生態(tài)底線約束下的國土生態(tài)空間碳儲量預測：以襄陽市為例

關鍵詞 國土生態(tài)空間； 土地利用預測； 碳儲量； 生態(tài)保護紅線； 氣候變化

中圖分類號 TU984.2 ； F301.2 文獻標識碼 A 文章編號 1000-2421（2024）03-0089-11

氣候變化是當前全球面臨的主要環(huán)境問題之一［1］?！毒┒甲h定書》《巴黎協(xié)定》《聯(lián)合國氣候變化框架公約》等國際協(xié)議均強調(diào)提升區(qū)域碳儲存能力的重要性。我國提出力爭在2030 年前完成“碳達峰”，爭取2060 年前實現(xiàn)“碳中和”的“雙碳”戰(zhàn)略［2］，亟需多方落實“雙碳”行動方案［3］。

國土生態(tài)空間是維持區(qū)域碳平衡進而實現(xiàn)“雙碳”目標的重要保障和必要載體［4］。其中，生態(tài)保護紅線作為我國環(huán)境保護的一項重要制度創(chuàng)新，是我國生態(tài)安全保障的底線?！蛾P于加強生態(tài)保護紅線管理的通知（試行）》（https：//www. gov. cn/zhengce/zhengceku/2022-08/20/content_5706169. htm）強調(diào)了需對此區(qū)域實行最為嚴格的管控和長期保護。當前關于生態(tài)保護紅線的研究主要集中在勘界定標［5］、政策制定［6］、生態(tài)保護［7］和價值評定［8］等方面，盡管在生境質量維持和自然資源利用等角度已有初步進展，但“雙碳”視角著眼不足，相關研究仍需推進。

近年來，針對城市碳儲量預測的空間模型快速發(fā)展，通?；谕恋乩门c覆被（land use and landcover，LULC）預測結合碳儲量測算進行綜合模擬。碳儲量評價的方法具有尺度差異性，主要包含實地調(diào)查［9］、遙感反演［10］和模型模擬［11］等。其中，相較于土壤剖面調(diào)查、樣方調(diào)查等傳統(tǒng)工作量大、周期長的碳儲量調(diào)查方法，模型模擬測算可操作性強、效率更高。較常使用的生態(tài)系統(tǒng)服務綜合評估和權衡模型（integrated valuation of ecosystem" services and tradeoffs，InVEST）中的“Carbon”模塊能借助遙感數(shù)據(jù)和地理信息平臺測算多尺度場地的碳儲量［12］。LULC的預測結果會直接影響碳儲量，已有土地利用預測模型在用地轉化規(guī)則挖掘和動態(tài)變化模擬方面存在一定不足［13］，從而影響結果精度，而斑塊生成土地利用變化模擬模型（patch-generating land use simulation，PLUS）應用新的用地擴張分析策略和多類種子生長機制，提升了大尺度區(qū)域的LULC 數(shù)據(jù)模擬精度［14］。

當前基于碳儲量提升的LULC 預測主要將自然發(fā)展［15］、城鎮(zhèn)擴張［16］、耕地保護［17］和生態(tài)優(yōu)先［18］作為模擬情景，其中“生態(tài)優(yōu)先情景”可通過調(diào)控目標用地增幅或限制地類轉換實現(xiàn)［19］。然而，調(diào)控過程較主觀、缺乏實際政策支撐，將生態(tài)保護紅線作為約束條件有效介入模擬過程，可為規(guī)劃政策的制定提供更科學的指引。當前生態(tài)底線約束情景下的碳儲量預測模擬僅在武漢城市圈［20］和南京市［19］等地開展，其采用Markov-FLUS 耦合模型模擬LULC 變化情景，并運用InVEST 模型定量研究碳儲量，但預測結果缺乏驗證。此外，結合ArcGIS 工具的熱點分析模型可以判讀碳儲存優(yōu)勢地類的空間聚集特點，得以明晰區(qū)域發(fā)展策略并對國土生態(tài)空間管控規(guī)劃提供參考［21］。

