川西高原土地利用碳储量估算及多情景预测

[目的]区域碳储量与土地利用密切相关。在“双碳”目标下,从碳储量视角开展重点区域土地利用变化预测研究,对协调与优化区域土地利用格局、提高区域生态系统未来固碳潜力具有重要参考价值。[方法]以川西高原为研究区,以2000年、2010年和2020年土地利用为数据源,预测不同情景下2030年土地利用,结合修正的土地利用碳密度数据和InVEST模型估算区域碳储量变化。[结果](1)从各地类相对研究区的面积占比变化看,2000—2020年草地从65.20%逐步缩减到63.65%,林地从31.73%不断扩张到32.92%,未利用地先减后增且净增0.57%,水域和耕地先增后减均净减0.11%,湿地持续增加,共净增0.07%;研究区2000年、2010年、2020年碳储量分别为24.26×10⁸,24.29×10⁸,24.27×10⁸ t,呈先增后减趋势。(2)与2020年相比,2030年自然发展情景下碳储量减少3.19×10⁵ t,在耕地保护情景、生态保护情景、耕地生态联合保护情景下将分别固碳4.29×10     

基于PLUS与InVEST模型的昆明市土地利用变化动态模拟与碳储量评估

[目的]评估不同情景下的土地利用变化与碳储量变化,为优化生态服务与可持续性发展提供科学依据。[方法]基于PLUS模型与InVEST模型,模拟和预测不同情景下的土地利用变化与碳储量。[结果](1)在自然发展与生态保护情景下,土地利用变化相似,耕地、草地、水域减少,建设用地急剧扩张,其中建设用地在自然发展情景下扩张更快,变化率达27.70%;在耕地保护情景下,土地利用变化与其他两种情景不同,这是由于林地面积的减少与建设用地的迅速扩张造成的;(2)昆明市2000,2010,2020年的碳储量分别为3.37×10⁸,3.34×10⁸,3.28×10⁸ t,呈现逐年下降的趋势。到2030年,耕地保护与生态保护相较于自然发展情景碳储量较高,说明采取保护措施,能有效控制碳储量的减少;(3)土地利用变化导致碳储量减少9.15×10⁶ t,土地利用变化与碳储量变化呈现高度一致性。[结论]落实耕地保护、生态保护政策,控制建设用地向耕地、林地的扩张,优化土地利用结构,有利于减缓区域碳储量损失。     

西北干旱区不同土地利用情景下的碳储量及碳源/汇变化模拟与预估

[目的]研究中国西北干旱区2000—2020年以及未来2100年不同发展情景下的土地利用变化,分析土地利用变化引起的碳储量、碳源/汇变化,以期为区域土地优化管理及碳汇增加和环境保护提供参考。[方法]基于2000—2020年土地利用数据,采用FLUS模型模拟未来2100年土地利用情景;采用修正后的碳密度、土地利用数据,运用InVEST模型carbon子模块估算并分析2000—2020年及未来2100年不同土地利用情景下的区域生态系统碳储量、碳源/汇及变化。[结果](1)2000—2020年西北干旱区耕地、草地和建设用地面积持续增加,林地、水域和未利用地面积减少,21 a间全区域碳储量增长了1.60×10⁸ t,其中植被碳储总量增加2.89×10⁵ t,土壤碳储总量增加1.60×10⁸ t。(2)与2020年相比,2100年自然发展情景、耕地保护情景和生态保护情景下碳储量分别增加了6.37×10⁸,7.78×10⁸,8.49×10⁸ t,耕地、生态保护情景下碳...     

基于PLUS和InVEST模型的安徽省碳储量演化分析与预测

为探讨安徽省土地利用变化对碳储量的影响，揭示碳储量时空演化特征和未来变化趋势，通过耦合InVEST模型碳储存模块和PLUS模型，分析1990—2018年安徽省土地利用类型和碳储量时空演化特征，并从自然发展和生态保护情景预测2034年、2050年安徽省碳储量变化趋势。结果表明：安徽省1990年、2000年、2010年、2018年的碳储量分别为1 218.37×10⁶,1 215.65×10⁶,1 211.39×10⁶,1 206.18×10⁶ t,呈现逐年减少趋势，主要由于耕地、林地被侵占。此外，省内土地利用类型空间差异显著，碳储量整体表现为“皖南较高、皖北皖中较低”的空间分布特征。不同情景预测表明，自然发展情景下，安徽省2034年和2050年的碳储量分别为1 197.93×10⁶,1 196.08×10⁶ t;生态保护情景下，其碳储量分别为1 202.89×10⁶,1 200.37×10⁶ t。与自然发展情景相比...     

