基于RS的哈爾濱市土地利用變化對碳儲量的影響

李繼紅，支偉峰，陳文曲，梁勇奇，徐藝帆，張帆

0 引言

隨著人類社會發(fā)展，各種生態(tài)環(huán)境問題日益突出，這也使得對于生態(tài)環(huán)境方面的研究漸漸成為世界關(guān)注的焦點(diǎn)[1-3]。各國科研人員嘗試從不同角度對生態(tài)環(huán)境變化進(jìn)行研究，在這些研究當(dāng)中，對于碳儲量的研究更是一大熱點(diǎn)，也取得了不少進(jìn)展[4]。部分研究發(fā)現(xiàn)一定區(qū)域內(nèi)土地利用類型的變化對碳儲量變化能夠產(chǎn)生巨大影響[5-6]。土地利用/土地覆被（LUCC）的改變影響陸地生態(tài)系統(tǒng)的分布和結(jié)構(gòu)進(jìn)而導(dǎo)致陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量與碳循環(huán)的變化，具體表現(xiàn)在以植被覆蓋林地減少和與建筑用地增加導(dǎo)致區(qū)域碳儲能力下降[7-8]。國外HUTYRA L R等對西雅圖部分地區(qū)單位面積碳儲量進(jìn)行計算并與美國其他地區(qū)進(jìn)行對比[9]。國內(nèi)在植被碳儲量[10]、生態(tài)系統(tǒng)碳儲量[11]、城市碳儲量[12]等方面都有所研究，并取得一定的成果。但就土地利用/土地覆被（LUCC）、遙感和區(qū)域碳儲量轉(zhuǎn)移流動相結(jié)合的研究相對較少。本文基于遙感技術(shù)的應(yīng)用，分析土地利用變化，根據(jù)土地利用變化預(yù)測模型預(yù)測未來城市發(fā)展趨勢，進(jìn)而完成對其變化引起的碳儲量格局變化分析。

1 研究區(qū)概況

哈 爾 濱， 位 于 東 經(jīng) 125°42′～130°10′， 北 緯44°04′～ 46°40′，是中國最北邊的省會城市，下轄 9個區(qū)：道里區(qū)、南崗區(qū)、道外區(qū)、平房區(qū)、松北區(qū)、香坊區(qū)、呼蘭區(qū)、阿城區(qū)、雙城區(qū)；7個縣：依蘭縣、方正縣、賓縣、巴彥縣、木蘭縣、通河縣、延壽縣；以及2個代管縣級市：尚志市和五常市。行政管轄區(qū)域總面積 5.3萬 km2。地勢北、東、南高，呈新月形狀向西傾斜。哈爾濱屬中溫帶大陸性季風(fēng)氣候，夏季短暫，冬季漫長寒冷。哈爾濱地區(qū)的土壤種類較多，以黑土為主要土壤，主要森林類型有：白樺林、柞樹林、落葉松林、針闊混交林和樟子松林等。流經(jīng)哈爾濱的主要河流松花江和阿什河等。

2 數(shù)據(jù)與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)

2.1.1 遙感數(shù)據(jù)來源和預(yù)處理

遙感數(shù)據(jù)為哈爾濱市2005、2010和2015年三期Landsat遙感影像數(shù)據(jù)，具體情況見表1，來源于地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/)。對三期遙感影像進(jìn)行預(yù)處理，處理的主要步驟包括單景影像輻射定標(biāo)、大氣校正、圖像鑲嵌和圖像裁剪等。經(jīng)過預(yù)處理和監(jiān)督分類后的分類結(jié)果如圖1所示。

表1 遙感數(shù)據(jù)列表Tab.1 List of remote sensing data

圖1 哈爾濱市2005、2010和2015年遙感影像分類結(jié)果Fig.1 Interpretation remote sensing images in 2000～2015 in Harbin

2.1.2 輔助數(shù)據(jù)

2005、2010和2015三期哈爾濱市土地利用現(xiàn)狀圖，2005、2010和2015三期哈爾濱統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)以及部分哈爾濱統(tǒng)計局發(fā)布的數(shù)據(jù)。主要用作遙感圖像分類精度評價參考數(shù)據(jù)

2.2 研究方法

2.2.1 遙感圖像分類

遙感圖像分類主要有監(jiān)督分類和非監(jiān)督分類，鑒于本研究能從研究區(qū)域選取有代表性的訓(xùn)練場作為樣本，所以筆者采用監(jiān)督分類方法。而具體監(jiān)督分類方法筆者嘗試了支持向量積，最大似然法及最小距離法。在充分考慮不同地類分類精度，總體精度及Kappa系數(shù)后，確定選擇支持向量機(jī)為本研究中遙感影像監(jiān)督分類的方法。

