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    基于InVEST模型的陸良縣固碳能力研究

    2024-12-31 00:00:00馬山俊邵志鵬
    安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2024年24期
    關(guān)鍵詞:碳儲(chǔ)量陸良縣

    摘要以云南省曲靖市陸良縣為例,通過2000、2005、2010、2015、2020年5期土地利用數(shù)據(jù)和碳密度數(shù)據(jù),利用GIS和InVEST的碳儲(chǔ)量模塊,獲取研究區(qū)碳儲(chǔ)量的時(shí)空分布數(shù)據(jù),分析近20年陸良縣碳儲(chǔ)量變化特征。結(jié)果表明,20年間耕地和林地面積略微下降,而草地面積減少較為明顯,水域和建設(shè)用地面積增加明顯,未利用地減少明顯。碳儲(chǔ)量總體呈減少趨勢(shì),尤其是2015—2020年減少明顯,與土地利用類型變化表現(xiàn)一致。不同類型土地在碳儲(chǔ)量變化方面存在明顯差異,林地的平均碳儲(chǔ)量最高,而建設(shè)用地、水域和未利用地的平均碳儲(chǔ)量較低。碳儲(chǔ)量空間分布變化不大,高值區(qū)主要分布在林地區(qū)域,低值區(qū)主要在建設(shè)用地和耕地集中區(qū)域。綜上所述,土地利用變化與碳儲(chǔ)量變化之間存在密切關(guān)聯(lián),城市化進(jìn)程、耕地減少等因素可能導(dǎo)致碳儲(chǔ)量的減少,而對(duì)林地的保護(hù)、濕地的保護(hù)等措施可能有助于維持或增加碳儲(chǔ)量。

    關(guān)鍵詞碳儲(chǔ)量;InVEST模型;固碳能力;陸良縣

    中圖分類號(hào)X171.1"文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A

    文章編號(hào)0517-6611(2024)24-0054-05

    doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2024.24.013

    開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):

    StudyonCarbonSequestrationCapacityinLuliangCountyBasedonInVESTModel

    MAShan-jun1,SHAOZhi-peng2

    (1.YunnanForestryTechnologicalCollege,Kunming,Yunnan650224;2.ForestryandGrasslandBureauofLuliangCounty,Luliang,Yunnan655699)

    AbstractTakingLuliangCounty,QujingCity,YunnanProvinceasanexample,thespatialandtemporaldistributiondataofcarbonstorageinthestudyareawereobtainedthroughfiveperiodsoflandusedataandcarbondensitydatain2000,2005,2010,2015and2020.ThecarbonstoragemoduleofGISandInVESTwasusedtoanalyzethecharacteristicsofcarbonstoragechangesinLuliangCountyinthepast20years.Theresultsshowedthatoverthe20-yearperiod,theareaofcultivatedlandandforestlandhadslightlydecreased,whilethegrasslandareahaddecreasedsignificantly,andtheareasofwaterbodiesandconstructionlandhadincreasedsignificantly,withunusedlanddecreasingnoticeably.Theoverallcarbonstorageshowedadecliningtrend,especiallyduringtheperiodfrom2015to2020,whichwasconsistentwithchangesinlanduse.Thereweresignificantdifferencesincarbonstoragechangesamongdifferentlandtypes,withforestlandhavingthehighestaveragecarbonstorage,whileconstructionland,watersandunusedlandhadrelativelylowaveragecarbonstorage.Thespatialdistributionofcarbonstoragehadnotchangedsignificantly,high-valueareasmainlydistributedinforestareas,andlow-valueareasmainlydistributedinconstructionlandandcultivatedlandconcentrationareas.Insummary,therewasaclosecorrelationbetweenlandusechangeandcarbonstoragechange.Factorssuchasurbanizationandreducedcultivatedlandmayleadtoadecreaseincarbonstorage,whilemeasuressuchasprotectingforestsandwetlandsmayhelpmaintainorincreasecarbonstorage.

