基于PLUS-InVEST 模型吐哈盆地陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量時空變化及多情景模擬

韓楚翹， 鄭江華,2， 王 哲， 于雯婕

（1.新疆大學(xué)地理與遙感科學(xué)學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830017；2.新疆綠洲生態(tài)重點實驗室，新疆 烏魯木齊 830017）

陸地生態(tài)系統(tǒng)中的碳儲量在全球碳循環(huán)中具有重要意義，在減緩氣候變化，實現(xiàn)“碳中和”戰(zhàn)略目標(biāo)等方面起著關(guān)鍵作用［1］，它能夠從大氣中吸收CO2，以增加生態(tài)系統(tǒng)碳儲量和緩解氣候變暖，是全球碳循環(huán)中重要一步［2］。土地利用/土地覆蓋變化是人類改變陸地生態(tài)系統(tǒng)最主要的方式［3］，有研究表明，土地覆蓋變化是區(qū)域碳儲量變化的重要原因，不同土地利用類型之間的碳儲存能力差異較大［4-5］。此外，土地覆蓋變化也會引起植被分布及土壤類型發(fā)生改變，從而導(dǎo)致碳儲量的變化［6-7］。在全球氣候變化大背景下，評估土地覆蓋變化對碳儲量的影響對于可持續(xù)碳循環(huán)和實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)至關(guān)重要。

構(gòu)建土地利用覆蓋模型是了解土地覆蓋變化研究的主要方法［8］。現(xiàn)有的土地利用模型如CAMarkov［9］、FLUS［10］和CLUE-S［11］等模型難以確定土地利用變化的潛在驅(qū)動因素，而斑塊生成土地利用變化模擬（PLUS）模型可以深入挖掘土地覆蓋變化驅(qū)動因素，從而獲得更準(zhǔn)確的土地覆蓋模擬結(jié)果［12-14］。可靠的土地利用預(yù)測模型，將有助于制定科學(xué)合理的土地管理政策。

目前，國內(nèi)外研究學(xué)者估算生態(tài)系統(tǒng)碳儲量的方法主要有2 種，一是基于不同土地覆蓋類型碳密度，利用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和權(quán)衡的綜合評估（InVEST）模型得到；二是通過實地調(diào)查獲得。雖然實地測算得到的結(jié)果精度較可靠，但需要大量的人力物力，且適用于小范圍的研究［15］。InVEST 模型具有輸入?yún)?shù)簡單、可視性強、穩(wěn)定性高等優(yōu)點［16-17］，其應(yīng)用相對廣泛。Wang等［18］利用InVEST模型評估了區(qū)域碳儲量的時空趨勢及驅(qū)動因素，對未來制定土地利用和碳管理政策具有指導(dǎo)意義；Li 等［19］、Zhu 等［20］、姚楠等［21］探究了不同生態(tài)工程對陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量的影響；段璇瑜等［22］、劉洋等［23］、王淵剛等［24］、Zhu 等［25］結(jié)合InVEST 模型評估了不同區(qū)域土地覆蓋變化對碳儲量的影響。綜上所述，現(xiàn)有的研究更多地討論了歷史時期土地覆蓋變化對碳儲量的影響，而對于不同情景下未來區(qū)域碳儲量變化情況的研究較為缺乏，尤其是中國西部的生態(tài)脆弱區(qū)。

本研究以新疆“三基地一通道”重點建設(shè)區(qū)吐哈盆地為例，基于土地覆蓋數(shù)據(jù)，同時考慮自然、社會經(jīng)濟、交通等因素的影響，耦合PLUS 模型和InVEST 模型，分析了2000—2020 年吐哈盆地土地覆蓋變化，探討了土地覆蓋變化對碳儲量的影響。此外，研究設(shè)置了3種發(fā)展情景，預(yù)測了2025、2030年不同情景下土地覆蓋和碳儲量的時空變化。結(jié)果可為區(qū)域綠色低碳發(fā)展和土地可持續(xù)管理提供參考依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

