CMS 2014 Projects (NRA (2014)
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Baker (CMS 2014) (2014) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project Title: | A Global High-Resolution Atmospheric Data Assimilation System for Carbon Flux Monitoring and Verification | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Science Team |
David Baker, CIRA/Colorado State University
(Project Lead)
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Solicitation: | NASA: Carbon Monitoring System (2014) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abstract: |
Measurements of atmospheric CO2 concentration have provided a top-down view of the global carbon cycle, clarifying the impact of the anthropogenic fossil fuel input, and giving a rough latitudinal breakdown of the uptake of the fossil input by the oceans and land biosphere. NASA and other space agencies around the world have invested great effort in designing satellite missions to measure column-integrated CO2 concentrations from space, in hopes of getting enough spatio-temporal coverage to resolve surface CO2 fluxes at regional scales -- it is hoped that the processes driving the uptake and release of CO2 will be easier to identify at these scales, leading to better predictions of CO2 levels and global warming in the future. These CO2 measurements complement direct measurements of plant biomass nicely, since they sense the impact of other land ecosystem processes less easily measured (e.g., carbon stored below the ground in roots and soils, and carbon running off into streams and groundwater), as well as the impact of fossil fuel and biomass burning, and air-sea fluxes. Global flux inversion studies based on atmospheric measurements could thus be used as a check on the more direct measurement of plant biomass. Alternatively, they could be used as a framework for interpreting the biomass measurements in the context of the broader carbon cycle. If the flux estimates from such a system could be made at a spatial resolutions fine enough to parse the results across geopolitical boundaries, with reliable uncertainty estimates, they could be suitable for carbon trading and treaty verification purposes. The density and reliability of current satellite CO2 measurements have limited their usefulness towards this end so far, but the expected explosion of satellite CO2 data in the coming decade or two, including eventually from satellites in geosynchronous and highly-elliptic orbits rapidly scanning the land surface, should make this feasible. If CO2 fluxes must be resolved at scales of 1x1 deg or better to attribute them to individual countries reliably, then there is also a computational challenge to overcome in implementing such an inversion system: atmospheric transport models take roughly an order of magnitude longer to run each time the spatial resolution is doubled; if the resolution of the fluxes is increased from current levels (order 4x4 deg) to 1x1 deg, then the inversions should take roughly a hundred times longer to complete. Running the models at even finer scales is desirable, to come closer to the scales at which the measurements are actually made (e.g. of order 3 km2 for an OCO-2 pixel FOV). Here we propose a new inversion method that will efficiently estimate fluxes at sub-degree resolution, while at the same time producing a high-rank covariance matrix that quantifies flux uncertainty at the same scales. It solves the same Euler-Lagrange equations as the currently-used variational methods do, but does so with a direct matrix inversion rather than with an iterative descent method. The measurements are grouped into blocks, and a basis function is run through the transport model for each block, with the highest spatial resolution being coarsened as mixing spreads out the signal. The variational method is thus effectively parallelized, since the basis functions can be run on separate processors. Once the matrix inversion is done, the resulting covariance matrix may be used as a preconditioner in the standard iterative search to refine the finest scales. The rank of the covariance matrix produced by the method is limited only by the size of the matrix that can be inverted in memory, e.g. O(10,000), as compared with the O(100) matrices currently produced by ensemble Kalman filter and iterative variational methods. We test the accuracy of the uncertainties given by this covariance matrix and use it to compare the ability of different CO2-measuring satellite concepts to constrain country-scale annual mean fluxes. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Participants: |
David Baker, CIRA/Colorado State University | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project URL(s): | None provided. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data Products: |
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Publications: |
Basu, S., Baker, D. F., Chevallier, F., Patra, P. K., Liu, J., Miller, J. B. 2018. The impact of transport model differences on CO<sub>2</sub> surface flux estimates from OCO-2 retrievals of column average CO<sub>2</sub>. Atmospheric Chemistry and Physics. 18(10), 7189-7215. DOI: 10.5194/acp-18-7189-2018 |
Bowman (CMS 2014) (2014) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project Title: | Continuation of the CMS-Flux Pilot Project | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Science Team |
Kevin Bowman, JPL
(Project Lead)
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Solicitation: | NASA: Carbon Monitoring System (2014) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Precursor Projects: | Gunson-Pawson-Potter (2009) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Successor Projects: | Bowman (CMS 2016) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abstract: |
Dramatic increases in atmospheric CO2 from preindustrial to present day is the primary driver of climate change. The spatial origin of the CO2 growth rate and its variability is a complex function of anthropogenic, terrestrial, and oceanic processes. The tilt of industrial emissions towards developing countries has increased the uncertainty in fossil fuel emissions. Shifts in the patterns of climate variability, e.g., toward Central Pacific 'Modoki' El Ninos, can intensify the magnitude and extend of droughts, e.g., 2005 and 2010 Amazonian droughts, leading to increased fires and reduction of GPP while modulating atmosphere-ocean pCO2 exchange across entire ocean basins. In order to quantify the role of spatio-temporal patterns of anthropogenic and natural carbon fluxes in controlling atmospheric CO2, we will build upon the success of the Carbon Monitoring System Flux Pilot Project (CMS-Flux) initiated in Phase I and continued in Phase II.
We propose to produce observationally-constrained and spatially-explicit 'bottom-up' estimates of anthropogenic, oceanic, and terrestrial carbon fluxes using the CMS-Flux system balanced against the observed atmospheric growth rate from 2010-2015. These estimates are a continuation of anthropogenic emissions from the Fossil Fuel Assimilation System (FFDAS), assimilated oceanic pCO2 fluxes from ECCO2-Darwin, and terrestrial ecosystem fluxes from CASA-GFED3 model and the MsTMIP ensemble models. While supported by separately funded NASA activities, these terrestrial ecosystem fluxes will be modified to be consistent with a fully balanced carbon cycle. These carbon fluxes will be subsequently updated by CMS-Flux constrained by GOSAT and OCO-2 xCO2 observations from 2010-2015.
We propose to assimilate ancillary satellite observations of CO and NO2 from MOPITT and OMI into CMS-Flux in order to attribute posterior fluxes to combustion and industrial carbon fluxes, respectively. These estimates exploit the inherent capacity of CMS-Flux to assimilate both passive and chemically active atmospheric constituents within the same framework.
Building upon the analysis in previous CMS-Flux estimates, we will further investigate the correlation of climate variability, especially drought, on regional carbon fluxes and how they modulate the atmospheric CO2 growth rate. Using these estimates of CO and NO2 emissions, we will attribute the variability of those carbon fluxes to combustion processes. Given the breadth of work, we expect the proposal to cost 500K/year. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Participants: |
Kevin Bowman, JPL | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project URL(s): |
http://cmsflux.jpl.nasa.gov | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data Products: |
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Publications: |
Bowman, K. W., Liu, J., Bloom, A. A., Parazoo, N. C., Lee, M., Jiang, Z., Menemenlis, D., Gierach, M. M., Collatz, G. J., Gurney, K. R., Wunch, D. 2017. Global and Brazilian Carbon Response to El Nino Modoki 2011-2010. Earth and Space Science. 4(10), 637-660. DOI: 10.1002/2016EA000204 Liu, J., Bowman, K. W., Lee, M. 2016. Comparison between the Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF) and 4D-Var in atmospheric CO 2 flux inversion with the Goddard Earth Observing System-Chem model and the observation impact diagnostics from the LETKF. Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 121(21), 13,066-13,087. DOI: 10.1002/2016JD025100 Liu, J., Bowman, K. W., Schimel, D. S., Parazoo, N. C., Jiang, Z., Lee, M., Bloom, A. A., Wunch, D., Frankenberg, C., Sun, Y., O'Dell, C. W., Gurney, K. R., Menemenlis, D., Gierach, M., Crisp, D., Eldering, A. 2017. Contrasting carbon cycle responses of the tropical continents to the 2015-2016 El Nino. Science. 358(6360). DOI: 10.1126/science.aam5690 Liu, J., Bowman, K. W., Schimel, D., Parazoo, N. C., Jiang, Z., Lee, M., Bloom, A. A., Wunch, D., Frankenberg, C., Sun, Y., O'Dell, C. W., Gurney, K. R., Menemenlis, D., Gierach, M., Crisp, D., Eldering, A. 2018. Response to Comment on "Contrasting carbon cycle responses of the tropical continents to the 2015-2016 El Nino". Science. 362(6418), eaat1211. DOI: 10.1126/science.aat1211 Liu, J., Bowman, K., Parazoo, N. C., Bloom, A. A., Wunch, D., Jiang, Z., Gurney, K. R., Schimel, D. 2018. Detecting drought impact on terrestrial biosphere carbon fluxes over contiguous US with satellite observations. Environmental Research Letters. 13(9), 095003. DOI: 10.1088/1748-9326/aad5ef Ott, L. E., Pawson, S., Collatz, G. J., Gregg, W. W., Menemenlis, D., Brix, H., Rousseaux, C. S., Bowman, K. W., Liu, J., Eldering, A., Gunson, M. R., Kawa, S. R. 2015. Assessing the magnitude of CO2flux uncertainty in atmospheric CO2records using products from NASA's Carbon Monitoring Flux Pilot Project. Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 120(2), 734-765. DOI: 10.1002/2014JD022411 Schwalm, C. R., Huntzinger, D. N., Fisher, J. B., Michalak, A. M., Bowman, K., Ciais, P., Cook, R., El-Masri, B., Hayes, D., Huang, M., Ito, A., Jain, A., King, A. W., Lei, H., Liu, J., Lu, C., Mao, J., Peng, S., Poulter, B., Ricciuto, D., Schaefer, K., Shi, X., Tao, B., Tian, H., Wang, W., Wei, Y., Yang, J., Zeng, N. 2015. Toward "optimal" integration of terrestrial biosphere models. Geophysical Research Letters. 42(11), 4418-4428. DOI: 10.1002/2015GL064002 Liu, J., Bowman, K. 2016. A method for independent validation of surface fluxes from atmospheric inversion: Application to CO 2. Geophysical Research Letters. 43(7), 3502-3508. DOI: 10.1002/2016GL067828 Worden, J. R., Turner, A. J., Bloom, A., Kulawik, S. S., Liu, J., Lee, M., Weidner, R., Bowman, K., Frankenberg, C., Parker, R., Payne, V. H. 2015. Quantifying lower tropospheric methane concentrations using GOSAT near-IR and TES thermal IR measurements. Atmospheric Measurement Techniques. 8(8), 3433-3445. DOI: 10.5194/amt-8-3433-2015 Liu, J., Bowman, K. W., Henze, D. K. 2015. Source-receptor relationships of column-average CO2and implications for the impact of observations on flux inversions. Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 120(10), 5214-5236. DOI: 10.1002/2014JD022914 Zhang, X., Gurney, K. R., Rayner, P., Liu, Y., Asefi-Najafabady, S. 2014. Sensitivity of simulated CO<sub>2</sub> concentration to regridding of global fossil fuel CO<sub>2</sub> emissions. Geoscientific Model Development. 7(6), 2867-2874. DOI: 10.5194/gmd-7-2867-2014 Asefi-Najafabady, S., Rayner, P. J., Gurney, K. R., McRobert, A., Song, Y., Coltin, K., Huang, J., Elvidge, C., Baugh, K. 2014. A multiyear, global gridded fossil fuel CO2emission data product: Evaluation and analysis of results. Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 119(17), 10,213-10,231. DOI: 10.1002/2013JD021296 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Archived Data Citations: |
Kevin Bowman(2017), Carbon Monitoring System Flux for Posterior Fire Carbon L4 V1, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed [Data Access Date] 10.5067/N3HM4V0JZVLB
Kevin Bowman(2017), Carbon Monitoring System Flux for Shipping, Aviation, and Chemical Sources L4 V1, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed [Data Access Date] 10.5067/RLT7JTCRJ11M Kevin Bowman(2017), Carbon Monitoring System Flux from the Net Ecosystem Exchange L4 V1, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed [Data Access Date] 10.5067/4ACY6GOWQ7BB Kevin Bowman(2017), Carbon Monitoring System Flux for Posterior Total Carbon L4 V1, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed [Data Access Date] 10.5067/QCBSYYY4CENP Kevin Bowman(2017), Carbon Monitoring System Flux for Prior Total Carbon L4 V1, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed [Data Access Date] 10.5067/F0JBNZ5QYWY6 Kevin Bowman(2017), Carbon Monitoring System Carbon Flux for Fire L4 V1, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed [Data Access Date] 10.5067/3C1Y3EJB1E7Q Kevin Bowman(2017), Carbon Monitoring System Flux for Fossil Fuel L4 V1, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed [Data Access Date] 10.5067/JC6BC3CPEJXQ Kevin Bowman(2017), Carbon Monitoring System Flux for Ocean Carbon L4 V1, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed [Data Access Date] 10.5067/96SSC2AOLE3Z Kevin Bowman (2020), Carbon Monitoring System Carbon Flux from the Net Biome Exchange Prior L4 V2, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed: [Data Access Date], 10.5067/3DVX5KRI8AYL Kevin Bowman (2017), Carbon Monitoring System Carbon Flux for Ocean Prior L4 V2, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed: [Data Access Date], 10.5067/MYWVXT4RWQO3 Kevin Bowman (2020), Carbon Monitoring System Carbon Flux from the Net Biome Exchange L4 V2, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed: [Data Access Date], 10.5067/ZQQ4M53CP6L2 Kevin Bowman (2017), Carbon Monitoring System Carbon Flux for Fire L4 V2, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed: [Data Access Date], 10.5067/HO07ZJEQBMHE Kevin Bowman (2020), Carbon Monitoring System Carbon Flux Total L4 V2, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed: [Data Access Date], 10.5067/71F2I0PR2ISD Kevin Bowman (2020), Carbon Monitoring System Carbon Flux for Fossil Fuel Prior L4 V2, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed: [Data Access Date], 10.5067/JHP9Q8DBRQCB | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
2015 NASA Carbon Cycle & Ecosystems Joint Science Workshop Poster(s)
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5th NACP All-Investigators Meeting Posters (2015): |
Fatoyinbo (CMS 2014) (2014) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project Title: | Total Carbon Estimation in African Mangroves and Coastal Wetlands in Preparation for REDD and Blue Carbon Credits | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Science Team |
Temilola (Lola) Fatoyinbo, NASA GSFC
(Project Lead)
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Solicitation: | NASA: Carbon Monitoring System (2014) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Successor Projects: | Fatoyinbo (CMS 2016) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abstract: |
Coastal Blue Carbon ecosystems such as mangroves, salt marshes and seagrass beds have the highest total carbon densities of all ecosystems. Although they only represent 3% of the total forest area, carbon emissions from mangrove destruction at current rates could be equivalent to 10% of carbon emissions from deforestation. The high carbon sequestration coupled with the high risk of destruction make mangroves a prime candidate for carbon mitigation initiatives such as the United Nations Collaborative Programme on Reducing Emissions from Deforestation and Degradation in Developing Countries (UN-REDD and REDD+).
