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1.
基于RS和GIS的深圳市土地利用/覆被变化及碳效应分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于多时相遥感影像数据,结合能源消费数据和相关经验数据,利用RS和GIS技术分析了2005—2013年广东省深圳市土地利用/覆被变化情况及其导致的碳效应变化。结果表明:近9a来深圳市土地利用变化十分显著,作为区域内最大碳汇的林地面积下降14.96%,净减少量为11 524.32hm~2,而最大碳源的建设用地面积上升23.26%,净增加量高达18 565.39hm~2,其他用地类型如耕地、草地、水域面积分别减少37.17%,31.98%,11.56%,未利用地面积增加713.28%;从方向性来看,9a内研究区土地转移过程中既有生态正向演变,也同时存在生态逆向演变过程。既有耕地的非农化,也包括建设用地的复垦退出,整体呈现非单向性的复杂特征;从数量特征来看,林地是最大的转出者,耕地次之,而建设用地是最大的接收者;基于碳效应测算模型,计算得出研究区近9a来土地利用/覆被变化造成的碳排放增量超过碳吸收增量高达85.41万t,说明人为活动和自然因素共同作用下的土地利用格局变化直接影响着区域碳循环过程,深圳市低碳城市建设目标面临严峻挑战。  相似文献   

2.
[目的] 研究福建省生态系统碳储量及其对土地利用变化的响应,为生态系统保护提供参考。[方法] 基于土地利用数据和碳密度数据,运用InVEST模型模拟福建省1980,2000,2020年碳储量;利用冷热点分布、转移图谱和矩阵分析碳储量和土地利用的时空特征;最后分析碳储量对土地利用变化的响应。[结果] ①福建省碳储量整体均较高,82.5%以上区域的碳储量为中等以上(>3 000 t),主要分布在山地丘陵地区,也是高碳储量的热点集中区;高(热点)低(冷点)碳储量集中区转移较少;1980—2020年总碳储量波动略升高,2000—2020年不同碳储量等级彼此之间转移相对较多。②福建省土地利用/覆被以林地为主(61.4%~62.9%),其次是耕地(16.9%~18.3%)和草地(15.2%~17.2%);土地利用/覆被变化在1980—2000年较稳定,在2000—2020年较剧烈。③林地、草地和耕地的总碳储量较高,水域、建设用地和未利用地总碳储量较少;耕地总碳储量减少,建设用地总碳储量增加,林地和草地有增加也有减少;由土地利用/覆被变化导致的总碳储量转出和转入最多均为林地,其次是草地和耕地;总碳储量净转移为负的是林地,其他为正,林地转移引起的碳亏损最多。[结论] 耕地、林地和草地是福建省的主要土地利用类型,它们贡献了较高碳储量,并相互转移引起了碳储量变化。  相似文献   

3.
[目的] 探究土地利用/覆被变化对区域生态系统碳储量及生态系统脆弱性的影响,以期为区域绿色低碳和生态系统的可持续发展提供参考依据。[方法] 以2000,2010,2020年黔中城市群核心经济区3期土地利用/覆被数据为基础,运用InVEST模型和土地利用转移矩阵定量分析生态系统碳储量及其空间分布格局,并采用潜在影响指数(PI)对区域生态系统服务脆弱性进行评估。[结果] ①2000-2020年,黔中城市群核心经济区土地利用/覆被变化总体表现为耕地和林地持续下降,建设用地持续上升。研究区土地利用/覆被转移主要表现为耕地、林地、草地向其他地类的转移,其中,2000-2010,2010-2020年分别有3 339.35,3 669.15 km2土地发生了转移,前者林地转为草地是主要转移类型,后者耕地转为建设用地为主要转移类型。②2000-2020年区域的碳储量表现为减少趋势,由4.42×107 t减小到4.33×107 t,累计减小9.40×105 t,林地转为草地是引起碳储量减少的主要原因。各年度碳储量密度均呈现西部、东部高,中部低的分布态势;20 a间,高密度区未发生明显变化,低密度区表现为由中心区域向外围扩散。③2000-2020年黔中城市群核心经济区主要扮演碳源的角色,土地利用程度指数增加了2.83,PI指数分别为-0.04,-0.31,均表现为负面潜在影响,且脆弱性不断增强。[结论] 增加林地、控制林地转为其他用地及建设用地扩张是促进区域绿色低碳和生态系统的稳定可持续发展的重要手段。  相似文献   