基于PLUS-InVEST模型的安徽省碳储量时空变化预测

[目的]分析安徽省2000年以来碳储量的时空变化及空间分布特征,为未来该区土地管理决策和生态系统碳库管理提供有效指导。[方法]以安徽省为例,基于2000,2005,2010,2015,2020年5期土地利用数据,采用PLUS模型模拟2030,2040年不同情景下土地利用格局,并运用InVEST模型定量评估不同情景下陆地生态系统碳储量的空间变化。[结果](1)2000—2020年安徽省约有8.03%土地发生了转移,耕地与建设用地之间的转化是该省土地利用变化的主要特征。(2)2000—2020年陆地生态系统碳储量总体呈下降趋势,下降了1.01×10⁸ t。空间格局上呈现“南高北低”的特征,碳密度高值区主要分布在皖南、皖西山区。(3)2020—2040年自然发展情景下碳储量下降趋势明显,耕地保护情景下降速度有所减缓,生态保护情景下碳储量明显增加,增量为3.07×10⁷ t。[结论]实施生态保护政策能够有效提高区域生态系统碳储量,增强生态系统服务功能。未来在进行土地利用管理决策时应统筹考虑生态保护和耕地保护,促进区域生态系统良性可持续发展。     

基于PLUS和InVEST模型的合肥市生态系统碳储量时空演变特征

[目的]为寻求“双碳”目标导向下的合肥市城市发展新方案。[方法]依据合肥市2000—2020年5期土地利用数据,在合肥市国土空间规划指引下,运用PLUS模型模拟得到2035年合肥市土地利用时空演变规律,耦合InVEST模型探究多情景下合肥市碳储量时空变化特征,并进一步挖掘土地综合利用程度对碳储量的影响。[结果](1)2000—2020年合肥市土地利用变化特征主要表现为耕地、林地减少,其中耕地为建设用地扩增主要来源。自然发展和农田资源保护情景的土地变化规律大致相同,主要表现为耕地、林地、水体减少;绿色汇增城市发展情景下,林地相比其余2个情景面积由减少转为增加。(2)2000—2020年合肥市碳储量逐年递减,其中2005—2010年碳损失最为剧烈。到2035年,自然发展情景、农田资源保护情景、绿色汇增城市发展情景碳储量分别为138.96×10⁶,140.13×10⁶,139.81×10⁶ t。农田资源保护情景下,碳储量明显增加区域最低,建设用地扩张减缓;绿色汇增城市发展情景下,林地由碳损失转为碳固持,是最具固碳潜力的发展趋势...     

基于PLUS与InVEST模型的内蒙古自治区土地利用变化及碳储量评估

为实现内蒙古自治区的“双碳”目标。根据内蒙古自治区2000年、2010年和2020年土地利用数据(LULC),按照内蒙古自治区“十四五”政策规划，建立自然发展、耕地保护与生态保护3种情景，利用PLUS模型对内蒙古自治区2030年土地利用空间分布进行预测分析，并用InVEST模型对内蒙古自治区不同开发情景下碳储量的变化进行分析。结果表明：(1)2000—2020年间内蒙古地区林地与建设用地面积均有增加，耕地、水域、草地与未利用地面积均呈减少态势，且转移方向上主要表现为耕地转为建设用地。(2)自然发展状态下，草地、耕地、水域及未利用地呈下降趋势，林地及建设用地呈上升趋势；在生态保护状态下，林地、草地和水域面积均比自然开发情景有所增加；耕地保护情景下，耕地面积相较于自然发展情景呈扩张趋势，扩张面积达4.69×10⁴ hm²。(3)2000年、2010年、2020年内蒙古地区碳储量分别达到1.371 7×10¹⁰,1.370 9×10¹⁰,1.370 6×10¹⁰ t,呈逐年减少趋势。...     

