武汉城市圈碳储量的地形梯度效应及脆弱性.pdf

第3 0卷第5期2 0 2 3年1 0月水土保持研究R e s e a r c ho fS o i l a n dW a t e rC o n s e r v a t i o nV o l.3 0,N o.5O c t.,2 0 2 3 收稿日期:2 0 2 2-0 7-1 1 修回日期:2 0 2 2-0 8-0 6 资助项目:国家自然科学基金面上项目“土地发展空间异质性与跨区域碳排放权交易及补偿机制研究:以武汉城市圈为例”(7 1 7 7 4 0 6 4)第一作者:张斌(1 9 9 7),男,湖北武汉人,博士研究生,主要研究方向为土地资源与经济。E-m a i l:1 4 8 0 9 9 2 3 3 6q q.c o m夏秋月(1 9 9 3),女,河南新乡人,博士研究生,主要研究方向为区域经济与低碳土地利用。E-m a i l:x i a q i u y u e 2 3 1 2 3 11 6 3.c o mh t t p:s t b c y j.p a p e r o n c e.o r gD O I:1 0.1 3 8 6 9/j.c n k i.r s w c.2 0 2 3.0 5.0 0 2.张斌,夏秋月.武汉城市圈碳储量的地形梯度效应及脆弱性J.水土保持研究,2 0 2 3,3 0(5):4 4 3-4 5 2.Z HAN GB i n,X I AQ i u y u e.T o p o g r a p h i cG r a d i e n tE f f e c t a n dV u l n e r a b i l i t yA n a l y s i s o fC a r b o nS t o r a g e i nW u h a nU r b a nC i r c l eJ.R e s e a r c ho f S o i la n dW a t e rC o n s e r v a t i o n,2 0 2 3,3 0(5):4 4 3-4 5 2.武汉城市圈碳储量的地形梯度效应及脆弱性张 斌1,夏秋月2(1.华中科技大学 公共管理学院,武汉4 3 0 0 7 4;2.华中农业大学 公共管理学院,武汉4 3 0 0 7 0)摘 要:目的 准确评估区域碳储量的时空分异,分析其地形梯度效应及对土地利用的脆弱性,对区域“双碳”目标的实行具有重要意义。方法 以武汉城市圈为例,采用I n V E S T模型借助G I S平台评估区域碳储量的时空分异特征,并基于D EM数据运用地形位指数探讨碳储量的地形梯度效应,再利用潜在影响指数揭示碳储量的脆弱性。结果(1)武汉城市圈2 0 0 52 0 2 0年总碳储量先减少后增加,在空间分布上呈现中西低、南北高态势,城市间内部差异较大。(2)武汉城市圈的地形位整体上表现为中西部低、南北部高态势,1级占比最大。由空间自相关分析可知,区域地形位与碳密度呈现显著空间正相关关系。(3)耕地转向建设用地是造成区域碳储量流失的主要原因,导致碳流失高达7.0 6 8T g,而耕地向林地的转化是区域碳储量增加的主要原因,扩充区域碳库7.6 2T g。就碳储量的脆弱性评估而言,从城市圈整体上来看,2 0 0 52 0 2 0年的P I指数均为负,表明区域土地利用会对碳储量造成负面的潜在影响。结论 武汉城市圈碳储量总体上有所减少且内部城市差异较大,地形位与碳密度呈显著正相关,土地利用变化导致碳储量的脆弱性较高。关键词:武汉城市圈;碳储量;地形梯度;土地利用变化;脆弱性中图分类号:X 1 7 1.1 文献标识码:A 文章编号:1 0 0 5-3 4 0 9(2 0 2 3)0 5-0 4 4 3-1 0T o p o g r a p h i cG r a d i e n tE f f e c t a n dV u l n e r a b i l i t yA n a l y s i so fC a r b o nS t o r a g e i nW u h a nU r b a nC i r c l eZ HANGB i n1,X I AQ i u y u e2(1.S c h o o l o fP u b l i cA d m i n i s t r a t i o n,H u a z h o n gU n i v e r s i t yo fS c i e n c ea n dT e c h n o l o g