吐哈盆地位于新疆東部（87°16′～96°23′E，40°52′～45°05′N）（圖1），由吐魯番盆地和哈密盆地兩部分組成，面積約為21×104km2，占新疆總面積的12.6%，包括高昌區(qū)、鄯善縣、托克遜縣、伊州區(qū)、巴里坤哈薩克自治縣和伊吾縣6個區(qū)縣。該地屬于典型的大陸性干旱氣候，晝夜溫差大，降水少且蒸發(fā)強烈，年平均降水量約為10～30 mm，年平均蒸發(fā)量約為3000～4000 mm，大風(fēng)、高溫等極端氣候事件頻發(fā)，生態(tài)環(huán)境極為脆弱。

圖1 研究區(qū)示意圖Fig.1 Schematic diagram of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究使用的2000、2005、2010、2015年和2020年30 m 空間分辨率的土地利用數(shù)據(jù)來源于中國年度土地覆蓋數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集基于Landsat 制作，并與全球森林變化、全球地表水以及不透水面產(chǎn)品數(shù)據(jù)表現(xiàn)出良好的一致性［26］，是中國較可靠的土地利用數(shù)據(jù)源之一。根據(jù)研究區(qū)實際情況將數(shù)據(jù)重新分為8 類：耕地、森林、灌木林、草地、水體、裸土地、建設(shè)用地、濕地。

研究選取了4種類型數(shù)據(jù)作為影響土地利用變化的驅(qū)動因素，包括地形數(shù)據(jù)（DEM、坡度）、氣象數(shù)據(jù)（氣溫、降水量）、路網(wǎng)數(shù)據(jù)（與道路的距離）、社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)（GDP、人口），各數(shù)據(jù)來源詳見表1。

表1 數(shù)據(jù)類型及來源Tab.1 Data types and sources

1.3 研究方法

1.3.1 PLUS 模型土地利用變化模擬PLUS 模型是由中國地質(zhì)大學(xué)開發(fā)的斑塊級土地利用模擬模型，它包含2個模塊：土地擴張分析策略（LEAS）模型和基于多類型隨機種子（CARS）的CA 模型［27］。PLUS模型能夠確定土地擴張過程的驅(qū)動因素，同時有著較高的模擬精度，與其他模型相比有一定的優(yōu)勢。

LEAS 模塊中需要輸入兩期土地利用數(shù)據(jù)，利用隨機森林算法計算驅(qū)動要素對各土地利用類型擴張的影響，以確定區(qū)域不同類型土地的發(fā)展?jié)摿ΑARS 模塊是CA 模型，它是基于LEAS 結(jié)果進行的，能夠模擬局部土地利用競爭，使土地利用總量在更大尺度上根據(jù)自適應(yīng)系數(shù)、鄰里效應(yīng)和發(fā)展概率滿足未來需求［28］。

研究使用總體精度（OA），Kappa 系數(shù)以評估PLUS模型的模擬性能［29］，Kappa系數(shù)可以揭示建模過程的準(zhǔn)確性，一般來說，當(dāng)Kappa系數(shù)大于0.8時，說明一致性較好，模擬結(jié)果被認為是可靠的。其公式如下：

式中：Kappa 為模擬精度指標(biāo)；Po為實際模擬精度；Pc為隨機狀態(tài)下預(yù)期模擬精度；Pp為理想模擬精度（100%）。通過模擬得到2010年和2020年的Kappa系數(shù)分別為0.88 和0.89，均大于0.8，且總體精度分別為0.96 和0.97，說明PLUS 模型能夠較好的模擬吐哈盆地土地覆蓋情況，可用于未來的土地覆蓋模擬。

1.3.2 碳儲量估算InVEST模型即生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和權(quán)衡的綜合評估模型［30］，它包含一系列子模型，其中碳儲存和碳封存模型用于評估陸地生態(tài)系統(tǒng)的碳儲量［31-32］。該模塊包含4 種類型的碳庫：地上生物量碳儲量、地下生物量碳儲量、土壤碳儲量、死亡有機質(zhì)碳儲量。具體計算公式如下：

