浙江省土地利用变化对生态系统固碳服务的影响及其预测_徐彩瑶.pdf

徐 彩瑶 ， 任燕 ， 孔凡斌 null 浙江省土地利用变化对生态系统固碳服务的影响及其预测 null 应用生态学报 ， nullnullnullnull， 34( null) : nullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnull， nullnullnull null， nullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnull， nullnullnullnullnullnull Chinese Journal of Applied Ecology， nullnullnullnull， 34( null) : nullnullnullnullnullnullnullnullnull 浙江省土地利用变化对生态系统 固碳服务的影响及其预测 徐 彩瑶 null， null 任 燕 null 孔 凡斌 null， null， nullnull ( null 浙江农林大学生态文明研究院 null浙江省乡村振兴研究院 ， 杭 州 nullnullnullnullnullnull; null 浙江农林大学经济管理学院 ， 杭 州 nullnullnullnullnullnull; null 南 京 林业大学经济管理学院 ， 南京 nullnullnullnullnullnull) 摘 要 明确土地利用变化对生态系统固碳服务的影响对于探索基于自然的碳中和解决方案至关重要 。以 浙 江省为研究对象 ， 运用 nullnull null 模型和 nullnullnullnull 模型 ， 分析 nullnull —nullnullnull 年土地利用变化及其对生态系统固碳 服务的影响 ， 并分别预测 nullnull 和 nullnull 年土地利用格局在自然发展 、生态保护和耕地保护 null 种情景下的生态 系统固碳服务潜力及其经济价值 。结果表明 : nullnull —nullnullnull 年 ， 浙江省耕地 、林地 、草地和水域面积不断减少 ， 建设用地面积不断增加 ; 浙江省生态系统固碳服务总量减少 nullnullnullnull 万 null， 固碳服务净收益为 nullnullnullnullnullnull 万美 元 ; 生态系统固碳服务分布呈现西南高 、东北低的空间格局 。未来浙江省生态系统固碳服务总量均在生态保 护情景下最高 ， 耕地保护情景次之 ， 自然发展情景最低 。预计 nullnull —nullnullnull 、nullnull —nullnullnull 年 ， 浙江省生态系统 固碳服务在生态保护情景下将分别增加 nullnullnullnull 万和 nullnullnullnull 万 null， 产生固碳服务净收益分别为 nullnullnullnull 万和 nullnullnullnullnull 万美元 ; 在耕地保护情景下将分别减少 nullnullnullnull 万和 nullnullnullnull 万 null， 产生固碳服务经济价值净流失分 别为 nullnullnullnullnull 万和 nullnullnullnullnull 万美元 ; 在自然发展情景下将分别减少 nullnullnullnull 万和 nullnullnullnull 万 null， 导致固碳服 务经济价值净流失分别为 nullnullnullnullnull 万和 nullnullnullnullnull 万美元 。在积极应对气候变化和推动实现碳中和目标背 景下 ， 浙江省应着力保护林地 、草地和水域等生态用地 ， 扩大生态用地规模 ， 优化生态用地空间结构 ， 不断增 强生态用地的固碳增汇功能 。 关键词 土地利用 ; 固碳服务 ; nullnullnullnull 模型 ; nullnull null 模型 ; 情景预测 本 文由浙江省社会科学领军人才培育专项 ( null nullnullnullnull null ) 资助 。 nullnullnullnullnullnullnullnull 收稿 ， nullnullnullnullnullnullnullnull 接受 。 null 通信作者 nullnullnullnullnullnull: nullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnull Impacts and prediction of land use change on ecosystem carbon sequestration in Zhejiang Province， China． nullnull nullnullnullnull null， null ， nullnullnull nullnull null ， nullnullnullnull nullnullnullnull null， null， nullnull ( null Institute of Ecological Civilization/Zhejiang Institute of Ｒural Ｒevitalization， Zhejiang A＆F University， Hangzhou nullnullnullnullnullnull， China; null School of Economics and Management， Zhejiang A＆F University， Hangzhou nullnullnull ， China; null School of Economics and Management， Nanjing Forestry University， Nanjing nullnullnull ， China) ． Abstract: nullnull nullnull nullnullnullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnullnullnull null nullnullnull null nullnullnull null nullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnull nullnull nullnullnull nullnullnull nullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnull nullnullnull nullnull nullnull nullnull null nullnull nullnullnullnull nullnullnullnull nullnull nullnullnull nullnullnull null nullnullnull nullnull nullnullnull nullnullnullnullnull null nullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnull nullnull nullnull ， nullnull nullnullnullnull nullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnull null nullnullnull null nullnullnullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnullnull nullnullnull nullnullnull nullnullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull ， nullnull nullnull nullnullnullnullnullnull ， nullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnull null nullnullnullnull nullnullnull nullnull nullnull null nullnullnullnullnullnullnull nullnullnull ， nullnullnull ， nullnull nullnullnull ， nullnull nullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnull nullnull null nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnull nullnullnull null nullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnull null nullnullnullnull nullnull null null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnull null ， nullnull nullnull nullnull nullnullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnull null nullnull null nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnull nullnullnullnull null nullnullnullnullnull nullnullnullnull null nullnull nullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnull ， nullnull nullnullnull nullnullnull null nullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnull null nullnull nullnullnull nullnullnull nullnull nullnull nullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull ， nullnull nullnull null nullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull ， nullnull nullnull nullnullnull nullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnull nullnull nullnull nullnull nullnull ， nullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnull nullnull nullnull nullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull ， nullnullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnull ， nullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull ， nullnull nullnullnullnull null nullnullnullnull null 应 用 生 态 学 报 nullnullnullnull 年 null 月 第 nullnull 卷 第 null 期 nullnullnullnull: null nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull， nullnullnullnull nullnullnullnull， 34( null) : nullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnull: nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnull null ， nullnull nullnull nullnull nullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnull null nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnull ， nullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull ， nullnull nullnullnullnull null nullnullnullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnull null ， nullnullnull nullnull nullnull null nullnull nullnull null nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnull nullnullnull null nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnull ， nullnullnullnull nullnullnullnull nullnull nullnull nullnull null nullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnull null nullnull nullnullnull nullnull nullnullnullnullnullnull nullnull nullnull nullnull nullnull null nullnullnullnull nullnullnullnull nullnull ， nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnull null nullnullnullnullnullnull nullnull nullnull nullnullnull nullnullnull null nullnullnull nullnullnull ， nullnull nullnullnull ， nullnull nullnullnull ， nullnullnull nullnull nullnullnullnull null nullnull nullnull nullnullnull ， nullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull null nullnull nullnull nullnullnull ， nullnull nullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull null nullnull nullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnull null nullnull nullnull nullnullnullnull Key words: nullnullnull null ; nullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnull null nullnullnullnull ; nullnullnullnull nullnullnull ; nullnull null nullnullnull ; nullnullnullnullnullnull nullnullnullnull nullnull 生态系统固碳服务是生态系统碳汇能力的重要 表 征 ， 明确生态系统固碳服务变化的影响因素 ， 对于 探索基于自然的碳中和解决方案至关重要 ［ null］ 。陆 地生态系统碳库在全球碳循环中起着非常重要的作 用 ［ null］ 。人 类活动引起的土地利用变化是造成陆地 生态系统固碳服务功能变化的重要因素之一 ［ nullnullnull］ 。 土地利用变化对生态系统固碳服务的影响已经成为 土地利用变化和全球应对气候变化研究共同关注的 核 心内容 。基于土地利用变化分析生态系统固碳服 务的演变规律并进行多情景预测 ， 对于有效掌握区 域生态系统固碳能力及未来潜力以及探索基于自然 的碳中和解决方案 ， 具有重要的科学意义 。党的二 十大报告将提升生态系统碳汇能力作为积极稳妥推 进碳达峰碳中和战略的重要措施 。中共中央国务院 发布 《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达 峰碳中和工作的意见 》 ［ null］ 和 《nullnull 年 前碳达峰行动 方案 》 ［ null］ 提 出 “建立健全能够体现碳汇价值的生态 保护补偿机制 ”。科学评估并预测生态 系统固碳服 务及其经济价值 ， 不仅可以为优化国土空间格局及 服务碳中和战略提供科学依据 ， 还可以为建立健全 能够体现碳汇价值的生态保护补偿机制提供政策参 考 ， 具有重要的实践意义 。 利用多模型耦合分析生态系统固碳服务及预测 是当前掌握区域生态系统固碳服务供给状况及未来 趋势的主要方法 。用于分析土地利用变化的模型有 nullnullnullnullnullnullnull 模型 ［ nullnull］ 、系统动力学模型 ［ nullnull］ 、nullnullnullnullnullnull 模 型 ［ nullnull］ 、nullnullnullnull 模 型 ［ nullnull］ 等 ， 其 中 ， nullnullnullnull 模型具有预测 未来土地利用的准确模拟能力 ［ nullnull］ 。用 于测算固碳 服务的方法有 nullnullnullnullnullnullnull 模型 ［ nullnull］ 、nullnullnull 模 型 ［ nullnull］ 、 实 地调查法等 ， 这些方法通常用于小尺度研究 ， 而 nullnull null 模型可以评估不同尺度的固碳量 ［ nullnullnullnullnull］ 。此 外 ， 现 有研究耦合 nullnullnullnull 和 nullnull null 模型分析并预测 区域生境质量 ［ nullnull］ 、生态系统固碳服务 ［ nullnull］ 等 ， 为 不同 尺度生态系统固碳服务的掌握及潜力预测提供了可 靠的方法借鉴 。然而 ， 既有研究主要关注城市或城 市群 ［ nullnull］ 以 及森林 、流域 、红树林等单一类型的生态 系统 ［ nullnullnullnullnull］ ， 对省级行政单元 层面的综合性研究以及 生态系统固碳服务经济价值的核算鲜少涉及 ， 使得 相关研究为决策管理者提供的科学依据还比较有 限 ， 亟待深化研究 。 浙江省从 nullnull 年开始的生态省建设对浙江省 全域土地利用变化和包括固碳服务在内的生态系统 服务能力产生了重要影响 ， 然而 ， 现有研究对浙江省 土地利用变化和生态系统固碳服务变化及其相互关 系的探索尚少有涉及且不深入 。nullnull 年 ， 浙江省提 出要通过提升生态碳汇推动构建人与自然和谐共生 的现代化浙江新境界的目标任务 。分析浙江省土地 利用变化对于生态系统固碳服务的影响 ， 预测浙江 省中长期及远期生态系统固碳服务的供给能力 ， 据 此提出优化土地利用推动生态系统固碳服务能力提 升的对策建议 ， 具有典型示范意义 。鉴于此 ， 本研究 运用 nullnull null 模型和 nullnullnullnull 模型分析 nullnull —nullnullnull 年 浙江省土地利用及生态系统固碳服务的时空演变特 征 ， 设置自然发展 、生态保护和耕地保护 null 种未来情 景 ， 预测 nullnull 和 nullnull 年浙江省不同情景下生态系 统固碳服务潜力及其经济价值 ， 以期为率先探索基 于自然的碳中和解决方案提供科学依据 。 1 研究地区与研究方法 1. 1 研究区概况 浙江省位于中国东南沿海长江三角洲南翼 ( null nullnull —nullnullnullnullnull null ， nullnullnullnullnull —nullnull nullnull null ) ， 地 处亚 热带中部 ( 图 null) ， 属于季风性湿润气候 ， 气 温适中 ， 四季分明 ， 光照充足 ， 雨量丰沛 。浙江省年平均气温 nullnullnull null ， 年均降水量 nullnullnullnull nullnull ， 土地面积 nullnullnull 万 null null ， nullnull 年 末人口总数为 nullnullnullnull 万 ［ nullnull］ 。全 省 包括杭州 、宁波 、温州 、嘉兴 、湖州 、绍兴 、金华 、衢州 、 舟山 、台州 、丽水 null 个地级市 ， 区域内地势自西南向 东北呈阶梯状倾斜 ， 地形复杂 ， 山地占 nullnullnullnull ， 水域 占 nullnullnullnull， 平坦地占 nullnullnullnull ， 形成 “七山一水两分田 ” 的分布格局 。浙江省现有森林面积 nullnullnullnull 万 null null ， 森 林覆盖率 nullnullnullnullnull ［ nullnull］ ， 丰富的森林资源为探索基于 nullnullnullnullnull 期 徐 彩瑶等 : 浙江省土地利用变化对生态系统固碳服务的影响及其预测 图 1 研 究区区位 Fig．