A dataset of aboveground biomass carbon density in forests in Southeast China (2002–2017)

<p indent="0mm"> 随着石漠化综合治理和生态修复等重大工程的实施, 我国西南喀斯特地区已成为全球植被覆盖和地上生物量增长最快的地区之一, 也是中国率先实现碳中和目标的潜力区域。但由于地质背景复杂, 本区域森林地上生物量的估算存在较大的不确定性。因此, 对西南森林地上生物量的准确估算和生态恢复下固碳效应的监测评估研究成为迫切需求, 以期为优化生态治理工程、实现碳中和及森林管理提供科学指导。本研究使用2015年碳密度静态基准图来训练机器学习算法, 应用于年度MODIS图像来估算碳密度变化；辅以分辨率为<sc>25 km×25 km</sc>的SMOS低频无源微波数据独立评估2010–2017年生物量变化和土壤湿度趋势；生成了2002–2017年覆盖中国西南地区的地上生物量碳密度数据集, 空间分辨率为<sc>500 m×500 m</sc>；并根据分辨率为<sc>30 m</sc>和<sc>5.6 km</sc>的独立树木覆盖数据对本数据集进行验证, 相关系数达0.9。本数据集量化了造林、采伐和自然再生等不同森林管理策略对碳固存的影响, 提供了中国西南地区多种生态系统、植被类型、植被结构在不同时间尺度和空间尺度下的生物量碳密度数据, 可为多尺度的生态环境管理和研究提供支持；多源数据提取生物量碳密度信息, 与地面调查数据校正、验证相结合的分析方法, 可为多尺度的生态环境监测和分析的数据处理提供技术参考；同时本数据集的结果, 还可应用于生态环境保护、气候变化、生态系统服务评估、碳排放核算、土地利用规划等专题研究领域, 为政府部门、科研机构和环保组织提供重要的决策支持和分析借鉴。