2000-2020 年華北干旱半干旱區碳儲量變化特征及影響因素

黃 艷，劉曉曼，袁靜芳，付 卓，喬 青

1.中國環境科學研究院，北京 100012

2.生態環境部衛星環境應用中心，北京 100094

3.生態環境部南京環境科學研究所，江蘇 南京 210042

4.北京市生態環境保護科學研究院，北京 100037

陸地生態系統可通過地表植物的光合作用降低大氣中的CO2濃度，將其固定在植物和土壤內以緩解全球變暖、調節全球氣候變化、促進碳循環[1-3].土地利用覆被是陸地生態系統最直觀的表現，不同土地利用類型的固碳能力存在顯著差異，其相互轉化過程通常伴隨著大量的碳交換，進而改變陸地生態系統的碳儲量[4-5].隨著近年來氣候變化問題的日益嚴峻，根據土地利用類型變化分析區域陸地生態系統碳儲量的空間格局演變及其碳匯影響因素已成為學術界研究熱點，對增加區域碳儲量、實現區域可持續發展具有重要意義[6].

目前，估算碳儲量的方法很多，但傳統的清單法、實地調查法和生物量法等[7-9]，工作量較大、周期長，且不能準確反映長時間序列與大尺度的碳儲量變化對自然和人類活動的響應關系.隨著信息技術發展，模型模擬法將遙感技術與模型相結合的方式得到廣泛應用[10]，其中InVEST(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs)因其操作簡便、所需數據簡易獲取、可以評估不同尺度的碳儲量變化并進行可視化表達，被廣泛應用于多個國家和地區的碳儲量估算[11-13].

碳儲量受到自然因素和人類活動的多重影響[14]，對于華北干旱半干旱區這種以干旱半干旱氣候為主的區域，溫度與降水等氣候條件的空間變化決定著水熱分布直接影響生態系統的碳儲量[15].土壤是陸生植物生長的基質，不同土壤特征下的土壤碳儲存、有機物分解速率和有機物保留能力有所區別，進而影響土壤中碳的固存[16].陸地生態系統碳匯來源于大氣中CO2的固定，植被覆蓋度高低影響植被光合作用的強度從而決定固碳能力[17].高程和坡度綜合影響植被類型垂直分布和環境因子變化，進而直接或間接影響生態系統碳儲量的分布[18-19].隨著社會經濟的發展，一方面人類活動對生態系統碳儲量造成碳泄漏活動[20]，另一方面生態工程等積極措施會提升碳匯速率[21].但目前對于碳儲量影響因素研究多側重于單一自然或人類活動因素分析[22-23]，未充分考慮碳儲量變化影響因素及各因素間的交互作用，有待深入研究.地理探測器是近年來定量分析因子影響力并揭示其驅動機理的新型統計學方法，相較于傳統的相關性分析，其計算過程擺脫了共線性影響，不僅能夠定量分析各因子所占權重，還能分析多因子之間的交互作用[24]，對探測碳儲量變化因素具有重大意義.

華北干旱半干旱區是全球溫帶干旱半干旱區生態系統的最典型代表，也是我國退耕還林(草)工程在北方實施的重點區域和重要的防風固沙生態功能區，生態環境脆弱，易受極端氣候干擾，長期以來面臨著嚴重的生態環境問題.自退耕還林(草)工程實施以來，經過20 多年發展取得顯著成效，該區域植被覆蓋率提升，土地利用覆被發生了顯著變化[25].但其碳儲量變化特征以及受自然、人為影響因素程度仍不明確，這將阻礙華北干旱半干旱區的進一步生態建設以及區域可持續發展.基于此，本研究通過修正碳密度數據以定量估算碳儲量并分析其時空變化特征，同時基于地理探測器揭示不同驅動因子對碳儲量的解釋力及交互作用，以期為華北干旱半干旱區碳平衡及土地利用管理決策提供參考，并豐富我國陸地生態系統碳儲量研究的成果.

1 數據與方法

1.1 研究區概況

華北干旱半干旱區來源于退耕還林(草)工程劃分的10 個子區之一[26]，是我國退耕還林(草)工程在北方實施的重點區域之一，包括內蒙古自治區南部、山西省北部、河北省大部分地區以及北京市、天津市部分地區.地貌類型多樣，地勢西高東低，依次分布有內蒙古高原、陰山山脈、燕山山脈、太行山山脈和華北平原，總面積達992.67×103km2(見圖1).研究區內溫帶大陸性氣候和溫帶季風氣候盛行，受氣候因素影響，溫暖干燥，年均氣溫為7 ℃，年均降水量不到300 mm，由東南向西北逐漸減少.東部以林地和耕地為主，西部大部分地區以草原和荒漠為主.

