自然资源遥感, 2025, 37(5): 172-182 doi: 10.6046/zrzyyg.2024215

技术应用

基于PLUS-InVEST模型的咸阳市生态系统碳储量时空演变与预测

陈秋计,, 谢米米,, 南丹丹, 罗豪

西安科技大学测绘科学与技术学院，西安 710054

Spatiotemporal evolution and prediction of ecosystem carbon storage in Xianyang City based on the PLUS-InVEST model

CHEN Qiuji,, XIE Mimi,, NAN Dandan, LUO Hao

College of Geomatics，Xi’an University of Science and Technology，Xi’an 710054，China

通讯作者: 谢米米（2000-），女，硕士研究生，主要从事土地利用模拟与生态系统服务研究。Email：xmm1206@163.com。

责任编辑: 陈庆

收稿日期: 2024-06-14   修回日期: 2024-08-28  

基金资助: 陕西地矿集团有限公司科研专项资金项目“渭北旱腰带富平—蒲城段废弃采石矿山生态修复效果研究”(KY202306)

Received: 2024-06-14   Revised: 2024-08-28  

作者简介 About authors

陈秋计（1970-），男，博士，教授，硕士生导师，主要从事土地复垦与GIS应用研究。Email：qiujichen@163.com。

摘要

土地利用变化是导致陆地生态系统碳储量变化的主要原因，研究土地利用变化对碳储量的影响，对优化国土空间规划和减少区域碳排放具有重要意义。以咸阳市为研究对象，基于2000年、2010年和2020年土地利用数据，结合PLUS模型和InVEST模型，分析咸阳市近20 a来土地利用和碳储量的变化特征，并预测2030年自然增长、城镇发展、耕地保护和生态保护情景下碳储量的分布情况，结果表明：①2000年、2010年和2020年咸阳市碳储量分别为10 047.534×104 t，10 120.754×104 t和10 030.210×104 t，呈现先增后减的变化趋势，其中草地转为林地和耕地转为建设用地分别是引起碳储量增加和减少的主要原因；②碳储量高值区多集中在咸阳市北部，碳储量低值区则分布在咸阳市南部的经济中心；③2030年4种发展情景中，耕地保护和生态保护情景的碳储量有所上升，城镇发展情景由于建设用地快速扩张，碳储量下降最为明显。咸阳市的未来规划应充分考虑土地利用对碳储量的影响，保护生态用地，限制建设用地的大量扩张，以实现土地利用和碳排放的双重优化。研究结果可为咸阳市生态系统碳汇能力的提升和国土空间的优化提供科学依据和数据参考。

关键词： PLUS模型; InVEST模型; 土地利用变化; 碳储量; 咸阳市

Abstract

Land use change is a primary driver of carbon storage changes in terrestrial ecosystems. Investigating its impact on carbon storage is crucial for optimizing territorial spatial planning and reducing regional carbon emissions. Focusing on Xianyang City，this study analyzed changes in land use and carbon storage over the past two decades （2000—2020） based on corresponding land-use data from 2000，2010，and 2020，using the patch-generating land use simulation （PLUS） and integrated valuation of ecosystem services and tradeoffs （InVEST） models. Moreover，it predicted the distribution of carbon storage in 2030 under four scenarios：natural growth，urban development，cropland protection，and ecological protection. The results indicate that in 2000，2010，and 2020，Xianyang City exhibited carbon storage of 10 047.534×104 t，10 120.754×104 t，and 10 030.210×104 t，respectively，characterized by a pattern of an initial increase followed by a decrease. The conversion of grassland to forest and cropland to construction land was identified as the main factor contributing to the increase and decrease in carbon storage，respectively. Among the four scenarios for 2030，cropland protection and ecological protection scenarios displayed increased carbon storage，while the urban development scenario experienced the most significant decline in carbon storage due to the rapid expansion of construction land. Areas with high carbon storage were mainly concentrated in northern Xianyang，whereas those with low carbon storage were distributed in the southern economic centers. Looking ahead，the future planning in Xianyang should fully consider the impacts of land use on carbon storage，ecological land protection，and restriction of extensive construction land expansion. By doing so，the city can achieve dual optimization of land use and carbon emissions. The findings provide a scientific basis and data reference for enhancing ecosystem carbon sink capacity and optimizing terrestrial spatial planning in Xianyang City.

Keywords： patch-generating land use simulation （PLUS） model; integrated valuation of ecosystem services and tradeoffs （InVEST） model; land use change; carbon storage; Xianyang City

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本文引用格式

陈秋计, 谢米米, 南丹丹, 罗豪. 基于PLUS-InVEST模型的咸阳市生态系统碳储量时空演变与预测[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(5): 172-182 doi:10.6046/zrzyyg.2024215

CHEN Qiuji, XIE Mimi, NAN Dandan, LUO Hao. Spatiotemporal evolution and prediction of ecosystem carbon storage in Xianyang City based on the PLUS-InVEST model[J]. Remote Sensing for Land & Resources, 2025, 37(5): 172-182 doi:10.6046/zrzyyg.2024215

0 引言

城市的快速发展带来了巨大的社会和经济效益，然而，随之而来的是大量不合理的土地扩张，这导致碳排放增加，引发全球气候变化等一系列生态问题[1-2]。中国作为世界第二大经济体，已成为世界上最大的温室气体排放国，占全球温室气体排放总量的27%以上[3-4]。为了积极应对全球气候变化，2020年中国政府在第75届联合国大会一般性辩论上宣示，将力争于2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和。土地利用变化大大改变了生态系统的碳储量[5]，并对陆地生态系统碳循环产生了巨大的影响[6]。维持陆地生态系统碳循环的平衡与稳定，理解土地利用变化如何影响陆地生态系统碳储量，从而探寻土地利用结构优化途径以提高区域生态系统碳储量，对于改善区域生态系统服务功能及减缓气候变化具有重要意义[7-8]。

碳储量是影响区域生态系统和气候变化的重要因素[9]，许多国内外学者就土地利用变化与碳储量之间的关系展开了诸多研究。例如，王超越等[10]研究了呼包鄂榆城市群在自然发展和生态保护2种情景下土地利用空间格局及其碳储量变化特征；Odebiri等[11]评估了南非未来气候和土地覆被变化下的土壤有机碳储量预测值；朱志强等[12]耦合未来土地利用模拟模型（future land use simulation model，FLUS）和生态系统服务功能评估模型（integrated valuation of ecosystem services and trade-offs，InVEST）来分析建设用地扩张与碳储量的分布规律并评估未来碳储量潜力。以上研究均表明土地利用变化是影响生态系统碳储量下降的重要因素。在土地利用变化预测中，已有的预测模型如Logistic-CA[13]，CA-Markov[14]，FLUS[15]等在转化规则挖掘策略和景观动态变化模拟策略这2个方面存在一定的不足[16]，导致在实际规划、决策或政策制定中的应用受到较大的限制。Liang等[17]提出了一种基于栅格的斑块生成土地利用变化模拟模型（patch-generating land use simulation model，PLUS），该模型应用一种新的分析策略，同时包含一种新的多类种子生长机制，可以更好地挖掘各类土地利用变化诱因、模拟多类土地利用斑块级的变化[18]。

