Please wait a minute...
 
自然资源遥感  2025, Vol. 37 Issue (4): 118-130    DOI: 10.6046/zrzyyg.2024117
  技术应用 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
耦合InVEST—PLUS模型的济南都市圈土地利用及碳储量变化研究
邢笑天1(), 王琪1, 赵佳俊1, 刘浦东1(), 张靖苑2
1.山东建筑大学测绘地理信息学院,济南 250101
2.山东建筑大学艺术学院,济南 250101
Investigating land use and carbon storage changes in Jinan metropolitan circle based on the InVEST-PLUS coupled model
XING Xiaotian1(), WANG Qi1, ZHAO Jiajun1, LIU Pudong1(), ZHANG Jingyuan2
1. School of Surveying and Mapping and Geographic Information, Shandong Jianzhu University, Jinan 250101, China
2. School of Art, Shandong Jianzhu University, Jinan 250101, China
全文: PDF(7939 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 探究土地利用演变及其对碳储量的影响,对于减缓都市圈气候变化、促进绿色低碳发展具有重要意义。该研究在“双碳”目标背景下,结合兴趣点(point of interest,POI)数据并顾及斑块生成土地利用模拟模型(patch-generating land use simulation model,PLUS)进行双约束转移矩阵优化,耦合生态系统服务与权衡的综合评估(integrated valuation of ecosystem services and trade-offs,InVEST)模型分析山东省济南都市圈2000—2020年土地利用演变规律及其对生态系统碳储量的影响,模拟预测了自然发展、城镇发展和生态保护3种情景下济南都市圈2030年和2060年土地利用变化并估算其生态系统碳储量,分析其碳储量重心迁移情况,并利用参数最优地理探测器探究碳储量空间分异驱动因素。结果表明: ①2000—2020年,济南都市圈耕地、草地和未利用地面积持续减少,林地面积呈波动增加状态,水域、建设用地面积增长迅速; ②2000—2020年,济南都市圈碳储量及土地利用空间格局相似,以黄河主脉为分界线,呈现“东南高,西北低”的分布特征,耕地类型碳储量为研究区碳储量的主要来源,占总碳储量的80%以上; ③多情景模拟下的碳储量均有所降低,主要原因为高碳密度区域耕地转换为低碳密度区域建设用地,其中生态保护情景碳储量最高,2030年总碳储量为4 226.86×106 t,2060年总碳储量为3 967.94×106 t; ④不同发展时期和情景下的济南都市圈碳储量重心均发生一定偏移,发展趋势受土地利用变化影响,重心地带一直处于济南市历城区,说明济南都市圈发展较为全面均衡; ⑤各驱动因子对济南都市圈碳储量空间分布具有明显影响,其中人口密度对碳储量空间分异解释力最大,交互作用下各因子均呈现对碳储量解释力增强的结果。
服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
邢笑天
王琪
赵佳俊
刘浦东
张靖苑
关键词 土地利用变化碳储量POI数据PLUS 模型InVEST 模型参数最优地理探测器济南都市圈    
Abstract

Exploring land use evolution and its impact on carbon storage is significant for mitigating climate change and promoting green and low-carbon development in metropolitan circles. Under the carbon peak and neutrality goals, this study implemented dual-constraint transition matrix optimization using point-of-interest (POI) data and the patch-generating land use simulation (PLUS) model, followed by the coupling with the integrated valuation of ecosystem services and trade-offs (InVEST) model. Based on the InVEST-PLUS coupled model, this study analyzed the land use evolution in the Jinan metropolitan circle from 2000 to 2020 and its impact on ecosystem carbon storage. Considering natural development, urban development, and ecological conservation as three distinct scenarios, this study simulated and predicted the land use change in the Jinan metropolitan circle in 2030 and 2060. Moreover, this study estimated the corresponding ecosystem carbon storage and analyzed the shift of the carbon storage center. Finally, this study explored the factors driving the spatial differentiation of carbon storage using the optimal parameters-based geographical detector (OPGD). The results indicate that from 2000 to 2020, the Jinan metropolitan circle saw a continued decrease in arable land, grassland, and unused land; a fluctuating increase in forest land; and a rapid increase in water area and construction land. The carbon storage and land use pattern in the Jinan metropolitan circle showed similar distributions characterized by higher values in the southeast and lower values in the northwest, with the main body of the Yellow River as the dividing line. The carbon storage in arable land served as the primary source of carbon storage in the Jinan metropolitan circle since it represented over 80 % of the total carbon storage. The simulation results reveal decreased carbon storage under the three scenarios, primarily due to the conversion from arable land in high carbon-density areas to construction land in low carbon-density areas. The ecological conservation scenario shows the highest total estimated carbon storage, which is 4 226.86×106 t in 2030 and 3 967.94×106 t in 2060. The carbon storage center in the Jinan metropolitan circle displays a certain shift in different development periods and scenarios due to land use change. However, the carbon storage center remains located in Licheng District, suggesting that the development of the Jinan metropolitan circle is relatively comprehensive and balanced. Various driving factors manifest significant impacts on the spatial distribution of carbon storage in the Jinan metropolitan circle. Notably, population density shows the greatest explanatory power for the spatial differentiation of carbon storage. Additionally, the interactions of various factors enhance their explanatory power for carbon storage.

