東北森林帶森林生態(tài)系統(tǒng)固碳服務(wù)空間特征及其影響因素

孫濱峰,趙 紅,逯 非,王效科

1 江西省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)工程研究所, 南昌 330200 2 江西省交通科學(xué)研究院, 南昌 330200 3 中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心 城市與區(qū)域生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100085

生態(tài)系統(tǒng)的固碳服務(wù)是生態(tài)系統(tǒng)通過植被、土壤動(dòng)物和微生物固定碳素的服務(wù),取決于碳輸入過程和碳輸出過程。碳輸入過程通過凈光合作用實(shí)現(xiàn),碳輸出主要是生態(tài)系統(tǒng)中土壤和動(dòng)物的異養(yǎng)呼吸過程以及凋落物礦質(zhì)化過程。生態(tài)系統(tǒng)固碳服務(wù)是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究的熱點(diǎn)問題[1- 3],當(dāng)前學(xué)界從生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)管理的角度,對(duì)固碳服務(wù)的空間分布格局和影響機(jī)制開展了廣泛的研究,并取得了較好的研究成果[4- 7]。然而,這些研究主要關(guān)注于固碳服務(wù)的“熱點(diǎn)”-“冷點(diǎn)”分析,往往忽略了對(duì)其空間異常點(diǎn)/異常區(qū)域的研究。地理現(xiàn)象的空間異常研究對(duì)于揭示其變化和發(fā)展的特殊規(guī)律具有重要意義,是當(dāng)前空間數(shù)據(jù)挖掘的重要內(nèi)容[8],因此,開展固碳服務(wù)的空間格局研究,識(shí)別其空間異常區(qū)域,對(duì)于全面揭示固碳服務(wù)驅(qū)動(dòng)機(jī)制具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

森林生態(tài)系統(tǒng)是陸地生態(tài)系統(tǒng)中最重要的碳庫,目前全球森林的碳儲(chǔ)量約為861±66 Pg C[9],每年固碳量約占全球陸地生物固碳量的2/3[10]。東北森林具有高碳儲(chǔ)存密度、長時(shí)間滯留的特點(diǎn),其碳儲(chǔ)量平均為12.37 Pg C[11],是我國固碳研究的重要區(qū)域[12]。東北森林帶作為國家主體生態(tài)區(qū)劃“兩屏三帶”國家生態(tài)安全格局中的重要組成部分,是東北地區(qū)具有高保護(hù)價(jià)值的森林區(qū)域[13],在全球碳平衡中發(fā)揮著重要的碳吸收匯作用,科學(xué)的評(píng)估東北森林帶森林生態(tài)系統(tǒng)固碳服務(wù)的分布特征和影響因素,是研究森林碳匯潛力和應(yīng)對(duì)氣候變化的關(guān)鍵,對(duì)分析和制定區(qū)域生態(tài)管理政策具有重要現(xiàn)實(shí)意義。本文通過構(gòu)建NEP計(jì)算模型,評(píng)價(jià)東北森林帶森林生態(tài)系統(tǒng)固碳服務(wù),深入分析其空間分布的“熱點(diǎn)”-“冷點(diǎn)”-“異常點(diǎn)”及其影響因素,以期為東北森林帶森林保護(hù)和固碳服務(wù)的保育與管理提供科學(xué)指導(dǎo)。

圖1 東北森林帶范圍Fig.1 Area of Northeastern Forest Regions

1 研究數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

東北森林帶的范圍是根據(jù)東北地區(qū)具有高保護(hù)價(jià)值的森林格局[14-15],結(jié)合縣級(jí)行政邊界確定(圖1),位于118.80°—134.37°E、40.87°—53.56°N之間,總面積約為61.60萬km2,其中森林面積約40萬km2,占總面積的66%。東北森林帶作是我國重要的木材生產(chǎn)基地,土地利用以森林為主,植被覆蓋度、生產(chǎn)力水平高,生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定[13]。作為國家主體生態(tài)區(qū)劃“兩屏三帶”國家生態(tài)安全格局中的重要組成部分,東北森林帶發(fā)揮著東北地區(qū)生態(tài)安全屏障作用,對(duì)我國乃至全球生態(tài)環(huán)境的影響至關(guān)重要。

