2010—2020年桂林市生態(tài)系統(tǒng)碳儲量演化及土地利用的驅(qū)動影響

韋振鋒 李集香 黃群英

摘要：隨著經(jīng)濟發(fā)展與城市化進(jìn)程加快，人類活動對生態(tài)環(huán)境的擾動越來越強烈，導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境問題日益明顯，社會對生態(tài)環(huán)境安全更加關(guān)注。本研究選取桂林市2010年、2015年、2020年共三期土地利用數(shù)據(jù)，利用ArcGIS分析其土地利用變化情況，并通過InVEST模型計算出2010—2020年桂林市生態(tài)系統(tǒng)碳儲量，結(jié)合土地利用轉(zhuǎn)移變化，分析土地利用變化對碳儲量變化的影響。結(jié)果表明：（1）桂林市土地利用類型以林地為主，2010—2020年林地面積持續(xù)占桂林市土地面積的60%以上，2010－2020 年桂林市土地利用變化主要表現(xiàn)為建設(shè)用地的快速擴張；（2）2010、2015、2020年桂林市總碳儲量分別為2503.45×106 t、2493.36×106 t、2490.56×106 t，呈現(xiàn)逐年減少的趨勢，桂林市的固碳能力有所降低；（3）土地利用布局在極大程度上影響了碳儲空間分布，桂林市碳儲量存在顯著的空間變異格局，西北及東部地區(qū)碳儲量總體較高；（4）不同土地利用類型具有不同的固碳能力，林地、草地、耕地、建設(shè)用地、未利用地和水域?qū)ρ芯繀^(qū)的碳儲貢獻(xiàn)依次降低。本研究通過對桂林生態(tài)系統(tǒng)碳儲量時空演化分析，以及土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)碳儲量的影響進(jìn)行探究，對桂林市國土空間規(guī)劃、土地利用調(diào)整提供科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：桂林；土地利用變化；InVEST模型；生態(tài)系統(tǒng)碳儲量

中圖分類號：X171.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

The Carbon Storage Evolution of Ecosystems and Driving Effects of Land Use in Guilin from 2010 to 2020

Abstract： With the economic growth and the acceleration of urbanization， the disturbance of human activities to the ecological environment become more intense， resulting in increasingly obvious ecological environmental problems， and society has paid more attention to ecological environmental security. This study selected three periods of land use data from Guilin in 2010， 2015 and 2020， analyzed the situation of land use change by ArcGIS， calculated the ecosystem carbon storage of Guilin from 2010 to 2020 through InVEST model， and analyzed the impact of land use change on carbon storage change combined with land use transfer and change. The results showed that： （1） Forestland was the main type of land use in Guilin， whose area continued to account for more than 60% of the land area in Guilin from 2010 to 2020， and the land use change in Guilin from 2010 to 2020 was mainly manifested by the rapid expansion of construction land; （2） The total carbon storage of Guilin in 2010， 2015 and 2020 were 2503.45 ×106 t， 2493.36×106 t and 2490.56×106 t respectively， showing a decreasing trend year by year， and the carbon sequestration capacity of Guilin was reduced; （3） Land use layout greatly affected the spatial distribution of carbon storage. There was a significant spatial variation pattern of carbon storage in Guilin， and the northwest and eastern regions had higher carbon storage overall; （4） Different land use types had different carbon sequestration capacities. The carbon storage contribution of forestland， grassland， cultivated land， construction land， unused land and water area to the study area decreased successively. By analyzing the temporal and spatial evolution of ecosystem carbon storage in Guilin and the impact of land use change on ecosystem carbon storage， this paper provides scientific basis for Guilins territorial spatial planning and land use adjustment.

Keywords： Guilin; land use change; InVEST model; ecosystem carbon storage

隨著經(jīng)濟發(fā)展和城市化的加速推進(jìn)，人口不斷增多，人地矛盾日益尖銳，生態(tài)環(huán)境問題日益突出，給全球氣候變化帶來了諸多負(fù)面影響，人們開始對可持續(xù)發(fā)展問題進(jìn)行思考。近幾年，尤其是黨的十八大以來，隨著經(jīng)濟體制改革的不斷深入，生態(tài)文明建設(shè)步伐加快，一系列新的政策法規(guī)相繼出臺，使人們對生態(tài)環(huán)境安全更加重視。生態(tài)系統(tǒng)對人類的生存和發(fā)展以及調(diào)節(jié)全球氣候變化都至關(guān)重要。固碳能力則是衡量生態(tài)系統(tǒng)調(diào)節(jié)氣候能力的重要指標(biāo)。生態(tài)系統(tǒng)中的碳主要儲存在地上生物量、地下生物量、土壤和死亡有機物四大碳庫，大氣和海洋生態(tài)系統(tǒng)儲存的碳明顯少于陸地生態(tài)系統(tǒng)中的碳，因此面對二氧化碳引起的全球氣候變化，研究陸地生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力非常重要。陸地生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力在不同的土地利用類型中存在著較大的差別，土地利用類型的變化對植被和土壤的分布有著直接影響，而植被和土壤則是其最主要的碳儲量表現(xiàn)形式。因此，土地利用類型變化是影響生態(tài)系統(tǒng)碳儲量的重要因素，對于地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)碳儲量演化具有重要研究意義。