耦合InVEST与FLUS模型的海南岛生态系统碳储量时空演变与预测

[目的] 通过研究海南岛城市化扩张下土地利用变化对碳储量的影响,揭示碳储量时空格局演变和预测未来发展趋势,为优化国土空间布局和生态敏感区的保护提供科学依据。[方法] 基于1980—2020年土地利用数据,采用InVEST模型碳储量模块反演1980—2020年海南岛碳储量时空变化,并耦合FLUS模型和InVEST模型模拟自然发展情景、快速发展情景和生态保护情景3种发展情景下2030年海南岛的土地利用和碳储量变化情况。[结果] ①海南岛土地利用类型以林地、耕地为主。1980—2020年耕地、草地、林地和未利用地面积均有不同程度减少。建设用地和水域面积增加,尤以建设用地面积增长最快,增幅为83.4%。②海南岛碳储量总体呈“中间高,四周低”的特点,1980—2000年碳储量变化较小,降幅约0.03%。2000—2020年海南岛城镇化进程加快,碳储量损失也随之加剧,年均损失约372 t,累计损失碳储量7 439 t。③未来建设用地仍会继续扩张,受此影响3个情景下2030年海南岛碳储量均呈现降低的趋势。其中,快速发展情景下建设用地土地利用变化量最大,碳储量最易流失,自然发展情景次之,生态保护情景变化最小。[结论] 在海南自由贸易港未来的土地利用规划中,应加强中部山区、自然保护地等重点生态区位的保护力度,优化土地利用格局,严格控制林地、耕地和湿地向建设用地转变,提高固碳增汇效能,实现区域可持续发展。     

鄱阳湖地区典型湿地碳储量时空演变与情景预测

[目的] 分析鄱阳湖湿地生态系统碳储量时空特征,为下一步鄱阳湖地区湿地保护,实现区域“碳达峰、碳中和”提供科学依据。[方法] 结合InVEST和GeoSoS-FLUS模型,计算2000—2020年鄱阳湖地区典型湿地碳储量,并预测自然发展情景与生态保护情景下2030年碳储量变化。借助地理探测器模型,探究碳储量变化的驱动因素。[结果] ①2000,2010,2020年鄱阳湖地区典型湿地碳储量分别为2.42×10⁶,2.48×10⁶,2.46×10⁶ t。②高碳储量集中于中西部林地,低碳储量集中于中东部、西部和北部的湖泊水域。③土地利用是碳储量转移的主导因素,其中沼泽草地、沼泽地、林地、耕地对碳储量转移的解释力依次降低。④相较于自然发展情景,生态保护情景2020—2030年碳储量变化速率由-17.81%变化为-1.09%。[结论] 合理的生态保护政策可以有效地保障湿地的固碳能力,应强化国土用途管制,落实生态保护措施,为提升区域碳储能力提供保障。     

基于多退耕情景的吉林省中部黑土区固碳潜力与增汇格局研究

[目的]以农业固碳增汇为目的,结合耕地资源稳定性识别需开展生态退耕的地块,探究典型黑土区未来多梯度退耕情景下的固碳潜力与增汇格局,为优化黑土区耕地空间适宜性和丰富东北地区农业减排固碳理论提供依据。[方法]基于吉林省中部黑土区2005年和2020年土地利用数据,通过PLUS-Markov耦合模型和InVEST模型模拟多梯度退耕情景,并对研究区碳储量及因生态退耕所引起的固碳潜力变化及增汇情况进行测算。[结果](1)设定自然发展情景及A,B,C共3类退耕情景,模拟强度递增。在A,B,C情景下需要退掉的耕地面积分别为1.5×10⁴ hm²,2.65×10⁴ hm²,3.8×10⁴ hm²,主要受社会经济因子驱动较强,约占总贡献度的30%。从退耕类型上看,退耕还林范围分布较广,主要集中在四平市、东辽县和长春市等地,退耕还草规模较小但呈现空间集聚特征,多在双辽市和农安县等地;(2)随模拟退耕强度增大,研究区碳储量呈上升趋势,在退耕情景A,B,C下预计分别达到7.26×...     