1.2 研究數(shù)據(jù)

本研究使用的降雨、溫度等氣象數(shù)據(jù)來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/)；DEM(30 m分辨率)來自地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/)；土壤數(shù)據(jù)來自中國土壤屬性數(shù)據(jù)庫(http://globalchange.bnu.edu.cn/research/data)； 2014年的土地利用數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所。

1.3 研究方法

森林生態(tài)系統(tǒng)的NEP可由植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)與土壤異養(yǎng)呼吸(Rh)差值表示。模型形式如下：

NEP = NPP-Rh

(1)

式中,NPP為MODIS MOD17A3數(shù)據(jù)。MOD17A3是由BIOME-BGC模型計(jì)算出的全球陸地植被凈初級(jí)生產(chǎn)力年際變化數(shù)據(jù)。

Rh的計(jì)算采用謝薇等[16]的計(jì)算模型(公式3)。

Rh=0.592×Rs0.714

(3)

(4)

式中,Rs為年土壤呼吸速率(kg C m-2a-1),根據(jù)Chen等[17]提出的土壤呼吸計(jì)算方法計(jì)算(公式4),R0為0℃時(shí)無降水和碳儲(chǔ)量限制時(shí)年土壤呼吸速率(kg C m-2a-1),Q為土壤呼吸與溫度之間的指數(shù)方程關(guān)系的系數(shù),T為年平均溫度,P為年降水量,K為表征土壤呼吸與年降水量之間“Michaelis-Menten”方程關(guān)系的半飽和常數(shù),SOC表層土壤(0—20 cm)有機(jī)碳儲(chǔ)量, M為表征土壤呼吸與有機(jī)碳儲(chǔ)量之間“Michaelis-Menten”方程關(guān)系的半飽和常數(shù)[18-19]。

1.4 數(shù)據(jù)分析

本研究采用Anselin Local Moran′s I算法(公式5)識(shí)別固碳服務(wù)的“熱點(diǎn)”-“冷點(diǎn)”-“異常點(diǎn)”,并分析其空間分布特征。

(5)

(6)

式中,xi是要素i的一個(gè)屬性,是該屬性的均值,wi,j是要素i,j的空間權(quán)重,n為要素總數(shù)量。

Anselin Local Moran′s I算法的結(jié)果包括HH、HL、LH、LL和不顯著的聚類區(qū)域5個(gè)子集。其中,HH表示具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的高值聚類區(qū),即“熱點(diǎn)”；HL表示由低值區(qū)域圍繞的高值像元,即高值“異常點(diǎn)”；LH表示由高值區(qū)域圍繞的低值像元,即低值“異常點(diǎn)”；LL表示統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的低值聚類區(qū),即“冷點(diǎn)”。

驅(qū)動(dòng)因子分析在R軟件中完成。以像元為統(tǒng)計(jì)單元,采用逐步回歸分析建立NEP對(duì)各影響因素的多元回歸方程,識(shí)別顯著影響因子,再由通徑分析確定各因子對(duì)固碳異常區(qū)域的影響程度和相對(duì)重要性。所選擇的因子主要有年降水(P)、年均溫度(T)、海拔(E)、NDVI、坡度(S)、距離人工表面的最近距離(D)和最近人工表面斑塊的面積(A)。S、E、D和A能夠反映人為干擾,D和A也反映了城市化對(duì)森林固碳服務(wù)的影響。S、D越大,人為干擾就越小,A越大,人為干擾強(qiáng)度就越大。

