貴州省退耕還林還草潛在碳匯效益評估

李海萍,李定恒,李 豪

中國人民大學環境學院, 北京 100872

工業革命以來的世界經濟飛速發展,人類生產生活對自然資源需求的同時也引發了森林退化、水土流失、氣候變暖等一系列生態環境問題[1]。為應對日趨加劇的生態危機,世界各國先后啟動了一系列大規模的生態治理工程,如美國羅斯福工程、蘇聯斯大林改造大自然計劃、北非綠色壩防護林工程等[2—4]。我國自20世紀80年代以來也相繼開展了包括退耕還林在內的多項生態工程,20年來我國退耕還林還草面積累計高達3440萬hm2,工程區內森林覆蓋率平均提高4個多百分點,成林面積占全球同時期增綠面積的4%以上[5]。基于衛星遙感數據的全球綠化趨勢研究也強調了人為土地管理對改善地球環境的重要性,并呼吁世界其他國家學習中國經驗[6]。

我國退耕還林還草的實踐可分為兩個階段,即1999年在甘肅、陜西、四川率先試點的第一輪和2014年起的新一輪退耕還林還草。已有研究從多個維度評估了該工程對地區生態系統的積極影響[7—9]。由于不同生態系統的服務功能間存在權衡關系[10],如林地增加可促進地表植被蒸散,水文調節功能增強的同時會使水源涵養量減少,因此需要對工程的實施強度加以控制[11]。此外,退耕還林通過調整土地利用方式改變了生態系統的碳循環過程,Lugo等基于波多黎各不同歷史時期的土壤調查發現,毀林造田后的土壤碳貯量僅為初始量的35%,而休耕還林后可回升至75%左右[12]。劉苑秋等通過監測江西瑞昌市退耕還林后的植被狀況及土壤性質,發現土壤有機碳、微生物生物量碳以及可礦化碳的含量均有顯著提升[13]。趙寧等綜合已發表的數據,估算出過去幾十年我國陸地的平均碳匯為(0.21±0.03) Pg C /a(1 Pg=1015g)[14]。作為實施面積最廣的一項造林工程,2001至2008年因生態退耕產生的碳匯就高達5.87 Mt[15]。

準確估算退耕還林的碳匯潛力對實現碳中和目標具有重要意義,許多學者已對此進行了研究,鄧元杰等人[16]使用FLUS模型對子長縣退耕還林工程進行了四種情景模擬,并結合InVEST模型測算了陸地碳儲量潛力及碳匯的經濟價值,但其對土地利用的模擬更側重于耕地與其他地類間的競爭關系,未考慮耕地條件是否滿足退耕要求。大多數研究以坡度為依據確定退耕地的面積和范圍,如陸文濤等以15°和25°劃分坡度區間,運用Dyna-CLUE模型模擬了滇池流域退耕還林后的土地利用情況[17]。蒙吉軍等在陡坡耕地的基礎上,將張掖市沙化耕地和鹽堿地納入了退耕范圍[18]。楊存建等將坡度與土壤侵蝕和NDVI數據疊加對云南省的退耕空間進行了識別,并進一步利用降雨和氣溫數據區分退耕還林還草的適宜性[19]。目前對水土流失及土壤污染區域的退耕研究還不多見。由于不同地區的自然條件存在較大差異,退耕后的林草恢復適宜性也不盡相同,致使碳匯估算時的碳匯系數難以統一,因而界定不同區域不同植被的固碳率不僅是準確估算碳匯潛力的首要問題,也是進行中小空間尺度碳匯效益評估的科學基礎。

