長江流域森林碳儲量的時空變化及其驅動因素分析

孔 蕊, 張增信,, 張鳳英, 田佳西, 朱 斌, 朱 敏, 王益明

(1.南京林業大學 生物與環境學院 南方現代林業協同創新中心, 南京210037;2.河海大學 水文水資源學院 水文水資源與水利工程國家重點實驗室, 南京 210098)

森林儲存了大量的碳匯，對全球碳循環產生了巨大的影響[1]。近幾十年來，隨著經濟的快速發展及人類不合理的開發利用，導致全球CO2濃度的增加和地球不斷變暖。陸地森林碳匯有助于抵消25%人為排放的化石燃料，為減緩大氣CO2濃度升高應對氣候變化發揮著重要的作用[2]。森林碳儲量在區域尺度上的時空分布也可以揭示碳匯的變化，為合理的碳減排目標和森林管理方案提供依據[3]。因此，準確估算森林碳儲量是陸地碳循環研究的基礎。

目前，估算森林碳儲量的方法很多，主要有野外獲取法[4-5]、模型模擬[6-7]和遙感估算[8-9]。野外收獲碳儲量在世界各地得到了廣泛的應用。然而，野外測量數據的獲取需要消耗大量的人力，不能提供大面積碳儲量的空間分布。近年來，模型估算被廣泛應用于當前和未來氣候條件下植被生長和植被覆蓋度的定量估算。例如，Potter等[6]利用CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型繪制了2000—2010年東南亞地區的森林碳儲量動態變化。Sitch等[7]利用LPJ(Lund-Potsdam-Jena)模型對全球陸地碳循環進行了研究。值得注意的是，LPJ模型充分模擬了陸地生態系統的碳循環，從氣候強迫和特定的初始條件來預測生態系統的狀態。然而，由于模型構建、碳儲量轉換系數和輸入數據的差異，森林碳儲量模擬結果差異較大[10]。

遙感技術具有廣泛的覆蓋面和重復觀測能力，促進了森林碳儲量空間分布和時間變化的研究。例如，Liu等[8]通過衛星觀測估算了1993—2012年全球森林和非森林生物群落的地上碳儲量，發現從2003年起，俄羅斯和中國的森林面積擴大，熱帶森林砍伐量下降。Exbrayat等[3]利用衛星觀測估算了1993—2012年期間砍伐森林和氣候變化對亞馬遜盆地地上碳儲量的影響。目前的遙感產品雖然具有較高的空間分辨率，但記錄長度有限。最近，一些學者利用遙感估算和全球動態植被模型分析了生態工程對森林碳儲量的影響。例如，Tong等[9]利用衛星數據發現中國西南喀斯特地區地上碳儲量在2000年后呈增加趨勢，而LPJ模型模擬的地上碳儲量呈下降趨勢，研究表明生態工程可以對碳循環起到積極作用，以減緩氣候變化。

長江流域是我國生物多樣性保護的熱點地區和生態環境保護的重點區域。2000年前后，國家在長江流域啟動實施了退耕還林、天然林資源保護工程，加快了長江流域森林面積的顯著增加，提高了森林的固碳能力。前人在長江流域對森林碳儲量時空變化進行了一定研究。例如，賈松偉[11]利用第七次全國森林清查數據，發現長江流域森林植被的碳儲量在1989—2008年間從1 345.30 Tg C增加到了1 924.98 Tg C。郭焱等[12]研究表明，1998—2008年實施天然林資源保護后，長江上游森林碳儲量增加了705.12 Tg C。盡管一些學者對長江流域森林碳儲量進行了一定研究，但針對長江流域森林碳儲量的整體性及系統研究報告較少。因此，本文基于實測數據、遙感估算和LPJ模型模擬，探索1993—2012年長江流域森林地上碳儲量的時空動態變化及其驅動因素。本研究對我國應對氣候變化的可持續森林管理政策的制定具有一定的借鑒意義。