4.
基于InVEST和CA-Markov模型的黄河流域碳储量时空变化研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
区域土地利用/覆被变化是导致生态系统碳储量变化的主要原因,预测未来土地利用/覆盖变化及其对碳储量的影响对区域陆地生态系统的认识具有重要意义。本研究基于黄河流域2005—2018年土地利用/覆被变化规律,运用CA-Markov模型分别预测了生态保护情景(EVC)和自然变化情景(NVC)下的土地利用/覆被空间格局,采用修正后的碳密度,运用InVEST模型评估黄河流域2005—2030年6期碳储量。结果表明:2005—2018年黄河流域林地、水域和建设用地面积持续增加,耕地、草地和未利用土地面积减少, 13 a间全流域碳储量减少28.734×10~6 t。与自然变化情景相比,在生态保护情景下2030年草地和耕地相比2018年减少幅度较小,建设用地规模扩大得到了限制,产生了生态效应。2030年,自然变化情景和生态保护情景下的碳储量较2018年分别减少258.863×10~6 t和30.813×10~6 t,生态保护情景下土地利用覆被格局固碳能力高于自然变化情景,该研究可为黄河流域土地利用结构调整和土地利用管理决策提供科学依据。  相似文献   

5.
2000-2015年四川省南充市土地利用/覆被变化及其驱动因素   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的]对四川省南充市15 a间土地利用/覆被的时空变化特征及其驱动因素进行分析,为南充市的生态环境建设与可持续发展提供科学依据。[方法]基于南充市2000,2010,2015年3期Landsat影像和QuickBird高精度遥感数据,计算2000—2015年土地利用/覆被转移矩阵和土地利用/覆被状况指数。[结果]①近15 a来,南充市的土地利用/覆被类型以耕地和林地为主,约占研究区面积的80%,但各土地利用/覆被类型间都有不同程度的相互转换。②研究期内,林地面积增加1006.2 km~2,主要由耕地和草地转化而来;建设用地面积增加965.4 km~2,多由水体和耕地转化而来,而耕地、草地和水体面积分别减少了1 549.8,307.9,90.4 km~2。③近15 a来,南充市土地利用/覆被状况指数变化表明,林地和建设用地呈转好趋势(土地利用/覆被状况变化率为正值),耕地呈转差趋势(土地利用/覆被状况变化率为负值)。[结论] 2000—2015年南充市土地利用/覆被变化明显,其中,地形、人口、城市化水平和退耕还林工程等是造成南充市土地利用/覆被变化的主要驱动因素。  相似文献   

6.
基于清单算法的湖北省土地利用碳排放效应和趋势分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
土地利用/覆被变化是仅次于化石燃料燃烧的大气CO2浓度急剧增加的最主要的人为原因,也是影响陆地生态系统碳循环的主要因素。结合国内外低碳经济和低碳土地利用的研究背景和实践,以湖北省为研究区域,采用样地清单法计算2003—2010年间湖北省的土地利用碳排放量,分析不同土地利用方式的碳排放效应和趋势。得出的主要结论如下:(1)湖北省土地利用总碳排放量从2003年的4 921.997万t增加到2010年的9 124.897万t,呈显著上升趋势;(2)耕地和建设用地是主要的碳源。其中耕地的碳排放量成递减趋势,从2003年的265.176万t减少到2010年的262.189万t,建设用地的碳排放量呈快速上升趋势,从2003年的5 194.871万t增加到2010年的9 414.589万t;(3)林地是主要的碳汇,从2003年的536.645万t增加为550.607万t,林地的碳汇功能逐年加强。通过对不同土地利用方式的碳排放效应和趋势研究,为湖北省低碳土地利用结构优化提供了依据。  相似文献   

7.
基于InVEST模型的门头沟区生态系统土壤保持功能研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
人类不合理的土地资源开发所导致的土壤侵蚀成为山区生态系统关注的热点和焦点问题。选择生态涵养与土壤侵蚀并存的北京市纯山区门头沟区为研究区域,在分析2005—2013年门头沟区土地利用与土地覆被变化的时空差异的基础上,采用了InVEST模型对区内生态系统的土壤保持功能进行了定量分析和动态评估。研究表明:(1)2005—2013年,门头沟区耕地、林地和水域、未利用地面积减少,园地、草地、建设用地增加;耕地和园地变化显著,耕地主要转为园地、林地和建设用地;园地主要由耕地和林地转化而来。(2)2005—2013年,门头沟区土壤保持能力和保持量均呈增加趋势,单位面积土壤保持能力由87.41 t/(hm2·a)增加到113.56 t/(hm2·a),土壤保持量增加了377.38万t,土壤侵蚀量减少了23.42万t;受土地利用与土地覆被变化、降雨侵蚀力以及植被覆盖度影响,西北、东北地区土壤保持功能增强,西南地区减弱,东部地区基本不变。(3)不同土地利用与土地覆被类型的土壤保持能力排序为:林地 > 草地 > 未利用地 > 建设用地 > 耕地 > 园地 > 水域;2005—2013年,不同土地利用/覆被类型的单位面积土壤保持能力均呈增加趋势;除耕地外,其他地类的土壤保持总量均呈增加趋势。  相似文献   

