何青松,蔣 旭

華中科技大學公共管理學院, 武漢 430074

全球氣候變暖及其引發(fā)的海平面上升、災害頻發(fā)、生物多樣性減少等一系列生態(tài)環(huán)境問題使碳排放成為世界各國政府和學者關注的焦點[1],為積極應對全球氣候變化,中國政府在第七十五屆聯合國大會上宣布:“中國二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值,在2060年前實現碳中和。”并將這一目標納入十四五規(guī)劃。2021年10月,中共中央、國務院印發(fā)《碳達峰碳中和意見》,指出要持續(xù)鞏固提升生態(tài)系統(tǒng)碳匯能力和碳匯增量。鞏固和提升碳匯能力是實現碳中和的必由之路,而陸地生態(tài)系統(tǒng)表面分布大量的固碳單元,在吸收CO2、調節(jié)氣候變化方面發(fā)揮著至關重要的作用。提高陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量是減緩溫室效應最經濟可行且對環(huán)境友好的途徑之一[2]。土地利用變化通過改變地球表面的生物地球化學過程及其能量流動和物質循環(huán),進而改變土壤和植被的固碳能力,對陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量產生深刻影響[3],是引起區(qū)域碳收支變化的重要原因。土地政策通過影響土地利用變化進一步改變陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量[4],因此研究土地政策引導下的土地利用變化對碳儲量的影響對維持區(qū)域碳循環(huán)的平衡與穩(wěn)定具有重要意義。

城市建設用地快速擴張并侵占耕地對糧食安全構成了嚴重威脅[5],為保障糧食安全,中國政府實行了一系列的耕地保護措施,其中最嚴格的就是耕地占補平衡政策。1997年,黨中央印發(fā)了《關于進一步加強土地管理切實保護耕地的通知》,首次提出各省(區(qū)、市)保持耕地總量動態(tài)平衡的要求,并在次年將耕地占補平衡條款寫進《中華人民共和國土地管理法》,成為耕地占補平衡制度的發(fā)端[6]。2000-2020年,中國耕地數量基本實現平衡[7],耕地占補平衡政策在控占、制補方面取得了顯著成效[8];但政策在執(zhí)行過程中也顯露出一些弊端,補充耕地時“填湖造田”、“毀林補耕”等現象屢見不鮮[9];地方占而不補、占多補少、占優(yōu)補劣、占整補零、占水田補旱地等現象普遍存在[10];同時補充的耕地多來自林地、草地、濕地等高碳密度的生態(tài)用地[11],會直接影響陸地生態(tài)系統(tǒng)的碳儲量。因此,定量評估耕地占補面積變化對區(qū)域碳儲量的影響能夠為區(qū)域未來的國土空間規(guī)劃以及生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展提供一定的科學依據。

當前,關于陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量的研究較多。國內外學者分別從單一[12]或綜合性[13]的生態(tài)系統(tǒng)探究土地利用變化對碳儲量的影響,大尺度的研究范圍集中在國家[14-15]、省域[16]、城市群[17-18],小尺度集中在市域[19]、縣域[20]、流域[21-23]或典型生態(tài)區(qū)[24],研究內容包括土地利用變化對碳儲量的影響[25]、碳儲量時空演變特征[26]、碳儲量驅動力分析[27],此外,也有部分學者耦合土地利用模擬模型對未來土地利用變化和碳儲量變化進行多情景模擬預測[13]。目前大多數成果都集中在區(qū)域土地利用變化對碳儲量影響的總體分析,缺乏對單一地類的碳儲量的變化進行深入研究。而耕地土壤有機碳庫是陸地生態(tài)系統(tǒng)中最活躍的碳庫[28],受耕地保護政策引導下的耕地占用和補償作為最主要的土地利用變化形式將不可避免地改變土地的固碳能力,從而對陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量產生重要影響。已有研究表明,2000-2010年,中國耕地擴張導致碳儲量減少了約1.76 Tg,是城市擴張造成的碳儲量損失的1.12倍[29]。因此,單獨探討碳儲量對耕地變化的響應是減少耕地碳排放、增加陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯的前提?，F有的耕地碳儲量評估方法主要有野外調查、遙感反演和模型模擬。傳統(tǒng)的野外調查法獲取的碳密度數據精度高,但是工作量大,成本高,且空間代表性不足,無法反映碳儲量的動態(tài)變化和空間格局。隨著3S技術的發(fā)展,大量學者開始運用CASA、Bookkeeping、DNDC等模型估算碳儲量。和其他模型相比,InVEST模型具有使用簡單、參數靈活、評估結果的空間可視化等優(yōu)點,因此被廣泛應用于碳儲量評估研究。與SD、CLUE-S、FLUS、ANN-CA等土地利用模擬模型相比,PLUS模型可根據隨機森林算法挖掘地類轉移概率,在數量、位置、細尺度元胞變化和景觀格局相似度方面優(yōu)于其他模型,其結果可以更好地支持未來碳儲量多情景評估及空間規(guī)劃政策實施。

基于此,本文以湖北省為研究對象,運用InVEST模型定量評估2000-2020年耕地占補面積時空變化對區(qū)域碳儲量的影響及碳儲量變化值的空間關聯特征,結合PLUS模型預測2030年湖北省四種不同發(fā)展情景下的土地利用和碳儲量時空變化格局,以期為湖北省國土空間規(guī)劃和“雙碳”戰(zhàn)略規(guī)劃提供科學參考。

