南京地区城市化对陆地生态系统总初级生产力的影响

2024-02-29 06:45陆婋泉刘颖李波陈宇沁苏慧玲
气候与环境研究 2024年1期
关键词:新城区不透水老城区

陆婋泉 刘颖 李波 陈宇沁 苏慧玲

国网江苏省电力有限公司营销服务中心,南京 210019

1 引言

最近几十年,全球多地都经历了快速的城市化和工业化进程,城市扩张已成为全球变化重要的组成部分之一(Vitousek et al.,1997;Zhao et al.,2016)。城市化和工业化伴随着显著的土地利用与覆盖变化,是人类对自然环境和生态系统改变最剧烈的方式之一,其引起的变化会对区域气候及陆地生态系统结构和功能产生重大影响(Carreiro and Tripler,2005;Tan et al.,2005;Radeloff et al.,2010;Su et al.,2016)。城市区域也是能量和水资源消耗中心,人类生产生活特别是工业活动会改变区域水文条件,增加人为热通量、温室气体与气溶胶的排放(Zhang et al.,2013;Fu et al.,2015;Chen and Chen,2016)。城市地区原生植被及农田被建筑物、道路等不透水面所替代,改变了城市区域的下垫面生物物理性质和热力学特征,导致出现气温高于周边的 “城市热岛效应”(罗鑫玥和陈明星,2019;Qian et al.,2022)。陆地生态系统为人类社会提供了食物、工农业生产原料和景观价值,同时在区域气候调节、碳循环和水循环等方面具有重要的作用(Migliavacca et al.,2021;Su et al.,2022)。城市扩张使城市区域的原生植被及农田被建筑物、道路等不透水面所替代,会直接改变区域陆地生态系统结构和固碳能力;而城市化带来的区域气候的变化也会对城市及周边地区植被的生长和碳吸收产生影响。全球陆地生态系统可吸收约30%的人为CO2排放(Le Quéré et al.,2018)。在迈向“双碳”目标的背景下,考虑到陆地生态系统在减缓大气CO2浓度上升方面所具有的不可忽视的作用,迫切需要提高我们对城市化如何影响陆地生态系统碳循环的认识(Le Quéré et al.,2018;Guan et al.,2019;朴世龙等,2022a,2022b)。

植被总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)是指植被通过光合作用在单位时间和面积上固定的有机碳总量(方精云等,2001),表征了植被的固碳能力。GPP 决定了进入陆地生态系统的初始物质和能量,是生态系统功能的重要指标。城市及周围地区植被GPP 因城市扩张而发生变化,这可能会影响当地的生态系统功能和生态安全,并进一步影响城市生态系统和环境的可持续性(Imhoff et al.,2000;Grimm et al.,2008)。土地覆盖变化和城市环境的变化是决定城市化对植被生长影响的主要因素。植被转化为不透水面导致植被覆盖度下降,进而导致GPP 降低是城市化的直接影响,其程度随城市化强度的增加而提高。城市化还会通过改变植被生长环境而导致植被GPP 变化,这与城市热岛效应、CO2施肥效应、氮沉降和人为管理有关。同时人类对城市地区绿地的人为绿化、灌溉、施肥等管理措施会影响到植被GPP,而城市扩张后人为绿化种植的树木树龄提高,也会带来GPP 的提高(Chen et al.,2022)。城市化导致包括区域温度和水分条件、空气质量、CO2浓度等环境因素改变,这些因素之间复杂的相互作用及人为管理可以对不同植物物种产生或积极或消极的间接影响(Buyantuyev and Wu,2009;Piana et al.,2019)。为了全面量化城市化对植被生长的影响,Zhao et al.(2016)提出了一个研究框架,定量地将城市化对植被的影响分为直接影响和间接影响两部分。该框架的有效性和合理性在许多研究中得到了进一步的证实(Jia et al.,2018;Zhong et al.,2019;Chen et al.,2022)。然而该框架不能直接应用于动态数据比较,因为它基于特定的时间点。为了系统地理解城市扩张过程对植被的动态影响,Guan et al.(2019)进一步提出了一个改进的动态框架,以昆明市为例研究了城市化影响的长时间序列变化。这些研究的结果为城市化的直接和间接影响提供了重要的参考价值。

