基于LUCC的南京市生態系統碳儲量時空演變預測及多情景模擬分析

郭 天，王之昱

（河海大學公共管理學院，南京 211100）

21世紀以來，伴隨著經濟社會快速發展產生的生態環境問題日益突出，其中碳排放激增導致的氣候變暖、極端天氣等全球性問題正進一步制約著人類社會的可持續發展。2020年9月，中國政府在聯合國代表大會上首次提出“碳達峰、碳中和”概念。2021年2月，國務院在《關于加快建立健全綠色低碳循環發展經濟體系的指導意見》中指出，要堅定不移貫徹新發展理念，確保實現“碳達峰、碳中和”目標，推動中國綠色發展邁上新臺階。實現低碳經濟成為中國現階段發展的重要任務之一。

土地作為生態循環系統中的重要組成部分，具有儲存有機碳、促進陸地生態系統碳固定的功能［1］。區域碳儲量是指地區陸地生態系統中碳的累計儲值［2］。目前關于陸地碳儲量研究大部分集中在區域生態系統碳儲量空間分布［3，4］、時空變化特征［5，6］、影響因素分析［7，8］以及碳儲量測算評估［9，10］。研究表明，土地利用/覆被變化（LUCC）是造成生態系統碳儲量變化的重要原因［11］，其變化將導致大量碳從陸地生態系統流向大氣生態系統［12］。區域LUCC對生態系統碳儲量變化的影響逐漸成為地理學和生態學領域學者關注的焦點［13-15］。部分學者根據土地利用空間格局變化展開土地生態系統碳儲量及生境質量評估［16，17］，鮮有模擬未來區域LUCC與碳儲量變化的研究［18］，且大多停留在單一情景層面，缺乏對區域發展規劃與政策因素的考量，對區域社會經濟生態協調發展、城市擴張與生態保護耦合提供的參考價值有限。本研究根據當前區域發展規律，結合相關政策環境設定不同的區域發展情景，使用相關土地利用變化預測模型開展地區碳儲量預測研究，不僅能夠豐富和完善相關領域研究內容，同時能從空間協調視角為區域經濟社會綠色發展、早日實現“雙碳”目標提供科學合理的參考與建議。

南京市作為中國東部沿海及長三角地區中心城市，隨著經濟社會高速發展，區域土地利用產生較大的變化。與此同時，地區在實現“碳達峰、碳中和”目標過程中需要克服非化石能源資源缺乏、產業和能源結構偏重等一系列困難。因此，本研究以南京市為探究對象，基于2010—2018年土地利用變化情況，利用Markov-Flus與InVEST模型，從多情景視角出發，模擬預測2030年南京市碳儲量變化情況，以期通過土地利用結構調整與空間優化布局提升地區陸地生態系統碳儲量，為城市綠色發展提供合理化的路徑參考。

1 數據來源與研究方法

1.1 研究區域概況

南京市地處中國東部、長江下游，瀕江近海，位于北緯31°14′—32°37′，東經118°22′—119°14′。其屬寧鎮揚丘陵地區，受亞熱帶季風氣候影響，地區四季分明，降水充沛。境內河流湖泊眾多，生物、礦產資源豐富。南京市位于長江經濟帶與東部沿海經濟帶交匯的重要節點，是長三角地區的重要門戶城市，也是國家重要的科教中心與歷史名城（圖1）。

圖1 南京市概況

截至2020年，南京市總面積6 587.02 km2，下轄11個市區，常住人口931.47萬人。區域生產總值14 817.95億元，較上年增長4.6%，其中第二產業增加值5 214.35億元，增長5.6%；第三產業增加值9 306.8億元，增長4.1%；二三產業穩步發展。能源消耗方面，地區單位GDP能耗相比上年下降3%以上，規模以上工業煤炭消費量卻相比同期增長2.3%。盡管“十三五”期間南京市碳排放強度累計下降22%，但受限于龐大的經濟總量與人口壓力，碳排放問題依然存在。由于南京市非化石能源資源缺乏、產業和能源結構偏重，在實現“碳達峰、碳中和”目標的過程中，將會遇到較大困難與挑戰。因此，如何通過合理控制土地利用數量結構與空間布局，助力區域低碳經濟發展，提前實現碳達峰目標，值得關注與思考。

1.2 數據來源

研究基礎數據包括南京市行政區劃以及2010、2015、2018年3期土地利用數據，數據來源于中國科學院資源環境數據中心。根據區域土地利用現狀以及研究需要，將土地利用類型分為耕地、草地、林地、水域、建設用地及未利用地六大類。

