基于PLUS模型和InVEST模型的新安江流域生态系统碳储量时空变化分析与预测

doi:10.19657/j.geoscience.1000-8527.2024.050

现代地质 ›› 2024, Vol. 38 ›› Issue (03): 574-588.DOI: 10.19657/j.geoscience.1000-8527.2024.050

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基于PLUS模型和InVEST模型的新安江流域生态系统碳储量时空变化分析与预测

闵婕¹(), 刘晓煌²^,³(), 肖粤新²^,⁴^,⁵, 李洪宇²^,³, 雒新萍²^,³, 王然²^,³, 邢莉圆²^,³, 王超³, 赵宏慧³

1.新疆大学地理与遥感科学学院,新疆乌鲁木齐 870000
2.自然资源部自然资源要素耦合过程与效应重点实验室,北京 100055
3.中国地质调查局自然资源综合调查指挥中心,北京 100055
4.黄山水土资源野外科学观测研究站,安徽黄山 245000
5.中国地质调查局长沙自然资源综合调查中心,湖南长沙 410600

出版日期:2024-06-10 发布日期:2024-07-04
通讯作者: 刘晓煌,男,博士,正高级工程师,1972年出生,新疆维吾尔自治区“天池英才”引进计划人才,主要从事自然资源观测研究。Email: liuxh19972004@163.com。
作者简介:闵婕,女,硕士研究生,1999年出生,主要从事自然资源学、地理信息系统和遥感技术应用研究。Email:17856001096@163.com。
基金资助:
中国地质调查局“自然资源观测监测一体化技术体系研究项目”(DD20230514);中国地质调查局自然资源综合调查指挥中心科技创新基金(KC20220015);中国地质科学院地球物理地球化学勘查研究所中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助项目(AS2022P03);水利部黄河流域水治理与水安全重点实验室(筹)研究基金(2023-SYSJJ-09);山西省煤炭地质物探测绘院有限公司地质灾害监测预警与防治山西省重点实验室开放课题(2023-S03);中国地质调查局项目“江南丘陵区自然资源与地表基质监测观测评价”(DD20230515)

Analysis and Predictions of the Spatiotemporal Variations of Ecosystem Carbon Storages in the Xin’an River Basin Based on PLUS and InVEST Models

MIN Jie¹(), LIU Xiaohuang²^,³(), XIAO Yuexin²^,⁴^,⁵, LI Hongyu²^,³, LUO Xinping²^,³, WANG Ran²^,³, XING Liyuan²^,³, WANG Chao³, ZHAO Honghui³

1. College of Geography and Remote Sensing Science, Xinjiang University, Urumqi, Xinjiang 870000, China
2. Key Laboratory of Natural Resource Coupling Process and Effects, Ministry of Natural Resources, Beijing 100055, China
3. Natural Resources Comprehensive Survey Command Center, China Geological Survey, Beijing 100055, China
4. Observation and Research Station of Land and Water Resources in Huangshan, Huangshan, Anhui 245000, China
5. Changsha Comprehensive Survey Center of Natural Resources, China Geological Survey, Changsha, Hunan 410600, China

Online:2024-06-10 Published:2024-07-04

摘要/Abstract

摘要：

探析碳储量的时空格局演化规律,对新安江流域生态环境保护、土地利用方式优化具有积极反馈作用。基于2000—2020年土地利用数据,采用InVEST模型对2000—2020年新安江流域土地利用变化及碳储量变化情况进行分析,同时运用PLUS模型预测不同发展情景下2040年新安江流域碳储量分布。结果显示:(1)土地利用变化直接影响研究区的碳储量。2000—2020年,新安江流域建设用地扩张602.707 km²,林地、耕地、草地和灌木分别减少615.225 km²、42.640 km²、3.021 km²和0.296 km²,碳储量减少4.937×10⁶ t;碳储量与土地利用空间分布一致,碳储量较高区域的建设用地少、生态用地集聚连片且分布较多。(2)2040年多情景模拟显示,整体土地利用格局一致,局部变化明显。城镇发展、自然发展和耕地保护情景碳储量分别下降7.540×10⁶ t、7.544×10⁶ t和11.302×10⁶ t,其中在生态保护情景下,碳储量下降最少(7.130×10⁶ t)。(3)碳储量空间分异受地形、生态和人为因素影响。地理探测器表明,NDVI(0.561)和NPP(0.398)的解释力显著高于其他因子,是新安江流域碳储量空间分异的主要驱动因子。不同影响因子间的交互作用强于单一因子,其中NDVI与坡度的协同影响类型最强(0.652)。研究结果表明,采取城镇发展和生态保护政策可控制碳储量减少,在未来规划中,应保护生态用地,控制建设用地扩张,以提高碳储量水平。