Key wordsland use change    carbon storage    point-of-interest (POI) data    patch-generating land use simulation (PLUS) model    integrated valuation of ecosystem services and trade-offs (InVEST) model    optimal parameters-based geographical detector (OPGD)    Jinan metropolitan circle
收稿日期: 2024-04-07      出版日期: 2025-09-03
ZTFLH:  X826  
基金资助:山东省自然科学基金项目“氮磷胁迫下黄河三角洲滨海湿地植被群落种间竞争光谱特征分析及参数响应研究”(ZR2020QD017)
作者简介: 邢笑天(2003-),男,本科,主要研究方向为城市遥感与生态环境监测。 Email: xingxiaotian0607@qq.com
引用本文:   
邢笑天, 王琪, 赵佳俊, 刘浦东, 张靖苑. 耦合InVEST—PLUS模型的济南都市圈土地利用及碳储量变化研究[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(4): 118-130.
XING Xiaotian, WANG Qi, ZHAO Jiajun, LIU Pudong, ZHANG Jingyuan. Investigating land use and carbon storage changes in Jinan metropolitan circle based on the InVEST-PLUS coupled model. Remote Sensing for Natural Resources, 2025, 37(4): 118-130.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2024117      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2025/V37/I4/118
Fig.1  研究区示意图
类型 数据 分辨率 数据来源
土地利
用数据
土地利用 30 m 中国科学院资源环境科学与数据中心(https://www.resdc.cn/)
自然环
境数据
土壤类型
气温
降水
1 km 国家地球系统科学数据中心(https://www.geodata.cn/)
高程
坡度
30 m 地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/home)
社会经
济数据
距政府机构距离
距学校距离
距车站距离
距医院距离
距公园距离
地理遥感生态网(http://www.gisrs.cn/)
距铁路距离
距高速距离
距国道省道距离
OpenStreetMap(https://www.openstreetmap.org/)
人口密度
GDP
1 km 中国科学院资源环境科学与数据中心(https://www.resdc.cn/)
夜间灯光数据 500 m
其他
数据
行政区划 国家基础地理信息中心(http://www.ngcc.cn/)
Tab.1  数据来源及说明
地类 Cabove Cbelow Csoil Cdead
耕地 5.82 1.16 93.18 0.58
林地 20.15 4.03 127.69 2.02
草地 2.18 0.44 100.00 0.22
水域 0.62 0.12 81.35 0.06
建设用地 0.10 0.02 74.83 0.01
未利用地 0.10 0.02 11.74 0.01
Tab.2  济南都市圈土地类型碳密度值
地类 自然发展情景 城镇发展情景 生态保护情景
耕地 林地 草地 水域 建设
用地
未利
用地
耕地 林地 草地 水域 建设
用地
未利
用地
耕地 林地 草地 水域 建设
用地
未利
用地
耕地 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0
林地 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0
草地 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0
水域 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0
建设用地 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1
未利用地 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Tab.3  多情景土地转移矩阵
Fig.2  济南都市圈2000—2020年土地利用变化
