2000-2020 年华北干旱半干旱区碳储量变化特征及影响因素

黄 艳，刘晓曼，袁静芳，付 卓，乔 青

1.中国环境科学研究院，北京 100012

2.生态环境部卫星环境应用中心，北京 100094

3.生态环境部南京环境科学研究所，江苏 南京 210042

4.北京市生态环境保护科学研究院，北京 100037

陆地生态系统可通过地表植物的光合作用降低大气中的CO2浓度，将其固定在植物和土壤内以缓解全球变暖、调节全球气候变化、促进碳循环[1-3].土地利用覆被是陆地生态系统最直观的表现，不同土地利用类型的固碳能力存在显著差异，其相互转化过程通常伴随着大量的碳交换，进而改变陆地生态系统的碳储量[4-5].随着近年来气候变化问题的日益严峻，根据土地利用类型变化分析区域陆地生态系统碳储量的空间格局演变及其碳汇影响因素已成为学术界研究热点，对增加区域碳储量、实现区域可持续发展具有重要意义[6].

目前，估算碳储量的方法很多，但传统的清单法、实地调查法和生物量法等[7-9]，工作量较大、周期长，且不能准确反映长时间序列与大尺度的碳储量变化对自然和人类活动的响应关系.随着信息技术发展，模型模拟法将遥感技术与模型相结合的方式得到广泛应用[10]，其中InVEST(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs)因其操作简便、所需数据简易获取、可以评估不同尺度的碳储量变化并进行可视化表达，被广泛应用于多个国家和地区的碳储量估算[11-13].

碳储量受到自然因素和人类活动的多重影响[14]，对于华北干旱半干旱区这种以干旱半干旱气候为主的区域，温度与降水等气候条件的空间变化决定着水热分布直接影响生态系统的碳储量[15].土壤是陆生植物生长的基质，不同土壤特征下的土壤碳储存、有机物分解速率和有机物保留能力有所区别，进而影响土壤中碳的固存[16].陆地生态系统碳汇来源于大气中CO2的固定，植被覆盖度高低影响植被光合作用的强度从而决定固碳能力[17].高程和坡度综合影响植被类型垂直分布和环境因子变化，进而直接或间接影响生态系统碳储量的分布[18-19].随着社会经济的发展，一方面人类活动对生态系统碳储量造成碳泄漏活动[20]，另一方面生态工程等积极措施会提升碳汇速率[21].但目前对于碳储量影响因素研究多侧重于单一自然或人类活动因素分析[22-23]，未充分考虑碳储量变化影响因素及各因素间的交互作用，有待深入研究.地理探测器是近年来定量分析因子影响力并揭示其驱动机理的新型统计学方法，相较于传统的相关性分析，其计算过程摆脱了共线性影响，不仅能够定量分析各因子所占权重，还能分析多因子之间的交互作用[24]，对探测碳储量变化因素具有重大意义.

华北干旱半干旱区是全球温带干旱半干旱区生态系统的最典型代表，也是我国退耕还林(草)工程在北方实施的重点区域和重要的防风固沙生态功能区，生态环境脆弱，易受极端气候干扰，长期以来面临着严重的生态环境问题.自退耕还林(草)工程实施以来，经过20 多年发展取得显著成效，该区域植被覆盖率提升，土地利用覆被发生了显著变化[25].但其碳储量变化特征以及受自然、人为影响因素程度仍不明确，这将阻碍华北干旱半干旱区的进一步生态建设以及区域可持续发展.基于此，本研究通过修正碳密度数据以定量估算碳储量并分析其时空变化特征，同时基于地理探测器揭示不同驱动因子对碳储量的解释力及交互作用，以期为华北干旱半干旱区碳平衡及土地利用管理决策提供参考，并丰富我国陆地生态系统碳储量研究的成果.

1 数据与方法

1.1 研究区概况

华北干旱半干旱区来源于退耕还林(草)工程划分的10 个子区之一[26]，是我国退耕还林(草)工程在北方实施的重点区域之一，包括内蒙古自治区南部、山西省北部、河北省大部分地区以及北京市、天津市部分地区.地貌类型多样，地势西高东低，依次分布有内蒙古高原、阴山山脉、燕山山脉、太行山山脉和华北平原，总面积达992.67×103km2(见图1).研究区内温带大陆性气候和温带季风气候盛行，受气候因素影响，温暖干燥，年均气温为7 ℃，年均降水量不到300 mm，由东南向西北逐渐减少.东部以林地和耕地为主，西部大部分地区以草原和荒漠为主.

