《Scientific African》：Long-term land use and land cover change impacts on ecosystem carbon storage. Landsat and InVEST analysis in the Ahafo Ano Southeast district, Ghana
编辑推荐：
土地利用与土地覆被（LULC）变化是热带地区生态系统碳动态的主要驱动因素。本研究利用多时相Landsat影像与空间显式碳建模方法，评估了加纳Ahafo Ano东南区1994—2024年共30年间LULC变化对生态系统碳储量的影响。研究人员基于Landsat数据
土地利用与土地覆被（LULC）变化是热带地区生态系统碳动态的主要驱动因素。本研究利用多时相Landsat影像与空间显式碳建模方法，评估了加纳Ahafo Ano东南区1994—2024年共30年间LULC变化对生态系统碳储量的影响。研究人员基于Landsat数据采用监督分类方法，生成1994年、2010年和2024年三个参考年份的LULC图。随后利用InVEST碳储量与固碳（Carbon Storage and Sequestration）模型估算生态系统碳储量，考虑四个碳库，即地上生物量（AGB）、地下生物量（BGB）、土壤有机碳（SOC）和死有机质（DOM）。研究人员对估算结果进行分析，以评估碳储量与观测到的LULC转移之间的关系。研究结果表明，大量LULC转移表现为密植被（Dense vegetation）减少（9.09%），同时稀疏自然植被（Sparse natural vegetation，51.54%）、耕地（Cultivated land，28.71%）和建成区（Built-up areas，3.40%）增加。这些转移导致密植被类碳储量大幅下降77.5%，由1994年的2.84×106 Mg C降至2024年的0.64×106 Mg C。在景观尺度上，生态系统总碳储量仅下降6.9%，由1994年的5.79×106 Mg C降至2024年的5.39×106 Mg C，原因是密植被的碳损失在很大程度上被不断扩张的稀疏自然植被和耕地所增加的碳储量所抵消。因此，这些结果反映的是碳在不同LULC类别之间的空间再分配，而非生态系统总碳的相当量净损失，其中最显著的影响是与密植被相关的高密度碳库的耗竭。所设计的方法为热带背景下区域尺度的生态系统碳动态提供了长期评估，并证明了将基于Landsat的LULC分析与InVEST碳模型相结合的实用性。该工作流程完全基于开放获取数据和开源工具，为区域尺度碳储量评估提供了可转移、可重复的框架。
研究背景与问题：生态系统在维持气候稳定、碳储存、水土管理及生物多样性保护等方面发挥关键作用，陆地生态系统持有大量碳储量并调控地表与大气间的CO2通量。全球范围内土地利用变化约占人为CO2排放的三分之一，自然植被向农用地和居民点的转化导致生物量与土壤碳显著损失。既有西非及加纳研究多集中于短时间跨度、单一碳库或单个森林保护区，缺乏对地方与区域尺度长期碳动态的认识；同时，一致的多时相Landsat数据与空间显式碳建模框架的结合在该背景下研究不足，数据稀缺的热带地区尤为如此。加纳阿散蒂地区（含Ahafo Ano东南区）因人口增长、农业扩张、木材采伐、采矿与城市化而承受显著的森林退化与土地转化压力，亟需可量化碳储量幅度及其空间再分配的可转移、可重复方法，以支撑土地利用规划、森林保护、气候减缓及国家REDD+监测框架。
研究内容与结论：本研究以加纳Ahafo Ano东南区（面积686.21 km2）为对象，开展1994—2024年区域尺度LULC驱动的生态系统碳动态评估。研究目标包括：利用Landsat数据与监督分类技术检测并量化1994、2010和2024年LULC变化；结合分类图与InVEST模型估算各LULC类别四碳库碳储量；分析LULC变化对总碳储量及其空间再分配的影响；示范基于开放数据与开源工具的可转移、可重复区域碳储量评估流程。结果显示，30年间密植被减少9.09%，稀疏自然植被增加51.54%，耕地增加28.71%，建成区增加3.40%；密植被碳储量下降77.5%，而景观尺度总碳储量仅下降6.9%，表明碳在类别间发生空间再分配而非等量净损失，最突出的影响是高密度碳库的耗竭。研究意义在于提供了热带数据有限背景下长期、区域尺度的碳动态评估，方法学上以ORNL DAAC全球生物量产品替代单一文献生物量系数，并结合GSOC土壤有机碳与IPCC死有机质估算，兼具方法学与区域贡献价值。
关键技术方法（不超过250字）：采用USGS Earth Explorer获取的Landsat 5 TM（1994）、Landsat 7 ETM+（2010）和Landsat 9 OLI/TIRS（2024）Level 2地表反射率数据（30 m，Path/Row 194/055，干季、云量<10%）；以Google Earth高分影像目视解译每期100个训练点，R语言随机森林（500棵树、6个光谱波段、mtry=2）监督分类，3×3 Majority滤波后处理，并以每期100个独立验证点（2024年为手持GPS野外调查，历史年份为历史高分影像解译）构建混淆矩阵评估总体精度、生产者/用户精度与Kappa系数；在ArcGIS Pro 3.1中完成影像处理与逐像元变化检测及转移矩阵；碳密度取自ORNL DAAC/NASA EarthData 2010年全球地上/地下生物量碳密度图（Spawn等，2020）与FAO GSOC v1.5，经分区统计获取各LULC类别均值，DOM采用IPCC AFOLU指南默认值，最终输入InVEST 3.12.0碳储量与固碳模型。
研究结果：（1）LULC分类与精度评估——通过随机森林监督分类与独立验证点混淆矩阵评估三期分类精度，总体精度、生产者精度、用户精度与Kappa系数用于量化分类表现，并关注稀疏自然植被与退化土地间的光谱混淆问题。（2）LULC变化与转移——通过逐像元交叉表与转移矩阵分析1994—2010、2010—2024及1994—2024三个时段的增益、损失与类别持续性，得出密植被减少9.09%，稀疏自然植被、耕地和建成区分别增加51.54%、28.71%和3.40%。（3）碳储量估算——通过将各期LULC图与四碳库碳密度叠加并运行InVEST模型，得出密植被碳储量由2.84×106 Mg C降至0.64×106 Mg C（下降77.5%）。（4）景观尺度碳动态与空间再分配——通过对比各期总碳储量，得出总量由5.79×106 Mg C降至5.39×106 Mg C（仅下降6.9%），密植被损失被稀疏自然植被与耕地扩张所抵消，体现碳在LULC类别间的空间再分配而非等量净损失。
讨论与结论：研究强调，由于三期分析使用同一套生物量与SOC栅格，类别均值碳密度的年际差异反映的是LULC类别空间范围与组成的变化及其所纳入栅格子集的不同，而非底层碳密度数据的时间变化；研究人员以加纳本地实地研究核查所获碳密度值的合理性，但未将其作为主要数据来源。研究指出，景观总碳的较小净变化掩盖了高密度碳库的显著耗竭，这一结构性变化对碳汇功能与保护优先级具有实质含义。结论为：1994—2024年间该区发生以密植被收缩、稀疏自然植被与耕地扩张为主的LULC转移，密植被碳库下降77.5%，而生态系统总碳储量仅下降6.9%，表现为碳的空间再分配而非等量净损失；所构建的完全基于开放获取数据与开源工具（Landsat、ORNL DAAC、GSOC、IPCC默认值、InVEST、R与ArcGIS Pro）的Landsat–InVEST工作流，为数据稀缺热带地区区域尺度碳储量评估提供了可转移、可重复的框架，可服务于土地利用规划、森林保护与国家REDD+监测。
