Dieses Dataset stellt die ober- und unterirdische terrestrische Kohlenstoffspeicherung (Tonnen (t) C pro Hektar (ha)) für etwa 2010 dar.
Der Datensatz wurde durch die Kombination der zuverlässigsten öffentlich verfügbaren Datensätze und die Überlagerung mit der ESA CCI-Karte zur Landbedeckung für das Jahr 2010 (ESA, 2017) erstellt. Jeder Rasterzelle wurde der entsprechende Wert für die oberirdische Biomasse aus der Biomassekarte zugewiesen, der für den Landbedeckungstyp der Rasterzelle am besten geeignet war.
Die Eingabedatensätze für Kohlenstoff wurden durch eine Literaturübersicht bestehender Datensätze zu Biomasse-Kohlenstoff in terrestrischen Ökosystemen ermittelt, die in von Fachkollegen begutachteter Literatur veröffentlicht wurden.
Um zu ermitteln, welche Datasets kombiniert werden sollen, um die globale Karte zur Kohlenstoffdichte zu erstellen, wurden die identifizierten Datasets anhand von Auflösung, Genauigkeit, Biomasse-Definition und Referenzdatum bewertet (siehe Tabelle 1 im zitierten Artikel für weitere Informationen zu den ausgewählten Datasets).
Nachdem jedes ausgewählte Dataset auf eine nominale Skala mit einer Auflösung von 300 m aggregiert wurde, wurden Waldkategorien im CCI ESA 2010-Landcover-Dataset verwendet, um die oberirdische Biomasse aus Santoro et al. (2018) für Waldgebiete zu extrahieren.
Die Biomasse von Wald und Savanne wurde dann für Afrika aus Bouvet et al. 2018 und für Gebiete außerhalb Afrikas und außerhalb des Waldes aus Santoro et al. 2018 übernommen.
Die Biomasse aus den Landbedeckungsklassen „Ackerland“, „spärliche Vegetation“ und „Grasland“ von CCI ESA sowie die in Santoro et al. 2018 fehlenden Strauchlandgebiete außerhalb Afrikas wurden aus Xia et al. 2014 und Spawn et al. 2017 extrahiert und für jeden Landbedeckungstyp nach ökologischer Zone gemittelt.
Die Biomasse unter der Erde wurde anhand von Wurzel-Spross-Verhältnissen aus den IPCC-Richtlinien von 2006 für nationale Inventare von Treibhausgasen (IPCC, 2006) hinzugefügt. Ackerland wurden keine Werte für unterirdische Biomasse zugewiesen, da keine Verhältnisse verfügbar waren. Die Biomasse über und unter der Erde wurde dann addiert und mit 0,5 multipliziert, um sie in Kohlenstoff umzuwandeln.So entstand eine einzelne Ebene für die Biomasse über und unter der Erde.
Dieses Dataset wurde nicht validiert.
Referenzen:
Bouvet, A. et al. 2018. Eine Karte der oberirdischen Biomasse der afrikanischen Savannen und Wälder mit einer Auflösung von 25 m, abgeleitet von ALOS PALSAR. Remote Sensing of the Environment 206, 156–173.
IPCC (2006) 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories (Hrsg. HS Eggleston, L Buendia, K Miwa, T Ngara, K Tanabe.) Kanagawa, Japan: IGES.
Santoro, M. et al. (2018). Ein detailliertes Porträt des oberirdischen Biomassepools des Waldes für das Jahr 2010, das aus mehreren Fernerkundungsbeobachtungen gewonnen wurde. Geophysical Research Abstracts 20, EGU2018-EG18932.
Spawn SA et al. (2017) New global biomass map for the year 2010. New Orleans, LA: American Geophysical Union.
Xia, J. et al. (2014) Spatio-temporal patterns and climate variables controlling of biomass carbon stock of global grassland ecosystems from 1982 to 2006. Remote Sensing 6, 1783–1802.
