土地生态系统固碳释氧价值量动态测评精品资料Word下载.docx
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陕北地区是黄土高原水土流失最为严重的区域之一,陕北地处干旱―半干旱地区,降雨量小,水资源缺乏,水土流失、沙漠化严重,植被稀疏,生态环境十分脆弱,易破坏、难恢复。
陕北也是中国能源资源主要产区之一,蕴藏着丰富的煤炭、石油、天然气,已探明储量巨大,分布集中,资源开发远景相当可观。
在能源优势的支撑下,该区域正在成为中国西煤东运、西气东输的重要补给地与能源重化工基地。
能源资源的开发对陕北地区原本十分脆弱的生态环境造成了巨大的破坏,使得局部地区生态环境更加恶化。
另一方面,能源经济也促进了地区的快速发展,积聚了大量资金,为地区大力度生态建设提供了可能。
由于植被生产力对气候、土壤、植物自身的生理过程等因素很敏感,所以通过改进的CASA模型,以栅格为单元,估算陕北净第一生产力(netprimaryproductivity,NPP),根据光合作用方程及成本核算,计算出每个栅格生态系统固定CO2和释放O2的物质量、价值量,并分析其变化特征,为陕北地区生态修复提供参考,为可持续发展提供决策支持。
1数据来源与研究方法
1.1数据来源数据包括陕北地区1981-2010年GIMMS-NDVI3g,1980年LandsatMSS、1990年、2000年LandsatTM、2010年LandsatETM+,2000-2010年MODIS-NDVI数据及1980-2010年逐月气象数据(包括降水量、气温和太阳总辐射)。
GIMMS-NDVI3g数据是美国国家航天航空局推出的最新全球植被指数变化数据,空间分辨率为8km,时间分辨率为15天,数据集时间序列为1981-2011年。
MODIS-NDVI数据来源于LandProcessesDis-tributedActiveArchiveCenter(LPDAAC)的MYD13Q1,空间分辨率为250m,时间分辨率为16天。
最终的NDVI时间序列数据是经过两种NDVI数据以及Landsat数据计算得到的NDVI插补而来,本文采用线性回归、小波变化及人类视觉系统的图像融合新算法来生成融合图像,融合后的数据的空间分辨率为1000m,用于估算NPP。
通过IDRISI软件的Kohonen自组织神经网络分类法,将1980年、1990年、2000年和2010年陕北地区的Landsat数据分类成耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6类,用于分析土地利用变化对固碳释氧价值量的影响。
陕北及其周边共分布38个气象站点,气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网。
1.2NPP估算NPP的估算方法包括气候生产力模型、生理生态过程模型、光能利用模型估算等,其中利用光能利用模型进行NPP估算已经成为一种全新手段。
光能利用模型主要基于遥感数据来模拟植被NPP,CASA是其代表模型之一,该模型所用到的数据可以通过遥感数据进行估算,数据获取简单,并且可以获得NPP的季节以及年际动态变化规律,适合在区域与全球尺度进行NPP的估算。
基于改进的CASA模型对陕北地区的NPP进行估算,进而得到陕北地区的固碳释氧价值量。
改进的CASA模型考虑了不同植被覆盖类型对NPP估算的影响,并计算出各植被覆盖类型的比值植被指数最大值,再实现FPAR的估算。
该模型还结合温度、降水、太阳净辐射数据,模拟出陕北地区的地表蒸散量,进一步得到水分胁迫因子,从而实现估算NPP的可靠性和可获得性,并简化了计算过程,使得估算具有可操作性。
NPP是绿色植物在单位时间和单位面积内,从光合作用产生的有机物中扣除自养呼吸后剩余的有机质。
由于光能利用模型所需数据容易获得,且考虑到植被覆盖度等参数的差异,为了使测算结果更为准确,所以选用光能利用模型对NPP进行估算[12],具体模型。
1.3固碳释氧价值量变化特征根据光合作用方程式,植被每生产1kg有机物,固定1.63kgCO2,所以根据计算得到的陕北NPP便可以计算出陕北生态系统固定的CO2和释放O2的物质量。
本文采用的CO2造林成本为260.90元/t,O2的造林成本和工业制氧成本分别为352.93元/t和0.4元/kg的平均值[。
标准差可以反映一个时间序列数据随时间变化的离散程度。
标准差越大,说明研究时段内数据的波动性越大。
但是,标准差只表示变化的幅度而不能体现变化的方向,所以又进行了Theil-Sen趋势分析。
近年来Theil-Sen趋势与Mann-Kendall已经被广泛应用在时间序列数据上,具体公式参考相关文献,该方法既不受异常值的影响[19],也不用服从一定的分布,结果更为科学、可信。
所以结合这两种方法对固碳释氧价值量的变化趋势进行分析。
Hurst指数(H)最早是由英国水文学家在研究尼罗河水库流量和储存能力的关系时提出,随后在水文学、经济学、气候学等领域有着广泛的应用。
Hurst指数的具体公式参考相关文献[24]。
如果0.5<
H<
1,时间序列呈持续性,长程相关。
如果H=0.5,时间序列呈随机性,随机游走,无长程相关。
如果0<
0.5,时间序列呈反持续性,即过去的变量与未来的增量呈负相关,具有逆转性。
H值越接近于0,其反持续性越强;
H值越接近1,其持续性越强。
1.4固碳释氧价值量对气候要素的响应以栅格为单元,计算年际固碳释氧价值量与年际降水量和年均温的偏相关系数,来反映植被固碳释氧价值量与气候要素的相关程度。
