長江上游土地利用多情景碳匯模擬分析

關(guān)鍵詞：國土空間優(yōu)化布局；InVEST 模型；PLUS模型；低碳治理；自然增匯；長江上游

陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯在減緩全球變暖以及維系全球碳循平衡等方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用[1]。自20世紀70 年代以來，全球陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯累計抵消了30% 的人為碳排放量[2]。探尋更為科學(xué)有效的陸地生態(tài)系統(tǒng)增匯方案，已成為最具生態(tài)效益與成本效益的碳治理路徑之一[3-4]。土地作為連接人類社會與陸地生態(tài)系統(tǒng)的橋梁，其利用方式的變化會直接導(dǎo)致陸地生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能發(fā)生轉(zhuǎn)變，進而影響生態(tài)系統(tǒng)的碳循環(huán)[5]。自“雙碳”目標提出后，自然資源部等四部門聯(lián)合印發(fā)的《生態(tài)系統(tǒng)碳匯能力鞏固提升實施方案》（以下簡稱《方案》）中進一步明確了“十四五”及“十五五”的主要發(fā)展目標：在摸清全國生態(tài)系統(tǒng)碳儲量本底和增匯潛力的基礎(chǔ)上，構(gòu)建“雙碳”愿景下的國土空間開發(fā)保護格局[6]。探明土地利用/ 土地覆被變化（LUCC）陸地碳匯影響效應(yīng)及機理機制是實現(xiàn)自然增匯的首要前提，預(yù)測不同發(fā)展情境下的陸地碳匯潛力是優(yōu)化國土空間布局的重要參考依據(jù)[7]。

目前，基于LUCC 視角下的碳儲量演化已成為國內(nèi)外學(xué)者的研究焦點[8]。從研究方法來看，近年來遙感反演[9] 和模型模擬[10] 逐漸代替實地測量統(tǒng)計[11]成為當前評估區(qū)域碳儲量的主要方法。其中生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和權(quán)衡的綜合評估（InVEST）模型中的碳固存（CSS）模塊由于數(shù)據(jù)源結(jié)構(gòu)簡單、模型精度高，近年來被大量應(yīng)用[12]。目前，借助InVEST 模型評估碳儲量動態(tài)演化研究主要涵蓋了歷史視角與未來預(yù)測兩個維度[13-14]，其中未來預(yù)測主要通過各地類歷史變化模擬LUCC未來演化趨勢，進而剖析區(qū)域碳匯潛力[14-15]。目前針對LUCC 的預(yù)測模型有考慮了鄰近效應(yīng)的元胞自動機模型[16]，衍生的Logistic-CA 模型[17] 和ANNCA模型[18]。但這些模型反映多因素對土地變化的影響效應(yīng)不足，不能準確模擬不同LUCC 斑塊的變化特征。PLUS 模型通過將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與CA 模型結(jié)合，構(gòu)建了一個交互式仿真平臺，彌補了以往模型無法重復(fù)預(yù)測的不足，還可納入政府規(guī)劃，如地方經(jīng)濟發(fā)展、農(nóng)田保護和生態(tài)保護等多發(fā)展目標，實現(xiàn)多情景土地變化生態(tài)效應(yīng)模擬[19-20]。現(xiàn)有針對長江流域碳匯的研究主要集中在評估某一省[21]、市[22]或庫區(qū)[23]等區(qū)域。然而，針對單一市縣尺度的評估不能反映整體區(qū)域碳匯的動態(tài)演化，一體化監(jiān)測研究可以更有效促進區(qū)域系統(tǒng)化的認識與保護[24]。長江上游作為我國典型生態(tài)功能區(qū)，在區(qū)域生態(tài)保護格局中發(fā)揮著重要生態(tài)屏障作用，更具有重大碳匯潛力的生態(tài)服務(wù)功能[25-26]。增強該區(qū)域陸地碳匯能力，是推進“源頭治理”、探索新時代綠色可持續(xù)發(fā)展的重要途徑[27-29]。

