县级自然保护区土地利用景观格局与固碳功能关系分析——以云南省梁王山为例
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关键词:
- 土地利用变化 /
- 碳储量 /
- 关联度分析 /
- 时空格局 /
- 梁王山县级自然保护区
Analysis on the Relationship between Land Use Landscape Pattern and Carbon Sequestration Function in County-level Nature Reserves：a Case Study of Liangwang Mountain in Yunnan Province
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随着人类社会工业化与城镇化的持续推进，CO2等温室气体排放量仍呈现上升态势，全球气候变暖问题日益严峻[1]。土地利用/覆被变化(land use/cover change，LUCC)作为影响全球气候变化的重要原因之一，不仅显著改变了陆地生态系统的景观结构[2]，而且会进一步影响以陆地生态系统为载体的碳储存等生态系统服务功能[3-4]。2020年，中国提出“碳中和”发展目标，碳储量相关研究逐渐成为热点[5-6]。当前，中国仍处在工业化与城镇化快速发展阶段，经济的快速增长势必带来温室气体排放总量增加以及土地利用格局的快速变化。在此背景下，了解LUCC与生态系统碳储存服务功能变化的关系，对“碳中和”以及生态文明建设目标的实现具有重要现实意义[7]。
目前，碳储量估算研究主要集中于如森林[8-10]、草地[11-12]和耕地[13-14]等单一生态系统，陆地生态系统碳储存功能对土地利用格局变化的响应研究也备受关注[15-16]。近年来，随着地理信息技术与生态系统服务评估模型的不断发展，基于两者耦合的研究方法为探究区域土地利用格局变化与生态系统碳储存服务功能的关系提供了新思路。其中，InVEST模型(integrated valuation of environment service and trade-offs)因所需数据较少、评估结果表达直观而被国内外学者广泛应用[14]，如：ISLAM等[17]和AITALI等[18]通过遥感影像与InVEST模型对碳储量进行监测，以期实现优化土地利用结构和维护生态系统服务功能的目的；在国内，基于InVEST模型与3S技术的碳储量研究也已经成功应用于省[19]、市[20]和流域[21]等多个区域。总体来看，已有研究成果积极地推动了土地利用与碳储量估算的相关研究，但研究区域多以大、中型尺度为主，小尺度研究相对较少。由于不同尺度的独立观测无法定量表达不同尺度下人类活动与生态系统的相互作用，因此，小尺度下区域碳储量以及相关模型的适用性研究有待进一步补充。
自然保护区对于维护区域生态系统稳定有着积极的作用[22]。县级自然保护区作为典型的小尺度区域，其土地利用变化与碳储存功能变化具有特殊性。梁王山县级自然保护区肩负着区域水源涵养以及气候调节等多重生态系统服务功能，但近年来随着人类活动扰动的增加，保护区内土地利用格局不断发生变化，势必影响区域生态系统的稳定与生态系统碳储存服务功能。鉴于此，本研究以梁王山县级自然保护区为例，基于高清遥感影像对保护区土地利用时空变化特征进行分析，并运用InVEST模型测算碳储量，采用灰色关联度分析法进一步剖析碳储量变化的重要相关因素，以期为保护区土地利用政策制定以及维护小尺度区域生态系统服务功能稳定提供参考。
1. 材料与方法
1.1 研究区概况
梁王山县级自然保护区成立于1998年，位于云南省玉溪市澄江市，总面积约2 358.79 hm2，地处N24°43′45″~24°48′08″，E102°53′10″~102°58′05″，坐落于滇中小江断裂地带东部边缘，山脉自西北向东南倾斜延伸，是抚仙湖、阳宗海和滇池三大高原湖泊的天然生态屏障(图1)。地势北高南低，最高海拔2 791 m，最低海拔1 956 m，相对高差835 m。属低纬度高原季风气候区，年平均气温11.7 ℃，年降雨量1100~1 400 mm，相对湿度76%。区内生物多样性丰富，植物种类以华山松为主。由于地理位置的特殊重要性，梁王山保护区未来旅游开发潜力较大。
1.2 数据来源及处理
基于澄江市2000年、2010 年、2015年和2020年的高清遥感影像数据(分辨率为10 m，由BIGAMAP软件获取)，对研究区域4期的遥感影像进行目视解译，获取梁王山自然保护区4期土地利用数据。因从高清遥感影像上未发现水域，故依据《土地利用现状分类标准》(G/T 21010—2007)将研究区土地类型分为耕地、林地、草地、未利用地和建设用地5大类。为保证相关操作在ArcGIS 10.2软件中能顺利完成，分别对4期土地利用数据以及其他相关数据进行坐标系统一和格式转换等操作。景观格局指数数据依据上述土地覆被数据，运用Fragstats 4.2软件计算得出。碳密度值来源于云南省碳密度相关研究以及根据前人研究成果[23-26]计算得到。
1.3 研究方法
1.3.1 土地利用动态度
土地利用动态度是定量评价土地利用变化的重要指标，包括单一和综合土地利用动态度[5]，计算公式为：
$ {N}_{c}=\frac{{U}_{b}-{U}_{a}}{{U}_{a}}\times 100 \text{%} \text{；} $
$ {L}_{c}=\frac{\displaystyle\sum _{i=1}^{n}{\Delta LU}_{ij}}{2\displaystyle\sum _{i=1}^{n}{LU}_{i}}\times \frac{1}{T}\times 100 \text{%} 。 $
