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.     

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.     

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...     

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...     

基于优化模拟的长株潭3+5城市群碳储量时空演变与预测

土地利用/覆被变化是导致地区生态系统碳储量变化的重要原因,探析土地利用与碳储量的时空演变规律,对区域国土空间规划与生态管理、实现“双碳”战略目标具有重要意义。通过构建GeoDetector-PLUS-InVEST模型,基于多源数据分析长株潭3+5城市群2000—2020年土地利用及碳储量时空演变特征,预测2030年不同情景下的土地利用和碳储量变化,并通过空间自相关模型分析碳储量空间分布规律。结果表明：1)经过优化模拟的模型Kappa系数、FoM系数、总体精度结果比未优化模拟的结果分别高出0.81%、1.00%、0.67%;2)2000—2020年,研究区土地利用变化表现为耕地、林地、草地和水域面积减少,建设用地和未利用地面积增加;3)2000年、2010年、2020年3期碳储量分别为31.262 4×10⁸、31.218 1×10⁸和31.089 1×10⁸ t,期间碳储量共减少17.328 7×10⁶ t;4)相比2020年,2030年自然发展情景下碳储量减少12.148 3×10⁶     

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.     

基于碳储量最大化的流域多目标土地利用分区优化模拟——以广西西江清水河为例

土地利用变化是影响碳固存变化的重要因素,土地利用优化对实现区域碳平衡具有重要作用。以广西西江清水河流域为研究对象,基于2000年、2010年和2020年土地利用数据,通过FLUS-InVEST耦合模型预测2060年清水河流域4种模拟情景(基线情景、耕地保护情景、水域保护情景、高碳储用地保护情景)下土地利用变化与碳储量的时空发展特征;针对高、中、低碳储能力等级区域适宜发展的方向,构建基于碳储量最大化的灰色线性规划模型,优化土地利用数量结构并运用FLUS模型模拟土地利用空间布局;利用Fragstats软件分析流域上、中、下游区域不同土地利用类型的形态格局,探讨其与碳储量的相关性并提出相应的优化策略。结果表明：1)4种模拟情景下,2060年流域碳储量仅在高碳储用地保护情景下稳定提升,其他3种情景都大幅下降;2)基于优化方案,2060年流域内林地、湿地和水域面积增加,建设用地面积稳定增长,草地、耕地面积相对减少且连片耕地保持不变,流域整体碳储量增长达1.32×10⁶ t;3)流域土地利用形态格局影响碳储量,且不同流段存在空间异质性,整体上斑块呈现复杂不规则的形态和较高的聚...     

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。     

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。     

黄海溶解无机氮时空变化及其水团对DIN总量的影响

本文根据2013~2016年4个航次调查资料,研究了黄海水体中溶解无机氮（DIN）的时空变化及其总量影响因素.结果表明：春、夏、秋和冬季黄海调查海域DIN平均浓度分别为（5.43±4.02）,（4.47±3.16）,（7.46±3.56）和（5.09±2.59）μmol/L.其中,秋季浓度最高,夏季最低;黄海调查海域各季节DIN的分布呈现近岸高、外海低的变化规律,近岸高值点多集中在长江口以北、山东半岛和辽东半岛等处.春~秋季影响DIN分布的因素主要是陆源输入和浮游植物的生长繁殖,冬季则主要是河流输入和沉积物再悬浮作用.四季在中央海域底层还存在一个高值区（>6μmol/L）,主要受黄海冷水团和黄海暖流等共同影响;通过聚类分析法对黄海四季水团进行了基本划分,调查海域主要包括5个水团：黄海混合水团、黄海冷水团、黄海暖流水、沿岸水团和黄东海混合水团,除黄海混合水团终年存在外,其他水团均为季节性存在;调查海域DIN总量四季差异不大,整体含量介于1.0×10⁶~1.5×10⁶t,春、夏、秋和冬季DIN总量分别约为1.2×10⁶,1.0×10⁶,1.5×10⁶和1.3×10⁶t.春季和夏季受浮游植物吸收影响,DIN总量略低,从水团对DIN总量的贡献上来看,春季以黄海暖流为主,夏季以黄海冷水团为主,秋、冬季以黄海混合水团为主.     

近50a玛纳斯河流域土地利用/覆被变化对碳储量的影响

土地利用变化对碳收支的影响是当前全球变化研究领域的重点内容之一,中国西北干旱区土地利用变化对陆地生态系统碳收支的影响尚不清楚。论文以西北干旱区流域绿洲水土开发的典范--玛纳斯河流域为研究区,基于Bookkeeping模型,利用多期土地覆被类型图、植被和土壤碳密度历史文献及实地调查资料,开展玛纳斯河流域近50 a荒漠转变为绿洲农田和农田弃耕两种主要土地覆被变化对碳收支的影响研究。玛纳斯河流域的垦殖活动有利于碳储量的增加,在1962-2008年的46 a间,土地利用变化导致流域植被碳储量增加6.34×10⁵ t,土壤碳储量增加3.14×10⁶ t,总碳储量增加3.77×10⁶ t。受土地覆被变化面积和转换类型碳密度差异的影响,不同土地覆被类型转换对碳储量的影响存在显著差异:荒漠草地、裸地开垦为耕地均引起植被和土壤碳储量显著增加;林地开垦为耕地引起植被碳储量减少,土壤碳储量增加,总碳储量减少;而耕地弃耕通常会导致流域碳储量减少。     