关键词: 新安江流域, 土地利用变化, PLUS模型, InVEST模型, 碳储量, 地理探测器

Abstract:

The study on the spatiotemporal evolution of carbon storage in the Xin’an River Basin has demonstrated positive feedback on the ecological environmental protection and land-use optimization.We utilize the land-use data from 2000 to 2020 and the InVEST model to scrutinize the historical changes of land-use and alterations of carbon storage in Xin’an River Basin.Meanwhile, the PLUS model was utilized to forecast the distribution of carbon storage in the same basin in 2040 under multiple development scenarios.The results indicate that (1) the change of land-use has a direct impact on the carbon storage in the study area.From 2000 to 2020, the construction land in Xin’an River Basin expanded by 602.707 km², while the forest land, cultivated land, grassland, and shrub land decreased by 615.225 km², 42.640 km², 3.021 km², and 0.296 km², respectively.This resulted in a reduction in carbon storage of 4.937×10⁶ t.Carbon storage is intrinsically related to the spatial distribution of land-use, with an area of higher carbon storage having a less construction land but more clustered and distributed ecological land.(2) The multi-scenario simulation for the year of 2040 reveals that the local changes are pronounced, while the overall land-use pattern remains consistent.The carbon storage under urban development, natural development, and farmland protection scenarios decreased by 7.540×10⁶ t, 7.544×10⁶ t, and 11.302×10⁶ t, respectively.The eco-protection scenario predicted the smallest decrease in carbon storage, up to 7.130×10⁶ t.(3) The spatial differentiation of carbon storage was influenced by topography, ecology, and anthropogenic factors.Geodetector revealed that the explanatory power of NDVI (0.561) and NPP (0.398) was significantly higher than other factors, making them the primary drivers of the spatial differentiation of carbon storages in Xin’an River Basin.The interactions between different influencing factors were stronger than a single factor, with the synergistic influence between NDVI and slope (0.652) being the most potent one.We conclude that the implementation of urban development and ecological protection strategy can mitigate the reduction of carbon storage.Future plans should prioritize the protection of ecological land and controlling the expansion of construction land in order to enhance the carbon storage.

Key words: Xin’an River Basin, land use, PLUS, InVEST, carbon storage, geodetector

中图分类号:

P962

闵婕, 刘晓煌, 肖粤新, 李洪宇, 雒新萍, 王然, 邢莉圆, 王超, 赵宏慧. 基于PLUS模型和InVEST模型的新安江流域生态系统碳储量时空变化分析与预测[J]. 现代地质, 2024, 38(03): 574-588.

MIN Jie, LIU Xiaohuang, XIAO Yuexin, LI Hongyu, LUO Xinping, WANG Ran, XING Liyuan, WANG Chao, ZHAO Honghui. Analysis and Predictions of the Spatiotemporal Variations of Ecosystem Carbon Storages in the Xin’an River Basin Based on PLUS and InVEST Models[J]. Geoscience, 2024, 38(03): 574-588.