式中：Nc和Lc分别为单一和综合土地利用动态度；Ua和Ub分别为某土地利用类型在研究时段内初期和末期的面积；T为研究时长；i和j为土地利用类型；LUi代表研究初期i类土地利用类型的面积；ΔLUij代表研究时间段内i类土地利用类型向j类土地利用类型转化的面积。
1.3.2 土地利用转移矩阵
土地利用转移矩阵通过追踪各地类之间的相互转换和数量分布，从而明晰研究时间段内各土地利用类型之间的流向与结构[5]，其表达式为
$ {S}_{ij}=\left[\begin{array}{ccc}{S}_{11}& \cdots & {S}_{1n}\\ ⋮& ⋮& ⋮\\ {S}_{n1}& \cdots & {S}_{nn}\end{array}\right] 。 $
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1.3.3 景观格局分析
景观格局指数可以量化土地利用的结构组成和空间配置等特征。本研究结合研究区景观分布特点并参考前人的研究成果[27-29]，从景观水平与斑块类别层面选择相关指数。景观层面选取斑块景观形状指数、周长面积分维数、蔓延度指数、斑块数量、斑块密度、香农多样性指数和香农均匀度指数共7个指数[27]；斑块类别层面选取最大斑块指数、斑块密度、聚集度指数和景观形状指数共4个指数[28]。
1.3.4 碳储量评估
采用InVEST模型评估碳储量。InVEST模型将生态系统碳库分为4个主要部分：地上生物碳、地下生物碳、土壤碳和死亡有机碳[29]。模型碳储量模块计算公式为：
$ {C}_{i}={C}_{i1}+{C}_{i2}+{C}_{i3}+{C}_{i4} 。 $
式中：i表示某种土地利用类型；Ci表示土地利用类型i的总碳密度，t/hm²；Ci1、Ci2、Ci3和Ci4分别表示土地利用类型i地上、地下、土壤和死亡碳密度，t/hm²。
本研究中，碳密度数据通过查阅文献[23-26]获得(表1)。由于死亡堆积碳密度在碳库中所占比例较小[30-33]，因此在本研究中不予考虑。
表 1 梁王山自然保护区三大碳库碳密度值Table 1. Carbon density values of three carbon pools in Liangwang Mountain Nature Reservet/hm2 土地利用
类型
land use type地上碳密度
above ground
carbon density地下碳密度
underground
carbon density土壤碳密度
soil carbon
density建设用地
construction land0 0 62.80 未利用地
unused land13.04 1.18 61.90 林地
forestland41.89 10.39 65.70 耕地
cultivated land4.11 0.95 59.30 草地
grassland8.40 1.72 46.70 1.3.5 灰色关联分析
采用灰色关联分析法进一步量化景观格局指数与碳储量之间的相关性[34]。灰色关联分析旨在量化各因素之间的关联程度，并表征各因素间发展趋势的相似或相异程度。如x1, x2, ···, xn为N个因素，反应各因素变化特性的数据列分别为{x1(t)}, {x2(t)}, ···, {xn(t)}, t = 1, 2, ···, M。两者间关联度的计算公式为：
$ \mathrm{\gamma }\approx \frac{1}{M}{\sum }_{i=1}^{M}{\varepsilon }_{ij}\left(t\right) \text{；} $
$ {\varepsilon }_{ij}\left(t\right)=\frac{{\Delta }_{\min}+{R\Delta }_{\max}}{{\Delta }_{ij}\left(t\right)+{R\Delta }_{\max}} 。 $
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2. 结果与分析
2.1 土地利用变化特征
由图2可知：保护区内土地利用类型主要以林地和草地为主；各地类在空间分布上存在较强的空间分异性，其中耕地集中分布于西南区域，草地主要分布于中部区域。
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图 2 2000—2020年梁王山自然保护区土地利用变化Figure 2. Land use change in Liangwang Mountain Nature Reserve from 2000 to 2020从各地类变化来看(表2)：2000—2020年间，保护区内耕地和未利用地面积大幅减少，且以耕地减少量最大，共计减少了77.60 hm²，占比为3.29%；草地、建设用地和林地面积均得到增加，其中建设用地增加15.08 hm²，占比为0.64%。
表 2 2000—2020年梁王山自然保护区不同土地类型面积变化Table 2. Area change of different land types in Liangwang Mountain Nature Reserve from 2000 to 2020土地利用类型
land use type2000 2010 2015 2020 面积/hm²
area比例/%
proportion面积/hm²
area比例/%
proportion面积/hm²
area比例/%
proportion面积/hm²
area比例/%
proportion建设用地
