结合地理国情普查成果的苕溪流域生态系统固碳释氧价值估算

王 瑜，金姗姗，冯存均

(1. 浙江省地理信息中心，浙江 杭州 310012； 2. 浙江省地理国情监测中心，浙江 杭州 310012； 3. 地理国情监测国家测绘地理信息局重点实验室，浙江 杭州 310012)

植被通过光合作用吸收CO2并释放O2，调节大气成分，在应对气候变化和大气-陆地碳循环中发挥了重要作用，是生态系统重要的生态服务功能之一。多年来，已有不少学者对不同尺度的森林、草地等生态系统的服务价值进行了研究。王兵等基于全国第7次森林资源清查数据及中国森林生态系统定位研究网络长期定位观测数据，对全国各省区森林生态系统生态服务功能进行了评价[1]。谢高地等以Costanza等对全球生态系统服务价值评估的部分成果为参考，综合对我国专业人士进行的生态问卷调查结果，建立了中国陆地生态系统单位面积服务价值表，并在此基础上评估了青藏高原生态资产的价值[2]。赵同谦等基于服务功能机制对中国草地的生态经济价值进行了评价[3]。刘东等对浙江省森林生态服务功能价值进行了估算，并对其逐月变化规律进行了分析[4]。谢高地等在对青藏高原天然草地生态系统服务价值根据其生物量订正的基础上，根据高寒草地的地域分异特征对其生态价值进行了评价[5]。也有学者专门就植被固碳释氧价值进行了探讨。刘敏超等估算了三江源区植被固定CO2释放O2的价值[6]。ZHANG Tao等评估了青海湖流域植被固碳释氧价值，并分析了其1987—2010年的动态变化规律[7]。固碳释氧价值的估算除根据生态系统单位面积服务价值估算[2，5]外，主要是先估算植被净初级生产力(net primary productivity，NPP)，然后根据光合作用关系计算固碳释氧价值[1，4，6-7]。植被净初级生产力是固碳释氧价值估算的关键步骤之一。根据前人的研究，CASA模型是一种广泛用于植被净初级生产力的估算模型[8-12]，具有参数较易获取、利于动态监测等优点。目前植被净初级生产力估算模型使用的土地利用/覆盖或植被分类数据大多尺度较大，精度较低，制约了模型估算精度。

2013年7月，浙江省按照国务院的统一部署，开始了第一次地理国情普查，历时3年，圆满完成了全省普查任务。本次普查采用优于0.5 m分辨率的遥感影像作为主要数据源，搜集整合多行业专题数据，通过“室内分析判读、野外实地调查”等方法，获取了多要素、全覆盖、无缝隙的地理国情数据。地理国情普查成果具有精度高、时相新等特点，能够为浙江省的生态环境保护提供重要的数据支撑。

本文利用地理国情普查成果中的地表覆盖数据，基于CASA模型估算浙江省苕溪流域植被净初级生产力，进而评估苕溪流域生态系统的固碳释氧价值。

1 研究区概况

苕溪为浙江省八大水系之一，位于浙江省西北部，是太湖流域重要支流。流域地跨杭州、湖州两市，流经临安、余杭、湖州城区、德清、安吉、长兴等县(市、区)。水系有东、西苕溪两大源流，流域面积达4579 km2。境内主要山脉为天目山，地势自西南向东及东北逐步递减和倾斜。全流域山地丘陵面积占88%，平原占12%左右。流域地处中热带季风区北缘和北亚热带季风区南缘，气候温和湿润，水热同步，雨量充沛，四季分明。多年平均降雨量1460 mm，年均气温15.5℃～15.8℃。区内生态环境和植被良好，如图1所示。

图1 苕溪流域地形晕渲图

2 研究方法

2.1 CASA模型

CASA模型属于参数模型，即光能利用率模型。CASA模型中NPP主要由植被所吸收的光合有效辐射(APAR)和光能利用率(ε)两个变量来确定，其估算公式如下

NPP(x,t)=APAR(x,t)×ε(x,t)

(1)