图1 华北干旱半干旱区地理位置Fig.1 Geographic location of arid and semi-arid region of North China

1.2 数据来源和处理

土地利用数据来源于武汉大学杨杰团队的1990-2020 年中国年度土地覆被数据集(CLCD)[27]，其空间分辨率为30 m，该数据集经过5 463 个样本验证，准确率达到79.31%.研究区内土地利用类型主要包括耕地、林地、灌木、草地、水域、未利用地以及建设用地，本研究选取2000 年、2005 年、2010 年、2015 年、2020 年的土地利用类型数据作为InVEST 模型输入数据源.

根据与华北干旱半干旱区陆地生态系统碳汇密切相关的自然因素和人类活动因素，筛选出气候条件、土壤特征、植被状况、地理背景、社会经济、生态工程等6 个方面共12 个影响因子，数据选取及来源见表1.在ArcGIS 10.7 中将以上数据统一坐标系为WGS_1984_Albers，并利用最邻近法采样规则统一空间分辨率为1 km.为适应地理探测器工作原理，将各驱动因素利用ArcGIS 的自然断点法进行分类，剔除异常值和空值后，年均GDP 分为7 类，人口密度分为5 类，其余因素均分为9 类.

表1 华北干旱半干旱碳汇的影响因素以及来源Table 1 The influencing factors and sources of carbon sink in arid and semi-arid region of North China

2 研究方法

2.1 InVEST 模型

InVEST 模型是用于多种生态系统服务功能价值评估的综合评价模型，包含生境质量评估、水源涵养、水土保持、碳储存与固持等多个模块，其中的碳储存与固持模块可用于陆地生态系统碳储量的估算[28-29].InVEST 模型的碳储存与固持模块的主要基本碳库包括地上生物碳、地下生物碳、土壤碳和死亡有机质碳[30].利用InVEST 模型中碳储存与固持模块对研究区总碳储量进行估算，以栅格为单元.总碳密度计算公式如下：

式中：Ci-total为土地利用类型i的总碳密度，t/hm2；Ci-above为地上生物碳密度，t/hm2；Ci-below为地下生物碳密度，t/hm2；Ci-soil为土壤碳密度，t/hm2；Ci-dead为死亡有机质碳密度，t/hm2.

式中：Ctot为陆地生态系统总碳储量，t；Ci为土地利用类型i的平均碳密度，t/hm2；Si为土地利用类型i的面积，hm2；n为土地利用类型的数量.

2.2 碳密度数据修正

研究区不同土地利用类型的碳密度数据主要来源于已有的相关研究，其中水域、建设用地和未利用地的地上部分碳密度来源于陈利军等[31]对全国植被碳密度的研究结果；灌木碳密度数据来源于温永斌等[32]对山西太岳山森林碳水关系的研究结果；林地、水域、建设用地和未利用地的地下部分碳密度来源于张杰等[33]对西部干旱区土壤有机碳密度的研究结果；死亡有机物碳密度主要来源于李敏[34]对北京地区生态系统服务功能的研究；其余数据来源于李克让等[35-36]对于全国碳密度数据的研究结果(见表2).

表2 各土地利用类型的碳密度Table 2 Carbon intensity of each land-use type

根据文献收集的碳密度数据与研究区实际碳密度可能存在一定程度的误差，需要对碳密度进行修正以提高研究的准确性.国内外研究[37-39]表明，生物量碳密度、土壤有机碳密度均与年降水量呈显著正相关，而与年均气温的相关性较弱.年降水量与生物量碳密度、土壤碳密度的关系采用Alam 等[38]研究中的关系模型来表征.年均气温与生物量碳密度的关系采用陈光水等[39-40]研究中的关系模型，而年均气温与土壤碳密度的关系相关文献记载尚不明确，且研究表明气温与土壤碳密度的相关性明显低于降水量与土壤碳密度的相关性[38]，故只考虑降水量对土壤碳密度的影响.碳密度的修正计算公式如下：

式中：CSP为考虑到年均降水量后的土壤碳密度，t/hm2；CBP、CBT分别为考虑年均降水量和年均气温得到的生物量碳密度，t/hm2；MAP 为年均降水量，mm；MAT 为年均气温，℃.

