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环境科学 2025年第4期46卷 1951-1963页

作者：杨鸿魁张乐乐刘晓洋杨明新李有三青海师范大学地理科学学院青海省自然地理与环境过程重点实验室西宁810008 中国地质调查局西宁自然资源综合调查中心西宁810021

土地利用类型的变化严重影响区域碳储量的空间分布格局,探究未来情景下土地利用状况可为内陆干旱区土地利用结构空间优化、碳收支平衡及可持续发展提供重要参考.以海西州2000年、2010年和2020年土地利用类型为基础数据,分析了研究区20 ... 详细信息

土地利用类型的变化严重影响区域碳储量的空间分布格局,探究未来情景下土地利用状况可为内陆干旱区土地利用结构空间优化、碳收支平衡及可持续发展提供重要参考.以海西州2000年、2010年和2020年土地利用类型为基础数据,分析了研究区20 a土地利用变化特征,并采用plus-invest模型结合13个驱动因子来模拟预测2030年自然发展情景、生态保护情景和城镇发展情境下的土地利用和碳储量时空分布特征.结果表明:①2000~2020年海西州主要土地类型以草地和未利用地为主,草地面积持续减少,主要向未利用地和建设用地发生转移,其他地类面积呈增加趋势.②相比2020年,2030年自然发展情景林地面积减少204.86 km^(2),降幅达24.18%,草地减少4167.02 km^(2).生态保护情景下,林地和草地面积分别增加55.47 km^(2)和929.41 km^(2).城镇发展情景下建设用地面积为672.84 km^(2),增幅达17.34%.③2000~2020年总碳储量共计减少162.04×10^(6) t,呈持续下降的趋势.碳储量高值分布在研究区东部及南部,低值主要分布在柴达木盆地及周缘.④2030年,生态保护情景较自然发展情景、城镇发展情景碳储量分别增加84.78×10^(6)和86.16×10^(6) t,表明生态保护可以有效增加研究区碳储量.研究结果可以为海西州土地利用合理规划和区域协调发展提供数据支撑.

关键词：土地利用类型碳储量 plus-invest模型海西州 2030年多情景

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耦合plus-invest模型的兰州市土地利用变化及碳储量经济价值估算

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地理科学 2025年第2期45卷 339-348页

作者：雷馨海新权甘肃农业大学财经学院甘肃兰州730070

构建土地利用耦合模型(plus-invest),分析2000—2020年兰州市土地利用和碳储量时空差异,预测2030年兰州市“自然发展(BAU)、城镇发展(RED)、耕地保护(CPS)和生态保护(EPS)”4种发展模式下土地利用变化与碳储量时空差异,结合复利现值/终... 详细信息

构建土地利用耦合模型(plus-invest),分析2000—2020年兰州市土地利用和碳储量时空差异,预测2030年兰州市“自然发展(BAU)、城镇发展(RED)、耕地保护(CPS)和生态保护(EPS)”4种发展模式下土地利用变化与碳储量时空差异,结合复利现值/终值公式估算2000—2030年兰州市碳储量经济价值。结果表明:2000—2020年兰州市土地利用变化以草地面积减少和建筑用地面积增加为主,20 a碳储量损失61.77万t;除EPS模式碳储量增加5.09万t,2030年其他模式与2020年相比碳储量均有不同程度损失,其中RED模式碳储量损失最多,为56.46万t;通过复利现值法得到2000—2020年兰州市碳储量经济价值增加10.3亿元,主要归因于碳价格在时间尺度上大幅增加。与2020年碳储量经济价值相比,EPS模式下碳储量经济价值最高,为34.58亿元,是研究区最优发展模式。研究对预测未来碳储量及经济价值的变化对社会经济的可持续发展和实现碳中和目标具有重要的意义。

关键词：土地利用碳储量 plus-invest模型碳储量经济价值

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基于plus-invest模型的博斯腾湖流域碳储量时空演变及预测

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农业资源与环境学报 2025年

作者：李大强张飞云李倩周红涛李建强周心莹新疆农业大学公共管理学院(法学院) 中国科学院新疆生态与地理研究所新疆干旱区水循环与水利用重点实验室天山积雪雪崩新疆野外科学观测研究所