陆地土壤碳循环研究进展

[目的]对近年来国内外碳循环方面的研究进展进行综述,为退化土地的生态恢复及环境治理和保护提供依据。[方法]总结了当前土壤有机碳循环研究中的几种主要方法(室内培养法、同位素示踪法、碳循环模型和计算机模拟法等),分析对比了这几种方法的特点和存在的问题,并对土壤有机碳循环机理和影响土壤有机碳循环的主要因素进行分析。[结果]目前,在土壤有机碳库的估算方法、数据依据、结果以及土壤有机碳循环模型上存在较大差异,给土壤有机碳变化和循环研究带来一定的困难。土地利用方式和土地覆盖变化是影响陆地土壤有机碳变化及循环最直接的人为因子。[结论]应注重土地利用及覆被变化在土壤碳循环中的作用及地位。并建立适用于中国国情的碳循环模型。未来的土壤碳循环研究应探索标准化、高精度的有机碳库储量估算方法。     

基于InVEST模型重庆市建设用地扩张的碳储量变化分析

建设用地的扩张是影响陆地生态系统碳储量变化的重要驱动因素。以重庆市为研究区域,基于重庆市土地利用数据、土壤数据、植被数据,从建设用地扩张的视角,采用InVEST模型,结合收集的碳密度数据,对重庆市2000年、2005年及2010年碳储量的变化进行了分析。结果表明:2000-2010年重庆市土地利用变化显著,建设用地是主要的转入者,共增长1 505.58 km²,其中90%以上的区域来自耕地以及阔叶林,造成碳净损失1.796 Mt。2005-2010年重庆市建设用地变化更加剧烈,这期间建设用地共扩张998.19 km²。建设用地主要是由西部中心逐渐向四周扩张,且增长速率加快。建设用地由2000年的598.88 km²增加到2005年的1 097.27 km²,扩张导致总碳储量减少了1 169 982.18 t,其中阔叶林的碳损失达到72%;2010年建设用地增加至2 095.46 km²,占用耕地以及阔叶林是主要的扩张形式,扩张导致总碳储量减少了1 169 982.18 t。可见,建设用地扩张过程中,碳损失的主要来源为耕地及阔叶林,其次是针叶林、草原、草地等。选择固碳能力较弱的裸地与草甸作为建设用地的扩张目标,有利于重庆市碳储量的保护与增长。     

2000—2020年陕西省陆地生态系统NPP时空变化与潜力

[目的] 在“双碳”战略实施背景下,准确评估陆地生态系统固碳现状、速率与潜力对实现“碳中和”目标意义重大。陕西省横跨3个气候带,南北气候差异大,植被类型丰富。近年来,由于多项生态工程(退耕还林还草、三北防护林等)的实施,陕西省植被覆盖度进一步提升至60.7%,固碳能力巨大。陆地生态系统NPP(植被净初级生产力)是反映植被固碳能力的重要指标,然而,关于陕西省NPP的时空动态变化,以及NPP未来潜力的空间分布鲜有研究。[方法] 以陕西省陆地生态系统为研究对象,利用CASA模型和邻域相似空间分布法评估陕西省植被NPP及其潜力的时空分布特征。[结果] (1)陕西省植被总固碳量在2000年和2020年分别为687,1 020 Tg,增加333 Tg,增幅为48.5%。(2)陕西省NPP呈南高北低,中间存在最高值或最低值的空间分布态势,平均值在2000年和2020年分别为333.2,494.8 gC/m²,共增加161.6 gC/m²,增加幅度呈北高南低的分布态势。(3)陕西省生态系统NPP的实际最大潜力为2 304 Tg,相比于2020年增加41.3%,空间分布态势表现为由南到北逐渐降低,且空间分布特征均表现高度空间自相关特性,但局部差异较大。[结论] 陕西省植被总固碳量在2000—2020年显著增加,同时,未来植被固碳潜力巨大。评估和预测陕西省区域尺度生态系统NPP时空动态变化及潜力空间分布特征,可为科学评价提升区域碳汇能力提供一定的评价体系和理论参考。     

