报告核心观点 - 评估加速地区性REDD+计划测量、报告和核查（MRV）流程的潜在技术，为下一代MRV流程（MRV 2.0）提供概念验证，确保结论适用于不同国家环境，加速获取气候资金，使政府和利益相关方更易监测森林及相关环境政策实施，但实现目标需时间且存在限制 [23][37][114] 背景 - 世界银行森林碳伙伴关系设施（FCPF）和生物碳基金可持续森林景观倡议（ISFL）下的MRV周期漫长，依赖复杂测量系统，整合数据程序复杂，阻碍利益相关者应对温室气体排放驱动因素能力，导致气候融资获取延迟 [28] - 主要挑战包括各国方法论一致性和可比性不足、费用高昂且耗时过长、过度依赖光学卫星图像，引进数据管理工具和相关技术可提高效率和可伸缩性 [29] - MRV问题会对希望获得基于成果付款的国家产生严重影响，导致减排产生与发行和支付之间延迟，削弱国家和社区行动积极性，降低国家获得的碳金融水平 [30] 现有减排项目MRV流程挑战 测量挑战 - 排放系数传统上使用实地清单数据产生，在偏远或难以进入地区存在物流和成本挑战，地面测量方法限制空间覆盖范围，数据质量和一致性因现场人员而异，影响碳储量估计可靠性 [32] - 光学卫星数据受云层覆盖、缺乏日照和季节性天气变化限制，时间分辨率有限，导致活动数据生产出现时间滞后，项目从报告期结束到收集、准备、分析和报告活动数据至少需六个月 [33] 数据集成 - 活动数据与排放因子整合在数据收集、存储和处理以及估计开发和符合报告标准方面带来复杂性 [34] 报告与验证 - 使用传统方法收集数据、报告结果和验证减排耗时久，提交首份监测报告中位数为24个月，验证、核实并颁发减排信用额度还需额外12个月，对基于成果的气候融资获取产生负面影响 [35] 加速现有监测、报告和核查流程的技术 测量技术 - 直接通过遥感技术估算生物量可加速现有测量程序，目前森林测量缺乏高质量现场数据，异速生长方程是生物量估算不确定性的主要来源之一，通过人工智能和地统计学将生物量与基于卫星的遥感技术数据相关联是有希望的技术 [38] 报告与验证技术 - 集中式云服务与去中心化、多功能的“数据湖”相结合，可解决与数据集成相关的挑战 [39] 变化理论假设 - 技术新进展可提高对碳储量和变化的及时估计能力和准确性，新卫星和空中数据成本降低将促进数据可用性，增强对生物量的直接估计，创新方法和数据增加可克服估计碳储量的主要挑战，减少生成、报告和验证估计所需时间 [43] - 结合各种可用技术可加快FCPF和ISFL的监测和报告（MRV）周期，解锁碳金融市场和各国所需的碳信用额 [44] 实施 高质量的现场数据 - 缺乏高质量原位数据用于校准估计是阐述基于遥感估计的主要问题，国家森林清查成本高且难以实施，测量周期与MRV报告周期不一致，外推数据存在诸多挑战 [51] - 研究探讨使用一套最先进的高质量原位数据集，采用结合地面激光扫描、无人机激光扫描和机载激光扫描的新技术方法，目标是提高数据准确性，附录A和B提供详细活动描述和分析讨论 [52][53] 生物质云计算 - 探讨将50,000公顷感兴趣区域收集的高质量数据与全球数据集整合，使用不同领域的综合预测和不确定性技术，加速对生物质变化的监测 [57] 数字数据架构 - 建立云基础设施用于数据存储、访问和处理，确定数据湖为解决方案，其具备摄取框架，可标准化数据，包含数据治理结构，实现数据自动化处理 [72][76] - 数据湖基础是亚马逊网络服务的“简单存储服务”（S3），通过无服务器数据集成服务进行数据互连，使用亚马逊网络服务的Clean房间进行协作数据分析，使用Amazon Sagemaker和GMV的uTile进行建模 [77][79][82] - 建模测试通过特定报告框架组合测试模型，评估刚果民主共和国记录的数据在土地利用变化后的排放情况，模型成功提供排放系数估计和排放量估计 [85][91] - 评估的数据挑战解决方案表明完全集成的测量系统是可能的，国家可采用相关要素补充现有系统，实现定制化模块化方法 [92] 