X, Wigneron J-P, Ciais P, Brandt M, Fan L, et al. Carbon loss from forest degradation exceeds that from deforestation in the Brazilian Amazon. Nature Climate Change 2021.