地类 2000年 2010年 2020年 面积变化
值/km2
面积变化
比例/%
面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/% 面积/km2 比例/%
耕地 39 360.75 74.57 37 599.50 71.24 35 890.50 68.00 -3 470.25 39.54
林地 2 444.50 4.63 2 420.25 4.59 2 700.00 5.12 255.50 2.91
草地 1 563.25 2.96 1 425.75 2.70 1 061.25 2.01 -502.00 5.72
水域 687.25 1.30 1 152.00 2.18 1 337.25 2.53 650.00 7.41
建设用地 8 257.25 15.64 9 897.50 18.75 11 740.75 22.24 3 483.50 39.69
未利用地 468.50 0.89 286.50 0.54 51.75 0.10 -416.75 4.75
Tab.4  济南都市圈2000—2020年各地类面积及比例
Fig.3  济南都市圈2000—2020年土地利用转移桑基图
地类 2000年 2010年 2020年
耕地 3 965.20 3 787.77 3 615.61
林地 376.18 372.45 415.50
草地 160.76 146.62 109.14
水域 56.46 94.64 109.86
建设用地 98.01 117.48 139.36
未利用地 35.12 21.48 3.88
合计 4 691.73 4 540.44 4 393.35
Tab.5  济南都市圈2000—2020年地物类型碳储量
Fig.4  济南都市圈2000—2020年碳密度分布
土地利用类型转换 面积/km2 碳储量变
化/106 t
合计/106 t
转出 转入 转出面积 转入面积
耕地 林地 266.50 14.16 -293.06
草地 247.50 0.52
水域 309.50 -5.75
建设用地 3 397.00 -301.89
未利用地 4.00 -0.10
林地 耕地 280.00 235.50 -12.52 -17.00
草地 20.00 -1.02
水域 0.25 -0.02
建设用地 24.25 -3.44
草地 耕地 769.50 426.00 -0.89 6.34
林地 269.00 13.73
水域 2.25 -0.05
建设用地 70.25 -6.39
未利用地 2.00 -0.06
水域 耕地 94.00 49.25 0.92 -1.92
建设用地 40.00 -2.81
未利用地 4.75 -0.03
建设
用地
耕地 180.25 30.00 2.67 13.22
水域 149.00 10.47
未利用地 1.25 0.08
未利
用地
耕地 428.75 13.50 0.35 -5.96
水域 283.00 2.03
建设用地 132.25 -8.34
Tab.6  济南都市圈2000—2020年碳储量变化情况
Fig.5  2030年和2060年济南都市圈土地利用各地类空间分布及面积
Fig.6  2030年和2060年济南都市圈多情景各地类面积
Fig.7  2030年和2060年济南都市圈多情景碳密度分布
Fig.8  2030年和2060年济南都市圈多情景各地类碳储量
Fig.9  济南都市圈碳储量标准差椭圆及重心迁移
Fig.10  驱动因子离散情况
Fig.11  交互因子作用结果
[1] 孙汇颖, 宫巧巧, 刘庆果, 等. 基于土地利用变化的山东省生境质量时空演变特征[J]. 土壤通报, 2022, 53(5):1019-1028.
Sun H Y, Gong Q Q, Liu Q G, et al. Spatio-temporal evolution of habitat quality based on the land-use changes in Shandong Province[J]. Chinese Journal of Soil Science, 2022, 53(5):1019-1028.
[2] 龙文芹, 职露, 郭娅迪, 等. 西洞庭湖自然保护区2000—2020年间碳储量时空演变及成因分析[J]. 自然资源遥感, 2024, 36(4):185-192.doi:10.6046/zrzyyg.2023265.
Long W J, Zhi L, Guo Y D, et al. Spatiotemporal evolution and origin of carbon stock in the West Dongting Lake National Nature Reserve over the last two decades[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2024, 36(4):185-192.doi:10.6046/zrzyyg.2023265.