construction land13.46 0.57 11.32 0.48 36.80 1.56 28.54 1.21 未利用地
unused land9.43 0.40 0.71 0.03 1.42 0.06 0.24 0.01 林地
forestland1501.37 63.65 1601.62 67.90 1555.38 65.94 1525.19 64.66 耕地
cultivated land125.01 5.30 103.55 4.39 61.56 2.61 47.41 2.01 草地
grassland709.52 30.08 641.59 27.20 703.63 29.83 757.41 32.11 从土地利用动态度来看(表3)：(1)单一土地利用动态度中，耕地、草地和林地20年间变化较为剧烈，建设用地和未利用地动态度变化相对较小，均在1%以下。建设用地在2010—2015年呈现增加趋势，为5.10%；林地在2010—2015年减少态势明显，减少9.25%；唯有耕地在3个研究时段内均处在负变化，面积不断减少，表明保护区内退耕还林政策得到有效落实。(2)综合土地利用动态度总体表现为不断增加的趋势，在2000—2010年间为0.71%，说明土地利用变化整体较为平稳；而在2015—2020年间为1.57%，表明该时段土地利用变化较为剧烈。
表 3 2000—2020年梁王山自然保护区土地利用动态度变化Table 3. Dynamic degree of land use in Liangwang Mountain Nature Reserve from 2000 to 2020% 土地利用类型
land use type2000—
20102010—
20152015—
20202000—
2020建设用地
construction land−0.21 5.10 −1.65 0.75 未利用地
unused land−0.87 0.14 −0.24 −0.46 林地
forestland10.03 −9.25 −6.04 1.19 耕地
cultivated land−2.15 −8.40 −2.83 −3.88 草地
grassland−6.79 12.41 10.76 2.39 综合土地利用动态度
comprehensive land use dynamic degree0.71 1.50 1.57 0.55 土地利用转移矩阵结果显示(表4)：2000—2010年，耕地与草地向林地大量转移，分别转入49.17和143.16 hm2，林地面积得到有效增加；但2010—2020年，林地向建设用地和草地的转移较为频繁，其中林地向建设用地转移34.48 hm2，表明保护区的建设占用了部分林地，而耕地和草地也是建设用地增加的主要贡献源，分别转入6.09和5.70 hm2。
表 4 2000—2020年梁王山自然保护区土地类型转移矩阵Table 4. Land transfer matrix in Liangwang Mountain Nature Reserve from 2000 to 2020hm2 土地利用类型
land use type研究时间段
time建设用地
construction land未利用地
unused land林地
forestland耕地
cultivated land草地
grassland建设用地
construction land2000—2010 2.59 0 5.87 2.92 2.08 2010—2015 7.39 0 2.40 0.98 0.55 2015—2020 11.67 0 19.52 0.09 5.52 2000—2020 4.43 0 5.77 1.14 2.12 未利用地
unused land2000—2010 1.09 0.11 6.20 0.12 1.91 2010—2015 0 0.41 0.30 0 0 2015—2020 0.01 0.01 0.90 0.26 0.24 2000—2020 0.37 0.06 4.35 0.05 4.60 林地
forestland2000—2010 5.60 0.08 1397.22 24.33 74.14 2010—2015 21.60 0.66 1412.06 15.67 151.63 2015—2020 12.88 0.15 1364.77 8.28 169.30 2000—2020 17.14 0.12 1262.30 14.52 207.29 耕地
cultivated land2000—2010 0.46 0.50 49.17 67.65 7.23 2010—2015 5.04 0.35 47.73 41.90 8.53 2015—2020 1.05 0.04 13.76 38.77 7.94 2000—2020 2.69 0.02 69.79 30.26 22.25 草地
grassland2000—2010 1.58 0 143.16 8.53 556.25 2010—2015 2.77 0 92.89 3.01 542.92 2015—2020 2.93 0.04 126.24 0.01 574.41 2000—2020 3.91 0.04 182.98 1.44 521.15 2.2 景观格局变化特征
2.2.1 景观层面
由表5可知：2000—2020年，研究区景观形状及聚集度相关指数(斑块形状指数、周长面积分维数、蔓延度指数、斑块数量、斑块密度)都呈现整体上升趋势。以景观形状指数与周长面积分维数为例，分别从2000年的4.91和1.25上升到2020年的5.43和1.29，表明景观形状逐步趋于复杂与不规则化。蔓延度指数、斑块数量和斑块密度的上升则表明景观内优势斑块连通性加强，但景观整体破碎度上升。从景观多样性来看，香农多样性指数和香农均匀度指数值均表现为总体下降趋势，20年间分别下降0.03和0.02，表明自然保护区内景观异质性与均匀度降低。