式中：i為土地覆蓋類型；Ci為第i種土地覆蓋類型的碳密度；Ci-above為第i種土地覆蓋類型的地上生物量碳密度；Ci-below為第i種土地覆蓋類型的地下生物量碳密度；Ci-soil為第i種土地覆蓋類型的土壤有機質(zhì)碳密度；Ci-dead為第i種土地覆蓋類型的死亡有機質(zhì)碳儲量；Ctotal為陸地生態(tài)系統(tǒng)總碳儲量；Ai為第i種土地覆蓋類型的面積。由于死亡有機質(zhì)碳儲量含量較低且數(shù)據(jù)難以獲取［33-34］，因此本研究僅考慮了3個碳庫。

1.3.3 碳密度的確定與修正研究區(qū)各土地覆蓋類型的碳密度數(shù)據(jù)來源首選與本地相關(guān)或相近的實測數(shù)據(jù)，其次為臨近區(qū)域研究成果［23,35-40］，并利用氣溫、降水量與碳密度的關(guān)系模型進行修正［41-42］，具體修正公式如下：

式中：CBP為基于年平均降水量修正后得到的生物量碳密度；CBT為基于年平均氣溫修正后得到的生物量碳密度；CSP為基于年平均降水量修正后得到的土壤碳密度；MAP 和MAT 分別為年平均降水量（mm）和年平均氣溫（℃）；C1BP和C2BP分別為吐哈盆地和全國基于年平均降水量修正后的生物量碳密度；C1BT和C2BT分別為吐哈盆地和全國根據(jù)年平均氣溫修正后的生物量碳密度；KB和KS分別為生物量碳密度和土壤碳密度的修正系數(shù)；C1SP和C2SP分別為吐哈盆地和全國根據(jù)年平均降水量修正后的土壤碳密度。修正后吐哈盆地不同土地覆蓋類型碳庫碳密度見表2。

表2 吐哈盆地不同土地覆蓋類型碳庫碳密度Tab.2 Carbon density of different land cover types of carbon pools in the Turpan-Hami Basin/t·hm-2

1.3.4 情景設(shè)置基于不同的社會經(jīng)濟發(fā)展目標(biāo)與區(qū)域土地利用政策偏好，設(shè)定并模擬了3 種發(fā)展情景［43-44］：可持續(xù)發(fā)展情景、維持現(xiàn)狀情景、經(jīng)濟優(yōu)先發(fā)展情景。3 種情景代表研究區(qū)未來主要發(fā)展方向。

可持續(xù)發(fā)展情景：該情景下要加強生態(tài)保護，減緩經(jīng)濟增長，限制森林、草地、濕地向其他土地類型發(fā)生轉(zhuǎn)變。

維持現(xiàn)狀情景：該情景被視為基準(zhǔn)情景，它保持了土地利用歷史發(fā)展趨勢，并按照此趨勢對未來土地利用情況進行模擬。

經(jīng)濟優(yōu)先發(fā)展情景：該情景主要以經(jīng)濟增長為主，忽視了資源與環(huán)境的保護。因此限制建設(shè)用地轉(zhuǎn)化為其他土地類型，同時增加其他土地利用類型轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地的概率。

2 結(jié)果與分析

2.1 土地覆蓋與碳儲量時空變化特征

2000—2020 年土地覆蓋空間分布如圖2 所示，裸土地是研究區(qū)主要的土地覆蓋類型，占總面積的85%以上，遍布全區(qū)。第2大土地覆蓋類型為草地，占總面積的11%，主要分布在研究區(qū)中部。水體和森林分別占總面積的0.21%和0.19%，分布在海拔較高的中部及西部。建設(shè)用地主要分布在各縣區(qū)的中部，占研究區(qū)的0.1%～0.2%。耕地呈塊狀分布在建設(shè)用地及坡度較緩的水源附近。其余2種土地覆蓋類型為灌木林和濕地，面積總計32 hm2。20 a來，耕地和裸土地面積分別增長了64.3×103hm2和65.7×103hm2，其次面積增長最大是建設(shè)用地，從2000 年的17.1×103hm2增長到2020 年的40.1×103hm2，草地表現(xiàn)出最大的減少趨勢，共減少了156.2×103hm2。