图/表 13

图1 新安江流域研究区划和高程分布 Ⅵ11-1.黄山市—景德镇市—上饶市西北亚热带针叶林小区;Ⅵ11-3.杭州市南—衢州市西北旱作种植小区;Ⅵ11-5.宣城市南—黄山市东北落叶阔叶灌丛小区

Fig.1 Overview of the location and elevation of the study area in the Xin’an River Basin

表1 数据信息及来源

Table 1 Data information and sources

数据类型	数据名称	数据年份	数据精度 (m)	数据来源
土地利用数据	土地利用	2000年、2010年、2015年和2020年	30	中国科学院资源环境科学与数据中心(https://www.resdc.cn/)
气候环境数据	土壤类型	2018年	30	国家地球系统科学数据中心土壤分中心(http://soil.geodata.cn/)
	年平均温度	2020年	30	国家气象科学数据中心(http://data.cma.cn/)
	年平均降水	2000—2020年	30	国家气象科学数据中心(http://data.cma.cn/)
	DEM高程	2020年	30	地理空间数据云ASTER GDEM.30M 分辨率数字高程数据(http://www.gscloud.cn/home)
社会经济数据	坡度	2020年	30	利用DEM采用ArcGIS计算得到
	GDP	2019年	1000	中国科学院资源环境科学与数据中心(https://www.resdc.cn/)
	人口	2020年	1000	中国科学院资源环境科学与数据中心(https://www.resdc.cn/)
	铁路距离	2020年	30	全国地理信息资源目录服务系统(https://www.webmap.cn/main.do)
	高速公路距离	2020年	30	全国地理信息资源目录服务系统(https://www.webmap.cn/main.do)
	二级道路距离	2020年	30	全国地理信息资源目录服务系统(https://www.webmap.cn/main.do)
	三级道路距离	2020年	30	全国地理信息资源目录服务系统(https://www.webmap.cn/main.do)
	四级道路距离	2020年	30	全国地理信息资源目录服务系统(https://www.webmap.cn/main.do)

表2 研究区土地利用类型各组成部分的碳密度(t/hm2)

Table 2 Carbon density of land-use type components in the study area (t/hm2)

土地利用类型	地上碳密度 C_above	地下碳密度 C_below	土壤碳密度 C_soil	死亡有机物碳密度C_dead
耕地	1.90	0.38	39.3	2.4
林地	32.28	6.57	63.9	3.8
灌木	14.00	2.40	66.6	2.5
草地	1.30	3.30	77.7	0.2
水体	2.30	0	0	0
未利用地	9.10	1.50	9.7	0
建设用地	7.60	4.50	18.1	0

表3 多情景转移矩阵设置

Table 3 Multiple scene transfer matrix setting

地类	自然发展情景							城镇发展情景							耕地保护情景							生态保护情景
地类	a	b	c	d	e	f	g	a	b	c	d	e	f	g	a	b	c	d	e	f	g	a	b	c	d	e	f	g
a	1	0	0	1	0	1	1	1	0	0	0	0	1	1	1	0	0	0	0	0	0	1	1	1	1	1	1	1
b	0	1	1	1	0	0	1	1	1	1	0	0	1	1	1	1	1	1	0	0	1	0	1	1	0	0	0	0
c	0	1	1	1	0	0	1	1	1	1	0	0	1	1	1	1	1	1	0	0	1	0	1	1	0	0	0	0
d	1	1	1	1	1	1	1	1	0	0	1	0	1	0	1	1	1	1	1	1	1	0	1	1	1	1	0	0
e	1	0	0	1	1	0	1	0	1	1	1	1	1	0	1	0	0	1	1	0	1	0	0	0	0	1	0	0
f	0	0	0	0	0	1	0	0	1	1	1	0	1	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	1	0
g	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1	1

表4 自变量对因变量的交互作用方式

Table 4 Types of interaction between the two covariates

判据	交互作用
$q (X 1 ⋂ X 2) < M i n (q (X 1), q (X 2))$	非线性减弱
$M i n (q (X 1), q (X 2)) < q (X 1 ⋂ X 2) < M a x (q (X 1), q (X 2))$	单因子非线性减弱
$q (X 1 ⋂ X 2) > M a x (q (X 1), q (X 2))$	双因子增强
$q (X 1 ⋂ X 2) = q (X 1) + q (X 2)$	独立
$q (X 1 ⋂ X 2) > q (X 1) + q (X 2)$	非线性增强

