全球气候变暖及其引发的海平面上升、灾害频发、生物多样性减少等一系列生态环境问题使碳排放成为世界各国政府和学者关注的焦点^[1], 为积极应对全球气候变化, 中国政府在第七十五届联合国大会上宣布：“中国二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值, 在2060年前实现碳中和。”并将这一目标纳入十四五规划。2021年10月, 中共中央、国务院印发《碳达峰碳中和意见》, 指出要持续巩固提升生态系统碳汇能力和碳汇增量。巩固和提升碳汇能力是实现碳中和的必由之路, 而陆地生态系统表面分布大量的固碳单元, 在吸收CO₂、调节气候变化方面发挥着至关重要的作用。提高陆地生态系统碳储量是减缓温室效应最经济可行且对环境友好的途径之一^[2]。土地利用变化通过改变地球表面的生物地球化学过程及其能量流动和物质循环, 进而改变土壤和植被的固碳能力, 对陆地生态系统碳储量产生深刻影响^[3], 是引起区域碳收支变化的重要原因。土地政策通过影响土地利用变化进一步改变陆地生态系统碳储量^[4], 因此研究土地政策引导下的土地利用变化对碳储量的影响对维持区域碳循环的平衡与稳定具有重要意义。

城市建设用地快速扩张并侵占耕地对粮食安全构成了严重威胁^[5], 为保障粮食安全, 中国政府实行了一系列的耕地保护措施, 其中最严格的就是耕地占补平衡政策。1997年, 党中央印发了《关于进一步加强土地管理切实保护耕地的通知》, 首次提出各省(区、市)保持耕地总量动态平衡的要求, 并在次年将耕地占补平衡条款写进《中华人民共和国土地管理法》, 成为耕地占补平衡制度的发端^[6]。2000—2020年, 中国耕地数量基本实现平衡^[7], 耕地占补平衡政策在控占、制补方面取得了显著成效^[8]；但政策在执行过程中也显露出一些弊端, 补充耕地时“填湖造田”、“毁林补耕”等现象屡见不鲜^[9]；地方占而不补、占多补少、占优补劣、占整补零、占水田补旱地等现象普遍存在^[10]；同时补充的耕地多来自林地、草地、湿地等高碳密度的生态用地^[11], 会直接影响陆地生态系统的碳储量。因此, 定量评估耕地占补面积变化对区域碳储量的影响能够为区域未来的国土空间规划以及生态系统可持续发展提供一定的科学依据。

当前, 关于陆地生态系统碳储量的研究较多。国内外学者分别从单一^[12]或综合性^[13]的生态系统探究土地利用变化对碳储量的影响, 大尺度的研究范围集中在国家^[14—15]、省域^[16]、城市群^[17—18], 小尺度集中在市域^[19]、县域^[20]、流域^[21—23]或典型生态区^[24], 研究内容包括土地利用变化对碳储量的影响^[25]、碳储量时空演变特征^[26]、碳储量驱动力分析^[27], 此外, 也有部分学者耦合土地利用模拟模型对未来土地利用变化和碳储量变化进行多情景模拟预测^[13]。目前大多数成果都集中在区域土地利用变化对碳储量影响的总体分析, 缺乏对单一地类的碳储量的变化进行深入研究。而耕地土壤有机碳库是陆地生态系统中最活跃的碳库^[28], 受耕地保护政策引导下的耕地占用和补偿作为最主要的土地利用变化形式将不可避免地改变土地的固碳能力, 从而对陆地生态系统碳储量产生重要影响。已有研究表明, 2000—2010年, 中国耕地扩张导致碳储量减少了约1.76 Tg, 是城市扩张造成的碳储量损失的1.12倍^[29]。因此, 单独探讨碳储量对耕地变化的响应是减少耕地碳排放、增加陆地生态系统碳汇的前提。现有的耕地碳储量评估方法主要有野外调查、遥感反演和模型模拟。传统的野外调查法获取的碳密度数据精度高, 但是工作量大, 成本高, 且空间代表性不足, 无法反映碳储量的动态变化和空间格局。随着3S技术的发展, 大量学者开始运用CASA、Bookkeeping、DNDC等模型估算碳储量。和其他模型相比, InVEST模型具有使用简单、参数灵活、评估结果的空间可视化等优点, 因此被广泛应用于碳储量评估研究。与SD、CLUE-S、FLUS、ANN-CA等土地利用模拟模型相比, PLUS模型可根据随机森林算法挖掘地类转移概率, 在数量、位置、细尺度元胞变化和景观格局相似度方面优于其他模型, 其结果可以更好地支持未来碳储量多情景评估及空间规划政策实施。

