吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量影響因素分析

吳皓晴,劉子剛(中國人民大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100872)

陸地生態(tài)系統(tǒng)是全球重要碳庫,其碳儲(chǔ)量變化對(duì)于全球碳循環(huán)和氣候變化具有重要影響[1].不同類型生態(tài)系統(tǒng)的碳儲(chǔ)量在時(shí)間和空間上存在差異[2-3].估算生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量常用方法為實(shí)地調(diào)查法、遙感反演法和模型模擬法.其中,實(shí)地調(diào)查法需要大量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)支撐[4-6],工作量較大;遙感反演法僅用于植被碳儲(chǔ)量的估算,且受限于數(shù)據(jù)空間分辨率和監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)量及分布情況[7];模型模擬法可以有效評(píng)估和預(yù)測(cè)不同尺度下的生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量,常用的模型有CEVSA 模型[8]、CASA 模型[9]和InVEST模型[10]等. InVEST 模型主要用于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)價(jià)[11-13]和管理決策[13],具有操作簡單?參數(shù)靈活等優(yōu)點(diǎn),可用于估算不同土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量[14].

生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量主要受到自然和人類活動(dòng)因素的影響[15-18].其中,氣溫、降水等氣候因素的變化影響植物生長發(fā)育及凋落物分解,進(jìn)而影響植物群落演替和土壤有機(jī)碳積累,甚至造成生態(tài)系統(tǒng)類型發(fā)生轉(zhuǎn)變,最終導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量變化[19-20].而人類活動(dòng)主要通過土地利用方式和強(qiáng)度的轉(zhuǎn)變[2,21-22]影響生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量.此外,由于區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量存在空間關(guān)聯(lián)性[23],將空間因素納入分析可以更好地解釋區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的空間關(guān)系[5].目前生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量研究主要針對(duì)森林植被[4-5]和土壤[6,24-25],對(duì)生態(tài)系統(tǒng)整體的研究[20,26]較少.研究區(qū)域上,國內(nèi)研究主要集中在南方[27-28]和華北[29]?西北[20,30]地區(qū),對(duì)東北地區(qū)研究較少,且研究結(jié)果的差異較大[31-32].大多數(shù)研究基于兩個(gè)或多個(gè)截面數(shù)據(jù)探討了氣候?地形以及土壤理化性質(zhì)等自然因素對(duì)生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的影響[6,20,24],但缺乏基于面板數(shù)據(jù)的對(duì)生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的影響因素探討,對(duì)人類活動(dòng)與空間因素[5]的影響研究較少.在研究尺度上,已有研究主要基于采樣點(diǎn)[5-6]或柵格數(shù)據(jù)[26-27,29],較少從地級(jí)市[23]和縣域尺度開展研究.因此,在縣域尺度上運(yùn)用基于面板數(shù)據(jù)的空間計(jì)量模型探討生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的影響因素是很有必要的.

吉林省地處森林草原的過渡地帶,森林、草地和濕地資源較為豐富.根據(jù)第三次國土資源調(diào)查的結(jié)果,林地、草地和濕地總面積為966.41 萬hm2,約占吉林省土地面積的一半.這些生態(tài)系統(tǒng)在碳儲(chǔ)存和氣候調(diào)節(jié)方面發(fā)揮著重要作用[33].有關(guān)研究表明,吉林省森林碳密度為5.87kg C/m2,是中國森林碳密度最大的省份[34].近年來,由于受到多種自然和人為因素的影響,吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量發(fā)生了顯著變化[35].例如,由于泥炭地開墾和泥炭開采的影響,吉林省東部泥炭地碳儲(chǔ)量與受干擾前相比損失了11.3%[36].本文基于InVEST 模型估算吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量,構(gòu)建空間杜賓模型從縣域尺度分析氣候、植被以及人類活動(dòng)等因素對(duì)生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的影響及其區(qū)域差異,旨在為吉林省國土空間格局優(yōu)化和生態(tài)系統(tǒng)固碳增匯提供參考.

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

吉林省(40°52′N～46°18′N,121°38′E～131°19′E)位于中國東北地區(qū)的中部,土地總面積1874 萬hm2,約占全國土地總面積的1.95%[35].吉林省屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候,年平均氣溫2～6 ℃,年平均降水量為400～ 600mm.自東南向西北由濕潤氣候、半濕潤氣候向半干旱氣候過渡[37].地勢(shì)自東南向西北逐漸降低,地貌類型包括山地、丘陵、臺(tái)地和平原等[38].

