土地利用和土地覆被变化对土壤有机碳密度及碳储量变化的影响1)<br/>——以黑龙江省大庆市为例

土地利用和土地覆被变化对土壤有机碳密度及碳储量变化的影响1)
——以黑龙江省大庆市为例

2022-01-06王晓于兵李继红

东北林业大学学报 2021年11期

王晓于兵李继红

(东北林业大学，哈尔滨，150040)

土地利用和土地覆被变化(LUCC)，是以社会经济为前提，地表生态系统分布格局因人类经营活动而变化的过程[1-2]。自19世纪以来，人类活动对土地资源开采和利用日益频繁，改变土地表面分布类型和组成方式，影响植被的类型和凋落物数目以及土壤有机质输入和分布[3-4]，导致土壤有机碳储量发生改变，影响区域生态系统的碳循环。土地利用和土地覆被变化最早出现在1992年联合国发布“21世纪议程”上[5]，随着土地利用和土地覆被变化不断延伸和展开，发现工业革命以来，土地利用和土地覆被变化是继化石燃料后，对二氧化碳温室气体排放第二人为因素[6-7]。

关于土地利用和土地覆被变化对土壤有机碳储量的影响，已有较多研究成果[8-13]，从不同角度、不同时间间隔，阐述了各自研究区域土壤有机碳储量变化和影响土壤有机碳储量变化的影响因素。但多集中在全球或者国家较大规模进行研究，并且主要是通过已有经验数值进行模型估算。然而实际的土壤有机碳密度不是恒定值，运用经验数据，进行土地利用和土地覆被对区域碳循环计算，容易差异较大；而且不同时间尺度，区域土壤有机碳储量受到影响因素作用也不同。为此，本研究以大庆地区土地利用和土地覆被变化、土壤有机碳为研究对象，以2019年为研究时间结束节点，分别以10 a的短期时间间隔、35 a的较长期时间间隔，应用地理信息系统的空间分析方法，分析土地利用和土地覆被变化对土壤有机碳储量的影响；结合地理探测器与地理信息系统，分析土壤有机碳储量的各个影响因素之间关系；旨在为大庆地区土地利用格局优化和土地资源最大生态经济效益开发规划提供参考。

1 研究区概况

研究区域为大庆市，是中国最大的石油石化城市，位于黑龙江省西南部的松辽盆地，地理坐标：北纬45°46′～46°55′，东经124°19′～125°12′。大庆地区总面积21 219 km2，人口约320万人。大庆地区地处北温带大陆性季风气候区，受蒙古内陆冷空气和海洋暖流季风的影响，冬季寒冷有雪、春秋季风多；年平均气温4.2 ℃，年均无霜期143 d，年日照时间2 726 h；年降水量350～550 mm。研究区土壤以草甸土为主，其次是草甸黑钙土和草甸风沙土，还有少量盐化黑钙土和草甸黑土。

2 研究方法

2.1 数据来源

大庆地区1984、2009、2019年卫星影像数据来自地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)的陆地卫星TM影像，空间分辨率30 m，所选的卫星图像的云层覆盖度均小于10%。根据国土资源部土地使用状况分类标准(GB/T 21010—2017)，并结合大庆地区当地实际生态环境，将土地类型分类为：耕地、林地、草地、建筑用地、水域、盐碱地、沼泽。

土壤数据主要通过现场采样获取(见图1)。按照土地利用类型采集土样，每一类型至少选取5个采样点，采样深度(h)取3个土层深度，分别为0

图1 研究区采样点设置

气温、降水数据来自中国气象局(http://www.cma.gov.cn/)和中国科学院资源与环境科学数据中心(http://www.resdc.cn)；大庆地区各县市的人口、GDP、第一产业生产总值、第二产业生产总值、第三产业生产总值、石油产量，来自大庆地区相应年份的大庆各政府公开的国民经济和社会发展统计公告、大庆统计年鉴。