圖1 華北干旱半干旱區地理位置Fig.1 Geographic location of arid and semi-arid region of North China

1.2 數據來源和處理

土地利用數據來源于武漢大學楊杰團隊的1990-2020 年中國年度土地覆被數據集(CLCD)[27]，其空間分辨率為30 m，該數據集經過5 463 個樣本驗證，準確率達到79.31%.研究區內土地利用類型主要包括耕地、林地、灌木、草地、水域、未利用地以及建設用地，本研究選取2000 年、2005 年、2010 年、2015 年、2020 年的土地利用類型數據作為InVEST 模型輸入數據源.

根據與華北干旱半干旱區陸地生態系統碳匯密切相關的自然因素和人類活動因素，篩選出氣候條件、土壤特征、植被狀況、地理背景、社會經濟、生態工程等6 個方面共12 個影響因子，數據選取及來源見表1.在ArcGIS 10.7 中將以上數據統一坐標系為WGS_1984_Albers，并利用最鄰近法采樣規則統一空間分辨率為1 km.為適應地理探測器工作原理，將各驅動因素利用ArcGIS 的自然斷點法進行分類，剔除異常值和空值后，年均GDP 分為7 類，人口密度分為5 類，其余因素均分為9 類.

表1 華北干旱半干旱碳匯的影響因素以及來源Table 1 The influencing factors and sources of carbon sink in arid and semi-arid region of North China

2 研究方法

2.1 InVEST 模型

InVEST 模型是用于多種生態系統服務功能價值評估的綜合評價模型，包含生境質量評估、水源涵養、水土保持、碳儲存與固持等多個模塊，其中的碳儲存與固持模塊可用于陸地生態系統碳儲量的估算[28-29].InVEST 模型的碳儲存與固持模塊的主要基本碳庫包括地上生物碳、地下生物碳、土壤碳和死亡有機質碳[30].利用InVEST 模型中碳儲存與固持模塊對研究區總碳儲量進行估算，以柵格為單元.總碳密度計算公式如下：

式中：Ci-total為土地利用類型i的總碳密度，t/hm2；Ci-above為地上生物碳密度，t/hm2；Ci-below為地下生物碳密度，t/hm2；Ci-soil為土壤碳密度，t/hm2；Ci-dead為死亡有機質碳密度，t/hm2.

式中：Ctot為陸地生態系統總碳儲量，t；Ci為土地利用類型i的平均碳密度，t/hm2；Si為土地利用類型i的面積，hm2；n為土地利用類型的數量.

2.2 碳密度數據修正

研究區不同土地利用類型的碳密度數據主要來源于已有的相關研究，其中水域、建設用地和未利用地的地上部分碳密度來源于陳利軍等[31]對全國植被碳密度的研究結果；灌木碳密度數據來源于溫永斌等[32]對山西太岳山森林碳水關系的研究結果；林地、水域、建設用地和未利用地的地下部分碳密度來源于張杰等[33]對西部干旱區土壤有機碳密度的研究結果；死亡有機物碳密度主要來源于李敏[34]對北京地區生態系統服務功能的研究；其余數據來源于李克讓等[35-36]對于全國碳密度數據的研究結果(見表2).

表2 各土地利用類型的碳密度Table 2 Carbon intensity of each land-use type

根據文獻收集的碳密度數據與研究區實際碳密度可能存在一定程度的誤差，需要對碳密度進行修正以提高研究的準確性.國內外研究[37-39]表明，生物量碳密度、土壤有機碳密度均與年降水量呈顯著正相關，而與年均氣溫的相關性較弱.年降水量與生物量碳密度、土壤碳密度的關系采用Alam 等[38]研究中的關系模型來表征.年均氣溫與生物量碳密度的關系采用陳光水等[39-40]研究中的關系模型，而年均氣溫與土壤碳密度的關系相關文獻記載尚不明確，且研究表明氣溫與土壤碳密度的相關性明顯低于降水量與土壤碳密度的相關性[38]，故只考慮降水量對土壤碳密度的影響.碳密度的修正計算公式如下：

式中：CSP為考慮到年均降水量后的土壤碳密度，t/hm2；CBP、CBT分別為考慮年均降水量和年均氣溫得到的生物量碳密度，t/hm2；MAP 為年均降水量，mm；MAT 為年均氣溫，℃.