本研究基于2000、2010 和2020 年的LULC 數(shù)據(jù)，運用ArcGIS 平臺集合PLUS 模型和InVESTCarbon模型進行時空變化分析和預測模擬，旨在探究生態(tài)底線約束下國土生態(tài)空間碳儲量變化及其空間特征，以期為“雙碳”導向下國土生態(tài)空間管控與規(guī)劃實踐提供科學依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

湖北省襄陽市（110°45′E～113°06′E，31°13′N～32°37′N）總面積約1.97 萬km²，屬亞熱帶季風氣候，年平均氣溫15～16 ℃。地形西高東低（西部山地、中部崗地平原及東部低山丘陵），全市森林覆蓋率達46%，濕地總面積為67.72 km²。得益于區(qū)域氣候和生境多樣性，襄陽市自然稟賦優(yōu)越，為人居環(huán)境可持續(xù)發(fā)展創(chuàng)造了良好的基礎。襄陽市作為華中地區(qū)重要的生態(tài)功能區(qū)域，當前頒布的相關文件多次強調(diào)要遵循國家生態(tài)紅線政策、嚴守生態(tài)底線從而管控生態(tài)空間。本研究將山、水、林、湖、草主導的生態(tài)要素確定為研究對象，其中，生態(tài)保護紅線面積為1 757.33 km2，主要集中在南漳縣（508.51 km²）、?？悼h（414.46 km²）和谷城縣（382.99 km²），包含了30 個自然保護地及9 個水源地，如湖北五道峽國家級自然保護區(qū)、湖北南河國家級自然保護區(qū)和湖北襄陽峴山國家森林自然公園等（圖1）。本研究中使用的襄陽市地圖的底圖來源于國家地理信息公共服務平臺“天地圖”的標準地圖服務系統(tǒng)（http：//bzdt.ch.mnr.gov.cn/），審圖號為鄂S（2023）009號。

1.2 數(shù)據(jù)收集與處理

襄陽市行政邊界和生態(tài)保護紅線矢量數(shù)據(jù)源自襄陽市自然資源和規(guī)劃局；2000、2010 和2020 年襄陽市LULC 數(shù)據(jù)源自Landsat 30 m 遙感影像，依據(jù)研究目的將LULC 歸納為耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地6 個一級地類和25 個二級地類，在此基礎上選取生態(tài)空間范圍，用于分析襄陽市碳儲量歷史轉變；驅動因子數(shù)據(jù)用于預測模擬襄陽市2030年LULC，包括自然環(huán)境數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)。其中，高程數(shù)據(jù)從地理空間數(shù)據(jù)云（www.gscloud.cn）獲取，坡度數(shù)據(jù)通過高程數(shù)據(jù)計算得到；年平均降水量、年平均氣溫、土壤侵蝕程度、人口和GDP 數(shù)據(jù)來自中國科學院資源環(huán)境與數(shù)據(jù)中心（http：//www.resdc.cn/），經(jīng)剪裁后進行重采樣處理；鐵路和公路數(shù)據(jù)來自OpenStreetMap（http：//www.openstreetmap.org/）平臺，基于ArcGIS 平臺采用歐氏距離計算獲得到最近鐵路、公路距離，以上數(shù)據(jù)經(jīng)處理后統(tǒng)一分辨率為30 m×30 m。碳密度參數(shù)通過相關文獻及In‐VEST 手冊提供的參考數(shù)據(jù)，并結合襄陽市實際修正獲得［22］。

1.3 研究方法

本研究首先基于2000、2010 年數(shù)據(jù)運用PLUS模型模擬得到2020 年LULC 數(shù)據(jù)，并與2020 年實際數(shù)據(jù)進行精度驗證，從而證明驅動因子選擇合理（Kappa 系數(shù)≥75%）。然后將生態(tài)保護紅線設定為底線約束條件，基于2010和2020 年數(shù)據(jù)預測得到2030 年LULC 并提取4 個年份的生態(tài)空間，隨后運用InVEST-Carbon 模型計算碳儲量，同時進行熱點分析探究其空間特征（圖2）。

