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.     

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.     

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.     

石羊河流域多情景土地利用优化及碳储量评估

研究碳储量与土地利用变化的响应关系及空间分布特征,预测未来土地利用类型变化所导致的碳储量变化趋势,可为流域政策制定、土地利用结构调整和“双碳”目标的实现提供一定的借鉴. 基于2000年、2010年和2020年三期土地利用数据,运用InVEST模型和PLUS模型,开展石羊河流域2000~2020年间和2030年自然发展、城镇发展和生态保护这3种情景下土地利用变化及其对碳储量的影响研究. 研究发现：①2000~2020年石羊河流域主要土地利用类型是耕地、草地和未利用地,且耕地、水域和建设用地的面积呈增加趋势,其中建设用地面积增幅最大. ②较2020年,2030年自然发展情景下,耕地、水域和建设用地面积均有所增加,分别增加6.15%、9.56%和29.9%;在城镇发展情景下,建设用地面积增加最多;相比其他两种情景,在生态保护情景下林地和草地面积出现了增加. ③石羊河流域2000~2020年碳储量呈平稳增加的趋势,20年间增加了0.035×10⁸ t,主要源于耕地面积的增加. ④2030年自然发展、城镇发展和生态保护3种情景下石羊河流域的碳储量分别为5.65×10⁸、5.64×10⁸和5.73×10⁸ t,较2020年均有增加,其中生态保护情景下碳储量增加最多,主要是源于草地和林地面积的增加. 研究结果表明建设用地的扩张是造成碳储量流失的主要原因,若采取有效的生态保护措施将有助提高流域碳储量,可以解决由于经济发展而导致的碳储量流失问题.     

黔中喀斯特地区典型县域碳储量时空演变及多情景模拟预测：以普定县为例

探析黔中喀斯特地区典型县域碳储量时空演变和未来空间分布趋势,对优化土地生态安全格局,提升区域碳储量,促进城市低碳可持续发展具有重要意义.以黔中喀斯特地区典型县域——普定县为例,耦合PLUS-InVEST模型,基于解译的土地利用数据和未来土地预测,反演1973~2020年普定县的土地利用变化与碳储量时空演变特征,并模拟预测2060年不同情景下土地利用空间格局演变及其碳储量变化.结果表明：①1973~2020年普定县碳储量整体增加6.61×10⁵ t,呈上升趋势,空间上呈现出“东和西部上升,中南部下降”的变化特征.②普定县历史时期土地利用变化主要表现为建设用地持续扩张,有林地和灌木林地面积占比波动上升,2060年不同情景下土地利用变化延续了历史时期的变化特征.③2060年普定县在自然演变、生态保护和经济发展情景下碳储量较2020年分别增加2.93×10⁵、5.40×10⁵和1.11×10⁵ t,其中生态保护情景增加最为显著,旱地向灌木林地转移是区域固碳能力增加的主要原因.研究结果可为普定县土地利用管理决策以及减排增汇政策制定提供科学参考.     

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.     

陕西渭北旱塬区生境质量及碳储量时空演变分析与模拟

探析生境质量与碳储量的时空格局演化规律,对建立陕西渭北旱塬区生态安全屏障、优化国土空间格局具有积极反馈作用.以渭北旱塬区为研究案例,基于PLUS模型模拟2035年不同发展情景下土地利用空间格局,并采用InVEST模型分析研究区1980~2020年及未来多情景下生境质量和碳储量分布特征.结果表明:①近40年间,研究区内生境质量低等级区面积扩大462.55 km²,碳储量共减少7.85×10⁶t,二者总体呈逐年下降趋势; ②研究期间,生境质量降级区域集中在研究区东北部延安市域内,质量提升区域呈条状分布在靠近水源或海拔较高的地区.碳储量高值区集中分布在研究区内地势复杂、人口稀疏的区域,碳储量减少区域呈点状零散分布在研究区全域,未出现明显聚集现象; ③2035年碳储量除自然发展情景外,其他状态碳储量均有不同程度减少.经济优先发展情景中生境质量低等级区面积20787.41 km²,是较模拟初期低等级区增速最快和高等级区减幅最大的模拟情景.研究结果可为研究区低碳绿色发展、生态修复提供决策参考和数据支撑.     

漓江流域陆地生态系统碳储量时空特征与预测

评估生态系统碳储量,对区域生态管理具有重要意义。利用InVEST模型和PLUS模型,基于解译的土地利用数据和未来土地利用预测数据,研究2000-2020年漓江流域土地利用变化和碳储量时空特征,并预测未来不同发展情景下碳储量的变化。结果表明：2000-2020年漓江流域土地利用变化表现为耕地、林地和草地面积减少,水域、建设用地和未利用地面积增加;受土地利用变化的影响,2000-2020年漓江流域碳储量减少了0.945×10⁶ t,其中2015-2020年减幅最大;碳储量高的区域主要分布在流域西北、西南及东部高海拔地区,碳储量低的区域主要分布在流域中部平原地区且2000-2020年明显扩大,流域内的临桂区、兴安县和灵川县碳储量减少较为显著。预测2030年漓江流域在自然发展情景下碳储量会进一步下降,耕地保护情景下碳储量相较自然发展情景增加0.345×10⁶ t,生态保护情景下碳储量比自然发展情景、耕地保护情景分别增加1.540×10⁶、1.195×10⁶ t。耕地保护情景能够保护耕地数量,但建设用地扩张受...     