分別將華北干旱半干旱區和全國2000 年、2005 年、2010 年、2015 年、2020 年的平均氣溫和年降水量數據代入式(3)～(5)，得到研究區碳密度修正系數：

式中：KBP、KBT分別為考慮到年均降水量和年均氣溫的生物量碳密度修正系數；KBT為生物量碳密度氣溫因子修正系數；KB為生物量碳密度修正系數；KS為土壤碳密度修正系數；C′和C′′分別為華北干旱半干旱區和全國的碳密度數據，研究區碳密度數據由全國的碳密度數據經修正系數修正后得到，其中地上生物量碳密度和地下生物量碳密度使用生物量碳密度修正系數進行修正，土壤碳密度使用土壤碳密度修正系數進行修正.

2.3 地理探測器模型

利用地理探測器模型中單因素探測和交互探測定量解析各因子及因子間相互作用對2000-2020 年華北干旱半干旱區陸地生態系統碳匯的影響[24].

2.3.1 單因素探測

利用地理探測器中的因子探測來研究不同因素對碳匯演化空間分異的影響程度，探測自變量X在多大程度上解釋了因變量Y的空間分異，用q值度量，其計算公式如下：

式中：q的值域為[0,1]，表示某因素X解釋了(100×q)%的Y，q值越大，表示自變量X對Y的影響力越強，反之則越弱；L為自變量X的分類或分區；Nh和N分別為類h和全區的單元數；σh2和σ2分別為層h和全區的Y值的方差.

q值的一個簡單變換滿足非中心F分布：

式中：λ為非中心參數；為層h的平均值，可以查表或者使用地理探測器軟件來檢驗q值是否顯著.

2.3.2 交互作用探測

交互探測可以定量表征兩個自變量對因變量格局的作用關系.首先分別計算兩種因素Xn和Xm對Y的q值——q(Xn)和q(Xm)，同時計算它們交互時的q值——q(Xn∩Xm)，并對q(Xn)、q(Xm)與q(Xn∩Xm)進行比較.兩個因素之間的關系分類情況見表3.

表3 地理探測器中因素交互作用的類型Table 3 Types of factor interactions in geoprobes

3 結果與分析

3.1 土地利用變化特征

華北干旱半干旱區土地利用呈現明顯的空間分異特征，主要土地利用類型從東南到西北依次為耕地、林地、草地和未利用地(見圖2).研究區土地利用類型以草地、未利用地和耕地為主(見表4)，2020 年分別占研究區總面積的47.7%、26.7%和15.36%.受地形和自然條件影響，在華北干旱半干旱區太行山以西、燕山以北、河套平原以東之間集中分布著大片草地，往西草地沿弱水河岸少量分布；未利用地主要分布在內蒙古西部的阿拉善高原、巴丹巴林沙漠等地區；耕地集中分布于華北平原和河套平原人口較為密集的區域.其次是林地和建設用地，面積分別占6.77%和3.02%；灌木和水域面積較少，二者面積之和不足1%.

表4 2000-2020 年主要年份間華北干旱半干旱區各土地利用類型面積及其占比與變化速率Table 4 Proportion and change rates of various land areas in the arid and semi-arid region of North China between major years during 2000-2020

圖2 華北干旱半干旱區2000 年、2005 年、2010 年、2015 年、2020 年土地利用類型Fig.2 Land use types in arid and semi-arid region of North China in 2000,2005,2010,2015 and 2020