作為一個旅游城市，生態(tài)環(huán)境是桂林最有競爭力的資源之一。但桂林地區(qū)多為喀斯特地貌，石漠化嚴(yán)重，且山脈高，懸垂性很強，相對高度差異大，平坦區(qū)域較少。近年來砍伐樹木、種植經(jīng)濟果林不僅經(jīng)濟效益不高[1]，而且破壞生態(tài)環(huán)境，導(dǎo)致水土流失和石漠化等問題加劇，對當(dāng)?shù)芈糜尉坝^造成很大影響。若對其開展生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評估，將結(jié)果應(yīng)用于生態(tài)環(huán)境的發(fā)展建設(shè)中，對桂林地區(qū)發(fā)展具有加強的現(xiàn)實發(fā)展意義。InVEST（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-Offs）模型，全稱為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和交易的綜合評估模型。2007年由世界自然基金會（WWF）、美國斯坦福大學(xué)及大自然保護協(xié)會（TNC）共同研發(fā)[2]。在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評估研究上影響顯著，國內(nèi)學(xué)者已經(jīng)成功將InVEST模型應(yīng)用于洞庭湖[3]、疏勒湖[4]和中國西南等地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能定量評估。且InVEST模型在全球范圍內(nèi)廣泛應(yīng)用，已成功用于評估亞洲、歐洲、南北美洲和非洲生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的功能和價值。隨著大眾對生態(tài)環(huán)境的重視，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評估的需求日益增加，對于固碳能力評估研究也逐漸增多。在國內(nèi)外的許多生態(tài)碳儲量研究評估中，也常將InVEST模型與土地利用結(jié)合研究，探究在不同土地利用類型中生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力。國外學(xué)者，NELSON等[5]通過探究北美威拉米特河流域的土地利用變化，對其土壤保持、碳儲量、生物多樣性的維持功能進(jìn)行了評估，并對其服務(wù)功能的空間分異進(jìn)行了分析；GOLDSTEIN等[6]和FISHER等[7]分別對夏威夷島和坦桑尼亞的森林生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行了在不同情景下的水凈化、碳儲存和木材生產(chǎn)等方面的評估。而國內(nèi)學(xué)者，韓晉榕等[8]基于InVEST模型對不同土地利用情景下碳儲量的變化，表明土地利用與生態(tài)系統(tǒng)碳儲量變化研究具有相關(guān)性。陳耀亮等[9]研究30年來中亞地區(qū)土地利用變化對植被碳儲量的影響，表明地區(qū)土地利用變化是地區(qū)植被碳儲量變化的重要影響因素；朱文博等[10]則認(rèn)為，土地利用變化對陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量變化的影響最大，并模擬淇河流域3種土地利用方案下的碳儲量變化；王淵剛等[11]則通過研究瑪納斯流域近50年來的土地利用變化對其碳儲量的影響，發(fā)現(xiàn)碳儲量變化是由于土地利用類型轉(zhuǎn)換和轉(zhuǎn)換后不同的碳密度造成的。因此，可利用 InVEST 模型對桂林生態(tài)系統(tǒng)碳儲量進(jìn)行評估，進(jìn)一步探索桂林市生態(tài)系統(tǒng)碳儲量在土地利用變化下的驅(qū)動影響，對其生態(tài)系統(tǒng)價值提升提供參考。

綜上所述，目前多數(shù)學(xué)者主要關(guān)注土地利用變化對大區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能和價值，且將土地利用與生態(tài)碳儲量影響結(jié)合研究，而桂林對于這一領(lǐng)域主要集中在森林和土壤等陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲存的小規(guī)模研究上，大規(guī)模LUCC遙感數(shù)據(jù)較少用于分析土地利用變化對碳儲量的影響[1-11]。此外，桂林市地處巖溶地區(qū)，石漠化程度高，水土保持能力差，生態(tài)系統(tǒng)變化敏感，自然災(zāi)害頻繁。本研究旨在應(yīng)用InVEST模型研究桂林市生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力，結(jié)合土地利用變化分析，探索桂林市生態(tài)系統(tǒng)碳儲量在土地利用變化下的驅(qū)動影響，提升桂林地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)調(diào)節(jié)能力，促進(jìn)該地區(qū)的可持續(xù)發(fā)展。

1 研究區(qū)概況

桂林市位于廣西壯族自治區(qū)的東北部（圖 1），東經(jīng)109°36'50″至111°29'30″，北緯24°15'23″至26°23'30″，全市面積約為2.76萬km2。桂林市的北部、東北部與湖南省交界，東南部與賀州市接壤，南部與梧州市、來賓市等相鄰，西部和西南部與柳州市相接。桂林市位于南嶺山系西南部、桂林—陽朔巖溶盆地北端中部，處在“湘桂夾道”中。桂林屬典型的喀斯特地貌石灰?guī)r地形，大部分為丘陵，地形為西部、北部及東南部高，中部較低[12]。桂林地處西江支流的桂江流域，桂河的上游通過運河（靈渠）與漓江和湘江相連。漓江流域約有12565 km2的排水量，主要河道長約300 km，該流域年平均徑流量為128.95億m3，年均流量408.9 m3/s。同時桂林市濕地面積分布較廣，景觀優(yōu)美，國家級濕地公園主要有會仙喀斯特濕地公園、荔浦荔江濕地公園、龍勝龍脊梯田、全州天湖濕地公園、灌陽灌江濕地公園[1]。桂林屬亞熱帶季風(fēng)氣候，氣候溫暖，降雨多，光照和熱量充足，雨熱基本同季。年平均氣溫19.1 ℃，年降雨量1887.6 mm，年平均相對濕度為76%，常年風(fēng)向以偏北風(fēng)為主。桂林市森林資源豐富，樹種資源種類繁多，全市共有維管束植物249科，1103屬，區(qū)域內(nèi)已知高等植物有2000多種。桂林市下轄6個區(qū)，10個縣，1個縣級市。據(jù)第七次人口普查資料顯示，桂林市2020年常住人口493.137萬。桂林市2010年城鎮(zhèn)化率為38.76%，至2020年城鎮(zhèn)化率為52.58%。

