福建省碳储量时空特征及其对土地利用变化的响应

司晓茜; 王小军; 林莹冰; 刘光旭

doi:10.13961/j.cnki.stbctb.2023.05.041

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

福建省碳储量时空特征及其对土地利用变化的响应

试验研究

- 福建省碳储量时空特征及其对土地利用变化的响应
- Spatiotemporal Characteristics of Carbon Storage and Its Response to Land Use Changes in Fujian Province
- 水土保持通报 2023年43卷第5期页码：355-364
- 作者机构：
  
  1. 福建师范大学地理科学学院碳中和未来技术学院,福建,福州,350007
  2. 中国科学院地质与地球物理研究所,北京,100029
  3. 中国科学院大学,北京,100049
  4. 华南师范大学地理科学学院,广东,广州,510631
  5. 赣南师范大学地理与环境工程学院,江西,赣州,341000
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目“南方丘陵红壤侵蚀退化地马尾松种群动态及其对生境变化的响应”(31971638);广东省科技创新战略专项资金攀登计划项目(pdjh2020b0169);江西省高校人文社会科学研究规划项目(GL20116);江西省教育厅科技项目(GJJ201419)
- DOI：10.13961/j.cnki.stbctb.2023.05.041
  中图分类号： X87;F124.5
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
移动端阅览
司晓茜, 王小军, 林莹冰, 等. 福建省碳储量时空特征及其对土地利用变化的响应[J]. 水土保持通报, 2023,43(5):355-364.

Si Xiaoqian, Wang Xiaojun, Lin Yingbing, et al. Spatiotemporal Characteristics of Carbon Storage and Its Response to Land Use Changes in Fujian Province[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2023, 43(5): 355-364.
司晓茜, 王小军, 林莹冰, 等. 福建省碳储量时空特征及其对土地利用变化的响应[J]. 水土保持通报, 2023,43(5):355-364. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2023.05.041.

Si Xiaoqian, Wang Xiaojun, Lin Yingbing, et al. Spatiotemporal Characteristics of Carbon Storage and Its Response to Land Use Changes in Fujian Province[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2023, 43(5): 355-364. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2023.05.041.

摘要

[目的] 研究福建省生态系统碳储量及其对土地利用变化的响应，为生态系统保护提供参考。[方法] 基于土地利用数据和碳密度数据，运用InVEST模型模拟福建省1980

2000

2020年碳储量；利用冷热点分布、转移图谱和矩阵分析碳储量和土地利用的时空特征；最后分析碳储量对土地利用变化的响应。[结果] ①福建省碳储量整体均较高，82.5%以上区域的碳储量为中等以上(＞3 000 t)，主要分布在山地丘陵地区，也是高碳储量的热点集中区；高(热点)低(冷点)碳储量集中区转移较少；1980—2020年总碳储量波动略升高，2000—2020年不同碳储量等级彼此之间转移相对较多。②福建省土地利用/覆被以林地为主(61.4%~62.9%)，其次是耕地(16.9%~18.3%)和草地(15.2%~17.2%)；土地利用/覆被变化在1980—2000年较稳定，在2000—2020年较剧烈。③林地、草地和耕地的总碳储量较高，水域、建设用地和未利用地总碳储量较少；耕地总碳储量减少，建设用地总碳储量增加，林地和草地有增加也有减少；由土地利用/覆被变化导致的总碳储量转出和转入最多均为林地，其次是草地和耕地；总碳储量净转移为负的是林地，其他为正，林地转移引起的碳亏损最多。[结论] 耕地、林地和草地是福建省的主要土地利用类型，它们贡献了较高碳储量，并相互转移引起了碳储量变化。

Abstract

[Objective] The ecosystem carbon storage and its response to land use changes in Fujian Province were analysed in order to provide a reference for ecosystem protection. [Methods] Based on land use data and carbon density data

the InVEST model was used to simulate carbon storage in Fujian Province in 1980

2000

and 2020. The spatiotemporal characteristics of carbon storage and land use were analyzed using the distribution of cold spots and hot spots

transfer maps

and a transfer matrix. The response of carbon storage to land use changes was analyzed. [Results] ① Carbon storage in Fujian Province was relatively high on the whole

and more than 82.5% of the region was above medium carbon storage (＞3 000 t)

mainly located in mountainous and hilly areas

which were also hot spots of high carbon storage. Ares of high (hot spots) and low (cold spots) of carbon storage concentration transferred less. Total carbon storage fluctuated slightly from 1980 to 2020

