CCER林业碳汇项目“碳层划分”被过度关注？

文章来源:老姬说碳汇碳交易网2025-07-04 16:32

翻看了全国CCER注册登记平台上大家对林业碳汇项目的留言，到现在为止，平台上公示的39个造林碳汇项目，有近两百条公众反馈，其中“碳层划分”是个热点。

大家为什么如此关注“碳层划分”？因为方法学里面有“必须”字样，且有一节的内容在说如何划分如何调整，足见划分碳层很重要。但这个重要性并不是体现在“必须划碳层及如何划碳层”，而是是否保证了“项目精度”，或者说“在相对低的监测成本获得达标的监测精度”。保精度和低成本是两码事，公众、审核机构、官方主管机构及买家更关注精度，项目业主、开发商才更关心如何划分碳层才能在保证精度的前提下花钱最少。

先上结论：划分碳层是需要的，但不必须；划分碳层的依据是相对的，不要绝对化；目的是在保证监测精度的前提下尽量降低成本，而不是为了划碳层而划碳层。

今天这篇我们就来专门聊聊大家围绕“碳层划分”提出的那些核心问题和疑惑。

方法学要求：“......综合考虑项目边界内土地在造林前的立地条件（如土壤类型、坡度坡向、海拔等），以及拟实施的项目造林时间、造林树种、造林密度等因素划分项目碳层，将无显著差别的造林地块划分为同一碳层”

为啥这么要求？

根本目的：在较低的监测成本下，降低不确定性，提高精度与可信度

将具有相似生长潜力（碳汇速率）的地块归入同一“碳层”，可以显著降低该层内样地碳储量估算值的变异性。同质性越高，用相同样地代表整个碳层的精度就越高。换句话说，高同质性意味着抽样误差小。监测时，可以在每个碳层内设置相对较少的样地，就能较准确地推断整个碳层的碳储量变化。

底层逻辑：统计学原理（分层抽样）

同质性：同一层内的地块在影响碳储量的关键属性上应尽可能相似（方差小）。

异质性：不同层之间的地块在这些关键属性上应存在显著差异（层间方差大）。

效率提升：在总样本量固定的情况下，合理的分层抽样比简单随机抽样的精度更高（抽样误差更小）。或者说，要达到相同的精度，分层抽样所需的样本量更少。

公众具体质疑

“碳层划分不考虑造林前的立地条件，也无解释”；

“仅以造林年份划分，忽略树种、密度、立地条件，不符合方法学要求”；

“碳层内样地数量少于树种数量”；

“将不同造林年份/林龄的林地强制归入同一碳层”；

“仅按造林年份单一维度分层”；

“未提供忽略必要分层要素的合理性说明”；

“混交树种不清、比例不清仍归同一碳层”。

主要矛盾：项目方简化分层要素（仅用时间/树种），而方法学要求多维度综合分层（立地条件+树种+时间+密度）。

理论为何难实现？

立地条件数据的匮乏、获取困难：

许多造林地块（尤其是早些年）缺乏详细的土壤普查、精准地形测绘等基础数据。

若进行全面的立地条件调查（土壤理化性质、土层厚度、精确海拔坡度坡向测定等）需要巨大的人力、物力和时间投入，对于大面积、分散的项目（尤其是跨县项目）几乎是天文数字，显著侵蚀项目经济性。

即使有部分历史数据，其时效性和对具体小地块的代表性也可能存在问题。

方法学往往基于“理想数据可得”的假设制定，对如何在数据匮乏情况下科学、可行地进行碳层划分缺乏明确、可操作的替代方案或简化指南。

碳层爆炸（数量过多），成本效率难以控制：

如果严格按照树种、造林时间，再叠加详细的立地条件（如土壤类型、坡度级、坡向等）进行划分，在实际项目中确实可能产生几十甚至上百个碳层，比如某项目的分层要素有造林时间10个年份、树种组合有3种（实际可能有有几十种）、树种规格有2种（实际更多）、立地条件有2种（实际更多），其他要素忽略，理论碳层数有120之多。

每个碳层理论上都需要设置一定数量的样地（即使最低要求3个），上百个碳层意味着数百个样地，其设置、调查、测量的成本和时间将变得极其高昂，可能使项目在经济上不可行。

还有一个关键，大家不要忽视，审定核查机构要每个碳层只要要抽查1个地块和1个样地，数百个地块和数百个样地的抽查任务是不是必须，这审定核查成本会有多高！

分层抽样的本意是在保证精度前提下提高效率（减少总样本量）。

碳层过多且某些层面积过小时，反而可能违背这一初衷。某些微小碳层可能需要最低样本量（3个样地），但其对总体精度的贡献有限，却显著增加了总成本。

现实选择——简化操作（树种/时间）：

造林作业设计（或验收文件）成为最主要，有时甚至是唯一可靠的数据源。这些文件通常记录了造林时间、主要树种、造林面积、位置（到村或小班）。立地条件往往记录得非常粗略（如“山地”、“丘陵”、“平地”）或不完整，甚至完全没有。

在缺乏立地数据的情况下，按树种和造林时间划分碳层或许成为项目开发者可行的起点。

树种是影响生长速率和碳汇能力的最直接、最显著的因素之一，且数据相对容易获取（来自作业设计）。

造林时间（林龄）是决定当前碳储量水平和碳汇速率的关键因子，数据也相对明确。

√ 充分利用最易获得的、相对可靠的项目信息（树种、时间），使得项目启动和设计成为可能。

√ 碳层数量相对可控，降低了监测方案制定和实施的复杂度。

√ 划分逻辑简单清晰，易于理解和执行，便于项目管理和监测。

即便是选择“树种”和“造林年份”作为分层要素，同样不要绝对化，相邻年份合并、相似树种合并、太小的碳层合并到近似碳层，都是可以的。

总结

方法学追求基于科学和统计学的精确可信结果，但项目必须在精度与成本间找到平衡——过度追求细分碳层带来的精度提升，很可能被监测和管理成本的飙升所抵消，况且有些分层要素因项目特情不适用。

碳层划分的理论逻辑（分层抽样提高精度和可信度）是坚实且必要的。但现实中，项目方往往只能依赖“树种”和“造林时间”这类有限可靠的数据进行划分。这虽是启动项目的现实选择，却存在显著缺陷：忽略了关键的立地条件变异，导致层内差异仍可能很大，增加了碳汇估算的不确定性（特别是高估风险），损害了结果可信度和项目环境完整性。

这种冲突揭示了当前林业碳汇方法学在推广应用中面临的普遍挑战：如何在不牺牲核心环境完整性的前提下，发展出更适应数据匮乏现实、更具成本效益、更具可操作性的碳层划分规则、数据替代方案或简化监测程序？这需要方法学制定者、项目开发者、审核机构共同努力，寻找基于科学、立足现实、风险可控的解决方案。目前的实践，很大程度上是在科学要求的“应然”与数据成本约束下的“实然”之间，进行着充满张力的妥协。