2.2 遥感影像处理

使用地理信息系统软件对预处理后的大庆地区遥感数据进行矢量化。通过目视解译，对影像的形状、大小、色调、质地等直接显示特征进行区别分类，将数据归类为林地、草地、建筑用地、水域、农田、沙地、盐碱地、沼泽。目视解译结果需要野外调查进行检验，随机选取目视解译不同土地类型，对其经纬度及显著地物进行标注，根据记录的经纬度，利用GPS到达实际所在的目标点，对其进行判读，根据野外调查结果对目视解译结果进行校准；然后，使用地理信息系统软件的空间分析中叠加分析，获得大庆地区1984—2019年(较长期)、2009—2019年(短期)动态变化的土地利用类型转移矩阵。

2.3 土地利用和土地覆被变化评价模型

先将不同时间间隔的土地覆被变化简单地计算面积变化，然后加入多种参数计算特定的土地覆被类型增量和减量的差异，定量表示出大庆地区短期10 a内和较长期35 a土地类型变化的方向。

土地利用和土地覆被转移矩阵，可直观反映不同时期各个土地利用和土地覆被之间转移情况，定量展示土地利用和土地覆被变化的数量特征和方向；应用土地利用和土地覆被转移矩阵，分析大庆地区1984—2019、2009—2019年变化情况，数学模型为：

式中：M为土地利用和土地覆被类型面积；n为土地利用和土地覆被类型数目；i、j分别为特定研究时间的开始和终止时的土地利用和土地覆被类型。

土地覆被动态指数(k)[14]，表示特定土地覆被类型面积变化幅度，计算公式为k=[(Ub-Ua)/(Ua×T)]×100%。式中的Ua、Ub分别为研究时间间隔开始和结束时特定土地覆被类型的面积；T为研究时间间隔。

土地覆被变化重要指数[15]，表示在某一时间段内，土地覆被类型变化面积中占主导类型，计算公式为：Di=Ai/A、A=∑Ai，i=1、2、…、n。式中的Di为第i种土地覆被变化重要指数；Ai为第i种土地覆被类型面积变化；A为某一时间内所有土地覆被变化面积总和。

土地覆被变化贡献指数，由两部分组成：特定土地覆被类型转变成其他类型(Zo)、其他土地覆被类型转变为特定类型(Zin)。主要表示在研究时间间隔中，目标土地覆被类型主要转向和转入目标覆被类型的主导类型。计算公式为Zo=∑i∑j(Sij/St)、Zin=∑i∑j(Tij/Tt)，i=1、2、…、n，j=1、2、…、n。式中：Sij为研究对象的土地覆被类型i转变成其他土地覆被类型j的面积；Tij为其他土地覆被类型j转入研究对象的土地覆被类型i的面积；St、Tt分别为对象的土地覆被类型转出的总面积和其他类型转入研究对象的土地覆被类型的总面积。

2.4 土壤有机碳变化评价方法

2019年，大庆地区土壤样品通过2 km×2 km的网格，利用网格中心作为预采点。为了便于数据对比，预采点要满足1984年全国第二次土壤普查中大庆地区测样点不超过500 m范围的条件进行采集；通过GPS定位土样样本点的经纬度以及高程值，并且布设以S型进行采样点标记；采集5个点，并且每5个点混为一种样本编号；采样时避开建设用地和水体，对耕地、林地、沙地、盐碱地、沼泽等同一种土地覆被采集不少于3块样地，并且使用环刀在0

土壤有机碳取决于不同土地类型所占的面积、单位面积的土壤有机碳密度[16]，土壤有机碳密度(E)单位通常用kg/m2表示，计算公式为E=h×wc×ρ。式中：h为土层厚度(单位为cm)；ρ为土壤密度(单位为g/cm3)；wc是土壤有机碳质量分数(单位为g/kg)。

2.5 土壤有机碳储量计算方法

土壤有机碳储量是一定区域内土壤含有有机碳的总质量[17-18]。根据定义，碳储量计算是不同土地利用和土地覆被类型面积与该类型土壤有机碳密度乘积[19]，以土地利用和土地覆被变化、土壤有机碳密度为研究对象，分析两者对土壤有机碳储量的贡献。