分别将华北干旱半干旱区和全国2000 年、2005 年、2010 年、2015 年、2020 年的平均气温和年降水量数据代入式(3)～(5)，得到研究区碳密度修正系数：

式中：KBP、KBT分别为考虑到年均降水量和年均气温的生物量碳密度修正系数；KBT为生物量碳密度气温因子修正系数；KB为生物量碳密度修正系数；KS为土壤碳密度修正系数；C′和C′′分别为华北干旱半干旱区和全国的碳密度数据，研究区碳密度数据由全国的碳密度数据经修正系数修正后得到，其中地上生物量碳密度和地下生物量碳密度使用生物量碳密度修正系数进行修正，土壤碳密度使用土壤碳密度修正系数进行修正.

2.3 地理探测器模型

利用地理探测器模型中单因素探测和交互探测定量解析各因子及因子间相互作用对2000-2020 年华北干旱半干旱区陆地生态系统碳汇的影响[24].

2.3.1 单因素探测

利用地理探测器中的因子探测来研究不同因素对碳汇演化空间分异的影响程度，探测自变量X在多大程度上解释了因变量Y的空间分异，用q值度量，其计算公式如下：

式中：q的值域为[0,1]，表示某因素X解释了(100×q)%的Y，q值越大，表示自变量X对Y的影响力越强，反之则越弱；L为自变量X的分类或分区；Nh和N分别为类h和全区的单元数；σh2和σ2分别为层h和全区的Y值的方差.

q值的一个简单变换满足非中心F分布：

式中：λ为非中心参数；为层h的平均值，可以查表或者使用地理探测器软件来检验q值是否显著.

2.3.2 交互作用探测

交互探测可以定量表征两个自变量对因变量格局的作用关系.首先分别计算两种因素Xn和Xm对Y的q值——q(Xn)和q(Xm)，同时计算它们交互时的q值——q(Xn∩Xm)，并对q(Xn)、q(Xm)与q(Xn∩Xm)进行比较.两个因素之间的关系分类情况见表3.

表3 地理探测器中因素交互作用的类型Table 3 Types of factor interactions in geoprobes

3 结果与分析

3.1 土地利用变化特征

华北干旱半干旱区土地利用呈现明显的空间分异特征，主要土地利用类型从东南到西北依次为耕地、林地、草地和未利用地(见图2).研究区土地利用类型以草地、未利用地和耕地为主(见表4)，2020 年分别占研究区总面积的47.7%、26.7%和15.36%.受地形和自然条件影响，在华北干旱半干旱区太行山以西、燕山以北、河套平原以东之间集中分布着大片草地，往西草地沿弱水河岸少量分布；未利用地主要分布在内蒙古西部的阿拉善高原、巴丹巴林沙漠等地区；耕地集中分布于华北平原和河套平原人口较为密集的区域.其次是林地和建设用地，面积分别占6.77%和3.02%；灌木和水域面积较少，二者面积之和不足1%.

表4 2000-2020 年主要年份间华北干旱半干旱区各土地利用类型面积及其占比与变化速率Table 4 Proportion and change rates of various land areas in the arid and semi-arid region of North China between major years during 2000-2020

图2 华北干旱半干旱区2000 年、2005 年、2010 年、2015 年、2020 年土地利用类型Fig.2 Land use types in arid and semi-arid region of North China in 2000,2005,2010,2015 and 2020