基于此, 本文以湖北省为研究对象, 运用InVEST模型定量评估2000—2020年耕地占补面积时空变化对区域碳储量的影响及碳储量变化值的空间关联特征, 结合PLUS模型预测2030年湖北省四种不同发展情景下的土地利用和碳储量时空变化格局, 以期为湖北省国土空间规划和“双碳”战略规划提供科学参考。

1 研究区概况与数据来源 1.1 研究区概况

湖北省位于中国中部, 长江中游, 总面积1.86×10⁵ km², 辖13个地级行政区、103个县级行政区。湖北省地势呈三面高起、中间低平、向南敞开、北有缺口的不完整盆地, 大别山、秦巴山、武陵山、幕阜山坐落四周, 中部平原耕地丰沃, 资源多样, 水网纵横, 湖泊密布, 国土空间呈现“五分林地三分田, 一分城乡一分水”的总体格局, 是长江经济带发展、长江中游城市群建设等国家战略的重要承载地。中部崛起战略实施以来, 湖北省社会经济发展迅速, 快速城市化导致大量耕地流失, 而耕地补偿又导致了对生态用地的进一步侵占, 经济发展与生态保护之间的矛盾日益严重, 将持续影响区域碳储量的变化, 以湖北省为研究区探讨耕地占用和补偿引起的碳储量变化可为中部其他省份绿色可持续发展提供参考与借鉴。

1.2 数据来源与预处理

(1) 土地利用数据。土地利用数据来自中国科学院资源环境科学与数据中心(http://www.resdc.cn/)。以美国陆地卫星Landsat TM/ETM遥感影像数据作为主信息源, 选取2000、2005、2010、2015、2020年共五期的湖北省土地利用遥感影像, 空间分辨率为30 m×30 m。根据土地资源及其利用属性, 将土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地六大类。

(2) 土地利用变化驱动因子数据。共选取社会经济和气候环境共12个驱动因子来模拟2030年湖北省的土地利用变化(表 1)。首先在ArcGIS中统一所有驱动因子数据、土地利用数据和限制转换区域数据的投影坐标系, 然后将所有土地利用数据和限制转换区域数据统一为相同的行列数, 最后在PLUS模型中将土地利用数据和限制转换区域数据转换为unsigned char格式。

2 研究方法 2.1 研究技术路线

本文首先利用2000、2005、2010、2015和2020年共五期的土地利用数据在ArcGIS中进行叠加分析, 提取占用耕地和补充耕地的地块, 并运用耕地面积净变化率、耕地变化动态度等指标对湖北省耕地占补进行时间和空间特征的分析。然后结合获取到的碳密度数据, 运用InVEST模型计算耕地占补面积变化对湖北省陆地生态系统碳储量变化的贡献, 并从县级行政单元的尺度对耕地占补导致的碳储量变化值进行空间自相关分析。最后根据前人的研究^[30], 选取12个影响土地利用变化的驱动因子, 通过调整土地利用转移矩阵, 设置自然发展情景、耕地保护情景、生态保护情景和城镇开发情景四种发展情景, 运用PLUS模型模拟湖北省2030年的土地利用格局及未来的碳储量分布, 研究框架如图 1所示。

2.2 耕地变化数量特征

(1) 耕地面积净变化率

占用耕地(Requisitioned Farmland, RF)被定义为研究初期为耕地且研究末期为非耕地的地块, 补充耕地(Compensatory Farmland, CF)被定义为研究初期为非耕地且研究末期为耕地的地块。引入耕地面积净变化率(NCR)反映耕地面积的相对增减情况。

(1)

式中, Area_CF为研究时段内补充耕地的面积, Area_RF为研究时段内占用耕地的面积, Area_初为研究初期耕地的总面积。

(2) 耕地变化动态度

耕地变化动态度反映耕地资源在研究时段内的变化幅度和变化速度, 动态度绝对值越高, 说明耕地资源稳定性越差。

(2)

式中, K为耕地变化动态度；U_x、U_y分别为研究初期和末期耕地的面积；T为间隔的时间段。

2.3 碳储量计算方法——InVEST模型

(1) 碳储量的计算

InVEST模型基于土地利用栅格图和四大碳库, 可以定量准确地估算当前景观下的区域碳储量, 进而比较和分析不同时期碳储量的增减情况。InVEST模型计算碳储量的基本假设为：各地类对应一个由地下生物量碳密度、地上生物量碳密度、死亡有机质碳密度和土壤有机质碳密度构成的总碳密度^[31], 且某一种地类的碳密度是常量。地下生物量碳密度是指地下各植物根系中的碳密度, 地上生物量碳密度是指表层陆地上存活植物的碳密度, 死亡有机质碳密度是指枯枝落叶及死亡植物中的有机碳密度, 土壤有机质碳密度是指地表20—100 cm以下的土壤中储存的有机质碳密度, 计算公式如下：

