劉紀(jì)遠(yuǎn) 邵全琴 延曉冬 樊江文 戰(zhàn)金艷 鄧祥征 匡文慧 黃麟

①研究員，④副研究員，中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，北京 100101；②研究員，中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所，北京 100029；③教授，北京師范大學(xué)環(huán)境學(xué)院，北京 100875

*國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)(2010CB950900)資助

土地利用變化影響氣候變化的生物地球物理機(jī)制*

劉紀(jì)遠(yuǎn)①邵全琴①延曉冬②樊江文①戰(zhàn)金艷③鄧祥征①匡文慧④黃麟④

①研究員，④副研究員，中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所，北京 100101；②研究員，中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所，北京 100029；③教授，北京師范大學(xué)環(huán)境學(xué)院，北京 100875

*國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)(2010CB950900)資助

土地利用變化；生物物理效應(yīng)；輻射能量平衡；氣候變化；國(guó)別對(duì)比

重點(diǎn)介紹國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)全球變化研究專(zhuān)項(xiàng)“大尺度土地利用變化對(duì)全球氣候的影響” 項(xiàng)目執(zhí)行三年多以來(lái)，集中在土地利用與土地覆蓋變化(LUCC)對(duì)氣候變化影響的生物地球物理機(jī)制方面的研究成果，包括對(duì)不同區(qū)域大尺度LUCC過(guò)程規(guī)律的對(duì)比、LUCC對(duì)氣候影響的生物地球物理機(jī)制、多時(shí)空尺度LUCC氣候效應(yīng)的模式模擬、LUCC氣候效應(yīng)的未來(lái)情景分析，以及后續(xù)研究計(jì)劃。

人類(lèi)活動(dòng)對(duì)全球氣候變化的影響主要?dú)w結(jié)為溫室氣體、氣溶膠與土地利用活動(dòng)等[1]。當(dāng)前，遏制氣候變暖進(jìn)程是國(guó)際社會(huì)所面臨的嚴(yán)重挑戰(zhàn)，而政府間氣候變化談判和“減緩”的核心關(guān)注點(diǎn)是溫室氣體的減排和增匯，把氣候變化歸結(jié)到溫室氣體排放，沒(méi)有包括土地利用變化直接導(dǎo)致陸地生物物理過(guò)程改變從而對(duì)氣候產(chǎn)生的影響，其結(jié)果可能高估碳減排的作用而忽視了對(duì)人類(lèi)土地利用行為的科學(xué)調(diào)控[2-4]。

土地利用與土地覆蓋變化(LUCC)在不同時(shí)空尺度發(fā)生快速變化，在局地、區(qū)域與全球尺度劇烈地改變地表覆蓋狀態(tài)，對(duì)氣候系統(tǒng)具有重大影響[5]，是人類(lèi)活動(dòng)影響氣候的重要途徑之一[6]，從而成為全球氣候變化的重要驅(qū)動(dòng)因素之一[1,6-8]。LUCC對(duì)氣候變化的作用機(jī)制在生物地球物理過(guò)程和生物地球化學(xué)過(guò)程[9]上，主要表現(xiàn)在地表與大氣之間的輻射/能量界面過(guò)程和碳調(diào)節(jié)這兩個(gè)關(guān)鍵過(guò)程上。

一方面，LUCC通過(guò)向大氣排放或吸收溫室氣體進(jìn)而改變氣候系統(tǒng)中的碳循環(huán)來(lái)影響氣候系統(tǒng)[10-11]；另一方面，LUCC改變地表反照率和地表粗糙度，影響地表熱收支的平衡及水汽的垂向輸送，以及城市擴(kuò)展導(dǎo)致的熱島效應(yīng)增強(qiáng)等，使得近地層溫度、濕度、風(fēng)速、蒸散等發(fā)生變化[2]，通過(guò)一系列生物地球物理過(guò)程來(lái)影響氣候變化。

辨識(shí)大尺度LUCC改變下墊面、影響陸地表層水熱分配格局與能量平衡從而影響氣候變化的機(jī)理與效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)大尺度LUCC過(guò)程對(duì)氣候影響的定量參數(shù)化分析，是科學(xué)認(rèn)識(shí)人類(lèi)活動(dòng)對(duì)全球氣候變化的影響所必須解決的核心科學(xué)問(wèn)題之一。通過(guò)國(guó)際對(duì)比，揭示與評(píng)估局地、區(qū)域與全球尺度LUCC過(guò)程對(duì)氣候變化的影響，不僅可以為全球變化與地球系統(tǒng)模式研究提供理論基礎(chǔ)，而且對(duì)于科學(xué)調(diào)控人類(lèi)土地利用行為，緩減與適應(yīng)全球氣候變化具有重要意義。

中國(guó)于2010年在國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)框架內(nèi)啟動(dòng)了全球變化研究重大科學(xué)研究計(jì)劃，針對(duì)全球變化研究中的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題，開(kāi)展基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性、前瞻性研究，全面提升中國(guó)全球變化研究的競(jìng)爭(zhēng)力，為履行國(guó)際公約、國(guó)際談判和應(yīng)對(duì)氣候變化自主行動(dòng)提供科技支撐?！按蟪叨韧恋乩米兓瘜?duì)全球氣候的影響”成為該計(jì)劃首批啟動(dòng)的19個(gè)項(xiàng)目之一。該項(xiàng)目針對(duì)國(guó)家需求和國(guó)際研究前沿，以多尺度LUCC過(guò)程及其氣候效應(yīng)為研究主線，以服務(wù)于科技創(chuàng)新、人類(lèi)土地利用活動(dòng)調(diào)控和氣候外交談判戰(zhàn)略需求為總目標(biāo)。

