卿 苗,趙 軍,馮 超,黃治化,溫媛媛,張偉婕

西北師范大學地理與環(huán)境科學學院, 蘭州 730070

生態(tài)系統(tǒng)服務是指對人類生存和發(fā)展具有重要意義的一系列環(huán)境條件和產(chǎn)品,人類可以直接或間接享受生態(tài)系統(tǒng)服務[1]。聯(lián)合國在2005年發(fā)布的千年生態(tài)系統(tǒng)評估報告中明確指出生態(tài)系統(tǒng)碳儲存服務是重要的生態(tài)系統(tǒng)服務[2]。土地利用/覆被變化是造成陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量變化的重要因素之一,馬曉哲[3]楊亮潔等[4]研究表明土地利用變化通過影響生態(tài)系統(tǒng)中土壤和植被的碳儲量以此來影響整個區(qū)域的碳儲存進而改變區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能最終影響生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)過程。因此,在我國努力實現(xiàn)碳達峰、碳中和的背景下,研究土地利用/覆被變化對生態(tài)系統(tǒng)碳儲量的影響具有重要現(xiàn)實意義。

土地利用情景模擬是量化生態(tài)系統(tǒng)服務對政策響應的關鍵方法[5]。在模擬的過程中,將多空間尺度的地理數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)檢測特定土地利用/覆被變化(LUCC),尤其是區(qū)域尺度人類活動(如城市化、耕地擴張、植樹造林等)引起的變化[6]。Chang Xiaoyan等[7]使用多種混合元胞自動機(CA)模型,通過整合一系列人類活動,生成了具有復雜過渡規(guī)則的土地利用空間分布圖。由于傳統(tǒng)的CA模型在生成詳細植被類型的LUCC圖及生成高分辨率預測圖方面存在不足,因此無法評估LUCC動態(tài)變化與碳儲存之間的復雜關系[8]。王旭東[9]張經(jīng)度[10]王保盛等[11]研究表明FLUS(future land-use simulation model)模型是在CA模型的基礎上進一步完善的土地時空模擬模型,它先通過隨機森林決策樹選取驅(qū)動因子,再利用系統(tǒng)動力學方法對未來年份的土地利用進行模擬,能很好地處理不同用地類型之間的關系,與傳統(tǒng)CA模型相比具有更高的模擬精度。

現(xiàn)有評估LUCC對碳儲存服務影響的方法主要有實地調(diào)查[12]、遙感模型[13]、經(jīng)驗統(tǒng)計模型[14]和生態(tài)系統(tǒng)模型模擬[15—16]。實地調(diào)查法很難反映大尺度和長時間序列碳儲量變化而遙感模型和經(jīng)驗統(tǒng)計模型法在反映碳儲量變化與人類活動和自然變化之間的關系方面存在著一定的缺陷。Sharp R[17]Ni Jian等[18]研究表明生態(tài)系統(tǒng)服務和權(quán)衡的綜合評估模型(InVEST)是一種簡單可靠的估算碳儲量模型,它不僅數(shù)據(jù)需求少、運行速度快,還可以評估不同尺度的碳儲存服務,因此特別適用于評估區(qū)域土地利用變化對碳儲存的動態(tài)影響[19]。

石羊河流域位于西北干旱區(qū),是典型的生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)。流域內(nèi)人口密集度高、流域水資源匱乏且開發(fā)利用程度高,生態(tài)問題嚴峻[20]。伴隨著流域內(nèi)人口增加和城鎮(zhèn)化發(fā)展,為保護石羊河流域生態(tài)環(huán)境,國家實施了一系列生態(tài)保護工程,流域內(nèi)土地利用/覆被發(fā)生了顯著變化[21—22]。針對石羊河流域生態(tài)問題和各情景下碳儲存變化情況,本文利用InVEST模型結(jié)合FLUS模型評估石羊河流域LUCC對生態(tài)系統(tǒng)碳儲存服務的影響,明確流域碳匯功能增強區(qū),量化LUCC對流域生態(tài)系統(tǒng)碳儲存服務變化的貢獻,預測未來不同情境下LUCC對生態(tài)系統(tǒng)固碳功能的影響。

