長株潭城市群植被碳貯量與碳密度遙感估算

何 華，陳振雄

(1.湖南工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院，長沙 410151；2.國家林業(yè)局中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃設(shè)計院，長沙 410014)

長株潭城市群植被碳貯量與碳密度遙感估算

何 華1，陳振雄2

(1.湖南工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院，長沙 410151；2.國家林業(yè)局中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃設(shè)計院，長沙 410014)

以長株潭城市群為研究區(qū)域，綜合運用RS與GIS技術(shù)，利用2009年IRS-P6多光譜遙感影像計算植被指數(shù)，結(jié)合2009年森林資源清查樣地計算得到碳儲量數(shù)據(jù)，建立植被指數(shù)與植被碳密度估算模型，估算長株潭植被碳貯量與碳密度。結(jié)果表明，回歸模型擬合效果較好，復(fù)相關(guān)系數(shù)達(dá)0.758。估算得到長株潭地區(qū)植被總碳貯量為49.69 Tg(1Tg=1012g)，平均碳密度為17.67 t/hm2。長株潭植被碳密度呈現(xiàn)由中心城區(qū)向周邊逐步增加的特征，離中心城區(qū)越遠(yuǎn)，碳密度越高，最高的區(qū)域為炎陵縣27.89 t/hm2，最低的區(qū)域為長沙市芙蓉區(qū)2.24 t/hm2。

長株潭城市群；碳貯量；碳密度；森林資源清查；遙感；IRS-P6

陸地植被是地球生態(tài)系統(tǒng)的主體，植物通過光合作用形成碳水化合物將大氣中的CO2固定在陸地生態(tài)系統(tǒng)中。陸地植被碳庫存量是陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)的主要組成部分，對維持區(qū)域乃至全球碳循環(huán)平衡和人類可持續(xù)發(fā)展都具有極其重要的作用[1]。目前，開展城市植被碳貯量與碳密度研究越來越受到國內(nèi)外學(xué)者的重視。

估算植被碳貯量的方法很多，傳統(tǒng)的有基于森林、草地資源全面調(diào)查或樣地抽樣調(diào)查來進(jìn)行碳貯量的估算，這種方法勞動強度大、調(diào)查周期長，而且需要耗費大量的人力、財力和物力，而且不太適用于景觀、區(qū)域或全球尺度碳儲量估算[2]。隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展，許多研究者通過建立生物量和不同光譜波段的反射值之間的回歸關(guān)系對生物量進(jìn)行估測，進(jìn)而利用遙感影像快速、有效的估算植被碳儲量，為長期動態(tài)監(jiān)測植被碳儲量提供了新途徑。目前，研究者開展植被碳貯量研究主要集中于對森林植被，或單獨對喬木、灌木的估算，或僅限于對植被地上的生物量、碳貯量的估算，全面系統(tǒng)綜合研究植被的喬木層、灌木層、草本層的碳貯量的報道很少。

長株潭作為我國中部地區(qū)重要的城市群之一，植被具有明顯的喬、灌、草結(jié)構(gòu)，因此本文在探討估算植被碳貯量時，將喬木、灌木與草本一并納入考慮。綜合運用RS與GIS技術(shù)，利用2009年IRS-P6多光譜遙感影像計算植被指數(shù)，結(jié)合2009年森林資源清查樣地計算得到的碳儲量數(shù)據(jù)，研究建立植被指數(shù)與植被碳密度估算模型，通過所建立的模型定量估算長株潭植被碳貯量與碳密度。以期為建立完善的碳匯計量監(jiān)測體系，科學(xué)評價該區(qū)域植被在碳平衡中的作用，同時也為制定綠色發(fā)展規(guī)劃、林業(yè)方針政策和環(huán)境保護措施等提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

長株潭城市群位于湖南省中東部，包括長沙、株洲、湘潭三市國土范圍，總面積2.8萬km2，占湖南全省面積的13.3%；是湖南省經(jīng)濟發(fā)展與城市化的核心區(qū)域，2007年獲批為全國資源節(jié)約型和環(huán)境友好型社會建設(shè)綜合配套改革試驗區(qū)；2015年長株潭地區(qū)生產(chǎn)總值12 548.3億元[3]，占全省43.2%。