探究生态环境脆弱的干旱区流域土地利用变化对碳储量的影响，对维护生态平衡和生态系统服务的发展有重要意义。本研究通过耦合plus与invest模型，采用1990、2000、2010年和2020年四期土地利用数据，并通过模拟2030年在3种不同情景下土... 详细信息

探究生态环境脆弱的干旱区流域土地利用变化对碳储量的影响，对维护生态平衡和生态系统服务的发展有重要意义。本研究通过耦合plus与invest模型，采用1990、2000、2010年和2020年四期土地利用数据，并通过模拟2030年在3种不同情景下土地利用变化情况，对博斯腾湖流域碳储量的时空变化进行模拟和分析。结果表明：1990—2020年博斯腾湖流域碳储量以4.6%的速度呈线性增长，碳储量增加1.787×107t，耕地面积增加是博斯腾湖流域碳储量上升的主要原因。1990—2020年，博斯腾湖流域碳储量高值区域主要分布于西部、北部和西北部天山山脉和开都河周围海拔较高的地区以及博斯腾湖和中南部的879～1299 m的耕地以及2600～3300 m的草地区，并逐渐向高海拔地区扩张；碳储量低值区集中于中部、东南部和西南部的焉耆盆地、绿洲平原和孔雀河地区879～1600 m的裸地区，并逐步缩减。3500 m以上区域碳储量呈增长趋势，冰雪、裸地等低碳储量用地转化为草地、林地、水域等高碳储量用地是碳储量增加的主要原因。2030年3种碳储量仍呈增加趋势，上升幅度表现为SD（可持续发展情景）＞BAU（自然发展情景）＞ED（经济发展情景）；研究区3500 m以上区域碳储量变化趋势延续2020年的变化特征。冰雪对碳储量增加的间接影响不容忽视。

关键词：碳储量时空演变 plus-invest模型土地利用变化博斯腾湖流域

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基于plus-invest模型的新疆土地利用碳排放与碳储量时空演变分析及模拟

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农业资源与环境学报 2025年

作者：李建强张飞云李倩滕伦李大强周心莹新疆农业大学公共管理学院(法学院) 中国科学院新疆生态与地理研究所新疆干旱区水循环与水利用重点实验室天山积雪雪崩新疆野外科学观测研究站

土地利用变化对区域碳循环影响显著，研究土地利用碳排放、碳储量时空演变格局及平衡状况对优化土地利用结构和助力“双碳”目标具有重要理论和现实意义。本研究基于新疆土地利用数据，使用土地利用碳排放测算模型、invest模型和plus模... 详细信息

土地利用变化对区域碳循环影响显著，研究土地利用碳排放、碳储量时空演变格局及平衡状况对优化土地利用结构和助力“双碳”目标具有重要理论和现实意义。本研究基于新疆土地利用数据，使用土地利用碳排放测算模型、invest模型和plus模型计算并分析2000—2020年新疆土地利用碳排放、碳储量及其关系的时空演变规律，并预测未来土地利用和碳排放、碳储量的时空变化趋势。结果表明：2000—2020年新疆碳排放量以824.78万t·a-1的速度增加，建设用地能源消耗对碳排放贡献率达95%。2000—2020年新疆土地利用总碳储量呈现出“先增加，后减少，再增加”的波动增加趋势；草地对碳储量贡献最大，约为47%。2000—2020年新疆总体处于碳汇状态，土地利用碳排储比均小于0.02。局部碳排储比最大值可达5.42，位于经济发展水平较高的城市地区，且其范围呈现扩大趋势。建设用地是导致局部碳排储比变化的直接原因，但是2000—2020年建设用地面积的增加（108.48%）远低于建设用地碳排储比的增加（625.57%）。自然发展、生产建设、生态保护三种情景下，未来新疆碳排储比增速分别为每10年0.0228、0.0275、0.0221，2060年局部碳排储比最大值高达21.32。生产建设活动会导致碳失衡加剧，生态保护措施有利于缓解排储比增长，但作用有限。未来想要实现“双碳”目标，在控制建设用地范围的同时，必须重点管控单位面积建设用地的碳排放量。

