基于土地利用的咸宁市碳储量变化与预测研究

2024-01-05 12:22孙智杰陈志宇王艺霖蔡爱民叶腾升
资源环境与工程 2023年6期
关键词:咸宁市碳库储量

孙智杰,何 杰,陈志宇,王艺霖,蔡爱民,叶腾升

(1.湖北省地质环境总站,湖北 武汉 430034; 2.资源与生态环境地质湖北省重点实验室,湖北 武汉 430034)

社会经济的发展与城市化的推进有效提高了人们的生活水平,然而同时也引发了气候变暖等环境问题[1]。根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)第六次评估报告,2011—2020年期间,全球地表温度比1850—1900年期间升高了1.1℃,气候变暖对人类社会发展和资源环境造成了严重的负面影响[2]。作为负责任的大国,2020年9月22日中国在第七十五届联合国大会一般性辩论上庄严承诺“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值,努力争取2060年前实现碳中和”[3]。联合国《千年生态系统评估报告》指出,陆地生态系统在吸收二氧化碳、调节气候变化方面起着关键作用[4]。增强陆地生态系统碳汇是减缓大气二氧化碳浓度上升和全球变暖的重要手段,也是实现中国“碳中和”目标的有效途径[5]。相关研究显示,土地利用的变化可改变原有土地覆盖格局,能够高强度、大范围地影响土壤中碳的含量,是最主要的碳储量影响因素[6]。在“双碳”目标背景下,开展土地利用变化对碳储量影响的相关研究就显得格外重要[7]。

长期以来,国内外学者对碳储量核算开展了广泛的研究和实践。早期,碳储量估算主要基于植被、土壤调查取样数据计算。随着3S技术的推广,碳储量核算效率和准确性得到了大幅提升[8],相继诞生了簿记模型(bookkeeping)[9]、CASA模型(Carnegie-Ames-Stanford Approach)[10]、InVEST模型(Integrated Valuation of Ecosystem Servies and Trade-offs)等,其中,InVEST模型以土地利用为数据源,将每种土地利用类型细分为地上生物碳库、地下生物碳库、死亡有机碳库、土壤碳库4个基本碳库,可综合运用遥感解译、森林清查、土壤普查和地质调查等项目成果,因而能较全面地估算陆地生态系统碳储量。加之计算过程便捷,成果表达直观,因此在碳储量评估中备受青睐,得到了较为广泛的应用[11]。但以往多数研究往往直接采用全国尺度的碳密度值,导致结果不够精细,因此需要根据研究区域的具体情况进行参数调整和核对[12]。

咸宁市是湖北省低碳经济试点城市,已经成功建设了全国首个可进行碳交易的中国核证减排量(CCER)竹子造林碳汇项目,并持续开展碳汇造林项目建设,目前在碳汇开发方面走在了全省乃至全国前列,未来如何进一步优化国土空间格局,进而促进绿色低碳发展,实现“双碳”战略目标,是咸宁市面临的重要挑战。本文以咸宁市为例,基于2000—2020年的3期土地利用数据,探究该市碳储量变化特征及其与土地利用之间的关系,并预测2030年多情景下的土地利用与碳储量变化情况,以期为土地利用格局优化、促进区域协调发展提供依据。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

咸宁市地处华中腹地、长江中游南岸,有“湖北南大门”之称[13],地理坐标:东经113°32′~114°58′,北纬29°02′~30°19′,东西宽58 km,南北长41 km,下辖嘉鱼、崇阳、通城、通山、赤壁、咸安6个县(市、区)(图1),总面积9 861 km2,2022年底全市常住人口261.67万人,国内生产总值(GDP)1 875.57亿元。境内山水相连,河湖纵横,山、丘、泊三种地貌俱全,总体处于山地—丘陵—平原的过渡带,地势南高北低,北部为沿江滨湖平原区,中部为丘陵与山间盆地区,南部为幕阜山中高山区[14]。气候温和,降水充沛,年平均气温16.8℃,年平均降水量1 600 mm。境内河流266条,面积0.067 km2以上湖泊39个,幕阜山为国家重点生态功能区。

