王楠楠, 刘耀林, 尹峰, 石永阁, 刘艳芳. 顾及地形校正的生态系统碳汇估算与分析[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2025, 50(12): 2485-2500. （WANG Nannan, LIU Yaolin, YIN Feng, SHI Yongge, LIU Yanfang. Estimation and Analysis of Net Ecosystem Carbon Sink Considering Topographical Correction[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2025, 50(12): 2485-2500. ）
DOI：10.13203/j.whugis20230174
摘要
净生态系统生产力（net ecosystem productivity, NEP）是衡量陆地生态系统碳汇的重要指标，准确计算陆地碳汇对于区域碳收支及土地利用类型结构调控具有重要作用，故使用高分辨率影像并考虑地形效应的影响是精准计算NEP的必然选择。以湖北省为研究区域，基于CASA（Carnegie-Ames-Stanford approach）及土壤呼吸地理统计模型计算碳汇NEP，并从气象因子地形校正和地表面积校正两方面优化NEP计算结果；对比了地形校正前后NEP的差异，并分析了区域内NEP的时空演变特征。结果表明，地形校正可以有效提升NEP计算的精度，对比全国通量站点数据，绝对误差由校正前153.69 gC·m-2·a-1降低为150.73 gC·m-2·a-1，湖北省全年的NEP总量为2 112万吨。对比显示，以往研究结果低估了林地的碳汇量，经过地形校正，林地NEP相比于校正前增加约22%；其次为草地，其他类型用地相比校正前增幅较小。地形校正对高海拔和地形起伏较大区域的优化效果较为明显，能够明显改善NEP计算精度。校正后空间自相关趋势有所降低，Moran's I指数由1.24降至1.18，春秋两季地形校正后重心明显由西向东移动。上述结果表明，在山地丘陵地区引入地形校正能够有效提高NEP估算精度，这不仅优化了区域碳收支的定量评估结果，也为今后在中高海拔地区开展精细化碳汇核算和土地利用结构优化配置提供了重要科学依据，对支撑区域双碳目标实现具有现实意义。
主要图表
图 1 碳汇计算分析流程图
图 2 基于8邻域TRN模型的地表面积计算
图 3 2019年地形校正前后气象因子分布图
图 4 湖北省地表面积与NEP差异比空间分布图
图 5 地形校正前后不同地类月均NEP变化
图 6 2019年湖北省四季的月均NEP分布图
图 7 地形校正前后四季NEP重心变化
图 8 地形校正前后不同地形因子与NEP间关系
表1 全国通量站点年均NEP值及误差
表2 NEP估算结果与其他研究结果对比
结论
本文使用CASA及GSMSR模型计算碳汇NEP，从气象因子地形校正及地表面积校正两方面优化NEP计算结果。结果显示：
1）地形校正可以有效提升NEP估算的精度，对比全国通量站点数据，校正前、后的平均误差分别为153.69 gC·m-2·a-1、150.73 gC·m-2·a-1 gC·m-2·a-1，精度提升约1.90%。地形校正后年均NEP为114.10 gC·m-2·a-1，比校正前提高了23.03%。夏季的碳汇量最高，达到3 472万吨碳，冬季最低，为-1 473万吨碳。
2）地形校正对植被生长期的影响大于其他季节，经过地形校正的气象因子数据显著优于直接进行插值得到的结果，更符合该区域内的实际分布。以往研究结果低估了林地的碳汇量，经过地形校正，林地NEP较未校正结果增加约22%，其次为草地，湿地、耕地、园地由于地表起伏变化较小，其NEP变化量也较小。
3）地形校正对高海拔和地形起伏较大区域影响较大，能够明显改善山地地区NEP精度。随着高程的增加，NEP先快速上升，之后呈现波动态势并趋于稳定；就坡向而言，东坡NEP最高，北坡最低。地形校正后，大部分坡向的NEP高于校正前，其中东-南坡向提升高于其他坡向，同时NEP随地表面积的增加呈线性增加趋势。地形校正对于趋于空间自相关有一定影响，校正后Moran’s I指数由1.24降为1.18，春秋两季地形校正后重心由西向东移动，夏冬两季重心差别较小。
本文通过地形对气象及地表面积以实现对碳汇的更准确计算，其中仍存在一些缺点和不确定性：首先，在现有的植被生产力计算中，使用遥感影像计算的植被指数反演植被长势，但由于阳坡、阴坡处太阳入射角、传感器观测角的不同，其引起的地物光谱失真会导致植被指数的偏差。其次，对地表上植被生长假设偏于理想化，假设生物量随地表面积线性变化。最后，当前实测数据验证仅限于林地，缺少更多植被类型的验证数据。需要在以后的工作中进一步改进。
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