2000-2020 年华北干旱半干旱区土地利用类型面积发生了较大变化(见表4 和表5)，主要体现在耕地、未利用地和水域面积的减少以及林地、灌木、草地和建设用地面积的增加.约有102.38×103km2的土地面积发生了转化，占华北干旱半干旱区总面积的10.31%，以耕地、林地、草地、未利用地和建设用地相互转化为主.耕地面积呈减少趋势，21 年间共计减少1.92×103km2，其中2000-2010 年耕地面积骤减1.42×103km2，主要转向草地和建设用地，分别占耕地转出量的73.15%和21.22%；21 年间林地面积增加了0.94×103km2，每5 年面积增加量较为相近，主要由耕地和草地转入；草地面积呈波动上升趋势，共计增加0.59×103km2，主要由未利用地和耕地转入，表明华北干旱半干旱区植被覆盖度增加，绿化逐渐好转；未利用地面积平稳下降，共计减少0.71×103km2，主要转为草地，转出的草地占未利用地转出量的93.10%；建设用地面积增幅最大，达60.59%，共计增加1.14×103km2，每5 年面积增加量较为相近，主要由耕地和草地转入，表明华北干旱半干旱区内城市建设主要以破坏部分耕地、草地为代价，开发利用未利用荒地较少.总的来说，华北干旱半干旱区耕地、林地、草地、未利用地和建设用地之间相互转化频繁，且林地和草地转出的面积小于其他土地利用类型转为草地和林地的面积，因此整体上华北干旱半干旱区植被覆盖面积逐渐增加.

表5 2000-2020 年华北干旱半干旱区各土地利用类型转移矩阵Table 5 Transfer matrix of land use types in arid and semi-arid region of North China,2000-2020 103 km2

3.2 碳储量时空变化特征

2000 年、2005 年、2010 年、2015 年和2020 年华北干旱半干旱区的生态系统碳储量总量分别为7 542.46 Tg、7 570.94 Tg、7 733.11 Tg、7 909.20 Tg和8 210.84 Tg，平均变化速率为33.501 Tg/a(见图3)，21 年间研究区陆地生态系统总碳储量共增加了668.38 Tg，呈现逐年递增趋势.从碳储量的空间分布来看，华北干旱半干旱区碳储量整体呈现“由西向东逐渐增加”的空间分布特征(见图4).碳储量高值区主要集中在山地林区，主要沿太行山脉和燕山山脉呈带状分布，该地区主要土地利用类型为林地，森林覆盖率较高，固碳能力相对较强；碳储量的中值区主要分布在研究区的中部和东北部草原地区，呈片状分布，土地利用类型以草地为主；碳储量的低值区主要分布在研究区西部的阿拉善高原、中央戈壁和巴丹吉林沙漠地区，以沙地、戈壁、盐碱地、荒漠等未利用地为主.

图3 华北干旱半干旱区各年份碳储量及变化趋势Fig.3 Carbon stocks and changing trends by year in arid and semi-arid region of North China

图4 华北干旱半干旱区2000 年、2005 年、2010 年、2015 年、2020 年生态系统碳储量空间分布与变化Fig.4 Spatial distribution and changes of ecosystem carbon stocks in arid and semi-arid region of North China in 2000,2005,2010,2015 and 2020

为了更清楚地反映华北干旱半干旱区碳储量的空间变化，将研究区2000-2020 年碳储量变化分为减少、基本不变和增加三类(见图4)，将碳储量变化值大于5%的区域定义为碳储量增加区域，小于-5%的区域定义为碳储量减少区域，增加和减少的绝对值在5%以内的区域定义为碳储量基本不变区域.2000-2020 年间大部分区域(917.10×103km2)的碳储量基本不变(见表6)，占到研究区面积的92.39%；碳储量增加区域面积为51.28×103km2，占研究区面积的5.17%，主要分布于河流沿岸的绿洲地区及山地林区，这些区域自身自然条件较好，随着退耕还林(草)工程等一系列生态工程的实施，碳储量增大；碳储量减少区域面积为24.29×103km2，占研究区面积的2.45%，主要位于乌兰布和沙漠的未利用地和草地交界处以及河北省居民用地，土地利用变化较其他区域更为剧烈，易受到气候变化或经济社会发展的影响.

