2000—2020年黃河流域碳儲量對土地利用變化的響應(yīng)

摘 要：以黃河流域?yàn)檠芯繉ο螅ㄟ^土地利用動(dòng)態(tài)度和土地利用轉(zhuǎn)移矩陣分析黃河流域土地利用變化規(guī)律，利用InVEST模型探究黃河流域碳儲量的時(shí)空變化規(guī)律，以明確用地類型轉(zhuǎn)化與碳儲量的關(guān)系。結(jié)果顯示：①2000—2020年，草地和耕地是研究區(qū)面積最大的用地類型，且動(dòng)態(tài)度波動(dòng)不大；林地面積總體增加，但增速逐漸減緩；水域和建設(shè)用地面積顯著增加；未利用地面積先增后減。②2000—2020年，黃河流域碳儲量呈現(xiàn)持續(xù)減少的趨勢，空間上呈西北低、東南高的格局，其中林地的碳儲量最高。③耕地、林地和草地的轉(zhuǎn)出會導(dǎo)致碳儲量減少，未利用地的轉(zhuǎn)出則會增加碳儲量，水域和建設(shè)用地的轉(zhuǎn)出對碳儲量的影響相對較小。對黃河流域土地利用變化和碳儲量時(shí)空規(guī)律進(jìn)行深入研究，可為土地管理和碳減排政策制定提供科學(xué)依據(jù)。

關(guān)鍵詞：土地利用；碳儲量；黃河流域；InVEST模型

中圖分類號：F301.2；X171.1；X321 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1674-7909（2024）16-126-5

DOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.16.028

0 引言

21世紀(jì)以來，全球碳排放量不斷升高，加劇了氣候變暖，對人類生存構(gòu)成巨大威脅。實(shí)現(xiàn)碳中和是人類構(gòu)建可持續(xù)未來的關(guān)鍵一步。生態(tài)系統(tǒng)通過碳匯過程積累碳儲量，這一過程在全球碳循環(huán)中至關(guān)重要，并對氣候變化產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。土地利用變化，如森林采伐、城市化和農(nóng)業(yè)擴(kuò)張等，是影響碳儲量的關(guān)鍵因素［1］。深入分析碳儲量對土地利用變化的響應(yīng)，對于制定有效的環(huán)境管理和氣候政策至關(guān)重要。當(dāng)前，基于3S技術(shù)開發(fā)的碳儲量計(jì)量模型已逐漸成熟，常見的模型有InVEST、ARIES、SoLVES等。其中，InVEST模型具有可視化、適用范圍廣、量化精準(zhǔn)等優(yōu)點(diǎn)，是目前最為成熟的模型之一。HAUNREITER［2］、NELSON［3］、周彬等［4］、王蓓等［5］采用InVEST模型分別對美國西南部內(nèi)華達(dá)山脈、俄勒岡州威拉米特河流域、北京山區(qū)、黑河流域等地的碳儲量進(jìn)行了評估，為研究區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)管理，尤其是碳減排提供了科學(xué)依據(jù)。然而，當(dāng)前研究大多側(cè)重于土地利用或碳儲量的單一分析，較少將兩者結(jié)合起來進(jìn)行綜合研究。為深入理解生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜性，該研究探究了土地利用和碳儲量之間的關(guān)系，為黃河流域環(huán)境保護(hù)和氣候變化應(yīng)對提供科學(xué)依據(jù)。

黃河流域在我國生態(tài)安全中占據(jù)重要地位，其土地利用方式對區(qū)域內(nèi)的環(huán)境保護(hù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)建設(shè)有著深遠(yuǎn)的影響。不僅如此，黃河流域還擁有多個(gè)大型煤炭礦區(qū)，是我國重要的煤炭生產(chǎn)和消費(fèi)區(qū)，也對我國碳減排目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)有著重要影響。該研究通過分析黃河流域土地利用變化規(guī)律和碳儲量的時(shí)空分布，深入探究土地利用與碳儲量之間的關(guān)系，為黃河流域的可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供科學(xué)依據(jù)，同時(shí)為國家和區(qū)域應(yīng)對氣候變化提供數(shù)據(jù)支持。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

黃河源于青藏高原巴顏喀拉山脈，最后注入渤海，流域總面積約79.5萬 km2。從圖1可看出，黃河流域地貌差異懸殊，涵蓋了高原、山地、盆地等地形，地勢自西向東逐漸降低，呈現(xiàn)出顯著的階梯狀分布。黃河流域氣候類型多樣，降水分布不均，生態(tài)環(huán)境脆弱，水土流失和土地退化問題突出，是進(jìn)行土地利用變化與碳儲量研究的典型區(qū)域。