1 研究區(qū)概況與數據來源

1.1 研究區(qū)概況

湖北省位于中國中部,長江中游,總面積1.86×105km2,轄13個地級行政區(qū)、103個縣級行政區(qū)。湖北省地勢呈三面高起、中間低平、向南敞開、北有缺口的不完整盆地,大別山、秦巴山、武陵山、幕阜山坐落四周,中部平原耕地豐沃,資源多樣,水網縱橫,湖泊密布,國土空間呈現“五分林地三分田,一分城鄉(xiāng)一分水”的總體格局,是長江經濟帶發(fā)展、長江中游城市群建設等國家戰(zhàn)略的重要承載地。中部崛起戰(zhàn)略實施以來,湖北省社會經濟發(fā)展迅速,快速城市化導致大量耕地流失,而耕地補償又導致了對生態(tài)用地的進一步侵占,經濟發(fā)展與生態(tài)保護之間的矛盾日益嚴重,將持續(xù)影響區(qū)域碳儲量的變化,以湖北省為研究區(qū)探討耕地占用和補償引起的碳儲量變化可為中部其他省份綠色可持續(xù)發(fā)展提供參考與借鑒。

1.2 數據來源與預處理

(1)土地利用數據。土地利用數據來自中國科學院資源環(huán)境科學與數據中心(http://www.resdc.cn/)。以美國陸地衛(wèi)星Landsat TM/ETM遙感影像數據作為主信息源,選取2000、2005、2010、2015、2020年共五期的湖北省土地利用遙感影像,空間分辨率為30 m×30 m。根據土地資源及其利用屬性,將土地利用類型分為耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地六大類。

(2)土地利用變化驅動因子數據。共選取社會經濟和氣候環(huán)境共12個驅動因子來模擬2030年湖北省的土地利用變化(表1)。首先在ArcGIS中統(tǒng)一所有驅動因子數據、土地利用數據和限制轉換區(qū)域數據的投影坐標系,然后將所有土地利用數據和限制轉換區(qū)域數據統(tǒng)一為相同的行列數,最后在PLUS模型中將土地利用數據和限制轉換區(qū)域數據轉換為unsigned char格式。

表1 土地利用模擬預測數據Table 1 Land use simulation and prediction data

2 研究方法

2.1 研究技術路線

本文首先利用2000、2005、2010、2015和2020年共五期的土地利用數據在ArcGIS中進行疊加分析,提取占用耕地和補充耕地的地塊,并運用耕地面積凈變化率、耕地變化動態(tài)度等指標對湖北省耕地占補進行時間和空間特征的分析。然后結合獲取到的碳密度數據,運用InVEST模型計算耕地占補面積變化對湖北省陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量變化的貢獻,并從縣級行政單元的尺度對耕地占補導致的碳儲量變化值進行空間自相關分析。最后根據前人的研究[30],選取12個影響土地利用變化的驅動因子,通過調整土地利用轉移矩陣,設置自然發(fā)展情景、耕地保護情景、生態(tài)保護情景和城鎮(zhèn)開發(fā)情景四種發(fā)展情景,運用PLUS模型模擬湖北省2030年的土地利用格局及未來的碳儲量分布,研究框架如圖1所示。

圖1 研究框架Fig.1 Research framework

2.2 耕地變化數量特征

(1)耕地面積凈變化率

占用耕地(Requisitioned Farmland,RF)被定義為研究初期為耕地且研究末期為非耕地的地塊,補充耕地(Compensatory Farmland,CF)被定義為研究初期為非耕地且研究末期為耕地的地塊。引入耕地面積凈變化率(NCR)反映耕地面積的相對增減情況。

(1)

式中,AreaCF為研究時段內補充耕地的面積,AreaRF為研究時段內占用耕地的面積,Area初為研究初期耕地的總面積。

(2)耕地變化動態(tài)度

耕地變化動態(tài)度反映耕地資源在研究時段內的變化幅度和變化速度,動態(tài)度絕對值越高,說明耕地資源穩(wěn)定性越差。

(2)

式中,K為耕地變化動態(tài)度;Ux、Uy分別為研究初期和末期耕地的面積;T為間隔的時間段。

2.3 碳儲量計算方法--InVEST模型

(1)碳儲量的計算

InVEST模型基于土地利用柵格圖和四大碳庫,可以定量準確地估算當前景觀下的區(qū)域碳儲量,進而比較和分析不同時期碳儲量的增減情況。InVEST模型計算碳儲量的基本假設為:各地類對應一個由地下生物量碳密度、地上生物量碳密度、死亡有機質碳密度和土壤有機質碳密度構成的總碳密度[31],且某一種地類的碳密度是常量。地下生物量碳密度是指地下各植物根系中的碳密度,地上生物量碳密度是指表層陸地上存活植物的碳密度,死亡有機質碳密度是指枯枝落葉及死亡植物中的有機碳密度,土壤有機質碳密度是指地表20-100 cm以下的土壤中儲存的有機質碳密度,計算公式如下:

