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龙腾虎跃168
2021-11-25

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建立全球碳市场，马斯克的星链有用吗？

SpaceX麾下的卫星互联网部门星链（Starlink）在2021年加快了出海动作，其电信服务的市场范围开始触及印度、菲律宾，还有巴西。在气候议题成为焦点的当下，马斯克在巴西的一项额外的动作更加值得

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往往要针对以上的不同情况，通过不同的方法学和模型来对森林碳汇进行计算。这种复杂性，造成森林碳汇评估的结果普遍存在精度低、不确定性高的问题。另外，自然生态系统从大气中吸收和固定碳不是一蹴而就的，而是需要若干年的时间。\n</blockquote>\n这些挑战显然留下了技术探索的广阔空间。\nNASA在约20年前就已经开发了第一颗能够精确监测二氧化碳排放和吸收的时间地点的“气候间谍卫星”OCO。和遥感卫星的思路相似，OCO利用了大气中不同的气体分子会吸收特定波长辐射的原理来探测。通过光谱仪测量从地球上反射的太阳光的强度，就能分辨出哪些地方二氧化碳浓度大、排放多。\nNASA在当年还提出让这些气候探测卫星们各司其职，比如A卫星负责测温度，B卫星负责测湿度，卫星之间又相互跟踪，形成合作，这样就绘制出来的数据网络就更加全面、在时间上也有连续性。是不是已经有那么点“星链”的味道了？\n2019年发表在《自然》杂志上的另一项研究，则利用Planet Labs Inc.运营的地球成像卫星群，结合机器测量结果，为秘鲁第一张大型高分辨率地上碳储量和排放图。\n太空测碳总有新玩法。\n今年，NASA提出了会综合卫星和现场的数据，估算森林碳储量。比如，配合全球生态系统动力学调查，在国际空间站上配备激光仪器，去记录温带和热带森林的三维结构，生成数据产品，去理解不同森林的类型。\n全球森林碳汇是许多国家和机构应对气候变化的出口之一，但我们对其持久性和不确定性仍有大片的理解空白，而形成全球碳市场的过程里，或许科技的推进能给出更多的答案。","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" 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Faria）讨论建立合作伙伴关系，希望运用星链的技术来监测亚马逊雨林的森林火灾和被砍伐情况。\n“钢铁侠”的理想是在近地轨道上发射4万2000颗小卫星，让它们快速地把互联网信号传输到地球上，为全世界0死角地提供信号更强更快、更低延迟的通信服务，尤其是帮助人口密度低的地区接上网，比如位处偏远的亚马逊土著社区。\n雨林退化是巴西的波索纳罗政府长期备受国际社会攻讦的问题，而对于马斯克的星链来说这是一个叫好又叫座的机会。毕竟，亚马逊森林留给巴西乃至全球排碳量的时间已经不多了。在我们审视星链种种商业可能性的同时，必须首先看到巴西雨林、乃至全球的森林在碳市场蓝图中的重要性。\n森林是碳汇，前提是别给烧了\n植树造林能够净化空气、吸收二氧化碳，是我们从小耳熟能详的说法。在今天的“碳中和碳达峰”的背景下，有另一个名词需要熟悉，那就是“碳汇”——指从大气中吸收和储存二氧化碳的自然系统。\n森林和其他林地通过光合作用来固碳。植物吸收大气中的二氧化碳，把其中部分碳留存下来，和土地中吸收的水一起转化成用来开枝散叶的营养成分，再将氧气吐露回大气中。二氧化碳在大气和树木之间的循环过程被成为森林碳循环。部分碳会在植物和动物们死后分解时转移到土壤中。除了森林之外，天然的碳汇主要还包括土壤和海洋。\n我们的邻国不丹——世界上首个实现碳负排放的国家，这个未经大规模工业化开发的国家有七成左右的土地被广袤的林地所覆盖。根据全国第九次森林资源清查，我国森林总碳储量91.86亿。据新华社消息，中国将在未来五年“完善碳汇计量检测，推行碳汇交易，探索搭建森林草原碳汇交易平台”。林业部门也在八月份公布了未来五年种植森林和草原5亿亩的目标。\n长久以来，亚马逊雨林一直在为全球平衡碳预算。碳预算(Carbon budget)指的是，在升温不超过临界点造成危险后果的前提下，还能被允许排放的二氧化碳量。\n然而，巴西的表现却令人悲观。\n今年7月发表在《自然》杂志的一项研究，在分析了巴西亚马逊地区最近10年的大气气体后发现，亚马逊南部、东南部地区已经从碳汇变成了碳源——也就是说排放出来的碳比它捕获的碳还要多，尤其是雨林的南部。\n环境媒体Mongabay的报道称，巴西航天研究所 (INPE) 发现一个可怕的事实：亚马逊到目前为止每年会向大气释放10.6亿吨碳，几乎相当于全球第五大排放国，也占了巴西本国年度排放量的接近一半。