基于GIS的巢湖流域碳储量时空变化研究

陈翼翔

摘要：为了客观地了解巢湖流域的碳储量情况，本文应用InVEST模型对该流域的2000年、2005年、2010年碳储量进行了探讨研究，并从时间和空间上对巢湖流域固碳状况进行了评估分析。研究结果表明：（1）巢湖流域2000年、2005年、2010年碳存储总量分别为3.91×107t，3.03×107t和3.86×107t，平均碳密度分别为2.42 Kg/m2，1.78 Kg/m2，2.38 Kg/m2；（2）合肥市在三年中的碳存储量最低，庐江县、无为县以及巢湖市的碳储量较高；（3）耕地在三年中的碳储量最高，阔叶林的碳存储能力较强。

关键词：碳储量；巢湖流域；GIS；InVEST模型

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）05-0176-03

Abstract：In order to know the carbon storage in Chaohu basin objectively， this article researched the carbon storage in 2000、2005、2010 based on InVEST model， and analyzed the ability of carbon sequestration in terms of time and space. The results showed that：（1） the total carbon storage volume of Chaohu basin in 2000、2005、2010 are 3.91×107t、3.03×107t 、3.86×107t， and the average carbon density are 2.42 Kg/m2、1.78 Kg/m2、2.38 Kg/m2； （2） the lowest carbon storage of these three years is Hefei， the carbon storage of Lujiang、Wuwei and Chaohu are higher than others；（3） the highest carbon storage is farmland both in three years. Broad-leaved forest has the higher ability of carbon storage.

Key words： carbon stocks； chaohu lake basin；GIS； InVEST model

20世纪以来，温室效应和气候异常成为影响人类生存的主要环境问题之一。而陆地生态系统的碳储量变化是全球碳循环研究的基础，准确地估算陆地生态系统的碳储量成为各科学家研究的重点。随着3S技术的不断发展，碳存储研究也得到较快发展。其中以特定生态系统地上部分碳库碳储存量及密度的评估较多[1]，如，黄从德等[2]基于实测数据和区域生物量-蓄积量回归模型计算了四川省森林植被的碳储量，许兴旺等[3]研究了安徽省不同类型土壤的有机碳密度和碳库。但是，以栅格为单元的多个碳库储存功能的综合评估还较少。而本研究所使用的InVEST模型结合研究区四大碳库的碳存储，并且采用空间分布式数据输入输出，可以有效的进行空间特征分析。

本文研究区为巢湖流域，对于这一地区的碳储量研究较少，目前安徽省碳储量研究主要集中在皖江城市带、江淮流域[4-5]，因此对于该区域的碳储量定量研究，有利于决策者了解现状，同时也是在巢湖流域基于栅格评估单元进行碳储量计算的一种有益尝试。

1 研究区概况

巢湖流域位于安徽省中部，地理坐标为北纬30°58'40"11—32°06'00"，东经116°24'30"—118°00'00"，处在长江、淮河两大水系之间。行政流域总面积为16177km2，包括合肥市、肥西县、肥东县、舒城县、巢湖市、含山县、无为县、和县和和庐江县9个县（市），其行政区划图如下。流域地貌类型复杂，植被多为人工林、次生林以及种植农作物，气候温和湿润。多年平均降雨量为1100mm，年平均气温为15—16℃。

2 研究方法与数据需求

2.1 研究方法

InVEST模型全称为Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs，是由美国斯坦福大学、世界自然基金会和大自然保护协会基于GIS应用平台联合开发的用于生态系统服务功能评估的模型。本研究主要利用InVEST模型中的碳模块，在碳模块中，生态系统的碳储量的大小取决于四大碳库的规模：即地上生物质固碳库、地下生物质固碳库、土壤有机质固碳库和死亡有机质固碳库。而该模型也进行了一系列假设，如不考虑从一种碳库转移到另一种碳库的碳等。因此，其计算原理可以大致简化为：