and relatively more carbon storage transferred between different carbon storage levels from 2000 to 2020. ② Land use/cover in Fujian Province was mainly forest land (61.4%—62.9%)

followed by cultivated land (16.9%—18.3%) and grassland (15.2%—17.2%). Land use/cover change was relatively stable from 1980 to 2000

and more intense from 2000 to 2020. ③ Total carbon storage values in forest land

grassland

and cultivated land were relatively high

while total carbon storage in water bodies

construction land

and unused land were relatively low. Total carbon storage in cultivated land decreased over time

while total carbon storage of construction land increased. The area of forest land and grassland both increased and decreased. The largest transfer of total carbon storage caused by land use/cover changes was observed in forest land

followed by grassland and cultivated land. The net transfer of total carbon storage was negative for forest land

and positive for the other land use classes. The largest carbon loss was observed for the transfer of forest land. [Conclusion] Cultivated land

forest land

and grassland were the main types of land use in Fujian Province contributing to higher carbon storage

and their mutual transfer resulted in carbon storage changes.

关键词

Keywords

references

Wang Xiaojun, Liu Guangxu, Lin Durui, et al. Water yield service influence by climate and land use change based on InVEST model in the monsoon hilly watershed in South China [J]. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 2022,13(1):2024-2048.

Sharp R, Tallis H T, Ricketts T, et al. InVEST 3.2.0 User's Guide [EB/OL]. The Natural Capital Project, Stanford University, University of Minnesota, The Nature Conservancy, and World Wildlife Fund. 2015. https://storage.googleapis.com/releases.naturalcapitalproject.org/invest-userguide/latest/index.html.

段璇瑜,龚文峰,孙雨欣,等.海南岛海岸带土地利用变化及其对碳储量时空演变的影响[J].水土保持通报,2022,42(5):301-311.

邓喆,丁文广,蒲晓婷,等.基于InVEST模型的祁连山国家公园碳储量时空分布研究[J].水土保持通报,2022,42(3):324-334,396.

丁岳,王柳柱,桂峰,等.基于InVEST模型和PLUS模型的环杭州湾生态系统碳储量[J].环境科学,2022,44(6):3343-3352.

孙欣欣,薛建辉,董丽娜.基于PLUS模型和InVEST模型的南京市生态系统碳储量时空变化与预测[J].生态与农村环境学报,2023,39(1):41-51.

张育诚,韩念龙,胡珂,等.海南岛中部山区土地利用变化对碳储量时空分异的影响[J].南京林业大学学报:自然科学版,2023,47(2):115-122.

林彤,杨木壮,吴大放,等.基于InVEST-PLUS模型的碳储量空间关联性及预测:以广东省为例[J].中国环境科学,2022,42(10):4827-4839.

李姣,汪杰,李朗,等.洞庭湖生态经济区土地利用变化对碳储量的影响[J].生态学杂志,2022,41(6):1156-1165.

魏玺,邵亚,蔡湘文,等.漓江流域陆地生态系统碳储量时空特征与预测[J].环境工程技术学报,2023,13(3):1223-1233.

赵胤程,覃盟琳,庞雅月,等.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[J].水土保持通报,2022,42(3):345-355.

王小军,张楚然,廖倚凌,等.1980—2018年粤港澳大湾区人为干扰度的时空特征[J].水土保持通报,2021,41(3):333-341.

向玉国,郑小贤,刘波云,等.福建将乐林场杉木碳储量密度控制图的编制[J].西北农林科技大学学报(自然科学版),2014,42(8):99-104.

涂宏涛,孙玉军,刘素真,等.亚热带杉木人工林生物量及其碳储量分布:以福建将乐县杉木人工林为例[J].中南林业科技大学学报,2015,35(7):94-99.

刘政,许文斌,田地,等.南方红壤严重侵蚀地不同恢复年限马尾松人工林生态系统碳储量特征[J].水土保持通报,2019,39(1):37-42.

洪滔,何晨阳,黄贝佳,等.不同林龄千年桐人工林的碳含量和碳储量及碳库分配格局[J].植物资源与环境学报,2021,30(1):9-16.

王有良,林开敏,宋重升,等.间伐对杉木人工林生态系统碳储量的短期影响[J].南京林业大学学报(自然科学版),2022,46(3):65-73.

王文俊.福建龙岩地区土壤有机碳储量特征及其影响因素[J].第四纪研究,2012,32(2):337-345.

