退耕还林还草工程对生态系统碳储存服务的影响——以黄土高原丘陵沟壑区子长县为例

陆地生态系统碳储量是表征生态系统碳储存服务的重要指标,与土地利用变化之间存在着密切的关系。退耕还林还草工程使区域土地利用格局发生巨大变化,并对生态系统碳储存服务造成了较大的影响。为了能简单快速的评估退耕还林还草工程对陆地生态系统碳储存服务所带来的影响,以位于黄土高原丘陵沟壑区的子长县为例,运用InVEST模型评估了退耕还林还草工程对陆地生态系统碳储量的影响,进一步耦合InVEST模型和FLUS模型,并设置四种不同的退耕还林还草实施情景,预测子长县2037年陆地生态系统碳储量变化和碳汇产生的经济价值。研究发现：（1）子长县退耕还林还草工程实施效果显著,17年间共有31627.98 hm²耕地退耕为林地和草地,境内的林草覆盖率由2000年的53.26%增长至2017年的64.20%;（2）退耕还林还草工程的实施显著提升了子长县陆地生态系统碳储存服务,碳储量由2000年的39.19×10⁶ t增长至2017年42.34×10⁶ t,增加量集中在工程实施主要阶段（2000—2008年）;（3）未来子长县若继续实施退耕还林还草工程,其生态系统碳储存服务会得到进一步提升,且会获得一定的碳汇经济价值。预计到2037年子长县在退耕还林还草工程实施A、B、C、D四种情景下的陆地生态系统碳储量将分别达到：43.78×10⁶ t、44.10×10⁶ t、44.32×10⁶ t和44.54×10⁶ t,并将由此获得碳汇经济价值净收益分别为1627.88万美元、1979.89万美元、2231.39万美元和2471.67万美元。耦合InVEST-FLUS模型,不但能利用InVEST模型简单快速的对陆地生态系统碳储量进行评估,而且还能基于FLUS模型对未来土地利用变化情景下的陆地生态系统碳储量和碳汇经济价值做出测算。     

基于InVEST与CA-Markov模型的昆明市碳储量时空演变与预测

土地利用/覆被变化是引起陆地生态系统碳储量变化的重要驱动因素,影响整个生态系统的碳循环过程.以昆明市为研究案例,在修正碳密度系数的基础上,通过耦合InVEST模型碳储存模块和CA-Markov模型,分析2000～2020年及“三线”约束下未来不同土地利用情景陆地生态系统碳储量变化的时空差异特征.结果表明：(1)昆明市土地利用类型主要以耕地、林地和草地为主,土地利用转移也发生在三者之间.(2)2000～2020年,昆明市碳储量整体表现为南低北高的空间分布特征,碳储量逐年下降,累计损失5.27×10⁶ t,林地和草地退化是碳储量减少的主要原因.(3)2020～2030年,4种情景碳储量均有所减少,其中惯性发展情景碳储量下降最明显,主要是建设用地快速扩张引起;耕地保护情景相比惯性发展情景有效减缓了碳储量减少幅度;生态保护情景则能够增强研究区固碳能力,碳储量达到262.49×10⁶ t,但不能有效控制耕地面积的减少;防止城市扩张情景有效抑制了建设用地无序扩张,间接防止了碳储量进一步减少.因此,研究区可统筹考虑耕地保护情景、生态保护情景和防止城市扩张情...     

基于PLUS-InVEST模型的江西省生态系统碳储量时空演变与预测

土地利用变化是影响陆地生态系统碳储量变化的重要因素,研究土地利用变化与碳储量之间关系对优化区域土地利用结构,维持区域碳平衡可提供可靠的数据支撑.以江西省为例,分析1990~2020年土地利用变化,基于PLUS模型,结合自然发展情景、生态优先情景和经济发展情景设置,对2030年江西省土地利用格局进行模拟分析,运用InVEST模型测算1990~2020年及未来不同情景下江西省碳储量变化,利用空间自相关分析探索江西省不同情景下陆地生态系统碳储量时空变化特征,并提出相应的政策建议.结果表明:①1990~2020年江西省碳储量整体呈下降趋势,共减少4.58×10⁷ t.其中,水域和建设用地的面积增加,耕地、林地、草地及未利用地面积减少是导致碳储量减少的主要原因.②2030年江西省陆地生态系统碳储量在自然发展情景、生态优先情景和经济发展情景下分别为2.20×10⁹、2.24×10⁹和2.19×10⁹ t.③3种情景下的碳储量值在空间分布上具有相似性,碳储量高值区域在江西省北部、西北部及西部区域出现集聚,低值区域则在中部区域聚集.研究结果可为江西省未来国土空间规划,提升陆地生态系统碳储量提供数据支撑.     