2 結(jié)果與分析

2.1 固碳服務(wù)的空間特性

圖2 NEP模擬值與觀測(cè)值比較Fig.2 Comparison of modeled NEP with the observed values

為了驗(yàn)證模型的模擬效果,本研究采用研究范圍內(nèi)11個(gè)實(shí)測(cè)點(diǎn)地面NEP值對(duì)模型模擬結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證(圖2),11個(gè)實(shí)測(cè)點(diǎn)NEP均值為160.76 g C m-2a-1,根據(jù)實(shí)測(cè)點(diǎn)坐標(biāo)提取的模擬結(jié)果為166.67 g C m-2a-1,擬合的一元線性方程的R2為0.847,說明模型模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)值具有較高的吻合度。同時(shí),本研究將模型模擬的NEP結(jié)果與已有研究進(jìn)行了比較,結(jié)果表明,東北森林帶NEP均值為89.57 g C m-2a-1,略高于李潔等[20]對(duì)該區(qū)域NEP的估算結(jié)果,低于張璐等[21]和王萍[22]對(duì)該區(qū)域NEP的估算結(jié)果,且空間格局與上述研究結(jié)果一致,這表明本研究NEP模擬值能較好地反映東北森林帶森林生態(tài)系統(tǒng)的固碳服務(wù)。

根據(jù)NEP計(jì)算結(jié)果,2014年東北森林帶森林生態(tài)系統(tǒng)總固碳量為36.41 Tg C/a,整體上表現(xiàn)為碳匯[23],NEP空間分布見圖3。通過Anselin Local Moran′s I聚類分析獲取NEP空間聚類分布(圖3)。圖3中,東北森林帶森林固碳的“熱點(diǎn)”區(qū)域主要分布在大興安嶺北部和長白山中北部,其NEP均值為201.19 gC m-2a-1,明顯高于其他區(qū)域,是固碳服務(wù)保護(hù)的重要生態(tài)區(qū)域。固碳服務(wù)的“冷點(diǎn)”區(qū)域包括大興安嶺東部、小興安嶺和長白山南部,其NEP均值為-4.66 g C m-2a-1,其中小興安嶺是碳匯,其他區(qū)域?yàn)樘荚?。NEP低值異常點(diǎn)/區(qū)域主要分布在長白山東部、人為干擾嚴(yán)重的居民區(qū)邊緣,NEP均值為33.63 g C m-2a-1,多為城市的蔓延區(qū)。NEP高值異常點(diǎn)/異常區(qū)域主要分布在森林邊緣的農(nóng)林交錯(cuò)帶,NEP均值為197.67 g C m-2a-1,受到植樹活動(dòng)和施肥的影響,其NEP值高于臨近森林斑塊。

圖3 東北森林帶森林NEP分布和Anselin Local Moran′s I聚類結(jié)果Fig.3 NEP and Anselin Local Moran′s I of Northeastern Forest Regions

2.2 影響因素分析

通過逐步回歸分析得到NEP與各影響因素的統(tǒng)計(jì)回歸方程(r2=0.51,P<0.0001),見公式7。

NEP=-12.66×T-0.23×P+452.52×NDVI-131.43

(7)

從總體上看,所選擇的影響因子解釋了東北森林帶的NEP變化的0.51,其中溫度、降水、NDVI對(duì)NEP變化的影響顯著(P<0.001),其他因素對(duì)NEP影響不顯著(P>0.05),在逐步回歸過程中被剔除,說明東北森林帶森林固碳服務(wù)主要受自然因素影響。本研究發(fā)現(xiàn)東北森林帶NEP與降水和溫度均呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān),與NDVI顯著正相關(guān)(公式7)。NEP在空間上與降水負(fù)相關(guān),與趙俊芳等[11]的研究相一致。NPP和Rh共同作用決定了NEP的空間特征,降水和溫度導(dǎo)致了NPP的增加,同時(shí)也促進(jìn)了土壤的異養(yǎng)呼吸作用[24]。為此,隨機(jī)選擇200個(gè)樣點(diǎn),建立NPP、Rh和降水的散點(diǎn)圖(圖4),隨著降水的增加,NPP和Rh均呈現(xiàn)上升趨勢(shì),但Rh與降水的斜率大于NPP與降水的斜率,降水增加會(huì)導(dǎo)致NEP的減少。NEP與溫度負(fù)相關(guān),結(jié)果與李潔等研究相一致[20],NPP和Rh共同決定了NEP的變化,溫度升高促進(jìn)Rh增加,從而導(dǎo)致NEP的減少[20]。

