2015—2020 年四川省生态系统固碳能力时空变化的研究

刘桂村 杨渺 吴瑕 陶丹 吴昉

（四川省生态环境科学研究院，四川 成都 610041）

1 引言

植被是生态系统的重要组成部分，由于其对生态环境变化敏感，被认为是监测生态环境变化的综合指示器。此外，植被可通过光合作用吸收环境中的二氧化碳，在实现我国碳达峰和碳中和目标中能发挥重要作用。四川省地处长江上游，是我国重要的生态屏障，区域内自然生态资源丰富，还分布了众多国家级自然保护区，也是大熊猫重要的栖息地之一。植被信息作为地表生态环境评价与监测的重要参数之一，研究其时空变化趋势，可掌握生态系统变化情况，从而为生态环境保护管理决策提供支撑。因此，对全省范围内开展植被监测并对其时空变化进行评估是很有必要的。然而，四川省面积广阔，地形复杂多样，人工监测植被变化情况存在一定困难。遥感监测因其具有迅速、范围大和容易获取等优势，为大范围监测植被参数提供了良好的解决办法，目前已被广泛用于监测大区域范围内植被参数变化情况［1-3］。归一化植被指数（NDVI）、总初级生产力（GPP）、叶面积指数（LAI）和植被覆盖度（FVC）是遥感中常用的植被参数监测指标［4-7］。GPP 是陆地生态系统碳循环的关键环节，其对维持全球碳平衡至关重要［8］。由于GPP 可在一定程度上反映某一地区植被的固碳能力，目前已有一些研究者将GPP 用于区域内植被监测与评价。例如，林小丁等［9］估算了2000—2019 年青海地区的GPP，并分析了其时空分异特征及对气候变化的响应。李亮等［10］使用光能利用率模型对2005—2017 年甘肃省植被GPP 进行了估算。目前，还未有研究者对四川省全省范围内GPP 的时空变化趋势进行研究。本文选择GPP 这一植被参数，利用ArcGis，ENVI 等软件对2015—2020 年四川省GPP 的时空变化趋势进行监测，运用空间统计与时间序列分析方法，定量分析了2015—2020 年四川省GPP 时空变化趋势，为四川省生态环境保护管理提供借鉴。

2 研究区域概况

四川省地处我国西南，位于97°21＇～108°12＇E，26°03＇～34°19＇N。地势高差悬殊，呈西高东低的特点，最高海拔为7 556 m（贡嘎山）；地貌地形复杂多样，由川西北高原区、川西高山峡谷区、川西南山地区、盆周山地区、成都平原区和盆地丘陵区构成。气候主要为川西北高山高原高寒气候、川西南山地亚热带半湿润气候和四川盆地中亚热带湿润气候。全省范围内河流众多，以长江水系为主。四川省总面积48.6 万km2，下辖18 个地级市和3 个自治州，常住人口8 367.49 万人。

3 数据来源与处理

植被GPP 是指单位时间内绿色植物通过光合作用途径所固定的有机碳总量，表征了进入陆地生态系统的初始物质和能量［11］。本文所用的GPP 数据集来源于北京师范大学全球陆表特征参量（GLASS）产品的GPP 数据集［12］，该数据集采用贝叶斯多算法集成方法，集合8 个国际主流的GPP 算法（CASA，CFix，CFlux，EC-LUE，MODIS，VPM，VPRM，Two-leaf），通过检验各种光能利用率模型的模拟精度，利用全球155 个涡相关碳通量站点的观测资料，检验了算法中所涉及的8 个光能利用率模型的模拟精度，分别开展了每日植被生产力的模拟能力、植被生产力空间差异的模拟能力、植被生产力年际变异的模拟能力和在不同云覆盖条件下的模拟能力检验。本研究通过对该数据进行格式转换、影像裁剪、栅格计算、空间分析等处理，得到四川省2015—2020 年GPP 年值数据集。

