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        基于InVEST模型對縣域固碳能力評估研究

        2024-01-04 12:36:44于舒逸杜甘霖孫辰陽劉小勇
        資源與產(chǎn)業(yè) 2023年5期
        關(guān)鍵詞:路橋區(qū)碳庫儲量

        于舒逸,田 濤,杜甘霖,孫辰陽,劉小勇,葉 茂

        (1.浙江省國土勘測規(guī)劃有限公司杭州分公司,浙江 杭州 310030;2.浙江省測繪科學(xué)技術(shù)研究院,浙江 杭州 310030)

        0 引言

        碳儲量是指在生態(tài)系統(tǒng)中碳元素的存留量(曹吉鑫等,2009),是衡量區(qū)域固碳能力的一個重要指標(biāo)。由于工業(yè)發(fā)展導(dǎo)致了大量的化石燃料的燃燒,大氣中CO2的濃度急劇上升,半個世紀(jì)的變暖速率幾乎是近百年的2倍(葛全勝等,2014),針對生態(tài)系統(tǒng)固碳功能的研究在評估全球碳循環(huán)、CO2減排、全球氣候變化中發(fā)揮著重要作用(劉洋等,2021)。很多學(xué)者基于碳儲量研究區(qū)域性的固碳能力,生物量和InVEST模型法被廣泛應(yīng)用于碳儲量評估和固碳功能分析等研究中,如叢翠文等利用InVEST模型,獲取碳儲量時空分布數(shù)據(jù),對日照市固碳能力進行準(zhǔn)確的定量評估 (叢文翠等,2018);李銀等(2016)基于生物量評估了浙江省森林生態(tài)系統(tǒng)碳儲量及其分布特征,認為對現(xiàn)有森林進行更好的經(jīng)營和管理,可以增加浙江省森林的碳固存能力,張穎(2022)采用森林蓄積量擴展法對北京森林資源進行碳儲量、碳匯量測算,結(jié)果表明北京市森林固碳能力在過去40多年里是逐步增加。碳儲量估算可掌握區(qū)域內(nèi)部的碳儲量的分布情況,為評估固碳能力,維持碳循環(huán)和碳平衡提供理論依據(jù)(張萍,2009;劉暢,2014;張春華等,2018)。

        縣域是國家經(jīng)濟發(fā)展的最基本的空間單元和產(chǎn)業(yè)承接載體(Nowak,2002;胡雪瑤等,2019),經(jīng)濟發(fā)展同時也對縣域生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了一定程度的影響。因此針對縣域內(nèi)固碳能力的評估及其空間分布特征研究,對于縣域生態(tài)環(huán)境保護和國民經(jīng)濟的發(fā)展具有重要實踐意義。學(xué)者們針對縣域的碳儲量與固碳能力已經(jīng)進行了一定的研究,如黃賢松(2017)采用平均生物量法估算了昭武市森林生態(tài)系統(tǒng)的碳儲量,認為昭武市碳儲量與碳匯總體質(zhì)量較好,且發(fā)展空間較大;王江(2015)針對縣域利用ArcGIS空間分析評估了洪江市耕地表層土壤的有機碳儲量,當(dāng)?shù)販y土配方施肥方案實施和耕地質(zhì)量保護提供了參考和借鑒。本文以浙江省臺州市路橋區(qū)為例,借鑒了學(xué)者們針對森林、土壤等對象的固碳能力研究方法 (何永建等,2021;田濤等,2021;曾嶸等,2022),基于國土調(diào)查和森林管理一張圖數(shù)據(jù),運用生物量和InVEST模型兩種方法對路橋區(qū)陸地生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力進行評估,比較兩種方法的評估結(jié)果,分析研究縣域內(nèi)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)碳密度與固碳能力空間特征,探討兩種評估結(jié)果差異的主要影響因素,為縣域固碳能力的提高、生態(tài)環(huán)境保護、維持碳循環(huán)和碳平衡提供科學(xué)依據(jù)。

