閩江流域碳匯空間特征及驅(qū)動(dòng)因素分析

中圖分類號(hào)：Q948 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-3075（2025）04-0085-11

政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）發(fā)布的第6次評估報(bào)告指出全球 CO₂ 排放量繼續(xù)上升，在2010-2019 年這10年間，人類活動(dòng)是產(chǎn)生 CO₂ 排放的最強(qiáng)驅(qū)動(dòng)力， CO₂ 排放量達(dá)到了歷史最高水平（袁佳雙等，2022）。由 CO₂ 排放量增加引起的全球氣溫持續(xù)升高等氣候變化問題日趨嚴(yán)重（梁夢雅等，2022）。植被具有吸收和固定 CO₂ 的功能，即碳匯功能（薛雪等，2016），也可以通過發(fā)揮綠地涵養(yǎng)水源、調(diào)節(jié)氣候異常、吸收污染物等功能間接減少碳排放（張桂蓮等，2022）。因此，發(fā)揮植被的直接增匯、間接減排的功能有利于減緩全球氣溫持續(xù)上升，適應(yīng)人類活動(dòng)日益頻繁所引起的氣候變化問題（楊元合等，2022）。

分析碳匯空間特征及驅(qū)動(dòng)因素，能直觀反映區(qū)域碳源/匯分布特征和碳匯空間特征的影響因素，這對研究如何有效增加碳匯和減少碳排放，提升碳匯效益具有重要意義。從研究尺度和內(nèi)容上看，國內(nèi)外關(guān)于碳匯研究熱點(diǎn)主要集中在全球（Piaoetal，2018）、國家（趙寧等，2021）、區(qū)域（汪濤和樸世龍，2023）、省域（賴碧海，2021）、流域（王菲等，2023）等大尺度范圍，以及森林（郭學(xué)媛等，2022）、農(nóng)田（趙明月等，2022）、草原（周偉等，2018）等單一植被類型生態(tài)系統(tǒng)的碳匯量估算、碳匯時(shí)空變化特征、碳匯影響因素和空間優(yōu)化策略等方面（王振坤等，2023），以及小尺度范圍碳匯的精確計(jì)量（李霞等，2010）。而在流域碳匯方面的研究主要集中在西北地區(qū)，鮮少涉及東南沿海地區(qū)。從研究方法上看，傳統(tǒng)的植被碳匯估算方法主要有清查法、渦度相關(guān)法、生態(tài)系統(tǒng)過程模型模擬法和大氣反演法（Piaoetal，2022），但是會(huì)受到樣本量、測量誤差、空間分辨率低等限制。而基于改進(jìn)的 CASA（Carnegie-Ames-Stanford ap-proach）模型估算植被凈初級(jí)生產(chǎn)力 （P_NP） ，采用土壤微生物呼吸模型估算土壤微生物呼吸量 （R_h） ，進(jìn)而模擬植被凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力 （P_NE） 的方法在一定程度上解決了以上限制。CASA模型綜合考慮了植被生態(tài)生理過程，同時(shí)，CASA模型具有所需輸入?yún)?shù)相對較少的優(yōu)點(diǎn)，在一定程度上可以避免參數(shù)缺失帶來的誤差（謝立軍等，2023）。

由于自然條件優(yōu)越及政府采取的一系列生態(tài)保護(hù)措施，省森林覆蓋率常居全國第一，閩江流域內(nèi)植被覆蓋度也呈現(xiàn)逐年增加趨勢，處于較高水平（王軍等，2021）。因此通過進(jìn)一步增加植被覆蓋面積來提升流域碳匯效益的策略可行性較低，梳理和篩選閩江流域碳匯影響因子就變得至關(guān)重要。本文以多源數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，基于修正的CASA模型和土壤微生物呼吸模型估算閩江流域植被碳匯量，分析流域內(nèi)碳源/匯的空間分布特征及其影響因素，進(jìn)而探討流域碳匯效益的提升優(yōu)化策略。本文主要從以下3方面開展研究：識(shí)別閩江流域碳源/匯空間，分析閩江流域碳源/匯的空間分布特征，厘清影響閩江流域碳匯空間特征的驅(qū)動(dòng)因素，擬為流域的雙碳目標(biāo)實(shí)現(xiàn)提供理論依據(jù)和參考。