表2 研究區(qū)土地利用類型的碳密度/(t/hm2)Table 2 Carbon density of land use types in the study area

Ci=Ciabove+Cibelow+Cidead+Cisoil

(3)

Citotal=Ci×Ai

(4)

式中,Ci為地類i的總碳密度;Ciabove為地類i的地上生物量碳密度;Cibelow為地類i的地下生物量碳密度;Cidead為地類i的死亡有機質碳密度;Cisoil為地類i的土壤有機質碳密度;Citotal為地類i的總碳儲量;Ai為地類i的面積。

(2)碳密度數據

為保證碳密度數據的一致性和準確性,碳密度數據優(yōu)先選用湖北省的實測數據,若湖北省數據缺失,則采用鄰近緯度的實測數據或文獻整理數據。本文參考張斌[18]匯總的湖北省各地類的碳密度數據(表2)。

2.4 碳儲量變化空間自相關分析

(1)全局空間自相關

全局空間自相關能體現區(qū)域地理要素整體的關聯性和分布特征。本文以2000-2005年、2005-2010年、2010-2015年、2015-2020年、2000-2020年五個時期縣級單元尺度由耕地占補導致的碳儲量變化值作為變量,在Geoda軟件中構建空間權重矩陣,計算全局Moran′sI,公式如下:

(5)

全局Moran′sI的取值范圍為[-1,1],Moran′sI>0意味著耕地占補導致的碳儲量變化存在正的空間自相關,值越大,碳儲量變化值相近集聚程度越高;Moran′sI<0意味著負相關,值越小,碳儲量變化值相異而聚集的程度越高;Moran′sI=0意味著不存在空間自相關,可以使用標準化統(tǒng)計量Z來檢驗全局Moran′sI:

(6)

式中,E(I)和VAR(I)為Moran′sI的期望值和方差,顯著性水平通常取0.05,臨界值為1.96。當Z>1.96時,耕地占補導致的碳儲量變化高值與高值聚集,低值與低值聚集;當Z<-1.96時,高值與低值聚集或低值與高值聚集;當|Z|<1.96時,空間自相關性不顯著,成隨機分布。

(2)局部空間自相關

本文通過LISA聚類圖揭示湖北省各縣級行政單元由耕地占補導致的碳儲量變化值的局部相似性與差異性,計算公式如下:

(7)

式中,Ii為第i個縣的局部Moran′sI,Ii>0表示相鄰區(qū)域的碳儲量變化值空間差異小,為“高高聚類”或“低低聚類”類型;Ii<0表明相鄰區(qū)域的碳儲量變化值空間差異大,為“高低聚類”或“低高聚類”類型。

2.5 土地利用變化模擬--PLUS模型

PLUS模型是一個基于柵格數據的可用于斑塊尺度土地利用變化模擬的元胞自動機(CA)模型。模型集成了基于用地擴張分析策略(LEAS)的規(guī)則挖掘方法和基于多類型隨機種子(CARS)的CA模型,可用于挖掘土地擴張的驅動因素并預測土地利用景觀的斑塊級演化[30]。LEAS模塊提取兩期土地利用變化間各類用地擴張的部分,并從增加部分中采樣,采用隨機森林算法逐一對各類土地利用擴張和驅動因素進行挖掘,獲取用地發(fā)展概率及驅動因素對用地擴張的貢獻。CARS模塊結合隨機種子生成和閾值遞減機制,在發(fā)展概率的約束下,時空動態(tài)地模擬斑塊的自動生成。PLUS模型的具體使用包括三部分:

(1)驗證模型的模擬精度。

選擇湖北省2000年和2010年的土地利用數據,使用Markov模型預測2020年的土地利用需求,選取人口、GDP等12個驅動因子在LEAS模塊中獲取土地發(fā)生概率,然后將各種參數設定在CARS模塊運行,得到2020年的土地利用模擬數據,將2020年的土地利用模擬數據與2020年的土地利用實際情況對比,若Kappa系數和總體精度較大,說明模型模擬精度較高,可用于預測未來不同情景下的土地利用狀況。

(2)未來土地利用多情景設置

在模擬精度符合要求的前提下,基于2010年和2020年的土地利用數據,通過調整Markov Chain模擬湖北省2030年四種不同的土地利用情景。①自然發(fā)展情景。該情景遵循土地利用結構自然演變規(guī)律,默認社會經濟發(fā)展狀況將與目前的趨勢保持一致,不受人為干預,2030年土地利用需求根據2010-2020年的Markov Chain計算得到,是其他情景模擬的基礎。②耕地保護情景。該情景通過遏制建設用地侵占耕地及減緩耕地向其他地類轉移的速率來保護耕地。將耕地向建設用地轉移的概率降低60%,耕地向林地、草地和水域轉移的概率降低30%,來預測2030年耕地保護情景下的土地利用狀況。③生態(tài)保護情景。該情景通過加強其他地類向生態(tài)用地轉化和減緩生態(tài)用地轉出來實現生態(tài)保護。本文將林地、草地向建設用地轉移的概率分別降低50%,將耕地向林地轉移的概率增加30%,向建設用地轉移的概率放緩30%,來預測2030年湖北省生態(tài)保護情景下的土地利用狀況。④城鎮(zhèn)開發(fā)情景。考慮到湖北省土地城鎮(zhèn)化較為迅速,建設用地侵占耕地現象突出,本文將耕地、林地、草地向建設用地的轉移概率分別增加20%,將建設用地向除耕地以外的其他地類轉移的概率降低20%,來預測2030年湖北省城鎮(zhèn)開發(fā)情景下的土地利用狀況。

