何　濤，孫玉軍（.北京林業(yè)大學 林學院，北京 00083；2.浙江農(nóng)林大學 浙江省林業(yè)智能監(jiān)測與信息技術研究重點實驗室，浙江 臨安3300）

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基于InVEST模型的森林碳儲量動態(tài)監(jiān)測

何濤1,2，孫玉軍1
（1.北京林業(yè)大學 林學院，北京 100083；2.浙江農(nóng)林大學 浙江省林業(yè)智能監(jiān)測與信息技術研究重點實驗室，浙江 臨安311300）

摘要：森林碳儲量主要通過地面調(diào)查數(shù)據(jù)來估算，存在著統(tǒng)計工作量大，建模復雜度高等難點。如何快捷、準確地估測森林碳儲量一直是國內(nèi)外林業(yè)領域研究的熱點和難題。結合遙感圖像監(jiān)測尺度大和InVEST模型輸入?yún)?shù)少的特點，提出一種基于InVEST模型結合遙感圖像估測森林碳儲量的方法。該方法根據(jù)森林類型碳儲量信息和相應的柵格數(shù)據(jù)，利用InVEST模型估測區(qū)域森林碳儲量，然后通過比對多期遙感數(shù)據(jù)估測出的碳儲量得出該區(qū)域碳儲量變化，從而實現(xiàn)森林碳儲量的動態(tài)監(jiān)測。對浙江省慶元縣2009年的碳儲量進行了估算和繪圖，根據(jù)行政區(qū)劃圖可估算出鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）和村級的碳儲量。實驗分別對坑西村2009年和2014年的碳儲量進行了估算，根據(jù)基于碳庫差別的方法實現(xiàn)了碳儲量動態(tài)監(jiān)測。實驗結果表明：①慶元縣2009年的森林碳儲量為3.274 3×107Mg；②坑西村2009年到2014年碳儲量增加了1.780 3×104Mg。相比不對森林類型進行細分的森林平均碳密度，將各森林類型平均碳儲量和森林類型年度碳匯量引入到森林碳儲量監(jiān)測中，使得森林碳儲量的估測精度得到了提升。另外，提出的森林碳儲量動態(tài)監(jiān)測可實現(xiàn)對縣、鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）和村級的監(jiān)測，具有模型輸入數(shù)據(jù)量少和輸出結果可視化的優(yōu)點，以及監(jiān)測手段簡單便捷，操作性強等特點。圖5表4參32

關鍵詞：森林生態(tài)學；森林碳儲量；遙感數(shù)據(jù)；InVEST；動態(tài)監(jiān)測

浙江農(nóng)林大學學報，2016，33（3）：377-383

Journal of ZheJiang A&F University

森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，在調(diào)控全球碳循環(huán)和氣候變化中扮演著重要的角色［1-4］。2000年，聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）發(fā)表報告指出，森林面積占全球陸地面積的27.6%，森林植被的碳儲量約占全球植被碳儲量的77.0%，森林土壤的碳儲量約占全球土壤碳儲量的39.0%，整個森林生態(tài)系統(tǒng)碳儲量占陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量的57.0%［5］。因此，森林生態(tài)系統(tǒng)是陸地上最大的碳儲庫和最經(jīng)濟的吸碳器［6］，在調(diào)節(jié)全球氣候、維持全球碳平衡中具有重大作用，森林碳儲量的監(jiān)測對于全球氣候變化等問題的預測也有著十分重要的意義。迄今為止，森林碳儲量的監(jiān)測是一項耗時耗力耗財?shù)墓ぷ?，如何快速準確估測森林碳儲量仍是亟待解決的一個問題。森林碳儲量計量方法主要有以下3類：①利用微氣象原理和技術測定二氧化碳通量的方法；②基于生物量估算法；③遙感信息模型法［7］。上述3種計量方法中，第1種方法獲得的碳儲量數(shù)據(jù)最為準確［8］，但成本也最高［9］，只適合在較小尺度范圍監(jiān)測碳儲量?；谏锪康姆椒ㄝ^適合大尺度范圍的計量，但這種方法需要大量的地面調(diào)查，整理匯總數(shù)據(jù)的內(nèi)業(yè)耗費時間也多。上述2種方法均無法計算出森林植被的空間位置和碳儲量的定量分布［10］。森林碳儲量的動態(tài)監(jiān)測主要方法［11-12］有：①基于增加或損失的方法；②基于庫的替代方法。為了減少外業(yè)調(diào)查工作量，本研究結合遙感數(shù)據(jù)獲取信息便捷、數(shù)據(jù)成本低和InVEST（integrated valuation of ecosystem services and tradeoffs）模型碳儲量模塊輸入數(shù)據(jù)量少、輸出結果可視化的特點，提出了一種基于InVEST模型結合遙感數(shù)據(jù)實現(xiàn)縣、鎮(zhèn)（鄉(xiāng)）、村莊等多尺度森林碳儲量估測和動態(tài)監(jiān)測的方法。該方法可快速便捷地得出區(qū)域森林碳儲量并實現(xiàn)動態(tài)監(jiān)測。