表 5 2000—2020年梁王山自然保护区景观层面格局指数变化Table 5. General trends of landscape indexes at landscape level in Liangwang Mountain Nature Reserve from 2000 to 2020指数
indexes2000 2010 2015 2020 景观形状指数
landscape shape index4.91 4.65 5.23 5.43 周长面积分维数
perimeter area fractal dimension1.25 1.22 1.28 1.29 蔓延度指数
contagion index68.83 69.91 69.21 69.41 斑块数量
number of patches132 124 259 207 斑块密度
patch density2.10 1.91 4.12 3.22 香农均匀度指数
Shannon’s evenness index0.54 0.52 0.53 0.52 香农多样性指数
Shannon’s diversity index0.97 0.94 0.95 0.94 2.2.2 斑块类型层面
由表6可知：建设用地景观形状指数和斑块密度均呈上升趋势，其中景观形状指数值由7.20上升至14.81，表明20年间建设用地形状逐渐趋于复杂化且斑块破碎程度增大；而耕地景观形状指数和斑块密度则呈降低态势，景观形状趋向于规则化与简单化。研究期内林地的最大斑块指数一直维持在较高水平并缓慢提升，由2000年的23.00上升至2020年的23.80，表明保护区内仍有大量优势斑块，即面积较大且完整的林地。2015—2020年间草地斑块聚集度下降明显，由94.80下降到91.75，表明近期草地趋于分散，团聚程度下降。
表 6 2000—2020年梁王山自然保护区斑块类别层面景观格局指数变化Table 6. General trends of landscape indexes at patch level in Liangwang Mountain Nature Reserve from 2000 to 2020土地利用类型
land use type研究时间
study time景观形状指数
landscape shape index斑块密度
patch density最大斑块指数
largest patch index聚集度指数
aggregation index建设用地
construction land2000 7.20 0.83 0.07 41.95 2010 8.52 1.03 0.02 22.42 2015 13.86 1.56 0.05 33.17 2020 14.81 2.43 0.02 17.47 未利用地
unused land2000 3.48 0.11 0.07 72.49 2010 1.17 0.02 0.01 87.50 2015 2.33 0.06 0.01 55.56 2020 1.25 0.01 0.01 50.00 林地
forestland2000 6.32 0.14 23.00 95.83 2010 6.11 0.09 24.24 96.13 2015 6.79 0.05 24.03 95.53 2020 7.32 0.08 23.80 95.10 耕地
cultivated land2000 6.96 0.37 0.39 83.43 2010 6.71 0.44 0.40 82.62 2015 5.30 0.28 0.40 82.61 2020 3.83 0.19 0.41 87.05 草地
grassland2000 6.38 0.23 7.47 93.84 2010 6.07 0.28 6.71 93.89 2015 5.53 0.22 7.39 94.80 2020 8.46 0.45 9.79 91.75 2.3 碳储量变化特征
2.3.1 时间变化
由表7可知：2000—2020年，保护区总碳储量呈先增后减的总体变化趋势，2000—2010年共增加5 788.22 t，2010—2020年共减少5 003.57 t，但整体而言，20年间研究区总碳储量增加了784.65 t。从各地类碳储量时间变化来看，2000—2010年，林地总碳储量共增加11 827.33 t，而同时期其他地类碳储量均呈下降趋势，表明林地总碳储量的增加是该时段保护区总碳储量上升的重要原因；2010—2020年，草地和建设用地总碳储量分别增加6580.70和1 081.36 t，耕地和未利用地碳储量则呈现整体下降态势，与地类面积变化保持一致。
表 7 2000—2020年梁王山自然保护区碳储量Table 7. Carbon storage in Liangwang Mountain Nature Reserve from 2000 to 2020t 土地利用类型
land use type碳储量
carbon storage固碳量
carbon sequestration2000 2010 2015 2020 2000—2010 2010—2015 2015—2020 建设用地
construction land844.35 711.03 2310.86 1792.40 −133.32 1599.82 −518.46 未利用地
unused land718.20 53.87 107.73 17.96 −664.34 53.86 −89.78 林地