In mangroves especially, the extreme difficulty of the terrain has hindered the establishment of sufficient field plots needed to accurately measure carbon on the scale necessary to relate remotely sensed measurements with field measurements at accuracies of 10% to 20% as required for Monitoring, Reporting and Verification (MRV) activities. Furthermore, there is a large gap in knowledge in African mangrove ecosystems.
We propose to develop a Mangrove Total Carbon Monitoring system in Gabon, Tanzania and Mozambique, three countries that are investing heavily in scientific and logistical aspects of developing MRV systems, through cooperation of the local governments and scientific institutions with international organizations such as the WWF, the UN-REDD programme, USAID, SilvaCarbon and Global Earth Observations-Forest Carbon Tracking (GEO-FCT). In Mozambique and Tanzania, The East Africa Carbon Mangrove Project was recently initiated by the US Forest Service on behalf of USAID to address carbon cycle issues relative to mangroves. The Zambezi River delta in Mozambique has been selected by WWF Mozambique and implemented by the US Forest Service as a baseline study on carbon stocks in mangroves to provide the basis for inclusion of mangroves in the Mozambique national REDD+ strategy. Through its strategic plan, Le Gabon Emergent, the Government of Gabon has committed to pursue sustainable development and a Gabon Forest Carbon Assessment has been initialized across the country. As part of these 3 initiatives there will be airborne lidar data acquired and made available in mangrove sites in all three countries.
We will use a suite of commercial off-the-shelf datasets to estimate forest biomass, extend and cover change over time, including airborne LiDAR, Synthetic Aperture Radar (SAR) and Very High Resolution optical (VHR). Our proposed methodology takes into account that most MRV systems require repeated measurements of carbon stocks and acquiring airborne lidar data on a regular timeframe is costly and impractical. Thus we propose to use commercial spaceborne data from optical sensors as well as Synthetic Aperture Radar (SAR) missions. We will to use the most advanced 3-D remote sensing technology - Polarimetric Interferometric SAR or Pol-InSAR - as an operational technology that can augment, or even replace, costly acquisitions of Lidar data for MRV activities. We propose a 3D mapping methodology to quantitatively characterize forest structure and extent as well as change over time and to inform the field measurements site stratification and location.
Our research strategy consists in using the airborne lidar to upscale field estimates of biomass to a larger scale and enable validation of TanDEM-X derived estimates of canopy height and biomass. We will develop a present day mangrove extent map using Landsat, SAR (ALOS-2) and Very high Resolution commercial optical data then adapt global forest change mapping algorithms to include mangrove forests and develop a timeseries of mangrove change in all three countries from 1990 to the present day.
Finally we will coordinate a Mangrove Carbon Working Group composed of in-country and US experts to coordinate, disseminate and inform field, remote sensing and GIS experts on the use and generation of the data products from this study. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Participants: |
Temilola (Lola) Fatoyinbo, NASA GSFC | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project URL(s): | None provided. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data Products: |
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Publications: |
Fatoyinbo, T., Feliciano, E. A., Lagomasino, D., Lee, S. K., Trettin, C. 2018. Estimating mangrove aboveground biomass from airborne LiDAR data: a case study from the Zambezi River delta. Environmental Research Letters. 13(2), 025012. DOI: 10.1088/1748-9326/aa9f03 Lagomasino, D., Fatoyinbo, T., Lee, S., Feliciano, E., Trettin, C., Shapiro, A., Mangora, M. M. 2019. Measuring mangrove carbon loss and gain in deltas. Environmental Research Letters. 14(2), 025002. DOI: 10.1088/1748-9326/aaf0de Simard, M., Fatoyinbo, L., Smetanka, C., Rivera-Monroy, V. H., Castaneda-Moya, E., Thomas, N., Van der Stocken, T. 2018. Mangrove canopy height globally related to precipitation, temperature and cyclone frequency. Nature Geoscience. 12(1), 40-45. DOI: 10.1038/s41561-018-0279-1 Lagomasino, D., Fatoyinbo, T., Lee, S., Simard, M. 2015. High-resolution forest canopy height estimation in an African blue carbon ecosystem. Remote Sensing in Ecology and Conservation. 1(1), 51-60. DOI: 10.1002/rse2.3 Lee, S., Fatoyinbo, T. E. 2015. TanDEM-X Pol-InSAR Inversion for Mangrove Canopy Height Estimation. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 8(7), 3608-3618. DOI: 10.1109/JSTARS.2015.2431646 Lagomasino, D., Fatoyinbo, T., Lee, S., Feliciano, E., Trettin, C., Simard, M. 2016. A Comparison of Mangrove Canopy Height Using Multiple Independent Measurements from Land, Air, and Space. Remote Sensing. 8(4), 327. DOI: 10.3390/rs8040327 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Archived Data Citations: |
Lagomasino, D., T. Fatoyinbo, S. Lee, E. Feliciano, M. Simard, and C. Trettin. 2016. CMS: Mangrove Canopy Height Estimates from Remote Imagery, Zambezi Delta, Mozambique. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1357
Lagomasino, D., and T. Fatoyinbo. 2016. CMS: Mangrove Canopy Height from High-resolution Stereo Image Pairs, Mozambique, 2012. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1327 Lagomasino, D., T. Fatoyinbo, S. Lee, E. Feliciano, C. Trettin, and M.C. Hansen. 2017. CMS: Mangrove Canopy Characteristics and Land Cover Change, Tanzania, 1990-2014. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1377 Fatoyinbo, T., and C. Trettin. 2017. CMS: LiDAR Data for Mangrove Forests in the Zambezi River Delta, Mozambique, 2014. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1521 Fatoyinbo, T., E. Feliciano, D. Lagomasino, S. Lee, and C. Trettin. 2017. CMS: Aboveground Biomass for Mangrove Forest, Zambezi River Delta, Mozambique. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1522 Simard, M., T. Fatoyinbo, C. Smetanka, V.H. Rivera-monroy, E. Castaneda, N. Thomas, and T. Van der stocken. 2019. Global Mangrove Distribution, Aboveground Biomass, and Canopy Height. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1665 Lagomasino, D., T. Fatoyinbo, S. Lee, E. Feliciano, C. Trettin, A. Shapiro, and M. Mwita. 2019. CMS: Mangrove Forest Cover Extent and Change across Major River Deltas, 2000-2016. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1670 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Outreach Activities: |
NASA Earth Observatory Image of the Day: Below the Mangrove Canopy June 1, 2017 NASA Earth Observatory Notes from the field: Mangrove Carbon With a Grain of Salt March 22, 2017 NASA Earth Science News Team: NASA, Partner Space Agencies Measure Forests In Gabon Feb 25, 2016 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
2015 NASA Carbon Cycle & Ecosystems Joint Science Workshop Poster(s)
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Ganguly (CMS 2014) (2014) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project Title: | Reducing Uncertainties in Satellite-Derived Forest Aboveground Biomass Estimates Using a High Resolution Forest Cover Map | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Science Team |
Sangram Ganguly, Rhombus Power Inc.