吉林省以森林、草地和農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)為主,且在空間分布上具有明顯差異.根據(jù)地貌和植被類型差異可將吉林省劃分為長白山原始森林生態(tài)區(qū)、中東部低山丘陵次生植被生態(tài)區(qū)、中部松遼平原生態(tài)區(qū)和西部草地濕地生態(tài)區(qū)[39].吉林省東、中、西部的土壤類型亦存在顯著差異.東部山地以棕色針葉林土、暗棕壤和棕壤為主;中部平原區(qū)主要以黑土和黑鈣土等腐殖質(zhì)含量較高的土壤為主;西部地區(qū)主要為黑鈣土和栗鈣土[40].

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

1.2.1 土地利用相關(guān)數(shù)據(jù) 1990 年、2000 年、2010年和2020 年的土地利用數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(https://www.resdc.cn),空間分辨率為30m×30m.土地利用分類采用中國土地資源分類系統(tǒng)[41],包括6 個(gè)一級(jí)類和25 個(gè)二級(jí)類.由于吉林省位于我國沼澤濕地主要分布區(qū)[42],且沼澤生態(tài)系統(tǒng)有機(jī)碳儲(chǔ)量較大[43],因此將一級(jí)類“未利用地”中的二級(jí)類“沼澤地”單獨(dú)作為一類,將吉林省的土地利用類型劃分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、沼澤與其他未利用地7 個(gè)類別.將數(shù)據(jù)的空間參考調(diào)整為Krasovsky_1940_Albers 坐標(biāo)系用漁網(wǎng)進(jìn)行重新采樣,生成空間分辨率為1km×1km 的數(shù)據(jù)集.

1.2.2 自然影響因素相關(guān)數(shù)據(jù) 年平均氣溫(tem)和年平均降水量(pre)數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(https://www.resdc.cn)的中國氣象要素平均狀況空間插值數(shù)據(jù)集[44],空間分辨率為1km×1km.年均歸一化植被指數(shù)(NDVI)數(shù)據(jù)來源于國家科技資源共享服務(wù)平臺(tái)的1982～2020 年中國生長季月平均NDVI 數(shù)據(jù)集[45],空間分辨率為0.05°.為保證數(shù)據(jù)空間分辨率的一致性,將NDVI 數(shù)據(jù)的空間參考調(diào)整為Krasovsky_1940_Albers 坐標(biāo)系用漁網(wǎng)進(jìn)行重新采樣,生成空間分辨率為1km×1km 的數(shù)據(jù)集.

1.2.3 人為影響因素相關(guān)數(shù)據(jù) 地表人類活動(dòng)強(qiáng)度(HAILS)數(shù)據(jù)借鑒徐勇等構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型[46],根據(jù)土地利用數(shù)據(jù)分別計(jì)算吉林省各縣域的HAILS.人口數(shù)據(jù)來源于第四、五、六、七次人口普查與《吉林省統(tǒng)計(jì)年鑒》,地區(qū)生產(chǎn)總值和化肥施用量數(shù)據(jù)來源于《吉林省統(tǒng)計(jì)年鑒》.其中,地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)以1990 年為基期,通過GDP 指數(shù)(1990 年=1)換算成實(shí)際GDP.

1.2.4 碳密度相關(guān)數(shù)據(jù) 不同生態(tài)系統(tǒng)類型的地上生物量、地下生物量和土壤碳庫主要來源于2015年吉林省泥炭沼澤碳庫調(diào)查報(bào)告、2010s 中國陸地生態(tài)系統(tǒng)碳密度數(shù)據(jù)集[47]以及李克讓等對(duì)全國碳密度的研究[8],具體數(shù)值及來源如表1.其中,本研究采用李克讓等[8]對(duì)水域碳密度的估算值,設(shè)置為0;同時(shí)考慮到建設(shè)用地地表硬化,植被覆蓋少,故其碳密度也設(shè)置為0[48].