項(xiàng)目執(zhí)行三年多以來(lái)，深入研究了中國(guó)與美國(guó)、巴西、印度、中亞、西伯利亞、蒙古等對(duì)比國(guó)家和區(qū)域LUCC時(shí)空過(guò)程基本規(guī)律的時(shí)空差異，闡明了大尺度LUCC通過(guò)影響地表生物物理過(guò)程并進(jìn)而影響氣候變化的機(jī)理，構(gòu)建了多尺度LUCC及其氣候效應(yīng)綜合模擬平臺(tái)，定量模擬了未來(lái)不同情景下不同時(shí)空尺度LUCC變化趨勢(shì)及其對(duì)氣候的影響。以下分別對(duì)相關(guān)的研究成果進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹。

1 大尺度土地利用變化的國(guó)家與區(qū)域時(shí)空特征對(duì)比

1.1 用遙感和地理信息方法生成中國(guó)和其他國(guó)家

(區(qū)域)的LUCC數(shù)據(jù)集

我們?cè)谝延兄袊?guó)土地利用和土地利用/覆蓋時(shí)空動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，采用分期的衛(wèi)星遙感圖像對(duì)土地利用變化進(jìn)行分類(lèi)判讀，提取土地利用動(dòng)態(tài)信息，產(chǎn)生了中國(guó)2010年LUCC數(shù)據(jù)集，進(jìn)而集成了中國(guó)20世紀(jì)70年代、20世紀(jì)80年代末、1995年、2000年、2005年、2010年等6期LUCC數(shù)據(jù)集。與此同時(shí)，我們開(kāi)展了對(duì)比國(guó)(區(qū)域)土地利用數(shù)據(jù)的生成工作，實(shí)現(xiàn)了對(duì)比國(guó)(區(qū)域) LUCC數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化制作，完成了美國(guó)20世紀(jì)50年代、20世紀(jì)70年代和2005年，以及巴西、印度、哈薩克斯坦、蒙古、西伯利亞等20世紀(jì)70年代和2005年的LUCC數(shù)據(jù)集。

項(xiàng)目還進(jìn)一步關(guān)注對(duì)全球過(guò)去300年LUCC信息的重建。He等[12]在大量分析歷史資料、近現(xiàn)代耕地統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和調(diào)查數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，利用耕地面積指數(shù)趨勢(shì)法訂正了清代、民國(guó)時(shí)期的耕地?cái)?shù)據(jù)，利用土地利用統(tǒng)計(jì)和調(diào)查等數(shù)據(jù)回溯了耕地?cái)?shù)據(jù)，結(jié)合HYDE(Historical Database of the Global Environment)和SAGE(Sustainability and the Global Environment)兩個(gè)全球土地利用歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，以及本項(xiàng)目的LUCC數(shù)據(jù)，重建了中國(guó)、美國(guó)、印度、巴西過(guò)去300年耕地、林地空間分布格局?jǐn)?shù)據(jù)集。

1.2 LUCC時(shí)空過(guò)程的國(guó)別對(duì)比

在分析中國(guó)近30年土地利用變化過(guò)程及驅(qū)動(dòng)因素的基礎(chǔ)上，劉紀(jì)遠(yuǎn)等[13]得出中國(guó)土地利用變化的基本特征：耕地南減北增，總量基本持衡，新增耕地的重心逐步由東北向西北移動(dòng)；城鎮(zhèn)用地?cái)U(kuò)展提速，東部為重心，向中西部蔓延；林地前減后增，荒漠前增后減，草地持續(xù)減少。同時(shí)，研究還發(fā)現(xiàn)中國(guó)的LUCC動(dòng)態(tài)已經(jīng)由2000年前的單向國(guó)土開(kāi)發(fā)為主向2000年后開(kāi)發(fā)與保護(hù)并重的方式轉(zhuǎn)換(圖1)。

項(xiàng)目在對(duì)比國(guó)(區(qū)域)近30～50年土地利用變化過(guò)程的分析中發(fā)現(xiàn)：巴西近30年土地覆被變化特征主要是耕地和建設(shè)用地面積增加、林地和草地面積減少；人口的劇增對(duì)森林資源的破壞等現(xiàn)象突出，開(kāi)礦、淘金、砍伐森林、農(nóng)牧業(yè)開(kāi)發(fā)、修路對(duì)土地、生態(tài)環(huán)境等造成巨大影響。美國(guó)20世紀(jì)50年代至70年代以東部城市擴(kuò)展、中西部草地轉(zhuǎn)為農(nóng)地，以及林地轉(zhuǎn)為草地為主；20世紀(jì)70年代至2005年城市擴(kuò)展持續(xù)，并且呈現(xiàn)出顯著的區(qū)域差異。