1）基于PLUS 模型的LULC 預測模擬。PLUS模型由中國地質大學主導研發(fā)，包括用地擴張分析策略（land expansion analysis strategy，LEAS）和基于多類隨機斑塊種子的CA 模型（CA based on multiplerandom seeds，CARS）2 個模塊，相對其他預測模型，PLUS 對各類LULC 變化的影響因素解釋性更好、模擬結果精度更高［23］。本研究根據(jù)襄陽市實際情況及數(shù)據(jù)的可獲取性，從自然環(huán)境和社會經(jīng)濟2 個方面選取高程、坡度、年平均降水量、年平均氣溫、土壤侵蝕程度、人口密度、GDP、到最近鐵路距離、到最近公路距離9 個驅動因子，以2000 和2010 年數(shù)據(jù)為基礎模擬2020 年LULC。首先，通過LEAS 模型分析用地擴張，運用隨機森林算法挖掘并獲取各類用地的發(fā)展概率和驅動因子的貢獻率［24］，選擇隨機采樣方式，采樣默認率為0.01，mTry 為9 個，決策樹為20，并行線程數(shù)量為4。其次，使用CARS 模塊在發(fā)展概率的約束下模擬斑塊的自動生成，通過自適應慣性系數(shù)計算獲取LULC 變化綜合概率，并結合隨機斑塊生成機制、過渡矩陣和閾值遞減進行優(yōu)化［25］，其中，鄰域范圍選取默認值3，斑塊生成遞減閾值的衰減系數(shù)設置為0.5，擴散系數(shù)為0.1，隨機斑塊種子的概率為0.0001。CARS 模擬根據(jù)各LULC 擴張面積占比確定領域權重。將2020 年LULC 模擬結果與實際2020 年地類數(shù)據(jù)進行精度對比（Kappa 系數(shù)高于0.75認為模擬有效），從而證實驅動因子選擇的合理性［26］。在模擬精度滿足要求的前提下，基于上一步的驅動因子和模擬設置，將生態(tài)保護紅線作為轉移限制因素以預測2030年的LULC。計算公式為：

2 結果與分析

2.1 2000—2030 年生態(tài)空間時空變化及預測

1）生態(tài)空間用地總體特征與變化。2000 年到2020 年生態(tài)空間總面積先上升后下降，總體保持穩(wěn)定，生態(tài)空間要素分布不均，呈現(xiàn)西南密集、東部散布、北部稀缺的格局（圖3）。其中，林地是生態(tài)空間面積最大的要素，主要分布在西部的南漳縣、?？悼h和谷城縣，其面積降低最顯著，退化區(qū)域集中在襄州區(qū)、襄城區(qū)和棗陽市的中部和東部；而水域主要分布在棗陽市、襄州區(qū)、宜城市，其面積變化最劇烈，反映出襄陽市水域生態(tài)敏感性較強。同時運用PLUS 模型模擬得到的2020 年LULC 數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)進行Kappa 精度驗證后系數(shù)為0.948，證實驅動因子選擇合理。預測2030襄陽市生態(tài)空間總體面積略微減少。

2）階段性生態(tài)空間用地變化特征。圖4 顯示，2000—2010年期間生態(tài)空間總體面積略微增加76.22 km²。其中，林地總面積下降29.09 km²，僅其他林地要素面積上升；水域面積增加較多（105.81km²），主要為河渠、水庫坑塘和灘地。此時期水利工程興建迫使自然生境被侵占，同時各區(qū)縣也相繼實施了一系列植樹造林政策，例如《襄城區(qū)石漠化土地綜合治理規(guī)劃（2006）》和《南漳縣巖溶地區(qū)石漠化綜合治理規(guī)劃（2006）》等。2010—2020年期間生態(tài)空間面積減少了72.65 km²，其中水域面積縮減最多（53.59 km²）。同時，林地面積總體略有縮減（16.39km²），但對碳儲量起到重要作用的有林地擴大了15.73 km²。預測到2030 年，襄陽市生態(tài)空間面積略下降4.09 km²，除疏林地外的其余類型林地均有萎縮，草地面積輕微下降，但各類水域顯著增加，生態(tài)保護紅線約束下的區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)退化速度降低。