1 研究區(qū)、數(shù)據(jù)與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

石羊河流域位于河西走廊東部(101°22′—104°16′E, 36°29′—39°27′N),總面積4.16×104km2,屬溫帶大陸性干旱氣候,降水少而集中,日照充足,晝夜溫差大。流域地勢由南向北逐漸降低,由南部祁連山區(qū)、中部走廊平原區(qū)、北部低山丘陵區(qū)、荒漠區(qū)4個地貌單元組成(圖1)。南部祁連山區(qū)植被覆蓋相對較好,為水源涵養(yǎng)區(qū)；中部綠洲區(qū)是重要的產(chǎn)糧區(qū),也是人類活動最頻繁的地區(qū)；北部低山丘陵區(qū)和荒漠區(qū)荒漠化危害嚴重,是生態(tài)環(huán)境問題最嚴峻的地區(qū)[20]。

圖1 研究區(qū)位置圖Fig.1 The map of research region

1.2 數(shù)據(jù)來源和處理

1.2.1 土地利用與碳密度數(shù)據(jù)

本文研究所用1980、1990、1995、2000、2005、2010、2015、2020年8期土地利用數(shù)據(jù),來源于中國科學院資源與環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心(https://www.resdc.cn/)提供的100m柵格數(shù)據(jù)。根據(jù)InVEST模型用戶手冊,碳儲存模塊假設各土地利用類型的碳密度是一個常量。本文據(jù)前人研究梳理得到研究區(qū)不同土地利用/覆蓋類型的碳密度[23—28](表1)。

表1 石羊河流域不同土地利用類型的碳密度

1.2.2 其他數(shù)據(jù)

地形、河流、人口和交通等其他數(shù)據(jù)來源見表2。

表2 其他數(shù)據(jù)來源

1.3 研究方法

(1)InVEST Carbon Storage Sequestration模型

InVEST Carbon Storage Sequestration模型輸入數(shù)據(jù)為土地利用和各土地利用類型對應的碳密度,其計算公式為：

(1)

式中,Csum為所有土地利用類型的碳儲量總和；Ci_above、Ci_below、Ci_soil和Ci_dead分別是第i種土地利用類型中地上和地下部分、土壤有機質(zhì)和死亡有機質(zhì)中的碳密度；Ai第i種土地利用類型對應的面積。

(2)FLUS模型及驗證

FLUS模型主要包括兩部分,第一部分為基于ANN網(wǎng)絡訓練得到土地利用適宜性概率模塊,第二部分為自適應慣性和競爭機制模塊[29]。

由于土地利用變化受到自然和人文多重因素的影響,因此在利用ANN網(wǎng)絡制作土地適宜性圖集時需要將表2中的各驅(qū)動因子添加至ANN網(wǎng)絡中。自適應慣性和競爭機制模塊的主要部分是各地類鄰域因子參數(shù)的確定,參考自然發(fā)展條件下石羊河流域土地轉(zhuǎn)移的規(guī)則,經(jīng)過調(diào)試和驗證得到鄰域因子參數(shù)表[30](表3)。

表3 鄰域因子參數(shù)表

以2015年土地利用數(shù)據(jù)作為訓練集,預測2020年土地利用類型分布,檢測模型精度,總體精度為95%,kappa系數(shù)為92.5%。表明模型預測值和實際值有較高的一致性。此外,通過式(2)計算Precision(準確率)、Recall(召回率)和F1值,進一步評估模型預測精度,各土地利用類型的綜合評價結(jié)果見表4,結(jié)果對比圖見圖2。

(2)

式中：TP為真陽性記錄百分比；FN為假陰性記錄百分比；FP為假陽性記錄百分比。

表4 各土地利用類型預測精度的綜合評價結(jié)果/%

圖2 研究區(qū)2020年土地利用現(xiàn)狀圖與預測圖 Fig.2 The current land use map and forecast map of the study area in 2020