回溯到過(guò)去300年的土地開(kāi)發(fā)歷史，中國(guó)與美國(guó)、巴西、印度等過(guò)去300年土地開(kāi)發(fā)過(guò)程具有明顯的差異(圖2)。其中，美國(guó)在18世紀(jì)末至20世紀(jì)初的百余年間，隨著中西部開(kāi)發(fā)政策的實(shí)施，耕地面積出現(xiàn)大幅度增長(zhǎng)，至20世紀(jì)30年代，大規(guī)模土地開(kāi)發(fā)得以平抑，明顯向中西部擴(kuò)張。巴西自1887年以來(lái)，耕地面積開(kāi)始出現(xiàn)快速增長(zhǎng)，土地開(kāi)發(fā)大規(guī)模向東部和南部擴(kuò)張。中國(guó)和印度作為兩個(gè)文明古國(guó)，由于擁有悠久的農(nóng)業(yè)發(fā)展歷史，土地開(kāi)墾較早；近300年來(lái)，在中國(guó)人口壓力的驅(qū)動(dòng)下，耕地面積依然呈現(xiàn)出持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。

2 LUCC對(duì)氣候影響的生物地球物理機(jī)制

2.1 LUCC輻射(水熱)碳平衡觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)

圖1 1990—2010年中國(guó)耕地與城市的變化特征(左上圖：1990—2000年耕地變化；右上圖：2001—2010年耕地變化；左下圖：1990—2000年城市變化；右下圖：2001—2010年城市變化)

圖2 過(guò)去300年中國(guó)、印度、美國(guó)、巴西四國(guó)耕地變化特征的對(duì)比(左圖：由HYDE3.1數(shù)據(jù)集分析的結(jié)果；右圖：由SAGE2010數(shù)據(jù)集分析的結(jié)果)

人類(lèi)的LUCC活動(dòng)對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)的輻射能量交換過(guò)程的影響，是LUCC對(duì)氣候影響的主要生物地球物理機(jī)制。我們?cè)O(shè)計(jì)并建設(shè)了LUCC輻射和水熱通量觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)，用于草地過(guò)牧與恢復(fù)、開(kāi)墾與退耕、造林與毀林、城市擴(kuò)張等LUCC活動(dòng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)輻射、水熱交換影響的研究。該觀測(cè)網(wǎng)由 14個(gè)通量觀測(cè)站組成，包括本項(xiàng)目建設(shè)的7個(gè)移動(dòng)通量站(內(nèi)蒙古錫林浩特中度退化大針茅草地及開(kāi)墾農(nóng)田、內(nèi)蒙古四子王旗重度退化戈壁針茅草地、青海玉樹(shù)退化高寒草甸、江西泰和不同年限退耕還林2個(gè)、北京的德勝門(mén)—小湯山樣帶小區(qū)屋頂、奧林匹克公園草地)與7個(gè)長(zhǎng)期通量站(內(nèi)蒙古錫林浩特羊草、四子王旗圍封草地、青海海北高寒草甸、江西千煙洲人工林、山東禹城旱田、湖南桃園水田、新疆阜康荒漠)，取得了大量不同LUCC類(lèi)型輻射和水熱通量的觀測(cè)數(shù)據(jù)。

2.2 土地利用變化對(duì)輻射能量平衡的影響

我們采用遙感地表參數(shù)反演產(chǎn)品研究了土地利用變化對(duì)地表輻射平衡的影響。Zhai等[14]分析表明1990—2010年全國(guó)土地覆被變化通過(guò)改變地表反照率引起的平均輻射強(qiáng)迫為0.062 W/m2，表現(xiàn)為增溫效應(yīng)。京津唐城鎮(zhèn)與城郊農(nóng)業(yè)生態(tài)區(qū)以耕地轉(zhuǎn)建設(shè)用地為主，引起地表反照率降低了約0.005，產(chǎn)生了0.863 W/m2的輻射強(qiáng)迫，表現(xiàn)為增溫效應(yīng)。三江平原溫帶濕潤(rùn)農(nóng)業(yè)與濕地生態(tài)區(qū)以林草地轉(zhuǎn)耕地為主，引起地表反照率升高了約0.002，產(chǎn)生-0.184 W/m2的輻射強(qiáng)迫，表現(xiàn)為降溫效應(yīng)。

嚴(yán)建武等[15]利用陸面生物地球物理模型EASS(Ecosystem Atmosphere Simulation Scheme)，開(kāi)展了近30年LUCC對(duì)中國(guó)東部陸表水熱交換的定量模擬和評(píng)估，得出顯熱通量和潛熱通量在空間上的年際變化不明顯，季節(jié)變化也具有一致性的趨勢(shì)。土地覆蓋和氣候變化綜合影響方案模擬結(jié)果顯示熱通量的年際變化主要受氣候因子控制，而季節(jié)變化受土地覆蓋變化影響較大。

Cui等[16]分析了純林地、草地、道路、房屋等不同下墊面的輻射平衡各分量的特征，認(rèn)為不同下墊面對(duì)各輻射分量的影響不同，上行長(zhǎng)波輻射的值很大，占到全年進(jìn)入地表總輻射能量的84.3%，凈輻射的年均值在38.2～53.4 W/m2之間，其中草地最小、道路最大。城市擴(kuò)展過(guò)程中常見(jiàn)的林地轉(zhuǎn)道路、草地轉(zhuǎn)道路、草地轉(zhuǎn)房屋等土地利用變化類(lèi)型的凈輻射都呈現(xiàn)持續(xù)增加態(tài)勢(shì)。其中，最大增加值出現(xiàn)在5月份，增幅可達(dá)24.6 W/m2(草地轉(zhuǎn)道路)，說(shuō)明城市擴(kuò)張過(guò)程伴隨著輻射能量收入的連續(xù)增加。

