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    1980—2020 年黃河三角洲碳儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)及驅(qū)動(dòng)因素

    2024-11-10 00:00:00孫晗晴崔步禮姜德娟李遠(yuǎn)駱永明
    人民珠江 2024年9期

    摘 要:濱海濕地生態(tài)系統(tǒng)在緩解全球氣候變暖方面具有重要作用。研究濱海濕地碳儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)變化及其影響因素,可以有效地評估濕地碳匯能力,對科學(xué)管理和保護(hù)濱海濕地生態(tài)系統(tǒng)以及推動(dòng)碳達(dá)峰碳中和具有重要意義。以黃河三角洲為例,使用InVEST模型對1980—2020年碳儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)變化及其主要影響因素進(jìn)行研究。結(jié)果表明:①1980—2020年黃河三角洲碳儲(chǔ)量先增加后減少,總體表現(xiàn)為減少趨勢,即由1. 561×107 t減少至1. 556×107 t,1990—2020年碳儲(chǔ)量損失量最大,為1. 310×106 t(-7. 8%)。其中,1980—1990年碳儲(chǔ)量年際變化量為+1. 3×105(tC/a),1990—2010年為-6. 5×104 tC/a,2010—2020年為-2. 0×103 tC/a。②碳儲(chǔ)量表現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異,低值區(qū)主要分布在濕地沿海灘涂,中值區(qū)主要分布在濕地向陸延伸區(qū)域,高值區(qū)則分布在二者之間以及黃河沿岸。③碳儲(chǔ)量減少的主要原因是土地利用類型由草地和濕地向建設(shè)用地、鹽田和養(yǎng)殖區(qū)的轉(zhuǎn)變。其次,防潮堤壩建設(shè)通過改變植被、土壤性質(zhì)及海陸水文連通性等也影響碳儲(chǔ)量時(shí)空分布,尤其是碳儲(chǔ)量會(huì)隨著與壩距離的增加而增加。因此,黃河三角洲碳匯增強(qiáng)的關(guān)鍵是加強(qiáng)生態(tài)保護(hù)和恢復(fù),使土地利用向有利于生態(tài)保護(hù)的方向發(fā)展和轉(zhuǎn)變。

    關(guān)鍵詞:碳儲(chǔ)量;土地利用變化;防潮堤壩;InVEST模型;黃河三角洲

    中圖分類號:TV121 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1001-9235(2024)09-0036-11

    濕地是地球上生態(tài)服務(wù)價(jià)值最高的生態(tài)系統(tǒng)類型,其與森林、海洋并稱為全球最具生產(chǎn)力的三大生態(tài)系統(tǒng),能夠源源不斷地為人類提供多種不可替代的生態(tài)服務(wù)。例如,全球濕地面積僅占陸地面積的4%~6%,但卻貯藏著全球20%~30% 的碳[1]。因此,濱海濕地被公認(rèn)為“藍(lán)色碳匯”的重要組成部分[2-3]。濱海濕地儲(chǔ)存的碳可以在土壤中保存數(shù)千年以上。因此,其在緩解全球氣候變化方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用[4]。據(jù)統(tǒng)計(jì),濱海濕地碳埋藏量可達(dá)0. 22×109g(/ km2·a),相當(dāng)于3. 36×105 L汽油燃燒所排放的二氧化碳量[5]。

    近年來,在全球氣候變化與人類活動(dòng)共同作用下,濕地生態(tài)系統(tǒng)發(fā)生了明顯變化,導(dǎo)致濕地碳儲(chǔ)量顯著下降。其中,人類活動(dòng)(土地利用變化、堤壩建設(shè)等)對濱海濕地碳儲(chǔ)量的影響日益顯著。土地利用與覆被變化(Land Use and Land Cover Change,LUCC)通過改變濕地的植被類型、土壤理化性質(zhì)和小氣候狀況對陸地系統(tǒng)碳循環(huán)過程產(chǎn)生深刻影響,被認(rèn)為是引起全球碳源、碳匯變化的重要原因[6]。如,Sasmito等[7]的研究表明,LUCC導(dǎo)致全球紅樹林濕地植物碳儲(chǔ)量損失82%±35%,土壤碳儲(chǔ)量損失54%±13%。Zhu 等[8]的研究發(fā)現(xiàn),1980—2020 年LUCC導(dǎo)致中國沿海碳儲(chǔ)量減少5. 40×108 t。

