顾及地形校正的生态系统碳汇估算与分析

王楠楠; 刘耀林; 尹峰; 石永阁; 刘艳芳

doi:10.13203/j.whugis20230174

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顾及地形校正的生态系统碳汇估算与分析

摄影测量与遥感 | 更新时间：2026-11-05

- 顾及地形校正的生态系统碳汇估算与分析
- Estimation and Analysis of Net Ecosystem Carbon Sink Considering Topographical Correction
- 武汉大学学报（信息科学版） 2025年50卷第12期页码：2485-2500
- 作者机构：
  
  1.武汉大学资源与环境科学学院,湖北武汉,430079
  2.武汉大学地理信息系统教育部重点实验室,湖北武汉,430079
  3.昆山杜克大学，江苏昆山，215316
  4.湖北省空间规划研究院，湖北武汉，430071
- 作者简介：
  
  王楠楠，博士，主要研究方向为陆地生态系统碳循环研究。a100wxc@126.com
  刘耀林，博士，教授。yaolin610@163.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(42230107);湖北省自然资源科技项目(ZRZY2022KJ13)
- DOI：10.13203/j.whugis20230174
  中图分类号： P237
- 收稿：2024-12-09，
  
  纸质出版：2025-12-05
- 稿件说明：
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王楠楠,刘耀林,尹峰，等.顾及地形校正的生态系统碳汇估算与分析[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(12):2485-2500.

WANG Nannan,LIU Yaolin,YIN Feng,et al.Estimation and Analysis of Net Ecosystem Carbon Sink Considering Topographical Correction[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(12):2485-2500.
王楠楠,刘耀林,尹峰，等.顾及地形校正的生态系统碳汇估算与分析[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(12):2485-2500. DOI：10.13203/j.whugis20230174

WANG Nannan,LIU Yaolin,YIN Feng,et al.Estimation and Analysis of Net Ecosystem Carbon Sink Considering Topographical Correction[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(12):2485-2500. DOI：10.13203/j.whugis20230174

摘要

净生态系统生产力（net ecosystem productivity

NEP）是衡量陆地生态系统碳汇的重要指标，准确计算陆地碳汇对于区域碳收支及土地利用类型结构调控具有重要作用，故使用高分辨率影像并考虑地形效应的影响是精准计算NEP的必然选择。以湖北省为研究区域，基于CASA（Carnegie-Ames-Stanford approach）及土壤呼吸地理统计模型计算碳汇NEP，并从气象因子地形校正和地表面积校正两方面优化NEP计算结果；对比了地形校正前后NEP的差异，并分析了区域内NEP的时空演变特征。结果表明，地形校正可以有效提升NEP计算的精度，对比全国通量站点数据，绝对误差由校正前153.69 gC·m

-2

·a

-1

降低为150.73 gC·m

-2

·a

-1

，湖北省全年的NEP总量为2 112万吨。对比显示，以往研究结果低估了林地的碳汇量，经过地形校正，林地NEP相比于校正前增加约22%；其次为草地，其他类型用地相比校正前增幅较小。地形校正对高海拔和地形起伏较大区域的优化效果较为明显，能够明显改善NEP计算精度。校正后空间自相关趋势有所降低，Moran's

指数由1.24降至1.18，春秋两季地形校正后重心明显由西向东移动。上述结果表明，在山地丘陵地区引入地形校正能够有效提高NEP估算精度，这不仅优化了区域碳收支的定量评估结果，也为今后在中高海拔地区开展精细化碳汇核算和土地利用结构优化配置提供了重要科学依据，对支撑区域双碳目标实现具有现实意义。

Abstract

Objectives

Net ecosystem productivity (NEP) is a key indicator of carbon sinks in terrestrial ecosystem. To accurately estimate NEP

it is essential to use high-resolution remote sensing images and account for topographic effects

especially in mountainous areas

which have important implications for regional carbon budget and land use structure.

Methods

We first calculate NEP based on Carnegie-Ames-Stanford approach (CASA) and geostatistical model of soil respiration (GSMSR) for Hubei Province

then optimize the NEP results by applying two types of topographic correction

including meteorological factor correction and surface area correction. We compare the NEP values before and after correction and analyze their spatiotemporal pattern.

Results

The results show that topographic correction can effectively improve the accuracy of NEP calculation. Compared with the data of national flux stations

the mean absolute error decreases from 153.69 gC·m

-2

·a

-1

before correction to 150.73 gC·m

-2

·a

-1

after co

rrection

and the total NEP of Hubei Province is 21.12 million tons. Furthermore

the previous studies underestimated the carbon sequestration of forest land. After topographic correction

the NEP of forest land increases by about 22% compared with that before correction

followed by grassland

while other land use types showed less increase after topographic correction. Finally

the topographic correction significantly improves the accuracy of NEP in the areas with high altitude and large terrain variations. The spatial autocorrelation trend also decreases after correction

as indicated by the reduction of Moran's

index from 1.24 to 1.18. Moreover

the topographic correction causes a noticeable west-to-east shift of the center of gravity in spring and autumn.

Conclusions

Compared with NEP before topographic correction

NEP results after correction have higher accuracy

and the carbon sink distribution of different land use types also differs. But because the influence of terrain on carbon sink estimation is reflected in multiple aspects. Hence

in future work

we will continue to explore the influence of topography on vegetation factors

meteorology

and remote sensing images

to improve the simulation accuracy of the model.

关键词

Keywords

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