本文采用多角度、多模型、多情景模擬方法，構(gòu)建以10 km×10 km為單元的精準碳密度數(shù)據(jù)格網(wǎng)，探索1990 — 2020 年長江上游全域到各縣區(qū)不同空間尺度的碳儲量時空演變規(guī)律；分析該區(qū)域LUCC 碳儲量變化的時空響應(yīng)機制；模擬長江上游2035 年不同土地利用模式下的碳匯效應(yīng)，以期探究該區(qū)域內(nèi)以最大自然增匯為目標的土地利用優(yōu)化格局。為完善長江上游基于碳匯功能最大化的生態(tài)系統(tǒng)動態(tài)監(jiān)管和國土空間優(yōu)化治理政策提供監(jiān)測評估方法和科學(xué)決策依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

長江發(fā)源于青藏高原，江源至湖北省宜昌段為長江上游，位于24°27′40″～35°45′10″N，90°32′4″～35°45′10″E，涉及青、藏、川、滇、渝、黔、隴、陜、鄂9 個省，流域面積約為100 萬km2，地處我國一級階地向二級階地的過渡地帶。長江上游是我國重點生態(tài)功能區(qū)，對保障長江流域生態(tài)穩(wěn)定，實現(xiàn)長江流域市縣生態(tài)安全具有重要戰(zhàn)略地位。該區(qū)域東南低、西北高，地勢起伏大，地貌景觀豐富，河系發(fā)達，受季風氣候和高原影響，對全球氣候變暖響應(yīng)極為敏感，對該區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)碳匯特征研究科學(xué)意義重大[30]。

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

本文采用1990 — 2020 年土地利用數(shù)據(jù)，分辨率為30 m×30 m，依據(jù)劉紀遠等在建設(shè)“中國20 世紀LUCC 時空平臺”建立的LUCC 分類系統(tǒng)[31]，將土地利用分為6大一級地類：耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地及未利用地。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源及屬性如表1 所示。

首先，利用ArcGIS 10.8 軟件Project Raster 工具統(tǒng)一數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)為WGS_1984，采用長江上游區(qū)劃邊界（含長江源區(qū)）統(tǒng)一數(shù)據(jù)空間范圍為基準，分別提取出1990 年、2000 年、2010 年、2020 年長江上游土地利用數(shù)據(jù)，根據(jù)劉紀遠等提出的LUCC 分類標準利用重分類（Reclassify）工具將原始地類數(shù)據(jù)中所有二級地類合并為相應(yīng)的一級地類；其次，將各驅(qū)動因子數(shù)據(jù)分辨率統(tǒng)一重采樣為100 m×100 m；最后，以表格分區(qū)統(tǒng)計預(yù)處理后的各驅(qū)動因子數(shù)據(jù)以及碳儲量數(shù)據(jù)，計算各縣區(qū)對應(yīng)的指標總值和均值，為后續(xù)空間分析做好數(shù)據(jù)預(yù)處理。

2 研究方法

本文利用InVEST 模型量化區(qū)域整體碳儲量時空演化規(guī)律；逐級聚集縣區(qū)尺度碳儲量對LUCC 的時空響應(yīng)狀況；隨后，以當前國家糧食安全和“碳中和”為發(fā)展目標，設(shè)定3 個發(fā)展情景，耦合PLUS 模型探究以不同發(fā)展目標為導(dǎo)向的長江上游各縣區(qū)碳匯潛力。研究技術(shù)方法和路線安排如圖1 所示。

2.1 基于InVEST 模型的碳儲量計算

InVEST 模型是美國斯坦福大學(xué)、世界自然基金會（WWF）和大自然保護協(xié)會（TNC）聯(lián)合開發(fā)的以GIS應(yīng)用平臺為基礎(chǔ)的生態(tài)系統(tǒng)評估模型[12]。該模型CSS模塊內(nèi)總碳儲量計算方法如式（1）所示，區(qū)域內(nèi)各地類碳儲量計算方法見式（2）。

式（1）—式（2）中：Ctotal 為所有地類碳儲量之和； Cabove為地上碳庫；Cbelow 為地下碳庫；Csoil 為土壤碳庫；Cdead 為死亡有機碳庫；Ctotali 為i 地類對應(yīng)碳儲量總值；Ai 為i 地類的面積。鑒于我國目前木材市場不完備，數(shù)據(jù)難以獲取，本文暫不考慮木材采伐量、采伐產(chǎn)品降解率等因素，所計算的總碳儲量實際上為四大碳庫碳儲量之和。為提升計算精確性，本文以10 km×10 km的格網(wǎng)為單元，梳理完善長江上游143個格網(wǎng)碳密度數(shù)據(jù)。基于國家生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//www.cnern.rg.cn/）的中國陸地生態(tài)系統(tǒng)碳密度數(shù)據(jù)集，搜集與各格網(wǎng)分布緯度相同或相近的各地類碳密度成果數(shù)據(jù)[13，21-22，28]，對匯總的研究區(qū)碳庫進行異值剔除、修正、取平均值等處理，最終確定各格網(wǎng)碳密度數(shù)據(jù)。