1材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

閩江流域位于我國南方丘陵山地帶，發(fā)源于閩贛、閩浙交界的杉嶺、武夷山、仙霞嶺等山脈，位于東經(jīng) 116^°23^′～119^°35^′ 北緯 25^°23^′～28^°16^′ ，流域總面積約為 6.1×10⁴km² ，約占省面積的一半。閩江流域在省境內(nèi)流經(jīng)6市29縣（圖1）。依據(jù)閩江流域的自然地理特征，將流域分為上、中、下游（表1），全流域地勢西北高東南低，自西北向東南呈波浪式下降，地形以山地丘陵為主，流域受陸海之間熱力差異影響顯著，屬亞熱帶季風(fēng)氣候，流域內(nèi)植被豐富，植被類型以常綠闊葉林、常綠針葉林和針闊混交林為主，土壤類型以紅壤和黃壤為主。

1.2數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

本文采用的數(shù)據(jù)主要包括2020年閩江流域MO-DIS-NDVI數(shù)據(jù)、MODIS-FPAR數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、土壤有機(jī)碳（SOC）數(shù)據(jù)、數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)、路網(wǎng)數(shù)據(jù)、人口密度數(shù)據(jù)以及NPP-VI-IRS衛(wèi)星夜光遙感影像數(shù)據(jù)等。

MODIS-NDVI數(shù)據(jù)和MODIS-FPAR數(shù)據(jù)均來自NASA網(wǎng)站（https：//search.earthdata.nasa.gov/search）。利用MODISTOOL長時(shí)序海量遙感數(shù)據(jù)的自動(dòng)批處理程序提取NDVI數(shù)據(jù)和FPAR數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行重投影、研究區(qū)截取、最大值合成等，生成研究區(qū)逐月NDVI影像和逐月FPAR影像。氣象數(shù)據(jù)來自國家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//data.cma.cn），包括氣象站點(diǎn)、氣溫、降水量和太陽輻射等數(shù)據(jù)。將站點(diǎn)的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)整合成逐月數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)成點(diǎn)要素，采用“克里金法\"進(jìn)行插值。土地利用數(shù)據(jù)來自國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//www.geodata.cn/），空間分辨率為 500m 。根據(jù)所獲取的遙感影像和區(qū)域尺度研究范圍，參考《土地利用現(xiàn)狀分類》（GB/T21010-2017） ，結(jié)合閩江流域土地資源的特點(diǎn)和實(shí)際情況，將遙感解譯土地分類進(jìn)行合并，得到耕地、林地、灌叢、草地、水體、裸地和建設(shè)用地等7大類土地利用類型。 0～20cm 土壤有機(jī)碳密度分布數(shù)據(jù)根據(jù)已有研究成果（解憲麗等，2004），結(jié)合閩江流域的土壤類型，生成研究區(qū) 0～20cm 的土壤有機(jī)碳密度分布圖。高程數(shù)據(jù)（DEM）來自地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)（http：//www.gscloud.cn），分辨率為 90m ，在ArcGIS軟件中進(jìn)行裁剪填洼等處理，獲得高程數(shù)據(jù)（DEM）和坡度數(shù)據(jù)。路網(wǎng)數(shù)據(jù)來自O(shè)penStreetMap官網(wǎng)（https：//www.openstreetmap.org），人口密度數(shù)據(jù)以及NPP-VIIRS衛(wèi)星夜光遙感影像數(shù)據(jù)來自資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心（https：//www.resdc.cn/），空間分辨率平均為 1km 。所有數(shù)據(jù)采用AlbersConicalEqual Area投影、GCS_WGS_1984地理坐標(biāo)系，并將空間分辨率統(tǒng)一為 250m 。

1.3研究步驟與方法

研究分為3個(gè)部分：（1）通過修正的CASA模型和土壤微生物呼吸模型對閩江流域植被碳匯量進(jìn)行估算；（2）通過估算結(jié)果分析閩江流域碳源/匯的空間分布特征；（3）使用地理探測器找出流域碳匯空間特征變化的主要影響因素。

1.3.1 流域植被碳匯量估算 （1）凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力（P_NE） 估算凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力 （P_NE） 表示生態(tài)系統(tǒng)和大氣之間的碳交換率，通常用來表示碳匯大小的度量（贠銀娟和趙軍，2018）。通過生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)植被凈初級(jí)生產(chǎn)力 （P_NP） 與土壤微生物呼吸量 （R_h） 之差的計(jì)算公式可以得到植被凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力 （P_NE） ，計(jì)算式為：