(3)

(4)

式中, C_i为地类i的总碳密度；C_iabove为地类i的地上生物量碳密度；C_ibelow为地类i的地下生物量碳密度；C_idead为地类i的死亡有机质碳密度；C_isoil为地类i的土壤有机质碳密度；C_itotal为地类i的总碳储量；A_i为地类i的面积。

(2)碳密度数据

为保证碳密度数据的一致性和准确性, 碳密度数据优先选用湖北省的实测数据, 若湖北省数据缺失, 则采用邻近纬度的实测数据或文献整理数据。本文参考张斌^[18]汇总的湖北省各地类的碳密度数据(表 2)。

2.4 碳储量变化空间自相关分析

(1) 全局空间自相关

全局空间自相关能体现区域地理要素整体的关联性和分布特征。本文以2000—2005年、2005—2010年、2010—2015年、2015—2020年、2000—2020年五个时期县级单元尺度由耕地占补导致的碳储量变化值作为变量, 在Geoda软件中构建空间权重矩阵, 计算全局Moran′s I, 公式如下：

(5)

式中, I是莫兰指数, n是湖北省县级单元数, x_i、x_j是第i个县和第j个县由耕地占补导致的碳储量变化值, x是x_i的平均值, w_ij是空间权重矩阵。

全局Moran′s I的取值范围为[-1, 1], Moran′s I＞0意味着耕地占补导致的碳储量变化存在正的空间自相关, 值越大, 碳储量变化值相近集聚程度越高；Moran′s I＜0意味着负相关, 值越小, 碳储量变化值相异而聚集的程度越高；Moran′s I=0意味着不存在空间自相关, 可以使用标准化统计量Z来检验全局Moran′s I：

(6)

式中, E(I)和VAR(I)为Moran′s I的期望值和方差, 显著性水平通常取0.05, 临界值为1.96。当Z＞1.96时, 耕地占补导致的碳储量变化高值与高值聚集, 低值与低值聚集；当Z＜-1.96时, 高值与低值聚集或低值与高值聚集；当|Z|＜1.96时, 空间自相关性不显著, 成随机分布。

(2) 局部空间自相关

本文通过LISA聚类图揭示湖北省各县级行政单元由耕地占补导致的碳储量变化值的局部相似性与差异性, 计算公式如下：

(7)

式中, I_i为第i个县的局部Moran′s I, I_i>0表示相邻区域的碳储量变化值空间差异小, 为“高高聚类”或“低低聚类”类型；I_i<0表明相邻区域的碳储量变化值空间差异大, 为“高低聚类”或“低高聚类”类型。

2.5 土地利用变化模拟——PLUS模型

PLUS模型是一个基于栅格数据的可用于斑块尺度土地利用变化模拟的元胞自动机(CA)模型。模型集成了基于用地扩张分析策略(LEAS)的规则挖掘方法和基于多类型随机种子(CARS)的CA模型, 可用于挖掘土地扩张的驱动因素并预测土地利用景观的斑块级演化^[30]。LEAS模块提取两期土地利用变化间各类用地扩张的部分, 并从增加部分中采样, 采用随机森林算法逐一对各类土地利用扩张和驱动因素进行挖掘, 获取用地发展概率及驱动因素对用地扩张的贡献。CARS模块结合随机种子生成和阈值递减机制, 在发展概率的约束下, 时空动态地模拟斑块的自动生成。PLUS模型的具体使用包括三部分：

(1) 验证模型的模拟精度。

选择湖北省2000年和2010年的土地利用数据, 使用Markov模型预测2020年的土地利用需求, 选取人口、GDP等12个驱动因子在LEAS模块中获取土地发生概率, 然后将各种参数设定在CARS模块运行, 得到2020年的土地利用模拟数据, 将2020年的土地利用模拟数据与2020年的土地利用实际情况对比, 若Kappa系数和总体精度较大, 说明模型模拟精度较高, 可用于预测未来不同情景下的土地利用状况。