改革开放以来,伴随着显著的工业化进程,中国城市化率从1979 年的17.92% 增长到2020 年的63.89%,中国经历了世界历史上规模最大、速度最快的城市化进程,成为了全球城市扩张的热点地区(Wang et al.,2012;Taubenböck et al.,2019;Liu et al.,2021)。作为中国最具经济活力和对外开放最早的地区之一,长三角城市群制造业发达,以新建工业园区和建设配套居住区驱动的城市扩张模式发展迅速,部分城市建成区已经连成一片(Liu et al.,2021)。这些地区自古以来自然环境良好,植被茂盛,在农业社会时被称为“鱼米之乡”。进入工业社会后,工业园区、道路和居住用地侵占了耕地和自然植被,对区域气候和碳收支产生了巨大影响(Chen et al.,2016;Su et al.,2022)。南京地处长江三角洲西部,人口密集、经济发达,是江苏省省会、南京都市圈核心城市和华东地区的特大城市。南京是“十四五”规划纲要和2035 年远景目标规划培育的大都市圈,拥有江宁经济开发区、南京高新技术产业开发区(浦口)、南京经济技术开发区(栖霞)和南京化学工业园区等典型产业园区,常住人口从2000 年的545 万增加至2020 年的931 万,城市面积过去20 年扩张显著。

本文基于具有长时间序列的高分辨率地表覆盖数据和降尺度GPP 产品,选取南京作为研究案例,探究了南京市2000~2020 年城市扩张趋势与GPP的变化情况,评估和分析了城市扩张对植被GPP直接和间接影响的长期变化趋势,研究结果可以对未来建设生态城市和环境友好型城市提供参考。

2 资料与方法

2.1 研究数据与预处理

2000~2020 年中国陆地生态系统年总初级生产力数据集来自国家生态科学数据存储库(Fan et al.,2023)。该数据集基于ChinaFLUX 的长期联网观测数据和其他关于植被、气候和土壤等因素的公开数据集,利用随机森林回归树模型生成了2000~2020 年每年中国陆地生态系统GPP 数据,数据空间分辨率为30 角秒(约1 km),数据格式为tiff。

土地覆盖类型数据采用了Yang and Huang(2021)制作的中国区域土地覆盖数据集(China Land Cover Dataset,CLCD),该数据集基于Google Earth Engine 上Landsat 影 像,提 供了1985~2021 年中国区域逐年土地覆盖数据集。CLCD 数据集将土地覆盖类型分为森林、灌丛、草地、农田、水体、湿地、雪盖、裸土和不透水面9种类型。CLCD 数据集是目前少有的可公开获取的30 m 分辨率长时序逐年土地覆被数据,其反映了中国快速的城市化进程和一系列生态工程,揭示了气候变化条件下人类活动对土地覆盖的影响,在全球变化研究中具有重要应用价值。

用于定义城市范围的数据集来自Figshare 数据库,空间分辨率为1 km。该数据集基于融合多源夜间灯光遥感观测数据,提供了1992~2020 年全球范围内每年城市覆盖范围,能有效捕捉城市化的历史轨迹(Zhao et al.,2022)。基于该数据集,定义以新街口(32°02'38"N,118°46'43"E)为中心半径32 km 范围内,2000 年城区范围为老城区,2020 年相比2000 年扩大的城区范围定义为新城区,以新街口为中心半径32 km 范围内在2020 年仍为非城区的范围定义为郊区(图1)。

本研究以GPP 数据经纬度网格为基准,用最邻近插值法将1 km 城市范围数据与GPP 数据相匹配,同时将30 m 分辨率CLCD 数据汇总到与GPP数据相同的网格上,计算每个格点内不同地表覆盖类型的比例,获得每个格点逐年的城市化强度。城市化强度定义为每个格点内不透水面所占的比例。南京地区周边非城市地表覆盖类型以农田、水体和森林为主,其他类型的占比极少,故本研究中仅对以上4 种覆盖类型作统计。

2.2 研究方法

城市化对区域陆地生态系统的影响因素较多,包括植被损失、城市绿化、城市热岛效应、城市绿地人工管理等。在这些影响因素中,城市建设导致的土地覆盖变化是直接影响,它直接改变了植被覆盖面积,对生态系统碳吸收产生重要的负面影响。气候变化和人为因素能够改变植被的生长状况,影响到剩余植被的生长。

本文采用了Guan et al.(2019)改进的可以识别城市化对植被生产力直接和间接影响的长时间变化的分析框架,该方法假设城市格点的植被生产力由植被覆盖的比例所决定,以某一时刻为基准,城市扩张的直接效应与城市化强度变化线性相关,而之后每年的实际GPP 与城市扩张后理论GPP 值的差值定义为包含气候变化影响和城市化局地间接影响的剩余项,方便起见后续简称间接影响。