劉悅等[17]定量反演了城市地表波文比數(shù)據(jù)，利用地表波文比數(shù)據(jù)與不透水表面比例數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系實(shí)現(xiàn)了城市人工不透水表面百分比數(shù)據(jù)的定量估算，有效地揭示了城市不透水下墊面對(duì)地表熱通量影響的機(jī)制以及空間定量關(guān)系，提出城市設(shè)計(jì)需要考慮不同景觀結(jié)構(gòu)配置對(duì)地表熱通量的影響從而調(diào)節(jié)城市熱島效應(yīng)。

2.3 土地利用變化對(duì)氣溫的影響

項(xiàng)目采用氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)分析了城市擴(kuò)張對(duì)站點(diǎn)氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)的影響。邵全琴等[18]的研究結(jié)果表明：中國(guó)20世紀(jì)70 年代以來(lái)秋冬季節(jié)的熱島強(qiáng)度高于春季和夏季，中國(guó)東部地區(qū)的氣溫高估略高于中部地區(qū)，東部地區(qū)和中部地區(qū)的氣溫高估均遠(yuǎn)高于西部地區(qū)；北方升溫高于南方升溫，林地升溫趨勢(shì)較低，而建設(shè)用地升溫較高；近40年來(lái)全國(guó)的增溫值約為1.58 K，其中因城市擴(kuò)展帶來(lái)的增溫貢獻(xiàn)約為0.01 K，在氣溫高估的核心區(qū)域的貢獻(xiàn)約為0.09 K。

龔天宇等[19]的研究結(jié)果表明：中國(guó)南方地區(qū)，林地對(duì)區(qū)域氣溫升溫具有抑制作用，耕地、建設(shè)用地具有增強(qiáng)作用。春、冬兩季，上述三種土地利用類(lèi)型對(duì)氣溫升溫都具有增強(qiáng)作用，其中建設(shè)用地最強(qiáng)，林地最??；夏季，這三種類(lèi)型對(duì)氣溫升溫都有抑制作用，其中林地最強(qiáng)，耕地最弱；秋季，林地對(duì)氣溫升溫有抑制作用，建設(shè)用地和耕地卻具有增強(qiáng)作用。

Shi等[20]對(duì)黃淮海平原區(qū)域1955—2007年間農(nóng)田灌溉和城市化對(duì)區(qū)域氣候的影響分析表明，黃淮海平原區(qū)域灌溉對(duì)年最熱的1、5、30天具有顯著的降溫作用(0.17～0.20 K/a)。與參考區(qū)相對(duì)比，灌溉在夏天對(duì)日最高溫降低0.12 K/a。與最高溫相反，灌溉對(duì)年最冷1天的平均日最低溫增高了0.43 K/a。對(duì)灌溉和城市化進(jìn)行綜合分析后發(fā)現(xiàn)，城市化對(duì)日極端最高溫的升溫作用只部分抵消了灌溉的降溫作用(圖3)。

3 多時(shí)空尺度LUCC氣候效應(yīng)的多模式模擬

為了采用區(qū)域氣候模式模擬多時(shí)空尺度LUCC氣候效應(yīng)，我們完善了自有知識(shí)產(chǎn)權(quán)的區(qū)域氣候模式RIEMS，形成了RIEMS3.0 版本。同時(shí)，采用多模式模擬貝葉斯集合方法，集中RIEMS、WRF和RegCM3 氣候模式開(kāi)展了多氣候模式集合模擬研究。

圖3 黃淮海區(qū)域1955—2007年農(nóng)田灌溉和城市化對(duì)區(qū)域多年最高溫度的影響分析(灌溉對(duì)年內(nèi)最高溫具有顯著的降溫作用，城市化則對(duì)年內(nèi)最高溫具有升溫作用)

3.1 中國(guó)LUCC氣候效應(yīng)的模式模擬

Wang等[21-22]研究表明，新的城市擴(kuò)張導(dǎo)致高溫?zé)崂说膹?qiáng)度增強(qiáng)范圍增大，區(qū)域平均增溫約0.60 K，在晚8點(diǎn)增加最大，約0.95 K，并且由于城市白天儲(chǔ)熱夜晚釋放，導(dǎo)致夜間升溫比白天更顯著。城市區(qū)域人為熱的作用不容忽視，總的人為熱作用對(duì)城市化溫度變化的貢獻(xiàn)為34%，早8點(diǎn)最大，約為75%。增加城市屋頂?shù)姆凑章适菧p緩城市熱島的有效方法。在夏季極端高溫過(guò)程中，白色屋頂可以降低城市溫度約0.51 K，抵消80%的過(guò)去20年由于城市擴(kuò)張引起的熱島效應(yīng)增溫。因此，白色屋頂是抵御城市高溫?zé)崂说挠行Х椒ǎ俏磥?lái)減緩全球升溫速率的一個(gè)手段。