Hinweis des Anbieters: Der Datensatz zur Kohlenstoffbiomasse des UN Environment Programme World Conservation Monitoring Centre (UNEP-WCMC) stellt die Bedingungen zwischen 1982 und 2010 dar, je nach Art der Landbedeckung. Die relativen Muster der Kohlenstoffreserven werden in diesem Dataset gut dargestellt. Der NASA/ORNL-Datensatz zur Kohlenstoffbiomasse stellt die Biomassebedingungen für 2010 dar und enthält Unsicherheitsschätzungen auf Pixelebene.
Zusätzliche Biomasse nicht dominanter Landbedeckungstypen wird in jedem Pixel dargestellt. Weitere Informationen finden Sie in den Publikationen, in denen die einzelnen Datasets beschrieben werden: WCMC (Soto-Navarro et al. 2020) und NASA/ORNL(Spawn et al. 2020).
Bänder
Bänder
Name
Min.
Max.
Pixelgröße
Beschreibung
carbon_tonnes_per_ha
0
445,5
300 Meter
Tonnen Kohlenstoff aus Biomasse über und unter dem Boden pro Hektar
Nutzungsbedingungen
Nutzungsbedingungen
Diese Daten unterliegen der Lizenz „Namensnennung – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International“ (CC BY-SA 4.0).
Weitere Informationen
Zitate
Quellenangaben:
Soto-Navarro C., Ravilious C., Arnell A., de Lamo X., Harfoot M., Hill S. L. L.,
Wearn O. R., Santoro M., Bouvet A., Mermoz S., Le Toan T., Xia J., Liu S.,
Yuan W., Spawn S. A., Gibbs H. K., Ferrier S., Harwood T., Alkemade R.,
Schipper A. M., Schmidt-Traub G., Strassburg B., Miles L., Burgess N. D. und Kapos V. (2020) Mapping co-benefits for carbon storage and biodiversity to inform conservation policy and action. Philosophical Transactions of the Royal Society B. 375 Link
Dieses Dataset stellt die ober- und unterirdische terrestrische Kohlenstoffspeicherung (Tonnen (t) C pro Hektar (ha)) für etwa 2010 dar. Das Dataset wurde durch die Kombination der zuverlässigsten öffentlich verfügbaren Datasets und die Überlagerung mit der ESA CCI-Karte zur Landbedeckung für das Jahr 2010 (ESA, 2017) erstellt. Dabei wurde jedem Raster …
[null,null,[],[[["\u003cp\u003eThis dataset provides a global estimate of above- and below-ground terrestrial carbon storage for the year 2010, measured in tonnes of carbon per hectare.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt was created by combining various biomass datasets and assigning values based on the ESA CCI landcover map for 2010.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe dataset includes one band: \u003ccode\u003ecarbon_tonnes_per_ha\u003c/code\u003e, representing the estimated carbon density.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eIt is available under the Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) license and provided by UNEP-WCMC.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eWhile the dataset represents carbon storage circa 2010, the underlying data sources range from 1982 to 2010 depending on land cover type.\u003c/p\u003e\n"]]],["This dataset provides above- and below-ground terrestrial carbon storage data (tonnes of C/ha) for circa 2010, compiled by UNEP-WCMC. It combines datasets from literature reviews, overlaid with the 2010 ESA CCI landcover map. Data sources include Santoro et al. (2018) for forests, Bouvet et al. (2018) for African woodlands/savannas, and Xia et al. (2014) and Spawn et al. (2017) for other landcover. Below-ground biomass, using IPCC ratios, is included, except for croplands. The dataset, unvalidated, is accessible via Google Earth Engine.