(1)当土壤有机碳储量变化受到土地利用和土地覆被、土壤有机碳密度影响时，总的土壤有机碳储量计算公式为CE=∑i(Si2Ei2-Si1Ei1)，i=1、2、…、n。式中：CE为土壤有机碳储量变化量；Si1、Si2分别为土地利用和土地覆被类型i研究时间开始时的面积、研究时间结束时的面积；Ei1、Ei2分别为土地利用和土地覆被类型i研究时间开始时的土壤有机碳密度、研究时间结束时的土壤有机碳密度。

(2)假设每一种土地利用和土地覆被的土壤有机碳密度，在研究时间段内保持不变，土壤有机碳储量效应只受到土地利用和土地覆被面积变化影响，则计算公式为：CE1=∑i[(Si2-Si1)Ei1]，i=1、2、…、n。式中CE1为土壤有机碳储量变化量(只考虑土地利用和土地覆被面积变化)。

(3)假设土地利用和土地覆被面积不会发生变化，土壤有机碳储量只受到土壤有机碳密度变化影响，则计算公式如下：CE2=∑i[(Ei2-Ei1)Si1]，i=1、2、…、n。式中CE2为土壤有机碳储量变化量(只考虑土壤有机碳密度变化)。

(4)土地利用和土地覆被面积变化对土壤有机碳储量变化的贡献率(RS)、土壤有机碳密度变化对土壤有机碳储量变化的贡献率(RE)，计算公式为：RS=[CE1/(CE1+CE2)]×100%、RE=[CE2/(CE1+CE2)]×100%。

用q(X1)、q(X2)代表影响因素X1和X2的空间分异性影响程度，然后计算X1、X2两个因素之间交互时的q值，记作q(X1∩X2)。将这三者的q值进行比较，如果两因素交互值比两个单因素值都要小，则说明两个因素交互后线性减弱；如果交互值大于两个单因素最小值，但小于两个单因素的最大值，则说明单因素非线性减弱；如果交互值比两个单因素任何一个最大值都大，则说明交互后双线性增强；如果满足q(X1∩X2)=q(X1)+q(X2)条件，则说明两个因素相互独立；如果满足q(X1∩X2)>q(X1)+q(X2)条件，则说明两个因素交互后非线性增强。

大庆地区不同时间点的土壤有机碳储量有所不同，出现这种变化主要因素分为两类：一类是社会因素，即人口(X1)、地区GDP(X2)、地区第一产业值(X3)、地区第二产业值(X4)、地区第三产业值(X5)、原油产量(X6)；另一类是自然因素，即气温(X7)、降水(X8)。本研究运用地理探测器，将大庆地区的土壤有机碳储量作为评价目标(Y)，分析不同影响因素类型对大庆土壤有机碳储量的影响。

3 结果与分析

3.1 大庆地区土地利用和土地覆被变化特征

在2009—2019年中，大庆地区建筑用地、林地、水域、盐碱地增加，草地、农田、沙地、沼泽减少(见表1)。2019年与2009年相比，建筑用地、林地、水域、盐碱地面积增加了，草地、农田、沙地、沼泽地面积减少了。在这十年间，沙地变化幅度最大，其动态指数为2.51%；其次是林地，动态指数为1.58%；变化幅度最小的土地类型是农田，为0.01%。说明大庆地区在这一时间段中，草地是比较活跃的土地覆被类型，参与到其他类型转换。并且林地面积增加，表明近年来植树造林工程取得了初步成效。1984—2019年，大庆地区35 a与近10 a变化有所不同，建筑用地、林地、农田、沙地、盐碱地面积增加，草地、水域、沼泽面积减少，其中沙地土地覆被类型动态指数为21.63%，说明这段时间段内沙地变化幅度最大，其他土地覆被类型变化比较小。