研究選取高程、坡度與坡向（數據來源于地理空間數據云平臺并通過DEM數據提取）、年均降水、年均氣溫、區域可達性程度（包括區域內重點城鎮、鐵路、公路以及河道可達性程度，數據利用ArcGIS歐式距離計算出每個柵格單元的可達性值）、人口密度、GDP分布以及夜間燈光分布作為土地利用預測的驅動因子。以上數據均來源于中國科學院資源環境科學與數據中心。限制因子選取南京市耕地保護紅線以及生態紅線區域。所用數據均通過ArcGIS處理為柵格大小為30 m×30 m的數據，使其滿足FLUS模型數據要求（表1）。

表1 土地利用預測數據選擇及來源

1.3 研究方法

1.3.1 情景設置 構建綠色空間格局是南京市進一步提升自然資源生態系統碳匯能力、助力實現雙碳目標的重要內容之一。依據規劃內容，南京市將劃定落實生態保護紅線、永久基本農田、城鎮開發邊界3條控制線，優化城市化地區、農產品生產區和生態功能區，構建分散與集中發展相結合、多中心網絡型的國土空間開發格局。現有研究指出，提升生態系統碳匯能力可以通過增加森林碳匯、耕地碳匯、草原碳匯以及海洋碳匯來實現［19］。因此，本研究根據區域不同碳匯能力提升方式設定自然發展、生態增匯及耕地增匯3類情景，依據不同情景設置不同的模型參數，模擬并預測區域LUCC及碳儲量變化，以期為構建區域綠色空間格局提供路徑參考。

1）自然發展情景（Q1）。基于2010、2015、2018年3期土地利用數據，在遵循區域發展規律的前提下，預測2030年南京市LUCC及碳儲量變化情況，為其他情景預測結果提供對比。

2）生態增匯情景（Q2）。該情景是指通過對區域生態功能區的保護與治理來提升區域生態系統碳匯能力。該情景下，區域生態系統碳匯能力主要依賴林地、草地及水域等生態功能區的碳匯水平。因此，在模擬中保證生態紅線不被打破的前提下，緩解生態功能用地向其他地類轉變的趨勢，同時采取退耕還林還草等生態保護措施。

3）耕地增匯情景（Q3）。研究區域耕地廣袤，農業生產資源豐富。同時，耕地也具有一定的固碳能力，利用農業生產空間增加區域生態系統碳匯水平的同時能夠保障地區糧食安全，具有重要意義。基于此，在該情景中，本研究遵循地方耕地保護政策，緩解區域內耕地向建設用地轉變的趨勢，同時提高其他地類向耕地轉變的概率。

1.3.2 基于Markov-Flus模型的土地利用變化模擬 研究采用Markov模型和FLUS模型相耦合的方法進行土地利用變化情況預測。Markov模型是在概率論方法的基礎上，在一個隨機時間序列中，利用表征隨機事件基于當前狀態以及變化趨勢的變化概率矩陣，對未來的可能性進行估算的方法［20］。其表達式如下。

式中，S(t)、S(t+1)分別表示區域土地利用系統在t、t+1時刻的狀態；Pij為狀態轉移概率矩陣。

FLUS模型是吳欣昕等［21］在吸取集成系統動力學和元胞自動機模型優勢的基礎上，融合ANN人工神經網絡算法以及輪盤賭機制［22］擬合而成的模型。該模型能夠有效模擬未來不同情境下土地利用格局［23］，模擬社會、自然與經濟等多種因素共同驅動的區域土地利用變化，預測未來變化趨勢［24］。該模型首先基于研究區域初始年份土地利用數據和土地利用變化的驅動因子，計算得出區域各用地類型的適宜性概率。隨后采用基于自適應慣性機制的元胞自動機模型（CA），模擬出在未來特定情境下區域土地利用情況，能夠有效避免傳統CA模型在元胞形態、領域規則等方面存在局限的問題［25］。本研究模型主要設置如下。

1）轉換成本矩陣設置。轉換成本矩陣用來表示某一用地類型轉換為另一用地類型的困難程度。一般情況下，若一種地類能夠轉換為另一種地類，其值為1，反之則為0。本研究根據不同情景設置不同的轉移成本矩陣（表2）。

表2 轉換成本矩陣

2）領域權重參數設置。領域影響因子代表不同地類之間相互作用力的大小，反映了領域之間的相互作用，體現某一類型用地的擴張程度。領域因子參數介于0～1，其大小與用地類型擴張能力成正比。本研究參考南京市各類用地歷史擴張規律，設定領域權重參數如表3所示。

