2015—2020 年四川省生態系統固碳能力時空變化的研究

劉桂村 楊渺 吳瑕 陶丹 吳昉

（四川省生態環境科學研究院，四川 成都 610041）

1 引言

植被是生態系統的重要組成部分，由于其對生態環境變化敏感，被認為是監測生態環境變化的綜合指示器。此外，植被可通過光合作用吸收環境中的二氧化碳，在實現我國碳達峰和碳中和目標中能發揮重要作用。四川省地處長江上游，是我國重要的生態屏障，區域內自然生態資源豐富，還分布了眾多國家級自然保護區，也是大熊貓重要的棲息地之一。植被信息作為地表生態環境評價與監測的重要參數之一，研究其時空變化趨勢，可掌握生態系統變化情況，從而為生態環境保護管理決策提供支撐。因此，對全省范圍內開展植被監測并對其時空變化進行評估是很有必要的。然而，四川省面積廣闊，地形復雜多樣，人工監測植被變化情況存在一定困難。遙感監測因其具有迅速、范圍大和容易獲取等優勢，為大范圍監測植被參數提供了良好的解決辦法，目前已被廣泛用于監測大區域范圍內植被參數變化情況［1-3］。歸一化植被指數（NDVI）、總初級生產力（GPP）、葉面積指數（LAI）和植被覆蓋度（FVC）是遙感中常用的植被參數監測指標［4-7］。GPP 是陸地生態系統碳循環的關鍵環節，其對維持全球碳平衡至關重要［8］。由于GPP 可在一定程度上反映某一地區植被的固碳能力，目前已有一些研究者將GPP 用于區域內植被監測與評價。例如，林小丁等［9］估算了2000—2019 年青海地區的GPP，并分析了其時空分異特征及對氣候變化的響應。李亮等［10］使用光能利用率模型對2005—2017 年甘肅省植被GPP 進行了估算。目前，還未有研究者對四川省全省范圍內GPP 的時空變化趨勢進行研究。本文選擇GPP 這一植被參數，利用ArcGis，ENVI 等軟件對2015—2020 年四川省GPP 的時空變化趨勢進行監測，運用空間統計與時間序列分析方法，定量分析了2015—2020 年四川省GPP 時空變化趨勢，為四川省生態環境保護管理提供借鑒。

2 研究區域概況

四川省地處我國西南，位于97°21＇～108°12＇E，26°03＇～34°19＇N。地勢高差懸殊，呈西高東低的特點，最高海拔為7 556 m（貢嘎山）；地貌地形復雜多樣，由川西北高原區、川西高山峽谷區、川西南山地區、盆周山地區、成都平原區和盆地丘陵區構成。氣候主要為川西北高山高原高寒氣候、川西南山地亞熱帶半濕潤氣候和四川盆地中亞熱帶濕潤氣候。全省范圍內河流眾多，以長江水系為主。四川省總面積48.6 萬km2，下轄18 個地級市和3 個自治州，常住人口8 367.49 萬人。

3 數據來源與處理

植被GPP 是指單位時間內綠色植物通過光合作用途徑所固定的有機碳總量，表征了進入陸地生態系統的初始物質和能量［11］。本文所用的GPP 數據集來源于北京師范大學全球陸表特征參量（GLASS）產品的GPP 數據集［12］，該數據集采用貝葉斯多算法集成方法，集合8 個國際主流的GPP 算法（CASA，CFix，CFlux，EC-LUE，MODIS，VPM，VPRM，Two-leaf），通過檢驗各種光能利用率模型的模擬精度，利用全球155 個渦相關碳通量站點的觀測資料，檢驗了算法中所涉及的8 個光能利用率模型的模擬精度，分別開展了每日植被生產力的模擬能力、植被生產力空間差異的模擬能力、植被生產力年際變異的模擬能力和在不同云覆蓋條件下的模擬能力檢驗。本研究通過對該數據進行格式轉換、影像裁剪、柵格計算、空間分析等處理，得到四川省2015—2020 年GPP 年值數據集。