    KeywordsCarbonstorage;InVESTmodel;Carbonsequestration;LuliangCounty

    在全球氣候變化日益嚴(yán)峻的背景下,碳儲(chǔ)量及其動(dòng)態(tài)變化已成為全球科學(xué)研究的熱點(diǎn)問題之一[1-3。隨著人類活動(dòng)的不斷增加,土地利用類型作為影響碳循環(huán)的關(guān)鍵因素[4,對(duì)全球碳儲(chǔ)量的影響日益顯著。碳儲(chǔ)量作為評(píng)估生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能和氣候變化適應(yīng)性的重要指標(biāo),其動(dòng)態(tài)變化不僅關(guān)系到區(qū)域生態(tài)環(huán)境的穩(wěn)定,也直接影響到全球碳平衡和氣候變化的趨勢(shì)。因此,對(duì)碳儲(chǔ)量的精準(zhǔn)評(píng)估及其時(shí)空動(dòng)態(tài)變化的監(jiān)測(cè)顯得尤為重要。

    目前,生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的評(píng)估方法多種多樣[5,其中,基于生物量估算和模型模擬的方法因其科學(xué)性和可操作性而被廣泛應(yīng)用。InVEST模型作為一種強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估工具[6,能夠綜合考慮土地利用變化、碳密度分布等因素,對(duì)區(qū)域碳儲(chǔ)量進(jìn)行精準(zhǔn)估算[7。結(jié)合GIS的空間分析能力,InVEST模型能夠直觀地展示碳儲(chǔ)量的空間分布及其動(dòng)態(tài)變化,為區(qū)域碳管理提供科學(xué)依據(jù)。

    云南省曲靖市陸良縣位于滇中腹地,地處南盤江上游,地勢(shì)平坦,水系發(fā)達(dá),擁有豐富的自然資源和多樣的生態(tài)系統(tǒng),為碳儲(chǔ)量的形成與積累提供了得天獨(dú)厚的條件。然而,隨著近年來城市化進(jìn)程的加快和人口的增長(zhǎng),陸良縣的土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生一定的變化,這對(duì)該區(qū)域的碳儲(chǔ)量產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。筆者以陸良縣為例,利用2000—2020年的土地利用數(shù)據(jù)和碳密度數(shù)據(jù),結(jié)合GIS和InVEST模型的碳儲(chǔ)量模塊,對(duì)陸良縣的碳儲(chǔ)量進(jìn)行全面分析,揭示陸良縣碳儲(chǔ)量的時(shí)空變化特征,探討土地利用變化對(duì)碳儲(chǔ)量的影響機(jī)制,并提出相應(yīng)的生態(tài)保護(hù)和管理建議,這不僅有助于深入了解陸良縣生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力,也為其他地區(qū)碳儲(chǔ)量的評(píng)估與管理提供了有益的參考。

    1資料與方法

    1.1 研究區(qū)概況 陸良縣位于云南省東部、曲靖市南部,地處云貴高原東部的南盤江上游,屬珠江流域,地跨103°23′~104°02′E、24°44′~25°18′N(圖1)。東鄰羅平,西靠宜良,南連師宗、瀘西、石林,北接曲靖、馬龍[8。縣城位于中樞鎮(zhèn)(103°41′E、25°02′N),是全縣政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心。境內(nèi)陸良?jí)巫訛樵颇鲜〉谝淮髩巫?,面積771.99 km2,占全縣總面積的38.75%。陸良縣地質(zhì)構(gòu)造單元屬揚(yáng)子準(zhǔn)地臺(tái),陸良?jí)巫有纬芍两窦s6 500萬年,是一個(gè)新生代第三紀(jì)斷陷盆地,境內(nèi)三面環(huán)山,東有龍海山,最高海拔2 687 m;西有牛頭山,最高海拔2 493 m;北有竹子山,最高海拔2 577 m,整個(gè)地勢(shì)呈北高南低走勢(shì),南盤江從中迂回過境,形成高原、山地、丘陵、盆地相間的地貌[9,是滇東北較典型的巖溶地貌之一。陸良縣屬北亞熱帶高原季風(fēng)氣候類型,終年溫和,冬無嚴(yán)寒,夏無酷暑,春暖干旱,秋涼濕潤(rùn),降水集中,干濕分明10。