2.2 基于PLUS 模型的多情景土地利用變化預(yù)測

PLUS 模型基于柵格數(shù)據(jù)斑塊展開土地利用變化模擬，其在FLUS 模型基礎(chǔ)上加入政策驅(qū)動、引導(dǎo)作用等因素，可實現(xiàn)斑塊級精細化土地利用模擬預(yù)測，可挖掘各類土地利用變化誘因，模擬多情景土地利用狀況[29]。該模型包含用地擴張分析策略（Land expansionanalysis strategy， LEAS）和基于多類隨機斑塊種子的CA（ CA based on multiple random seeds， CARS）模塊，融合了Markov 轉(zhuǎn)移矩陣、模型精度驗證等功能。為驗證模型精度，本文以2000 — 2005 年和2000 — 2010 年為基準年，分別以5 年和10 年為步長，得到2010 年和2020 年的土地利用模擬結(jié)果，將模擬結(jié)果與相應(yīng)年份實測數(shù)據(jù)進行對比校驗，總體Kappa 系數(shù)為0.84，驗證精度高，說明模擬結(jié)果與現(xiàn)實基本一致。

2.2.1 LEAS模塊

LEAS 模塊可以提取特定時間間隔內(nèi)兩期土地利用演變的用地擴張結(jié)果，采用隨機森林（RFC）算法挖掘各類用地發(fā)展概率和驅(qū)動因素貢獻率，計算公式為式（3）。

式（3）中：Pi，k Xd] g 為第i 個空間單元處k 類土地利用類型增長概率；d 取值為0 或1，1 表示其他土地利用類型允許轉(zhuǎn)變成土地利用類型k，0 則不允許轉(zhuǎn)變；X為由驅(qū)動因子組成的向量；hn （X）表示決策樹為n 時計算所得土地利用預(yù)測類型；I 為決策樹指示函數(shù)；M為決策樹的總和。

本文參數(shù)設(shè)置：決策樹數(shù)值為10；采樣率默認為0.01；隨機森林參數(shù)mTry 規(guī)定不超過驅(qū)動因子個數(shù)，設(shè)為6；并行線程數(shù)設(shè)為1。由于自然過程與社會發(fā)展是土地利用變化的主要驅(qū)動力，本文選取社會經(jīng)濟類驅(qū)動因子2 個（人口密度、生產(chǎn)總值）、氣候環(huán)境類因子5 個（高程、植被覆蓋度、坡度、年均降水、年均氣溫），用于在LEAS 模塊中計算得到各地類擴張概率。

2.2.2 CARS模塊

CARS 模塊可在LEAS 模塊所得擴張概率約束下，自動生成未來土地覆被模擬地類斑塊，各地類發(fā)展概率計算公式參考自文獻[29]。針對不同需求，在CARS模塊中可通過調(diào)整領(lǐng)域權(quán)重、轉(zhuǎn)移矩陣以及斑塊衰減閾值來模擬未來不同情景的土地利用空間分布狀況。其中，鄰域權(quán)重用于反映不同土地利用類型之間相互轉(zhuǎn)換的難易程度，取值范圍為［0，1］；轉(zhuǎn)移矩陣則用于定義不同地類之間是否允許轉(zhuǎn)換，取值為0 或1，1 表示允許轉(zhuǎn)換，0 則表示限制轉(zhuǎn)換，本文設(shè)置各情景下土地利用具體轉(zhuǎn)換規(guī)則矩陣如表2 所示。本文鄰域范圍設(shè)置為默認值3，Thread 設(shè)置為1，遞減閾值系數(shù)設(shè)置為0.5，擴散系數(shù)為0.1，隨機斑塊種子概率為0.000 1。

2.2.3 情景設(shè)置

本文基于長江上游歷史土地利用轉(zhuǎn)移情況及當前生態(tài)環(huán)境治理規(guī)劃， 綜合考慮當前最為緊迫的糧食安全和“碳中和”發(fā)展目標，設(shè)置自然發(fā)展、耕地保護和碳匯優(yōu)先三類情景。