图1 研究区概况及取样点分布图

1.2 数据来源

本研究主要数据来源如下:①土地利用、GDP空间分布数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心(https://www.resdc.cn/);②人口空间分布公里网格数据来源于全球人口空间数据库(https://www.worldpop.org/);③城镇、水系、道路交通数据来源于公开地图(OSM);④DEM数据来源于地理空间数据云平台(https://www.gscloud.cn),分辨率为30 m,以此提取研究区高程、坡度等数据;⑤年平均气温和降水量来源于中国气象数据网(https://data.cma.cn/)。

1.3 研究方法

1.3.1InVEST模型

运用InVEST模型计算碳储量的基本假设为:每个地类的碳储量是由地上生物碳库、地下生物碳库、死亡有机碳库、土壤碳库4个基本碳库构成[15]。该模型首先分析不同地类四大碳库的平均碳密度[16],汇总得出地类的总碳密度,然后用不同地类的面积乘以地类的总碳密度,统计得出研究区总碳储量。其计算公式如下[17]:

Ci=Ci-above+Ci-below+Ci-dead+Ci-soil

Ci-total=Ci×Ai

式中:Ci为地类i的总碳密度(t/hm2);Ci-above为地类i的地上生物碳密度(t/hm2);Ci-below为地类i的地下生物碳密度(t/hm2);Ci-dead为地类i的死亡有机碳密度(t/hm2);Ci-soil为地类i的土壤碳密度(t/hm2);Ci-total为地类i的总碳储量;Ai为地类i的面积。

1.3.2碳密度的确定

由于碳密度在不同区域生态地质环境条件的影响下表现出一定的地域性差异,因此,为了提高碳储量估算的精度,基于项目需求进行了取样测试工作(图1、图2),共布设了10组植物样方、9组水域沉积物柱状样品、51组土壤剖面,样点设置基本包含了咸宁市耕地、林地、草地、水域等主要土地利用类型。样品测试工作由湖北省地质实验测试中心及中国地质大学(武汉)完成,测试方法和仪器均符合规范要求。综合测试数据和咸宁市周边已有研究成果[18-21],最终确定不同土地利用类型的碳密度(表1)。

表1 不同土地利用类型的碳密度(t/hm2)

a.植物样方取样;b.沉积物取样;c.土壤剖面取样

1.3.3PLUS模型

PLUS模型(Patch-generating Land Use Simulation)是由中国地质大学(武汉)高性能空间计算智能实验室(HPSCIL)所开发的土地利用模拟模型[22]。该模型首先通过随机森林算法(RFC)探求不同驱动因子对地类变化的影响[23],构建土地利用类型间的转换模型;然后利用CA-Markov模型精准地模拟未来不同发展情景下的土地利用变化[24]。

(1) 驱动因子的选择。基于咸宁市实际情况与数据的可获取性,从地形地貌、气象水文、地质环境和社会经济等方面,选取高程、坡度、年均降水量、年均气温、与水系距离、地层岩性、断裂带密度、土壤类型、与道路距离、与县(市、区)政府距离、GDP、人口等12项驱动因子。

(2) 邻域权重的设定。邻域权重是指不同土地利用类型在外界因子驱动下扩张的能力[25]。取值范围为0~1,其值越接近1则代表该地类的扩张能力越强[26]。参考前人相关研究[27-28],本次耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地的邻域权重分别设置为0.4、0.3、0.1、0.1、0.3和0.1。

(3) 模型检验。Kappa系数是一项用于一致性检验的指标,可用于检验土地利用模拟模型的精度。一般当Kappa系数>0.75时,可表明模拟精度高,结果能较好地反映土地利用情景。本次以2010年为初始年份,模拟2020年土地利用情况,并与实际数据进行对比检验。经检验,本次构建的模型Kappa系数为0.78,总体精度为86.12%,表明可用于模拟2030年的土地利用变化情况。

(4) 模拟情景设定。根据2000—2020年土地利用变化规律,按照现有发展模式和地类转移概率,对2030年土地利用情况进行模拟。本次共设置3种情景(表2):