贵州省黎平县地表覆被变化引起的生态系统碳储量变化

[目的]对贵州省黎平县地表覆被变化引起的生态系统碳储量变化进行评估,为区域碳源和碳汇管理及"大生态"发展目标提供科学依据。[方法]基于黎平县2005,2010和2015年3期土地利用数据,结合CA-Markov模型和InVEST模型碳储量模块,在对土地利用变化趋势进行分析的基础上定量评估了研究区2005—2025年生态系统固碳能力。[结果]①2005—2015年,黎平县耕地、林地、未利用地呈减少趋势,草地、建设用地、水域呈增加趋势。②2015—2025年土地利用整体变化趋势与2005—2015年一致但幅度增大。耕地由2005—2015年的降幅2.37%到2015—2025年的增幅4.21%,整体趋势发生转变;③2015年黎平县生态系统总碳储量和平均碳密度分别为9.12×10~7 t和206.61 t/hm~2。自2005年以来分别下降2.00×10~5 t和0.45 t/hm~2。2025年黎平县碳储量和平均碳密度分别为8.98×10~7 t和203.44 t/hm~2。[结论]黎平县生态系统固碳能力呈减弱趋势,林地的大面积转出和建设用地的扩张是碳储量下降的直接原因,未来应加强对土地利用结构的优化。     

Use of the RothC model to estimate the carbon sequestration potential of organic matter application in Japanese arable soils

Abstract

We estimated the carbon (C) sequestration potential of organic matter application in Japanese arable soils at a country scale by applying the Rothamsted carbon (RothC) model at a 1-km resolution. After establishing the baseline soil organic carbon (SOC) content for 1990, a 25-year simulation was run for four management scenarios: A (minimum organic matter application), B (farmyard manure application), C (double cropping for paddy fields) and D (both B and C). The total SOC decreased during the simulation in all four scenarios because the C input in all four scenarios was lower than that required to maintain the baseline 1990 SOC level. Scenario A resulted in the greatest depletion, reflecting the effects of increased organic matter application in the other scenarios. The 25-year difference in SOC accumulation between scenario A and scenarios B, C and D was 32.3, 11.1 and 43.4?Mt?C, respectively. The annual SOC accumulation per unit area was similar to a previous estimate, and the 25-year averages were 0.30, 0.10 and 0.41?t?C?ha^?1?year^?1 for scenarios B, C and D, respectively. The system we developed in the present study, that is, linking the RothC model and soil spatial data, can be useful for estimating the potential C sequestration resulting from an increase in organic matter input to Japanese arable soils, although more feasible scenarios need to be developed to enable more realistic estimation.     

Use of the RothC model to estimate the carbon sequestration potential of organic matter application in Japanese arable soils

We estimated the carbon (C) sequestration potential of organic matter application in Japanese arable soils at a country scale by applying the Rothamsted carbon (RothC) model at a 1-km resolution. After establishing the baseline soil organic carbon (SOC) content for 1990, a 25-year simulation was run for four management scenarios: A (minimum organic matter application), B (farmyard manure application), C (double cropping for paddy fields) and D (both B and C). The total SOC decreased during the simulation in all four scenarios because the C input in all four scenarios was lower than that required to maintain the baseline 1990 SOC level. Scenario A resulted in the greatest depletion, reflecting the effects of increased organic matter application in the other scenarios. The 25-year difference in SOC accumulation between scenario A and scenarios B, C and D was 32.3, 11.1 and 43.4 Mt C, respectively. The annual SOC accumulation per unit area was similar to a previous estimate, and the 25-year averages were 0.30, 0.10 and 0.41 t C ha⁻¹ year⁻¹ for scenarios B, C and D, respectively. The system we developed in the present study, that is, linking the RothC model and soil spatial data, can be useful for estimating the potential C sequestration resulting from an increase in organic matter input to Japanese arable soils, although more feasible scenarios need to be developed to enable more realistic estimation.     

