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草地学报 ?? 2021, Vol. 29 ?? Issue (S1): 43-51.DOI: 10.11733/j.issn.1007-0435.2021.Z1.006

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基于InVEST模型的青藏高原碳储量估算及其驱动力分析

李若玮1,2, 叶冲冲2,3, 王毅2,4, 韩国栋1, 孙建2   

  1. 1. 内蒙古农业大学草原与资源环境学院, 内蒙古 呼和浩特 010011;
    2. 中国科学院青藏高原研究所青藏高原地球系统科学国家重点实验室, 北京 100101;
    3. 北京师范大学地理科学学部, 北京 100875;
    4. 中山大学生命科学学院, 广东 广州 510275
  • 收稿日期:2025-08-05 修回日期:2025-08-05 出版日期:2025-08-05 发布日期:2025-08-05
  • 通讯作者: 韩国栋,E-mail:hanguodong@imau.edu.cn;孙建,E-mail:sunjian@itpcas.ac.cn
  • 作者简介:李若玮(1996-),女,内蒙古鄂尔多斯人,硕士研究生,主要从事高原草地生态与管理研究,E-mail:liruowei199666@163.com
  • 基金资助:
    第二次青藏高原综合科学考察研究项目“生态安全屏障功能与优化体系”(2019QZKK0405-05)资助

Carbon Storage Estimation and its Drivering Force Analysis Based on InVEST Model in the Tibetan Plateau

LI Ruo-wei1,2, YE Chong-chong2,3, WANG Yi2,4, HAN Guo-dong1, SUN Jian2   

  1. 1. College of Grassland, Resource and Environment, Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot, Inner Mongolia 010011, China;
    2. State Key Laboratory of Tibetan Plateau Earth System Science (LATPES), Institute of Tibetan Plateau Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China;
    3. Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;
    4. School of Life Sciences, Sun Yat-sen University, Guangzhou, Guangdong Province 510275, China
  • Received:2025-08-05 Revised:2025-08-05 Online:2025-08-05 Published:2025-08-05

摘要: 为探究青藏高原碳储量的估算方法及其驱动要素,本研究基于生态系统服务和权衡综合评估(Integratedvaluation of ecosystem service and tradeoffs,InVEST)模型,利用实测数据估算青藏高原碳储量,结合气候和土壤因子建立结构方程模型,分析碳储量主要驱动因素。结果表明:青藏高原碳密度整体呈东南高、西北低的空间格局;进一步探究不同植被类型碳储量特征发现,高寒嵩草、杂草类草甸的碳储量最高,达1.97×1011 Mg;敏感性分析表明,地上碳密度对总碳密度的变化最为敏感,斜率为44.73;就驱动要素而言,发现降水、pH值、阳离子交换、有机质、全氮和速效氮是青藏高原碳密度的重要驱动因子。研究结果可为高寒生态系统碳平衡提供参考,也可为区域生态系统碳库管理和人类活动调控提供科学依据。

关键词: 碳储量, InVEST模型, 驱动因子, 青藏高原

Abstract: In order to explore the estimation method and driving factors of carbon storage in the Tibetan Plateau, carbon storage was estimated according to the measured data on basis of InVEST model, and then the driving forces were analyzed via structural equation model including meteorological and soil factors. The results showed that the overall carbon density in the Tibetan Plateau tended to be high in the southeast but low in the northwest. Furthermore, the carbon storage of alpine Kobresia and weedy meadow was the largest, reaching to 1.97×1011 Mg. The aboveground carbon density was most sensitive to the change of total carbon density, with a slope of 44.73. Besides, precipitation, pH, cation exchange, organic matter, total nitrogen and available nitrogen were the important driving factors of carbon density in the Tibetan Plateau. The results can provide a scientific basis for the carbon pool management and human activities regulation of alpine ecosystem.

Key words: Carbon storage, InVEST model, Drivering force, Tibetan Plateau

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