1 nullnullnullnullnullnullnullnull nullnull nullnullnull nullnullnullnullnull nullnullnullnullnull 该 图基于审图号为 nullnull( nullnull ) nullnull 号的标准地图制作 ， 底图无修改 nullnull nullnullnull nullnullnull nullnullnull null nullnull nullnull nullnull nullnullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnullnullnull nullnull null nullnullnull nullnullnullnullnullnull nullnullnull nullnull( nullnull ) nullnull ， nullnull nullnull null null nullnullnull nullnullnull null nullnullnull nullnullnullnull 下同 nullnull nullnullnullnull null nullnullnull 自然的碳中和解决方案奠定了良好自然基础 。 1. 2 数据来源与处理 本 研究利用 nullnull 、nullnull 、nullnull 和 nullnull 年 null 期土 地利用数据来分析 nullnull —nullnullnull 年浙江省土地利用 变化情况 ， 所用数据来自中国土地利用 null覆被数据库 ( nullnullnull ’null nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull nullnullnullnull ， nullnullnullnullnull， null null : null null nullnullnullnullnullnull nullnullnullnullnullnullnullnullnullnull ) ［ nullnull］ ， 数据精度已被验证 ( 总 体精度在 nullnullnullnull nullnullnullnullnull ) 。该数据集将土地利 用类型划分为耕地 、林地 、灌木 、草地 、水域 、冰川 、未 利用地 、建设用地 、湿地 null 种 。根据研究区边界裁 剪 ， 并按国家标准 《土地利用现状分类 》( nullnullnullnull nullnullnull —nullnullnull ) ［ nullnull］ 将 灌木划分为林地 ， 得到研究区土 地利用分类包括耕地 、林地 、草地 、水域 、建设用地 、 未利用地 null 种 。考虑到未利用地面积过小 ( 面积占 比低于 nullnullnull ) 且变化不大 ， 本研究未进行分析 。因 此 ， 研究区最终的土地利用分类采用耕地 、林地 、草 地 、水域 、建设用地 null 种类型 。参考已有研究 ［ nullnull］ ， 以 数 字高程模型 ( nullnullnull) 、坡度 、坡向 、年均气温 、年降 水量 、河流作为自然因素 ［ nullnull］ ， 公 路 、铁路 、居民点作 为社会因素 ［ nullnull］ 。其 中 ， nullnullnull 数据来自地理空间数 据云 ( null null : null nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull ) ， 坡 度和坡向 数据借助 nullnullnull null nullnullnull 通过 nullnullnull 数据计算得到 ; 河 流 、公路 、铁路 、居民点数据来自国家基础地理信息 中心 ( null null : null nullnullnullnullnullnullnullnullnullnullnull ) ， 并 用 nullnullnull null nullnullnull 中 欧式距离分析处理 ; 年均气温 、年降水量来自中国气 象网 ( null null : null nullnullnullnullnullnull nullnullnull ) ， 并 利用 nullnullnull null nullnullnull 中 反距离权重法处理获得 。为保证栅格数据行列数一 致 ， 将采样分辨率统一设置为 nullnull null nullnullnull null 。 1. 3 nullnullnullnull 模型 nullnullnullnull 可模拟多个土地利用变化的长期空间轨 迹 ， 具有对未来土地利用的准确模拟能力 ［ nullnull］ 。 nullnullnullnull 模型主要包括用地需求预测 、适 宜性概率 、总 概率和领域因子以及转换成本矩阵等部分 。 1. 3. 1 用地需求预测 用地需求预测分为两部分 。 null) 精度检验 。以浙江省 nullnull 和 nullnull 年土地利用数 据为基础 ， 通过马尔科夫链预测 nullnull 年用地需求 ; null) 未来情景下土地需求预测 。以浙江省 nullnull 和 nullnull 年土地利用数据为基础 ， 通过马尔科夫链预测 nullnull 年的用地需求 。为使结果更加具有前瞻性 ， 本 研究基于 nullnull 和 nullnull 年土地用数据预测 nullnull 年 的用地需求 。马尔科夫链的计算公式如下 : S tnullnull nullP nullnull nullS null ( null) 式 中 : S t 、S tnullnull 为 t、t nullnull 时段浙江省土地利用 类型状态 矩阵 ; P ab 表 示由类型 a 转化为类型 b 的转移概率 矩阵 。 1. 3. 2 适宜性概率 、总概率和领域因子 本研究选 取高程 、坡度 、坡向 、降水 、温度以及到铁路 、河流 、公 路 、居民点的距离作为土地利用变化驱动因子 ， 结合 土地利用分类数据 ， 通过神经网络 ( nullnullnull) 整合计算 出适宜性概率 ， 计算公式如下 : nullnull( g， k， t) = null n w n， k × nullnullnullnullnullnullnull( nullnullnull( g， t) ) = null n w n， k × null null + null nullnullnullnull( g， t) ( null) 式 中 : nullnull( g， k， t) 表示当时间为 t 时 ， 在栅格 g 上第 k 种土地利用类型的适宜性概率 ; w n， k 是 隐藏层和输 出层间的权重 ; nullnullnullnull ( ·) 是隐藏层至输出层的激 励函数 ; nullnull ( g， t) 表示在时间 t 上从栅格 g 接收到的 信号 。 计算出每个栅格的适宜性概率后 ， 通过 nullnull 模 型迭代 ， 将不同的土地利用类型分配到不同栅格中 。 在 t 时刻 ， 栅格 g 转换为第 k 种土地利用类型的总 概率为 nullnull t g， k ， 计 算公式如下 : Tp t g， k nullnullnull( g， k， t) null null g．k t null( nullnullsp pnullk ) ( null) null g， k t = null N×N nulln