    防潮堤壩的建設(shè)也會(huì)直接或間接影響濱海濕地碳儲(chǔ)量[9]。堤壩建設(shè)會(huì)導(dǎo)致水位下降并加速有機(jī)質(zhì)的分解[10]。據(jù)報(bào)道,海堤圍墾濕地土壤中的有機(jī)碳含量相對于自然濕地來說明顯下降[11]。因此,堤壩建設(shè)會(huì)削弱鹽沼濕地碳匯[12]。而且,堤壩建設(shè)會(huì)明顯改變植被群落演替和植被長勢[11]。例如,促進(jìn)蘆葦[13-14]的生長,但使紅樹林[15-16]和互花米草[17-18]面積縮小,進(jìn)而影響濱海濕地碳儲(chǔ)量。總的來說,當(dāng)前對LUCC影響濕地碳儲(chǔ)量的研究相對較多,而結(jié)合防潮堤壩建設(shè)的影響研究較少,值得關(guān)注。

    濕地生態(tài)系統(tǒng)的碳儲(chǔ)量主要采用實(shí)地調(diào)查、遙感估算和模型模擬[19]等方法進(jìn)行評估。其中,InVEST 模型(Integrated Valuation of EcosystemServices and Trade-offs)可量化多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能[20],且操作簡單、參數(shù)靈活、結(jié)果相對準(zhǔn)確,因此被廣泛應(yīng)用于生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的模擬和評估[21]。如,Li等[22]利用Google Earth Engine 平臺(tái)和InVEST模型,研究了1987—2020年中國東部鹽沼濕地碳儲(chǔ)量的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化,發(fā)現(xiàn)填海是鹽沼濕地碳儲(chǔ)量減少的主要驅(qū)動(dòng)力。Deng等[23]使用InVEST模型估算了1995—2020年港澳珠大灣區(qū)濕地的碳儲(chǔ)量,結(jié)果顯示大灣區(qū)濕地碳儲(chǔ)量從33. 38×106 t 下降到16. 64×106 t。

    黃河三角洲位于渤海和黃河入海的交匯處,是世界上暖溫帶保存最完整、最年輕的濕地生態(tài)系統(tǒng),也是中國大型石油化工生產(chǎn)基地和農(nóng)牧漁業(yè)綜合開發(fā)地區(qū),其不僅在全球濕地生態(tài)系統(tǒng)研究中具有重要地位,而且具有重要的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。1980 年代,為保護(hù)黃河三角洲油井油田免遭海水淹沒,當(dāng)?shù)匦藿舜罅糠莱钡虊危?4]。堤壩的建設(shè)有效降低了臺(tái)風(fēng)、海浪及海水入侵等自然現(xiàn)象對濱海濕地的破壞,但也改變了黃河三角洲的生態(tài)平衡,降低甚至阻斷了濕地與近海的水文連通性,影響了植被的正常演替過程,大大降低了生物多樣性,進(jìn)而影響著濕地碳的循環(huán)、累積和固存。因此,本研究基于InVEST模型對黃河三角洲 1980—2020年碳儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)變化及其主要影響因素進(jìn)行研究,以期為黃河三角洲生態(tài)保護(hù)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供技術(shù)支持,為濱海濕地碳匯功能的提升與管理提供理論支撐。

    1 材料與方法

    1. 1 研究區(qū)概況

    黃河三角洲位于山東省東營市,東鄰萊州灣、北接渤海灣(圖1),是暖溫帶廣闊、完整的河口新生濕地生態(tài)系統(tǒng),也是東北亞內(nèi)陸和環(huán)西太平洋鳥類遷徙的重要“中轉(zhuǎn)站、越冬地和繁殖地”。黃河三角洲屬于暖溫帶半濕潤大陸性季風(fēng)氣候區(qū),年平均氣溫約12. 0 °C,年平均降雨量576. 7 mm左右,降水量年際變化較大,主要集中于夏季,年均蒸發(fā)量約為1 962. 0 mm[25]。研究區(qū)地勢平坦,油氣資源豐富,土壤類型以潮土和鹽土為主。自然植被以鹽生草甸為主,林木稀少,主要植被類型有鹽地堿蓬、灌木檉柳、蘆葦、白茅等。圖1為本研究區(qū)的范圍,在濕地范圍上有所拓展,經(jīng)緯度分別為118°10'~119°20'E和37°25'~38°10'N。

