基于PLUS-InVEST模型的長(zhǎng)江流域生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量時(shí)空演變模擬與預(yù)測(cè)

摘要：陸地生態(tài)系統(tǒng)的碳儲(chǔ)量會(huì)隨著土地利用情況的變化而發(fā)生改變，探討區(qū)域陸地生態(tài)系統(tǒng)土地利用變化對(duì)碳儲(chǔ)量的影響以及碳儲(chǔ)量的時(shí)空變化規(guī)律，對(duì)未來(lái)土地管理決策和生態(tài)系統(tǒng)的平衡具有重要意義。本研究以長(zhǎng)江流域?yàn)槔?，基?980—2020年5期的土地利用數(shù)據(jù)，在PLUS模型中利用修正后的土地利用數(shù)據(jù)分別模擬了SSP1-1.9、SSP2-4.5和SSP5-8.5三種情景下2030—2050年土地利用分布格局，并運(yùn)用InVEST模型采用修正后的碳密度定量評(píng)估不同SSP-RCP情景下2030—2050年陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的空間變化。結(jié)果表明：1980—2020年耕地面積占比減少1.12個(gè)百分點(diǎn)，耕地部分轉(zhuǎn)化為林地、建設(shè)用地，2020年長(zhǎng)江流域碳儲(chǔ)量相比于1980年降低5.43×107 t。在SSP系列三種情景下未利用地面積均減少，其中SSP1-1.9情景下未利用地面積減量最多，減少了9.12×105 hm2，而建設(shè)用地面積在三種情景下均上升。2030—2050年間，SSP1-1.9情景下碳儲(chǔ)量增加2.22×108 t，而其他情景碳儲(chǔ)量均下降。研究表明，在SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下長(zhǎng)江流域碳儲(chǔ)量均呈下降趨勢(shì)，應(yīng)加強(qiáng)土地的高效利用及綠色基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高流域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)碳匯能力。

關(guān)鍵詞：土地利用變化；碳儲(chǔ)量；InVEST模型；PLUS模型；長(zhǎng)江流域；SSP-RCP情景

中圖分類號(hào)：X171.1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-6819（2025）02-0518-11 doi： 10.13254/j.jare.2023.0841

中國(guó)政府在2020 年的第75 屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)上宣布，中國(guó)碳排放力爭(zhēng)在2030年前達(dá)到峰值，到2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和[1]。陸地生態(tài)系統(tǒng)作為地表重要的生態(tài)系統(tǒng)之一，其碳儲(chǔ)量變化在調(diào)節(jié)和減緩溫室效應(yīng)中發(fā)揮著重要作用[2]。隨著城市的快速發(fā)展，我國(guó)土地利用方式發(fā)生顯著的變化，其通過(guò)影響生態(tài)系統(tǒng)中的碳儲(chǔ)量進(jìn)一步對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的空間分布格局產(chǎn)生影響[3-4]。土地利用變化及其對(duì)碳儲(chǔ)量的影響的分析和評(píng)估，對(duì)促進(jìn)區(qū)域自然環(huán)境與社會(huì)經(jīng)濟(jì)生態(tài)和諧發(fā)展有重大價(jià)值。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)土地利用變化對(duì)碳儲(chǔ)量的影響進(jìn)行了大量研究[5-7]。例如，Wang等[8]運(yùn)用MCE-CAMarkov和InVEST模型，以甘肅省為例，分析了土地利用變化對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的影響；趙恒謙等[9]基于InVEST-Markov-PLUS模型對(duì)遼寧省過(guò)去-未來(lái)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估及多情景預(yù)測(cè)等進(jìn)行了模擬研究；王天福等[10]以陜西省為例，利用InVEST模型分析了其植被分布格局及碳儲(chǔ)量時(shí)空演變特征。綜合以往研究可知[11-12]，在對(duì)研究區(qū)碳密度的修訂上，大多數(shù)學(xué)者所使用的氣候數(shù)據(jù)較單一，未考慮長(zhǎng)期氣候變化對(duì)碳密度的影響，具有一定的局限性。在研究?jī)?nèi)容上，大多數(shù)研究所設(shè)置的未來(lái)情景相對(duì)單一，基于SSP-RCP系列情景來(lái)進(jìn)行碳儲(chǔ)量分析的研究相對(duì)較少。