1 數據與方法

1.1 研究區域

長江流域位于24°30′—35°45′N,90°33′—122°25′E，流域總面積為180萬km2，約占全國總面積的18.75%。長江是我國第一、世界第三大河。長江流域指長江干流和支流流經的廣大區域。由嘉陵江等11大水系構成，西自發源地青海，東至上海，涉及19個省、自治區和直轄市。由于氣候條件優越，長江流域具有豐富的森林資源。山地寒溫性針葉林主要分布在長江江源區，而亞熱帶常綠闊葉林則分布在長江流域中下游。此外，長江上游的森林是中國三大林區之一。

1.2 數據來源

從中國森林生態系統生物量數據庫中，共收集了長江流域454個實測地上生物量的樣點[13]。實測地上碳儲量由地上生物量乘以植被含碳系數0.5得到[14]。遙感估算的地上碳儲量(Aboveground Biomass Carbon,ABC)來自1993—2012年0.25°分辨率下的全球衛星植被光學深度(Vegetation Optical Depth,VOD)數據集(http:∥www.wenfo.org/wald/global-biomass)。模型模擬的地上碳儲量由空間分辨率為0.5°×0.5°的LPJ模型模擬得到(Simulated Aboveground Biomass Carbon,ABCsim)(表1)。

氣象觀測數據來自1993—2012年長江流域175個氣象觀測站(http:∥data.cma.cn)。LUCC(Land-Use and Land-Cover Change)數據來自中國科學院資源環境科學數據中心(http:∥www.resdc.cn)的中國1∶100萬比例尺土地利用現狀遙感監測數據(2010年)。LUCC分為森林、耕地、草地、水域、建設用地和未利用土地。長江流域森林分布如圖1所示。

表1 本研究中地上碳儲量數據的概述

圖1 研究區森林分布

1.3 研究方法

1.3.1 遙感數據介紹 遙感估算的地上碳儲量是基于1993年以后由一系列無源微波衛星傳感器獲得的VOD數據集。VOD是地表植被總含水量的指標，包括冠層和木質成分[3]。因此，VOD數據集可以定性地捕捉不同土地覆蓋類型下植被含水量的長期年際變化。地上碳儲量的計算主要通過以下步驟完成：首先，利用全球的地上植被碳密度基準圖，建立地上生物量(Above-Ground Biomass,AGB)與VOD之間的關系；其次，將推導出的VOD-AGB關系應用于所有年份的VOD地圖，得到了1993—2012年基于VOD的AGB地圖；最后，地上碳儲量由AGB根據的50%碳轉換系數估算[15]，推導了1993—2012年基于VOD的地上碳儲量。

1.3.2 LPJ模型介紹 LPJ模型在模擬陸地碳循環和水文循環中均有應用。該模型主要考慮了植被光合作用、呼吸作用、凋落物分解、植被生長和死亡的過程，并引進了火災的干擾機理。根據植物的生理、形態、物候、生物氣候學和火災反應特性，對植物功能類型分為10類。在這些植物功能類型中，碳庫主要存在于葉子、根、邊材和心材。

采用LPJ模型在0.5°空間分辨率下對地上碳儲量進行模擬。LPJ模型模擬時，首先從1961—1990年氣候數據運行1000年，使生態系統達到平衡。LPJ模型的輸入數據包括：月均氣溫、月降水、月云量、月濕潤天數、土壤質地和年CO2濃度資料驅動LPJ模型。產出數據包括植被碳儲量、植被凈初級生產力、葉面積指數、蒸散等。

傳統建筑施工圖紙都是以平面效果顯示，而設計人員在進行工程設計時要有很強的立體感，并通過平面圖進行建筑工程各項數據的體現，從而使施工人員能夠了解施工方案。不過，現代建筑工程的規模越來越大，其復雜程度也不能同日而語，工程設計人員憑借簡單的線條圖已經不能完全體現建筑工程的各項數據，而施工人員對于平面圖的理解也有很高的難度，基于這種情況，越來越多的建筑企業開始應用BIM技術，BIM技術可以實現建筑工程設計的可視化，能夠直觀立體的展現建筑工程設計。不僅如此，通過BIM技術在工程設計過程中，也能夠標注重點施工階段和位置，對不同構件間的反饋與互動進行有效的結合，使工程設計的整個階段都實現可視化。

