报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 本报告旨在评估加速监测、报告和验证（MRV）土地利用减排计划流程的技术，以解决现有MRV流程耗时过长、复杂且存在不确定性的问题，为下一代MRV流程提供概念验证 [22][40] - 建议引入数据管理工具和新技术，如LiDAR、SAR和高分辨率卫星图像，以提高效率、准确性和可扩展性，并采用集中云服务和分散式“数据湖”平台解决数据集成挑战 [26][42] - 实施新技术需谨慎考虑现有系统、透明度和国家特定需求，以确保可持续性和效率，同时建议使用CALM框架评估和引入技术 [28][127] 根据相关目录分别进行总结 I. CONTEXT Background - 森林碳伙伴关系基金（FCPF）和可持续森林景观生物碳基金倡议（ISFL）下的MRV周期过长，过程复杂，依赖复杂测量系统，导致结果验证不确定，且集成遥感数据与实地测量困难，影响利益相关者应对温室气体排放驱动因素的能力，造成获取气候融资的延迟 [30] - 主要挑战包括缺乏方法一致性和可比性、成本高且时间长、过度依赖光学卫星图像，建议引入数据管理工具和技术以提高效率和可扩展性 [31] Objectives - 识别并引入新技术解决现有MRV流程的挑战，评估这些创新技术的能力和“就绪度”，为下一代MRV流程（MRV 2.0）提供概念验证，并确保结论可在不同国家背景下推广 [40] Theory of Change - 假设新技术可提高碳储量及时估计和变化监测的能力，包括直接估计生物量、增加数据可用性等，有望克服碳储量估计的挑战，如提高测量频率、标准化估计、减少生成和验证估计的时间 [47] - 假设结合各种可用技术将加速FCPF和ISFL的MRV周期，解锁碳信用，以实现气候变化缓解目标 [48] II. IMPLEMENTATION High-Quality In Situ Data - 缺乏用于校准估计的高质量实地数据是基于遥感估计的主要问题，国家森林清单成本高且实施困难，数据覆盖范围和质量存在问题 [55] - 本研究探索使用高质量实地数据集，采用多种测量方法，包括地面激光扫描（TLS）、无人机激光扫描（UAV-LS）和机载激光扫描（ALS），以提高生物量估计的准确性和偏差，并将数据从样地扩展到更大区域 [56][59] Biomass Cloud Computing - 研究探索如何将在50,000公顷感兴趣区域收集的高质量数据与全球数据集集成，以加速生物量变化监测，测试的模型包括结合不同领域的预测和不确定性技术 [61] Digital Data Architecture - 目标是开发基于云的数据平台，用于存储、访问和处理数据，以生成、修订和验证估计，重点是探索基于客户端 - 服务器模型的云计算基础设施的可用替代方案 [63] - 确定的需求包括灵活性、支持开源数据输入、考虑模型参数等，以及数据生命周期和处理、基于角色的访问控制和数据混淆、验证和验证等方面的能力 [68][71] III. DIGITAL ARCHITECTURE SOLUTIONS Simple Storage Service - 确定的数据湖基础是亚马逊网络服务提出的“简单存储服务”（S3），具有易于使用、耐用、成本优化等特点，可跨区域访问 [79] - 探索了数据互连性和协作数据分析的解决方案，如使用服务器less数据集成服务（Amazon Web Service Glue）和Amazon Web Service的Clean Rooms [82][83] Modeling Test - 组装测试模型，使用现有数据集和建模方法，基于特定报告框架进行排放估计，模型成功交付排放因子和报告估计排放的结果 [88][91] Analysis of the Proposed Data Architecture - 所有数据挑战的解决方案都已可用，ASA研究证明了完全集成的测量系统是可行的，但各国应根据自身情况选择相关组件，以补充现有系统 [92][93] Challenges of Data Processing Solutions during the Verification Stage - MRV流程需要符合报告标准，确保透明度和可审计性，数字平台在验证过程中既有利也有挑战，需要满足特定要求，如单一数据输入系统、版本控制等 [95][99] Inefficiencies Based on the Method of Communication - 现有报告和验证过程基于文字处理模板，效率低下，缺乏完整性保证和证据链接，建议使用数字报告模板，以减少繁琐的手动过程，提高数据来源和审计的动态性和一致性 [101][102] Proposed Reporting Hub - 探索开发报告中心，满足FCPF的报告和验证要求，以及数据生成、操作和存储的问题，开发的测试网站提供了必要的格式和互联网连接，可提高效率和透明度 [105][106] IV. CONCLUSION Lessons Learned - 结合创新技术构建下一代MRV将加速获取气候融资，但需要时间和注意事项，如使用TLS提高生物量估计准确性，但数据收集和分析方法尚不成熟 [114][115] - 直接使用地图估计生物量目前不可行，新卫星有望解决相关问题；使用机载LiDAR数据可减少外推不确定性，但并非MRV系统必需；区域生物量估计方法尚不清楚，需要遵循CALM框架 [116][118] - 数字数据和报告界面有潜力提高效率，但需要符合相关标准；新卫星和低成本机载数据增加数据可用性的假设尚未得到证实；标准化碳储量估计目前难以实现，但合理的数据基础设施可提高报告和验证效率 [121][124] Recommendations - 加速REDD+计划中MRV流程的最简单机会是引入