基于InVEST模型的疏勒河流域碳储量时空变化研究

研究区域土地利用方式与生态系统服务碳储量的关系,对于区域生态系统保护及经济社会可持续发展具有重要意义。利用InVEST模型碳储量模块和CA-Markov模型,探究并预测疏勒河流域1990-2015及2015-2040年流域生态系统碳储量时空变化特征及其与土地利用方式之间的关系。结果表明：疏勒河流域1990、1995、2000、2005、2010、2015年碳储量分别为7.994×10⁸、7.996×10⁸、7.998×10⁸、8.038×10⁸、8.064×10⁸、8.071×10⁸t,呈逐年增加趋势,累计增加7.7×10⁶t。土地利用类型变化是导致生态系统碳储量变化的主要因素,未利用地向耕地和草地转化有利于碳储量增加,而草地向耕地和未利用地的转化则导致碳储量减少。疏勒河流域碳储量存在显著的空间格局,碳储量较高区域呈现"北部点状-中部带状-南部点状片状"特征,这种分布格局与流域土地利用类型紧密联系。预测表明至2040年疏勒河流域碳储量为9.128×10⁸t,较2015年增加13.1%,主要原因是草地、耕地和林地面积较大幅度增长,提高了流域内的碳储量。     

1980-2010年北京市农用地碳储量对土地利用变化的响应

分析北京市农用地碳储量对土地利用变化的响应,对快速城市化和工业化区域及全国农用地低碳利用调控具有重要意义。利用1980年第二次土壤普查数据与2010年测土配方施肥项目成果土壤数据核算北京市农用地表层土壤碳储量,利用生物量遥感信息（NDVI）模型反演林地、草地植被碳储量,对北京市土地利用变化造成的农用地碳储量变化进行研究,结果表明：1）1980-2010年,北京市农用地碳储量由75.29 Tg-C增至81.13Tg-C,增加5.83 Tg-C,其中,土壤碳储量减少7.51 Tg-C,植被碳储量增加13.34 Tg-C;2）30年间,北京市农用地面积减少14.11×10⁴ hm²,其中,耕地流失最为显著,主要去向为建设用地和林地,林地面积略有增加;3）北京市用地类型保持不变的农用地土壤碳储量减少297.63×10⁴ t,植被碳储量增加1095.21×10⁴ t,共计增加797.58×10⁴ t,其中,用地类型保持不变的耕地、林地碳储量增加,草地碳储量减少;4）30年间,土地利用类型转化使北京市农用地土壤碳储量减少75.71×10⁴ t,植被碳储量增加212.49×10⁴ t,共计增加136.78×10⁴ t,其他用地类型转为林地使碳储量增加,有利于碳汇的形成,林地转出为其他用地类型均会造成一定碳排放;5）平原造林、退耕还林等工程有利于增加北京市农用地固碳量。未来北京市可通过控制农用地面积减少量,优化农用地内部结构,降低用地类型间的转换频率以提高农用地碳储量。研究可为其他区域及全国在快速城市化工业化过程中提升农用地碳储量提供一定参考。     

基于FLUS与InVEST模型的北京市生态系统碳储量时空演变与预测

城市地区虽然只占世界陆地面积的2%,却产生了全球约75%的碳排放,而科学合理的土地利用和管理方式可以重新固定大约60%-70%已耗损的碳。因此基于土地利用类型核算碳储量并探究城市土地利用变化其对碳储量的影响,能够揭示碳储量时空变化规律,为双碳目标下国土空间规划提供科学依据。基于1990-2018年北京市土地利用数据,利用InVEST模型测算1990-2018年北京市碳储量变化,再利用FLUS模型,分别测算自然演变情景、人口疏解城市发展情景、绿色集约生态保护情景3个城市发展情景下的土地利用变化,接着采用InVEST模型预测2035年3种情景下的碳储量变化,最后借助空间自相关模型对其进行分区管理研究,并基于此提出北京市未来城市发展与低碳城市建设规划建议。基于研究得出以下结果：（1）2000-2010年是碳流失较严重时期,碳储量下降了4.3%,而2010年后碳流失相对缓和,且在2015年后得到明显改善,2010年至2018年碳储量提升了3.5%。（2）除自然演变情景外,两种情景下的未来碳储量预测值均会进一步增加,且绿色集约生态保护情景的碳储量预测值最高,为16.39×10⁶ t,比最低的自然演变情景高出7.5×10⁵ t。（3）局部空间自相关分析结果显示,3种情景下的碳储量值在空间分布上具有相似性,碳储量高值区域在城市北部、西北部及西部区域出现集聚,低值区域则在中心城区聚集。     