圖4 森林NPP和Rh與降水散點(diǎn)圖 Fig.4 NEP and Anselin Local Moran′s I of Northeastern Forest Regions

NDVI可以較好地反映植被的生長狀況,而植被的生長狀況對(duì)于生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力有重要的影響[25]。本研究發(fā)現(xiàn)森林生態(tài)系統(tǒng)的NEP與NDVI呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,植被生長狀況對(duì)其光合作用具有重要的影響,植被生長狀況越良好,NEP就越高。東北森林帶森林生態(tài)系統(tǒng)的固碳格局受到植被生長狀況的影響。

2.2.1 NEP熱點(diǎn)/冷點(diǎn)區(qū)影響因素分析

根據(jù)Anselin Local Moran′s I聚類分析的結(jié)果,本文分別對(duì)大興安嶺北部、長白山中北部、大興安嶺東部、小興安嶺和長白山南部采用逐步回歸分析,識(shí)別不同區(qū)域驅(qū)動(dòng)因子對(duì)NEP的影響,分析結(jié)果見表1。

大興安嶺北部和長白山中北部是東北森林帶森林NEP的熱點(diǎn)區(qū)域。通過逐步回歸分析得到NEP與影響因子的回歸方程(R2=0.32,P<0.001和R2=0.60,P<0.001),分別解釋了NEP變化的0.32和0.60。年降水、年均溫度和NDVI是大興安嶺北部NEP的顯著影響因子,其他因素對(duì)該區(qū)域NEP的影響不顯著。年均溫度是長白山中北部NEP的顯著影響因子,其他因素對(duì)該區(qū)域NEP的影響不顯著。

大興安嶺東部、小興安嶺和長白山南部是森林NEP的冷點(diǎn)區(qū)域。所選的影響因子分別解釋了NEP變化的0.62、0.58和0.46,3個(gè)區(qū)域的顯著性影響因子分別為年均溫度、NDVI,年降水、年均溫度、NDVI和NDVI。

表1 各區(qū)域逐步回歸分析結(jié)果

T：年均溫度,Temperature；P：年降水,Precipitation；NDVI：歸一化植被指數(shù),Normalized Difference Vegetation Index

大興安嶺北部和小興安嶺NEP與降水呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。積雪融水是該區(qū)域植被生長所需水分的重要來源,降水不是植被生長所必需的因子,反而會(huì)增加大氣中的云層覆蓋,減少日照時(shí)數(shù)和太陽輻射,進(jìn)而影響植被的光合作用[26]。大興安嶺北部和小興安嶺NEP與溫度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),溫度升高促進(jìn)了土壤的呼吸作用,導(dǎo)致NEP的降低[20]。東部長白山區(qū)域,森林生態(tài)系統(tǒng)固碳服務(wù)與溫度、NDVI等因素影響,尤其是長白山南部區(qū)域,NDVI對(duì)森林固碳影響顯著,說明該區(qū)域森林固碳受到植被生長狀況的影響,植被生長的越好,其固碳能力就越強(qiáng)。

不同區(qū)域固碳的主要影響因子不同,除了長白山中北部,其他區(qū)域NEP主要與NDVI正相關(guān)。各區(qū)域的NEP與D、A和S均無顯著相關(guān)性,說明人為干擾不是各區(qū)域森林生態(tài)系統(tǒng)的顯著影響因素,森林生態(tài)系統(tǒng)的固碳服務(wù)主要受自然因素影響。

2.2.2 異常點(diǎn)NEP影響因素分析

NEP高值異常點(diǎn)主要分布在森林邊緣的農(nóng)林交錯(cuò)帶,逐步回歸分析的結(jié)果顯示,其NEP與所選影響因素?zé)o顯著相關(guān)性,需要開展進(jìn)一步研究。