有关碳储量的估算方法可分为实地调查法和模型模拟法[19]2种。传统实地调查法是最基本、有效的估算方法[20]，但该方法工作量大、操作相对复杂，不适用于大尺度区域研究[21]。采用模型模拟法可以很好地弥补实地调查法的不足[22]，其中由斯坦福大学开发、大自然保护协会和世界自然基金会联合支持的InVEST模型，结合土地利用情景，在不同社会经济尺度和地理尺度上检测服务功能之间的权衡以及生态系统服务功能供给的潜在变化[23]，具有数据需求量少、运行速度快、定量化精度高等优势，被广泛应用于碳储量计算[24]。因此，本文将结合PLUS模型和InVEST模型，探究陕西省咸阳市土地利用变化下的生态系统碳储量演变特征。

咸阳市处在中国几何版图中心，是关中-天水经济区的核心板块、西安咸阳国际化大都市的核心区。《咸阳市“十四五”生态环境保护规划》中强调要坚持绿色导向、生态优先的发展原则，致力推进碳达峰、碳中和，以生态环境高水平保护促进经济高质量发展。土地利用变化通过改变陆地生态系统的功能、结构和过程来影响碳储量的变化，是引起陆地生态系统碳储量变化的重要原因[25]，所以探究土地利用变化对碳储量的影响，有助于优化土地利用格局，提高区域碳汇能力。基于此，本文将以咸阳市2000年、2010年和2020年3期土地利用数据为基础，结合PLUS-InVEST模型，分析2000—2020年土地利用和碳储量的时空演变特征，并探究2030年自然增长情景、城镇发展情景、耕地保护情景和生态保护情景下碳储量的变化情况，以期为咸阳市实施可持续发展战略和优化空间格局提供数据参考。

1 研究区概况及数据源

1.1 研究区概况

咸阳市（34°11'~35°32'N，107°38'~109°10'E）地处陕西关中盆地中部，是中国大地原点所在地，下辖秦都区、渭城区、兴平市、武功县、乾县、礼泉县、泾阳县、三原县、永寿县、彬州市、长武县、旬邑县、淳化县，共2区2市9县，总面积10 196 km2（图1）。咸阳市地处暖温带，属大陆性季风气候，四季冷热干湿分明，年平均气温为9.0~13.2 ℃，平均年降水量为537~650 mm。地势北高南低，呈阶梯状，南部为渭河、泾河平原，约占总面积1/5；中部台塬区，约占总面积1/5；北部高原丘陵区，约占总面积3/5。近年来，咸阳市致力于改善生态环境并推进生态空间治理体系的现代化，通过护绿、管绿和增绿等措施使全市森林覆盖率提升至38.81%，活立木蓄积量达到1 460万m3，森林碳储量约为6 948万t，显示出林业碳汇交易的良好前景。

图1

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图1   研究区概况图

Fig.1   Overview of the study area


1.2 数据源及其预处理

本研究中2000年、2010年和2020年3期咸阳市土地利用数据来源于全球地理信息公共产品官网（http://www.globallandcover.com/），空间分辨率为30 m，参考土地资源分类标准，将其分为耕地、林地、草地、水域和建设用地5种地类。

PLUS模型驱动因子数据包括社会经济数据（GDP、人口密度、到各级道路距离和到政府距离）和气候环境数据（气温、降水、高程、坡度、土壤类型和距水系距离）。气温、降水、GDP、人口密度和土壤类型数据来源于中国科学院资源环境科学数据平台（https://www.resdc.cn/），空间分辨率为1 km，经过3次卷积内插法重采样至30 m分辨率；高程数据来源于地理空间数据云平台（http://www.gscloud.cn/），空间分辨率为30 m，坡度数据由高程数据计算得到；河流、道路和政府的矢量数据来源于全国地理信息资源目录服务系统（https://www.webmap.cn/），在ArcGIS10.2中采用工具“欧式距离分析”计算得到可达性栅格数据，空间分辨率为30 m。

碳密度数据是通过InVEST模型计算碳储量的重要参数，从前人的研究文献中获取，优先参考省内实测数据，其次为周边邻近范围内与研究区具有相似地理环境的实测数据或者文献整理数据[26-29]。对收集到的碳密度数据进行对比分析剔除异常值，对同一地类的碳密度数据取相关文献的平均值[30]，得到研究区不同土地利用类型的碳密度（表1）。

表1   研究区不同土地利用类型碳密度

Tab.1  Carbon density of each land type in the study area （t/hm2）

土地利
用类型		地上
碳密度		地下
碳密度		土壤
碳密度		死亡有机
物碳密度
耕地28.143.2072.500
林地24.565.9787.3013
草地1.594.5760.192.11
水域0.30000
建设用地2.35000

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2 研究方法

2.1 PLUS模型

PLUS模型是一种基于元胞自动机（cellular automata，CA）的土地利用模拟新模型，包括2个模块，分别是基于土地扩张分析策略的转化规则挖掘框架（land expansion analysis strategy，LEAS）和基于多类型随机斑块种子机制的CA模型（CA based on multi-type random patch seeds，CARS）[17]。该模型能够更加精确地分析土地利用变化，反映更为真实的景观状态[31]。

1）LEAS模块。LEAS将地类转换规则的挖掘转为一个二元分类的问题[32]，将2期土地利用数据进行叠加，提取第2期土地利用数据中状态发生变化的栅格，随后采用随机森林算法，分别探索各个土地利用类型和多种驱动因子之间的关系，获取各土地利用类型的发展概率[33]，计算公式为：

${P}_{i，k（X）}^{d}$=$\frac{\sum _{n=1}^{M}I[{h}_{n}（X）=d]}{M}$，

式中：X为由驱动因子组成的向量；hn（X）为向量X在第n个决策树计算得到的土地利用类型；d的值取0或1，取1时表示其他地类可以转化为地类k，取0时则表示其他地类不可以转化为地类k；I[·]为决策树的指示函数；M为决策树总数；${P}_{i，k（X）}^{d}$为在d的值取0或1的条件下，地类k在单元格i处的增长概率。

2）CARS模块。CARS基于CA模型，将多类随机斑块种子的生成和阈值递减机制结合，通过邻域权重和过渡矩阵的约束，驱动土地利用数量在宏观上满足未来土地利用需求[34]。土地利用类型k的转换总概率公式为：