2000-2020 年華北干旱半干旱區土地利用類型面積發生了較大變化(見表4 和表5)，主要體現在耕地、未利用地和水域面積的減少以及林地、灌木、草地和建設用地面積的增加.約有102.38×103km2的土地面積發生了轉化，占華北干旱半干旱區總面積的10.31%，以耕地、林地、草地、未利用地和建設用地相互轉化為主.耕地面積呈減少趨勢，21 年間共計減少1.92×103km2，其中2000-2010 年耕地面積驟減1.42×103km2，主要轉向草地和建設用地，分別占耕地轉出量的73.15%和21.22%；21 年間林地面積增加了0.94×103km2，每5 年面積增加量較為相近，主要由耕地和草地轉入；草地面積呈波動上升趨勢，共計增加0.59×103km2，主要由未利用地和耕地轉入，表明華北干旱半干旱區植被覆蓋度增加，綠化逐漸好轉；未利用地面積平穩下降，共計減少0.71×103km2，主要轉為草地，轉出的草地占未利用地轉出量的93.10%；建設用地面積增幅最大，達60.59%，共計增加1.14×103km2，每5 年面積增加量較為相近，主要由耕地和草地轉入，表明華北干旱半干旱區內城市建設主要以破壞部分耕地、草地為代價，開發利用未利用荒地較少.總的來說，華北干旱半干旱區耕地、林地、草地、未利用地和建設用地之間相互轉化頻繁，且林地和草地轉出的面積小于其他土地利用類型轉為草地和林地的面積，因此整體上華北干旱半干旱區植被覆蓋面積逐漸增加.

表5 2000-2020 年華北干旱半干旱區各土地利用類型轉移矩陣Table 5 Transfer matrix of land use types in arid and semi-arid region of North China,2000-2020 103 km2

3.2 碳儲量時空變化特征

2000 年、2005 年、2010 年、2015 年和2020 年華北干旱半干旱區的生態系統碳儲量總量分別為7 542.46 Tg、7 570.94 Tg、7 733.11 Tg、7 909.20 Tg和8 210.84 Tg，平均變化速率為33.501 Tg/a(見圖3)，21 年間研究區陸地生態系統總碳儲量共增加了668.38 Tg，呈現逐年遞增趨勢.從碳儲量的空間分布來看，華北干旱半干旱區碳儲量整體呈現“由西向東逐漸增加”的空間分布特征(見圖4).碳儲量高值區主要集中在山地林區，主要沿太行山脈和燕山山脈呈帶狀分布，該地區主要土地利用類型為林地，森林覆蓋率較高，固碳能力相對較強；碳儲量的中值區主要分布在研究區的中部和東北部草原地區，呈片狀分布，土地利用類型以草地為主；碳儲量的低值區主要分布在研究區西部的阿拉善高原、中央戈壁和巴丹吉林沙漠地區，以沙地、戈壁、鹽堿地、荒漠等未利用地為主.

圖3 華北干旱半干旱區各年份碳儲量及變化趨勢Fig.3 Carbon stocks and changing trends by year in arid and semi-arid region of North China

圖4 華北干旱半干旱區2000 年、2005 年、2010 年、2015 年、2020 年生態系統碳儲量空間分布與變化Fig.4 Spatial distribution and changes of ecosystem carbon stocks in arid and semi-arid region of North China in 2000,2005,2010,2015 and 2020

為了更清楚地反映華北干旱半干旱區碳儲量的空間變化，將研究區2000-2020 年碳儲量變化分為減少、基本不變和增加三類(見圖4)，將碳儲量變化值大于5%的區域定義為碳儲量增加區域，小于-5%的區域定義為碳儲量減少區域，增加和減少的絕對值在5%以內的區域定義為碳儲量基本不變區域.2000-2020 年間大部分區域(917.10×103km2)的碳儲量基本不變(見表6)，占到研究區面積的92.39%；碳儲量增加區域面積為51.28×103km2，占研究區面積的5.17%，主要分布于河流沿岸的綠洲地區及山地林區，這些區域自身自然條件較好，隨著退耕還林(草)工程等一系列生態工程的實施，碳儲量增大；碳儲量減少區域面積為24.29×103km2，占研究區面積的2.45%，主要位于烏蘭布和沙漠的未利用地和草地交界處以及河北省居民用地，土地利用變化較其他區域更為劇烈，易受到氣候變化或經濟社會發展的影響.

