黃土高原陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的時(shí)間演進(jìn)與空間分異特征

呂文寶,徐占軍,郭琦,王俊俊,李哲

(山西農(nóng)業(yè)大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院,山西晉中 030801)

陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量是地球上最主要的碳儲(chǔ)量之一,在全球碳循環(huán)中起到十分重要的作用[1]。土地利用/覆被變化(land use/cover change,LUCC)所帶來(lái)的碳源和碳匯作為碳預(yù)算的重要組成部分,是決定陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的關(guān)鍵性因素,還是研究陸地生態(tài)系統(tǒng)狀況及其與大氣之間碳平衡問(wèn)題的關(guān)鍵[1-2]。據(jù)估算,1850—1990年,以森林生態(tài)系統(tǒng)為主的土地利用變化導(dǎo)致124 Pg(C)排放到大氣中,占人類(lèi)活動(dòng)所引起碳排放量的33%,約占同期能源消費(fèi)導(dǎo)致的碳排放量的50%[3]。我國(guó)是世界上生態(tài)脆弱區(qū)面積最大、脆弱生態(tài)類(lèi)型最多的國(guó)家之一。水土流失、植被破壞,加之風(fēng)沙、干旱等自然災(zāi)害,時(shí)刻危害著生態(tài)系統(tǒng)的生物多樣性以及水、碳和養(yǎng)分的循環(huán)、能量平衡。作為反映生態(tài)系統(tǒng)健康狀況的關(guān)鍵性指標(biāo)——陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量,一旦其出現(xiàn)明顯的變化,將會(huì)影響整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的初級(jí)生產(chǎn)力以及全球的碳排放和氣候變化,甚至帶來(lái)不可估量的全球生態(tài)危機(jī)。科學(xué)評(píng)估土地利用變化導(dǎo)致陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的時(shí)空變化,探討碳儲(chǔ)量空間分布差異及影響因素,對(duì)于制定區(qū)域碳增匯、減排政策,保障生態(tài)安全具有重要意義。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)土地利用變化對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的影響已展開(kāi)了多方面的研究。Houghton等[4]對(duì)美國(guó)碳預(yù)算的土地利用變化部分進(jìn)行了估算,并對(duì)目前已有的土地利用變化引起的碳排放研究進(jìn)行了比較討論,總結(jié)了碳儲(chǔ)量變化的主要計(jì)算方法,包括簿記模型、基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)、過(guò)程模型等。Guo等[5]對(duì)已發(fā)表的LUCC導(dǎo)致土壤碳儲(chǔ)量變化的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了meta分析,發(fā)現(xiàn)一般土地利用發(fā)生變化導(dǎo)致土壤碳儲(chǔ)量減少的區(qū)域,相反的土地變化過(guò)程則會(huì)提高土壤碳儲(chǔ)量。國(guó)內(nèi)曲福田等[6]定性討論了不同土地類(lèi)型相互轉(zhuǎn)化及其內(nèi)部漸變所引起的碳效應(yīng),農(nóng)地向非農(nóng)地轉(zhuǎn)換會(huì)造成碳儲(chǔ)量流失,而耕地轉(zhuǎn)換為林地、草地會(huì)增加土壤、植被中的有機(jī)碳儲(chǔ)量。以往研究所提出的方法理論為當(dāng)前對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的研究提供了借鑒,但也存在著一定的局限。例如,以往研究大多集中定量評(píng)估土壤[7]、植被[8]或者是農(nóng)用地[9]生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的變化。就研究的時(shí)間和空間尺度而言,以往研究往往從城市或城市群[10]、省[11]、國(guó)家[12]尺度進(jìn)行研究,時(shí)間跨度大多在20～30 a,較少地從長(zhǎng)時(shí)間序列上對(duì)地理上的某一整體區(qū)域進(jìn)行分析。并且以往碳儲(chǔ)量估算中的碳密度數(shù)據(jù)大多未進(jìn)行修正且較少考慮到土地利用類(lèi)型發(fā)生變化后土壤碳儲(chǔ)量需20 a左右的時(shí)間才能重新恢復(fù)平衡這一問(wèn)題[13]。

多年來(lái),我國(guó)通過(guò)開(kāi)展包括退耕還林還草、“三北”防護(hù)林等在內(nèi)的一系列治理工程來(lái)改善黃土高原地區(qū)的生態(tài)環(huán)境,恢復(fù)和維護(hù)生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定。因黃土高原地區(qū)在我國(guó)生態(tài)建設(shè)工作中的重要地位,本文選取其作為研究區(qū)域,基于ArcGIS平臺(tái),采用高分辨率、長(zhǎng)時(shí)間序列的土地利用遙感數(shù)據(jù)、修正后的碳密度等數(shù)據(jù),通過(guò)碳儲(chǔ)量估算模型和熱點(diǎn)分析等工具,以全面開(kāi)展退耕還林還草工作2002年作為時(shí)間節(jié)點(diǎn),探討1985—2019年黃土高原地區(qū)內(nèi)的土地利用及陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的時(shí)空變化和熱點(diǎn)、冷點(diǎn)分布,并應(yīng)用地理探測(cè)器探究年NDVI、人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度、年降水量等自然和人為因素對(duì)碳儲(chǔ)量空間分布的影響。以期為黃土高原地區(qū)編制治理規(guī)劃、加強(qiáng)生態(tài)建設(shè)及應(yīng)對(duì)“雙碳”挑戰(zhàn)提供重要支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