y,W u h a n4 3 0 0 7 4,C h i n a;2.S c h o o l o fP u b l i cA d m i n i s t r a t i o n,H u a z h o n gA g r i c u l t u r a lU n i v e r s i t y,W u h a n4 3 0 0 7 0,C h i n a)A b s t r a c t:O b j e c t i v eA c c u r a t e l ya s s e s s i n g t h e s p a t i a l a n d t e m p o r a l d i f f e r e n t i a t i o no f r e g i o n a l c a r b o ns t o r a g e,a n da n a l y z i n g i t st o p o g r a p h i cg r a d i e n te f f e c ta n dv u l n e r a b i l i t yt ol a n du s e,a r eo fg r e a ts i g n i f i c a n c ef o rt h ei m p l e m e n t a t i o no f t h er e g i o n a lt w oc a r b o ng o a l.M e t h o d sWu h a nu r b a nc i r c l ew a s t a k e na sa ne x a m p l e.T h e I n V E S T m o d e lw a su s e dt oe v a l u a t et h es p a t i a la n dt e m p o r a ld i f f e r e n t i a t i o nc h a r a c t e r i s t i c so fr e g i o n a lc a r b o ns t o r a g ew i t ht h eh e l po fG I Sp l a t f o r m,a n db a s e do nD EMd a t a,t h e t e r r a i n i n d e xw a su s e d t oe x p l o r et h e t o p o g r a p h i cg r a d i e n te f f e c to fc a r b o ns t o r a g e,a n dt h ep o t e n t i a li m p a c ti n d e xw a su s e dt or e v e a lt h ev u l n e r a b i l i t yo f c a r b o ns t o r a g e.R e s u l t s(1)F r o m2 0 0 5t o2 0 2 0,t h et o t a l c a r b o ns t o r a g e i nWu h a nu r b a nc i r c l ef i r s t d e c r e a s e da n d t h e n i n c r e a s e d,s h o w i n ga t r e n do f l o wi n t h em i d d l e a n dw e s t a n dh i g h i n t h en o r t ha n ds o u t h i n t e r m so f s p a t i a l d i s t r i b u t i o n,w i t h l a r g ed i f f e r e n c e sb e t w e e nc i t i e s.