式中，APAR(x,t)为t月在像元x处植被吸收的光合有效辐射(MJ·m-2)；ε(x,t)为t月在像元x处的光能转化率(gC·MJ-1)。

2.1.1 APAR

太阳辐射能是植物进行光合作用的能量来源，其中能被植物有效吸收并进行光合作用的部分叫光合有效辐射(PAR)，其波长范围约在0.38～0.78 μm。光合有效辐射一般约占太阳总辐射的50%左右。其中，通过光合作用，并最终能固定为植物有机质的这部分光能叫APAR(absorbed photosynthetic ally active radiation)，太阳总辐射的大小和植物本身的生理生态特征共同决定了APAR的大小。

APAR(x,t)=SOL(x,t)×FPAR(x，t)×r

(2)

式中，SOL(x,t)为t月在像元x处的太阳总辐射量(MJ·m-2)；FPAR(x,t)为t月在像元x处植被层对入射的光合有效辐射的吸收比例；r为植被所能利用的太阳辐射占太阳总辐射的比例，在此取值0.5。

FPARmin

(3)

(4)

式中，FPARmax=0.950，FPARmin=0.001，且FPARmax和FPARmin不随植被类型变化而变化；SR(x,t)为比值植被指数；SRmin为最小比值植被指数；SRmax为最大比值植被指数；NDVI(x,t)为归一化植被指数。

2.1.2 光能利用率(ε)

光能利用率是指植被把所吸收的入射光合有效辐射(APAR)转化为有机碳的比率(gC/MJ)。光能利用率因不同植被类型及不同的生态环境而差异很大，包括气温、水分、土壤、营养、疾病、个体发育、基因差异和植被维持与生长的不同能量分配等影响因子。光利用率主要受温度和水分的影响，其计算如下

ε(x,t)=Tε1(x,t)×Tε2(x,t)×Wε(x,t)×εmax

(5)

式中，Tε1(x,t)和Tε2(x,t)反映温度的影响；Wε(x,t)反映水分条件的影响；εmax为理想条件下的最大光能转化率。根据朱文泉等[13]，不同植被类型最大光能利用率见表1。

Tε1(x,t)的计算公式为

Tε1(x,t)=0.8+0.02Topt(x)-0.000 5[Topt(x)]2

(6)

式中，Topt(x)为某一区一年内NDVI值达到最高时月份的平均气温，认为此温度为植被生长的最适温度。当某一月平均温度≤-10℃时，Tε1取0，认为光合生产力为零。Tε2(x,t)的计算公式为

(7)

表1 不同植被类型最大光能利用率 gC/MJ

式中，若月平均气温T(x,t)比最适温Topt(x)高10℃或低13℃时，该月Tε2(x,t)值为最适温度Topt(x)时Tε2(x,t)的一半。Wε(x,t)的计算公式为

Wε(x,t)=0.5+0.5×EET(x,t)/PET(x,t)

(8)

式中，EET(x,t)为t月在像元x处的区域估计蒸散量(mm)；PET(x,t)为t月在像元x处的区域可能蒸散量(mm)。

当该年降水量PPT(x,t)≥PET(x,t)时，EET(x,t)=PET(x,t)，即Wε(x,t)=1。

当该年降水量PPT(x,t)

(9)

(10)

式中，PPT(x,t)为像元x处的年降水量(mm)；Rn(x,t)为像元x处的净辐射量(mm·mon-1)；Ep(x,t)为局地可能蒸散量(mm)。计算模型如下

Rn(x,t)=[Ep(x,t)×PPT(x,t)]0.5×{0.369+

0.598×[Ep(x,t)/PPT(x,t)]0.5}

(11)

Ep(x,t)=16×[10×T(x,t)/I]a

(12)

a=(0.675I3-77.1I2+17 920I+492 390)×10-6

(13)

(14)

2.2 固碳释氧价值计算方法

根据《森林生态系统服务功能评估规范》(LY/T 1721—2008)，植被固碳量计算公式为

G固碳=1.63R碳·A·B年

(15)

式中，G固碳为植被年固碳量，单位为t·a-1；R碳为CO2中碳的含量，为27.27%；B年为植被净初级生产力，单位为t·hm-2·a；A为面积，单位为hm2。

植被释氧量计算公式为

G氧气=1.19A·B年

(16)