對于研究時期內GPP 的變化情況采用一元線性回歸斜率［13］表示，公式如下：

式中，slope 為GPP 年際變化斜率；n 為總年份（n＝6，即2015—2020 年）；Gi為GPP 在第i 年的值。

當slope＞0 時，表示在研究時期內GPP 呈增加趨勢；當slope＜0 時，表示在研究時期內GPP 呈減少趨勢。

4 結果與討論

4.1 GPP 空間分布特征

4.1.1 四川省各區域GPP 分布情況

GPP 可在一定程度上反映某一地區的固碳能力，從2020 年四川省的GPP 數據來看，其空間差異較明顯，以岷山—橫斷山脈為中心向北向南延伸的山地地區年GPP 值較高，以此為界，東西兩側區域的年GPP 值較低。

根據2020 年GPP 均值統計結果，由大至小依次為：川西南山地區［214.00（g·c）/m2］＞盆周山地區［212.09（g·c）/m2］＞盆地丘陵區［184.69（g·c）/m2］＞成都平原區（147.00（g·c）/m2］＞川西高山峽谷區［120.38（g·c）/m2］＞川西北高原區［104.51（g·c）/m2］。

4.1.2 四川省各市州GPP 分布情況

從市州尺度來看，2020 年GPP 均值高于200（g·c）/m2的有巴中市、攀枝花市、達州市、廣元市、樂山市、瀘州市、涼山州、宜賓市，其中最大為巴中市［226.05（g·c）/m2］，它們均位于盆周山地區和川西南山地區；其余13 個市州的GPP 均值介于100～200（g·c）/m2之間；甘孜州的GPP 均值最低，僅有103.72（g·c）/m2，因其高海拔以及常年積雪的區域較多，植被生長受氣候和地勢因素影響較大，所以固碳能力較低。2020 年四川省各市州GPP 均值見圖1。

圖1 2020 年四川省各市州GPP 均值

4.2 GPP 時間變化分析

將GPP 值分為5 級用以分析2015—2020 年四川省植被固碳能力變化情況，見表1。

表1 2015—2020 年四川省不同GPP 值的面積及占比

數據顯示，四川省固碳能力為中高和高的區域面積［GPP 值大于150（g·c）/m2］占比大于50%，且GPP 值小于100（g·c）/m2的區域面積占比減少了3.41%，GPP 值大于200（g·c）/m2的區域面積占比增加了1.14%，說明2015—2020 年四川省總體植被狀況在變好，植被生物量增加，固碳能力在增強。

基于2015—2020 年的GPP 數據，計算出2015—2020 年四川省GPP 變化斜率，即植被固碳能力增強或減弱的幅度，見圖2。

圖2 2015—2020 年四川省GPP 年均值

如圖2 所示，從空間分布來看，GPP 變化斜率與現狀呈現截然相反的分布態勢，GPP 值高的區域其GPP 值正在下降，GPP 值低的區域其GPP 值呈增長趨勢，說明四川省植被生物量變化受環境影響較大，在進行區域植被恢復的同時，也要注意在岷山—橫斷山脈等GPP 本底值較高的區域開展植被群落的保護，防止其生物量減少。

總體來看，2015—2020 年四川省的GPP 年均值由155.19（g·c）/m2上升至157.35（g·c）/m2，在波動中上升了2.16（g·c）/m2，說明四川省的植被生物量呈增加的趨勢，植被固碳能力有所增強。

5 結論

通過對2015—2020 年四川省的GPP 時空變化趨勢分析，可得到如下結論：

（1）2020 年四川省的GPP 空間差異較明顯，以岷山—橫斷山脈為中心向北向南延伸的山地地區年GPP值較高，以此為界東西兩側區域的年GPP 值較低。

（2）高海拔以及常年積雪的區域較多，植被生長受氣候和地勢因素影響較大，導致固碳能力較低。

（3）2015—2020 年四川省的植被生物量呈增加的趨勢，植被固碳能力有所增強，植被狀況整體呈現向好的趨勢發展。