forestland117131.72 188959.05 183504.56 179942.45 11827.33 −5454.48 −3562.11 耕地
cultivated land8046.03 6664.54 3962.29 3051.42 −1381.49 −2702.25 −910.87 草地
grassland40315.18 36455.22 39980.11 43035.92 −3859.96 3524.90 3055.80 总碳储量
total carbon storage227055.48 232843.71 229865.56 227840.14 5788.22 −2978.15 −2025.42 2.3.2 空间变化
由图3可知：2000—2020年，碳储量高值区域主要集中于东北和中部区域，西南区域碳储能力相对较弱。20年间研究区碳储量空间变化特征不尽相同，其中，东北区域碳储量相对稳定；西南区域碳储量变化较明显，高碳储量斑块增多，碳储量总体呈缓慢上升的趋势；中部区域碳储量随着低碳储量斑块的增多而总体呈下降态势。
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图 3 2000—2020年梁王山自然保护区碳储量空间分布Figure 3. Spatial distribution of carbon storage in Liangwang Mountain Nature Reserve from 2000 to 20202.4 景观格局与总碳储量的相关性
由表8可知：各景观指数对总碳储量影响大小顺序依次为蔓延度指数、香农均匀度指数、香农多样性指数、周长面积分维数、景观形状指数、斑块密度、斑块数量。其中，蔓延度指数对总碳储量关联度最大，高达0.99，表明优势斑块的连通性和延展性与研究区总碳储量变化相关性最高；香农均匀度指数、香农多样性指数和周长面积分维数关联度均在0.9以上，表明景观空间分布、多样性以及人类的扰动程度均与总碳储量变化存在较大相关性；而斑块密度和斑块数量的关联度仅为0.46和0.45，表明景观层面斑块数量和破碎化程度与总碳储量变化关联度较小。可见，不同景观格局指数与碳储量的相关性存在差异，该研究区表征优势地类和人类扰动程度相关指标明显高于表征斑块破碎化程度指标的相关性。
表 8 梁王山自然保护区景观指数与总碳储量灰色关联度分析Table 8. Grey relational grade analysis between landscape indexes and total carbon storage in Liangwang Mountain Nature Reserve项目
item景观形状指数
landscape
shape index周长面积分维数
perimeter area
fractal dimension蔓延度指数
contagion
index斑块数量
number of
patches斑块密度
patch density香农均匀度指数
Shannon’s
evenness index香农多样性指数
Shannon’s
diversity index2000年总碳储量
total carbon storage in 20000.93 0.99 0.99 0.47 0.48 0.89 0.89 2010年总碳储量
total carbon storage in 20100.71 0.84 0.98 0.41 0.40 0.92 0.92 2015年总碳储量
total carbon storage in 20150.88 0.94 0.99 0.35 0.34 0.99 0.98 2020年总碳储量
total carbon storage in 20200.74 0.89 0.98 0.60 0.62 0.99 1.00 关联度
relevancy0.82 0.91 0.99 0.45 0.46 0.95 0.94 关联序
relativity order5 4 1 7 6 2 3 3. 讨论
本研究表明：2000—2020年间研究区土地利用变化明显，主要体现在林地、耕地和草地三者之间的大量转移以及建设用地对林地的侵占；景观形状趋于复杂化，破碎度增加，异质性减弱。首先，这与梁王山自然保护区的发展定位转变有关。随着自然保护区的建立，退耕还林和人口迁移等生态环境保护政策的实施，保护区在2000—2010年间生态环境得到有效恢复，生态用地面积得到有效提升。但近年来对保护区旅游开发潜力的进一步发掘，使得道路系统扩张趋势明显，建设用地面积也得以增加。2010—2020年间，基础设施建设占用了大量林地，林地向其他地类的转移也进一步加剧了后10年间土地利用变化程度。其次，这与人类干扰程度密切相关。研究区研究初期人类活动干扰程度较小，景观斑块形状趋于简单化，连通性和聚集性相对较好；后10年间随着人类活动的侵扰，景观格局变化越发复杂，为了开发建设的需要，建设用地面积与破碎化程度增加的同时，也割裂了其他地类之间的连接性，整体景观破碎度增大，景观形状趋于复杂；而耕地和未利用地的不断减少，则进一步降低了研究区的景观异质性。