表1 吉林省不同生態(tài)系統(tǒng)類型的碳密度(kg C/m2)Table 1 Carbon density of different ecosystems in Jilin Province(kg C/m2)

由于全國水平下的碳密度與吉林省碳密度之間存在差異,參照已有研究基于氣溫與降水對(duì)來源于李克讓等的[8]全國碳密度數(shù)據(jù)進(jìn)行修正,考慮到氣溫與土壤碳密度的相關(guān)性遠(yuǎn)低于降水,故僅根據(jù)降水量估算土壤碳密度[49].其中,年降水量與生物量和土壤碳密度的關(guān)系采用Alam 研究中的公式(公式(1),公式(2))[50];年平均氣溫與生物量碳密度的關(guān)系借鑒Giardina[51]、陳光水等[52]的研究中的公式(公式(3)).

式中:CSP為根據(jù)年降水量計(jì)算的土壤碳密度,kg/m2;CBP和CBT分別是根據(jù)年降水量和年平均氣溫得到的生物量碳密度,kg/m2;MAP 是年平均降水量,mm;MAT 是年平均氣溫, ℃.;將吉林省和全國的年平均氣溫和年平均降水量分別代入公式(1)～(3),二者之比即修正系數(shù).

式中:CSPj為根據(jù)降水量估算的吉林省土壤碳密度;CBPj和CBTj分別為根據(jù)降水量與氣溫估算的吉林省生物量碳密度,CSPn為根據(jù)降水量估算的全國土壤碳密度;CBPn和CBTn分別為根據(jù)降水量與氣溫估算的全國生物量碳密度;KBP和KBT分別為根據(jù)降水量與氣溫估算的生物量碳密度修正系數(shù);KS為土壤碳密度修正系數(shù);KB為生物量碳密度修正系數(shù).由于吉林省泥炭沼澤碳庫調(diào)查報(bào)告中僅包含地上生物量數(shù)據(jù),參考已有研究,根據(jù)式(8)和(9)進(jìn)行地上地下生物量的轉(zhuǎn)換以及碳密度計(jì)算[29].

式中:Ci_above為生態(tài)系統(tǒng)類型i 的地上生物量碳密度,kg/m2;Ci_below為生態(tài)系統(tǒng)類型i 的地下生物量碳密度,kg/m2;Bi為生態(tài)系統(tǒng)類型 i 的地上生物量,kg/m2;α 為轉(zhuǎn)換系數(shù),林地取0.5,其他生態(tài)系統(tǒng)類型取0.45;b 為地上地下生物量比值,植被類型為森林取0.4[53],為草地取4.3[54].此外,由于耕地生物量更注重有經(jīng)濟(jì)價(jià)值的地上作物籽實(shí)部分[55],本文不考慮耕地的地下生物量.

1.3 研究方法

1.3.1 InVEST 模型估算生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量 采用InVEST 模型的Carbon 模塊計(jì)算吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量.該模型將生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量分為地上生物量?地下生物量、土壤和死亡有機(jī)質(zhì)4 個(gè)碳庫數(shù)據(jù)[56],但由于死亡有機(jī)質(zhì)碳庫數(shù)據(jù)來源缺乏且占比較小[55],故不予考慮.因此,通過下式計(jì)算出吉林省逐年的生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量:

式中:Ci為生態(tài)系統(tǒng)類型i 的碳密度,kg/m2;Ci_above為生態(tài)系統(tǒng)類型i 的地上生物量碳密度,kg/m2;Ci_below為生態(tài)系統(tǒng)類型i 的地下生物量碳密度,kg/m2;Ci_soil為生態(tài)系統(tǒng)類型i 的土壤碳密度,kg/m2;Ctotal為生態(tài)系統(tǒng)總碳儲(chǔ)量,kg;Si為生態(tài)系統(tǒng)類型i 的面積,m2.

1.3.2 空間關(guān)聯(lián)性 運(yùn)用ArcMap10.8 軟件將1990年、2000 年、2010 年和2020 年4 期生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量數(shù)據(jù)與吉林省縣級(jí)行政單元鏈接,得到每個(gè)縣(市、區(qū))的生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量及其變化值.基于縣域尺度分別計(jì)算1990 年、2000 年、2010 年和2020 年生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的Moran’s I 值.