    1. 2 研究方法

    1. 2. 1 堤壩提取

    基于1985、1990、2000、2005 和2010 年的Landsat 系列數(shù)據(jù)和2020 年Sentinel-2 號遙感影像數(shù)據(jù),在ENVI里經(jīng)過圖像校正增強(qiáng)處理后將遙感影像導(dǎo)入ArcGIS 里,同時(shí)參考傅新等[26]的研究結(jié)果,通過人工目視解譯的方法繪制黃河三角洲4個(gè)主要建設(shè)時(shí)期(1970s、1980s、1990s、2000s)的防潮堤壩分布圖。

    1. 2. 2 InVEST模型

    本研究采用InVEST模型中的Carbon模塊對黃河三角洲碳儲(chǔ)量進(jìn)行估算。該模塊包含4個(gè)基本碳庫:地上生物碳庫(Cabove)、地下生物碳庫(Cbelow)、土壤碳庫(Csoil)、死亡有機(jī)質(zhì)碳庫(Cdead)。將研究區(qū)土地利用數(shù)據(jù)以及每種土地利用類型對應(yīng)的4個(gè)碳庫的碳密度數(shù)據(jù)輸入InVEST模型,即可得到不同時(shí)期不同碳庫碳儲(chǔ)量的估算結(jié)果,其計(jì)算公式如下:

    C = Cabove + Cbelow + Csoil + Cdead (1)

    式中:C 為總碳儲(chǔ)量,t;Cabove 為地上部分碳儲(chǔ)量,t;Cbelow為地下部分碳儲(chǔ)量,t;Csoil為土壤碳儲(chǔ)量,t;Cdead為死亡有機(jī)質(zhì)碳儲(chǔ)量,t。

    1. 2. 3 模型結(jié)果檢驗(yàn)

    為保證碳密度模型估算的準(zhǔn)確性,本文基于土壤碳實(shí)測數(shù)據(jù)(圖1,39個(gè)樣點(diǎn))來驗(yàn)證InVEST模型估算的土壤碳儲(chǔ)量,包括2012—2013 年期間的20個(gè)土壤樣品數(shù)據(jù)[27]和2023年6月采集的19個(gè)土壤樣品數(shù)據(jù)。本次檢驗(yàn)根據(jù)點(diǎn)對點(diǎn)驗(yàn)證的方式采用相對誤差法(RE)[8]檢驗(yàn)?zāi)P凸浪愕耐寥捞紟炀?,?jì)算公式如下:

    RE =( Rs - Ra/Ra) × 100% (2)

    式中:RE為相對誤差;Rs為模型模擬的土壤碳庫結(jié)果;Ra為土壤實(shí)測碳儲(chǔ)量。

    1. 3 數(shù)據(jù)來源

    1. 3. 1 碳密度數(shù)據(jù)

    碳密度數(shù)據(jù)主要通過文獻(xiàn)查閱統(tǒng)計(jì)獲取。其中,地上生物碳密度根據(jù)早期研究對黃河三角洲地上植被的實(shí)測數(shù)據(jù)或研究結(jié)果[28-31]估算獲得,土壤碳庫以表層土壤(0~30 cm)有機(jī)碳數(shù)據(jù)為主,主要參考相關(guān)文獻(xiàn)[30-33]對碳庫表中的土壤碳密度數(shù)據(jù)進(jìn)行估算。地下部分碳密度和死亡碳密度根據(jù)文獻(xiàn)[30-31]中植物體的地上地下所占比例估算獲得。綜上,即可計(jì)算獲得黃河三角洲不同土地利用類型的碳密度(表1)。

    1. 3. 2 土地利用數(shù)據(jù)

    土地利用數(shù)據(jù)來源于中國海岸帶土地利用的遙感分類系統(tǒng)[34],該系統(tǒng)基于1∶10 萬中國土地利用數(shù)據(jù)庫[35]和 Landsat TM 衛(wèi)星影像,通過分類系統(tǒng)調(diào)整、圖斑修改和動(dòng)態(tài)更新獲得,空間分辨率為30 m×30 m。本文在該分類系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,經(jīng)過掩膜提取得到研究區(qū)1980、1990、2000、2005、2010、2015、2020年共7期土地利用柵格圖,并將土地利用類型重分類為水田、旱田、林地、草地、建設(shè)用地、河渠、湖泊、水庫坑塘、灘地、濕地、灘涂、鹽田、養(yǎng)殖區(qū)和未利用地。