Zhang等[23]、Dong等[24]應(yīng)用WRF、RegCM3和RIEMS對(duì)中國(guó)東北開(kāi)墾、華南林地?cái)U(kuò)張和華北退耕等典型區(qū)域土地利用變化的區(qū)域氣候效應(yīng)展開(kāi)了長(zhǎng)期積分模擬。主要結(jié)論是：①20世紀(jì)80年代以來(lái)東北開(kāi)墾對(duì)區(qū)域氣候影響的主要強(qiáng)信號(hào)是由于LUCC引起的地表反照率增加引起的地表氣溫下降；②進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，華北和西北的退耕還林/草對(duì)區(qū)域氣候影響的主要強(qiáng)信號(hào)是由于反照率下降引起的氣溫上升，以及由于對(duì)環(huán)流的影響導(dǎo)致的對(duì)其他區(qū)域溫度和降水的遙相關(guān)影響；③20世紀(jì)80年代以來(lái)華南森林?jǐn)U張對(duì)區(qū)域氣候影響的主要強(qiáng)信號(hào)是由于反照率下降導(dǎo)致的凈輻射增加和氣溫增加，以及由于潛熱增加而導(dǎo)致的降水增加，這與過(guò)去20年的“南澇”有一定的擬合度。

3.2 對(duì)比國(guó)/全球LUCC氣候效應(yīng)的多尺度數(shù)值模擬

項(xiàng)目模擬了印度農(nóng)田灌溉的氣候效應(yīng)。毛慧琴等[25]認(rèn)為農(nóng)田灌溉使得印度區(qū)域年平均氣溫降低1.4 K，年平均降水率增加0.35 mm/d。農(nóng)田灌溉對(duì)印度區(qū)域氣候的影響存在明顯的季節(jié)波動(dòng)，季風(fēng)前期及6月份該區(qū)域氣候?qū)ο聣|面變化的響應(yīng)最為敏感，7—9月各氣候要素變化較小。農(nóng)田灌溉使得印度區(qū)域地表凈輻射增加，且地表凈輻射在潛熱通量和感熱通量之間的分配發(fā)生了較大的改變，潛熱通量增加，感熱通量減少，對(duì)地表起冷卻作用；同時(shí)由于土壤濕度增加，蒸散作用增強(qiáng)，大氣中水汽含量增加，潛熱不穩(wěn)定能量增加，導(dǎo)致對(duì)流性降水增加。

通過(guò)對(duì)過(guò)去300年LUCC變化的生物地球物理學(xué)效應(yīng)模擬，Wang等[26-27]的模擬結(jié)果表明，過(guò)去300年土地利用變化造成：①全球平均溫度逐年下降，自1700年以后下降速度較快，而北半球海冰面積以震蕩的方式逐年增加；②全球大部分地區(qū)降溫，其降溫的幅度和區(qū)域變化隨季節(jié)而不同；③全球大部分地區(qū)反照率增加，北半球降水呈震蕩形式減少(圖4)。 這表明， 工業(yè)革命以來(lái)，溫室氣體排放導(dǎo)致全球變暖的同時(shí)，土地利用的變化起到相反的作用，在一定程度上減緩了溫室效應(yīng)對(duì)全球增溫的影響。

圖4 土地利用變化影響下不同季節(jié)地表反照率(上圖)以及降水量(下圖)隨緯度的變化

4 LUCC氣候效應(yīng)的未來(lái)情景分析

4.1 典型區(qū)/對(duì)比國(guó)/全球三個(gè)尺度未來(lái)LUCC情景模擬

項(xiàng)目基于LUCC動(dòng)力學(xué)模型分析了典型區(qū)未來(lái)的土地利用格局。Xu等[28]基于RCPs的情景，將相關(guān)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情景及數(shù)據(jù)基于中國(guó)實(shí)際及發(fā)展規(guī)劃資料做了訂正，利用LUCC動(dòng)力學(xué)模型模擬了基準(zhǔn)情景、環(huán)境可持續(xù)發(fā)展情景和經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)情景下典型區(qū)與中國(guó)未來(lái)土地利用格局及動(dòng)態(tài)。

岳天祥等[29]基于大尺度LUCC及氣候/生態(tài)效應(yīng)模擬平臺(tái)，集成最新的CMIP5的RCP26、RCP45、RCP60、RCP85四個(gè)情景的氣候情景數(shù)據(jù)，運(yùn)用經(jīng)緯度、海拔、坡度、坡向等地形輔助要素對(duì)自主創(chuàng)建的高精度曲面建模(HASM)方法進(jìn)行應(yīng)用拓展的基礎(chǔ)上，插值和模擬獲得T1: 2011—2040，T2: 2041—2070，T3: 2071—2100三個(gè)時(shí)段1公里格網(wǎng)的平均氣溫和平均降水的未來(lái)多情景數(shù)據(jù)，重點(diǎn)模擬了三個(gè)時(shí)段的全球HLZ潛在植被時(shí)空分布柵格數(shù)據(jù)，完成了全球HLZ生態(tài)系統(tǒng)分布格局的變化趨勢(shì)及未來(lái)情景的模擬分析，分析了各情景下典型地區(qū)未來(lái)LUCC的時(shí)空演變趨勢(shì)。

