基于InVEST模型的陆良县固碳能力研究

摘要 以云南省曲靖市陆良县为例，通过2000、2005、2010、2015、2020年5期土地利用数据和碳密度数据，利用GIS和InVEST的碳储量模块，获取研究区碳储量的时空分布数据，分析近20年陆良县碳储量变化特征。结果表明，20年间耕地和林地面积略微下降，而草地面积减少较为明显，水域和建设用地面积增加明显，未利用地减少明显。碳储量总体呈减少趋势，尤其是2015—2020年减少明显，与土地利用类型变化表现一致。不同类型土地在碳储量变化方面存在明显差异，林地的平均碳储量最高，而建设用地、水域和未利用地的平均碳储量较低。碳储量空间分布变化不大，高值区主要分布在林地区域，低值区主要在建设用地和耕地集中区域。综上所述，土地利用变化与碳储量变化之间存在密切关联，城市化进程、耕地减少等因素可能导致碳储量的减少，而对林地的保护、湿地的保护等措施可能有助于维持或增加碳储量。

关键词 碳储量；InVEST模型；固碳能力；陆良县

中图分类号 X 171.1  文献标识码 A

文章编号 0517-6611（2024）24-0054-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.24.013

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Study on Carbon Sequestration Capacity in Luliang County Based on InVEST Model

MA Shan-jun1，SHAO Zhi-peng2

（1.Yunnan Forestry Technological College，Kunming，Yunnan 650224;2.Forestry and Grassland Bureau of Luliang County，Luliang，Yunnan 655699）

Abstract Taking Luliang County，Qujing City，Yunnan Province as an example，the spatial and temporal distribution data of carbon storage in the study area were obtained through five periods of land use data and carbon density data in 2000，2005，2010，2015 and 2020.The carbon storage module of GIS and InVEST was used to analyze the characteristics of carbon storage changes in Luliang County in the past 20 years.The results showed that over the 20-year period，the area of cultivated land and forest land had slightly decreased，while the grassland area had decreased significantly，and the areas of water bodies and construction land had increased significantly，with unused land decreasing noticeably.The overall carbon storage showed a declining trend，especially during the period from 2015 to 2020，which was consistent with changes in land use.There were significant differences in carbon storage changes among different land types，with forest land having the highest average carbon storage，while construction land，waters and unused land had relatively low average carbon storage.The spatial distribution of carbon storage had not changed significantly，high-value areas mainly distributed in forest areas，and low-value areas mainly distributed in construction land and cultivated land concentration areas.In summary，there was a close correlation between land use change and carbon storage change.Factors such as urbanization and reduced cultivated land may lead to a decrease in carbon storage，while measures such as protecting forests and wetlands may help maintain or increase carbon storage.

Key words Carbon storage;InVEST model;Carbon sequestration;Luliang County

在全球气候变化日益严峻的背景下，碳储量及其动态变化已成为全球科学研究的热点问题之一^［1-3］。随着人类活动的不断增加，土地利用类型作为影响碳循环的关键因素^［4］，对全球碳储量的影响日益显著。碳储量作为评估生态系统服务功能和气候变化适应性的重要指标，其动态变化不仅关系到区域生态环境的稳定，也直接影响到全球碳平衡和气候变化的趋势。因此，对碳储量的精准评估及其时空动态变化的监测显得尤为重要。

目前，生态系统碳储量的评估方法多种多样^［5］，其中，基于生物量估算和模型模拟的方法因其科学性和可操作性而被广泛应用。InVEST模型作为一种强大的生态系统服务评估工具^［6］，能够综合考虑土地利用变化、碳密度分布等因素，对区域碳储量进行精准估算^［7］。结合GIS的空间分析能力，InVEST模型能够直观地展示碳储量的空间分布及其动态变化，为区域碳管理提供科学依据。

云南省曲靖市陆良县位于滇中腹地，地处南盘江上游，地势平坦，水系发达，拥有丰富的自然资源和多样的生态系统，为碳储量的形成与积累提供了得天独厚的条件。然而，随着近年来城市化进程的加快和人口的增长，陆良县的土地利用结构发生一定的变化，这对该区域的碳储量产生了深远影响。笔者以陆良县为例，利用2000—2020年的土地利用数据和碳密度数据，结合GIS和InVEST模型的碳储量模块，对陆良县的碳储量进行全面分析，揭示陆良县碳储量的时空变化特征，探讨土地利用变化对碳储量的影响机制，并提出相应的生态保护和管理建议，这不仅有助于深入了解陆良县生态系统的固碳能力，也为其他地区碳储量的评估与管理提供了有益的参考。