根据该机构的最新监测数据，该地区的森林砍伐率已经创下15年里的新高，雨林在受到破坏后吸收碳排放的能力越来越弱。\n背后的人为与自然因素交错，包括干旱、火灾、森林砍伐和退化。\n作为一个1/4的GDP仰仗农业公司撑起来的国家，亚马逊丛林不可避免地在伐木场、养牛场和大豆（主要作出口牲畜饲料）农场的扩张中成为被牺牲者。波索纳罗上台后一年内的森林砍伐率飙升了92%。当地农民习惯在8月旱季点火清理田地来种植庄稼。\n森林碳汇核算的重大风险之一就是林火——这很好理解：树木活着的时候能够吸碳，当山火来临它们又变成了燃料，成为了大气中温室气体和颗粒物的来源。另外，绿色和平森林与海洋项目资深经理潘文婧告诉虎嗅：\n\n “有很多因素会威胁到森林碳汇的稳定性，比如：火灾、病虫害、干旱灾害性天气事件等，会使储存的碳重新释放出来——而对森林碳汇的这些威胁因素，在气候变化不断加剧的情景下，在更加频繁而剧烈地发生。”\n\n根据《巴黎协定》第六条构设的交易机制：排放量大或减排困难的国家，可以向超额完成承诺减排量国买减排信用额度。联合国全球碳排协议也绕不开巴西的参与，巴西在碳交易中的能量也显而易见，它也早在2011年开始建立南美首个碳交易试点。\n绿色和平东亚办公室气候与能源项目主任吕歆告诉虎嗅，\n\n “目前国际上，林业参与碳市场分为两类，一是通过实施林业碳汇项目获得减排量，以此作为抵消机制，进行一定比例的交易；二是作为控排行业纳入碳排放权交易体系。从林业部门直接参与碳排放权交易来看，只看到极少数碳市场（如新西兰碳市场）将林业纳入控排范围，参与碳配额交易。作为抵消机制是目前林业碳汇参与碳市场的主要方式。不过，林业碳汇项目仅仅是抵消机制下的一种产品。”\n\n森林碳汇所面临的风险如果不能得到提前把控，会给未来的碳交易市场中带来尴尬，也会削弱巴西利用亚马逊的碳汇在碳交易机制中带来经济收益的能力。\n卫星的威力会变大吗？\n再回到本文开头的另外一个主角——星链。\n虽然马斯克只是提到了用“天上的眼睛”监测森林砍伐，或许并无太多想要深入的动作和技术细节。但我们不妨参考其他已有的做法，设想一下这张卫星网还能怎样发挥作用？\n其实，用卫星来测碳不是什么新鲜事。人们早就发现，老的测量办法得到的数据不够全面。以前我们利用全世界约100个飞机和陆基塔上搭载的仪器来追踪二氧化碳的来源，其实没办法覆盖整个地球。\n针对森林的监测和碳数据的收集还有更多具体的操作难点。据潘文婧介绍，\n\n 树木和森林生态系统的碳储量计算很难用单一的方法来概括，因为不同的树种、树龄、森林分布区、不同的环境条件、不同的森林管理措施和水平……都会影响到树木的生物量和碳含量，进而影响到树木和森林固碳量的计算。\n\n\n 往往要针对以上的不同情况，通过不同的方法学和模型来对森林碳汇进行计算。这种复杂性，造成森林碳汇评估的结果普遍存在精度低、不确定性高的问题。另外，自然生态系统从大气中吸收和固定碳不是一蹴而就的，而是需要若干年的时间。\n\n这些挑战显然留下了技术探索的广阔空间。\nNASA在约20年前就已经开发了第一颗能够精确监测二氧化碳排放和吸收的时间地点的“气候间谍卫星”OCO。和遥感卫星的思路相似，OCO利用了大气中不同的气体分子会吸收特定波长辐射的原理来探测。通过光谱仪测量从地球上反射的太阳光的强度，就能分辨出哪些地方二氧化碳浓度大、排放多。\nNASA在当年还提出让这些气候探测卫星们各司其职，比如A卫星负责测温度，B卫星负责测湿度，卫星之间又相互跟踪，形成合作，这样就绘制出来的数据网络就更加全面、在时间上也有连续性。是不是已经有那么点“星链”的味道了？\n2019年发表在《自然》杂志上的另一项研究，则利用Planet Labs Inc.运营的地球成像卫星群，结合机器测量结果，为秘鲁第一张大型高分辨率地上碳储量和排放图。\n太空测碳总有新玩法。\n今年，NASA提出了会综合卫星和现场的数据，估算森林碳储量。比如，配合全球生态系统动力学调查，在国际空间站上配备激光仪器，去记录温带和热带森林的三维结构，生成数据产品，去理解不同森林的类型。\n全球森林碳汇是许多国家和机构应对气候变化的出口之一，但我们对其持久性和不确定性仍有大片的理解空白，而形成全球碳市场的过程里，或许科技的推进能给出更多的答案。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":391,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"upFlag":false,"length":2,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"hasMoreComment":false,"orderType":2}