(2) 未来土地利用多情景设置

在模拟精度符合要求的前提下, 基于2010年和2020年的土地利用数据, 通过调整Markov Chain模拟湖北省2030年四种不同的土地利用情景。①自然发展情景。该情景遵循土地利用结构自然演变规律, 默认社会经济发展状况将与目前的趋势保持一致, 不受人为干预, 2030年土地利用需求根据2010—2020年的Markov Chain计算得到, 是其他情景模拟的基础。②耕地保护情景。该情景通过遏制建设用地侵占耕地及减缓耕地向其他地类转移的速率来保护耕地。将耕地向建设用地转移的概率降低60%, 耕地向林地、草地和水域转移的概率降低30%, 来预测2030年耕地保护情景下的土地利用状况。③生态保护情景。该情景通过加强其他地类向生态用地转化和减缓生态用地转出来实现生态保护。本文将林地、草地向建设用地转移的概率分别降低50%, 将耕地向林地转移的概率增加30%, 向建设用地转移的概率放缓30%, 来预测2030年湖北省生态保护情景下的土地利用状况。④城镇开发情景。考虑到湖北省土地城镇化较为迅速, 建设用地侵占耕地现象突出, 本文将耕地、林地、草地向建设用地的转移概率分别增加20%, 将建设用地向除耕地以外的其他地类转移的概率降低20%, 来预测2030年湖北省城镇开发情景下的土地利用状况。

(3) 模型参数设置

不同情景的土地利用需求根据前一步未来情景建模及Markov模型预测结果填写。转移矩阵表示各地类间的转移规则, 1表示可以转变, 0表示不能转变, 本文设置各类型用地都能互相转化, 矩阵皆为1。邻域权重参考王保盛等^[41]的研究, 根据各用地类型2010—2020年历史过程中的扩张归一化值赋值, 公式如下：

(8)

式中, W_i是第i类土地利用类型邻域权重, TA_i为第i类土地扩张面积, TA_min为各类土地利用类型最小扩张面积, TA_max为各类土地利用类型最大扩张面积。由于在实际情况中, 即使是计算出来邻域权重为0的地类也会扩张, 因此本文将最小扩张面积的地类的邻域权重人为设定为0.1。

3 结果与分析 3.1 湖北省耕地占补平衡状况分析

2000—2020年, 湖北省耕地面积净变化率为-3.89%, 耕地面积略微下降, 基本实现耕地占补平衡。占用耕地的来源以建设用地、水域和林地为主, 分别解释了50.6%、25.3%和22.8%的耕地损失。耕地占用主要与社会经济发展、城市化进程加快以及国家政策驱动有关, 如中部崛起战略的实施、1998年特大洪水后的大江大河治理、退耕还湖、长江平垸行洪、移民建镇以及1999年生态退耕政策的实施。补充耕地的来源主要是林地、水域和建设用地复垦, 分别解释了67.7%、13.9%、13.6%的耕地增加。湖北省耕地占补进入“城市建设侵占耕地-开垦生态用地补充耕地-继续占用耕地建设城市”的循环。分时段来看(表 3), 耕地占补导致耕地面积经历了先减少后增加的过程, 20年间耕地变化动态度为-0.39%。2000—2005年, 耕地变化动态度为-0.25%, 占用耕地的来源主要是水域和建设用地, 补充耕地的来源主要是水域和林地, 耕地占补规模都不大。2005—2010年期间耕地减少最快, 耕地变化动态度达到-0.59%, 占用耕地的来源主要是林地和建设用地, 补充耕地的来源主要是林地和水域, 耕地占补规模都有了快速增长。2010—2015年, 耕地减少速度放缓, 耕地变化动态度为0.38%, 在该阶段耕地占用面积相较上一个时期下降而补偿面积上升, 建设用地成为耕地占用的第一大来源, 耕地转化为建设用地的面积占耕地占用总面积高达80.2%。2014年, 国土资源部出台《关于强化管控落实最严格耕地保护制度的通知》, 严格控制耕地非农化, 此后在2015—2020年期间湖北省耕地面积出现正向增长, 建设用地占用耕地面积大幅下降, 而林地成为补充耕地的主要来源。

从空间上看(图 2), 耕地被占用的地块都比较集中, 主要分布在中南部等社会经济发展较快的地区, 而补充的耕地则比较零散, 这可能会加剧耕地破碎化。分地州来看(图 3), 各地州的耕地占补情况差异较大。各地州的耕地面积净变化率均为负值, 20年间没有地州的耕地面积增加。其中, 武汉市、仙桃市、鄂州市耕地面积净变化率都≤-8.60%, 鄂州市甚至达到了-10.85%, 说明这几个地级市城乡建设占用耕地面积大, 耕地流失严重。潜江市、荆州市、黄石市、咸宁市耕地面积净减少超过4%, 补充的耕地面积明显低于占用面积。恩施土家族苗族自治州和神农架林区的耕地面积净变化率接近零(NCR>-2.18%), 较好地实现了耕地占补平衡。其他地级市基本实现了耕地占补平衡(-3.99%<NCR≤-2.18%), 但耕地面积略有下降。

