京津冀城市群生態空間固碳服務功能及其與景觀格局的關系特征

邱陳瀾, 王彩俠,章 瑞,馮 悅,張云路,*,李 雄,王凱平

1 北京林業大學園林學院, 北京 100083 2 北京東方暢想建筑設計有限公司,北京 100083 3 中國農業大學農業農村部設施農業工程重點實驗室,北京 100083

氣候變暖是當前全球面臨的重要環境問題之一,氣候變化研究的一個重要任務是闡明陸地生態系統的碳匯演變、固碳能力以及未來演變趨勢[1—2]。生態系統通過捕獲大氣中的碳并將其固定起來抵消人類向大氣中排放的一部分CO2,從而起到調節氣候的作用[3],城市建設用地外的植物群落,如耕地、林地、草地等,可以更高效地將空氣中的CO2等溫室氣體固定在植物及土壤中[4]。近年來眾多研究表明,土地利用通過改變地表自然覆被與人類活動強度來影響陸地生態系統碳循環[5—6],農業生產、森林草地的退化、城市建設等土地利用方式的變化引起的碳排放增加是導致氣候變暖的重要因素[7]。生態系統服務是指通過生態系統的結構、過程和功能直接或間接得到的生命支持產品和服務[8],固碳服務功能是生態系統服務功能的重要評價指標之一[9]。因此,宜從生態空間土地利用的視角開展固碳服務功能研究[10]。借鑒國內外學者研究,本文采用的生態空間定義及范圍為：城市建設用地外的所有綠色植被覆蓋的土地類型(含農地等)[11]。景觀格局及其變化是自然和人為多種因素相互作用所產生的對一定區域生態環境體系的綜合反映,是土地利用與時空變化研究的重要分析手段[12]。在城市化進程快速發展之下,城市群原有生態空間的破壞[13]使得各類景觀破碎化,影響了景觀格局中的物質循環、能量流動[14],包括固碳服務功能在內的生態系統服務功能。城市群作為主體城市化區域和核心經濟發展區[15],其健康可持續發展已成為我國經濟社會可持續發展的主導力量[16],然而持續遭到破壞[13]的生態空間為城市群碳匯效應與碳平衡可持續發展帶來挑戰。因此,探索大尺度城市群生態空間的碳匯演變,探究其固碳服務功能與景觀格局的關系,是在應對氣候變化背景下對城市群生態系統服務功能的研究深化,對改善區域氣候、提升區域生態環境功能及實現城市群區域健康可持續發展具有重要意義。近年來學者對森林[17—18]、草地[19]、耕地[20—21]等不同生態空間土地利用類型及不同區域[22—23]的碳匯演變及固碳能力等做了相關研究,同時對于景觀格局與生態系統服務[24—27]的關系做了大量相關研究。以上研究具有相當好的基礎,但是具有針對的土地類型較為單一,選取的區域尺度較小,選取的區域對象不夠典型,少有結合熱點探討某一種特定生態系統服務功能與景觀生態格局之間的相關性等問題。在上述分析的基礎上,為響應國家碳中和政策和低碳發展的目標,應對城市群生態空間土地利用變化帶來的氣候環境問題,本文選取京津冀區域中人口最為稠密、土地利用方式復雜、經濟社會脅迫效應顯著的,以北京、天津兩大超級城市為核心的城市群區域作為研究對象,從生態空間不同土地利用類型出發,對京津冀城市群固碳服務功能時空變化及其與景觀格局之間的關系特征進行研究探討。

1 研究區域與方法

1.1 研究區域

京津冀地區是我國的“首都經濟圈”,也是我國的三大城市群之一,是中國北方地區經濟發展、人口聚集的中心,在中國經濟社會發展中具有重要的戰略地位。本研究將北京、天津、承德、唐山、張家口、保定、滄州、廊坊8個城市劃定為研究區域(圖1),地處東經113°40′—119°19′,北緯37°29′—42°37′。位于黃河下游以北,北靠燕山山脈,南朝華北平原,西倚太行山,東臨渤海灣,屬于典型溫帶季風氣候,地勢由西北向東南逐漸傾斜,降水量自東南向西北遞減,地貌類型多樣。根據2018年統計數據,該區域總面積16萬平方千米,NDVI平均值為0.753,其中耕地面積占總用地類型的45.87%,林地占22.36%,草地占16.80%,水域占3.55%,建設用地占總10.50%,城鎮化率高達70%,是中國北方城鎮化發展最為迅速的區域,具備發展成為世界級城市群的巨大潛力。