    1. 3. 3 氣象數(shù)據(jù)

    本研究應(yīng)用的氣象數(shù)據(jù)包括1980—2020年的氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù),主要來自國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心。

    2 結(jié)果與分析

    2. 1 土地利用變化特征

    由圖2、3所示,1980—2020年黃河三角洲范圍逐漸向海延伸,其陸域面積從1980年的5 815. 6 km2增長到2020年的6 192. 3 km2。然而,濱海濕地(包括濕地和灘涂,下同)面積呈減少趨勢(圖3),土地破碎化加?。▓D2)。2000年,黃河三角洲開始修建養(yǎng)殖池和鹽田(圖2c),而且不斷向陸擴(kuò)張。2010年開始修建丁壩突堤(圖2e),說明人類活動(dòng)對黃河三角洲的開發(fā)利用強(qiáng)度不斷加大。

    由圖2可見,研究區(qū)土地利用類型總體以耕地(水田和旱田)為主,其占研究區(qū)總面積的比例為34. 6~46. 8%;其次是濱海濕地,主要分布在臨海地區(qū),其占研究區(qū)總面積的比例為13. 5~36. 8%。其他土地利用類型所占比例為28. 7~47. 3%。1980—2020年,研究區(qū)土地利用類型發(fā)生了不同程度的變化,主要表現(xiàn)在草地、濱海濕地面積的減少(分別為-6. 7%和-20. 7%)和建設(shè)用地、鹽田、養(yǎng)殖區(qū)面積的增加(分別為+7. 7%、+4. 6%和+7. 6%),其他類型的變化則不明顯。

    利用轉(zhuǎn)移矩陣得到研究區(qū)1980—2020年不同土地利用類型變化的?;鶊D(圖4)。其中,耕地主要轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地和草地,草地主要轉(zhuǎn)化為耕地,說明耕地和草地之間呈現(xiàn)互相轉(zhuǎn)化的特點(diǎn)。濱海濕地主要轉(zhuǎn)化為養(yǎng)殖區(qū)、草地和建設(shè)用地,而建設(shè)用地的增長主要來自旱地和濱海濕地的轉(zhuǎn)入,養(yǎng)殖區(qū)和鹽田的增加主要來自濕地和草地的轉(zhuǎn)入。總體上,研究期間土地利用類型變化主要表現(xiàn)為濱海濕地和草地向建設(shè)用地、鹽田和養(yǎng)殖區(qū)的轉(zhuǎn)變。

    2. 2 堤壩時(shí)空分布特征

    1980年,黃河三角洲防潮堤壩較少,1990年增多,堤壩主要修建于北部沿海和油田周圍。1992年,黃河三角洲海岸帶建立起完善的護(hù)岸工程[24]。2000年,堤壩整體分布基本完成??臻g上,黃河三角洲堤壩呈現(xiàn)北部復(fù)雜、南部單一的“北多南少”的分布格局(圖5),主要與油田分布緊密相關(guān)[24]。

    2. 3 碳儲(chǔ)量時(shí)空分布

    2. 3. 1 模型估算結(jié)果的合理性分析

    基于InVEST 模型的碳儲(chǔ)量模塊估算得出1980—2020年黃河三角洲碳儲(chǔ)量,并通過土壤碳實(shí)測數(shù)據(jù)檢驗(yàn)?zāi)P凸浪愕耐寥捞紟炀?。結(jié)果表明,研究區(qū)有71. 8%的采樣點(diǎn)的相對誤差在30%以下,說明應(yīng)用InVEST模型對黃河三角洲碳儲(chǔ)量的估算結(jié)果是可以接受的。

    2. 3. 2 碳儲(chǔ)量時(shí)間變化特征

    1980、1990、2000、2005、2010、2015、2020 年黃河三角洲碳儲(chǔ)量總體呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢(圖6)。1980—2020 年,碳儲(chǔ)量損失5. 122×104 t(-0. 33%),1990—2020年,碳儲(chǔ)量損失1. 310×106 t(-7. 8%)。其中,1980—1990年碳儲(chǔ)量變化為+1. 3×105 tC/a,1990—2010年為-6. 5×104 tC/a,2010—2020年為-2. 0×103 tC/a。單位面積碳儲(chǔ)量與總碳儲(chǔ)量的變化趨勢一致,也是先增加后減少。其中,1980—1990年單位面積碳儲(chǔ)量快速增加,1990—2010年大幅下降,2010—2020年下降幅度有所緩解。