長株潭地處典型的低矮丘陵區(qū)，屬亞熱帶季風(fēng)性濕潤氣候，氣候溫和，年均氣溫在15～19 ℃之間，雨水充沛，年均降水在1 300～1 600 mm，土壤主要為水稻土和紅壤。區(qū)域森林具有十分明顯的常綠闊葉林地帶植被特征，植物群落多達(dá)110種以上，森林植被具有明顯的復(fù)層結(jié)構(gòu)(喬—灌—草)，喬木樹種主要有樟樹、楓香、杜英、青岡櫟、馬尾松、杉木，灌木主要有油茶、烏飯、杜鵑、楊桐、山胡椒，草本主要有淡葉竹、海金沙、鱗毛橛、五節(jié)芒、野菊花等。

2 數(shù)據(jù)

2.1 樣地數(shù)據(jù)

樣地數(shù)據(jù)來源于湖南省2009年森林資源清查樣地資料。長株潭地區(qū)按4 km×8 km間距系統(tǒng)機械布設(shè)666.67 m2的方形樣地875個。對每一個樣地，調(diào)查自然立地狀況，記載喬木郁閉度、優(yōu)勢樹種、平均胸徑和平均樹高，對樣地中所有胸徑大于5 cm的喬木林、竹林進(jìn)行每木檢尺量測胸徑，并調(diào)查樣地中灌木、草本(含農(nóng)作物、藤本)平均蓋度與平均高度值等。

2.2 遙感數(shù)據(jù)

遙感數(shù)據(jù)采用IRS—P6多光譜數(shù)據(jù)，分辨率為23.5 m，遙感時相主要集中在2009年11月。采用1∶1萬地形圖對遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何精校正，并用最近鄰插值法將像元重采樣到24 m×24 m，配準(zhǔn)誤差控制在0.5個像元內(nèi)。

3 研究方法

3.1 樣地碳貯量計算方法

計算的樣地植被碳貯量包括生長在陸地上的喬木、灌木、草本(含農(nóng)作物、藤本)及林下植被的碳貯量。植被的碳貯量、碳密度包括地上和地下部分，每個樣地的碳貯量=喬木層碳貯量+灌木層碳貯量+草本層碳貯量。具體詳細(xì)計算方法與文獻(xiàn)[1]一致。

1)喬木層碳貯量計算方法。根據(jù)森林資源清查樣地中喬木林優(yōu)勢樹種、蓄積量數(shù)據(jù), 運用材積源生物量法計算喬木層生物量。對于喬木幼林、四旁樹等類型樣地中胸徑不足5 cm的喬木林，依據(jù)調(diào)查的平均胸徑、平均樹高、林木株數(shù)等，用相應(yīng)樹種的立木材積方程計算該部分喬木蓄積。喬木層生物量估算引用方精云[4]、曾偉生[5]等提出的不同森林類型生物量與蓄積量轉(zhuǎn)換關(guān)系模型與參數(shù)來計算。對于竹林，根據(jù)樣地中調(diào)查的每株毛竹胸徑，計算單株竹林生物量，匯總得到樣地毛竹林總生物量。單株竹子總生物量采用如下計算公式[7]：W=0.7683D1.411 7(R2=0.901 1)，式中D為毛竹胸徑。毛竹林碳貯量與生物量之間的轉(zhuǎn)換系數(shù)統(tǒng)一采用0.484進(jìn)行計算。

2)灌木層、草本層碳貯量計算方法。選取具有代表性的35個2 m×2 m灌木和草本樣方，調(diào)查樣方優(yōu)勢灌木、草本名稱，記錄灌木總蓋度、草本總蓋度、平均高度、冠幅和株(叢)數(shù)等因子。并在樣方地內(nèi)選擇3～5株(叢)標(biāo)準(zhǔn)灌木(草)，將其干、枝、葉和根全部取出稱其鮮質(zhì)量，后進(jìn)行烘干測定含水率，得到干物質(zhì)的質(zhì)量，從而得到樣方的生物量。灌木、草本碳貯量與生物量之間的轉(zhuǎn)換系數(shù)分別采用0.5和0.45進(jìn)行換算得到其單位面積碳密度。最后分別建立以總蓋度和平均高度為自變量的灌木、草本單位面積碳密度回歸模型，根據(jù)回歸模型計算樣地的灌木、草本碳貯量。