表3 領域權重參數設置

3）模型精度檢驗。以2010年南京市土地利用數據為基礎，模擬2015年土地利用狀況，并與2015年實際情況對比，計算Kappa系數與總體精度。得到Kappa系數為0.81，總體精度為82.1%，表明FLUS模型模擬該地區未來土地利用狀況精度水平較高。

1.3.3 InVEST模型 利用InVEST模型中的Carbon模塊模擬2010—2030年南京市碳儲量時空分布情況。InVEST模型旨在模擬不同土地利用情景下生態系統服務價值的大小［26］，其包含多種生態系統服務評估功能，如水源涵養、碳存儲、生境質量等［27］。其中碳存儲模塊以碳密度和土地利用情況作為依據，估算土地利用變化對陸地生態系統碳儲量變化的影響［18］。陸地生態系統碳儲量主要包括地上生物碳儲量、地下生物碳儲量、土壤碳儲量和死亡有機質碳儲量［3］，其表達式如下。

式中，C表示生態系統總碳儲量；Cabove表示地上碳儲量；Cbelow表示地下碳儲量；Cdead表示死亡有機質碳儲量；Csoil表示土壤碳儲量。由于死亡有機質碳儲量極低，本研究暫不考慮［11］。

在該模塊中，各地類碳密度參數適宜性決定最終模擬結果準確性。研究參考現有相關文獻［11，28-33］，盡量選擇同一作者、同一年份及自然條件接近地區的碳密度數據，確定不同土地利用類型碳密度值（表4）。

表4 南京市各地類碳密度值 （單位：kg/m2）

2 結果與分析

2.1 區域2010—2018年土地利用與碳儲量變化

2.1.1 土地利用變化特征 首先對2010—2018年南京市土地利用結構與各地類面積變化情況進行統計分析。由統計結果（表5）可知，耕地是研究區域占比最高的土地利用類型，其面積占比高達53.01%。其次為建設用地，其面積最高超1 700 km2，占區域總面積的26.12%。其他地類面積占比由大至小依次為林地、水域、草地、未利用地。各類生態功能用地（林地、水域、草地）占比較低，僅占區域總面積的20%左右。區域耕地廣袤，農業資源豐富，經濟社會發展程度較高，但生態空間略顯不足。

表5 2010—2018年土地利用變化情況

從2010—2018年南京市各類用地面積變化來看，耕地面積增長近1 000 km2，增長率為37.37%，為地區最高，區域農業發展迅速；建設用地面積增長10.84%，區域城鎮化進程穩步推進。但與此同時，林地面積日益減少，2010年林地面積為1 664.31 km2，占區域總面積的24.95%；2018年，林地面積縮減為674.24 km2，占比下降到10.10%，共減少990.07 km2。區域內水域面積減少量僅次于林地，其面積減少17.32%。除草地數量增加3.05%以外，各類生態功能用地面積縮減明顯。總體來看，南京市2010—2018年土地利用變化呈現耕地面積迅速增長并趨于平穩，建設用地面積穩步提升，生態功能用地面積急劇縮減并大量轉為耕地和建設用地的特征。區域農業與經濟社會高速發展的同時對生態環境造成極大的影響。

2.1.2 碳儲量變化 利用南京市2010、2015、2018年3期土地利用數據以及區域碳密度值，計算得出不同年份南京市碳儲量變化情況。結果（表6）表明，2010—2018年南京市碳儲量共減少7.54×106t，年均下降0.94×106t，降幅為7.92%。其中2010—2015年區域碳儲量減少7.30×106t，年均下降1.46×106t，此期間是南京市碳流失現象最為嚴重的時間段，歸因于區域經濟社會高速發展，建設用地及耕地大量擴張，林地面積大幅減少。2015年之后建設用地、耕地擴張趨勢趨于緩和，南京市碳流失現象得到緩解。