(3)模型參數設置

不同情景的土地利用需求根據前一步未來情景建模及Markov模型預測結果填寫。轉移矩陣表示各地類間的轉移規(guī)則,1表示可以轉變,0表示不能轉變,本文設置各類型用地都能互相轉化,矩陣皆為1。鄰域權重參考王保盛等[41]的研究,根據各用地類型2010-2020年歷史過程中的擴張歸一化值賦值,公式如下:

(8)

式中,Wi是第i類土地利用類型鄰域權重,TAi為第i類土地擴張面積,TAmin為各類土地利用類型最小擴張面積,TAmax為各類土地利用類型最大擴張面積。由于在實際情況中,即使是計算出來鄰域權重為0的地類也會擴張,因此本文將最小擴張面積的地類的鄰域權重人為設定為0.1。

3 結果與分析

3.1 湖北省耕地占補平衡狀況分析

2000-2020年,湖北省耕地面積凈變化率為-3.89%,耕地面積略微下降,基本實現耕地占補平衡。占用耕地的來源以建設用地、水域和林地為主,分別解釋了50.6%、25.3%和22.8%的耕地損失。耕地占用主要與社會經濟發(fā)展、城市化進程加快以及國家政策驅動有關,如中部崛起戰(zhàn)略的實施、1998年特大洪水后的大江大河治理、退耕還湖、長江平垸行洪、移民建鎮(zhèn)以及1999年生態(tài)退耕政策的實施。補充耕地的來源主要是林地、水域和建設用地復墾,分別解釋了67.7%、13.9%、13.6%的耕地增加。湖北省耕地占補進入“城市建設侵占耕地-開墾生態(tài)用地補充耕地-繼續(xù)占用耕地建設城市”的循環(huán)。分時段來看(表3),耕地占補導致耕地面積經歷了先減少后增加的過程,20年間耕地變化動態(tài)度為-0.39%。2000-2005年,耕地變化動態(tài)度為-0.25%,占用耕地的來源主要是水域和建設用地,補充耕地的來源主要是水域和林地,耕地占補規(guī)模都不大。2005-2010年期間耕地減少最快,耕地變化動態(tài)度達到-0.59%,占用耕地的來源主要是林地和建設用地,補充耕地的來源主要是林地和水域,耕地占補規(guī)模都有了快速增長。2010-2015年,耕地減少速度放緩,耕地變化動態(tài)度為0.38%,在該階段耕地占用面積相較上一個時期下降而補償面積上升,建設用地成為耕地占用的第一大來源,耕地轉化為建設用地的面積占耕地占用總面積高達80.2%。2014年,國土資源部出臺《關于強化管控落實最嚴格耕地保護制度的通知》,嚴格控制耕地非農化,此后在2015-2020年期間湖北省耕地面積出現正向增長,建設用地占用耕地面積大幅下降,而林地成為補充耕地的主要來源。

表3 湖北省2000-2020年耕地占用及補償面積/hm2Table 3 Area of Cropland Occupation and Compensation in Hubei Province from 2000 to 2020

從空間上看(圖2),耕地被占用的地塊都比較集中,主要分布在中南部等社會經濟發(fā)展較快的地區(qū),而補充的耕地則比較零散,這可能會加劇耕地破碎化。分地州來看(圖3),各地州的耕地占補情況差異較大。各地州的耕地面積凈變化率均為負值,20年間沒有地州的耕地面積增加。其中,武漢市、仙桃市、鄂州市耕地面積凈變化率都≤-8.60%,鄂州市甚至達到了-10.85%,說明這幾個地級市城鄉(xiāng)建設占用耕地面積大,耕地流失嚴重。潛江市、荊州市、黃石市、咸寧市耕地面積凈減少超過4%,補充的耕地面積明顯低于占用面積。恩施土家族苗族自治州和神農架林區(qū)的耕地面積凈變化率接近零(NCR>-2.18%),較好地實現了耕地占補平衡。其他地級市基本實現了耕地占補平衡(-3.99%

圖2 2000-2020年耕地占補分布圖Fig.2 Distribution map of cultivated land occupied and replenished from 2000 to 2020

圖3 各市州2000-2020年耕地面積凈變化率Fig.3 Net change rate of cultivated land area in each city and state from 2000 to 2020

3.2 耕地占補面積變化對碳儲量的影響

根據2000-2020年的土地利用數據和碳密度數據,運用InVEST模型計算湖北省陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量(圖4)。2000-2020年湖北省陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量呈先減后增的趨勢,20年間共減少2.2×107t,減幅為0.88%,年均減少1.1×106t。2000-2005、2005-2010、2010-2015年三個時間段的減幅分別為0.18%、0.44%、0.51%;2015-2020年,由于碳密度較低的建設用地和水域轉變?yōu)樘济芏容^高的耕地和草地,碳儲量增長了0.25%。從不同土地利用類型來看,耕地和林地貢獻了大部分的碳儲量,兩者之和占所有土地利用類型碳儲量的90%以上,耕地和林地被過度侵占也是2000-2020年碳儲量下降的主要原因。

