科技日报记者 罗云鹏 通讯员 杨超
10月10日，记者从深圳大学获悉，该校李清泉院士团队日前在《科学》上发表最新研究成果，开创性地提出热带森林碳信用项目基线评估新方法。该研究通过多源遥感地理大数据和合成控制法，实现对全球52个“减缓因毁林和森林退化造成的排放”（以下简称“REDD+”）项目碳效益的精准量化，为破解森林碳信用争议提供了关键科学依据，对恢复全球自愿碳市场信心具有重要意义。
热带森林保护对全球碳减排和碳中和至关重要。然而，全球每年因森林损失和退化造成的碳排放高达50亿吨，仅次于化石燃料。为遏制这一趋势，自愿碳市场通过碳信用交易推动全球自愿减排实践，其中REDD+项目是林业碳信用的主要来源，项目所产生的减排量经核证后可作为碳信用出售，用于抵消购买方的碳排放，旨在避免毁林以减少排放。
但自愿REDD+项目碳信用核算的难点在于依赖基线情景，即假设无项目干预时的森林损失情景，为项目减排量核算提供参考基准。
由于基线无法直接观测，成为方法学的关键挑战。传统REDD+基线测算被指存在透明度不足、毁林风险夸大、碳信用超额发放等问题，气候效益广受质疑。
最新研究表明，仅6.1%的热带森林保护碳信用具有真实减排效果，严重削弱市场信任。为了准确评估REDD+项目的气候效益，恢复市场信心，亟须更透明、稳健的基线评估方法。
面对这一挑战，李清泉院士带领深圳大学和光明实验室团队开展攻关研究，评估了迄今为止最大规模的自愿REDD+项目的真实气候效益。
团队基于多种合成控制法、多源遥感地理大数据和多轮随机实验，综合考虑各类时变毁林风险因子和时空特征匹配算法，发展出一套透明可靠的自愿性REDD+项目动态基线构建方法，实现项目和区域尺度上的REDD+项目的气候效益的准确量化。
该方法通过在项目区周边不受保护的地带，严格匹配与项目区实施REDD+前地理空间特征和历史森林砍伐动态一致的地块得到基线参考区，基线参考区的森林变化动态可认为是项目区未实施REDD+的基线情景。
该方法生成的动态基线能够融合外部环境变化，有效克服传统静态基线无法反映毁林驱动因子动态变化的缺陷。同时，基线毁林面积可通过卫星影像监测得到，使计算更透明、验证更便捷，且不易被人为干预。
研究结果表明，近三分之一的项目单元在实施REDD+项目后，森林实际损失面积显著低于基线损失面积，特别是位于巴西的项目，表明相关项目具有潜在的气候效益。
然而，仅19%项目实现项目开发方申报的毁林面积减少，约35%项目申报值超出实际估算10倍以上，其中哥伦比亚尤为突出，表明REDD+项目的气候效益存在系统性高估。
就区域尺度而言，巴西、非洲和整个研究的泛热带地区在实施REDD+以来，毁林率呈现出显著的总体下降趋势，而哥伦比亚、秘鲁和东南亚则不具显著性。
在自愿碳市场中，碳信用额是一种可交易的证书，一个份额代表减少一吨的二氧化碳排放，购买者能够通过投资于经过验证的气候项目来抵消自己的碳排放。
对相关项目的重新估算结果表明，截至2022年，约有3480万个碳信用额可以真正抵消排放，仅占项目签发的可交易碳信用额总量的13.2%，高出已经售出的、被公司或个人用于抵消其温室气体排放的碳信用额5.6倍。
虽然系统性的过度碳信用额签发令人担忧，但该研究结果也指出，自愿性REDD+项目的气候效益要比之前的估计更为乐观，修正了“REDD+普遍无效”的片面认知，这对于提振自愿碳市场、促进自愿碳减排实践具有十分重要的意义。
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