渤海中部海域颗粒有机碳季节性变化及碳库估算

依据不同季节的调查,对渤海水体中颗粒有机碳（POC）的时空变化特征、碳库及影响因素进行对比研究.结果表明：春、夏、秋和冬季渤海调查海域颗粒有机碳的平均浓度分别为（338±146）μg/L、（491±136）μg/L、（358±228）μg/L和（2534±2601）μg/L,其中冬季渤海水体中POC浓度最高约是春季的7倍.不同季节渤海调查海域POC分布具有相似的规律,即由近岸浅水区向远岸逐渐降低,高值区多集中在调查海域北侧近岸、黄河入海口以及渤海湾等处.不同季节影响POC分布的因素不同,春、夏和秋季影响渤海调查海域POC分布的因素主要是陆源输入和浮游植物的生长繁殖,沉积物再悬浮是影响冬季渤海调查海域POC分布的主要因素.通过C/N比值探究不同季节渤海水体中POC来源发现,春季有45.3%、52.8%样品的C/N比值分别介于2.6~4.3和4~10之间,夏季有38.7%、32.3%样品的C/N比值分别介于2.6~4.3和4~10之间;秋季有84.4%样品的C/N比值介于4~10;而冬季有72.2%样品的C/N比值大于12,可见渤海水体中POC来源具有季节性差异,春季和夏季渤海调查海域POC主要来源于海洋生物的代谢活动,秋季渤海水体中POC的主要来源是浮游植物,冬季渤海POC的主要来源是再悬浮物作用下沉积物中保留下来的有机物.渤海POC碳库呈季节性变化,春、夏和秋季渤海调查海域POC碳库在6×10⁵~7×10⁵t范围内,冬季碳库最高,为2.5×10⁶t.     

中国经济发展与水资源利用脱钩态势评价与展望

通过国内外相关文献研究与数据收集,构建了中国经济发展与水资源利用的脱钩时态分析模型。并应用该模型实证分析了新中国成立后1953—2010 年中国经济发展与水资源利用的脱钩态势,系统剖析了经济发展与水资源利用脱钩的内在机理。在此基础上,根据水资源消耗利用变化趋势,采用Logistic 模型,对我国水资源需求利用的自然发展趋势进行预测,并根据国家发展规划对水资源需求利用预测结果进行修正。同时从社会政治、经济技术方面进行水资源利用脱钩的可行性分析。结果表明,未来10 a,我国用水总量增长速度将加速减慢。预期至2020 年左右,我国经济发展与水资源利用有望保持绝对脱钩的发展态势,用水总量预计将进入缓慢下降期。     

中国亚热带重要树种植硅体碳封存潜力估测

研究选取中国亚热带阔叶林、针叶林、竹林等3 种森林类型中常见的7 个树种,通过微波消解法提取其植硅体,并对其植硅体中碳含量进行测定,计算植硅体产量并估测碳封存量,结果表明:① 7个树种叶子植硅体碳占干物质含量分别为毛竹3.31±0.53 g·kg^-1、杉木0.30±0.06 g·kg^-1、马尾松0.40±0.11 g·kg^-1、苦槠0.19±0.04 g·kg^-1、青冈0.88±0.09 g·kg^-1、木荷0.49±0.18 g·kg^-1、枫香1.12±0.33 g·kg^-1;② 相关分析表明,硅与植硅体含量(P<0.05,R²=0.989 7)、植硅体与植硅体碳占物质含量(P<0.05,R²=0.881 6)、植硅体碳与植硅体碳占干物质含量(P<0.05,R²=0.354 4)之间的相关性达显著水平.③ 毛竹的植硅体碳封存速率最高,若以最高植硅体碳封存速率0.050 6t- e-CO₂·hm^-2·a^-1计算,面积为3.87×10⁶ hm²的毛竹林每年可封存约1.96×10⁵ t CO₂;④ 杉木、马尾松的植硅体碳封存速率分别为0.005 6 和0.010 8 t-e-CO₂ ·hm^-2 ·a^-1,面积分别为1.13×10⁷、1.20×10⁷ hm²的杉木林、马尾松林每年可封存约6.33×10⁴、1.30×10⁵ t CO₂;⑤ 阔叶林植硅体碳封存速率介于0.000 5~0.019 3 t-e-CO₂·hm^-2·a^-1之间,面积为2.49×10⁷ hm²的阔叶林每年可封存1.25×10⁴~48.15×10⁴ t CO₂.