(2)T h e t o p o g r a p h i cp o s i t i o no fWu h a nu r b a nc i r c l e i sg e n e r a l l yl o wi nt h ec e n t r a la n dw e s t e r nr e g i o n sa n dh i g hi nt h en o r t ha n ds o u t h,w i t ht h e l a r g e s tp r o p o r t i o no f l e v e l 1.F r o mt h e s p a t i a l a u t o c o r r e l a t i o na n a l y s i s,i t c a nb e s e e nt h a t t h e r e i s as i g n i f i c a n tp o s i t i v es p a t i a l c o r r e l a t i o nb e t w e e nr e g i o n a l t o p o g r a p h i c a lp o s i t i o na n dc a r b o nd e n s i t y.(3)T h ec o n v e r s i o no f c u l t i v a t e d l a n dt oc o n s t r u c t i o nl a n d i s t h em a i nr e a s o nf o r t h e l o s so f r e g i o n a l c a r b o ns t o r a g e,r e s u l t i n g i nac a r b o n l o s so f u p t o7.0 6 8T g,w h i l e t h e c o n v e r s i o no f c u l t i v a t e d l a n d t o f o r e s t l a n d i s t h em a i nr e a s o nf o r t h e i n c r e a s eo f r e g i o n a l c a r b o ns t o r a g e,e x p a n d i n gt h er e g i o n a l c a r b o np o o lb y7.6 2T g.A s f a ra st h ev u l n e r a b i l i t ya s s e s s m e n to f c a r b o ns t o r a g ew a sc o n c e r n e d,f r o mt h ep e r s p e c t i v eo f t h eu r b a nc i r c l ea saw h o l e,t h eP I i n d i c e sf r o m2 0 0 5t o2 0 2 0w e r ea l ln e g a t i v e,i n d i c a t i n gt h a tr e g i o n a l l a n du s ec o u l dh a v ean e g a t i v ep o t e n t i a l i m p a c to nc a r b o ns t o r a g e.C o n c l u s i o nT h ec a r b o ns t o r a g ei n Wu h a nu r b a nc i r c l eh a sg e n e r a l l yd e c r e a s e da n dt h e r ea r es i g n i f i c a n td i f f e r e n c e sa m o n gi n t e r n a lc i t i e s.T h et o p o g r a p h i cp o s i t i o ni ss i g n i f i c a n t l yp o s i t i v e l yc o r r e l a t e dw i t hc a r b o nd e n s i t y,a n dt h ev u l n e r a b i l i t yo f c a r b o ns t o r a g e i sh i g hd u et ol a n du s ec h a n g e.K e y w o r d s:Wu h a nu r b a nc i r c l e;c a r b o ns t o r a g e;t e r r a i ng r a d i e n t;l a n du s ec h a n g e;v u l n e r a b i l i t y 全球气候变暖是全人类面临的最大挑战之一1。I P C C第五次评估报告指出,自1 8 8 02 0 1 2年以来,全球地表平均气温已上升0.6 51.0 6,而人类活动造成的C O2排放是最重要的因素之一。