[3] Houghton R A. Revised estimates of the annual net flux of carbon to the atmosphere from changes in land use and land management 1850—2000[J]. Tellus B, 2003, 55(2):378-390.
[4] Lin X, Fu H. Spatial-temporal evolution and driving forces of cultivated land based on the PLUS model:A case study of Haikou city,1980—2020[J]. Sustainability, 2022, 14(21):14284.
[5] 杨潋威, 赵娟, 朱家田, 等. 基于PLUS和InVEST模型的西安市生态系统碳储量时空变化与预测[J]. 自然资源遥感, 2022(4):175-182.doi:10.6046/zrzyyg.2021348.
Yang L W, Zhao J, Zhu J T, et al. Spatial-temporal change and prediction of carbon stock in the ecosystem of Xi’an based on PLUS and InVEST models[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2022(4):175-182.doi:10.6046/zrzyyg.2021348.
[6] Feng Y, Chen S, Tong X, et al. Modeling changes in China’s 2000-2030 carbon stock caused by land use change[J]. Journal of Cleaner Production, 2020, 252:119659.
[7] 杨元合, 石岳, 孙文娟, 等. 中国及全球陆地生态系统碳源汇特征及其对碳中和的贡献[J]. 中国科学(生命科学), 2022, 52(4):534-574.
Yang Y H, Shi Y, Sun W J, et al. Terrestrial carbon sinks in China and around the world and their contribution to carbon neutrality[J]. Scientia Sinica (Vitae), 2022, 52(4):534-574.
[8] 方精云, 于贵瑞, 任小波, 等. 中国陆地生态系统固碳效应——中国科学院战略性先导科技专项 “应对气候变化的碳收支认证及相关问题” 之生态系统固碳任务群研究进展[J]. 中国科学院院刊, 2015, 30(6):848-857.
Fang J Y, Yu G R, Ren X B, et al. Carbon sequestration in China’s terrestrial ecosystems under climate change—Progress on ecosystem carbon sequestration from the CAS strategic priority research program[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2015, 30(6):848-857.
[9] 贾天朝, 胡西武, 张娜娜. 三江源国家公园生态安全评价及障碍因子研究[J]. 河北环境工程学院学报, 2023, 33(1):48-54.
Jia T C, Hu X W, Zhang Nana. Study on ecological security assessment and obstacle actors of Sanjiangyuan National Park[J]. Journal of Hebei University of Environmental Engineering, 2023, 33(1):48-54.
[10] 李佳珂, 邵战林. 基于PLUS和InVEST模型的乌鲁木齐市碳储量时空演变与预测[J]. 干旱区研究, 2024, 41(3):499-508.
Li J K, Shao Z L. Spatiotemporal evolution and prediction of carbon stock in Urumqi City based on PLUS and InVEST models[J]. Arid Zone Research, 2024, 41(3):499-508.
[11] 王子昊, 王冰, 张宇飞, 等. 基于PLUS-InVEST模型的呼和浩特市多情景土地利用变化动态模拟及碳储量评估[J]. 农业资源与环境学报, 2024, 41(2):292-304.
Wang Z H, Wang B, Zhang Y F, et al. Dynamic simulation of multi-scenario land use change and carbon storage assessment in Hohhot City based on PLUS-InVEST model[J]. Journal of Agricultural Resources and Environment, 2024, 41(2):292-304.
[12] He C, Zhang D, Huang Q, et al. Assessing the potential impacts of urban expansion on regional carbon storage by linking the LUSD-urban and InVEST models[J]. Environmental Modelling and Software, 2016, 75:44-58.
[13] Yang B, Chen X, Wang Z, et al. Analyzing land use structure efficiency with carbon emissions:A case study in the Middle Reaches of the Yangtze River,China[J]. Journal of Cleaner Production, 2020, 274:123076.
[14] 李梓涵, 于慧, 巩飞, 等. 基于PLUS-InVEST模型的生态脆弱区生境质量时空演变分析[J]. 湖北农业科学, 2024, 63(2):254-260.
Li Z H, Yu H, Gong F, et al. Temporal and spatial evolution analysis of habitat quality in ecologically vulnerable areas based on PLUS-InVEST model[J]. Hubei Agricultural Sciences, 2024, 63(2):254-260.