1.3.3 遙感與模型數據驗證 首先，有必要對遙感估算、模型模擬和實測的地上碳儲量進行對比研究。為了使實測值與遙感估算、模型模擬的尺度能夠匹配，采用如下方法進行比較。如果一個森林像元中出現兩個或多個樣地，則可以將該像元的值與像元中樣地的平均值進行比較[16]。經處理后，研究區有效值為103個樣點。如圖2所示，1993—2012年遙感估算與實測的地上碳儲量之間的關系顯著(p<0.01)。同時，LPJ模擬與實測的地上碳儲量的關系也有統計學意義(p<0.01)。因此，遙感估算和LPJ模擬的地上碳儲量可用于本研究。從圖3的空間分布可以看出，遙感估算和LPJ模擬的地上碳儲量的空間分布總體上是一致的，但也存在差異。

圖2 1993-2012年長江流域遙感估算、LPJ模擬與實測森林地上碳儲量的關系

1.3.4 統計方法 利用地理信息系統對氣象數據、地上碳儲量數據進行處理和空間插值，得到柵格圖像。克里金方法是對空間分布數據進行最優的插值法。本文采用簡單線性回歸法進行長期趨勢檢驗。簡單線性回歸法是一種參數檢驗方法，它由兩個步驟組成，分別以時間t為自變量和植被變量(即本研究中的ABC或ABCsim)為因變量；采用t檢驗對計算結果進行顯著性檢驗[17]。以95%置信區間作為閾值，對顯著增加和顯著減少進行分類。本文使用相關性分析法來研究氣溫降水與地上碳儲量之間的相關程度。相關系數的顯著性在0.05置信水平進行評估。同樣采用t檢驗對計算結果進行顯著性檢驗。本文分析了長江流域地上碳儲量與溫度距平和降水距平的關系。本文定義地上碳儲量距平為1993—2012年期間各年的地上碳儲量與20 年平均地上碳儲量之間的差值。

2 研究結果

2.1 長江流域森林地上碳儲量的空間分布

長江流域森林碳密度空間分布在不同區域間存在較大差異(圖3)。圖3A顯示了遙感估算的森林碳密度變化區間為5.9 ～117.18 Mg/hm2，平均值為41.53 Mg/hm2。依據全國第7次森林資源連續清查資料(2004—2008年)，全國喬木林的碳密度為42.82 Mg/hm2 [18]，與本文研究結果接近。LPJ模擬估算的年均碳密度為63.32 Mg/hm2，高于遙感估算的值。從圖3A可以看出，四川盆地嘉陵江流域和鄱陽湖流域森林地上碳儲量相對較高，長江中下游及西部山區的地上碳儲量相對較低。從圖3B可以看出，烏江流域森林地上碳儲量較高，這與圖3A分布不同。LPJ模擬估算的碳儲量的空間分布與長江流域的溫度、降水格局相對一致。而遙感估算的碳儲量的空間分布受氣候變化和區域經濟發展的影響。長江流域中下游地區經濟較為發達，對森林的開發和利用強度都高于長江上游地區。在長江流域中下游，雖然氣溫、降水、光照等自然條件優越，但經濟利益驅動下的人類活動對森林造成了極大的破壞。

圖3 1993-2012年長江流域森林地上碳儲量遙感估算、LPJ模擬的空間變化

2.2 長江流域森林地上碳儲量的年際變化

圖4展示了長江流域森林地上碳儲量的變化趨勢。如圖4A所示，長江流域大部分地區森林地上碳儲量呈顯著增加趨勢，長江上游有部分地區呈現下降趨勢。經統計分析發現，長江流域森林地上碳儲量呈增加趨勢的占總研究區域的67 %，其中顯著增加的占59.68%；呈減少趨勢的區域占10.08%，其中4.45%為顯著減少，呈減少趨勢的主要分布在長江流域西北部地區；其中呈無變化趨勢的區域占22.92%。如圖4B所示，長江流域大部分地區呈增長趨勢，鄱陽湖流域呈減少趨勢。經統計分析，研究區域森林地上碳儲量呈增加趨勢的占總研究區域的49.58 %，其中顯著增加的占35.42%；呈減少趨勢的區域占39.17%，其中14.58%為顯著減少；其中呈無變化趨勢的區域占11.25%。總體顯示，長江流域森林碳儲量在近20 a呈增加趨勢。