3.2 碳密度遙感估算模型

1) 植被指數(shù)計算。植被指數(shù)由于與生物物理參數(shù)(葉面積指數(shù)、葉綠素含量、植被覆蓋度，生物量等)有較密切的關(guān)系，常被稱為“生物量指數(shù)”[2]。植被指數(shù)已有幾十種，但歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)是目前應(yīng)用最廣泛的植被指數(shù)。NDVI通過近紅外波段與紅光波段的差和之比，來消除大氣、地形等輻射條件影響，同時經(jīng)歸一化處理，增強對植被的響應(yīng)能力。公式如下：

(1)

2)植被碳密度估算模型建立。計算清查樣地空間位置范圍內(nèi)的平均植被指數(shù)，建立植被指數(shù)與植被總碳貯量的回歸模型，模型采用如下結(jié)構(gòu)：

W=a·NDVI

(2)

式中，W為植被碳密度(t/hm2)，a為模型參數(shù)，NDVI為植被指數(shù)。

為減小樣地位置與相應(yīng)遙感影像空間位置匹配偏差帶來的影響，選取樣地地類連片面積1 hm2以上的樣地(540個)參與建模。

4 結(jié)果與分析

4.1 植被碳密度與植被指數(shù)(NDVI)模型擬合結(jié)果

通過回歸分析，得到植被指數(shù)(NDVI)與植被碳密度之間的回歸方程：W=85.577·NDVI(圖1)，該方程回歸關(guān)系極顯著(F為1691.17，P<0.001)，復(fù)相關(guān)系數(shù)(R2)達(dá)0.758，方程擬合效果較好。

圖1 植被碳密度與植被指數(shù)(NDVI)的擬合效果圖

4.2 長株潭植被碳貯量

利用上述擬合的植被碳密度與植被指數(shù)的關(guān)系模型，得到2009年長株潭植被碳貯量與碳密度空間分布圖。估算的長株潭植被總碳貯量為49.69Tg(1Tg=1012g)，其中長沙市植被總碳貯量為21.66 Tg、株洲市為22.23 Tg、湘潭為5.80 Tg，分別占總量的43.59%，44.74%和11.67%。長株潭各行政區(qū)域的植被碳貯量詳見表1。

表1 長株潭各行政區(qū)域植被碳貯量Tg市區(qū)縣(區(qū))碳貯量小計市區(qū)縣(區(qū))碳貯量小計市區(qū)縣(區(qū))碳貯量小計芙蓉區(qū)0．01開福區(qū)0．11瀏陽市12．20寧鄉(xiāng)縣5．84長沙天心區(qū)0．0321．67望城縣0．66雨花區(qū)0．05岳麓區(qū)0．56長沙縣2．23茶陵縣5．50醴陵市3．90蘆淞區(qū)0．34石峰區(qū)0．21株洲天元區(qū)0．2622．23炎陵縣5．66株州縣1．18攸縣5．02荷塘區(qū)0．18韶山市0．26湘潭縣2．33湘潭湘鄉(xiāng)市2．585．80雨湖區(qū)0．46岳塘區(qū)0．17

4.3 長株潭植被碳密度與空間分布

長株潭植被平均碳密度為17.67 t/hm2，其中長沙市平均碳密度為18.30 t/hm2，株洲市平均碳密度為19.69 t/hm2，湘潭市平均碳密度為11.59 t/hm2。從圖3中可以看出，植被碳密度呈現(xiàn)由長株潭中心城區(qū)向周邊逐步增加，離中心城區(qū)越遠(yuǎn)，碳密度越高。碳密度較高的區(qū)域主要分布在炎陵縣植被碳密度為27.89 t/hm2、瀏陽市碳密度為24.36 t/hm2、寧鄉(xiāng)縣碳密度20.05 t/hm2，以株洲市炎陵縣最高，其次為瀏陽市。植被碳密度較低的區(qū)域主要分布在長沙的城區(qū)，以芙蓉區(qū)最低，植被碳密度為2.24 t/hm2，其次為天心區(qū)，植被碳密度為4.15 t/hm2。詳見圖2。

圖2 長株潭植被碳密度空間分布圖

5 結(jié)論與討論

本文綜合運用RS與GIS技術(shù)，利用2009年IRS-P6多光譜遙感影像計算植被指數(shù)，結(jié)合2009年森林資源清查樣地計算得到的碳貯量數(shù)據(jù)，研究建立了植被指數(shù)與植被碳密度估算模型，通過所建立的模型估算了長株潭植被碳貯量與碳密度。得到如下結(jié)論：