[Ctotal=Cabove+Cbelow+Csoil+Cdead]

其中[Ctotal]为研究区总碳储量；[Cabove]为研究区地上部分碳储量；[Cbelow]为研究区地下部分碳储量；[Csoil]为研究区土壤有机碳储量；[Cdead]为研究区死亡有机碳储量。

模型还设计了第五碳库，该碳库主要涉及木材收获的轮伐期、木材产品衰减率等。由于这些数据获取困难，故本研究不考率第五碳库对固碳总量的影响。

2.2 数据需求

模型驱动所需要的数据主要有当前及未来的土地利用图、相关土地利用类型碳密度表，以及每吨固碳的价格、市场贴现率等。

1）土地利用图。本研究获取了巢湖流域2000、2005以及2010年三期TM影像，进行监督分类得到三年的土地利用图，将研究区域划分为园地、城市绿地、居住地、工矿、河流、沼泽、湖泊、耕地、草地、裸地、针叶林、针阔混交林、阔叶林、阔叶灌木林14种土地利用类型，如下图2所示，其中（a）、（b）、（c）分别为巢湖流域2000、2005、2010年土地利用分布图。

然后再对其进行重分类。最后，按照模型的数据要求，将重分类后的土地利用分别转为栅格格式。

2）碳密度表。根据程先富[6]、周玉荣[7]方精云[8]等人的研究结果，本文综合选取了各土地利用类型的碳密度，具体碳密度值选定表见表1，单位为Kg/m2.。

3 结果与分析

在ArcGIS中加载InVEST模型的碳储量模块，输入各参数，运行模型得到巢湖流域三期碳存储总量以及碳储量空间分布图，如图3所示，其中（a）、（b）、（c）分别为巢湖流域2000、2005、 2010年碳储量空间分布图。

3.1 不同时期巢湖流域碳储量空间分布格局分析

由图3可以看出，2000年、2005年、2010年的碳储量空间分布变化不大。碳密度高值区位于和县、含山县、巢湖市和舒城县。碳密度低值区位于流域的中部、北部和西北部，几个主要典型的低值区主要包括合肥市、肥东县、肥西县。

利用ArcGIS栅格计算工具，得到2000-2005、2005-2010、2000-2010年碳储量变化图层，如图4所示，其中（a）、（b）、（c）分别为巢湖流域2000-2005、2005-2010、2000-2010年碳储量变化图。2000-2005年期间，2005年碳储量减少8884160t，变化最大的区域主要集中在合肥市、肥东县、肥西县，无为县、和县、含山县碳储量减小幅度较大。2005-2010年，2010年增长了8349430t。合肥市的碳储量减少明显，巢湖市、无为县、含山县的碳储量均有所增加。2000-2010年，整体水平大致相同，变化明显的地区仍然集中在合肥市、肥东县、肥西县。

3.2 不同时期巢湖流域碳储量数量分析

运行模型，得到巢湖流域2000，2005，2010年碳存储总量分别为3.91×107t，3.03×107t和3.86×107t，平均碳密度分别为2.42 Kg/m2，1.78 Kg/m2，2.38 Kg/m2。整体的变化趋势是2000-2005年呈下降趋势，2010年又有所回升，但2005、2010年均低于2000年。2000-2005年，由于城镇用地和农村用地的扩张，对耕地及林地的占用增加，故该期间巢湖流域整体的碳存储水平呈下降趋势。2005-2010年又有所回升主要是由于2005年之后，政府对自然生态保护力度加大，退耕还林，致使林地面积增长，故使得碳存储总量又有所上升。