黄河流域陆地生态系统碳储量测算及其影响因素

准确估算陆地生态系统碳储量,科学制定生态环境保护和土地利用政策,对促进区域低碳可持续发展,实现"碳中和"目标具有重要意义。基于大量碳密度样点数据,将其与生态地理分区和土地利用类型图空间叠置,采用克里金插值法得到黄河流域碳密度空间分布数据集。应用InVEST模型对2000年、2010年和2020年黄河流域陆地生态系统碳储量的时空演变测度,提高了碳储量估算结果的准确性。利用Pearson相关性分析和多尺度地理加权回归模型(MGWR)对自然、社会经济和景观格局指数等因素对县级行政单元尺度单位面积碳储量的影响进行分析。主要结论如下:(1)黄河流域碳密度空间分布呈西部大于东部、东部地区自东南向西北递减的格局;(2)2000-2020年黄河流域陆地生态系统碳储量增加0.02%(7.011×10⁹-7.012×10⁹t),空间分布与碳密度相同,空间集聚特征显著,"高高集聚区"主要分布在黄河上游西南部的青藏高原地区, "低低集聚区"主要分布在黄河上游北部和黄河下游大部分地区;(3)Pearson相关性分析得出与碳储量呈正相关的影响因素为Pr(降水)、NDVI(归一化植被指数)和Slope(坡度);呈负相关的影响因素为TEM(温度)、HAI(人类影响指数)、SHDI(香农多样性指数)、DN(夜间灯光数据像素值)和PPOD(人口密度)。(4)MGWR模型得出TEM、Pr、NDVI和SHDI空间异质性强,HAI在2010年后异质性强;Slope空间异质性中等;DN和PPOD为全局尺度变量,空间影响平稳;(5)MGWR模型得出NDVI对黄河流域县级单位面积碳储量作用强度最大。NDVI、Slope对县级单位面积碳储量的影响呈正效应,TEM、HAI、DN和PPOD呈负效应,Pr、SHDI呈正、负双向效应。     

城市森林碳汇及其抵消能源碳排放效果——以广州为例

城市森林及其管理相关政策作为减少CO₂排放的有效策略得到了较为广泛的关注。采用材积源生物量方程与净初级生产力方法来定量分析了广州市城市森林碳储量和碳固定量,根据化石能源使用量及其碳排放因子核算了广州城市能源碳排放,最后评估了城市森林碳抵消效果。结果显示广州市城市森林碳储量为654.42×10⁴t,平均碳密度为28.81 t/hm²,而森林碳固定量为658732 t/a,平均固碳率为2.90 t·hm^-2·a^-1。2005-2010年广州市年均能源碳排放则达到2907.41×10⁴t。广州城市森林碳储量约为城市年均能源碳排放的22.51%,其通过碳固定年均能够抵消年均碳排放的2.27%,不过从城市森林综合效益来看其仍是城市低碳发展重要举措之一。分析了林型组成和林龄结构对于广州森林碳储量和碳固定量的影响,并从森林管理角度为城市森林碳汇提升提出建议。这些结果和讨论有助于评估城市森林碳汇在抵消碳排放中所起的效果。     

