利用PLUS-InVEST-GeoDetector模型对中国汾河流域碳储量的时空演变及驱动因素进行分析

《Scientific Reports》：Spatio-temporal evolution and driving force analysis of carbon storage coupled with PLUS-InVEST-GeoDetector in the Fen River Basin of China

　　

摘要

在中国“双碳”（碳峰和碳中和）战略背景下，陆地生态系统碳封存已成为气候变化缓解和生态治理的核心支柱。本研究系统地量化了汾河流域碳储存的时空分布，并预测了在不同社会生态发展路径下的长期碳汇轨迹。该流域是黄河一个具有代表性的生态脆弱支流集水区。基于流域的生态景观规划，研究人员设置了四种发展情景：自然发展、经济优先、耕地保护和生态保护。通过结合PLUS和InVEST模型，构建了一个将土地利用变化与生态系统碳储存联系起来的分析框架，以模拟和预测不同情景下的碳储存的空间分布和动态变化。研究使用Geodetector工具识别了关键的影响因素。研究结果表明：(1) 2005年至2020年间，耕地仍然是主要的土地利用类型，但其面积持续减少，同时草地逐渐退化；森林面积先减少后略有回升，而建设用地面积则持续增加。(2) 流域内的总碳储存量呈下降趋势，从2005年的700.32太克减少到2020年的683.48太克，累计减少了16.84太克。土壤有机碳是主要的碳库。从空间分布来看，高碳储存量地区主要集中在流域的东部和西部，而中南部地区的碳储存量较低。碳储存量存在显著的正空间自相关性，高-高聚集区（热点）的覆盖范围大于低-低聚集区（冷点）；碳损失区域明显大于碳增加区域。(3) 多情景模拟显示，不同的发展路径对碳储存有显著影响。生态保护情景下的碳储存量最高（683.57太克），这凸显了生态保护在提升区域碳汇能力方面的有效性。(4) 彩色植被指数（NDVI）是影响碳储存空间异质性的主要因素，具有很强的独立解释能力。它与其他因素的交互作用进一步增强了对碳储存变化的解释能力。本研究阐明了土地利用变化与碳储存之间的耦合机制，为汾河流域的生态保护、土地结构优化和碳汇增强提供了科学参考。