基于InVest 模型的济南生态系统碳储量评估

刘建军，孙 军，刘贵芬，姜腾龙

（山东省济南生态环境监测中心，山东 济南 250014）

0 引言

碳储量是一个广泛认可的生态系统服务指标，在碳循环中起着至关重要的作用[1]，及时有效地评估和分析碳储量的时空变化对于生态系统服务的演变、维持和管理具有重要意义[2]。InVest（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs）模型是由美国斯坦福大学、世界自然基金会和大自然保护协会联合开发的生态系统服务功能评估工具[3]，其中Carbon模块以土地利用类型为主要数据源，为碳储量估算提供了一种快速直观的方法，被广泛应用于区域碳储量时空变化研究及生态系统服务功能与价值的评估。本文利用2010年和2020年两期土地利用类型数据，分析了济南市生态系统碳储量状况和变化规律，以期为济南市“碳达峰、碳中和”目标提供参考借鉴。

1 研究区域

济南市位于山东省中部（116°11′～117°44′E，36°01′～37°32′N），北连首都经济圈，南接长三角经济圈，地理位置优越，城内百泉争涌，是著名的泉城和国家历史文化名城。气候属暖温带半湿润的大陆性季风气候，四季分明，春季干旱少雨，夏季炎热多雨，秋季天高气爽，冬季寒冷干燥，主导风向为东北-西南风，年平均气温13.8℃，平均降水量685 mm。济南处鲁中南低山丘陵与鲁西北冲积平原的交接带上，地势南高北低。区域内土地资源丰富，土地利用以耕地和林地为主。

2 数据与方法

2.1 模型方法

InVest模型碳储量（Carbon）模块测算碳储量包括地上生物量碳库、地下生物量碳库、土壤碳库和死亡有机碳库四个方面[4,5]，分别指地上所有存活的植物中的碳、植物活根系中的碳、土壤中的有机碳和枯-落物中的碳。根据不同土地利用类型四类碳库的碳密度与面积进行累积统计，获得研究区总体碳储量。计算公式如下：

式中：Ci—第i类土地利用类型的碳密度，T/hm2；Ci-above—第i类土地利用类型的地上碳密度；Ci-below—第i类土地利用类型的地下碳密度；Ci-soil—第i类土地利用类型的土壤碳密度；Ci-dead—第i类土地利用类型的死亡碳密度；Ci-total—研究区总的碳储量，T；Areai—第i类土地利用类型面积，hm2。.

2.2 数据来源

2.2.1 土地利用类型

采用国家基础地理信息中心GlobeLand30数据，运用Arcgis重分类并掩膜提取，获得济南市耕地、林地、草地、水域、城镇、未利用地6类土地利用类型分布。

2.2.2 碳密度数据

碳密度数据的选取直接影响碳储量估算结果的可靠性，本文不同土地类型的碳密度基础数据参考部分他人文献的研究成果[6-9]，具体取值见表1。

表1 不同土地利用类型各部分的碳密度（T/hm2）

碳密度基础数据来源于基于全国的一些研究成果，不同地区的碳密度数据与气象、土壤等因素影响，需要对其进行修正[10]。国内外研究结果显示生物量碳密度和土壤有机碳密度均与年降水量呈正相关关系，而与年均气温呈弱相关[11]。故本文采用Alam等[12]研究的公式以降水量为因子修正碳密度数据。

式中：CBP—修正后的生物量碳密度；CSP—修正后的土壤碳密度；R—年均降水量，全国降水量取674 mm，济南取值为685 mm；KBP—生物量碳密度修正因子；KSP—土壤碳密度修正因子。

3 结果与分析

3.1 土地利用类型变化

研究区近10年土地利用变化情况主要表现在耕地和未利用地面积减少，其他土地利用类型面积增加，其中以城镇用地和耕地变化较大，变化率分别为56.57%和12.22%。

土地利用变化转移矩阵反映的是不同时期内地类之间相互转化的情况，能直观了解土地利用变化总的变化趋势和土地利用结构的变化。本文运用Arcgis软件对2010年、2020年两期的土地利用类型图进行空间叠加分析，统计获得近10年来济南市的土地利用变化转移矩阵（表2）。结果显示，受城市化发展影响，耕地向城镇用地转化面积最大，达到了891.53 km2。耕地向草地转化、城镇用地向耕地转化和耕地向林地转化面积较大，分别为178.02 km2、165.83 km2和159.77 km2。

