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基于MOP-PLUS-InVEST模型的碳储量多情景模拟及驱动机制分析
被引量：
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作者
张龙江
陈国平
+3 位作者
林伊琳
赵俊三
刘俸汝
彭苏芬
《农业工程学报》
CSCD
北大核心
2024年第22期223-233,F0003,共12页
碳储量是陆地生态系统的重要组成部分,其时空分布特征及驱动机制对区域可持续发展的推进具有重要意义。现有研究主要聚焦于历史和现状的碳储量分析,但对未来碳储量的研究,尤其是在多种土地利用情景下的刻画,仍显不足。这种局限性削弱了...
碳储量是陆地生态系统的重要组成部分,其时空分布特征及驱动机制对区域可持续发展的推进具有重要意义。现有研究主要聚焦于历史和现状的碳储量分析,但对未来碳储量的研究,尤其是在多种土地利用情景下的刻画,仍显不足。这种局限性削弱了碳储量研究对区域可持续发展目标的实际指导作用。该研究构建了MOP-PLUS-InVEST耦合模型,定量预测了滇中城市群自然发展情景、生态保护情景、经济发展情景、可持续发展情景4种情景下的土地利用和碳储量的时空分布格局。同时,采用最优参数地理检测器(optimal parameters geographical detector, OPGD)模型探究碳储量空间分异的驱动机制。结果表明:1)2000—2020年,碳储量累计损失1.95×10^(7) t,尤其在2010—2020年,由于城市化进程加快,损失尤为严重;在各类土地利用类型中,草地的碳储量损失最大;2)在未来情景下,4种情景中的建设用地均呈现持续增长趋势,而碳储量则有所下降。其中,生态保护情景的碳储量降幅最小,减少了2.84×10^(6) t,经济发展情景的碳储量降幅最大,减少了1.678×10^(7) t;4种情景的碳储量空间分布具有一定相似性,高值区主要集中在研究区西部和南部,低值区主要分布在中部;3)碳储量受多种因素共同驱动,其中归一化植被指数和夜间灯光指数是碳储量空间分异的主导因子,自然因素和社会因素对碳储量空间分异的影响程度不同,其中人类活动在碳储量变化中起着关键作用。该研究结果可为滇中城市群国土空间规划实施评价、“双碳”目标及可持发展目标的实现提供理论和技术支持。
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关键词
土地利用
多情景模拟
MOP-PLUS-InVEST模型
碳储量
最优参数地理检测器
滇中城市群
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职称材料
题名
基于MOP-PLUS-InVEST模型的碳储量多情景模拟及驱动机制分析
被引量：
4
1
作者
张龙江
陈国平
林伊琳
赵俊三
刘俸汝
彭苏芬
机构
昆明理工大学国土资源工程学院
自然资源智慧治理产学研融合创新基地
中国测绘科学研究院
出处
《农业工程学报》
CSCD
北大核心
2024年第22期223-233,F0003,共12页
基金
国家自然科学基金项目(42301304)
地理信息工程国家重点实验室、测绘科学与地球空间信息技术自然资源部重点实验室联合资助基金项目(编号2024-04-14)
昆明理工大学校人培基金项目(KKZ3202421124)。
文摘
碳储量是陆地生态系统的重要组成部分,其时空分布特征及驱动机制对区域可持续发展的推进具有重要意义。现有研究主要聚焦于历史和现状的碳储量分析,但对未来碳储量的研究,尤其是在多种土地利用情景下的刻画,仍显不足。这种局限性削弱了碳储量研究对区域可持续发展目标的实际指导作用。该研究构建了MOP-PLUS-InVEST耦合模型,定量预测了滇中城市群自然发展情景、生态保护情景、经济发展情景、可持续发展情景4种情景下的土地利用和碳储量的时空分布格局。同时,采用最优参数地理检测器(optimal parameters geographical detector, OPGD)模型探究碳储量空间分异的驱动机制。结果表明:1)2000—2020年,碳储量累计损失1.95×10^(7) t,尤其在2010—2020年,由于城市化进程加快,损失尤为严重;在各类土地利用类型中,草地的碳储量损失最大;2)在未来情景下,4种情景中的建设用地均呈现持续增长趋势,而碳储量则有所下降。其中,生态保护情景的碳储量降幅最小,减少了2.84×10^(6) t,经济发展情景的碳储量降幅最大,减少了1.678×10^(7) t;4种情景的碳储量空间分布具有一定相似性,高值区主要集中在研究区西部和南部,低值区主要分布在中部;3)碳储量受多种因素共同驱动,其中归一化植被指数和夜间灯光指数是碳储量空间分异的主导因子,自然因素和社会因素对碳储量空间分异的影响程度不同,其中人类活动在碳储量变化中起着关键作用。该研究结果可为滇中城市群国土空间规划实施评价、“双碳”目标及可持发展目标的实现提供理论和技术支持。
关键词
土地利用
多情景模拟
MOP-PLUS-InVEST模型
碳储量
最优参数地理检测器
滇中城市群
Keywords
land use
multi-scenario simulation
MOP-PLUS-InVEST model
carbon storage
optimal parameters geographical detector
central Yunnan urban agglomeration
分类号
X321 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MOP-PLUS-InVEST模型的碳储量多情景模拟及驱动机制分析
张龙江
陈国平
林伊琳
赵俊三
刘俸汝
彭苏芬
《农业工程学报》
CSCD
北大核心
2024
4
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职称材料
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