(Project Lead)
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Solicitation: | NASA: Carbon Monitoring System (2014) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abstract: |
Several studies to date have provided an extensive knowledge base for estimating forest aboveground biomass (AGB) and recent advances in space-based modeling of the 3-D canopy structure, combined with canopy reflectance measured by passive optical sensors and radar backscatter, are providing improved satellite-derived AGB density mapping for large scale carbon monitoring applications. A key limitation in forest AGB estimation from remote sensing, however, is the large uncertainty in forest cover estimates from the coarse-to-medium resolution satellite-derived land cover maps (present resolution is limited to 30-m of the USGS NLCD Program). As part of our CMS Phase II activities, we have demonstrated the use of Landsat-based estimates of Leaf Area Index and ICESat Geoscience Laser Altimeter System (GLAS) derived canopy heights for estimating AGB at a 30-m spatial resolution, which compare relatively well with inventory based plot level estimates. However, uncertainties in forest cover estimates at the Landsat scale result in high uncertainties for AGB estimation, predominantly in heterogeneous forest and urban landscapes. We have successfully tested an approach using a machine learning algorithm and High-Performance-Computing with NAIP air-borne imagery data for mapping tree cover at 1-m over California and Maryland. In a comparison with high resolution LiDAR data available over selected regions in the two states, we found our results to be promising both in terms of accuracy as well as our ability to scale nationally. In this project, we propose to estimate forest cover for the continental US at spatial resolution of 1-m in support of reducing uncertainties in the AGB estimation. The generated 1-m forest cover map will be aggregated to the Landsat spatial grid to demonstrate differences in AGB estimates (pixel-level AGB density, total AGB at aggregated scales like ecoregions and counties) when using a native 30-m forest cover map versus a 30-m map derived from a higher resolution dataset. The process will also be complemented with a LiDAR derived AGB estimate at the 30-m scale to aid in true validation. The proposed work will substantially contribute to filling the gaps in ongoing NASA CMS research and help quantifying the errors and uncertainties in NASA CMS products. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Participants: |
Sangram Ganguly, Rhombus Power Inc. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project URL(s): | None provided. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data Products: |
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Publications: |
Basu, S., Ganguly, S., Mukhopadhyay, S., DiBiano, R., Karki, M., Nemani, R. 2015. DeepSat. Proceedings of the 23rd SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems. DOI: 10.1145/2820783.2820816 Basu, S., Karki, M., Ganguly, S., DiBiano, R., Mukhopadhyay, S., Gayaka, S., Kannan, R., Nemani, R. 2016. Learning Sparse Feature Representations Using Probabilistic Quadtrees and Deep Belief Nets. Neural Processing Letters. 45(3), 855-867. DOI: 10.1007/s11063-016-9556-4 Boyda, E., Basu, S., Ganguly, S., Michaelis, A., Mukhopadhyay, S., Nemani, R. R. 2017. Deploying a quantum annealing processor to detect tree cover in aerial imagery of California. PLOS ONE. 12(2), e0172505. DOI: 10.1371/journal.pone.0172505 Choi, S., Kempes, C. P., Park, T., Ganguly, S., Wang, W., Xu, L., Basu, S., Dungan, J. L., Simard, M., Saatchi, S. S., Piao, S., Ni, X., Shi, Y., Cao, C., Nemani, R. R., Knyazikhin, Y., Myneni, R. B. 2016. Application of the metabolic scaling theory and water-energy balance equation to model large-scale patterns of maximum forest canopy height. Global Ecology and Biogeography. 25(12), 1428-1442. DOI: 10.1111/geb.12503 Basu, s., M. Karki, S. Ganguly, R. DiBiano, S. Mukhopadhyay, R. Nemani.2015. Learning Sparse Feature Representations using Probabilistic Quadtrees and Deep Belief Nets, European Symposium on Artificial Neural Networks, ESANN 2015 https://www.elen.ucl.ac.be/esann/proceedings/papers.php?ann=2015 Basu, S., Ganguly, S., Nemani, R. R., Mukhopadhyay, S., Zhang, G., Milesi, C., Michaelis, A., Votava, P., Dubayah, R., Duncanson, L., Cook, B., Yu, Y., Saatchi, S., DiBiano, R., Karki, M., Boyda, E., Kumar, U., Li, S. 2015. A Semiautomated Probabilistic Framework for Tree-Cover Delineation From 1-m NAIP Imagery Using a High-Performance Computing Architecture. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 53(10), 5690-5708. DOI: 10.1109/TGRS.2015.2428197 Zhang, G., Ganguly, S., Nemani, R. R., White, M. A., Milesi, C., Hashimoto, H., Wang, W., Saatchi, S., Yu, Y., Myneni, R. B. 2014. Estimation of forest aboveground biomass in California using canopy height and leaf area index estimated from satellite data. Remote Sensing of Environment. 151, 44-56. DOI: 10.1016/j.rse.2014.01.025 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
2015 NASA Carbon Cycle & Ecosystems Joint Science Workshop Poster(s) |
Greenberg (CMS 2014) (2014) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project Title: | Reducing Uncertainties in Estimating California's Forest Carbon Stocks | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Science Team |
Jonathan Greenberg, University of Nevada
(Project Lead)
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Solicitation: | NASA: Carbon Monitoring System (2014) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Successor Projects: | Greenberg (CMS 2016) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abstract: |
We propose to create a prototype Carbon Monitoring System (CMS) for the state of California, with the goal of estimating the mean tree-sequestered above-ground biomass AGB) using various remote sensing techniques for the period of 2005 to 2015 at 30m resolution, and determine the spatially explicit uncertainty in these estimates. One of the key characteristics of this CMS will be a detailed propagation of error analysis for both the field and remote sensing steps. We will investigate and compare state-of-the-art AGB estimation approaches applied to commercial LiDAR and Worldview-2, as well as dense time series of Landsat 4 8 imagery. The CMS will be developed with future-proofing in mind: new techniques, as they become available, will be easily integrated into the system and fused with previous techniques. All models and data products will be released under open content/open source licenses to maximize the utility of the research to the wider community. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Participants: |
Jonathan Greenberg, University of Nevada | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project URL(s): | None provided. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data Products: |
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Publications: |
Xu, Q., Man, A., Fredrickson, M., Hou, Z., Pitkanen, J., Wing, B., Ramirez, C., Li, B., Greenberg, J. A. 2018. Quantification of uncertainty in aboveground biomass estimates derived from small-footprint airborne LiDAR. Remote Sensing of Environment. 216, 514-528. DOI: 10.1016/j.rse.2018.07.022 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Archived Data Citations: |
Xu, Q., A. Man, M.M. Fredrickson, Z. Hou, J. Pitkanen, B. Wing, C. Ramirez, B. Li, and J. Greenberg. 2018. LiDAR-Derived Aboveground Biomass and Uncertainty for California Forests, 2005-2014. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1537
Parra, A., and J.A. Greenberg. 2021. CMS: Vegetative Lifeform Cover from Landsat SR for CONUS, 1984-2018. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1809 |
Hudak (CMS 2014) (2014) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project Title: | Prototyping A Methodology To Develop Regional-Scale Forest Aboveground Biomass Carbon Maps Predicted From Landsat Time Series, Trained From Field and Lidar Data Collections, And Independently Validated With FIA Data | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Science Team |
Andrew (Andy) Hudak, USDA Forest Service
(Project Lead)
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Solicitation: | NASA: Carbon Monitoring System (2014) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Successor Projects: | Hudak (CMS 2018) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abstract: |
Current Monitoring Reporting and Verification (MRV) needs cannot be met by using only available NASA satellite data products, but must be integrated with commercial off-the-shelf technologies. The exceptional sensitivity of commercial, airborne scanning lidar data to forest canopy structure has made it the best remote sensing technology for predicting vegetation attributes, including biomass. We propose to use multiple, landscape-level lidar datasets, previously acquired in conjunction with project-level field plot datasets for model calibration/validation, to predict aboveground biomass stores across representative vegetation types in the northwestern USA. The predicted biomass maps will serve as training area for upscaling biomass carbon predictions to the regional level, as predicted from Landsat time series imagery processed through LandTrendr. Regional maps will be validated with FIA data summarized at the county level, along with error statistics. Bias between biomass predictions and FIA observations summarized for the representative vegetation types will be quantified, and bias corrections applied, with the goal of maintaining a transparent record of bias corrections at the county level. We envision a lidar and field plot database that can continue to be updated as new project-level forest inventory data are collected. This strategy will actively engage forest managers by utilizing existing data collected by and maintained by land managers of the US Forest Service (USFS) and other public and private stakeholders. Our chosen study region is the northwestern USA, where multiple commercial lidar and field plot datasets exist, LandTrendr data products are farthest along in the production line, and steep environmental gradient provide an exceptional diversity in vegetation types. The cumulative area of LiDAR collections across multiple ownerships in the northwestern USA has reached the point that land managers of the USFS and other stakeholders need to develop a strategy for how to utilize LiDAR for improved regional inventory, and because these inventories are the initial conditions for simulation modeling of future conditions, the strategy will result in more accurate estimates of projected conditions. We have assembled and consistently processed field plot and lidar datasets at >21 landscape-level project areas distributed along a broad climate gradient across the northwestern USA from temperate rainforest to cold desert. We propose to employ imputation as our predictive modeling strategy because it assigns actual ground observations at representative sample locations, to unsampled locations. Further, imputation modeling is firmly ensconced within the forest management community, and has been used for decades to assign stand attributes from reference stands to target stands. Therefore, forest and rangeland managers of the USFS and other major public and private land management stakeholders will have little difficulty buying in to our proposed methodology, and would benefit enormously by making more effective use of available LiDAR and ground inventory data. Fortunately, the USFS has also developed a carbon management capability with greater utility to local forest managers: the carbon accounting tool of the Forest Vegetation Simulator (FVS) (http://www.fs.fed.us/fmsc/fvs/). FVS remains freely available, is now open source (Open-FVS), is approved by the American Carbon Registry to estimate carbon stock changes, and provides the option of climate change projections using Climate-FVS. Our chosen modeling methods and tools lend themselves to transparency and verifiability. Our goal is to develop a prototype CMS that works with acceptable accuracy, objectivity, transparency, and reproducibility in the northwestern USA, it will be ready for replication and application elsewhere in the USA, and globally with ties to SilvaCarbon and REDD+. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Participants: |
Renate Bush, U.S. Forest Service Region 1 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project URL(s): |
https://www.fs.fed.us/rmrs/projects/prototyping-methodology-map-regional-aboveground-biomass-carbon-lidar-and-landsat-image | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data Products: |
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Publications: |