圖1 研究區域區位圖Fig.1 Location map of the study area

1.2 數據來源及處理

研究數據包括基礎地理信息數據、土地利用數據、遙感數據等。基礎地理信息數據及行政區劃來源于中國

科學院資源環境科學數據中心；生態空間土地利用數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心,分為耕地、林地、草地3類；遙感數據來自國家地理信息空間數據云平臺。以上數據分辨率均為1km×1km。

通過對比1998—2018年NDVI的平均值,根據突變點并結合京津冀的發展歷程篩選出具有代表性的4個時間：2000年、2005年2015年和2018年,基于ENVI 5.5和ArcGIS 10.6軟件對遙感影像數據進行波段合成、鑲嵌、裁剪、大氣校正等預處理,參考《土地利用現狀分類》(GB/T21010—2007),結合研究區的實際情況及研究目的將研究區的土地利用類型劃分為林地、草地、耕地、水域、建設用地和未利用地6類,根據本文所采用的生態空間定義選擇耕地、林地、草地3種用地,利用ENVI軟件對影像進行監督分類,建立土地利用覆蓋空間數據對分類后的圖像進行分類精度評估,總的精確度高于最低允許精度要求。獲得不同時期景觀組分分類圖后,在ArcGIS 10.6中進行計算并制作專題圖進行分析。

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用變化計算

通過ArcGIS 10.6圖形切割處理和面積平差計算,實現2000、2005、2015、2018四年分別的生態空間土地利用分類面積匯總,分別計算出當年生態空間耕地、林地、草地3個類型的土地面積及階段變化量。

1.3.2 生態空間固碳量時空分布計算

植被固碳能力可以用植物所固定的總初級生產力減去植物的呼吸作用的差值來表示[28],即植被 NPP,本研究NPP分布如圖2所示,NPP數據來源于資源環境科學與數據中心及國家地理信息空間數據云平臺。本研究使用NPP數值通過ArcGIS 10.6柵格計算方法來估算京津冀城市群單位面積(以1km×1km為單位)固碳量分布及京津冀城市群生態空間不同用地平均單位面積固碳量及年總固碳量。

文本采用的區域生態空間固碳量計算公式如下[29]：

Gv=1.63Rc×A×NPP

式中,Gv為植被年固碳量(kg),Rc為CO2中碳的含量(kg),取值27.27%,A為生態空間面積(hm2)。

圖2 2000、2005、2015、2018年分別的凈初級生產力(NPP)分布圖Fig.2 Net primary productivity (NPP) distribution for the four years 2000, 2005, 2015 and 2018

1.3.3 景觀指數選取計算

景觀指數是高度濃縮景觀格局信息,反映其結構組成和空間配置等方面特征的簡單定量指標[30],不同類型的景觀指數反映了景觀格局在不同水平的演變以及景觀結構的變化[31],在眾多景觀格局的分析方法中,景觀指數的應用最為廣泛。本文根據研究區的景觀格局特點,為從景觀結構、景觀多樣性、空間異質性、景觀破碎度和人類活動影響程度等多方面研究區域景觀格局特征,分別選取了包含斑塊水平、類型水平、景觀水平3種尺度的7種景觀指數,分別為斑塊密度PD、最大斑塊指數LPI、斑塊形狀指數LSI、景觀百分比PLAND、Shannon多樣性指數SHDI、Shannon均勻度指數SHEI、景觀聚集度CONTAG,通過Fragstats 4.2軟件對各景觀指數進行計算。各指標計算方法及生態學意義見表1[30]。