表6 2000-2020 年华北干旱半干旱区碳储量空间变化情况Table 6 Spatial changes in carbon stocks in the arid and semi-arid region of North China,2000-2020

3.3 单因素探测结果

为了探究不同因素对2000-2020 年华北干旱半干旱区陆地生态系统碳汇的影响，以12 项指标数据为自变量，利用地理探测器模型分析，得到华北干旱半干旱区陆地生态系统碳汇主要影响因素及其解释力q值(见表7).结果显示，各因素对碳汇的影响程度不同，具有明显的差异性，解释力q值表现为植被覆盖度˃年均降水量˃累计造林强度˃土壤黏粒含量˃年均气温˃土壤沙粒含量˃土壤粉粒含量˃高程˃年均GDP˃坡度˃夜间灯光指数˃人口密度.植被覆盖度对区域碳汇的影响程度明显高于其他因素，解释力达到86%(q=0.866 6)；其次是年均降水量，解释力达到72%(q=0.719 0)；再次是累计造林强度，解释力达到49%(q=0.493 6)，这3 种因素是影响华北干旱半干旱区碳汇的主导驱动因子.另一类以土壤黏粒含量、年均气温、土壤沙粒含量、土壤粉粒含量和高程为代表，解释力中等，基本介于25%～40%之间，为重要驱动因素.总体来看，影响华北干旱半干旱区碳汇的主要因素为植被覆盖、年均降水量和累计造林强度，对碳汇的影响解释力整体而言高于社会经济因素，社会经济因素各项因素如年均GDP、夜间灯光指数和人口密度的影响力普遍较低，均在20%以下.

表7 华北干旱半干旱区影响碳汇的单因素解释力统计结果Table 7 Detection results of driving factors for spatial differentiation of carbon sink in arid and semi-arid region of North China

3.4 不同因素交互探测结果

在对单因素进行识别后，又对因素间的交互作用进行了探讨，用以识别不同影响因素之间共同作用是否增加或减弱对碳汇的解释力，结果(见表8)表明，华北干旱半干旱区交互作用任意两个因素间交互作用的解释力均大于单因素作用解释力，表现为双因子增强和非线性增强两种关系，表明各因子对碳汇影响的过程都不是孤立的，而是彼此相互联系并相互协同作用的.碳汇受年均降水量(X2)与植被覆盖度(X6)的交互影响最强，影响力为0.928 7.植被覆盖度(X6)、年均降水量(X2)、累计造林强度(X12)与其他因素的交互作用影响力均较高且表现为双因素增强，其中植被覆盖度与各因素的交互作用均在0.91 以上，进一步验证了植被覆盖度、年均降水和累计造林强度是造成华北干旱半干旱区陆地生态系统碳汇空间分异的主要因素，而其中植被覆盖度是主导因素.

表8 华北干旱半干旱区影响碳汇的双因素交互探测结果Table 8 Interaction detection results of driving factors for spatial differentiation of carbon sink in arid and semi-arid region of North China

4 讨论

4.1 华北干旱半干旱区碳储量变化分析

本研究表明，2000-2020 年华北干旱半干旱区碳储量呈现逐年增加的趋势，这与部分学者结论相似：童荣鑫等[41]对2000-2020 我国各省份土壤碳储量核算的结果表明，碳储量在中国北部和西部等面积较大的省份增加明显；韩敏等[42]对我国西北干旱区2000-2020 年及未来2100 年碳储量进行估算及模拟预测，显示碳储量呈增加趋势.在模型设定中，碳储量的变化主要是由于区域内不同土地利用类型的相互转化而导致，通过图4 和图5 的比较可知，华北干旱半干旱区碳储量增加区域与林草地的转入区域存在一定程度重叠，碳储量的增加与林地、草地面积扩张有重要因果关系.研究区内1999 年以来国家实施退耕还林还草(1999 年)、草原沙化防护(2001 年)、退牧还草(2003 年)等草原生态建设工程以及人口增加和经济发展而导致的开垦荒地在一定程度上增加了植被覆盖率，大面积低碳密度的未利用地向高碳密度的草地、林地等地转移，由此使得生态系统碳储量增加.姚楠等[43-46]的研究结果也发现，大规模的生态工程实施对碳储量的提高具有积极意义.总体来说，该区域碳储量提升的幅度并不明显，这主要是因为华北干旱半干旱区处于北方生态脆弱区，本身的水热条件有限，易受气候的影响，生态系统的固碳潜力相较于其他水热条件较为优越的湿润地区较小[47]，故研究区碳储量提升并不明显.