3.2 耕地占补面积变化对碳储量的影响

根据2000—2020年的土地利用数据和碳密度数据, 运用InVEST模型计算湖北省陆地生态系统碳储量(图 4)。2000—2020年湖北省陆地生态系统碳储量呈先减后增的趋势, 20年间共减少2.2×10⁷ t, 减幅为0.88%, 年均减少1.1×10⁶ t。2000—2005、2005—2010、2010—2015年三个时间段的减幅分别为0.18%、0.44%、0.51%；2015—2020年, 由于碳密度较低的建设用地和水域转变为碳密度较高的耕地和草地, 碳储量增长了0.25%。从不同土地利用类型来看, 耕地和林地贡献了大部分的碳储量, 两者之和占所有土地利用类型碳储量的90%以上, 耕地和林地被过度侵占也是2000—2020年碳储量下降的主要原因。

耕地占补平衡政策通过人工干预改变土地利用类型, 进而对陆地生态系统碳储量造成巨大影响。根据湖北省2000—2020年耕地占用和耕地补偿的地类面积及不同地类之间碳密度的差值, 计算由耕地占补面积变化导致的碳储量变化值(图 5)。2000—2005年、2005—2010年、2010—2015年、2015—2020年四个时段耕地占补面积变化导致的碳储量变化量占所有土地利用变化导致的碳储量变化量的比例分别为68.45%、59.45%、57.86%、55.46%, 二十年整体占比为61.38%, 达一半以上, 说明耕地占补面积变化对陆地生态系统碳储量影响巨大, 但随着时间的推移其影响在减小。分时段和耕地占补类型来看(表 4), 耕地占补面积变化导致的碳储量损失在2000—2015年期间不断增加, 而2015—2020年耕地占补给碳储量带来了正向增长。2000—2005年, 耕地占补导致的碳储量损失为3.1×10⁶ t, 该阶段, 水域和建设用地占用耕地是碳储量减少的主要原因。2005—2010年, 碳储量进一步减少, 除建设用地和水域占用耕地导致碳储量损失外, 占用林地补偿耕地也是这一时期碳储量损失的重要原因, 并成为碳储量损失的第二大来源。2010—2015年, 耕地占补导致的碳储量损失达到峰值。这一时期, 耕地补偿带来了碳储量的正向增长, 主要原因是占用林地、草地补充耕地的面积开始下降, 且水域补充为耕地和建设用地复垦为耕地带来的碳储量增长抵消了林地、草地补充为耕地带来的碳储量损失。但耕地被占用导致了更多的碳储量损失, 主要原因是这一时期占用的耕地主要转变成了建设用地, 转变为林地和草地的占比很少, 不足以抵消转变为建设用地导致的碳储量损失。因此2010—2015年期间碳储量损失值是四个时期最多的。2015—2020年, 耕地占用和耕地补偿均带来了碳储量的正向增长。这一时期, 由于严格控制耕地向建设用地转变, 且有相当数量的建设用地复垦为耕地和退耕还林还草以及水域向耕地转变的面积增加, 使陆地生态系统碳储量增长了3.4×10⁶ t。总体而言, 2000—2020年耕地占补面积变化导致湖北省碳储量减少1.3×10⁷ t, 其中耕地占用面积3.9×10⁵ hm², 导致碳储量减少9.7×10⁶ t, 主要是耕地转变为建设用地和水域导致碳储量的损失；耕地补偿面积3.7×10⁵ hm², 导致碳储量减少3.8×10⁶ t, 主要是占用林地、草地等生态用地用于补偿流失的耕地导致碳储量的损失。

为更清楚地反映湖北省耕地占补面积变化对碳储量影响的空间格局, 对相邻两个时期的碳储量空间分布图进行栅格减法运算, 再将由耕地占用和耕地补偿导致的碳储量变化符号化显示, 得到栅格单元上由耕地占用和耕地补偿导致的碳固持和碳损失情况(图 6)。2000—2005年, 碳固持的地类面积很小, 主要集中在武汉市中部, 零星分散在湖北省西部的十堰市、恩施州和宜昌市, 由水域补偿耕地和退耕还林带来碳储量增长；碳损失集中在武汉市、仙桃市、鄂州市和荆州市东部, 由建设用地占用耕地和水域占用耕地导致碳储量损失。2005—2010年, 碳固持面积较上一时期有了大幅增长, 集中在宜昌市和黄冈市西北部、孝感市东北部以及荆州市和恩施州的东部；碳损失集中在荆州市东南部、随州市东部和武汉市中心城区四周。2010—2015年, 碳固持面积又进一步缩小, 集中分布在武汉市；碳损失小范围地集中在襄阳市中部、天门市和孝感市交界处以及武汉市中心城区四周。2015—2020年, 碳固持面积大幅增长, 集中在中南部的江汉平原和随州市东部和襄阳市北部；碳损失的面积较上一时期则有所下降, 集中在恩施州东部和湖北省东北部。从2000—2020年整个时段来看, 湖北省耕地占补面积变化导致的碳固持的地块面积为1.29×10⁵ hm², 碳固持的地块分布较零散且均匀；碳损失的地块面积为3.88×10⁵ hm², 远大于碳固持的面积, 且集中分布在湖北省中南部和襄阳市、随州市中部, 这些区域地形平坦, 水系丰富, 人口密集, 高碳密度的耕地更容易被低碳密度的建设用地侵占。

