（二等奖）D237木兰溪下游地区的碳库格局变化定量研究

作品编号：D237（二等奖）

作品名称：木兰溪下游地区的碳库格局变化定量研究

作者单位：福建师范大学地理科学学院

小组成员：方建祯，谢艺婷，何梅菊，周正龙

指导老师：沙晋明，赵珊珊

1. 作品简要概述

木兰溪下游是木兰陂水利工程存在的根本，也是木兰陂水利景区重要的水体旅游资源，木兰溪下游地区的保护工作成为生态保护规划的重中之重。本作品对木兰溪下游地区的生态环境进行遥感综合监测，准确确定木兰溪下游地区土地利用变化对该区域植被和土壤碳库格局、碳库迁移的影响，并探究20a来该地区的土壤碳源/汇是否发生转变。

1. 应用背景

工业时代以来，人类的大规模生产活动不断改变着生态系统的碳循环和碳平衡，导致大气中的温室气体大量排放，出现全球变暖等一系列的环境问题。土地利用变化是仅次于化石燃料燃烧使陆地生态系统碳循环的最大因素。遥感手段能够从定点观测到不同空间尺度的观测，在地学中起着不可替代的作用。那么如何精确、快速、简便的了解一个区域的土地利用转变对碳库变化的影响，是我们值得深入探讨的问题。

1. 应用目标

近年来，伴随着现代农业发展需求，本作品能够精确简便快速的获取植被和土壤碳库空间分布信息，对于区域碳库动态变化研究和精准农业的发展具有重要意义。

1. 主要技术流程

如图1所示，本作品技术流程主要分为三大层。第一层：数据层。遥感卫星数据使用前按照流程进行严格的数据预处理，例如Landsat数据需要经过辐射定标、FLAASH大气校正、研究区矢量裁剪；其他非遥感数据如气温、降水量等按照所需单位将数据标准化。第二层：数据信息处理层。承接上一层对数据进一步处理，复杂的算法用IDL编写代码实现。第三层：遥感应用层。将数据进行处理后，本作品将多源遥感数据，结合地面调查数据和气象数据对研究地生态环境进行遥感综合监测，分析20年来木兰溪下游地区土地利用变化对区域植被和土壤碳库格局、碳库迁移的影响。

          图1. D237项目主要技术流程图

1. 关键技术

1.实现在IDL界面中输入已经求得的参数，自动利用CASA模型计算多景影像的NPP。
2.用IDL编写函数代码对基于大气校正法的Landsat TM5影像地表温度反演处理。
3.用IDL编写函数代码对基于单窗算法的LandsatTM5影像地表温度反演处理。
4.精确选取每张影像的样本点，与采样库和谷歌地图反复验证样本的类别。
5.建模样本与检验样本与影像上的点近似对应，在模型构建和反演中样本点经纬度不容出现错误。
6.构建土壤有机碳反演模型和最佳模型选择及其精度评价。

1. 作品特点。

1.通用性
现有的ENVI拓展工具模块仅针对Landsat8数据基于大气校正法的地表温度反演，还未有 TM影像温度反演的工具出现，由于本作品需要，也为了以后在研究不同方向时能够对TM影像温度快速获取，本作品用IDL8.7编写函数代码分别开发了两种反演算法模型，实现TM5反演温度的半自动化。对使用年限来说，大气校正法适合2000年以后的TM影像，单窗算法适合2000年以前的影像。
2.便捷性
本作品对复杂的庞大的算法利用IDL编写函数代码实现，节约时间和成本。如果能掌握地表温度反演和CASA模型的理论和算法，对于ENVI软件使用的新手来说，也能够在短期内得到不错的成果。
3.实用性
本作品基于土地利用的变化监测，进一步分析其对研究区内植被碳库变化和土壤碳库变化的影响，辅助政府合理规划木兰溪地区的生态保护工作。
4.最优性
在分类器选择上，本作品先使用2017年OLI影像结合野外调查和走访参观时的照片以及谷歌地球中的地图，并根据总体分类精度和Kappa系数筛选出最优分类器，从而对三景影像分类，使遥感分类过程中的不确定性大大降低； 在SOC含量反演时利用反演得到的SOC含量数据和实测数据进行精度验证，并与传统克里金插值对比，择优选择反演方法。
5.创新性
作品从土壤-景观理论出发，利用多元线性回归法遥感反演SOC含量并评价模型精度，解决了单纯的插值方法使数据过于平滑的问题。