2004-2013年山东省森林碳储量及其碳汇经济价值

森林作为陆地生态系统的主体,其林分碳储量及其碳汇经济价值的估算是全球碳循环研究的热点和重要内容。基于2004-2008年和2009-2013年山东省森林资源清查数据以及实测样地数据改进的生物量蓄积量转换参数,利用生物量转换因子连续函数法,估算2004-2013年山东省森林碳储量及其碳汇经济价值动态。研究结果表明,2004-2013年山东省森林面积、碳储量和碳密度分别从2004-2008年的156.12×10⁴hm²、34.75Tg C和22.26Mg C/hm²增加到2009-2013年161.44×10⁴hm²、43.98Tg C和27.24Mg C/hm²。人工林是森林面积、碳储量和碳密度增加的主要贡献者,人工林和天然林对森林生物量碳汇的贡献分别为97.3%和2.7%。两次森林清查期间,杨树和硬阔软阔类森林的碳储量之和分别占全省总量的70.2%和69.6%,杨树的碳储量和碳密度增加最为显著。各龄组森林碳储量由大到小依次为：幼龄林 > 中龄林 > 成熟林 > 近熟林 > 过熟林。森林碳汇经济价值从2004-2008年的243.37亿元增长到2009-2013年的253.42亿元,年均增长2.01亿元,杨树的碳汇经济价值占全省所有森林类型的60%,赤松单位面积碳汇经济价值最强为2.08万元/ha。     

北长山岛森林乔木层碳储量及其影响因子

人工林是庙岛群岛典型的陆地生态系统的组成部分,对维护海岛地区生态环境具有重要作用。采用现有生物量相对生长方程和样地调查数据相结合的方法,以庙岛群岛中北长山岛为研究区,对海岛黑松纯林与黑松×刺槐混交林两种林型的碳储量进行了估算,并分析了土壤质地及其理化性质对海岛乔木层碳储量的影响。结果表明:黑松乔木层平均碳储量为84.00 t/hm²,接近于世界平均水平(86.00 t/hm²);黑松×刺槐混交林乔木层平均碳储量为29.60 t/hm²,高于山东省乔木层的平均碳储量(27.62 t/hm²)。应用因子分析法研究影响乔木层碳储量的主要因子,结果表明:土壤质地、pH值、含水量及含盐量是影响海岛乔木碳储量重要的影响因子。北长山岛土壤全氮、总磷、土壤有机质、碳氮比等其他理化性质对乔木层碳储量影响不是非常明显。     

基于林业清查资料的桂西北植被碳空间分布及其变化特征

基于2005-2010年林业资源清查数据,采用材积源生物量法,运用地理信息系统技术,估算和分析了桂西北植被碳密度及其储量的空间分布及其变化。结果显示:(1) 研究区域从2005年到2010年呈现碳汇变化趋势,植被碳储量由4.19×10⁴t增加到4.27×10⁴t(增幅为1.84%),植被碳密度从29.04t/hm²增加到29.57 t/hm²。(2) 从治理措施、林种起源方式及林种类型来看,自然保护区的植被碳密度最大,超过40 t/hm²。2005-2010年,人工植苗、直播、飞播和萌生方式植被碳密度增加,退耕还林工程的植被碳密度均呈明显增长(增加3.00 t/hm²),所有林种碳密度都呈不同程度的增长。 (3)植被碳密度空间分布上,大致表现为西部高、中东部低,北部高、南部低。西部区植被碳密度均值超过40 t/hm²,中东部区植被碳密度均值低于25 t/hm²。植被碳密度变化在空间分布上表现为无论是非喀斯特区还是喀斯特区的植被碳密度都有增长趋势,其中有7个县市植被碳密度升级为更高等级。研究表明,随着退耕还林、生态移民等治理措施的实施,区域植被碳密度显著增加,生态环境好转。     