1.3.3 空間杜賓模型 常見的空間計(jì)量模型包括空間自相關(guān)模型、空間誤差模型和空間杜賓模型.其中,空間杜賓模型可以同時(shí)揭示相鄰區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量與影響因素對(duì)研究區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的影響,還可以在特定條件下退化為空間自回歸模型與空間誤差模型,較其他兩種模型更適用于全面考察不同類型的影響因素對(duì)生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的影響,故本文選用空間杜賓模型進(jìn)行回歸分析,其表達(dá)式如下:

式中:lnCit為i 縣(市、區(qū))于年份t 的生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量(萬t)的對(duì)數(shù)值,是被解釋變量;X 為解釋變量(表2)組成的矩陣;w 為空間權(quán)重矩陣,為清晰刻畫吉林省不同縣(市、區(qū))間的關(guān)系,本文構(gòu)建了空間反距離矩陣;考慮到各縣(市、區(qū))內(nèi)存在不隨時(shí)間變化的影響因素,如高程和坡度等,用個(gè)體固定項(xiàng)ui進(jìn)行控制;εit為隨機(jī)誤差項(xiàng),且εit～N(0,σ2In);ρ、β 與δ 為估計(jì)系數(shù).

表2 吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量影響因素及變量選取Table 2 The influencing factors of carbon storage in Jilin and explanatory variables

選取年平均氣溫與年平均降水量來反映氣候因素對(duì)吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的影響;選取年均NDVI 表征以森林為主的植被因素的影響;選取人均GDP 表征經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳儲(chǔ)量的影響;選取地表人類活動(dòng)強(qiáng)度表征土地利用情況的影響;選取化肥施用量反映農(nóng)業(yè)種植情況.

地表人類活動(dòng)強(qiáng)度是對(duì)一定地域內(nèi)人類對(duì)陸地表層自然植被利用、改造和開發(fā)程度的總體反映,計(jì)算方式如下:

式中:HAILS 為地表人類活動(dòng)強(qiáng)度;SCLE為建設(shè)用地當(dāng)量面積,m2;S為區(qū)域總面積,m2;SLi為第i種土地利用類型的面積,m2;CIi為第i 種土地利用類型的建設(shè)用地當(dāng)量折算系數(shù),建設(shè)用地的折算系數(shù)為1,耕地的折算系數(shù)為0.2,苗圃及各類園地的折算系數(shù)為0.133,草地的折算系數(shù)為0.067,水庫坑塘的折算系數(shù)為0.6,其余土地利用類型的折算系數(shù)為0;n 為區(qū)域內(nèi)土地利用類型數(shù)[46].

2 結(jié)果與討論

2.1 吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量計(jì)算結(jié)果

如表3 所示,1990 年、2000 年、2010 年和2020年吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量分別為15.57,15.62,15.67和15.58 億t,這一估算結(jié)果與王新闖等[31]對(duì)吉林省森林生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的估算結(jié)果相近.其中,林地和耕地碳儲(chǔ)量分別占全省的76%和20%.1990～2020 年,吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量先上升后下降.其中,1990～2000 年生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量增加幅度較大,耕地?林地與其他未利用地的碳儲(chǔ)量增加,草地與沼澤的碳儲(chǔ)量減少;2000～2010 年生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量小幅增加,耕地?林地及其他未利用地的碳儲(chǔ)量持續(xù)增加,但增速較前10a 有所減緩,沼澤碳儲(chǔ)量增加,草地碳儲(chǔ)量繼續(xù)減少,但與前10a相比幅度較小;2010～2020年生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量減少,只有耕地碳儲(chǔ)量增加,林地、草地、沼澤及其他未利用地的碳儲(chǔ)量均呈不同幅度減少,這可能與該時(shí)期建設(shè)用地面積大幅增加有關(guān)[57].

表3 1990～2020 年吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量及占比Table 3 Ecosystem carbon storage and its proportion from 1990 to 2020 in Jilin Province