2.2.2 土壤碳儲量估算

土壤碳是陸地碳循環(huán)中重要的組成部分，其對于大氣中碳的排放量有很大影響作用。土壤碳的研究主要集中于其碳儲量的計算與流動[13-14]。而土壤碳儲量估算主要方法有：土壤類型法、生命帶法、模型方法和GIS估算法等[15]。不論采用何種方法，最終可以獲得不同土地利用/土地覆被（LUCC）的碳密度數(shù)據(jù)，具體參考郭樹平[16]統(tǒng)計的黑龍江省不同地類碳密度。采用其碳密度來估算不同地類的土壤碳儲量。具體公式：

式中：SOC為土壤總碳儲量；Xi為第i種類型土地的面積；SOCDi表示第i種類型土地碳密度。

2.2.3 植被碳儲量估算

同理對于植被碳密度也可采用參考焦燕[17]、李克讓[18]等測算或統(tǒng)計的數(shù)據(jù)獲得。筆者在這里只對于土地類型中林地、耕地估算植被碳儲量，對于建設(shè)用地與水域忽略不計，具體公式：

式中：ZOC為植被總碳儲量；Xi為第i種類型土地的面積；ZOCDi為第i種類型土地表面植被碳密度。

2.2.4 哈爾濱總碳儲量估算

式中：TOC為哈爾濱總碳儲量；SOC為土壤總碳儲量；ZOC為植被總碳儲量。

2.2.5 基于Markov模型的哈爾濱2020年土地利用類型預(yù)測

Markov模型具有預(yù)測數(shù)量上的優(yōu)勢，運(yùn)用Markov模型預(yù)測關(guān)鍵在于轉(zhuǎn)移概率矩陣的確定[19]。主要分為以下步驟：①分別計算2005-2010年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣；②以2005年為初始轉(zhuǎn)移狀態(tài)；③利用Idrisi的Markov模型模擬模塊，以15a為步長，加入土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣，獲得最終2020預(yù)測土地利用類型。

土地轉(zhuǎn)移概率公式：

式中：m為景觀類型，Pij為由i類地類塊轉(zhuǎn)變?yōu)閖類地類的概率，同時，Pij須滿足以下兩個條件：

式中：P(n)為初始狀態(tài)土地利用概率矩陣經(jīng)過n步轉(zhuǎn)移后的概率矩陣。

3 結(jié)果與分析

3.1 遙感影像分類精度分析

采用監(jiān)督分類中支持向量機(jī)方法對哈爾濱市遙感影像分類后，結(jié)合檢驗(yàn)樣本，對其分類精度進(jìn)行評價可得表2。可以看出單個地類分類精度，總體分類精度以及Kappa系數(shù)基本滿足分類準(zhǔn)確性要求。為本研究深入進(jìn)行提供了可靠地數(shù)據(jù)支持。

表2 哈爾濱市遙感影像分類精度Tab.2 Evaluation of classification accuracy of remote sensing image in Harbin

3.2 土地利用/土地覆被（LUCC）變化與分析

基于2005、2010和2015年三期遙感數(shù)據(jù)分類處理結(jié)果可得表3。由本表分析可知：從單個土地利用類型變化來看，林地面積呈現(xiàn)逐漸增加的態(tài)勢，從2005年22 310 km2到2010年26 310 km2再到2015年27 100 km2。林地的不斷增加有助于提高城市綠化水平，為保護(hù)生態(tài)環(huán)境提供了大的環(huán)境保障。建設(shè)用地面積三期分析也呈現(xiàn)增加情況，從期初的2 850 km2到期中3 690 km2再到期末4 150 km2，面積逐漸增加，表明伴隨城鎮(zhèn)化進(jìn)展和經(jīng)濟(jì)發(fā)展，其建設(shè)用地需求巨大。耕地面積不斷降低，但降低幅度有所減慢。從2005-2010年減少5 060 km2到2010-2015年減少1 390 km2，說明耕地減少得到有效抑制，但控制耕地紅線的任務(wù)依舊嚴(yán)峻。從總體土地利用角度來看，哈爾濱市土地利用中以林地耕地為主體，其面積占哈爾濱市總面積90%左右，之后依次為建設(shè)用地、水域。