利用ArcGIS空间分析中的分区统计得到巢湖流域三期各县市的碳储量及平均碳密度，如表2所示。由表可知，无为县、庐江县、巢湖市的碳存储能力较强，而合肥市的碳储能力在三期时间段中均为最差，这主要由于近年来合肥市建设用地、工矿等非林地面积的增加，而这些用地的碳存储能力较弱，导致合肥市整体的碳存储总量下滑。从平均碳密度来看，同样先下降，再上升。由此可见，含山县、舒城县、巢湖市相对于其他县市生态保护较好，而合肥市的平均碳密度在三期时间段中是最低，这与合肥市总体的碳储水平也是相一致的。

按照土地利用类型进行分区统计，得到巢湖流域三期各土地利用类型的碳储量，见表3。由于三期时间段中巢湖流域的土地利用以耕地为主，所占面积比例分别为69.03%、67.12%、65.1%，所占比例较大，故00、05、10年耕地的储碳量均是最高。其次是阔叶林，阔叶林面积占巢湖流域总面积9.63%，但碳储量却占总量的15%，由此可以看出森林在生态系统碳存储和管理中占有重要的地位。因此，有必要贯彻退耕还林的政策，多植树造林。此外，流域内耕地面积大，应该提升耕地的碳存储能力，推行农业免耕方式，发展生态农业，禁止秸秆燃烧，提高秸秆综合利用率和还田[1]。

4 结论与讨论

（1）巢湖流域2000年、2005年、2010年的碳存储总量分别为3.91×107t，3.03×107t和3.86×107t，平均碳密度分别为2.42 Kg/m2，1.78 Kg/m2，2.38 Kg/m2。碳储量总体的分布格局是东多西少，南多北少。2000年到2010年的变化趋势是先下将后上升。

（2）从各县市的碳储量来看，合肥市在2000、2005、2010年三期时间段中均为最差。相反，庐江县、无为县、巢湖市均处于前列。从各县市的平均碳密度来看，2000年与2010年各县市的平均碳密度变化不大，2005年的平均碳密度相对较小。其中合肥市最小，含山县、和县、舒城县、巢湖市相对较高。

（3）从各土地利用类型的碳储量来看，耕地在三期时间段的碳储量均最高。其次是阔叶林。因此有必要加强退耕还林政策，提升耕地碳存储能力。

由于中国没有美国那样标准的木材经营方式，并且木材产品衰减率等数据也无法获取，因此并未评估第五碳库碳储量，

即木材产品或林副产品储碳量。此外，巢湖流域三期土地利用的分类精度以及分类的详细程度、各土地利用碳密度的选取都对碳评估结果的准确度也有一定影响。下一步可以研究基于不同土地利用情景下的碳存储大小的变化，以及结合水源涵养、土壤保持等其他生态系统服务进行综合评估。

参考文献：

[1] 彭怡，王玉宽，傅斌，马飞.汶川地震重灾区生态系统碳储存功能空间格局与地震破坏评估[J].生态学报，2013，33（ 3）：0798-0808.

[2] 黄从德，张建，杨万勤，等.四川省森林植被碳储量的空间分异特征[J].生态学报，2009，29（9）：5115-5121.

[3] 许兴旺，潘根兴，曹志红等.安徽省土壤有机碳空间差异及影响因素[J].地理研究，2007，26（6）：1077-1086.

[4] 贾十军，梁红霞，邢润华，陈富荣.安徽省江淮流域表层土壤有机碳储量历史变化探讨[J].安徽地质，2012，22（1）：40-42.

[5] 谷家川，查良松.皖江城市带农作物碳储量动态变化研究[J].长江流域资源与环境，2012，21（12）：1507-1513.

[6] 程先富，谢勇.基于GIS的安徽省土壤有机碳密度的空间分布特征[J].地理科学，2009，29（4）：540-544.

[7] 周玉荣，于振良，赵士洞.我国主要森林生态系统碳贮量和碳平衡[J].植物生态学报，2000，24（5）：518-522.

[8] 方精云，杨元合，马文红.中国草地生态系统碳库及其变化[J].中国科学：生命科学，2010，40（7）：566-576.