根據(jù)地貌、氣候和植被等自然條件的差異將吉林省分為東、中、西部地區(qū),分析1990～2020 年生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量變化情況.其中,東部地區(qū)包括通化市、白山市和梅河口市的19 個(gè)縣(市、區(qū));中部地區(qū)包括長春市、四平市、遼源市和吉林市的17 個(gè)縣(市、區(qū));西部地區(qū)包括白城市和松原市的10 個(gè)縣(市、區(qū)).將1990～2020 年的吉林省各縣(市、區(qū))生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量變化劃分為大幅減少(減少幅度超過15 萬t)、明顯減少(減少幅度超過3 萬t),小幅減少(減少幅度不超過3 萬t)、小幅增加(減少幅度不超過3 萬t)、明顯增加(增加幅度超過3 萬t)與大幅增加(增加幅度超過15 萬t).如圖1 與圖2 所示,生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量增加的縣(市、區(qū))主要分布在吉林省西部,其增加主要與草地和其他未利用地向耕地的轉(zhuǎn)變以及吉林省西部開展“三北”防護(hù)林工程和退耕還草工程建設(shè)[58],植被覆蓋率顯著提升有關(guān)[59];此外,東部地區(qū)的通化縣、撫松縣與和龍市的生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量也明顯增加,這是因?yàn)樯鲜? 個(gè)地區(qū)近年來減少了對(duì)森林采伐和墾殖,加大了森林資源保護(hù)力度,開展了天然林保護(hù)工程和退耕還林工程,導(dǎo)致森林覆蓋率不斷增加[60-61].生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量減少的縣(市、區(qū))主要分布在吉林省中部,這主要是因?yàn)榧质≈胁砍鞘腥簠^(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使得耕地和林地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)變,從而減少了該區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量[62-63].

圖1 1990～2020 年吉林省東、中、西部地區(qū)各縣(市、區(qū))生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量變化情況Fig.1 Changes of ecosystem carbon storage of different counties in the eastern, central and western parts of Jilin province from 1990 to 2020

圖2 1990～2020 年吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量變化的分布Fig.2 Distribution of ecosystem carbon storage changes in Jilin province from 1990 to 2020

圖3 1990～2020 年吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量Moran’s I 的散點(diǎn)圖Fig.3 The Moran’s I scatter diagram of ecosystem carbon storage in Jilin province from 1990 to 2020

2.2 吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量影響因素分析

2.2.1 空間相關(guān)性分析 從空間關(guān)聯(lián)性來看,吉林省1990～2020 年生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量對(duì)數(shù)值的空間Moran’s I 值均大于0.在0.01 的顯著性水平下,基于空間反距離權(quán)重矩陣的吉林省1990 年、2000 年、2010 年和2020 年的Moran’s I 值分別為0.38、0.38、0.37 和0.36,這說明吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量存在空間正相關(guān)性.隨著時(shí)間推移,Moran’s I 值呈下降趨勢(shì),說明吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的空間相關(guān)性在逐漸減弱.由圖2 可見,大部分縣(市、區(qū))均處于第一、三象限,進(jìn)一步說明吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量存在正向的空間溢出效應(yīng).

2.2.2 空間杜賓模型 由于吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量存在空間正相關(guān)性,將空間因素納入分析可以更好地解釋碳儲(chǔ)量的影響因素及其空間效應(yīng).如表4 中的列(1)與列(2)所示,與多元線性回歸模型(OLS)結(jié)果相比,引入空間權(quán)重矩陣后的空間杜賓模型(SDM)結(jié)果的AIC 與BIC 均出現(xiàn)明顯的下降.此外,比較表4 中的列(2)與列(3)可知,考慮了高程、坡度等不隨時(shí)間而變化的影響因素采取了個(gè)體固定效應(yīng)后,模型(SDM_i)結(jié)果的赤池信息量準(zhǔn)則(AIC)和貝葉斯信息準(zhǔn)則(BIC)進(jìn)一步下降,說明模型得到了改善.因此,本文采取個(gè)體固定效應(yīng)的空間杜賓模型進(jìn)行進(jìn)一步分析.

表4 不同模型的回歸結(jié)果Table 4 Regression results of different models

為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷倪m用性,分別構(gòu)建采取個(gè)體固定效應(yīng)的空間自相關(guān)模型和空間誤差模型,通過LR 檢驗(yàn)和Wald 檢驗(yàn)判斷空間杜賓模型與空間自相關(guān)模型、空間誤差模型是否存在顯著差異.結(jié)果表明,LR和Wald 檢驗(yàn)結(jié)果均大于0,且在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè),說明空間杜賓模型不會(huì)退化為空間自相關(guān)模型和空間誤差模型.

空間杜賓模型將各影響因素對(duì)生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的影響分解為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)與總效應(yīng).其中,直接效應(yīng)反映特定影響因素對(duì)本區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的影響;間接效應(yīng)即空間溢出效應(yīng),反映該影響因素對(duì)周邊地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的影響;總效應(yīng)反映該影響因素對(duì)吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的影響,結(jié)果如表5 所示.

