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1 研究背景及意义 在联合国可持续发展目标（SDGs）的框架下，气候行动项目号召各国加强生态系统碳储量的研究，以增汇减排积极应对气候变化。区域土地覆盖变化是影响碳储量的关键因素，预测土地覆盖及其碳储量的时空动态对于指导区域可持续发展、提高区域碳储量和应对全球气候变化具有重要意义。 目前对不同土地覆盖类型与碳储量变化之间的定量关系及未来空间变化预测的研究尚不充分，本研究以福州市核心区为研究对象，使用土地覆盖和实地碳密度表数据，提出一个集成深度学习与InVEST方法的精简模型，从像元栅格尺度预测城市未来的土地覆盖和碳储量变化情况。研究旨在：(1) 从定量化与可视化的效果来检验模型的预测精度与可靠性；(2) 预测福州2025和2035国土空间规划年的土地覆盖和碳储量时空变化；(3) 对比分析各种土地覆盖类型与
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