圖2 2000—2020年土地覆蓋空間分布Fig.2 Spatial distributions of land cover from 2000 to 2020

2000、2010年和2020年吐哈盆地平均碳儲量分別為26.01 t·hm-2、25.68 t·hm-2、25.73 t·hm-2，呈現(xiàn)出先降低后增加的趨勢，20 a 來平均碳儲量減少了0.28 t·hm-2。從空間分布看（圖3），吐哈盆地碳儲量中值區(qū)分布遍布全區(qū)，這些區(qū)域主要被裸土地覆蓋；高值區(qū)集中在研究區(qū)的中部和西部，分布范圍與耕地、森林、草地范圍相一致；碳儲量低值區(qū)主要分布在高值區(qū)附近，這些地區(qū)地勢較平坦，土地類型多為水體和建設(shè)用地，受人類活動影響較大，碳儲存能力相對較弱。

圖3 2000—2020年碳儲量空間分布Fig.3 Spatial distributions of carbon storage from 2000 to 2020

吐哈盆地不同土地覆蓋類型對總碳儲量的貢獻度由大到小依次是：裸土地、草地、耕地、森林、濕地、灌木林（表3）。近年來，隨著耕地、森林、裸土地面積的增加，碳儲量也分別增加了6.03×106t、1.23×106t、1.08×106t，而草地面積的減少導(dǎo)致14.21×106t碳儲量損失。總體來說，一部分碳密度較高的草地被建設(shè)用地侵占，另一部分草地退化為裸土地，區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)逐漸惡化，是導(dǎo)致研究區(qū)總碳儲量減少的主要原因。

表3 2000—2020年不同土地覆蓋類型碳儲量Tab.3 Carbon storage of different land cover types from 2000 to 2020/106t

此外，本研究分析了2000—2020 年不同類型碳庫的平均碳儲量變化。研究發(fā)現(xiàn)，土壤有機質(zhì)碳儲量約占總碳儲量的94%，并呈現(xiàn)出緩慢下降的趨勢，由2000 年的24.56 t·hm-2減少到2020 年的24.28 t·hm-2，地下生物量碳儲量同樣呈現(xiàn)顯著下降趨勢，共減少了0.017 t·hm-2，而地上生物量碳儲量在20 a 來呈現(xiàn)出上升趨勢，增長了0.018 t·hm-2，然而由于其占比較?。s2%），因而對總碳儲量的變化影響較小。

2000—2010年、2010—2020年碳儲量空間變化顯示，碳儲量增加或減少的區(qū)域都存在著聚集和連片分布的特點（圖4）。2000—2010 年伊吾縣、巴里坤哈薩克自治縣碳儲量存在著顯著下降，這主要是由于大量草地退化為裸土地所導(dǎo)致的。其中伊州區(qū)和高昌區(qū)碳儲量增加明顯，這一時期區(qū)域人口不斷增加，耕地擴張使土壤有機質(zhì)碳儲量增長，最終致使總碳儲量的增加。2010—2020 年隨著耕地和草地面積的增加，碳儲量增加的區(qū)域也在逐漸擴大，而伊吾縣和巴里坤哈薩克自治縣西部碳儲量的降低依舊是由于草地退化所導(dǎo)致的。