气候变暖对人类社会发展和资源环境造成了严重的负面影响2。从屡创新高的极端气温,到澳大利亚绵延的森林大火,人类正遭受着全球变暖带来的灾害。相关研究指出,如若气候变暖以现有趋势继续发展,极端天气和气候灾难将更加频繁,致命传染病也会全球蔓延3。因此,如何减缓气候变暖,减少C O2排放、提升固碳能力,走可持续发展之路,成为各国学者研究的难点4。作为负责任的大国,中国政府在第七十五届联合国大会一般性辩论上庄严承诺“二氧化碳排放力争于2 0 3 0年前达到峰值,努力争取2 0 6 0年前实现碳中和”5。联合国的千年生态系统评估报告指出,陆地生态系统因地表分布的大量固碳单元在吸收C O2,调节气候变化方面起着关键作用6。提高陆地生态系统碳储量能有效减少C O2含量,是减缓温室效应最经济可行且对环境友好的途径之一7。梳理国内外相关研究可发现,学者们大致从碳储量的估算方法、影响因素和模拟预测这3个方面来开展的。碳储量估算方法主要包括样地清查、模型分析以及遥感估算法8。在科技尚未成熟时,样地清查法采用较多,如通过土壤剖面取样分析等研究土壤和植被碳密度,但由于采样周期长和工作繁琐等缺点,不适用于大尺度范围的研究9。随着科技的进步,模型分析及遥感技术的方法逐渐成为估算碳储量的主流1 0-1 1。随着国内外学者对碳储量的研究愈发深入,影响碳储量的因素也逐渐明晰。土地利用变化是引起碳储量改变的主要因素,已成为学者们的普遍共识1 2-1 3。碳储量的预测即是在此基础上,模拟多情景土地利用变化下的碳储量演变特征1 4。但目前的研究大多集中于流域1 5、湿地1 6、海岸带等1 7重要生态保护区或生态脆弱区,有关城市群的相对较少,而城市群既是国家经济发展的重要推动力,又是新型城镇化的核心区,需格外注重对生态系统的保护。地形因子作为地表能量转换与物质迁移的重要驱动力,对碳储量的时空分异有着重要影响1 8,但鲜有学者关注碳储量的地形梯度效应。李妙宇等以黄土高原地区为例,基于路径分析方法发现海拔是影响区域碳储量空间格局的主要因素之一1 9;徐彩仙等研究甘肃白龙江流域碳储量服务的地形梯度特征,发现区域碳储量随着坡度的增加而增加2 0。这些研究在一定程度上揭示了碳储量与区域地形之间的相关性,但并未深入研究两者的空间关联关系。此外,I P C C,G L P和U N E P等组织基于全球气候变化视角开展了一系列土地生态耦合系统的脆弱性研究2 1-2 3。而国内学者专注于土地利用变化下的农户的脆弱性,较少涉及生态系统服务的脆弱性分析2 4。牛志君等基于巨鹿县2 0 0 02 0 1 5年土地利用数据和碳密度数据,发现研究期内区域碳储量随着土地利用强度的增加而增加2 5;向书江等采用潜在影响指数评估重庆主城区2 0年间的碳储量脆弱性,发现土地利用强度对碳储量均表现为负面潜在影响2 6。这些研究为碳储量服务的脆弱性评估打下了坚实的基础,但未对多尺度下的碳储量脆弱性开展评价。武汉城市圈作为长江中游城市群的核心之一,2 0 2 1年经济总量跨越3万亿元,为全国省域城市圈第一,经济发展势头强劲,资源环境约束愈发凸显,或对碳储量的维持产生负向影响。同时该区域兼有平原丘陵山地湖泊,较宜进行地形梯度研究。鉴于此,本文选择武汉城市圈为研究对象,基于2 0 0 52 0 2 0年四期土地利用数据,采用I n V E S T模型借助G I S平台评估区域碳储量的时空分异特征,并基于D EM数据运用地形位指数探讨碳储量的地形梯度效应,再利用潜在影响指数揭示多尺度下的碳储量脆弱性,以期为区域国土空间规划和生态系统的可持续发展提供一定借鉴。444 水 土 保 持 研 究 第3 0卷1 研究区概况与数据来源1.1 研究区概况武汉城市圈地处1 1 2 3 0 1 1 6 0 7 E,2 9 0 5 3 1 5 1 N,中国中部,长江中游、湖北省东部,以武汉为中心,黄石为副中心,涵盖鄂州、黄冈、孝感、咸宁、仙桃、潜江和天门等9个城市(图1)。属典型的亚热带季风性湿润气候,冬冷夏热四季分明,降雨充沛光照充足,水热条件匹配较好。地势大致呈现三面环山,向西开口的特征,北依桐柏山和大别山,南接幕阜山脉,中部和西部为江汉平原以及低山丘陵,水网密布湖泊众多。交通区位优越,武汉市素有“九省通衢”的美誉,是我国内陆最大的水陆空综合交通枢纽。城市圈内部正积极构建“1+8”的1h交通联系网络,极大地促进了城市间的互融互通。