2 數(shù)據(jù)來源與處理

2.1 數(shù)據(jù)來源

本研究包含的基本數(shù)據(jù)來源有：（1）資源環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺的桂林行政區(qū)劃數(shù)據(jù)；（2）美國地質(zhì)調(diào)查局網(wǎng)站的30 mDEM數(shù)據(jù)；（3）中國科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心的2010年、2015年和2020年土地利用遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)，空間分辨率為30 m。利用ArcGIS10.8軟件，將桂林市的二級地類歸為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地六大類型。

通過查閱和參考有關(guān)文獻(xiàn)選取全國水平下各土地利用的碳密度，根據(jù)碳密度影響因素（氣溫和降水量）對碳密度進(jìn)行修正，碳密度修正公式的選擇以通用程度高且溫度和降水水平與研究區(qū)的實際情況較為接近的原則，結(jié)合全國和桂林市的氣溫和降水量，得到桂林市不同類型的碳密度。

2.2 數(shù)據(jù)處理

2.2.1 土地利用動態(tài)度

土地利用動態(tài)度能夠?qū)ν恋乩玫淖兓俾蔬M(jìn)行定量描述，并能對各地區(qū)間土地利用變化的差異性進(jìn)行比較，預(yù)測未來的土地利用變化趨勢[12]。本文在土地利用覆蓋數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，計算單一的土地利用動態(tài)度，對桂林市土地利用動態(tài)變化特征進(jìn)行研究。單一土地利用動態(tài)度公式如下[13-14]：

式中，K為變化率；Ua、Ub分別為研究初期與研究末期某一土地利用類型的數(shù)量；T為研究時段長。當(dāng)T的時段設(shè)定為年時，K為研究時段內(nèi)某一土地利用類型的年變化率。

2.2.2 碳儲量計算公式

InVEST 模型將生態(tài)系統(tǒng)的碳儲量分為四個基本碳庫，分別為地上生物量、地下生物量、土壤碳庫、死亡有機質(zhì)。地上部分生物量指土壤以上所有存活的植物材料中的碳；地下部分生物量指地表以下0～20 cm深度以及附近范圍內(nèi)存在于植物活根系統(tǒng)中的碳；土壤碳庫是指分布在有機土壤和礦質(zhì)土壤中的有機碳；死亡有機質(zhì)包括已經(jīng)死亡或倒下的樹木、凋落的物質(zhì)中的碳。利用ArcGIS10.8分析桂林市近10年來的土地利用變化情況，并利用InVEST模型中的碳模塊來估算研究區(qū)的碳儲量，結(jié)合土地利用轉(zhuǎn)移情況，分析土地利用變化對碳儲量變化的影響。在InVEST模型中，通過不同土地類型地上、地下、土壤、死亡有機物四種碳庫的平均碳密度乘以不同土地類型的面積，來計算生態(tài)系統(tǒng)的碳儲量，如下公式（公式2）[15]。

[Ctotal=Csoil+Cabove+Cbelow+Cdead] （2）

式中，[Ctotal]為研究區(qū)的總碳儲量；[Cabove]為地上碳儲量；[Cbelow]為地下碳儲量；[Csoil]為土壤碳儲量；[Cdead]為死亡有機物碳儲量；以上單位均為t/hm2。

2.2.3 碳密度的修正

本文參考周文龍等[16]、蔡會德等[17]、陳曦[18]、張珍明[19]、朱鵬飛[20]、余娜等[21]的研究結(jié)果，選取全國水平下的碳密度。由于不是研究區(qū)實測數(shù)據(jù)，為了研究的可靠性、實用性與準(zhǔn)確性，需要進(jìn)行碳密度系數(shù)修正。各土地利用類型對應(yīng)的地上部分碳密度、地下部分碳密度、土壤碳密度和死亡有機物碳密度數(shù)據(jù)如表1所示。

碳密度值隨氣候、土壤性質(zhì)和土地利用的不同而不同[21]，考慮選擇氣溫和降水量兩個氣候因素來修正桂林市的碳密度。國內(nèi)外研究表明生物量碳密度和土壤有機碳密度都與年降水量呈顯著正相關(guān)，而與年均氣溫的相關(guān)性較弱[22-24]。采用ALAM研究中的公式（公式3、公式4）計算年降水量與生物量、土壤碳密度之間的關(guān)系，修正降水量因子。年均溫與生物量碳密度的關(guān)系借鑒陳光水等[25]人研究中使用的公式（公式5），修正年均溫因子。由于年均溫和土壤碳密度之間的相關(guān)性遠(yuǎn)小于降水量，此處只考慮降水量對土壤碳密度的影響。

[Csp=3.3968×MAP+3996.1（R?=0.11）] （3）

[Cbp=6.798×e0.0054×MAP（R?=0.70）] （4）

[Cbt=28×MAT+398（R?=0.47，P＜0.01）] （5）

式中，[Csp]為依據(jù)年降水量得到的土壤碳密度，單位為kg/m?；[Cbp]、[Cbt]分別是依據(jù)年降水量和年均溫得到的生物量碳密度，單位為kg/m?；MAP代表年均降水量，單位為mm；MAT代表年均氣溫，單位為℃。