圖4 2000—2020年碳儲量空間變化Fig.4 Spatial changes of carbon storage from 2000 to 2020

2.2 未來不同情景下土地覆蓋變化

運用PLUS 模型模擬了研究區(qū)可持續(xù)發(fā)展情景，維持現(xiàn)狀情景和經(jīng)濟優(yōu)先發(fā)展情景下2025、2030 年的土地覆蓋。與2020 年相比，2025 年和2030 年3 種情景下森林、灌木林、濕地?zé)o明顯變化，裸土地呈現(xiàn)減少的趨勢，建設(shè)用地呈現(xiàn)增加的趨勢（表4）。可持續(xù)發(fā)展情景下，耕地呈逐年減少的趨勢，草地迅速增加，建設(shè)用地初期快速擴張而后又下降。2030 年耕地、草地、建設(shè)用地分別比2020 年減少（增加）了23.23×103hm2、26.53×103hm2、0.33×103hm2。維持現(xiàn)狀發(fā)展情景下，耕地、建設(shè)用地呈現(xiàn)增加趨勢，草地有一定程度減少。與2020 年相比，2030 年耕地、建設(shè)用地、草地分別增加（減少）了19.03×103hm2、11.47×103hm2、29.62×103hm2，耕地與建設(shè)用地幾乎全部由草地所轉(zhuǎn)換。換句話說，在該情景下，人類活動將不斷侵占城區(qū)附近的草地。經(jīng)濟優(yōu)先發(fā)展情景下，建設(shè)用地、草地面積有一定的增加趨勢，較2020 年分別增加了12.50×103hm2、21.80×103hm2，耕地減少了29.61×103hm2。由于經(jīng)濟的快速發(fā)展，該區(qū)域?qū)A(chǔ)建設(shè)的需求不斷增強，致使區(qū)域建設(shè)用地面積快速增加。與可持續(xù)發(fā)展和維持現(xiàn)狀情景相比，該情景下建設(shè)用地面積達到最大。

表4 不同情景下未來土地覆蓋類型面積Tab.4 Area of land cover types in the future under different scenarios/103hm2

2.3 不同情景下未來碳儲量預(yù)測

研究估算了吐哈盆地3 種情景2025 年和2030年的碳儲量（表5）。到2030 年，除可持續(xù)發(fā)展情景較2020年總碳儲量有所增加，其余2種情景均呈現(xiàn)減少趨勢，其中可持續(xù)發(fā)展情景下吐哈盆地總碳儲量增加了0.18×106t，維持現(xiàn)狀發(fā)展情景和經(jīng)濟優(yōu)先發(fā)展情景下分別減少了0.30×106t、1.01×106t，經(jīng)濟優(yōu)先發(fā)展情景下碳儲量損失最大?？沙掷m(xù)發(fā)展情景下，耕地碳儲量呈現(xiàn)下降趨勢，由2020 年的23.80×106t下降到21.62×106t，而草地較2020年增加了2.41×106t。這是由于人類實施的生態(tài)保護措施，使草地生態(tài)系統(tǒng)逐步恢復(fù)，部分裸土地向草地轉(zhuǎn)換。維持現(xiàn)狀發(fā)展情景下，耕地面積擴張使得耕地碳儲量增加了1.78×106t，但草地的減少也造成了2.69×106t 碳儲量的損失。這是由于該區(qū)域農(nóng)田開墾使得耕地面積增加所導(dǎo)致的，然而草地被建設(shè)用地侵占進而損失了更多的碳儲量?？傮w來看，該情景下2030年碳儲量增加量仍然小于減小量，區(qū)域固碳能力呈下降趨勢。經(jīng)濟優(yōu)先發(fā)展情景下，耕地面積持續(xù)減少，造成了2.78×106t 碳儲量的損失，而草地面積的擴張彌補了1.98×106t 碳損失。由于經(jīng)濟增長，人們更注重對城區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，使得市區(qū)內(nèi)大量地類轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地，因而碳儲量呈現(xiàn)減少趨勢。

表5 各情景下不同土地覆蓋類型碳儲量Tab.5 Carbon storage of different land cover types under different scenarios/106 t

3 討論

碳儲量的變化主要是由于區(qū)域土地覆蓋變化所導(dǎo)致的，近年來，隨著人口持續(xù)增長和社會經(jīng)濟的快速發(fā)展［45-46］，使得建設(shè)用地面積不斷擴張，草地和裸土地被大肆侵占，這也是吐哈盆地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量減少的主要原因。因此，對于高碳儲量的地類，如森林、耕地、草地應(yīng)當(dāng)實施重點保護，防止其向其他地類轉(zhuǎn)換，減少生態(tài)系統(tǒng)碳儲量的流失。