利用逐个栅格逐年植被固碳释氧价值量与年降水和年均温的偏相关系数的t检验进行对比,并结合t检验的临界值判断植被固碳释氧价值量变化的影响因素,如表1所示。
小波相似性分析是研究时间序列多尺度相似性的一种新的信号分析方法,通过对两时间序列进行连续小波分解后在时频空间计算局部相位,并以各尺度上局部相位的余弦作为序列相似性的度量。
由于该方法基于多尺度分析框架并考虑局部相位,可较好地再现两序列不同时间尺度上的相似性的同时保持局部的细节特征,进而揭示两序列间多尺度的相互作用关系[25]。
2结果分析
2.1陕北土地生态系统净第一生产力测评根据朱文泉等的估算结果,水域的NPP的数值应该为0[12],但是本文中水域的NPP的数值却较高,可能是遥感数据空间分辨率、混分像元等因素的影响造成的,所以本文未考虑水域的估算结果。
对陕北地区1980-2010年各年的NPP物质量进行了估算,并对1980年、1990年、2000年和2010年各种土地利用类型NPP及固碳释氧物质量与价值量进行分析。
表2中土地利用面积变化反映出,耕地、草地在1980-1990年、1990-2000年与2000-2010年这三个时段均呈增―减―减的变化特征,耕地与林地的减―增―增的特征正好相反,这主要是由于20世纪90年代末期退耕还林政策实施的结果;
草地的增―减―减特征主要由全球变暖导致的地表蒸发量增加以及不合理灌溉等因素引起的;
建设用地主要以侵占其他土地类型为主要方式而呈增长趋势。
从NPP均值来看(表2),不同土地利用差异性较大,1980年、1990年、2000年与2010年NPP的大小排序均为:
林地>
草地>耕地>建设用地>
未利用地。
从NPP总量来看(表2),1980年、1990年、2000年与2010年NPP的物质量分别为303588.90t、314407.15t、296301.98t和411667.26t,1980-2010年呈增―减―增的变化特征,30年内NPP物质量上升了35.60%,其中1980-1990年NPP物质量增加了3.56%,除林地和未利用地NPP物质量减小外,其他土地利用类型NPP物质量均在增加;
而1990-2000年NPP物质量减少了5.76%,除未利用地的NPP物质量增加外,其他土地利用类型NPP物质量均呈下降趋势;
2000-2010年NPP物质量增加了38.93%,各土地利用类型的NPP物质量均呈明显增加趋势。
1980年与2010年NPP总量排序为草地>林地>耕地>未利用地>
建设用地,1990与2000年NPP排列顺序为草地>耕地>林地>未利用地>
建设用地,这是由各个土地利用类型的面积和NPP的高低决定的。
2.2陕北土地生态系统固碳释氧物质量测评由于固碳释氧的物质量是由NPP计算而来,所以各类土地利用类型固定CO2的物质量与释放O2的物质量的差异及变化特征与NPP总量相同(表3)。
1980年、1990年、2000年和2010年陕北地区生态系统固定的CO2的物质量分别为49485024.3t、51248293.7t、48297256.7t和67101656.0t。
1980年、1990年、2000年和2010年释放O2的物质量分别为36430749.6t、37728824.3t、35556308.1t和49399929.2t。
1980-1990年固碳释氧物质量均增加3.56%,1990-2000年固碳释氧物质量均减少5.76%,2000-2010年固碳释氧物质量均增加38.93%。
从整体来看,1980-2010年固碳释氧物质量增加了35.60%。
不同土地利用类型固碳释氧物质量排序为:
草地>林地>耕地>未利用地>
建设用地。
2.3陕北生态系统固碳释氧价值量变化的空间差异1980年、1990年、2000年和2010年陕北地区固碳释氧价值总量分别为267.208×
108元、276.725×
108元、260.796×
108元和362.318×
108元。
1980-1990年固碳释氧总价值增加了9.517×
108元,1990-2000年固碳释氧总价值下降了15.929×
108元,2000-2010年上升了101.522×
1980-2010年固碳释氧总价值增加了95.110×
图1a为陕北地区生态系统固碳释氧价值量的30年平均值的空间分布。
陕北地区1980-2010年固碳释氧价值量的标准差介于222.3~4817.2之间,空间分布上陕北地区南部和北部府谷县和神木县的标准差较大,表明该区域固碳释氧价值量变化的波动性较强;
其次是陕北东部较高波动性向较低波动性过渡的区域;
而陕北西北部标准差较小,表明该区域固碳释氧价值量的年际变化较为平缓(图1b)。
从土地利用类型来看(表4),标准差排序为:
草地>
耕地>
未利用地>
陕北南部子午岭和黄龙山在极锋北移的情况下,降水量高度集中在夏季,属半湿润气候,主要以落叶阔叶林为主,NPP相对较高,因此固碳释氧价值量较高,而这种植被高覆盖度区的NPP很容易受气候等自然因素以及人类活动的影响发生变化(图1a),所以波动性较强;
位于陕北北部的府谷县和神木县境内的神府煤田是中国已探明的最大煤田,煤炭的开发造成的塌陷、污染、植被破坏以及本身的生态环境的脆弱性,与1999年以来退耕还林以及“十五”期间加强污染防治水平等措施形成了矛盾冲突,使得生态系统固碳释氧价值量波动性较强。
近30年来,陕北地区固碳释氧价值量的平均变化率和Hurst指数分别为25元•hm-2•a-1和0.73,反映出陕北地区固碳释氧价值量总体上呈持续增加趋势。
从图1c可以看出,陕北地区固碳释氧价值量增加的区域主要分布在榆林中北部地区,且大部分呈可持续增加趋势(图1d),增加
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