    為最大程度反映黃河三角洲碳儲(chǔ)量的動(dòng)態(tài)變化,將1990—2020年柵格碳儲(chǔ)量增加值大于5%的區(qū)域定義為增長區(qū)域,減少值低于5%的區(qū)域定義為碳儲(chǔ)量減少區(qū)域,變化值介于±5%之間的區(qū)域定義為碳儲(chǔ)量基本不變區(qū)域。由圖7 可見,1990—2020年,黃河三角洲碳儲(chǔ)量增加的區(qū)域占17. 4%,主要是因?yàn)楦剞D(zhuǎn)化為草地和濕地(圖2、4),使得碳儲(chǔ)量增加;碳儲(chǔ)量減少的區(qū)域占32. 9%,主要是因?yàn)椴莸睾蜐竦剞D(zhuǎn)化為養(yǎng)殖區(qū)、鹽田,導(dǎo)致碳儲(chǔ)量下降??傮w來說,黃河三角洲碳儲(chǔ)量減少區(qū)域面積超過增加區(qū)域面積,最終導(dǎo)致碳儲(chǔ)量呈下降趨勢。

    2. 3. 3 碳儲(chǔ)量空間分布特征

    空間上,黃河三角洲碳儲(chǔ)量呈現(xiàn)明顯區(qū)域差異。鑒于單位柵格碳儲(chǔ)量介于1. 134~5. 724 t,本研究通過NBC(自然間斷點(diǎn)分類法)[30]將研究區(qū)碳儲(chǔ)量劃分為3 個(gè)區(qū):低值區(qū)(1. 134~1. 944 t)、中值區(qū)(1. 944~2. 826 t)和高值區(qū)(2. 826~5. 724 t)。

    由圖8可見,碳儲(chǔ)量低值區(qū)主要集中分布在沿海灘涂區(qū),土地利用類型多為鹽田、養(yǎng)殖區(qū),鹽堿化程度高,幾乎無植被生長,其次零星分布在建設(shè)用地,生物量小、固碳能力弱。中值區(qū)主要分布于濕地向陸區(qū)域,土地利用類型主要是旱地,面積大、分布廣,其碳密度中等偏高(表1),固碳能力較強(qiáng)。高值區(qū)主要分布在低值區(qū)和中值區(qū)之間以及黃河沿岸,土地利用類型主要是林地、草地和水田,碳密度高,固碳能力強(qiáng)。1980—2020年,研究區(qū)碳儲(chǔ)量低值區(qū)增加,中、高值區(qū)減少,總碳儲(chǔ)量呈減少趨勢。

    3 討論

    3. 1 土地利用變化對碳儲(chǔ)量的影響

    1980—2020年,黃河三角洲碳儲(chǔ)量整體呈減少趨勢,反映出黃河三角洲固碳能力減弱,主要是因?yàn)橥恋乩妙愋陀刹莸睾蜐竦叵蝠B(yǎng)殖區(qū)、鹽田和建設(shè)用地的變化。

    1980—1990 年,研究區(qū)總面積增加(+2. 2%),碳密度較高的草地和耕地類型有所增加,使得總碳儲(chǔ)量也增加;1990年以后,人類干擾強(qiáng)度加劇,碳密度較高的草地和濕地被開發(fā)為碳密度較低的建設(shè)用地、鹽田和養(yǎng)殖區(qū),導(dǎo)致碳儲(chǔ)量快速下降;1980—2020 年,草地面積的減少導(dǎo)致碳儲(chǔ)量損失1. 344×106 t,占總碳儲(chǔ)量損失的35. 1%,濱海濕地(灘涂和濕地)面積的減少導(dǎo)致碳儲(chǔ)量損失2. 416×106 t,占總碳儲(chǔ)量損失的63. 1%??傮w來說,1980—2020年黃河三角洲濕地面積的縮減是碳儲(chǔ)量下降的主要原因。這與部分學(xué)者的研究結(jié)果是一致的,如,隋玉正等[30]的研究發(fā)現(xiàn),2005—2018年黃河三角洲地區(qū)不合理的開發(fā)建設(shè)活動(dòng),如養(yǎng)殖區(qū)、鹽田和工業(yè)用地的粗獷利用和擴(kuò)張,導(dǎo)致大量濱海濕地被侵占,生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)存功能持續(xù)減弱。