圖4 2000-2020年各土地利用類型碳儲量Fig.4 Carbon storage by land use type from 2000 to 2020

耕地占補平衡政策通過人工干預改變土地利用類型,進而對陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量造成巨大影響。根據湖北省2000-2020年耕地占用和耕地補償的地類面積及不同地類之間碳密度的差值,計算由耕地占補面積變化導致的碳儲量變化值(圖5)。2000-2005年、2005-2010年、2010-2015年、2015-2020年四個時段耕地占補面積變化導致的碳儲量變化量占所有土地利用變化導致的碳儲量變化量的比例分別為68.45%、59.45%、57.86%、55.46%,二十年整體占比為61.38%,達一半以上,說明耕地占補面積變化對陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量影響巨大,但隨著時間的推移其影響在減小。分時段和耕地占補類型來看(表4),耕地占補面積變化導致的碳儲量損失在2000-2015年期間不斷增加,而2015-2020年耕地占補給碳儲量帶來了正向增長。2000-2005年,耕地占補導致的碳儲量損失為3.1×106t,該階段,水域和建設用地占用耕地是碳儲量減少的主要原因。2005-2010年,碳儲量進一步減少,除建設用地和水域占用耕地導致碳儲量損失外,占用林地補償耕地也是這一時期碳儲量損失的重要原因,并成為碳儲量損失的第二大來源。2010-2015年,耕地占補導致的碳儲量損失達到峰值。這一時期,耕地補償帶來了碳儲量的正向增長,主要原因是占用林地、草地補充耕地的面積開始下降,且水域補充為耕地和建設用地復墾為耕地帶來的碳儲量增長抵消了林地、草地補充為耕地帶來的碳儲量損失。但耕地被占用導致了更多的碳儲量損失,主要原因是這一時期占用的耕地主要轉變成了建設用地,轉變?yōu)榱值睾筒莸氐恼急群苌?不足以抵消轉變?yōu)榻ㄔO用地導致的碳儲量損失。因此2010-2015年期間碳儲量損失值是四個時期最多的。2015-2020年,耕地占用和耕地補償均帶來了碳儲量的正向增長。這一時期,由于嚴格控制耕地向建設用地轉變,且有相當數量的建設用地復墾為耕地和退耕還林還草以及水域向耕地轉變的面積增加,使陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量增長了3.4×106t?？傮w而言,2000-2020年耕地占補面積變化導致湖北省碳儲量減少1.3×107t,其中耕地占用面積3.9×105hm2,導致碳儲量減少9.7×106t,主要是耕地轉變?yōu)榻ㄔO用地和水域導致碳儲量的損失;耕地補償面積3.7×105hm2,導致碳儲量減少3.8×106t,主要是占用林地、草地等生態(tài)用地用于補償流失的耕地導致碳儲量的損失。

圖5 2000-2020年耕地占補碳儲量變化值Fig.5 Change value of carbon storage in cropland from 2000 to 2020

表4 2000-2020年湖北省耕地占補導致的碳儲量變化值/tTable 4 2000-2020 Change value of carbon storage caused by cropland occupation and compensation in Hubei Province

為更清楚地反映湖北省耕地占補面積變化對碳儲量影響的空間格局,對相鄰兩個時期的碳儲量空間分布圖進行柵格減法運算,再將由耕地占用和耕地補償導致的碳儲量變化符號化顯示,得到柵格單元上由耕地占用和耕地補償導致的碳固持和碳損失情況(圖6)。2000-2005年,碳固持的地類面積很小,主要集中在武漢市中部,零星分散在湖北省西部的十堰市、恩施州和宜昌市,由水域補償耕地和退耕還林帶來碳儲量增長;碳損失集中在武漢市、仙桃市、鄂州市和荊州市東部,由建設用地占用耕地和水域占用耕地導致碳儲量損失。2005-2010年,碳固持面積較上一時期有了大幅增長,集中在宜昌市和黃岡市西北部、孝感市東北部以及荊州市和恩施州的東部;碳損失集中在荊州市東南部、隨州市東部和武漢市中心城區(qū)四周。2010-2015年,碳固持面積又進一步縮小,集中分布在武漢市;碳損失小范圍地集中在襄陽市中部、天門市和孝感市交界處以及武漢市中心城區(qū)四周。2015-2020年,碳固持面積大幅增長,集中在中南部的江漢平原和隨州市東部和襄陽市北部;碳損失的面積較上一時期則有所下降,集中在恩施州東部和湖北省東北部。從2000-2020年整個時段來看,湖北省耕地占補面積變化導致的碳固持的地塊面積為1.29×105hm2,碳固持的地塊分布較零散且均勻;碳損失的地塊面積為3.88×105hm2,遠大于碳固持的面積,且集中分布在湖北省中南部和襄陽市、隨州市中部,這些區(qū)域地形平坦,水系豐富,人口密集,高碳密度的耕地更容易被低碳密度的建設用地侵占。

圖6 2000-2020年湖北省耕地占補導致的碳儲量空間分布變化Fig.6 Spatial distribution of carbon storage caused by cropland occupation and compensation in Hubei Province from 2000 to 2020