ALAM、GIARDINA、陳光水等人的研究表明，碳密度與氣候因子呈顯著的線性相關(guān)關(guān)系，其研究成果在其他學(xué)者[26-28]的引用中也得到了實證。將全國和桂林市的年平均溫度（9 ℃/19.1 ℃）和年平均降水量（651 mm/1887.6 mm）的值帶入上述公式，兩者之比即為桂林碳密度的修正系數(shù)。再考慮到溫度和降水兩個因素的影響，綜合上述公式，得到桂林地區(qū)的碳密度修正系數(shù)（公式6，公式7，公式8）。

[KBP=C′BP/C″BP]；[KBT=C′BT/C″BT] （6）

[KB]=[KBP]×[KBT]=[C′BP/C″BP×C′BT/C″BT] （7）

[KS=C′SP/C″SP] （8）

式中，[KBP]、[KBT]分別是生物量碳密度的降水因子和氣溫因子修正系數(shù)；C＇和C〞分別是桂林和全國的碳密度數(shù)據(jù)；[KB]、[KS]分別為生物量碳密度修正系數(shù)和土壤碳密度修正系數(shù)。將碳密度修正系數(shù)乘以全國碳密度值，得到桂林的碳密度數(shù)據(jù)。通過結(jié)合氣溫和降水因子修正得到的桂林市碳密度數(shù)據(jù)，如下表 2所示。

3 結(jié)果分析

3.1 研究區(qū)土地利用變化

3.1.1 土地利用現(xiàn)狀

根據(jù)2010年、2015年、2020年桂林市土地利用覆蓋變化圖（圖2），桂林市主要以林地、耕地為主要土地類型。桂林市西部、北部及東南部地勢較高，分布著大片林地與草地；中心地帶地勢低洼，以耕地、建設(shè)用地為主。建設(shè)用地主要集中在桂林的市區(qū)，并零星分布于中心城鎮(zhèn)周邊；桂林市的水體主要為漓江，零星的水域為中部地區(qū)的湖泊和水庫，其中靈川縣的青獅潭水庫為桂北地區(qū)容量最大的水庫。

根據(jù)桂林市土地利用結(jié)構(gòu)圖所示（圖3），2010—2020年桂林市土地利用結(jié)構(gòu)較穩(wěn)定。在過去10年間，林地與耕地一直是桂林市總面積中占比最多的兩種土地利用類型。在2010年、2015年、2020年林地比重分別為64.34%、64.12%、64.09%；在2010年、2015年、2020年耕地比重分別為19.39%、19.14%、19.06%，林地和耕地面積都在逐步縮小。

3.1.2 土地利用變化情況

由桂林市2010—2020年土地利用變化數(shù)據(jù)得到桂林市土地利用類型年度變化表（表 3）可知，桂林市2010—2015年的土地利用發(fā)展趨勢為建設(shè)用地增加，耕地和林地面積下降。其中，耕地面積減少幅度最大，為0.26%；林地面積減少幅度為0.07%；草地的面積減少幅度最小，為0.04%。建設(shè)用地面積增長幅度為5.33%，這與桂林市的經(jīng)濟發(fā)展、城鎮(zhèn)人口持續(xù)增長等有關(guān)，水域增加幅度為1.15%，這可能與當(dāng)?shù)氐募竟?jié)性水田有關(guān)。

桂林市2015—2020年土地利用變化主要體現(xiàn)在建設(shè)用地與水域的不斷增長，耕地、林地和草地不斷萎縮。由于受到經(jīng)濟增長的沖擊，對建筑土地的需求持續(xù)增長，建設(shè)用地面積增加，其土地利用動態(tài)度為1.28%，持續(xù)受到建設(shè)用地擴張的影響，耕地面積下降了0.08%。同時林地面積也有所減少，減少幅度為0.01%；草地減少幅度為0.09%。對比2010—2015年，雖然各地類面積為持續(xù)增加或持續(xù)減少，但變化度都在變小。

總體而言，2010—2020年桂林市的土地利用變化比較明顯，桂林市建設(shè)用地與水域增加面積最多，其中建設(shè)用地增加16161.48 hm2，水域增加2411.30 hm2。耕地與林地減少面積最大，耕地面積減少9164.90 hm2，林地面積減少7019.07 hm2。反映出前幾年我國土地使用中存在的一個共性問題，那就是過分追求經(jīng)濟效益而忽略了合理的土地結(jié)構(gòu)，從而造成土地利用結(jié)構(gòu)出現(xiàn)了“傾斜”。

3.1.3 土地利用轉(zhuǎn)移情況

利用ArcGIS對桂林市2010年、2015年、2020年3期土地利用數(shù)據(jù)建立轉(zhuǎn)移矩陣（表4），分析2010—2020年桂林市的土地利用轉(zhuǎn)移的變化特征。2010—2020年桂林市耕地面積減少最多，由536412.87 hm2減少到527247.97 hm2。耕地作為主要的轉(zhuǎn)出者，主要轉(zhuǎn)為林地、建設(shè)用地與草地等多種土地類型，分別占耕地轉(zhuǎn)出量的43.71%、38.51%、11.35%。退耕還林還草政策是耕地轉(zhuǎn)為林地、草地的主要原因。耕地轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地的面積達(dá)到2553.51 hm2，這與地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展、人口增長等因素有關(guān)。

2010—2020年林地和草地的轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出情況也較為突出，面積分別凈減少為7019.07 hm2和2569.74 hm2表明盡管由于退耕還林政策的實施，林地和草地的面積雖有所擴大，但總體上轉(zhuǎn)出總量大于轉(zhuǎn)入總量，林地和草地面積減少。