竹茶混交模式对表层土壤有机碳储量及组分的影响

为探究毛竹林下种植茶树对土壤有机碳储量与碳组分的影响,该研究以毛竹纯林、竹茶混交林和常绿阔叶林为研究对象,采集这3种林分类型的表层(0～10 cm)土壤,测定土壤有机碳(SOC)、碳组分、生物与非生物因素指标。结果表明:(1)竹茶混交林林下植物多样性相较于毛竹纯林显著降低,但其土壤有机碳密度(22.54±2.09)t·hm^-2、碳组分与毛竹纯林无显著差异(P>0.05)。竹茶混交林的矿物结合态有机碳(MOC)为(20.13±1.83)g·kg^-1,占总有机碳的92.66%。常绿阔叶林土壤有机碳密度比竹茶混交林和毛竹纯林高土壤有机碳密度分别高41.15%和41.00%(P<0.05)。(2)3种林分类型土壤微生物量碳(MBC)含量范围为0.58～3.08 g·kg^-1,土壤16S rRNA丰度范围为2.18×10¹⁰ ～5.65×10¹⁰copies·g^-1,固碳基因cbbL丰度范围为0.37×10⁸～ 1.10 ×10⁸ copies·g^-1,土壤微生物碳利用效率范围为0.03～0.28; 3种林分类型之间微生物相关指标不存在显著差异(P>0.05)。(3)3种林分类型SOC与土壤pH、砂粒含量和地上凋落物生物量呈显著负相关,与土壤黏粒含量、粉粒含量、总氮、C:N、总磷和铵态氮含量呈显著正相关(P<0.05)。(4)就不同碳组分而言,颗粒有机碳(POC)和MOC均与土壤pH、砂粒含量和根系生物量呈显著负相关,与土壤含水量、黏粒含量、粉粒含量、总氮、C:N、总磷和铵态氮含量呈显著正相关(P<0.05)。综上表明,竹茶混交改造会造成原生毛竹纯林林下植被多样性下降,但并未造成土壤碳储量下降; 而相较于常绿阔叶林,毛竹经营措施需要改进,以提升其碳汇效益。     

青藏高原植被生态系统垂直分布变化的情景模拟

如何模拟和揭示青藏高原植被生态系统垂直分布在全球气候变化驱动下的时空变化情景,对定量解析青藏高原陆地生态系统对气候变化响应效应具有重要意义。该论文基于Holdridge life zone （HLZ）模型,结合数字高程模型（DEM）数据,改变模型输入参数模式,发展了改进型HLZ生态系统模型。结合1981-2010（T0）时段的气候观测数据和IPCC CMIP5 RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5三种情景2011-2040（T1）、2041-2070（T2）、2071-2100（T3）三个时段气候情景数据,实现了青藏高原植被生态系统垂直分布的时空变化情景模拟。引入生态系统平均中心时空偏移趋势模型和生态多样性指数模型,定量揭示了青藏高原植被生态系统在不同垂直带上的时空变化情景。结果显示：青藏高原共有16种植被生态系统类型;冰雪/冰原、高山潮湿苔原和亚高山湿润森林为青藏高原主要的植被生态系统类型,其面积之和占到了青藏高原总面积的56.26%;高山干苔原、亚高山潮湿森林、山地灌丛、山地湿润森林和荒漠等对气候变化的敏感性总体上高于其它类型;在T0-T3期间,青藏高原的高山湿润苔原、高山干苔原、荒漠呈持续减少趋势,平均每10年将分别减少1.96×10⁴km²、0.15×10⁴km²和1.58×10⁴km²;亚高山潮湿森林、山地湿润森林和山地灌丛呈持续增加趋势,平均每10年将分别增加3.42×10⁴km²、2.98×10⁴km²和1.19×10⁴km²;RCP8.5情景下青藏高原的植被生态系统平均中心的偏移幅度最大,RCP4.5情景下的偏移幅度次之,而RCP2.6情景下的偏移幅度最小。另外,在三种气候变化情景驱动下,青藏高原植被生态系统的生态多样性呈减少趋势。总之,未来不同情景的气候变化将直接影响青藏高原植被生态系统的时空分布格局及其生态多样性,气候变化强度越高,影响就越大,而且气候变化对青藏高原植被生态系统的影响呈现出从低海拔到高海拔递增的影响效应。     