本研究还发现：梁王山总碳储量虽然呈现先增后减的变化趋势，但总体得到提升。总碳储量变化与林地面积密切相关。前10年总碳储量增加，主要原因是作为碳密度最高的林地面积得到大幅提升；而后10年间，随着保护区内人类扰动的增强，林地被建设用地以及草地大量占用，土地利用的变化直接造成高碳密度地类向低碳密度地类的转移，因此，总碳储量有所下降。景观指数中，蔓延度指数与总碳储量的关联度最高，进一步说明总碳储量变化趋势与林地面积变化高度相关。蔓延度指数表征优势地类的聚集程度和延展程度，在空间分布中，保护区优势地类为林地，林地斑块“以点成面”变化或其他地类向林地的转移均会提升蔓延度指数，且林地为碳密度最高的地类，因此蔓延度指数与林地面积变化高度相关，同时也表明林地面积是区域总碳储量变化的重要影响因素。此外，香农多样性指数、香农均匀度指数和周长面积分维数均与人类活动干扰密切相关，在2000—2010年间随着大量人口的迁出以及建设用地和耕地的减少，自然保护区人为干扰程度明显下降，该时段保护区碳储量显著增加，而后10年间人为因素扰动有所增强，总碳储量在该时段又呈现下降趋势，这与关联度分析结果一致。而斑块密度和斑块数量与碳储量关联度较小，原因在于斑块破碎化程度与斑块数量并不能较好地表征斑块面积变化，而碳储量主要取决于各地类的面积与碳密度。综上所述，未来梁王山自然保护区增加林地面积、减少人为活动干扰是增加总碳储量的良策，这与已有研究结果[25, 35]相同，人类扰动的增加[25]和林地的减少[35]都会导致碳储量下降。
国内外学者对不同尺度与区域下陆地生态系统的碳储量估算方法不尽相同[8, 16]。本研究证明：InVEST模型在县级保护区等较小尺度区域的碳储量研究中具有适用性，这与已有研究结果[16, 25, 35]相似。相关研究发现：碳密度受到气候、水文条件和地形地貌等多重因素的影响[36]；而本研究在构建InVEST模型过程中，借鉴云南省有关碳密度研究成果，降低了大多数学者使用全国各地类碳密度所造成的误差[19]，研究结果对于未来研究区土地利用以及维护区域生态系统碳储存功能的稳定具有一定借鉴作用。但本研究InVEST模型的运行主要借助不同土地利用类型的静态碳密度值，未充分考虑碳密度的动态变化。因此，未来研究中，需要获取更加长期和动态的碳密度数据，以减少静态碳密度值的不确定性。
4. 结论
梁王山自然保护区地类以林地和草地为主，受人类活动影响，20年间林地、草地和建设用地面积有不同程度的增加，三者间的转移尤为突出。土地利用方式变化使得梁王山自然保护区碳储量呈先增后减的趋势，但总体略有增加，碳储量共增加784.65 t。空间分布上，碳储量高值区主要集中于东北和中部区域，西南区域碳储能力相对较弱。不同景观格局指数与碳储量的相关性存在差异，梁王山自然保护区景观蔓延度指数与碳储量变化相关性最高，而林地作为优势斑块，其面积的增加有利于保护区总碳储量增加。
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图 2 2000—2020年梁王山自然保护区土地利用变化
Figure 2. Land use change in Liangwang Mountain Nature Reserve from 2000 to 2020
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图 3 2000—2020年梁王山自然保护区碳储量空间分布
Figure 3. Spatial distribution of carbon storage in Liangwang Mountain Nature Reserve from 2000 to 2020
表 1 梁王山自然保护区三大碳库碳密度值
Table 1 Carbon density values of three carbon pools in Liangwang Mountain Nature Reserve
t/hm2 土地利用
类型
land use type地上碳密度
above ground
carbon density地下碳密度
underground
carbon density土壤碳密度
soil carbon
density建设用地
construction land0 0 62.80 未利用地
unused land13.04 1.18 61.90 林地
forestland41.89 10.39 65.70 耕地
cultivated land4.11 0.95 59.30 草地
grassland8.40 1.72 46.70 
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表 2 2000—2020年梁王山自然保护区不同土地类型面积变化
Table 2 Area change of different land types in Liangwang Mountain Nature Reserve from 2000 to 2020
土地利用类型
land use type2000 2010 2015 2020 面积/hm²
area比例/%
proportion面积/hm²
area比例/%
proportion面积/hm²
area比例/%
proportion面积/hm²
area比例/%
proportion建设用地
construction land13.46 0.57 11.32 0.48 36.80 1.56 28.54 1.21 未利用地
unused land9.43 0.40 0.71 0.03 1.42 0.06 0.24 0.01 林地
forestland1501.37 63.65 1601.62 67.90 1555.38 65.94 1525.19 64.66 耕地
cultivated land125.01 5.30 103.55 4.39 61.56 2.61 47.41 2.01 草地
grassland709.52 30.08 641.59 27.20 703.63 29.83 757.41 32.11
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表 3 2000—2020年梁王山自然保护区土地利用动态度变化