1.2 數(shù)據(jù)來源

該研究數(shù)據(jù)主要包括2種，一是土地利用數(shù)據(jù)，其分辨率為30 m，來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心，分為耕地、草地、林地、水域、建設(shè)用地、未利用地六種類型；二是碳儲量計(jì)算模型中需要的碳密度數(shù)據(jù)，主要依據(jù)模型手冊和相關(guān)研究區(qū)的研究成果。InVEST模型的碳儲量（Carbon Storage模塊）計(jì)算依據(jù)4個(gè)關(guān)鍵碳庫指標(biāo)：地上生物碳庫（C-above）、地下生物碳庫（C-below）、土壤碳庫（C-soil）及死亡有機(jī)物碳庫（C-dead）。其中，耕地四項(xiàng)指標(biāo)分別為5.00、23.45、31.49、2.84，林地四項(xiàng)指標(biāo)分別為12.32、33.67、58.25、4.09，草地四項(xiàng)指標(biāo)分別為10.26、25.13、29.03、2.19，水域四項(xiàng)指標(biāo)均為0；建設(shè)用地四項(xiàng)指標(biāo)分別為0.73、7.99、0、0，未利用地四項(xiàng)指標(biāo)分別為0.38、0、20.00、0。

2 研究方法

2.1 單一土地利用動(dòng)態(tài)度

2.2 土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣

2.3 碳儲量估算

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用時(shí)空變化分析

2000—2020年黃河流域各類型用地面積基本穩(wěn)定，動(dòng)態(tài)度波動(dòng)不大，空間分布未發(fā)生明顯變化，見表1和圖2。草地主要分布在黃河流域上游地區(qū)，用地面積占比最多，小幅度變化可能是季節(jié)性或氣候變化引起的。耕地主要分布在黃河流域中游和下游地區(qū)，面積占比次之。耕地面積隨時(shí)間推移持續(xù)減少，但減少的速度有所波動(dòng)，2005—2010年減少速度最快。林地主要分布在黃河流域中游和上游地區(qū)，面積占比總體呈增長趨勢，但增長速度逐漸減緩，2015—2020年出現(xiàn)微量減少的情況。這一趨勢主要得益于大規(guī)模植樹造林和生態(tài)保護(hù)項(xiàng)目的實(shí)施，但隨著城市化和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的推進(jìn)，林地面積增長受到限制甚至減少。水域面積總體呈增加趨勢，動(dòng)態(tài)度在不同階段有所波動(dòng)。水域面積增加與水資源管理和保護(hù)措施的加強(qiáng)有關(guān)，特別是在湖泊和濕地恢復(fù)方面的工作成效顯著。建設(shè)用地主要分布在黃河流域中游和下游地區(qū)，其面積隨時(shí)間推移顯著增加，動(dòng)態(tài)度逐年上升，在2010—2015年增加速度最快，顯示出此期間快速城市化和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的進(jìn)程。未利用地主要分布在黃河流域上游地區(qū)，其面積呈現(xiàn)先增加后減緩的變化趨勢，動(dòng)態(tài)度在不同階段有較大波動(dòng)，這與土地整治和生態(tài)修復(fù)工作有關(guān)。

3.2 碳儲量時(shí)空變化特征分析

從時(shí)間上來看，2000年、2005年、2010年、2015年、2020年黃河流域碳儲量分別為49.54億 t、49.39億 t、49.37億 t、49.24億 t、49.06億 t，整體呈現(xiàn)出逐步減少的趨勢，2020年比2000年碳儲量減少了0.48億 t，主要原因包括土地利用變化、城市化進(jìn)程和氣候變化等。在空間上，黃河流域碳儲量的空間分布并未發(fā)生明顯的變化，如圖3所示。黃河流域東南部地區(qū)碳儲量較高，受黃土高原的退耕還林和生態(tài)恢復(fù)工程影響，林地面積顯著增加，提高了該區(qū)域的碳儲量。黃河下游流域主要為碳儲量中值區(qū)。該區(qū)域農(nóng)田面積較大，對其整體碳儲量有積極貢獻(xiàn)；但建設(shè)用地的增加，也對該區(qū)域碳儲量產(chǎn)生負(fù)面影響；部分濕地和河流沿岸的植被具有較高的碳儲存能力，在一定程度上彌補(bǔ)了該區(qū)域碳儲量的損失。碳儲量低值區(qū)主要位于黃河上游流域地區(qū)，尤其是北部地區(qū)。該區(qū)域植被稀疏，土壤有機(jī)碳含量較低，且多是高寒草甸和草原，碳儲存能力有限。整體上，黃河流域碳儲量呈現(xiàn)出西北低、東南高的空間格局。