        1 研究概況

        1.1 研究區(qū)概況

        路橋區(qū)位于浙江沿海中部隸屬臺州市,境域東瀕東海,南接溫嶺,西鄰黃巖,北連椒江。陸地東西長33.3 km,南北寬18.8 km,介于北緯28°2′—28°38′,東經(jīng)121°13′—121°40′之間。轄區(qū)內(nèi)共有6個街道、4個鎮(zhèn),包括路南街道、路橋街道、路北街道、螺洋街道、桐嶼街道、峰江街道、新橋鎮(zhèn)、橫街鎮(zhèn)、金清鎮(zhèn)、蓬街鎮(zhèn)。全區(qū)背山面海,丘陵與平原相間;河道縱橫,水網(wǎng)密布,島嶼數(shù)量眾多。受海洋性季風(fēng)影響,降水充沛,從東南沿海向西部遞減,降水年際變化較大,降水季節(jié)分配不均。氣候溫暖,光照、熱量、降水互相適宜。

        2019年國土調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,路橋區(qū)主要以建設(shè)用地、耕地、林地為主(圖1)。建設(shè)用地主要集中分布在路北街道、路南街道、蓬街鎮(zhèn)東部等,約占總面積的37.33%;耕地主要分布在蓬街鎮(zhèn)和金清鎮(zhèn),約占總面積的28.11%;林地主要分布在桐嶼街道、峰江街道、金清鎮(zhèn)等地,約占總面積的9.31%。根據(jù)《路橋區(qū)2019年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》顯示,2019年路橋區(qū)生產(chǎn)總值為673.93億元,人均生產(chǎn)總值為107 313元,在全國綜合實力百強區(qū)中的排名上升至46位。

        圖1 路橋區(qū)地類分布圖Fig.1 Land classes distribution of Luqiao district

        1.2 技術(shù)流程

        本研究基于國土調(diào)查、森林管理一張圖數(shù)據(jù)及相關(guān)文獻資料,采用生物量、InVEST模型兩種方法對路橋區(qū)內(nèi)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)碳儲量和碳密度進行評估,并研究其空間分布情況,并探究縣域內(nèi)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)之間的生態(tài)系統(tǒng)固碳能力(圖2)。

        圖2 技術(shù)流程Fig.2 Technical flowchart

        1.3 數(shù)據(jù)處理

        將路橋區(qū)國土調(diào)查數(shù)據(jù)和森林管理一張圖數(shù)據(jù),參考現(xiàn)行國家標(biāo)準(zhǔn)《第三次全國調(diào)查工作分類》對數(shù)據(jù)進行重分類,主要分為林地、灌木、草地、園地、濕地、耕地、裸地、建設(shè)用地和水域等9類,數(shù)據(jù)重分類和柵格化均在ArcGIS10.2中完成。

        2 碳儲量評估模型與方法

        2.1 InVEST模型的碳儲量評估方法

        InVEST模型是一種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和權(quán)衡的綜合評估模型,通過模擬不同地表覆蓋情況下生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)物質(zhì)量和價值量的變化,為決策者權(quán)衡人類活動的效益和影響提供科學(xué)依據(jù),實現(xiàn)了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值定量評估的空間化,解決了以往生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評估用文字抽象表述而不夠直觀的問題,具有驅(qū)動數(shù)據(jù)簡單易獲取、操作簡便、輸出結(jié)果可視性強等優(yōu)點,已廣泛應(yīng)用于生態(tài)系統(tǒng)碳儲量估算及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估(Essen等,2019;Chacko等,2019)。該模型包括生境質(zhì)量、環(huán)境風(fēng)險評估、海洋水質(zhì)以及固碳等模塊。本研究應(yīng)用InVEST中的固碳模塊對路橋區(qū)的碳儲量開展評估研究。

        固碳模塊中的碳儲量評估主要分為4個部分:地上部分碳庫,地下部分碳庫,土壤碳庫和死亡有機碳庫。

        式中:C為總碳庫;Cabove為地上部分碳庫;Cbelow為地下部分碳庫;Csoil為土壤碳庫;Cdead為死亡有機質(zhì)碳庫。固碳參數(shù)見表1(鄒文濤等,2021;劉冠等,2021)。

        表1 InVEST模型C above、C below、C soil、C dead碳庫不同地類固碳參數(shù)Table 1 Carbon sequestration parameters by C above、C below、C soil、C dead carbon reservoirs in InVESTmodel