1　研究區(qū)概況

慶元縣，位于浙江省西南部，27°25′～27°51′N，118°50′～119°30′E，北面與浙江省龍泉市、景寧畬族自治縣接壤，東、西、南面與福建省壽寧、松溪、政和等3縣交界。縣城所在地松源鎮(zhèn)距麗水市233 km，距杭州市532 km。全縣南北長49 km，東西寬67 km，總面積為1 898 km2［13］。

慶元縣自然資源十分豐富，在全縣1.897 6×105hm2土地面積中，林業(yè)用地1.623 3×105hm2，占85.5%；農(nóng)業(yè)耕地1.070 7×104hm2，占5.6%；河流2.300 0×103hm2，占1.2%；房屋、道路及其他用地1.442 0×104hm2，占7.7%，全縣森林覆蓋率達到86%［14］。2003年通過國家級生態(tài)示范區(qū)創(chuàng)建驗收，2004年成為“中國生態(tài)環(huán)境第一縣”。

2　模型和數(shù)據(jù)

2.1模型概況

InVEST模型由美國斯坦福大學、世界自然基金會和大自然保護協(xié)會聯(lián)合開發(fā)，主要用于生態(tài)系統(tǒng)服務功能評估的模型系統(tǒng)，旨在通過模擬預測不同土地利用情景下生態(tài)系統(tǒng)服務功能物質量和價值量的變化，為決策者權衡人類活動的效益和影響提供科學依據(jù)［15］。InVEST模型實現(xiàn)碳儲量動態(tài)監(jiān)測的方法是基于庫的替代方法，主要根據(jù)土地利用分類現(xiàn)狀、木材采伐率、植被降解率和4個碳庫的碳儲量來計量出某一區(qū)域的碳儲量現(xiàn)狀和預測該區(qū)域未來的碳儲量。區(qū)域內(nèi)的碳儲量主要取決于4個碳庫的碳儲量，分別為地上生物量、地下生物量、土壤碳儲量和死亡有機物的碳儲量［16］。

碳儲量模塊運行基于地理信息系統(tǒng)（GIS）柵格數(shù)據(jù)的網(wǎng)格地圖，每個柵格數(shù)據(jù)都代表一種土地利用和土地覆蓋類型，如森林、牧場或農(nóng)業(yè)用地等。對于每種土地類型，模型至少需要上述4個碳庫中的1個碳庫的碳儲量才能運行，當然如果能夠提供更多碳庫，那么模型的結果也將更完善、更準確。

模型運行的基本輸入數(shù)據(jù)必須有以下2項：①柵格數(shù)據(jù)集，每個柵格單元都代表1種土地利用分類圖的代碼；②存儲每個土地利用分類圖的4個碳庫的數(shù)據(jù)表。模型輸出值表示每個網(wǎng)格單元的碳儲量，默認單位為t，也可以將單位換算成美元，即表示每個網(wǎng)格單元碳儲量的經(jīng)濟價值。

為了估算碳儲量的動態(tài)變化情況，模型主要對2期地圖以上的像元進行簡單的差值運算。如果有多個未來土地利用分類圖，那么每個未來土地利用分類圖都可以和現(xiàn)在的土地利用圖進行比對，得到一個時間段內(nèi)碳儲量的動態(tài)變化。