$O{P}_{i，k}^{d=1，t}$=${P}_{i，k}^{d=1}$×${\Omega }_{i，k}^{t}$×${D}_{k}^{t}$，

式中：$O{P}_{i，k}^{d=1，t}$为在t时刻地类k在单元格i处增长的总概率；${\Omega }_{i，k}^{t}$为在t时刻地类k在单元格i处的邻域效应；${D}_{k}^{t}$为t时刻地类k的需求影响，是一个自适应惯性系数。CARS模块基于地类转换到总概率$O{P}_{i，k}^{d=1，t}$构造轮盘赌轮，在下一次迭代中选择土地利用状态。

为模拟多种土地利用类型的斑块演化，PLUS模型还采用了基于阈值下降的多类型随机斑块种子机制。使用蒙特卡洛方法，即当某种土地利用的邻域效应等于0时，在各个土地利用类型的发展概率面上生成变化的“种子”，演化生成新的土地利用类型。

2.2 模型精度验证

本研究基于2020年土地利用数据，模拟2030年土地利用情况。为了验证模拟精度，先以2010年土地利用数据为基础，模拟2020年土地利用数据。参考2020年真实土地利用数据，对PLUS模型模拟的土地利用结果进行精度验证，计算得到Kappa系数为0.85。当Kappa系数大于0.75时表明模拟精度较高，即可以通过PLUS模型预测咸阳市2030年的土地利用情况。

2.3 土地利用情景设置

为建设人地协调发展模式，推动经济发展、生态保护和城市建设协调发展，本文以自然增长情景为基础，设置城镇发展、耕地保护和生态保护3种模拟情景。其中，合理的城镇发展情景可以指导城市化进程，促进区域经济增长和社会进步；耕地是粮食安全的基础，设定耕地保护情景可以控制城镇化对耕地的侵占，保持土地资源的合理利用；生态保护情景有助于保护自然资源，维持生态系统服务功能，有助于构建宜居的城市环境。

1）自然增长情景（Q1）：继续延续当前土地利用的演变规律，各类用地之间的转移概率不做调整，以10 a为时间间隔，预测2030年Q1下的土地利用情况。

2）城镇发展情景（Q2）：限制建设用地向除耕地以外的其他用地类型的转换，将转移概率降低30%；同时，将耕地、林地和草地向建设用地的转移概率增加20%[35]，以10 a为时间间隔，预测2030年Q2下的土地利用情况。

3）耕地保护情景（Q3）：在自然增长情景的基础上，将耕地向建设用地的转移概率降低60%[21]，以10 a为时间间隔，预测2030年Q3下的土地利用情况。

4）生态保护情景（Q4）：该情景模式强调对生态环境的保护，要限制建设用地的扩张。将耕地向建设用地的转移概率降低30%，林地、草地向建设用地的转移概率降低50%；同时，将耕地、草地向林地的转移概率增加30%[36]，以10 a为时间间隔，预测2030年Q4下的土地利用情况。

多情景转移矩阵见表2，其中1表示地类之间可以相互转换，0表示地类之间不可以转换。

表2   多情景转移矩阵

Tab.2  Multi-scenario transition matrix

地类Q1Q2Q3Q4
耕地林地草地水域建设
用地		耕地林地草地水域建设
用地		耕地林地草地水域建设
用地		耕地林地草地水域建设
用地
耕地11111111111000011111
林地11101111111110001000
草地11111111111111101110
水域10110111111011000010
建设用地11111011011000111111

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2.4 基于InVEST模型的碳储量计算

生态系统中碳储量主要由植被地上碳库、植被地下碳库、死亡有机碳库和土壤碳库[37]4部分组成。植被地上碳库为地表上活的植被的碳储量；植被地下碳库为地表下所有活的植被根系所包含的碳储量；死亡有机碳库为植被凋落物，枯木、倒木等所包含的碳储量；土壤碳库为土壤中包含的有机碳。

通过InVEST模型中的碳储存模块可以计算研究区生态系统中所包含的碳储量，所需数据包括土地利用数据以及各个土地利用类型对应的碳密度数据（表1），具体计算公式为：

Cj=${C}_{j}^{above}$+${C}_{j}^{below}$+${C}_{j}^{dead}$+${C}_{j}^{soil}$，
C=$\underset{j=1}{\sum _{}^{J}}$AjCj ，

式中：j为土地利用类型；Cj为地类j的总碳密度，t/hm2；${C}_{j}^{above}$，${C}_{j}^{below}$，${C}_{j}^{dead}$和${C}_{j}^{soil}$分别为地类j的植被地上碳密度、植被地下碳密度、死亡有机碳密度和土壤有机质碳密度，t/hm2；C为碳存储总量，t；Aj为地类j的面积，hm2；J为土地利用类型的数量，本文为5。

3 结果与分析

3.1 2000—2020年咸阳市土地利用变化分析

从咸阳市土地利用空间分布图可知（图2），耕地和林地为咸阳市的主要用地类型，两者之和超过研究区总面积的82%。耕地在2000—2020年呈现逐年减少的趋势，2000年、2010年和2020年面积分别为6 298.22 km2，6 174.95 km2和6 118.11 km2；林地在研究期间呈先增后减的变化趋势，2000年面积为2 140.69 km2，到2010年增加至2 454.78 km2，2020年又降至2 438.76 km2；草地在2000—2010年出现明显下降，所占面积由1 008.01 km2下降至697.19 km2，到2020年又下降至678.60 km2；建设用地在研究期间呈现出扩张状态，从2000年的704.86 km2上升至2010年的837.81 km2，2020年又上升至929.92 km2；水域在咸阳市的用地结构中占比不多，不超过1%，但仍呈现减少趋势。

图2

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图2   咸阳市2000—2020年土地利用空间分布

Fig.2   Spatial distribution of land use in Xianyang City from 2000 to 2020


2000—2010年，咸阳市耕地、草地和水域面积分别减少了123.27 km2，310.82 km2和12.96 km2（图3），林地和建设用地分别增加了314.09 km2和132.96 km2。草地是林地面积扩张的主要来源，2000—2010年共有373.77 km2的草地转换为林地，主要分布在咸阳市北部高原丘陵区。自2000年起咸阳市加大林业工程建设实施力度，包括“天然林保护工程”、“三北工程”和退耕还林等多项造林工程，有效地提升了咸阳市的森林覆盖率。2000—2010年建设用地的扩张主要来源于耕地，共有306.40 km2的耕地转换为建设用地，从图2可以看出在咸阳市南部建设用地出现聚集增长。

图3

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图3   咸阳市2000—2020年土地利用类型转换桑基图

Fig.3   Sankey diagram of land use type conversion in Xianyang City from 2000 to 2020