8.
贵州省黎平县地表覆被变化引起的生态系统碳储量变化   总被引:2,自引:0,他引:2  
[目的]对贵州省黎平县地表覆被变化引起的生态系统碳储量变化进行评估,为区域碳源和碳汇管理及"大生态"发展目标提供科学依据。[方法]基于黎平县2005,2010和2015年3期土地利用数据,结合CA-Markov模型和InVEST模型碳储量模块,在对土地利用变化趋势进行分析的基础上定量评估了研究区2005—2025年生态系统固碳能力。[结果]①2005—2015年,黎平县耕地、林地、未利用地呈减少趋势,草地、建设用地、水域呈增加趋势。②2015—2025年土地利用整体变化趋势与2005—2015年一致但幅度增大。耕地由2005—2015年的降幅2.37%到2015—2025年的增幅4.21%,整体趋势发生转变;③2015年黎平县生态系统总碳储量和平均碳密度分别为9.12×10~7 t和206.61 t/hm~2。自2005年以来分别下降2.00×10~5 t和0.45 t/hm~2。2025年黎平县碳储量和平均碳密度分别为8.98×10~7 t和203.44 t/hm~2。[结论]黎平县生态系统固碳能力呈减弱趋势,林地的大面积转出和建设用地的扩张是碳储量下降的直接原因,未来应加强对土地利用结构的优化。  相似文献   

9.
陕西省土地利用变化的碳排放效益研究   总被引:15,自引:2,他引:13  
以陕西省为例,运用1989-2008年全省耕地、林地、草地、建设用地的面积数据和全省煤炭、石油、天然气消耗数据以及2006年11个地级市耕地、林地、草地和建设用地面积数据,采用回归分析、IDW插值和Hopfield神经网络对其进行模拟,分析不同土地利用方式的碳排放效益,得出以下主要结论:(1)1989-2008年,全省的碳排放总量大体呈增加的趋势,年均增加178.869万t。(2)建设用地和耕地是主要碳源,林地和草地是主要碳汇。(3)2006年的断面数据表明,陕西省碳排放总量存在明显的区域差异。在3大区域中,关中地区碳排放最大,陕北地区次之,陕南地区最小;在地级市中,渭南市的碳排放量最高,杨陵区的碳排放量最低。(4)土地利用结构与碳排放量存在一定的相互关系。在林地比例不变的情况下,土地利用结构中建设用地和耕地的比例越大,则碳排放量越大。在以上研究结果的基础上,提出土地利用变化中低碳减排的相关建议。  相似文献   

10.
海南岛海岸带土地利用变化及其对碳储量时空演变的影响   总被引:2,自引:2,他引:0  
[目的] 预测未来土地利用/覆盖变化(land use and land cover change,LULCC)及其对生态系统碳储量的影响,为区域土地利用决策和碳管理提供科学依据。[方法] 基于30 m分辨率的海南岛1990,2000,2010,2020年土地利用遥感解译数据,运用ArcGIS与InVEST模型,探究土地利用时空演变及碳储量响应状况,并引入GeoSOS-FLUS模型预测研究区2030年土地利用多情景变化特征及其对未来不同情景下生态系统碳储量的影响机制。[结果] ①1990—2020年研究区耕地、林地、草地和未利用地面积减少,水域和建设用地面积增加。未利用地和耕地面积持续减少,建设用地面积持续增加。②30 a间LULCC导致区域碳储量持续减少,达到1.50×106 t且年变化率为5.00×104 t/a。建设用地的大肆扩张及林地退化是导致碳储量下降的重要原因,“未利用地→草地”为碳储量增加中最明显的图谱变化,“草地→林地(人工林地)”是碳储量减少中最显著的图谱变化。③2020—2030年的3种预测情景中,林地仅在生态优先情景下得到了有效保护,且面积增加了11.91 km2。建设用地在3种预测情景中均呈现不同程度扩张态势,且发展优先情景涨幅最大。[结论] 海南岛大面积高碳密度的天然草地转换为低碳密度的人工林地,高碳区转变为低碳区,区域固碳能力削弱。应采取提高林地、草地等地类比重等一系列的土地利用调控政策,加大区域碳源向碳汇转换的优化发展。  相似文献   

