基于Invest模型和Flus模型的江苏省碳储量变化模拟与预测OA北大核心CSTPCD

为明确土地利用变化对碳储量的具体影响,实现耕地、林地等生态环境的更好保护,以江苏省为例,基于2000年、2010年和2020年土地利用数据,采用Invest模型的碳储存和固定模块以及Flus模型ANN模块、CA模块、Markov Chain模块,分析了江苏省不同土地利用类型碳储量变化特征,并预测了自然发展情景和生态保护情景下2030年和2050年江苏省碳储存与固定情况。结果表明,2000年、2010年与2020年,江苏省碳储量整体呈下降趋势,从1803.948×10^(6)t下降至1641.008×10^(6)t,其中耕地碳储量下降最多,为239.494×10^(6)t。这种现象的发生与江苏省工业化和城市化导致的耕地和林地等面积的减少并转为建筑用地有关。此外,各市碳储量差异较显著,其中盐城市碳储量最大,占全省总碳储量的16.12%,无锡市在全省碳储量中占比最小(4.12%)。基于ArcGIS 10.2软件和GeoDa 1.20软件分析发现,2000—2010年,南京、无锡、常州的碳储量分布呈低-低聚集,连云港市呈低-高聚集;2020年无锡、常州、镇江呈现低-低聚集,连云港市呈现高-高聚集。本研究预测结果表明2030年和2050年的生态保护情景下碳存储能力较自然发展情景有一定提升,分别提升6.069×10^(6)t和5.861×10^(6)t。本研究结果可为江苏省更好地建设生态环境提供数据支撑。