基于PLUS與InVEST模型的江蘇省碳儲量變化模擬及預測

關鍵詞：碳儲量;PLUS模型；InVEST模型;江蘇省

中圖分類號：F301.2，X171.1 文獻標志碼：A 文章編號：1003-5168（2025）07-0098-05

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2025.07.019

Simulation and Prediction of Carbon Storage Changes in Jiangsu ProvinceBasedonPLUSandInVESTModel

JING Xiaorong （College of Land Engineering，Chang'an University，Xi'an 71OO54，China）

Abstract：[Purposes] This puper studies study the impact of land-use change on carbon stocks to providea scientific basis for promoting sustainable regional development.[Methods]Based on the land use data of Jiangsu Province from 1990 to 2O20，the PLUS-InVEST model was used to analyze the characteristics of spatial and temporal changes in carbon stocks from 1990 to 2O20，and to predict the changes in carbon stocks in Jiangsu Province under different scenarios in 2O3o.[Findings] ① The overall trend of carbon stock in Jiangsu Province from 1990 to 202O is declining，with a decrease of 201.66×10 t.The transferof arable land to construction land is the main reason for the decrease in carbon stock.In spatial distribution，the carbon stock is higher in the north of Jiangsu Province and lower in the south of Jiangsu Province. ② Compared with 2O2O，the carbon stocks under the four different scenarios in Jiangsu Province in 2O3O show a decreasing trend， with the smallest decrease in carbon stocks under the cropland protection scenario and the largest decrease in carbon stocks under the urban development scenario. [Conclusions] The cropland protection scenario has the highest carbon stock，and the cropland protection scenario can significantly inhibit the reduction of carbon stock compared with other scenarios.The results of the study can provide data support for enhancing ecosystem carbon storage in Jiangsu Province. Keywords： carbon storage; PLUS model; InVEST model; Jiangsu Province

0 引言

受人類活動和自然因素的共同影響，全球氣候變暖的風險加劇。為應對氣候變化，我國將“碳達峰、碳中和\"納入經濟社會發展全局，發布國家適應氣候變化戰略。生態系統碳儲量是評估生態系統健康和穩定性的關鍵指標之一，對評估全球氣候變化影響、維持生態平衡和推動可持續發展都具有重要意義[2]。

土地利用類型的轉變是驅動生態系統碳儲量動態演變的關鍵因子之一[3]，土地利用類型不同，固碳能力的強弱也不同[4]。研究土地利用格局變化與碳儲量的內在關聯，對促進生態系統碳匯的增加和增強面對氣候變化的適應性具有重要現實意義[5]。本研究以江蘇省為研究區，以10a為間隔選取了1990—2020年間4期土地覆蓋類型數據，運用PLUS和InVEST模型，對江蘇省近30年碳儲量在時間與空間維度上的演變趨勢進行分析，并模擬預測2030年多情景變化情況，以期為促進區域可持續發展提供科學依據。

1研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

江蘇省位于沿海地區中部 ，與上海市、浙江省、安徽省、山東省接壤，是長江三角洲地區的重要組成部分，總面積為10.72萬 ，地勢平坦，由平原、丘陵和山地構成，以平原為主；屬東亞季風氣候區，處在亞熱帶和暖溫帶的氣候過渡帶，四季分明，雨熱同季，年平均氣溫為 ，年降水量為 7 0 4 ～ 1 2 5 0 m m 湖泊眾多，河網密布，東臨黃海，地跨長江、淮河兩大水系。

1.2 數據來源

江蘇省1990、2000、2010、2020年4期土地利用數據來源于武漢大學1990—2022年中國 3 0 m 土地覆被數據集（https：/doi.org/10.5281/zenodo.4417810）；DEM數據來源于地理空間數據云（https：//www.gscloud.cn/）;坡度和坡向數據在DEM數據基礎上通過ArcGIS計算生成；年均氣溫、年均降水、歸一化植被指數（NDVI）、經濟生產總值（GDP）、人口密度（POP）、夜間燈光等數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心（https：//www.resdc.cn/）;距河流距離、距國道距離、距省道距離、距高速公路距離、距鐵路距離、距一級道路距離等數據來源于OpenStreetMap（http：//www.openstreetmap.or）。