1 资料与方法

1.1 研究区概况 陆良县位于云南省东部、曲靖市南部，地处云贵高原东部的南盘江上游，属珠江流域，地跨103°23′～104°02′E、24°44′～25°18′N（图1）。东邻罗平，西靠宜良，南连师宗、泸西、石林，北接曲靖、马龙^［8］。县城位于中枢镇（103°41′E、25°02′N），是全县政治、经济、文化中心。境内陆良坝子为云南省第一大坝子，面积771.99 km2，占全县总面积的38.75%。陆良县地质构造单元属扬子准地台，陆良坝子形成至今约6 500万年，是一个新生代第三纪断陷盆地，境内三面环山，东有龙海山，最高海拔2 687 m；西有牛头山，最高海拔2 493 m；北有竹子山，最高海拔2 577 m，整个地势呈北高南低走势，南盘江从中迂回过境，形成高原、山地、丘陵、盆地相间的地貌^［9］，是滇东北较典型的岩溶地貌之一。陆良县属北亚热带高原季风气候类型，终年温和，冬无严寒，夏无酷暑，春暖干旱，秋凉湿润，降水集中，干湿分明^［10］。

1.2 数据收集 该研究所需要数据主要有基础地理数据中的行政边界数据，当前土地利用覆盖图、碳密度表等。土地利用数据来源于中国科学院资源环境数据中心（http：//www.resdc.edu/），比例尺1∶10万。经过掩膜提取得到陆良县2000、2005、2010、2015、2020年这5期的土地利用图，将研究区域土地利用类型重分类为耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用土地6个一级类型，再将重分类后数据转换为栅格数据，导入InVEST模型。

1.3 碳密度 地上部分碳密度和土壤碳密度数据主要通过收集研究区及其相邻区域内已有的研究成果来获取^［11］，具体如表1所示。

1.4 数据处理 该研究应用InVEST中的碳储存模块进行固碳能力研究^［12］，该模块认为碳储量变化是土地利用变化的结果，简化了碳循环过程，将生态系统碳库分成地上碳、地下碳、枯落物碳和土壤碳4部分^［13］。地上碳主要包括地上存活植被，树干、树枝、树叶等中的碳含量^［14-19］。基于InVEST碳储量模型的目的，暂不考虑地上碳库中极不稳定的碳，如短周期农作物等，因为该类碳相对于整个地上碳库，含量相对较少且非常稳定或更新较快^{［14，16，20］}。地下碳主要是活性植被根系中的碳含量；土壤碳一般被限制为矿质土壤中碳含量，也包含有机土壤中碳含量；枯落物碳包括掉落物或者枯萎死亡的树木碳含量^［16］。模型运算公式如下：

Ci=Ca+Cb+Cc+Cd（1）

Call=ni=1（Ci×Si）（2）

式中：Ci为土地利用类型i的总碳密度（t/hm2）；Ca为土地利用类型i地上碳密度（t/hm2）；Cb为土地利用类型i地下碳密度（t/hm2）；Cc为土地利用类型i枯落物碳密度（t/hm2）；Cd为土地利用类型i土壤碳密度（t/hm2）^［16］。Si为土地利用类型i的面积（hm2）；n为土地利用类型的数量；Call表示总碳储量（t）^［20］。

2 结果与分析

2.1 土地利用变化分析 通过ArcGIS软件将栅格数据转为矢量数据，再求算椭球面积，得出陆良县2000、2005、2010、2015、2020年5期土地利用类型面积及变化率，详见表2和表3。从表2、3可以看出，近20年研究区耕地和林地总体分别减少了580.09、448.33 hm2，变化率分别为-0.74%、-0.87%，耕地和林地面积虽有所波动，但总体趋势平稳；草地面积减少了1 945.78 hm2，变化率为-2.45%，减少较为明显；水域面积增加了844.01 hm2，变化率为30.62%，是所有类型中增加最快的；建设用地面积增加了2 262.20 hm2，变化率也为30.62%，显示出快速的扩张趋势；未利用地面积减少了132.01 hm2，变化率为-56.29%，是减少幅度最大的类型。