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2000~2022年三峡库区碳排放时空特征及其情景分析
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Abstract:
土地利用/覆被变化(Land Use/Cover Change, LUCC)所引发的碳排放问题是当前生态环境研究领域的热点,分析和预测典型区域LUCC时空变化有助于区域土地利用结构优化与固碳减排目标的实现。本文基于三峡库区2000~2022年土地利用数据,分析该区20多年LUCC导致的碳排放时空变化特征,利用地理探测器揭示三峡库区碳排放的关键驱动因素,并综合GeoSOS-Logistic-CA模型和灰色预测模型模拟2030~2050年惯性发展、耕地保护和生态保护三种情景下库区土地利用碳排放的时空差异。结果表明:(1) 2000~2022年三峡库区土地利用净碳排放量逐年上升,22年间增幅超360%,其中建设用地为最大碳源,林地为最大碳汇,重庆主城区等为主要碳排放高值区,库腹等区域为碳汇区域。(2) 人口密度与GDP总量是影响三峡库区土地利用碳排放的主要驱动力。(3) 惯性情景下2030~2050年三峡库区土地利用净碳排放量仍呈高位增长趋势,耕地保护和生态保护情景下未来20年库区土地利用净碳排放量扩张趋势得到明显遏制。三峡库区土地利用碳排放存在明显时空异质性,通过区域性减源增汇的有效策略,可以促进库区绿色低碳可持续发展。
The carbon emission caused by Land Use/Cover Change (LUCC) is a hot research topic at present. Analyzing and predicting the temporal and spatial changes of LUCC-induced carbon emission in typical regions are conducive to the optimization of regional land use structure and the realization of carbon sequestration and emission reduction targets. Based on the land use data of the Three Gorges Reservoir area (TGRa) from 2000 to 2022, this paper analyzes the spatio-temporal changes of carbon emissions caused by LUCC over the past 20 years. Geodetector model was used to reveal the key drivers of land use on carbon emissions in TGRa, and GeoSOS-Logistic-CA model and grey prediction model were combined to simulate the spatio-temporal difference of land use and carbon emissions in TGRa from 2030 to 2050 under three development scenarios: inertial development, cultivated land protection and ecological protection. The results show that: (1) The net carbon emissions from land use in TGRa increased year by year with an increase of >360% from 2000 to 2022. The construction land was the largest carbon source, while the forest land was the largest carbon sink. The main urban area of Chongqing City was the key area of high-value carbon emission, and the warehouse area was a significant carbon sink area. (2) Population density and total GDP are the main driving forces affecting land use carbon emissions in TGRa. (3) Under the inertia scenario, the net carbon emissions of land use in the TGRa will still show a high growth trend from 2030 to 2050, and the expansion trend of net carbon emissions of land use in the TGRa in the next 20 years will be significantly curbed under the scenarios of cultivated land protection and ecological protection. There is obvious spatiotemporal heterogeneity of land use carbon emissions in the TGRa. Effective strategies for regional source reduction and carbon sequestration enhancement can promote sustainable green and low-carbon development
[1] | Li, H., Wang, C., Zhang, F., He, Y., Shi, P., Guo, X., et al. (2021) Atmospheric Water Vapor and Soil Moisture Jointly Determine the Spatiotemporal Variations of CO2 Fluxes and Evapotranspiration across the Qinghai-Tibetan Plateau Grasslands. Science of the Total Environment, 791, Article ID: 148379. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.148379 |