(3)土地利用場景模擬

情景分析法是假設某種現(xiàn)象可以延伸到未來,并使用該信息來預測未來的情況和后果[5]。FLUS模型中的轉(zhuǎn)換成本用來表征從當前用地類型轉(zhuǎn)換為需求類型的困難程度[30]。本文設置了3種不同的轉(zhuǎn)換成本矩陣(表5)實現(xiàn)對3種不同需求的土地利用的情景模擬。在自然變化情境下各類用地的轉(zhuǎn)換等級排序為建設用地、林地、耕地、水域、草地、未利用地,轉(zhuǎn)換原則為不允許高等級用地向低等級用地轉(zhuǎn)換。在生態(tài)保護情景下,按各類用地的生態(tài)效益進行高低排序為林地、草地、耕地、水域其他,轉(zhuǎn)換原則同自然保護情景。在耕地保護情景下,除建設用地外其他用地均可以轉(zhuǎn)換為耕地[29—34]。

表5 各情景下土地利用的轉(zhuǎn)換成本矩陣

2 結(jié)果分析

2.1 1990—2020年碳儲存變化及其特征

利用InVEST模型的Carbon模塊分別計算了石羊河流域1980—2020年8期的碳儲量,并分別預測了2030年自然變化、生態(tài)保護、耕地保護3種情景下的碳儲量。

圖3 1980—2020年石羊河流域碳儲量變化 Fig.3 Changes in carbon stocks in the Shiyang River Basin from 1980 to 2020

圖4 1980—2020年石羊河流域各土地利用類型的碳儲量 Fig.4 Carbon storage of various land-use types in Shiyang River Basin from 1980 to 2020建設用地和未利用地的數(shù)值低于0.01未在本圖中顯示

從時間變化上看(圖3),1980—2020年石羊河流域碳儲量呈波動上升的趨勢[35],近40年碳儲量增加了7.98×106t,增幅為1.44%,年均增長1.14×106t。其中1980—1995年增長最快,年均增長2.94×106t,這一時期的增長主要是由于上世紀80年代甘肅省確立的“三年停止破壞、五年解決治理”的生態(tài)保護目標,通過一系列生態(tài)治理工程,使研究區(qū)內(nèi)森林、草地得到較快恢復,碳儲量快速增長。碳儲量最大值出現(xiàn)在2005年,為5.61×108t,之后逐漸趨于平緩。

從各土地利用類型的碳儲量來看(圖4),石羊河流域不同時期各土地利用類型的碳儲量有一定的變化,但變化不大。具體而言,1980—2020年石羊河流域草地的碳儲量最大,約占總碳儲量的44.6%,耕地、林地、未利用地的碳儲量占比依次減少,水域和建設用地的碳儲量幾乎為0。1980—2020年耕地和草地為石羊河流域碳儲量增加分別貢獻了157.33%和12.75%,是石羊河流域碳儲量增加的重要原因。林地碳儲量有所減少。

本文根據(jù)InVEST模型得出的碳儲量空間分布結(jié)果,利用ArcGIS重分類將石羊河流域碳儲量空間分布劃分為四個等級,碳儲量≥4.082g/m2的區(qū)域為高值區(qū),<4.082g/m2且≥3.07g/m2的區(qū)域為中高值區(qū),<2.078g/m2且≥2.078g/m2的區(qū)域為中低值區(qū),<2.078g/m2的區(qū)域為低值區(qū)。

結(jié)果表明,石羊河流域碳儲量空間分布總體上呈現(xiàn)南高北低[35]、高值區(qū)和低值區(qū)面積小、中高和中低值區(qū)面積大的特征(圖5)。碳儲量高值區(qū)主要集中分布在流域南部祁連山區(qū)的肅南、天祝兩縣,主要土地利用類型為林地,碳儲存能力強,約占流域總面積的6.42%。低值區(qū)呈離散點狀分布在流域內(nèi),主要用地類型為建設用地和水域,約占流域總面積1.5%。中高和中低值區(qū)域成片分布在流域內(nèi)中下游區(qū)域,主要用地類型為未利用地和耕地、草地,這3種用地類型是流域內(nèi)的主要用地類型,因此碳儲量的中高值和中低值區(qū)域面積占流域總面積的90%以上。