貴州省于2000年正式啟動退耕還林工程,目前已累計退耕還林247萬hm2,超過全省森林總面積1/5。盡管如此,2014年新一輪退耕還林還草工程中貴州省的計劃任務仍居全國首位。國務院2014年《關于印發新一輪退耕還林還草總體方案的通知》和2015年《關于擴大新一輪退耕還林還草規模的通知》中明確將陡坡耕地、重要水源地15—25°坡耕地、嚴重沙(石)漠化及嚴重污染耕地列入退耕范圍。鑒于此,本文以耕地問題較突出的貴州省為研究區,基于新的退耕范圍,通過識別退耕區域并評價退耕地的立地條件,對不同自然條件下林灌草的固碳率進行確定,遵循因地制宜的原則對貴州省退耕還林還草還灌后的碳匯效益進行評估,既擴大了退耕的碳匯效益評估范圍,又可提升碳匯潛力的估算精度。

1 研究區概況和數據來源

1.1 研究區概況

貴州省地處云貴高原東部103°36′—109°35′E、24°37′—29°13′N之間,地勢西高東低,為典型的喀斯特地貌區,總面積1760萬hm2,見圖1。

圖1 研究區位置Fig.1 Location of the study area

貴州省為亞熱帶濕潤季風氣候區,年均溫14—16 ℃,年降水量1100—1400 mm。因地處橫斷山和喀斯特地貌區,不僅土地資源稀缺,坡耕地占比也很高,15°以上陡坡耕地超40%。盡管已退耕134萬hm2,新一輪退耕任務仍有113萬hm2。

1.2 數據來源及預處理

2020年貴州省發改委部署的近期退耕任務約20萬hm2,因此選用2000和2020年兩期土地利用數據探究自退耕工程開始以來貴州省植被的生長趨勢并預測工程未來的碳匯潛力,該數據來源于國家基礎地理信息中心(http://www.globallandcover.com/)的全球地表覆蓋數據Globeland 30,分類總體精度分別為83.5%和85.7%[20],根據退耕還林工程目標,將原始7種地類中的濕地和水體合并為水域,與耕地、林地、草地、灌木地和建設用地一起進行評估。

DEM數據從地理空間數據云(https://www.gscloud.cn/)平臺下載,并派生出坡度和坡向圖。氣溫和降雨量柵格數據源自中國科學院資源環境科學與數據中心(https://www.resdc.cn/)。水系分布矢量數據來源于 1∶400萬全國基礎地理數據庫(https://www.webmap.cn/)。

從Google Earth Engine云平臺調用經輻射定標、大氣校正、幾何糾正等預處理后的貴州省2020全年度Landsat 8衛星影像,通過編寫代碼計算出基巖裸露率,作為石漠化范圍和程度的確定依據。

土壤重金屬含量點數據整理自公開發表的文獻[21],將包含經緯度的樣本點數據導入ArcGIS 10.4,提取出位于貴州省內的277個點位,其中鎘249、鉛239、鋅68、砷168、銅132和鉻192個。土壤質地、酸堿度和有機質含量等其他屬性數據來源于國家青藏高原科學數據中心(http://data.tpdc.ac.cn/)和世界土壤數據庫(HWSD) 的中國土壤數據集。

將所有柵格圖層重采樣為30 m,以便與土地利用數據的空間分辨率保持一致,投影坐標系采用WGS_1984_UTM_Zone_48N。

2 研究方法

2.1 確定退耕區域

(1)坡耕地

《中華人民共和國水土保持法》禁止在25°以上陡坡地開墾種植農作物。此外,為降低水源地保護區的環境污染風險,新一輪退耕還林還草將三峽庫區、丹江口庫區及上游區域的15—25°坡耕地也納入了工程范圍,涉及貴州省赤水市、習水縣和仁懷縣,將坡度按15°和25°分級后與土地利用數據疊加,提取出相應的坡耕地。

(2)嚴重石漠化耕地

水利部《巖溶地區水土流失綜合治理技術標準》(SL 461—2009)中,石漠化程度以基巖裸露率進行劃分,30%—50%為輕度,50%—70%為中度,大于70%則為重度石漠化?；鶐r裸露率以歸一化巖石指數NDRI為基礎,采用像元二分模型計算[22],公式為:

(1)

(2)

式中,Fr為基巖裸露率；SWIR和NIR分別對應Landsat 8的短波紅外波段和近紅外波段；NDRIo為完全非巖石覆蓋像元的NDRI值；NDRIr為完全巖石覆蓋區的NDRI值。參考牛群等[23]的研究將NDRIo和NDRIr確定為累計百分比1%和99%所對應的像元值。

(3)嚴重污染耕地

克里金法是以半變異函數理論為基礎估計無數據區域變量值的一種最優內插方法,廣泛應用于模擬重金屬空間分布的研究中[24—25]。對重金屬點位數據進行克里金插值后,采用德國學者Muller于上世紀60年代提出的地累積指數(Igeo)對重金屬污染耕地進行評價,該方法因綜合了人為污染因素和自然背景的影響而沿用至今[26],公式為:

Igeo=log2(Ci/kSi)

(3)

式中,Igeo為土壤重金屬i的地累積指數；Ci為重金屬i的實際含量(mg/kg)；Si為重金屬i在土壤中的參考標準值(mg/kg)；k為消除巖石差異引起的背景值變動所設定的修正系數,通常取值1.5。若Igeo值≥3則表明土壤已受到嚴重的重金屬污染。貴州省土壤重金屬背景值參考現有文獻[25]。

2.2 退耕土地的適宜性評價

2.2.1 評價因子

新一輪退耕方案強調尊重規律、因地制宜,根據不同立地條件宜林則林、宜灌則灌、宜草則草。西南地區林木在降雨量低于400 mm或≥0 ℃積溫不足1500 ℃的環境下難以存活,但卻適宜種草[19],灌木適宜生長在半陰、濕潤的環境中,最佳生長溫度為15 ℃左右。為進一步確定退耕地的林草配置,選取地形(海拔、坡度和坡向)、土壤性質(酸堿度、土壤質地和有機質含量)、氣候類型(年均降雨量、≥10 ℃積溫)以及區位條件(距水系距離)4類指標9個因子對退耕土地的適宜性進行評價,各因子的空間分布見圖2。

圖2 立地條件適宜性評價因子Fig.2 Site condition suitability evaluation factors

2.2.2 PLUS(Patch-generating Land Use Simulation)評價模型

PLUS模型可進行斑塊尺度的土地利用變化模擬,由中國地質大學關慶鋒團隊2021年開發,其中的用地擴張分析策略LEAS(Land Expansion Analysis Strategy)模塊可用來探索多因素對用地擴張的驅動機制,并在此基礎上預測每種地類未來的發展潛力。使用時先從兩期土地利用數據中提取林、草和灌木地的增加部分,通過隨機采樣提取30%的數據作為訓練集,之后采用隨機森林分類(Random Forest Classification)算法對各地類擴張和輸入的驅動因子圖層逐一進行挖掘,獲得自然因子對用地擴張的貢獻度及各地類的發展概率,該方法可有效解決驅動因子間的多重共線性[27],公式為:

(4)

式中,參數d取值0或1；1表明有地類向k類型轉化, 0表明向除k以外的其他地類轉化；x是由若干驅動因子組成的向量；I是決策樹集的指示函數；hn(x)是向量x第n個決策樹的預測類型；M為決策樹的總數。

2.3 碳匯潛力計算

2.3.1 林地碳匯

林地碳匯的計算以林木總生物量為基礎,使用IPCC生物量擴展因子法計算出生物量后乘以含碳率即可獲得林地碳儲量的變化值[28—29],公式為:

(5)

表1 貴州省退耕還林工程各樹種木材密度、生物量轉換系數和含碳率

2.3.2 灌木碳匯

根據灌木林增加面積和平均生物量法計算其碳貯量變化[29],公式為:

ΔC灌=A灌·B·C灌

(6)