4.2 LUCC影響生物地球物理過(guò)程的情景模擬

項(xiàng)目組對(duì)未來(lái)中國(guó)典型區(qū)域和對(duì)比國(guó)家/區(qū)域LUCC影響生物地球物理過(guò)程的情景進(jìn)行了模擬分析。

關(guān)于東北區(qū)開(kāi)墾/退耕的氣候效應(yīng)情景，Shi等[30]模擬分析表明，該區(qū)2030—2040年耕地面積增長(zhǎng)率達(dá)21.62%，新增耕地主要來(lái)自森林、草地、未利用地，由此導(dǎo)致：冬季，該區(qū)大部分區(qū)域氣溫小幅上升，少數(shù)地區(qū)氣溫明顯下降；夏季，氣溫變化量由東南向西北遞增，整體上呈上升趨勢(shì)，最大增幅達(dá)到2 K；冬季，降水整體上呈下降趨勢(shì)，最大減少量達(dá)80 mm；夏季，大部分地區(qū)降水顯著增加。

關(guān)于西北區(qū)草地退化的氣候效應(yīng)情景，Li等[31]模擬分析表明，該區(qū)2010—2040年草地退化面積中48%轉(zhuǎn)化為耕地，10%轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地。由此導(dǎo)致：氣溫變化存在季節(jié)性差異，夏季氣溫年均增長(zhǎng)0.4～1.2 K，冬季氣溫年均下降約0.2 K。未來(lái)30年，降水呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，年均下降幅度為4～20 mm，且降水變化明顯的區(qū)域多出現(xiàn)在草地退化較嚴(yán)重的區(qū)域。

關(guān)于印度開(kāi)墾的氣候效應(yīng)情景，Qu等[32]模擬表明不同類(lèi)型土地轉(zhuǎn)化為灌溉農(nóng)田時(shí)對(duì)氣溫影響不同，且具有明顯的季節(jié)性差異。非季風(fēng)季節(jié)，降水較少，不同LUCC類(lèi)型對(duì)蒸散發(fā)影響較大，導(dǎo)致氣溫可能升高，也可能降低；季風(fēng)季節(jié)，降水較多，不同LUCC類(lèi)型對(duì)蒸散發(fā)影響較小，所有LUCC類(lèi)型都導(dǎo)致氣溫升高。

關(guān)于蒙古國(guó)草地退化的氣候效應(yīng)情景，Zhang等[33]模擬得出：該區(qū)域2010—2020年草原退化嚴(yán)重，森林草原、典型草原和山地草原的牧草下降率分別為40.5%、52.2%、39.3%。草地退化將造成地表溫度的升高，年平均氣溫變化范圍為-0.1 K～0.4 K；造成降雨逐年減少，年均減少10～50 mm。

關(guān)于美國(guó)東北部城市擴(kuò)張的氣候效應(yīng)情景，Lin等[34]模擬得出：該區(qū)域到2040年，城市化用地持續(xù)增加，城市面積為1993年的2倍多；到2090年，林地和草地面積明顯減少，城市化達(dá)到最大值，由此導(dǎo)致年溫度變化效應(yīng)最大，在新城市化區(qū)，可以導(dǎo)致的年增溫達(dá)2～5 K。與城市化的增溫效應(yīng)相反，城市化對(duì)降水有負(fù)效應(yīng)，在新建城區(qū)和城市周邊區(qū)，年降水量減少 10～50 mm不等。

關(guān)于巴西毀林的氣候效應(yīng)情景，Zhang等[35]指出2005—2100年，林地面積變化約占總研究區(qū)面積的18.23%，其中5.12%轉(zhuǎn)為草地。2090—2100年，巴西毀林將造成地表熱通量年均減少5 W/m2，顯熱增加8.1 W/m2，潛熱減少18.8 W/m2，地表溫度增加1.4 K，降水減少1.05 mm。毀林導(dǎo)致雨季降水的大幅減少，氣溫大幅增加，而旱季降水與氣溫變化趨勢(shì)同雨季一致，但幅度較小。

5 后續(xù)研究計(jì)劃

綜上所述，中國(guó)與美國(guó)、巴西、印度、中亞、西伯利亞、蒙古等對(duì)比國(guó)家和區(qū)域的LUCC時(shí)空過(guò)程存在明顯的差異，大尺度LUCC通過(guò)影響地表生物物理過(guò)程并進(jìn)而影響氣候變化的機(jī)理清楚，效應(yīng)明顯，應(yīng)當(dāng)引起全球變化科學(xué)界的高度關(guān)注。