研究借助InVEST模型的碳儲量模塊，估算了吐哈盆地的碳儲量及空間分布情況。然而，使用In-VEST 模型估計碳儲量存在一定的不確定性。第一，碳密度是輸入模型的重要參數(shù)之一，也是準(zhǔn)確估計碳儲量關(guān)鍵因素［47］。本文碳密度數(shù)據(jù)的獲取主要參考前人研究成果，通過選取與研究區(qū)域相似或相近的研究結(jié)果，并采用氣溫、降水量與碳密度的關(guān)系模型修正得到，相比于直接采用全國范圍數(shù)據(jù)計算，精度更高。第二，該模型假設(shè)碳密度數(shù)據(jù)在不同的時間尺度上是一致的，這忽視了土地利用內(nèi)部結(jié)構(gòu)以及不同植被類型的固碳差異［48］，使用恒定的碳密度計算碳儲量會產(chǎn)生一定的誤差，導(dǎo)致結(jié)果的不確定性。今后應(yīng)針對研究區(qū)不同土地覆蓋類型的碳密度進行連續(xù)觀測，以進一步提升碳儲量的估計精度。第三，研究中土地利用數(shù)據(jù)來源于中國年度土地覆蓋數(shù)據(jù)集，然而受制于數(shù)據(jù)分辨率，僅將數(shù)據(jù)劃分為8類。未來可以獲取更高精度的遙感數(shù)據(jù)，并根據(jù)2級土地覆蓋類型進行細化，確定細化后研究區(qū)各土地覆蓋類型碳密度，從而更加準(zhǔn)確的計算研究區(qū)碳儲量。第四，本文利用PLUS 模型模擬了未來3 種情景下的土地覆蓋情況，然而3 種情景無法涵蓋所有的發(fā)展模式，在未來的研究中應(yīng)充分考慮區(qū)域發(fā)展政策，縮小情景模擬與現(xiàn)實發(fā)展間的差距。

4 結(jié)論

研究以吐哈盆地為例，分析了2000—2020年土地覆蓋變化及其對碳儲量的影響，并預(yù)測了2025、2030年不同發(fā)展情景下土地覆蓋和碳儲量的變化，主要結(jié)論如下：

（1）2000—2020年吐哈盆地土地覆蓋變化主要表現(xiàn)為草地轉(zhuǎn)向耕地、建設(shè)用地和裸土地，裸土地是該區(qū)域主要的土地覆蓋類型，占總面積的85%以上。

（2）2000、2010年和2020年吐哈盆地平均碳儲量分別為26.01 t·hm-2，25.68 t·hm-2，25.73t·hm-2，總體呈現(xiàn)下降趨勢。碳儲量空間分布也存在著明顯的空間差異，呈現(xiàn)出中值區(qū)包圍高值區(qū)，高值區(qū)包圍低值區(qū)的空間分布特征。

（3）與2020 年土地覆蓋現(xiàn)狀相比，2030 年3 種情景下裸土地均呈現(xiàn)出減少的趨勢，而建設(shè)用地呈現(xiàn)增加的趨勢。可持續(xù)發(fā)展情景和經(jīng)濟優(yōu)先發(fā)展情景下耕地面積持續(xù)減少，草地面積不斷增加；在維持現(xiàn)狀情景和經(jīng)濟優(yōu)先發(fā)展情景下建設(shè)用地面積快速擴張，較2020 年分別增加11.47×103hm2、12.50×103hm2。

（4）2025、2030 年可持續(xù)發(fā)展情景下吐哈盆地碳儲量呈現(xiàn)先減少后增加的趨勢，維持現(xiàn)狀發(fā)展情景下呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢，而經(jīng)濟優(yōu)先發(fā)展情景下呈現(xiàn)出持續(xù)減少的趨勢。2030 年可持續(xù)發(fā)展情景、維持現(xiàn)狀情景、經(jīng)濟優(yōu)先發(fā)展情景下總碳儲量分別為540.45×106t、539.97×106t、539.25×106t，其中經(jīng)濟優(yōu)先發(fā)展情景下碳儲量損失最大，約損失1.01×106t。