深大李清泉院士团队《科学》发文破解碳信用争议 森林减排效果有了量化依据

近日，深圳大学李清泉院士团队在国际顶级期刊《科学》（Science）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，对全球52个REDD+项目碳效益的进行精准量化，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。

▲研究所涉及的自愿性REDD+项目空间分布。 受访单位供图

森林碳信用争议

热带森林保护对全球碳减排和碳中和至关重要。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（VCM）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。

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，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，亟需更透明、稳健的基线评估方法。

准确量化气候效益

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，涵盖12个热带国家的52个项目。

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，发展了一套透明可靠的自愿性REDD+项目动态基线构建方法，实现了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。

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%的项目实现了项目开发方申报的毁林减少面积，约35%的项目申报值超出实际估算10倍以上。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，毁林率呈显著的总体下降趋势。

提振碳市场信心

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，截止到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，这对于提振萎靡的自愿碳市场、促进自愿碳减排实践具有十分重要的意义。改进基线评估方法、提高认证透明度和加强审查和问责机制，对于提高森林碳抵消的可信度和气候效益至关重要。

该研究成果为改进碳信用核算方法、提高认证透明度、加强审查问责机制提供了关键科学支撑。