2.2遙感數(shù)據(jù)源

本研究所用的遙感數(shù)據(jù)主要是從中國科學院計算機網(wǎng)絡信息中心國際科學數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站（http：//www. gscloud.cn）中下載，覆蓋研究區(qū)的陸地衛(wèi)星TM5和陸地衛(wèi)星TM8數(shù)據(jù)都為條帶號119，行編號41的遙感數(shù)據(jù)。由于該區(qū)域的森林植被在每年的七八月達到生長最旺季，為了更好地目視判別該區(qū)域的植被，選取該時間段的遙感數(shù)據(jù)是最佳的，且遙感數(shù)據(jù)中的總云量應小于5%。最終采集的遙感數(shù)據(jù)集信息如表1所示。

2.3地面調(diào)查數(shù)據(jù)

將收集到的2008年的研究區(qū)森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)落到2009年的TM遙感衛(wèi)星圖像上并進行柵格化，文件格式采用標準GIS柵格文件，每個柵格表示森林類型編碼（例如，1代表杉柏林，3代表松樹林等）。研究使用的數(shù)據(jù)集投影坐標單位為米，大地坐標系采用西安80坐標系。具體的調(diào)查地類和小班數(shù)詳見表2。

表1 遙感數(shù)據(jù)集Table 1 Remote sensing data set

表2 研究區(qū)森林類型數(shù)據(jù)調(diào)查表Table 2　 Survey of forest class data in the study area

2.4各森林類型的碳儲量密度

通過查閱文獻資料，整理得出研究區(qū)內(nèi)11種森林類型的平均碳儲量密度。根據(jù)IPCC（2006）資料：當研究區(qū)域生物量小于125.0 t·hm-2時，地下生物量根據(jù)地上生物量折算的時候，一般采用的根莖比為0.20［17］。因此，本研究的地下碳儲量都是通過地上碳儲量乘以0.20的根莖比系數(shù)折算得出。由于In-VEST模型里沒有單獨計算枯死木碳庫，因此枯死木碳庫在本研究中計算到凋落物碳庫中。非林地和火燒跡地在本文研究中只計算土壤碳儲量。最終得出研究區(qū)內(nèi)各森林類型的4大碳庫的碳儲量如表3所示。從表3中可看出：各森林類型的土壤碳儲量差別明顯，0～1.0 m深的土壤碳儲量在88.60～166.93 Mg·hm-2，這與相關研究得出的全國土壤平均碳密度105.30 Mg·hm-2相符合［18］。在各碳池中，闊葉林類型包含最大的碳儲總量，為225.10 Mg·hm-2，非林地和火燒跡地碳儲量最小，只有88.60 Mg·hm-2。研究區(qū)的各森林類型的總碳儲量低于相關研究中中國森林生態(tài)系統(tǒng)碳密度258.83 Mg·hm-2的平均水平［19］。

3　研究方法

實驗的主要步驟為：①結合2008年的森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)，分別在2009年TM5和2014年TM8遙感底圖上勾勒出森林類型矢量圖，根據(jù)遙感圖像的目視判別，對地面調(diào)查時森林類型不準確的區(qū)域，進行森林類型校正勾畫，然后根據(jù)勾勒出的矢量圖得出各自的森林類型柵格文件；②在InVEST模型碳儲量模塊中輸入2個時期的柵格數(shù)據(jù)和碳儲量數(shù)據(jù)，得出2個時期的森林碳儲量；③在ArcGIS 10.0中利用ArcToolbox中Spatial Analyst Tool下的Map Algebra用2014年的碳儲量減去2009年的碳儲量，即得到了該區(qū)域2009年到2014年的碳儲量動態(tài)變化信息。

通過InVEST模型碳儲量模塊進行森林碳儲量監(jiān)測的主要流程圖如圖1所示。

表3 研究區(qū)各地類碳儲量調(diào)查表Table 3　 Survey carbon data of land classes in the study area