2010—2020年，建设用地面积增加92.11 km2，而其他用地类型面积均有所减少，其中耕地仍是建设用地扩张的主要来源（图3），主要分布在2处，一是咸阳市南部建设用地在原有基础上向周围的扩张，二是咸阳市西北部也出现了聚集式的建设用地（图2）。

3.2 咸阳市2000—2020年碳储量时空演变特征

使用InVEST模型计算得到咸阳市2000年、2010年和2020年碳储量分别为10 047.53×104 t，10 120.75×104 t和10 030.20×104 t（表3）。碳储量先增后减，总体仍呈现减少趋势，20 a共减少了17.33×104 t，年均减少量为0.87×104 t。其中，在2000—2010年这一时段内咸阳市碳储量共增加了73.22×104 t，主要是由于在该时段林地面积增加14.67%，林地碳储量增加了410.93×104 t，占该时段碳储量增加量的99.25%。在2010—2020年这一时段碳储量减少了90.55×104 t，在该时段内城镇快速发展，建设用地扩张并侵占其他地类，面积增长了10.95%，致使碳储量流失。

表3   咸阳市2000—2020年各地类碳储量

Tab.3  Carbon storage of each land type in Xianyang City from 2000 to 2020 （104t）

地类2000年2010年2020年2000—2020年
变化量
耕地6 540.086 412.076 353.04-187.03
林地2 800.663 211.593 190.63389.97
草地690.08477.30464.57-225.51
水域0.150.110.10-0.05
建设用地16.5619.6921.855.29
总计10 047.5310 120.7510 030.20-17.33

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同时，为了验证碳储量数据计算的准确性，考虑到真实的碳储量数据难以获取，在国家冰川冻土沙漠科学数据中心（http://www.ncdc.ac.cn/）中选取与咸阳市环境条件相似的实测土壤有机碳密度数据作为参考标准，间接地对碳储量数据的准确性进行验证[29]。将计算得到的2010年土壤碳储量数据结合面积等参数转换为碳密度数据，并随机选取若干个点，与实测土壤有机碳密度数据进行比对，两者之间的相对误差均在5%以下，即侧面说明了采用InVEST模型估算得到的碳储量数据较为准确。

图4为咸阳市2000—2020年碳储量的空间分布及变化情况，可以看出咸阳市的碳储量呈现北高南低的空间分布。碳储量高值区多集中在咸阳市北部植被覆盖率高的区域，如石门山国家森林公园、翠屏山市级自然保护区和爷台山等生态源地。碳储量低值区多分布在咸阳市南部海拔低、坡度缓的建设用地密集区，且随着时间变化向外扩张，与建设用地的变化趋势一致。

图4

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图4   咸阳市2000—2020年碳储量空间分布及变化

Fig.4   Spatial distribution and variation of carbon storage in Xianyang City from 2000 to 2020


将2000年和2020年的碳储量数据进行空间叠加分析，计算得到2000—2020年的碳储量变化图，并按照变化程度分为明显减少（变化量<-0.5 t）、基本不变（-0.5 t≤变化量≤0.5 t）和明显增加（变化量>0.5 t）3个等级（图4（d））。由图可以看出，碳储量明显增加的区域和林地增加的区域基本保持一致，分布在咸阳市的北部，而碳储量明显减少的区域和建设用地扩张的区域基本保持一致，集中在咸阳市的东南部。这说明了林地的增加会提高研究区生态用地比例，提升区域碳储量，而建设用地的扩张则会侵占其他生态用地的占比，导致区域碳储量下降。

3.3 土地利用类型转移对碳储量的影响

由于不同地类的土地利用转移面积和碳密度值存在差异，不同土地利用类型的转移对碳储量的影响也不同，结合咸阳市2000—2020年土地利用转移矩阵和不同地类的碳密度差值数据，计算土地利用类型转变造成的碳储量变化，结果如表4所示。咸阳市2000—2020年碳储量共减少17.32×104 t，其中植被碳储量有所上升，增加了19.51×104 t，而土壤碳储量减少了36.84×104 t。耕地、林地的转出使得碳储量大量减少，草地、建设用地的转出则使得碳储量有所恢复，水域所占比例较少，但水域转为耕地仍使碳储量增加了29.86×104 t。耕地转为建设用地是引起碳储量减少的主要原因，碳储量减少了434.52×104 t，其中土壤碳储量的损失占71.44%。林地转为草地是引起咸阳市碳储量减少的次要原因，碳储量减少了75.69×104 t，土壤碳储量的损失占60.92%。而草地转为林地和建设用地转为耕地则分别为引起碳储量增加的主要和次要原因，引起的碳储量增加量分别为245.74×104 t和214.12×104 t。

表4   2000—2020年地类转移引起的碳储量变化

Tab.4  Changes in carbon stocks caused by land type transfers from 2000 to 2020

土地利用
类型转化		面积/km2植被碳储
量变化/
104 t		土壤碳储
量变化/
104 t		总碳储量
变化/
104 t
耕地-林地105.66-0.8629.3728.52
耕地-草地67.61-17.03-6.90-23.92
耕地-水域16.98-5.27-12.31-17.58
耕地-建设用地428.14-124.12-310.40-434.52
小计618.39-147.27-300.24-447.51
林地-耕地78.480.64-21.82-21.18
林地-草地121.35-29.57-46.11-75.69
林地-水域3.05-0.92-3.06-3.99
林地-建设用地1.84-0.52-1.85-2.36
小计204.72-30.38-72.84-103.22
草地-耕地119.9830.2112.2442.45
草地-林地394.0096.02149.72245.74
草地-水域3.51-0.21-2.18-2.39
草地-建设用地8.10-0.31-5.05-5.36
小计525.59125.71154.72280.44
水域-耕地28.848.9520.9129.86
水域-林地2.860.872.873.74
水域-草地3.910.232.442.67
水域-建筑用地1.800.040.000.04
小计37.4210.0826.2236.30
建设用地-耕地210.9861.16152.96214.12
建设用地-林地0.280.080.290.37
建设用地-草地3.300.132.062.18
建设用地-水域0.27-0.010.00-0.01
小计214.8361.36155.30216.66
总计1 600.9519.51-36.84-17.32

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3.4 多情景下的土地利用预测分析

基于2010年和2020年的土地利用数据，运用PLUS模型，得到2030年多情景下的土地利用预测结果（图5），从空间分布格局来看耕地和林地仍然是咸阳市的主要地类，由于各个情景下的土地利用需求不尽相同，模拟得到的土地利用分布图也存在差异。

图5

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图5   咸阳市2030年4种情景土地利用空间分布

Fig.5   Spatial distribution of land use under four scenarios in Xianyang City in 2030