关中平原城市群土地利用变化对碳储量的影响

研究城市群地区土地利用变化对陆地生态系统碳储量的影响,对城市群地区土地利用结构优化及可持续发展具有重要意义.基于PLUS模型和InVEST模型,模拟预测了不同情景下关中平原城市群2040年土地利用变化与碳储量,并进一步分析了土地利用变化对碳储量的影响.结果表明:①关中平原城市群土地利用类型以耕地、林地和草地为主,占研究区总面积的90 %以上.②2000~2020年,关中平原碳储量呈持续下降的趋势,耕地、林地和草地是关中平原碳储量的主要来源,总体碳储量下降了15.12×10⁶ t,空间分布呈现“南北高,中间低”的分布特征.③到2040年,城镇发展情景下碳储量减少最多,共减少27.08×10⁶ t,生态发展情景下碳储量减少最少,共减少4.14×10⁶ t.研究结果可为关中城市群地区高质量发展和土地利用合理规划提供数据支撑.     

山西南部中条山生态系统碳储量时空分布及驱动因素

为探究陆地生态系统碳储量特征对促进区域低碳建设、实现区域“碳达峰、碳中和”的作用.本文运用InVEST模型的碳储量模块估算了2000～2020年中条山生态系统碳储量,并通过净生态系统生产力(NEP)对其结果进行修正,最后利用地理探测器分析碳储量空间分异的驱动因素.结果表明:2000～2020年中条山修正后碳储量总体呈增加趋势,累计增加了2.296×10⁶t,碳储量高值区主要分布于东部、中部和西北部,低值区分布于西南部及中部小部分区域.2000～2020年中条山陆地生态系统碳汇总量呈增加趋势,区域年均单位NEP为0.060kgC/(m²·a),碳汇区主要分布在东部,碳源区分布在中部及西北部.碳储量空间分异主要受年均NDVI、人类活动强度和年均潜在蒸散发的影响,其次是年均气温、年均人口和高程.不同因子的交互作用对碳储量的影响呈双因子增强和非线性增强,表明碳储量空间分异是由自然因素和人为因素共同作用的结果.中条山在生态环境保护和区域低碳建设中,应综合考虑不同影响因素的特点,采取差异化的生态调控模式和策略,提高生态系统的稳定性,增强碳储存能力.     

基于土地利用变化的陕西省植被碳汇提质增效优先区识别

在“双碳”目标背景下,陆地植被生态系统碳汇是实现碳中和目标的重要方式。为有效识别植被碳汇服务功能提质增效的优先区,利用InVEST模型定量评估陕西省植被碳储量时空演变特征及分布格局,分析土地利用/覆被类型变化对碳储量变化的影响,研究林草生态建设碳汇增长空间差异,确定林草生态建设提质增效对象区域。结果表明：（1）陕西省土地利用类型主要以耕地、林地、草地为主,土地利用类型转移变化也主要发生在三者之间;（2）1980― 2020年陕西省生态系统碳储量总体增加91.88×10⁶ t,增幅3.16%,呈现出“总体上南高北低、局部地区明显过高或过低”的地带性分布特征;（3）退耕还林（草）工程对碳汇能力提升效果明显,存在全局空间相关性,表现为一定的空间趋同集聚现象;（4）陕北地区为生态保护修复工程极优先区和优先区,陕南地区为中等优先区,关中地区为一般优先区。研究基于不同区县生态系统碳汇年均增长率的差异,确定生态治理优先区域,可为实现生态修复工程主导模式的分区管理以及碳汇能力提质增效提供参考。     