黃土高原位于我國(guó)中部偏北(33°—41°N,100°—114°E),東起太行山,西至烏鞘嶺,南連秦嶺,北抵長(zhǎng)城,橫跨中國(guó)青、甘、寧、蒙、陜、晉、豫7個(gè)省區(qū),全區(qū)總面積約64萬(wàn)km2,是世界上面積最大的黃土區(qū),同時(shí)也是我國(guó)生態(tài)環(huán)境最為脆弱的地區(qū)之一(圖1)。地勢(shì)呈現(xiàn)從西北向東南遞減的趨勢(shì),主要地貌類(lèi)型為山地、丘陵和高原等,其中西部為黃土高原溝壑區(qū)和農(nóng)灌區(qū),中部為黃土丘陵溝壑區(qū),北部為土石山區(qū)、農(nóng)灌區(qū)以及沙地和沙漠區(qū),東部為河谷平原區(qū)和土石山區(qū)。降水具有季節(jié)性特征,總體上呈自東南向西北遞減的趨勢(shì)。耕地和草地是黃土高原區(qū)的主要土地利用類(lèi)型,其次為林地、其他土地,建設(shè)用地和水域。

圖1 黃土高原治理分區(qū)及土地利用類(lèi)型Fig.1 Governance zoning and land use types of Loess Plateau

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

1.2.1 土地利用數(shù)據(jù) 1985 年、2002 年、2019 年3期黃土高原土地利用數(shù)據(jù)采用Yang 等[14]制作的1985—2021年中國(guó)土地利用/覆被分類(lèi)數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集基于Landsat系列衛(wèi)星的遙感影像制作而成,分辨率為30 m,時(shí)間序列覆蓋1985—2021年,整體準(zhǔn)確性較好,精度滿足本研究需要。時(shí)間選取依據(jù):一是土壤碳儲(chǔ)量受土地利用變化擾動(dòng)后要達(dá)到新的平衡狀態(tài)需20 a左右的時(shí)間[13],二是2002年是我國(guó)退耕還林還草工程全面啟動(dòng)年,有利于對(duì)比工程啟動(dòng)前后研究區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量變化。基于ArcGIS 平臺(tái)提取黃土高原區(qū)3期土地利用數(shù)據(jù),并按照第三次全國(guó)國(guó)土調(diào)查土地分類(lèi)系統(tǒng)進(jìn)行重分類(lèi)(表1)。

表1 土地利用分類(lèi)系統(tǒng)Table 1 Land use classification system

1.2.2 碳密度數(shù)據(jù) 黃土高原區(qū)內(nèi)各類(lèi)生態(tài)系統(tǒng)的碳密度數(shù)據(jù)主要參考中國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳密度數(shù)據(jù)集,來(lái)源于國(guó)家生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http:∥www.cnern.org.cn/)。數(shù)據(jù)集中不包含的碳密度數(shù)據(jù),參考其他研究成果,耕地植被碳密度參考李克讓等[15]對(duì)中國(guó)農(nóng)田植被碳密度的研究成果,建設(shè)用地的植被、土壤碳密度以及其他土地的植被碳密度數(shù)據(jù)參考揣小偉等[11]的研究,水域的土壤和植被密度默認(rèn)為0[8]。采用Alam[16]和陳光水[17]等的碳密度修正公式依據(jù)降水量和氣溫進(jìn)行修正,得到符合研究區(qū)的碳密度數(shù)據(jù)。研究區(qū)實(shí)測(cè)點(diǎn)選取步驟:將數(shù)據(jù)集中的中國(guó)植被碳密度實(shí)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入Arc Map平臺(tái),通過(guò)黃土高原矢量范圍篩選出研究區(qū)內(nèi)的碳密度實(shí)測(cè)點(diǎn),計(jì)算各類(lèi)生態(tài)系統(tǒng)碳密度的均值并進(jìn)行修正作為最終碳密度(圖2)。

圖2 黃土高原碳密度實(shí)測(cè)樣點(diǎn)分布Fig.2 Distribution map of measured samples of carbon density on the Loess Plateau

式中:KBP,KBT分別為植被碳密度的年均降水、年均氣溫修正因子;KSP為土壤碳密度的年均降水修正因子。MAP1,MAT1,MAP2,MAT2分別為黃土高原區(qū)的年均降水(mm)、年均氣溫(℃)和對(duì)應(yīng)參考文獻(xiàn)研究區(qū)的年均降水量(mm)、年均氣溫(℃)。將計(jì)算得到的修正因子分別與其參考碳密度相乘,得到各地類(lèi)的最終碳密度(表2)。