NEP低值異常點(diǎn)是本研究的主要關(guān)注點(diǎn)。通過逐步回歸分析得到低值異常點(diǎn)NEP與自然和人為因素的統(tǒng)計(jì)回歸方程(R2=0.61,P<0.001),見公式8。

NEP=- 3.78 ×T-0.31 ×A-0.78 ×S+ 0.38 ×D+211.17 × NDVI-133.92

(8)

所選擇的影響因子解釋了低值異常點(diǎn)NEP變化的0.61,其中溫度、坡度、NDVI、距離人工表面的最近距離(D)和最近人工表面斑塊的面積(A)對(duì)NEP的影響顯著(P<0.001),人為干擾(S、D和A)可以解釋NEP變化的0.34,降水和海拔對(duì)NEP的影響不顯著(P>0.05)在逐步回歸過程中被剔除。

各影響因子與NEP的相關(guān)性依次為：D>NDVI >A>T>E>S>P(圖5)。各影響因子之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性,回歸分析存在較強(qiáng)的共線性,例如距離人工表面的最近距離(D)和最近人工表面斑塊的面積(A)兩個(gè)影響因子間具有較高相關(guān)性(r=-0.33),海拔與坡度間具有較高的相關(guān)性(r=-0.91),采用王淑芳等[27]的分析方法,通過標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)的方法計(jì)算通徑系數(shù),并將相關(guān)系數(shù)分解為直接通徑系數(shù)與間接通徑系數(shù)的代數(shù)和,能直觀地反映各因子對(duì)低值異常點(diǎn)NEP的影響作用。

圖5 低值異常點(diǎn)NEP與影響因子相關(guān)性分析Fig.5 Correlation analysis between NEP of HL and factorsNEP：凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力,Net ecosystem production；NPP：凈初級(jí)生產(chǎn)力,Net primary production；Rh：土壤異養(yǎng)呼吸,Soil heterotrophic respiration；NDVI：歸一化植被指數(shù),Normalized Difference Vegetation Index；P：年降水,Precipitation；T：年均溫度,Temperature；E：海拔,Elevation；S：坡度,Slope；D：距離人工表面的最近距離,Distance；A：最近人工表面斑塊的面積,Area

通徑分析的結(jié)果表明(表2),在影響NEP的顯著因子中,NDVI的直接通徑系數(shù)最高, NDVI對(duì)NEP的影響起主導(dǎo)作用,說明植被本身情況不佳是導(dǎo)致低值異常點(diǎn)NEP的主要因素。其次是溫度,表現(xiàn)為負(fù)效應(yīng)。間接通徑系數(shù)最大的是T,主要是通過NDVI對(duì)NEP起正效應(yīng),其次是NDVI和S,表現(xiàn)為正效應(yīng)。

表2 NEP與影響因子相關(guān)系數(shù)的分解

D：距離人工表面的最近距離,Distance；NDVI：歸一化植被指數(shù),Normalized Difference Vegetation Index；A：最近人工表面斑塊的面積,Area；T：年均溫度,Temperature；S：坡度,Slope

D、A和S反映了人為因素對(duì)低值異常點(diǎn)NEP的影響。低值異常點(diǎn)NEP與S、D呈正相關(guān),與A呈負(fù)相關(guān),說明人為干擾越大低值異常點(diǎn)的NEP就越低,人為干擾解釋了固碳低值異常點(diǎn)NEP變化的0.34。其總的通徑系數(shù)0.61,大于植被本身作用(總通徑系數(shù)=0.46)和自然因素的作用(總通徑系數(shù)=0.40)。因此人為因素是固碳的異常變化的根本原因[28]。多項(xiàng)研究證明,城市擴(kuò)張導(dǎo)致了其周邊森林景觀的破碎化,改變了城市周邊森林的植被類型、種類組成和結(jié)構(gòu)[29],導(dǎo)致森林生態(tài)系統(tǒng)的固碳服務(wù)的降低[7]。A和D可以反映城市擴(kuò)張對(duì)森林固碳的影響。本研究中,A越大、D越小,森林系統(tǒng)受到城市擴(kuò)張影響越大,NEP值就越小,因此,城市化是東北森林帶森林生態(tài)系統(tǒng)固碳異常變化的根本原因。