水域面積在2010—2020年增加2411.30 hm2，水域的主要轉(zhuǎn)入地類為耕地和林地，面積為1723.83 hm2。

建設(shè)用地作為主要的轉(zhuǎn)入者，面積顯著增加，由46554.91 hm2增加至62716.39 hm2，凈轉(zhuǎn)入量為16161.48 hm2，主要由耕地與林地轉(zhuǎn)入，轉(zhuǎn)入率分別為54.93%、26.56%。這表明2010—2020年期間，耕地和林地面積持續(xù)壓縮。

3.2 研究區(qū)碳儲量變化特征

3.2.1 桂林市生態(tài)系統(tǒng)碳儲總量

經(jīng)InVEST模型對桂林市生態(tài)系統(tǒng)碳儲量進(jìn)行計算，并對各年份的碳儲總量進(jìn)行分析可知，桂林市2010年、2015年和2020年各生態(tài)系統(tǒng)總碳儲量分別為2503.45 ×106 t、 2493.36×106 t和2490.56×106 t。桂林市生態(tài)系統(tǒng)碳儲量整體呈下降趨勢，但下降幅度逐漸減小，總體土地利用覆蓋格局趨向城鎮(zhèn)化方向發(fā)展。

2010—2015年間桂林市生態(tài)系統(tǒng)總碳儲量有少幅下降，減少量為10.09×106 t，表明這5年間研究區(qū)為碳源區(qū)；2015—2020年間固碳量下降速度減慢，減少量為2.80×106 t，與2014年相比減少了0.11%?？傮w來看，2010—2020年桂林市累計減少碳儲量12.89×106 t，固碳能力呈現(xiàn)下降趨勢。

3.2.2 不同土地利用類型碳儲量時間變化特征

運用InVEST模型計算出2010—2020年桂林市生態(tài)系統(tǒng)碳儲量，并利用ArcGIS對模型的運行結(jié)果進(jìn)行分析，得出2010—2020年桂林市不同地類對應(yīng)的碳儲量。根據(jù)2010—2020年桂林市土地利用轉(zhuǎn)移矩陣及各地類的碳密度測算土地利用變化對碳儲量變化的影響。

如表5所示，2010—2020年林地的固碳能力最強，其中2020年林地的約占碳儲總量的77.6%，是桂林市的核心碳庫；耕地和草地的固碳能力中等，其中草地碳儲變化較?。凰蚝徒ㄔO(shè)用地的碳儲量最少，兩者碳儲量之和不足林地的千分之五。桂林市不同土地利用類型碳儲量對總碳儲量的貢獻(xiàn)依次為林地>耕地>草地>水域>建設(shè)用地>未利用地。

2010—2020年桂林市耕地碳儲量持續(xù)降低，2010年的碳儲量為295.71×106 t，至2020年為290.66×106 t，累計減少量達(dá)到5.05×106 t。2015—2020年固碳量繼續(xù)減少，但相較于2010—2015年，減少的速度有所減緩。總體上，耕地碳儲量和固碳量在研究期內(nèi)呈逐年遞減趨勢，且遞減速度變慢。

表 5顯示林地碳儲量也有逐年減少的趨勢，2010—2020年碳儲量累計減少7.66×106 t。雖然林地碳儲量呈逐年遞減趨勢，但下降速率在2015—2020年出現(xiàn)明顯放緩。2010—2015年、2015—2020年碳儲量分別減少了6.78×106 t、0.88×106 t?？傮w看來桂林市林地碳儲量逐年減少，減少速率逐漸放緩。與林地面積2010—2015年大量減少，到了2020年基本穩(wěn)定，這與其固碳量的變化相一致。

2010—2020年10年間桂林市草地碳儲量略有下降，累計減少量為1.76×106 t。2010—2015年草地碳儲量出現(xiàn)少量下降，由257.27×106 t下降到了256.71×106 t。到了2015—2020年，下降至255.52×106 t?？偟膩碚f，桂林市草地碳儲量和固碳量逐年下降。

2010—2020年間，水域整體碳儲量不斷增加，由5.87×106 t增加到6.20×106 t后繼續(xù)增加至6.39×106 t，累計固碳量增加0.52×106 t。從固碳量角度來看，2010—2015年間固碳量為0.34×106 t，2015—2020年間固碳量為0.18×106 t，固碳速率穩(wěn)步增加。

建設(shè)用地碳儲量總體呈增加的趨勢，2010—2015年碳儲量增加了0.78×106 t，2015—2020年增加了0.24×106 t，10年間累計增加碳儲量1.02×106 t。在研究期內(nèi)，建設(shè)用地碳儲量的變化與其土地面積先大幅度增加后小幅度增加的變化情況一致。

總體來說，2010－2020年研究區(qū)土地利用變化導(dǎo)致碳儲量總量減少了12.89×106 t。林地和耕地面積的減少使得碳儲量大量減少，不利于碳匯的形成。

3.2.3 碳儲量空間變化特征

InVEST模式根據(jù)土地利用類型和不同地類相應(yīng)的碳密度計算出每個柵格的碳儲量，并根據(jù)不同時期不同土地類型的柵格數(shù)量計算總碳儲量（圖4）。由于碳儲量是在不同的土地利用類型及其相應(yīng)的碳密度的基礎(chǔ)上計算得出，因此碳儲量與土地利用類型密切相關(guān)。