表1 1984—2019年大庆地区土地利用和土地覆被变化

由表1可知，耕地在这3个时期仍然占据主导地位，占比分别为35.57%(1984年)、42.15%(2009年)、42.12%(2019年)；其次是草地、开阔水域，在1984年占比较高，分别为23.97%、12.51%；最低土地覆被类型占比是沙地，3个时间段都位于少于1%的水平。大庆地区在1984—2019年35 a内，建筑用地、林地、开阔水域、盐碱地、沙地增加；其中沙地增加速率最快，与1984面积相比，2019年沙地增加了8倍；其次是盐碱地和林地。减少速度最快是沼泽，为48.74%，其次是草地。虽然沙地变化幅度最大，但在这35 a间，占主导地位是沼泽，沼泽地损失了143 882 hm2(重要指数为68%)；其次是耕地，耕地增加了138 617 hm2(重要指数为65%)。说明在1984—2019年间，土地覆被流失最严重的是沼泽地，面积增加最多是耕地。大庆地区在2009—2019年内，建筑用地、林地、开阔水域、盐碱地增加，其中林地增加较快，为15.79%。在这10 a内，草地减少占主导地位(重要指数为34%)，说明草地减少是10 a内主要的变化特征。结合35 a时间尺度可见，建筑用地、林地是增加趋势，草地、沼泽是减少趋势；在这期间，虽然沙地增加速度较大，但在最近10 a内得到了有效防范，扼制其增加势头。

由于每个土地覆被类型变化幅度和比例，会因为时间尺度不同而不同，为分析土地类型增加或减少的原因，本研究进行土地转入和转出贡献分析。草地在近10 a内减少了6.18%，由表2可见：在转入土地覆被类型中，农田、盐碱地占总转入类型72.91%，最少的是沙地(占0.01%)；在转出土地覆被类型中，草地主要转向农田，其次是转向盐碱地。这表明，农田、盐碱地是草地动态变化主要参与者，相比而言，沙地对草地变化影响甚微。并且，草地近35 a面积减少了104 510 hm2，这与近10 a趋势相近。在转出土地覆被类型中，农田是草地类型主要转出方向，这与大庆地区人为开垦农田有关。虽然这期间，也有其他类型对草地补给，但补给量小于减少量，草地在1984—2019年间减少了20.63%面积，在大庆地区草地仍然处于减少趋势。

表2 不同时间尺度大庆地区土地覆被类型转入和转出比例

林地是大庆地区10 a增加面积最多的土地覆被类型，在林地动态变化中，主要参与的土地覆被类型是农田、草地，由农田转入林地占总68.5%、由林地转出到农田占总75.72%，由草地转入林地占总24.17%、由林地转出草地占总16.89%。这说明农田、草地是林地增加主要因素，对大庆地区固碳有很大积极作用。林地在1984—2019年中，面积增加了26 513 hm2。在转入方向上，49.31%草地转变为林地，38.05%农田转变为林地，这说明，在近35 a中草地、农田是林地主流方向。但是，这也是转出林地类型的主要方向，这说明，林地与草地、农田动态变化中，林地土地覆被类型增加对大庆地区固碳有积极作用。耕地在2009—2019年间总体上保持不变，在转入土地覆被类型中，草地、林地为主要贡献者，两者共占转入耕地的76.83%。与此同时，农田主要转向草地、林地，达到了动态平衡。虽然农田在10 a间减少甚微，但其中是复杂的排碳和吸碳的交互过程。但农田在这35 a中，增幅比较明显，土地覆被变化重要指数(65.30%)仅次于沼泽的(67.78%)，与沼泽一起起着重要作用。农田主要来源于草地，有156 521 hm2面积草地补给了农田，占农田总转入变化的59.69%，说明农田主要扩张对象是草地，草地是农田增加主要因素。

3.2 大庆地区土壤有机碳质量分数及密度变化特征

应用SPSS23.0软件对不同土地覆被类型的2019年土壤有机碳质量分数进行单因素方差分析，不同采样深度对土壤有机碳影响不大，差异性不显著，土壤有机碳质量分数在10～20 g/kg之间。由表3可见：在0

