2005—2020年淮海经济区耕地碳储量时空演变特征及碳汇区识别

F301.2; 淮海经济区垦殖率约70％,是中国粮食主产区之一,掌握其耕地碳储量时空变化规律、识别耕地碳汇碳源区,对保护区域耕地质量和发挥耕地生态系统碳汇功能,助力"双碳"目标实现有重要意义.该研究基于淮海经济区土壤类型碳密度计算耕地土壤碳储量,再运用NEP(Net Ecosystem Productivity)模型计算耕地植被固碳量,同时借助ArcGIS空间分析和地理探测器等方法研究2005—2020年淮海经济区耕地碳储量时空演变特征、耕地"碳"属性及其驱动因子.结果表明:1)2005—2020年淮海经济区耕地土壤碳储量由于地类转移总体减少了1.393...

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Published in农业工程学报 Vol. 38; no. 19; pp. 259 - 268
Main Authors 林子奇, 王培俊, 刘旗, 杨亚丽
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 福建农林大学公共管理学院,福州 350002%中国矿业大学公共管理学院(应急管理学院),徐州 221116%福建农林大学资源与环境学院,福州 350002 01.10.2022
Subjects
土壤有机碳密度
驱动因子
碳
碳汇区
淮海经济区
耕地碳储量
净生态系统生产力
土地利用
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ISSN1002-6819
DOI10.11975/j.issn.1002-6819.2022.19.028

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Summary:F301.2; 淮海经济区垦殖率约70％,是中国粮食主产区之一,掌握其耕地碳储量时空变化规律、识别耕地碳汇碳源区,对保护区域耕地质量和发挥耕地生态系统碳汇功能,助力"双碳"目标实现有重要意义.该研究基于淮海经济区土壤类型碳密度计算耕地土壤碳储量,再运用NEP(Net Ecosystem Productivity)模型计算耕地植被固碳量,同时借助ArcGIS空间分析和地理探测器等方法研究2005—2020年淮海经济区耕地碳储量时空演变特征、耕地"碳"属性及其驱动因子.结果表明:1)2005—2020年淮海经济区耕地土壤碳储量由于地类转移总体减少了1.393×107 t,在空间上呈"东高西低"分布;耕地植被固碳量则呈现出以2015年为拐点"先增加后减少"变化趋势,NEP在空间上呈现出"东南高,西北低"分布特征;随时间推移,耕地总碳储量空间分布集聚性呈下降趋势,其"高-高"类型区数量也逐渐减少,主要向不显著区和"低-高"离散区转变;2)淮海经济区耕地碳汇区县数32个,中强度碳汇区21个主要分布于淮海经济区西部,高强度碳汇区5个集中分布于东北部;3)驱动淮海经济区耕地碳储量时空分异的因子中,主要因子是交通通达度、粮食产量、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、高程、坡度和坡向,次要因子是人口.未来耕地保护过程中,耕地碳源区县可借鉴碳汇区耕地保护政策和管理措施,以减少耕地碳储量的流失、维持耕地质量,同时也让更多区县的耕地生态系统发挥碳汇作用.
ISSN:1002-6819
DOI:10.11975/j.issn.1002-6819.2022.19.028