2 研究方法

2.1基于InVEST模型的生態系統碳儲量估算

InVEST模型通過模擬不同土地覆被情景下生態系統服務物質量和價值量的變化，用于評估生態系統服務功能°，將生態系統碳儲量劃分為4個基本碳庫，即地上生物碳、地下生物碳、土壤碳和死亡有機碳[]，總碳儲量的公式如式（1）。

式中： 為生態系統的碳儲量總量； 為地上植被碳儲量; 為地下植被碳儲量; 為土壤有機碳儲量； 為死亡有機碳儲量。

本研究基于江蘇省土地利用柵格數據和碳庫數據，運用 I n V E S T 模型的碳儲存和封存模塊估算碳儲量。各類土地利用的碳密度數據（見表1）參考相關研究獲得。

2.2基于PLUS模型的土地利用變化模擬

PLUS模型可用于挖掘土地擴張的驅動因素并預測土地利用景觀的斑塊級演化，該模型集成了土地擴張分析策略LEAS和基于多類型隨機種子的CARS兩個模塊，并提供了線性回歸方法和馬爾科夫鏈法來預測未來的土地利用需求[10]。結合研究區實際情況設定了4種土地利用模擬情景（見表2），分別為自然發展情景、生態保護情景、耕地保護情景和城鎮發展情景。

3結果與分析

3.11990—2020年碳儲量時空變化特征

3.1.1碳儲量時間變化特征。通過InVEST模型計算出江蘇省1990一2020年土地利用的碳儲量（見表3），總體呈下降趨勢，較1990年減少了 ，降幅為 9 . 8 7 % ，2000—2010年碳儲量減少了 t，減量最大。1990—2020年各土地利用類型碳儲量變化結果中，耕地碳儲量減量最大為 ，林地和未利用地碳儲量小幅度減少，減少量分別為 和 ，草地碳儲量呈現“減少-增加-減少\"的趨勢，總量減少了 ，建設用地碳儲量大幅度增加，增加量為 t。因此，耕地是江蘇省碳儲量的主要來源，在1990年、2000年、2010年和2020年分別占總碳儲量的 9 4 . 4 6 % . 9 3 . 4 9 % . 9 1 . 9 4 % 和 9 0 . 4 4 % 。

3.1.2碳儲量空間變化特征。1990—2020年江蘇省碳儲量空間分布整體差異不大（如圖1所示）。碳儲量空間分布與土地利用類型分布區域較一致，碳儲量較高的區域與耕地、林草地等碳密度較高地類分布一致，主要分布在蘇北地區，這些區域耕地分布密集，固碳能力較強；碳儲量較低的區域，其空間分布與水域、建設用地等碳密度較低的地類分布相吻合，主要集中在蘇南地區，這些區域建設用地分布密集且水域面積較大，固碳能力弱。

根據碳儲量變化值，將其劃分為減少（碳儲量變化值 lt; 0 ）、不變（碳儲量變化值 = 0 ）和增加（碳儲量變化值 gt;0 ）三類，結果如圖2所示。由圖2可知，1990—2020年江蘇省碳儲量值不變區域占 8 4 . 0 5 % ，其中1990—2000年不變區域面積達 ;碳儲量值增加區域占 2 . 1 9 % ，其中2010一2020年碳儲量增加最為明顯，增加面積為 ，主要位于連云港市東北邊緣處、鹽城市北部和東部邊緣處及研究區的中部和南部地區；碳儲量值減少區域占 1 3 . 7 6 % ，其中2000—2010年碳儲量減少最明顯，減少面積為 ，主要位于省域南部及各地級市中心周圍。

綜合來看，1990—2020年研究區大部分區域的碳儲量不變，而城市周邊碳儲量密集程度明顯增強，說明這些區域高碳儲量土地利用類型向低碳儲量土地利用類型轉移，即耕地向建設用地轉移，主要原因是城市發展較快，建設用地擴張，耕地減少。