    值得注意的是,近年來隨著生態(tài)文明建設(shè)力度的不斷推進(jìn),黃河三角洲濕地逐漸得到保護(hù)和修復(fù)。2010 年,黃河水利委員會(huì)啟動(dòng)實(shí)施百萬畝濕地修復(fù)工程,對刁口河流路進(jìn)行生態(tài)補(bǔ)水,通過引水修復(fù),濕地退化得到了較大程度緩解[36],進(jìn)而也減緩了黃河三角洲碳儲(chǔ)量的損失。2019年,黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展國家戰(zhàn)略的實(shí)施將進(jìn)一步推動(dòng)濕地的保護(hù)和修復(fù)。因此,未來黃河三角洲固碳能力將增強(qiáng),藍(lán)碳碳匯將增加。

    3. 2 堤壩建設(shè)對碳儲(chǔ)量的影響

    為更好地展示堤壩建設(shè)對黃河三角洲碳儲(chǔ)量的動(dòng)態(tài)影響,本研究利用GIS技術(shù)在堤壩處分別構(gòu)建了與壩距離100、200、300、500、1 000 m的緩沖區(qū)并統(tǒng)計(jì)了各個(gè)時(shí)期不同緩沖區(qū)的單位面積碳儲(chǔ)量。1980—1990年,單位面積碳儲(chǔ)量有所增加,但碳儲(chǔ)量變化規(guī)律不明顯(圖9a、9b)。2000年及以后,單位面積碳儲(chǔ)量空間分布呈現(xiàn)一致性。因此,以2020年為例分析,發(fā)現(xiàn)單位面積碳儲(chǔ)量均隨著與壩距離的增加而增加,即距離堤壩越遠(yuǎn),碳儲(chǔ)存能力越大,說明防潮堤壩的建設(shè)可能會(huì)降低碳儲(chǔ)量。

    本文選取研究區(qū)北部堤壩建設(shè)相對集中的一千二管理站及東營港附近區(qū)域?yàn)榈湫蛥^(qū),進(jìn)一步分析堤壩建設(shè)對碳儲(chǔ)量空間分布的影響。由圖10可知,1980—2020年,典型區(qū)的單位面積碳儲(chǔ)量呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢,與研究區(qū)總體一致,但典型區(qū)總碳儲(chǔ)量持續(xù)減少(圖11a)。分不同時(shí)期來看,1980—1990年,典型區(qū)高值區(qū)增加(圖11b),但總碳儲(chǔ)量下降(圖11a),主要因?yàn)榈虊蔚脑黾訒?huì)降低壩內(nèi)土壤鹽度,有利于植物生長,加速壩內(nèi)自然植被群落的正向演替[26],促進(jìn)有機(jī)碳的固存[11],增加單位面積碳儲(chǔ)量(圖11a)。但隨著堤壩建設(shè)時(shí)間的增加,典型區(qū)與近海的水文連通性被阻隔[37],而且海洋侵蝕加劇,導(dǎo)致濕地萎縮,10 a間典型區(qū)面積減少11. 6%(圖11b),總碳儲(chǔ)量明顯下降。1990—2010年,高值區(qū)減少,低值區(qū)增加(圖10),總碳儲(chǔ)量和單位面積碳儲(chǔ)量都呈下降趨勢,碳儲(chǔ)量大幅下降(圖11a),這主要因?yàn)榈虊谓ㄔO(shè)和土地利用變化等人為活動(dòng)加快濕地破壞,影響有機(jī)碳的累積[38]。2010—2020年,高值區(qū)增加,中值區(qū)減少(圖10),碳儲(chǔ)量下降幅度減緩,主要因?yàn)?010年以來黃河三角洲的生態(tài)補(bǔ)水緩解了碳儲(chǔ)量的下降,但堤壩建設(shè)導(dǎo)致壩內(nèi)外土壤鹽度存在較大差異,當(dāng)大量淡水進(jìn)入黃河三角洲時(shí),土壤鹽度加快分化,不利于鹽生植被生長,直至2015年,蘆葦群落開始增多[39],生境質(zhì)量得到改善[40],固碳能力有所增強(qiáng),由此減緩了碳儲(chǔ)量大幅下降的趨勢??偟膩碚f,防潮堤壩建設(shè)會(huì)改變濕地水文條件和植被分布、破壞土壤理化性質(zhì),影響土壤碳匯。