3.3 耕地占补碳储量变化值空间关联性分析

在ArcGIS中汇总统计湖北省县级行政单元耕地占补导致的碳储量变化值, 并在GeoDa软件中进行全局空间自相关分析, 得到五个时段的全局Moran′s I(表 5)。在α=0.01水平上, 五个时段的Z值均大于阈值2.58, 通过显著性检验。Moran′s I均大于0, 说明耕地占补面积变化导致的碳储量变化值具有明显的空间集聚性, 但空间集聚程度随时间推移在波动变化, 并不稳定。

为更好地揭示湖北省各县级行政区由耕地占补导致的碳储量变化值的局部聚集特征, 对其进行局部空间自相关分析(图 7)。2000—2005年, 由耕地占补导致的碳储量变化值“高高聚集”区包括17个县级行政区, 主要集中在湖北省西南部和西部, 包括恩施州、神农架林区、十堰市的竹山县以及宜昌市的兴山县、长阳县、五峰县、宜都市、枝江市、西陵区、伍家岗区, 这些地区和其周围区域的碳储量变化值都较大。2000年, 湖北省退耕还林工程在秭归、咸丰、竹溪和神农架开展试点, 2002年全面启动实施, 低碳密度的耕地向高碳密度的林地转变使这些地区的碳储量出现增长。到2005—2010年, 耕地占补导致的碳储量变化值“高高聚集”区减少为7个, 主要集中在湖北省西部, 西南部和西北部的部分县由“高高聚集”区向不显著和“低高聚集”区转变。2010—2015年, “高高聚集”区又新增为13个, 且向西南部转移, 同时东部黄冈市的蕲春县、浠水县和武汉市的江汉区新增为“高高聚集”区。由于这一时期建设用地成为占用耕地的第一大来源, 湖北省碳储量损失值达到四个时期最高, 除恩施州的鹤峰县和武汉市的青山区、武昌区, 湖北省其它县的碳储量都在下降, 碳储量变化“高高聚集”区主要是碳储量下降相对较少的一些地区。2015—2020年, 湖北省中南部由原来的“低低聚集”区转变为“高高聚集”区, 主要包括仙桃市、潜江市、天门市、孝感市的汉川市、荆州市的监利市、洪湖市以及武汉市的蔡甸区、汉南区等8个县域, 原来的“高高聚集“区转变为不显著和”高低聚集“区。主要原因是上一个时间段中南部的土地利用类型变化以高碳密度的耕地向低碳密度的水域转变为主, 而这个时期有大面积的低碳密度的水域和建设用地向高碳密度的耕地转变使区域的碳储量出现增长。2000—2005年由耕地占补导致的碳储量变化值“低低聚集”区包括6个县级行政单元, 主要集中在湖北省中南部, 包括仙桃市、潜江市、咸宁市的嘉鱼县、武汉市的蔡甸区以及荆州市的监利市、洪湖市。这些地区本身碳储量变化值低, 周围区域的碳储量变化值也低, 耕地占补导致了碳储量的损失。2005—2010年, “低低聚集”区新增为10个, 且向北扩散。2010—2015年, 继续增加至13个, 但分布由集中趋于分散。2015—2020年, “低低聚集”区仅包括五峰县一个县。从2000—2020年整个时段来看, 湖北省耕地占补导致的碳储量变化值“高高聚集”区主要分布在西部和西南部山区, “低低聚集”区分布在中南部的江汉平原。

3.4 2030年不同情景下湖北省土地利用模拟及碳储量预测

在PLUS模型中基于湖北省2010年的土地利用数据和选取的12个土地利用变化驱动因子, 模拟2020年的土地利用数量和布局情况。将2020年的土地利用模拟数据与2020年的土地利用实际情况进行对比(图 8), 验证模型的总体精度为0.93, Kappa系数为0.90, 大于0.75, 说明模型模拟效果较好, 可以用于模拟2030年不同情景下湖北省的土地利用状况。