以2020年作为基准年，对比4种土地利用情景模式。到2030年建设用地在4种情景下呈现不同程度的扩张趋势（表5），在Q1和Q2情景下的增幅分别为8.48%和12.67%，Q3和Q4情景分别采取措施限制建设用地的扩张，所以增幅仅为0.08%和0.85%。耕地在Q2情景下衰退最明显，减幅为1.33%，Q1情景下衰退稍有减缓，减幅为0.74%，Q3情景限制耕地向建设用地的转移，耕地出现小幅增加，增幅为0.45%，同时在Q3情景下建设用地扩张幅度也最小。林地在Q1，Q2和Q3情景下均呈现衰退趋势，减幅分别为0.73%，0.77%和0.52%，Q4情景强调对生态环境的保护，林地作为重要的生态用地在此情景下增幅高达1.20%。Q4情景中提高了草地向林地的转移概率，所以此情景下草地的消耗速度最快，为3.37%，在Q1，Q2和Q3情景下草地的消耗速度大致相同，分别为2.26%，2.48%和2.18%。水域除在Q4情景下增幅为0.01%外，其他情景下均减少。

表5   咸阳市2030年4种情景下各地类面积及其变化率

Tab.5  Land type area and change rate unde four scenarios in Xianyang City in 2030

地类面积/km2变化率/%
2020年Q1Q2Q3Q4Q1Q2Q3Q4
耕地6 118.116 072.936 036.626 145.386 103.87-0.74-1.330.45-0.23
林地2 438.762 421.022 419.872 425.982 467.97-0.73-0.77-0.521.20
草地678.60663.24661.78663.83655.74-2.26-2.48-2.18-3.37
水域35.7635.2135.1135.3035.76-1.53-1.82-1.290.01
建设用地929.921 008.761 047.78930.66937.818.4812.670.080.85

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3.5 多情景下咸阳市碳储量预测

在InVEST模型中通过咸阳市2030年4种情景下的土地利用和碳密度数据评估不同情景下的碳储量。表6为4种情景下的各地类碳储量，其中碳储量最高的是Q4情景，碳储量最低的是Q2情景。Q3情景和Q4情景超过了2020年的碳储量，Q1情景和Q2情景均低于2020年的碳储量。Q1情景延续之前的发展趋势，碳储量为9 951.414×104 t，较2020年减少了78.795×104 t，其中除建设用地的碳储量上升外其他地类的碳储量较2020年均有下降，说明当前模式已不能满足研究区未来发展需求，亟需采取措施改变当前的土地利用格局。Q2情景下的碳储量为9 912.123×104 t，较2020年减少118.090×104 t，其中耕地碳储量较2020年减少84.616×104 t，占损失总量的70.01%，该情景以经济发展为优先，使耕地大幅向建设用地转移，碳储量损失严重，不适用于研究区的可持续发展。Q3情景下的碳储量为10 031.711×104 t，较2020年增加了1.501×104 t，该情景下加强对耕地的保护，耕地碳储量较2020年增加了28.322×104 t，但其他生态地类的碳储量仍在减少，不利于研究区碳储量的恢复。Q4情景由于强调对生态环境的保护使得咸阳市碳储量有所提升，碳储量为10 038.168×104 t，相较于2020年增加了7.958×104 t，主要来源于林地碳储量的增加。

表6   咸阳市2030年4种情景下各地类碳储量

Tab.6  The carbon storage of each land type in Xianyang City under four scenarios in 2030 （104t）

地类2020年Q1Q2Q3Q4
耕地6 353.0456 306.1266 268.4296 381.3676 338.256
林地3 190.6343 167.4233 165.9103 173.9103 228.844
草地464.571454.055453.057454.456448.921
水域0.1070.1060.1050.1060.107
建设用地21.85323.70624.62321.87122.039
总计10 030.2109 951.4149 912.12310 031.71110 038.168

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从2030年不同情景的碳储量空间分布情况来看（图6），4种情景下的碳储量空间分布大致相似，但仍有差别。其中，耕地保护情景和生态保护情景相较于2020年发生碳储量减少的区域较少，自然增长情景和城镇发展情景下研究区的西北部和东南部碳储量下降明显，这与建设用地的扩张趋于一致。

图6

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图6   咸阳市2030年4种情景下碳储量空间分布

Fig.6   Spatial distribution of carbon storage in Xianyang City under four scenarios in 2030


4 讨论与结论

4.1 讨论

4.1.1 咸阳市2000—2020年土地利用变化对碳储量的影响

土地利用变化是影响陆地生态系统碳储量变化的重要因素之一，本文结合PLUS-InVEST模型，分析咸阳市土地利用和碳储量的演变特征。研究发现，20 a间咸阳市的碳储量呈现先增后减的变化趋势，其中2000—2010年碳储量呈上升趋势，碳储量上升的区域多集中在咸阳市北部，与林地的增长区域基本一致，这是因为在该时段内咸阳市开展了植树造林、封山育林等多项护林工程以提高森林覆盖率，截至2010年武功至兴平段形成了宽30 m、长50.5 km、面积多达6 600多亩①(①1亩≈666.67 m2)的农防林带，集护堤、经济、生态、旅游、观光为一体，昔日水土流失严重的渭河沙滩成为绿色长廊。2010—2020年是咸阳市社会经济发展取得显著成就的10 a，政府紧抓“关中-天水经济区”和西安（咸阳）国际化大都市建设的大好机遇，加强与周边城市的合作，推动区域经济一体化发展，建设用地得以快速扩张，这也是该时期咸阳市碳储量下降的原因。研究结果表明高碳密度地类转为低碳密度地类会引起碳储量的降低，而低碳密度地类转为高碳密度地类则会引起碳储量的上升，这与李俊等[21]的研究结果一致，所以咸阳市应采取生态保护措施，加强对高碳密度地类的保护，合理限制低碳密度地类的扩张，这是提升区域碳储量的有效手段。

4.1.2 不同情景下碳储量的变化

随着全球气候变化和环境问题的日益严峻，人们对碳储量的关注也越来越高，如何合理利用和管理碳资源，降低区域碳排放成为当前城市发展面临的重要挑战之一。从咸阳市2030年4种情景下的碳储量变化情况来看，在自然增长情景和城镇发展情景下，由于建设用地的大量扩张，碳储量下降明显；耕地保护情景加强对耕地的保护，建设用地扩张幅度最小；生态保护情景限制生态地类向建设用地的转换，碳储量在4种情景中最高。张斌等[30]在对武汉市黄陂区的研究中发现，在未来情景模拟中，耕地转为建设用地是导致碳储量减少的主要原因，这与本文的研究结果一致。因此，从“双碳”角度考虑，结合耕地保护和生态保护这2种发展情景，既可以控制耕地的流失速度，限制建设用地的无序扩张，同时也能兼顾生态环境的保护，是提升咸阳市未来碳储量的有效途径。政府部门可采取合理的措施，从多个方面入手，通过综合施策提高区域碳储量，促进可持续发展。