（1）自然發(fā)展情景是假定在現(xiàn)有政策框架下土地利用的自然演變趨勢。基于過去1990 — 2020 年土地利用變化趨勢，設(shè)定土地利用轉(zhuǎn)移概率、土地利用轉(zhuǎn)移矩陣及各因子權(quán)重等模型參數(shù)。在不引入新政策干預(yù)的情況下，預(yù)測2035 年長江上游土地利用格局及其碳儲存效應(yīng)。

（2）耕地保護情景以保障國家糧食安全為核心，嚴格遵循《全國耕地保護規(guī)劃（2021 — 2035 年）》和《長江上游地區(qū)土地整治與耕地質(zhì)量提升行動計劃》的要求，以及我國十八億畝基本農(nóng)田保護目標約束條件，以確保耕地面積只增不減為前提設(shè)定模擬情景：假設(shè)耕地面積以2020 年現(xiàn)狀為基準，在生態(tài)功能區(qū)以外的區(qū)域進一步限制非糧化與非農(nóng)化，禁止耕地轉(zhuǎn)出，保持林地和草地轉(zhuǎn)移至耕地的自然概率，嚴格限制建設(shè)用地侵占農(nóng)田，確保耕地保護優(yōu)先；同時，耕地在生態(tài)功能區(qū)內(nèi)的占補平衡得到嚴格執(zhí)行。

（3）碳匯優(yōu)先情景則是以區(qū)域碳儲量最大化為目標，綜合參考《長江上游生態(tài)環(huán)境保護與修復(fù)規(guī)劃（2020—2035年）》《 長江上游農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展行動方案（2020 — 2025 年）》等規(guī)劃，在充分考慮糧食安全和生態(tài)功能區(qū)保護前提下，保持林地、草地等高碳匯地類的自然轉(zhuǎn)入，科學(xué)優(yōu)化低碳匯地類的轉(zhuǎn)出，以實現(xiàn)區(qū)域以碳儲量最大化為目標的空間格局優(yōu)化。該情景假設(shè)在生態(tài)功能區(qū)內(nèi)林地、草地等高碳匯地類的面積只增不減，禁止建設(shè)用地、未利用地等低碳匯用地的新增量，建設(shè)用地與未利用地向林地和草地轉(zhuǎn)移概率不做限制，以確保此類區(qū)域內(nèi)生態(tài)功能不受損害，且碳匯功能最大化；在生態(tài)功能區(qū)以外的區(qū)域禁止所有可能導(dǎo)致低碳匯的地類轉(zhuǎn)入，同時，保障耕地保護紅線和生態(tài)保護紅線的剛性約束，確保糧食安全不受影響，將建設(shè)用地與未利用地向高碳匯地類林地和草地的轉(zhuǎn)移概率不做限制。各情景土地利用轉(zhuǎn)換規(guī)則具體設(shè)置如表2 所示。

3 研究結(jié)果

3.1 1990— 2020年長江上游LUCC時空演變特征

1990 — 2020 年間長江上游地區(qū)建設(shè)用地、未利用地及草地發(fā)生明顯擴張，而耕地、林地、水域則發(fā)生了不同程度的減少（圖2）。具體而言，耕地呈先減后增變化趨勢，總面積于2010 年達到最低值21 518 041 hm2，整體研究時段內(nèi)累計減少46 961 hm2；林地呈先減后增再減的趨勢，總面積于2000 年達到最低值33 471 548 hm2， 2010年返回峰值34 405 221 hm2，2 0 1 5 — 2 0 2 0 年間又大幅減少，3 0 年間累計減少146 530 hm2；水域呈先減后增再減的波動狀態(tài)，總面積于1995 年達最低，1995 — 2015 年間持續(xù)增加，于2015 年達到峰值1 595 128 hm2，后5 年持續(xù)減少，30 年間累計減少17 hm2。

30 年間各地類空間分布演化情況如圖3 所示。1990—2000年長江上游區(qū)域建設(shè)用地擴張較為明顯，主要集中在川渝地區(qū)城鎮(zhèn)化及工業(yè)化快速發(fā)展的城市，耕地面積減少明顯；2000—2010年，退耕還林及天然林保護等生態(tài)工程項目啟動實施，林草地面積開始大幅增加，新增林地主要聚集在西藏自治區(qū)，新增草地則主要分布在青海省玉樹自治區(qū)北部，空間上與未利用地轉(zhuǎn)出斑塊高度一致，建設(shè)用地除川渝城市群外在云南省、貴州省也有明顯增多；2010—2020年間，隨著長江上流生態(tài)大保護及保障糧食安全等政策實施，研究區(qū)內(nèi)耕地數(shù)量明顯上升，建設(shè)用地顯著減少，青海玉樹的草地發(fā)生退化，對應(yīng)未利用地斑塊增加。