P_NE=P_NP-P_h

式中： P_NE 為植被凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力， P_NP 為植被凈初級(jí)生產(chǎn)力， R_h 為土壤微生物呼吸量，單位均為 g/（m²?a） 。

（2）植被凈初級(jí)生產(chǎn)力 （P_NP） 估算 P_NP 通過植被吸收的光合有效輻射 （R_APA） 和實(shí)際光能利用率 （ε） 來確定（馮益明等，2014），計(jì)算式為：

P_NP（x，t）=R_APA（x，t）×ε（x，t）

式中： R_APA（x，t） 為像元 x 在 t 月吸收的光合有效輻射，單位為 g/（m²?a）;ε（x，t） 為像元 x 在 t 月的實(shí)際光能利用率，單位為 g/MJ 0

R_APA 通過植被吸收太陽有效輻射和植被對入射光合有效輻射吸收比例確定，計(jì)算式為：

R_APA（x，t）=S（x，t）×R_FPA（x，t）×0.5

式中： S（x，t） 為像元 x 在 t 月的太陽總輻射量，單位為 g/（m²?a） ; R_FPA（x，t） 為植被對入射光合有效輻射吸收比例，常數(shù)0.5表示植被所能利用的太陽有效輻射（波長為 400～700nm， 占太陽總輻射的比例。

在一定范圍內(nèi)， R_FPA 與NDVI之間存在著線性關(guān)系，這一關(guān)系可以根據(jù)某一植被類型NDVI的最大值和最小值以及所對應(yīng)的 R_FPA 最大值和最小值來確定（朱文泉等，2007），計(jì)算式為：

式中： N_i，max 和 N_i，min 分別為第 i 種植被類型的NDVI最大值和最小值。

光能轉(zhuǎn)化率主要受溫度和水分的影響（馮益明等，2014），計(jì)算式為：

ε（x，t）=Tε₁（x，t）×Tε₂（x，t）×Wε（x，t）×ε_max

式中： Tε₁（x，t），Tε₂（x，t） 分別為低溫和高溫對光能轉(zhuǎn)化率的影響， ε_max 為理想條件下最大光能利用率，取值因不同植被類型而不同， Wε（x，t） 為水分脅迫因子，反映植物所能利用有效水分條件對光能利用率的影響，計(jì)算式為：

式中： E 為區(qū)域?qū)嶋H蒸散量， E_P 為區(qū)域潛在蒸散量，單位均為 mm 0

（3）土壤微生物呼吸量 （R_h） 估算 土壤微生物呼吸量 （R_h） 一般通過土壤呼吸量 （R_s） 進(jìn)行間接估算（謝薇等，2014）。本文根據(jù)已有研究成果先估算土壤呼吸量 （R_s） （陳書濤等，2012），再估算土壤微生物呼吸量 （R_h） （張梅等，2020），計(jì)算式為：

R_s=1.55e^0.031T×P/（P+0.68）×D_soc/（D_soc+2.23）

式中： R_s 為土壤呼吸量， R_h 為土壤微生物呼吸量，單位均為 g/（m²?a）;T 為年平均氣溫，單位為 C;P 為年降水量，單位為 mm D_soc 為 0～20cm 的表層土壤碳密度，單位為 g/m² 。

（4）P_NP 估算模型精度評價(jià)將 P_NP 估算結(jié)果與MOD17A3NPP數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行驗(yàn)證對比。首先將估算值和數(shù)據(jù)產(chǎn)品的平均值、平均相對誤差和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行比較，然后對兩者進(jìn)行相關(guān)性分析。

從總體上看， P_NP 的空間分布趨勢符合閩江流域的實(shí)際境況，估算值和數(shù)據(jù)產(chǎn)品的平均值相差87.1g/（m²?a） ，平均相對誤差為 11.4% ；本文估算的平均值為 679g/（m²?a） ，范圍在 0～1 254g/（m²?a） ，數(shù)據(jù)產(chǎn)品的平均值為 766.1g/（m²?a） ，范圍在 74.6～ 1599g/（m²?a） ，估算值的標(biāo)準(zhǔn)差為163.7，數(shù)據(jù)產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)差為171，估算值的標(biāo)準(zhǔn)差小于數(shù)據(jù)產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)差，說明估算值的波動(dòng)范圍小于數(shù)據(jù)產(chǎn)品