2.2 2000—2030年生態(tài)空間碳儲量時空變化及預測

1）碳儲量總體特征與變化。襄陽市生態(tài)空間碳儲量呈現(xiàn)下降趨勢并預計持續(xù)至2030 年，高值區(qū)域主要分布在西部、東北和東南的林地中。2000—2030年間，柵格單元碳儲量最大值約為18.47 kg（30 m×30 m），主要分布在海拔較高的山地林區(qū)，由于此區(qū)域較少受到人類活動影響，自然生態(tài)環(huán)境維持較好；低值主要集中在林地邊緣和北部耕地等受干擾較多的區(qū)域。森林質量較高的谷城縣、保康縣、南漳縣、棗陽市東南部以及宜城市東部聚集為連片高值區(qū)；中部地區(qū)整體較低但散布一些孤島狀高值區(qū)，主要包含各類森林公園、濕地公園和自然保護區(qū)。

2）階段性生態(tài)空間碳儲量變化特征。2000—2010 年間，生態(tài)空間碳儲量下降2.5×10⁵ t，主要歸因于有林地和灌木林地面積的縮減；2010—2020 年間，襄陽市城市化進程持續(xù)推進，得益于《襄陽市國家森林城市建設總體規(guī)劃（2010—2020）》等政策相繼出臺，生態(tài)空間碳儲量略下降1.2×10⁵ t；預測到2030年，生態(tài)空間碳儲量為1.40×10⁸ t，降低區(qū)域主要集中在青峰嶺、?？悼h中部的山區(qū)林地和谷城縣西北部的林地邊緣。

2.3 2000—2030 年生態(tài)空間碳熱點時空變化及預測

1）碳熱點空間分布特征與變化。襄陽市碳熱點分布總體呈現(xiàn)“熱點集中、冷點分散”的格局，其中強熱點占比最高，但生態(tài)保護紅線僅覆蓋部分強熱點區(qū)域（圖5）。熱點區(qū)域主要集中在西部的谷城縣、?？悼h和南漳縣；中部和東部的少量熱點主要集中在森林公園、濕地公園和自然保護區(qū)，如青峰嶺省級森林自然公園和白竹園寺國家森林自然公園等。冷點區(qū)域主要散布在老河口市北部、?？悼h西部、棗陽市和宜城市南部、樊城區(qū)和襄州區(qū)北部，這些區(qū)域人類活動干擾較強，生態(tài)空間被城鎮(zhèn)或農(nóng)田包圍，碳儲存能力強的天然植被群落較少，形成冷點散布格局?？紤]到植被群落類別和豐富度是影響生態(tài)空間碳儲存能力的重要因素，冷點區(qū)域的植被群落應修復和優(yōu)化，而熱點區(qū)域可以視為碳儲存的重點保護區(qū)域，采取針對措施防止生境退化。

2）階段性碳熱點空間分布變化特征。襄陽市碳熱點空間格局保持穩(wěn)定，生態(tài)保護紅線約束可以強化碳熱點的聚集度（表2）。2000—2010年間，襄陽市西部碳熱點區(qū)域有所擴大，?？凳〖壣肿匀还珗@和南河國家級自然保護區(qū)東部等區(qū)域熱值升高，?？祱蛑魏由肿匀还珗@區(qū)域冷值下降。2010—2020年間，相對上一階段碳熱點空間分布差異性較大，香水河省級森林自然公園區(qū)域碳熱點持續(xù)增強，棗陽青峰嶺省級森林自然公園和羅橋水庫等區(qū)域進一步加熱（表3）。襄陽市東部熱點熱力下降，南部和中部上升且面積擴大，其余區(qū)域基本穩(wěn)定。冷點區(qū)域僅漢江沿岸、?？悼h局地和宜城市局地外略有變化。預測2030年在生態(tài)底線約束下“高-高”碳熱點區(qū)域面積顯著增大并向中心城區(qū)方向綿延，其中強熱點區(qū)域提升至31.29%。