表3 哈爾濱市土地利用類型面積及所占比例Tab.3 Land use area and proportion in Harbin

3.3 土壤、植被及總碳儲量估算與分析

根據(jù)土壤、植被以及總碳儲量估算方法，結(jié)合表3哈爾濱市土地利用面積可得表4。對其進(jìn)行深入分析可以發(fā)現(xiàn)：按照筆者采取的估算方式，在土地利用類型改變的情況下，出現(xiàn)以下結(jié)果：由于假定植被碳儲量僅和林地、耕地面積轉(zhuǎn)變有關(guān)，因此計算得植被碳儲量呈逐期增加，從2005年到2015年，10 a間增加了1.2×107t，平均每年增加約1.2×106t。不同土地土壤碳密度差異較大導(dǎo)致總土壤碳儲量逐漸降低。以土壤碳儲量與植被碳儲量結(jié)合，忽略其他因素或部分的碳儲量，計算得出了2005、2010和2015三年哈爾濱市碳儲量分別為：8.85×108t、8.93×108t、8.90×108t。

表4 哈爾濱市碳儲量估算情況 104 tTab.4 The estimated carbon storage in Harbin

3.4 預(yù)測2020年土地利用方式以及碳儲量變化情況

根據(jù)馬爾科夫模型，結(jié)合2005、2010和2015年哈爾濱市遙感圖像分類結(jié)果，獲取土地利用轉(zhuǎn)移矩陣，帶入Idrisi計算最終可得2020年預(yù)測土地利用分類情況，見表5。

表5 哈爾濱市土地利用類型面積與碳儲量2020年預(yù)測情況Tab.5 The prediction of Harbin's land use and carbon storage in 2020

由表5預(yù)測數(shù)據(jù)，結(jié)合表4，做出圖2、圖3，可以對2005-2020年（預(yù)）期間的碳儲量變化進(jìn)行研究分析。

圖2 哈爾濱市不同年份土地利用類型的碳儲量變化情況Fig.2 The change of carbon storage based on land use in Harbin

綜上所述2005～2020年（預(yù)）這段時期的哈爾濱碳儲量變化情況：

（1）總碳儲量處于小幅度波動增長的狀態(tài)，2005年到2010年碳儲量有所增加，2010年到2015年碳儲量略有減少，預(yù)測2015到2020年會有小幅上漲，但總體碳儲量在這段期間還是增加的。

圖 3 哈爾濱市碳儲量變化情況Fig.3 The change of carbon storage in Harbin

（2）植被碳儲量就其原有基數(shù)而言出現(xiàn)明顯增長，主要原因歸于2005年到2020年期間林地面積的逐漸增加，而林地上的植被具有非常重要的固碳作用，進(jìn)而導(dǎo)致整體固碳量的增加。

4 結(jié)論與討論

（1）土地利用類型變化，對陸地區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)具有重要的影響。直接體現(xiàn)在不同土地類型具有不同碳儲能力。基于遙感圖像的土地利用變化研究是一種簡單、快速、高效的區(qū)域碳儲量估算研究方法。本文從理論角度探索其具有實(shí)現(xiàn)的可行性。

（2）2005年到2015年這十年間，哈爾濱土地利用總體上體現(xiàn)建設(shè)用地面積不斷增加，加之退耕還林政策作用，共同壓縮了耕地面積，這值得城市建設(shè)規(guī)劃研究人員的注意。

（3）根據(jù)馬爾科夫模型對哈爾濱市不同土地類型預(yù)測，結(jié)合前期碳儲量估算可以得出區(qū)域總體碳儲能力得到加強(qiáng)，其中林地的不斷增加是碳儲增加的主導(dǎo)因素。

雖然本文采用科學(xué)的方法估算哈爾濱市近十年土地利用/土地覆被變化導(dǎo)致碳儲量變化的情況，但仍存在進(jìn)一步完善的地方。具體表現(xiàn)在：

（1）基于遙感圖像的土地分類精度有待提高，由于遙感圖像受分辨率和研究人員目視解譯影響，一直存在精度不足難以滿足應(yīng)用研究的目的。提高分類精度是利用遙感圖像進(jìn)行深入研究的重要保障，在筆者進(jìn)行研究中選取了中分辨率的TM遙感數(shù)據(jù)，初步滿足研究需求，但就研究問題估算準(zhǔn)確性上考慮還是有所不足。

（2）土地利用類型與區(qū)域碳儲量關(guān)系研究不夠深入，主要考慮土壤與植被的影響，對于地表覆被物，特殊濕地區(qū)域缺乏考慮，建議其他研究人員建立完整的基于土地利用的區(qū)域碳儲量估算模型，以便能夠達(dá)到真正高效的服務(wù)于社會生態(tài)文明建設(shè)的目的。

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