在ArcGIS軟件中對 P_NP 估算結(jié)果圖進(jìn)行重采樣，再在估算結(jié)果圖與MOD17A3 P_NP 數(shù)據(jù)產(chǎn)品中均勻隨機(jī)抽取100個(gè)樣本點(diǎn)，在SPSS軟件中對估算值和數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行相關(guān)性分析（圖2），擬合優(yōu)度 R² 為0.849，兩者具有較高的相關(guān)性，說明 P_NP 估算值具有較高的可靠性。

1.3.2地理探測器地理探測器主要用來揭示某個(gè)因子 X 對某個(gè)屬性 Y 是否具有重要影響，二者在空間分布上是否具有相似性。本文主要使用分異及因子探測和交互作用探測（王勁峰和徐成東，2017）。

分異及因子探測：分析某個(gè)或幾個(gè)因子 X 對屬性Y的空間分異有多大程度上的影響，用 q 度量，計(jì)算式為：

式中： q 為分異性因子， q 的值域?yàn)?[0，1];q=0 表示 X 和Y沒有關(guān)系， q 越大說明數(shù)據(jù)的空間分異性越顯著； L 為因子 X 或?qū)傩訷的分層，即變量的分類； h=1 為具體某一層； N_h 和 N 分別為層 h 和全區(qū)的單元數(shù)；σ_h² 和 σ² 分別為層 h 和全區(qū)的Y值的方差。

交互作用探測：探測不同因子 Xs 之間的相互作用，即屬性Y的解釋力在兩種因子的共同作用下是增強(qiáng)還是減弱（張?zhí)锖陀喽兀?022）。首先分別計(jì)算兩種因子 X₁ 和 X₂ 對 Y 的 q 值： 然后計(jì)算 X₁ 和 X₂ 相切所形成的新多邊形分布時(shí)的 q 值，即 q（X₁∩X₂） ，最后將 q（X₁∩X₂） 進(jìn)行比較。

氣溫因子和降水因子決定了植被的生長，會(huì)直接影響區(qū)域植被碳匯的積累，而海拔因子和土地利用類型會(huì)影響植被的分布狀況。同時(shí)，人類活動(dòng)也會(huì)對區(qū)域植被碳匯的積累產(chǎn)生重要影響，路網(wǎng)數(shù)據(jù)、人口密度數(shù)據(jù)和夜間燈光數(shù)據(jù)可以表征人類活動(dòng)干擾、城市擴(kuò)張水平及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，可以反應(yīng)區(qū)域植被碳匯積累受人類活動(dòng)影響的程度。因此，本文選取氣溫、降水、高程、土地利用類型、路網(wǎng)、人口密度和夜間燈光作為自變量，分析閩江流域植被碳匯空間特征的驅(qū)動(dòng)因素。

為保證數(shù)據(jù)的一致性，除了土地利用類型數(shù)據(jù)外，對其他數(shù)據(jù)進(jìn)行重分類，采用自然斷點(diǎn)法分為9類。根據(jù)研究區(qū)域尺度，對重分類后的數(shù)據(jù)創(chuàng)建5km×5km 的漁網(wǎng)，提取均值至漁網(wǎng)中心點(diǎn)并將點(diǎn)數(shù)據(jù)輸入到地理探測器工具中（尼亞孜海尼木·肖開提江等，2024）。

2結(jié)果與分析

2.1閩江流域碳源/匯空間分布特征

一般認(rèn)為，當(dāng) P_NE?0 時(shí)，生態(tài)系統(tǒng)表現(xiàn)為碳匯，反之為碳源。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)閩江流域的實(shí)際情況發(fā)現(xiàn)，當(dāng) P_NE≥300g/（m²?a） 時(shí)，該區(qū)域的土地利用類型幾乎為林地，且當(dāng) P_NE≥600g/（m²?a） 時(shí)，林地的生長條件更加優(yōu)越，因此對閩江流域植被凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力 （P_NE） 進(jìn)行重分類，即當(dāng)P_NElt;0 時(shí)，為碳源區(qū)；當(dāng) 0?P_NElt;300g/（m²?a） 時(shí)，為低碳匯區(qū)；當(dāng) 300≤P_NElt;600g/（m²?a） 時(shí)，為中碳匯區(qū)；當(dāng)P_NE≥600g/（m²?a） 時(shí)，為高碳匯區(qū)（圖3）。

