西安市植被碳匯時空演變特征及影響因素解析

趙月帥，張秀紅，范田禾，王 銳，寧 博

（1.陜西華地勘察設計咨詢有限公司，陜西 西安 710018）

隨著碳達峰碳中和目標的提出，學術界對植被碳匯的研究受到空前的重視。影響植被固碳能力的一大關鍵因素為植被凈初級生產力（NPP）[1-3]，是反映植被生長變化的重要指標。在NPP基礎上扣掉土壤和凋落物分解（Rh）的部分為植被凈生態(tài)系統生產力（NEP），通常將NEP 作為估算碳源、碳匯的重要指標，盡管在區(qū)域尺度上NEP不等于碳匯，但常常作為碳匯大小的量度[4-5]。基于此，本文以MOD17A3 NPP數據為基礎，結合氣象數據，運用土壤微生物呼吸模型，動態(tài)模擬西安市2001—2015年NEP的時空分布格局，研究其變化規(guī)律，探討市域碳匯空間分布差異、年際變化特征，并對植被碳匯影響因子進行解析，探索驅動因素，以期為該區(qū)經濟發(fā)展決策、生態(tài)系統保護修復提供科學依據。

1 研究區(qū)及數據

1.1 研究區(qū)概況

西安市地處關中平原中部，南至秦嶺主梁，北至黃河最大支流渭河，地勢南高北低，海拔高度懸殊。地形地貌豐富多樣且界限清晰，分布有秦嶺山地、驪山丘陵、黃土臺塬、渭河沖積平原。境內河流水系發(fā)達，森林資源豐富，優(yōu)質農田集中連片發(fā)展，基本形呈“一山橫亙，九塬環(huán)抱、八水繞城、林田共生”的自然地理格局。受季風氣候影響，全市冷暖干濕四季分明。西安地處暖溫帶落葉闊葉林帶，植被垂直分布規(guī)律明顯，南部山地、丘陵區(qū)天然次生林集中分布，北部平原、臺塬區(qū)多為耕地或園地，植被長勢良好。從全國地理空間格局來看，西安市位于我國南北方過渡區(qū)，生態(tài)環(huán)境相對敏感[6]。

1.2 數據來源及處理

植被凈初級生產力（NPP）數據來自美國蒙大拿大學提供的2001—2015 年MOD17A3 數據集（http://www.ntsg.umt.edu/），空間分辨率為1 km；氣候氣象數據包括2001—2015年年均降水量、年均氣溫等，數據來源于西安市氣象主管部門，通過整理和計算，空間插值處理生成；高程數據、坡度數據、影像數據、土地利用數據均來源于第三次全國國土調查成果；生態(tài)系統植被類型數據來源于《基于多源數據融合方法的中國1 公里土地覆蓋圖》，該數據采用IGBP 分類系統，精度相對較高。

2 研究方法

2.1 植被NEP估算模型

植被凈初級生產力與土壤微生物呼吸碳排放量之間的插值為植被凈生態(tài)系統生產力（NEP），在不考慮其他因素影響下，可將植被凈生態(tài)系統生產力表示為碳匯，計算公式為：

式中， NEP 為植被凈生態(tài)系統生產力； NPP 為植被凈初級生產力；RH為土壤微生物呼吸量。當NEP ＞0時，說明固碳能力大于碳排放能力，表現為碳匯，反之為碳源[7]。

基于此，裴志永[8]研究了高寒地區(qū)碳排放與環(huán)境因子的關系，在此基礎上建立了溫度、降水與碳排放的回歸方程，估測土壤微生物呼吸的分布情況；湯潔[5]、袁倩文[9]、許明子[10]分別在吉林西部、北部灣城市群、秦嶺山區(qū)的碳匯研究中將該方程予以應用，該方程已適用于全國范圍內碳相關研究，計算公式為：

式中，RH為土壤微生物呼吸；T為氣溫；R為降水量。

2.2 植被NEP變化趨勢分析

采用一元線性回歸方法，分析西安市2001—2015年植被NEP變化趨勢的空間分布特征，以時間t為自變量，對NEP值和年份進行回歸分析，線性回歸斜率即為NEP變化速率[11]，公式為：

式中，S為NEP變化速率；N=15，為年數；xi為第i年的NEP 值；t為年份。當S＞0 時，表示隨著t增加，NEP呈上升趨勢；反之，NEP呈下降趨勢，S值的大小反映上升或下降的速率，即表示上升或下降的傾向程度。

用F檢驗法檢驗NEP變化趨勢的顯著性，檢驗結果能夠反映變化趨勢的可信程度，檢驗公式為：

式中，為第i年NEP的回歸值；為15 a NEP的平均值；xi為第i年的NEP值。查F分布臨界值表檢驗顯著性，結合NEP變化趨勢，可將NEP變化分為3個等 級： 顯 著 減 少（S＜0，P＜0.05）， 顯 著 增 加（S＞0，P＜0.05），變化不顯著（p＞0.05）。