表4 自变量对因变量的交互作用方式

Table 4 Types of interaction between the two covariates

判据	交互作用
$q (X 1 ⋂ X 2) < M i n (q (X 1), q (X 2))$	非线性减弱
$M i n (q (X 1), q (X 2)) < q (X 1 ⋂ X 2) < M a x (q (X 1), q (X 2))$	单因子非线性减弱
$q (X 1 ⋂ X 2) > M a x (q (X 1), q (X 2))$	双因子增强
$q (X 1 ⋂ X 2) = q (X 1) + q (X 2)$	独立
$q (X 1 ⋂ X 2) > q (X 1) + q (X 2)$	非线性增强

图2 2000—2020年新安江流域土地利用变化图 (林地从林地2015流向林地2020,宽度表示原始和流向后林地的大小,流向条的宽度表示转移林地量的大小)

Fig.2 Change in land use in the Xin’an River Basin from 2000 to 2020

图3 新安江流域耕地、林地和建设用地面积增长的驱动因子贡献度 (a)新安江流域耕地增长的主要驱动因子为年平均降水、坡度和高程;(b)新安江流域林地增长的主要驱动因子为年平均气温、年平均降水和GDP;(c)新安江流域建设用地增长的主要驱动因子为GDP、距政府距离和坡度

Fig.3 Contribution of drivers to the growth of cropland, forest, and built-up areas in the Xin’an River Basin

图4 新安江流域耕地、林地、建设用地增加区域与其最高贡献度因子叠加栅格图 (a)耕地与最高贡献度因子年平均降水叠加栅格图,绿色表示耕地扩张区域;(b)林地与最高贡献度因子年平均气温叠加栅格图,绿色表示林地扩张区域;(c)建设用地与最高贡献度因子年平均降水叠加栅格图,绿色表示建设用地扩张区域

Fig.4 Increasing areas of cultivated land, forest and built-up land in the Xin’an River Basin, superimposed on their highest contributing factors

图5 2000—2020年新安江流域碳储量变化图 (a)2000年至2020年三个小区总储量变化趋势图;(b)2000年至2020年黄山市—景德镇市—上饶市西北亚热带针叶林小区耕地、林地和建设用地碳储量变化趋势图;(c)2000年至2020年杭州市南—衢州市西北旱作种植小区耕地、林地和建设用地碳储量变化趋势图;(d)2000年至2020年宣城市南—黄山市东北落叶阔叶灌丛小区耕地、林地和建设用地碳储量变化趋势图

Fig.5 Carbon storage changes in the Xin’an River Basin from 2000 to 2020

图6 新安江流域2000—2020年碳储量空间分布

Fig.6 Spatial distribution of carbon storages in the Xin’an River Basin from 2000 to 2020

Fig.7 Distribution of different land-use scenarios in the Xin’an River Basin in 2040

图8 新安江流域2020—2040年碳储量空间分布 (a)2040年自然发展情景碳储量空间分布;(b)2040年城镇发展情景碳储量空间分布;(c)2040年耕地保护情景碳储量空间分布;(d)2040年生态保护情景碳储量空间分布;(a1)2020年到2040年自然发展情景碳储量变化值图;(b1)2020年到2040年城镇发展情景碳储量变化值图;(c1)2020年到2040年耕地保护情景碳储量变化值图;(d)2020年到2040年生态保护情景碳储量变化值图

Fig.8 Spatial distribution of carbon storages in the Xin’an River Basin from 2020 to 2040

图9 新安江流域2020年碳储量各驱动因子交互作用探测结果 X1.坡向;X2.高程;X3.植被净初级生产力;X4.植被覆盖指数;X5.夜间灯光数据;X6.年降水量;X7.坡向;X8.年均气温;X9.年均蒸散量

Fig.9 Detection results of the interactions of the drivers for carbon storages in the Xin’an River Basin in 2020

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基于PLUS模型和InVEST模型的新安江流域生态系统碳储量时空变化分析与预测

Analysis and Predictions of the Spatiotemporal Variations of Ecosystem Carbon Storages in the Xin’an River Basin Based on PLUS and InVEST Models

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