    1.2數(shù)據(jù)收集該研究所需要數(shù)據(jù)主要有基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)中的行政邊界數(shù)據(jù),當(dāng)前土地利用覆蓋圖、碳密度表等。土地利用數(shù)據(jù)來源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.edu/),比例尺1∶10萬。經(jīng)過掩膜提取得到陸良縣2000、2005、2010、2015、2020年這5期的土地利用圖,將研究區(qū)域土地利用類型重分類為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用土地6個(gè)一級(jí)類型,再將重分類后數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù),導(dǎo)入InVEST模型。

    1.3 碳密度 地上部分碳密度和土壤碳密度數(shù)據(jù)主要通過收集研究區(qū)及其相鄰區(qū)域內(nèi)已有的研究成果來獲取[11,具體如表1所示。

    1.4 數(shù)據(jù)處理 該研究應(yīng)用InVEST中的碳儲(chǔ)存模塊進(jìn)行固碳能力研究[12,該模塊認(rèn)為碳儲(chǔ)量變化是土地利用變化的結(jié)果,簡(jiǎn)化了碳循環(huán)過程,將生態(tài)系統(tǒng)碳庫分成地上碳、地下碳、枯落物碳和土壤碳4部分[13。地上碳主要包括地上存活植被,樹干、樹枝、樹葉等中的碳含量14-19?;贗nVEST碳儲(chǔ)量模型的目的,暫不考慮地上碳庫中極不穩(wěn)定的碳,如短周期農(nóng)作物等,因?yàn)樵擃愄枷鄬?duì)于整個(gè)地上碳庫,含量相對(duì)較少且非常穩(wěn)定或更新較快[14,16,20。地下碳主要是活性植被根系中的碳含量;土壤碳一般被限制為礦質(zhì)土壤中碳含量,也包含有機(jī)土壤中碳含量;枯落物碳包括掉落物或者枯萎死亡的樹木碳含量16。模型運(yùn)算公式如下:

    Ci=Ca+Cb+Cc+Cd(1)

    Call=ni=1(Ci×Si)(2)

    式中:Ci為土地利用類型i的總碳密度(t/hm2);Ca為土地利用類型i地上碳密度(t/hm2);Cb為土地利用類型i地下碳密度(t/hm2);Cc為土地利用類型i枯落物碳密度(t/hm2);Cd為土地利用類型i土壤碳密度(t/hm2)[16。Si為土地利用類型i的面積(hm2);n為土地利用類型的數(shù)量;Call表示總碳儲(chǔ)量(t)[20。

    2結(jié)果與分析

    2.1土地利用變化分析通過ArcGIS軟件將柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為矢量數(shù)據(jù),再求算橢球面積,得出陸良縣2000、2005、2010、2015、2020年5期土地利用類型面積及變化率,詳見表2和表3。從表2、3可以看出,近20年研究區(qū)耕地和林地總體分別減少了580.09、448.33hm2,變化率分別為-0.74%、-0.87%,耕地和林地面積雖有所波動(dòng),但總體趨勢(shì)平穩(wěn);草地面積減少了1945.78hm2,變化率為-2.45%,減少較為明顯;水域面積增加了844.01hm2,變化率為30.62%,是所有類型中增加最快的;建設(shè)用地面積增加了2262.20hm2,變化率也為30.62%,顯示出快速的擴(kuò)張趨勢(shì);未利用地面積減少了132.01hm2,變化率為-56.29%,是減少幅度最大的類型。