1980-2030年石羊河流域生态系统碳储存服务对土地利用变化的响应

陆地生态系统碳储量是表征碳储存服务的重要指标,其变化与土地利用变化存在着密不可分的关系。预测未来土地利用变化对认识区域生态系统服务及其变化具有重要的意义。利用石羊河流域1980—2020年土地利用数据,运用InVEST模型和FLUS模型,探究了石羊河流域在过去40年间和未来自然变化、生态保护、耕地保护3种情景下的土地利用变化对碳储量的影响。结果表明：石羊河流域在1980—2020年间耕地、草地、建设用地呈增加趋势,林地、水域、未利用地呈减少的趋势。40年间石羊河流域碳储量增加了7.98×10⁶t,增幅为1.44%。石羊河流域碳储量呈现明显的空间分异,碳储量较高的地区主要分布在上游祁连山区和中下游绿洲地区,这种分布格局与流域内土地利用类型的空间分布密切相关。至2030年,自然变化、生态保护、耕地保护情景下石羊河流域碳储量分别为563×10⁶t、563.43×10⁶t、564.98×10⁶t,较2020年分别增加了0.45%、0.53%和0.80%,其中生态保护情景与其他两种情景相比既保护了生态环境还保...     

喀斯特地区碳储量对土地利用模式的响应——以南北盘江流域为例

喀斯特地区生态系统脆弱,对气候变化响应敏感,空间异质性强,碳汇潜力大。喀斯特生态治理对土地利用格局的改变,会导致生态系统碳储量的显著变化,对陆地生态系统碳循环和区域生态安全具有深远影响。以喀斯特典型区南北盘江流域为例,运用InVEST模型和热点分析评估流域2000—2020年土地利用变化对碳储量时空分布的影响,根据碳储量集聚特征使用FLUS-Markov模型分区预测生态系统碳储量对不同土地利用模式的响应。结果表明：(1)2000—2020年,研究区土地利用类型由高碳密度的地类转为较低碳密度的地类,致使生态系统碳储量呈减少趋势,累计损失90.36×10⁵t C。(2)2000—2020年碳储量在空间上呈现“西低东高”的格局。热点区集中分布在东部和东南部,冷点区主要分布在西部和西南部,弱显著区大多在北部。(3)各热点分区在不同模式下固碳能力差异显著。热点区在不同模式下的平均碳密度均大于155.40t/hm²,显著高于2020年南北盘江流域的平均碳密度143.59t/hm²,整体固碳功能突出;弱显著区的碳汇能力与研究区平均水平...     

基于二元水循环的黄淮海平原耕地水源涵养功能研究

水源涵养功能是陆地生态系统的重要功能类型之一。黄淮海平原耕地数量巨大,耕地利用模式典型,研究其水源涵养功能,对于调控区域水资源,推动耕地可持续利用有重要作用。从耕地利用角度出发,基于整个系统二元水循环过程,构建了黄淮海平原耕地水源涵养功能研究基本框架,并应用SCS-CN模型,结合研究区耕地覆盖数据、气候数据、土壤数据对黄淮海平原耕地水源涵养功能进行了评价。研究结果表明:耕地利用过程中的耕地水源涵养功能认识,应从理想水源涵养能力、有效水源涵养能力和净水源涵养能力3个层次展开;黄淮海平原耕地水源涵养功能效应在上述各层级上均表现出正向性,耕地水源涵养能力分别为1890.74、1127.76、464.62亿m~3;空间上,黄淮海平原耕地水源涵养功能具有明显的空间分异性,北部和东南部地区耕地水源涵养能力较强,中部和西南部地区耕地水源涵养能力较弱。研究结果不仅为耕地生态功能理论研究提供新思考点,同时也为耕地水资源有效调控以及耕地生态补偿制定提供参考和支撑。     

不同土地利用情景下汾河上游地区碳储量评估

陆地生态系统碳储量对预测气候变化、温室气体排放和减少等具有重要意义,而土地利用格局变化是研究陆地生态系统碳储量的基础,它直接影响陆地生态系统结构及分布情况,进而改变陆地生态系统碳储量。运用SDCLUE-S复合模型模拟了未来不同情景下汾河上游土地利用情况,并采用InVEST模型测算了不同时期下研究区碳储量情况。结果表明:2007—2017年汾河上游草地、未利用地及水体面积减少,耕地、建设用地、林地增加,自然增长情景与生态保护情景下2030年土地利用格局差异较大,耕地、建设用地、林地及水体呈相反趋势发展。2017年汾河上游生态系统碳储量和碳密度分别为58977910.98t和147.54t/hm²,与2007年相比增加了1237143.02t和3.09t/hm²。2017—2030年自然增长情景下汾河上游生态系统碳储量和碳密度显著下降,主要原因是林地、草地面积减少,建设用地增加,生态保护情景下显著增加,碳储量和碳密度分别为59142210.16t和147.95t/hm²。生态保护情景能够有效提高区域生态系统碳储量,但同时要考虑社会经济可持续发展,因此研究区在未来发展规划中应基于生态保护情景,统筹各项资源,保障经济发展。     