碳儲量空間分布圖顯示，桂林市碳儲量最高值主要分布在西北部和東部等山林地區(qū)，包括龍勝縣、永?？h、興安縣北部與南部區(qū)域、靈川縣北部與南部區(qū)域、臨桂區(qū)北部、灌陽縣、恭城縣北部與南部區(qū)域，大多呈現(xiàn)片狀分布，說明這些區(qū)域固碳能力較強；碳儲量最低值主要位于桂林市區(qū)，呈團狀分布，其余零散分布于各縣域的建設(shè)用地區(qū)域；中等碳儲量區(qū)域大片分布于東北部、南部、中部地區(qū)，這也與桂林市耕地與草地的分布特征對應(yīng)，主要位于桂林市區(qū)、全州縣、資源縣、陽朔縣、荔浦市和平樂縣北部。

3.3 土地利用變化與固碳的關(guān)系分析

3.3.1 不同土地利用類型變化引起的碳儲量變化

桂林市2010—2020年耕地面積發(fā)生了較大變化，面積減少了9164.90 hm2，主要轉(zhuǎn)變?yōu)榱肆值睾徒ㄔO(shè)用地。耕地碳儲量從2010年的295.71×106 t降至2020年的290.66×106 t，累計減少量為5.05×106 t?？傮w來看，耕地面積有所下降，同時也導(dǎo)致了在研究期內(nèi)耕地碳儲量下降。

2010—2020年間林地面積凈減少7019.07 hm2。林地碳儲量也在逐年減少，從2010年到2020年，減少量已達(dá)7.66×106 t。大部分林地轉(zhuǎn)為耕地、草地和建設(shè)用地，導(dǎo)致了林地碳儲量的下降。林地碳儲量在2010—2015年間出現(xiàn)減少，到2020年呈現(xiàn)相對穩(wěn)定，這與林地面積的變化趨勢相一致。

2010—2020年間草地面積凈減少2569.74 hm2。桂林市草地碳儲量逐年下降，由257.27×106 t下降到了255.52×106 t，碳儲量累計減少1.76×106 t。草地面積減少的主要原因是人口的持續(xù)增加和經(jīng)濟的大力發(fā)展，致使大面積的草地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地，一些草地因土地開墾而轉(zhuǎn)變?yōu)楦?，草地向建設(shè)用地和耕地的轉(zhuǎn)化使草地碳儲量的下降。

2010—2020年建設(shè)用地凈增加16161.48 hm2，固碳量為1.02×106 t。隨著人口的不斷增長和社會經(jīng)濟的發(fā)展，建設(shè)用地擴張，使得建設(shè)用地的碳儲量不斷上升。為保護耕地，部分建設(shè)用地轉(zhuǎn)出為耕地，導(dǎo)致建設(shè)用地碳儲量的下降。但建設(shè)用地面積增加的幅度遠(yuǎn)大于其轉(zhuǎn)出面積，因此，在此期間，建設(shè)用地的碳儲量也有一定程度的提高。在研究期內(nèi)，建設(shè)用地中的碳儲量的增加和減少與土地面積的變化趨勢相一致。

由表 6可知，2010－2020 年桂林市耕地轉(zhuǎn)為水域、建設(shè)用地和未利用地，分別使桂林市的碳儲量減少0.58×106 t、5.25×106 t和0.03×106 t；林地轉(zhuǎn)為耕地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地，分別使碳儲量減少6.51×106 t、4.13×106 t、1.60×106 t、5.35×106 t、0.10×106 t；草地轉(zhuǎn)為耕地、水域、建設(shè)用地，分別使碳儲量減少0.10×106 t、0.10×106 t、0.10×106 t；草地轉(zhuǎn)為林地使碳儲量增加3.67×106 t；水域轉(zhuǎn)向耕地、林地和草地，分別使碳儲量增加0.32×106 t、0.53×106 t和0.10×106 t；水域轉(zhuǎn)為建設(shè)用地使碳儲量減少0.03×106 t；建設(shè)用地轉(zhuǎn)向耕地、林地、草地和水域，分別使流域碳儲量增加1.25×106 t、0.51×106 t、0.13×106 t和0.03×106 t。碳儲量的增加量總和小于減少量總和，因此，2010－2020年桂林市總體碳儲量呈下降趨勢，其主要原因是受耕地占補平衡、退耕還林等政策的影響，建設(shè)用地占用耕地和林地，林地轉(zhuǎn)為其他土地利用類型。

3.3.2 不同時段土地利用變化引起的碳儲量變化

2010—2015年間，桂林市土地利用覆蓋有較為明顯的變化，碳儲量總體下降10.09×106 t，主要表現(xiàn)為建設(shè)用地碳儲量的增加和耕地、林地、草地碳儲量的下降，這與各土地利用類型的面積變化趨勢增減情況相符。

在2015—2020年期間，桂林市土地利用類型也有所改變，碳儲量總體下降2.80×106 t，主要表現(xiàn)為建設(shè)用地碳儲量的持續(xù)增加和耕地、林地、草地碳儲量的持續(xù)減少。桂林市2015—2020年碳儲量下降速度減緩的最主要原因是林地面積減少，速度減緩。

總體上，桂林市2010—2020年期間的碳儲量呈逐年下降趨勢，但是下降速度呈現(xiàn)逐步放緩趨勢，這與研究時段內(nèi)土地利用類型的變化有密切關(guān)系。

4 討論與結(jié)論

4.1 討論

基于InVEST模型，本研究為桂林市生態(tài)系統(tǒng)碳儲量的可持續(xù)發(fā)展計量提供科學(xué)、系統(tǒng)的研究方法，充分反映土地利用對生態(tài)系統(tǒng)碳儲量的驅(qū)動演化作用。