1)采用回歸分析法構(gòu)建了植被指數(shù)(NDVI)與長株潭植被碳密度的線性回歸方程(為W=85.577·NDVI)，該方程回歸關(guān)系極顯著(F檢驗,P<0.001)，說明NDVI與植被碳儲量之間有較好的相關(guān)關(guān)系，可以用于植被碳貯量估算。

2) 估算的長株潭植被總碳貯量為49.96 Tg，植被平均碳密度為17.67 t/hm2。植被碳密度呈現(xiàn)隨著離城市中心距離增加，碳密度逐步升高的特征。植被平均碳密度最高的區(qū)域為株洲市炎陵縣，碳密度為27.89 t/hm2，植被平均碳密度最低的區(qū)域為長沙市芙蓉區(qū)，碳密度為2.24 t/hm2。

本文建立了植被碳密度與NDVI的回歸方程，沒有進(jìn)一步分析建立其它各種植被指數(shù)與碳密度的相關(guān)估算模型，也沒有分別對喬木層、灌木層、草本層建立單獨的碳密度模型來進(jìn)行估算；由于樣地碳貯量計算缺乏湖南省不同樹種蓄積量與生物量的轉(zhuǎn)換模型及碳系數(shù)，本文采用了全國相關(guān)的專題研究文獻(xiàn)資料，勢必會對估算的結(jié)果準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響；由于缺乏DEM數(shù)據(jù)，也未對長株潭植被碳密度垂直分布特征進(jìn)行深入分析。這些問題都有待于做進(jìn)一步的研究，使研究成果更為精確和可靠。

[1] 陳振雄,何華.長株潭城市群植被碳貯量與碳密度研究[J].中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃,2016,35(2)：1-4.

[2] 姚正陽.西安城市綠地地上碳貯量估算研究[D]. 咸陽：西北農(nóng)林科技大學(xué),2015.

[3] 湖南省統(tǒng)計局.湖南省2015年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報[R],2016.

[4] 方精云,劉國華,徐高齡.我國森林植被的生物量和凈生產(chǎn)量[J].生態(tài)學(xué)報,1996,16(5)：497-508.

[5] 曾偉生. 云南省森林生物量與生產(chǎn)力研究[J].中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃,2005,24(4)：1-4.

[6] 孫天任.水竹(Phyllostachysheteroclada)人工林生物量結(jié)構(gòu)研究[J].植物生態(tài)學(xué)與地植物學(xué)報,1986,10(3):190-198.

RemoteSensingEstimationofVegetationCarbonStorageandDensityofChangsha-Zhuzhou-XiangtanUrbanAgglomeration

HE Hua1，CHEN Zhenxiong2

(1.Hunan Vocational College of Engineering，Changsha 410151，Hunan，China；2.Central South Forest Inventory and Planning Institute of State Forestry Administration，Changsha 410014，Hunan，China)

This paper took Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration as research area, using the normalized difference vegetation index (NDVI) calculated by IRS-P6 multispectral remote sensing images in 2009, and carbon storage data calculated by forest inventory plots, the regression equation to estimate vegetation carbon storage and density of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration was established. The results showed that the regression equation had a good fitting effect, the complex correlativity coefficient of the equation was 0.758. The total vegetation carbon storage was 49.69 Tg (1Tg=1012g), the average vegetation carbon density was 17.67 t/hm2.The vegetation carbon density showed the trend of gradually increasing from the city center to the surrounding,the carbon density was getting higher with getting farther away from the city center, , the average vegetation carbon density in Yanling county was the highest(27.89 t/hm2), the average vegetation carbon density in Furong district was the lowest (2.24 t/hm2).

Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration; carbon storage; carbon density; forest inventory; remote sensing; IRS-P6

2016-05-27

湖南省教育廳科學(xué)研究項目——長株潭城市群綠地碳儲量時空變化研究(14C0300)。

何華(1980-)，女，四川南充人，副教授，高級工藝美術(shù)師，主要研究方向：環(huán)境藝術(shù)設(shè)計。

S 718.55+6

A

1003-6075(2016)03-0039-05

10.16166/j.cnki.cn43-1095.2016.03.009