La biomasse aérienne (AGB) est considérée comme une variable climatique essentielle qui sous-tend nos connaissances et nos informations sur le rôle des forêts dans l'atténuation du changement climatique. La disponibilité des produits AGB et AGB change (ΔAGB) par satellite a augmenté ces dernières années. Ici, nous avons évalué le ΔAGB net de la dernière décennie dérivé de quatre cartes AGB multi-dates mondiales récentes : cartes ESA-CCI, modèle WRI-Flux, séries temporelles JPL et séries temporelles SMOS-LVOD. Nos évaluations explorent et utilisent différentes sources de données de référence avec des réévaluations de la biomasse au cours de la dernière décennie. Les données de référence comprennent les données des placettes de l'Inventaire forestier national (INF), les cartes ΔAGB locales du LiDAR aéroporté et certaines données de pays de l'Évaluation des ressources forestières provenant de pays dotés de capacités de suivi bien développées. Des comparaisons entre la carte et les données de référence ont été effectuées à des niveaux allant de 100 m à 25 km d'échelle spatiale. Les comparaisons ont révélé que les données LiDAR se comparaient le plus raisonnablement aux cartes, tandis que les comparaisons utilisant NFI ne montraient que quelques accords à des niveaux d'agrégation <10 km. Quel que soit le niveau d'agrégation, les pertes et les gains d'AGB selon les comparaisons cartographiques étaient systématiquement inférieurs aux données de référence. Les comparaisons de cartes à 25 km ont mis en évidence que les cartes capturaient systématiquement les pertes d'AGB dans les points chauds de déforestation connus. Les comparaisons ont également identifié plusieurs régions de puits de carbone systématiquement détectées par toutes les cartes. Cependant, les désaccords entre les cartes sont encore importants dans les régions forestières clés telles que le bassin amazonien. La corrélation croisée globale des cartes ΔAGB entre les cartes variait entre 0,11 et 0,29 (r). Les magnitudes ΔAGB déclarées étaient les plus grandes dans les ensembles de données à haute résolution, y compris les méthodes de différentiation de carte CCI (variation de stock) et de modèle de flux (gain-perte), tandis qu'elles étaient les plus petites selon les produits de séries chronologiques LVOD et JPL à résolution plus grossière, en particulier pour les gains AGB. Nos résultats suggèrent que le ΔAGB évalué à partir des cartes actuelles peut être biaisé et toute utilisation des estimations devrait en tenir compte. Actuellement, les données de référence ΔAGB sont rares, en particulier sous les tropiques, mais ce déficit peut être atténué par les réseaux de données LiDAR à venir dans le contexte des Supersites et des GEO-Trees.

La biomasa sobre el suelo (AGB) se considera una variable climática esencial que sustenta nuestro conocimiento e información sobre el papel de los bosques en la mitigación del cambio climático. La disponibilidad de productos AGB y AGB change (ΔAGB) basados en satélites ha aumentado en los últimos años. Aquí evaluamos la ΔAGB neta de la última década derivada de cuatro mapas AGB globales de múltiples fechas recientes: mapas ESA-CCI, modelo WRI-Flux, series de tiempo JPL y series de tiempo SMOS-LVOD. Nuestras evaluaciones exploran y utilizan diferentes fuentes de datos de referencia con nuevas mediciones de biomasa en la última década. Los datos de referencia comprenden datos de parcelas del Inventario Forestal Nacional (NFI), mapas locales ΔAGB de LiDAR aerotransportado y datos de países seleccionados de Evaluación de Recursos Forestales de países con capacidades de monitoreo bien desarrolladas. Las comparaciones del mapa con los datos de referencia se realizaron a niveles que van desde una escala espacial de 100 m a 25 km. Las comparaciones revelaron que los datos LiDAR se compararon más razonablemente con los mapas, mientras que las comparaciones utilizando NFI solo mostraron algunos acuerdos a niveles de agregación <10 km. Independientemente del nivel de agregación, las pérdidas y ganancias de AGB de acuerdo con las comparaciones del mapa fueron consistentemente menores que los datos de referencia. Las comparaciones mapa-mapa a 25 km destacaron que los mapas capturaron consistentemente las pérdidas de AGB en puntos críticos de deforestación conocidos. Las comparaciones también identificaron varias regiones sumideras de carbono detectadas consistentemente por todos los mapas. Sin embargo, el desacuerdo entre los mapas sigue siendo grande en regiones forestales clave como la cuenca del Amazonas. La correlación cruzada general del mapa ΔAGB entre los mapas varió en el rango de 0.11-0.29 (r). Las magnitudes ΔAGB informadas fueron las más grandes en los conjuntos de datos de alta resolución, incluidos los métodos de diferenciación de mapas CCI (cambio de stock) y modelo de flujo (ganancia-pérdida), mientras que fueron las más pequeñas de acuerdo con los productos de series de tiempo LVOD y JPL de resolución más gruesa, especialmente para las ganancias AGB. Nuestros resultados sugieren que la ΔAGB evaluada a partir de los mapas actuales puede estar sesgada y cualquier uso de las estimaciones debe tenerlo en cuenta. Actualmente, los datos de referencia de ΔAGB son escasos, especialmente en los trópicos, pero ese déficit puede aliviarse con las próximas redes de datos LiDAR en el contexto de los supersitios y los árboles GEO.