3.3 耕地占補碳儲量變化值空間關聯性分析

在ArcGIS中匯總統(tǒng)計湖北省縣級行政單元耕地占補導致的碳儲量變化值,并在GeoDa軟件中進行全局空間自相關分析,得到五個時段的全局Moran′sI(表5)。在α=0.01水平上,五個時段的Z值均大于閾值2.58,通過顯著性檢驗。Moran′sI均大于0,說明耕地占補面積變化導致的碳儲量變化值具有明顯的空間集聚性,但空間集聚程度隨時間推移在波動變化,并不穩(wěn)定。

表5 湖北省耕地占補導致的碳儲量變化值全局莫蘭指數Table 5 Global Moran′s I of carbon storage changes caused by cropland occupation and compensation in Hubei Province

為更好地揭示湖北省各縣級行政區(qū)由耕地占補導致的碳儲量變化值的局部聚集特征,對其進行局部空間自相關分析(圖7)。2000-2005年,由耕地占補導致的碳儲量變化值“高高聚集”區(qū)包括17個縣級行政區(qū),主要集中在湖北省西南部和西部,包括恩施州、神農架林區(qū)、十堰市的竹山縣以及宜昌市的興山縣、長陽縣、五峰縣、宜都市、枝江市、西陵區(qū)、伍家崗區(qū),這些地區(qū)和其周圍區(qū)域的碳儲量變化值都較大。2000年,湖北省退耕還林工程在秭歸、咸豐、竹溪和神農架開展試點,2002年全面啟動實施,低碳密度的耕地向高碳密度的林地轉變使這些地區(qū)的碳儲量出現增長。到2005-2010年,耕地占補導致的碳儲量變化值“高高聚集”區(qū)減少為7個,主要集中在湖北省西部,西南部和西北部的部分縣由“高高聚集”區(qū)向不顯著和“低高聚集”區(qū)轉變。2010-2015年,“高高聚集”區(qū)又新增為13個,且向西南部轉移,同時東部黃岡市的蘄春縣、浠水縣和武漢市的江漢區(qū)新增為“高高聚集”區(qū)。由于這一時期建設用地成為占用耕地的第一大來源,湖北省碳儲量損失值達到四個時期最高,除恩施州的鶴峰縣和武漢市的青山區(qū)、武昌區(qū),湖北省其它縣的碳儲量都在下降,碳儲量變化“高高聚集”區(qū)主要是碳儲量下降相對較少的一些地區(qū)。2015-2020年,湖北省中南部由原來的“低低聚集”區(qū)轉變?yōu)椤案吒呔奂眳^(qū),主要包括仙桃市、潛江市、天門市、孝感市的漢川市、荊州市的監(jiān)利市、洪湖市以及武漢市的蔡甸區(qū)、漢南區(qū)等8個縣域,原來的“高高聚集“區(qū)轉變?yōu)椴伙@著和”高低聚集“區(qū)。主要原因是上一個時間段中南部的土地利用類型變化以高碳密度的耕地向低碳密度的水域轉變?yōu)橹?而這個時期有大面積的低碳密度的水域和建設用地向高碳密度的耕地轉變使區(qū)域的碳儲量出現增長。2000-2005年由耕地占補導致的碳儲量變化值“低低聚集”區(qū)包括6個縣級行政單元,主要集中在湖北省中南部,包括仙桃市、潛江市、咸寧市的嘉魚縣、武漢市的蔡甸區(qū)以及荊州市的監(jiān)利市、洪湖市。這些地區(qū)本身碳儲量變化值低,周圍區(qū)域的碳儲量變化值也低,耕地占補導致了碳儲量的損失。2005-2010年,“低低聚集”區(qū)新增為10個,且向北擴散。2010-2015年,繼續(xù)增加至13個,但分布由集中趨于分散。2015-2020年,“低低聚集”區(qū)僅包括五峰縣一個縣。從2000-2020年整個時段來看,湖北省耕地占補導致的碳儲量變化值“高高聚集”區(qū)主要分布在西部和西南部山區(qū),“低低聚集”區(qū)分布在中南部的江漢平原。

圖7 湖北省耕地占補導致的碳儲量變化值局部空間自相關分析Fig.7 Local spatial autocorrelation analysis of carbon storage changes caused by arable land supplement in Hubei Province

3.4 2030年不同情景下湖北省土地利用模擬及碳儲量預測

在PLUS模型中基于湖北省2010年的土地利用數據和選取的12個土地利用變化驅動因子,模擬2020年的土地利用數量和布局情況。將2020年的土地利用模擬數據與2020年的土地利用實際情況進行對比(圖8),驗證模型的總體精度為0.93,Kappa系數為0.90,大于0.75,說明模型模擬效果較好,可以用于模擬2030年不同情景下湖北省的土地利用狀況。

圖8 2020年湖北省土地利用現狀與PLUS模擬對比Fig.8 Land use status in Hubei Province in 2020 compared with PLUS simulation