    從表4可以看出,20年間各土地利用類型均發(fā)生了變化,建設(shè)用地轉(zhuǎn)移變化最為明顯,轉(zhuǎn)出1445.46hm2,轉(zhuǎn)入3707.67hm2,主要是與耕地相互轉(zhuǎn)移;其次為草地變化較明顯,轉(zhuǎn)出8002.16hm2,轉(zhuǎn)入6056.35hm2,主要是以林地和耕地相互轉(zhuǎn)移。從各年度間的土地利用類型變化來看,研究區(qū)經(jīng)歷了明顯的土地利用結(jié)構(gòu)調(diào)整。其中,建設(shè)用地的快速擴(kuò)張和未利用地的急劇減少最為突出,反映出城市化進(jìn)程加速和土地集約利用的趨勢(shì)。水域面積的增加可能與生態(tài)保護(hù)和水利工程建設(shè)有關(guān),體現(xiàn)了研究區(qū)對(duì)水資源保護(hù)和利用的重視。林地和耕地面積雖有波動(dòng),但總體保持相對(duì)穩(wěn)定,表明研究區(qū)在保障生態(tài)基底的同時(shí),也在逐步優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)。

    從2000—2020年陸良縣土地利用類型空間分布(圖2)可以看出,研究區(qū)城區(qū)主要集中在壩區(qū)的中部區(qū)域,20年間整體土地利用變化趨勢(shì)并不劇烈,顯示了一種相對(duì)穩(wěn)定的城市發(fā)展脈絡(luò)。建設(shè)用地向西南和東北方向帶狀擴(kuò)張,這一變化模式在2015—2020年更加明顯,反映出該階段城市化進(jìn)程的加速發(fā)展。

    2.2碳儲(chǔ)量變化分析從表5可以看出,20年間研究區(qū)碳儲(chǔ)量整體上保持穩(wěn)定,但呈減少趨勢(shì),累計(jì)減少了9.15萬t,特別是2015—2020年減少明顯,碳儲(chǔ)量減少了7.56萬t。2015—2020年也是城市擴(kuò)張、耕地減少明顯時(shí)期,可見碳儲(chǔ)量減少與土地利用類型變化表現(xiàn)一致。從各碳庫看,2000—2020年地上碳儲(chǔ)量總體呈現(xiàn)減少趨勢(shì),減少了3.74萬t;地下碳儲(chǔ)量的變化相對(duì)較小,但也呈現(xiàn)出減少趨勢(shì),減少了2.40萬t;枯落物碳儲(chǔ)量在初期有所波動(dòng),但總體上也呈現(xiàn)出減少趨勢(shì),減少了2.75萬t;土壤碳儲(chǔ)量也表現(xiàn)出一定的減少趨勢(shì),但變化幅度相對(duì)較小,減少了0.25萬t。