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...     

印江槽谷型喀斯特地区植被碳储量及固碳潜力研究

以印江槽谷型喀斯特石漠化地区11种植被类型(人工纯林、人工混交林、天然纯林、天然混交林、疏林、竹林、经果林、灌木林、石山地、宜林地、草地)为研究对象,分析了植被碳储量的空间分布格局,并对区域植被固碳速率、碳储量进行了估算,并预测了理论最大固碳潜力。结果表明:印江研究区植被碳储量空间分布为,乔木层(25.06 t/hm²) > 灌木层(3.51 t/hm²) > 草本层(1.10 t/hm²),其平均固碳速率为10.63 t/(hm²·a),植被碳储量为172.23×10³ t,植被理论最大固碳潜力为94.02 t/hm²。研究结果对于评价和估计印江槽谷型喀斯特石漠化地区森林的碳汇功能,以及提高碳储量有重要意义。     

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.     

耦合InVEST与GeoSOS-FLUS模型的桂林市碳储量可持续发展研究

为了量化桂林市碳储量并快速评估分级保护措施对区域碳储功能的影响,耦合InVEST模型碳储存模块和GeoSOS-FLUS模型,并基于土地利用数据和不同情景未来土地预测结果,对2000~2040年桂林市域范围六区十一县市内的碳储时空特征进行分析.结果表明:桂林市2000年、2010年和2020年的总碳储量分别为554.02×10⁶t,553.58×10⁶t,550.21×10⁶t,呈现“逐年下降”的变化态势.同时,受人类活动和土地利用类型变化的影响,桂林市域各区县的碳储水平存在较大的时空差异,碳储量整体表现为“西北、西南及东部较高,东北、东南及中部较低”的空间分布特征.将桂林市碳储量高值区确定为碳储资源的优先保护区域,与自然变化情景相比,资源保护情景下桂林市林地得到有效保护,建设用地规模扩大受到限制.采取资源保护措施后,桂林市2040年总碳储量达到552.16×10⁶t,较2020年增加了1.95×10⁶t,中低密度碳储区所占比例明显下降,区域固碳能力大大增强.该研究结果可为桂林市国家可持续发展示范城市建设提供指导,也可为碳储资源精准保护和土地利用管理决策提供科学参考.     

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。     

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...     

基于土地利用变更调查的2010-2016年新疆尉犁县生态系统碳储量时空变化

为全面认识干旱区不同土地利用类型时空变化对区域生态系统碳储量的影响,以地处塔克拉玛干沙漠边缘生态脆弱区的新疆尉犁县为研究对象,基于详细的土地利用变更调查数据（2010-2016年）,利用ArcGIS平台和InVEST模型,分析生态系统碳储量对土地利用变化尤其是二级土地利用类型变化的响应.结果表明:①研究区内,无论是区域平均碳密度还是灌木林地、其他林地、其他草地等主要土地利用类型的碳密度均较低,而面积较少的有林地和天然牧草地碳密度相对较高,因此对这些土地利用类型应着重加强保护.②2010-2016年新疆尉犁县碳存储量净减少24.23×104 t,这主要是由于其他草地、其他园地和果园等土地利用类型被开垦为水浇地,或被建设用地、交通用地占用所导致,而同时研究区内有林地和水浇地面积增加带来了碳储量的提高.③从空间变化看,受不同区域土地利用变化方式的影响,碳储量变化特征也有显著差异,但总体上变化敏感区域集中在塔里木河周边县、乡镇及兵团所在地等人类活动聚集区,这些区域平均碳密度较高,土地利用变化也更为剧烈.④尽管由于开垦行为带来耕地面积增加,从而使得研究区耕地总碳储量增加242.77×104 t,但由于塔里木河沿岸碳密度较高的耕地被建设用地占用,新增耕地多来源于土壤碳储量较低的其他草地等土地利用类型,导致耕地平均碳密度有所下降.研究显示,建设用地占用耕地、林地、草地等地类是尉犁县碳储量减少的重要原因,而林业建设能够带来碳储量增加.因此建议:一方面,推进林、草地建设提高区域生态系统固碳能力;另一方面,重点保护塔里木河周边碳密度较高区域,严控耕地开垦或建设用地占用,同时加强耕地保护,防止通过补充碳密度较低的耕地来弥补碳密度较高区域耕地的流失.      