1990—2020年，長江上游區(qū)域耕地、林地和草地發(fā)生轉(zhuǎn)換較多，轉(zhuǎn)出面積分別為103 787 hm2、99 205 hm2、214 931 hm2（圖4）。耕地轉(zhuǎn)出主要流向林地和草地，分別轉(zhuǎn)出了57.5% 和39.0%，耕地轉(zhuǎn)入57.1% 來自建設(shè)用地，反映出近年在城市化進程中耕地占補平衡以及居民地集約節(jié)約利用效果顯著；林地轉(zhuǎn)出主要流向草地與耕地，分別轉(zhuǎn)出37.4% 和61.5%，其他地類轉(zhuǎn)換為林地的面積共計245 456 hm2，其中71.5% 來自草地；草地的最大流入和流出對象均為林地。

3.2 1990 — 2020 年長江上游區(qū)域碳儲量時空演變特征

1990 — 2020 年，長江上游區(qū)域碳儲量呈先大幅降低后波動上升的趨勢，但至2020 年整體碳儲能力仍未恢復(fù)至1990 年的水平，區(qū)域總碳儲量較1990 年降低了0.03 Gt。空間分布上，長江上游碳儲量整體呈西高東低的分布格局（圖5）。高值區(qū)主要集聚在中西部地區(qū)青海省北部的格爾木及治多縣、西藏的昌都段、四川段中西部（石渠—鹽源—汶川）等林草地較為密集的區(qū)域，呈抱團式分布；低值區(qū)主要集中在四川省東部、重慶等城市化進程顯著地區(qū)，云南南部大理—昆明邊界和湖北省東部區(qū)域也有零星分布。

為進一步探究縣域尺度的碳儲量時空演變規(guī)律，本文提取出長江上游各縣區(qū)碳儲量變化情況。其中，碳儲量變化在［-0.002， 0.002］ Gt之間的縣區(qū)歸類為基本不變，具體空間分布如圖6 所示。1990 — 2000 年，長江上游92% 的縣區(qū)固碳能力有不同程度的降低。2000 — 2010 年，隨著各類生態(tài)工程的實施，有51% 近205 個縣區(qū)的碳儲量能力開始提升。其中，中西部縣區(qū)以西藏自治區(qū)芒康縣— 四川省西北部甘孜藏族自治州理塘縣— 青海果洛藏族自治州班瑪縣為核心呈集聚式分布（圖6A1）；東部以甘肅迭部縣— 四川梓潼縣— 重慶開州區(qū)— 貴州省普定縣為主呈樣帶式分布，疊加圖5 發(fā)現(xiàn)，這些區(qū)域在空間上與新增林地的斑塊分布吻合；在此期間約33% 的縣區(qū)碳儲量發(fā)生降低。2010 — 2020 年間，四川中部阿壩縣— 云南德欽縣— 安寧市— 重慶合川區(qū)一帶（圖6A2）和青海省治多縣— 玉樹市等共計23% 的縣區(qū)碳儲量有提升，然而，此前10 年以A1 范圍內(nèi)為代表的縣區(qū)又表現(xiàn)出固碳量反降的趨勢，主要表現(xiàn)為林草地退化。

綜上，30 年間研究區(qū)內(nèi)各縣區(qū)碳匯能力變化表現(xiàn)出明顯的空間分異特征。自2000 年西部大保護各類生態(tài)修復(fù)工程實施后，區(qū)域碳匯能力提升顯著，但部分縣區(qū)出現(xiàn)碳儲量先增后減的狀況，較為典型區(qū)域有四川省中西部縣區(qū)（圖6A1）。此區(qū)域在2000—2010年林地擴張明顯， 2010 — 2020 年大多林地轉(zhuǎn)換成草地，部分草地退化為未利用地，導(dǎo)致該區(qū)域碳匯能力明顯下降。此外，也有部分縣區(qū)碳儲量出現(xiàn)先減后增態(tài)勢，代表性區(qū)域如圖6A2。該縣區(qū)2010 — 2020 年建設(shè)用地顯著減少，耕地面積增多，碳儲量提升明顯。