式中,A灌為灌木增加面積(hm2)；B為灌木林平均生物量(t/ hm2);C灌為灌木含碳系數。參數B按照我國秦嶺淮河以南的灌木單位面積平均生物量19.67 t/ hm2進行計算[32],貴州省灌木含碳系數取值0.5[29]。

2.3.3 草地碳匯

草地的碳匯效益估算基于退耕還草面積和草地單位面積的固碳量,公式為:

ΔC草=A草·α

(7)

式中,A草為草地面積(hm2)；α為單位面積草地固碳量(t/hm2)。IPCC報告中每公頃天然草地每年固碳量約為1.3 t[33],孫思思等[34]對云貴高原草地生態系統的研究顯示,該地區草地每年CO2吸收率達4.25 t/hm2,本研究據此換算出α的取值為1.16 t/hm2。

3 結果與分析

3.1 退耕區域空間分布

根據前述條件,分別得到符合陡坡耕地、重要水源地15—25°坡耕地、嚴重石漠化及嚴重污染耕地等需要退耕的區域,見圖3。

圖3 滿足不同退耕條件的耕地空間分布Fig.3 Spatial distribution of farmland satisfying different returning conditions

由圖3可知,赤水河中下游的赤水市、習水縣和仁懷縣水源保護區內15—25°坡耕地分布較為密集,作為全國唯一沒有平原的省份,貴州省 25°以上陡坡耕地分布較多且范圍較大,基巖裸露率>70%的嚴重石漠化耕地主要分布在中西部的畢節、貴陽、六盤水、安順和黔西南州等地。

對克里金插值后的重金屬分布進行空間統計,結果顯示,砷、銅和鉻的地累積指數Igeo值均小于3,未達到嚴重污染水平。鉛污染情況最為嚴重,最高鉛含量1579.1 mg/kg,Igeo最大值4.9,在西部的畢節市和六盤水市出現了連片的高值區,嚴重鉛污染耕地達21.7萬hm2。鎘含量最高值達22.8 mg/kg,最大地累積指數為4.5,嚴重污染區也位于畢節和六盤水市,面積為9.3萬hm2。鋅污染的空間分布與鉛和鎘污染區基本重疊,土壤最高鋅含量3662.9 mg/kg,Igeo最大值為4.6,需退耕的鋅污染面積為6.9萬hm2。

按照新的退耕工程要求,統計各地市州滿足不同退耕條件的耕地面積及其占比,結果見表2。

表2顯示,貴州省需退耕地共131.9萬hm2,其中25°以上陡坡耕地、水源地15—25°坡耕地、嚴重石漠化及嚴重污染耕地分別為82.5萬hm2、7.9萬hm2、25.1萬hm2和22.2萬hm2,各占退耕總面積的62.5%、5.9%、19.0%和16.8%。六盤水市耕地33.4萬hm2,但多項土壤重金屬含量超標,待退耕地占耕地總面積42.3%。畢節市共有耕地121萬hm2,因石漠化程度較重,加之共有13.9萬hm2的耕地受到嚴重的重金屬污染,超30%的土地需要退耕。遵義市包含水源地保護區,轄區內15°以上坡耕地的退耕任務較重。其余各市州由于陡坡耕地及石漠化耕地占比較多,也是退耕的重點區域。

3.2 林灌草生長適宜性

為進一步確定所退耕地的還林、還草或還灌適宜性,在提取出2000—2020年林、草和灌木擴張區域的基礎上,采用隨機森林分類算法對增長區和9類自然影響因子逐一進行分析,得到各因子的用地轉換貢獻度及其排名(圖4),并生成林、草和灌木地的生長概率分布圖(圖5),作為退耕后的地類轉換基礎。

表2 貴州省各地區滿足不同條件的退耕地面積及其占比

圖4 林地、草地、灌木地的轉換影響因子及其貢獻度排名Fig.4 Influence factors and contribution ranking of forest, grassland and shrub conversion

