团队通过科学抽样,在全国典型森林范围内选取了7.6万个样方,每个样方面积为1公顷。十年间,团队走遍7.6万个样方,采集了400多TB数据。若按一张照片5M计算,400TB相当于8000多万张照片的数据体量。
“激光雷达技术好比‘生态显微镜’,让每棵树都纳入数字生态管理系统。”郭庆华介绍,团队所研发的激光雷达软硬件已在130多个国家与地区广泛应用。
刚参与项目时,程凯觉得“数”树这事有点不可思议,在见识到团队此前多年积淀的软硬件实力以及海量的样方数据后,他慢慢觉得,这个事可成,而且,由郭庆华团队牵头完成,属于水到渠成。
第一高树
“树密度地图”的数据收集时间长、任务繁重,但过程中也有不少令郭庆华觉得“有趣”的事情。比如,探寻中国第一高树。
郭庆华曾在美国加州大学伯克利分校读博,毕业后在加州大学默塞德分校执教,其间每年都会探访加州红杉树国家公园。园内有一棵名为“亥伯龙”的巨型红杉,高达116米,相当于40层楼高,2006年被博物学家发现,后被认定为世界第一高树。
巨树往往有着数百年甚至数千年的树龄,具有极高的生态和保护价值。2012年,郭庆华回国,探寻中国最高树的想法,犹如一颗种子,在心底逐渐发芽。
中国地域辽阔,茫茫原始森林中,最高树会藏身何处呢?
郭庆华率领团队从研究中国高树潜在空间分布着手,历时数年绘制出中国30米分辨率森林冠层高度分布图,发现藏东南、云南等区域冠层高度较为突出,最有可能出现最高树。
2021年,北京大学郭庆华课题组和吕植课题组、西子江生态保育中心、山水自然保护中心等组成联合调查队,对潜在巨树分布区域进行详细的数据采集与分析。
在新的科技手段“加持”下,2022年5月至8月,在西藏林芝市墨脱县,联合调查队发现了一棵高76.8米的不丹松,超过此前云南72米秃杉的“树王”纪录。
但新纪录迅速被打破——仅仅10天后,青藏科考团队在西藏林芝市察隅县发现了一棵云南黄果冷杉,高度达82.6米。
时间来到2023年5月,在西藏林芝市波密县,联合调查队发现了一棵高达102.3米的藏南柏木,刷新了按树种排名的世界最高树列表——这棵藏南柏木成为仅次于美国“亥伯龙”红杉的世界第二高树,也是目前已知的亚洲第一高树。
这棵藏南柏木的高度,亦是利用无人机激光雷达测定,其“CT片”的精准程度可达到每平方米2万个数据点,整棵树的三维结构可看得一清二楚。
探寻第一高树意义何在?
郭庆华回答:关于树,人们本能地想知道它能长多高、为什么能长这么高,这是科学探索的一部分,如同人们想知道珠穆朗玛峰有多高,马里亚纳海沟有多深。它能引发公众对生态的关注,让人们和自然建立更加紧密的联系。
这棵藏南柏木为国家一级保护野生植物,树龄约1000年,藏身于雅鲁藏布大峡谷国家级自然保护区的一片巨树聚生区内。据不完全统计,该区域内有70米以上巨树108棵,85米以上巨树有34棵,100米以上的有2棵。
郭庆华回忆,直面藏南柏木那天,大家在原始森林中爬坡过河,穿行于湿滑的山路间,他还曾失足滑落到山沟里,颇为狼狈;但抵达现场,看到直插云天的巨树,以及当地藏民在树下缠系的彩色经幡,奔波的疲惫被抛诸脑后,只有无以言表的震撼。
“大自然之美直击人心,美到让人不愿打搅它,也让我更加深爱这片土地。”郭庆华说。
那棵76.8米的不丹松,虽然占据“第一高树”宝座仅10天,却意外走红,其所在的墨脱县格林村为其取名“辛达布”,本地门巴族语意为“神树”。
格林村拥有观赏南迦巴瓦峰的极佳视角和丰富的生态资源,当地政府借力“辛达布”的破圈效应,打造徒步打卡新路线,大力发展生态旅游,现已成为墨脱的网红村庄。
“我们的科研探索成果,除了满足人们的好奇心,还保护了森林,又为当地带来旅游价值,这让我特别开心。”郭庆华说。
科学种树
项目过程中,既有有趣之事,也有让人意外之处。
“不少地方的树密度,尤其是人工林的树密度可能偏高。如何科学种树,这个议题逐渐进入团队视野。”程凯表示。
在调查中,郭庆华曾见过一些堪称“密不透风”的人工林。其实,当林木密度过高时,树木之间争抢阳光、水分和养料,激烈的竞争反而会抑制其生长。
过去数十年间,中国植树造林的成就举世瞩目。
20世纪80年代初,我国森林覆盖率仅为12%,现已增至25%以上,森林蓄积量超200亿立方米。美国航空航天局2019年公布的卫星数据表明,2000年至2017年,全球绿化面积增加了5%,其中约1/4来自中国,贡献比例居全球首位。
新增的绿化面积中,有相当部分属于人工林。据国家林草局发布的数据,自1981年12月13日通过《关于开展全民义务植树运动的决议》至2021年12月13日40年间,全国累计义务植树780亿棵以上。至2024年,我国人工林保存面积达13.14亿亩,居全球首位。
这一增长背后,是树密度实实在在的提升,体现出我国生态建设的显著成效。
“我们还要继续种树,提升绿化水平,但是需要更科学地种树。”郭庆华表示,“适当优化树密度,调整林木结构,宜林则林、宜草则草、宜灌则灌,使森林经济效益、生态效益达到最大化。”