Fekety, P. A., Crookston, N. L., Hudak, A. T., Filippelli, S. K., Vogeler, J. C., Falkowski, M. J. 2020. Hundred year projected carbon loads and species compositions for four National Forests in the northwestern USA. Carbon Balance and Management. 15(1). DOI: 10.1186/s13021-020-00140-9 Fekety, P. A., Falkowski, M. J., Hudak, A. T. 2015. Temporal transferability of LiDAR-based imputation of forest inventory attributes. Canadian Journal of Forest Research. 45(4), 422-435. DOI: 10.1139/cjfr-2014-0405 Fekety, P. A., Falkowski, M. J., Hudak, A. T., Jain, T. B., Evans, J. S. 2018. Transferability of Lidar-derived Basal Area and Stem Density Models within a Northern Idaho Ecoregion. Canadian Journal of Remote Sensing. 44(2), 131-143. DOI: 10.1080/07038992.2018.1461557 Fekety, P. A., Sadak, R. B., Sauder, J. D., Hudak, A. T., Falkowski, M. J. 2019. Predicting forest understory habitat for Canada lynx using LIDAR data. Wildlife Society Bulletin. 43(4), 619-629. DOI: 10.1002/wsb.1018 Filippelli, S. K., Falkowski, M. J., Hudak, A. T., Fekety, P. A., Vogeler, J. C., Khalyani, A. H., Rau, B. M., Strand, E. K. 2020. Monitoring pinyon-juniper cover and aboveground biomass across the Great Basin. Environmental Research Letters. 15(2), 025004. DOI: 10.1088/1748-9326/ab6785 Fusco, E. J., Rau, B. M., Falkowski, M., Filippelli, S., Bradley, B. A. 2019. Accounting for aboveground carbon storage in shrubland and woodland ecosystems in the Great Basin. Ecosphere. 10(8). DOI: 10.1002/ecs2.2821 Hudak, A. T., Fekety, P. A., Kane, V. R., Kennedy, R. E., Filippelli, S. K., Falkowski, M. J., Tinkham, W. T., Smith, A. M. S., Crookston, N. L., Domke, G. M., Corrao, M. V., Bright, B. C., Churchill, D. J., Gould, P. J., McGaughey, R. J., Kane, J. T., Dong, J. 2020. A carbon monitoring system for mapping regional, annual aboveground biomass across the northwestern USA. Environmental Research Letters. 15(9), 095003. DOI: 10.1088/1748-9326/ab93f9 Sanchez-Lopez, N., Boschetti, L., Hudak, A. 2018. Semi-Automated Delineation of Stands in an Even-Age Dominated Forest: A LiDAR-GEOBIA Two-Stage Evaluation Strategy. Remote Sensing. 10(10), 1622. DOI: 10.3390/rs10101622 Sanchez-Lopez, N., Boschetti, L., Hudak, A. T. 2019. Reconstruction of the disturbance history of a temperate coniferous forest through stand-level analysis of airborne LiDAR data. Forestry: An International Journal of Forest Research. DOI: 10.1093/forestry/cpz048 Stitt, J. M., Hudak, A. T., Silva, C. A., Vierling, L. A., Vierling, K. T. 2021. Characterizing individual tree-level snags using airborne lidar-derived forest canopy gaps within closed-canopy conifer forests. Methods in Ecology and Evolution. 13(2), 473-484. DOI: 10.1111/2041-210X.13752 Stitt, J. M., Hudak, A. T., Silva, C. A., Vierling, L. A., Vierling, K. T. 2022. Evaluating the Use of Lidar to Discern Snag Characteristics Important for Wildlife. Remote Sensing. 14(3), 720. DOI: 10.3390/rs14030720 Tinkham, W. T., Mahoney, P. R., Hudak, A. T., Domke, G. M., Falkowski, M. J., Woodall, C. W., Smith, A. M. 2018. Applications of the United States Forest Inventory and Analysis dataset: a review and future directions. Canadian Journal of Forest Research. 48(11), 1251-1268. DOI: 10.1139/cjfr-2018-0196 Deo, R. K., Froese, R. E., Falkowski, M. J., Hudak, A. T. 2016. Optimizing Variable Radius Plot Size and LiDAR Resolution to Model Standing Volume in Conifer Forests. Canadian Journal of Remote Sensing. 42(5), 428-442. DOI: 10.1080/07038992.2016.1220826 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Archived Data Citations: |
Fekety, P.A., and A.T. Hudak. 2019. Annual Aboveground Biomass Maps for Forests in the Northwestern USA, 2000-2016. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1719
Filippelli, S.K., M.J. Falkowski, A.T. Hudak, and P.A. Fekety. 2020. CMS: Pinyon-Juniper Forest Live Aboveground Biomass, Great Basin, USA, 2000-2016. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1755 Fekety, P.A., A.T. Hudak and B.C. Bright. 2020. Tree and stand attributes for 'A carbon monitoring system for mapping regional, annual aboveground biomass across the northwestern USA'. Fort Collins, CO: Forest Service Research Data Archive. DOI: 10.2737/RDS-2020-0026. Fekety, P.A., and A.T. Hudak. 2020. LiDAR Derived Forest Aboveground Biomass Maps, Northwestern USA, 2002-2016. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1766 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
2015 NASA Carbon Cycle & Ecosystems Joint Science Workshop Poster(s)
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Hurtt (CMS 2014) (2014) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project Title: | High-Resolution Carbon Monitoring and Modeling: Continuing Prototype Development and Deployment | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Science Team |
George Hurtt, University of Maryland
(Project Lead)
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Solicitation: | NASA: Carbon Monitoring System (2014) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Precursor Projects: | Dubayah (CMS 2013) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Successor Projects: | Hurtt (CMS 2016) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abstract: |
The overall goal of our project is the continuing development of a framework for estimating high-resolution carbon stocks and dynamics and future carbon sequestration potential using remote sensing and ecosystem modeling linked with existing field observation systems such as the USFS Forest Inventory. In particular, we seek to demonstrate an approach that provides the basis for the rapid expansion from Maryland to nearby states, and which additionally enables the monitoring of annualized changes in stocks through time at fine spatial resolution. We believe this build-out is possible today and is a critical step in the development of a national CMS. Specifically we will address the following objectives: (1) Improve our existing methodology for carbon stock estimation and uncertainty based on lessons learned from our Phase 2 study; (2) Provide wall-to-wall, high-resolution estimates of carbon stocks and their uncertainties for the 3-state region of Pennsylvania, Delaware and Maryland; (3) Initialize and run a prognostic ecosystem model for carbon at high-spatial resolution over multiple eastern states; (4) Validate national biomass maps using Forest Inventory and Analysis (FIA) data and high-resolution biomass maps over an expanded domain; (5) Develop and test methods for monitoring changes in carbon stocks through time using repeat lidar data, satellite imagery, forest inventory data, and remote sensing driven mechanistic modeling; (6) Demonstrate MRV efficacy to meet stakeholder needs in our 3-state region, and a vision for future national-scale deployment. Our work has followed a logical expansion of effort, from proof-of concept starting with just two counties in our Phase 1 pilot study, to an entire state (24 counties) in Phase 2. This research has emphatically demonstrated the feasibility of large-scale mapping using airborne lidar. We propose to build on these efforts to encompass another qualitative increase in spatial extent, new MRV-relevant product prototyping, and a vision for future operational deployment of MRV systems that are responsive to local, national and international interests in management and policy. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Participants: |
Elliott Campbell, Maryland Department of Natural Resources | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project URL(s): | None provided. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data Products: |
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Publications: |
Datta, A., Banerjee, S., Finley, A. O., Hamm, N. A. S., Schaap, M. 2016. Nonseparable dynamic nearest neighbor Gaussian process models for large spatio-temporal data with an application to particulate matter analysis. The Annals of Applied Statistics. 10(3). DOI: 10.1214/16-AOAS931 Dolan, K. A., Hurtt, G. C., Flanagan, S. A., Fisk, J. P., Sahajpal, R., Huang, C., Page, Y. L., Dubayah, R., Masek, J. G. 2017. Disturbance Distance: quantifying forests' vulnerability to disturbance under current and future conditions. Environmental Research Letters. 12(11), 114015. DOI: 10.1088/1748-9326/aa8ea9 Finley, A. O., Banerjee, S., E.Gelfand, A. 2015. spBayesfor Large Univariate and Multivariate Point-Referenced Spatio-Temporal Data Models. Journal of Statistical Software. 63(13). DOI: 10.18637/jss.v063.i13 Finley, A. O., Banerjee, S., Weiskittel, A. R., Babcock, C., Cook, B. D. 2014. Dynamic spatial regression models for space-varying forest stand tables. Environmetrics. 25(8), 596-609. DOI: 10.1002/env.2322 Huang, W., Dolan, K., Swatantran, A., Johnson, K., Tang, H., O'Neil-Dunne, J., Dubayah, R., Hurtt, G. 2019. High-resolution mapping of aboveground biomass for forest carbon monitoring system in the Tri-State region of Maryland, Pennsylvania and Delaware, USA. Environmental Research Letters. 14(9), 095002. DOI: 10.1088/1748-9326/ab2917 Hurtt, G., Zhao, M., Sahajpal, R., Armstrong, A., Birdsey, R., Campbell, E., Dolan, K., Dubayah, R., Fisk, J. P., Flanagan, S., Huang, C., Huang, W., Johnson, K., Lamb, R., Ma, L., Marks, R., O'Leary, D., O'Neil-Dunne, J., Swatantran, A., Tang, H. 2019. Beyond MRV: high-resolution forest carbon modeling for climate mitigation planning over Maryland, USA. Environmental Research Letters. 14(4), 045013. DOI: 10.1088/1748-9326/ab0bbe Itter, M. S., Finley, A. O., D'Amato, A. W., Foster, J. R., Bradford, J. B. 2017. Variable effects of climate on forest growth in relation to climate extremes, disturbance, and forest dynamics. Ecological Applications. 27(4), 1082-1095. DOI: 10.1002/eap.1518 Johnson, K. D., Birdsey, R., Cole, J., Swatantran, A., O'Neil-Dunne, J., Dubayah, R., Lister, A. 2015. Integrating LIDAR and forest inventories to fill the trees outside forests data gap. Environmental Monitoring and Assessment. 187(10). DOI: 10.1007/s10661-015-4839-1 Johnson, K. D., Birdsey, R., Finley, A. O., Swantaran, A., Dubayah, R., Wayson, C., Riemann, R. 2014. Integrating forest inventory and analysis data into a LIDAR-based carbon monitoring system. Carbon Balance and Management. 9(1). DOI: 10.1186/1750-0680-9-3 Johnson, K. D., Domke, G. M., Russell, M. B., Walters, B., Hom, J., Peduzzi, A., Birdsey, R., Dolan, K., Huang, W. 2017. Estimating aboveground live understory vegetation carbon in the United States. Environmental Research Letters. 12(12), 125010. DOI: 10.1088/1748-9326/aa8fdb Riemann, R., Liknes, G., O'Neil-Dunne, J., Toney, C., Lister, T. 2016. Comparative assessment of methods for estimating tree canopy cover across a rural-to-urban gradient in the mid-Atlantic region of the USA. Environmental Monitoring and Assessment. 188(5). DOI: 10.1007/s10661-016-5281-8 Tang, H., Ma, L., Lister, A., O'Neill-Dunne, J., Lu, J., Lamb, R. L., Dubayah, R., Hurtt, G. 2021. High-resolution forest carbon mapping for climate mitigation baselines over the RGGI region, USA. Environmental Research Letters. 16(3), 035011. DOI: 10.1088/1748-9326/abd2ef Finley, A. O., Banerjee, S., Zhou, Y., Cook, B. D., Babcock, C. 2017. Joint hierarchical models for sparsely sampled high-dimensional LiDAR and forest variables. Remote Sensing of Environment. 190, 149-161. DOI: 10.1016/j.rse.2016.12.004 Datta, A., Banerjee, S., Finley, A. O., Gelfand, A. E. 2016. On nearest-neighbor Gaussian process models for massive spatial data. WIREs Computational Statistics. 8(5), 162-171. DOI: 10.1002/wics.1383 Salazar, E., Hammerling, D., Wang, X., Sanso, B., Finley, A. O., Mearns, L. O. 2016. Observation-based blended projections from ensembles of regional climate models. Climatic Change. 138(1-2), 55-69. DOI: 10.1007/s10584-016-1722-1 Babcock, C., Finley, A. O., Cook, B. D., Weiskittel, A., Woodall, C. W. 2016. Modeling forest biomass and growth: Coupling long-term inventory and LiDAR data. Remote Sensing of Environment. 182, 1-12. DOI: 10.1016/j.rse.2016.04.014 Datta, A., Banerjee, S., Finley, A. O., Gelfand, A. E. 2016. Hierarchical Nearest-Neighbor Gaussian Process Models for Large Geostatistical Datasets. Journal of the American Statistical Association. 111(514), 800-812. DOI: 10.1080/01621459.2015.1044091 Flanagan, S., Hurtt, G., Fisk, J., Sahajpal, R., Hansen, M., Dolan, K., Sullivan, J., Zhao, M. 2016. Potential Vegetation and Carbon Redistribution in Northern North America from Climate Change. Climate. 4(1), 2. DOI: 10.3390/cli4010002 Hurtt, G. C., Thomas, R. Q., Fisk, J. P., Dubayah, R. O., Sheldon, S. L. 2016. The Impact of Fine-Scale Disturbances on the Predictability of Vegetation Dynamics and Carbon Flux. PLOS ONE. 11(4), e0152883. DOI: 10.1371/journal.pone.0152883 Babcock, C., Finley, A. O., Bradford, J. B., Kolka, R., Birdsey, R., Ryan, M. G. 2015. LiDAR based prediction of forest biomass using hierarchical models with spatially varying coefficients. Remote Sensing of Environment. 169, 113-127. DOI: 10.1016/j.rse.2015.07.028 Hamm, N. A. S., Finley, A. O., Schaap, M., Stein, A. 2015. A spatially varying coefficient model for mapping PM10 air quality at the European scale. Atmospheric Environment. 102, 393-405. DOI: 10.1016/j.atmosenv.2014.11.043 Huang, W., Swatantran, A., Johnson, K., Duncanson, L., Tang, H., O'Neil Dunne, J., Hurtt, G., Dubayah, R. 2015. Local discrepancies in continental scale biomass maps: a case study over forested and non-forested landscapes in Maryland, USA. Carbon Balance and Management. 10(1). DOI: 10.1186/s13021-015-0030-9 Junttila, V., Kauranne, T., Finley, A. 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Archived Data Citations: |
Hurtt, G.C., R.Q. Thomas, J. Fisk, R.O. Dubayah, and S.L. Sheldon. 2016. Canopy Height and Biomass from LiDAR Surveys at La Selva, Costa Rica, 1998 and 2005. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1312
O'Neil-Dunne, J. 2019. CMS: LiDAR-derived Tree Canopy Cover for States in the Northeast USA. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1334 Hurtt, G.C., M. Zhao, R. Sahajpal, A. Armstrong, R. Birdsey, E. Campbell, K. Dolan, R.O. Dubayah, J.P. Fisk, S. Flanagan, C. Huang, W. Huang, K. Johnson, R. Lamb, L. Ma, R. Marks, D. O'Leary III, J. O'Neil-Dunne, A. Swatantran, and H. Tang. 2019. Forest Aboveground Biomass and Carbon Sequestration Potential for Maryland, USA. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1660 Tang, H., L. Ma, A.J. Lister, J. O'Neil-Dunne, J. Lu, R. Lamb, R.O. Dubayah, and G.C. Hurtt. 2021. LiDAR Derived Biomass, Canopy Height, and Cover for New England Region, USA, 2015. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1854 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Outreach Activities: |
NASA has a traveling display called the Hyperwall consisting of a wall of multiple high definition screens displaying high resolution images simultaneously.