2 0 1 5年国务院正式批复 长江中游城市群发展规划,武汉城市圈作为核心之一,逐渐成为中部崛起的重要战略支点和长江中游城市群的重要增长极。2 0 2 1年经济总量跨越3万亿,为全国省域城市圈第一。然而经济的腾飞伴随着城镇无序扩张、资源过度利用等问题,区域碳储量流失严重,已成为城市圈走高质量发展之路的重大挑战。图1 武汉城市圈地理区位1.2 数据来源本文数据主要有:(1)土地利用数据:来源于l a n d-s a t-8遥感数据,一共4期,年份为2 0 0 52 0 2 0年,划分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地共6类。(2)D E M数据:来源于地理空间数据云(h t t p:w w w.g s c l o u d.c n/)。(3)基础地理数据:来源于国家基础地理信息中心(h t t p:w w w.n g c c.c n/)。(5)社会经济数据:来源于武汉城市圈各市历年统计年鉴。2 研究方法2.1 I n V E S T模型I n V E S T模型中的C a r b o n模块假设各地类对应一个由地下碳密度、地上碳密度、死亡有机质碳密度和土壤有机质碳密度构成的总碳密度,且某一种地类的碳密度是一种常量2 7。公式为:Ci=Ci-a b o v e+Ci-b e l o w+Ci-d e a d+Ci-s o i l(1)Ci-t o t a l=CiAi(2)式中:Ci为地类i的总碳密度;Ci-a b o v e为地类i的地上碳密度;Ci-b e l o w地类i的地下碳密度;Ci-d e a d为地类i的死亡有机质碳密度;Ci-s o i l为地类i的土壤有机质碳密度;Ci-t o t a l为地类i的总碳储量;Ai为地类i的面积。各地类碳密度(表1)的确定详见参考文献2 8。表1 各地类碳密度t/h m2土地利用类型地上碳密度地下碳密度死亡有机质碳密度土壤有机质碳密度耕地4.0 20.7 52.1 19 8.1 3林地2 2.6 21 8.0 32.7 81 2 6.7 5草地3.61 1.77.2 89 0.4 3水域1.5 903.9 86 4.0 3建设用地0.8 30.0 804 3.7 1未利用地0.5 90.6 40.9 62 8.4 22.2 地形位指数地形因子往往通过高程和坡度的相互作用来约束地类的分布2 9。本文为反映这种综合影响,本文采用地形位指数度量区域地形梯度,公式为:T=l gEE+1SS+1(3)式中:T为地形位指数;E和E分别为区域某一点和平均高程值;S和S分别 为区域某一 点和平均坡度值。2.3 空间自相关分析为了探究地形位指数与碳储量服务之间的空间格局,本文基于A r c G I S软件和G e o d a软件进行空间自相关分析。空间自相关由全局和局部自相关构成。全局自相关可分析研究区内单元间某一特征的整体相关水平,而局部自相关用于计算局部临近单元间某一特征的相关水平,能更准确地把握局部聚集和分异水平。双变量空间自相关在二者的基础上进一步扩展,可对两种要素之间的空间相关关系进行度量。其中,“高高聚类”和“低低聚类”为协同关系,“高低聚类”和“低高聚类”为权衡关系3 0-3 1。计算公式为:Ip ql m=Zplnq=1Wp qZqm(4)式中:Ip ql m为莫兰指数;Zpl=(Xpl-Xl)/el;Zqm=(Xqm-Xm)/em;Xpl为空间像元p的特定属性l的数值;Xqm是空间像元q的特定属性m的数值;Xl和Xm分别对应属性l与属性m的平均值;el和em分别对应属性l与属性m的方差;Wp q为空间权重矩阵。2.4 土地利用强度综合指数人类对不同土地资源的投入和利用程度有所差异,544第5期 张斌等:武汉城市圈碳储量的地形梯度效应及脆弱性最直接的表现就是土地利用强度的区别。研究显示,土地利用强度与生态系统有着密切联系,是促进生态系统服务变化的重要原因。本文参考相关研究3 2,将不同地类进行土地利用强度划分(表2),公式为:L=1 0 0 ni=1PiQi()(5)式中:L为土地利用强度综合指数;Pi为第i级土地利用强度;Qi为第i级地类面积占比。表2 土地利用强度划分土地利用类型耕地林地草地水域建设用地未利用地强度等级3.0 02.0 02.0 02.0 04.0 01.0 02.5 脆弱性评估I P C C报告首次提出脆弱性为度量某个系统无法处理气候变化负面影响的程度。