[2] | 陈宁, 辛存林, 唐道斌, 等. 中国西北地区多情景土地利用优化与碳储量评估[J]. 环境科学, 2023, 44(8): 4655-4665. |
[3] | Houghton, R.A. (1999) The Annual Net Flux of Carbon to the Atmosphere from Changes in Land Use 1850-1990. Tellus B, 51, 298-313. https://doi.org/10.1034/j.1600-0889.1999.00013.x |
[4] | 郑永超, 文琦. 宁夏自治区土地利用变化及碳排放效应[J]. 水土保持研究, 2020, 27(1): 207-212. |
[5] | 易丹, 欧名豪, 郭杰, 等. 土地利用碳排放及低碳优化研究进展与趋势展望[J]. 资源科学, 2022, 44(8): 1545-1559. |
[6] | 孙欣欣, 薛建辉, 董丽娜. 基于PLUS模型和InVEST模型的南京市生态系统碳储量时空变化与预测[J]. 生态与农村环境学报, 2023, 39(1): 41-51. |
[7] | 杨静媛, 张明, 多玲花, 等. 江西省土地利用碳排放空间格局及碳平衡分区[J]. 环境科学研究, 2022, 35(10): 2312-2321. |
[8] | 禹康康, 王延华, 孙恬, 等. 太湖流域土地利用碳排放变化及其预测[J]. 土壤, 2022, 54(2): 406-414. |
[9] | 向书江, 张骞, 王丹, 等. 近20年重庆市主城区碳储量对土地利用/覆被变化的响应及脆弱性分析[J]. 自然资源学报, 2022, 37(5): 1198-1213. |
[10] | 朱志强, 马晓双, 胡洪. 基于耦合FLUS-InVEST模型的广州市生态系统碳储量时空演变与预测[J]. 水土保持通报, 2021, 41(2): 222-229, 239. |
[11] | 李缘缘, 魏伟, 周俊菊, 等. 中国土地利用碳排放变化及协调分区[J]. 环境科学, 2023, 44(3): 1267-1276. |
[12] | 吉雪强, 刘慧敏, 张跃松. 中国省际土地利用碳排放空间关联网络结构演化及驱动因素[J]. 经济地理, 2023, 43(2): 190-200. |
[13] | 陈绮桐, 林锦耀. 多情景下珠江三角洲地区土地利用变化对生态系统服务的影响预测[J]. 生态与农村环境学报, 2024, 40(5): 612-621. |
[14] | 黄汉志, 贾俊松, 张振旭. 江西县域土地利用变化碳排放时空演变及其影响因素[J]. 生态学报, 2023, 43(20): 8390-8403. |
[15] | Verburg, P.H., Soepboer, W., Veldkamp, A., Limpiada, R., Espaldon, V. and Mastura, S.S.A. (2002) Modeling the Spatial Dynamics of Regional Land Use: The CLUE-S Model. Environmental Management, 30, 391-405. https://doi.org/10.1007/s00267-002-2630-x |
[16] | 王丽艳, 张学儒, 张华. CLUE-S模型原理与结构及其应用进展[J]. 地理与地理信息科学, 2010, 26(3): 73-77. |
[17] | Li, X. and Yeh, A.G. (2002) Neural-Network-Based Cellular Automata for Simulating Multiple Land Use Changes Using GIS. International Journal of Geographical Information Science, 16, 323-343. https://doi.org/10.1080/13658810210137004 |
[18] | Liu, X., Liang, X., Li, X., Xu, X., Ou, J., Chen, Y., et al. (2017) A Future Land Use Simulation Model (FLUS) for Simulating Multiple Land Use Scenarios by Coupling Human and Natural Effects. Landscape and Urban Planning, 168, 94-116. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2017.09.019 |
[19] | Liang, X., Guan, Q., Clarke, K.C., Liu, S., Wang, B. and Yao, Y. (2021) Understanding the Drivers of Sustainable Land Expansion Using a Patch-Generating Land Use Simulation (PLUS) Model: A Case Study in Wuhan, China. Computers, Environment and Urban Systems, 85, Article ID: 101569. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2020.101569 |
[20] | Li, X., Chen, Y., Liu, X., Li, D. and He, J. (2010) Concepts, Methodologies, and Tools of an Integrated Geographical Simulation and Optimization System. International Journal of Geographical Information Science, 25, 633-655. https://doi.org/10.1080/13658816.2010.496370 |
[21] | Houghton, R.A. (2003) Why Are Estimates of the Terrestrial Carbon Balance So Different? Global Change Biology, 9, 500-509. https://doi.org/10.1046/j.1365-2486.2003.00620.x |
[22] | 王雪晴, 卜元坤, 魏江涛, 等. 黄龙山森林植被地上碳储量时空变化及驱动力[J]. 生态学报, 2023, 43(19): 7896-7909. |
[23] | 武爱彬, 赵艳霞, 郭小平, 等. 基于土地利用和夜间灯光数据的京津冀区域碳排放时空分异研究[J]. 地理与地理信息科学, 2022, 38(6): 36-42. |