表6 2000-2020 年華北干旱半干旱區碳儲量空間變化情況Table 6 Spatial changes in carbon stocks in the arid and semi-arid region of North China,2000-2020

3.3 單因素探測結果

為了探究不同因素對2000-2020 年華北干旱半干旱區陸地生態系統碳匯的影響，以12 項指標數據為自變量，利用地理探測器模型分析，得到華北干旱半干旱區陸地生態系統碳匯主要影響因素及其解釋力q值(見表7).結果顯示，各因素對碳匯的影響程度不同，具有明顯的差異性，解釋力q值表現為植被覆蓋度?年均降水量?累計造林強度?土壤黏粒含量?年均氣溫?土壤沙粒含量?土壤粉粒含量?高程?年均GDP?坡度?夜間燈光指數?人口密度.植被覆蓋度對區域碳匯的影響程度明顯高于其他因素，解釋力達到86%(q=0.866 6)；其次是年均降水量，解釋力達到72%(q=0.719 0)；再次是累計造林強度，解釋力達到49%(q=0.493 6)，這3 種因素是影響華北干旱半干旱區碳匯的主導驅動因子.另一類以土壤黏粒含量、年均氣溫、土壤沙粒含量、土壤粉粒含量和高程為代表，解釋力中等，基本介于25%～40%之間，為重要驅動因素.總體來看，影響華北干旱半干旱區碳匯的主要因素為植被覆蓋、年均降水量和累計造林強度，對碳匯的影響解釋力整體而言高于社會經濟因素，社會經濟因素各項因素如年均GDP、夜間燈光指數和人口密度的影響力普遍較低，均在20%以下.

表7 華北干旱半干旱區影響碳匯的單因素解釋力統計結果Table 7 Detection results of driving factors for spatial differentiation of carbon sink in arid and semi-arid region of North China

3.4 不同因素交互探測結果

在對單因素進行識別后，又對因素間的交互作用進行了探討，用以識別不同影響因素之間共同作用是否增加或減弱對碳匯的解釋力，結果(見表8)表明，華北干旱半干旱區交互作用任意兩個因素間交互作用的解釋力均大于單因素作用解釋力，表現為雙因子增強和非線性增強兩種關系，表明各因子對碳匯影響的過程都不是孤立的，而是彼此相互聯系并相互協同作用的.碳匯受年均降水量(X2)與植被覆蓋度(X6)的交互影響最強，影響力為0.928 7.植被覆蓋度(X6)、年均降水量(X2)、累計造林強度(X12)與其他因素的交互作用影響力均較高且表現為雙因素增強，其中植被覆蓋度與各因素的交互作用均在0.91 以上，進一步驗證了植被覆蓋度、年均降水和累計造林強度是造成華北干旱半干旱區陸地生態系統碳匯空間分異的主要因素，而其中植被覆蓋度是主導因素.

表8 華北干旱半干旱區影響碳匯的雙因素交互探測結果Table 8 Interaction detection results of driving factors for spatial differentiation of carbon sink in arid and semi-arid region of North China

4 討論

4.1 華北干旱半干旱區碳儲量變化分析

本研究表明，2000-2020 年華北干旱半干旱區碳儲量呈現逐年增加的趨勢，這與部分學者結論相似：童榮鑫等[41]對2000-2020 我國各省份土壤碳儲量核算的結果表明，碳儲量在中國北部和西部等面積較大的省份增加明顯；韓敏等[42]對我國西北干旱區2000-2020 年及未來2100 年碳儲量進行估算及模擬預測，顯示碳儲量呈增加趨勢.在模型設定中，碳儲量的變化主要是由于區域內不同土地利用類型的相互轉化而導致，通過圖4 和圖5 的比較可知，華北干旱半干旱區碳儲量增加區域與林草地的轉入區域存在一定程度重疊，碳儲量的增加與林地、草地面積擴張有重要因果關系.研究區內1999 年以來國家實施退耕還林還草(1999 年)、草原沙化防護(2001 年)、退牧還草(2003 年)等草原生態建設工程以及人口增加和經濟發展而導致的開墾荒地在一定程度上增加了植被覆蓋率，大面積低碳密度的未利用地向高碳密度的草地、林地等地轉移，由此使得生態系統碳儲量增加.姚楠等[43-46]的研究結果也發現，大規模的生態工程實施對碳儲量的提高具有積極意義.總體來說，該區域碳儲量提升的幅度并不明顯，這主要是因為華北干旱半干旱區處于北方生態脆弱區，本身的水熱條件有限，易受氣候的影響，生態系統的固碳潛力相較于其他水熱條件較為優越的濕潤地區較小[47]，故研究區碳儲量提升并不明顯.