3.3 長江上游碳儲量對土地利用變化的響應(yīng)機制

長江上游各地類碳儲量能力由大到小依次為：林地＞草地＞耕地＞未利用地＞水域＞建設(shè)用地（圖7）。其中林地和草地碳儲能力最強，平均每年分別提供約8.42 Gt 和6.97 Gt 的碳固存量，分別占總量的43% 和35%；耕地的年均碳固存量約為3.09 Gt，占區(qū)域總量的16%；水域、建設(shè)用地及未利用地的固碳能力較弱，年均總固碳量約為1.28 Gt，占總量的6%。林地碳儲量由1990 年的10.49 Gt 逐漸減少至2020 年的6.91 Gt，而草地則從9.38 Gt 減少至5.50 Gt。耕地碳儲量則在1990 年到2000 年間有所上升，從3.39 Gt 增至4.23 Gt，之后在2020 年降至2.35 Gt。

由于各地類固碳能力不同，在地類轉(zhuǎn)換過程中會造成區(qū)域碳儲量的上升/ 下降。如表3 顯示，區(qū)域碳儲量降低主要發(fā)生在林地和草地向其他地類的轉(zhuǎn)出，或者耕地轉(zhuǎn)換為水域、建設(shè)用地和未利用地后；區(qū)域碳儲量提升則發(fā)生在反向轉(zhuǎn)換后。研究表明：1990 — 2020 年，林地在轉(zhuǎn)換成其他地類后共計損失了35.678 Mt的碳儲量，其中轉(zhuǎn)換成草地及耕地后損失量最大，約占總損失量的71.43%；草地向林地以外的其他地類轉(zhuǎn)換造成4.049 Mt 的碳儲量損失；另外，其他地類向林地和草地轉(zhuǎn)換后共計增加了4.777 Mt 的碳儲量。

3.4 不同情境下長江上游碳儲存潛力預(yù)測

依據(jù)表2 土地利用轉(zhuǎn)移規(guī)則，本文對設(shè)置的自然發(fā)展情景、耕地保護情景和碳匯優(yōu)先三類發(fā)展情景展開分析。研究發(fā)現(xiàn)：2020 — 2035 年間長江上游區(qū)域內(nèi)水域、建設(shè)用地及未利用地變化率均不高，三種發(fā)展情境下的區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)與2020 年顯示出一定的相似性。自然發(fā)展情景下，2035 年長江上游區(qū)域內(nèi)耕地、草地與未利用地將持續(xù)減少，較2020 年分別下降391 817 hm2、132 975 hm2、1 006 405 hm2；而林地與建設(shè)用地則擴張明顯，分別增加了934 147 hm2與455 096 hm2。耕地保護優(yōu)先情景下，2035年耕地面積較2020年將增加1 051 565 hm2，且空間分布會趨向于集中連片，擴展明顯的區(qū)域主要集中在B1、B2及B3（圖8）；林地與草地分別減少24 653 hm2和39 152 hm2，建設(shè)用地擴張較自然發(fā)展情景下降低。碳匯優(yōu)先情景下，2035 年林地與草地面積將大幅增加，分別增加992 653 hm2 和102 939 hm2，主要集中在C1、C2 及C3 區(qū)域（圖8）；未利用地面積將減少1 629 478 hm2。2020 年與2035 年不同情景下各地類面積具體結(jié)果如表4 所示。