基于2020年的土地利用數據,根據Markov模型預測的土地利用數量對2030年湖北省土地利用情況進行模擬(圖9),再計算不同情景下的碳儲量(圖10)。由結果(表6)可知,2030年不同情景下湖北省的土地利用需求和布局差異較大。自然發(fā)展情景不考慮政策因素的影響,遵循土地利用結構的自然演變規(guī)律,預計到2030年耕地、草地、建設用地和未利用地的面積都所有擴張,而林地和水域面積則減少。從空間分布來看,建設用地的擴張主要集中在武漢市、十堰市東北部以及宜昌市中南部,前者以侵占水域為主,后兩者主要侵占林地。在該情景下,碳密度較低的建設用地大幅擴張侵占碳密度較高的林地,使得湖北省陸地生態(tài)系統(tǒng)的碳儲量較2020年減少0.22%。耕地保護情景更注重對耕地的保護,嚴格限制耕地向其他地類轉化,在該情景下,耕地面積和未利用地面積在四種情景中增加得最多,增幅分別達2.56%、1.01%;而林地、草地、水域和建設用地面積則有所下降,且林地和水域的下降幅度在四個情景中最大。從空間上看,增加的耕地分布總體上較零散,但在仙桃市和荊州市東部較密集,新增耕地來源以林地和水域為主。耕地保護情景下湖北省陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量較2020年下降0.05%,與自然發(fā)展情景相比碳儲量的下降程度得到緩和。生態(tài)保護情景通過控制生態(tài)用地的轉移和鼓勵退耕還林來干預土地利用模式,在該情景下林地、草地等生態(tài)用地的面積較2020年分別增長0.11%和0.42%,建設用地的面積也有增長,但是增長率很低,由自然增長情景下的9.59%降到0.18%,耕地的面積較自然發(fā)展情景增幅更大,由0.34%上升到0.57%。從空間上來看,新增耕地分布在湖北省中南部以及襄陽市北部,新增林地和草地主要分布在湖北省西部、北部和東部的山地和丘陵地區(qū)。新增耕地、林地、草地的來源主要是水域。該情景下的碳儲量較2020年增加0.10%。城鎮(zhèn)開發(fā)情景下,耕地、林地、草地、水域的面積均減少,建設用地的面積擴張幅度最大,高達15%,未利用地面積增加0.53%。從空間分布來看,新增建設用地零星分布在武漢市中部、黃岡市西部以及集中分布在宜昌市中南部、恩施州中部和十堰市東北部。該情景下湖北省陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量較2020年下降0.36%,在四個情景中最低,如不加以控制,耕地占補無法達到數量平衡,且生態(tài)環(huán)境將受到威脅。

圖9 2030年湖北省4種不同情景下的土地利用空間模擬Fig.9 2030 Spatial simulation of land use under four different scenarios in Hubei Province

圖10 2030年湖北省4種不同情景下的碳儲量空間分布模擬Fig.10 2030 Carbon storage spatial distribution simulation under four different scenarios in Hubei Province

表6 2030年4種不同情景下的湖北省土地利用結構與碳儲量 (面積/hm2 碳儲量/t)Table 6 2030 Land use structure and carbon storage in Hubei Province under four different scenarios

4 討論

(1)耕地占補平衡政策對碳儲量的影響

本文測算了2000-2020年湖北省耕地占補面積變化對碳儲量的影響,研究發(fā)現耕地占補面積變化導致湖北省陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量減少了1.3×107t,占碳儲量總變化量的61.38%,主要是耕地轉變?yōu)榻ㄔO用地和水域以及耕地侵占林地、草地導致碳儲量的損失。這與部分學者的研究結果一致,Tang等[29]研究表明2000-2010年湖北省耕地擴張導致了1.76 Tg的碳損失,侵占林地對碳儲量的損失占耕地擴張總損失的81%。Gao等[42]研究表明,2010-2015年耕地補償中碳儲量的損失主要來自以林地補充耕地方式不恰當,雖然林地補充耕地的面積只占耕地補充總量的19.4%,但造成的碳儲量損失甚至超過耕地占用的碳儲量損失。研究結果值得我們重新審視耕地占補平衡政策,該政策的初衷是抑制城市建設用地無序擴張侵占耕地,因此規(guī)定“城鎮(zhèn)建設占用多少耕地,相關單位就應補充多少數量與質量相當的耕地”,但在實際執(zhí)行過程中補充的耕地多來自土地開發(fā),“上山入?！薄皣焯铩钡母匮a充方式加劇了生態(tài)退化,相當大的生態(tài)用地用以補充失去的耕地,導致碳儲量的損失。在未來耕地保護政策的制定過程中,應考慮生態(tài)效應的影響,轉變耕地補充途徑,使土地整治成為耕地補充的主要來源,將生態(tài)補償納入耕地交易成本,建立耕地生態(tài)系統(tǒng)服務價值綜合效益的預算評估方案,完善耕地占補平衡與生態(tài)協(xié)調發(fā)展機制,使耕地占補平衡政策達到數量-質量-生態(tài)平衡的三位一體。