桂林市在2010—2020年間，由于受旅游配套設(shè)施的發(fā)展建設(shè)、城市人口數(shù)量增長以及人們對生活品質(zhì)需求的不斷提升等因素影響，建設(shè)用地需求擴張，建設(shè)用地增加，林地、耕地、草地面積減少。而桂林市不同土地利用類型碳儲量對總碳儲量的貢獻(xiàn)依次為林地>耕地>草地>水域>建設(shè)用地>未利用地，林地、耕地、草地面積的減少，與研究期內(nèi)桂林市碳儲量呈逐年下降趨勢一致，可知不同土地利用類型的相互轉(zhuǎn)化會導(dǎo)致各地類碳儲量的變化，從而對整個生態(tài)系統(tǒng)的碳儲量產(chǎn)生一定影響。林地、草地、耕地等向建設(shè)用地轉(zhuǎn)換會使碳排放量增多，導(dǎo)致植被和土壤的固碳速率下降，同時也降低生態(tài)系統(tǒng)中的碳儲量。森林是碳循環(huán)的重要組成部分，也是陸地生態(tài)系統(tǒng)中最大的碳庫，但是過度采伐林木則會改變森林生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能，降低其服務(wù)價值。

但是，InVEST模式也存在著一定缺陷。首先，通過閱讀文獻(xiàn)和經(jīng)驗公式，獲得本研究的部分參數(shù)，如不同土地利用類型和四個碳庫的碳密度。由于不同區(qū)域?qū)μ純α棵芏鹊恼J(rèn)知程度存在差異，指標(biāo)的選擇也不一致，導(dǎo)致結(jié)果不統(tǒng)一；其次，InVEST模型簡化了土地利用類型碳儲量的計算。該模型設(shè)定在相同的土地利用類型下，碳密度是恒定的。事實上，同樣的土地利用類型會因環(huán)境和時間的不同而產(chǎn)生或流失碳，碳密度也各不相同。因此，未來的研究將需要長期的觀察和大規(guī)模的實驗來收集準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，并使用更高的空間分辨率的土地使用遙感數(shù)據(jù)來計算出更為準(zhǔn)確的土地碳儲量。

桂林的一些地區(qū)屬于典型的喀斯特地貌。由于巖溶地區(qū)土壤的物理和化學(xué)性質(zhì)與非巖溶地區(qū)的土壤有很大不同，因此這兩個地區(qū)的土壤有機碳密度也有很大不同。由于缺乏桂林巖溶地區(qū)土壤碳密度的實測數(shù)據(jù)，本研究無法區(qū)分兩個地區(qū)的土壤碳密度差異。這對碳儲量的估計會產(chǎn)生影響。今后的研究應(yīng)通過實地調(diào)查，獲得不同地區(qū)的土壤碳密度數(shù)據(jù)，以提高碳儲量估算的準(zhǔn)確性。

4.2 結(jié)論

通過研究桂林市2010年、2015年、2020年土地利用變化對碳儲量的影響，主要得出了以下結(jié)論：

（1）桂林市土地利用類型以林地為主，2010—2020年林地面積持續(xù)占桂林市土地面積的60%以上。2010－2020 年桂林市土地利用變化主要表現(xiàn)為建設(shè)用地的快速擴張，變化量最大，面積增加了16161.48 hm2。其中耕地面積相對減少較多，減少9164.90 hm2。

（2）2010年、2015年、2020年桂林市總碳儲量分別為2503.45 ×106 t、2493.36×106 t、2490.56×106 t，呈現(xiàn)逐年減少的趨勢，桂林市的固碳能力有所降低。

（3）土地利用布局對碳儲空間分布有很大影響。桂林市碳儲量空間分布差異明顯，西北及東部地區(qū)碳儲量總體較高。高碳儲量區(qū)域覆蓋的面積與林地覆蓋的面積基本相同，這些地區(qū)作為碳儲資源豐富的區(qū)域，在未來發(fā)展中具有一定優(yōu)勢。此外，由于桂林市中心區(qū)人口密度大，人類活動頻繁，以及建設(shè)用地碎片化現(xiàn)象嚴(yán)重，桂林北部和南部城鎮(zhèn)居住區(qū)的碳儲量持續(xù)下降，在城鎮(zhèn)中心區(qū)達(dá)到低點，加速了低碳儲區(qū)域的擴張。

（4）不同土地利用類型具有明顯不同的固碳能力，土地利用類型的變化對碳儲量的影響也不同。高碳密度土地利用類型的大規(guī)模轉(zhuǎn)出，特別是林地和耕地的減少，導(dǎo)致碳儲量減少，這不利于碳匯的形成。建設(shè)用地和水域的擴張也加快了碳儲量的整體下降速度，最終導(dǎo)致該區(qū)域的固碳能力下降?？偟膩碚f，林地、耕地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地對研究區(qū)碳儲存的貢獻(xiàn)依次遞減。

參考文獻(xiàn)

[1] 朱柏露. 基于InVEST模型的桂林典型巖溶峰叢洼地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評估[D]. 北京： 中國地質(zhì)科學(xué)院， 2021.

[2] 唐堯， 祝煒平， 張慧， 等. InVEST模型原理及其應(yīng)用研究進(jìn)展[J]. 生態(tài)科學(xué)， 2015， 34（3）： 204-208.

[3] 鄧楚雄， 郭方圓， 黃棟良， 等. 基于INVEST模型的洞庭湖區(qū)土地利用景觀格局對生境質(zhì)量的影響研究[J]. 生態(tài)科學(xué)， 2021， 40（2）： 99-109.

