基于InVEST模型的钱江源国家公园生态系统碳储量研究

2021-03-23

中南林业科技大学学报 2021年3期

（中国林业科学研究院林业科技信息研究所，北京 100091）

碳存储能力是衡量陆地生态系统服务功能的重要指标，可反映陆地生态系统生产力水平和气候调节能力。国内外已对森林、草地和农田等各类陆地生态系统碳储量估算开展广泛研究，既包含多尺度不同生态系统碳储量估算[1-3]，也包含对各陆地生态系统内部，诸如森林生态系统植被、土壤和凋落物各层之间的碳含量对比，以及不同林龄及混交模式下的森林生态系统碳储量及其分配特征开展深入研究[4]。现有的碳储量估算方法主要包括基于生物量转化方法和遥感驱动的模型方法等[1,5]，这些方法或需要大量的地面调查数据予以支撑，或存在模型驱动数据复杂等问题。而InVEST 模型具有驱动数据简单易获取、操作简便、输出结果可视性强等优点，已广泛应用于生态系统碳储量估算及生态系统服务价值评估[6-7]。

本研究基于遥感影像解译获取的土地利用分类数据，驱动InVEST 碳储量模型，以浙江钱江源国家公园森林、草地和农田等复合生态系统为对象，选取公园体制试点自然保护区保护机构建立时间（2000年）、生态保护初现成效时间（2010年）、国家公园体制试点建立时间（2015年）和本研究截止时间（2018年）4 个时间阶段，研究公园区域生态系统碳储量分布及其空间特征，深入分析生态系统碳储量在国家公园建设过程中的变化特征及响应机制，以如何最大化发挥国家公园区域的生态价值为首要目标，探索国家公园建设的科学管理模式，为国家公园生态系统管理及减排增汇政策制定等提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

钱江源国家公园生态区位重要，是我国首批10 处国家公园体制试点之一，位于浙江省西部边境，包括古田山国家级自然保护区、钱江源国家级森林公园、钱江源省级风景名胜区以及连接以上自然保护地之间的生态区域，是钱塘江源头区域（118°01′～118°37′E，28°54′～29°30′N），属于浙皖赣三省交界处。面积约252 km2，涉及苏庄、长虹、何田、齐溪共4 个乡镇，总人口9 744 人。属中亚热带湿润季风区，年平均降水量为1 963 mm，年平均气温16.2℃，无霜期达252 d，年平均日照时数1 334.1 h，森林覆盖率达81.7%[8]。

1.2 数据来源及研究方法

1.2.1 土地利用分类数据

2000年和2010年选取Landsat-5 TM 遥感影像为主要数据源，2015年和2018年选取Landsat-8 OLI 遥感影像为主要数据源（所选遥感影像年份、轨道编号、空间分辨率及云量等相关信息见表1），通过人机交互目视解译方法进行遥感影像分类。遥感影像分类体系结合本研究对地类划分的具体要求，将公园土地利用类型划分为有林地、灌木林地、疏林地、其他林地、高盖度草地、中盖度草地、低盖度草地、水域、农村居民点、水田、旱地和裸土地。4 期土地利用分类数据最终转化为InVEST 模型支持的GeoTiff格式栅格数据，空间分辨率为30 m。

表1 本研究所用遥感影像相关信息Table 1 Relevant information of remote sensing images

对2000、2010 和2015年的3 期遥感影像分类结果，与中国科学院遥感与数字地球研究所提供的开化县1:100 000 比例尺土地利用遥感分类数据集（2000、2010 和2015年）、开化县森林资源二类调查数据[9]通过在对比数据上选取交叉验证点的方式进行精度验证，3 期土地利用分类精度均高于85%；对2018年遥感影像分类结果，依据2018年和2019年对研究区进行实地调研时获取的现地地类GPS 验证点进行精度验证。在分类结果栅格中共选取验证点76 个，其中遥感分类结果中68 个点所分地类与现地调研获取的GPS 描述的地类情况相符，数据准确性为89.47%。

1.2.2 碳密度数据

本研究通过查阅文献资料，选择与钱江源国家公园自然条件相似或分类体系相同区域的同类文献，整理出钱江源国家公园不同地类的地上、地下根系、土壤和死亡有机物4 部分碳储量密度。对一些文献中地上和地下碳密度没有细分的情况，参考IPCC（2006）规定，将根茎比设置为0.2[10]，然后分别计算获取地类的地上和地下根系部分碳密度。