表2 不同土地利用類(lèi)型的碳密度數(shù)據(jù)Table 2 Carbon density data for different land use types t/hm2

1.2.3 其他數(shù)據(jù) 陸地表層人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度采用徐勇等[18]的計(jì)算模型,將研究區(qū)劃分為若干個(gè)5 km×5 km 的網(wǎng)格,分別計(jì)算各格網(wǎng)內(nèi)的人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度。實(shí)際蒸發(fā)量來(lái)源于哈佛大學(xué)開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)(https:∥dataverse.harvard.edu/);年均氣溫、年降水量、夜間燈光強(qiáng)度來(lái)源于國(guó)家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心(https:∥data.tpdc.ac.cn/);高程、坡度、年度歸一化植被指數(shù)(normalized difference vegetation index,NDVI)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(https:∥www.resdc.cn)。

式中:HAILS為陸地表層人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度;SCLE為建設(shè)用地當(dāng)量面積;S為區(qū)域總面積;n為地類(lèi)數(shù)量;SLi為第i土地利用類(lèi)型的面積;CIi為第i類(lèi)土地利用類(lèi)型的建設(shè)用地折算系數(shù)。

1.3 研究方法

1.3.1 碳儲(chǔ)量估算

(1)陸地生態(tài)系統(tǒng)總碳儲(chǔ)量的變化。LUCC 導(dǎo)致的碳儲(chǔ)量變化主要有兩個(gè)來(lái)源:植被碳儲(chǔ)量和土壤碳儲(chǔ)量變化[13]。因此,土地利用變化引起的生態(tài)系統(tǒng)總碳儲(chǔ)量變化的估算公式如下:

式中:ΔC為陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量變化;ΔCVEG為植被碳儲(chǔ)量變化;ΔSOC 為L(zhǎng)UCC 引起表土的土壤碳儲(chǔ)量變化。

(2)植被碳儲(chǔ)量和土壤碳儲(chǔ)量的變化。根據(jù)不同年份黃土高原區(qū)土地利用類(lèi)型變化以及各土地利用類(lèi)型的植被碳密度和土壤碳密度數(shù)據(jù)來(lái)分別計(jì)算植被和土壤碳儲(chǔ)量的變化。LUCC 導(dǎo)致植被和土壤碳儲(chǔ)量變化的計(jì)算公式如下:

式中:VDAFTERi為土地利用類(lèi)型變化后的植被碳密度數(shù)據(jù);VDBEFOREi為土地利用類(lèi)型變化前的植被碳密度數(shù)據(jù);SOCDAFTERi為土地利用類(lèi)型變化后的土壤碳密度數(shù)據(jù);SOCDBEFOREi為土地利用類(lèi)型變化前的土壤碳密度數(shù)據(jù);ΔS為土地利用類(lèi)型發(fā)生變化的面積;i為由一種土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)化為另一種。

1.3.2 冷熱點(diǎn)分析 冷熱點(diǎn)分析作為一種空間分析方法,能夠有效地檢驗(yàn)全局聚集性,目前廣泛應(yīng)用于社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境研究中,通過(guò)ArcGIS平臺(tái)Getis-OrdG*i工具來(lái)識(shí)別熱點(diǎn)和冷點(diǎn),即統(tǒng)計(jì)上顯著的高值空間聚集和低值空間聚集[19]。將黃土高原區(qū)劃分成若干10 km×10 km的網(wǎng)格,統(tǒng)計(jì)各網(wǎng)格內(nèi)的碳儲(chǔ)量變化并進(jìn)行冷熱點(diǎn)分析,得到p值和Z得分,比較碳儲(chǔ)量變化的空間集聚和相關(guān)性。若Z得分為負(fù)值且顯著,屬于碳儲(chǔ)量減少聚集區(qū),相反,若Z得分為正且顯著,則屬于碳儲(chǔ)量增加聚集區(qū)。

1.3.3 地理探測(cè)器 地理探測(cè)器是一種探究空間異質(zhì)性、量化其驅(qū)動(dòng)因素的空間統(tǒng)計(jì)方法,其基本原理是將總樣本劃分為若干個(gè)子樣本,通過(guò)方差判斷空間異質(zhì)性和變量關(guān)系[20]。軟件來(lái)源于(http:∥www.geodetector.cn/)。因子探測(cè)器探究人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度、年均NDVI、高程、坡度等因素對(duì)研究碳儲(chǔ)量空間分異的解釋力度,用q值衡量。交互探測(cè)器則用于探究不同因子之間的交互作用,即因子與因子之間組合后對(duì)因變量的解釋力是增強(qiáng)、削弱還是相互獨(dú)立。

