芦苇湿地是全球重要的碳汇生态系统，具有极高的固碳能力。本研究聚焦中国山东省微山县芦苇湿地，评估其土地利用与碳储量的时空变化特征，并探索其碳汇价值，为减缓和适应气候变化，同时也为中国实现碳中和提供一种潜在的解决方案。本研究
基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）平台，结合哨兵（Sentinel）系列主被动遥感影像，采用随机森林分类方法对微山县的土地利用特征进行识别。结合基于文献获取的碳库数据及InVEST模型，评估了芦苇湿地及其他土地利用类型的碳储量时空动态变化。研究结果表明，光学遥感数据在土地利用分类中比雷达数据更有效，整体分类精度平均可达89%。芦苇湿地对碳储量贡献显著，占微山县总碳储量的28%。其他主要贡献来源包括森林、水体、农业用地、人工用地、未利用土地和滩涂。
碳储量高值区主要分布在微山县的四大湖泊沿岸和东北部山区。微
山县芦苇湿地的碳储量能力预计可产生4.95-54亿元人民币的碳汇价值，占县域GDP的1%-12%。这些研究成果为后续的芦苇湿地恢复和管理工作提供了科学依据，并为制定相关的碳中和战略提供了重要参考。
图文摘要
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采用Sentinel多源遥感数据结合GEE和随机森林方法，实现微山县高精度土地利用分类，分类总体精度达89%。
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芦苇湿地贡献了微山县28%的碳储量，对县域碳中和具有重要意义。
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微山县芦苇湿地碳汇价值具有巨大潜力，占县域GDP的1%-12%。
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研究结果可为湿地恢复、管理及碳中和政策制定提供科学依据。
图3
哨兵2号原始波段的相关性分析与分类精度评估：哨兵2号影像的原始波段（B1-B12）之间的相关系数（a）；基于随机森林分类的不同类别的分类精度
（b）
图4
微山县土地利用分类及年度分类精度：微山县各种土地利用类型的空间分布（a）；2019-2023年微山县土地利用分类的总体分类精度
（
b
）
图5
2019-2023年微山县土地利用变化分析：2019-2023年不同土地利用类型的占比（a）；2019-2023年不同土地利用类型之间的转换
（b）
图6
2019-2023年微山县碳储量的时空分布：
逐年碳储量的空间分布（a-e）；
2019-2023年每种土地利用类型的总碳储量
（f）
图7
2019-2023年微山县的年净碳储量：2019-2020年（a）；2020-2021年（b）；2021-2022年（c）；2022-2023年（d）
图8 分类中的不确定性：
实验中观测到的两种湿地类型之间的混淆情况（a）；
一个具体的误分类实例，一些以芦苇为
主的区域被错误地识别为水体（b）；分类
模型中使用的
特征重要性排序
（c）
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芦苇湿地在所有土地利用类型中碳汇能力最高，2019-2023年平均碳储量为
5.56×
10
6
t
，占微山县总碳储量的28%。
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农业用地和森林的碳储量呈逐年下降趋势，而人工用地、滩涂和未利用地的碳储量呈稳步上升趋势。
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微山县碳储量的空间分布存在明显差异，碳储量较高的区域主要集中在四大湖泊沿岸及东北部山区。
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微山县芦苇湿地具有巨大的潜在碳汇价值，其经济估值范围为4.95-54亿元不等。
上海海洋大学海洋科学与生态环境学院资源与环境专业硕士研究生，主要从事海岸带蓝碳生态系统碳汇功能研究。
上海海洋大学海洋科学与生态环境学院讲师，硕士生导师，入选上海市青年科技英才扬帆计划，主持国家自然科学基金青年基金、上海市科技创新行动计划软科学研究项目等，主要从事海岸带碳汇与碳中和、气候变化影响与适应研究。
赞助基金项目：
国家自然科学基金青年基金（42301087）、
上海市科技创新行动计划软科学研究项目（
24692103000）、
上海市青年科技英才扬帆计划（
23
YF1416400）、
资源与环境信息系统国家重点实验室开放基金和
上海海洋大学青年教师科研启动项目
文章链接
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https://doi.org/10.1007/s44246-025-00194-9
改性生物炭：合成及其去除环境中重金属的机制
Modified biochar: synthesis and mechanism for removal of environmental heavy metals
更好地理解土壤中铁循环对碳的稳定及降解的作用
Towards a better understanding of the role of Fe cycling in soil for carbon stabilization and degradation