        2.2 基于生物量的碳儲量評估方法

        植被通過光合作用固定二氧化碳實現(xiàn)自然界的碳存儲,評估生物量是碳儲量估算的前提(閆德仁,2011),生物量是單位面積上某個時間測定的所有生物有機體的總量,也被稱為現(xiàn)存量。生態(tài)系統(tǒng)通過主要植被生長實現(xiàn)生物量積累(陳雅如,2017),這種積累是生態(tài)系統(tǒng)碳存儲的主要形式。碳儲量的估算是以生物量為基礎(chǔ),普遍采用的估算方法是通過直接或間接測定植被生物量再乘以生物體中碳元素的含量(含碳系數(shù))獲得:

        C碳儲量=B生物量×c含碳系數(shù),(2)式中:C碳儲量為碳儲量;B生物量為生物量。國內(nèi)外學(xué)者常用0.50來推算碳儲量的含碳系數(shù)(張薔等,2017)。因此,本研究含碳系數(shù)采用0.5。同時結(jié)合已有文獻資料(張文龍,2011;嚴(yán)格,2014),獲取了不同地類中植被的平均生物量,如表2所示??偵锪康扔谄骄锪砍艘韵鄳?yīng)的面積(葉金盛,2010;劉萍等,2015):

        表2 不同地類中植被的平均生物量Table 2 Average biological volume in different land classes

        式中:ρ為平均生物量/(t/hm2);A為面積/hm2。

        3 實驗結(jié)果與分析

        根據(jù)公式(1),Cabove、Cbelow、Csoil、Cdead碳庫的碳儲量共同構(gòu)成了InVEST模型中縣域總碳儲量,評估結(jié)果表明:碳儲量最高和最低的鄉(xiāng)鎮(zhèn)為金清鎮(zhèn)和路橋街道,碳儲量分別為538 597.95 t和19 526.84 t,碳密度最高和最低的鄉(xiāng)鎮(zhèn)為桐嶼街道和 路 橋 街 道,碳 密 度 分 別 為 69.49 t/hm2和21.61 t/hm2;全縣域總碳儲量為1 580 777.19 t,全域碳密度為48.10 t/hm2(表3,表4)。

        表3 基于InVEST模型碳儲量評估結(jié)果統(tǒng)計Table 3 Estimated carbon reserves based on InVESTmodel t

        表4 基于InVEST模型碳密度評估結(jié)果統(tǒng)計Table 4 Estimated carbon density based on InVESTmodel t/hm2

        根據(jù)公式(2)和公式(3),基于生物量方法對路橋區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)碳儲量進行評估(表4),評估結(jié)果表明,碳儲量最高的為金清鎮(zhèn),最低的為路橋街道,碳儲量分別為54 549.47 t和2 714.07 t;碳密度最高的為桐嶼街道,最低的為路橋街道,碳密度分別為10.69 t/hm2和3.00 t/hm2;全縣域總碳儲量為186 037.44 t,全域碳密度為5.66 t/hm2。

        生物量方法主要計算的是植被地上部分和地下部分碳儲量,為針對評估結(jié)果進行準(zhǔn)確的對比分析,本研究將InVEST模型中Cabove和Cbelow碳庫的評估結(jié)果進行統(tǒng)計(表5),統(tǒng)計結(jié)果表明:碳儲量最高和最低的分別為金清鎮(zhèn)和路橋街道,碳儲量分別為60 413.41 t和3 623.44 t;碳密度最高和最低的鄉(xiāng)鎮(zhèn)分別為桐嶼街道和新橋街道,碳密度分別為12.42 t/hm2和3.23 t/hm2;全域Cabove和Cbelow碳庫總碳儲量為205 525.47 t,碳密度為6.25 t/hm2(圖3)。

        表5 基于生物量與InVEST模型評估結(jié)果對比分析Table 5 Estimated results comparison between biological volume and InVESTmodel

        圖3 碳密度空間分布Fig.3 Spatial distribution of carbon density

        4 結(jié)論與建議

        本文對基于生物量、InVEST模型兩種方法獲取的評估結(jié)果進行對比分析,并對各鄉(xiāng)鎮(zhèn)碳密度進行空間化,分析縣域范圍碳密度的空間變化特點,根據(jù)數(shù)據(jù)和空間化結(jié)果得出以下結(jié)論。