表3 大庆地区6种土地覆被类型不同采样深度土壤有机碳质量分数

大庆地区的土壤有机碳密度，在1984—2019、2009—2019年不同时间尺度，变化速率也不同。由表4可见：耕地、林地、草地、沙地、盐碱地、沼泽的土壤有机碳变化，在不同时间间隔的速率变化幅度和方向都具有差异；耕地、林地、草地、沼泽在1984—2019年内是减少状态，其中，沼泽减少幅度最大(达0.19 kg·m-2·a-1)。变化速率，草地的土壤有机碳密度趋近于不变，但在以2019年为节点10 a尺度时，即2009—2019年间，均由减少变为增加；沼泽相对于2009年时期恢复速度最快(为0.35 kg·m-2·a-1)；沙地、盐碱地在近35 a间是增加状态，分别为0.07、0.40 kg·m-2·a-1，但在近10 a增加态势转变为减少。在同一时期，1984—2019年，盐碱地速率变化幅度最大，草地速率变化幅度最低；2009—2019年，沼泽速率变化幅度最大，林地速率变化幅度最低，这说明，虽然以2019年为时间结果节点，但以35、10 a时间尺度去比较，同一土地覆被类型的土壤有机碳密度变化速度方向和大小均不一样，也证明了土壤有机碳密度并不是稳定不变或匀速变化。

表4 大庆地区6种土地利用和土地覆被类型不同时间尺度的土壤有机碳密度变化速率

以大庆地区0

图2 大庆地区土壤有机碳质量分数垂直结构分布

3.3 大庆地区土壤有机碳储量变化

利用地理信息系统软件中叠加分析，获得大庆地区1984—2019、2009—2019年土地利用和土地覆被转移矩阵为Si2-Si1的差值；通过野外采集大庆地区的土样，将测得数据整理后赋给Ei1、Ei2，代入计算公式，分别获得大庆地区近35 a和近10 a的土壤有机碳储量变化、土地利用和土地覆被变化贡献、土壤有机碳密度变化贡献等数据。由表5可见：在1984—2019年，土壤有机碳储量减少了1.19×1010kg；在2009—2019年，土壤有机碳储量增加了8.06×109kg。

表5 大庆地区6种土地利用和土地覆被类型不同时间尺度的土壤有机碳储量变化

大庆地区在近35 a内，草地、沼泽土地覆被类型是导致土壤有机碳储量减少的主要因素。其中，草地因土地覆被和土壤有机碳变化，排放出2.03×1010kg碳，草地面积锐减是主要原因(贡献率91.08%)，草地的土壤有机碳密度减少贡献率为8.92%；沼泽地因土地覆被和土壤有机碳密度变化，排放出5.56×1010kg碳，与草地因素相似，沼泽地面积减少占主导因素(贡献率65.57%)；草地和沼泽当中，土地覆被面积减少与其土壤有机碳密度减少，都是该类型土壤有机碳储量减少的原因。林地、耕地土地覆被面积，在固碳作用上起到了重要作用，贡献率分别为144.90%、196.00%；耕地施肥，在一定程度上增加土壤碳质量分数，让农作物吸收起到固碳成效；大庆地区自1990年起的植树造林工程起到了初步生态效应，不仅使林地面积得到了扩增，还促进了林地土壤有机碳密度得到了提升。

应用地理探测器对大庆地区不同时间尺度的土壤有机碳的影响因素进行了分析，利用q值表示不同影响因素对土壤有机碳储量影响程度。在1984年，影响力最大是气温(q值达到了98.70%)，说明气温是该时间的影响土壤有机碳储量的主导因素；其次是降水(q值达到了84.90%)；以人口、石油产量等社会人文因素影响力相对较低(q值为10.30%)；表明在1984年，大庆地区初期，社会因素影响程度低，土壤有机碳储量主要受气温、降水的自然因素影响。在2009年，降水成为大庆地区土壤有机碳储量减少主要原因，影响力是99.40%；其次是气温(q值达到了93.70%)；社会人文因素影响力是8.63%；说明2009年，由原来的气温主导因素变成了降水为主导因素，自然因素依然是大庆地区的土壤有机碳储量的主要因素。2019年，社会人文因素仍然保持较低的影响力水平(q值为8.63%)，同时降水的影响力降到了68.80%，气温的影响力降到了87.80%，气温占土壤有机碳储量的主要因素。

