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The Impact of Forestry Carbon Sink on Land Use Space Based on FLUS Model

碳汇 固碳 环境科学 土地利用 林业 可持续发展 自然资源经济学 业务 气候变化 地理 生态学 工程类 经济 二氧化碳 土木工程 生物
作者
Shuo Feng,Ke Chen
出处
期刊:Processes [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:11 (2): 608-608 被引量:10
标识
DOI:10.3390/pr11020608
摘要

Environmental issues are an important issue facing the world in the 21st century. While China’s economy is developing rapidly, the problem of environmental pollution is becoming more and more serious, especially the problem of carbon emissions. Faced with the severe natural ecological environment, China has proposed a dual-carbon goal, that is, China will achieve carbon peaks by 2030 and carbon neutrality by 2060. In order to improve the ecological environment and complete the dual carbon goals on time, in addition to adjusting the industrial structure and improving the technical level to reduce carbon emissions, forestry carbon sink transactions should also be actively used. Forestry carbon sequestration is one of the few carbon sequestration measures that can be implemented at this stage, but the sustainable development of forestry carbon sequestration requires support from land resources, and reasonable land use planning is the premise to ensure forestry carbon sequestration. This research will use the FLUS model based on the artificial neural network algorithm (ANN) and cellular automata algorithm (CA) to analyze the future spatial changes of land use under forestry carbon sink trading and formulate reasonable land planning for sustainable forestry carbon sink trading. FLUS model is a land use simulation algorithm, which is specially used to study the development prediction of land use under different scenarios. The study found that if the forestry carbon sink transaction was implemented, the forest land area in Shenyang could be increased by 303 km2 and 454,500 tons of CO2 could be absorbed annually. The forest land would take the lead in choosing the northern and eastern hilly areas for expansion.
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