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2015 NASA Carbon Cycle & Ecosystems Joint Science Workshop Poster(s)
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Jacob (CMS 2014) (2014) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project Title: | High-Resolution Constraints on North American and Global Methane Sources Using Satellites | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Science Team |
Daniel Jacob, Harvard University
(Project Lead)
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Solicitation: | NASA: Carbon Monitoring System (2014) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Successor Projects: | Jacob (CMS 2016) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abstract: |
Our proposal will focus on the exploitation of GOSAT and TROPOMI data to better constrain anthropogenic and natural methane emissions at high resolution (0.25x0.33 deg) in North America and globally at (2x2.5 deg). Our work takes advantage of previous integration with CMS-Flux that uses a consistent 4DVAR capability and wetland emissions driven by common biogeochemical models and data. Products generated from this proposal will be used in collaboration with EPA scientists in integrating the information from bottom-up and top-down constraints on emissions. We anticipate a budget request of $300 K per year for three years. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Participants: |
Ramon Alvarez, Environmental Defense Fund | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project URL(s): | None provided. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data Products: |
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Publications: |
Ma, S., Worden, J. R., Bloom, A. A., Zhang, Y., Poulter, B., Cusworth, D. H., Yin, Y., Pandey, S., Maasakkers, J. D., Lu, X., Shen, L., Sheng, J., Frankenberg, C., Miller, C. E., Jacob, D. J. 2021. Satellite Constraints on the Latitudinal Distribution and Temperature Sensitivity of Wetland Methane Emissions. AGU Advances. 2(3). DOI: 10.1029/2021AV000408 Parker, R. J., Boesch, H., McNorton, J., Comyn-Platt, E., Gloor, M., Wilson, C., Chipperfield, M. P., Hayman, G. D., Bloom, A. A. 2018. Evaluating year-to-year anomalies in tropical wetland methane emissions using satellite CH4 observations. Remote Sensing of Environment. 211, 261-275. DOI: 10.1016/j.rse.2018.02.011 Sheng, J., Jacob, D. J., Maasakkers, J. D., Sulprizio, M. P., Zavala-Araiza, D., Hamburg, S. P. 2017. A high-resolution (0.1deg x 0.1deg) inventory of methane emissions from Canadian and Mexican oil and gas systems. Atmospheric Environment. 158, 211-215. DOI: 10.1016/j.atmosenv.2017.02.036 Turner, A. J., Frankenberg, C., Wennberg, P. O., Jacob, D. J. 2017. Ambiguity in the causes for decadal trends in atmospheric methane and hydroxyl. Proceedings of the National Academy of Sciences. 114(21), 5367-5372. DOI: 10.1073/pnas.1616020114 Zhang, Y., Gautam, R., Pandey, S., Omara, M., Maasakkers, J. D., Sadavarte, P., Lyon, D., Nesser, H., Sulprizio, M. P., Varon, D. J., Zhang, R., Houweling, S., Zavala-Araiza, D., Alvarez, R. A., Lorente, A., Hamburg, S. P., Aben, I., Jacob, D. J. 2020. Quantifying methane emissions from the largest oil-producing basin in the United States from space. Science Advances. 6(17). DOI: 10.1126/sciadv.aaz5120 Maasakkers, J. D., Jacob, D. J., Sulprizio, M. P., Turner, A. J., Weitz, M., Wirth, T., Hight, C., DeFigueiredo, M., Desai, M., Schmeltz, R., Hockstad, L., Bloom, A. A., Bowman, K. W., Jeong, S., Fischer, M. L. 2016. Gridded National Inventory of U.S. Methane Emissions. Environmental Science & Technology. 50(23), 13123-13133. DOI: 10.1021/acs.est.6b02878 Turner, A. J., Jacob, D. J., Benmergui, J., Wofsy, S. C., Maasakkers, J. D., Butz, A., Hasekamp, O., Biraud, S. C. 2016. A large increase in U.S. methane emissions over the past decade inferred from satellite data and surface observations. Geophysical Research Letters. 43(5), 2218-2224. DOI: 10.1002/2016gl067987 Turner, A. J., Jacob, D. J., Wecht, K. J., Maasakkers, J. D., Lundgren, E., Andrews, A. E., Biraud, S. C., Boesch, H., Bowman, K. W., Deutscher, N. M., Dubey, M. K., Griffith, D. W. T., Hase, F., Kuze, A., Notholt, J., Ohyama, H., Parker, R., Payne, V. H., Sussmann, R., Sweeney, C., Velazco, V. A., Warneke, T., Wennberg, P. O., Wunch, D. 2015. Estimating global and North American methane emissions with high spatial resolution using GOSAT satellite data. Atmospheric Chemistry and Physics. 15(12), 7049-7069. DOI: 10.5194/acp-15-7049-2015 Turner, A. J., Jacob, D. J. 2015. Balancing aggregation and smoothing errors in inverse models. Atmospheric Chemistry and Physics. 15(12), 7039-7048. DOI: 10.5194/acp-15-7039-2015 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Archived Data Citations: |
Jianxiong Sheng & Daniel Jacob(2016), Methane (CH4) Flux for Canada's Oil/Gas Systems L4 V1, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed [Data Access Date] 10.5067/6K2DW26DXETZ
Bloom, A.A., K. Bowman, M. Lee, A.J. Turner, R. Schroeder, J.R. Worden, R.J. Weidner, K.C. McDonald, and D.J. Jacob. 2017. CMS: Global 0.5-deg Wetland Methane Emissions and Uncertainty (WetCHARTs v1.0). ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1502 Jianxiong Sheng & Daniel Jacob(2016), Methane (CH4) Flux for Mexico's Oil/Gas Systems L4 V1, Greenbelt, MD, USA, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Accessed [Data Access Date] 10.5067/RZAQB50RV3BS Bloom, A.A., K.W. Bowman, M. Lee, A.J. Turner, R. Schroeder, J.R. Worden, R.J. Weidner, K.C. McDonald, and D.J. Jacob. 2021. CMS: Global 0.5-deg Wetland Methane Emissions and Uncertainty (WetCHARTs v1.3.1). ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1915 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Outreach Activities: |
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5th NACP All-Investigators Meeting Posters (2015):
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Lohrenz (CMS 2014) (2014) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project Title: | An Integrated Terrestrial-Coastal Ocean Observation and Modeling Framework for Carbon Management Decision Support | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Science Team |
Steven (Steve) Lohrenz, University of Massachusetts
(Project Lead)
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Solicitation: | NASA: Carbon Monitoring System (2014) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abstract: |
The NASA Carbon Monitoring System effort seeks to apply satellite remote sensing resources along with observational and modeling capabilities to improve monitoring of carbon stocks and fluxes, particularly as they contribute to the development of Monitoring, Reporting and Verification (MRV) system capabilities. Our prior NASA-funded research employs a combination of models and remotely-sensed and in situ observations to develop georeferenced products and associated uncertainties for land-ocean exchange of carbon, air-sea exchanges of carbon dioxide, and coastal to open ocean exchanges of carbon. A major aspect of this project has been to establish and populate geospatial portals for sharing and analysis of carbon datasets and products. The primary region of study has been the Mississippi River watershed and northern Gulf of Mexico. The unique nature of our approach, coupling models of terrestrial and ocean ecosystem dynamics and associated carbon processes, allows for assessment of how societal and human-related land use, land use change and forestry (LULUCF) and climate-related change affect terrestrial carbon storage and fluxes, as well as export of materials through watersheds to the coastal margins. Here, we propose to extend the domain of our observational and integrated terrestrial-ocean ecosystem model system to include the southeastern U.S. and South Atlantic Bight. In addition to land-ocean and sea-atmosphere exchanges, we will utilize satellite observations together with the capabilities of the terrestrial ecosystem model to characterize and quantify terrestrial carbon storage and fluxes, including land-atmosphere fluxes of both carbon dioxide and methane. Our approach will include assembling model products along with associated uncertainties and errors in a geospatial framework that will facilitate decision support for carbon and land use management.
Objectives of the proposed research include the following:
1) Expand the spatial domain of our observational and integrated modeling approach to include the Mississippi River basin and southeastern U.S., and examine terrestrial carbon storage and fluxes including characterization and quantification of biomass and carbon stocks in and land-atmosphere, land-ocean, and sea-atmosphere fluxes of carbon dioxide and methane;
2) Examine different LULUCF scenarios within the terrestrial domain and different climate scenarios to assess effectiveness of carbon management strategies;
3) Engage with other CMS projects and stakeholders (e.g., USDA, National Climate Assessment, etc.) to identify user needs related to carbon management and MRV activities, modify and expand the scope of information based on user feedback, and explore possible transition of prototype products to fully operational status.
The Application Readiness Level of our prior CMS project was rated as ARL-4 (Initial Implementation and Verification in Laboratory Environment), with the potential to advance to ARL-6 (Demonstration in a Relevant Environment). A goal of this proposed research will be to advance this capability to ARL-7 (Application of Prototype in Partners Operational Decision Making Environment). Our proposed effort will aid in the effective implementation of MRV approaches, which require an understanding of the contributions of individual forest and other ecotypes beyond local to regional and national scale carbon processes. Furthermore, our proposed effort will aid in governance and decision support related to carbon management, including the ability to evaluate different LULUCF scenarios in the context of changing climate conditions. Extended impacts of forest and other land use management strategies on carbon storage and transport, including in soils and into watersheds and coastal margins will be assessed. Finally, this information will be readily accessible as a geo-referenced product to support operational needs of stakeholders. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Participants: |
Wei-Jun Cai, University of Delaware | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project URL(s): |
http://omgsrv1.meas.ncsu.edu:8080/thredds/sabgom_catalog.html http://www.gulfcarbon.org | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data Products: |
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Publications: |
Chakraborty, S., Lohrenz, S. E., Gundersen, K. 2017. Photophysiological and light absorption properties of phytoplankton communities in the river-dominated margin of the northern
G
ulf of
M
exico. Journal of Geophysical Research: Oceans. 122(6), 4922-4938. DOI: 10.1002/2016JC012092 Fennel, K., Alin, S., Barbero, L., Evans, W., Bourgeois, T., Cooley, S., Dunne, J., Feely, R. A., Hernandez-Ayon, J. M., Hu, C., Hu, X., Lohrenz, S., Muller-Karger, F., Najjar, R., Robbins, L., Russell, J., Shadwick, E., Siedlecki, S., Steiner, N., Turk, D., Vlahos, P., Wang, Z. A. 2018. Chapter 16: Coastal Ocean and Continental Shelves. Second State of the Carbon Cycle Report DOI: 10.7930/soccr2.2018.ch16 Fennel, K., Alin, S., Barbero, L., Evans, W., Bourgeois, T., Cooley, S., Dunne, J., Feely, R. A., Hernandez-Ayon, J. M., Hu, X., Lohrenz, S., Muller-Karger, F., Najjar, R., Robbins, L., Shadwick, E., Siedlecki, S., Steiner, N., Sutton, A., Turk, D., Vlahos, P., Wang, Z. A. 2019. Carbon cycling in the North American coastal ocean: a synthesis. Biogeosciences. 16(6), 1281-1304. DOI: 10.5194/bg-16-1281-2019 Hurtt, G. C., Andrews, A., Bowman, K., Brown, M. E., Chatterjee, A., Escobar, V., Fatoyinbo, L., Griffith, P., Guy, M., Healey, S. P., Jacob, D. J., Kennedy, R., Lohrenz, S., McGroddy, M. E., Morales, V., Nehrkorn, T., Ott, L., Saatchi, S., Sepulveda Carlo, E., Serbin, S. P., Tian, H. 2022. The NASA Carbon Monitoring System Phase 2 synthesis: scope, findings, gaps and recommended next steps. Environmental Research Letters. 17(6), 063010. DOI: 10.1088/1748-9326/ac7407 Lohrenz, S. E., Cai, W., Chakraborty, S., Huang, W., Guo, X., He, R., Xue, Z., Fennel, K., Howden, S., Tian, H. 2018. Satellite estimation of coastal pCO2 and air-sea flux of carbon dioxide in the northern Gulf of Mexico. Remote Sensing of Environment. 207, 71-83. DOI: 10.1016/j.rse.2017.12.039 Lu, C., Yu, Z., Tian, H., Hennessy, D. A., Feng, H., Al-Kaisi, M., Zhou, Y., Sauer, T., Arritt, R. 2018. Increasing carbon footprint of grain crop production in the US Western Corn Belt. Environmental Research Letters. 13(12), 124007. DOI: 10.1088/1748-9326/aae9fe Lu, C., Zhang, J., Tian, H., Crumpton, W. G., Helmers, M. J., Cai, W., Hopkinson, C. S., Lohrenz, S. E. 2020. Increased extreme precipitation challenges nitrogen load management to the Gulf of Mexico. Communications Earth & Environment. 1(1). DOI: 10.1038/s43247-020-00020-7 Najjar, R. G., Herrmann, M., Alexander, R., Boyer, E. W., Burdige, D. J., Butman, D., Cai, W., Canuel, E. A., Chen, R. F., Friedrichs, M. A. M., Feagin, R. A., Griffith, P. C., Hinson, A. L., Holmquist, J. R., Hu, X., Kemp, W. M., Kroeger, K. D., Mannino, A., McCallister, S. L., McGillis, W. R., Mulholland, M. R., Pilskaln, C. H., Salisbury, J., Signorini, S. R., St-Laurent, P., Tian, H., Tzortziou, M., Vlahos, P., Wang, Z. A., Zimmerman, R. C. 2018. Carbon Budget of Tidal Wetlands, Estuaries, and Shelf Waters of Eastern North America. Global Biogeochemical Cycles. 32(3), 389-416. DOI: 10.1002/2017GB005790 Poulter, B., Bousquet, P., Canadell, J. G., Ciais, P., Peregon, A., Saunois, M., Arora, V. K., Beerling, D. J., Brovkin, V., Jones, C. D., Joos, F., Gedney, N., Ito, A., Kleinen, T., Koven, C. D., McDonald, K., Melton, J. R., Peng, C., Peng, S., Prigent, C., Schroeder, R., Riley, W. J., Saito, M., Spahni, R., Tian, H., Taylor, L., Viovy, N., Wilton, D., Wiltshire, A., Xu, X., Zhang, B., Zhang, Z., Zhu, Q. 2017. Global wetland contribution to 2000-2012 atmospheric methane growth rate dynamics. Environmental Research Letters. 12(9), 094013. DOI: 10.1088/1748-9326/aa8391 Ren, W., Tian, H., Cai, W., Lohrenz, S. E., Hopkinson, C. S., Huang, W., Yang, J., Tao, B., Pan, S., He, R. 2016. Century-long increasing trend and variability of dissolved organic carbon export from the Mississippi River basin driven by natural and anthropogenic forcing. Global Biogeochemical Cycles. 30(9), 1288-1299. DOI: 10.1002/2016GB005395 Ren, W., Tian, H., Tao, B., Yang, J., Pan, S., Cai, W., Lohrenz, S. E., He, R., Hopkinson, C. S. 2015. Large increase in dissolved inorganic carbon flux from the Mississippi River to Gulf of Mexico due to climatic and anthropogenic changes over the 21st century. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences. 120(4), 724-736. DOI: 10.1002/2014JG002761 Tian, H., Xu, R., Pan, S., Yao, Y., Bian, Z., Cai, W., Hopkinson, C. S., Justic, D., Lohrenz, S., Lu, C., Ren, W., Yang, J. 2020. Long-Term Trajectory of Nitrogen Loading and Delivery From Mississippi River Basin to the Gulf of Mexico. Global Biogeochemical Cycles. 34(5). DOI: 10.1029/2019GB006475 Yu, Z., Lu, C., Cao, P., Tian, H. 2018. Long-term terrestrial carbon dynamics in the Midwestern United States during 1850-2015: Roles of land use and cover change and agricultural management. Global Change Biology. 24(6), 2673-2690. DOI: 10.1111/gcb.14074 Zhang, B., Tian, H., Lu, C., Chen, G., Pan, S., Anderson, C., Poulter, B. 2017. 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Archived Data Citations: |
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2015 NASA Carbon Cycle & Ecosystems Joint Science Workshop Poster(s)
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5th NACP All-Investigators Meeting Posters (2015):
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Morton (CMS 2014) (2014) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project Title: | Long-Term Carbon Consequences of Amazon Forest Degradation | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Science Team |
Douglas (Doug) Morton, NASA GSFC
(Project Lead)
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Solicitation: | NASA: Carbon Monitoring System (2014) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abstract: |
Four decades of deforestation, forest degradation, and agricultural use have fundamentally altered remaining forest fragments along the arc of deforestation in southern Amazonia. Forest carbon stocks in these frontier forests remain poorly characterized by existing forest inventory data or moderate resolution (0.25-1 km2) satellite data products. Nonetheless, these frontier landscapes retain clues to historic forest carbon emissions and the legacy of forest degradation from logging and fire. Improving our understanding of the long-term carbon consequences of forest degradation is essential for efforts to Reduce Emissions from Deforestation and Forest Degradation and enhance forest carbon stocks (REDD+). The level of emphasis on forest degradation in monitoring, reporting, and verification (MRV) of REDD+ activities in Amazonia fundamentally depends on the magnitude of net carbon emissions from logging, fire, and forest fragmentation.
