“截至2020年，中国约有1426亿棵树，平均树密度约为689棵/公顷，相当于中国人均拥有约100棵树。”日前，我国首张“树密度地图”发布，首次系统性地揭示了中国森林树木的总数及其分布特征。
树密度，即每公顷树木的棵数，它是生态系统状态的“晴雨表”，也是调控生态过程的关键杠杆。一份详实的“树密度地图”，不仅能助力评估森林健康状况，具有重要的生态、物种保护价值，还能为造林规划提供更加精准的指导。
1426亿棵树是一棵棵“数”出来的吗？人均100棵树意味着什么？背后还有何独特的研究发现？
“树密度地图”由北京大学郭庆华团队联合中国科学院等数家科研机构团队发布。6月中旬，《瞭望东方周刊》采访了北京大学地球与空间科学学院博雅特聘教授、遥感与地理信息研究所所长郭庆华及其团队骨干成员程凯。
“绘制‘树密度地图’前后历时十年，这是件有意义且有意思的事情。”郭庆华告诉《瞭望东方周刊》。
缘起
在郭庆华办公室，程凯用电脑向本刊记者展示了那张“树密度地图”：一张中国地图上，分布着深深浅浅的蓝绿色，由浅绿至深蓝共分为7个等级，代表树密度越来越高，可明显看出，深蓝色块主要分布于西南、华南、东北地区。
程凯于2021年成为郭庆华的博士后，参与“树密度地图”项目。2025年4月，郭庆华团队在国内综合学术期刊《科学通报》上发表文章《中国有多少棵树？》，署名作者共计22人，郭庆华为通讯作者（即课题总负责人），程凯为第一作者。
程凯介绍了一些更为详细的数据：
从地理区域看，西南地区树最多，约360亿棵；
从省域看，四川凭借复杂地形和多样气候条件，树木数量达全国之首；
从人均数量看，西藏遥遥领先，人均拥有1982棵树；
从流域看，长江流域以约496亿棵的绝对优势居于首位。
“中国人均树木占有量约100棵，这个数据比几十年前有了很大提升，反映了我国在提高森林覆盖率上所做的努力，如退耕还林工程、天然林保护工程等。”郭庆华表示，“虽然相比约400棵的全球人均树木占有量，我国仍有一定差距，但从单位森林资源的生态服务负荷量来看，要显著高于巴西、加拿大等国家。”
“树密度地图”项目始于2015年，其初衷源于全球对森林资源的科学认知与管理需求，尤其是国际社会强调“基于自然的解决方案”来应对气候变化这一大背景。
2020年，世界经济论坛在冬季达沃斯年会上启动“全球植万亿棵树领军者倡议”，提出在2030年前“保护、恢复和种植一万亿棵树”的全球目标。中国政府积极响应，于2022年提出“力争10年内种植、保护和恢复700亿棵树”的中国行动目标。
同样在2020年，中国提出“双碳”目标，即力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和。植树造林是助力实现该目标的重要自然解决方案之一。
“这些国际承诺亟待科学数据的支撑。过去，我国对森林资源的统计更多停留在面积和蓄积量层面，而今，公众和政策制定者都需要更精准的‘绿色账本’。摸清中国树木分布的‘家底’很有意义。”郭庆华表示。
郭庆华团队参与“树密度地图”项目的成员，前后有四五十人。自2015年起，课题组的师生几乎全员参与了相关数据的采集与处理过程。
程凯此前发表过不少学术文章，但基本限于圈内人士关注，“树密度地图”相关成果破圈传播，令他意外又开心。“现在，百度搜索‘中国有多少棵树’，AI能回答出1426亿棵。”
“中国人均拥有约100棵树”这一结论备受大众关注。不少网友在相关报道下留言：“十年‘数’树，很酷；人均百树，感谢让我知道了自己的‘树家底’。”“哈哈，我拥有100棵树，请问可以去哪里领？”
给森林做“CT”
1426亿棵树到底是怎么“数”出来的？
“当然不能靠肉眼加纸笔一棵棵去数。”郭庆华解释，“背后的核心技术在遥感领域。”
遥感是一种从远距离感知目标反射或自身辐射的电磁波、可见光、红外线等，对目标进行探测和识别的技术，兴起于20世纪60年代。
北京大学遥感与地理信息系统研究所成立于1983年，是我国最早从事空间信息科学和技术研究与教学的单位之一，拥有国际欧亚科学院院士1人、国家级人才11人，在国内外遥感空间信息领域享有盛誉。过去近20年间，郭庆华一直致力于将遥感领域的三维激光雷达技术应用于森林生态系统，带领团队进行相关仪器的软硬件研发。
郭庆华介绍，“数”树的过程，可理解为给森林做CT扫描、看片子。它离不开两只“眼睛”：一只在空中，一只随身携带。
空中的“眼睛”是搭载了激光雷达传感器的无人机，随身携带的“眼睛”包括手持式、背包式、车载式设备，它们可每秒发射出上百万个激光脉冲，从俯视、平视、仰视多角度采集森林的激光数据，结合相机拍摄的影像数据，便能很快绘制出一片森林的全景图，相当于CT片。
扫描得到的“片子”，还得交给AI去“看”和“分析”。其背后基于团队自主研发的数据配准、单木分割算法等技术，可获取高质量的数据，对每个样方进行单株树木的提取，统计树木数量。
最后，借助卫星遥感数据，获取空间连续的、覆盖全国森林范围的数据，再通过AI模型构建真实样地树木数量与卫星数据之间的关系，实现对全国森林树木数量的估算。