    從各時(shí)期不同土地利用類型碳儲(chǔ)量的變化情況來看,各土地利用類型的平均碳儲(chǔ)量從大到小依次為林地(0.557 1 t/hm2)gt;草地(0.272 5 t/hm2)gt;耕地(0.158 9 t/hm2)gt;建設(shè)用地(0.009 6 t/hm2)gt;水域(0.001 4 t/hm2)gt;未利用地(0.000 4 t/hm2)。林地的平均碳儲(chǔ)量最高,表明林地在碳儲(chǔ)量中起重要作用;耕地和草地的平均碳儲(chǔ)量相對(duì)較高,對(duì)總碳儲(chǔ)量有一定貢獻(xiàn);建設(shè)用地、未利用地和水域的平均碳儲(chǔ)量較低,表明它們?cè)谔純?chǔ)量中的貢獻(xiàn)較小[21。從表6可以看出,研究區(qū)耕地的碳儲(chǔ)量減少較為明顯,尤其是2015—2020年大幅減少,減少了39 408 t;林地的碳儲(chǔ)量減少也較為明顯,尤其是2010—2015年,減少了28 510 t;草地在不同時(shí)間段內(nèi)碳儲(chǔ)量的變化較為明顯,特別是2005—2010年,減少量達(dá)67 175 t;水域的碳儲(chǔ)量2005—2010和2010—2015年出現(xiàn)較大幅度的減少,2015—2020年出現(xiàn)明顯增加,增加了6 117 t;建設(shè)用地的碳儲(chǔ)量變化趨勢(shì)相對(duì)平穩(wěn),呈緩慢增加趨勢(shì),2015—2020年出現(xiàn)較大幅度增加,增加了11 973 t;未利用地的碳儲(chǔ)量變化波動(dòng)較大,2005—2010年出現(xiàn)較大幅度的增加,增加了796 t,2015—2020年出現(xiàn)較大幅度減少,減少了2 562 t。從變化率上看,耕地、林地和草地的變化相對(duì)穩(wěn)定,波動(dòng)較小,而水域和未利用地的變化較為劇烈,其次為建設(shè)用地。不同土地利用類型在不同年份之間的碳儲(chǔ)量變化呈現(xiàn)出明顯差異,這些差異可能來源于土地開發(fā)、城市化進(jìn)程等因素的影響,對(duì)林地和濕地的保護(hù)以及土地復(fù)耕等措施。

    從碳儲(chǔ)量空間分布(圖3)可以看出,2000—2020年研究區(qū)碳儲(chǔ)量的空間分布變化不大,碳儲(chǔ)量高值區(qū)主要集中在研究區(qū)的西部和東南部,該區(qū)域大面積分布林地;碳儲(chǔ)量低值主要集中在中部壩區(qū),即建設(shè)用地和耕地集中區(qū)域。

    3結(jié)論與討論

    (1)研究區(qū)20年間土地利用空間格局未發(fā)生明顯變化,但土地利用類型的面積變化較為明顯。20年間,耕地、林地、草地和未利用地面積減少,而建設(shè)用地和水域面積增加,城市向西南和東北方向擴(kuò)張。這種土地利用變化主要是由于城市化進(jìn)程的加速,導(dǎo)致耕地被占用,而草地和林地被轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地和耕地。特別是2015—2020年城市化發(fā)展較明顯,同時(shí)受耕地及林地政策影響,耕地和林地互相制約,草地面積不斷減少,水域面積明顯增加。

    (2)研究區(qū)不同土地利用類型的碳儲(chǔ)量呈現(xiàn)較大差異,各土地利用類型的平均碳儲(chǔ)量從大到小依次為林地gt;草地gt;耕地gt;建設(shè)用地gt;水域gt;未利用地,20年間碳儲(chǔ)量整體上保持穩(wěn)定,但呈減少趨勢(shì),累計(jì)減少9.15萬t,尤其是2015—2020年碳儲(chǔ)量減少明顯,這與城市擴(kuò)張和耕地減少密切相關(guān)。不同土地利用類型的碳儲(chǔ)量變化也有所不同,耕地和林地的碳儲(chǔ)量減少較為明顯,而建設(shè)用地的碳儲(chǔ)量呈緩慢增加趨勢(shì)。研究區(qū)20年間碳儲(chǔ)量的空間分布相對(duì)穩(wěn)定,高碳儲(chǔ)量區(qū)主要分布在研究區(qū)的西部和東南部,即林地區(qū)域;而低碳儲(chǔ)量區(qū)主要集中在中部壩區(qū),即建設(shè)用地和耕地集中區(qū)域。

    (3)通過對(duì)研究區(qū)20年碳儲(chǔ)量的研究可以看出土地利用變化對(duì)碳儲(chǔ)量有重要影響。研究區(qū)處于城市化發(fā)展階段,應(yīng)該加強(qiáng)土地利用規(guī)劃,合理控制城市擴(kuò)張,保護(hù)耕地和林地,以促進(jìn)碳儲(chǔ)量的增加和生態(tài)環(huán)境的改善。

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