\n"],null,["# WCMC Above and Below Ground Biomass Carbon Density\n\nDataset Availability\n: 2010-01-01T00:00:00Z--2010-12-31T00:00:00Z\n\nDataset Provider\n:\n\n\n [UNEP-WCMC (UN Environment Programme World Conservation Monitoring Centre)](https://doi.org/10.34892/rh7v-hg80)\n\nTags\n:\n [biomass](/earth-engine/datasets/tags/biomass) [carbon](/earth-engine/datasets/tags/carbon) [forest-biomass](/earth-engine/datasets/tags/forest-biomass) [wcmc](/earth-engine/datasets/tags/wcmc) \nunep \n\n#### Description\n\nThis dataset represents above- and below-ground terrestrial carbon storage (tonnes (t) of C per hectare (ha)) for circa 2010.\nThe dataset was constructed by combining the most reliable publicly available datasets and overlaying them with the ESA CCI landcover map for the year 2010 (ESA, 2017), assigning to each grid cell the corresponding above-ground biomass value from the biomass map that was most appropriate for the grid cell's landcover type.\nInput carbon datasets were identified through a literature review of existing datasets on biomass carbon in terrestrial ecosystems published in peer-reviewed literature.\nTo determine which datasets to combine to produce the global carbon density map, identified datasets were evaluated based on resolution, accuracy, biomass definition and reference date (see Table 1 in paper cited for further information on datasets selected).\nAfter aggregating each selected dataset to a nominal scale of 300 m resolution, forest categories in the CCI ESA 2010 landcover dataset were used to extract above-ground biomass from Santoro et al. 2018 for forest areas.\nWoodland and savanna biomass were then incorporated for Africa from Bouvet et al. 2018., and from Santoro et al. 2018 for areas outside of Africa and outside of forest.\nBiomass from croplands, sparse vegetation and grassland landcover classes from CCI ESA, in addition to shrubland areas outside Africa missing from Santoro et al. 2018, were extracted from were extracted from Xia et al. 2014. and Spawn et al. 2017 averaged by ecological zone for each landcover type.\nBelow-ground biomass were added using root-to-shoot ratios from the 2006 IPCC guidelines for National Greenhouse Gas Inventories (IPCC, 2006). No below-ground values were assigned to croplands as ratios were unavailable. Above-and-below-ground biomass were then summed together and multiplied by 0.5 to convert to carbon, generating a single above-and-below-ground biomass carbon layer.\nThis dataset has not been validated.\n\nReferences:\n\n- Bouvet, A. et al. 2018. An above-ground biomass map of African savannahs and woodlands at 25 m resolution derived from ALOS PALSAR. Remote Sensing of the Environment 206, 156-173.\n- ESA (2017) [Land Cover CCI Product User Guide Version 2. Tech. Rep.](https://maps.elie.ucl.ac.be/CCI/viewer/download/ESACCI-LC-Ph2-PUGv2_2.0.pdf).\n- IPCC (2006) 2006 IPCC guidelines for national greenhouse gas inventories (eds HS Eggleston, L Buendia, K Miwa, T Ngara, K Tanabe.) Kanagawa, Japan: IGES.\n- Santoro, M. et al. (2018). A detailed portrait of the forest aboveground biomass pool for the year 2010 obtained from multiple remote sensing observations. Geophysical Research Abstracts 20, EGU2018-EG18932.\n- Spawn SA et al. (2017) New global biomass map for the year 2010. New Orleans, LA: American Geophysical Union.\n- Xia, J. et al. (2014) Spatio-temporal patterns and climate variables controlling of biomass carbon stock of global grassland ecosystems from 1982 to 2006. Remote Sensing 6, 1783-1802.\n\nProvider's note: The UN Environment Programme World Conservation Monitoring\nCentre (UNEP-WCMC) carbon biomass dataset\nrepresents conditions between 1982 and 2010 depending on land cover type. The relative patterns\nof carbon stocks are well represented with this dataset. The [NASA/ORNL carbon biomass dataset](https://daac.ornl.gov/VEGETATION/guides/Global_Maps_C_Density_2010.html)\nrepresents biomass conditions for 2010, with uncertainty estimates at the pixel-level.