我們已經(jīng)構(gòu)建了多尺度LUCC及其氣候效應(yīng)綜合模擬平臺(tái)，定量模擬了未來(lái)不同情景下不同時(shí)空尺度LUCC變化趨勢(shì)及其對(duì)氣候的影響。在下一步的研究工作中，將深入揭示多尺度LUCC對(duì)生態(tài)系統(tǒng)宏觀結(jié)構(gòu)和氣候調(diào)節(jié)功能的影響機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)大尺度LUCC改變下墊面、影響陸地表層水熱分配格局與能量平衡從而影響生態(tài)系統(tǒng)與氣候變化的機(jī)理與效應(yīng)的辨識(shí)。對(duì)比分析中國(guó)與對(duì)比國(guó)/區(qū)域人類(lèi)重大土地利用活動(dòng)的生物地球物理效應(yīng)及其區(qū)域差異，系統(tǒng)刻畫(huà)多尺度LUCC影響氣候的機(jī)理。同時(shí)，提出未來(lái)LUCC情景下，主要區(qū)域氣候變化的趨勢(shì)和特征，定量評(píng)估大尺度LUCC通過(guò)改變地表陸氣界面過(guò)程影響氣候變化的貢獻(xiàn)率。通過(guò)開(kāi)展LUCC未來(lái)情景下對(duì)比國(guó)/區(qū)域氣候變化情景的分析和模擬研究，客觀把握未來(lái)大尺度LUCC變化的多種情景，并據(jù)此形成關(guān)于未來(lái)LUCC過(guò)程對(duì)全球氣候變化的影響范圍與程度的準(zhǔn)確認(rèn)識(shí)。在權(quán)衡經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展與LUCC變化及其對(duì)陸地生態(tài)與氣候影響的基礎(chǔ)上，開(kāi)展優(yōu)化選擇LUCC調(diào)控區(qū)域氣候的模擬研究，遴選出未來(lái)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的合理模式和土地利用方案。

(2014年8月24日收稿)■

[1] IPCC. IPCC fourth assessment report: climate change 2007 (AR4) [R]. Geneva, Switzerland: IPCC, 2007.

[2] PAETH H, BORN K, GIRMES R, et al. Regional climate change in tropical and Northern Africa due to greenhouse forcing and land use changes [J]. J Climate, 2009, 22: 114-132.

[3] MARLAND G, PIELKE R A, APPS M, et al. The climatic impacts of land surface change and carbon management, and the implications for climate-change mitigation policy [J]. Climate Policy, 2003, 3(2): 149-157.

[4] GIBBARD S, CALDEIRA K, BALA G, et al. Climate effects of global land cover change [J]. Geophys Res Lett, 2005, 32: L23705. doi: 10.1029/2005GL024550.

[5] FEDDEMA J J, OLESON K, BONAN G, et al. How important is land cover change for simulating future climates? [J]. Science, 2005, 310(5754): 1674-1678.

[6] Global Land Project. Global science plan and implementation strategy. IGBP Report 53/IHDP Report 19 [R]. IGBP, 2005.

[7] PIELKE SR R A, PITMAN A, NIYOGI D, et al. Land use/land cover changes and climate: modeling analysis and observational evidence [J]. Wiley Interdisciplinary Reviews: Climate Change, 2011, 2(6): 828-850.

[8] FOLEY J A, DEFRIES R, ASNER G P, et al. Global consequences of land use [J]. Science, 2005, 309: 570-574.

[9] HOUGHTON R A, HACKLER J L. Sources and sinks of carbon from land-use change in China [J]. Global Biogeochem Cycles, 2003, 17(2): 1034. doi: 10.1029/2002GB001970.

[10] PIELKE SR R A, MARLAND G, BETTS R A, et al. The influence of land-use change and landscape dynamics on the climate systemrelevance to climate change policy beyond the radiative effect of greenhouse gases [J]. Phil Trans A Special Theme Issue, 2002, 360: 1705-1719.

[11] RAMANKUTTY N, GIBBS H K, ACHARD F, et al. Challenges to estimating carbon emissions from tropical deforestation [J]. Global Change Biology, 2007, 13: 51-66.

[12] HE F, LI S, ZHANG X, et al. Comparisons of cropland area from multiple datasets over the past 300 years in the traditional cultivated region of China [J]. Journal of Geographical Sciences, 2013, 23(6):978-990.

[13] LIU J Y, KUANG W H, ZHANG Z X, et al. Spatiotemporal characteristics, patterns, and causes of land-use changes in China since the late 1980s [J]. Journal of Geographical Sciences, 2014, 24(2): 195-210.

[14] ZHAI J, LIU R G, LIU J Y, et al. Radiative forcing over China due to albedo change caused by land cover change during 1990–2010 [J]. Journal of Geographical Sciences, 2014, 24(5): 789-801.

[15] YAN J W, CHEN B Z, FENG M, et al. Research on land surface thermal-hydrologic exchange in Southern China under future climate and land cover scenarios [J/OL]. Advances in Meteorology, 2013, Article ID 969145, 12 pages. doi:10.1155/2013/969145. [2014-05-01]. http://dx.doi.org/10.1155/2013/969145.

[16] CUI Y P, LIU J Y, HU Y F, et al. Modeling the radiation balance of different urban underlying surfaces [J]. Chinese Science Bulletin, 2012, 57: 1046-1054.

[17] 劉悅, 遲文峰, 匡文慧. 基于地表通量特征的城市不透水表面定量熱紅外遙感反演[J]. 地球信息科學(xué)學(xué)報(bào), 2014, 16(4): 609-619.

[18] SHAO Q Q, SUN C Y, LIU J Y, et al. Impact of urban expansion on meteorological observation data and overestimation to regional air temperature in China [J]. Journal of Geographical Sciences, 2011, 21(6): 994-1006.

[19] 龔天宇, 邵全琴, 劉紀(jì)遠(yuǎn), 等. 中國(guó)南方不同土地利用/覆被類(lèi)型對(duì)氣溫升溫的影響[J]. 地理研究, 2012, 31(8): 1465-1478.