閩江流域植被凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力 （P_NE） 整體呈現(xiàn)中高碳匯屬性。中碳匯區(qū)約占流域總面積的57% ，高碳匯區(qū)約占流域總面積的 35% ，低碳匯區(qū)約占流域總面積的 7% ，碳源區(qū)約占流域總面積的 1% 0中碳匯區(qū)分布范圍最為廣泛，均勻分布在整個(gè)流域；高碳匯區(qū)重點(diǎn)分布在東南部及河谷地區(qū)；低碳匯區(qū)主要集中沿水系、路網(wǎng)及各市縣區(qū)外圍區(qū)域分布；碳源區(qū)零散分布在各市縣中心城區(qū)。

閩江流域不同區(qū)域的碳匯空間特征具有明顯的空間差異性。閩江流域上游以中碳匯區(qū)為主，約占上游地區(qū)總面積的 60.5% ；高碳匯區(qū)面積占上游地區(qū)總面積的 32.7% ，中碳匯區(qū)和高碳匯區(qū)均勻分布在流域上游；低碳匯區(qū)面積占上游地區(qū)總面積的 6.5% ，但整個(gè)流域低碳匯區(qū)的 66% 分布在上游地區(qū)。閩江流域中游也以中碳匯區(qū)為主，約占中游地區(qū)總面積的 59.5% ，主要分布在中游南部和北部；高碳匯區(qū)面積占中游地區(qū)總面積的 33.7% ，集中在中游中部。閩江流域下游高碳匯區(qū)分布范圍最廣，約占下游地區(qū)總面積的 44.5% ，中碳匯區(qū)面積占下游地區(qū)總面積的 39.6% ，中碳匯區(qū)和高碳匯區(qū)重點(diǎn)分布在下游西部和中部；碳源區(qū)面積僅占下游地區(qū)總面積的 0.5% ，主要集中分布在下游東部市區(qū)，但整個(gè)流域碳源區(qū)的 68% 分布在下游區(qū)域。

2.2不同海拔碳源/匯空間分布變化特征

閩江流域是一個(gè)以山地為主的區(qū)域，地形的海拔差對植被的分布和生長具有直接影響。根據(jù)閩江流域自然地理特征，將閩江流域的海拔劃分為0＼～200、lt;200～500～500～1 000～1 000～1 500～1 500～2 148m 等5個(gè)等級(jí)。對不同海拔區(qū)間的植被碳匯/源的分析發(fā)現(xiàn)，碳源區(qū)主要分布在平原地區(qū)，碳源區(qū)的面積占比隨著海拔的下降呈上升趨勢，高碳匯區(qū)主要分布在山地丘陵地帶。隨著海拔的升高，高碳匯區(qū)面積在不同海拔的占比呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢（圖4），流域內(nèi)碳源區(qū)的 81.6% 分布在海拔 200m 以下的地區(qū)，中碳匯區(qū)的 85.8% 和高碳匯區(qū)的89.5% 集中分布在 200～1000m 的地區(qū)（圖5）。

200m 以下區(qū)域的地形主要是平原地區(qū)，城市分布密集，人口密度高，人類活動(dòng)影響程度較高，造成植被覆蓋率較低，從而影響植被的碳匯作用，碳源面積較大。隨著海拔的升高，氣溫下降，降水量增加，蒸發(fā)減少，加上受人類活動(dòng)影響程度降低，植被生長旺盛，使得碳匯效益增強(qiáng)。在 200～1000m 的地區(qū)植被以常綠闊葉林和針闊混交林為主，植被生長繁茂，固碳能力強(qiáng)。在海拔 1500m 以上的地區(qū)，低溫成為了植被生長的抑制條件，植被生長緩慢，固碳作用減弱。