1. 结果分析

土地利用变化监测
利用野外观测、走访记录和实地景观照片库（照片库内存过大，因此不想向组委会提供）以及谷歌地球中的地图等，采用神经网络法对各期影像进行土地利用分类（图2），影像中阴影部分划到水体当中，灌丛和草地难以分开，故归为一类。分类精度分别为95.26%、96.54%和97.28%。研究区西部海拔较高，东部较低，由图2可知，木兰溪下游20a间经历过截弯取直，水体面积逐渐缩小。除此之外，1996年林地、耕地面积最多，灌丛草地面积最少；2007年灌丛草地面积最多，居民地、裸地面积最少，；2017年居民地、裸地面积最多，耕地面积最少。20a来土地利用改变的原因主要在于木兰溪下游地区经济和人口出现一定的增长，城市化水平越来越高，城镇用地的扩张使得耕地面积的减少，造成了农业结构大幅度调整。通过转移矩阵来观察20a来土地利用变化（表1），行数据表示1996年的土地利用类别，列数据为2017的土地利用类别。1996年灌丛草地面积的33.907%、耕地面积中的28.895%、林地面积中的24.46%、裸地面积中的50.491%、水体面积中的45.988%构成了2017年的居民地，城镇化发展迅速；1996年曾经是耕地，经过20a超过一半演变成了草地灌丛。

表1.2017年相比于1996年的土地利用转移矩阵

1. 植被碳库变化监测

居民地在研究区内所占比例较大，制图不美观，结果主要以表格数据呈现。如表2所示，分别计算植被区域各地物类别中各像元的地上和地下NPP值，从1996年12月到2007年1月地上和地下NPP总量是在上升的，这是由于植被区域（主要是灌丛草地）在扩张；2007年1月到2017年1月地上和地下NPP总量却是在下降的，在此期间人类活动频繁，城镇用地迅速扩张，植被区域缩小。

表2. 各年份不同地物类型地上NPP、地下NPP以及总NPP/(t·month^-1)
植物能够通过光合作用吸收大气中的CO₂，在光能的作用下又将吸收到的二氧化碳转变为有机物，为生态系统提供物质和能量，因此，一旦植被遭受到破坏，人类将失去一个重要的二氧化碳吸收器。1996年到2007年非植被逐渐向植被类型转移，在一定程度上增加了植被碳汇的潜在能力；2007年到2017年植被区域又逐渐向非植被区域转移，植被碳汇能力减弱。方精云等认为，农作物在短期内把固定的碳量经分解又释放到了大气中，属于无效碳汇。从表3来看， 1996年到2017年间，有87.61t耕地碳向林地转移，321.28t耕地碳向灌丛草地转移，被转移的地区碳汇能力增强，进而减少二氧化碳等温室气体在大气中的浓度。

表3.  2017年相较于1976年的植被碳库迁移/t
 

1. 土壤有机碳库变化监测

本作品缺乏土壤容重、土壤有机碳密度等物理性质，仅有土壤有机碳（SOC）含量实测数据。SOC含量数据属于点状数据，首先需要将其推广至整个研究区的SOC含量数据，然后我们根据SONG等的研究从SOC含量数据推至土壤有机碳密度(SOCD)，最终推求土壤有机碳库。在这一过程中有机碳反演的精度尤为重要，其决定了土壤碳库估算的可靠性。因此，本作品在多元线性回归与传统的克里金插值法一起对SOC含量的反演，并对精度做出验证。（注：线性回归模型构建步骤见制作文档。）

表4.  3种模型反演精度验证结果
由表4可以看出，三种方法得出的结果趋于一致，但是使用的两种克里金插值法生成的数据较为集中，不符合实际情况；从空间分布来看（图3），克里金插值方法生成的模型将数据平滑得过于严重。因此，多元线性回归比两种克里金法插值的结果效果更好。

图3. 不同克里金法生成的土壤有机碳含量图
注：a.普通克里金插值法，b.泛克里金插值法
 
计算不同时期各地类土壤有机碳库（表5），1996年12月研究区土壤碳总量为87.247t，裸地、耕地、林地、灌丛草地分别占总量的4.97%    、16.16%、30.97%、47.90%；2007年1月研究区土壤碳总量为88.247t，裸地、耕地、林地、灌丛草地分别占总量的1.36%、8.52%、19.15%、70.97%；2017年1月研究区土壤碳总量为90.168t，裸地、耕地、林地、灌丛草地分别占总量的11.50%、6.85%、21.61%、60.05%。不难看出，灌丛草地的土壤有机碳储量一直以来都是所有植被类型中含量最多的，耕地土壤有机碳储量近10年大幅降低。总体上土壤有机碳库显著上升，呈现碳汇特征，即陆地生态系统固定的碳量大于排放的碳量。

表5. 研究区不同时期土壤碳库组成/（10³t·month^-1）
 
通过转移矩阵来观察20a来土壤有机碳库的变化（表6），行数据表示1996年的土壤有机碳储量，列数据为2017的土壤有机碳储量。1996年林地中有4.211×10³t、耕地中有 13.827×10³t、裸地中有15.800×10³t转变为灌丛草地的碳储量，其中耕地迁移到灌丛草地的碳储量超过原有的一半以上。
 

表6. 2017年相较于1996年土壤碳库构成/10³t

1. 结论

1996-2017年间，木兰溪下游地区经历过截弯取直，水体面积逐渐缩小，城镇用地的扩张使耕地面积逐渐减少，农业结构大幅调整。在此期间，整个地区的生态环境发生改变，碳库分布格局也随之改变。植被碳库呈小幅上升后下降的形势；木兰溪下游地区以土壤碳库占主导，土壤碳库呈现显著上升。总体上看，20a来研究区呈现碳汇特征。