黄绍霖,徐涵秋,曾宏达,等.福建长汀河田盆地的马尾松林碳储量时空动态变化[J].地球科学,2013,38(5):1081-1090.

李明阳,吴军,余超,等.福建武夷山自然保护区森林碳储量遥感估测方法与空间分析[J].南京林业大学学报(自然科学版),2014,38(6):6-10.

师吉红,项佳,刘健,等.南方红壤典型水土流失区马尾松林地上林木碳储量的遥感监测:以长汀县河田镇为例[J].生态学报,2021,41(6):2151-2160.

王开德,邓璐莹.基于森林清查资料的福建森林植被碳储量及其动态变化[J].福建林学院学报,2014,34(2):145-151.

吴文斌,黄朝法,郑德祥,等.福建省森林碳储量及碳密度特征分析[J].四川农业大学学报,2016,34(3):298-303.

陈中星,张楠,张黎明,等.福建省土壤有机碳储量估算的尺度效应研究[J].土壤学报,2018,55(3):606-619.

王文俊.福建省土壤有机碳储量估算、时空分布特征及其影响因素[J].现代地质,2019,33(6):1295-1305.

Wang Xiaojun, Zhong Wei, Li Tianhang, et al. A 16.2-kyr lacustrine sediment record of mercury deposition in Dahu Swamp, Eastern Nanling Mountains, Southern China: analysis of implications for climatic changes [J]. Quaternary International, 2021,592:12-21.

苏开敏.基于GIS技术的福建省茶树用地适宜性评价及其区划[D].福建福州:福建农林大学,2008.

王小军,刘光旭,王炳香,等.基于气候因子的油茶含油率时空特征与种植分区研究[J].云南大学学报(自然科学版),2020,42(6):1202-1211.

王小军,刘光旭,肖彤.气候变化情景下油茶生长的适宜性特征[J].热带地理,2020,40(5):868-880.

方精云,黄耀,朱江玲,等.森林生态系统碳收支及其影响机制[J].中国基础科学,2015,17(3):20-25.

郭云,李鹏,程维金,等.洞庭湖土地利用和生态服务功能时空变化及其耦合效应分析[J].环境科学学报,2022,42(1):121-130.

朱志强,马晓双,胡洪.基于耦合FLUS-InVEST模型的广州市生态系统碳储量时空演变与预测[J].水土保持通报,2021,41(2):222-229.

张凯琪,陈建军,侯建坤,等.耦合InVEST与GeoSOS-FLUS模型的桂林市碳储量可持续发展研究[J].中国环境科学,2022,42(6):2799-2809.

赵一行,高润艺,李海东,等.江阴市土地利用对碳储量的影响及优化研究[J].生态与农村环境学报,2022,38(10):1290-1298.

孙方虎,方凤满,洪炜林,等.基于PLUS和InVEST模型的安徽省碳储量演化分析与预测[J].水土保持学报,2023,37(1):151-158.

朱丽亚,胡克,孙爽,等.基于InVEST模型的辽宁省海岸带碳储量时空变化研究[J].现代地质,2022,36(1):96-104.

邵壮,陈然,赵晶,等.基于FLUS与InVEST模型的北京市生态系统碳储量时空演变与预测[J].生态学报,2022,42(23):9456-9469.

张鹏,李良涛,苏玉姣,等.基于PLUS和In VEST模型的邯郸市碳储量空间分布特征研究[J].水土保持通报,2023.43(3):338-348.

张楚强,向洋,方婷,等. LUCC影响下太原市生态系统碳储量时空变化及预测[J].安全与环境工程,2022,29(6):248-258.

任玺锦,裴婷婷,陈英,等.基于碳密度修正的甘肃省土地利用变化对碳储量的影响[J].生态科学,2021,40(4):66-74.

韩敏,徐长春,隆云霞,等.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[J].水土保持通报,2022,42(3):335-344.

姚楠,刘广全,姚顺波,等.基于InVEST模型的黄土丘陵沟壑区退耕还林还草工程对生态系统碳储量的影响评估[J].水土保持通报,2022,42(5):329-336.

浏览量

630

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于PLUS和InVEST模型的贵阳市碳储量时空演变及多情景模拟预测

三江源地区多情景土地利用变化对碳储量与生境质量的影响

基于CSLE模型的2024年福建省典型区域水土流失特征及其差异评估

不同碳排放情景下中国土地利用变化的空间分异与动态分析

漓江东岸冠岩地下河流域果园石漠化分布特征及其演变规律