表2 不同情景下土地利用转移矩阵

① 自然发展情景。根据2000—2020年土地利用变化规律,按照现有发展模式和地类转移概率,在转换过程中除水域外不对任何地类设限。

② 城镇发展情景。充分考虑“一主一副、一组一带”的城镇空间发展需求,打造更具竞争力、吸引力、带动力的中心城区,加强赤壁市区域副中心地位,打造沿江咸赤嘉城镇发展组群,推进幕阜山特色城镇发展带建设。在此情景中,不限制建设用地的扩张,除水域外任何用地都可以转换成建设用地[29]。

③ 生态保护情景。严守生态保护红线,构建百里长江生态廊道,推进河湖湿地保护修复,加强幕阜山水源涵养生态功能区保护,筑牢鄂东南生态安全屏障。在此情景中,将生态保护红线、永久基本农田及水域作为禁止转化区,林地、耕地、草地不允许向建设用地转换,同时林地、草地不允许向耕地转换。

3 结果与分析

3.1 碳储量变化分析

2000、2010、2020年咸宁市总碳储量分别为146.10、148.76、147.36 Tg。总碳储量呈先增后减的趋势,总体波动不大。其中2000—2010年碳储量增加2.66 Tg,其原因可能是林地及耕地面积的增加;2010—2020年碳储量减少1.40 Tg,其原因可能是随着社会经济保持高速增长,建设用地对林地、耕地的侵占。

2000、2010、2020年咸宁市地均碳密度分别为148.16、150.85、149.44 t/hm2。碳密度空间分布格局变化不大(图3),高值区主要分布在中南部幕阜山区,中值区主要分布于各城镇、农村居民点周边,低值区主要分布于水系周边。

图3 2000—2020年碳密度空间分布图

从各碳库角度看(表3),土壤碳库是四大碳库中碳储量最大的碳库,占比达60%以上。2000—2020年间,地上生物碳库、地下生物碳库与土壤碳库碳储量均呈先增后减的趋势,仅死亡有机碳库碳储量持续减少。2010—2020年间,四大碳库碳储量均呈减少趋势,主要是因为碳密度较大的耕地和林地转移至其他低碳密度地类,从而造成碳储量的减少。

表3 2000—2020年不同碳库碳储量变化

3.2 土地利用变动及碳储量响应分析

2000—2020年间,咸宁市土地利用类型的空间分布整体格局变化不大(图4)。其中,耕地主要分布在赤壁、嘉鱼、崇阳、通城等地;水域主要为长江、陆水、富水、金水等水系;林地、草地主要分布在南部幕阜山区;建设用地集中分布在县(市、区)集镇周边;未利用地零散分布。

图4 2000—2020年土地利用格局图

由表4可知,2000—2020年间,林地是咸宁市最主要的地类,面积占比达50%以上,随着林龄的逐步增长,幼龄林、中龄林面积有所浮动,而成熟林面积持续增加;其次为耕地,面积占比达30%以上,呈先增加后减少的趋势;水域、草地、未利用地则呈现为持续减少的态势;建设用地是该市扩张最快的地类,20年间面积总增长达223.88 km2,说明社会经济发展中建设用地对其他地类的占用。

表4 2000—2020年各土地利用类型面积变化

从不同地类的碳储量来看(表5),林地、耕地两种地类的碳储量占比达90%以上。林地、耕地和建设用地是碳储量变动最为显著的地类,2000—2010年间总碳储量增长了2.66 Tg,林地与耕地面积的扩张、林龄的增长是其增加的主要原因。2010—2020年间,除建设用地碳储量增长了1.30 Tg外,其余地类碳储量均有所减少,特别是林地和耕地分别减少了1.18、1.05 Tg,造成总碳储量减少了1.40 Tg,表明建设用地面积增加所致的碳储增量无法弥补林地、耕地面积减少所致的碳储减量[30]。

