合肥主城区城市森林地上碳储量遥感估算及时空变化分析.pdf

摘要

城市森林是城市碳汇的主体，对调节全球碳平衡、降低大气中碳含量、维持气

候稳定具有不可忽视的作用。开展城市森林碳储量估算与时空变化特征分析研究是

缓解气候问题的关键环节，也是实现“双碳”目标的基础研究。本文以合肥市主城

区森林为研究对象，通过地面调查计算样地生物量和碳储量，利用Landsat影像进行

城市森林类型提取，综合光谱波段、波段组合、植被指数、纹理因子等为变量，对

比三种机器学习算法，构建城市森林地上碳储量最优估算模型。在此基础上，反演

研究区2013、2016、2019、2023年森林地上碳储量，利用空间自相关和趋势面进行

时空变化分析，探讨地理探测器模型下的自然环境、社会经济等因子对城市森林地

上碳储量变化的影响。主要研究结果如下：

（1）2013-2023年间城市森林面积呈增长趋势，增长速度逐渐减缓，共增长

2

177.10km。不同行政区森林面积随着时间变化呈增长趋势，森林面积由大至小依次

为蜀山区、包河区、瑶海区、庐阳区。2013-2023年内，瑶海区、庐阳区、包河区森

林面积年均增长率先增加后减小，蜀山区森林面积年均增长率逐渐减小。

2

（2）样地实测单位面积地上碳储量范围为0.56-15.57kg/m。利用Pearson系数

等方法进行特征变量筛选，最终确定了7个遥感因子为碳储量估算建模的特征变量。

特征变量与自变量Pearson相关系数绝对值介于0.44-0.58，均为极显著相关。三种算

法建模结果表明，极端梯度提升树算法构建的森林地上碳储量估算模型效果最优。

（3）城市森林地上碳储量在空间上表现为聚集分布，呈“南高北低，东高西低”

特点。2013-2023年合肥市主城区城市森林地上碳储量呈增长趋势，范围在69万吨

至151万吨，碳密度范围在29.18-36.85t/ha间，年均增长率为8.04%。从不同行政区

来看，2013-2023年各行政区城市森林地上碳储量呈增长趋势，增长速度经历了“减

速-加速”的过程，碳密度有所波动，范围在26.92-44.14t/ha间。从不同环路构成的

区域来看，2013-2023年不同区域森林地上碳储量、碳密度有所增长，同时期内不同

区域碳密度值有所波动，四个时期一环以内区域森林碳密度均最高。按像元统计，

2013-2023年合肥市主城区大部分区域森林单位面积碳储量集中在0-30t/ha、30-50

t/ha。处于0-30t/ha、70-90t/ha的区域整体上有所减少，30-50t/ha、50-70t/ha、90

t/ha的区域整体上有所增加。总体上，2013-2023年研究区森林地上碳储量在像元尺

度下有明显的增加特征。

（4）单因子对研究区森林地上碳储量变化的解释能力不强，相比而言，高程的

解释能力在四个时期表现较为突出。交互因子对森林地上碳储量变化的解释能力比

单因子有所增强，温度与降水的交互作用对2013年、2016年、2023年的森林地上碳

II

储量的影响最大，解释力分别为20.66%、39.88%、27.47%；在2019年，温度与高

程的交互作用最强，解释力为33.18%。

关键词：城市森林；地上碳储量；遥感反演；时空变化

III

目录

第一章绪论1

1.1研究背景与意义1

1.2文献综述2

1.2.1城市森林的发展2

1.2.2城市森林提取研究3

1.2.3基于遥感的城市森林碳储量估算4

1.2.4城市森林碳储量时空变化研究6

1.2.5森林碳储量驱动因子研究进展7

1.3研究内容8

1.4技术路线10

第二章研究区概况与数据来源11

2.1研究区概况11