4.1.3 不足与展望

本文基于咸阳市2000—2020年3期土地利用数据，分析了土地利用的时空演化规律，利用InVEST模型估算了不同时期下碳储量分布，最后结合PLUS模型预测了未来不同土地利用情景下的碳储量变化特征，这可为咸阳市未来土地利用空间布局及生态系统碳汇能力的提升提供一定的数据参考。但在研究过程中，还存在一定的不确定性：首先在碳储量估算中未考虑到碳储量数值的波动变化，存在一定的误差；其次InVEST模型的碳储量模块，仅考虑了不同地类的碳密度差异，忽视了不同植被的种类、年龄和结构等固碳功能的差异。在今后的研究中，将长期实地调查获取不同植被类型的碳密度数据，提高碳储量评估的精度。

4.2 结论

1）2000年、2010年和2020年咸阳市的碳储量总量分别为10 047.534×104 t，10 120.754×104 t和10 030.210×104 t，呈现先增后减的变化趋势，前10 a碳储量上升的主要原因是林地面积的增加，后10 a碳储量下降的原因是建设用地的快速扩张。

2）碳储量高值区集中在咸阳市北部森林覆盖率高的区域，碳储量低值区集中在咸阳市南部的经济中心，且与建设用地的变化一致，随着时间推移向外发散扩张。

3）2030年4种发展情景中，耕地保护和生态保护情景的碳储量有所上升，较2020年分别上升了1.501×104 t和7.958×104 t，城镇发展情景的碳储量偏低，其原因是大量建设用地以消耗耕地的形式快速增长。

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The dynamics of terrestrial carbon are a key factor driving climate change and are greatly influenced by terrestrial processes. Land-use changes as a specific terrestrial process extensively influence terrestrial carbon storage through the alteration of biomass and soil organic matters. However, the direct effect of future land-use changes on terrestrial carbon storage is limited by the refinement of future land-use simulation. In this paper, we propose a FLUS-InVEST (future land use simulation-Integrate valuation of ecosystem services and trade-offs) model to assess the impact of projected land-use change on terrestrial carbon storage in China. The FLUS-InVEST model is composed of fine land-use projection and terrestrial carbon change detecting. Based on the representative showed that: 1) the area with deceased carbon storage shifts from North China to Northeast and the area with increased concentration pathways (RCPs) scenarios, we projected a future land-use change with 30 m resolution for 2100 in China and simulated the changing in terrestrial carbon storage. The FLUS results had a Kappa value of 0.74 and an overall accuracy with 0.80, which indicated that the FLUS performed well in fine land-use projection on a national scale. In addition, carbon storage shifted from Northwest to Southwest between 1995 and 2010. 2) In the RCPs scenario, carbon storage in the forests continues to increase, but decreased in grassland. Specifically, the carbon storage in ?he forest was predicted to increase by 2 332.64 Tg (1 Tg = 1012 g) and 1 754.59 Tg in RCP 6.0 and RCP 8.5, respectively. The carbon storage in grassland was predicted to decrease by 1 719.03 Tg and 2 468.80 Tg in RCP 6.0 and RCP 8.5, respectively. 3) In RCP 6.0, the carbon stored in aboveground vegetation and soil was projected to increase by 127.12 and 83.67 Tg. Conversely, the carbon stored in RCP 8.5 was projected to decrease by 24.67 Tg and 32.41 Tg in aboveground vegetation and soil, respectively, which indicated that RCP 6.0 contributes more to the future carbon sink than RCP 8.5. 4) In the RCPs scenario, the area with increased carbon was mainly located in lines of Hengduan-Qinling-Taihang-Great Khingan and Xufeng-Taihang-Great Khingant, and the area with decreased carbon was distributed throughout the Yunnan-Guizhou Plateau, Sichuan Basin, and Beijing-Tianjing-Hebei Region.

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区域土地利用变化是导致生态系统碳储量变化的主要原因,影响其碳源、碳汇效应,但以往结合时空尺度探讨流域未来土地利用变化对生态系统碳储量影响的研究尚不多见。以太行山淇河流域为例,分析2005-2015年土地利用变化,采用Markov-CLUE-S复合模型预测2025年自然增长、耕地保护及生态保护情景下的土地利用格局,并基于土地利用数据,运用InVEST模型的碳储量模块评估2005-2015年及未来不同情景下的生态系统碳储量。结果表明：① 2015年淇河流域生态系统碳储量和平均碳密度分别为3.16×10<sup>7</sup> t和141.9 t/hm<sup>2</sup>,自2005年以来分别下降0.07×10<sup>7</sup> t和2.89 t/hm<sup>2</sup>。② 2005-2015年碳密度在低海拔区域以减少为主,在高海拔区域增加区与减少区比例相当,淇河中下游地区建设用地的大肆扩张以及上游林地的退化是导致碳密度下降的主要原因。③ 2015-2025年自然增长情景下碳储量和碳密度下降仍较明显,主要是低海拔区域固碳能力的减弱;耕地保护情景减缓了碳储量和碳密度的下降幅度,主要是由于低海拔区固碳能力的增强;生态保护情景下,碳储量和碳密度显著增加,分别达到3.19×10<sup>7</sup> t和143.26 t/hm<sup>2</sup>,主要发生在海拔高于1100 m的区域。生态保护情景能够增强固碳能力,但不能有效控制耕地面积的减小。因此,研究区土地利用规划可统筹考虑生态保护和耕地保护情景,既能增加碳汇,又能保障耕地质量和粮食安全。

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基于&#x0201c;双碳&#x0201d;战略背景下,探究城市群土地利用覆被变化与生态系统碳储量时空变化之间的关系,以期为城市群区域碳平衡、国土空间规划和生态系统的可持续发展提供一定的借鉴。以呼包鄂榆城市群为例,选取多期土地利用数据并确定相关驱动因子,基于FLUS-InVEST模型,在明确该城市群2000&#x02014;2020年土地利用覆被变化规律的基础上,分别模拟预测2030年呼包鄂榆城市群在自然发展和生态保护两种情景下土地利用空间格局,并评估两种情景下碳储量及其时空动态变化特征。结果表明：2000&#x02014;2020年呼包鄂榆城市群林地、水域和建设用地面积持续增加,耕地、草地和未利用地的面积持续减少,20年间城市群碳储量呈减少趋势,总体减少8.416&#x000D7;10<sup>6</sup> t。与自然发展情景相比,生态保护情景下2030年草地、林地和水域面积得到了增长,耕地与未利用地持续减少,建设用地面积受到了限制,生态空间效应得到体现。2030年,自然发展情景与生态保护情景下的城市群碳储量较2020年分别减少77.065&#x000D7;10<sup>6</sup> t和68.031&#x000D7;10<sup>6</sup> t,生态保护情景下土地利用变化碳储量稳定性显著高于自然发展情景,因此,生态保护情景下的呼包鄂榆城市群土地利用能综合统筹各地类功能,减缓碳储量损失,对区域国土空间优化具有重要意义。