11.
基于青海省土地利用变更调查序列数据,选取耕地增减情况和建设用地占用耕地情况分析青海省耕地的数量变化特点,并从耕地变化区位差异和耕地增减情况差异出发,分析了全省耕地变化的区域差异特征。结合青海省耕地变化的特点和区域差异特征,提出了针对性的耕地管理对策。研究结果表明:(1)耕地资源主要集中在西宁市和海东地区,土地开发整理是青海省耕地增加的主要来源,而耕地减少主要源于生态退耕和建设占用;(2)耕地占用审批以后,耕地占用存在一定的滞后性,这在一定程度上影响了当年耕地占用计划的制定;(3)对于耕地保护工作而言,要始终坚持最严格的耕地保护制度,坚持差异化的耕地利用政策。  相似文献   

12.
青海高原东部农业区耕地流失及其评价   总被引:6,自引:2,他引:4  
为探究中国西部耕地流失规律,该文利用1999年、2009年遥感数据提取青海高原东部农业区耕地变化信息,分析耕地流失量和空间分布,并结合地形数据、经济社会发展基础数据等用 Logistic 方法定量分析耕地流失的主要影响因素。结果表明:1999年至2009年间,青海高原东部农业区耕地面积净减少1393.25 km2,耕地流失1811.78 km2,其中转化为建设用地157.05 km2,退耕还林/草1654.73 km2。坡度>25°的耕地中78.82%已进行了退耕还林/草,说明青海高原东部农业区退耕还林/草成效显著。耕地流失去向评价结果表明,海拔对建设用地扩张的贡献率为-66.46%,坡度对退耕还林/草的贡献率高达91.25%,说明青海高原东部农业区建设占用和生态退耕的合理性。该研究为区域社会经济的可持续发展提供依据。  相似文献   

13.
南京都市农业农地利用碳排放测算及趋势预测   总被引:2,自引:0,他引:2  
王琦  黎孔清  朱利群 《水土保持通报》2017,37(4):288-294,302
[目的]测算南京市都市农业农地利用碳效应,为发展都市农业的其他城市提供可借鉴的低碳经验。[方法]基于化肥、农药、农膜、农用柴油、灌溉、翻耕6个主要方面的碳源,测算南京市1996—2014年的农地利用碳排放量,综合林地、草地、园地3个主要方面的碳汇变化特征,探索农地利用方式变化导致的碳效应。并基于灰色GM(1,1)模型预测南京市农地利用碳排放量趋势。[结果]1996—2014年南京农地利用碳排放量总体呈现"上升—波动—平稳下降"的3阶段特征,纵向来看,2005—2014年林地碳汇、草地碳汇有所下降,但变化趋势不同。横向来看,由于各区承载的城市功能不同,区域碳汇差异较大。从农地利用方式变化的碳效应来看,2000—2008年南京市因生态退耕产生碳汇呈先上升后下降的变化趋势,建设占用导致的碳排放量变化趋势呈现Z字形上升。基于灰色GM(1,1)模型采用等维递补预测方法,预计到2020年该市农地利用碳排放量为1.11×105 t。[结论]南京市农地利用碳排放的变化趋势与经济发展和都市农业发展进程密切相关。林地、草地面积的减少降低了原本不高的碳汇效应,并且由于经济发展与城市建设需要,持续上升的建设占用碳排放对南京市碳效应影响巨大。  相似文献   