We propose to conduct detailed analyses of forest carbon stocks and land cover transitions in three frontier forest regions in the Peruvian and Brazilian Amazon. The proposed study combines contemporary forest inventory data and extensive airborne lidar surveys with time series of Landsat data to evaluate landscape patterns of forest carbon stocks. Our major emphasis is the variety of forest carbon loss trajectories from different intensities and frequencies of forest degradation. We selected three frontier regions to evaluate the mosaic of forest ages and conditions from logging, fire, and forest fragmentation in old (Santarm, Par, Brazil), established (Feliz Natal, Mato Grosso, Brazil), and young frontier forests (Colonel Portillo, Ucayali, Peru). Key research themes include 1) long-term changes in forest structure and carbon stocks from forest degradation; 2) lidar-biomass relationships in degraded forests; and 3) full carbon accounting of forest emissions, including deforestation, degradation, and secondary forest dynamics.
The proposed research addresses the two priority areas in the Carbon Monitoring System (CMS) solicitation (A.7). Specifically, we will use airborne lidar data from commercial off-the-shelf sensors, collected under separate funding from USAID and the US Department of State, to characterize Amazon forest structure and biomass and prototype MRV capabilities for intact and degraded forest types. Improving estimates of carbon losses from forest degradation is a key priority for NASA CMS and SilvaCarbon (Peru is a SilvaCarbon country), and a major impediment to progress on REDD+. Research activities will further develop methodologies to combine field measurements, airborne scanning lidar data, and satellite observations in support of REDD+ MRV. Finally, study results will provide validation datasets for ICESat-2 and proposed lidar missions under NASAs Earth Venture program (EVi-2 and EVs-2).
The proposed effort leverages four sources of existing support. Field measurements and airborne lidar data for study sites in the Brazilian and Peruvian Amazon will be acquired under separate funding from USAID, US Department of State, SilvaCarbon, and the Brazilian Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientfico e Tecnolgico (CNPq). PI Morton is an unfunded collaborator on these existing projects, including his recent selection as a Cincia sem Fronteiras (Science Without Borders) Fellow by CNPq for 2014-2017. Additional funding for the proposed research through CMS would leverage these field and lidar data collections to address priority science areas for CMS and enhance the international impact of research activities supported by USAID and SilvaCarbon. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Participants: |
Christine Dragisic, U.S. Department of State | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project URL(s): | None provided. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data Products: |
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Publications: |
Andela, N., Morton, D. C., Giglio, L., Chen, Y., van der Werf, G. R., Kasibhatla, P. S., DeFries, R. S., Collatz, G. J., Hantson, S., Kloster, S., Bachelet, D., Forrest, M., Lasslop, G., Li, F., Mangeon, S., Melton, J. R., Yue, C., Randerson, J. T. 2017. A human-driven decline in global burned area. Science. 356(6345), 1356-1362. DOI: 10.1126/science.aal4108 Bustamante, M. M. C., Roitman, I., Aide, T. M., Alencar, A., Anderson, L. O., Aragao, L., Asner, G. P., Barlow, J., Berenguer, E., Chambers, J., Costa, M. H., Fanin, T., Ferreira, L. G., Ferreira, J., Keller, M., Magnusson, W. E., Morales-Barquero, L., Morton, D., Ometto, J. P. H. B., Palace, M., Peres, C. A., Silverio, D., Trumbore, S., Vieira, I. C. G. 2015. Toward an integrated monitoring framework to assess the effects of tropical forest degradation and recovery on carbon stocks and biodiversity. Global Change Biology. 22(1), 92-109. DOI: 10.1111/gcb.13087 Eitel, J. U., Hofle, B., Vierling, L. A., Abellan, A., Asner, G. P., Deems, J. S., Glennie, C. L., Joerg, P. C., LeWinter, A. L., Magney, T. S., Mandlburger, G., Morton, D. C., Muller, J., Vierling, K. T. 2016. Beyond 3-D: The new spectrum of lidar applications for earth and ecological sciences. Remote Sensing of Environment. 186, 372-392. DOI: 10.1016/j.rse.2016.08.018 Leitold, V., Morton, D. C., Longo, M., dos-Santos, M. N., Keller, M., Scaranello, M. 2018. El Nino drought increased canopy turnover in Amazon forests. New Phytologist. 219(3), 959-971. DOI: 10.1111/nph.15110 Morton, D. C. 2016. A satellite perspective. Nature Climate Change. 6(4), 346-348. DOI: 10.1038/nclimate2978 Morton, D. C., Rubio, J., Cook, B. D., Gastellu-Etchegorry, J., Longo, M., Choi, H., Hunter, M., Keller, M. 2016. Amazon forest structure generates diurnal and seasonal variability in light utilization. Biogeosciences. 13(7), 2195-2206. DOI: 10.5194/bg-13-2195-2016 Noojipady, P., Morton, C. D., Macedo, N. M., Victoria, C. D., Huang, C., Gibbs, K. H., Bolfe, L. E. 2017. Forest carbon emissions from cropland expansion in the Brazilian Cerrado biome. Environmental Research Letters. 12(2), 025004. DOI: 10.1088/1748-9326/aa5986 Nunes, S., Oliveira, L., Siqueira, J., Morton, D. C., Souza, C. M. 2020. Unmasking secondary vegetation dynamics in the Brazilian Amazon. Environmental Research Letters. 15(3), 034057. DOI: 10.1088/1748-9326/ab76db Rangel Pinage, E., Keller, M., Duffy, P., Longo, M., dos-Santos, M., Morton, D. 2019. Long-Term Impacts of Selective Logging on Amazon Forest Dynamics from Multi-Temporal Airborne LiDAR. Remote Sensing. 11(6), 709. DOI: 10.3390/rs11060709 Rappaport, D. I., Morton, D. C., Longo, M., Keller, M., Dubayah, R., dos-Santos, M. N. 2018. Quantifying long-term changes in carbon stocks and forest structure from Amazon forest degradation. Environmental Research Letters. 13(6), 065013. DOI: 10.1088/1748-9326/aac331 Longo, M., Keller, M., dos-Santos, M. N., Leitold, V., Pinage, E. R., Baccini, A., Saatchi, S., Nogueira, E. M., Batistella, M., Morton, D. C. 2016. Aboveground biomass variability across intact and degraded forests in the Brazilian Amazon. Global Biogeochemical Cycles. 30(11), 1639-1660. DOI: 10.1002/2016GB005465 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Archived Data Citations: |
dos-Santos, M.N., M.M. Keller, and D.C. Morton. 2019. LiDAR Surveys over Selected Forest Research Sites, Brazilian Amazon, 2008-2018. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1644
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2015 NASA Carbon Cycle & Ecosystems Joint Science Workshop Poster(s) |
Ott (CMS 2014) (2014) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project Title: | GEOS-Carb II: Delivering Carbon Flux and Concentration Products Based on the GEOS Modeling System | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Science Team |
Lesley Ott, NASA GSFC GMAO
(Project Lead)
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Solicitation: | NASA: Carbon Monitoring System (2014) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Precursor Projects: | Gunson-Pawson-Potter (2009) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Successor Projects: | Ott (CMS 2016) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abstract: |
This proposal is to extend NASA GSFCs contributions to the Carbon Monitoring System (CMS) from the Flux Pilot Project and CMS Phase One. The proposed work will draw on the capabilities of NASAs Goddard Earth Observing System (GEOS) models to deliver mature flux and concentration data products in support of CMS objectives. The proposed work consists of four main components: (i) production of observationally constrained atmosphere-ocean and atmosphere-land biosphere fluxes and uncertainties for the past decade; (ii) generation of atmospheric forward model ensembles to quantify errors in atmospheric CO2 simulations due to both flux and transport uncertainty; (iii) incorporation of GOSAT, OCO-2, and in situ observations to produce high-resolution global atmospheric CO and CO2 concentration reanalyses; (iv) evaluation of the sensitivity of inversion flux estimates to assumptions of prior flux uncertainty and transport uncertainty using multiple inversion methodologies. A central component of these efforts is the use of meteorological forcing provided by NASAs Modern Era Retrospective-analysis for Research and Applications 2 (MERRA-2) to produce a consistent picture of the interactions between weather, climate, and the carbon cycle. Flux estimates will be improved through improvements in input datasets and process representation and new methods of uncertainty quantification will be employed to deliver reliable flux estimates with associated uncertainties. Land biosphere fluxes from the CASA-GFED model, currently funded separately, will be further updated here to utilize new vegetation fluorescence, MERRA-2 soil moisture, and fire products. The ocean, land, and fossil fuel flux uncertainties will be propagated forward in the GEOS Model, version 5 (GEOS-5) to examine their impact on calculated CO2 mixing ratios and comparisons with observations. An ensemble of GEOS-5 simulations with perturbations to subgrid transport processes will be used to quantify the impact of transport uncertainty. These uncertainty estimates and fluxes will be combined with satellite and in situ CO and CO2 observations to produce realistic trace gas reanalyses for use by the carbon monitoring community. Finally, we will examine the issue of error propagation through multiple inversion modeling frameworks to better understand the constraint placed on carbon flux by existing and future atmospheric CO2 measurements. All products will be hosted on NASAs Global Modeling and Assimilation Office (GMAO) servers with simple download and visualization options provided through GMAOs website. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Participants: |
Abhishek Chatterjee, NASA JPL | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project URL(s): | None provided. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data Products: |
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Publications: |
Wang, J. S., Kawa, S. R., Collatz, G. J., Sasakawa, M., Gatti, L. V., Machida, T., Liu, Y., Manyin, M. E. 2018. A global synthesis inversion analysis of recent variability in CO<sub>2</sub> fluxes using GOSAT and in situ observations. Atmospheric Chemistry and Physics. 18(15), 11097-11124. DOI: 10.5194/acp-18-11097-2018 Gregg, W. W., N. W. Casey, and C. S. Rousseaux, 2013, Global surface ocean carbon estimates in a model forced by MERRA, NASA Technical Report Series on Global Modeling and Data Assimilation, NASA TM-2013-104606, Vol. 31, 39 pp. Gregg, W. W., Casey, N. W., Rousseaux, C. S. 2014. Sensitivity of simulated global ocean carbon flux estimates to forcing by reanalysis products. Ocean Modelling. 80, 24-35. DOI: 10.1016/j.ocemod.2014.05.002 Ott, L. E., Pawson, S., Collatz, G. J., Gregg, W. W., Menemenlis, D., Brix, H., Rousseaux, C. S., Bowman, K. W., Liu, J., Eldering, A., Gunson, M. R., Kawa, S. R. 2015. Assessing the magnitude of CO2flux uncertainty in atmospheric CO2records using products from NASA's Carbon Monitoring Flux Pilot Project. Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 120(2), 734-765. DOI: 10.1002/2014JD022411 Oda, T., Maksyutov, S. 2011. A very high-resolution (1 kmx1 km) global fossil fuel CO<sub>2</sub> emission inventory derived using a point source database and satellite observations of nighttime lights. Atmospheric Chemistry and Physics. 11(2), 543-556. DOI: 10.5194/acp-11-543-2011 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Archived Data Citations: |
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Outreach Activities: |
NASA has a traveling display called the Hyperwall consisting of a wall of multiple high definition screens displaying high resolution images simultaneously.