圖5 林地、草地、灌木生長概率Fig.5 Growth probability of woodland, grassland and shrub

對于林地,降雨量、海拔和≥10 ℃積溫是主要的影響因子,且海拔和積溫的貢獻度均為0.16,黔東的低海拔喀斯特丘陵地帶及畢節市東部的微起伏山地,土質以壤土為主且有機質含量高,≥10 ℃的積溫也適宜林地生長,應以還林為主。草地傾向于分布在高濕低溫的環境中,水分和溫度是影響其生長的決定性因素,貢獻度均大于0.17,黔西烏蒙山脈和黔北大婁山脈的高海拔山區不僅降水豐沛且積溫值普遍較低,是適宜還草的主要區域。灌木具有耐寒、耐旱特性,適宜在涼爽干燥的環境生長,不少種類只在酸性土壤中存活,影響灌木擴張的主要因子是降雨、≥10 ℃積溫和海拔,貢獻度依次為0.196、0.192和0.186。畢節市東南部、貴陽市西南部、安順市西北部以及南盤江流域的興義市、安龍縣和冊亨縣,在還林還草條件不充分時,種植灌木是較適宜的選擇。

3.3 退耕地的林灌草配置

將各像元林、草和灌木的生長概率使用條件函數進行比較,基于退耕地的立地適宜性,劃分出宜林、宜灌和宜草地,見圖6。

圖6 宜林、宜灌、宜草地的空間分布Fig.6 Spatial distribution of land suitable for forest, shrub and grass

該圖層的空間統計結果顯示,131.9萬hm2待退耕地中,宜林、宜灌和宜草地的面積分別為63.5萬hm2、29.7萬hm2和38.7萬hm2,分別占退耕地總面積的48.1%、22.6%和29.3%,將其與現有土地利用類型進行空間疊加,得到貴州省3個時期的土地利用變化,見圖7。

圖7 貴州省土地利用變化Fig.7 Land use change in Guizhou Province

由圖7可知,退耕工程可有效改善貴州省的用地結構,計算出退耕后的植被覆蓋率增量達7.5%,畢節和六盤水市的退耕效益最顯著,工程完成后兩市的林草覆蓋率分別由2020年的52.1%和63.3%提升至65.8%和77.5%。

3.4 退耕工程的碳匯潛力評估

退耕工程既促進了生態的正向演變,也可增加區域的碳匯效益,基于前述的碳匯計算公式和各地類變化情況,計算貴州省各地市州所還林、灌、草的碳匯增益,見圖8。

圖8 貴州省各地區退耕后的碳匯增量Fig.8 Carbon sink increment in various regions of Guizhou Province

結果顯示,實施退耕工程后貴州省的碳匯量可提升2116.83萬t。遵義市的碳匯增效最顯著,工程結束后碳匯量可增加539.55萬t,畢節市、黔東南州和銅仁市的碳匯增量均超過290萬t。結合新一輪退耕工程向貧困地區傾斜的政策導向,將碳匯增長率相對較高的貧困地區作為退耕工程的優先區,可實現生態和社會效益的雙重最大化。退耕面積最少的貴陽市(4.7萬hm2)的碳匯量也可增加59.03萬t,轉換成CO2當量后大約可吸收216.44萬t CO2。

從碳匯類型來看,由于林地單位面積的固碳量最高且宜林地的面積也最大,因此,林地對碳匯潛力的提升貢獻最大,累計增量可達1779萬t,占總碳匯潛力的84.1%。退耕后的宜灌地面積最小(29.7萬hm2),然而灌木的固碳能力約為林地的1/3左右,故其碳匯潛力約占13.8%,可增加293萬t碳匯,畢節市、黔西南州和安順市的灌木碳匯潛力最大。盡管退耕還草的面積達38.7萬hm2,但草地的固碳率不及灌木地的1/8,其碳匯潛力僅占2.1%,碳增量為45萬t,除畢節市和遵義市外,其余各市州的草地碳匯均低于5萬t。