基于InVEST-PLUS模型的淮北市碳储量时空演变及预测

研究土地利用时空演变对生态系统碳储量的影响,对研究区未来的国土空间规划以及减排增汇提供理论依据.基于1985、1995、2005、2015和2020年这5期土地利用数据,结合InVEST模型分析了研究区碳储量时空变化,运用PLUS模型预测研究区2035年自然发展情景、耕地保护情景、生态保护情景以及耕地和生态双保护情景土地利用变化并估算不同情景下的生态系统碳储量.结果表明:①1985~2020年研究区耕地面积持续减少,2015~2020年土地利用变化较快,综合土地利用动态度达到了34.62 %;②1985~2020年碳储量呈下降趋势,减少1.55×10⁵ t,其中在2005~2015年间,碳储量减少了1.22×10⁵ t,年均减少量达1.22×10⁴ t;③碳储量较高区域分布在研究区的东部,碳储量较低区域分布在研究区中部和西北部;耕地碳储量占比从66.89 %下降到57.73 %,但耕地仍是研究区最主要的碳库;其他地类向草地和林地转化有利于生态系统碳储量的增加;④2035年,自然发展情景、耕地保护情景、生态保护情景以及双保护情景下的碳储量分别为81.77×10⁵ 、82.45×10⁵、82.82×10⁵和82.51×10⁵ t.     

基于InVEST和GeoSoS-FLUS模型的黄河源区碳储量时空变化特征及其对未来不同情景模式的响应

区域土地利用变化是导致生态系统碳储量变化的主要原因,预测未来土地利用变化对碳储量的影响对于碳储功能的可持续发展具有重要意义.近年来,在自然和人为因素的共同作用下,黄河源区土地利用变化显著,其碳储功能也相应发生改变.本研究结合InVEST和GeoSoS-FLUS模型,评估黄河源区2000~2020年以及不同情景下2020~2040年土地利用变化及其对碳储量的影响.结果表明：① 2000~2020年黄河源区碳储量整体呈上升趋势,共增加11.59×10⁶ t.② 20年间,黄河源区土地利用变化以低覆盖度草地、建设用地和湿地的面积增加和高覆盖度草地、中覆盖度草地和未利用地面积减少为主,未利用地大面积减少以及草地和湿地的面积增加是导致碳储量增加的主要原因.③ 2040年自然变化情景下黄河源区生态系统碳储量为871.34×10⁶ t,较2020年增加3.92×10⁶ t.生态保护情景下碳储量增幅明显,较2020年增加13.53×10⁶ t.该研究结果可以为黄河源区土地利用管理决策以及碳储功能的可持续发展提供科学参考.     

基于InVEST模型和PLUS模型的环杭州湾生态系统碳储量

研究土地利用方式与生态系统服务碳储量的关系,对于区域碳排放管理具有重要意义.利用InVEST模型碳储量模块和PLUS模型,探究并预测研究区2000～2018年和2018～2030年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,研究区2000、 2010和2018年碳储量分别为7.250×10⁸、 7.227×10⁸和7.241×10⁸ t,呈先减后增趋势.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,建设用地的快速扩张导致碳储量降低.与土地利用类型相对应,研究区碳储量空间分异显著,并以碳储量分界线为界,呈现“东北低西南高”特征.预测结果显示,至2030年碳储量为7.344×10⁸ t,较2018年增加1.42%,林地面积的增长是主要原因.     

甘肃省生态系统服务权衡协同关系评估与预测

以甘肃省为研究区,通过耦合GMMOP与PLUS模型预测2030年4种不同发展情景下甘肃省土地利用状况,利用InVEST模型定量评估碳储量、产水量、土壤保持和生境质量动态变化,分析不同情景下生态系统服务间的权衡协同关系.结果表明:2000～2020年,甘肃省碳储量减少0.081×10⁸t,产水量增加3.086×10¹⁰m³,土壤保持量增加33.857×10¹⁰t,生境质量下降0.009.自然发展情景(ND)下,碳储量、产水量和生境质量均有下降,仅土壤保持量增加0.310×10¹⁰t;生态保护情景(EP)下,碳储量和土壤保持量显著提高;经济发展情景(ED)下4种生态系统服务均有降低;综合发展情景(CD)下,碳储量增加1.307×10⁸t,其余3种服务均有下降.整体上,除白银市和嘉峪关市外,甘肃省各市州的四种生态系统服务间均呈相互增益的协同关系.4种情景下,大部分地区碳储量和产水量、碳储量和土壤保持、产水量和土壤保持间的协同关系无显著变化,而在ND、EP和CD情...     

