土地生態系統固碳釋氧價值量動態測評范文

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《地理研究雜志》2015年第九期

全球變暖主要是由于人類活動釋放到大氣中的溫室氣體濃度上升引起的，而CO2是數量最多、對增強溫室效應貢獻最大的氣體。植被生產力與人類生產、生活關系密切，植被可以提供食物、原料和燃料，也具有防風固沙、凈化空氣等功能，而且是生態系統碳源與碳匯的重要調節因子。綠色植物光合作用能吸收CO2，同時釋放O2，使得大氣中CO2與O2達到平衡，特別是隨著社會經濟的發展，大氣中CO2濃度急劇升高，全球氣候變化異常，植被的固碳釋氧能力及其產生的價值顯得尤為重要。因此，生態系統中植被生產力以及固碳釋氧價值量的估算引起學術界的廣泛關注，國內外學者做了大量研究。一些學者已經對陜北地區生態系統固碳釋氧價值量進行了測評，即對植被吸收大氣中的CO2與釋放O2所產生的價值量進行了估算。但是，針對生態脆弱且能源開發集中區土地生態系統變化引起固碳釋氧價值量變化的研究還較少。

陜北地區是黃土高原水土流失最為嚴重的區域之一，陜北地處干旱—半干旱地區，降雨量小，水資源缺乏，水土流失、沙漠化嚴重，植被稀疏，生態環境十分脆弱，易破壞、難恢復。陜北也是中國能源資源主要產區之一，蘊藏著豐富的煤炭、石油、天然氣，已探明儲量巨大，分布集中，資源開發遠景相當可觀。在能源優勢的支撐下，該區域正在成為中國西煤東運、西氣東輸的重要補給地與能源重化工基地。能源資源的開發對陜北地區原本十分脆弱的生態環境造成了巨大的破壞，使得局部地區生態環境更加惡化。另一方面，能源經濟也促進了地區的快速發展，積聚了大量資金，為地區大力度生態建設提供了可能。由于植被生產力對氣候、土壤、植物自身的生理過程等因素很敏感，所以通過改進的CASA模型，以柵格為單元，估算陜北凈第一生產力（netprimaryproductivity，NPP），根據光合作用方程及成本核算，計算出每個柵格生態系統固定CO2和釋放O2的物質量、價值量，并分析其變化特征，為陜北地區生態修復提供參考，為可持續發展提供決策支持。

1數據來源與研究方法

1.1數據來源數據包括陜北地區1981-2010年GIMMS-NDVI3g，1980年LandsatMSS、1990年、2000年LandsatTM、2010年LandsatETM+，2000-2010年MODIS-NDVI數據及1980-2010年逐月氣象數據（包括降水量、氣溫和太陽總輻射）。GIMMS-NDVI3g數據是美國國家航天航空局推出的最新全球植被指數變化數據，空間分辨率為8km，時間分辨率為15天，數據集時間序列為1981-2011年。MODIS-NDVI數據來源于LandProcessesDis-tributedActiveArchiveCenter（LPDAAC）的MYD13Q1，空間分辨率為250m，時間分辨率為16天。最終的NDVI時間序列數據是經過兩種NDVI數據以及Landsat數據計算得到的NDVI插補而來，本文采用線性回歸、小波變化及人類視覺系統的圖像融合新算法來生成融合圖像，融合后的數據的空間分辨率為1000m，用于估算NPP。通過IDRISI軟件的Kohonen自組織神經網絡分類法，將1980年、1990年、2000年和2010年陜北地區的Landsat數據分類成耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地6類，用于分析土地利用變化對固碳釋氧價值量的影響。陜北及其周邊共分布38個氣象站點，氣象數據來源于中國氣象科學數據共享服務網。

1.2NPP估算NPP的估算方法包括氣候生產力模型、生理生態過程模型、光能利用模型估算等，其中利用光能利用模型進行NPP估算已經成為一種全新手段。光能利用模型主要基于遙感數據來模擬植被NPP，CASA是其代表模型之一，該模型所用到的數據可以通過遙感數據進行估算，數據獲取簡單，并且可以獲得NPP的季節以及年際動態變化規律，適合在區域與全球尺度進行NPP的估算。基于改進的CASA模型對陜北地區的NPP進行估算，進而得到陜北地區的固碳釋氧價值量。改進的CASA模型考慮了不同植被覆蓋類型對NPP估算的影響，并計算出各植被覆蓋類型的比值植被指數最大值，再實現FPAR的估算。該模型還結合溫度、降水、太陽凈輻射數據，模擬出陜北地區的地表蒸散量，進一步得到水分脅迫因子，從而實現估算NPP的可靠性和可獲得性，并簡化了計算過程，使得估算具有可操作性。NPP是綠色植物在單位時間和單位面積內，從光合作用產生的有機物中扣除自養呼吸后剩余的有機質。由于光能利用模型所需數據容易獲得，且考慮到植被覆蓋度等參數的差異，為了使測算結果更為準確，所以選用光能利用模型對NPP進行估算[12]，具體模型。