圖5 石羊河流域碳儲量空間分布Fig.5 Spatial distribution of carbon storage in Shiyang River Basin

為了更清楚地反映石羊河流域碳儲量的空間分布變化,將1980—2020年碳儲量空間變化值分為三類(圖6),分別為減少區(qū)域、基本不變區(qū)域和增加區(qū)域。由圖4知,石羊河流域碳儲量空間變化在1980—2005、2005—2020年有明顯的不同。1980—2005年碳儲量減少區(qū)域呈點狀分布于石羊河流域的南部和中部,占總面積的2.79%。增加區(qū)域呈片狀分布在永昌縣東部、民勤縣南部及古浪縣,占總面積的3.86%。永昌縣東部、民勤縣南部碳儲量增加主要是未利用地轉(zhuǎn)為耕地,其它地方碳儲量增加的原因主要是未利用地轉(zhuǎn)為林地和草地。2005—2020年碳儲量增減區(qū)域均呈面狀分布于石羊河流域內(nèi),增加區(qū)域主要集中在古浪縣、涼州區(qū)和民勤縣,占總面積的3.52%,而減少主要集中在永昌縣涼州區(qū)和金川區(qū),占總面積的3.85%。

圖6 1980—2020年石羊河流域碳儲量空間變化特征Fig.6 Characteristics of the spatial change of carbon storage in Shiyang River Basin from 1980 to 2020

2.2 2020—2030年不同情境下碳儲存變化特征及其影響

2.2.1 不同情景下土地利用類型變化

根據(jù)FLUS模型預測結(jié)果(表6),到2030年,自然變化和耕地保護兩種情境下的土地利用變化趨勢大致相同,耕地、草地、建設用地面積增加,林地、水域和未利用面積減少；而生態(tài)保護情境下除耕地、草地、建設用地面積增加外,林地面積也有小幅上升,與2020年相比水域和未利用地面積呈減少趨勢。

自然變化情景下,到2030年各地類的整體變化趨勢與1980—2020年基本相同。其中,草地面積增加最多,較2020年增加136.32km2,增長了1.24%,新增草地主要集中在石羊河流域南部古浪縣和北部民勤縣；建設用地占比增長最多,達4.40%,主要由未利用地轉(zhuǎn)移而來；耕地面積增加10.25km2；林地和水域面積變化不大,較2020年分別減少了6.11km2和0.95km2。

生態(tài)保護情境下,到2030年建設用地、耕地、林地、草地面積均有所增加。其中,建設用地增幅最大,新增建設用地集中在流域中部耕地分布較廣的地區(qū)；林地較自然變化情景下面積增加4.19km2,新增草地面積為134.43km2多于林地,所增加面積主要集中在流域中部。

耕地保護情景下,到2030年耕地面積增加最多,為295.57km2,主要由未利用地和草地轉(zhuǎn)移而來,同時該情境下未利用地減少最多,與2020年相比減少了363.58km2。

表6 2030年自然變化(NCS)、生態(tài)保護(EPS)、耕地保護(FPS)情境下不同地類面積與2020年現(xiàn)狀比較

2.2.2 不同情景下碳儲量變化特征

從預測結(jié)果看,2030年3種情景下的碳儲量與2020年相比均有增加(圖7)。到2030年,石羊河流域在自然變化情境下的碳儲量為563×106t,與2020年相比增加2.53×106t,年均增加2.53×105t；在生態(tài)保護情境下的碳儲量為563.42×106t,與2020年相比增加2.95×106t,與自然情景相比碳儲量增加4.2×105t； 在耕地保護情景下的碳儲量為565×106t,較2020年增加4.5×106t,增量最多。

圖7 2030年石羊河流域各預測情景下碳儲量變化 Fig.7 Changes in carbon stocks under various forecast scenarios in the Shiyang River Basin in 2030