圖1 主要流程圖Figure 1 The main scheme

4　結果與分析

4.1不同尺度區(qū)域碳儲量估算

根據(jù)研究區(qū)2008年的地面調(diào)查數(shù)據(jù)和2009年的遙感數(shù)據(jù)，利用InVEST模型碳儲量模塊對研究區(qū)的不同尺度區(qū)域的碳儲量估算結果如下：慶元縣的碳儲量為3.274 3×107Mg；松源鎮(zhèn)的碳儲量為2.138 6×106Mg；坑西村的碳儲量為1.716 9×105Mg。它們各自的碳儲量空間分布如圖2，圖3和圖4所示。

圖2 慶元縣碳儲量空間分布圖Figure 2　 Carbon distribution map ofQingyuan County

圖3 松源鎮(zhèn)碳儲量空間分布圖Figure 3　 Carbon distribution map of Songyuan Town

4 坑西村碳儲量空間分布圖Figure 4　 Carbon distribution map of Kengxi Village

4.2同一區(qū)域不同時期碳儲量動態(tài)監(jiān)測

通過InVEST模型，如果對于同一研究區(qū)域有2期或者2期以上的土地利用分類數(shù)據(jù)，那么就可根據(jù)同一區(qū)域的2期碳儲量比對實現(xiàn)對該區(qū)域碳儲量的動態(tài)監(jiān)測。同時，根據(jù)樹種的年度碳儲量增長和樹木腐爛速率，InVEST模型也可以估算出若干年后該區(qū)域的碳儲量以及碳儲量增加或者減少的數(shù)量和空間分布狀況。因搜集到的地面調(diào)查數(shù)據(jù)有限，本研究并沒有收集到完全覆蓋整個研究區(qū)2期或者以上的土地利用分類地面數(shù)據(jù)，但收集到2期以上的遙感數(shù)據(jù)，分別為2009年6月6日和2014年7月22日?？紤]到遙感數(shù)據(jù)目視判別森林類型的工作量和難度，本研究沒有選擇整個研究區(qū)進行目視判別，只對研究區(qū)中的坑西村的2期遙感數(shù)據(jù)進行遙感目視判別地類。對2期遙感數(shù)據(jù)的目視判別主要是對林地和非林地的變更進行判別，其他林種分布基本按照2008年的地面調(diào)查數(shù)據(jù)進行分類。各地類年度碳匯量（碳儲量增加或者減少量）如表4所示。

表4 研究區(qū)各地類年度碳匯量Table 4　 Survey of land class data in the study area

根據(jù)模型得出：坑西村2009年的碳儲量為1.716 9×105Mg，2014年的碳儲量為1.894 9×105Mg，5 a間的碳匯量達到1.780 3×104Mg，5 a間坑西村的碳儲量空間動態(tài)分布圖如圖5所示。圖5中，最大減少碳儲量的值為3.121 0 Mg·像元-1；增加碳儲量的值為3.014 8 Mg·像元-1。

5　結論與討論

本研究主要根據(jù)遙感圖像數(shù)據(jù)結合森林資源地面調(diào)查數(shù)據(jù)，利用InVEST模型對研究區(qū)不同空間尺度［縣、鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）、村級］的森林碳儲量進行了量化，估算了同一區(qū)域不同時期碳儲量的變化值，同時繪制出了森林碳儲量的空間分布狀態(tài)圖。主要結論如下：①目前，InVEST模型在森林碳儲量動態(tài)監(jiān)測方面的應用還較少。通過將遙感圖像數(shù)據(jù)和森林資源地面調(diào)查數(shù)據(jù)作為InVEST模型的土地利用類型輸入數(shù)據(jù)源，可實現(xiàn)區(qū)域森林碳儲量的估測，監(jiān)測方法簡便，可操作性強。②InVEST模型需要錄入的數(shù)據(jù)量較少，只需要輸入土地利用類型和土地利用類型的碳儲量數(shù)據(jù)表，大大降低了地面調(diào)查和室內(nèi)匯總整理工作。同時，結合遙感圖像數(shù)據(jù)可提高碳儲量估算結果的準確性。③利用InVEST模型不僅可以通過估算出某區(qū)域2個以上時期碳儲量數(shù)據(jù)實現(xiàn)對該區(qū)域森林碳儲量的動態(tài)監(jiān)測，獲得樹種的年度碳儲量增長量，還可預測若干年后該區(qū)域的碳儲量變化和空間分布狀況。這對地方政府和林業(yè)主管部門制定相關方針政策有著十分重要的參考價值。同時，利用InVEST模型可將量化的數(shù)據(jù)直觀地反映在研究區(qū)森林碳儲量分布狀況圖上，方便地方政府和林業(yè)主管部門直觀理解碳儲量薄弱區(qū)域。