2.3不同坡度碳源/匯空間分布變化特征

依據(jù)國際地理學(xué)聯(lián)合會(huì)地貌調(diào)查與地貌制圖委員會(huì)關(guān)于地貌詳圖應(yīng)用的坡地分類標(biāo)準(zhǔn)來劃分閩江流域的坡度等級(jí)，規(guī)定 0^°～0.5^° 為平原， lt;0.5^°～2^° 為微斜坡， lt;2^°～5^° 為緩斜坡， lt;5^°～15^° 為斜坡， lt;15^°～35^° 為陡坡， lt;35^°-55^° 為峭坡。對不同坡度區(qū)間的植被碳匯/源的分析發(fā)現(xiàn)，坡度對植被的空間分布和生長具有一定的影響（聶桐等，2024）。流域內(nèi)碳源區(qū)主要分布在平原、微斜坡和緩斜坡區(qū)域；高碳匯區(qū)在不同坡度的面積占比隨著坡度的升高而增加，碳源區(qū)則反之（圖6。整個(gè)流域碳源區(qū)的 85.8% 分布在平原、微斜坡和緩斜坡地區(qū)；流域內(nèi)中碳匯區(qū)的74% 和高碳匯區(qū)的 85.3% 集中分布在斜坡和陡坡區(qū)域（圖7）。

平原、微斜坡和緩斜坡區(qū)域坡度平緩，適合人類生產(chǎn)生活和城市擴(kuò)張，因此建設(shè)用地面積較大，占有較高比重，受人類活動(dòng)影響的程度高，造成植被覆蓋度較低（Zhangamp;Deng，2022），碳匯作用較弱，碳源區(qū)面積較大。隨著坡度增加，受人類活動(dòng)影響減小，植被覆蓋以林地為主，且植被變化以自然生長狀態(tài)為主，碳匯能力隨之增強(qiáng)。斜坡和陡坡區(qū)域由于地形的抬升作用，降水較多，且閩江流域的斜坡和陡坡主要分布在河谷地區(qū)，河谷地區(qū)由于匯水有極其肥沃的土層，加上人煙稀少，容易發(fā)育出茂密的植被，碳匯作用高。

2.4不同土地利用類型碳源/匯空間分布變化特征

對不同土地利用類型的植被碳匯/源的分析發(fā)現(xiàn)，不同類型的碳匯作用差異較大（圖8）。高碳匯區(qū)主要集中在林地。全年來看，耕地、灌叢和草地的碳匯量較少，主要以低碳匯區(qū)和中碳匯區(qū)為主。碳源區(qū)主要集中在水體、裸地和建設(shè)用地。整個(gè)流域內(nèi)中碳匯區(qū)的 91% 和高碳匯區(qū)的 99.8% 集中分布在林地范圍，低碳匯區(qū)的 60.6% 分布在耕地范圍，碳源區(qū)的 44.1% 和 33.2% 分別分布在建設(shè)用地和水體范圍（圖9）。

林地植被常年茂盛，固碳能力較強(qiáng)，因此碳匯作用較大。灌叢和草地的生物量密度較低，所以灌叢和草地的碳匯作用較弱。而耕地作為碳源和碳匯雙重作用載體（薛秀峰等，2023），化肥農(nóng)藥等的農(nóng)業(yè)投入導(dǎo)致耕地碳排放量增多（Lietal，2023），相反，農(nóng)作物的生長使得耕地碳吸收量增加，且碳吸收量要高于碳排放量，因此耕地呈現(xiàn)低碳匯特征。水體和裸地的植被稀少，蒸發(fā)旺盛，因而固碳能力較弱。而建設(shè)用地受人類活動(dòng)影響的程度高，基本不具備碳匯作用。所以碳源區(qū)主要集中在水體、裸地和建設(shè)用地。

2.5閩江流域碳匯空間特征的影響因素

2020年閩江流域碳匯空間分布特征的主導(dǎo)因子是土地利用類型（圖10）。從各因子的 q 值來看，土地利用類型 （0.3565）gt; 夜間燈光（0.2237）gt;高程（0.1670）gt; 人口密度 （0.0968）gt; 氣溫 （0.0657）gt; 降水 （0.0549）gt; 路網(wǎng)（0.0475），表明土地利用類型是影響閩江流域碳匯空間特征的最主要因素；夜間燈光、高程是影響閩江流域碳匯空間特征的次要因素；而人口密度、氣溫、降水、路網(wǎng)的解釋力均低于0.1，說明閩江流域碳匯空間特征受人口密度、氣溫、降水、路網(wǎng)的影響較小。影響流域上游、中游碳匯空間特征最主要的因素均為土地利用類型， q 值分別為0.2229和0.1887；而影響流域下游碳匯空間特征最主要的因素是夜間燈光，q值為0.5305。