[15] Piyathilake I D U H, Udayakumara E P N, Ranaweera L V, et al. Modeling predictive assessment of carbon storage using InVEST model in Uva Province,Sri Lanka[J]. Modeling Earth Systems and Environment, 2022, 8(2):2213-2223.
[16] Zhao M, He Z, Du J, et al. Assessing the effects of ecological engineering on carbon storage by linking the CA-Markov and InVEST models[J]. Ecological Indicators, 2019, 98:29-38.
[17] 傅楷翔, 贾国栋, 余新晓, 等. 耦合PLUS-InVEST-Geodector模型的新疆地区碳储量时空变化及驱动机制分析[J]. 环境科学, 2024, 45(9):5416-5430.
Fu K X, Jia G D, Yu X X, et al. Analysis of temporal and spatial carbon stock changes and driving mechanism in Xinjiang Region by coupled PLUS-InVEST-geodector model[J]. Environmental Science, 2024, 45(9):5416-5430.
[18] 许澳康, 胡梦珺, 石晶, 等. 石羊河流域生态系统碳储量时空变化及多情景模拟[J]. 中国环境科学, 2024, 44(6):3365-3375.
Xu A K, Hu M J, Shi J, et al. Spatial and temporal variability of ecosystem carbon storages and multi-scenario simulation in the Shiyang River Basin[J]. China Environmental Science, 2024, 44(6):3365-3375.
[19] 卢震. 未来蓝图“过审” 济南都市圈乘风而起[N]. 济南日报,2024-01-30(1).
Lu Z. Future blueprint approved: Jinan Metropolitan Area rides the wave[N]. Jinan Daily,2024-01-30(1).
[20] 李凯, 侯鹰, 付奇, 等. 都市圈 “三生空间” 协同变化及其对生态系统服务的影响[J]. 水土保持研究, 2023, 30(3):430-439.
Li K, Hou Y, Fu Q, et al. Synergistic changes of production-living-ecology spaces and their influences on ecosystem services in the metropolitan area[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2023, 30(3):430-439.
[21] 冯一凡, 李翅, 冯君明. 基于GTWR模型的济南都市圈生态系统服务价值对城市扩张时空响应[J]. 北京林业大学学报, 2024, 46(1):104-118.
Feng Y F, Li C, Feng J M. Spatiotemporal response of ecosystem service value in Jinan metropolitan area to urban expansion based on GTWR model[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2024, 46(1):104-118.
[22] Chen C, Liu J, Bi L. Spatial and temporal changes of habitat quality and its influential factors in China based on the InVEST model[J]. Forests, 2023, 14(2):374.
[23] 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, 2023, 44(6):3343-3352.
Ding Y, Wang L Z, Gui F, et al. Ecosystem carbon storage in Hangzhou Bay Area based on InVEST and PLUS models[J]. Environmental Science, 2023, 44(6):3343-3352.
[24] 于芝琳, 赵明松, 高迎凤, 等. 基于InVEST-PLUS模型的淮北市碳储量时空演变及预测[J]. 环境科学, 2024, 45(6):3270-3283.
Yu Z L, Zhao M S, Gao Y F, et al. Spatio-temporal evolution and prediction of carbon storage in Huaibei City based on InVEST-PLUS model[J]. Environmental Science, 2024, 45(6):3270-3283.
[25] 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,F0002.
Fang J Y, Huang Y, Zhu J L, et al. Carbon budget of forest ecosystems and its driving forces[J]. China Basic Science, 2015, 17(3):20-25,F0002.
[26] 边蕊, 赵安周, 刘宪锋, 等. 关中平原城市群土地利用变化对碳储量的影响[J]. 环境科学, 2024, 45(6):3260-3269.
Bian R, Zhao A Z, Liu X F, et al. Impact of land use change on carbon storage in urban agglomerations in the Guanzhong Plain[J]. Environmental Science, 2024, 45(6):3260-3269.
[27] 秦慧颖. 山东省土地利用情景模拟与生态系统服务预测[D]. 济南: 山东大学, 2022.