关键词：土地利用碳源汇碳平衡 plus-invest模型新疆

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基于plus与invest模型的新疆碳储量变化及预测

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环境科学 2025年第1期46卷 378-387页

作者：杨顺法昝梅袁瑞联陈治中孔晶晶薛聪周佳翟莉莉新疆师范大学地理科学与旅游学院乌鲁木齐830054 新疆干旱区湖泊环境与资源重点实验室乌鲁木齐830054

土地利用变化是造成陆地生态系统碳储量变化的主要原因,研究干旱区不同土地利用类型碳储量变化的影响机制,模拟未来不同情景下土地利用和碳储量的变化,有助于为干旱区制定科学的土地利用政策从而推动该区域高质量可持续的发展.基于2000~... 详细信息

土地利用变化是造成陆地生态系统碳储量变化的主要原因,研究干旱区不同土地利用类型碳储量变化的影响机制,模拟未来不同情景下土地利用和碳储量的变化,有助于为干旱区制定科学的土地利用政策从而推动该区域高质量可持续的发展.基于2000~2020年新疆土地利用数据,耦合plus-invest模型分析了2000~2020年新疆土地利用和碳储量的时空变化特征,并预测了自然发展(Z1)、经济发展(Z2)、可持续发展(Z3)、耕地保护发展(Z4)和生态保护发展情景(Z5)下的2030年新疆土地利用和碳储量变化.结果表明:①2000~2020年间,新疆碳储量总值呈现出先减少后增加的总体减少趋势,共减少4.2682×108 t,草地大量退化成未利用地是新疆碳储量减少的主要原因.②不同土地利用类型碳储量变化贡献率分析表明,耕地、林地、草地、水域和未利用地碳储量变化主要影响因素为自然因素,建设用地碳储量变化主要影响因素为人文经济因素.新疆碳储量变化的原因是自然和人文经济因素共同影响的结果.③与2020年相比,新疆2030年5种发展情景下碳储量都保持增加趋势,其中可持续发展情景(Z3)下碳储量增加值最多为66.7236×106 t,该发展情景是未来提高新疆碳储量保证经济发展最优的模式.以上研究结果可以为新疆未来国土空间规划和实现“碳中和”目标提供理论依据.

关键词：土地利用碳储量 plus-invest模型新疆贡献率分析

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黄土高原生态系统碳储量情景模拟与驱动因素——基于plus–invest-Geodector模型的研究

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中国环境科学 2025年第4期45卷 2159-2170页

作者：刘康张寒张道军郑伟伟张超正西北农林科技大学经济管理学院陕西杨凌712100 中国地质大学(武汉)公共管理学院湖北武汉430074

以我国重要生态屏障黄土高原为案例地,借助plus模型预测2030年不同发展情景下的土地利用格局,运用invest-Geodector模型对生态系统碳储量时空变化及驱动因素展开分析,研究结果表明:(1)自然增长与生态保护情景下耕地面积将减少,耕地保护... 详细信息

以我国重要生态屏障黄土高原为案例地,借助plus模型预测2030年不同发展情景下的土地利用格局,运用invest-Geodector模型对生态系统碳储量时空变化及驱动因素展开分析,研究结果表明:(1)自然增长与生态保护情景下耕地面积将减少,耕地保护情景下草地面积大幅减少,林地与水域在三种情景下均得到了有效保护.(2)自然发展、生态保护、耕地保护情景下生态系统碳储量分别为4.922,5.021,4.922Pg;相比2020年分别增加8.07,37.22,8.07Tg.碳储量具有明显的空间异质性,秦岭北麓、太行山、吕梁山等区域碳密度高,鄂尔多斯市及其周边区域碳密度低.地类数量变化与地类转换对碳储量增减变化有重要影响.综合来看,生态保护情景更符合研究区未来发展需求.(3)坡度与降水是影响生态系统碳储量的核心因素,坡度、土壤类型或年均气温与其他因素的交互作用是驱动碳储量区域差异及变化的主导因素组合.

