评估技术以加速监测、报告和核实减排计划的过程

下一代土地使用排放减少计划监测、报告与核实体系报告 ASA (P178735) © 2025 国际复兴开发银行 / 世界银行 1818 H 街西北 华盛顿特区 20433 电话 ： 202 - 473 - 1000 互联网 ： www. worldbank. org 这是世界银行工作人员与外部贡献者共同完成的作品。本研究中的发现、解释和结论并不代表世界银行、其执行董事会或它们所代表的政府的观点。 世界银行不对本作品中包含的数据的准确性、完整性和及时性承担责任，并不对其中的任何错误、遗漏或差异负责，也不因使用或不使用此处提供的信息、方法、过程或结论而承担任何责任。本作品中所示的边界、颜色、面值、链接/脚注及其他信息，并不反映世界银行对任何领土法律地位的意见，也不表示世界银行认可或接受此类边界。引用其他作者的作品并不意味着世界银行认同这些作者的观点或其作品的内容。 此处nothing shall构成或被视为限制或放弃世界银行的特权和豁免权，所有这些权利均明确保留。 权限和权限 本作品的内容受版权保护。尽管如此，世界银行鼓励传播其知识，因此只要完整引用本作品，本作品的全部或部分内容可以用于非商业目的的复制。 关于权利和许可证的问题，包括子权利，应联系World Bank Publications, The World Bank Group, 1818 H Street NW, Washington, DC 20433, USA；传真：202-522-2625；电子邮件：pubrights@worldbank.org。 评估技术以加快监测、报告和验证减排计划的过程 下一代土地使用排放减少监测、报告与验证计划报告（ASA P178735） 112134561126778431Naikoa Aguilar - Amuchastegui,Lucas Gregory Belenky,安德鲁 · 伯特,Catalina Becerra Leal,Gustavo Galindo,Maria Fernanda Jaramillo Botero,Norman Kiesslich,Ryan Matteson,何塞 · 玛丽亚 · 米歇尔 · 富恩特斯,ElliePeneva - Reed,Beisit Luz Puma Vilca,娜塔莉 · 桑切斯,Muri Soares,Hercilo Odorico,Nicholas Osterbur,Martin Perez Lara,Juan Turriago,和 Andres B. Espejo. Acknowledgments 这份报告由森林碳伙伴关系基金（FCPF）资助。FCPF 是一个由政府、企业、民间社会和原住民组成的世界性合作伙伴组织，致力于减少森林砍伐和森林退化导致的排放、森林碳储量保护、森林可持续管理以及发展中国家森林碳储量增强活动，这些活动通常被称为 REDD+（减少森林砍伐和森林退化导致的排放）。 这份报告利用了世界银行与（1）欧洲空间局（ESA）在全球发展援助计划（原名为EO4SD）方面的持续合作，（2）加利福尼亚理工学院数字转型 hub 的合作，以及（3）Sylvera 在收集高质量体积数据方面的持续项目。 作者感谢以下审稿人提供的宝贵反馈：Fabio Cian，全球灾害与气候风险管理工作单元（IDURM）运营官员，世界银行；Nagaraja Rao Harshadeep，SENCR环境高级顾问；Tuukka Castren，SENGL林业高级顾问；Tomas Harvey，全球森林观测倡议负责人；以及Ann Howard，美国国家标准协会国家认可委员会验证与验证高级总监。 目录 方框、图形、表格、地图和照片列表vi首字母缩略词和缩写列表ix报告亮点x 一、上下文 11 背景。. 11 目标。.13 变化理论。. 14. 二、实施情况。 高质量的现场数据。. 17 生物质云计算。. 18 数字数据体系结构。. 19. 三、数字架构解决方案 22 简单存储服务...........................................................................................................................................23 模型测试..............................................................................................................................................................25 提出的数据架构分析..................................................................................................26 验证阶段数据处理解决方案的挑战 ....................................................................................27 基于通信方式的 inefficiencies 分析.....................................................................................................28 建议的报告枢纽........................................................................................................................................29 四、结论 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … L31 建议 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … …… … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … …… … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 33 附录 A. 高质量现场数据采集练习 .............................................................................................................35 附录 B. 高质量现场数据采集练习的分析与讨论 ...............................................................................56 参考文献 ....................................................................................................................................................................63 方框、图形、表格、地图和照片列表 盒子 1. 现有排放减少计划中现有MRV流程面临的挑战.............................................122. 加速现有监测、报告和验证流程的技术....................................133. 数字数据架构............................................................................................................................................................194. 建议的在线报告枢纽................................................................................................................................................30 数字 现有的监测、报告和核查周期 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … …… … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … …… … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 151 、试验技术示意图 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … …… … … … … 162 、数据湖的核心特征 223. 简单存储服务 Web 界面示例 … … … … … … … … … … … … … … … … … 234. 亚马逊网络服务洁净室界面示例 245. 实现安全计算能力(uTile) 的数字接口示例 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … …… … … 256 、模型界面展示识别出的解决方案7 、图茎图的例子 ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． A1 、地面激光扫描点云实例。A2 、构建每棵树的外部 3D 表示的步骤。A3. 比较 1, 226 棵活树的地上生物量的 TLS 和异速衍生估计值A4. 跨 GIL01 - 01 至 GIL06 - 01 。A5. 预测地上生物量与参考地面激光扫描的空间交叉验证A6. 估算 … …A7. 从激光扫描到航空激光扫描.................................................................................................................................47 基于航空激光扫描获取地上生物量预测的空间交叉验证A8. 与基于无人驾驶航空器激光扫描获得的参考估计值相比...........................................48 散点图显示实际地上生物量值与预测值的一致性.....................................................................54A9. 将 U - net 模型估算值与莫桑比克国家森林清单估算值进行比较B1. 削减计划领域 … … … … … … … … … … … … … … … … … Tables 通过地面激光扫描得出的地上生物量估计 ， 包括密度和A1. 不确定性水平 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … …… … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … …… … … … … … … … … … … … … … …