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Walker (CMS 2014) (2014) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project Title: | Direct Measurement of Aboveground Carbon Dynamics in Support of Large-Area CMS Development | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Science Team |
Wayne Walker, Woodwell Climate Research Center
(Project Lead)
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Solicitation: | NASA: Carbon Monitoring System (2014) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abstract: |
In response to the implications that high uncertainties associated with traditional approaches to forest carbon accounting have, not only for the credibility of REDD+, but also for the advancement of biospheric modeling and carbon cycle science, the main goal of this research is to investigate the potential for annual changes in the aboveground carbon density (ACD) of forests to be estimated directly, consistently, and with measurable accuracy across large areas using an array of existing commercial off-the-shelf and NASA remote sensing assets. The geographic focus is the country of Mexico where members of the proposal team have been working closely with the Mexican government since 2011 to assist in advancing their forest monitoring capacity as part of a USAID-supported project to Reduce Emissions from Deforestation and Forest Degradation in Mexico (USAID/M-REDD). The specific objectives are to: (1) Quantify the certainty with which extensive field, off-the-shelf airborne LiDAR, and MODIS satellite data can be used synergistically to estimate wall-to-wall changes in ACD at a resolution of 500 m across Mexico over a 15-year period (2001-2015). This objective expands on the work of Baccini et al. (2012) who successfully combined field, ICESat GLAS LiDAR, and MODIS optical data sets for single-epoch mapping of pantropical ACD. Here we replace spaceborne GLAS LiDAR with off-the-shelf airborne LiDAR and combine time-series mapping with change-point analysis to enable annual ACD change estimation, (2) Quantify the certainty with which extensive field, off-the-shelf airborne LiDAR, and VIIRS satellite data can be used synergistically to estimate wall-to-wall changes in ACD at a resolution of 375 m across Mexico over 5-year period (2012-2016). As NASA’s second-generation moderate-resolution imaging radiometer, VIIRS extends and improves upon MODIS; yet the performance of VIIRS data for large-area ACD and ACD change mapping, has not been demonstrated, (3) Quantify the certainty with which extensive field, off-the-shelf airborne LiDAR, and Landsat 5-8 satellite data can be used synergistically to estimate wall-to-wall changes in ACD for the Mexican states of Chihuahua, Oaxaca, Campeche, Yucatan, and Quintana Roo over a 15-year period (2001-2015). While acknowledging the increasing demand for large-area ACD estimates at resolutions ranging from 10s to 100s of meters, we seek to more closely examine Landsat performance, particularly the inverse relationship that appears to exist between resolution and accuracy, and (4) Conduct an independent accuracy assessment of the ACD change products produced in Objectives 1-3 as well as of derivative estimates of gross emissions. We will leverage permanent plot data from the Mexico National Inventory of Forest and Soil (INFyS), intensive field and micrometeorological measurements from the Mexico network of eddy covariance flux towers (MexFlux), and deforestation data from Hansen et al. (2013), among other data sources.
The ACD change products we propose to produce here represent a fundamentally new way of quantifying carbon fluxes that will significantly reduce uncertainty while leading to a more complete understanding of terrestrial carbon cycling. Unlike conventional approaches, which focus on deforestation leaving degradation unaccounted for, the proposed approach provides for a unique estimates of gross emissions at the pixel level, integrating losses due to deforestation, degradation, and other disturbances with gains due to growth. The work is expected to transform operational carbon accounting and, in doing so, drive the science, and ultimately the policy, forward. Within Mexico itself, the opportunity exists, not only to impact MRV system development at the national level through the involvement of proposal team members in the USAID/M-REDD project, but also at the jurisdictional level through relationships with the GCF and member states Chiapas and Campeche. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Participants: |
Alessandro (Ale) Baccini, Boston University | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project URL(s): | None provided. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data Products: |
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Publications: |
Baccini, A., Walker, W., Carvalho, L., Farina, M., Houghton, R. A. 2019. Response to Comment on "Tropical forests are a net carbon source based on aboveground measurements of gain and loss". Science. 363(6423). DOI: 10.1126/science.aat1205 Baccini, A., Walker, W., Carvalho, L., Farina, M., Sulla-Menashe, D., Houghton, R. A. 2017. Tropical forests are a net carbon source based on aboveground measurements of gain and loss. Science. 358(6360), 230-234. DOI: 10.1126/science.aam5962 Walker, W. S., Gorelik, S. R., Baccini, A., Aragon-Osejo, J. L., Josse, C., Meyer, C., Macedo, M. N., Augusto, C., Rios, S., Katan, T., de Souza, A. A., Cuellar, S., Llanos, A., Zager, I., Mirabal, G. D., Solvik, K. K., Farina, M. K., Moutinho, P., Schwartzman, S. 2020. The role of forest conversion, degradation, and disturbance in the carbon dynamics of Amazon indigenous territories and protected areas. Proceedings of the National Academy of Sciences. 117(6), 3015-3025. DOI: 10.1073/pnas.1913321117 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Archived Data Citations: |
Baccini, A., W. Walker, L.E. Carvalho, M.K. Farina, K.K. Solvik, and D. Sulla-Menashe. 2021. Aboveground Biomass Change for Amazon Basin, Mexico, and Pantropical Belt, 2003-2016. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1824
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Williams (CMS 2014) (2014) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project Title: | Translating Forest Change to Carbon Emissions/Removals Linking Disturbance Products, Biomass Maps, and Carbon Cycle Modeling in a Comprehensive Carbon Monitoring Framework | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Science Team |
Christopher (Chris) Williams, Clark University
(Project Lead)
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Solicitation: | NASA: Carbon Monitoring System (2014) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abstract: |
Protecting forest carbon storage and uptake is central to national and international polices aimed at mitigating climate change. The success of such policies relies on high quality, accurate reporting (Tier 3) that earns the greatest financial value of carbon credits and hence incentivizes forest conservation and protection. Methods for Tier 3 Measuring, Reporting, and Verification (MRV) to assess carbon stocks and fluxes over time and for large areas (national to sub-national) are still in development. They generally involve some combination of direct remote sensing, ground based inventorying, and computer modeling, but have tended to emphasize assessments of live aboveground carbon stocks with a less clear connection to the real target of MRV which is carbon emissions and removals. Most existing methods are also largely ambiguous as to the mechanisms that
underlie carbon accumulation, and many have limited capacity for forecasting carbon dynamics over time. This projects core objective is to build new capacity for a more thorough approach by advancing our existing carbon stock and flux monitoring framework (Williams et al. 2012, 2013) to deliver a new tool for Tier 3 MRV, decision support, and forecasting, all with process-specificity. The proposed methodology begins with extending our existing framework by providing a more detailed family of carbon flux and stock trajectories, and mapping them to a 1x1 km scale for the conterminous US based on new and emerging data products. A number of improvements to the framework are proposed (Tasks 1 to 5), designed to further characterize the attributes of forested pixels beyond the regionally-defined strata used in our prior work (forest type, site productivity, and age) to now also include pre-disturbance biomass, disturbance type, and disturbance severity attributes based on recently developed RS-derived biomass maps (e.g. Kellndorfer et al. 2012, Saatchi et al. 2013), and Landsat-derived disturbance products linked to the NAFD project. Flux and stock trajectories will also be adjusted to account for any growth enhancements we may detect from detailed analysis FIA data (Task 6). Accounting of the fate of harvested wood products will be added (Task 7) to prepare the framework for more complete assessment of the forest sector carbon balance. We will then map carbon fluxes and stocks by assigning values from modeled trajectories to forest attributes defined at a pixel scale (Task 8). The improved framework will be applied for Tier 3 MRV, yielding regional and country-scale annual carbon fluxes and stocks from 1990 to 2011 (Task 9). It will also be applied in a forecasting mode to test carbon implications of likely management and natural disturbance scenarios (Task 10). | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Participants: |
Grant Domke, USDA Forest Service | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project URL(s): | None provided. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data Products: |
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Publications: |
Fargione, J. E., Bassett, S., Boucher, T., Bridgham, S. D., Conant, R. T., Cook-Patton, S. C., Ellis, P. W., Falcucci, A., Fourqurean, J. W., Gopalakrishna, T., Gu, H., Henderson, B., Hurteau, M. D., Kroeger, K. D., Kroeger, T., Lark, T. J., Leavitt, S. M., Lomax, G., McDonald, R. I., Megonigal, J. P., Miteva, D. A., Richardson, C. J., Sanderman, J., Shoch, D., Spawn, S. A., Veldman, J. W., Williams, C. A., Woodbury, P. B., Zganjar, C., Baranski, M., Elias, P., Houghton, R. A., Landis, E., McGlynn, E., Schlesinger, W. H., Siikamaki, J. V., Sutton-Grier, A. E., Griscom, B. W. 2018. Natural climate solutions for the United States. Science Advances. 4(11). DOI: 10.1126/sciadv.aat1869 Gu, H., Williams, C. A., Hasler, N., Zhou, Y. 2019. The Carbon Balance of the Southeastern U.S. Forest Sector as Driven by Recent Disturbance Trends. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences. 124(9), 2786-2803. DOI: 10.1029/2018JG004841 Keenan, T. F., Williams, C. A. 2018. The Terrestrial Carbon Sink. Annual Review of Environment and Resources. 43(1), 219-243. DOI: 10.1146/annurev-environ-102017-030204 Schleeweis, K. G., Moisen, G. G., Schroeder, T. A., Toney, C., Freeman, E. A., Goward, S. N., Huang, C., Dungan, J. L. 2020. US National Maps Attributing Forest Change: 1986-2010. Forests. 11(6), 653. DOI: 10.3390/f11060653 Williams, C. A., Gu, H., Jiao, T. 2021. Climate impacts of U.S. forest loss span net warming to net cooling. Science Advances. 7(7). DOI: 10.1126/sciadv.aax8859 Zhou, Y., Williams, C. A., Hasler, N., Gu, H., Kennedy, R. 2021. Beyond biomass to carbon fluxes: application and evaluation of a comprehensive forest carbon monitoring system. Environmental Research Letters. 16(5), 055026. DOI: 10.1088/1748-9326/abf06d Gu, H., Williams, C. A., Ghimire, B., Zhao, F., Huang, C. 2016. High-resolution mapping of time since disturbance and forest carbon flux from remote sensing and inventory data to assess harvest, fire, and beetle disturbance legacies in the Pacific Northwest. Biogeosciences. 13(22), 6321-6337. DOI: 10.5194/bg-13-6321-2016 Williams, C. A., Gu, H., MacLean, R., Masek, J. G., Collatz, G. J. 2016. Disturbance and the carbon balance of US forests: A quantitative review of impacts from harvests, fires, insects, and droughts. Global and Planetary Change. 143, 66-80. DOI: 10.1016/j.gloplacha.2016.06.002 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Archived Data Citations: |
Williams, C.A., N. Hasler, H. Gu, and Y. Zhou. 2020. Forest Carbon Stocks and Fluxes from the NFCMS, Conterminous USA, 1990-2010. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1829