長(zhǎng)江流域是我國(guó)重要的生態(tài)-經(jīng)濟(jì)發(fā)展地區(qū)[13]，“十三五”時(shí)期實(shí)施長(zhǎng)江大保護(hù)戰(zhàn)略后，流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總體呈現(xiàn)平穩(wěn)改善趨勢(shì)[14-15]，加強(qiáng)長(zhǎng)江流域水土保持以及流域生態(tài)環(huán)境保護(hù)，減少長(zhǎng)江流域碳排放量是未來(lái)長(zhǎng)江流域發(fā)展的主要任務(wù)[16-17]。因此本研究基于對(duì)實(shí)際1980—2020 年的土地利用變化分析的基礎(chǔ)上，采用PLUS模型模擬預(yù)測(cè)了2030—2050年不同SSP-RCP情景下的土地利用空間格局，基于InVEST模型評(píng)估了長(zhǎng)江流域不同SSP-RCP的碳儲(chǔ)量及其時(shí)空演變特征，以期為長(zhǎng)江流域科學(xué)合理調(diào)控土地利用變化，維護(hù)流域內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)的平衡及為生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

長(zhǎng)江流域（90°33′～122°25′E，24°30′～35°45′N）是我國(guó)第一大流域，發(fā)源于青藏高原，流經(jīng)分別以重慶、武漢、南京為中心的上游、中游、下游城市群經(jīng)濟(jì)區(qū)。其地勢(shì)西部較高、東部較低。區(qū)域涵蓋了高原、山脈、湖泊、丘陵和平原等多種地型，其耕地面積占我國(guó)總耕地面積的25%，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值約占我國(guó)總值的2/5。長(zhǎng)江流域研究區(qū)位如圖1所示。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

1.2.1 土地利用類型數(shù)據(jù)

本研究使用的1980—2020年5期數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心（http：www.resdc.cn/data），分辨率為1 km×1 km。在ArcGIS 10.8軟件中進(jìn)行剪裁，依據(jù)LUCC土地分類體系，經(jīng)合并以及重分類后將土地利用類型數(shù)據(jù)劃分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地六大類，得到研究區(qū)所需數(shù)據(jù)。

本研究使用的SSP1-1.9、SSP2-4.5、SSP5-8.5 三種情景下2030—2050年的各土地利用類型數(shù)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源于全球0.25°×0.25°Land-Use Harmoniza?tion2（LUH2）數(shù)據(jù)集（https：//luh.umd.edu/data.shtml）。在ArcGIS 10.8軟件中進(jìn)行剪裁、重分類等操作，得到研究區(qū)所需數(shù)據(jù)，因全球0.25°×0.25°LUH2數(shù)據(jù)集中的6類用地的面積與其實(shí)際面積有出入，為避免未來(lái)土地利用模擬產(chǎn)生誤差，本研究參考Liao等[18]的研究方法使用長(zhǎng)江流域2020 年實(shí)際土地利用數(shù)據(jù)對(duì)LUH2中各類用地的面積加以矯正。矯正方法如下：首先，以2020年實(shí)際各類土地利用類型的面積代替LUH2 相應(yīng)土地類型的面積；然后，分別計(jì)算不同情景下6類土地利用類型從2020年到預(yù)定年份的變化比例；最后，以2020年各類土地利用類型的實(shí)際面積乘以變化比例得到2030—2050年長(zhǎng)江流域不同SSPRCP情景下土地利用類型的預(yù)測(cè)面積，將矯正后的數(shù)據(jù)輸入CARS 模塊中生成模擬的斑塊，得到未來(lái)2030—2050年土地利用模擬數(shù)據(jù)。

1.2.2 驅(qū)動(dòng)因子數(shù)據(jù)

驅(qū)動(dòng)因子數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心（http：www.resdc.cn/data），空間分辨率為1 km×1km，采用ArcGIS 10.8軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行剪裁得到研究區(qū)所需數(shù)據(jù)。

1.2.3 降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)

EC-Earth3 氣候模式數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//www.geodata.cn/main/#/），空間分辨率為0.008 333 3°（約1 km），包括SSP1-1.9，SSP2-4.5 和SSP5-8.5 情景的2030—2050 年降水和平均氣溫?cái)?shù)據(jù)，采用ArcGIS 10.8軟件進(jìn)行裁剪、分區(qū)統(tǒng)計(jì)等操作，得到研究區(qū)所取數(shù)據(jù)。

