中国江西省森林植被碳储存的时空格局及其驱动因素（1990–2024年）：基于地理加权回归的方法

《Remote Sensing》：Spatiotemporal Patterns and Driving Factors of Forest Vegetation Carbon Storage in Jiangxi Province, China (1990–2024): A Geographically Weighted Regression Approach

　　

摘要

森林作为地球上最大的碳汇，在减缓气候变化方面发挥着关键作用。准确估算森林植被的碳储存量并识别其影响因素对于评估区域碳汇功能和支持碳中和政策至关重要。然而，能够在省级尺度上同时捕捉空间非平稳性并分别量化地上和地下碳库的长期碳储存估算仍然有限，且碳储存的空间差异驱动因素和时间变化驱动因素很少通过像素级归因方法得到区分。本研究旨在估算中国江西省1990年至2024年的森林植被碳储存量，并分别量化其空间差异的驱动因素以及气候变化和人类活动对其时间变化的贡献。研究采用了基于实地测量数据和多源遥感数据的地理加权回归（GWR）模型；通过地理检测器和偏相关分析进行空间差异归因，利用像素级残差分析进行时间变化归因。结果表明：(1) 在35年期间，总碳储存量在553.95至839.78 Tg C之间波动，并呈现出显著的增长趋势，累计碳封存量约为122 Tg C；(2) 地下碳库的增加幅度（净增79.32 Tg C）远大于地上碳库（42.20 Tg C）；(3) 降水量和太阳辐射是碳储存空间差异的主要驱动因素；(4) 气候变化约占总碳储存时间变化的60%，人类活动约占43%。这些发现为中国亚热带地区划定森林碳汇保护区和制定差异化的森林管理策略提供了科学依据。