Above-ground biomass (AGB) is considered an essential climate variable that underpins our knowledge and information about the role of forests in mitigating climate change. The availability of satellite-based AGB and AGB change (ΔAGB) products has increased in recent years. Here we assessed the past decade net ΔAGB derived from four recent global multi-date AGB maps: ESA-CCI maps, WRI-Flux model, JPL time series, and SMOS-LVOD time series. Our assessments explore and use different reference data sources with biomass re-measurements within the past decade. The reference data comprise National Forest Inventory (NFI) plot data, local ΔAGB maps from airborne LiDAR, and selected Forest Resource Assessment country data from countries with well-developed monitoring capacities. Map to reference data comparisons were performed at levels ranging from 100 m to 25 km spatial scale. The comparisons revealed that LiDAR data compared most reasonably with the maps, while the comparisons using NFI only showed some agreements at aggregation levels <10 km. Regardless of the aggregation level, AGB losses and gains according to the map comparisons were consistently smaller than the reference data. Map-map comparisons at 25 km highlighted that the maps consistently captured AGB losses in known deforestation hotspots. The comparisons also identified several carbon sink regions consistently detected by all maps. However, disagreement between maps is still large in key forest regions such as the Amazon basin. The overall ΔAGB map cross-correlation between maps varied in the range 0.11–0.29 (r). Reported ΔAGB magnitudes were largest in the high-resolution datasets including the CCI map differencing (stock change) and Flux model (gain-loss) methods, while they were smallest according to the coarser-resolution LVOD and JPL time series products, especially for AGB gains. Our results suggest that ΔAGB assessed from current maps can be biased and any use of the estimates should take that into account. Currently, ΔAGB reference data are sparse especially in the tropics but that deficit can be alleviated by upcoming LiDAR data networks in the context of Supersites and GEO-Trees.

تعتبر الكتلة الحيوية فوق الأرض (AGB) متغيرًا مناخيًا أساسيًا يدعم معرفتنا ومعلوماتنا حول دور الغابات في التخفيف من تغير المناخ. زاد توافر منتجات تغيير AGB و AGB المستندة إلى الأقمار الصناعية (ΔAGB) في السنوات الأخيرة. هنا قمنا بتقييم صافي ΔAGB للعقد الماضي المستمد من أربع خرائط AGB عالمية حديثة متعددة التواريخ: خرائط ESA - CCI، ونموذج WRI - Flowx، والسلاسل الزمنية JPL، والسلاسل الزمنية SMOS - LVOD. تستكشف تقييماتنا وتستخدم مصادر بيانات مرجعية مختلفة مع إعادة قياس الكتلة الحيوية خلال العقد الماضي. تشمل البيانات المرجعية بيانات قطع الأراضي الوطنية للغابات (NFI)، وخرائط ΔAGB المحلية من LiDAR المحمولة جواً، وبيانات قطرية مختارة لتقييم الموارد الحرجية من البلدان ذات قدرات الرصد المتطورة. تم إجراء مقارنات بين الخريطة والبيانات المرجعية على مستويات تتراوح من 100 متر إلى 25 كم على نطاق مكاني. كشفت المقارنات أن بيانات ليدار قارنت بشكل معقول مع الخرائط، في حين أن المقارنات باستخدام المواد غير الغذائية أظهرت فقط بعض الاتفاقات عند مستويات التجميع <10 كم. بغض النظر عن مستوى التجميع، كانت خسائر ومكاسب AGB وفقًا لمقارنات الخريطة أصغر باستمرار من البيانات المرجعية. سلطت مقارنات الخرائط على بعد 25 كم الضوء على أن الخرائط سجلت باستمرار خسائر AGB في النقاط الساخنة المعروفة لإزالة الغابات. كما حددت المقارنات العديد من مناطق بالوعة الكربون التي تم اكتشافها باستمرار من قبل جميع الخرائط. ومع ذلك، لا يزال الخلاف بين الخرائط كبيرًا في مناطق الغابات الرئيسية مثل حوض الأمازون. اختلف الارتباط التبادلي العام لخريطة ΔAGB بين الخرائط في النطاق 0.11–0.29 (r). كانت مقادير ΔAGB المبلغ عنها هي الأكبر في مجموعات البيانات عالية الدقة بما في ذلك اختلافات خريطة CCI (تغيير الأسهم) وطرق نموذج Flux (الربح والخسارة)، في حين كانت أصغر وفقًا لمنتجات السلاسل الزمنية LVOD و JPL ذات الدقة الخشنة، خاصة بالنسبة لمكاسب AGB. تشير نتائجنا إلى أن ΔAGB المقيّمة من الخرائط الحالية يمكن أن تكون متحيزة وأي استخدام للتقديرات يجب أن يأخذ ذلك في الاعتبار. في الوقت الحالي، البيانات المرجعية ΔAGB متناثرة خاصة في المناطق الاستوائية ولكن يمكن تخفيف هذا العجز من خلال شبكات بيانات ليدار القادمة في سياق المواقع الفائقة والأشجار الجغرافية.