表5 空間杜賓模型回歸結(jié)果Table 5 Regression results of the spatial Durbin model

氣溫和降水對(duì)于吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)均較小,且均不顯著.這說明在研究期內(nèi)氣候變化對(duì)生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的影響相對(duì)較小.氣溫和降水對(duì)植被和土壤碳儲(chǔ)量的影響機(jī)制較為復(fù)雜[6].在不同的時(shí)間尺度和地區(qū)表現(xiàn)又各不相同.根據(jù)已有研究,吉林省東部地區(qū)近50a 來,氣溫逐漸升高,水分條件改善,這對(duì)于森林的生長是有利的[64].但增溫同時(shí)會(huì)導(dǎo)致土壤呼吸的增加,從而引起碳排放增加.而降水引起的土壤水分變化對(duì)土壤呼吸的作用是因時(shí)因地而異的,土壤水分過多將抑制土壤呼吸,相反則會(huì)促進(jìn)土壤呼吸[65].結(jié)合表4 中列(1)和列(3)中相應(yīng)的估計(jì)系數(shù)可以發(fā)現(xiàn),在不考慮空間因素的情況下,年平均氣溫的系數(shù)為?0.28 且在1%的水平下顯著,年平均降水量的系數(shù)接近于零,但同樣顯著;而引入空間因素后,氣溫與降水的系數(shù)均為0 且不顯著,說明忽視生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的空間關(guān)聯(lián)性的影響可能會(huì)高估氣候因素對(duì)吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的影響,這一結(jié)果與劉暢等針對(duì)黑龍江省森林碳儲(chǔ)量的研究相似[5].

歸一化植被指數(shù)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)均為正,遠(yuǎn)大于氣溫和降水的效應(yīng),這與韓玉等的研究結(jié)果一致[66].其中,間接效應(yīng)(0.83)和總效應(yīng)(1.09)均在1%的水平上顯著.植被通過光合作用固定二氧化碳,同時(shí)通過呼吸作用釋放二氧化碳,但總體上固定量遠(yuǎn)大于釋放量,從而植被得以積累能量用于生長發(fā)育.此外,植物凋落物是土壤有機(jī)碳的重要來源.因此,植被覆蓋度越大,生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量越大.這與虞敏[67]的研究結(jié)果相一致.

人均GDP 直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)均為正,且直接效應(yīng)(0.01)和總效應(yīng)(0.01)在5%的水平上顯著.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高也意味著縣(市、區(qū))擁有更為充足的資金用于生態(tài)系統(tǒng)保護(hù)與修復(fù),從而提高生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量,這與周四軍和江秋池的研究結(jié)果相一致[68].

地表人類活動(dòng)強(qiáng)度的直接效應(yīng)(?1.05)和總效應(yīng)(?0.32)在1%的水平上顯著為負(fù),但間接效應(yīng)(0.73)顯著為正.地表人類活動(dòng)強(qiáng)度是以區(qū)域內(nèi)建設(shè)用地當(dāng)量總數(shù)占全域面積的比例衡量人類開發(fā)活動(dòng)的強(qiáng)弱.高強(qiáng)度的開發(fā)建設(shè)會(huì)驅(qū)動(dòng)土地利用的變化,尤其是耕地、林地、草地等向建設(shè)用地的轉(zhuǎn)化,這可能會(huì)導(dǎo)致原有的碳匯轉(zhuǎn)變?yōu)樘荚?大幅減少生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量[69].根據(jù)《吉林省(1997-2010)土地利用總體規(guī)劃》,吉林省嚴(yán)格控制新增建設(shè)用地?cái)?shù)量,在此政策背景下,某縣(市、區(qū))地表人類活動(dòng)強(qiáng)度的增加意味著相鄰區(qū)域可新增的建設(shè)用地當(dāng)量的相對(duì)減少,即地表人類活動(dòng)強(qiáng)度的減弱,因此地表人類活動(dòng)強(qiáng)度的間接效應(yīng)顯著為正.

化肥施用量直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)均為正,且直接效應(yīng)(0.01)和總效應(yīng)(0.02)在5%的水平上顯著.農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的組成部分,是重要的生態(tài)系統(tǒng)碳庫[70],接近20%的吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量來源于耕地,而增加化肥施用量促進(jìn)了作物生長,從而提高生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量.