(2)耕地占補面積變化對碳儲量影響的區(qū)域差異性

由于湖北省各地區(qū)在經濟發(fā)展水平、土地資源稟賦和自然地理環(huán)境上的差異,耕地占補面積變化對碳儲量的影響表現出明顯的空間分異性。2000-2020年,耕地占補導致碳儲量在全省范圍內有所下降。碳儲量變化值“高高聚集”區(qū)是湖北省碳儲量損失較少的區(qū)域,分布在湖北省西部以及西南部的山地、丘陵。該區(qū)域海拔高,擁有高覆蓋的森林面積,土地利用類型以林地、草地為主,耕地數量有限且分布零散,高海拔限制了城市用地擴張侵占耕地,且該區(qū)域承擔了湖北省退耕還林工程的主要任務,因此耕地占補類型以低碳密度的耕地轉變?yōu)楦咛济芏鹊牧值貫橹?導致碳儲量損失較少?！暗偷途奂眳^(qū)則是碳儲量損失較多的區(qū)域,集中在中南部江漢平原、鄂東沿江平原及鄂中丘陵地區(qū)。該區(qū)域水熱條件好,地形平坦,集中了全省70%的耕地,且經濟發(fā)展迅速,建設用地擴張主要侵占耕地,因此耕地占補面積變化導致碳儲量損失高于其他地區(qū)。2015年,該區(qū)域城市擴張速度放緩,建設用地占用耕地的面積大幅減少,且有相當數量的建設用地及水域轉變?yōu)楦?使得該區(qū)域耕地占補碳儲量變化值由“低低集聚”區(qū)轉變?yōu)椤案吒呒邸眳^(qū)。總體而言,地形地貌等自然環(huán)境條件通過影響土地生產潛力和適應性限制耕地的擴張。社會經濟因子通過影響耕地和建設用地之間的平衡驅動耕地變化,經濟發(fā)展、人口增長使平衡向建設用地傾斜,耕地轉變?yōu)榻ㄔO用地;土地整理使平衡向耕地傾斜,建設用地轉變?yōu)楦豙43]。湖北省不同區(qū)域自然環(huán)境和社會經濟狀況的差異使其對耕地變化的驅動作用和方向不同,導致耕地占補面積變化對碳儲量的影響表現出一定的區(qū)域差異性。

(3)研究不足與展望

InVEST模型假設陸地生態(tài)系統(tǒng)碳密度在時間尺度上保持不變,碳儲量變化的原因只有土地利用方式的改變[23],但研究證明受氣溫、降水、時間及人類活動方式等因素影響,即使是同種土地利用類型其碳密度也會存在差異。占用的耕地和補充的耕地地理位置不同,其碳密度并不相同。本文從大尺度的土地利用變化出發(fā),更關注不同土地利用類型之間碳密度的差異,研究結果可以大致反映出由耕地面積變化導致的碳儲量變化趨勢,但無法更細致地反映耕地占優(yōu)補劣導致的碳儲量變化。同時,由于本文選取的碳密度數據都來源于已有文獻及修正公式,與碳密度實測數據有一定差異,計算出的碳儲量也存在誤差。因此,未來的研究應加強對碳密度的實地采樣及持續(xù)監(jiān)測以提高碳儲量估算結果的準確性。另外,土地利用變化是一個非常復雜的過程,運用PLUS模型對未來土地利用變化進行模擬在選取驅動因子和設定未來發(fā)展情景時具有非常大的主觀性,且沒有考慮生態(tài)保護紅線、永久基本農田保護紅線、城鎮(zhèn)開發(fā)邊界線等政策因素和社會發(fā)展因素對土地利用變化的影響,使得模擬結果具有一定的不確定性,因此在未來的研究中應將地方政策和社會發(fā)展因素加入驅動因子以獲得更精確的模擬結果。

5 結論

本文以湖北省為例,探究耕地占補面積時空變化對碳儲量的影響,并基于PLUS模型模擬了湖北省2030年自然發(fā)展情景、耕地保護情景、生態(tài)保護情景和城鎮(zhèn)開發(fā)情景下的碳儲量狀況。研究結果表明,湖北省耕地占補面積變化導致的碳儲量變化占碳儲量總變化量的一半以上,耕地占補對陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量具有重要影響。低碳密度的城市建設用地擴張侵占周圍的耕地,在耕地“占一補一”的政策壓力下開墾高碳密度的生態(tài)用地補充被占用的耕地,城市建設陷入“建設用地侵占耕地-開墾生態(tài)用地補充耕地-繼續(xù)占用耕地建設城市”的惡性循環(huán),導致陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量大量流失。因此,未來耕地保護政策的制定應考慮耕地占補平衡的生態(tài)影響,轉變耕地補充來源,使土地整治而不是土地開發(fā)成為補充耕地的主要來源,使耕地占補平衡達到“數量-質量-生態(tài)”三位一體的平衡。2020-2030年,湖北省陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲量在自然發(fā)展情景下減少0.22%,在耕地保護情景下減少0.05%,在生態(tài)保護情景下增加0.10%,在城鎮(zhèn)開發(fā)情景下減少0.36%。與其他三種情景相比,生態(tài)保護情景通過控制建設用地向林地、草地擴張有效減緩了研究區(qū)碳儲量損失,同時預留了一部分空間用于城鄉(xiāng)發(fā)展,且用于保障糧食安全的耕地面積也有增長,是未來發(fā)展的最優(yōu)情景。未來土地利用結構的優(yōu)化應著力于控制建設用地的擴張,加強對耕地資源的保護,推進退耕還林還草等生態(tài)保護工程,以提升陸地生態(tài)系統(tǒng)固碳增匯能力。