基于InVEST模型对县域固碳能力评估研究

于舒逸，田 涛，杜甘霖，孙辰阳，刘小勇，叶 茂

（1.浙江省国土勘测规划有限公司杭州分公司，浙江 杭州 310030；2.浙江省测绘科学技术研究院，浙江 杭州 310030）

0 引言

碳储量是指在生态系统中碳元素的存留量（曹吉鑫等，2009），是衡量区域固碳能力的一个重要指标。由于工业发展导致了大量的化石燃料的燃烧，大气中CO2的浓度急剧上升，半个世纪的变暖速率几乎是近百年的2倍（葛全胜等，2014），针对生态系统固碳功能的研究在评估全球碳循环、CO2减排、全球气候变化中发挥着重要作用（刘洋等，2021）。很多学者基于碳储量研究区域性的固碳能力，生物量和InVEST模型法被广泛应用于碳储量评估和固碳功能分析等研究中，如丛翠文等利用InVEST模型，获取碳储量时空分布数据，对日照市固碳能力进行准确的定量评估 （丛文翠等，2018）；李银等（2016）基于生物量评估了浙江省森林生态系统碳储量及其分布特征，认为对现有森林进行更好的经营和管理，可以增加浙江省森林的碳固存能力，张颖（2022）采用森林蓄积量扩展法对北京森林资源进行碳储量、碳汇量测算，结果表明北京市森林固碳能力在过去40多年里是逐步增加。碳储量估算可掌握区域内部的碳储量的分布情况，为评估固碳能力，维持碳循环和碳平衡提供理论依据（张萍，2009；刘畅，2014；张春华等，2018）。

县域是国家经济发展的最基本的空间单元和产业承接载体（Nowak，2002；胡雪瑶等，2019），经济发展同时也对县域生态环境产生了一定程度的影响。因此针对县域内固碳能力的评估及其空间分布特征研究，对于县域生态环境保护和国民经济的发展具有重要实践意义。学者们针对县域的碳储量与固碳能力已经进行了一定的研究，如黄贤松（2017）采用平均生物量法估算了昭武市森林生态系统的碳储量，认为昭武市碳储量与碳汇总体质量较好，且发展空间较大；王江（2015）针对县域利用ArcGIS空间分析评估了洪江市耕地表层土壤的有机碳储量，当地测土配方施肥方案实施和耕地质量保护提供了参考和借鉴。本文以浙江省台州市路桥区为例，借鉴了学者们针对森林、土壤等对象的固碳能力研究方法 （何永建等，2021；田涛等，2021；曾嵘等，2022），基于国土调查和森林管理一张图数据，运用生物量和InVEST模型两种方法对路桥区陆地生态系统的固碳能力进行评估，比较两种方法的评估结果，分析研究县域内各乡镇碳密度与固碳能力空间特征，探讨两种评估结果差异的主要影响因素，为县域固碳能力的提高、生态环境保护、维持碳循环和碳平衡提供科学依据。

1 研究概况

1.1 研究区概况

路桥区位于浙江沿海中部隶属台州市，境域东濒东海，南接温岭，西邻黄岩，北连椒江。陆地东西长33.3 km，南北宽18.8 km，介于北纬28°2′—28°38′，东经121°13′—121°40′之间。辖区内共有6个街道、4个镇，包括路南街道、路桥街道、路北街道、螺洋街道、桐屿街道、峰江街道、新桥镇、横街镇、金清镇、蓬街镇。全区背山面海，丘陵与平原相间；河道纵横，水网密布，岛屿数量众多。受海洋性季风影响，降水充沛，从东南沿海向西部递减，降水年际变化较大，降水季节分配不均。气候温暖，光照、热量、降水互相适宜。

2019年国土调查数据显示，路桥区主要以建设用地、耕地、林地为主（图1）。建设用地主要集中分布在路北街道、路南街道、蓬街镇东部等，约占总面积的37.33%；耕地主要分布在蓬街镇和金清镇，约占总面积的28.11%；林地主要分布在桐屿街道、峰江街道、金清镇等地，约占总面积的9.31%。根据《路桥区2019年国民经济和社会发展统计公报》显示，2019年路桥区生产总值为673.93亿元，人均生产总值为107 313元，在全国综合实力百强区中的排名上升至46位。