随后S c h r t e r将土地利用变化纳入该系统,拓展了脆弱性的内涵3 3。脆弱性是指区域生态系统服务在外界干扰时缺乏适应力,导致其功能逐步退化的一种属性。而碳储存服务为生态系统服务的重要组成部分,因此为缓解区域碳储量的过快流失,综合开展区域土地利用变化下的碳储量脆弱性分析十分必要。本文基于此,并结合M e t z g e r提出的脆弱性的量化方法,采用潜在影响指数(P I)来度量碳储量服务于土地利用变化中的脆弱性3 4。其作用机制如图2所示,脆弱性的量化是关乎土地系统暴露与生态系统敏感的函数,两个系统是相互影响的:土地系统暴露即为区域土地利用发生变化打破了两个系统间原有的平衡,而这种变化是身处于生态系统之中的,而生态系统敏感则是生态系统感知土地利用变化并据此调整供给能力的过程。本文对生态系统服务之一 碳储量服务进行评估,致力于找出人类发展过程中的不协调因素,弄清脆弱性的潜在驱动力并逐步提高人类社会对自然的适应能力。在土地系统中,因土地利用需求的差异,加之自然和社会经济的驱动,不同时期土地利用变化模式存在多样性。而土地利用变化模式的差异会引起地类转变、地类渐变和管理方式的不同,最终导致土地利强度变化差异。在生态系统中,区域不同时期土地利用变化的碳储量亦有区别,其与基准年份的增减势态将会导致区域生态系统服务出现分层,而这种分层表现为土地系统对生态系统潜在影响指数的差异。具体计算公式为:P I=CL(6)式中:L为土地利用强度变化量;C为碳储量变化量。图2 脆弱性机理3 结果与分析3.1 碳储量的时空变化特征基于各地类的总碳密度,并结合G I S平台中武汉城市圈2 0 0 52 0 2 0年的土地利用栅格图,本文运用I n V E S T模型可得到城市圈各时期的碳储量情形。由图3可知,从整体来看,2 0 0 5年、2 0 1 0年、2 0 1 5年、2 0 2 0年武汉城市圈碳储量分别为6 7 9.9 8 9T g,6 7 8.7 4 7T g,644 水 土 保 持 研 究 第3 0卷6 7 3.8 3 2T g和6 7 8.0 6 3T g,地均碳密度分别为1 1 7.4 9 1t/h m2,1 1 7.2 7 7t/h m2,1 1 6.4 2 8t/h m2,1 1 7.1 5 9t/h m2,1 5a间武汉城市圈总碳储量呈先减少后增加势态。从不同时期来看,2 0 0 52 0 1 0年碳储量仅仅减少了1.2 4 2T g,减少率为0.1 8%,而2 0 1 02 0 1 5年期间碳储量减少最多,净减少量为4.9 1 5T g,分析其原因可能是2 0 1 0年以来武汉城市圈经济保持高速增长的同时,对生态用地和耕地的侵占相当严重。而2 0 1 52 0 2 0年碳储量增加了4.2 3 1T g,说明该时间段内有效兼顾了经济发展与环境保护之间的平衡。图3 2 0 0 5-2 0 2 0年碳储量和地均碳密度变化情况各城市碳储量和地均碳密度的变化情况与城市圈整体趋势大致相同,但城市间内部差异较大(表3)。其中,黄冈、咸宁和孝感是城市圈中碳储量最多的3个城市,2 0 2 0年三者碳储量之和约占区域的6 7.8 4%,是区域的重要碳库,也是2 0 1 52 0 2 0年仅有的碳储量增加的三座城市。而鄂州、潜江和仙桃城市圈中碳储量最少的3个城市,2 0 2 0年三者碳储量之和仅占区域的8.2 7%。就地均碳密度而言,2 0 2 0年地均碳密度最高的城市为咸宁(1 3 9.4 8 7 t/h m2),最低的城市为仙桃(9 0.2 2 2t/h m2),两者相差甚远间接说明了城市圈内部碳储量分布差异巨大。值得注意的是,2 0 2 0年仅有咸宁、黄冈和黄石的地均碳密度超过城市圈整体的地均碳密度,而武汉、鄂州、仙桃、潜江和天门的地均碳密度甚至在1 0 0t/h m2以下,严重拉低了城市圈地均碳密度的平均水平,不利于区域碳储量的维持和增长。城市圈各城市碳储量的分布差异有较为明显的区别。如图4所示,碳储量在城市圈整体上呈现中西低、南北高的势态,且随着时间的推移,两者的差距愈发明显。以武汉、黄石和鄂州为代表的中东部碳储量的流失最为突出,主要原因在于伴随着城市社会经济的发展,高碳密度的地类如耕地和草地被逐渐侵占,取而代之的为低碳密度的建设用地。以黄冈和咸宁为代表的南北部高碳储量的区域是武汉城市圈重要的碳库所在地,其共同特点为林地、水域等高碳密度的地类较多,为城市圈南北的绿色生态屏障,开发建设活动较少,生态底色良好。