对于研究时期内GPP 的变化情况采用一元线性回归斜率［13］表示，公式如下：

式中，slope 为GPP 年际变化斜率；n 为总年份（n＝6，即2015—2020 年）；Gi为GPP 在第i 年的值。

当slope＞0 时，表示在研究时期内GPP 呈增加趋势；当slope＜0 时，表示在研究时期内GPP 呈减少趋势。

4 结果与讨论

4.1 GPP 空间分布特征

4.1.1 四川省各区域GPP 分布情况

GPP 可在一定程度上反映某一地区的固碳能力，从2020 年四川省的GPP 数据来看，其空间差异较明显，以岷山—横断山脉为中心向北向南延伸的山地地区年GPP 值较高，以此为界，东西两侧区域的年GPP 值较低。

根据2020 年GPP 均值统计结果，由大至小依次为：川西南山地区［214.00（g·c）/m2］＞盆周山地区［212.09（g·c）/m2］＞盆地丘陵区［184.69（g·c）/m2］＞成都平原区（147.00（g·c）/m2］＞川西高山峡谷区［120.38（g·c）/m2］＞川西北高原区［104.51（g·c）/m2］。

4.1.2 四川省各市州GPP 分布情况

从市州尺度来看，2020 年GPP 均值高于200（g·c）/m2的有巴中市、攀枝花市、达州市、广元市、乐山市、泸州市、凉山州、宜宾市，其中最大为巴中市［226.05（g·c）/m2］，它们均位于盆周山地区和川西南山地区；其余13 个市州的GPP 均值介于100～200（g·c）/m2之间；甘孜州的GPP 均值最低，仅有103.72（g·c）/m2，因其高海拔以及常年积雪的区域较多，植被生长受气候和地势因素影响较大，所以固碳能力较低。2020 年四川省各市州GPP 均值见图1。

图1 2020 年四川省各市州GPP 均值

4.2 GPP 时间变化分析

将GPP 值分为5 级用以分析2015—2020 年四川省植被固碳能力变化情况，见表1。

表1 2015—2020 年四川省不同GPP 值的面积及占比

数据显示，四川省固碳能力为中高和高的区域面积［GPP 值大于150（g·c）/m2］占比大于50%，且GPP 值小于100（g·c）/m2的区域面积占比减少了3.41%，GPP 值大于200（g·c）/m2的区域面积占比增加了1.14%，说明2015—2020 年四川省总体植被状况在变好，植被生物量增加，固碳能力在增强。

基于2015—2020 年的GPP 数据，计算出2015—2020 年四川省GPP 变化斜率，即植被固碳能力增强或减弱的幅度，见图2。

图2 2015—2020 年四川省GPP 年均值

如图2 所示，从空间分布来看，GPP 变化斜率与现状呈现截然相反的分布态势，GPP 值高的区域其GPP 值正在下降，GPP 值低的区域其GPP 值呈增长趋势，说明四川省植被生物量变化受环境影响较大，在进行区域植被恢复的同时，也要注意在岷山—横断山脉等GPP 本底值较高的区域开展植被群落的保护，防止其生物量减少。

总体来看，2015—2020 年四川省的GPP 年均值由155.19（g·c）/m2上升至157.35（g·c）/m2，在波动中上升了2.16（g·c）/m2，说明四川省的植被生物量呈增加的趋势，植被固碳能力有所增强。

5 结论

通过对2015—2020 年四川省的GPP 时空变化趋势分析，可得到如下结论：

（1）2020 年四川省的GPP 空间差异较明显，以岷山—横断山脉为中心向北向南延伸的山地地区年GPP值较高，以此为界东西两侧区域的年GPP 值较低。

（2）高海拔以及常年积雪的区域较多，植被生长受气候和地势因素影响较大，导致固碳能力较低。

（3）2015—2020 年四川省的植被生物量呈增加的趋势，植被固碳能力有所增强，植被状况整体呈现向好的趋势发展。