图1 路桥区地类分布图Fig.1 Land classes distribution of Luqiao district

1.2 技术流程

本研究基于国土调查、森林管理一张图数据及相关文献资料，采用生物量、InVEST模型两种方法对路桥区内各乡镇碳储量和碳密度进行评估，并研究其空间分布情况，并探究县域内各乡镇之间的生态系统固碳能力（图2）。

图2 技术流程Fig.2 Technical flowchart

1.3 数据处理

将路桥区国土调查数据和森林管理一张图数据，参考现行国家标准《第三次全国调查工作分类》对数据进行重分类，主要分为林地、灌木、草地、园地、湿地、耕地、裸地、建设用地和水域等9类，数据重分类和栅格化均在ArcGIS10.2中完成。

2 碳储量评估模型与方法

2.1 InVEST模型的碳储量评估方法

InVEST模型是一种生态系统服务和权衡的综合评估模型，通过模拟不同地表覆盖情况下生态服务系统物质量和价值量的变化，为决策者权衡人类活动的效益和影响提供科学依据，实现了生态系统服务功能价值定量评估的空间化，解决了以往生态系统服务功能评估用文字抽象表述而不够直观的问题，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（Essen等，2019；Chacko等，2019）。该模型包括生境质量、环境风险评估、海洋水质以及固碳等模块。本研究应用InVEST中的固碳模块对路桥区的碳储量开展评估研究。

固碳模块中的碳储量评估主要分为4个部分：地上部分碳库，地下部分碳库，土壤碳库和死亡有机碳库。

式中：C为总碳库；Cabove为地上部分碳库；Cbelow为地下部分碳库；Csoil为土壤碳库；Cdead为死亡有机质碳库。固碳参数见表1（邹文涛等，2021；刘冠等，2021）。

表1 InVEST模型C above、C below、C soil、C dead碳库不同地类固碳参数Table 1 Carbon sequestration parameters by C above、C below、C soil、C dead carbon reservoirs in InVESTmodel

2.2 基于生物量的碳储量评估方法

植被通过光合作用固定二氧化碳实现自然界的碳存储，评估生物量是碳储量估算的前提（闫德仁，2011），生物量是单位面积上某个时间测定的所有生物有机体的总量，也被称为现存量。生态系统通过主要植被生长实现生物量积累（陈雅如，2017），这种积累是生态系统碳存储的主要形式。碳储量的估算是以生物量为基础，普遍采用的估算方法是通过直接或间接测定植被生物量再乘以生物体中碳元素的含量（含碳系数）获得：

C碳储量＝B生物量×c含碳系数，（2）式中：C碳储量为碳储量；B生物量为生物量。国内外学者常用0.50来推算碳储量的含碳系数（张蔷等，2017）。因此，本研究含碳系数采用0.5。同时结合已有文献资料（张文龙，2011；严格，2014），获取了不同地类中植被的平均生物量，如表2所示。总生物量等于平均生物量乘以相应的面积（叶金盛，2010；刘萍等，2015）：

表2 不同地类中植被的平均生物量Table 2 Average biological volume in different land classes

式中：ρ为平均生物量／（t／hm2）；A为面积／hm2。

3 实验结果与分析

根据公式（1），Cabove、Cbelow、Csoil、Cdead碳库的碳储量共同构成了InVEST模型中县域总碳储量，评估结果表明：碳储量最高和最低的乡镇为金清镇和路桥街道，碳储量分别为538 597.95 t和19 526.84 t，碳密度最高和最低的乡镇为桐屿街道和 路 桥 街 道，碳 密 度 分 别 为 69.49 t／hm2和21.61 t／hm2；全县域总碳储量为1 580 777.19 t，全域碳密度为48.10 t／hm2（表3，表4）。

表3 基于InVEST模型碳储量评估结果统计Table 3 Estimated carbon reserves based on InVESTmodel t

表4 基于InVEST模型碳密度评估结果统计Table 4 Estimated carbon density based on InVESTmodel t／hm2

根据公式（2）和公式（3），基于生物量方法对路桥区各乡镇碳储量进行评估（表4），评估结果表明，碳储量最高的为金清镇，最低的为路桥街道，碳储量分别为54 549.47 t和2 714.07 t；碳密度最高的为桐屿街道，最低的为路桥街道，碳密度分别为10.69 t／hm2和3.00 t／hm2；全县域总碳储量为186 037.44 t，全域碳密度为5.66 t／hm2。