通過對不同利用類型土地的平均碳儲量進(jìn)行計(jì)算可得，不同用地類型的碳儲量依次為：林地gt;耕地gt;草地gt;建設(shè)用地gt;未利用土地gt;水域。林地因其高密度、高生物量的植被和富含有機(jī)質(zhì)的土壤，具有最高的碳儲量；耕地和草地的碳儲量次之；建設(shè)用地和未利用土地因植被稀少、透水性差等導(dǎo)致碳儲量較低；水域因其特殊的環(huán)境和生態(tài)特性，碳儲量最低。

3.3 碳儲量對土地利用變化的響應(yīng)

不同用地類型的轉(zhuǎn)化會使碳儲量產(chǎn)生不同的響應(yīng)。從表2可以看出，導(dǎo)致黃河流域碳儲量減少的原因?yàn)楦?、林地、草地的轉(zhuǎn)出。其中，草地轉(zhuǎn)出導(dǎo)致的碳儲量減少最多，尤其是轉(zhuǎn)化為未利用地和建設(shè)用地，是導(dǎo)致該區(qū)域碳儲量減少的最直接原因。此外，耕地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地也是碳儲量減少的一個(gè)關(guān)鍵因素。但隨著時(shí)間推移，伴隨著政策的完善和保護(hù)措施的實(shí)施，林地、草地轉(zhuǎn)出面積逐漸減小，碳儲量的減少得到控制。這表明在土地管理和生態(tài)保護(hù)方面的工作逐步取得成效，有助于保護(hù)區(qū)域內(nèi)碳儲量和生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定。相較之下，水域、建設(shè)用地和未利用地的轉(zhuǎn)出會增加碳儲量。這是因?yàn)檫@些土地類型通常儲存的碳較少，且若其轉(zhuǎn)為林地或草地，其碳儲量會隨之增加。水域轉(zhuǎn)化為耕地、未利用地轉(zhuǎn)化為草地是主要的碳儲量增加類型，顯著提高了區(qū)域碳儲量。建設(shè)用地轉(zhuǎn)化為水域，雖然會減少碳儲量，但其影響微小，可以忽略不計(jì)。

綜上所述，適當(dāng)?shù)耐恋乩米兓?，如未利用地轉(zhuǎn)化為草地或林地，可以有效增加區(qū)域碳儲量，有助于生態(tài)保護(hù)和碳排放控制；反之，過度不合理的土地利用，如耕地和草地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地，會顯著減少碳儲量，對環(huán)境產(chǎn)生負(fù)面影響。黃河流域應(yīng)繼續(xù)優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)，減小對高碳儲量土地（如草地、林地、耕地）的開發(fā)壓力，優(yōu)先保護(hù)和恢復(fù)這些土地類型，促進(jìn)水域和未利用地轉(zhuǎn)化為林地或草地，以提高區(qū)域碳儲量。

4 結(jié)論

①2000—2020年，黃河流域各用地類型的時(shí)間變化和空間分布存在差異，而這與生態(tài)政策和城市化進(jìn)程密切相關(guān)。草地、耕地是黃河流域面積最大的用地類型，且動(dòng)態(tài)度波動(dòng)不大；林地面積總體呈增加趨勢，但增速減緩；水域和建設(shè)用地面積顯著增加；未利用地面積呈先增后減趨勢。

②2000—2020年，黃河流域碳儲量呈現(xiàn)不斷減少的趨勢，在空間上呈西北低、東南高的空間格局。林地因植被覆蓋度高等原因，碳儲量最高。

③2000—2020年，黃河流域耕地、林地、草地的轉(zhuǎn)出會導(dǎo)致區(qū)域碳儲量減少，草地轉(zhuǎn)化為未利用地。水域和建設(shè)用地的轉(zhuǎn)出對碳儲量的影響較小，未利用地的轉(zhuǎn)出可以增加碳儲量。

參考文獻(xiàn)：

［1］HOUGHTON R A. Interactions between land-use change and climate-carbon cycle feedbacks［J］. Current Climate Change Reports， 2018，4（2）： 115-127.

［2］HAUNREITER E，CAMERON D.Mapping ecosystem services in the Sierra Nevada，CA ［J］.The Nature Conservancy，California Program，2001，12（1）：16-32.

［3］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.

［4］周彬， 余新曉， 陳麗華， 等. 基于InVEST模型的北京山區(qū)土壤侵蝕模擬［J］. 水土保持研究， 2010，17（6）： 9-13.

［5］王蓓， 趙軍， 胡秀芳. 基于InVEST模型的黑河流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間格局分析［J］. 生態(tài)學(xué)雜志， 2016，35（10）： 2783-2792.