1.3固碳釋氧價值量變化特征根據光合作用方程式，植被每生產1kg有機物，固定1.63kgCO2，所以根據計算得到的陜北NPP便可以計算出陜北生態系統固定的CO2和釋放O2的物質量。本文采用的CO2造林成本為260.90元/t，O2的造林成本和工業制氧成本分別為352.93元/t和0.4元/kg的平均值[。標準差可以反映一個時間序列數據隨時間變化的離散程度。標準差越大，說明研究時段內數據的波動性越大。但是，標準差只表示變化的幅度而不能體現變化的方向，所以又進行了Theil-Sen趨勢分析。近年來Theil-Sen趨勢與Mann-Kendall已經被廣泛應用在時間序列數據上，具體公式參考相關文獻，該方法既不受異常值的影響[19]，也不用服從一定的分布，結果更為科學、可信。所以結合這兩種方法對固碳釋氧價值量的變化趨勢進行分析。Hurst指數（H）最早是由英國水文學家在研究尼羅河水庫流量和儲存能力的關系時提出，隨后在水文學、經濟學、氣候學等領域有著廣泛的應用。Hurst指數的具體公式參考相關文獻[24]。如果0.5<H<1，時間序列呈持續性，長程相關。如果H=0.5，時間序列呈隨機性，隨機游走，無長程相關。如果0<H<0.5，時間序列呈反持續性，即過去的變量與未來的增量呈負相關，具有逆轉性。H值越接近于0，其反持續性越強；H值越接近1，其持續性越強。

1.4固碳釋氧價值量對氣候要素的響應以柵格為單元，計算年際固碳釋氧價值量與年際降水量和年均溫的偏相關系數，來反映植被固碳釋氧價值量與氣候要素的相關程度。利用逐個柵格逐年植被固碳釋氧價值量與年降水和年均溫的偏相關系數的t檢驗進行對比，并結合t檢驗的臨界值判斷植被固碳釋氧價值量變化的影響因素，如表1所示。小波相似性分析是研究時間序列多尺度相似性的一種新的信號分析方法，通過對兩時間序列進行連續小波分解后在時頻空間計算局部相位，并以各尺度上局部相位的余弦作為序列相似性的度量。由于該方法基于多尺度分析框架并考慮局部相位，可較好地再現兩序列不同時間尺度上的相似性的同時保持局部的細節特征，進而揭示兩序列間多尺度的相互作用關系[25]。

2結果分析

2.1陜北土地生態系統凈第一生產力測評根據朱文泉等的估算結果，水域的NPP的數值應該為0[12]，但是本文中水域的NPP的數值卻較高，可能是遙感數據空間分辨率、混分像元等因素的影響造成的，所以本文未考慮水域的估算結果。對陜北地區1980-2010年各年的NPP物質量進行了估算，并對1980年、1990年、2000年和2010年各種土地利用類型NPP及固碳釋氧物質量與價值量進行分析。表2中土地利用面積變化反映出，耕地、草地在1980-1990年、1990-2000年與2000-2010年這三個時段均呈增—減—減的變化特征，耕地與林地的減—增—增的特征正好相反，這主要是由于20世紀90年代末期退耕還林政策實施的結果；草地的增—減—減特征主要由全球變暖導致的地表蒸發量增加以及不合理灌溉等因素引起的；建設用地主要以侵占其他土地類型為主要方式而呈增長趨勢。從NPP均值來看（表2），不同土地利用差異性較大，1980年、1990年、2000年與2010年NPP的大小排序均為：林地>草地＞耕地＞建設用地>未利用地。從NPP總量來看（表2），1980年、1990年、2000年與2010年NPP的物質量分別為303588.90t、314407.15t、296301.98t和411667.26t，1980-2010年呈增—減—增的變化特征，30年內NPP物質量上升了35.60%，其中1980-1990年NPP物質量增加了3.56%，除林地和未利用地NPP物質量減小外，其他土地利用類型NPP物質量均在增加；而1990-2000年NPP物質量減少了5.76%，除未利用地的NPP物質量增加外，其他土地利用類型NPP物質量均呈下降趨勢；2000-2010年NPP物質量增加了38.93%，各土地利用類型的NPP物質量均呈明顯增加趨勢。1980年與2010年NPP總量排序為草地＞林地＞耕地＞未利用地>建設用地，1990與2000年NPP排列順序為草地＞耕地＞林地＞未利用地>建設用地，這是由各個土地利用類型的面積和NPP的高低決定的。