    3. 3 其他因素對碳儲(chǔ)量的可能影響

    氣候(如氣溫和降水)、植被和土壤性質(zhì)等也是研究區(qū)碳儲(chǔ)量的重要影響因素。其中,氣溫升高會(huì)加速有機(jī)碳的分解,降低碳儲(chǔ)量[41],但適宜升溫可以促進(jìn)植物光合作用,增加植物固碳量[42]。降水增加能改善土壤鹽度,促進(jìn)植物生長,增加碳匯[43]。而且,降水增加還能提高土壤水分的飽和度,降低有機(jī)碳的分解率[44]。本研究對碳儲(chǔ)量分別與年平均氣溫和降水量之間的關(guān)系進(jìn)行了Pearson 分析。研究結(jié)果顯示,研究區(qū)碳儲(chǔ)量與年均氣溫和降水之間的相關(guān)性均不顯著(P>0. 1),但在不考慮2000年降水偏少的情況下,碳儲(chǔ)量與年降水量之間表現(xiàn)出較明顯的正相關(guān)關(guān)系(r=0. 753,P<0. 1),表明降水對黃河三角洲碳儲(chǔ)量有一定促進(jìn)作用。然而,盡管2015年及以后的降雨量相對于2010年有所增加,但研究區(qū)碳儲(chǔ)量卻持續(xù)減少(圖12)。主要在于土地利用變化、堤壩建設(shè)等人為因素的干擾超過了降水增加的影響,導(dǎo)致研究區(qū)碳儲(chǔ)量仍有所損失。綜上所述,黃河三角洲碳儲(chǔ)量的影響因素較多且復(fù)雜,如何量化區(qū)分各因素對黃河三角洲碳儲(chǔ)量變化的貢獻(xiàn)是未來碳儲(chǔ)量研究的一個(gè)重要方向。

    4 結(jié)論

    本文使用InVEST模型對黃河三角洲碳儲(chǔ)量進(jìn)行了估算和評估,得到的主要結(jié)論如下。

    a)1980、1990、2000、2005、2010、2015和2020年的黃河三角洲碳儲(chǔ)量總體呈現(xiàn)先增加后減少趨勢。1980—1990 年碳儲(chǔ)量變化為+1. 3×105 tC/a,1990—2010年為 -6. 5×104 tC/a,2010—2020年為-2. 0×103tC/a。

    b)空間上,黃河三角洲碳儲(chǔ)量表現(xiàn)出明顯的區(qū)域差異,低值區(qū)主要分布在沿海灘涂區(qū),中值區(qū)主要分布在濕地向陸區(qū)域,高值區(qū)則分布在二者之間以及黃河沿岸區(qū)域。

    c)土地利用類型由草地和濕地向建設(shè)用地、鹽田和養(yǎng)殖區(qū)的轉(zhuǎn)變是濕地碳儲(chǔ)量減少的主要原因,這種變化加速了濕地萎縮,顯著降低了黃河三角洲碳儲(chǔ)量及其增匯潛力。

    d)防潮堤壩的建設(shè)通過改變植被、土壤性質(zhì)及海陸水文連通性等影響研究區(qū)碳儲(chǔ)量的時(shí)空分布。如碳儲(chǔ)量隨著與壩距離的增加而增加。

    e)綜上,通過加強(qiáng)黃河三角洲濕地生態(tài)保護(hù)和恢復(fù),使土地利用向有利于生態(tài)保護(hù)方向的發(fā)展和轉(zhuǎn)變,是黃河三角洲碳匯增強(qiáng)的關(guān)鍵。黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展國家戰(zhàn)略的實(shí)施將進(jìn)一步推動(dòng)濱海濕地的保護(hù)和修復(fù),這將有助于增強(qiáng)黃河三角洲的固碳能力,并促使碳匯增加。未來,黃河三角洲濱海濕地將成為重要的藍(lán)碳碳匯地區(qū),對緩解氣候變化起到積極作用。

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    (責(zé)任編輯:高天揚(yáng))

    基金項(xiàng)目:山東省自然科學(xué)基金(ZR2022ME100);科技基礎(chǔ)資源調(diào)查專項(xiàng)(2022FY100300)

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