\nAdditional biomass of non-dominant land cover types are represented within each pixel. For more\ndetailed information, please refer to the papers describing each dataset: WCMC\n[(Soto-Navarro et al. 2020)](https://royalsocietypublishing.org/doi/full/10.1098/rstb.2019.0128)\nand [NASA/ORNL](/earth-engine/datasets/catalog/NASA_ORNL_biomass_carbon_density_v1) [(Spawn et al. 2020)](https://www.nature.com/articles/s41597-020-0444-4).\n\n### Bands\n\n**Bands**\n\n| Name | Min | Max | Pixel Size | Description |\n|------------------------|-----|-------|------------|-------------------------------------------------------------|\n| `carbon_tonnes_per_ha` | 0 | 445.5 | 300 meters | Tonnes of above and below ground biomass carbon per hectare |\n\n### Terms of Use\n\n**Terms of Use**\n\nThese data are subject to Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0).\nDetails can be found [here.](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)\n\n### Citations\n\nCitations:\n\n- Soto-Navarro C., Ravilious C., Arnell A., de Lamo X., Harfoot M., Hill S. L. L.,\n Wearn O. R., Santoro M., Bouvet A., Mermoz S., Le Toan T., Xia J., Liu S.,\n Yuan W., Spawn S. A., Gibbs H. K., Ferrier S., Harwood T., Alkemade R.,\n Schipper A. M., Schmidt-Traub G., Strassburg B., Miles L., Burgess N. D.\n and Kapos V. (2020) Mapping co-benefits for carbon storage and biodiversity to\n inform conservation policy and action. Philosophical Transactions of the Royal\n Society B. 375 [Link](https://doi.org/10.1098/rstb.2019.0128)\n\n### DOIs\n\n- \u003chttps://doi.org/10.34892/rh7v-hg80\u003e\n\n### Explore with Earth Engine\n\n| **Important:** Earth Engine is a platform for petabyte-scale scientific analysis and visualization of geospatial datasets, both for public benefit and for business and government users. Earth Engine is free to use for research, education, and nonprofit use. To get started, please [register for Earth Engine access.](https://console.cloud.google.com/earth-engine)\n\n### Code Editor (JavaScript)\n\n```javascript\nvar image = ee.Image('WCMC/biomass_carbon_density/v1_0/2010');\n\nMap.addLayer(ee.Image(1), {min: 0, max: 1}, 'base_map');\nMap.addLayer(\n image, {\n min: 1,\n max: 180,\n palette: ['d9f0a3', 'addd8e', '78c679', '41ab5d', '238443', '005a32']\n },\n 'carbon_tonnes_per_ha');\n```\n[Open in Code Editor](https://code.earthengine.google.com/?scriptPath=Examples:Datasets/WCMC/WCMC_biomass_carbon_density_v1_0) \n[WCMC Above and Below Ground Biomass Carbon Density](/earth-engine/datasets/catalog/WCMC_biomass_carbon_density_v1_0) \nThis dataset represents above- and below-ground terrestrial carbon storage (tonnes (t) of C per hectare (ha)) for circa 2010. The dataset was constructed by combining the most reliable publicly available datasets and overlaying them with the ESA CCI landcover map for the year 2010 (ESA, 2017), assigning to each grid ... \nWCMC/biomass_carbon_density/v1_0, biomass,carbon,forest-biomass,wcmc \n2010-01-01T00:00:00Z/2010-12-31T00:00:00Z \n-90 -180 90 180 \nGoogle Earth Engine \nhttps://developers.google.com/earth-engine/datasets\n\n- [https://doi.org/10.34892/rh7v-hg80](https://doi.org/https://doi.org/10.34892/rh7v-hg80)\n- [https://doi.org/10.34892/rh7v-hg80](https://doi.org/https://developers.google.com/earth-engine/datasets/catalog/WCMC_biomass_carbon_density_v1_0)"]]