关键词：生态系统碳储量情景模拟驱动因素 plus-invest模型地理探测器黄土高原

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基于plus-invest模型的中国西南喀斯特地区碳储量变化及预测研究

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南方农机 2025年第7期56卷 67-70页

作者：娄晶智贵州师范大学地理与环境科学学院贵州贵阳550025

【目的】研究中国西南喀斯特地区碳储量的变化及趋势,对于实现区域生态环境保护和国家“双碳”目标具有重要意义。【方法】基于2000—2020年土地利用数据,采用plus-invest模型,分析了中国西南喀斯特地区的土地利用与碳储量变化,并预测了... 详细信息

【目的】研究中国西南喀斯特地区碳储量的变化及趋势,对于实现区域生态环境保护和国家“双碳”目标具有重要意义。【方法】基于2000—2020年土地利用数据,采用plus-invest模型,分析了中国西南喀斯特地区的土地利用与碳储量变化,并预测了2030年在自然发展、耕地保护和生态保护3种情景下的中国西南喀斯特地区碳储量变化。【结果】1)碳储量总体呈现先增后减趋势,耕地和草地持续减少,林地和建设用地等显著增加;2)自然因素对碳储量变化的贡献大于人文经济因素,其中DEM的贡献最大;3)2030年生态保护情景下研究区碳储量增加最多,生态保护情景是提升区域碳储量的最佳选择。【结论】通过科学合理的土地利用规划和实施有效的生态保护措施,可以显著提升中国西南喀斯特地区的碳储量。本研究能为中国西南喀斯特地区的国土空间规划、区域生态环境保护和国家“双碳”目标的实现提供一定理论依据。

关键词：碳储量土地利用 plus-invest模型喀斯特贡献率分析

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基于plus-invest模型的洮河流域土地利用与生境质量变化多情景模拟

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中国林业经济 2025年第01期 67-82页

作者：柴悦许艳柴璐王永强甘肃农业大学管理学院兰州理工大学土木工程学院

土地利用变化对生境质量演变具有重要影响,探究不同情景下土地利用变化对生境质量的影响,为区域生态保护和土地资源可持续利用提供建议。本研究采用“历史分析-情景模拟-空间评估”框架,基于洮河流域2000—2020年历史土地利用数据,对过... 详细信息

土地利用变化对生境质量演变具有重要影响,探究不同情景下土地利用变化对生境质量的影响,为区域生态保护和土地资源可持续利用提供建议。本研究采用“历史分析-情景模拟-空间评估”框架,基于洮河流域2000—2020年历史土地利用数据,对过去20年流域土地利用变化及生境质量时空演变特征进行分析的基础上,整合plus-In VEST模型与空间自相关方法,系统解析不同情景下洮河流域土地利用与生境质量的时空演变及空间集聚特征。结果表明:(1)洮河流域过去20年土地利用变化主要表现为耕地和林地的相互转换,草地动态变化频繁,水域面积显著减少,建设用地和未利用地面积有所扩张,其生境质量处于一般水平且呈现先下降后上升的变化趋势。(2)到2030年,在自然发展情景和生态保护情景中,均呈现出耕地减少、林地、水域增加的趋势;在自然发展情景和耕地保护情景下,建设用地面积扩张明显,而草地面积减少最显著;综合来看,不论在何种情景中,草地和未利用地面积均呈现出稳定的减少态势。(3)2030年不同情景下洮河流域平均生境质量指数相较于2020年均有所提高,不同情境下生境质量指数排名从高到低依次为生态保护情景>自然发展情景>耕地保护情景,在生态保护情境下高—高集聚和低—低集聚区域减少明显,低—高集聚区域明显由流域东北部向中部开始扩散。未来积极践行生态保护举措是洮河流域推进可持续发展的最优路径。

关键词： plus-invest模型空间自相关土地利用变化模拟生境质量变化洮河流域

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基于plus-invest模型的大兴安岭农林交错区碳储量时空变化及驱动力分析

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农业工程学报 2024年第21期40卷 232-241页