1.3.4 固碳量與景觀指數相關性檢驗

選用2018年8個城市3種類型用地的固碳量與其相對應的幾種景觀指數,通過SPSS 26軟件中的pearson相關系數、雙尾T檢驗進行相關系數的顯著性檢驗,得到相應固碳量與景觀指數之間的相關關系,以此反映京津冀城市群不同類型用地景觀格局和其固碳服務功能的相關關系。

2 結果與分析

2.1 2000—2018年京津冀城市群生態空間土地利用變化分析

由京津冀城市群生態空間土地覆被解譯分類表(表2)和京津冀生態空間土地覆被分布圖(圖3)可知京津冀生態空間用地類型在2000—2018年間的分布與面積變化情況。在2000年、2005年、2015年、2018年四年,3種用地的面積大小排序均為耕地>林地>草地,耕地為優勢景觀類型。耕地面積在2000—2005年、2005—2015年兩個階段減少,增幅分別為-1.06%及-1.05%,在2015—2018年間增加,幅度為0.48%,到2018年總面積減少了2094.837km2,總增幅為-1.65%。林地面積在3個階段均表現為減少,在2000—2005年間、2005—2015年間增幅均-0.08%,在2015—2018年間減量增幅劇增,達到10.44%,到2018年總面積減少了7300.558km2,總增幅為-10.44%。草地面積在3個階段同樣均減少且減量微小,增幅分別為-0.44%、-0.26%、-2.37%,到2018年時總面積減少了508.119km2,總增幅為-0.46%。2000—2018年間3種用地面積總減少量排序為林地>耕地>草地,總增幅量排序同為林地>耕地>草地。總生態空間用地面積在3個階段均表現為減少,總減量達9903.515km2,增幅為-0.46%。

表1 景觀指數說明表

圖3 2000、2005、2015、2018年分別的生態空間土地覆被分布圖Fig.3 Ecological spatial land cover distribution for the four years 2000, 2005, 2015 and 2018

從京津冀城市群生態空間土地利用類型分布來看,耕地作為區域東南半部的主導類型,林地為區域西北半部的主導類型,草地的分布則多與林地相間。耕地其主要分布于研究區西北部的張家口境內、區域中部及東南部包括北京市區周邊、唐山、天津、廊坊、滄州及保定。林地和草地的分布緊密程度較高,主要分布于研究區東北至西南上部包括承德大部及北京西北部、保定東北部及張家口東部。從時間變化來看,2000年、2005年、2015年3個時間點耕地、林地、草地的地域分布情況基本不變,2018年北京市內西北部大面積的林地轉化為耕地。

2.2 2000—2018年京津冀城市群生態空間固碳分布與演變分析

由2000年、2005年、2015年、2018年4年生態空間各類型用地總固碳量表(表3)可知京津冀生態空間3種用地年固碳量在2000—2018年間的增長量與增長比例的情況。在2000年、2005年、2015年、2018年4年,3種用地的年固碳量大小排序均為耕地>林地>草地。耕地年固碳量在2000—2005、2005—2015、2015—2018年3個階段均表現為增加,2000—2005年間增幅最大,達到了38.45%,后兩個時期的增幅分別為3.07%,11.28%,2000—2018年期間總增幅為58.80%。林地年總固碳量在2000—2005年、2015—2018年兩個階段表現為增加,增幅分別為24.42%,6.70%,在2005—2015階段表現為減少,增幅為-8.42%,2000—2018年期間總增幅為21.90%。草地年固碳量在2000—2005年、2005—2015年、2015—2018年3個階段均表現為增加,增幅分別為35.63%、5.64%、8.20%,2000—2018年期間總增幅達到55.03%。2000—2018年間3種用地年固碳量總增長排序為耕地>林地>草地,總增幅量排序為耕地>草地>林地。生態空間年總固碳量在2000—2005與2015—2018年兩個階段表現為增加,且在2000—2005期間增幅較大,增幅分別為32.21%與9.22%。生態空間年總固碳量在2005—2015間表現為減少,增幅為-1.01%。2000—2018年間表現為增加,總增幅為42.95%。