圖5 坑西村碳儲量空間動態(tài)分布圖Figure 5 Carbon distribution map of Kengxi Village

今后，如果輸入模型的數(shù)據(jù)采用更為詳細的土地利用/土地覆蓋圖和更為精準的碳儲量數(shù)據(jù)表，那么將會提升模型的精度和準度。國內(nèi)外也有相當多的研究集中在如何建立遙感圖像與森林碳儲量之間的模型，因此，如果建立起區(qū)域碳儲量與遙感圖像的模型，而不是輸入森林類型的平均碳儲量，那么森林碳儲量監(jiān)測精度將會更高，且可提高工作效率，減少目視判別工作量。以上這些方面都是今后的研究方向和研究重點。

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浙江農(nóng)林大學學報，2016，33（3）：384-393

Journal of ZheJiang A&F University

Dynamic monitoring of forest carbon stocks based on the InVEST model

HE Tao1,2, SUN Yujun1
（1. College of Forestry, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China；2. Zhejiang Provincial Key Laboratory of Forestry Intelligent Monitoring and Information Technology，Zhejiang A & F Unirersity, Lin’an 311300, Zhejiang，China）

Abstract:Forest carbon storage is almost estimated by the ground survey data, there is a difficulty of huge statistical work and modeling complexity. To calculate forest carbon stocks in a quick and accurate way, which has been the current research focus in forestry both inside and outside of China. A new method is proposed by combining a little input parameters of the InVEST model with a large monitoring scale of remote sensing data. First, InVEST model was used to estimate regional carbon stocks according to forest type carbon data and according to raster data. Then this data was compared to the multistage carbon data from remote sensing data to achieve a dynamic monitoring of forest carbon stocks. This paper estimated and mapped carbon stock of the Qingyuan（a county）in 2009, according to the administrative division map can estimate the carbon storage of the scale of town and village. After estimated carbon reserves of Kengxi（a village）in 2009 and 2014, carbon difference method was adopted to dynamic monitoring of carbon sink. Results showed that the carbon sink estimated with the new method for Qiyuan（a county）, Zhejiang, China was 3.274 3×107Mg in 2009. Also, the car-bon stock for Kengxi（a village）increased 1.780 3×104Mg from 2009 to 2014. Compared to forest average carbon density, adding forest species average carbon storage and carbon sinks to forest carbon stock monitoring improved estimation precision of forest carbon stocks. This dynamic multi-dimensional method for monitoring forest carbon sinks being simple, convenient, user-friendly, and advantageous because it used less data input and visual output in the model, could be used in the county, township（town）and village forest carbon monitoring.［Ch, 5 fig. 4 tab. 32 ref.］

Key Words:forest ecology；forest carbon stock；remote sensing data；InVEST；dynamic monitoring

中圖分類號：S758.5

文獻標志碼：A

文章編號：2095-0756（2016）03-0377-07

doi：10.11833/j.issn.2095-0756.2016.03.002 10.11833/j.issn.2095-0756.2016.03.003

收稿日期：2015-06-08；修回日期：2015-09-09

基金項目：國家林業(yè)局引進國際先進農(nóng)業(yè)科學技術計劃（“948”計劃）項目推廣項目（［2014］26號）；浙江省林業(yè)智能監(jiān)測與信息技術研究重點實驗室開放基金

作者簡介：何濤，實驗師，博士，從事森林資源監(jiān)測等研究。E-mail：hetao758@126.com。通信作者：孫玉軍，教授，博士生導師，從事森林資源監(jiān)測與模型等研究。E-mail：sunyj@bjfu.edu.cn