[24] | 赵露, 王效科, 姚扬, 等. 城市复杂环境中碳通量日变化规律及其影响因素[J]. 生态学报, 2023, 43(11): 4549-4560. |
[25] | Yu, H., Luo, Y., Liu, S.Q., Wang, Y., Yang, Y. and Liu, W.D. (2015) The Influences of Topographic Relief on Spatial Distribution of Mountain Settlements in Three Gorges Area. Environmental Earth Sciences, 74, 4335-4344. https://doi.org/10.1007/s12665-015-4443-2 |
[26] | 余世勇. 三峡库区生态与经济同步建设的难点及对策[J]. 生态经济, 2012, 254(6): 64-66. |
[27] | 杨凡, 王丽婧, 纪道斌, 等. 三峡水库典型支流磷素赋存形态特征及其成因[J]. 环境科学, 2021, 42(2): 688-698. |
[28] | 刘彦随, 璩路路. 近30年三峡库区用地格局变化与人地系统演化[J]. 长江流域资源与环境, 2022, 31(8): 1664-1676. |
[29] | 冯源, 肖文发, 黄志霖, 等. 未来气候变化情景下三峡库区马尾松林生物量固碳动态与空间分异[J]. 生态学杂志, 2019, 38(12): 3567-3576. |
[30] | 王娜, 楚鑫磊, 勾蒙蒙, 等. 三峡库区森林生态系统服务权衡与协同分析[J]. 生态环境学报, 2021, 30(3): 475-484 |
[31] | 王富华, 吕盛, 黄容, 等. 缙云山4种森林植被土壤团聚体有机碳分布特征[J]. 环境科学, 2019, 40(3): 1504-1511. |
[32] | 肖晰文, 刘春红, 刘再森, 等. 三峡库区(湖北段)农业碳排放特征、驱动因素与趋势预测[J]. 中国农业资源与区划, 2023, 44(9): 212-222. |
[33] | 范立红, 朱建华, 李奇, 等. 三峡库区土地利用/覆被变化对碳储量的影响[J]. 南京林业大学学报(自然科学版), 2018, 42(4): 53-60. |
[34] | 中华人民共和国环境保护部 . 长江三峡工程生态与环境检测公报(2015) [M]. 北京: 科学出版社, 2015. |
[35] | 刘晓娟, 黎夏, 梁迅, 等. 基于FLUS-InVEST模型的中国未来土地利用变化及其对碳储量影响的模拟[J]. 热带地理, 2019, 39(3): 397-409. |
[36] | Yang, J. and Huang, X. (2021) The 30m Annual Land Cover Dataset and Its Dynamics in China from 1990 to 2019. Earth System Science Data, 13, 3907-3925. https://doi.org/10.5194/essd-13-3907-2021 |
[37] | Amstel, A.V. (2006) IPCC 2006 Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. |
[38] | 蓝家程, 傅瓦利, 袁波, 等. 重庆市不同土地利用碳排放及碳足迹分析[J]. 水土保持学报, 2012, 26(1): 146-150, 155. |
[39] | 方精云, 郭兆迪, 朴世龙, 等. 1981-2000年中国陆地植被碳汇的估算[J]. 中国科学(D辑: 地球科学), 2007(6): 804-812. |
[40] | 段晓男, 王效科, 逯非, 等. 中国湿地生态系统固碳现状和潜力[J]. 生态学报, 2008(2): 463-469. |
[41] | 韩方红, 高凡, 何兵, 等. 1990-2020年阿克苏河流域土地利用碳排放时空轨迹与影响因素[J]. 环境科学, 2024, 45(6): 3297-3307. |
[42] | 石洪昕, 穆兴民, 张应龙, 等. 四川省广元市不同土地利用类型的碳排放效应研究[J]. 水土保持通报, 2012, 32(3): 101-106. |
[43] | 陶伟, 刘译泽, 孙清, 等. 基于GeoSOS模型的金华市土地利用变化动态模拟[J]. 浙江师范大学学报(自然科学版), 2024, 47(3): 249-256. |
[44] | 凯吾沙∙塔依尔, 黎华, 古丽米热∙艾尔肯, 等. FLUS与灰色预测模型支持下的乌鲁木齐地区碳排放时空演变与预测[J]. 水土保持学报, 2023, 37(4): 214-226. |
[45] | 刘思峰, 曾波, 刘解放, 等. GM(1, 1)模型的几种基本形式及其适用范围研究[J]. 系统工程与电子技术, 2014, 36(3): 501-508. |
[46] | 王劲峰, 徐成东. 地理探测器: 原理与展望[J]. 地理学报, 2017, 72(1): 116-134. |
[47] | 樊舒迪, 刘振华, 朱明帮, 等. 基于地理探测器的广州市土地利用时序变化及影响因素[J]. 西南农业学报, 2022, 35(10): 2276-2289. |
[48] | 李辉丹, 史东梅, 夏蕊, 等. 基于地理探测器的重庆坡耕地时空格局演变特征及驱动机制[J]. 农业工程学报, 2022, 38(12): 280-290. |
[49] | 罗卓, 李小兰. 耕地占补平衡指标交易价格测算方法探讨——以重庆市为例[J]. 中国国土资源经济, 2020, 33(6): 48-54. |
[50] | 鄂施璇, 李琴, 张露洋. 三峡库区1980-2021年土地利用碳排放格局及碳补偿[J]. 水土保持通报, 2023, 43(1): 300-306 |
[51] | 尹珂, 廖思雨. 基于InVEST模型和PLUS模型的三峡库区(重庆段)碳储量时空变化及预测[J]. 长江科学院院报, 2024, 41(9): 60-69 |
[52] | 张俊峰, 张安录, 董捷. 武汉城市圈土地利用碳排放效应分析及因素分解研究[J]. 长江流域资源与环境, 2014, 23(5): 595-602. |
[53] | 张仕超, 刘竞宇, 冉龙池, 等. 基于提高森林覆盖率目标的跨区县横向生态补偿与供需对接——以重庆市为例[J]. 生态学报, 2023, 43(11): 4651-4663. |
[54] | 周恒阳, 张军以, 彭国川. 重庆三峡库区农业碳排放脱钩效应及驱动因素[J/OL]. 中国生态农业学报(中英文): 1-11. http://kns.cnki.net/kcms/detail/13.1432.S.20240903.1739.001.html, 2024-10-24. |