表6 2010—2018年南京市碳儲量變化（單位：106 t）

從區域碳儲量空間分布來看，南京市碳儲量空間分布異質性較為顯著，2010、2015、2018年區域陸地碳儲量分布情況如圖2所示。由圖2可知，南京市碳匯能力較強地塊主要分布在長江以南地區，該區域海拔較高，用地類型以林地為主，植被覆蓋面積大；碳儲量較低區域主要分布在地區中部，長江南岸，該區域以城鎮建設用地為主，海拔較低，地勢平坦。從碳儲量空間變化來看，地區碳儲量變化呈現大范圍重點式減少、小范圍局部式增長的特點。2010—2015年南部地區碳儲量下降較為顯著，主要集中在森林資源豐富的江寧區、浦口區及溧水區。上述3個區在此時期內建設用地及耕地擴張劇烈，經濟社會高速發展的同時生態功能用地大量流失。2015—2018年南京市碳流失現象得到有效緩解，除城鎮周邊零星地區碳儲量減少外，區域內無碳儲量顯著下降現象。南部高淳區受政策規劃影響，碳儲量顯著上升。總體來看，南京市碳儲量在2010—2015年下降顯著，2015—2018年減少量大幅緩解并趨于緩和。

圖2 2010—2018年南京市碳儲量空間分布變化

2.2 區域2018—2030年土地利用與碳儲量預測分析

2.2.1 多情景土地利用變化模擬結果 為研究南京市未來陸地系統碳儲量空間分布與變化，利用Markov-Flus模型模擬2030年南京市在不同碳匯情景下土地利用格局變化，并對比各情景模擬結果。模擬結果如圖3所示，針對不同情景，土地利用變化結果互異。

圖3 南京市2030年各情景土地利用模擬

在自然發展情景下，南京市土地利用變化格局總體呈現建設用地數量逐年增加，其余類型用地數量逐年減少的特點。建設用地數量相比2018年增加173.04 km2，增加區域主要集中在現有城鎮周圍。受建設用地擴張影響，耕地流失現象較為顯著，其數量相比2018年下降3.50%，為123.79 km2，且越靠近城鎮，耕地流失越嚴重。此情景下，生態功能類用地面積總體呈減少趨勢，但變化較小，期間共減少44.51 km2；其中生態功能用地減少主要表現為林地流失，其減少量占生態空間總減少量的64.73%。自然發展情景下，南京市土地利用變化集中體現在耕地轉化為建設用地，城鎮化建設對生態類用地整體布局影響較小。

生態增匯情景旨在利用生態功能用地較強的碳匯能力提升區域碳儲量。該情景下，建設用地面積相比2018年增加142.38 km2，其增加量相較自然發展情景降低17.72%，城鎮擴張速率有所下降。與此同時，相比自然發展情景，生態功能用地面積減少量下降88.72%，主要表現為林地面積相比2018年下降3.24 km2，較自然發展情景增長25.57 km2，城鎮內部及周邊林地流失現象得到顯著緩解，區域生態建設能力得到提升。耕地面積及空間分布相比自然發展情景無較大變化，部分地區出現退耕還林、還草現象。生態增匯情景下，區域遵循構建綠色空間的宗旨，生態空間格局得到顯著優化。

相比自然發展情景，耕地增匯情景下，耕地面積提升3.65%，面積增加129.12 km2，耕地呈現沿水域發展的趨勢，城鎮周邊耕地流失現象得到明顯改善。該情境下，建設用地受影響較大，建設用地面積相比自然發展情景減少139.44 km2，具體表現為城鎮向外擴張趨勢得到遏制，轉而向內部侵占部分生態用地。盡管城鎮內部區域生態功能用地數量有所減少，但區域內生態用地總量波動較小，體現在河流沿線草地面積減少趨勢有所緩解，草地面積相比自然發展情景增加6.09 km2。耕地增匯情景主要利用南京市廣袤的耕地及其碳匯能力來達到區域碳儲量的提升，該情景下耕地流失速度得到有效減緩，但同時城鎮擴張受到較大限制。

2.2.2 多情景區域碳儲量變化預測分析 研究根據Markov-Flus模型預測南京市2030年各情景土地利用情況，利用InVEST模型中Carbon模塊計算得出南京市2030年自然發展、生態增匯及耕地增匯情景下區域碳儲量大小及空間分布，如表7、圖4所示。

表7 南京市2030年各情景碳儲量變化（單位：106 t）

圖4 南京市2030年各情景碳儲量空間分布

自然發展情景下，2030年區域碳儲量分布變化呈現普遍減少、零星增加的特點，總體呈下降趨勢。其總量相比2018年下降1.42×106t，約占2030年區域總碳儲量的1.65%。區域建設用地持續擴張，耕地及林地等生態功能用地數量逐漸減少是導致區域碳儲量流失的主要原因。其中，碳儲量減少受耕地面積縮減影響最大，耕地數量下降導致碳儲量流失1.87×106t；盡管建設用地擴張，較2018年碳儲量增加1.28×106t，但從總體來看，碳儲量增加量遠小于減少量，區域陸地生態系統碳匯能力仍呈下降趨勢。