城市化的直接效应以t0时刻生态系统状态为基准,计算从t0时刻到t1时刻理论上由于城市扩张所造成的GPP 损失:

其中,D(x,t1) 表示x格点t1时刻的城市化对植被生产力的直接影响,β(x,t0) 和β(x,t1) 分别表示x格点上t0时刻和t1时刻的城市化强度,GPP(x,t0)是x格点t0时刻的总初级生产力值。理论上,在不考虑气候背景变化和城市化的间接效应时,t1时刻的GPP 应该是t0时刻的GPP 加上直接效应,GPPh(t1)是t1时刻仅考虑城市化的直接效应时的GPP 理论值,即

但实际的GPP 会与理论值存在差异,根据Guan et al.(2019)提出的框架,定义这个差值为包含气候变化贡献的间接效应

其中,GPP(x,t1) 是城市化后实际GPP 值。

本研究选取2000 年作为参考标准,计算了2001~2020 年南京城市化对老城区、新城区和郊区3 个区域GPP 的直接和间接影响,并分析了距城市中心不同距离上的直接与间接影响。

3 结果与分析

3.1 城市扩张与植被生产力变化趋势

图2 显示了2000 年和2020 年南京市城区及周边土地覆盖变化与植被GPP 变化趋势。南京过去20 年呈现出以老城区为中心,多板块扩张的城市发展模式。2000 年南京市城区范围集中在长江以南,周边以农田为主,长江以北的老山山脉和城东方向的宁镇山脉环绕主城区,而长江以北的不透水面成点状聚集分布(图2a)。2000~2020 年间南京长江以南城区范围向东北、西南和南部有明显扩张(图2c),而江北城区扩张受老山和长江的限制,形成了西南—东北方向的连成一片条带状城区(图2b)。与此同时,南京主城区周边的中小城市也扩张显著,郊区不透水面比例也有所增加。在以南京新街口为中心半径32 km 范围内,不透水面覆盖面积从2000 年的620.31 km2增长至2020 年的1245.66 km2,面积扩大了约一倍。城市的扩张直接改变了原有的自然植被和农田,森林和农田面积分别下降了102.63 km2和500.52 km2。与城市扩张相对应,GPP 变化趋势在不同区域也存在差异。整体而言,南京及周边植被GPP 呈现上升趋势,这与全球尺度的植被变绿趋势相一致,但是不透水面比例增加显著的区域,植被GPP 上升趋势不显著或表现为显著的下降趋势,这表明城市化导致了植被损失,使生态系统碳吸收功能受到了不利影响(图2d)。

图2 南京市(a)2000 年和(b)2020 年30 m 南京市城区及周边土地覆盖变化;2000~2020 年(c)城市化强度变化空间分布、(d)总初级生产力(Gross Primary Productivity,GPP)变化趋势。带点区域为通过0.01 显著性检验的区域Fig.2 Land cover distributions with a spatial resolution of 30 m in Nanjing in (a) 2000 and (b) 2020;(c) Spatial distribution of urbanization intensity changes and (d) trend of Gross Primary Productivity (GPP) from 2000 to 2020.The dotted areas pass 0.01 significance test

我们统计了2000 年和2020 年距城市中心不同距离范围内的城市化强度和平均GPP。如图3 所示,距城市中心越远,城市化强度越低,植被GPP 越高。2000 年,城市建成区主要集中在距市中心12 km 范围内,市中心4 km 内GPP 接近于0。16 km 范围外,GPP 不再随距离增加而改变,相对稳定在1100 g(C) m-2a-1上下。2000~2020 年,距市中心8~20 km 范围的城市化强度显著增加,区域平均GPP 相对保持不变或略有下降。距市中心20 km 范围外,城市化强度与GPP 均有增加。同时注意到在2000 年和2020 年,距市中心32 km 之外城市化强度与GPP 不再随距离增加而明显变化,因此在定义郊区范围时采用半径为32 km 范围作为受城市化影响显著的区域。

图3 2000 年和2020 年南京市平均城市化强度(β)与GPP 随距城市中心(32°02'38"N,118°46'43"E)距离的分布Fig.3 Average urbanization intensity (β) and GPP at different distances from the urban center (32°02'38"N,118°46'43"E) in 2000 and 2020

