基于InVEST 模型的2000–2020 年新疆伊犁地区碳储量分布数据集

曹梦迪，曹姗姗，刘婷婷*，孙伟*

1.中国农业科学院农业信息研究所，北京 100081

2.国家农业科学数据中心，北京 100081

引 言

全球气候变暖引起各国政府高度关注，我国提出了“碳达峰、碳中和”的双碳目标[1]。碳排放是影响气候变化的重要因素之一[2]。陆地生态系统能够固定空气中的CO2，从而降低CO2浓度、调节区域气候，在全球碳循环中起着十分关键的作用[3]。随着现代工业发展，城市化进程加快，土地利用结构发生变化，引起陆地生态系统的碳储量发生改变[4]。因此，定量估算生态系统中的碳储量具有重要意义。

伊犁哈萨克自治州地处新疆西北地区，涵盖了山地、平原、丘陵等地貌类型，属于温带大陆性气候。不同地形间气候差异较大，山地雨量充足，平原干旱少雨。土地利用类型丰富，以耕地、草地、林地为主，为新疆生态系统固碳做出重要贡献。2000–2020 年间，受生态文明建设规划等国家战略的影响，伊犁地区土地利用分布发生明显变化[5]，定量研究伊犁地区的碳储量分布变化，既能为研究生态系统碳储量提供数据支持，也能为优化土地利用方式提供指导。

在现有的碳储量分布数据集中，研究区覆盖伊犁地区的数据集较少，而且其研究范围一般较大，伊利只是其中比较小的一块区域，获得的碳储量分布数据分辨率普遍较低[6]。本研究基于InVEST 模型和2000、2010、2020 年3 期LUCC 数据，计算伊犁地区连续3 期的碳储量及其分布状况（空间分辨率：30 m）。本数据集包括伊犁地区土地利用、气象、碳密度、碳储量4 类数据，具有三方面的特征和优势：第一，利用本数据集可以对伊犁地区的碳储量分布及其变化进行评估。第二，现有的公开数据集中获得的伊犁地区碳储量分布数据空间分辨率不高，本数据集提高了数据精度。第三，保证了数据质量，确保数据来源的权威性和科学性。本数据集不仅为伊犁地区碳储量的研究提供数据支持，对于区域碳储量驱动力和生态系统相关研究也提供一定的价值。

1 数据采集和处理方法

本研究采集的数据主要包括土地利用/覆被数据（LUCC）、气象数据和碳密度数据，在数据预处理之后结合InVEST 模型进行计算，得到碳储量数据。各类数据的采集和处理方法如下。

1.1 土地利用/覆被数据

通过对Landsat 遥感影像进行人工目视解译，获得中国多时期土地利用遥感监测数据[7]。选取2000、2010、2020 年3 期的LUCC 数据，空间分辨率为30 m，利用ArcGIS 软件按照新疆伊犁哈萨克自治州的矢量边界对3 期土地利用数据进行裁剪和融合处理，按照一级分类系统将土地分为耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用土地共计6 类，从而得到数据集中伊犁地区2000–2020 年3 期的土地利用数据。

1.2 气象数据

气象数据包括年降水量和年平均气温数据。利用气象站点收集日观测数据，计算气温和降水量的年值，并利用Anuspl 软件进行空间插值，得到气象要素年度空间插值数据集[8]。原始数据[8]包括2000、2010、2020 年3 期的年降水量分布图和年平均气温分布图。在ArcGIS中按研究区进行裁剪得到伊犁地区的年均气温和年降水量分布图，数据格式为tif。并分别计算3 期的年降水量和年平均气温值，得到气象数据要素平均值的excel 表，用以修正研究区的碳密度。

1.3 碳密度数据

运用InVEST 模型中的carbon storage and sequestration 模块计算伊犁地区各种土地利用类型的碳储量，环境中的碳库主要包括4 个部分，即地上生物碳、地下生物碳、死亡有机碳和土壤有机碳[9]。已知各地类的面积、与之相对应的碳密度，便得到该地类的4 种碳储量，总和即为该地类的总碳储量。从而计算出6 种土地利用类型的碳储量，数据格式为tif，并在ArcGIS 中直观地展示研究区碳储量的分布状况。

相关研究表明，生物量和土壤碳密度会受到降水量和气温的影响[10]，因此利用研究区的气温和降水量数据修正原始碳密度数据[11]，从而得到伊犁地区各土地利用类型的4 种碳密度数据，数据格式为xlsx。而由于死亡有机碳含量较低，本数据集不予考虑。数据处理平台包括Excel、ArcGIS 软件。

1.4 碳储量数据

碳储量数据是指新疆伊犁地区的碳储量分布数据。首先，运用伊犁地区2000 年、2010年、2020 年三期气象数据对全国的碳密度数据进行修正，从而得到伊犁地区的碳密度数据。进而将伊犁地区的3 期土地利用/覆被数据、碳密度数据输入InVEST 模型，模型计算得到伊犁地区3 期的碳储量分布数据，数据格式为tif。处理流程如图1 所示。

图1 碳储量数据获取流程图Figure 1 Flow chart of carbon storage data acquisition

2 数据样本描述

本数据集由土地利用、气象、碳密度、碳储量4 类数据构成。表1 展示了各类数据的基本信息。其中，气象数据用于修正伊犁地区的碳密度。在运用InVEST 模型计算碳储量的过程中，土地利用数据和碳密度数据是输入数据，输出数据则为碳储量数据，数据集共计61.3 MB。部分样本数据展示如图2–3、表2 所示。

表1 数据集中各类数据的基本信息Table 1 Basic information about each type of data in the dataset

表2 气象数据要素平均值Table 2 Mean values of meteorological data elements

图2 气象数据示例Figure 2 Sample of meteorological data

图3 土地利用数据和碳储量数据示例Figure 3 Sample of land use data and carbon stock data

3 数据质量控制和评估

为了保证数据的质量，本研究使用的原始数据全部来自专业网站（中科院资源环境科学与数据中心）。部分经查阅整理的数据也来自领域内专业的官方网站、相关科学文献等。在对全国碳密度数据进行修正之前，首先进行了数据清洗，剔除碳密度异常值。在使用InVEST模型计算碳储量分布的过程中，严格按照《InVEST 3.2.0 使用手册》的指导进行[12]。本研究的数据加工、处理运用ArcGIS 10.2、excel 软件完成，处理步骤严格遵循软件操作指南，以确保数据的可靠性。

4 数据价值

碳储量对全球碳减排起着重要的影响作用，计算区域碳储量可用于探究区域碳汇、评价生态系统稳定性和进行生产力评估。伊犁地区是新疆区域碳储量和生态系统稳定的重要贡献者，探究其碳储量分布具有重要意义。本数据集提供了伊犁地区土地利用数据、气象数据、碳密度数据和碳储量数据共4 类数据。其中，碳密度数据是根据研究区的气象数据修正后的结果，为本地碳储量的相关研究提供重要参考。同时，本数据集能够为优化土地利用结构、探究生态系统碳储量碳循环提供科学数据支持。

作者分工职责

曹梦迪（1999—），女，河南永城人，在读硕士，研究方向为时空数据分析。主要承担工作：数据整理分析、论文撰写。

曹姗姗（1984—），女，黑龙江哈尔滨人，博士，副研究员，研究方向为农林时空信息智能分析。主要承担工作：数据分析。

刘婷婷（1985—），女，北京人，硕士，助理研究员，研究方向为科学数据管理。主要承担工作：数据整理。

孙伟（1978—），男，山东海阳人，博士，副研究员，研究方向为农林时空信息智能分析。主要承担工作：数据分析。