從交互作用探測器結(jié)果來看，全流域及流域上、中、下游的任意兩個(gè)因子的交互解釋力明顯大于單一因子解釋力，且任意兩個(gè)因子交互作用均呈現(xiàn)非線性增強(qiáng)的特點(diǎn)，說明2020年閩江流域碳匯空間分布變化受多因子共同影響。將全流域及流域上、中、下游的各交互因子影響值進(jìn)行排列（表2），結(jié)果顯示全流域土地利用類型和降雨交互后的影響值最高，流域上游土地利用類型和路網(wǎng)交互后的影響值最高，流域中游、下游則受土地利用類型和夜間燈光交互后的影響最大。

3討論

3.1閩江流域碳匯空間特征影響機(jī)理

閩江流域全流域及上、中、下游碳匯空間特征的主導(dǎo)影響因素不同。閩江全流域及上、中游碳匯空間特征由土地利用類型所決定。林地是流域主要用地類型，占流域總面積的 88% ，因此流域內(nèi)碳匯面積分布廣泛。流域上、中游有戴云山脈和武夷山脈，碳匯資源良好，加上林權(quán)改革，林木質(zhì)量上升，碳匯能力也有所提升，流域上、中游的碳排放量相對也較?。ㄎ和リ柕?，2022），因而閩江全流域及上、中游碳匯空間特征主要驅(qū)動(dòng)力是土地利用類型。下游碳匯空間特征由人類活動(dòng)影響程度決定，閩江流域內(nèi)各縣市城鎮(zhèn)化發(fā)展不平衡，下游地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高

（江淼華等，2018），建設(shè)用地相對集中在下游市、閩侯縣和長樂市等地區(qū)，人類活動(dòng)產(chǎn)生碳排放量較多，同時(shí)，由于人類活動(dòng)影響程度高，植被覆蓋率較低，碳匯作用較弱，因此，流域下游碳匯空間特征的主要驅(qū)動(dòng)力是人類活動(dòng)影響。

自然因素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素間復(fù)雜耦合作用也影響著閩江流域碳匯空間特征。土地利用類型和降雨的交互作用所形成的協(xié)同增強(qiáng)效應(yīng)共同影響了閩江流域碳匯空間特征。一方面，流域內(nèi)林地面積占比較大，碳匯資源豐富，另一方面，降雨可以提高土壤的濕潤度，促進(jìn)流域內(nèi)植被的生長，從而提高植被的固碳能力（凌思源等，2022）。

從雙因素交互作用角度分析，閩江流域上游與中、下游碳匯空間特征的影響因素具有差異性。流域上游碳匯空間特征受土地利用類型和交通路網(wǎng)交互作用影響最大，上游地區(qū)自然資源豐富，植被覆蓋率高，碳匯能力較強(qiáng)，但上游地區(qū)面積廣闊，交通路網(wǎng)作為連接各縣市的樞紐有著十分重要的作用，但交通路網(wǎng)作為建設(shè)用地，使得林地、耕地、灌叢等綠色植被減少，導(dǎo)致碳匯作用降低，因此，流域上游碳匯空間特征受土地利用類型和交通路網(wǎng)的共同增強(qiáng)作用。而流域中、下游碳匯空間特征則受土地利用類型和夜間燈光交互作用影響最大。中、下游地區(qū)土地利用類型以林地為主，碳匯能力較強(qiáng)。但由于中、下游地區(qū)城市化程度以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，建設(shè)用地?cái)U(kuò)大，因而碳排放量較大（Zhangetal，2018），所以流域中、下游的碳匯空間特征受土地利用類型和人類活動(dòng)所造成的夜間燈光的協(xié)同增強(qiáng)作用。

3.2基于碳匯分布特征的閩江流域綜合治理措施

基于碳匯分布特征和驅(qū)動(dòng)因素分析，要達(dá)到整體碳匯效益的提升，提出以下閩江流域綜合治理措施：

（1）促進(jìn)中碳匯向高碳匯轉(zhuǎn)變。分布范圍最廣的中碳匯區(qū)是提升整體碳匯效益的重點(diǎn)區(qū)域?？梢酝ㄟ^提高海拔在 500～1000m 坡度在 15^°～35^° 的陡坡林地面積，從而使部分中碳匯向高碳匯轉(zhuǎn)變。此外，還可以通過改善群落結(jié)構(gòu)，加大碳匯能力較高的植被比重等方法擴(kuò)大高碳匯區(qū)面積。