但需要警惕的是,随着城市圈一体化进程的加快,黄冈和咸宁境内的建设活动也愈加频繁,区域内逐渐出现建设用地扩张侵占林地等生态用地的现象,导致这些城市的碳储量也有一定程度的下降。表3 各城市2 0 0 5-2 0 2 0年碳储量和地均碳密度变化情况城市碳储量/T g2 0 0 5年2 0 1 0年2 0 1 5年2 0 2 0年地均碳密度/(th m-2)2 0 0 5年2 0 1 0年2 0 1 5年2 0 2 0年武汉8 3.7 5 98 3.3 68 2.0 5 38 1.1 3 79 7.6 8 19 7.2 1 59 5.6 9 19 4.6 2 3黄石5 7.1 5 55 7.0 7 25 6.7 9 85 6.2 7 41 2 5.5 2 61 2 5.3 4 31 2 4.7 4 21 2 3.5 9 1鄂州1 5.0 6 81 5.0 2 91 4.7 5 61 4.5 7 29 4.8 2 19 4.5 7 59 2.8 5 79 1.6 9 9孝感9 9.5 0 59 9.4 0 69 8.5 0 79 9.1 7 61 1 1.7 0 41 1 1.5 9 31 1 0.5 8 41 1 1.3 3 5黄冈2 2 5.1 3 92 2 4.8 9 22 2 3.8 8 72 2 5.2 6 71 2 9.3 8 21 2 9.2 41 2 8.6 6 31 2 9.4 5 6咸宁1 3 3.2 7 71 3 3.0 8 41 3 2.4 2 61 3 5.5 4 31 3 7.1 5 51 3 6.9 5 61 3 6.2 7 91 3 9.4 8 7仙桃2 3.0 5 62 2.9 5 42 2.8 0 82 2.7 3 89 1.4 8 49 1.0 7 99 0.59 0.2 2 2潜江1 9.0 0 41 8.9 8 91 8.8 2 51 8.7 3 59 5.39 5.2 2 59 4.4 0 39 3.9 5 1天门2 5.0 2 22 4.9 5 72 4.7 6 42 4.6 29 5.5 8 19 5.3 3 39 4.5 9 69 4.0 4 5图4 2 0 0 5-2 0 2 0年碳储量分布744第5期 张斌等:武汉城市圈碳储量的地形梯度效应及脆弱性3.2 碳储量的地形梯度效应3.2.1 武汉城市圈的地形特征 基于高程和坡度数据,本文运用公式3并结合G I S平台可得到武汉城市圈的地形位指数,结果区间介于-2.2 2 2.1 5,运用自然断点法将其划分为5个等级(图5)。由图可知,武汉城市圈的地形位整体上表现为中西部低、南北部高态势,1级占比最大(5 8.2 2%),其次是2级占比为1 9.4 3%,其余等级占比均未超过1 0%,表明了区域整体上地形位较低,较宜开展各项经济建设活动。地形因素能在很大程度上影响区域土地利用格局。如表4所示,第一级别地形位指数中耕地占比最多(6 5.3 2%),而第二级别以及更高级别的地形位指数中主要地类为林地。随着地形位级别的增加,耕地、建设用地、水域和未利用地的比例越发变少,而林地和草地占比骤升。值得注意的是,2 0 0 52 0 2 0年,建设用地、水域和林地面积得到增加,而耕地、草地和未利用地面积不断缩减,表明土地利用粗放的现象依然存在。同时,观察各地类在各地形位等级的变化情况可知,地形位级别越高,变化幅度越小。这是因为地形越低,表明高程越低坡度越小,人类活动在此区域就越剧烈,对自然的改造和干扰程度就越大。但在高级别的地形位区域,高程高、坡度大,人类足迹罕至,对地类的作用力就越小。3.2.2 基于地形梯度的碳储量时空分异 本文运用G I S技术计算2 0 0 52 0 2 0年各等级地形位指数的平均碳密度得到表5。由表5可知,随着地形位的级别不断增高,平均碳密度也相应增加,但增幅愈来愈低。2 0 2 0年5等级别的地形位的平均碳密度是1等的1.7 2倍,1 5等地形位的增幅分别是2 9.0 2%,2 3.0 1%,7.0 7%和1.3 9%,这说明只有当地形位等级较低时,碳储量的地形梯度效应才会明显。2 0 0 52 0 2 0年只有第一和第二级别地形位的平均碳密度处于减少势态,其他级别地形位的平均碳密度均实现增长,尤其是第三级别地形位的平均碳密度变化量最大。可能是由于第一和第二级别地形位对应的区域耕地占比较多,而耕地在整个研究期间共减少了24 4 3.3 6 05k m2,导致区域碳储量流失严重。