Table 3 Dynamic degree of land use in Liangwang Mountain Nature Reserve from 2000 to 2020
% 土地利用类型
land use type2000—
20102010—
20152015—
20202000—
2020建设用地
construction land−0.21 5.10 −1.65 0.75 未利用地
unused land−0.87 0.14 −0.24 −0.46 林地
forestland10.03 −9.25 −6.04 1.19 耕地
cultivated land−2.15 −8.40 −2.83 −3.88 草地
grassland−6.79 12.41 10.76 2.39 综合土地利用动态度
comprehensive land use dynamic degree0.71 1.50 1.57 0.55
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表 4 2000—2020年梁王山自然保护区土地类型转移矩阵
Table 4 Land transfer matrix in Liangwang Mountain Nature Reserve from 2000 to 2020
hm2 土地利用类型
land use type研究时间段
time建设用地
construction land未利用地
unused land林地
forestland耕地
cultivated land草地
grassland建设用地
construction land2000—2010 2.59 0 5.87 2.92 2.08 2010—2015 7.39 0 2.40 0.98 0.55 2015—2020 11.67 0 19.52 0.09 5.52 2000—2020 4.43 0 5.77 1.14 2.12 未利用地
unused land2000—2010 1.09 0.11 6.20 0.12 1.91 2010—2015 0 0.41 0.30 0 0 2015—2020 0.01 0.01 0.90 0.26 0.24 2000—2020 0.37 0.06 4.35 0.05 4.60 林地
forestland2000—2010 5.60 0.08 1397.22 24.33 74.14 2010—2015 21.60 0.66 1412.06 15.67 151.63 2015—2020 12.88 0.15 1364.77 8.28 169.30 2000—2020 17.14 0.12 1262.30 14.52 207.29 耕地
cultivated land2000—2010 0.46 0.50 49.17 67.65 7.23 2010—2015 5.04 0.35 47.73 41.90 8.53 2015—2020 1.05 0.04 13.76 38.77 7.94 2000—2020 2.69 0.02 69.79 30.26 22.25 草地
grassland2000—2010 1.58 0 143.16 8.53 556.25 2010—2015 2.77 0 92.89 3.01 542.92 2015—2020 2.93 0.04 126.24 0.01 574.41 2000—2020 3.91 0.04 182.98 1.44 521.15
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表 5 2000—2020年梁王山自然保护区景观层面格局指数变化
Table 5 General trends of landscape indexes at landscape level in Liangwang Mountain Nature Reserve from 2000 to 2020
指数
indexes2000 2010 2015 2020 景观形状指数
landscape shape index4.91 4.65 5.23 5.43 周长面积分维数
perimeter area fractal dimension1.25 1.22 1.28 1.29 蔓延度指数
contagion index68.83 69.91 69.21 69.41 斑块数量
number of patches132 124 259 207 斑块密度
patch density2.10 1.91 4.12 3.22 香农均匀度指数
Shannon’s evenness index0.54 0.52 0.53 0.52 香农多样性指数
Shannon’s diversity index0.97 0.94 0.95 0.94
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表 6 2000—2020年梁王山自然保护区斑块类别层面景观格局指数变化
Table 6 General trends of landscape indexes at patch level in Liangwang Mountain Nature Reserve from 2000 to 2020
土地利用类型
land use type研究时间
study time景观形状指数
landscape shape index斑块密度
patch density最大斑块指数
largest patch index聚集度指数
aggregation index建设用地