圖5 2000-2020 年華北干旱半干旱區林草地轉入空間分布Fig.5 Spatial distribution of forest-grassland transfer in arid and semi-arid region of North China,2000-2020

4.2 華北干旱半干旱區碳匯影響因素分析

各因素對北方干旱半干旱區碳匯均有不同程度的影響，其中植被覆蓋度的影響力居于首位(見表7).生態系統碳匯主要來自于綠色植物的光合作用，植被覆蓋度的提高有助于植被有機碳的儲存[48].同時土壤有機碳的積累也取決于植被物種多樣性的多寡以及地上腐殖質的豐富度等有機碳來源相關因素[49].在本研究結果中，氣候是影響碳匯的重要因素(見表7)，其中降水對碳匯的影響更為顯著，這與李妙宇等[50-51]的研究結論一致，氣候條件通過影響植被類型分布及其生產能力進而影響生態系統有機碳的輸入水平，并通過調節土壤的水熱條件影響微生物的活性來改變土壤中有機碳的分解與轉化速率[52].土壤特征對研究區碳匯的影響力也較大(見表7)，干旱半干旱區土壤有機碳含量隨土壤黏粒、沙粒、粉粒含量的增加而增加[53]，土壤中黏粒、沙粒、粉粒含量較高時，土壤顆粒具有較大的表面積，更易與有機質結合形成土壤團聚體，減緩土壤有機質在微生物作用下的分解[54].本研究中大部分地區位于地廣人稀的內蒙古地區，故大部分人為因素對其影響力較小[16]，但人為因素中的累計造林面積因素影響力較高，位居第三，表明北方干旱半干旱區碳匯生態建設以及政策措施可顯著提高碳儲量[55].

4.3 不確定性分析

利用InVEST 模型來進行生態系統碳儲量的評估，僅利用土地利用現狀數據和各土地利用類型碳密度就可將碳儲量的空間分布及時空變化清晰直觀地表現出來，但過程中也存在一定的局限性：①獲取的土地利用數據囿于空間分辨率的限制，碳儲量的估算結果會因為分類精度的不同而存在差異.②碳密度數據主要采用年均降水量和年均氣溫對其進行修正，忽視了一些對固碳非常重要的指標，如光合速率和土壤微生物活動等.③碳模塊未考慮到同一土地利用類型的空間異質性，本研究區華北干旱半干旱區涵蓋范圍較廣，既包含西北干旱半干旱區，也包含東部半濕潤區，氣候條件和植被類型差異較大，但本研究未對研究區碳密度收集與修正處理工作進行分區，使得碳儲量空間格局分布存在一定誤差，導致結果的不確定性.在今后的研究中，應通過地面監測對碳密度值進行驗證，進而提高碳儲量精度，并且在碳儲量的估算過程要考慮到其他自然和人為因素的影響.雖然InVEST 模型有一定的不確定性，但其估算結果能清晰反映華北干旱半干旱區2000-2020 年的碳儲量時空變化和對退耕還林(草)的響應情況，碳儲量作為生態系統服務功能的一個重要指標，能夠反映研究區的生態系統狀況，可為經濟與生態協調發展提供參考.

5 結論

a) 2000-2020 年華北干旱半干旱區土地利用變化以耕地、林地、草地、未利用地和建設用地相互轉化為主.林地和草地轉入面積較轉出面積大，其面積占比之和由52.94%增至54.47%，建設用地面積動態變化度最大，其占比達60.59%.

b) 華北干旱半干旱區2000 年、2005 年、2010 年、2015年、2020 年總碳儲量分別為7 542.46 Tg、7 570.94 Tg、7 733.11 Tg、7 909.20 Tg 和8 210.84 Tg，平均變化速率為33.501 Tg/a，21 年間累計增加了668.38 Tg.從碳儲量的空間分布來看，華北干旱半干旱區碳儲量整體呈現“由西向東逐漸增加”的空間分布特征.

c) 華北干旱半干旱區碳儲量穩定區域的面積占92.39%；碳儲量增加區域面積占5.17%，主要分布于河流沿岸的綠洲地區及山地林區，與林地、草地轉入區域存在一定重疊；碳儲量減少區域面積占2.45%，主要位于烏蘭布和沙漠中草地-未利用地交界處以及河北省居民用地.

d) 植被覆蓋度是影響2000-2020 年華北干旱半干旱區陸地生態系統碳匯的首要因素，其次為年均降水量和累計造林面積因素.不同因子交互作用后會增強單因子對碳匯空間分異的解釋力，表明區域內碳匯受到多種因素共同影響.