如圖4C所示，遙感估算的森林碳庫從1993年的2 563.91 Tg C上升到2012年的2 893.17 Tg C，增長率為12.84%。森林碳庫增長率由1993—2000年的3.15%提高到2001—2012年的8.01%。而LPJ模擬的森林碳庫從1993年的4 159.06 Tg C上升到2012年的4 210.88 Tg C，增長率僅為1.25%。事實上，2000年之前遙感估算與LPJ模擬的森林碳庫的變化規律相似。2000年實施生態工程之后，遙感估算的碳庫迅速增長。

2.3 氣候變化對長江流域森林地上碳儲量的影響

圖5為1993—2012年長江流域森林地上碳儲量與溫度、降水的相關性空間分布。如圖5A所示，除岷江流域和嘉陵江流域外，長江流域森林地上碳儲量76.19%的像元與溫度呈正相關關系。而森林地上碳儲量與長江流域大部分降水呈負相關，洞庭湖流域森林地上碳儲量與降水呈顯著負相關(圖5B)。LPJ模擬的森林地上碳儲量也有類似的結果，58.75%的森林地上碳儲量與溫度呈正相關(圖5C)。然而，洞庭湖流域和漢江流域森林地上碳儲量與氣溫呈負相關。此外，57.92%的森林地上碳儲量與降水呈負相關關系(圖5D)。因此，長江流域森林地上碳儲量與溫度呈正相關關系，但與降水呈負相關關系。

圖4 1993-2012年長江流域森林地上碳儲量遙感估算、LPJ模擬變化趨勢的空間分布及遙感估算和LPJ模擬的森林碳庫變化的時間序列

為更好地理解森林地上碳儲量動態變化與氣候變化的關系,分析了森林地上碳儲量距平與氣候距平的關系(圖6)。如圖6A，6C所示，1993—2012年研究區森林地上碳儲量距平與溫度距平呈增加的變化趨勢。然而，研究區森林地上碳儲量距平與降水距平的變化趨勢相反(圖6B，6D)。但需要注意的是，在2000年之后遙感估算的森林地上碳儲量增加的幅度大于溫度、降水的變化的幅度，LPJ模擬的森林地上碳儲量與溫度、降水都呈微弱的變化幅度。總體而言，森林地上碳儲量隨溫度的增加而增加，隨降水的減少而增加。

圖5 基于遙感估算的森林地上碳儲量與溫度、降水的空間相關性及LPJ模擬的森林地上碳儲量與溫度、降水的空間相關性

圖6 基于遙感估算的森林地上碳儲量變化與溫度變化、降水變化的關系及LPJ模擬的森林地上碳儲量變化與溫度變化、降水變化的關系

3 討 論

長江流域是我國重要的亞熱帶林區，尤其是長江上游地區。嘉陵江流域和漢江流域的森林地上碳儲量相對較高，而西部山區相對較低。這種分布格局與植被類型、氣溫和降水分布密切相關。針葉林分布在嘉陵江流域和漢江流域，具有較高的生物量和碳儲量。然而，青海省森林資源相對匱乏，森林碳儲量較低。這與之前的研究相似。例如，張林等[19]基于森林資源調查資料，結果發現，四川盆地和嘉陵江流域的森林碳密度較高。劉雙娜等[20]等利用國家第六次森林清查資料和遙感數據，結果表明長江流域四川、云南兩省生物量值較大，西部山區生物量值較低。我們的研究結果還表明，近20 a來長江流域森林地上碳儲量呈顯著增長趨勢。遙感估算的森林碳庫從1993年的2 563.91 Tg C增加到2012年的2 893.17 Tg C，增長率為12.84%。已有學者對長江流域碳儲量的變化做出類似的研究[11-12]。