表2 济南市2010—2020年土地利用变化转移矩阵（km2）

3.2 碳储量分析

经模型计算，济南市2020年生态系统碳储量约为1.94 亿t。图2显示耕地是济南市碳储量最大的土地利用类型，占总量的78.11%；其次为林地，占总量的11.98%。空间分布上，受济南市土地利用类型的影响，碳储量呈现南部山区高，中部城区低的分布特征。

图1 2020年济南市碳储量空间分布

图2 2020年较2010年济南市碳储量变化空间分布

与2010年相比，生态系统碳储量减少约为0.14亿t，下降比例为7.22%。受不同土地利用类型间土地转移面积、土壤与植被碳密度差异的影响，不同土地利用类型间的转变对碳储量的影响存在差异[1]。图2空间变化显示碳储量减少的主要区域分布于城镇周边，受城市扩张的影响，部分耕地转变成城乡建设用地；而碳储量增加的区域土地利用类型间转化主要表现为耕地向林地转换。从不同土地类型碳储量变化上看（图3），耕地、未利用地碳储量减少，下降比例分别为12.22%和20.39%；林地、草地、城乡建设用地碳储量有所增加，增长比例分别为10.28%、25.27%和56.41%。除耕地向城乡建设用地转换外，林、草地碳储量较2010年均有所增加，说明济南市在城市化发展的进程中，积极在林地保护修复、城乡扩绿护绿上开展行动，取得一定成效。

图3 各土地利用类型碳储量变化

不同土地利用类型碳密度差异显著，故因土地利用类型转移而形成的碳储量变化对生态系统碳储量的贡献有所不同。表3的土地利用碳储量变化转移矩阵展示了各土地利用类型转移后碳储量的变化情况，其中林地碳密度最高，是固碳能力最强的植被类型，各土地利用转移为林地后碳储量均呈增长状态；水体碳密度最低，向其转移后碳储量均呈下降趋势。与2010年相比，耕地转城镇用地导致的碳储量下降约0.17亿t，是碳储量降低的主要转移类型。城镇用地转耕地、耕地转林地是碳储量增加的主要转移类型，分别为317.22万t和191.01万t。

表3 济南市2010—2020年土地利用碳储量变化转移矩阵（万t）

4 讨论

InVest模型碳储量模块利用不同的土地利用的4个碳库来估算区域某时段的碳储量，具有操作简单、处理迅速、适用性强等优点，在碳储量估算方面有着较为广泛的应用，但模型估算的准确性受碳密度数据库的直接影响。本文中碳密度数据引用他人文献的研究成果和已有的经验公式，缺少本地化的实地调查监测，其估算结果存在一定的不确定性。影响模型估算结果的另一个主要因素是土地利用类型，模型中认定同一土地利用类型碳密度数据是一致的，但现实中同一土地利用类型的碳密度与植被种类、生长状况、地形、坡向等因素密切相关，因此，在之后的研究中要加强碳密度的实地监测，综合考虑各种因素对碳密度的影响，细化土地利用类型，提高模型估算的准确性。

5 结论

（1）2010—2020年济南市土地利用类型变化较大，其中城镇用地增长迅速，增幅达到56.57%；耕地面积减少，降幅为12.22%；林地、草地、水域均有所增长。

（2）2020年济南市生态系统碳储量约为1.94亿t，较2010年下降7.22%。耕地是济南市碳储量最大的土地利用类型，受城镇化发展，其碳储量呈下降趋势。林草地等生态绿地碳储量呈增加趋势。

（3）耕地向城镇用地转移是导致济南市2010—2020年碳储量下降的主要因素，林地是各生态系统中碳密度最高的土地利用类型，为提升济南市生态系统碳储量，在今后土地利用类型转移上，应适当增加向林地的转移面积。