表3 2000、2005、2015、2018年生態空間各類型用地總固碳量表

由 2000年、2005年、2015年、2018年4年生態空間用地平均單位固碳量表(表4)及4年的耕地單位面積固碳量分布圖(圖4)可知2000—2018年間研究區耕地平均單位固碳量、不同地區耕地的單位面積固碳量差異及變化情況。單位面積固碳量反應的特定位置固碳能力的強弱,從區域分布來看,4個時間點的單位面積固碳量區域差異較為顯著,總體上均呈由西北部至東南部遞增的趨勢,在東南部區域又以唐山中大部,保定東南部及天津西北部數值最高。從時間變化來看,2018年北京西北部數值顯著增大。從研究區平均單位固碳量與最高單位固碳量的數值關系來看,四年研究區耕地的平均單位固碳量分別為16021990.406、22421947.245、23247808.804、25869464.899kg/km2,而四年研究區內耕地的最大單位固碳量分別為75914728、82781000、77993328、90501928kg/km2。耕地平均單位固碳量與最大單位固碳量的數差異較大,反應出耕地單位固碳值普遍較低。同時,雖然研究區耕地平均單位固碳量與最大單位固碳量均逐個時期遞增,但最大單位固碳量的增加幅度遠大于與平均單位固碳量,導致平均值與最大值差距逐漸增大。

表4 2000、2005、2015、2018年生態空間各類型用地平均單位固碳量表/(kg/km2)

圖4 2000、2005、2015、2018年分別的耕地單位面積固碳量分布圖Fig.4 Distribution of carbon sequestered per unit area of cropland for each of the four years 2000, 2005, 2015 and 2018

由 2000年、2005年、2015年、2018年4年生態空間用地平均單位固碳量表(表4)及4年的林地單位面積固碳量分布圖(圖5)可知2000—2018年間研究區林地平均單位固碳量、不同地區林地的單位面積固碳量差異及變化情況。從區域分布來看,4個時間點的林地單位固碳量均呈總體上由分布區中部向四周擴散的趨勢,北京市內林地單位面積固碳量值處于較高水平,承德及保定次之,承德市內東南部的數值水平接近于北京數值,往西北部則逐漸遞減。從各時間變化來看,2018年北京西北部固碳數值明顯減小。從研究區平均單位固碳量與最高單位固碳量的數值關系來看,四年研究區林地的平均單位固碳量分別為27774357.419、34588531.660、35336453.285、37806906.322kg/km2,而4年研究區內林地的最大單位固碳量分別為75352352、84405128、82687096、90595952kg/km2。同耕地,林地平均單位固碳量與最大單位固碳量的數值差異大,反應出林地單位固碳值普遍較低。研究區林地平均單位固碳量與最大單位固碳量均逐個時期遞增,但平均值與最大值差距無明顯增大。

圖5 2000、2005、2015、2018年分別的林地單位面積固碳量分布圖Fig.5 Distribution of carbon sequestered per unit area of forest land for four years 2000, 2005, 2015 and 2018 respectively

圖6 2000、2005、2015、2018年分別的草地單位面積固碳量分布圖Fig.6 Distribution of carbon sequestration per unit area of grassland for each of the four years 2000, 2005, 2015 and 2018

由 2000年、2005年、2015年、2018年4年生態空間用地平均單位固碳量表(表4)及4年的草地單位面積固碳量分布圖(圖6)可知2000—2018年間研究區草地平均單位固碳量、不同地區草地的單位面積固碳量差異及變化情況。從區域分布來看,4個時間點的草地單位固碳量總體上均呈由東北及西南部向中部遞減的趨勢,承德大部與保定西部區域數值較高,張家口區域數值較低。從時間變化來看,2000—2018年期間變化呈現出高數值向承德東部移動的趨勢。從研究區平均單位固碳量與最高單位固碳量的數值關系來看,4年研究區草地的平均單位固碳量分別為15076585.653、20538448.872、21836300.932、23627288.110kg/km2,而四年研究區內草地的最大單位固碳量分別為78310456、81950336、79896704、90595952kg/km2。同耕地與林地,草地平均單位固碳量與最大單位固碳量的數差異較大,反應出草地單位固碳值普遍較低。在時間變化上,研究區林地平均單位固碳量逐個時期遞增,但最大單位固碳量在2000年、2005年與2015年變化不大,在2018年數值增大明顯,同時平均值與最大值差距也在2018年顯著增大。