2 結(jié)果與分析

2.1 黃土高原土地利用變化的時(shí)空特征分析

1985—2019年,黃土高原地區(qū)土地利用類(lèi)型發(fā)生了較為劇烈的變化,土地利用類(lèi)型發(fā)生改變的土地面積共1 369.50萬(wàn)hm2,占黃土高原總面積的21.09%,主要以耕地、林地、草地和建設(shè)用地的面積變化為主(表3)。其中耕地面積減少277.14萬(wàn)hm2,主要流向了林地、草地及建設(shè)用地,林地面積增加167.97萬(wàn)hm2,建設(shè)用地?cái)U(kuò)張明顯,增加128.47萬(wàn)hm2,草地面積增加119.35萬(wàn)hm2,其他土地減少143.75萬(wàn)hm2,水域面積增加5.10萬(wàn)hm2,濕地面積增加0.003萬(wàn)hm2。

表3 1985-2019年黃土高原土地利用結(jié)構(gòu)及動(dòng)態(tài)度Table 3 Land use structure and dynamics of Loess Plateau from 1985 to 2019

1985—2002年土地利用類(lèi)型發(fā)生變化的面積共922.80萬(wàn)hm2,占土地總面積的14.21%(圖3)。期間耕地面積減少114.92萬(wàn)hm2,主要流向草地,建設(shè)用地面積增加48.13萬(wàn)hm2,耕地是其主要轉(zhuǎn)化來(lái)源,草地面積增加76.78萬(wàn)hm2,林地面積增加47.45萬(wàn)hm2,其他土地減少56.17萬(wàn)hm2。這一階段我國(guó)城市化發(fā)展水平穩(wěn)步提高,對(duì)建設(shè)用地的需求也在不斷增長(zhǎng),但以耕地、林地為主的農(nóng)用地總體面積變化不大。2002—2019年的土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)變方向與第一階段相同,但變化更加劇烈,土地利用類(lèi)型發(fā)生變化的土地面積共1 068.20萬(wàn)hm2,占土地總面積的16.45%;期間耕地面積減少162.22萬(wàn)hm2,也是主要流向草地,建設(shè)用地面積增加80.34萬(wàn)hm2,草地面積增加42.57萬(wàn)hm2,林地面積增加120.52萬(wàn)hm2,主要是由草地轉(zhuǎn)化而來(lái),其他土地減少87.58萬(wàn)hm2。

圖3 1985-2002年和2002-2019年土地利用變化弦圖Fig.3 Graph of land use changes from 1985 to 2002 and 2002 to 2019

對(duì)空間分布進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),1985—2002 年和2002—2019年兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)的土地利用變化在空間和類(lèi)型上具有相似性(圖4)。變化最為集中的地區(qū)有陜西的西安市、榆林市和延安市,寧夏的銀川市、石嘴山市和固原市,甘肅的定西市、天水市和平?jīng)鍪?內(nèi)蒙古的鄂爾多斯市、烏海市,山西的太原市、臨汾市和大同市。從分布特點(diǎn)上來(lái)看,這些區(qū)域大多屬于重點(diǎn)生態(tài)治理區(qū)域,基本以耕地、林地和草地之間的轉(zhuǎn)換為主。此外,各省份處于平原地區(qū)的城市中心區(qū)域,尤其是省會(huì)城市,如太原市、西安市、蘭州市等,存在一定數(shù)量且空間分布集中的地類(lèi)變換,主要為耕地、草地等農(nóng)用地轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地。

圖4 1985-2002年和2002-2019年內(nèi)黃土高原地區(qū)土地利用變化的空間分布Fig.4 Spatial distribution of land use changes in the Loess Plateau from 1985 to 2002 and from 2002 to 2019

2.2 黃土高原陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的時(shí)空變化特征分析

2.2.1 時(shí)間序列變化 黃土高原內(nèi)較為劇烈的土地利用變化導(dǎo)致陸地生態(tài)系統(tǒng)的植被碳儲(chǔ)量和土壤碳儲(chǔ)量都發(fā)生了不同程度的變化。1985—2019年內(nèi)土壤碳儲(chǔ)量增加1 569.06 萬(wàn)t,植被碳儲(chǔ)量則增加3 656.45萬(wàn)t,生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量共增加5 225.51萬(wàn)t,年均增加154.00萬(wàn)t(表4)。草地轉(zhuǎn)為林地、耕地轉(zhuǎn)為林地和耕地轉(zhuǎn)為草地是研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量增加的主要原因。從不同土地類(lèi)型的生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量來(lái)看,草地、耕地和林地構(gòu)成了黃土高原陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的主體,其次是其他土地、建設(shè)用地和濕地。研究期間,耕地和其他土地面積的減少導(dǎo)致其碳儲(chǔ)量分別減少18 052.60萬(wàn)t,7 695.30萬(wàn)t,而林地、草地和建設(shè)用地面積的增加則導(dǎo)致各自碳儲(chǔ)量分別增加16 232.31萬(wàn)t,8 115.73萬(wàn)t,6 625.33萬(wàn)t,濕地由于面積較小,碳儲(chǔ)量變化并不明顯(圖5)。

表4 1985-2019年黃土高原陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量變化Table 4 Changes in carbon storage of terrestrial ecosystems on the Loess Plateau from 1985 to 2019 104 t

