基于InVEST 模型的2000–2020 年乌鲁木齐碳储量分布数据集

陈若彤，曹姗姗，刘婷婷，孙伟*，刘继芳

1.中国农业科学院农业信息研究所，北京 100081

2.国家农业科学数据中心，北京 100081

引 言

随着温室效应、全球变暖等问题的日益严峻，生态系统的平衡被打破，碳排放、碳汇等方向逐渐成为近年来的研究热点。陆地生态系统更是全球碳循环研究中不可忽视的重要组成部分，因其可以将大气中的CO2固定在土壤和植被中，区域碳储量深受土地利用变化的影响[1]。已经有越来越多的学者对陆地生态系统的土地利用及其碳储量进行了多方面的研究，以为相应地区的经济与生态建设均衡发展提供科学参考，如探究土地利用类型转换对碳排放的影响[2-3]，基于相关模型预测土地利用与碳储量格局变化[4-5]等。

新疆作为横贯东西、连接欧亚的中国陆地面积最大的省级行政区，是共建“一带一路”的枢纽地带。乌鲁木齐作为新疆的首府和政治、经济、文化中心，同时也是我国西北部重要的中心城市与国际陆港区，其经济与生态建设的合理布局，对于丝绸之路经济带建设与国家的向西开放的总体布局有着十分重要的影响。

现阶段，针对乌鲁木齐全区域土壤、地上、地下生物量碳储量的相关研究还比较匮乏，已有的研究多集中在小尺度范围的部分碳库，如乌鲁木齐河上游山地土壤有机碳[6]、乌鲁木齐南山的雪岭云杉林[7]的碳储量空间分布研究等。基于InVEST 模型，使用土地利用和碳密度数据在评估区域碳储量方面有较为明显的优势。此外，由于碳密度数据需要通过区域气象要素修正，故本数据集共包含土地利用、气象和碳密度3 类数据。本研究可为乌鲁木齐区域土地利用变化与碳储量评估提供科学数据，为该区域经济与生态建设布局提供一定参考。

1 数据采集和处理方法

1.1 土地利用数据采集与处理

本研究包含2000、2010、2020 年3 期的乌鲁木齐土地利用数据，原始数据[8]基于Landsat 8 等卫星的遥感影像，空间分辨率为30 m，属全国范围的土地利用遥感监测数据。根据研究需要，本研究使用ArcGIS 软件中的“提取分析-按掩膜提取”功能，按照2020 年初乌鲁木齐市级边界矢量数据进行研究区域的数据提取。采用土地资源一级分类标准，根据研究区域土地资源利用情况，在ArcGIS软件中进行融合分类，共分为耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用土地6 个土地利用类型，最终生成2000、2010、2020 年3 期研究区土地利用数据。

1.2 气象数据采集与处理

InVEST 模型中的碳储量计算模块需要输入研究区域的碳密度数据，但由于研究区域实测碳密度数据较难获取，而陆地碳密度与区域气象要素之间存在相关关系，因此可以将已有文献资料中的实测碳密度数据与研究区域的气象数据进行拟合修正。气象原始数据[9]是基于乌鲁木齐范围内乌鲁木齐牧试和达坂城气象站点的日观测数据。通过异常值处理、要素筛选等处理后，使用Anuspl 软件计算得到的2000、2010、2020 年气温、降水量空间插值结果。本研究基于碳密度修正的需要，在ArcGIS软件中计算其年平均值得到气象数据。

1.3 碳密度数据采集与处理

InVEST 模型中的碳储量计算模块是通过输入土地利用与碳密度数据估算区域碳储量。陆地碳储量的主要来源是地上Cabe、地下Cbelw、土壤Csil和死亡有机碳Cdead4 个碳库，该模型的原理即为4 个碳库的碳密度值与各土地类型的面积相乘再累加得到区域碳储量。本研究的碳储量计算公式如下：

