基于土地利用变化的县域碳收支空间格局预测

发布时间：2024-10-28 20:20

　　 【目的】土地利用/覆被变化是引起全球碳排放的主要原因之一,通过预测土地利用变化评估未来县域尺度碳排放空间格局对于制定区域减排政策具有重要意义。【方法】基于2005—2020年重庆市渝北区土地利用数据及CLUE-S模型预测2025—2030年该区土地利用变化及碳收支时空动态。【结果】2005—2030年渝北区耕地面积将持续减少4.57×10～4hm²,林地面积呈现"增加-减少"反复波动的趋势,面积净增长2 293.8 hm²;水域及未利用地面积略有增加;建设用地扩张最明显,面积增长3.32×10～4hm²,整体扩张强度为0.92%。人类活动影响指数（HAI）呈先降低后增长的趋势,其值在2020年最低（0.49）,并在2030年最高（0.54）。渝北区耕地的碳汇功能和建设用地能源消费分别是该区碳吸收和碳排放的主要来源。渝北区碳吸收随耕地面积减少而逐渐降低,2005—2030年碳吸收由2.17×10～5t逐渐降低为1.43×10～5t,而碳排放却由2.07×10～5t逐渐增加到1.02×10～6t,导致渝北区净碳排放量由-1....

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【部分图文】：

以2005年、2010年、2015年和2020年连续4期渝北区土地利用/覆被数据及多种自然、社会驱动因素（海拔、坡度、坡向、距道路距离、距城镇点距离）作为CLUE-S模型所需数据，并从重庆市统计年鉴中获得渝北区常住人口、能源消费等社会经济数据，用以估算渝北区碳收支（表1）。渝北区....

在应用CLUE-S模拟结果之前，需要先使用卡方检验评估马尔科夫链模型对未来各类土地面积的模拟结果，并使用Kappa检验来验证CLUE-S模型对各地类空间格局的模拟能力，见表3公式（8、9）。根据渝北区2015年、2020年土地利用格局、土地利用面积转移矩阵、各地类与对应驱动因子的....

时间序列土地利用类型面积变化揭示了渝北区土地利用结构动态（图3）。2005—2030年渝北区耕地面积减少4.57×104hm2，所占全区面积的比重由71.86%减小到40.37%，减少幅度最大；而林地面积则呈现增加、减少、再增加和再减少的反复趋势，2030年林地面积相比于2005....

本文基于近期土地利用转移矩阵及马尔科夫链模型预测未来渝北区土地利用需求。马尔科夫链适用于随机波动较大的数据序列预测，计算简便而且预测结果通过了卡方检验，准确性较高。基于未来土地利用需求CLUE-S进一步模拟出未来10年土地利用类型的空间分布格局，通过Kappa检验可知，预测结果与....

本文编号：4008413