对于有林地，根据开化县森林资源二类调查数据[9]，针叶林、阔叶林和针阔混交林的占比分别为62.48%、25.01%和12.51%，因此，根据参考文献中针叶林、常绿阔叶林和针阔混交林的地上、地下根系、土壤和死亡有机物各部分的碳密度，最终加权计算开化县有林地各部分的含碳率（表2）。

表2 钱江源国家公园各地类碳密度Table 2 Carbon densities of different land use types in Qianjiangyuan national park t/hm2

1.2.3 InVEST 碳储量模型

InVEST 模型由美国斯坦福大学、世界自然基金会和大自然保护协会联合开发，是主要用于生态系统服务功能评估的免费、开源模型。InVEST模型实现碳储量估算是基于库的替代方法，主要根据土地利用分类现状，通过地上碳储量、地下根系碳储量、土壤碳储量和死亡有机物碳储量这4个碳库来计算区域总碳储量及时空分布特征[22]，其碳储量计算公式为：

式中，Ctot为区域总碳储量；Cabove为地上碳储量；Cbelow为地下根系碳储量；Csoil为土壤碳储量；Cdead为死亡有机物碳储量。

InVEST 模型碳储量模块的运行，基于地理信息系统（GIS）栅格数据的网格地图，每个栅格数据都代表一种土地利用/土地覆被类型。每种土地利用/覆被类型，模型至少需要上述4 个碳库中的1 个碳库的碳储量才能运行，碳库类型越全、土地利用类型划分越详细，模型运算的结果就越准确。因此，InVEST 碳储量估算模型的必要输入数据包括：1）土地利用/土地覆被栅格数据集；2）每种土地利用/土地覆被类型存储在地上、地下根系、土壤和死亡有机物4 个部分的碳密度数据。

1.2.4 碳储量模拟结果修正

InVEST 碳储量模型中假定任何一个土地利用类型随着时间的推移，不会获得或损失碳，即随着时间的推移，任何一个不改变土地利用类型的斑块，其固碳量不变。对于钱江源国家公园内一年生的草地和农田，这种假设不会存在碳储量计算的偏差，因为InVEST 碳储量模型本身就考虑到这些地上碳库中极不稳定的碳（如一年生农作物）具有相对稀少、更新过快的特点[23]，在计算碳储量时忽略了这些地类年际间的地上碳库增量。相关学者对草地生态系统固碳能力的估算研究结果，也表明这种对变化很小的地上植物碳库的年际增量予以忽略的处理方法是合理的[24]。

但对于钱江源国家公园内的有林地、灌木林地、疏林地和其他林地，这些地类的林木会通过年际生长量的累积实现固碳能力的增加，因此模型中的假设会忽略由于林木生长而带来的碳储量的增量。针对InVEST 碳储量模型存在的这一不足，本研究通过查阅文献的方式，确定钱江源区域有林地、疏林地、其他林地和灌木林地这些地类，由于其本身林木生长带来的年度单位面积碳汇量（表3），并据此计算林木生长所增加的固碳增量，对InVEST 碳模型的计算结果予以修正，最终计算获取钱江源国家公园区域各监测年份的总碳储量。

表3 钱江源国家公园各地类年度累积碳储量Table 3 Annual carbon sequestration in Qianjiangyuan national park t/hm2

2 结果与分析

2.1 钱江源国家公园土地利用分类结果

根据2000、2010、2015 和2018年土地利用分类结果，获取钱江源国家公园在4 个监测时间的地类分布面积、占比及空间分布（表4，图1）。林地地类（有林地、灌木林地、疏林地和其他林地）在4 个监测时间的面积占比介于87.81%～89.69%之间，是区域的主导地类。农田（水田、旱地）和草地（高盖度草地、中盖度草地和低盖度草地）在区域土地利用类型面积占比中分列2、3 位，但占比较低。有林地是公园区域最主要的土地利用类型，在各监测时间点分别占区域总面积的79.86%、81.57%、81.13%和81.11%，是公园最主要的地类。监测的4 个时期之间，公园各地类面积变幅很小，尤其是2010年、2015年和2018年3 期之间，土地利用类型变化极其微弱。