4 討論

4.1 待退耕地面積估算的影響因素

本研究依據現行政策法規,采用衛星影像數據識別出貴州省的重度石漠化面積58.5萬hm2,與土地利用數據疊加后提取出嚴重石漠化耕地25.1萬hm2,與其他學者的結果大致相等[35]。此外,本研究又提取出陡坡耕地、水源保護區內坡耕地和重金屬污染耕地共131.9萬hm2,可作為退耕工程未來空間布局及實施步驟的決策依據。由于新一輪退耕工程遵循“自上而下,上下結合” 的原則,即由農民自愿申報退耕任務,再由中央匯總核定后將任務下發到各省并劃撥專項生態補償資金,農戶退耕的主觀意愿[36]、資金補償標準的差異以及時間的滯后性[37]都是影響退耕面積大小的可變因素,從而造成實際可退耕地與理論可退耕地面積的差異,進而影響碳匯潛力評估結果的準確性。

4.2 林灌草配置的科學性

基于土地利用變化的隨機森林分類結果顯示,降雨、海拔和積溫是影響植被生長的3個首要因素,且草地傾向于生長在西部的高海拔低溫高濕山區,這與聶祥琴等[38]使用線性回歸分析得出的貴州省草地生長決定因素和空間分布趨勢相契合。但本研究囿于數據獲取的局限性,未能將地下水埋深等[39]其他影響植被生長的重要因子納入分析。同時,本研究識別出需退耕的重金屬污染區的適宜性是假定污染治理后自然條件下的林灌草適宜性,也會使退耕后林灌草的空間配置與現實情況不完全一致,從而使基于適宜性評價的碳匯潛力估算出現偏差。

4.3 碳匯估算的精度分析

姚平等[40]根據西南五省的適生樹種建立了相應的生長曲線模型,認為貴州省的退耕工程林對森林碳匯功能的影響最顯著。本研究對潛在碳匯量進行估算前,已根據貴州省的清查資料和相關文獻對不同植被的碳匯因子進行了修正,修正后林地和草地的固碳率分別為28.02 t/hm2和1.16 t/hm2,與方精云等[41]得出的草地單位面積碳匯能力約為森林的1/30的結論一致,也可證明本研究結果的可信度。但本研究采用的生物量擴展因子法將轉換因子作為常數,忽略了林木生長期、林分條件等微觀條件的差異[42],同時退耕林的碳匯效益也受耕地石漠化和土壤重金屬含量等理化性質的影響,通過監測退耕地植被碳儲量的動態變化可修正并提升碳匯估算的精度。

5 結論

退耕還林還草不僅能有效改善土地利用方式,對增加區域碳匯也極具潛力,科學準確地識別退耕區域并估算其碳匯潛力是實現雙碳目標的一項基礎性工作。

貴州省現有滿足退耕條件的耕地共131.9萬hm2,其中25°以上陡坡耕地占62.5%,重要水源地15—25°坡耕地占5.9%,嚴重石漠化耕地占19.0%,另有7.1%耕地重金屬鎘嚴重污染,16.4%耕地重金屬鉛含量超標, 5.2%耕地重金屬鋅污染嚴重,六盤水市和畢節市耕地條件最不理想。

降雨、海拔、積溫是影響貴州省植被生長最主要的三個因素,各地市州累計可退耕還林63.5萬hm2,退耕還灌29.7萬hm2,退耕還草38.7萬hm2,工程結束后貴州省的植被覆蓋率將提升7.6%。

退耕還林還草工程將使貴州省的碳匯增加2117萬t。林地是碳匯的主要貢獻者,其碳吸收貯存量占比可達84.1%,灌木和草地的碳匯效益雖然不顯著,分別占總碳匯的13.8%和2.1%,但草地的其他生態服務價值相較其碳匯價值更高,在退耕地轉換時應予以優先考慮。