2.3 植被NEP變化相關性分析

分別計算植被NEP與降水、氣溫的相關系數，計算公式為：

式中，Rxy為x、y兩變量的相關系數；xi和yi分別為x、y變量第i年的值；N為樣本數；為變量x的均值；為變量y的均值。

3 植被碳匯時空變化分析

3.1 西安植被碳匯空間變化特征

基于2001—2015 年MOD17A3 NPP 數據，運用土壤呼吸模型，可計算出西安市歷年植被NEP 值。取15 a NEP均值，可以反映西安市15 a 間植被碳匯的整體空間分布，整體分布呈“西高東低，北高南低”的特征，多年平均值為374.4 gC·m-2·a-1，最小值為72.9 gC·m-2·a-1，最大值為916.41 gC·m-2·a-1，說明市域內植被均表現為碳匯。

計算不同NEP 范圍的面積及百分比，NEP 在0～200 gC·m-2·a-1之間的面積是518.22 km2，占全市面積的5.13%，主要分布在城鎮(zhèn)周邊及市域東南秦嶺山地，城鎮(zhèn)周邊植被類型以人工植被為主，市域東南秦嶺山地幼齡林占比大，植被生產力水平較低，導致碳匯能力不高；NEP在200～400 gC·m-2·a-1之間的面積是4 430.87 km2，占全市面積的43.88%，主要分布在臺塬地區(qū)及秦嶺山地區(qū)，表現出一定的碳匯能力；NEP在400～600 gC·m-2·a-1之間的面積是4 509.49 km2，占全市面積的44.66%，主要分布在渭河平原，該地區(qū)主要用地類型為耕地、園地，土壤肥沃，氣候適宜，灌溉條件良好，植被生產力水平較高，碳匯能力較大；NEP大于600 gC·m-2·a-1的面積是19.99 km2，占全市面積的0.20%，零星分布在周至縣境內秦嶺山地，碳匯能力最高。整體而言，高值區(qū)位于市域西北部平原地區(qū)，該區(qū)域耕地條件較好，植被生產力比區(qū)域內其他自然植被更好，低值區(qū)位于市域東南部秦嶺山地區(qū)域，說明市域內林地的生產力相對較弱。

植被NEP 變化速率空間分布圖（圖1）中可以看出，NEP 變化速率大部分介于-15～15 gC·m-2·a-1，變化速率為正的區(qū)域面積占89.54%，正值區(qū)遠遠大于負值區(qū)，表明NEP整體呈增加趨勢。從NEP變化顯著性檢驗結果（圖2）中可知，顯著增加區(qū)域面積占比44.48%，主要位于周至縣、鄠邑區(qū)境內秦嶺山地區(qū)及驪山丘陵地區(qū)，說明植被生長環(huán)境得到改善；顯著減少區(qū)域面積占比2.57%，主要位于城區(qū)周邊，主要與人口增加、城市擴張對城區(qū)周邊植被造成破壞存在較大關聯；增加和減少不明顯區(qū)域面積占比52.95%，主要位于平原地區(qū)及長安區(qū)、藍田縣境內秦嶺山地區(qū)。

圖1 2001-2015年西安市植被NEP變化速率空間分布

3.2 西安植被碳匯年際變化特征

西安市2001—2015 年植被碳匯量多年均平均值為3.55 TgC，呈現年際波動升高趨勢，波動范圍在2.46～4.18 TgC 之間。其中，2001 年植被碳匯量最低，僅2.46 TgC，為平均值的69.3%，2010年植被碳匯量最高，達4.18 TgC，超出平均值17.7%。2001年、2002年、2010年、2012年植被碳匯量離散程度較高，其余年份圍繞平均值上下浮動，變化較小。植被NEP年均增量為0.11 TgC，表明西安市植被固碳能力增強，也在一定程度上反映了西安市植被覆蓋增加、生態(tài)環(huán)境改善。

3.3 不同生態(tài)系統類型植被碳匯變化特征

西安市不同生態(tài)系統類型的碳匯總量存在較大差異，農田生態(tài)系統最高，均在1.31 TgC以上；其次是森林生態(tài)系統，介于0.51～1.31 TgC；草地生態(tài)系統、荒漠生態(tài)系統、濕地生態(tài)系統最低。經統計，農田生態(tài)系統和森林生態(tài)系統的年均NEP 總量共計2.52 TgC，占市域NEP總量的73%，是對西安市生態(tài)系統碳匯最具貢獻的生態(tài)系統，其他三類年均NEP總量為0.95 TgC，占市域NEP總量的27%，碳匯貢獻能力較低。

4 植被碳匯影響因素分析

從目前學者的研究成果看，影響碳匯能力的因素主要包括高程、坡度、降水、氣溫、經緯度、土壤、群落結構、經營管理、人類活動等[13]，本次研究結合西安市區(qū)域尺度及數據掌握情況，重點分析高程、坡度、降水、氣溫與植被碳匯能力的相關關系。