基于SSP-RCP情景的黄土高原土地变化模拟及草原碳储量

探索未来气候变化情景下土地利用/覆盖变化（LUCC）和生态系统碳储量的空间分布,可以为优化土地资源再分配和制定社会经济可持续发展政策提供科学依据.研究整合了斑块生成土地利用模拟（PLUS）模型和生态系统服务与权衡综合评价（InVEST）模型,基于CMIP6提供的共享社会经济路径和代表性浓度路径（SSP-RCP）情景,评估了黄土高原LUCC和生态系统碳储量的时空动态变化,分析驱动因素对不同区域的影响程度,探讨各区域碳储量空间相关性.结果表明：①未来3种情景LUCC变化模式相似,耕地、草地和未利用地面积都有不同程度的减少,建设用地急剧扩张,3种情景下的增幅分别为29.23%~53.56%（SSP126）、34.59%~63.28%（SSP245）和42.80%~73.27%（SSP585）.②与2020年相比,2040年SSP126情景碳储量增加1.813 8×10⁶ t,其余情景持续下降;到2060年,3种情景草原碳储量分别减少13.391×10⁶、33.548×10⁶和85.871×10⁶ t.③从空间相关性来看,黄土高原碳储量在市域间存在相关性,未来情景差异不显著,热点分布在研究区中部及中部以北地区,没有明显的冷点区域.④土地利用变化会增加或损失碳储量.林地、耕地和草地比其它土地类型有更多的碳储量,增加它们的面积和限制向其它土地类型转换会增加生态系统碳储量.     

中国西北地区多情景土地利用优化与碳储量评估

土地利用/覆盖变化(LUCC)是导致陆地生态系统碳储量变化的主要因素,研究未来不同情景下的土地利用和碳储量变化过程,有助于制定科学的土地利用政策和提高区域陆地生态系统碳储量.研究构建了GMMOP-PLUS-InVEST模型,通过多源数据分析了2000～2020年中国西北地区土地利用和碳储量的变化特征,并预测了自然发展(ND)、经济发展(ED)、生态保护(EP)和综合发展(CD)情景下的2030年中国西北地区土地利用和碳储量.结果表明：(1)2000～2020年,草地面积减少了1 680.99×10⁴ hm²,耕地、林地、水域、湿地、建筑用地和未利用地面积分别增加了201.19×10⁴、 208.47×10⁴、 91.54×10⁴、 51.30×10⁴、 157.40×10⁴和971.09×10⁴ hm².(2)2000～2020年,土壤和地下碳储量减少,死亡有机物和地上碳储量增加,总碳储量减...     

天山北坡城市群碳储量时空变化及预测研究

为了有效评估城市群碳储量变化,以天山北坡城市群为研究对象,运用PLUS模型和InVEST模型,动态评估2000~2020年及2030年不同情景下土地利用变化及碳储量变化特征.结果表明,2000~2020年天山北坡城市群碳储量呈现持续增加趋势,且碳储量变化与土地利用变化密切相关,主要表现为2000~2010年林地面积的减少导致其碳储量减少约266×10⁶t,2010~2020年草地面积的增加使其碳储量增加约69.14×10⁶t.2030年自然发展情景、生态保护情景和经济快速发展情景下碳储量预测值分别为8875.88×10⁶t、8895.58×10⁶t和8841.58×10⁶t;经济快速发展情景下碳储量最低,生态保护情景下碳储量最高.土地利用是影响碳储量空间变化分布的第一主导因素,贡献率接近于90%,土地利用强度与碳储量协调性分析与两者双变量空间自相关分析进一步验证了这一结论.土地利用变化在一定程度上能够对碳储量产生积极影响,对于本研究区而言,生态保护发展情景可能更符合未来城市发展模式,研究结果能够为土地利用规划提供参考.     