Qin H Y. Scenario simulation of land use and prediction of ecosystem services in Shandong Province[D]. Jinan: Shandong University, 2022.
[28] Gao L, Tao F, Liu R, et al. Multi-scenario simulation and ecological risk analysis of land use based on the PLUS model:A case study of Nanjing[J]. Sustainable Cities and Society, 2022, 85:104055.
[29] 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.
Lin T, Yang M Z, Wu D F, et al. Spatial correlation and prediction of land use carbon storage based on the InVEST-PLUS model:A case study in Guangdong Province[J]. China Environmental Science, 2022, 42(10):4827-4839.
[30] 梁甜, 黄茜, 杨霏, 等. 基于InVEST-PLUS模型的三峡库区(重庆段)生境质量演变及预测[J]. 长江流域资源与环境, 2023, 32(10):2184-2195.
Liang T, Huang Q, Yang F, et al. Evolution and prediction of habitat quality in the Three Gorges Reservoir(Chongqing section)based on the in VEST-PLUS model[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2023, 32(10):2184-2195.
[31] Zhang S, Zhong Q, Cheng D, et al. Landscape ecological risk projection based on the PLUS model under the localized shared socioeconomic pathways in the Fujian Delta Region[J]. Ecological Indicators, 2022, 136:108642.
[32] 毛永发, 周启刚, 王陶, 等. 耦合PLUS-InVEST-Geodector模型的三峡库区碳储量时空变化及其定量归因[J]. 长江流域资源与环境, 2023, 32(5):1042-1057.
Mao Y F, Zhou Q G, Wang T, et al. Spatial-temporal variation of carbon storage and its quantitative attribution in the Three Gorges Reservoir Area coupled with PLUS-InVEST geodector model[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2023, 32(5):1042-1057.
[33] 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.
Shao Z, Chen R, Zhao J, et al. Spatio-temporal evolution and prediction of carbon storage in Beijing’s ecosystem based on FLUS and InVEST models[J]. Acta Ecologica Sinica, 2022, 42(23):9456-9469.
[34] 国务院关于《山东省国土空间规划(2021—2035年)》的批复[J]. 中华人民共和国国务院公报, 2023(29):19-20.
Reply of the “Land and Spatial Planning of Shandong Province (2021-2035)”[J]. Gazette of the State Council of the People’s Republic of China, 2023(29):19-20.
[35] 济南市人民政府关于印发《济南市新型城镇化规划(2021—2035年)》的通知[J]. 济南市人民政府公报, 2022(15):2-34.
The New Urbanization Plan of Jinan City (2021-2035)[J]. Gazette of Jinan Municipality People’s Government, 2022(15):2-34.
[36] 雒舒琪, 胡晓萌, 孙媛, 等. 耦合PLUS-InVEST模型的多情景土地利用变化及其对碳储量影响[J]. 中国生态农业学报, 2023(2):300-314.
Luo S Q, Hu X M, Sun Y, et al. Multi-scenario land use change and its impact on carbon storage based on coupled Plus-Invest model[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2023(2):300-314.
[37] 李俊, 杨德宏, 吴锋振, 等. 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[J]. 水土保持通报, 2023, 43(1):378-387.
Li J, Yang D H, Wu F Z, et al. Dynamic simulation of land use changes and assessment of carbon storage in Kunming City based on PLUS and in VEST models[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2023, 43(1):378-387.
[38] Liang X, Guan Q, Clarke K C, et al. Understanding the drivers of sustainable land expansion using a patch-generating land use simulation (PLUS) model:A case study in Wuhan,China[J]. Computers,Environment and Urban Systems, 2021, 85:101569.
[39] 王劲峰, 徐成东. 地理探测器:原理与展望[J]. 地理学报, 2017, 72(1):116-134.
Wang J F, Xu C D. Geodetector:Principle and prospective[J]. Acta Geographica Sinica, 2017, 72(1):116-134.
[40] 石晶, 石培基, 王梓洋, 等. 基于PLUS-InVEST模型的酒泉市生态系统碳储量时空演变与预测[J]. 环境科学, 2024, 45(1):300-313.