林业活动对区域森林生物量碳源汇格局的影响——以南平市为例

林业活动在一定程度上影响着区域森林的时空分布格局和碳汇/源功能。明确并量化林业活动对区域森林碳汇功能的影响与空间分布,对于区域森林碳汇提升和实现区域"碳中和"具有重要意义。以国家级生态示范区福建省南平市为例,以多期森林资源规划调查数据为基础,采用IPCC材积源-生物量法,基于土地利用类型的时空变化和林业活动类型划分,分类分析了南平市森林碳源和碳汇的空间分布特征,并量化了不同林业活动（一直保持为森林、人工造林、自然恢复、毁林和森林退化）对森林碳汇和碳源的影响。研究结果表明,2013年南平市森林碳储量总量为80.84Tg C,2020年森林碳储量总量增加至89.87Tg C,年均变化量为1.29Tg C/a （或4.73Tg CO₂/a）。平均胸径、公顷蓄积等林分因子是当前主要影响森林碳储量的因素。在其他影响因素中,暗红壤分布区的森林生物质碳密度较高而在水稻土分布区则较低;此外,高海拔、中等立地质量土地上的森林碳密度较高。对于不同林业活动,2013-2020年南平市一直保持为森林（森林经营）、自然恢复增加的天然林和人工造林分别使森林生物质碳储量增加了0.34Tg C/a、0.85Tg C/a和1.05Tg C/a,同期因毁林和森林退化导致森林生物质碳储量分别减少0.75Tg C/a和0.42Tg C/a,森林生物质碳储量净增加1.09Tg C/a （或3.98Tg CO₂/a）,明显低于2013-2020森林碳储量净增量。对于土地利用变化较剧烈的区域,本文基于土地利用变化且区分林业活动路径的方法,能更准确地反映森林的碳汇和碳源及时空格局。2013-2020年间南平市一直保持为森林的生物质碳密度仅增长0.22Mg C hm^-2 a^-1,成熟林、过熟林面积占比增加使森林平均生长速率下降可能是主要原因。而同期通过自然恢复和人工造林使森林生物质碳密度分别增长4.00Mg C hm^-2 a^-1和4.10Mg C hm^-2 a^-1。优化龄组结构提升森林生长量、减少毁林和防止森林退化可以作为该区域未来森林增汇减排的有效举措。     

东北天然林资源保护工程成效评估及热点区域识别

东北地区天然林资源保护工程的实施,改善了生态环境,提高了生态系统服务能力,对东北地区生态系统服务也起到了积极促进作用。为了更直观的反映东北地区天保工程的实施成效,研究基于长时间序列的遥感监测数据集-土地利用数据,采用InVEST模型和RUSLE模型对1990-2020年天保工程实施前后东北地区和天保工程区生态系统服务变化进行定量评估分析并采用Getis-Ord Gi^*指数识别热点区域。结果表明:(1)东北地区1990-2020年城乡/工矿居民用地和耕地面积分别增加25.37%,12.15%,水域减少21.42%,草地减少14.02%,未利用土地和林地分别减少8.41%,5.34%。(2)1990-2020年东北地区和天保工程区土壤保持量分别增加了95.81×10⁶ t、24.05×10⁶ t,碳储量分别减少了7.49×10⁸ tC、3.92×10⁸ tC,水源涵养量分别增加了177.51×10⁹ m³、58.65×10⁹ m³。(3)东北地区的极显著热点区域主要分布内蒙古地区东北部、黑龙江省北部、吉林省东部和辽宁省东部。随着天保工程的实施,极显著热点区域显著增加,且范围与天保工程高度重合。研究拟为后续东北地区林业政策和生态工程的实施提供科学的参考依据。