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山地是全球变化的敏感地带,对生态安全与发展具有重要作用,山地生态系统服务变化和生态环境承载力是地理学与生态学的研究热点。以中国南北过渡带的主体秦巴山地为研究对象,采用CA-Markov模型与InVEST模型模拟和预测（2000&#x02014;2040年）不同土地利用情景下秦巴山地生态系统碳储量变化,运用热点分析（Getis-Ord G<sub>i</sub><sup>*</sup>）探讨秦巴山地生态系统碳储量的空间分布差异。结果表明：（1）2000&#x02014;2040年,研究区土地利用/土地覆被变化主要是耕地、林地、草地和建设用地。（2）2000&#x02014;2020年,碳储量增加1.12&#x000D7;10<sup>7</sup> t;2020&#x02014;2040年自然增长情景下,碳储量损失剧烈,减少50.24&#x000D7;10<sup>7</sup> t;生态保护情景下,碳损失幅度明显变弱,减少29.52&#x000D7;10<sup>7</sup> t,说明采取生态环境保护政策,能够有效控制碳储量减少。（3）土地利用/土地覆被与生态系统碳储量的变化呈现显著的一致性,土地利用数量变化决定了生态系统碳储量的质量和空间分布格局。（4）随着海拔抬升,碳储量呈现出&#x0201c;先增后减&#x0201d;的趋势;随着坡度升高,碳储量呈现出&#x0201c;W&#x0201d;型变化趋势。（5）热点分析结果显示,2000&#x02014;2020年间,碳储量热点区和冷点区零散分布在研究区内;2040年自然增长情景下,碳储量冷热点分布范围有逐渐变大的趋势;2040年生态保护情景较2020年,秦巴山地生态系统碳储量的冷热点分布范围整体变化不大。

Zhang P P, Li Y H, Yin H R, et al.

Spatio-temporal variation and dynamic simulation of ecosystem carbon storage in the north-south transitional zone of China

[J]. Journal of Natural Resources, 2022, 37(5):1183-1197.

[本文引用: 1]

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.

[本文引用: 3]

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 InVEST models

[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2023, 43(1):378-387.

[本文引用: 3]

侯建坤, 陈建军, 张凯琪, 等.

基于InVEST和GeoSoS-FLUS模型的黄河源区碳储量时空变化特征及其对未来不同情景模式的响应

[J]. 环境科学, 2022, 43(11):5253-5262.

[本文引用: 1]

Hou J K, Chen J J, Zhang K Q, et al.

Temporal and spatial variation characteristics of carbon storage in the source region of the Yellow River based on InVEST and GeoSoS-FLUS models and its response to different future scenarios

[J]. Environmental Science, 2022, 43(11):5253-5262.

[本文引用: 1]

Li K M, Cao J J, Adamowski J F, et al.

Assessing the effects of ecological engineering on spatiotemporal dynamics of carbon storage from 2000 to 2016 in the Loess Plateau area using the InVEST model:A case study in Huining County,China

[J]. Environmental Development,2021, 39:100641.

[本文引用: 1]

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.

[本文引用: 1]

Sun X X, Xue J H, Dong L N.

Spatiotemporal change and prediction of carbon storage in Nanjing ecosystem based on PLUS model and InVEST model

[J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 2023, 39(1):41-51.

[本文引用: 1]

杨洁. 基于FLUS-InVEST模型的黄河流域土地利用变化模拟与碳储量估算研究[D]. 郑州: 河南大学, 2023.

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Yang J. Simulation of land use change and carbon stock estimation in the Yellow River Basin based on FLUS-InVEST model[D]. Zhengzhou: Henan University, 2023.

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岳程瑜. 陕西省森林碳储量及其碳汇潜力估算研究[D]. 杨凌: 西北农林科技大学, 2023.

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Yue C Y. Estimation study of forest carbon storage and carbon sequestration potential in Shaanxi Province[D]. Yangling: Northwest A & F University, 2023.

[本文引用: 1]

古圳威, 刘京, 陈怡, 等.

陕西渭北旱塬区生境质量及碳储量时空演变分析与模拟

[J]. 环境科学, 2023, 44(8):4666-4678.

Gu Z W, Liu J, Chen Y, et al.

Analysis and simulation of the spatiotemporal evolution of habitat quality and carbon storage in the Weibei Dry Plateau Region of Shaanxi

[J]. Environmental Science, 2023, 44(8):4666-4678.

段保正, 石辉, 魏小芳, 等.

西安市城区表层土壤碳储量与分布特征

[J]. 水土保持通报, 2016, 36(6):293-297.

Duan B Z, Shi H, Wei X F, et al.

Surface soil carbon storage and distribution in Xi’an City

[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2016, 36(6):293-297.

王晓晨. 基于InVEST模型的陕西秦岭(渭河流域)生态系统服务评估[D]. 西安: 西北大学, 2022.

[本文引用: 2]

Wang X C. Evolution of ecosystem services of Weihe River Basin in Shaanxi Qinling Mountain based on InVEST model[D]. Xi’an: Northwest University, 2022.

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张斌, 夏秋月, 董捷, 等.

大都市郊区土地利用变化对碳储量时空格局影响研究:以武汉市黄陂区为例

[J]. 生态与农村环境学报, 2023, 39(6):699-712.

[本文引用: 2]

Zhang B, Xia Q Y, Dong J, et al.

Research on the impact of land use change on the spatio-temporal pattern of carbon storage in metropolitan suburbs:Taking Huangpi District of Wuhan City as an example

[J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 2023, 39(6):699-712.

[本文引用: 2]

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, 34(4):175-182.doi:10.6046/zrzyyg.2021348.

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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, 34(4):175-182.doi:10.6046/zrzyyg.2021348.

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王佳楠, 张志.

基于Markov-PLUS模型的柴北缘土地利用变化及模拟分析

[J]. 西北林学院学报, 2022, 37(3):139-148,179.

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Wang J N, Zhang Z.

Land use change and simulation analysis in the northern margin of the Qaidam Basin based on Markov-PLUS model

[J]. Journal of Northwest Forestry University, 2022, 37(3):139-148,179.

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胡丰, 张艳, 郭宇, 等.

基于PLUS和InVEST模型的渭河流域土地利用与生境质量时空变化及预测

[J]. 干旱区地理, 2022, 45(4):1125-1136.