2.2陜北土地生態系統固碳釋氧物質量測評由于固碳釋氧的物質量是由NPP計算而來，所以各類土地利用類型固定CO2的物質量與釋放O2的物質量的差異及變化特征與NPP總量相同（表3）。1980年、1990年、2000年和2010年陜北地區生態系統固定的CO2的物質量分別為49485024.3t、51248293.7t、48297256.7t和67101656.0t。1980年、1990年、2000年和2010年釋放O2的物質量分別為36430749.6t、37728824.3t、35556308.1t和49399929.2t。1980-1990年固碳釋氧物質量均增加3.56%，1990-2000年固碳釋氧物質量均減少5.76%，2000-2010年固碳釋氧物質量均增加38.93%。從整體來看，1980-2010年固碳釋氧物質量增加了35.60%。不同土地利用類型固碳釋氧物質量排序為：草地＞林地＞耕地＞未利用地>建設用地。

2.3陜北生態系統固碳釋氧價值量變化的空間差異1980年、1990年、2000年和2010年陜北地區固碳釋氧價值總量分別為267.208×108元、276.725×108元、260.796×108元和362.318×108元。1980-1990年固碳釋氧總價值增加了9.517×108元，1990-2000年固碳釋氧總價值下降了15.929×108元，2000-2010年上升了101.522×108元。1980-2010年固碳釋氧總價值增加了95.110×108元。圖1a為陜北地區生態系統固碳釋氧價值量的30年平均值的空間分布。陜北地區1980-2010年固碳釋氧價值量的標準差介于222.3~4817.2之間，空間分布上陜北地區南部和北部府谷縣和神木縣的標準差較大，表明該區域固碳釋氧價值量變化的波動性較強；其次是陜北東部較高波動性向較低波動性過渡的區域；而陜北西北部標準差較小，表明該區域固碳釋氧價值量的年際變化較為平緩（圖1b）。從土地利用類型來看（表4），標準差排序為：林地>草地>耕地>未利用地>建設用地。陜北南部子午嶺和黃龍山在極鋒北移的情況下，降水量高度集中在夏季，屬半濕潤氣候，主要以落葉闊葉林為主，NPP相對較高，因此固碳釋氧價值量較高，而這種植被高覆蓋度區的NPP很容易受氣候等自然因素以及人類活動的影響發生變化（圖1a），所以波動性較強；位于陜北北部的府谷縣和神木縣境內的神府煤田是中國已探明的最大煤田，煤炭的開發造成的塌陷、污染、植被破壞以及本身的生態環境的脆弱性，與1999年以來退耕還林以及“十五”期間加強污染防治水平等措施形成了矛盾沖突，使得生態系統固碳釋氧價值量波動性較強。近30年來，陜北地區固碳釋氧價值量的平均變化率和Hurst指數分別為25元•hm-2•a-1和0.73，反映出陜北地區固碳釋氧價值量總體上呈持續增加趨勢。從圖1c可以看出，陜北地區固碳釋氧價值量增加的區域主要分布在榆林中北部地區，且大部分呈可持續增加趨勢（圖1d），增加區域占總面積的41.10%；減小區主要分布在陜北西南部的甘泉縣、富縣、黃陵縣、志丹縣的南部以及延安市南部的富縣與宜川縣的交界處，且呈強烈的持續減小趨勢（H>0.8，圖1d），減小區域占總面積的10.86%；其他區域價值量變化不顯著。從土地利用類型來看（表4），林地固碳釋氧價值量的平均變化率為-3025元•hm-2•a-2，Hurst指數為0.83，呈現出強烈的持續減小趨勢；固碳釋氧價值量的平均變化率由大到小依次為未利用地>建設用地>耕地>草地，Hurst指數大于0.65，均呈可持續增加趨勢。