14.
基于InVEST模型重庆市建设用地扩张的碳储量变化分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
建设用地的扩张是影响陆地生态系统碳储量变化的重要驱动因素。以重庆市为研究区域,基于重庆市土地利用数据、土壤数据、植被数据,从建设用地扩张的视角,采用InVEST模型,结合收集的碳密度数据,对重庆市2000年、2005年及2010年碳储量的变化进行了分析。结果表明:2000-2010年重庆市土地利用变化显著,建设用地是主要的转入者,共增长1 505.58 km2,其中90%以上的区域来自耕地以及阔叶林,造成碳净损失1.796 Mt。2005-2010年重庆市建设用地变化更加剧烈,这期间建设用地共扩张998.19 km2。建设用地主要是由西部中心逐渐向四周扩张,且增长速率加快。建设用地由2000年的598.88 km2增加到2005年的1 097.27 km2,扩张导致总碳储量减少了1 169 982.18 t,其中阔叶林的碳损失达到72%;2010年建设用地增加至2 095.46 km2,占用耕地以及阔叶林是主要的扩张形式,扩张导致总碳储量减少了1 169 982.18 t。可见,建设用地扩张过程中,碳损失的主要来源为耕地及阔叶林,其次是针叶林、草原、草地等。选择固碳能力较弱的裸地与草甸作为建设用地的扩张目标,有利于重庆市碳储量的保护与增长。  相似文献   

15.
土地覆盖变化是引起陆地生态系统碳源/汇变化的重要原因,研究土地利用转型与碳源/汇关系对优化区域土地利用规划,实现可持续发展与“双碳”目标具有重要意义。运用空间分析技术对碳源/汇的时空变化进行分析,通过预设3种未来发展情景对驻马店市未来碳源/汇变化进行预测。结果表明:(1)驻马店市净碳排放量由2005年的268.13×104 t增加到2020年的578.04×104 t,增加309.91×104 t,呈现逐年增加趋势。(2)驻马店市土地利用转型表现为碳储量减少的过程主要为耕地转为建设用地和林地转为耕地,碳储量增加主要为耕地转为林地、建设用地转为水域。(3)通过灰色模型以及PLUS模型预测驻马店市未来土地利用及碳源/汇的时空变化,预测结果为驻马店市未来净碳排放量持续上升,但在耕地保护情景下上升趋势明显减缓。在保护耕地基础上,驻马店市在未来土地规划中,要控制建设用地向生态用地的扩张,加快农业技术改革,实现低碳循环发展。  相似文献   

16.
基于土地利用变化的安徽省陆地碳排放时空特征及效应   总被引:5,自引:1,他引:4  
土地利用变化是区域碳排放变化的主要驱动力,揭示土地利用变化对碳排放影响对于碳排放政策的制定具有指导意义.然而,经济快速发展区域中土地利用变化对碳排放影响研究仍有限.以安徽省为对象,基于2000-2020年的土地利用变化数据,从碳源/汇角度评估了安徽省净碳排放,分析了碳排放时空特点,从碳足迹、生态承载力和生态赤字3个方面...  相似文献   

17.
为了研究矿区土地复垦与生态重建对陆地生态系统碳素生物地球化学循环的影响,以平朔安太堡露天煤矿为研究对象,通过遥感影像解译,对矿区1976-2009年33a期间的土地利用类型与碳汇量变化进行了研究。结果表明:1)由于采矿活动和土地复垦工程的交互影响,矿区5224.98hm2范围内土地利用类型发生了巨大变化:3346.35hm2的耕地和906.45hm2的林地全部转化为工业广场、剥离区、露天矿坑、未复垦的排土场和已复垦的排土场,其中复垦面积为1167.72hm2;2)矿区生态系统的碳汇量和碳汇价值,分别由1976年的602040.22t和63214.22万元,下降为2009年的351173.50t和36873.22万元;3)1990-1996年和2001-2005年期间,矿区生态系统碳汇量分别有所上升。通过设置研究区域在33a间"全部废弃地未复垦"、"全部废弃地常规复垦"以及"全部废弃地生态复垦"3种情景模拟,得出碳汇量分别为62279.57t、961622.2t和1250108.86t,说明采取科学的土地复垦与生态重建措施,有利于整个矿区生态系统碳汇量的增加。  相似文献   

18.
该文分析了青海省2000—2008年期间耕地变化的特征及影响耕地变化的主要驱动力。基于青海省土地利用变更调查序列数据,选取了耕地总量、人均耕地变化、耕地增减情况等指标分析了青海省耕地的数量变化特点,选取动态度差异指标,分析了全省耕地变化的区域差异特征。结合青海省耕地变化的特点和区域发展的特征,采取定性分析与定量分析相结合的方法,从耕地保护政策、生态退耕工程、土地开发整理工程、重大建设工程、人口与民族因素和城镇化进程6个方面分析了耕地变化的驱动力。根据耕地变化的特征和主要的驱动力,在耕地管理层面建议坚持最严格的耕地保护制度,加大土地整理的力度,坚持差异化的耕地保护政策,协调重大建设工程对耕地的占用。  相似文献   

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