图5 2000-2020 年华北干旱半干旱区林草地转入空间分布Fig.5 Spatial distribution of forest-grassland transfer in arid and semi-arid region of North China,2000-2020

4.2 华北干旱半干旱区碳汇影响因素分析

各因素对北方干旱半干旱区碳汇均有不同程度的影响，其中植被覆盖度的影响力居于首位(见表7).生态系统碳汇主要来自于绿色植物的光合作用，植被覆盖度的提高有助于植被有机碳的储存[48].同时土壤有机碳的积累也取决于植被物种多样性的多寡以及地上腐殖质的丰富度等有机碳来源相关因素[49].在本研究结果中，气候是影响碳汇的重要因素(见表7)，其中降水对碳汇的影响更为显著，这与李妙宇等[50-51]的研究结论一致，气候条件通过影响植被类型分布及其生产能力进而影响生态系统有机碳的输入水平，并通过调节土壤的水热条件影响微生物的活性来改变土壤中有机碳的分解与转化速率[52].土壤特征对研究区碳汇的影响力也较大(见表7)，干旱半干旱区土壤有机碳含量随土壤黏粒、沙粒、粉粒含量的增加而增加[53]，土壤中黏粒、沙粒、粉粒含量较高时，土壤颗粒具有较大的表面积，更易与有机质结合形成土壤团聚体，减缓土壤有机质在微生物作用下的分解[54].本研究中大部分地区位于地广人稀的内蒙古地区，故大部分人为因素对其影响力较小[16]，但人为因素中的累计造林面积因素影响力较高，位居第三，表明北方干旱半干旱区碳汇生态建设以及政策措施可显著提高碳储量[55].

4.3 不确定性分析

利用InVEST 模型来进行生态系统碳储量的评估，仅利用土地利用现状数据和各土地利用类型碳密度就可将碳储量的空间分布及时空变化清晰直观地表现出来，但过程中也存在一定的局限性：①获取的土地利用数据囿于空间分辨率的限制，碳储量的估算结果会因为分类精度的不同而存在差异.②碳密度数据主要采用年均降水量和年均气温对其进行修正，忽视了一些对固碳非常重要的指标，如光合速率和土壤微生物活动等.③碳模块未考虑到同一土地利用类型的空间异质性，本研究区华北干旱半干旱区涵盖范围较广，既包含西北干旱半干旱区，也包含东部半湿润区，气候条件和植被类型差异较大，但本研究未对研究区碳密度收集与修正处理工作进行分区，使得碳储量空间格局分布存在一定误差，导致结果的不确定性.在今后的研究中，应通过地面监测对碳密度值进行验证，进而提高碳储量精度，并且在碳储量的估算过程要考虑到其他自然和人为因素的影响.虽然InVEST 模型有一定的不确定性，但其估算结果能清晰反映华北干旱半干旱区2000-2020 年的碳储量时空变化和对退耕还林(草)的响应情况，碳储量作为生态系统服务功能的一个重要指标，能够反映研究区的生态系统状况，可为经济与生态协调发展提供参考.

5 结论

a) 2000-2020 年华北干旱半干旱区土地利用变化以耕地、林地、草地、未利用地和建设用地相互转化为主.林地和草地转入面积较转出面积大，其面积占比之和由52.94%增至54.47%，建设用地面积动态变化度最大，其占比达60.59%.

b) 华北干旱半干旱区2000 年、2005 年、2010 年、2015年、2020 年总碳储量分别为7 542.46 Tg、7 570.94 Tg、7 733.11 Tg、7 909.20 Tg 和8 210.84 Tg，平均变化速率为33.501 Tg/a，21 年间累计增加了668.38 Tg.从碳储量的空间分布来看，华北干旱半干旱区碳储量整体呈现“由西向东逐渐增加”的空间分布特征.

c) 华北干旱半干旱区碳储量稳定区域的面积占92.39%；碳储量增加区域面积占5.17%，主要分布于河流沿岸的绿洲地区及山地林区，与林地、草地转入区域存在一定重叠；碳储量减少区域面积占2.45%，主要位于乌兰布和沙漠中草地-未利用地交界处以及河北省居民用地.

d) 植被覆盖度是影响2000-2020 年华北干旱半干旱区陆地生态系统碳汇的首要因素，其次为年均降水量和累计造林面积因素.不同因子交互作用后会增强单因子对碳汇空间分异的解释力，表明区域内碳汇受到多种因素共同影响.