京津冀城市群建设用地扩张多情景模拟及其对生态系统碳储量的影响

量化分析建设用地扩张对陆地生态系统碳储量的影响,探索模拟建设用地扩张的优化方案以提高未来生态系统碳储量,对区域可持续发展和生态文明建设具有重要的现实意义.基于土地利用和地理空间数据,利用生态系统服务与权衡综合评估（InVEST）模型和基于栅格的斑块生成土地利用模拟（PLUS）模型,以2 km网格为基本单元,核算分析了京津冀城市群2000~2020年生态系统碳储量和格局演变,拟合回归了建设用地变化和碳储量变化两者关系,设置不同城市扩张发展情景对京津冀城市群2030年土地利用格局进行了模拟并分析了不同发展情景下2020~2030年建设用地扩张对碳储量的影响.结果表明：①京津冀城市群2000、2010和2020年生态系统碳储量（以C计）分别为2 088.02、2 106.78和2 121.25 Tg,其中林地碳库占比最大.研究期间碳储量减少的网格单元集中分布在北京、天津、石家庄和唐山等大城市周边,建设用地扩张的区域是碳储量变化最为剧烈的区域.②在建设用地占比10%以上的各等级网格单元区域,建设用地扩张和碳储量变化回归拟合关系良好,两者回归系数均呈现波动上升趋势.③在自然发展、建设用地扩张增速减少15%和建设用地扩张增速减少30%这3种发展情景下,2030年生态系统碳储量（以C计）分别为2 129.12、2 133.55和2 139.10 Tg.2020~2030年建设用地扩张和碳储量变化两者回归拟合效果均明显优于2000~2010年和2010~2020年,回归系数随着建设用地占比等级的增加均呈现波动增加的趋势.在各建设用地占比等级区域,回归系数值均呈现：自然发展情景<建设用地扩张增速减少15%发展情景<建设用地扩张增速减少30%发展情景.在“双碳”目标下,京津冀城市群应优先选择建设用地扩张增速降低发展情景,对建设用地的扩张应优先控制在建设用地占比较高的区域.     

中原城市群区域碳储量的时空变化和预测研究

为了有效评估中原城市群碳储量,运用灰色预测模型获取动态碳密度数据,结合Dyna-CLUE模型和InVEST模型,动态评估2005~2030年土地利用变化下不同情景的碳储量演变特征,以及城市发展对碳储量的影响.结果表明,2005~2020年中原城市群碳储量分别为1689.59×10⁶t、2035.36×10⁶t、2066.34×10⁶t和2093.05×10⁶t,呈现持续增加趋势;2030年经济发展情景、生态保护情景和经济生态协调发展情景下碳储量分别为2162.45×10⁶t、2179.39×10⁶t和2174.28×10⁶t,经济发展情景下碳储量最低,生态保护情景下碳储量最高.碳储量变化与土地利用面积变化密切相关,主要表现为耕地面积的下降导致其碳储量减少约250×10⁶t,林地面积的扩张导致其碳储量增加约103.4×10⁶t,建设用地的扩张导致其碳储量增加约87.77×10⁶t;耕地和草地面积与总碳储量呈较弱的负相关关系,林地、水域、建设用地和未利用地面积与总碳储量呈较强的正相关关系.2005~2030年中原城市群30个城市的碳储量分别为11.38×10⁶t~214.24×10⁶t,碳储量的变化反映出城市土地碳排放在2030年之前已经达到峰值,且经济生态协调发展情景可能更适合未来城市发展的目标.     

腾冲北海湿地生态系统碳储存功能及价值评估初探

在对自然湿地生态系统碳储存功能分析的基础上,以腾冲北海湿地保护工程的实施为据,依据林业碳汇及湖泊湿地碳汇相关理论和方法,对腾冲北海湿地碳储存价值进行估算,得出腾冲北海湿地每年总固碳量为41957.75 t/a,折合人民币413.19万元/a。由此得出腾冲北海湿地生态系统具有极高的保护价值。     