2.4陜北土地生態系統固碳釋氧價值量動態測評1980-2010年土地利用變化及其對應的固碳釋氧平均價值轉移量，如表5和圖2所示。根據表2中的NPP均值可知，各時段各種土地利用類型的平均固碳釋氧價值量變化與各種土地利用類型不變區域的價值量變化保持一致，這主要是由于不變區域面積比重較大的緣故。從耕地的轉入與轉出價值來看，1980-1990年耕地平均固碳釋氧價值量呈增加趨勢（表2），其他類型→耕地的價值增量貢獻最大，為425元•hm-2•a-1，但是分布面積很小，散布于榆林市、神木縣和府谷縣（圖2），主要為未利用地的開發；其次為耕地與草地的互轉，主要分布在定邊—靖邊—橫山—子長—子洲—清澗一帶（圖2），耕地→林地的增量最小（表5）。1990-2000年耕地平均固碳釋氧價值量呈減小趨勢（表2），其中耕地→其他類型的價值減量貢獻最大，為-401.7元•hm-2•a-1，分布于定邊縣的西北部（圖2）；其次為林地→耕地，但是面積較小（表5）。2000-2010年耕地平均固碳釋氧價值量呈增加趨勢（表2），由于1999年退耕還林政策的實施，所以該時段耕地→林地和草地的價值增量較高，共為2156.20元•hm-2•a-1，其次是其他類型→耕地，價值增量為992.55元•hm-2•a-1（表5），這與陜北土地開發整理有很大關系。從林地的轉入與轉出價值來看，1980-1990年、1990-2000年林地平均固碳釋氧價值量均呈減小趨勢（表2），林地→其他用地類型固碳釋氧價值量減小量較高（表5）。2000-2010年林地平均固碳釋氧價值量呈增加趨勢（表2），其他類型→林地的固碳釋氧價值量增加貢獻較大（表5）。從草地的轉入與轉出價值來看，1980-1990年草地平均固碳釋氧價值量呈增加趨勢（表2），其中其他類型→草地的轉移價值最高，為438.13元•hm-2•a-1，主要分布在榆林市和神木縣西北部（圖2），其次為耕地與草地的互轉（表5）。1990-2000年草地的平均固碳釋氧價值量呈減小趨勢（表2），林地→草地的轉移價值減量貢獻最大，為-443.02元•hm-2•a-1（表5），其次為草地→其他類型，分布在榆林市和神木縣西北部（圖2），但與1980-1990年相比面積較小。2000-2010年的價值量呈增加趨勢，草地→林地的轉移價值增量較高，為1360.01元•hm-2•a-1（表5），分布在陜北中部地區（圖2）；其次為其他類型→草地和耕地→草地，轉移價值量分別為758.57和560.33元•hm-2•a-1（表5）。對于其他類型轉入與轉出價值來看，兩個時段內的平均固碳釋氧價值量均呈增加趨勢，且均由其他類型轉出引起，轉出價值量均為正值（表5）。

2.5氣候變化對陜北生態系統固碳釋氧價值量的影響土地利用變化對土地生態系統固碳釋氧平均價值量的影響較為顯著，但是各時段各種土地利用的平均固碳釋氧價值量變化與各種土地利用不變區域的價值量變化保持一致，這主要是由于不變區域面積比重較大的緣故。而土地利用的不變區域生態系統固碳釋氧價值量的變化主要隨著氣候等自然條件的變化而變化，耕地固碳釋氧價值量除過自然條件的影響外，還受到灌溉、施肥等措施的人為影響。以陜北地區1980-2010年生態系統固碳釋氧價值量的北部增加區、中部—東南部減小區和西南部不顯著區（圖1c）為對象，分別分析固碳釋氧價值量與氣候變化在各個時間尺度上的相似性。不同分區生態固碳釋氧價值量與氣候因子的小波相似性分析，如圖3所示。小波相似性結果顯示，固碳釋氧價值量的不同顯著變化區對氣候因子的響應具明顯差異性，生態固碳釋氧價值量與月降水量整體上呈正相關，與月均溫呈負相關。固碳釋氧價值量與降水量的相似性在時間尺度上的變化特征不如與氣溫的變化特征表現顯著，表明降水量的變化對固碳釋氧價值量的變化影響較為強烈；而固碳釋氧價值量除過對氣溫響應，還通過與其他氣候系統進行耦合，從而協同對固碳釋氧價值量發生變化。