2 研究方法

2.1 未來(lái)情景設(shè)置

（1）SSP1-1.9：2050年前后，全球二氧化碳排放量被削減為凈零，社會(huì)轉(zhuǎn)向更可持續(xù)背影下，重點(diǎn)從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向整體福祉，教育和衛(wèi)生投資增加，不平等性下降，全球變暖保持在比工業(yè)化前溫度高1.5 ℃左右，達(dá)到1.5 ℃后回落，到21世紀(jì)末穩(wěn)定在1.4 ℃左右。

（2）SSP2-4.5：二氧化碳排放量在21世紀(jì)中葉開(kāi)始下降之前徘徊在當(dāng)前水平，但到2100年不會(huì)達(dá)到凈零，社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素遵循其歷史趨勢(shì)，沒(méi)有顯著變化，可持續(xù)性進(jìn)展緩慢，發(fā)展和收入增長(zhǎng)不平衡。在這種情況下，到21世紀(jì)末，氣溫將上升2.7 ℃。

（3）SSP5-8.5：二氧化碳排放水平到2050年約翻一番，全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)迅速。到2100年，全球平均氣溫將升高4.4 ℃。

2.2 PLUS模型

PLUS 模型是由Land Expansion Analysis Strategy（LEAS）和CA based on Multiple Random Seeds（CARS）兩部分組成[19]。其中LEAS模塊可獲得兩期土地利用數(shù)據(jù)間各類用地?cái)U(kuò)張，生成各地類的發(fā)展?jié)摿20]；CARS模塊能結(jié)合隨機(jī)種子生成和閾值遞減機(jī)制，設(shè)置相應(yīng)的鄰域權(quán)重和轉(zhuǎn)移成本矩陣，生成模擬斑塊[19]。

本研究通過(guò)對(duì)模擬結(jié)果的精度進(jìn)行多次對(duì)比，最終得到鄰域權(quán)重如下：耕地為0.3，林地為0.3，草地為0.2，水域?yàn)?.05，建設(shè)用地為0.1，未利用地為0。

本研究采用PLUS 模型對(duì)2030—2050 年不同SSP-RCP 情景下土地利用變化進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)，主要包括以下幾個(gè)方面：

（1）驅(qū)動(dòng)因子的選取。本研究根據(jù)前人經(jīng)驗(yàn)及整理大量文獻(xiàn)，從自然因素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素兩方面選取了包括氣溫、降水量、GDP值、人口、高程、坡度、土壤類型、距道路距離、距鐵路距離和距河流距離等在內(nèi)的16項(xiàng)驅(qū)動(dòng)因子。

（2）精度驗(yàn)證。首先以2000年和2010年長(zhǎng)江流域數(shù)據(jù)為初始土地利用數(shù)據(jù)，輸入LEAS模塊中獲取各地類發(fā)展?jié)摿?shù)據(jù)，然后在CARS模塊中以長(zhǎng)江流域2010年為基準(zhǔn)模擬2020年的土地利用狀況，對(duì)其進(jìn)行精度驗(yàn)證后得到總體精度為0.92，Kappa系數(shù)為0.89，表明PLUS模型在模擬長(zhǎng)江流域土地利用的準(zhǔn)確度較高，可使用驗(yàn)證過(guò)的模型預(yù)測(cè)不同情景下未來(lái)年份的土地利用格局。

2.3 InVEST模型中的Carbon Storage and Sequestration模塊

InVEST模型是一種綜合生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和權(quán)衡的評(píng)估模型，其將碳儲(chǔ)量劃分為Cabove、Cbelow、Csoil和Cdead 4個(gè)基本碳庫(kù)[21]，分別為地上生物、地下生物、土壤和死亡有機(jī)質(zhì)碳儲(chǔ)量，單位為t。按照土地利用分類情況分別統(tǒng)計(jì)及計(jì)算不同地類的平均碳密度，再用各地類面積乘以其對(duì)應(yīng)的碳密度，總和即為研究區(qū)的總碳量（Ctotal，t·hm-2）[22]。其計(jì)算公式為：