此外,本研究所選擇的影響因子對(duì)NEP低值異常點(diǎn)的決定系數(shù)為0.61,剩余因子的通徑系數(shù)e=0.62,說明其他沒有考慮到的影響因素也會(huì)導(dǎo)致NEP的異常低值,如森林管理[30]、CO2濃度[31-32]、病蟲鼠害[24]等。同時(shí),本研究也缺乏對(duì)不同人為干擾類型對(duì)固碳服務(wù)影響的分析,需做進(jìn)一步的研究。

3 結(jié)論與討論

本文采用NEP評(píng)估東北森林帶森林生態(tài)系統(tǒng)固碳服務(wù),分析討論其空間格局及其與自然、人為因素的關(guān)系,結(jié)論如下：

(1)2014年東北森林帶森林固碳總量為36.41 Tg C/a,單位面積固碳量為89.57 g C m-2a-1,東北森林帶森林生態(tài)系統(tǒng)整體上是碳匯。

(2)固碳的熱點(diǎn)區(qū)主要分布在大興安嶺北部和長白山中北部,固碳的冷點(diǎn)區(qū)主要分布在大興安嶺東部、小興安嶺和長白山南部。固碳服務(wù)的高值異常區(qū)域主要分布在森林邊緣的農(nóng)林交錯(cuò)帶,固碳低值異常區(qū)域主要分布在人為干擾嚴(yán)重的城市蔓延區(qū)。

(3)東北森林帶固碳服務(wù)整體上受人為因素影響較小,NEP與年降水和年均溫度呈負(fù)相關(guān),與NDVI正相關(guān),植被本身狀況是區(qū)域固碳格局形成的最重要原因。大興安嶺北部、長白山南部和小興安嶺地區(qū),NEP與NDVI正相關(guān),長白山中北部,溫度是NEP的決定因素。

(4)固碳的低值異常點(diǎn)受到溫度、坡度、NDVI、距離人工表面的最近距離和最近人工表面斑塊的面積的顯著影響。距離人工表面的最近距離與低值異常點(diǎn)NEP相關(guān)性最大,NDVI的通徑系數(shù)最大,人為活動(dòng)解釋了低值異常點(diǎn)NEP變化的0.34,總通徑系數(shù)為0.61,大于植被本身和自然因素的總通徑系數(shù)。研究結(jié)果表明人為因素是固碳異常變化的根本原因,植被本身生長狀況不佳和較高的溫度是導(dǎo)致固碳服務(wù)的異常降低的主要影響因素。

當(dāng)前生態(tài)學(xué)界對(duì)生態(tài)服務(wù)的空間格局研究往往采用“熱點(diǎn)”-“冷點(diǎn)”分析,而忽略了生態(tài)服務(wù)的空間異常點(diǎn)。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的空間異常探測(cè)對(duì)于揭示其變化、發(fā)展的特殊規(guī)律具有重要意義。地理現(xiàn)象的空間異常研究是當(dāng)前空間數(shù)據(jù)挖掘的研究熱點(diǎn)[33],因此,筆者認(rèn)為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間異常分析必將引起生態(tài)學(xué)家的關(guān)注。本研究采用Anselin Local Moran′s I算法,識(shí)別森林生態(tài)系統(tǒng)固碳服務(wù)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的“熱點(diǎn)”、“冷點(diǎn)”和“異常點(diǎn)”,并分析人為干擾對(duì)固碳服務(wù)的影響,結(jié)果表明固碳低值異常點(diǎn)主要分布在人為干擾嚴(yán)重的城市蔓延區(qū),高值異常點(diǎn)主要分布在森林邊緣的農(nóng)林過渡帶,人為干擾導(dǎo)致了森林生態(tài)系統(tǒng)固碳服務(wù)的異常變化。因此,加強(qiáng)東北森林帶森林保護(hù),減少人為干擾對(duì)固碳服務(wù)的負(fù)影響,對(duì)于固碳服務(wù)的保育與管理具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。