Shi J, Shi P J, Wang Z Y, et al. Spatial-temporal evolution and prediction of carbon storage in Jiuquan city ecosystem based on PLUS-InVEST model[J]. Environmental Science, 2024, 45(1):300-313.
[41] 李琛, 吴映梅, 高彬嫔, 等. 高原湖泊乡村聚落空间分异及驱动力探测——以环洱海地区为例[J]. 经济地理, 2022, 42(4):220-229.
Li C, Wu Y M, Gao B P, et al. Spatial differentiation and driving factors of rural settlement in plateau lake:A case study of the area around the Erhai[J]. Economic Geography, 2022, 42(4):220-229.
[42] 王锴, 朴世龙, 何悦, 等. 中国陆地生态系统碳汇稳定性的空间分布特征及驱动机制[J]. 中国科学(地球科学), 2023, 53(2):216-226.
Wang K, Piao S L, He Y, et al. Spatial variations and mechanisms for the stability of terrestrial carbon sink in China[J]. Scientia Sinica (Terrae), 2023, 53(2):216-226.
[1] 徐瑶瑶, 吴涵宇, 于俊杰, 朱一姝, 王继龙, 彭博. 镇区范围空间划定方法研究——以福建省宁德市霞浦县为例[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(4): 163-172.
[2] 郑嘉鑫, 裴小龙, 宋东阳, 田锐, 赵中秋, 柏航. 时空动态视角下基于ESV与ERI的生态分区识别——以河北省秦皇岛市为例[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(3): 233-244.
[3] 林欣源, 程扬健, 谢伟, 李传庆, 聂闻. 基于Google Earth Engine的不同开采模式下矿区土地利用变化生态环境效应[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(3): 54-64.
[4] 柴新宇, 吴献文, 陈晓辉, 王玉, 赵星涛. 耦合Markov与FLUS模型的珠三角城市群土地利用多情景模拟预测[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(2): 140-147.
[5] 李尉尉, 薛志泳, 朱建华, 田震. 基于GEE平台多源遥感数据的海南岛红树林碳储量估算[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(2): 220-227.
[6] 龙文芹, 职露, 郭娅迪, 邹滨, 曾立志, 高浩. 西洞庭湖自然保护区2000—2020年间碳储量时空演变及成因分析[J]. 自然资源遥感, 2024, 36(4): 185-192.
[7] 崔囤月, 王世东, 张学军. 1991—2021年雄安新区土地利用与植被覆盖变化遥感研究[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 214-225.
[8] 田柳兰, 吕思雨, 毋兆鹏, 王娟娟, 史欣鹏. 乌鲁木齐市土地利用变化及其空间冲突测度[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(4): 282-291.
[9] 李立, 胡睿柯, 李素红. 基于改进FLUS模型的北京市低碳土地利用情景模拟[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(1): 81-89.
[10] 杨潋威, 赵娟, 朱家田, 刘雷, 张平. 基于PLUS和InVEST模型的西安市生态系统碳储量时空变化与预测[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(4): 175-182.
[11] 宋奇, 冯春晖, 马自强, 王楠, 纪文君, 彭杰. 基于1990—2019年Landsat影像的干旱区绿洲土地利用变化与模拟[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(1): 198-209.
[12] 桑潇, 张成业, 李军, 朱守杰, 邢江河, 王金阳, 王兴娟, 李佳瑶, 杨颖. 煤炭开采背景下的伊金霍洛旗土地利用变化强度分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 148-155.
[13] 王正, 贾公旭, 张清凌, 黄粤. COVID-19疫情背景下2020年第一季度广东省二、三产业GDP空间分布变化分析[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 184-193.
[14] 汪清川, 奚砚涛, 刘欣然, 周文, 徐欣冉. 生态服务价值对土地利用变化的时空响应研究——以徐州市为例[J]. 自然资源遥感, 2021, 33(3): 219-228.
[15] 郭瑞琦, 陆波, 陈恺霖. 基于CLUMondo模型的多情景土地利用变化动态模拟——以广西沿海城市为例[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1): 176-183.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编:100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发