3.2 2030年不同情景下碳儲量時空變化特征

3.2.1碳儲量2020—2030年時間變化特征。通過InVEST模型得出江蘇省2030年不同情景下碳儲量預測結果（如圖3所示），2030年自然發展情景、生態保護情景、耕地保護情景和城鎮發展情景下的總碳儲量分別為 和 ，相較于2020年均呈下降趨勢，下降幅度分別為 2 . 5 8 % ， 1 . 5 6 % ， 0 . 0 5 % 和3 . 4 6 % ，表明2030年江蘇省碳密度較高的地類面積有所減少，固碳能力下降。對比2020年的碳儲量，城鎮發展情景下共減少了 ，減少較為顯著，說明建設用地的擴張能夠加速碳儲量的下降速度；耕地保護情景減少了 ，減少量最小，說明耕地保護能夠減緩碳儲量的下降幅度；自然發展情景和生態保護情景下碳儲量分別減少了 t和 t，研究區林地、草地和水域面積較小，對這些地類采取保護措施也能減緩碳儲量的下降幅度。

3.2.2碳儲量2020—2030年空間變化特征。江蘇省2030年不同情景下碳儲量分布特征（如圖4所示）與1990—2020年基本一致，碳儲量較高的區域主要分布在蘇北地區，這些區域的耕地面積較大，固碳能力較強；碳儲量較低的區域主要分布在蘇南地區，這些區域建設用地和水域面積較大，城市化水平較高，固碳能力較弱。

從碳儲量空間變化分布來看，相較于2020年，在自然發展情景、生態保護情景、耕地保護情景和城鎮發展情景下的碳儲量值大部分區域處于不變狀態，碳儲量值增加的區域面積分別為 、 和 ，面積占比均不足1 % ；碳儲量值減少的區域面積分別為 和 ，分別占區域總面積的 2 . 8 1 % 1 . 7 0 % 0 . 3 1 % 和 3 . 7 6 % 。自然發展情景、生態保護情景和城鎮發展情景下，碳儲量減少的區域大致相同，主要集中于蘇南、蘇北和蘇中地區的南部。但相較于自然發展情景和城鎮發展情景，生態保護情景下碳儲量降低的區域范圍顯著縮小，具體表現為面積分別減少了 和 。耕地保護情景下碳儲量減少區域面積最小，主要位于研究區西南部、淮安市南部和連云港市北部。綜合來看，4種情景下碳儲量不變的區域面積最多，減少區域面積大于增加區域面積。

4結論

1990—2020年，江蘇省碳儲量總體上呈下降趨勢且2000—2010年碳儲量下降最為顯著。研究區內耕地、林地、草地和未利用地轉出，水域和建設用地轉人，主要從碳密度較高的地類向碳密度較低的地類轉化，其中，耕地向建設用地的顯著轉化構成了碳儲量減少的主導驅動力，凸顯了建設用地擴張對耕地資源的侵占現象。同時，隨著建設用地與水域面積的擴增，耕地、林地、草地及未利用地的面積相應縮減，這一土地利用結構的深刻變化直接削弱了研究區域的碳固定潛力，進而影響了整體的碳儲存能力，因此碳儲量總體呈現減少趨勢，這與江蘇省碳儲量減少的情形相印證。

江蘇省1990—2020年間，碳儲量總體下降了 ，耕地碳儲量下降最多達到 t，建設用地碳儲量增加最多達到 ，主要原因是耕地向建設用地轉移，但耕地依舊是江蘇省最主要的碳庫。碳儲量空間分布呈現北高南低的特點，碳儲量較高的區域主要分布在蘇北地區，耕地分布密集，固碳能力強。碳儲量較低的區域主要分布在蘇南地區，建設用地分布密集且水域面積較大，固碳能力較弱。

江蘇省2030年不同情景下的總碳儲量相較于2020年均呈減少狀態，自然發展情景、生態保護情景、耕地保護情景和城鎮發展情景下碳儲量分別下降了 t和 6 3 . 7 8 × 其中耕地保護情景下的碳儲量最高，城鎮發展情景下的碳儲量最低，耕地保護情景較其他情景能顯著抑制碳儲量的減少。

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