表5 1985-2002年黃土高原碳儲(chǔ)量轉(zhuǎn)移矩陣Table 5 1985-2002 Loess Plateau carbon storage transfer matrix 104 t

圖5 1985-2019年黃土高原區(qū)內(nèi)各類(lèi)生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的變化Fig.5 Changes in carbon storage of various ecosystems in the Loess Plateau from 1985 to 2019

從不同的研究階段來(lái)看,1985—2002年,研究區(qū)植被碳儲(chǔ)量增加981.38萬(wàn)t,土壤碳儲(chǔ)量增加814.07萬(wàn)t,生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量共增加1 795.45萬(wàn)t,草地轉(zhuǎn)為林地、其他土地轉(zhuǎn)為草地和耕地轉(zhuǎn)為草地是碳儲(chǔ)量增加的主要原因(表4—5)。2002—2019年,植被碳儲(chǔ)量增加2 675.07萬(wàn)t,土壤碳儲(chǔ)量增加754.99萬(wàn)t,生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量共增加3 430.06萬(wàn)t,草地轉(zhuǎn)為林地、其他土地轉(zhuǎn)為草地和耕地轉(zhuǎn)為林地是碳儲(chǔ)量增加的主要原因(表4、表6)。此外值得注意的是,因?yàn)榻ㄔO(shè)用地侵占的農(nóng)用地面積遠(yuǎn)小于林地草地面積的增加,所以建設(shè)用地面積增加導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的流失量并不明顯。

表6 2002-2019年黃土高原碳儲(chǔ)量轉(zhuǎn)移矩陣Table 6 2002-2019 Loess Plateau carbon storage transfer matrix 104 t

2.2.2 空間格局變化 在空間分布上,研究區(qū)兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)的土地利用變化和生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的變化保持著一致性(圖4、圖6—7)。從黃土高原的市級(jí)行政區(qū)劃和綜合治理分區(qū)來(lái)看,第一個(gè)時(shí)間段內(nèi),碳儲(chǔ)量流失主要集中在黃土高原溝壑區(qū)的中部,即甘肅的平?jīng)鍪小⒍ㄎ魇小⑻焖泻蛯幭牡墓淘小⒅行l(wèi)市等地;碳儲(chǔ)量增加則主要集中在黃土丘陵溝壑區(qū)和黃土高原溝壑區(qū)的交界、土石山區(qū)的東部,即陜西的延安市、榆林市、寶雞市,山西的晉城市、長(zhǎng)治市、晉中市等地。第二個(gè)時(shí)間段碳儲(chǔ)量流失主要集中于河谷平原區(qū)和農(nóng)灌區(qū),即山西的晉中市、臨汾市、運(yùn)城市和陜西的西安市、咸陽(yáng)市,寧夏的吳忠市、銀川市、石嘴山市,內(nèi)蒙古的呼和浩特市、包頭市、巴彥淖爾市等地;陜西的延安市、榆林市依舊呈現(xiàn)碳儲(chǔ)量增加狀態(tài),且增幅明顯,甘肅的平?jīng)鍪小⒍ㄎ魇小⑻焖泻蛯幭牡墓淘小⒅行l(wèi)市明顯地由碳源轉(zhuǎn)為碳匯,碳儲(chǔ)量呈增加狀態(tài),此外同樣位于黃土丘陵溝壑區(qū)的山西的忻州市、呂梁市也明顯表現(xiàn)出碳儲(chǔ)量增加狀態(tài)。

圖6 1985-2002年和2002-2019年內(nèi)LUCC導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量變化的空間分布Fig.6 Spatial distribution of changes in ecosystem carbon storage caused by LUCC in 1985-2002 and 2002-2019

以省作為單位進(jìn)行計(jì)算(圖8),1985—2019年,陜西碳儲(chǔ)量的增量最高,達(dá)1 670.60萬(wàn)t,其次是山西和內(nèi)蒙古,分別增加1 603.15萬(wàn)t,1 060.66萬(wàn)t,僅河南省碳儲(chǔ)量呈流失狀態(tài),減少143.56萬(wàn)t。林地的碳密度最高,其次是草地和耕地,大量耕地向林草用地以及草地向林地轉(zhuǎn)化是碳儲(chǔ)量增加的主要原因。而河南的洛陽(yáng)市、三門(mén)峽市等地在2002年以前同時(shí)存在著大面積的耕地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地和林地轉(zhuǎn)為耕地的現(xiàn)象,使得碳儲(chǔ)量明顯減少,但隨著還林還草等政策的逐步推行加強(qiáng),以林地為主的生態(tài)用地得到補(bǔ)充,河南碳儲(chǔ)量略微增加。