4.1 碳匯能力與地形因子的關系

選取200 m 高程和3°坡度為間隔，分別統計區(qū)域內NEP 均值，分析NEP 隨高程和坡度的變化特征。植被NEP 與高程相關性可劃分四階段：階段一（600 m 以下），西安市最低海拔為336 m，在高程336～600 m 區(qū)間內，NEP 均值相對平穩(wěn)，呈微弱上升趨勢；階段二（600～1600 m），緩慢下降，高程每升高100 m，NEP 均值減少11.8 gC·m-2·a-1；階段三（1 600～3 200 m），平穩(wěn)上升階段，高程每升高100 m，NEP 均 值 增 加6.9 gC·m-2·a-1；階段四（3 200 m 以上），急劇下降，高程每升高100 m，NEP 均值減少31 gC·m-2·a-1。隨著海拔上升，NEP均值變化呈現“相對平穩(wěn)-緩慢下降-平穩(wěn)上升-急劇下降”的變化特征。由此可見，研究區(qū)內，中低海拔區(qū)域植被碳匯能力受高程因素影響較小，高海拔區(qū)域植被碳匯能力受高程因素影響較大。

根據植被NEP 與坡度的相關性（圖3）可知：0～3°時，NEP均值最大；6～21°時，NEP均值呈現微弱下降趨勢，坡度每增加1°，NEP均值減少3.5 gC·m-2·a-1；21～51°時，NEP均值呈現微弱上升趨勢，坡度每增加1°，NEP 均值增加1.5 gC·m-2·a-1。總體而言，與高程相比，NEP均值受坡度因素影響較小。

圖3 2001-2015年西安市植被NEP均值與坡度的關系

4.2 碳匯能力與氣候因子的關系

植被生長與氣候變化密切相關，二者之間的相關關系是國內外全球變化研究的主要內容[14]，為定量分析氣候因子對植被碳匯的影響，逐柵格計算2001—2015年植被NEP與降水、氣溫之間的相關系數。

植被NEP與降水的相關性分析顯示（圖4），兩者相關系數介于-0.81～0.99 之間，統計結果表明植被NEP對降水因子的相應表現出顯著的空間差異性，呈正相關的區(qū)域占總面積的80.7%，主要分布在秦嶺山區(qū)、驪山丘陵地區(qū)，主要原因是該區(qū)域海拔較高，植被類型多為林地，降水對其影響植被NEP 影響較大；呈負相關的區(qū)域主要位于平原地區(qū)，植被類型多為耕地、園地，具有相對完善的灌溉設施，降水對其植被NEP 影響較小。該區(qū)域有4.05%的區(qū)域通過P＜0.05顯著性檢驗。整體而言，植被碳匯與降水呈正相關性特征。分析植被NEP與氣溫的相關性可知（圖5），兩者相關系數在-0.71～0.48之間，呈正相關區(qū)域占研究區(qū)規(guī)模的25.7%，主要分布在西北部平原地區(qū)及東部臺塬地區(qū)、驪山丘陵地區(qū)，呈負相關區(qū)域占研究區(qū)規(guī)模的74.3%，集中分布在秦嶺山地及東北部平原地區(qū)。該區(qū)域均未通過P＜0.05顯著性檢驗。整體而言，植被碳匯與氣溫呈負相關性特征。

圖5 2001-2015年植被NEP與氣溫相關系數空間分布

5 討論與結論

5.1 討 論

1）統計分析西安市植被碳匯量表明，如果不考慮其他自然和人為干擾條件影響，西安市除建設用地之外的所有用地均屬于碳匯用地。

2）西安市2001—2015 年植被NEP 整體呈增加趨勢，但遠低于全國平均增速[15]。

3）從地形地貌特征來看，植被NEP 與高程、坡度間存在階段性變化特征，且高程影響幅度較大。

4）本研究發(fā)現NEP 整體與降水呈正相關，與氣溫呈負相關關系，但局部存在較大差異。

5.2 結 論

植被碳匯是一個長期、動態(tài)的變化過程，本文研究了西安市2001—2015年共15 a的NEP變化，能否準確反映西安市植被生態(tài)系統碳匯能力規(guī)律有待商榷，以后研究中可延長時間段，以反映更長時間尺度的變化情況。影響碳匯的因素眾多，關系錯綜復雜，本次研究僅從高程、坡度、降水、氣溫等方面初步分析了影響碳匯的因素，除此之外還有很多因子對NEP有潛在影響，比如人類活動、管理方式，今后研究中可以加入。另外，不同的數據來源、不同的模型計算方法會對估算結果造成較大差異，因此采用科學性更高的數據、多模型對比選擇最優(yōu)估算模型也是后續(xù)研究的重點內容。