本文中森林地上碳儲量與溫度呈正相關關系，但與降水呈負相關關系。這與之前的研究結果相似。例如，Lucht等[21]發現當北半球氣溫上升0.8℃，植被呈現出變綠的趨勢。Peuelas等[22]研究表明，歐洲地區當氣溫升高約1℃時，灌木林生態系統的地上碳儲量會增加15%。然而，極端干旱可能對植被活動產生不利影響。Yang等[23]的研究表明，在2005年的特大干旱之后，整個亞馬遜流域的碳損失率達到了平均每年(0.3±0.2) Pg C。此外，Clifford等[24]發現，當年平均降水量大于600 mm時，森林對溫度更加敏感，降水量的減少可以間接促進森林活動。Stegen等[25]發現在相對干燥的環境中降水對森林碳儲量的變化具有重要的驅動作用，而在相對濕潤地區溫度等其他因素對植被碳儲量起決定性作用。總的來說，降水增加超過植被所需時，對植被活動產生不利的影響。

生態工程對森林地上碳儲量變化也起到了重要作用。遙感估算森林地上碳儲量的增長率由1993—2000年的3.15%提高到2001—2012年的8.01%。遙感估算和LPJ模擬的地上碳儲量的變化趨勢在2000年前是比較一致的。但2000年實施重大生態工程后，遙感估算的地上碳儲量迅速增加。為了應對氣候變化，改善生態環境，我國在長江流域實施的三大生態工程見表2。天然林資源保護工程始于2000年，目的是對生物多樣性保護、減少土壤侵蝕和洪水的風險，同時起到了對其他自然災害的預防作用。退耕還林工程始于1999年，促進了荒山荒地向森林的轉變。退耕還林工程是目前世界上規模最大的生態工程。三北、長江流域等重點防護林建設工程始于1978年，是針對長江流域等生態脆弱地區而建立的，旨在抗洪、減少水土流失。通過生態工程的實施，長江流域森林面積不斷擴大，森林碳匯逐漸增加。植樹造林和生態工程對植被覆蓋度和碳儲量有顯著的影響，這與其他研究結果一致。例如，Woodbury等[26]研究發現，從1990—2004年，實施植樹造林促進美國地區的森林固碳能力提高到平均每年11 Tg C。Ouyang等[27]指出中國實施生態工程對碳匯的增加做出了重要貢獻，2000—2010年中國的碳匯增加了23.4%。Li等[28]認為，森林碳儲量的增加主要由森林面積擴大和植被生長促進，特別是造林計劃的實施。

表2 長江流域三大生態工程基本概述

由于數據的限制，研究結果存在一定的不確定性。其一，實測數據來自中國森林生態系統生物量數據庫，數據庫的構建是根據1978—2008年公開發表和出版的中國森林生物量研究的資料，并篩選出具有代表性、客觀性和可比性的數據資料，在篩選過程中有可能存在一定誤差；其二，不同數據之間的分辨率可能也會影響到研究結果精度。如遙感估算的地上碳儲量的分辨率是0.25°，但LPJ模型模擬的地上碳儲量的分辨率是0.5°。誠然，本研究主要集中在長江流域區域尺度使用地上碳儲量數據集來評價近20 年的植被活動，并沒有直接量化氣候變化和生態工程對森林碳儲量的影響。但是我們研究使用了遙感估算和LPJ模型模擬對比，強調了生態工程重要性。生態工程可促進植被的綠化趨勢，并對植被的固碳能力產生積極影響，這表明有必要將氣候變化和生態工程的雙重影響納入未來植被碳儲量動態變化的研究之中。

4 結 論

(1) 遙感估算的長江流域森林地上碳儲量在1993—2012年呈顯著增長趨勢。碳庫從1993年的2 563.91 Tg C增加到2012年的2 893.17 Tg C，增長率為12.84%。森林地上碳儲量的分布具有明顯的空間異質性，嘉陵江流域和漢江流域森林地上碳儲量值較高，西部山區較低。

(2) 氣候變化，尤其是降水和溫度的變化，對于森林地上碳儲量有著重要影響。總體上，長江流域地區森林地上碳儲量與溫度呈正相關關系，但與降水呈負相關關系。森林地上碳儲量隨溫度的增加而增加，隨降水的減少而增加。

(3) 從森林地上碳儲量變化的時間序列表現出，遙感估算的森林碳庫增長率由1993—2000年的3.15%提高到2001—2012年的8.01%。LPJ模擬的碳庫從1993年的4 159.06 Tg C增加到2012年的4 210.88 Tg C，增長率僅為1.25%。長江流域森林地上碳儲量的增加可能是由于2000年后生態工程的實施。