2.2.3 區(qū)域異質(zhì)性分析 由圖1 可知,吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量變化呈現(xiàn)出一定的區(qū)域差異,生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量增加的地區(qū)主要分布在吉林省西部;而生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量減少的地區(qū)主要分布在吉林省中部.為進(jìn)一步探究吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量影響因素的空間差異,將樣本按吉林省東、中、西部劃分為3 個(gè)子樣本,再對(duì)子樣本進(jìn)行空間杜賓模型回歸.

由表6 可見,東部地區(qū)主要受降水?歸一化植被指數(shù)和地表人類活動(dòng)強(qiáng)度的影響.其中,盡管降水對(duì)吉林省東部的生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量影響很小,但直接效應(yīng)和總效應(yīng)均顯著為正,而歸一化植被指數(shù)的直接效應(yīng)(0.71)和總效應(yīng)(0.85)均顯著為正,是最主要的正向影響因素.吉林省東部長白山地區(qū)森林覆蓋率平均高達(dá)71.3%[71],是重要的生態(tài)系統(tǒng)碳庫,而充足的降水是森林植被生長的必要條件,因此降水和植被對(duì)東部地區(qū)的影響顯著為正.地表人類活動(dòng)強(qiáng)度的直接效應(yīng)(?0.67)顯著為負(fù),是最大的負(fù)向影響因素.近年來通化市與延邊朝鮮族自治州推動(dòng)開發(fā)建設(shè),建設(shè)用地面積增加速度較快,對(duì)生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量產(chǎn)生負(fù)向影響[35].然而,地表人類活動(dòng)強(qiáng)度的間接效應(yīng)(0.59)顯著為正.這可能是因?yàn)樘囟ǖ貐^(qū)高強(qiáng)度的人類活動(dòng)(如建設(shè)活動(dòng))減緩了其向相鄰區(qū)域擴(kuò)張的速度,即緩解了其周邊地區(qū)的人類活動(dòng)壓力,因此兩種作用相互抵消,導(dǎo)致地表人類活動(dòng)強(qiáng)度對(duì)吉林省東部生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的總效應(yīng)盡管為負(fù),但不顯著.

表6 吉林省東、中、西部地區(qū)空間杜賓模型回歸結(jié)果Table 6 Regression results of the spatial Durbin model in the eastern, central and western parts of Jilin province

吉林省中部地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量主要受氣溫、植被歸一化指數(shù)?地表人類活動(dòng)強(qiáng)度和化肥施用量的影響.其中,與東部地區(qū)類似,吉林省中部地區(qū)地表人類活動(dòng)強(qiáng)度的直接效應(yīng)(?0.54)顯著為負(fù),間接效應(yīng)(0.47)顯著為正,總效應(yīng)不顯著.吉林省中部城市群區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展使得耕地和林地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)變,導(dǎo)致該區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量減少[62],但在一定程度上緩解了其周邊地區(qū)的人類活動(dòng)壓力,因此總體效應(yīng)雖然為負(fù),但不顯著.中部地區(qū)的歸一化植被指數(shù)直接效應(yīng)(0.60)和總效應(yīng)(0.57)為正,總體影響程度小于東部地區(qū),可能與中部地區(qū)森林覆蓋相對(duì)較少有關(guān).化肥施用量的直接效應(yīng)(0.02)和總效應(yīng)(0.01)為均為正.化肥施用量增加意味著由于植物生長發(fā)育吸收儲(chǔ)存的有機(jī)碳增加.氣溫的直接效應(yīng)(?0.02)與總效應(yīng)(?0.01)顯著為負(fù),且影響較小,這一結(jié)果一定程度上與氣溫升高導(dǎo)致的土壤呼吸增強(qiáng)相關(guān)[5,72].

吉林省西部地區(qū)的空間杜賓模型回歸結(jié)果均不顯著.這可能與該區(qū)域鹽堿化?沙化等土地退化問題較為嚴(yán)重[73],土地生產(chǎn)力低[58],生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量較小有關(guān).