2.2 钱江源国家公园碳储量InVEST 模型计算结果

根据InVEST模型碳储量计算结果（图2，表5），2000年钱江源国家公园总碳储量为4 290 511.08 t，其中地上部分碳储量679 583.76 t、地下根系部分碳储量143 540.51t、土壤碳储量3 385 834.28 t、死亡有机物碳储量81 552.53 t；2010年钱江源国家公园总碳储量为4 338 029.18 t，其中地上部分碳储量689 955.89 t、地下根系部分碳储量142 466.27 t、土壤碳储量3 424 945.94 t、死亡有机物碳储量80 661.08 t。2015年和2018年总碳储量、各部分碳储量与2010年相比变化很小，至2018年，钱江源国家公园总碳储量为4 334 431.47t。模型计算的4 期碳储量结果变化极其微弱。

表4 钱江源国家公园地类面积统计（单位：面积-公顷、占比-%）Table 4 Statistics of land use types in Qianjiangyuan national park (unit:acreage-hm2,percentage-%)

从表5可知，钱江源国家公园各部分碳储量中，土壤碳储量和地上碳储量是区域总碳储量的主要构成，土壤碳储量占总碳储量的比例为78.91%～78.96%，地上部分碳储量占总碳储量的比例为15.84%～15.90%。地下根系部分碳储量和死亡有机物碳储量，占总碳储量的比重较低。

2.3 钱江源国家公园碳储量修正结果

利用InVEST 碳储量模型根据多期土地利用结果计算所得的碳储量（表5），钱江源国家公园总碳储量变化极低，除2010年相对2000年碳总量变幅为1.11%之外，2015年相对2010年碳总量变幅、2018年相对于2015年碳总量变幅仅为0.07%和0.02%，变化极不明显。

图1 钱江源国家公园土地利用分布Fig.1 Land use distribution in Qianjiangyuan national park

导致上述结果产生的原因有两点：一是钱江源国家公园近20年土地利用类型变化程度很小；二是由于InVEST 碳模型计算过程中，忽略了有林地、灌木林地、疏林地和其他林地这些地类林木本身年度生长量会引起碳汇量增加所导致的。因此，通过这些地类的年度平均碳汇增量，基于不同监测时间点的时间间隔和地类总面积，计算由林木本身生长带来的碳储量累积增量（表6），对InVEST 碳模型计算结果予以修正。

基于表5～6 计算钱江源国家公园2000、2010、2015 和2018年修正后总碳储量分别为4 290 511.08、4 929 477.63、5 221 423.97 和5 397 444.70 t。在4 个监测时间点，森林生态系统碳储量分别占公园总碳储量的93.81%、95.13%、95.42%和95.56%，是区域碳储量的绝对贡献者。

图2 钱江源国家公园碳储量分布Fig.2 Carbon storage distributions in Qianjiangyuan national park

表5 钱江源国家公园碳储量Table 5 Carbon storages in Qianjiangyuan national park t

表6 钱江源国家公园地类本身林木生长量导致的碳汇增量Table 6 Adjusted carbon storage in Qianjiangyuan national park t

3 讨论

3.1 模型修正与碳储量

未经修正的InVEST 碳储量模型模拟结果，钱江源国家公园近20年碳储量能力几乎没有变化，这是InVEST 碳储量模型本身的局限性导致的，因为该模型对碳循环过程进行了简化，假定景观中没有任何一个土地利用类型会随着时间的推移，获得或损失碳，假定各土地利用类型其固定碳储量水平保持一致[20,27]。如此前提下，模型计算的碳储量结果，唯一的变化就是由于土地利用类型的变化而导致。在土地利用变化较明显的区域，土地利用类型变化是碳储量变化的主要驱动因素，直接应用InVEST 碳储量模型计算结果没有问题[18,19]。但对于钱江源国家公园这类土地利用变化极其微弱的区域，模型本身这样的假设明显不合理，对此，本研究引入碳储量的年度修正增量。

本研究所用有林地、灌木林地、疏林地和其他林地碳储量的年度增量分别为2.73、1.63、1.63和0.31 t/(hm2a)，这与IPCC 第五次评估报告[28]中的全球森林生态系统固碳速率0.6～4.0 t/(hm2a)所列范围基本相符。只有其他林地的固碳速率0.31 t/(hm2a)略低于IPCC 的估计值，这是由于钱江源国家公园的其他林地主要包含未成林造林地、迹地和苗圃地，这些地类的林木覆盖度较低、固碳能力较差，因此年度固碳速率低于IPCC 的全球森林生态系统固碳速率估计值也是合理的。