        1)InVEST模型和生物量方法中碳儲量最高和最低的鄉(xiāng)鎮(zhèn)均為金清鎮(zhèn)和路橋街道,碳密度最高和最低的鄉(xiāng)鎮(zhèn)為桐嶼街道和路橋街道,但InVEST模型評估的碳儲量與碳密度遠高于生物量方法評估的結(jié)果,主要原因是生物量主要針對植被地上部分與地下部分評估碳儲量,而InVEST模型包含了Cabove、Cbelow、Csoil、Cdead4種碳庫,其中Cdead碳庫僅占總碳儲量1.15%,其占比較小,但Csoil碳庫的碳儲量遠高于其他三種碳庫,占總碳儲量85.85%。

        2)InVEST模型與生物量方法實驗結(jié)果存在較大差距,但碳密度空間分布相對一致。InVEST模型與生物量方法評估的碳密度較高的鄉(xiāng)鎮(zhèn)依次為桐嶼街道、峰江街道、螺洋街道,分別超過縣域平均碳密度44.45%、23.82%、13.97%和88.87%、52.12%、42.58%,固碳能力均相對較高;碳密度較低的鄉(xiāng)鎮(zhèn)為路橋街道、路北街道,分別低于縣域平均碳密度的 55.09%、48.99% 和 47.00%、38.69%,固碳能力均相對較低。

        3)InVEST模型中Cabove和Cbelow碳庫與生物量方法的評估結(jié)果差距相對較小,碳密度空間分布相對一致。根據(jù)表5,碳密度差距較大的為桐嶼街道、螺洋街道、峰江街道、路橋街道,差值分別為1.73 t/hm2、1.34 t/hm2、1.10 t/hm2、1.01 t/hm2,其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)差值均在1.00 t/hm2以下。InVEST模型中Cabove和Cbelow評估的碳密較高的鄉(xiāng)鎮(zhèn)同樣為桐嶼街道、峰江街道、螺洋街道,超過縣域平均碳密度水平98.72%、55.36%、50.56%,固碳能力均相對較高,碳密較低的鄉(xiāng)鎮(zhèn)為新橋鎮(zhèn)、路南街道、蓬街鎮(zhèn)、路橋街道、路北街道,低于縣域平均碳密度28.96%~48.32%,固碳能力均相對較低。

        4)InVEST 模 型、InVEST 模 型 的 Cabove和Cbelow、生物量方法評估的平均碳密度分別為48.10 t/hm2、5.66 t/hm2、6.25 t/hm2,且縣域碳密度空間分布相對一致,評估結(jié)果反映了固碳能力呈現(xiàn)西部高、南部次之、中北部低的空間分布特征。學(xué)者王效科等(2001)曾以省份區(qū)劃為基礎(chǔ),對中國森林生態(tài)系統(tǒng)碳密度空間分布進行研究,發(fā)現(xiàn)浙江等多省份的植被碳密度小于12.40 t/hm2,生物量與InVEST模型、Cabove和Cbelow評估結(jié)果與其較為接近,但王效科主要針對森林研究生態(tài)系統(tǒng)碳密度的空間分布,本研究還包括了耕地、濕地等地類,故數(shù)值之間存在一定差異。

        本研究以路橋區(qū)為例,基于生物量、InVEST模型兩種方法,分析了不同方法之間碳儲量和碳密度差異及其空間變化,探討了鄉(xiāng)鎮(zhèn)之間的碳密度與固碳能力。但由于數(shù)據(jù)獲取受到了一定的限制,未區(qū)分地類中的植被類型,僅采用了平均值,導(dǎo)致評估結(jié)果存在一定的不準(zhǔn)確性。

        總體來看,路橋區(qū)在西部的碳密度明顯高于中部和東部,固碳能力呈現(xiàn)西部高、東部次之、中部低東低的空間分布狀態(tài)。結(jié)合路橋區(qū)地類分布情況來看,中部和東部主要以耕地、草地、濕地為主,西部主要以園地和林地為主,中部和東部地區(qū)可通過調(diào)整地類結(jié)構(gòu)、樹種結(jié)構(gòu)等方式增加區(qū)域的碳密度水平。研究認為基于生物量、InVEST模型兩種方法對固碳能力研究成果可為縣域資源開發(fā)利用、制定社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展、提升國土空間的治理能力以及生態(tài)環(huán)境保護等工作提供依據(jù),拓展國土調(diào)查等數(shù)據(jù)在生態(tài)領(lǐng)域中的實踐應(yīng)用。

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