基于PLUS-InVEST-Geodector模型的苏州市碳储量时空变化及驱动力分析

来源：环境科学杂志2025年第1期北京时间：

作者：张舟,刘晶晶,张权,陈超,杨朝辉

单位：苏州科技大学环境科学与工程学院, 苏州 215009,苏州科技大学环境科学与工程学院, 苏州 215009,苏州科技大学环境科学与工程学院, 苏州 215009,苏州科技大学地理科学与测绘工程学院, 苏州 215009,苏州科技大学地理科学与测绘工程学院, 苏州 215009

摘要：城市的土地利用和土地覆被变化会对碳储量产生深远影响,直接关系到城市的碳平衡和气候适应能力.以苏州市为研究区,首先对2000~2020年土地利用数据进行转移矩阵分析,再基于修正后的碳密度系数耦合PLUS模型和InVEST模型,对2030年苏州市土地利用格局进行4种情景（惯性发展、防止城市扩张、耕地保护和生态保护）下的预测,核算2000~2020年间及2030年苏州市4种情景下生态系统的碳储量并分析土地利用转换对碳储量的影响,最后使用地理探测器模型分析碳储量的空间分异驱动力,探索了城市化程度较高地区的土地利用变化以及人为与自然活动对碳储量的影响机制.结果表明：①2000~2020年,苏州市的土地利用格局发生显著转变,耕地与林地面积不断缩减,耕地尤为突出,主要转变为建设用地.②2000~2020年,苏州市碳储量损失3 750 195.27 t.耕地和水域为主要碳汇区域,其碳储量分别占总碳储量的39.93%和33.65%.此外,苏州市碳储量呈“由北向南逐渐递增”的空间分布特征.③苏州市土地利用转换对碳储量的影响存在差异.2000~2020年,耕地共转出1 632.758 km2,累计流失碳储量3 916 241.609 t,占总损失的96.9%.水域、建设用地和未利用土地转换分别增加了131 184.929、140 024.741和18 641.031 t碳储量.④从固碳角度来看,生态保护情景相较于其他3种情景优势显著,为苏州市后续的碳减排政策制定提供了有力的依据和指导.⑤苏州市碳储量的空间分异受到多种因素的共同影响,高程、气温、人口密度以及归一化植被指数（NDVI）是主要的影响因子,其中NDVI解释力最强,为0.29.

关键词：土地利用变化,碳储量,多情景模拟,PLUS模型,InVEST模型,Geodector模型,