作者：李斯佳王冰王子昊张秋良内蒙古农业大学林学院呼和浩特010019 内蒙古大兴安岭森林生态系统国家野外科学观测研究站根河022350

通过分析林地与耕地交错地带的土地利用时空变化及其对碳储量的影响,探索提升碳汇能力的有效途径。该研究运用plus-invest模型,以及地理探测器(Geodetector)的分析方法,对大兴安岭农林交错区1990-2030年土地利用时空变化对陆地生态系统... 详细信息

通过分析林地与耕地交错地带的土地利用时空变化及其对碳储量的影响,探索提升碳汇能力的有效途径。该研究运用plus-invest模型,以及地理探测器(Geodetector)的分析方法,对大兴安岭农林交错区1990-2030年土地利用时空变化对陆地生态系统碳储量时空变化特征的影响,并分析其碳储量变化的驱动因素。结果表明:1)1990-2020年,土地类型的转出面积较多的是林地、草地与耕地;转入率占比较高的分别是裸地75.00%、水体61.33%、不透水面61.15%。到2030年,自然保护和生态保护情景下林地和草地面积显著增加;耕地保护情景增加耕地和草地面积,林地面积减少;城市发展情景中,耕地面积减少。2)研究区碳储量在过去20年中总体呈下降趋势,共减少了6.081×10^(7)t,林地碳储量减少最多,其次为草地和耕地,不透水面的碳储量有所增加;与2020年相比,2030年不同情景下的碳储量,除耕地保护情景外,其他情景下均呈增加趋势,耕地保护、自然发展、生态保护、城市发展情景下碳储量总量分别为1.555×10^(9)、1.562×10^(9)、1.562×10^(9)和1.561×10^(9)t;3)高程、人口、坡度是研究区碳储量空间分异的主要驱动因子;且各驱动因子间的交互作用强度均强于单一因子,其中坡度和人口密度交互效应最为显著为0.74。该研究揭示了大兴安岭农林交错区碳储量时空变化特征以及驱动力,以及模拟未来不同情景下的碳储量,研究结果可为研究区土地利用合理规划及碳汇能力提升提供数据支撑。

关键词：碳储量多情景模拟农林交错区 plus-invest模型地理探测器

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基于plus-invest模型碳储量时空演变及驱动因素分析——以纳帕海流域为例

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中国环境科学 2024年第9期44卷 5192-5201页

作者：张爽高启晨张戎宋晨珲栗忠飞西南林业大学生态与环境学院云南昆明650224 中国石油集团安全环保技术研究院有限公司北京102200

以纳帕海流域为例,利用plus-invest模型和地理探测器等方法,对过去20a和未来不同情境下该流域的土地利用变化、碳储量时空演变规律以及空间分异驱动因素进行了深入分析.研究结果表明:(1)2000~2020年,水域、建设用地面积分别增加143.98%... 详细信息

以纳帕海流域为例,利用plus-invest模型和地理探测器等方法,对过去20a和未来不同情境下该流域的土地利用变化、碳储量时空演变规律以及空间分异驱动因素进行了深入分析.研究结果表明:(1)2000~2020年,水域、建设用地面积分别增加143.98%、451.86%,耕地、草地面积分别减少61.37%、20.53%,耕地和草地主要转化为建设用地,部分草地也转化为林地;(2)纳帕海流域碳储量在过去20a中总体呈现下降趋势,共减少了0.63×10^(6)t,草地和耕地的下降和建设用地的增加是碳储量减少的主要原因;(3)与2020年相比,未来2035年不同情景下的碳储量,除自然发展和耕地保护情景外,其他情景下均呈增加趋势,碳储量总量分别为18.11×10^(6)t,18.17×10^(6)t,18.29×10^(6)和18.31×10^(6)t;(4)DEM(0.533),年均温(0.442)和NDVI(0.365)是驱动纳帕海流域碳储量空间分异的主导因子;(5)各驱动因子间的交互作用强度均强于单一因子,其中协同作用最强的是DEM与NDVI协同影响类型(0.633).研究结果可为纳帕海流域土地利用合理规划及碳汇功能提升提供数据支撑.

关键词：碳储量驱动因子 plus-invest模型地理探测器纳帕海流域

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