数据验证阶段数据处理解决方案的挑战 - MRV流程需与方法论框架和验证标准相一致，保证验证过程完整性，数字平台既能促进也能扰乱验证过程，需满足输入数据系统、展示报告生成方式、内置版本控制等要求 [93][94] - 整合复杂数据处理方法在验证阶段带来挑战，导致审计人员发现增多，数字系统涉及额外合规标准，通用现成解决方案在验证阶段可行，但转向标准领域可能需额外要求 [96][97][98] 基于沟通方法的不效率 - 现有的报告和核查流程基于文字处理报告模板，效率低下，无法确保完整性和与证据来源的联系，不能促进交流，模板更新要求各方同步版本和修改，导致交易成本增加和各方沮丧 [99] - 使用数字报告模板可改进耗时的人工处理过程，减少数据冗余，使报告更动态和一致，便于验证，需展示报告外观和功能、技术框架、动态报告等 [100][101] 拟建报告中心 - 探讨开发报告中心，满足FCPF下的报告和核查要求，解决数据相关问题，设计新的报表模板，为团队提供格式和互联网连接，实施成本低，可短期内实施并对项目产生积极影响 [106][107] 结论 经验总结 - 结合创新技术构建下一代MRV系统可加速获取气候资金，但实现目标需时间且存在限制，如地面激光扫描数据收集和分析方法不成熟，无法指导当前项目工作；生物量直接估算无法纳入MRV流程，数据集存在偏差和信号饱和问题 [114][115] - 机载激光雷达数据虽减少外推不确定性，但对MRV系统必要性未被证明；区域生物质估计及不确定性估计不明确，影响审计过程；数字数据接口需遵守附加标准；数字报告界面可缓解并加快报告和审计流程 [116][117][118] - 空中数据成本下降假设未得到证实，数据可用性提升但检测与实际测量和量化有差异，标准化碳储量估计难以实现，良好的数据基础设施与报告框架可加快MRV过程 [121][122][123] 建议 - 加速REDD+项目中MRV流程的最简单机会是在报告中融入技术，实施需具有国家特色并确保与现有系统互补性，考虑新方法的局限性，使用CALM作为指导工具 [126][127] - 全球森林观测倡议正在开发关于如何正确利用地图的指导，数字架构可促进REDD+项目的验证和核实过程，建议开展试点研究 [128][129] - 世界银行应制定基于CALM框架的政策，启用探索性练习，详细阐述新技术整合路径，支持客户采用新数字数据技术补充现有系统 [130] 附录A：高质量现场数据收集练习 陆地激光扫描数据的获取与处理 - 在莫桑比克ERP的吉尔埃国家保护区和缓冲区内的5万公顷感兴趣区域内，使用RIEGL VZ - 400i扫描仪从六个1公顷森林样地收集TLS数据，样地按RAINFOR定义的协议建立，符合相关验证良好实践协议 [132][135] - 对树干直径大于或等于10厘米的树收集茎直径、枝干直径测量点、分类学身份等数据，分配基本木材密度估计值，并对分类学身份进行交叉核对 [140] 地面激光扫描结果 - TLS点云收集提供每棵树的完整外部3D结构表示，使用Sylvera PointNet++模型标记点云，基于图的方法对木质点进行分类，构建定量结构模型（QSM）估算生物量 [141] - 使用QSM创建地上生物量图，地表生物量在六个一公顷样地中达到458.6吨，平均密度为80.7吨/公顷，密度范围和相对不确定性因样地而异，所有六个样地总密度的不确定性为6.1% [145] 比较使用激光雷达和生物量方法对地上树木尺度的估计 - 使用对称方程对六个样地中1,226棵存活树木的地上树冠层生物量进行估算，与TLS获取的生物量相比，Chave等人（2014）方程式估算总量为452.4 MT，Mugasha等人（2013）方程式估算总量为496.0 MT，差异分别为17.4%和8.3%，全局系数估算值系统地低于TLS估算值 [147][149] 机载激光扫描 - ALSM（包括无人机）提供互补数据，用于建立外推地面层以上生物量估算的相关性，通过Sylvera开发的软件推导出描述森林结构的指标 [155]