從各土地利用類型的碳儲量變化看(圖8),3種情境下耕地、草地碳儲量均有增加,未利用地碳儲量則有減少,減少值約占石羊河流域碳儲量變化總值的26.33%。

與2020年相比,自然變化情境下草地的碳儲量增加最多(3.05×106t),其次是耕地(0.21×106t),未利用地碳儲量損失最大(-0.488×106t)。因此按照自然變化情景發(fā)展,耕地和草地的碳儲量會進一步增加；生態(tài)保護情境下,林地的碳儲量由原來的下降趨勢轉(zhuǎn)變成增加,與2020年相比增加1.71×106t,草地碳儲量增加最多為3.07×106t,表明該情景下對改善全流域生態(tài)環(huán)境、增加碳儲量有重要意義。耕地保護情景下,耕地碳儲量增加最多(6.14×106t),但林地碳儲量卻減少最多(-3.57×106t),草地碳儲量變化與其他兩種情境下的草地碳儲量變化相似,未利用地碳儲量是3種情景下減少最多的,為-1.11×106t。

圖8 石羊河流域2030年3種情景下較2020年各主要用地類型碳儲量變化Fig.8 Changes in carbon storage of land types in the Shiyang River Basin under three scenarios in 2030 compared with 2020建設用地和未利用地的數(shù)值低于±0.01未在本圖中顯示

從碳儲存高低值的空間分布看(圖9),3種情境下石羊河流域碳儲存的空間分布與2020年相比變化不大,總體特征和格局沒有發(fā)生變化。

圖9 2030年石羊河流域各情景下碳儲存空間分布Fig.9 Distribution of carbon storage space under various scenarios in the Shiyang River Basin in 2030

從碳儲存空間變化看(圖10),2030年3種情景下石羊河流域碳儲量預測值相對2020年的實際值有變化的區(qū)域大致相似且在空間上呈聚集的片狀分布,變化幅度與1980—2020年間也比較相似。增加區(qū)域主要集中在金川區(qū)、涼州區(qū)及民勤縣北部,主要是未利用地轉(zhuǎn)為草地,3種情景下的增加區(qū)域分別占總面積的3.31%、3.10%和4.36%。減少區(qū)域主要集中在石羊河流域中部及民勤縣中心地帶,較為明顯的幾處分布在古浪縣、涼州區(qū)、民勤縣南部。

圖10 2020—2030年石羊河流域各情景下碳儲量空間變化Fig.10 Spatial changes in carbon storage under various scenarios in the Shiyang River Basin from 2020 to 2030

2.3 討論

2.3.1 3種情景對比討論分析

根據(jù)模擬得到的結(jié)果,除生態(tài)保護情景外,其余兩種情景的森林面積都進一步減少,3種情景下草地的面積依然保持增長的趨勢,這使得流域內(nèi)碳儲量進一步增加。自然變化情境下,變化趨勢延續(xù)2020年前的變化趨勢,即隨著人口和經(jīng)濟發(fā)展建設用地進一步擴張,生態(tài)保護工程實施,未利用地面積逐步減少,并逐步轉(zhuǎn)化為草地和建設用地。該情景下2030年碳儲量是甘肅省2018年碳排放量的0.1%。

生態(tài)保護情景下,林地面積從持續(xù)減少轉(zhuǎn)變?yōu)樵鲩L。2030年生態(tài)保護情景下的碳儲量是甘肅省2018年碳排放量的0.1%。生態(tài)保護情景下石羊河流域的碳儲存服務優(yōu)于自然變化情景,說明在自然變化狀態(tài)下進一步保護流域的生態(tài)環(huán)境對提高流域內(nèi)的生態(tài)系統(tǒng)服務功能有積極作用,且除林地外各地類的增長速度與2020年前具有高度的相似性。該情景符合國家生態(tài)屏障的建設策略,值得進一步推廣研究。