[20] SHI W J, TAO F L, LIU J Y. Regional temperature change over the Huang-Huai-Hai Plain: The roles of irrigation versus urbanization [J]. International Journal of Climatology, 2014, 34(4): 1181-1195.

[21] WANG M N, ZHANG X Z, YAN X D. Modeling the climatic effects of urbanization in the Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan area [J]. Theor Appl Climatol, 2013, 113: 377-385.

[22] WANG M N, YAN X D, LIU J Y, et al. The contribution of urbanization to recent extreme heat events and a potential mitigation strategy in the Beijing–Tianjin–Hebei metropolitan area [J]. Theor Appl Climatol, 2013, 114: 407-416.

[23] ZHANG X Z, TANG Q H, ZHENG J Y, et al. Warming/cooling effects of cropland greenness changes during 1982–2006 in the North China Plain [J]. Environmental Research Letters, 2013, 8: 024038. doi: 10.1088/1748-9326/8/2/024038.

[24] DONG S Y, YAN X D, XIONG Z. Varying responses in mean surface air temperature from land use/cover change in different seasons over Northern China [J]. Acta Ecologica Sinca, 2013, 33: 167-171.

[25] 毛慧琴, 延曉冬, 熊喆, 等. 農(nóng)田灌溉對(duì)印度區(qū)域氣候的影響模擬[J].生態(tài)學(xué)報(bào), 2011, 31(4): 1038-1045.

[26] WANG Y, YAN X D. Climate responses to historical land cover changes [J]. Climate Research, 2013, 56: 147-155.

[27] WANG Y, YAN X D, WANG Z, et al. Simulation of the influence of historical land cover changes on the global climate [J]. Annales Geophysicae, 2013, 31: 995-1004.

[28] XU Q, JIANG Q, CAO K, et al. Scenario-based analysis on the structural change of land uses in China [J/OL]. Advances in Meteorology, 2013, 2013: Article ID 919013, 12 pages. [2014-05-01]. http://dx.doi.org/10.1155/2013/919013.

[29] YUE T X, FAN Z M, CHEN C F, et al. Surface modelling of global terrestrial ecosystems under three climate change scenarios [J]. Ecological Modelling, 2011, 222(14): 2342-2361.

[30] SHI Q L, LIN Y Z, ZHANG E P, et al. Impacts of cultivated land reclamation on the climate and grain production in Northeast China in the future 30 years [J/OL]. Advances in Meteorology, 2013, 2013: Article ID 853098, 8 pages. [2014-05-01]. http://dx.doi. org/10.1155/2013/853098.

[31] LI Y F, LI Z H, LI Z H, et al. Numerical simulation of the effects of grassland degradation on the surface climate in overgrazing area of Northwest China [J/OL]. Advances in Meteorology, 2013, 2013: Article ID 270192, 9 pages. [2014-05-01]. http://dx.doi. org/10.1155/2013/270192.

[32] QU Y, WU F, YAN H M, et al. Possible influence of the cultivated land reclamation on surface climate in India: a WRF model based simulation [J/OL]. Advances in Meteorology, 2013, 2013: Article ID 312716, 9 pages. [2014-05-01]. http://dx.doi.org/10.1155/2013/312716. [33] ZHANG F, LI X, WANG W M, et al. Impacts of future grassland changes on surface climate in Mongolia [J/OL]. Advances in Meteorology, 2013, 2013: Article ID 263746, 9 pages. [2014-05-01]. http://dx.doi.org/10.1155/2013/263746.

[34] LIN Y Z, LIU A P, MA E J, et al. Impacts of future urban expansion on regional climate in the Northeast Megalopolis, USA [J/OL]. Advances in Meteorology, 2013, 2013: Article ID 362925, 9 pages. [2014-05-01]. http://dx.doi.org/10.1155/2013/362925.

[35] ZHANG T, ZHAN J Y, WU F, et al. Regional climate variability responses to future land surface forcing in the Brazilian Amazon [J/ OL]. Advances in Meteorology, 2013, 2013: Article ID 852541, 9 pages. [2014-05-01]. http://dx.doi.org/10.1155/2013/852541.

Geobiophysical effects of land use change on climate change

LIU Ji-yuan①, SHAO Quan-qin①, YAN Xiao-dong②, FAN Jiang-wen①, ZHAN Jin-yan③, DENG Xiang-zheng①, KUANG Wen-hui④, HUANG Lin④
①Professor, ④Associate Professor, The Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China；②Professor, The Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China；③Professor, Beijing Normal University, Beijing 100875, China

The major research of the global change research project of National Basic Research Program of China (973 Programs), entitled “The Large-scale Land Use Change and Its Impact on Global Climate”, in the past three years are introduced in this paper. The main results include the comparisons on the spatial-temporal patterns and its driving force among primary countries, the impact mechanisms of LUCC (land-use and land-cover change) on climate and its ecological effectiveness, the assemble simulation on the climatic effectiveness of LUCC, the scenarios of the climatic and ecological effectiveness of LUCC, and the future research plans of the program.

land use change, biophysical effect, surface energy balance, climatic change, comparison between countries

(編輯：沈美芳)

10.3969/j.issn.0253-9608.2014.05.007