2.3 2018京津冀城市群生態空間不同土地利用類型固碳服務功能與景觀指數關系分析

使用2018年研究區8個城市生態空間三類用地的相關數據,通過SPSS 26軟件中的pearson相關系數、雙尾T檢驗對各城市生態空間相應景觀指數表(表5)及各城市不同類型生態空間用地年總固碳量(表6)進行相關系數的顯著性檢驗,不同類型的景觀格局指數與不同類型用地的年總固碳量的相關性結果如上表(表7、8、9、10)所示：耕地年總固碳量與其對應的各景觀指數沒有明顯相關性；林地年總固碳量與最大斑塊指數(LPI)、斑塊形狀指數(LSI)、景觀百分比(PLAND)有0.01級別的顯著正相關性,相關性指數分別為0.969、0.858、0.915,表明林地固碳量越大時,其斑塊形狀復雜程度及斑塊分離程度越大,內部的優勢景觀斑塊占比增大,優勢景觀越突出；草地年總固碳量與斑塊密度(PD)、景觀百分比(PLAND)有0.05級別的顯著正相關性,相關性指數分別為0.756、0.790,與斑塊形狀指數(LSI)有0.01級別的顯著正相關性,相關性指數為0.907,說明草地的年總固碳量越大時,內部斑塊的破碎化程度越大,優勢景觀越突出,斑塊形狀越不規則。生態空間總固碳量與其斑塊形狀指數(LSI)有0.01級別的顯著正相關性,相關性指數為0.879,說明生態空間年總固碳量越大,斑塊形狀復雜程度越大,斑塊分離程度越大。

表5 2018年京津冀8個城市不同類型用地景觀指數表

表6 2018年京津冀8個城市不同類型用地年總固碳量表/kg

表7 2018年不同景觀格局指數與耕地固碳功能的對應相關性

表8 2018年不同景觀格局指數與林地固碳功能的對應相關性

表9 2018年不同景觀格局指數與草地固碳功能的對應相關性

表10 2018年不同景觀格局指數與生態空間固碳功能的對應相關性

3 討論

3.1 生態空間不同土地利用類型固碳量及固碳能力變化及差異

根據京津冀城市群生態空間固碳分布與演變結果來看,同一用地類型在研究區不同區域、不同時期的固碳能力不同且差異較大。探討原因,可能與不同用地的植物類型及其所在地的自然地理條件對固碳方式的影響有關。從植物種類來說,固碳量數值大小與植被NPP值大小有關,不同地點植物種類差異會導致其固碳功能差異[21]。從碳儲密度來說,森林生態系統平均植物碳貯存密度為189mg/hm2,草原和農田植物碳貯存密度分別為21mg/hm2和5mg/hm2[32]。從土地利用影響因素來說,耕地固碳功能不同于林地、草地固碳功能,耕地是人工控制下的開放式自然生態系統,固碳受氣候狀況、土壤類型、管理措施、計量時間等多因素影響[20],其固碳能力在不同的時空尺度上存在較大差異,應充分考慮系統碳循環過程；林地凈固碳量與森林植被碳吸收、土壤碳釋放、枯枝落葉分解速率等關系密切,受林分類型和大小、地形地貌、氣候等因素影響[33—34],例如,微生物相對容易分解利用碳氮比低的灌木林枯落物,使喬木固沙林土壤有機物較多停留在土壤中,造成其總碳累積速率與效應比灌木林高[35]；草地有機碳固定受氣候、植被、土壤理化特性以及人類活動等諸多物理、生物和人為因素交互作用的影響,人文因素包括灌溉、引種、補播及松土改良等的土地利用和土地管理措施,自然因素包括溫度、降水等氣候因子及大氣CO2濃度等[36—37]。