耕地保護情景下,在耕地面積增長速度較2010—2020年提高64%的同時,碳儲量相對于自然變化情境也增長了1.97×106t,增長均歸因于耕地的增長,是3種情境中碳儲量增加最多的情景。其原因主要是因為耕地作為季節(jié)性植被,它的碳儲存也具有季節(jié)性特征,而這一點在設計模型時并沒有考慮在內(nèi),其次為了明確石羊河流域耕地的發(fā)展?jié)摿?耕地保護情景在設置時允許除建設用地外的每個地類都可像耕地轉(zhuǎn)移,并沒有考慮到石羊河流域的生態(tài)保護,僅僅以擴大耕地面積為主要目的設置情景,導致耕地在一定程度上侵占了林地和草地,雖然提高了流域內(nèi)的糧食生產(chǎn),但同時也不利于流域內(nèi)中小脆弱生態(tài)環(huán)境的保護。

綜上所述,3種情境下生態(tài)保護情景要優(yōu)于其余兩種情景,應進一步研究以達到最優(yōu)的生態(tài)和經(jīng)濟效益。

2.3.2 不確定性分析

本文基于兩種模型模擬得到2030年3種情境下石羊河流域的碳儲量,在模擬過程中存在著一定的不確定性,可能會對模擬的結(jié)果產(chǎn)生影響。

首先在使用InVEST模型計算碳儲量所使用的碳密度數(shù)據(jù)并沒有考慮到同一地類上植被類型和生長狀況的差異性,碳儲量變化僅由土地利用類型轉(zhuǎn)移而來[36]。其次在使用FLUS模型預測土地利用類型空間分布時,由于數(shù)據(jù)獲取較困難,各地類相互轉(zhuǎn)換的動力因子較少,對地類轉(zhuǎn)化預測結(jié)果會造成一定的影響[28]。

雖然本文使用的兩種模型具有一定的不確定性,但具有數(shù)據(jù)易于獲取、計算易于實現(xiàn)的優(yōu)點,其模擬得到的結(jié)果能在一定程度上反映1980—2030年石羊河流域碳儲存的時空變化[37—40]。因此,在今后的研究中還應加強以下兩方面的工作。①結(jié)合研究區(qū)域特征,確定更加符合實際的各類用地的碳密度。②加強對碳儲存服務相關的多學科跨領域的探究,在充分考慮環(huán)境、經(jīng)濟、生態(tài)、人為等因素的條件下,優(yōu)化已有的生態(tài)系統(tǒng)服務與土地利用的模型,或在已有模型的基礎上建立更好的耦合土地利用與生態(tài)系統(tǒng)服務的模型,為進一步預測土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)服務產(chǎn)生的影響提供技術支持。

3 結(jié)論

本文將InVEST模型與FLUS模型相結(jié)合,在計算石羊河流域1980—2015年碳儲存的基礎上預測了2030年3種情境下的碳儲存時空分布,得出以下主要結(jié)論：

(1)1980—2020年石羊河流域碳儲量呈逐年增長的趨勢,共增加了7.98×106t,其中耕地和草地是石羊河流域主要的碳儲存地?？臻g分布上,碳儲存呈現(xiàn)明顯的南高北低的特點。碳儲存增加區(qū)域主要集中在石羊河流域中部和北部的民勤綠洲地帶,呈片狀分布。

(2)在3種情境下,到2030年研究區(qū)內(nèi)碳儲量進一步增加,與2020年相比分別增加了2.53×106t、2.95×106t、4.5×106t。耕地和草地仍為流域內(nèi)重要的碳匯地?？臻g分布上依然呈現(xiàn)南高北低的特點,碳儲存空間變化在全流域內(nèi)呈據(jù)聚集面狀分布,生態(tài)保護情境下碳儲存減少面積最少,為247.19km2。

(3)從3種情景下的碳儲存量、時空變化及各情景設置的目的性結(jié)合石羊河流域的實際情況中可以得出生態(tài)保護情景在保護生態(tài)環(huán)境的基礎上進一步增強了流域內(nèi)的碳儲存服務,這對將來流域內(nèi)的政策制定具有一定的指導意義。