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.     

基于PLUS与InVEST模型的鄱阳湖流域碳储量时空变化与预测

城市扩张、土地利用变化引起流域生境及其碳储量改变,为探明土地利用更替对碳储量造成的影响,以鄱阳湖流域为研究区域,应用InVEST和PLUS模型甄别鄱阳湖流域土地利用及碳储量时空分布特征,探索自然发展、城市建设和生态保护情景下流域碳储量时空演变及响应机制。结果表明：2000—2020年鄱阳湖流域水域、建设用地均呈扩张趋势,而土地碳储量持续下降;在自然发展和城镇发展情景下,林地、草地和未利用地数量均减少,在生态保护情景下,草地呈现减少而林地呈现扩张,在自然发展情景中耕地呈现扩张;较2020年,在自然发展、城镇发展和生态保护情景下的2030年碳储量,分别下降19万,149万和上升25万t,且土地利用分布与碳储量分布呈高度一致性。明确鄱阳湖流域土地利用及碳储量时空演变特征,预测其未来变化趋势,有利于流域土地利用可持续发展,为推进流域“双碳”目标实现提供参考。     

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.     

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,但建设用地扩张受到较大限制;生态保护情景能够增强固碳能力,但不能有效控制耕地面积的缩减。未来漓江流域国土空间规划需综合统筹生态保护和耕地保护措施,提升区域碳汇能力,实现绿色可持续发展。

     

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...     

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.     

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.     

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.     

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.     

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12.1483×10⁶ t,城镇发展情景下碳储量减少11.746 7×10⁶ t,生态保护情景下碳储量增加14.754 0×10⁶ t,3种情景下的碳储量空间分布较为相似,具有较显著的空间集聚特征,且与土地利用情况高度相关。研究结果可为长株潭3+5城市群土地空间规划和“双碳”政策的制定提供决策参考。