3 討論

碳儲存對全球氣候變化具有重要作用，其中LULC 是影響陸地碳儲量的關鍵因素之一，生態(tài)保護紅線作為國土空間的生態(tài)約束底線，可限制LULC變化進而維持區(qū)域碳儲存能力。本研究基于2000、2010和2020年LULC 數(shù)據(jù)，通過PLUS 模型模擬2030 年數(shù)據(jù)，并運用InVEST 模型和熱點分析對襄陽市生態(tài)空間碳儲量及其空間特征進行探究。結果顯示：2000—2020年間襄陽市生態(tài)空間面積縮減，預測到2030 年在生態(tài)底線約束下的生態(tài)空間退化速度降低；到2030 年，襄陽市碳儲量由于生態(tài)空間變化相應轉變，柵格單元碳儲量最大值約為18.47 kg，主要分布在西部、東北和東南的林地中；生態(tài)底線約束有助于優(yōu)化襄陽市生態(tài)空間碳熱點格局。據(jù)此提出以下三點對策：

1）優(yōu)化重點區(qū)域生態(tài)空間占比，提升高碳儲生態(tài)要素質量。本研究預測生態(tài)空間中固碳能力較強的LULC 類別呈現(xiàn)退化趨勢，盡管其總面積變化不大，但仍對區(qū)域碳儲量影響較大。然而，當前我國各地側重于保護生態(tài)敏感性或生境質量較高的區(qū)域，對生態(tài)要素固碳能力關注不足。其中，林地是生態(tài)空間碳儲存的關鍵要素［29］，本研究結果也同樣顯示高碳儲量區(qū)域主要集中在襄陽市西部山區(qū)，因此在生態(tài)空間管控規(guī)劃中，宜將碳儲存能力專項評估納入編制過程。另外，襄陽市的森林資源的林木結構有待進一步優(yōu)化，盡管其森林資源較為豐富，但多為灌木、雜木和次生林，制約其區(qū)域碳儲存效能提升。同時，當?shù)卣验_展了系列舉措旨在恢復和保護優(yōu)質林地資源，例如《關于綠滿襄陽再提升行動的實施意見》《關于開展“千村萬樹”行動推進森林鄉(xiāng)村創(chuàng)建工作的通知》等，這為襄陽市生態(tài)空間碳儲存效能提升奠定基礎。

2）保護固碳高熱點區(qū)域，促進生態(tài)底線動態(tài)調(diào)控。熱點區(qū)域對維持碳儲量穩(wěn)定有重要作用［30］，然而當前生態(tài)保護紅線劃定過程的“雙碳”視角著眼不足，主要參考生物多樣性保護、水資源保護、洪水緩解、土壤保護和沙塵暴防治5 項生態(tài)系統(tǒng)服務指標。已有學者提出將二氧化碳協(xié)同控制納入生態(tài)空間“三線一單”的管控中，并完成碳儲存適宜區(qū)及碳熱點判定以優(yōu)化生態(tài)保護紅線范疇［31］，相關修訂路徑仍有待探索，以推進“雙碳”導向的生態(tài)底線動態(tài)調(diào)控。

3）重視碳儲量研究的實踐傳導，加強數(shù)字技術支撐體系建設。目前我國正處于社會經(jīng)濟新常態(tài)發(fā)展階段，高效合理的國土空間規(guī)劃和管控策略是應對氣候變化的途徑之一。碳儲量評估可為地方生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)總值（gross ecosystem product，GEP）核算、自然資源和生態(tài)效益評估等提供科學支持［32］。雖然上海市、武漢市和深圳市等地的生態(tài)空間專項規(guī)劃已經(jīng)陸續(xù)發(fā)布，但其中將碳儲量評估結果納入規(guī)劃決策仍有待補充。同時，大數(shù)據(jù)時代背景下，應建設碳測算開源平臺、開展生態(tài)系統(tǒng)碳庫調(diào)查和動態(tài)監(jiān)測以及完善信息共享機制，從而為區(qū)域碳儲量評估和增匯潛力探究提供數(shù)字技術保障。

然而，本研究尚存在一定技術局限性。模擬過程基于多源空間數(shù)據(jù)，其預測結果具有一定誤差；同時，InVEST 模型中碳密度參數(shù)基于前人研究確定，雖然選取了與本研究區(qū)條件較相似的研究區(qū)數(shù)據(jù)，但只考慮靜態(tài)而忽略碳循環(huán)和不同碳庫間的動態(tài)轉化問題，與實際碳儲量值會有一定差異，在未來采用該模型時可配合實地調(diào)研從而進一步提高精度。

（責任編輯：陸文昌）