為進一步探尋不同發(fā)展情境下研究區(qū)碳匯時空演變規(guī)律，本文將各縣區(qū)碳儲量較2020 年相比變化情況加以提取，空間量化結(jié)果如圖8 所示。在耕地保護優(yōu)先情景下以四川省西北部為代表將有約39% 的縣區(qū)碳匯能力增強； 以四川省中部區(qū)域為代表將有約37% 的縣區(qū)固碳能力降低，其余地區(qū)碳匯情況基本不變，研究區(qū)碳儲量將整體增加0.06 Gt。碳匯優(yōu)先情境下，云南省、西藏自治區(qū)、甘肅省、重慶市以及四川省西部及北部地區(qū)約79% 的縣區(qū)碳匯能力將明顯增強，僅位于川渝城市群內(nèi)約9% 的縣區(qū)固碳能力將會降低，區(qū)域整體碳儲量將增加1.27 Gt。自然發(fā)展情景結(jié)果表明，若不受政策調(diào)控限制，按當前發(fā)展慣性持續(xù)，建設(shè)用地將隨著人類活動的加劇快速增長，侵占耕地問題突出，對糧食安全和生態(tài)保護造成巨大威脅。在耕地保護和碳匯優(yōu)先情景下，建設(shè)用地擴張將顯著降低，耕地遭急劇侵占的狀況將得到改善，這表明低碳發(fā)展戰(zhàn)略在抑制城市無序擴張方面會發(fā)揮重要作用。在碳匯優(yōu)先情境下，林草生態(tài)用地將顯著擴展且集聚程度增強，如圖8 中C1 區(qū)域，耕地與林地混雜度明顯降低，表明低碳發(fā)展戰(zhàn)略有助于緩解土地利用斑塊破碎化引發(fā)的生態(tài)風險。但在此情景下耕地面積會持續(xù)下降，且部分耕地會轉(zhuǎn)換為林草生態(tài)用地，對比圖8 中B1 與C1 區(qū)域，發(fā)現(xiàn)在不同政策干預(yù)下，同一地區(qū)耕地與林地占比差異顯著。這表明有別于長江中下游地區(qū)耕地保護與經(jīng)濟發(fā)展之間的沖突，生態(tài)用地與耕地的相互擠占是長江上游區(qū)域的主要用地矛盾。如何在筑牢生態(tài)安全屏障的同時保障國家糧食安全，也是長江上游地區(qū)亟待平衡的問題。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文基于1990 — 2020 年的土地利用變化數(shù)據(jù)，通過多角度、多模型、多情景模擬方法，深入探討了長江上游土地利用模式變化對碳匯的影響，評估了不同發(fā)展目標下的區(qū)域碳匯潛力。不僅揭示了長江上游生態(tài)保護政策對LUCC 及碳儲量的影響，還為未來低碳發(fā)展情景下的國土空間優(yōu)化提供了決策依據(jù)。

（1）1990 — 2020 年長江上游區(qū)域地類結(jié)構(gòu)較為穩(wěn)定，1990 — 2000 年建設(shè)用地在以川渝城市群為核心的區(qū)域發(fā)生明顯擴張，耕地、林地、水域也呈現(xiàn)不同程度的減少；2000 年后生態(tài)用地逐漸恢復(fù)；2010 年后區(qū)域內(nèi)耕地占補平衡以及居民地集約節(jié)約利用政策實施效果顯著。

（2）1990 — 2020 年，各類生態(tài)保護工程和保護政策初見成效，區(qū)域內(nèi)整體固碳能力明顯恢復(fù)。長江上游區(qū)域碳儲量整體呈先大幅降低后波動上升的趨勢，空間上呈西高東低的分布格局，但區(qū)域整體碳儲量較1990 年仍低0.03 Gt。研究發(fā)現(xiàn)，部分地區(qū)生態(tài)修復(fù)工程實施成效鞏固難，縣域尺度下各縣區(qū)碳儲量變化呈現(xiàn)顯著差異，以圖6 中A1 區(qū)域為代表的縣區(qū)碳儲量表現(xiàn)先增后減狀況，表明我國長江上游生態(tài)保護工程的成效評估動態(tài)監(jiān)管機制亟需完善。

（3）長江上游各地類碳匯能力從大到小依次為：林地＞草地＞耕地＞水域＞未利用地＞建設(shè)用地。其中林地和草地平均每年分別提供約8.42 Gt 和6.97 Gt 的碳儲量。區(qū)域碳儲量降低主要發(fā)生在林地和草地向其他地類轉(zhuǎn)出，如耕地轉(zhuǎn)換為水域、建設(shè)用地和未利用地后；區(qū)域碳儲量增加則發(fā)生在相反的地類轉(zhuǎn)換后。