2.2.3 冷熱點(diǎn)分析 對(duì)黃土高原陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量變化的空間分布進(jìn)行冷熱點(diǎn)分析發(fā)現(xiàn)(圖9),1985—2002年熱點(diǎn)區(qū)域主要集中在陜西的榆林市、延安市、銅川市和寶雞市,山西的太原市、晉中市、忻州市、陽(yáng)泉市、長(zhǎng)治市、晉城市,寧夏的銀川市和中衛(wèi)市,內(nèi)蒙古的鄂爾多斯市等地;冷點(diǎn)區(qū)域主要集中在河南的鄭州市、洛陽(yáng)市和三門(mén)峽市,山西的臨汾市和運(yùn)城市,甘肅的天水市和固原市等地。2002—2019年生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量變化的熱點(diǎn)區(qū)域主要集中在陜西的延安市、榆林市、銅川市、寶雞市和咸陽(yáng)市,甘肅的天水市和平?jīng)鍪?內(nèi)蒙古的鄂爾多斯市,山西的忻州市、晉中市、晉城市和臨汾市等地;冷點(diǎn)區(qū)域主要集中在陜西的西安市、渭南市和咸陽(yáng)市,河南的洛陽(yáng)市和鄭州市,山西的晉中市、呂梁市和運(yùn)城市,內(nèi)蒙古的呼和浩特市、包頭市和烏海市,寧夏的銀川市、石嘴山市和吳忠市。總的來(lái)看,碳儲(chǔ)量變化由冷到熱和由熱到冷的區(qū)域主要集中在黃土高原的中部與西北部地區(qū),即寧夏的銀川市、石嘴山市、吳忠市和內(nèi)蒙古的鄂爾多斯市、烏海市,甘肅的天水市、平?jīng)鍪械鹊亍?/p>

圖9 1985-2019年黃土高原陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量變化熱點(diǎn)和冷點(diǎn)空間分布Fig.9 Spatial distribution of hot spots and cold spots for changes in carbon storage of terrestrial ecosystems on the Loess Plateau from 1985 to 2019

2.3 黃土高原陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量空間分異的驅(qū)動(dòng)因素

地理探測(cè)器結(jié)果顯示,黃土高原生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的空間分布受自然因素、人為因素的綜合影響。選取的8個(gè)因子對(duì)于碳儲(chǔ)量的空間分異均有顯著影響(p＜0.05),但不同的因子之間解釋力相差較大(表7)。1985—2019年,年度NDVI的3年q值最高,其次是實(shí)際蒸發(fā)量、人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度、年降水量和坡度,q值多在0.2～0.5區(qū)間,是研究區(qū)碳儲(chǔ)量的空間分異的主要驅(qū)動(dòng)因子,此外年NDVI、實(shí)際蒸發(fā)量、年降水量隨時(shí)間變化解釋力略微下降。高程、年均氣溫和夜間燈光強(qiáng)度的q值均小于0.1,是影響研究區(qū)碳儲(chǔ)量空間分異的次要因子。

表7 黃土高原碳儲(chǔ)量空間分異影響因子探測(cè)q 值統(tǒng)計(jì)Table 7 Statistics of the detection q value of the influence factor of spatial differentiation of carbon storage on the Loess Plateau

交互探測(cè)器結(jié)果顯示,1985—2019 年驅(qū)動(dòng)因子對(duì)碳儲(chǔ)量的影響展現(xiàn)協(xié)同增強(qiáng)的作用效果,并分為雙因子和非線性?xún)煞N形式的增強(qiáng)(表8,僅按影響力大小列出部分)。自然因素和人為因素組合后的交互作用明顯強(qiáng)于單類(lèi)型因子組合,如人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度作為社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的直接體現(xiàn),分別與年NDVI、年降水量和實(shí)際蒸發(fā)量組合,解釋力均超過(guò)了0.6,位于歷年前三,而年NDVI、高程、坡度等自然因子內(nèi)部組合的解釋力明顯變?nèi)酢?/p>

表8 主要交互因子及其變化Table 8 The main interaction factors and associated changes

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

3.1.1 土地利用與碳儲(chǔ)量的時(shí)空變化 近40 a的研究期間內(nèi),黃土高原內(nèi)耕地、林地、草地以及建設(shè)用地等地類(lèi)發(fā)生了較為劇烈的變化,轉(zhuǎn)變類(lèi)型以耕地轉(zhuǎn)為草地、林地和建設(shè)用地,草地轉(zhuǎn)為耕地、林地為主,這與目前大部分研究的結(jié)果保持一致[21]。其背后的主要原因有:隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,研究區(qū)內(nèi)的人口不斷增長(zhǎng),城市化快速提升,在此背景下,導(dǎo)致大量以耕地為主的農(nóng)用地轉(zhuǎn)化為非農(nóng)建設(shè)用地,以滿足不斷增長(zhǎng)的城市擴(kuò)張需求[22];以及從20世紀(jì)80 年代開(kāi)始在該區(qū)域開(kāi)展的一系列以水土保持為主的生態(tài)建設(shè)工作,如防護(hù)林建設(shè)、退耕還林還草工程、封山還草工程等[23]。這些活動(dòng)也從空間上解釋了土地利用變化為何主要集中分布在城市周?chē)约爸匾鷳B(tài)治理區(qū)域。此外,以降水量為代表的自然因素也是影響研究區(qū)土地利用變化的重要因素,一般降水量和氣溫的增加有助于植被恢復(fù),但過(guò)高的氣溫會(huì)加劇土壤的干燥程度,抑制植被生長(zhǎng)[24]。