基于污染防治技术模拟的造纸行业环境管理方法研究

为评估工业水污染物减排潜力、探究污染防治技术模拟在污染物总量控制、污染物排放限值等环境管理中的应用,按照"原料-工艺-技术-产品"的耦合关系建立了"工业污染物减排潜力分析及环境管理"模型,集成自下而上建模和情景分析等方法在我国造纸行业进行案例研究.结果表明,在政策组合情景下,废水、COD、氨氮在2015年的减排潜力分别为7×108t、39×104t、0.3×104t,2020年分别为13.8×108t、56×104t和0.5×104t;2010~2020年期间加强末端治理仍然是主要减排途径,但2015~2020年间行业结构调整的作用将逐渐提升,并使行业产污水平在2015年和2020年基本达到国内或国际先进水平,废水和氨氮指标在2015年和2020年基本满足排放标准,但COD难以达标.     

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.     

广东省国家级自然保护区2000─2010年生态系统服务价值演变

运用GIS和RS技术,分析了2000年、2010年广东省11个国家级自然保护区的土地利用变化特征,并采用修正的生态系统服务价值系数结合土地利用面积,对不同时期保护区的生态系统服务价值进行了计算. 结果表明:2000─2010年,广东省自然保护区草地、农田、湿地、水域和建设用地面积均有所增加,分别为18.58、81.24、1.91、86.47、70.79 hm2,而林地、未利用地面积则分别减少了166.25、92.75 hm2. 不同土地利用类型的生态系统服务价值量均发生变化,除未利用地外,其余生态系统服务价值均有所增加. 其中,水域和林地2类生态系统服务价值分别增加了728.07×107和463.90×107元,增加最显著. 自然保护区内各项生态系统服务价值均有所增加,其中,维护生物多样性价值、水文调节价值和废物处理价值增加最为显著,食物生产价值增加最少. 2000─2010年广东省11个自然保护区生态系统服务价值增加了1 199.70×107元,增长率为28.02%,表明自然保护区保护和管理成效较好.      

厦门市绿色植被降温服务功能核算及其时空动态特征

为了准确核算厦门市绿色植被降温服务功能,收集厦门市2010年和2015年18个气象站点数据,采用30 m空间分辨率Landsat卫星数据和250 m空间分辨率、16 d合成的MODIS植被指数产品,在已有基于能量平衡估算模型的基础上,通过考虑植被覆盖及降温服务时长,构建了绿色植被降温服务功能核算的改进模型,并对厦门市2010—2015年绿色植被降温服务功能时空动态特征进行分析.结果表明:①改进模型能够较为准确且合理地描述绿色植被降温服务功能的时空变化特征.②厦门市北部山区由于高植被覆盖度降温服务功能高于南部城市建成区,而城市建成区中的城市绿地也具有明显的降温作用.③2010—2015年各区降温服务功能实物量整体呈增加趋势.其中,同安区降温服务功能实物量变化量最多,为166.12×106 kW·h;湖里区变化量最少,为9.72×106 kW·h;其余各区变化量都在40×106~75×106 kW·h范围内.④森林在降温服务中贡献最大,达60%以上.相比2010年,2015年降温服务功能实物量除了灌木林地变化率为-4.29%外,其余绿色植被类型均呈增长趋势,如森林和农田的增长率为11.97%、14.23%,草地和城市绿地的增长率为87.45%、92.11%.研究显示,厦门市2010—2015年的绿色植被降温服务功能总体呈明显增强趋势,其中城市绿地的降温服务功能增强尤为明显.      

厦门市城市绿地雨洪减排效应评价

城市绿地在对雨水的渗透、滞留和调蓄方面具有非常显著的作用,能够有效削减城市的雨洪流量,缓解内涝压力.以海绵城市试点——厦门市为典型区,在日降雨数据、土地利用数据、土壤类型数据、城市绿地空间分布数据和城市建成区空间范围数据等多源数据的支撑下,系统评价了厦门市建成区城市绿地的雨洪减排效应.其中,雨洪减排效应的实物量通过SCS（Soil Conservation Service）模型进行评估,价值量则利用替代市场法进行估算.结果表明:2010年厦门市单位城市绿地削减的雨洪径流深为262.28 mm,削减的雨洪径流总量为4 385.40×104 m3,减排服务价值为2.75×108元;2015年单位城市绿地削减的雨洪径流深为335.77 mm,削减的雨洪径流总量为7 634.37×104 m3,减排服务价值为5.49×108元.城市绿地面积、降水量及其时程分配是影响城市绿地雨洪减排效应的关键因子,在其共同驱动下,2015年厦门市城市绿地的雨洪减排效应较2010年显著增加.研究显示,SCS模型在数据输入和参数率定等方面具有显著优势,能够在地理空间上连续模拟厦门市整个建成区的产流量,进而实现行政区单元和城市绿地类型单元雨洪减排效应的双重评价,3种城市绿地类型（乔木、灌木和草本）单位面积的雨洪减排效应并无明显差异,受绿地面积支配,厦门市80%的城市绿地雨洪减排效应由乔木绿地产生.