根据2.1 节定义的老城区、新城区和郊区范围,统计了3 个区域2000~2020 年不同地表覆盖类型占比变化和GPP 变化趋势(图4)。老城区范围内不透水面占绝对多数,其占比从2000 年的63.17%逐步增加,在2015 年后相对稳定在80%左右(图4a)。新城区不透水面占比从2000 年的19.35%增加到2020 年的54.3%,增长最为明显,逐渐接近老城区2000 年的水平(图4b)。南京市郊区在过去20 年也存在村镇扩张和道路建设,因此郊区不透水面占比也有所增加(增加了9.12%,图4c)。城市扩张占用了大量的耕地,2000 年新城区农田在3 种地表覆盖类型中占绝对多数(72.24%),而在2014 年新城区不透水面超过了耕地面积,到2020 年老城区和郊区的耕地占比也分别下降了13.24%和6.41%。

图4 2000~2020 年南京(a)老城区、(b)新城区和(c)郊区土地覆盖类型变化与(d)植被GPP 变化(s 和p 分别为GPP 年际变化趋势及其显著性水平)Fig.4 Land cover change in (a) old urban area,(b) new urban area,and (c) suburban area and (d) vegetation GPP trend of Nanjing during 2000-2020(s and p represent the interannual trend and significance level of GPP,respectively)

对比3 个区域的植被生产力可以发现,老城区由于植被覆盖最少,平均GPP 最低,始终小于500 g(C) m-2a-1。郊区以耕地为主,同时有一定面积的森林,GPP 最高,可达约1200 g(C) m-2a-1。从变化趋势上来看,由于老城区和郊区植被覆盖损失比例较小,GPP 并未下降,其中郊区GPP 呈现显著上升趋势[增加了6.43 g(C) m-2a-1,p<0.05]。而与城市剧烈扩张相对应,新城区GPP 呈现显著下降趋势[减少了4.64 g(C) m-2a-1,p<0.05],表明由于城市化,植被损失导致了陆地生态系统碳吸收能力下降。

3.2 城市化的直接和间接影响

为了研究南京城市化对植被生产力的影响,我们计算了2000~2020 年南京市老城区、新城区和郊区的城市化直接效应和间接效应。2000~2020年由于城市不透水面扩张,老城区、新城区和郊区城市化降低植被GPP 的直接效应均随时间增大(图5),其中新城区不透水面扩张占用的耕地和森林面积最大,因此新城区的城市化直接效应导致的植被GPP 降低也最大,2016~2020 年平均达-366.19 g(C) m-2a-1,幅度远大于老城区和郊区的-191.06 g(C) m-2a-1和-101.59 g(C) m-2a-1(表1)。在3 个区域城市化的包含区域气候变化影响的间接效应对植被碳吸收均为促进作用,提高了GPP,在一定程度上缓解了城市扩张的负面影响。新城区间接效应对GPP 的促进作用的增长趋势最强[ 增加了16.61 g(C) m-2a-1],老城区最弱[增加了11.74 g(C) m-2a-1]。

表1 2000~2020 年南京市城市化对GPP 直接和间接影响的变化趋势Table 1 Variation trends of direct and indirect impacts of urbanization on GPP in Nanjing during 2000-2020

图5 南京市(a)老城区、(b)新城区和(c)郊区2000~2020 年城市化的直接与间接效应的时间变化趋势Fig.5 Time trends of direct and indirect effects of urbanization in the (a) old city,(b) new city,and (c) suburbs of Nanjing from 2000 to 2020

我们统计了距南京市中心不同距离上2016~2020 年平均的直接与间接效应。如图6 所示,由于城市中心4 km 范围内植被覆盖极少,城市化对植被生产力的影响也几乎为0。直接影响的幅度随距市中心距离的增加呈现先增后减的趋势,最大值出现在8~12 km,这与图3 中8~12 km 上城市化强度增加幅度最大相匹配。间接影响的绝对值随距离增加先增加,超过16 km 后略有下降,而后稳定在约300 g(C) m-2a-1左右。考虑到不同距离上城市化强度和植被GPP 存在差异,我们计算了不同距离上直接效应与间接效应相对于2000 年GPP 的比例。如图6 所示,直接效应与间接效应对GPP的影响随距离也呈现先增加再减少的趋势,最大值出现在4~12 km 范围内,直接效应与间接效应相对2000 年GPP 的比例均接近50%。结合表1 可知,城市化对剩余植被GPP 促进作用在城区范围内强于郊区。间接效应对GPP 的促进作用能够抵消相当比例的直接效应,仅在扩张最显著的8~12 km范围内直接效应超过间接效应,造成了GPP 下降(图6)。超过24 km 后,间接效应的占比稳定在约25%,不再随距离增加而明显变化。考虑到距城市中心超过24 km 已经是远郊区,其植被受城市化导致的城市热岛效应、CO2施肥效应等影响较小,故此时“间接效应”更多是由区域气候背景变化所贡献的。