construction land2000 7.20 0.83 0.07 41.95 2010 8.52 1.03 0.02 22.42 2015 13.86 1.56 0.05 33.17 2020 14.81 2.43 0.02 17.47 未利用地
unused land2000 3.48 0.11 0.07 72.49 2010 1.17 0.02 0.01 87.50 2015 2.33 0.06 0.01 55.56 2020 1.25 0.01 0.01 50.00 林地
forestland2000 6.32 0.14 23.00 95.83 2010 6.11 0.09 24.24 96.13 2015 6.79 0.05 24.03 95.53 2020 7.32 0.08 23.80 95.10 耕地
cultivated land2000 6.96 0.37 0.39 83.43 2010 6.71 0.44 0.40 82.62 2015 5.30 0.28 0.40 82.61 2020 3.83 0.19 0.41 87.05 草地
grassland2000 6.38 0.23 7.47 93.84 2010 6.07 0.28 6.71 93.89 2015 5.53 0.22 7.39 94.80 2020 8.46 0.45 9.79 91.75
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表 7 2000—2020年梁王山自然保护区碳储量
Table 7 Carbon storage in Liangwang Mountain Nature Reserve from 2000 to 2020
t 土地利用类型
land use type碳储量
carbon storage固碳量
carbon sequestration2000 2010 2015 2020 2000—2010 2010—2015 2015—2020 建设用地
construction land844.35 711.03 2310.86 1792.40 −133.32 1599.82 −518.46 未利用地
unused land718.20 53.87 107.73 17.96 −664.34 53.86 −89.78 林地
forestland117131.72 188959.05 183504.56 179942.45 11827.33 −5454.48 −3562.11 耕地
cultivated land8046.03 6664.54 3962.29 3051.42 −1381.49 −2702.25 −910.87 草地
grassland40315.18 36455.22 39980.11 43035.92 −3859.96 3524.90 3055.80 总碳储量
total carbon storage227055.48 232843.71 229865.56 227840.14 5788.22 −2978.15 −2025.42
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表 8 梁王山自然保护区景观指数与总碳储量灰色关联度分析
Table 8 Grey relational grade analysis between landscape indexes and total carbon storage in Liangwang Mountain Nature Reserve
项目
item景观形状指数
landscape
shape index周长面积分维数
perimeter area
fractal dimension蔓延度指数
contagion
index斑块数量
number of
patches斑块密度
patch density香农均匀度指数
Shannon’s
evenness index香农多样性指数
Shannon’s
diversity index2000年总碳储量
total carbon storage in 20000.93 0.99 0.99 0.47 0.48 0.89 0.89 2010年总碳储量
total carbon storage in 20100.71 0.84 0.98 0.41 0.40 0.92 0.92 2015年总碳储量
total carbon storage in 20150.88 0.94 0.99 0.35 0.34 0.99 0.98 2020年总碳储量
total carbon storage in 20200.74 0.89 0.98 0.60 0.62 0.99 1.00 关联度
relevancy0.82 0.91 0.99 0.45 0.46 0.95 0.94 关联序
relativity order5 4 1 7 6 2 3
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期刊类型引用(3)
1. 刘秀萍，赵松婷，李新宇，李嘉乐，王行. 北京中心城区公园绿地固碳能力及驱动因素研究. 风景园林. 2025(01): 32-40 . 
百度学术
2. 杨咏秋. 乡村土地利用景观格局变化及影响因素分析——以四川省冉义镇为例. 西昌学院学报(自然科学版). 2024(02): 76-82+106 . 百度学术
3. 朱诗柔，牟凤云，黄淇，沈祺林. 2000—2030年多级流域尺度下重庆市林地景观格局碳储量变化. 水土保持通报. 2024(03): 356-366 . 百度学术
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