3.2 基于不同土地利用類型固碳服務功能與景觀指數的關系的生態空間優化策略

根據固碳功能與景觀指數的相關性結果來看,不同生態空間用地類型的固碳功能與不同景觀指數的相關性不同,各個景觀指數對固碳量的變化均無明顯負向作用。但本實驗僅研究了其相關性,對于相互作用的因果方有待進一步研究證實。針對生態空間不同用地類型所相關的不同景觀指數的特點,可采取提高與其相關性強的景觀指數的措施或增強該類型用地的固碳服務功能進行相互間的優化提升。在影響景觀格局的可能因素方面,社會經濟的發展、城市產業結構的調整等造成城市建設用地規模擴大和生態空間萎縮,改變了景觀格局[38],進而對生態空間用地固碳服務功能造成影響。生態空間土地利用類型耕地、林地、草地都為碳匯用地,綜合研究結果,優化生態空間用地結構可以更合理地利用土地,提高碳匯效益。優化策略應落實到具體的碳匯用地調整上,如：增加林地等碳匯能力佳的用地類型；通過重組生態廊道、碳匯斑塊來提升碳匯效益；嚴格劃定保護隔離線和緩沖區域,把受人類活動干擾的區域轉移到低匯區；可持續地優化城鄉土地利用結構,形成耕地、林地、草地按合理比例混合的布局形式等。從土地利用角度出發,同時結合城市群特點與景觀生態學、國土空間規劃等相關理論,對研究區生態空間進行策略優化,可以為提升京津冀群的碳匯效益及整體碳循環,創造健康可持續的健康低碳環境提供指導。

4 結論

本研究利用1998—2018年間京津冀地區的發展歷程中具有代表性的4個時間點(2000年、2005年、2015年、2018年)生態空間3種用地類型耕地、林地、草地的土地覆被及植被固碳量數據,研究了生態空間土地利用變化、單位面積固碳量及年總固碳量的變化和分布特點,利用2018年8個城市各自的生態空間用地固碳量與不同景觀指數的關系,研究了生態空間固碳服務功能與景觀格局的關系特征,并根據上述研究結果提出相關探討。

研究結果表明：

(1)京津冀生態空間中耕地、林地、草地均為碳匯用地,2000—2018年期間用地面積排序為：耕地>林地>草地,用地面積減少量排序為：林地>耕地>草地。耕地為研究區東南半部的主導類型,林地作為區域西北半部的主導類型,草地分布呈與林地相間狀態。從時間變化來看,2000年、2005年、2015年3個時間點耕地、林地、草地的分布情況基本不變,2018年北京市內西北部大面積的林地轉化為耕地。

(2)2000—2018年期間生態空間3種用地的年固碳量排序為：耕地>林地>草地,用地年固碳量增長量排序為耕地>林地>草地。從平均單位固碳量來說,4個時間點均表現為：林地>耕地>草地。從單位固碳量時空變化來看,區域分布差異明顯且隨時間變化量大。

(3)從生態空間不同用地類型的固碳量與景觀格局的關系來看,耕地年總固碳量與其各景觀指數沒有明顯相關性；林地年總固碳量與最大斑塊指數(LPI)、斑塊形狀指數(LSI)、景觀百分比(PLAND)有0.01級別的顯著正相關性；草地年總固碳量與斑塊密度(PD)、景觀百分比(PLAND)有0.05級別的顯著正相關性,與斑塊形狀指數(LSI)有0.01級別的顯著正相關性；生態空間總固碳量與斑塊形狀指數(LSI)有0.01級別的顯著正相關性。

根據研究結果提出了相關原因討論,同時基于固碳服務功能與景觀格局的關系特征,從土地利用角度提出了京津冀生態空間土地利用優化策略。本文對前人研究進行了理論補充及實驗完善,對全球變暖之下城市群生態環境可持續發展提供了方法指導和借鑒。本文僅選取京津冀城市群進行分析說明,對于其他城市群區域存在的差異性未能顧及；不同類型的生態空間用地與景觀指數的相關性差異原因尚未確鑿；僅研究了其相關性,對于相互作用的因果方及作用機制有待深入深。