土壤有机碳稳定性及其影响因素

土壤有机碳库在全球碳循环中起着重要作用。利用文献资料,阐明土壤有机碳稳定性理论及其影响因素。土壤有机碳稳定性指土壤有机碳在当前条件下抵抗干扰和恢复原有水平的能力。它是由土壤的理化性质所决定的,是自然因素和人为因素共同作用的结果。土壤有机碳的降解包括生物降解作用和物理化学降解作用等,生物降解作用是主要的过程。把土壤有机碳库分成活性碳库、慢性碳库、惰性碳库,能较好地与土壤微生物的生物降解过程相对应。构建土壤有机碳稳定性概念模型,能更系统地理解有机碳在土壤中的稳定机制。     

基于FLUS-InVEST模型的北部湾城市群生态空间碳汇演变模拟及驱动因素研究

[目的] 探究未来湾区城市群生态空间变化对碳汇的影响,找出变化背后的主要驱动因素,为城市群制定未来生态空间发展方向与策略提供参考,促进陆海新通道的科学开发。[方法] 以北部湾城市群为例,基于2010,2015与2020年土地利用数据,使用GeoSOS-FLUS模型预测生态优先、耕地优先及城镇优先3种不同预设情境下2035年的北部湾城市群生态空间土地利用格局,使用InVEST模型对2020—2035年各情景下生态空间碳汇变化情况进行分析,使用地理加权回归找出影响土地碳汇变化的主要驱动因素。[结果] 生态优先导向下2020—2035年北部湾城市群碳储量有所增加;城镇优先导向下碳储量降低较多,达到3.12×10⁶ t。坡度、人口密度和高程是城市群生态空间碳汇格局最重要的影响因素,城镇空间扩张是变化的主因。生态优先情景下,生态空间的土地将有所增加。[结论] 生态优先导向能兼顾城镇发展与生态空间的环境保护需求,城镇优先导向和农业优先导向会大幅降低碳汇。另外政策措施也需尽早制定以抑制城镇空间扩张。     

A model ensemble approach to determine the humus building efficiency of organic amendments in incubation experiments

Organic amendments are important to sustain soil organic matter (SOM) and soil functions in agricultural soils. Information about the contribution of organic amendments to SOM can be derived from incubation experiments. In this study, data from 72 incubated organic amendments including plant residues, digestates and manure were analysed. The incubation data was compiled from three experimental setups with varying incubation times, soils and incubation temperatures, in which CO₂ release was measured continuously. The analysis of the incubation data was performed with an approach relying on conceptual parts of C-TOOL, CCB, Century, ICBM, RothC and Yasso which are all well-approved first-order carbon models that differ in structure and abstraction level. All models are an approximation of reality, whereby each model differs in understanding of the processes involved in soil carbon dynamics. To accumulate the advantages from each model a model ensemble was performed for each substrate. With the ability of each carbon model to compute the distribution of carbon into specific SOM pools a new approach for evaluating organic amendments in terms of humus building efficiency is presented that, depends on the weighted model fit of each ensemble member. Depending on the organic substrate added to the soil, the time course of CO₂ release in the incubation studies was predicted with different accuracy by the individual model concepts. Averaging the output of the individual models leads to more robust prediction of SOM dynamics. The E_HUM value is easy to interpret and the results are in accordance with the literature.     

煤炭开采对区域农田植被碳库储量的影响评价

在人类煤炭开采活动的干预下,农田生态系统中碳储量迅速变化。这种变化不仅改变了土壤肥力及农田作物产量,而且对区域及全球环境具有很大影响,事实上稳定保持其碳库是农业减缓温室气体的主要途径。该文的研究目的就是从煤炭开采对区域农田植被碳库储量影响的角度来研究煤炭开采对农田生态系统碳储量的影响,以徐州九里矿区为研究区,通过区域内农田植被碳库采样与试验、区域植被碳库储量估算模型的构建以及碳储量估算得到九里矿区煤炭开采沉陷区农田植被的碳储量和碳密度分布图,然后与情景模拟得出的该区未受到煤炭开采影响情况下,经过几十年变化后农田植被的碳储量和碳密度分布图进行对比,得出煤炭开采对沉陷区范围的农田植被碳库的扰动影响,发现与不受到煤炭开采的影响相比,在沉陷区域外围地势较高的坡地煤炭开采对农田植被碳密度的影响很小,在沉陷区地势较低的季节性积水区和常年积水湿地区煤炭开采对农田植被碳密度的影响较大。在整个煤炭开采沉陷区范围内,与不受到煤炭开采的影响相比,煤炭开采沉陷区域农田植被碳库碳储量减少2.4万t。煤炭开采对区域农田植被碳库储量的影响属于失碳效应。