式中，C为总碳密度，Cabe为地上碳密度，Cbelw为地下碳密度，Csil为土壤碳密度，Cdead为死亡有机碳密度，Cttal为总碳储量，A为地类面积。本研究的碳密度数据是在徐丽等[10]收集整理的全国范围内2000–2014 年已发表历史文献与该课题组的实验数据（均为实测数据）基础上，通过研究区2000、2010、2020 年年均气象数据加以修正的，包含耕地、林地、草地、湿地等多种土地类型的地上、地下以及土壤碳密度，因死亡有机碳密度数据较难获取，本文暂未考虑。已有研究表明陆地碳密度与气温存在正相关关系，与降水量存在负相关关系[11]，处于同一气候带的陆地生态系统碳密度比较相近[12]。因此，本研究通过乌鲁木齐与全国2000、2010、2020 年的年平均气温和降水量修正了各地类不同碳库的碳密度数据，修正公式参考卢雅焱等[5]的研究：

式中，C 和CT依次为考虑降水和气温修正后的碳密度，P表示年降水量（100 mm），T表示年均气温（℃）。

修正系数：

式中，K 和KT依次为降水和气温的碳密度修正系数，K为研究区碳密度修正系数，、分别为乌鲁木齐和全国的年降水量与年均气温修正后的碳密度，将乌鲁木齐与全国2000、2010、2020 年的年均气温和降水量代入即可得到较为符合研究区域实际情况的修正碳密度数据，数据单位t/hm2。

2 数据样本描述

本数据集所涉及的数据类型及各数据参数如表1 所示。本研究基于InVEST 模型评估2000–2020年乌鲁木齐区域碳储量时空格局，其中土地利用、碳密度数据为模型输入所需，气象数据是修正区域碳密度数据所需，碳储量分布数据为该模型输出的最终结果。数据集共计6.57 MB（压缩文件大小），部分数据如图1 所示。

图1 部分数据展示Figure 1 Partial data display

表1 数据类型与各数据参数Table 1 Data types and parameters

3 数据质量控制和评估

为保证数据质量，本研究所有原始数据均来自专业数据中心，可以确保数据来源的可靠性，相关数据的处理与计算方法也都参考了相关专业标准与已发表的科学文献。数据处理均严格依据Anuspl、ArcGIS 10.2、Excel 等软件的正确操作步骤实现；参照《InVEST 模型（3.2.0 版本）使用手册》[13]进行格式等的处理，符合模型输入要求；数据计算严谨，广泛参考前人科学研究[4-7,12]，并重复计算校正以确保数据处理结果的准确性。

4 数据价值

随着遥感等地理信息技术的发展与全球变暖问题的加剧，陆地生态系统碳储量的研究得到全世界的广泛关注，已有研究发现土地利用格局是影响区域碳储量原因之一。本数据集涵盖了生态系统碳储量评价的土地利用数据、气象数据、碳密度数据，数据来源可靠、准确性高，尤其是基于气象数据修正得到的碳密度数据，更加契合研究区域实际情况，有助于提高InVEST 模型区域碳储量计算的准确性。乌鲁木齐是重要的国际陆地港口与新丝绸之路经济带的核心区域，本研究可为其未来的经济与生态建设格局研究提供一定的数据参考。

作者分工职责

陈若彤（2000—），女，河北石家庄人，在读硕士，研究方向为时空数据分析。主要承担工作：数据整理分析、论文撰写。

曹姗姗（1984—），女，黑龙江哈尔滨人，博士，副研究员，研究方向为农业时空信息智能分析。主要承担工作：数据分析。

刘婷婷（1985—），女，北京人，硕士，助理研究员，研究方向为科学数据管理。主要承担工作：数据整理。

孙伟（1978—），男，山东海阳人，博士，副研究员，研究方向为农林3S 技术、空间信息智能分析技术。主要承担工作：数据分析。

刘继芳（1965—），男，山东郯城人，博士，研究员，研究方向为农业信息技术。主要承担工作：数据整理。