针对森林生态系统平均碳密度，本研究利用InVEST 模型计算结果介于181.45～181.81 t/hm2之间，明显高于李银等人对浙江省生态公益林进行研究后得出的平均碳密度120.80 t/hm2[17]，但与以浙江省为研究区域的张骏等人的研究结果164.43 t/hm2[11]和修珍珍等人的研究结果180.75 t/hm2[29]基本一致。在利用林木年度碳储量增量对模型计算结果进行修正后，钱江源国家公园区域森林生态系统平均碳密度介于181.81～228.60 t/hm2之间，略低于我国森林生态系统的平均碳密度258.83 t/hm2的研究结果[30]，这可能是由于钱江源国家公园多为原始次生林，且幼龄林和中龄林所占比重较大所导致[9]。

应当注意的是，并非所有龄组的森林都会随着时间的变化碳储量逐年增加，有研究表明：幼龄林到中龄林年固碳量增加幅度最大，中龄林到近熟林年固定碳量增加幅度下降，但到了近熟林后，其年固定碳量能力明显下降[31]。钱江源国家公园主要林分为幼龄林和中龄林，分别占开化县乔木林总面积的40.81%和36.66%[9]，预计未来一段时间内其森林碳储量将持续增加，因此本研究在所选2000—2018年时间段内，假定区域森林生态系统碳储量是逐渐增加的，通过确定不同林分类型碳储量年度增量来修正InVEST 模型计算结果。

3.2 土地利用结构和生态系统服务功能优化

对于钱江源国家公园，固碳释氧是其最主要的生态服务功能，占生态系统服务总价值的比例为63%[8]，这表明钱江源国家公园的主要生态功能是由区域内的森林生态系统所决定。随着林龄的不断增加，森林生态系统的固碳能力下降。如何持续保持区域碳存储能力就成为关键。减少毁林和森林退化所导致的碳排放和通过森林保护、森林恢复以及可持续森林管理增加森林碳储量（REDD+），已经是公认的行之有效的方法。因此，要对钱江源国家公园区域内的森林资源进行保护性修复，通过编制森林可持续经营方案、实施精准化的经营管理措施，优化林龄和树种结构，提高区域森林质量，增强森林生态系统的固碳能力。

此外，有研究表明森林生态系统的固碳能力明显高于草地、农田，陆地生态系统的固碳能力与森林面积有较强的相关性，随着森林面积的增加，固碳能力显著增强[32]。因此，对于钱江源国家公园，未来的自然资源管理可通过将现有土地利用中的农田退耕转化为森林的方式来实现固碳能力的持续增强。

但考虑到钱江源国家公园是钱塘江的源头，产水也是其重要的生态服务功能，而森林地类较草地和农田有更大的水分蒸散能力，单位面积的林地会比农田、草地散失更多的水分，大范围的扩展林地亦会引发区域产水量的减小[32]。因此，并不能将区域内的农田和草地全部转化为森林，应适度保留草地和湿地等土地利用类型，结合实地情况在钱江源国家公园未来规划中合理配置各地类比例，避免片面的追求森林面积增加带来碳储量的增加，而削弱公园作为江河源头区域的产水功能，确保区域的生态功能多样性，要从时间和空间上权衡土地利用变化对国家公园试点区域生态系统服务功能的影响。

3.3 研究局限及展望

本研究对钱江源国家公园生态系统基于遥感影像的地类划分，仅划分至有林地、灌木林地、疏林地、其他林地、水田和旱地。下一步的研究，可对林地、灌木林地按优势树种，对农田按作物类型进一步细化，并确定细化类型的各部分碳密度，更准确地运用InVEST 模型估算生态系统碳储量。

此外，本研究利用林木本身的年度生长量计算林地地类的年度碳汇增量，对InVEST 模型计算结果进行修正。当区域林分达到成、过熟状态时，森林固碳能力下降、碳储量并非持续增加。因此，在今后的研究中还要考虑不同林分各龄组之间的森林碳储量增量差异，进一步量化林龄等因素对森林生态系统碳储量年度增量的影响，更准确的对InVEST 模型估算结果进行修正。