表5 2000—2020年不同地类碳储量变化

3.3 土地利用变动驱动因子分析

根据PLUS模型中的驱动因子模块,分析得出咸宁市土地利用变动的驱动因子贡献度,详见表6。其中,高程是对耕地、林地、草地变动贡献度最大的驱动因子,主要原因是在退耕还林、坡耕地改造等生态保护政策下,幕阜山区等高海拔地区耕地逐渐转化为林地及草地;对建设用地变动贡献度较大的驱动因子主要包括与道路距离、人口、与县(市、区)政府距离等社会经济因子,表明建设用地的扩张集中在人口较稠密、社会经济活动频繁的地区;水域及未利用地变动的主要驱动因子分别为与水系距离、年均降水量。综合来看,地形地貌与社会经济因素是影响咸宁市耕地、林地、草地、建设用地变动的主要驱动因子,气象水文因素是影响水域、未利用地变动的主要驱动因子,地质环境因素对土地利用变动的贡献程度相对较低。

表6 土地利用变动驱动因子贡献度

3.4 多情景下的碳储量预测分析

利用PLUS模型对2030年咸宁市不同情景下的土地利用及碳储量进行模拟,详见图5。耕地、草地和未利用地面积在3种情景下均有所减少;林地总面积在自然发展和生态保护情景下有所增加,而在城镇发展情景下有所减少;水域面积在自然发展和生态保护情景下有所增加,而在城镇发展情景下无明显变动;建设用地面积在自然发展情景下略有增加,在城镇发展情景下大幅增加,而在生态保护情景下则有所减少。

图5 不同情景下土地利用格局预测图

由表7可知,在3种情景下,2030年咸宁市总碳储量预测分别为148.25、147.03、148.35 Tg。相较于2020年,在自然发展和生态保护情景下总碳储量分别增加0.89、0.99 Tg,而在城镇发展情景下总碳储量减少了0.33 Tg。2030年该市地均碳密度预测分别为150.34、149.10、150.45 t/hm2,碳密度空间分布总体上依然呈现出幕阜山区密度高、城镇居民点周边密度中等、北部水系周边密度低的特征(图6)。3种情景下,林地和耕地面积的变化均对碳储量产生了较大影响;在城镇发展情景下,建设用地面积的增加导致了较为显著的碳储量减少,由此推断林地和耕地向建设用地的转换是导致区域碳储量减少的关键因素。在未来的城市规划与发展中,应更加注重耕地和林地保护,控制建设用地规模,进一步增强生态系统碳汇,以促进城市绿色低碳可持续发展。

表7 不同情景下各地类面积及碳储量预测

图6 不同情景下碳密度空间分布预测图

4 结论与建议

(1) 2000、2010、2020年,咸宁市总碳储量分别为146.10、148.76、147.36 Tg,呈先增后减的趋势,整体波动较小;地均碳密度分别为148.16、150.85、149.44 t/hm2,其中高值区主要分布于中南部幕阜山区,中值区主要分布于各城镇及农村居民点周边,低值区主要分布于水系周边。

(2) 林地和耕地是咸宁市主要的土地利用类型,两者面积占比超过80%,碳储量占比则更是高达90%以上。建设用地是咸宁市扩张最快的土地利用类型,2000—2020年间总增长面积达223.88 km2。土壤碳库是四大碳库中碳储量最大的碳库,占比达60%以上。

(3) 地形地貌与社会经济因素是影响咸宁市耕地、林地、草地和建设用地变动的主要驱动因子,气象水文因素是影响水域和未利用地变动的主要驱动因子,地质环境因素对土地利用变动的贡献程度相对较低。

(4)在自然发展和生态保护情景下,咸宁市总碳储量分别增加0.89、0.99 Tg。而在城镇发展情景下,总碳储量减少了0.33 Tg,减少的原因主要为耕地和林地向建设用地转移所致。为提高区域碳储量,建议进一步加强对耕地和林地的保护力度,积极实施生态保护修复工程。

(5) InVEST模型是基于土地利用和四大碳库碳密度数据估算碳储量,其概化了碳循环过程,因此具体碳储量估算结果与实际结果可能存在一定误差。此外,碳密度会受到气象、水文、植被、土壤、社会经济活动等多种因素的影响,表现出不同时期的动态差异性。在今后的研究中,可选取高精度、精细化分类的土地利用数据,并对不同时期碳密度进行动态监测,为碳储量的动态估算提供更精准的数据。

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