2.3 建議

(1)嚴(yán)格控制建設(shè)用地?cái)U(kuò)張.以建設(shè)用地當(dāng)量數(shù)表示的地表人類活動(dòng)強(qiáng)度是吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的主要負(fù)向影響因素,即建設(shè)用地的擴(kuò)張是吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量減少的主要原因.因此,應(yīng)當(dāng)科學(xué)劃定城鎮(zhèn)開發(fā)邊界,嚴(yán)格控制新增建設(shè)用地?cái)?shù)量,同時(shí),大力推進(jìn)建設(shè)用地的節(jié)約集約利用,積極盤活存量建設(shè)用地.

(2)加強(qiáng)森林、耕地、草原和濕地的保護(hù),提升植被覆蓋度.森林、耕地、草原和濕地是重要的碳庫,增加植被覆蓋可以有效提升生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量.因此,應(yīng)繼續(xù)實(shí)施天然林保護(hù)工程,開展森林保育和修復(fù),大力提升森林蓄積量.切實(shí)加強(qiáng)耕地保護(hù),嚴(yán)守耕地紅線,完善耕地占補(bǔ)平衡制度,堅(jiān)持“以補(bǔ)定占”.加強(qiáng)草原和濕地的生態(tài)保護(hù)和修復(fù),提升草原綜合植被覆蓋度,嚴(yán)格控制占用濕地,構(gòu)建濕地保護(hù)體系.

(3)因地制宜地提升生態(tài)系統(tǒng)碳匯.東部地區(qū)應(yīng)重點(diǎn)實(shí)施森林生態(tài)保育工程,提升森林覆蓋率和森林蓄積量;中部地區(qū)應(yīng)嚴(yán)控建設(shè)用地占用農(nóng)業(yè)和生態(tài)空間,加大耕地保護(hù)力度,深入實(shí)施黑土地保護(hù)工程;西部地區(qū)鹽堿地和沙地較多,土地生產(chǎn)力較低,應(yīng)當(dāng)積極推進(jìn)防風(fēng)固沙林帶建設(shè),開展鹽堿地綜合改造利用,發(fā)展鹽堿地特色農(nóng)業(yè),增加耕地面積,提高耕地質(zhì)量.

值得注意的是,運(yùn)用InVEST 模型基于土地利用變化與碳密度數(shù)據(jù)庫推算生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量,可以揭示相對(duì)大尺度范圍內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的時(shí)空變化情況,但該模型假設(shè)同一土地利用類型碳密度為固定值,忽視了同一土地利用類型內(nèi)部可能存在的碳密度差異以及碳密度隨時(shí)間的變化.基于此,未來研究可進(jìn)一步細(xì)分土地利用類型,考慮碳密度隨時(shí)間的變化,補(bǔ)充實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)一步研究吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的影響機(jī)制.

3 結(jié)論

3.1 1990 年、2000 年、2010 年和2020 年吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量分別為15.57,15.62,15.67,15.58 億t,呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì).生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量增加的地區(qū)主要分布在吉林省西部;而生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量減少的地區(qū)主要分布在吉林省中部.1990～ 2020 年吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量均呈現(xiàn)出空間正相關(guān)性.

3.2 吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量同時(shí)受到自然和人為因素的影響.其中,年均NDVI 是主要的正向影響因素,地表人類活動(dòng)強(qiáng)度是主要的負(fù)向影響因素,因此,增加植被覆蓋與嚴(yán)格控制建設(shè)用地的增長可以有效提高吉林省的生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量.

3.3 吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量受空間因素的影響,忽視生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的空間關(guān)聯(lián)性以及空間因素對(duì)生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的影響,可能會(huì)高估氣候因素對(duì)吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的影響.考慮空間因素,人均GDP 和化肥施用量均有正向的直接效應(yīng),地表人類活動(dòng)強(qiáng)度有負(fù)向的直接效應(yīng);年均NDVI 和地表人類活動(dòng)強(qiáng)度均有正向的空間溢出效應(yīng);年均NDVI、人均GDP 和化肥施用量均有正向的總效應(yīng),地表人類活動(dòng)強(qiáng)度有負(fù)向的總效應(yīng).

3.4 吉林省生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量影響因素存在區(qū)域差異.東部地區(qū)主要受降水、歸一化植被指數(shù)和地表人類活動(dòng)強(qiáng)度的影響.中部地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量主要受氣溫、植被歸一化指數(shù)、地表人類活動(dòng)強(qiáng)度和化肥施用量的影響.