整体而言,城市化的直接效应导致植被生产力损失,而气候变化和间接效应对城市及周边区域植被GPP 都是促进作用,表明区域气候背景的改变与城市化导致的局地植被生长条件的改变共同作用有利于剩余植被生长,一定程度上缓解了城市化对陆地生态系统碳循环的负面影响,在之前的一些研究中也有类似的结论(Zhao et al.,2016;Guan et al.,2019;Zhong et al.,2021)。

4 总结与讨论

本文选取南京市作为案例,以GPP 作为反映植被响应的指标,分析了南京市过去20 年城市扩张动态及其对陆地生态系统碳循环的影响。研究发现南京市在2000~2020 年城区范围出现明显扩张,不透水面面积增加了一倍以上,城市扩张区域主要出现在江北地区及江宁区、雨花台区和栖霞区等新型产业园区附近。南京市区域植被GPP 整体呈现增加趋势,但在城市化强度显著增加的区域,植被GPP 表现为下降或微弱上升。以往关于城市化对植被影响的研究大多只集中在总体影响上,没有明确直接和间接的影响。本研究区分了城市化的直接效应与间接效应,发现城市扩张过程中植被转化为不透水面导致植被覆盖降低的直接效应会导致区域GPP 下降,尤其是城市化强度增加幅度最大的新城区范围。但是区域气候变化与城市化的间接作用会影响剩余植被的生长环境,促进植被生长使GPP 增加,这在一定程度上缓解了城市化的不利影响。一方面城区气温升高会使得植被物候期开始提前,物候期延长(Gu et al.,2011;Wang et al.,2019),另一方面城市地区更高的CO2浓度(Wang et al.,2019,2020)和含氮气溶胶沉降(Gregg et al.,2003;Bytnerowicz et al.,2007)以及人为管理(Chen et al.,2022)等因素也会促进植被生长。城区间接效应的贡献强于郊区,这与之前国内外许多关于其他城市的研究结论相似(Zhao et al.,2016;Guan et al.,2019;Zhong et al.,2021)。

本研究也存在一定的不确定性。研究使用到的土地覆盖数据分辨率为30 m,在城市内一些次网格的行道树和小型绿地可能被识别为不透水面,这会造成部分植被并未考虑在内,从而对直接效应和间接效应造成高估。另一方面由于全球变暖和CO2浓度升高,即使不发生城市扩张,植被GPP也会随时间改变,如图5 和图6 中远郊区GPP 即表现出显著上升趋势。我们的分析中以2000 年为基准,若考虑气候变化的影响,实际的直接效应可能会更大,而剥离气候变化影响的间接效应会更小,由城市化产生的间接效应并不能完全抵消土地利用改变造成的直接效应。

据预测,到2050 年全球城市人口的比例将达到68%(Zhong et al.,2023),发展中国家和人口大国的城市化将继续高速发展,这种趋势将对陆地生态系统和碳循环产生更深远的影响。城市扩张对植被的影响与城市发展阶段、扩张模式、气候背景等多种因素有关,以往城市化受限于高分辨率植被数据的缺乏,有关城市化对植被生长与碳循环的直接和间接影响的分析相对较少。随着遥感技术的飞速发展,越来越多高时空分辨率和高精度的遥感数据将有助于在更细的尺度上深入探究人类活动对生态系统的影响,如分析不同城市功能区(如工业园区、居住用地、城市绿地等)生态系统生产力的变化和影响机制。考虑到在可预见的未来,中国和全球其他地区主要城市继续扩张的趋势不会改变,表征和理解城市扩张对植被生产力的影响有助于我们更好地应对全球变化、优化城市发展方式、推动生态文明建设和构建环境友好型社会,具有重要的现实意义和参考价值。

猜你喜欢
新城区不透水老城区
基于无人机可见光影像与OBIA-RF算法的城市不透水面提取
基于层次聚类法的潍坊市新城区公共绿地建设
干部成长“链链相扣”——西安市新城区推行干部选拔管理“四部走”
1.新编《空城计》……丞相,蜀军都搬到新城区了!
老城区是夜经济的“灵魂”
Landsat8不透水面遥感信息提取方法对比
九江市老城区住区空间形态演变原因研究
相交早第四纪断裂近断层地震动场预测——以枣庄市新城区为例
老城区科技企业上市的促进政策探讨
城市不透水面及地表温度的遥感估算