Gu, H., C.A. Williams, N. Hasler, and Y. Zhou. 2019. Forest Carbon Stocks and Fluxes After Disturbance, Southeastern USA, 1990-2010. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1728 Schleeweis, K., G.G. Moisen, C. Toney, T.A. Schroeder, C. Huang, E.A. Freeman, S.N. Goward, and J.L. Dungan. 2020. NAFD-ATT Forest Canopy Cover Loss from Landsat, CONUS, 1986-2010. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1799 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
2015 NASA Carbon Cycle & Ecosystems Joint Science Workshop Poster(s)
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Windham-Myers (CMS 2014) (2014) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project Title: | Linking Satellite and Soil Data to Validate Coastal Wetland 'Blue Carbon' Inventories: Upscaled Support for Developing MRV and REDD+ Protocols | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Science Team |
Lisamarie Windham-Myers, United States Geological Survey
(Project Lead)
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Solicitation: | NASA: Carbon Monitoring System (2014) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Successor Projects: | Holmquist (CMS 2018) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Abstract: |
The NASA Carbon Monitoring System (CMS) is poised to fill a missing gap in blue carbon accounting by providing 1) a national-scale data framework to integrate and extrapolate field measurements that support national GHG inventory requirements, and 2) testing data needs for quantification of stock-based changes in coastal wetland sediments (soil) and vegetation for eventual REDD+ eligibility. We propose to develop a verifiable carbon (C) monitoring protocol appropriate for national policy and market interventions. Our approach is to refine Landsat-based land cover change data from NOAAs Coastal Change Analysis Program, with C-relevant attributes from finer scale NASA-derived spectral and RADAR data, as well as broadly available field-data from partner agencies. Synthesizing previously-collected data for 6 sentinel sites along representative coasts of the U.S., we will refine and validate an IPCC-relevant, temporally-explicit (1992-2011) accounting method for coastal wetland C stocks and annual fluxes. Our approach leverages a recent surge in research on the key processes that regulate soil C accumulation in tidal wetlands, which we propose can be captured at large spatial scales using remotely sensed data and GIS modeling. Net annual C flux into tidal wetland soils is largely a function of vertical accretion due to organic accumulation with sea level rise, or C losses due to oxidation and erosion. Dated soil cores (137Cs, 210Pb) provide quantification of C stocks and long-term rates of net C accretion or loss. The IPCC default value for soil C sequestration in tidal wetlands is 140 g/m2/yr, but rates in U.S. tidal wetlands range from 20-800 g C /m2/yr. The greatest uncertainty in current blue carbon inventory approaches arises from categorical upscaling, or distributing point data through the estuarine landscape. Both the updated USFWS National Wetland Inventory (NWI) and NOAAs Landsat-based C-CAP program provide current and historic national distributions of estuarine intertidal wetlands. As linked with USDA SSURGO dataset, the raster-based Landsat-derived C-CAP land cover maps will be used as the primary spatial dataset for tidal wetland distribution and initial estimates of U.S. coastal wetland GHG annual inventories. Field data provide both a) attributes in a land cover model (tide gauges, elevation) and b) validation datasets (soil cores, biomass, salinity, methane fluxes). While analyses are focused on 6 sites, these field-based data are broadly available across the U.S. through partner agencies such as NOAA, Smithsonian, NSF, EPA, USFWS, and Louisianas CRMS databases. One goal will be to determine the price of precision or extent to which finer habitat classifications (hydrology, salinity, sea-level rise) continue to inform C accounting with greater accuracy. Remotely-sensed data products will be derived from ongoing NASA Earth Observations, specifically Landsat, Aquarius, PRISM, ALOS-2, UAVSAR, and HICO. Where available, airborne datasets (AVIRIS, AirSWOT) may illustrate the value of future satellite missions (HyspIRI, SWOT) for wetland C accounting. This project will provide a fundamental data platform to aid the U.S. in quantifying emissions and removals in response to the IPCC Wetlands Supplement (2014) as requested to support the national report in 2017. We recognize that MRV in coastal wetlands will require both remote sensing and field-based data to hindcast and continue monitoring C emissions and removals. Critical products will include network building, data compilation, algorithm development, and MRV error analyses across a series of data-driven scales. Our intensive site validation supports testable indices for accurate C flux accounting, and thus meets several CMS goals such as 1) future application at continental scales, 2) model testing of key drivers of coastal C sequestration and 3) intercomparison and collaboration with associated NASA-supported coastal C cycling research and scenario testing. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Participants: |
Kristin Byrd, USGS | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Project URL(s): | None provided. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Data Products: |
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Publications: |
Byrd, K. B., Ballanti, L., Thomas, N., Nguyen, D., Holmquist, J. R., Simard, M., Windham-Myers, L. 2018. A remote sensing-based model of tidal marsh aboveground carbon stocks for the conterminous United States. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 139, 255-271. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2018.03.019 EPA, 2017. Inventory of US greenhouse gas emissions and sinks: 1990-2015. Environmental Protection Agency. https://www.epa.gov/ghgemissions/inventory-us-greenhouse-gas-emissions-and-sinks-1990-2015. Chapter 6. Land Use, Land-Use Change, and Forestry Hinson, A. L., Feagin, R. A., Eriksson, M. 2019. Environmental Controls on the Distribution of Tidal Wetland Soil Organic Carbon in the Continental United States. Global Biogeochemical Cycles. 33(11), 1408-1422. DOI: 10.1029/2019GB006179 Hinson, A. L., Feagin, R. A., Eriksson, M., Najjar, R. G., Herrmann, M., Bianchi, T. S., Kemp, M., Hutchings, J. A., Crooks, S., Boutton, T. 2017. The spatial distribution of soil organic carbon in tidal wetland soils of the continental United States. Global Change Biology. 23(12), 5468-5480. DOI: 10.1111/gcb.13811 Holmquist, J. R., Windham-Myers, L. 2022. A Conterminous USA-Scale Map of Relative Tidal Marsh Elevation. Estuaries and Coasts. DOI: 10.1007/s12237-021-01027-9 Holmquist, J. R., Windham-Myers, L., Bernal, B., Byrd, K. B., Crooks, S., Gonneea, M. E., Herold, N., Knox, S. H., Kroeger, K. D., McCombs, J., Megonigal, J. P., Lu, M., Morris, J. T., Sutton-Grier, A. E., Troxler, T. G., Weller, D. E. 2018. Uncertainty in United States coastal wetland greenhouse gas inventorying. Environmental Research Letters. 13(11), 115005. DOI: 10.1088/1748-9326/aae157 Holmquist, J. R., Windham-Myers, L., Bliss, N., Crooks, S., Morris, J. T., Megonigal, J. P., Troxler, T., Weller, D., Callaway, J., Drexler, J., Ferner, M. C., Gonneea, M. E., Kroeger, K. D., Schile-Beers, L., Woo, I., Buffington, K., Breithaupt, J., Boyd, B. M., Brown, L. N., Dix, N., Hice, L., Horton, B. P., MacDonald, G. M., Moyer, R. P., Reay, W., Shaw, T., Smith, E., Smoak, J. M., Sommerfield, C., Thorne, K., Velinsky, D., Watson, E., Grimes, K. W., Woodrey, M. 2018. Accuracy and Precision of Tidal Wetland Soil Carbon Mapping in the Conterminous United States. Scientific Reports. 8(1). DOI: 10.1038/s41598-018-26948-7 Rogers, K., Kelleway, J. J., Saintilan, N., Megonigal, J. P., Adams, J. B., Holmquist, J. R., Lu, M., Schile-Beers, L., Zawadzki, A., Mazumder, D., Woodroffe, C. D. 2019. Wetland carbon storage controlled by millennial-scale variation in relative sea-level rise. Nature. 567(7746), 91-95. DOI: 10.1038/s41586-019-0951-7 Thomas, N., Simard, M., Castaneda-Moya, E., Byrd, K., Windham-Myers, L., Bevington, A., Twilley, R. R. 2019. High-resolution mapping of biomass and distribution of marsh and forested wetlands in southeastern coastal Louisiana. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 80, 257-267. DOI: 10.1016/j.jag.2019.03.013 Windham-Myers, L., T. Troxler, and S. Crooks (eds) (2018) A Blue Carbon Primer: The State of Coastal Wetland Carbon Science, Practice and Policy. 352pp. CRC Press, Taylor and Francis Group: Boca Raton, FL ISBN-13: 978-1498769099 Morris, J. T., Barber, D. C., Callaway, J. C., Chambers, R., Hagen, S. C., Hopkinson, C. S., Johnson, B. J., Megonigal, P., Neubauer, S. C., Troxler, T., Wigand, C. 2016. Contributions of organic and inorganic matter to sediment volume and accretion in tidal wetlands at steady state. Earth's Future. 4(4), 110-121. DOI: 10.1002/2015EF000334 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Archived Data Citations: |
Hinson, A.L., R.A. Feagin, and M. Eriksson. 2019. Tidal Wetlands Soil Organic Carbon and Estuarine Characteristics, USA, 1972-2015. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1742
James R Holmquist, Windham-Myers, Lisamarie, Bliss, Norman, Crooks, Stephen, Morris, James T, Megonigal, J Patrick, Troxler, Tiffany, Weller, Donald, Callaway, John, Drexler, Judith, Ferner, Matthew C, Gonneea, Meagan E, Kroeger, Kevin D, Schile-Beers, Lisa, Woo, Isa, Buffington, Kevin, Boyd, Brandon M, Breithaupt, Joshua, Brown, Lauren N, Dix, Nicole, Hice, Lyndie, Horton, Benjamin P, MacDonald, Glen M, Moyer, Ryan P, Reay, William, Shaw, Timothy, Smith, Erik, Smoak, Joseph M, Sommerfield, Christopher, Thorne, Karen, Velinsky, David, Watson, Elizabeth, Wilson Grimes, Kristen, Woodrey, Mark. (2018). [Dataset:] Accuracy and Precision of Tidal Wetland Soil Carbon Mapping in the Conterminous United States: Public Soil Carbon Data Release Version 1. Smithsonian Institution. DOI: 10.25572/ccrcn/10088/35684. [Date Accessed]. Ballanti, L., and K.B. Byrd. 2018. Green Vegetation Fraction High-Resolution Maps for Selected US Tidal Marshes, 2015. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1608 Ballanti, L., and K.B. Byrd. 2018. Vegetation and Open Water High-Resolution Maps for Selected US Tidal Marshes, 2015. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1609 Holmquist, J.R., L. Windham-Myers, N. Bliss, S. Crooks, J.T. Morris, P.J. Megonigal, T. Troxler, D. Weller, J. Callaway, J. Drexler, M.C. Ferner, M.E. Gonneea, K. Kroeger, L. Schile-beers, I. Woo, K. Buffington, B.M. Boyd, J. Breithaupt, L.N. Brown, N. Dix, L. Hice, B.P. Horton, G.M. Macdonald, R.P. Moyer, W. Reay, T. Shaw, E. Smith, J.M. Smoak, C. Sommerfield, K. Thorne, D. Velinsky, E. Watson, K. Grimes, and M. Woodrey. 2019. Tidal Wetland Soil Carbon Stocks for the Conterminous United States, 2006-2010. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1612 Holmquist, J.R., L. Windham-Myers, B. Bernal, K.B. Byrd, S. Crooks, M.E. Gonneea, N. Herold, S.H. Knox, K. Kroeger, J. Mccombs, P.J. Megonigal, L. Meng, J.T. Morris, A.E. Sutton-grier, T. Troxler, and D. Weller. 2019. Coastal Wetland Elevation and Carbon Flux Inventory with Uncertainty, USA, 2006-2011. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1650 Holmquist, J.R., J. Riera, J.P. Megonigal, L. Schile-beers, K.J. Buffington, and D.E. Weller. 2021. Digital Elevation Models for the Global Change Research Wetland, Maryland, USA, 2016. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1793 Feagin, R.A., I. Forbrich, T.P. Huff, J.G. Barr, J. Ruiz-plancarte, J.D Fuentes, R.G. Najjar, R. Vargas, A. Vazquez-lule, L. Windham-Myers, K. Kroeger, E.J. Ward, G.W. Moore, M. Leclerc, K.W. Krauss, C.L. Stagg, M. Alber, S.H. Knox, K.V.R. Schafer, T.S. Bianchi, J.A. Hutchings, H.B. Nahrawi, A. Noormets, B. Mitra, A. Jaimes, A.L. Hinson, B. Bergamaschi, J. King, and G. Miao. 2020. Gross Primary Production Maps of Tidal Wetlands across Conterminous USA, 2000-2019. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1792 Byrd, K.B., L. Ballanti, N. Thomas, D. Nguyen, J.R. Holmquist, M. Simard, and L. Windham-Myers. 2021. Aboveground Biomass High-Resolution Maps for Selected US Tidal Marshes, 2015. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1879 Holmquist, J.R., and L. Windham-Myers. 2021. Relative Tidal Marsh Elevation Maps with Uncertainty for Conterminous USA, 2010. ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. DOI: 10.3334/ORNLDAAC/1844 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
2015 NASA Carbon Cycle & Ecosystems Joint Science Workshop Poster(s)
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5th NACP All-Investigators Meeting Posters (2015): |