生物量方法主要计算的是植被地上部分和地下部分碳储量，为针对评估结果进行准确的对比分析，本研究将InVEST模型中Cabove和Cbelow碳库的评估结果进行统计（表5），统计结果表明：碳储量最高和最低的分别为金清镇和路桥街道，碳储量分别为60 413.41 t和3 623.44 t；碳密度最高和最低的乡镇分别为桐屿街道和新桥街道，碳密度分别为12.42 t／hm2和3.23 t／hm2；全域Cabove和Cbelow碳库总碳储量为205 525.47 t，碳密度为6.25 t／hm2（图3）。

表5 基于生物量与InVEST模型评估结果对比分析Table 5 Estimated results comparison between biological volume and InVESTmodel

图3 碳密度空间分布Fig.3 Spatial distribution of carbon density

4 结论与建议

本文对基于生物量、InVEST模型两种方法获取的评估结果进行对比分析，并对各乡镇碳密度进行空间化，分析县域范围碳密度的空间变化特点，根据数据和空间化结果得出以下结论。

1）InVEST模型和生物量方法中碳储量最高和最低的乡镇均为金清镇和路桥街道，碳密度最高和最低的乡镇为桐屿街道和路桥街道，但InVEST模型评估的碳储量与碳密度远高于生物量方法评估的结果，主要原因是生物量主要针对植被地上部分与地下部分评估碳储量，而InVEST模型包含了Cabove、Cbelow、Csoil、Cdead4种碳库，其中Cdead碳库仅占总碳储量1.15%，其占比较小，但Csoil碳库的碳储量远高于其他三种碳库，占总碳储量85.85%。

2）InVEST模型与生物量方法实验结果存在较大差距，但碳密度空间分布相对一致。InVEST模型与生物量方法评估的碳密度较高的乡镇依次为桐屿街道、峰江街道、螺洋街道，分别超过县域平均碳密度44.45%、23.82%、13.97%和88.87%、52.12%、42.58%，固碳能力均相对较高；碳密度较低的乡镇为路桥街道、路北街道，分别低于县域平均碳密度的 55.09%、48.99% 和 47.00%、38.69%，固碳能力均相对较低。

3）InVEST模型中Cabove和Cbelow碳库与生物量方法的评估结果差距相对较小，碳密度空间分布相对一致。根据表5，碳密度差距较大的为桐屿街道、螺洋街道、峰江街道、路桥街道，差值分别为1.73 t／hm2、1.34 t／hm2、1.10 t／hm2、1.01 t／hm2，其他乡镇差值均在1.00 t／hm2以下。InVEST模型中Cabove和Cbelow评估的碳密较高的乡镇同样为桐屿街道、峰江街道、螺洋街道，超过县域平均碳密度水平98.72%、55.36%、50.56%，固碳能力均相对较高，碳密较低的乡镇为新桥镇、路南街道、蓬街镇、路桥街道、路北街道，低于县域平均碳密度28.96%～48.32%，固碳能力均相对较低。

4）InVEST 模 型、InVEST 模 型 的 Cabove和Cbelow、生物量方法评估的平均碳密度分别为48.10 t／hm2、5.66 t／hm2、6.25 t／hm2，且县域碳密度空间分布相对一致，评估结果反映了固碳能力呈现西部高、南部次之、中北部低的空间分布特征。学者王效科等（2001）曾以省份区划为基础，对中国森林生态系统碳密度空间分布进行研究，发现浙江等多省份的植被碳密度小于12.40 t／hm2，生物量与InVEST模型、Cabove和Cbelow评估结果与其较为接近，但王效科主要针对森林研究生态系统碳密度的空间分布，本研究还包括了耕地、湿地等地类，故数值之间存在一定差异。

本研究以路桥区为例，基于生物量、InVEST模型两种方法，分析了不同方法之间碳储量和碳密度差异及其空间变化，探讨了乡镇之间的碳密度与固碳能力。但由于数据获取受到了一定的限制，未区分地类中的植被类型，仅采用了平均值，导致评估结果存在一定的不准确性。

总体来看，路桥区在西部的碳密度明显高于中部和东部，固碳能力呈现西部高、东部次之、中部低东低的空间分布状态。结合路桥区地类分布情况来看，中部和东部主要以耕地、草地、湿地为主，西部主要以园地和林地为主，中部和东部地区可通过调整地类结构、树种结构等方式增加区域的碳密度水平。研究认为基于生物量、InVEST模型两种方法对固碳能力研究成果可为县域资源开发利用、制定社会经济可持续发展、提升国土空间的治理能力以及生态环境保护等工作提供依据，拓展国土调查等数据在生态领域中的实践应用。