[4] 劉洋， 張軍， 周冬梅， 等. 基于InVEST模型的疏勒河流域碳儲量時空變化研究[J]. 生態(tài)學(xué)報， 2021， 41（10）： 4052-4065.

[5] NELSON E， MENDOZA G， REGETZ J， et al. Modeling multiple ecosystem services， biodiversity conservation， commodity production， and tradeoffs at landscape scales[J]. Frontiers in Ecology and the Environment， 2009， 7（1）： 4-11.

[6] GOLDSTEIN J H， CALDARONE G， DUARTE T K， et al. Integrating ecosystem-service tradeoffs into land-use decisions[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America， 2012， 109（19）： 7565-7570.

[7] FISHER B， TURNER R K， BURGESS N D， et al. Measuring， modeling and mapping ecosystem services in the Eastern Arc Mountains of Tanzania[J]. Progress in Physical Geography： Earth and Environment， 2011， 35（5）： 595-611.

[8] 韓晉榕. 基于InVEST模型的城市擴張對碳儲量的影響分析[D]. 長春： 東北師范大學(xué)， 2013.

[9] 陳耀亮， 羅格平， 葉輝， 等. 1975—2005年中亞土地利用/覆被變化對森林生態(tài)系統(tǒng)碳儲量的影響[J]. 自然資源學(xué)報， 2015， 30（3）： 397-408.

[10] 朱文博， 張靜靜， 崔耀平， 等. 基于土地利用變化情景的生態(tài)系統(tǒng)碳儲量評估： 以太行山淇河流域為例[J]. 地理學(xué)報， 2019， 74（3）： 446-459.

[11] 王淵剛， 羅格平， 馮異星， 等. 近50a瑪納斯河流域土地利用/覆被變化對碳儲量的影響[J]. 自然資源學(xué)報， 2013， 28（6）： 994-1006.

[12] 張凱琪， 陳建軍， 侯建坤， 等. 耦合InVEST與GeoSOS-FLUS模型的桂林市碳儲量可持續(xù)發(fā)展研究[J]. 中國環(huán)境科學(xué)， 2022， 42（6）： 2799-2809.

[13] 滕秋梅， 何斌， 梁添富， 等. 桂東南火力楠人工林生態(tài)系統(tǒng)碳儲量及其分布格局[J]. 農(nóng)業(yè)研究與應(yīng)用， 2016（4）： 7-11.

[14] 李麗娟，楊俊偉，姜德娟，等. 20世紀(jì)90年代無定河流域土地利用的時空變化 [J]. 地理研究， 2005（4）： 527-534，656.

[15] 劉紀(jì)遠(yuǎn)， 布和敖斯?fàn)? 中國土地利用變化現(xiàn)代過程時空特征的研究： 基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)[J]. 第四紀(jì)研究， 2000， 20（3）： 229-239.

[16] 周文龍， 熊康寧， 龍健， 等. 喀斯特石漠化綜合治理區(qū)表層土壤有機碳密度特征及區(qū)域差異[J]. 土壤通報， 2011， 42（5）： 1131-1137.

[17] 蔡會德， 張偉， 江錦烽， 等. 廣西森林土壤有機碳儲量估算及空間格局特征[J]. 南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）， 2014， 38（6）： 1-5.

[18] 陳曦. 廣西土壤有機碳儲量估算及與全國部分省區(qū)的比較研究[J]. 地理科學(xué)， 2014， 34（10）： 1247-1253.

[19] 張珍明. 喀斯特石漠化土壤有機碳分布、儲量及植被恢復(fù)潛力評估[D]. 貴陽： 貴州大學(xué)， 2017.

[20] 朱鵬飛. 基于InVEST模型的廣西沿海地區(qū)土地利用/覆被變化的生態(tài)效應(yīng)研究[D]. 南寧： 廣西師范學(xué)院， 2018.

[21] 余娜， 丁波. 貴州不同森林植被碳儲量和固碳經(jīng)濟價值研究[J]. 貴州林業(yè)科技， 2021， 49（4）： 22-27， 41.

[22] FU Q， XU L L， ZHENG H Y， et al. Spatiotemporal dynamics of carbon storage in response to urbanization： A case study in the su-xi-Chang region， China[J]. Processes， 2019， 7（11）： 836.

[23] ALAM S A， STARR M， CLARK B J F. Tree biomass and soil organic carbon densities across the Sudanese woodland savannah： A regional carbon sequestration study[J]. Journal of Arid Environments， 2013， 89： 67-76.

[24] 莫少壯， 羅星樂， 李嘉方， 等. 南丹縣毛竹人工林生態(tài)系統(tǒng)生物量、碳儲量及其分配格局[J]. 農(nóng)業(yè)研究與應(yīng)用， 2023， 36（1）： 39-44.

[25] 陳光水， 楊玉盛， 劉樂中， 等. 森林地下碳分配（TBCA）研究進(jìn)展[J]. 亞熱帶資源與環(huán)境學(xué)報， 2007， 2（1）： 34-42.

[26] 黃卉. 基于InVEST模型的土地利用變化與碳儲量研究[D]. 北京： 中國地質(zhì)大學(xué)（北京）， 2015.

[27] 黃鳳珠， 陸貴鋒， 李鴻莉， 等. 釀酒葡萄新品種在丘陵山地生態(tài)條件下的栽培表現(xiàn)[J]. 農(nóng)業(yè)研究與應(yīng)用， 2016（5）： 1-4.

[28] 楊潔， 謝保鵬， 張德罡. 基于InVEST和CA-Markov模型的黃河流域碳儲量時空變化研究[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報（中英文）， 2021， 29（6）： 1018-1029.