Этот набор данных представляет собой надземное и подземное хранение углерода (тонны (т) С на гектар (га)) примерно по состоянию на 2010 год. Набор данных был создан путем объединения наиболее надежных общедоступных наборов данных и наложения их на карту земельного покрова ESA CCI за 2010 год (ESA, 2017), присваивая каждой ячейке сетки соответствующее значение надземной биомассы из карты биомассы, которое наиболее подходило для типа земельного покрова ячейки сетки. Входные наборы данных по углероду были определены с помощью обзора литературы существующих наборов данных по углероду биомассы в наземных экосистемах, опубликованных в рецензируемой литературе. Чтобы определить, какие наборы данных следует объединить для создания глобальной карты плотности углерода, выявленные наборы данных были оценены на основе разрешения, точности, определения биомассы и контрольной даты (см. Таблицу 1 в цитируемой статье для получения дополнительной информации о выбранных наборах данных). После агрегации каждого выбранного набора данных до номинального масштаба с разрешением 300 м категории лесов в наборе данных о земельном покрове CCI ESA 2010 использовались для извлечения надземной биомассы из Santoro et al. 2018 для лесных территорий. Затем были включены данные о биомассе лесных массивов и саванн для Африки из Bouvet et al. 2018., и из Santoro et al. 2018 для территорий за пределами Африки и за пределами леса. Биомасса из классов земельного покрова пахотных земель, разреженной растительности и лугов из CCI ESA, в дополнение к территориям кустарниковых за пределами Африки, отсутствующим в Santoro et al. 2018, была извлечена из были извлечены из были извлечены из Xia et al. 2014. и Spawn et al. 2017 усреднены по экологической зоне для каждого типа земельного покрова. Подземная биомасса учитывалась с использованием соотношений массы корней и побегов, полученных из Руководства МГЭИК по национальным инвентаризациям парниковых газов 2006 года (МГЭИК, 2006). Значения массы подземной биомассы для пахотных земель не применялись, поскольку эти соотношения отсутствовали. Затем значения надземной и подземной биомассы суммировались и умножались на 0,5 для перевода в углерод, что давало единый углеродный слой надземной и подземной биомассы. Этот набор данных не был валидирован.
Ссылки:
Буве, А. и др. 2018. Карта надземной биомассы африканских саванн и лесов с разрешением 25 м, полученная с помощью ALOS PALSAR. Дистанционное зондирование окружающей среды 206, 156–173.
МГЭИК (2006) Руководящие принципы МГЭИК по национальным инвентаризациям парниковых газов, 2006 г. (под редакцией Х.С. Эгглстона, Л. Буэндиа, К. Мива, Т. Нгара, К. Танабе.) Канагава, Япония: IGES.
Санторо, М. и др. (2018). Подробная картина запаса надземной биомассы леса за 2010 год, полученная по результатам многочисленных дистанционных наблюдений. Geophysical Research Abstracts 20, EGU2018-EG18932.
Спаун С.А. и др. (2017) Новая глобальная карта биомассы за 2010 год. Новый Орлеан, Луизиана: Американский геофизический союз.
Ся, Дж. и др. (2014) Пространственно-временные закономерности и климатические переменные, контролирующие запас углерода в биомассе глобальных луговых экосистем с 1982 по 2006 год. Дистанционное зондирование 6, 1783-1802.
Примечание поставщика: набор данных по углеродной биомассе Всемирного центра мониторинга охраны природы Программы ООН по окружающей среде (ЮНЕП-ВЦМООС) отражает состояние биомассы за период с 1982 по 2010 год в зависимости от типа земельного покрова. Относительные закономерности запасов углерода хорошо представлены в этом наборе данных. Набор данных по углеродной биомассе НАСА/ОРНЛ отражает состояние биомассы в 2010 году с оценками неопределенности на уровне пикселей. Дополнительная биомасса не доминирующих типов земельного покрова представлена в каждом пикселе. Более подробную информацию см. в документах, описывающих каждый набор данных: WCMC (Soto-Navarro et al. 2020) и НАСА/ОРНЛ(Spawn et al. 2020) .
Группы
Группы
Имя
Мин.
Макс
Размер пикселя
Описание
carbon_tonnes_per_ha
0
445,5
300 метров
Тонн углерода надземной и подземной биомассы на гектар
Условия эксплуатации
Условия эксплуатации
На эти данные распространяется действие соглашения Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0). Подробности можно найти здесь.
Цитаты
Цитаты:
Soto-Navarro C., Ravilious C., Arnell A., de Lamo X., Harfoot M., Hill SLL, Wearn OR, Santoro M., Bouvet A., Mermoz S., Le Toan T., Xia J., Liu S., Yuan W., Spawn SA, Gibbs HK, Ferrier S., Harwood T., Alkemade R., Schipper AM, Schmidt-Traub G., Strassburg B., Miles L., Burgess ND и Kapos V. (2020) Картографирование сопутствующих выгод от хранения углерода и биоразнообразия для информирования о политике и действиях по охране природы. Philosophical Transactions of the Royal Society B. 375 Link
Этот набор данных отображает запасы углерода над и под землей (тонны (т) C на гектар (га)) примерно по состоянию на 2010 год. Набор данных был создан путем объединения наиболее надежных общедоступных наборов данных и наложения их на карту почвенно-растительного покрова ESA CCI за 2010 год (ESA, 2017), с присвоением каждой сетке…
[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)"]]