在0~12個月尺度上，固碳釋氧價值量與降水量和氣溫的相似性在時間變化上變現為一定的周期變化，這體現了固碳釋氧價值量的年內變化，但是固碳釋氧價值量與降水量相似性的周期性不如與氣溫相似；13~24個月尺度上，固碳釋氧價值量均與降水量和氣溫呈正相關；25~48個月尺度上，固碳釋氧價值量與降水量基本上呈正相關，與氣溫呈負相關，不顯著變化區的相似性與增加和減小區相比較為單一。陜北地區生態系統固碳釋氧價值量與降水量和氣溫的相關關系如圖4所示，其相關系數分別為0.531和0.009，價值總量受降水量的影響突出，影響程度在空間上均呈現出正相關，且由南向北、由東南向西北呈減小的趨勢（圖4a），另外陜北南部黃陵縣的價值總量受降水量的影響非常小；價值總量與氣溫的相關系數由南向北逐漸增加，中南部呈負相關，北部呈正相關（圖4b）。從不同土地利用類型的偏相關系數來看，林地價值總量與降水量的相關系數為0.559，與氣溫的相關系數為-0.353，價值總量主要受P+T-控制，分布在陜北南部的子午嶺和黃龍山（圖4c），P+T-控制區占總面積的15.7%，主要為落葉闊葉林和灌叢，該地區在極鋒北移的情況下，降水量高度集中在夏季，屬半濕潤氣候，降水量較高則氣溫勢必較低，從而檢測出受P+T-控制，結合小波相似性分析也可知價值總量直接響應于降水量，氣溫僅為與降水量耦合的一種氣候要素；未利用地價值總量與降水量和氣溫的相關系數分別為0.473和0.351，受P+T+控制，分布在長城以北的毛烏素沙地區（圖4c），P+T+控制區面積占總面積的14.4%，主要為草原和沙生植被，該區域屬于半干旱地區，濕熱環境促進植被生長，加快了固碳釋氧；其他土地利用類型均受P+控制，且分布廣泛（圖4c），P+控制區面積占研究區總面積的64.7%，該區域耕地和草地遍布整個研究區，兩者相互伴隨，栽培植被和其中的草地區對降水需求較高。

3結論與討論

主要結論包括：①不同土地利用差異性較大，NPP均值由大到小排序為：林地>草地＞耕地＞建設用地>未利用地。1980-2010年NPP總量呈增—減—增的變化特征，30年內NPP物質量上升了35.60%。②不同土地利用類型固碳釋氧物質量排序為：草地＞林地＞耕地＞未利用地>建設用地。③1980年、1990年、2000年和2010年陜北地區固碳釋氧價值總量分別為267.208×108元、276.725×108元、260.796×108元和362.318×108元。1980-2010年固碳釋氧總價值增加了95.110×108元。空間分布上，陜北地區南部和北部府谷縣和神木縣固碳釋氧價值總量變化的波動性較強，陜北西北固碳釋氧價值總量的年際變化較為平緩。從土地利用類型來看，標準差排序為：林地>草地>耕地>未利用地>建設用地。④近30年來，陜北地區固碳釋氧價值總量總體上呈持續增加趨勢。從土地利用類型來看，固碳釋氧價值總量的平均變化率由大到小依次為未利用地>建設用地>耕地>草地。⑤生態固碳釋氧價值量與月降水量整體上呈正相關，與月均溫呈負相關。固碳釋氧價值量的變化對降水量的變化響應較為強烈，氣溫需要通過與其他氣候系統進行耦合，協同影響固碳釋氧價值量。基于改進的CASA模型對陜北地區NPP進行估算，計算得到研究區固碳釋氧價值量，空間分布上南北差異明顯，主要是由于地表覆蓋的差異引起的，南部為半濕潤區，植被覆蓋較高，以落葉闊葉林為主，因此固定CO2和釋放O2的物質量較高，與李晶等的研究結果一致。1980-2010年陜北固碳釋氧價值量總體上呈增加趨勢，與植被生長季始期提前和生長季長度增大趨勢以及全球變暖有很大關系，全球變暖導致地表水分蒸發加快，干旱脅迫增大，植被固碳強度增大。

作者：張翀 任志遠 單位：寶雞文理學院，陜西省災害監測與機理模擬重點實驗室 陜西師范大學旅游與環境學院