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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（CONUS）30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：

1. 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。
2. 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。
3. 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 Carbon）

• GEE 集合 ID：RANGELAND_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 Remaining）

• GEE 集合 ID：RANGELAND_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 Emissions）

• GEE 集合 ID：RANGELAND_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 Emissions）

• GEE 集合 ID：RANGELAND_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 Remaining）

• GEE 集合 ID：RANGELAND_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_carbon=ee.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varcalifornia=ee.FeatureCollection("TIGER/2018/States").filter(ee.Filter.eq('STUSPS','CA'));varcaMeanCarbon=rangeland_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：

1. 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。
2. 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。
3. 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