而较高级别地形位对应的区域林地占比较多,而林地在整个研究期间共增加了10 3 0.7 2 95k m2,极大地扩充了区域碳库。为明晰地形位与碳密度的时空分布特征,本文运用G e o d a软件的空间自相关探讨两者的空间关联。需要说明的是,本文是以格网作为基本单元来对两者的空间关系进行分析的,而常见的格网尺度一般有5 0 0m5 0 0m,1k m1k m,5k m5k m以及1 0k m1 0k m。研究比较不同尺度下的地形位与碳密度的空间特征,发现5k m5k m的格网尺度结果可视化效果最优,因此本文将武汉城市圈划分为23 1 5个5k m5k m的格网。由软件计算可知,2 0 0 52 0 2 0年地形位和碳密度的莫兰指数分别为0.4 8 54,0.4 8 52,0.4 8 06,0.4 8 14,且均在0.0 1水平下显著相关,表明区域地形位与碳密度呈现显著空间正相关关系,随着地形位等级的增加,碳密度也愈发变大,区域碳储量也越集聚。而且需要指出,莫兰指数呈现先增大后减少趋势,与区域碳储量的变化保持一致。究其原因在于,2 0 0 52 0 1 5年区域碳储量因耕地和林地等高碳密度地类的大量缩减和建设用地等低碳密度地类的快速扩张而流失,但2 0 1 52 0 2 0年期间因林地面积的不断增加,区域碳库得到补充。而林地大多集中于高级别地形位区域,促使区域整体上莫兰指数的增加。观察地形位与碳密度的空间分布可知(图6),低低聚类(低地形位低碳储量)的栅格数最多,主要分布在城市圈的中西部,如武汉市中部、孝感南部、仙桃、潜江和天门全境,这些区域地势平坦且经济发展较好,人类活动频繁导致碳储量较少。其次是高高聚类(高地形位高碳储量)的栅格,其主要集中于城市圈南北部,如黄冈市北部、咸宁市中南部、孝感北部和黄石部分地区,这些区域大多为山地且经济发展较为落后,自然环境良好,林草覆盖率高。低高聚类(低地形位高碳储量)栅格占比较少,主要镶嵌于高高聚类之中,表明低等级地形位的区域并不意味着碳储量就少,只要当地居民注重经济发展过程中的环境问题,坚持两者并重,定能走向高质量发展之路。高低聚类(高地形为低碳储量)占比最少,零星分布于武汉市、黄石市和黄冈市境内,其对应地类多为 区 域 山 地 的 未 利 用 地,碳 密 度 较 小。分 析2 0 0 52 0 2 0年地形位与碳密度空间自相关的变化可知,高高聚类栅格数呈现先减少后增加态势,增加的栅格主要分布在黄冈和咸宁境内,可能的原因在于该地区退耕还林工程的实施,导致林地面积增加,从而扩充了区域碳储量。低低聚类的栅格数呈现持续缩减趋势,减少的栅格集中于武汉、黄石和鄂州境内,这些区域发展迅猛,建设用地的扩张不可避免侵占部分高碳密度地类,导致区域碳储量流失。3.3 碳储量的脆弱性评估3.3.1 碳储量对土地利用变化的响应 各地类的碳密度不同,相互转换时必然会造成区域碳储量的变动。其中,林地(1 7 0.1 8t/h m2)和草地(1 1 3.0 1t/h m2)是区域高密度最高的地类,耕地(1 0 5.0 1t/h m2)和水域(6 9.6 t/h m2)次之,但由于两者面积较大,是区域的重要碳库。而建设用地(4 4.6 2t/h m2)以及未利用地(3 0.6 1t/h m2)则为低碳密度地类。本文制作2 0 0 5844 水 土 保 持 研 究 第3 0卷2 0 2 0年的土地利用转移矩阵,并将其中4种主要地类转 换 情 况 在G I S中 可 视 化 表 现 出 来,同 时 将2 0 0 52 0 2 0年的碳储量变化情况对比分析。由图7可知,耕地转向建设用地是造成区域碳储量流失的主要原因,研究期间共转移面积为11 6 9.2 2 06k m2,导致碳流失高达7.0 6 8T g,主要分布在武汉市中部、孝感市东部以及黄冈市、鄂州市和黄石市三市接壤处,这些区域都紧靠在武汉市周边,在研究期间承接武汉市的产业转移和经济发展的外溢效应,致使建设用地扩张侵占耕地的现象较为频繁。同时与2 0 0 52 0 2 0年区域碳储量变化图作比较,发现这些区域也是碳储量减少最急剧和范围最大的地方。林地转为建设用地(1 5 0.1 3 35k m2)和耕地转向水域(1 5 8.2 2 18k m2)也为城市圈碳储量损失的重要原因,但值得注意的是,虽然该两种转换面积基本一致,但造成的碳储量流失却有较大区别。其中林地转为建设用地共造成1.8 8 5T g的碳流失,主要分布在武汉市、黄冈市和咸宁市的部分区域,虽然林地减少面积较少,但因林地为高碳密度地