式中，G氧气为植被年释氧量，单位为t·a-1；B年为植被净初级生产力，单位为t·hm-2·a；A为面积，单位为hm2。

固碳释氧价值计算，采用直接市场法、影子市场法，依据《森林生态系统服务功能评估规范》中瑞典碳税约为1200元/吨，我国国家卫生部网站中2007年春季氧气平均价格为1000元/吨。

3 数据及处理

本文中使用到的数据包括浙江省第一次地理国情普查成果地表覆盖数据、气象站点数据、MOD13Q1等。

地表覆盖数据具有全覆盖、高精度的特征，包括耕地、园地、林地、草地、房屋建筑(区)、道路、构筑物、人工堆掘地、荒漠与裸露地表和水域十大类，各大类又根据情况相应细分为二级类或三级类。地表覆盖类型主要影响光能利用率。将地表覆盖类型与表1中指标类型进行对应，得到苕溪流域不同地表覆盖类型的最大光能利用率。植被光能利用率栅格化为250 m分辨率的栅格。

气象站点数据包括12个月的月均温、年降水量、年蒸发量。使用的气象站点有长兴、湖州、安吉、德清、临安、富阳和杭州站共7个站点，采用IDW插值法进行插值，栅格分辨率为250 m。

MOD13Q1来源于NASA(http:∥ladsweb.nascom.nasa.gov/data/search.html)，包括2015年24期16 d合成植被指数影像，分辨率为250 m，影像经过坐标转换、镶嵌、波段提取、裁剪等处理，形成苕溪流域2015年逐月NDVI。

太阳总辐射通过ArcGIS软件的Solar Radiation模块进行模拟[14]，该模块输入DEM数据，能够根据研究区纬度、月份和地形去模拟研究区太阳总辐射。栅格分辨率为250 m。

4 结果分析

经CASA模型计算的苕溪流域净初级生产力分布如图2所示，苕溪流域平均NPP约为576.83 gC/m2。低值区多集中在城镇、水域和平原水网区，这些地区植被覆盖较少，NPP大多低于100 gC/m2。高值区多为山地，植被茂密，NPP集中在400～850 gC/m2及以上。境内天目山和莫干山地区为NPP高值区。

图2 苕溪流域NPP分布

根据NPP计算，苕溪流域全年植被固碳116.72万吨，按《森林生态系统服务功能评估规范》中瑞典碳税约1200元/吨算，苕溪流域全年植被固碳价值约14.01亿元；苕溪流域全年植被释放氧气312.48万吨，按2007年春季氧气平均价格1000元/吨计算，苕溪流域全年植被释放氧气价值31.25亿元。苕溪流域全年固碳释氧总价值45.26亿元。

全年中5—9月水热条件优越，植被茂密，光合作用旺盛，固碳释氧总价值与NPP同步，约占全年固碳释氧总价值的79.90%，如图3所示。

图3 苕溪流域不同月份固碳释氧总价值

各种地表覆盖类型中NPP从大到小依次为林地、园地、耕地、草地、其他和水域，其中其他部分包括房屋建筑(区)、道路、构筑物、人工堆掘地和荒漠与裸露地表。林地平均NPP达到736.04 gC/m2。水域是NPP低值区，平均NPP为194.39 gC/m2，主要来源于水生植物及由于混合像元效应产生的影响。林地固碳释氧总价值为35.10亿元，占苕溪流域固碳释氧总价值的77.57%。如图4、图5所示。

图4 不同地表覆盖类型平均NPP统计

图5 不同地表覆盖类型固碳释氧价值占比

5 结 语

本文利用浙江省第一次地理国情普查成果，将GIS和RS技术运用到NPP和固碳释氧价值估算中，得出浙江省苕溪流域生态系统NPP与固碳释氧价值的分布。本文所利用的地理国情普查成果地表覆盖相对于传统的土地利用或植被分类数据，具有精度高、时相新的特点，更能反映地表植被的真实情况，提高NPP估算精度。

由于数据源的限制，本文所用的气象数据为插值数据，站点较少，且为常年数据，非2015年当年测量值；因太阳辐射数据缺乏而采用ArcGIS软件模拟，这些都会增加NPP和固碳释氧价值的估算误差。由于数据的限制，本文仅讨论了植被光合作用所固定的CO2和释放O2的价值，而土壤和凋落物呼吸作用还有待进一步研究。