碳儲(chǔ)量方面,黃土高原內(nèi)的植被碳儲(chǔ)量與土壤碳儲(chǔ)量在兩個(gè)時(shí)間段均出現(xiàn)了不同程度的凈增加。主要得益于研究區(qū)開(kāi)展的退耕還林還草、防護(hù)林建設(shè)等重要生態(tài)保護(hù)工作,促使大量碳密度較低的坡耕地、裸土地和沙地等地類(lèi)經(jīng)過(guò)退耕或開(kāi)發(fā)治理轉(zhuǎn)換為高碳密度的林草用地[23],三十多年來(lái)黃土高原內(nèi)上升的氣溫和增加的降水量,也進(jìn)一步促進(jìn)了森林、草地植被的生長(zhǎng)恢復(fù)和覆蓋度的提高[25],這都使得研究區(qū)內(nèi)的植被和土壤碳儲(chǔ)量不斷增加。尤其是2002年后退耕還林還草工作的全面開(kāi)展、“西北”防護(hù)林四期、五期工程和太行山綠化工程的推進(jìn),耕地、林地和草地等地類(lèi)轉(zhuǎn)換更加劇烈,使得生態(tài)植被面積在2000年后的20 a里快速增長(zhǎng),因此第二階段內(nèi)植被碳儲(chǔ)量的累計(jì)速度和總量都明顯高于第一階段,形成明顯對(duì)比,這也一定程度上解釋了為何碳儲(chǔ)量增加在空間上主要集中于山西、陜西和甘肅等省份。碳密度較高的地類(lèi)轉(zhuǎn)為碳密度較低的地類(lèi)則會(huì)造成碳儲(chǔ)量流失,西安市、太原市和蘭州市等省會(huì)城市周邊較為集中但幅度較小的碳儲(chǔ)量流失,這是因?yàn)槌菂^(qū)擴(kuò)張導(dǎo)致其周?chē)霓r(nóng)用地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地,導(dǎo)致地上地下碳儲(chǔ)量的流失[6];鄂爾多斯市和巴彥淖爾市等地在空間上表現(xiàn)為較為分散的碳儲(chǔ)量流失和增加狀態(tài),原因是放牧、砍伐等人類(lèi)活動(dòng)和氣候因素造成的水土流失和荒漠化等土地退化問(wèn)題,使得大量的草地、林地轉(zhuǎn)化沙地、裸土地等其他土地,造成碳儲(chǔ)量流失,同時(shí)在經(jīng)過(guò)大范圍的植樹(shù)種草、輪封輪牧等生態(tài)綜合治理措施下,也存在耕地、其他土地轉(zhuǎn)化為草地和草地轉(zhuǎn)化為林地等地類(lèi)轉(zhuǎn)化活動(dòng),致使碳儲(chǔ)量增加[26]。提高區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量,一方面應(yīng)在保證糧食安全的前提下,進(jìn)一步穩(wěn)定和擴(kuò)大還林還草范圍,持續(xù)推進(jìn)國(guó)土綠化、防護(hù)林建設(shè)等生態(tài)工程,以此促進(jìn)環(huán)境條件較差的坡耕地、沙地等地類(lèi)轉(zhuǎn)為林草用地,提高林草質(zhì)量,利于碳儲(chǔ)量積累;另一方面也需要嚴(yán)格限制區(qū)域新增建設(shè)用地規(guī)模,強(qiáng)化用途管制,防止生態(tài)空間占用,造成碳儲(chǔ)量流失。