基于InVEST模型的伏牛山地区生态系统碳储量时空变化模拟

在生态文明建设高质量的发展环境下,探究国土空间规划视角下土地利用合理规划与碳减排关系有重大现实意义.山地生态系统作为自然、社会和经济的综合生态系统,对区域生态环境质量提高和可持续发展具有重要影响.以河南省伏牛山区为研究对象,采用InVEST与CA-Markov模型预测2000～2030年多情景下伏牛山生态系统碳储量的时空分布差异.结果表明：(1) 2000～2020年,伏牛山地耕地和林地大面积减少,水域和建设用地增加.自然增长情景下耕地持续减少;耕地保护情境下耕地面积减少速度得到有效缓解;生态保护情景下,林地草地面积得到了有效保护.(2) 2000～2020年,伏牛山地生态系统碳储量减少2.62×106 t;自然增长情景下,生态系统碳储量持续减少;耕地保护情景稍有缓解;生态保护措施有效缓解了碳损失.(3)碳储量随海拔升高呈驼峰状变化,随着坡度升高而呈现增加的趋势.因此,在未来伏牛山地区国土空间规划中,可综合考虑生态保护与耕地保护情景,在增加碳储量的同时也保证了粮食生产.     

中国南北过渡带生态系统碳储量时空变化及动态模拟

山地是全球变化的敏感地带,对生态安全与发展具有重要作用,山地生态系统服务变化和生态环境承载力是地理学与生态学的研究热点。以中国南北过渡带的主体秦巴山地为研究对象,采用CA-Markov模型与InVEST模型模拟和预测（2000—2040年）不同土地利用情景下秦巴山地生态系统碳储量变化,运用热点分析（Getis-Ord G_i^*）探讨秦巴山地生态系统碳储量的空间分布差异。结果表明：（1）2000—2040年,研究区土地利用/土地覆被变化主要是耕地、林地、草地和建设用地。（2）2000—2020年,碳储量增加1.12×10⁷ t;2020—2040年自然增长情景下,碳储量损失剧烈,减少50.24×10⁷ t;生态保护情景下,碳损失幅度明显变弱,减少29.52×10⁷ t,说明采取生态环境保护政策,能够有效控制碳储量减少。（3）土地利用/土地覆被与生态系统碳储量的变化呈现显著的一致性,土地利用数量变化决定了生态系统碳储量的质量和空间分布格局。（4）随着海拔抬升,碳储量呈现出“先增后减”的趋势;随着坡度升高,碳储量呈现出“W”型变化趋势。（5）热点分析结果显示,2000—2020年间,碳储量热点区和冷点区零散分布在研究区内;2040年自然增长情景下,碳储量冷热点分布范围有逐渐变大的趋势;2040年生态保护情景较2020年,秦巴山地生态系统碳储量的冷热点分布范围整体变化不大。     

腾冲北海湿地生态系统碳储存功能及价值评估初探

在对自然湿地生态系统碳储存功能分析的基础上,以腾冲北海湿地保护工程的实施为据。依据林业碳汇及湖泊湿地碳汇相关理论和方法,对腾冲北海湿地碳储存价值进行估算,得出腾冲北海湿地每年总固碳量为41957．75t／a,折合人民币413．19万元／a。由此得出腾冲北海湿地生态系统具有极高的保护价值。     

杭州湾南岸滩涂湿地多年蓝碳分析及情景预测

选取2003年、2017年杭州湾南岸遥感数据,利用ENVI软件和ArcGIS进行空间校正和图像处理,获得海岸带湿地数据,基于InVEST模型研究杭州湾南岸15年间滩涂湿地蓝碳及其价值的变化.结果显示:(1)2003~2017年总碳储存量和单位面积碳储量最大值均呈上升趋势,总碳储存量由0.223亿t上升到0.765亿t,增加0.542亿t.单位面积碳储量最大值也由451.27t/hm²上升到1775.42t/hm²,湿地碳汇潜力增加.(2)2003~2017年研究区域无碳损失,总体表现为碳积累,蓝碳总量为0.543亿t,单位面积净碳固定最大值为1324.12t/hm².(3)2003~2017年15年间杭州湾南岸海岸蓝碳总价值为4761.3亿元,单位面积蓝碳最大值为148.8万元,具有十分可观的生态价值.(4)滩涂蓝碳的储量同植被类型关系密切,研究区域芦苇作为优势种类,在提高本区域固碳能力中作用最大.(5)在预设的退塘还湿情景下,预测至2030年研究区固碳量和蓝碳价值增加明显.