基于2020年的土地利用数据, 根据Markov模型预测的土地利用数量对2030年湖北省土地利用情况进行模拟(图 9), 再计算不同情景下的碳储量(图 10)。由结果(表 6)可知, 2030年不同情景下湖北省的土地利用需求和布局差异较大。自然发展情景不考虑政策因素的影响, 遵循土地利用结构的自然演变规律, 预计到2030年耕地、草地、建设用地和未利用地的面积都所有扩张, 而林地和水域面积则减少。从空间分布来看, 建设用地的扩张主要集中在武汉市、十堰市东北部以及宜昌市中南部, 前者以侵占水域为主, 后两者主要侵占林地。在该情景下, 碳密度较低的建设用地大幅扩张侵占碳密度较高的林地, 使得湖北省陆地生态系统的碳储量较2020年减少0.22%。耕地保护情景更注重对耕地的保护, 严格限制耕地向其他地类转化, 在该情景下, 耕地面积和未利用地面积在四种情景中增加得最多, 增幅分别达2.56%、1.01%；而林地、草地、水域和建设用地面积则有所下降, 且林地和水域的下降幅度在四个情景中最大。从空间上看, 增加的耕地分布总体上较零散, 但在仙桃市和荆州市东部较密集, 新增耕地来源以林地和水域为主。耕地保护情景下湖北省陆地生态系统碳储量较2020年下降0.05%, 与自然发展情景相比碳储量的下降程度得到缓和。生态保护情景通过控制生态用地的转移和鼓励退耕还林来干预土地利用模式, 在该情景下林地、草地等生态用地的面积较2020年分别增长0.11%和0.42%, 建设用地的面积也有增长, 但是增长率很低, 由自然增长情景下的9.59%降到0.18%, 耕地的面积较自然发展情景增幅更大, 由0.34%上升到0.57%。从空间上来看, 新增耕地分布在湖北省中南部以及襄阳市北部, 新增林地和草地主要分布在湖北省西部、北部和东部的山地和丘陵地区。新增耕地、林地、草地的来源主要是水域。该情景下的碳储量较2020年增加0.10%。城镇开发情景下, 耕地、林地、草地、水域的面积均减少, 建设用地的面积扩张幅度最大, 高达15%, 未利用地面积增加0.53%。从空间分布来看, 新增建设用地零星分布在武汉市中部、黄冈市西部以及集中分布在宜昌市中南部、恩施州中部和十堰市东北部。该情景下湖北省陆地生态系统碳储量较2020年下降0.36%, 在四个情景中最低, 如不加以控制, 耕地占补无法达到数量平衡, 且生态环境将受到威胁。

4 讨论

(1) 耕地占补平衡政策对碳储量的影响

本文测算了2000—2020年湖北省耕地占补面积变化对碳储量的影响, 研究发现耕地占补面积变化导致湖北省陆地生态系统碳储量减少了1.3×10⁷ t, 占碳储量总变化量的61.38%, 主要是耕地转变为建设用地和水域以及耕地侵占林地、草地导致碳储量的损失。这与部分学者的研究结果一致, Tang等^[29]研究表明2000—2010年湖北省耕地扩张导致了1.76 Tg的碳损失, 侵占林地对碳储量的损失占耕地扩张总损失的81%。Gao等^[42]研究表明, 2010—2015年耕地补偿中碳储量的损失主要来自以林地补充耕地方式不恰当, 虽然林地补充耕地的面积只占耕地补充总量的19.4%, 但造成的碳储量损失甚至超过耕地占用的碳储量损失。研究结果值得我们重新审视耕地占补平衡政策, 该政策的初衷是抑制城市建设用地无序扩张侵占耕地, 因此规定“城镇建设占用多少耕地, 相关单位就应补充多少数量与质量相当的耕地”, 但在实际执行过程中补充的耕地多来自土地开发, “上山入海”“围湖造田”的耕地补充方式加剧了生态退化, 相当大的生态用地用以补充失去的耕地, 导致碳储量的损失。在未来耕地保护政策的制定过程中, 应考虑生态效应的影响, 转变耕地补充途径, 使土地整治成为耕地补充的主要来源, 将生态补偿纳入耕地交易成本, 建立耕地生态系统服务价值综合效益的预算评估方案, 完善耕地占补平衡与生态协调发展机制, 使耕地占补平衡政策达到数量—质量—生态平衡的三位一体。