不同的影响因素之间交互作用，对评价目标的影响显著性不同[21]。在大庆地区实际情况中，土壤有机碳储量不可能受单一影响因素影响，而是受到自然地理因素和人文社会因素多种因素相互复杂结合对土壤有机碳产生作用[22]。本研究运用地理探测器分析各种影响因素之间交互关系。由表6可见：1984年，不同影响因素关系，大部分都是双因子增强，即两种影响因素交互后，对土壤有机碳储量的影响力有增强作用；但人口与其他社会人文因素交互后，对评价目标影响力有所下降。2019年，大庆地区不同影响因素交互关系，与1984年结果分析一致。2009年，降水与其他影响因素交互后，增强程度比1984年表现的更强，对土壤有机碳储量影响力有所提升。这表明，大庆地区土壤有机碳储量影响不是单一独立的，有减弱或增强，多种影响因素复杂的叠加，产生不同的地区土壤有机碳储量。

表6 大庆地区对土壤有机碳储量影响因素在不同时间的交互作用

4 讨论

本研究以大庆全地区为研究范围，以2019年为时间结束节点，分别以近10 a和近35 a不同的时间尺度，分析不同土地利用和土地覆被类型变化，发现不同土地利用和土地覆被之间是处于动态变化中，并且流向不是简单单向，而是复杂多向变化。耕地面积在这3个时间点都处于主导地位，这与东北三省“产量基地”背景密不可分。在1984—2019年间，耕地面积增加了138 617 hm2，处于增长态势，最大的来源是草地，占总转入面积的59.69%；这反应大庆地区近35 a耕地开辟主要对象是草地，并且耕地在这期间与1984年相比，土壤有机碳密度减少了0.051 kg/m2，耕地的肥力有所下降。以2009年为时间开始点，发现耕地面积处于动态平衡中，变化幅度不大，这与国家2009年颁布“保护耕地红线”政策有关；大庆地区的耕地面积已经基本处于耕地红线范畴中，在这10 a，耕地没有明显增加或减少，与此同时，大庆倡导轮作种植方式，土壤有机碳密度比2009年有所回升。草地，无论是在近10 a，还是近35 a，都是在不断减少，草地连年的减少主要原因还是耕地开垦；根据转移矩阵发现，近10 a占草地转出面积的41.27%，并且近35 a占草地转出面积的53.22%；这说明草地转出主要流向是农田。大庆地区土壤有机碳密度，因土地利用和土地覆被类型不同而不同，介于9.00～29.89 kg/m2之间，在解宪丽等[19]研究的中国土壤有机碳密度0.27～53.46 kg/m2区间内；大庆地区土壤有机碳质量分数，呈现出东北高、西南低的空间趋势，与孙维侠等[23]调查研究东北三省总体趋势相符合。大庆地区，总体上土壤有机碳储量比全国平均值偏高，这与该地区处于广袤松嫩平原有关，植被凋落物更容易堆积在土壤表层，使其周围有机质质量分数增高，土壤表层腐殖质累积更加明显；同时，大庆地区多湿地的景观特征，以草本沼泽为代表的湿地，土壤有机碳质量分数在不同时间尺度中，都略高于其他土地覆被类型。

利用地理信息系统软件叠加分析，获得大庆地区1984—2019年和2009—2019年土地利用和土地覆被转移矩阵；通过土壤有机碳储量计算发现，大庆地区在在1984—2019年土壤有机碳储量减少了1.19×1010kg，而在2009—2019年土壤有机碳储量增加了8.06×109kg。虽然以同一个时间为结束点，但是不同时间点作为开端，得到的土壤有机碳储量变化也不同。大庆地区在近35 a内，草地、沼泽土地覆被类型是土壤有机碳减少的主要因素，其中草地因土地覆被和土壤有机碳变化，排放出2.03×1010kg碳。而在近10 a内，林地、耕地、盐碱地是土壤有机碳储量增加主要原因，其中，林地类型土壤有机碳增加了2.56×109kg，林地面积占主导地位(贡献率93.83%)。应用地理探测器对大庆地区不同时间尺度的土壤有机碳的影响因素进行了分析，发现不同影响因素在不同时间对大庆地区土壤有机碳影响程度也不同；在1984年，影响力最大是气温(达到了98.70%)；在2009年，降水成为大庆地区土壤有机碳储量主要原因，影响力是99.40%；在2019年，降水的影响力降到了68.80%，气温的影响力降到了87.80%。利用地理探测器的交互分析发现，土壤有机碳储量不是受单一因素影响，而是受到自然地理因素和人文社会因素多种因素相互复杂结合对土壤有机碳产生作用。