3.1.2 碳儲(chǔ)量空間分異的驅(qū)動(dòng)因素 地理探測(cè)器的結(jié)果表明,自然因素和人為因素都會(huì)對(duì)碳儲(chǔ)量空間分布格局產(chǎn)生重要影響,且二者組合會(huì)產(chǎn)生協(xié)同增強(qiáng)的效果。NDVI是影響碳儲(chǔ)量空間分異的主要影響因素,其次是人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度和年降水量。NDVI反映了植被覆蓋度,是量化植被生長(zhǎng)狀況的重要指標(biāo)和生態(tài)環(huán)境的基礎(chǔ),可以估測(cè)地上生物量的高低。人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度越高,則表示人類(lèi)自然改造活動(dòng)越強(qiáng),導(dǎo)致地表自然覆被受到破壞,土壤表層的水分、養(yǎng)分和空氣交流受到干擾,不利于土壤碳儲(chǔ)量和植被碳儲(chǔ)量的累計(jì)[6,18]。蒸發(fā)量與降水量是衡量、評(píng)估區(qū)域水量盈虧程度的重要指標(biāo),對(duì)于植被生產(chǎn)力、生物量的累計(jì)具有重要影響[27]。坡度代表地表傾斜程度,坡度越大尤其是大于25°的地區(qū),經(jīng)過(guò)退耕還林還草等活動(dòng)后,往往都變成了碳密度較高的林地、草地[23]。黃土高原內(nèi)不同的空間位置,其降水、人類(lèi)活動(dòng)、溫度、坡度等環(huán)境條件存在著較大的差異,因此根據(jù)其外部條件制定相應(yīng)的生態(tài)保護(hù)措施,對(duì)于區(qū)域碳匯能力提升具有重要幫助。如降水量少、蒸發(fā)量高且植被覆蓋度較低的沙地和沙漠區(qū)等地區(qū),可以實(shí)施以沙地生態(tài)修復(fù)、草原保護(hù)修復(fù)、水土流失治理等為主的植被恢復(fù)工程;對(duì)于降水量充足且植被覆蓋度較高的土石山區(qū)等地區(qū),優(yōu)先實(shí)行林草質(zhì)量提升、生物多樣性保護(hù)等提質(zhì)增效類(lèi)生態(tài)工程;對(duì)于水系流域發(fā)達(dá)、人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度較大的地區(qū),則主要開(kāi)展沿河耕地保護(hù)、流域治理、城市綠化等生態(tài)工程。

3.1.3 研究不足與展望 陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的內(nèi)部組成和反饋機(jī)制非常復(fù)雜,不同的估算方法和不確定性都會(huì)導(dǎo)致碳儲(chǔ)量的估算值有很大的差異[28]。這也是與已有部分研究結(jié)果存在差異的主要原因,如Feng等[29]研究發(fā)現(xiàn)黃土高原區(qū)生態(tài)系統(tǒng)從2000年開(kāi)始由碳源轉(zhuǎn)為碳匯,并在隨后的八年里固碳量增加了9 610萬(wàn)t,退耕還林還草是其增加的主要原因;彭文英等[30]則預(yù)測(cè)2000—2020年黃土高原在退耕還林實(shí)施后土壤碳儲(chǔ)量將增長(zhǎng)13 140萬(wàn)t左右。在數(shù)據(jù)與方法方面,本文采用的植被碳密度、土壤碳密度等數(shù)據(jù)較依賴(lài)于已有研究,存在樣點(diǎn)較少、時(shí)間序列較短等問(wèn)題。因此未來(lái)通過(guò)獲取適用性、代表性更好的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),可以進(jìn)一步提高研究精度,更好地服務(wù)研究區(qū)的生態(tài)建設(shè)。

3.2 結(jié)論

(1)1985—2019年,黃土高原耕地、林地、草地和建設(shè)用地的面積變化最為明顯,其中耕地減少277.14萬(wàn)hm2,主要流向了林地、草地及建設(shè)用地;林地、草地分別增加167.97萬(wàn)hm2,119.35萬(wàn)hm2,建設(shè)用地?cái)U(kuò)張明顯,增加128.47萬(wàn)hm2,其他土地減少143.75萬(wàn)hm2,主要流向了耕地、草地。

(2)1985—2019年,黃土高原生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量?jī)粼黾? 225.51萬(wàn)t,其中土壤碳儲(chǔ)量增加1 569.06萬(wàn)t,植被碳儲(chǔ)量則增加3 656.45萬(wàn)t;且以2002年作為時(shí)間節(jié)點(diǎn)分析發(fā)現(xiàn),隨著以退耕還林還草、防護(hù)林建設(shè)等為主的生態(tài)恢復(fù)工程的進(jìn)一步推進(jìn),第二個(gè)階段碳儲(chǔ)量的增幅高于第一階段,尤其是植被碳儲(chǔ)量。熱點(diǎn)分析的結(jié)果表明,兩個(gè)階段內(nèi)冷熱點(diǎn)的空間分布存在一定差異。1985—2002年熱點(diǎn)區(qū)域集中在陜西、山西、寧夏和內(nèi)蒙古的部分地市;冷點(diǎn)區(qū)域集中在河南、山西、甘肅的部分地市;2002—2019年熱點(diǎn)區(qū)域集中在陜西、甘肅、內(nèi)蒙古和山西的部分地市;冷點(diǎn)區(qū)域集中在陜西、河南、山西、內(nèi)蒙古和寧夏的部分地市。

(3)黃土高原陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量空間格局受自然和人類(lèi)活動(dòng)綜合影響,其中年度NDVI、實(shí)際蒸發(fā)量、人類(lèi)活動(dòng)強(qiáng)度、年降水量和坡度是主要影響因子,夜間燈光強(qiáng)度和高程是次要因子,此外,自然因素和人為因素組合后的交互作用明顯強(qiáng)于單類(lèi)型因子組合。研究結(jié)果可為黃土高原生態(tài)建設(shè)效益評(píng)估,以及未來(lái)生態(tài)工程布局、制定差異化的生態(tài)治理方案提供一定的參考,以此提高區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量,促進(jìn)生態(tài)環(huán)境好轉(zhuǎn)。