基于自然的项目中，地上生物量估算的准确性如何？

许多公司都已采取应对气候变化的举措。但这些举措真的能从大气中清除温室气体（GHG），并有效应对全球变暖吗？

这一问题促使人们对高完整性碳信用额的需求日益增长。

问题在于，如果没有准确的森林生物量估算模型，就无法保证碳信用额的高完整性。毕竟，生物量估算有助于预测基于自然的项目能够固存多少碳，而这直接决定了该项目能产生多少碳信用额。

遗憾的是，传统的生物量估算方法（如全向测量法和GEDI）存在不足。正因Sylvera 生物量图集 ——这是一种创新方法，利用覆盖超过25万公顷区域的专有多尺度激光雷达数据，并结合深度实地验证。这使得地上生物量的估算更加精准。

对于您——企业采购方或投资者而言，这一切意味着什么？准确的生物质估算能产生更高质量的碳信用额，这对市场和财务方面都具有重要影响。

为何森林地上生物量估算的准确性在碳市场中至关重要

“生物质”一词指的是木本植物的立木干重，即枯死物质。

它通常以单位面积质量表示（例如：每公顷兆克：Mg ha⁻¹），用于确定森林生态系统释放和固存的碳量。

简而言之，我们可以利用生物量估算值来确定木材中碳的物理储存量。随后，我们可以利用这一数据为基于自然的项目发放碳信用额。

当然，如果我们无法以可靠的精度估算森林地上生物量，也就无法以可靠的精度为基于自然的项目发放碳信用额。这可能会引发多种问题，例如碳信用额发放过多或过少、购买低质量碳信用额的企业在市场上声誉受损，当然，还可能导致对气候的积极影响减弱。 

全尺度模型和仅基于卫星数据的模型存在的问题

估算森林生物量有多种方法。其中一些较常见的方法采用全计量模型和/或纯卫星模型。但这些方法本身存在缺陷。

首先，等比模型和纯卫星模型所依据的树木直径、高度及物种数据，最多仅来自4,000棵树。而大多数模型所依据的数据远少于此。这为何会成为问题？因为这无法对树木数量进行准确估算，从而导致碳信用额的质量低下。

同样令人担忧的是，这些模型在各大洲都采用了带有偏见的假设。例如，GEDI训练数据中有35%来自美国和欧洲，但仅有12%来自非洲，而来自东南亚和澳大利亚的数据仅占8%。这些模型准确性方面的问题使得地上生物量的估算变得更加困难。

此外，卫星激光雷达（如整个GEDI项目所采用的技术）的数据点密度非常低。相比之下，Sylvera地面、无人机和直升机技术进行建模，其每平方米采集的激光雷达数据点数量是GEDI的30至15,000倍。 

生物质图集：多尺度激光雷达与实地验证

Sylvera 应对这些挑战的解决方案是 生物质图集 ——这是全球最精准的生物质数据产品，基于耗资逾1000万美元的专有多尺度激光雷达（MSL）实地勘测项目构建而成。

与传统方法不同，Biomass Atlas 并非仅基于卫星数据或第三方数据进行训练。我们的专家团队利用三种互补的激光雷达技术，在五大洲超过 25 万公顷的区域内实地采集了地表层（MSL）数据：

- 地面激光扫描（TLS）：对1公顷样地内的单株树木进行显式三维建模，直接测量树木体积和生物量——无需使用全息方程

- 无人机激光扫描：使用RIEGL VUX-120在100米高空进行动态扫描，可在保持亚米级精度的同时，将激光测距系统（TLS）的测量范围扩展至数万公顷

- 机载激光扫描（ALS）：在海拔160米的直升机上搭载相同系统，提供全覆盖的测绘级精度参考数据

该方法已通过同行评审的验证，其方法论与传统系统有着根本性的不同。

传统模型最多只能对960公顷范围内的4,000棵树进行测量，而“生物质图集”则收录了超过25,000棵树的数据，从而产生了4,500亿多个极具价值的数据点。Sylvera 每平方米包含150,000个数据点，而全量学数据库仅包含三个数据点（树高、树干直径和树木重量）。

我们用于扫描树木的技术，其精度是全尺度模型和纯卫星模型所用技术的六倍。更重要的是，《生物量图集》能够提供：

- 30米分辨率的生物量和冠层高度数据

- 时间范围涵盖2000年至今

- 年度更新（自2026年第一季度起增加季度更新）- 每个像素的不确定性估计

- 覆盖全球所有森林区域

- 快速交付 API——数据可在数小时内获取，而非数月

《生物质图集》已收集了非洲、拉丁美洲、东南亚和澳大利亚80%的NBS区域数据，这为我们准确估算森林结构和地上生物量奠定了坚实的基础。

森林地上生物量估算的实地验证

那么，这些生物质数据在现实世界中具体如何体现呢？

在对秘鲁、加蓬和莫桑比克的数据进行交叉验证时，我们的团队发现，Sylvera区域遥感数据模型能够将生物量估算值控制在与实地实测值的误差范围内：秘鲁为1.3%，加蓬为3%，莫桑比克为2%。 而在这些相同区域，传统模型的估算误差分别高达16%（秘鲁）、39%（加蓬）和17%（莫桑比克）。

SylveraAGB估算模型测得莫桑比克非洲草原的碳储量比广泛使用的模型预测的高出1.5至2.2倍——您可以在这项关于米奥姆博林地的研究中了解更多详情。

生物量估算模型不准确给市场造成损失

事实上，模型参数信息不足会导致热带森林生物量估算结果不准确。

一旦发生这种情况，碳信用额就会被错误地发放和定价，从而损害买家的信任。即使那些发放了存在计错问题的项目信用额的项目开发商初衷是好的。

随着时间的推移，生物量估算的偏差会削弱整个基于自然的解决方案项目类别——包括REDD+、ARR、IFM等众多项目——使其对潜在投资者失去吸引力。这不仅缩小了可行投资的范围，也减少了气候减缓的机会。

如您所见，模型性能至关重要。遗憾的是，大多数模型都难以胜任这一任务。

如何自信地投资：优质数据能带来什么

Biomass Atlas 估算地上生物量的精度高于市面上任何其他模型。

正因如此Sylvera 能够更加自信地做出采购决策。毕竟，他们能够获取可靠的数据，并据此持续获得优质的碳信用额。

这为企业买家和投资者带来了多重益处。首先，他们获得了优质的碳信用额，既可用于抵消自身的排放，也可以溢价出售。其次，由于所购碳信用额源自能够减缓全球碳循环的优质项目，他们在市场上得以保持良好的声誉。最后，他们可以高枕无忧，因为他们深知自己的行动既具有经济效益，又能改善环境。

无论您是希望更快获得融资的项目开发商，正在构建新一代核查基础设施的注册机构，还是正在建立可信REDD+基准线的政府， Biomass Atlas 都能提供利益相关方所需的独立、可靠的数据。

Sylvera 还可利用发行后监控工具，从而随时掌握投资动态，在必要时及时干预，并长期维护客户信任。

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总而言之

并非所有的森林地上生物量估算方法都是一样的。

这一点至关重要，因为数据质量直接关系到信用质量。只要您持续购买或投资优质的碳信用额，就能避免罚款，并赢得公众的信任。

《生物质图集》Sylvera革命性生物质数据产品，基于耗资逾 1000 万美元的专有多尺度激光雷达实地研究，能够消除偏差、增强信心，并推动实现切实的气候成果。该产品不仅获得各国政府的信赖，更被 Equitable Earth Registry 等注册机构视为行业标杆，正迅速成为森林生物质估算领域的黄金标准。

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