DOI:10.12118/j.issn.1000-6060.2021.510      [本文引用: 1]

生境质量是关系人类福祉和实现可持续发展的重要基础,对区域生态保护和土地资源可持续利用具有重大意义。以渭河流域为研究对象,基于2000、2010年和2020年的土地利用数据,应用斑块生成土地利用变化模拟（Patch-generating land use simulation,PLUS）模型、生态系统服务和权衡的综合评估（Integrated valuation of ecosystem services and trade-offs,InVEST）模型预测并评价了土地利用与生境质量时空变化特征。结果表明：（1） 2000&#x02014;2020年渭河流域建设用地和草地面积逐年增加,林地面积略微增长,耕地面积持续减少;2020&#x02014;2050年土地利用变化趋势同2000&#x02014;2020年基本一致但剧烈程度显著下降,建设用地扩张趋势减缓,耕地减少幅度下降,草地面积占比超过耕地跃居流域第一。（2） 2000&#x02014;2020年流域内生境质量两极分化趋势明显,低生境质量和高生境质量区域面积有所增加,中等生境质量的面积减少,整体生境质量水平呈上升趋势;2020&#x02014;2050年生境质量水平继续保持逐年上升趋势但增幅放缓,生境质量变化强度下降,低生境质量区域面积逐渐减少,中等生境质量面积保持稳定,高生境质量面积有所增长。研究结果可为渭河流域土地资源可持续利用和高质量发展提供相应科学依据和决策参考。

Hu F, Zhang Y, Guo Y, et al.

Spatial and temporal changes in land use and habitat quality in the Weihe River Basin based on the PLUS and InVEST models and predictions

[J]. Arid Land Geography, 2022, 45(4):1125-1136.

DOI:10.12118/j.issn.1000-6060.2021.510      [本文引用: 1]

Habitat quality is an important foundation for human well-being and sustainable development. It is of great significance for regional ecological conservation and sustainable land resource use. Therefore, this paper explores the changes in the spatial patterns of habitat quality in the Weihe River Basin, northwest China from the perspective of land-use change by analyzing three periods of land use data from 2000 to 2020 and coupling the PLUS and InVEST models to predict and evaluate future land use and habitat quality. In our analysis, we found that from 2000 to 2020, the areas of construction land and grassland in the Weihe River Basin increased year by year, the area of forest land rose slightly, and the area of cultivated land continuously decreased. However, we predict that the drastic land-use changes in the Weihe River Basin will decrease significantly and land-use changes will stabilize from 2020 to 2050. In addition, we further explored the spatial distribution and changes in habitat quality in the basin on the basis of the analysis of land-use changes. We found that the overall level of habitat quality in the basin was moderately high from 2000 to 2020, with a clear trend of habitat quality polarization, gradually increasing areas of low and high habitat quality, and gradually decreasing areas of moderate habitat quality. However, the overall level of habitat quality in the basin gradually increased, consistent with the increasing ecological improvement in the Weihe River Basin in recent years. From 2020 to 2050, the overall habitat quality in the basin will continue to increase, but the growth rate will slow down and the intensity of habitat quality changes will decrease. After analyzing land use and habitat quality, we explored the main reasons for their change. We found that regional ecological compensation policies and socioeconomic development were the main reasons for land-use changes. Meanwhile, habitat quality was closely related to the spatial pattern of land use, with higher and more stable habitat quality levels in areas with high concentrations of forested land and low disturbance of human activities, whereas the habitat quality tended to be poorer in plain areas where human activities are more intensive and urban development is more concentrated. However, it is worth acknowledging that the management and restoration of the ecologically fragile areas of the Loess Plateau in the watershed have led to a gradual improvement in habitat management, which is also an important reason for the overall improvement in the habitat quality in the watershed as a whole.

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(中英文), 2023, 31(2):300-314.

[本文引用: 1]

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, 31(2):300-314.

[本文引用: 1]

江民. 西南喀斯特地区生态系统服务功能时空变化及驱动因子分析[D]. 武汉: 华中农业大学, 2022.

[本文引用: 1]

Jiang M. Study on the spatiotemporal variation and asscoiated driving factors of ecosystem services in the southwest karst of China[D]. Wuhan: Huazhong Agricultural University, 2022.

[本文引用: 1]

Chen H, Dong N, Liang X, et al.

Spatiotemporal evaluation of regional land use dynamics and its potential ecosystem impact under carbon neutral pathways in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area,China

[J]. Remote Sensing, 2023, 15(24):5749.

[本文引用: 1]

王成武, 罗俊杰, 唐鸿湖.

基于InVEST模型的太行山沿线地区生态系统碳储量时空分异驱动力分析

[J]. 生态环境学报, 2023, 32(2):215-225.

DOI:10.16258/j.cnki.1674-5906.2023.02.001      [本文引用: 1]

提升区域的碳汇能力是中国生态文明建设的重点战略方向，是促进经济社会发展绿色转型的重要举措。太行山区是中国华北地区重要的生态屏障，其生态系统拥有良好的碳汇能力。研究太行山区生态系统碳储量时空分异特征及其影响驱动机制，对华北地区落实国家“双碳”工程建设，提升区域释氧固碳能力，乃至全面提升区域生态环境质量具有重要的意义。以太行山区为例，基于2005、2010、2015、2020年太行山区四期土地覆盖及碳密度数据，使用InVEST模型估算研究区碳储量，使用地理探测器探索驱动碳储量空间分异的主要因子，分析驱动机制。研究结果表明，（1）在2005-2020年期间，太行山区的土地利用类型发生明显变化。林地、建设用地土地利用面积增加，耕地、草地土地利用面积减少。耕地和草地主要转化为建设用地，同时也有一部分耕地转化为林地。（2）太行山区碳储总量在1.48&#x000D7;10<sup>9</sup>-1.50&#x000D7;10<sup>9</sup> t之间，整体逐渐增加。从土地类型来看，碳储量占比由大到小依次为：林地、耕地、草地、建设用地、水域、未利用地。林地增加是太行山区碳储量增加的主要原因；（3）太行山区碳储量空间分异主要受地形、环境和土壤因素的影响。根据地理探测器分析，NDVI（0.214-0.280）和土壤类型（0.151-0.160）的解释力明显大于其他因素，是驱动太行山区碳储量空间分异的主导因子。各驱动因子间的交互作用强度均强于单一因子，其中协同作用最强的是DEM与NDVI协同影响类型（0.368-0.406），这说明在“双碳”建设时需要综合考虑驱动因子对生态系统碳储量空间分异的作用。该研究使用了地理探测器方法来探索生态系统碳储量空间分异驱动因子的作用机制，为生态系统碳汇领域的研究提供了一种新的思路。

Wang C W, Luo J J, Tang H H.

Analysis on the driving force of spatial and temporal differentiation of carbon storage in the Taihang Mountains based on InVEST model

[J]. Ecology and Environmental Sciences, 2023, 32(2):215-225.

[本文引用: 1]

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