（2）促進(jìn)低碳匯向中、高碳匯轉(zhuǎn)變。低碳匯區(qū)主要分布在城鄉(xiāng)邊緣，這類地區(qū)土地利用類型以耕地為主，難以進(jìn)行大范圍調(diào)整，通過調(diào)整綠地覆蓋面積等方法并不適用，因此可以通過提高耕地本身的碳匯功能來促進(jìn)低碳匯向中、高碳匯轉(zhuǎn)變，如減少化學(xué)肥料等易產(chǎn)生碳排放的農(nóng)業(yè)投入、秸稈還田、調(diào)整農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)，提高農(nóng)作物的碳吸收貢獻(xiàn)等。

（3）保護(hù)高碳匯區(qū)免受人類活動(dòng)干擾。高碳匯區(qū)主要位于高山森林和自然保護(hù)區(qū)內(nèi)，是天然的碳匯森林，因此需要加強(qiáng)保護(hù)，鞏固現(xiàn)有的生態(tài)碳匯效益，如在大規(guī)模的高碳匯區(qū)邊界增設(shè)生態(tài)緩沖區(qū)，減輕人類活動(dòng)對高碳匯區(qū)的干擾。

（4）減少碳源。人類活動(dòng)帶來大量碳排放，通過對建設(shè)用地內(nèi)的綠地空間布局進(jìn)行調(diào)整，增加綠地覆蓋率，比如屋頂綠化、垂直綠化等，有效提升城市綠地的碳匯能力。

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（責(zé)任編輯熊美華）

Spatial Distribution and Drivers of the Carbon Sink in Minjiang River Basin

HU Xiaoting1， SHI Zhiyong1， CHENG Fei23， XIE Huili1， WU Yanfang4，LIU Xingzhao1，3

（1. College of Landscape Architecture and Art， Fujian Agriculture and Forestry University， Fuzhou 350o02， P.R. China; 2. Center of Cultivated Land Protection of Fujian Province， Fuzhou 350013， P.R. China; 3.Technology Innovation Center for Monitoring and Restoration of Ecological Fragile Areas in Southeast China，Ministry of Natural Resources， Fuzhou 35o013，P.R. China; 4.Palm Eco-Town Development Co.， Ltd.， Zhengzhou 450o0o， P.R. China）

Abstract： In this study，the Minjiang River basin was selected for research，and the vegetative carbon sink in the basin was calculated to estimate net primary production （NPP） using the modified CASA （Carnegie-Ames-Stanford Approach） model and a soil microbial respiration model. Input data for the model came from multiple sources for the basin in 2O20，including data on meteorology，land use，soil organic carbon， elevation （DEM） and socioeconomics. The carbon source regions were then classified as low， medium and high carbon sink regions based on model results.The spatial distribution of carbon sources and sinks in the basin，and the driving factors aecting their distribution were discussed. Our objective was to provide a theoretical basis for improving the benefits of the carbon sink.Results show that： （1） The net vegetation productivity （P_NE） ）in the Minjiang River basin generally provided a medium or high carbon sink.The medium carbon sink area was the most widely and evenly distributed in the basin. The high carbon sink area was primarily distributed in the southeast and river valley regions.The low carbon sink area was primarily distributed along the water， trafic networks and in the peripheral areas of cities and counties. Carbon source areas were scatered in the central urban areas of each city and county. （2） Carbon source area decreased with increasing altitude，and the proportion of high carbon sink area increased initially and then decreased with altitude. Carbon sequestration varied markedly with land use， with the high carbon sink area concentrated primarily in forest land，and the carbon source area mainly concentrated in water，bare land and construction land.（3） Land use type was the main driver of carbon sink spatial distribution in the Minjiang River basin and its upper and middle reaches，while human activity was the main driver in the lower reaches of the basin. The interactive explanatory power of any two factors was clearly greater than any single factor.Among factors，the synergistic effect of natural and socioeconomic factors had the strongest influence on the spatial distribution of the carbon sink in Minjiang River basin.

Key words： carbon sink; CASA model; normalized differential vegetation index （NDVI）; net ecosystem productivity （P_NE） ;Minjiang River basin