（4）長江上游碳匯潛力巨大，國土空間優(yōu)化布局是引導(dǎo)區(qū)域自然增匯的重要途徑。在以不同發(fā)展目標為導(dǎo)向的情景模擬下，土地利用模式的碳匯效應(yīng)差異顯著，其中低碳發(fā)展戰(zhàn)略有助于抑制城市無序擴張，降低土地利用斑塊破碎化的生態(tài)風險，緩解生態(tài)用地與耕地相互擠占的矛盾沖突。相較于自然發(fā)展與耕地保護優(yōu)先情景，2020 — 2035 年研究區(qū)建設(shè)用地在增匯優(yōu)先情景下擴張程度最低，對生態(tài)用地的侵占也將得到有效控制；同時，林草生態(tài)用地將顯著擴展且與耕地的交混度顯著降低，區(qū)域碳儲量達到最大值，將比2020 年增加1.27 Gt。

4.2 建議

（1） 基于研究結(jié)論發(fā)現(xiàn)，至2020 年，長江上游地區(qū)局部生態(tài)系統(tǒng)脆弱性問題仍較為突出，林地增匯能力普遍不高，一定程度上會削弱長江源區(qū)水源涵養(yǎng)功能，造成嚴重水土流失問題；生態(tài)工程的實施成效鞏固困難，導(dǎo)致部分區(qū)域碳匯能力先升后降。目前，各類重大生態(tài)修復(fù)工程持續(xù)推進，有必要加快完善生態(tài)系統(tǒng)功能和服務(wù)的動態(tài)監(jiān)管機制，建立健全生態(tài)保護工程成效評估等常態(tài)化監(jiān)測治理方案，落實《方案》《 長江經(jīng)濟帶——長江流域國土空間規(guī)劃（2021 — 2035 年）》等制定的“自上而下”宏觀調(diào)控機制，同時注重以評估結(jié)果為導(dǎo)向的“自下而上”國土空間布局動態(tài)優(yōu)化策略調(diào)整。

（2）有別于長江中下游地區(qū)耕地保護與經(jīng)濟發(fā)展之間的沖突，生態(tài)用地與耕地間相互擠占是長江上游區(qū)域的主要矛盾沖突。如何在筑牢生態(tài)安全屏障的同時保障國家糧食安全，是亟待平衡的問題之一。因此，未來國土空間優(yōu)化布局應(yīng)在滿足區(qū)域發(fā)展，保障十八億畝耕地保護紅線與生態(tài)安全基礎(chǔ)上，約束低固碳能力地類的無序擴張，控制地類向高固碳能力地類的流動轉(zhuǎn)化。具體包括整合城市增長邊界以限制外圍地區(qū)建設(shè)用地擴張，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以促進區(qū)域多目標協(xié)同發(fā)展；對于中東部耕地集中的區(qū)域應(yīng)推進退化耕地修復(fù)工程以提升農(nóng)田集約利用水平，并嚴格落實基本農(nóng)田和生態(tài)保護紅線面積，緩解用地沖突；對于中西部高海拔區(qū)域應(yīng)加大保護力度，以自然恢復(fù)、輔助修復(fù)為主提升自然生態(tài)系統(tǒng)整體恢復(fù)力，在提高植被覆蓋度的基礎(chǔ)上加強綠色基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以有效提升區(qū)域碳匯能力。

（3） 長江上游覆蓋范圍較廣且海拔梯度顯著，導(dǎo)致各地的生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟發(fā)展存在較大差異，但區(qū)域整體碳匯潛力巨大。因此，未來應(yīng)更精細化生態(tài)系統(tǒng)評估尺度，根據(jù)各區(qū)域生態(tài)敏感性、資源環(huán)境承載能力以及碳匯潛力等實施差異化管控。在生態(tài)脆弱區(qū)，應(yīng)嚴格限制開發(fā)活動，優(yōu)先保護和恢復(fù)自然生態(tài)系統(tǒng)；在高碳匯潛力區(qū)，重點發(fā)展森林、草地等高碳匯地類，提升區(qū)域碳儲量；在經(jīng)濟發(fā)展區(qū)，優(yōu)先發(fā)展低碳產(chǎn)業(yè)，減少傳統(tǒng)高耗能產(chǎn)業(yè)的占比，劃定綠色產(chǎn)業(yè)園區(qū)，集中布局新能源、新材料等低碳產(chǎn)業(yè)。與此同時，推進綠色基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，如城市綠道、生態(tài)廊道等，以增加城市碳匯能力，緩解城市熱島效應(yīng)和生態(tài)用地破碎化。此外，還需加強跨區(qū)域合作，建立區(qū)域聯(lián)動的生態(tài)治理機制，形成共同保護、共治共享的局面，以最終實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)碳中和協(xié)同發(fā)展。