生態增匯情景下，雖然南京市碳儲量較2018年下降1.02×106t，但區域陸地生態系統碳流失現象得到緩解。相比自然發展情景，該情境下碳儲量總體增加0.40×106t，表現為城鎮周邊生態功能用地碳儲量顯著上升，其余地區波動較小的特點；生態功能用地碳儲量受林地、草地范圍擴張影響，增加0.64×106t。相反，建設用地增長速率受生態功能用地限制，其碳儲量較自然發展情景下降1.62%，為0.23×106t。該情景下，南京市通過生態功能用地治理與保護，有效提升了地區陸地生態系統碳儲量。

耕地增匯情景下，南京市碳儲量相比2018年下降0.81×106t，但較自然發展情景及生態增匯情景分別增加0.61×106、0.21×106t，碳儲量提升效應顯著。該情景碳儲量空間分布變化相比生態增匯情景呈現中部地區塊狀減少、南北部地區點狀增加的特點，這與區域耕地及生態用地分布特征有關。該情境下，耕地范圍相比其余情景呈顯著擴張趨勢，耕地碳儲量較自然發展情景增加1.95×106t。同時，建設用地碳儲量受影響較大，較自然發展情景降低1.61×106t。耕地增匯情景區域陸地生態系統碳匯能力提升顯著，但建設用地擴張受到極大限制，對地區經濟社會發展帶來一定的負面影響。

3 小結與討論

本研究在運用Markov-Flus復合模型對土地利用格局預測的基礎上，利用InVEST模型中的Carbon模塊計算2030年南京市碳儲量變化情況。從多情景視角出發，定量揭示了南京市陸地生態系統在不同碳匯能力提升路徑下，碳儲量變化與空間分布情況，主要結論如下。

1）2010—2018年南京市土地利用變化特征表現為林地數量大幅縮減，減少59.49%，變化幅度最大。其余用地類型均有不同程度的變化，其中耕地數量增加最多，其次為建設用地。2010—2015年區域土地利用變化主要表現為林地轉化為耕地，變化動態度較大；2015—2018年主要表現為生態功能用地轉化為建設用地，變化動態度較小。

2）南京市碳儲量空間分布具有異質性，總體上表現為南北兩側高，中部低。區域碳儲量自2010年以來呈下降趨勢，共下降7.92%，其中2010—2015年碳流失現象最為顯著，2015—2018年碳流失趨于平緩。南京市主要城鎮周邊森林覆蓋面積高，碳密度較大；其余地類中耕地面積較大，是碳儲量分布的主要用地類型，2018年耕地碳儲量占區域總碳儲量的61.12%。

3）對比多情景模擬結果可知，各情景下碳儲量變化與空間分布不盡相同。自然發展情景碳儲量相較2018年呈總體下降趨勢；生態增匯情景下生態功能類用地得到治理與保護，區域碳流失現象得到緩解，總體碳儲量相較自然發展情景增加0.40×106t，城鎮周邊生態類用地碳儲量增長較為明顯；耕地增匯情景下耕地流失量減少，建設用地擴張受到一定限制，區域碳流失現象緩解趨勢更為顯著，總體碳儲量比自然發展情景增加0.61×106t，表現為除城鎮地區外各地區碳儲量均增長的特點。

4）預測未來南京市土地利用變化以耕地轉化為建設用地為主，生態類用地變化較小。同時未來南京市碳儲量會進一步下降；加強區域耕地保護能夠有效緩解碳流失現象，但建設用地擴張會受較大限制，應采取耕地保護和生態保護相結合的措施，以促進區域在經濟社會綠色發展、國土空間協調發展的同時提前完成“碳達峰、碳中和”目標。

與此同時，本研究同樣存在需要改進之處。首先，土地利用變化模擬中可以引入經濟社會層面更多的驅動力因子，有利于更加準確科學地模擬未來土地利用情況。其次，InVEST模型在計算中假定各用地類型固碳能力在一定時間范圍內保持一致，該前提忽略了各土地利用類型自身固碳能力變化情況。因此，在未來研究中可引入碳儲量相關修正系數以提升模擬的合理性。本研究將南京市土地利用類型劃分為6類，下一步可對其進行進一步細分，并確定細分后各土地利用類型碳密度值，更加精確地估算區域陸地生態系統碳儲量。