基于InVEST和CA-Markov模型的黄河流域碳储量时空变化研究*

杨 洁,谢保鹏,张德罡**

(1.甘肃农业大学草业学院 兰州 730070;2.甘肃农业大学管理学院 兰州 730070)

陆地生态系统的碳储量在全球碳循环和气候变化中起着非常重要的作用[1],是衡量区域生态系统服务功能的一项重要指标。土地利用覆被变化(Land Use and Cover Changes,LUCC)是影响碳储量变化最主要的因素之一,通过影响生态系统中植被和土壤的碳储量进而影响整个区域碳储量变化,可以改变生态系统的结构和功能来影响生态系统碳循环过程。LUCC每年导致的碳排放量为 1.5×109t[2],LUCC与碳储量和生态系统功能的关系已引起国内学界的广泛关注[3]。孔君洽等[4]研究发现,2000—2012年黑河中游LUCC导致碳储量增加3.22×106t;刘晓娟等[5]基于FLUS-InVEST模型土地利用视角,模拟了中国2100年的陆地生态系统碳储量,并探讨了其空间分异;朱文博等[6]运用InVEST模型,评估了太行山淇河流域2005—2015年及未来不同情景下的生态系统碳储量。基于LUCC评估碳储量时空演变特征逐渐成为评估碳储量的经典方法而被广泛使用,该方法可以实现碳储量空间分布与动态变化的空间制图,清楚地反映LUCC与碳储量之间的关系。结合土地利用覆被预测结果,可以评估不同LUCC情景下的碳储量,为土地利用结构优化提供有效依据。CA-Markov(Cellular Automata-Markov)模型被广泛应用于不同情景下的LUCC模拟,并得出合理的结果[7-10]。该模型由马尔可夫链(Markov)和元胞自动机(CA)两个模型组成,综合了CA模型模拟复杂系统空间变化的能力和Markov模型长期预测的优势,既提高了土地利用转化的预测精度,又可以有效模拟土地利用格局的空间变化,具有较好的科学性和实用性[11]。……