(2) 耕地占补面积变化对碳储量影响的区域差异性

由于湖北省各地区在经济发展水平、土地资源禀赋和自然地理环境上的差异, 耕地占补面积变化对碳储量的影响表现出明显的空间分异性。2000—2020年, 耕地占补导致碳储量在全省范围内有所下降。碳储量变化值“高高聚集”区是湖北省碳储量损失较少的区域, 分布在湖北省西部以及西南部的山地、丘陵。该区域海拔高, 拥有高覆盖的森林面积, 土地利用类型以林地、草地为主, 耕地数量有限且分布零散, 高海拔限制了城市用地扩张侵占耕地, 且该区域承担了湖北省退耕还林工程的主要任务, 因此耕地占补类型以低碳密度的耕地转变为高碳密度的林地为主, 导致碳储量损失较少。“低低聚集”区则是碳储量损失较多的区域, 集中在中南部江汉平原、鄂东沿江平原及鄂中丘陵地区。该区域水热条件好, 地形平坦, 集中了全省70%的耕地, 且经济发展迅速, 建设用地扩张主要侵占耕地, 因此耕地占补面积变化导致碳储量损失高于其他地区。2015年, 该区域城市扩张速度放缓, 建设用地占用耕地的面积大幅减少, 且有相当数量的建设用地及水域转变为耕地, 使得该区域耕地占补碳储量变化值由“低低集聚”区转变为“高高集聚”区。总体而言, 地形地貌等自然环境条件通过影响土地生产潜力和适应性限制耕地的扩张。社会经济因子通过影响耕地和建设用地之间的平衡驱动耕地变化, 经济发展、人口增长使平衡向建设用地倾斜, 耕地转变为建设用地；土地整理使平衡向耕地倾斜, 建设用地转变为耕地^[43]。湖北省不同区域自然环境和社会经济状况的差异使其对耕地变化的驱动作用和方向不同, 导致耕地占补面积变化对碳储量的影响表现出一定的区域差异性。

(3) 研究不足与展望

InVEST模型假设陆地生态系统碳密度在时间尺度上保持不变, 碳储量变化的原因只有土地利用方式的改变^[23], 但研究证明受气温、降水、时间及人类活动方式等因素影响, 即使是同种土地利用类型其碳密度也会存在差异。占用的耕地和补充的耕地地理位置不同, 其碳密度并不相同。本文从大尺度的土地利用变化出发, 更关注不同土地利用类型之间碳密度的差异, 研究结果可以大致反映出由耕地面积变化导致的碳储量变化趋势, 但无法更细致地反映耕地占优补劣导致的碳储量变化。同时, 由于本文选取的碳密度数据都来源于已有文献及修正公式, 与碳密度实测数据有一定差异, 计算出的碳储量也存在误差。因此, 未来的研究应加强对碳密度的实地采样及持续监测以提高碳储量估算结果的准确性。另外, 土地利用变化是一个非常复杂的过程, 运用PLUS模型对未来土地利用变化进行模拟在选取驱动因子和设定未来发展情景时具有非常大的主观性, 且没有考虑生态保护红线、永久基本农田保护红线、城镇开发边界线等政策因素和社会发展因素对土地利用变化的影响, 使得模拟结果具有一定的不确定性, 因此在未来的研究中应将地方政策和社会发展因素加入驱动因子以获得更精确的模拟结果。

5 结论

本文以湖北省为例, 探究耕地占补面积时空变化对碳储量的影响, 并基于PLUS模型模拟了湖北省2030年自然发展情景、耕地保护情景、生态保护情景和城镇开发情景下的碳储量状况。研究结果表明, 湖北省耕地占补面积变化导致的碳储量变化占碳储量总变化量的一半以上, 耕地占补对陆地生态系统碳储量具有重要影响。低碳密度的城市建设用地扩张侵占周围的耕地, 在耕地“占一补一”的政策压力下开垦高碳密度的生态用地补充被占用的耕地, 城市建设陷入“建设用地侵占耕地-开垦生态用地补充耕地-继续占用耕地建设城市”的恶性循环, 导致陆地生态系统碳储量大量流失。因此, 未来耕地保护政策的制定应考虑耕地占补平衡的生态影响, 转变耕地补充来源, 使土地整治而不是土地开发成为补充耕地的主要来源, 使耕地占补平衡达到“数量-质量-生态”三位一体的平衡。2020—2030年, 湖北省陆地生态系统碳储量在自然发展情景下减少0.22%, 在耕地保护情景下减少0.05%, 在生态保护情景下增加0.10%, 在城镇开发情景下减少0.36%。与其他三种情景相比, 生态保护情景通过控制建设用地向林地、草地扩张有效减缓了研究区碳储量损失, 同时预留了一部分空间用于城乡发展, 且用于保障粮食安全的耕地面积也有增长, 是未来发展的最优情景。未来土地利用结构的优化应着力于控制建设用地的扩张, 加强对耕地资源的保护, 推进退耕还林还草等生态保护工程, 以提升陆地生态系统固碳增汇能力。