低碳背景下我国内地各省区市林业碳汇时空分布特征*

姜慧卓，陈心胜，李文泽，叶靖程，安家蔚，张春于

（1.安徽大学商学院，安徽 合肥 230601；2.安徽大学资源与环境工程学院，安徽 合肥 230601；3.安徽大学大数据与统计学院，安徽 合肥 230601）

1 研究背景

全球气候问题正在对地球生态环境产生深刻影响，气候变化所涉及的政治、经济、环境、科学和外交等综合性战略问题，目前已经成为全人类共同面临的巨大历史挑战[1]。1992 年5 月，联合国政府间谈判委会通过全球首个控制CO2排放和解决全球气候变暖问题的国际公约——《联合国气候变化框架公约》（United Nations Framework Convention on Climate Change）。1994 年3 月21 日，《公约》生效。1997 年12 月，《公约》第三次缔约方大会通过了第一部限制各国温室气体排放的国际法案——《京都议定书》。2015 年12 月，《公约》第21 次缔约方大会暨第21 届联合国气候变化大会最终达成《巴黎协定》。为实现《巴黎协定》确定的温控目标，全球温室气体排放要求到2030 年前削减一半，2050年前后实现“净零排放”，即“碳中和”[1]。

碳中和应对全球气候变化问题已经成为全球共识，但各个国家在实施过程中必然会面临环境、政治、资源、技术、市场、能源结构等多方面挑战[1]。为了实现碳中和，加强森林、草地和农田的土地利用空间规划和管理，有效利用这些生态系统的碳固存能力，提高森林、草地和农田的碳汇十分重要。

碳汇（carbon sink） 是指通过植树造林、植被恢复等措施，吸收大气中的CO2，从而减少温室气体在大气中浓度的过程、活动或机制。其中，森林生态系统是陆地生态系统碳汇的主要组成部分，占据了陆地生态系统碳汇的45%，具有很高的固碳潜力[2]。因此，准确预估低碳情况下森林碳汇的时空分布和动态，对于地球系统的科学探索以及生物保护和自然资源管理越来越重要[3]。

本文主要研究我国内地31 个省区市自2003 年至2020 年各年林业碳汇总量，运用莫兰指数来进行我国内地全局与我国内地各省区市局部的林业碳汇的空间自相关情况分析与空间集聚分析。并期望为解决我国林业碳汇发展不平衡不充分的问题提出一些有针对性的建议。

2 材料与方法

2.1 数据来源及目标选取

本文数据主要来源于国家数据与中国环境统计年鉴2003—2020 年。主要以我国内地各省区市2003—2020 年的林业用地为研究对象，如遇到中间个别数据缺失情况，为避免错误采用近年数据平滑值指代该年数据。

2.2 模型描述

吸收CO2的主要陆地生态系统包括森林、园林、草地和城市绿地，本文主要针对林业碳汇量进行研究。碳汇总量等于各地区林业用地面积乘以森林生态系统的碳吸收系数，计算公式[4]为

式中：Cs为碳汇总量；A 为不同地区林业用地面积，hm2；NEP 为碳吸收系数，采用谢鸿宇等的研究成果，森林生态系统碳吸收系数取3.550 t/(hm2·a)。

2.3 研究方法

根据ArcGIS 的空间自相关分析模块，首先，通过Spatial Autocorrelation 的全局莫兰指数（Global Moran's I） 来分析我国内地碳汇量在空间上的分布情况，全局莫兰指数越接近1，碳汇量的空间分布集聚性越显著，全局莫兰指数越接近-1，碳汇量的空间分布区异性越显著；然后，再使用局部莫兰指数（Anselin Local Moran I），找出我国内地各省区市空间集聚情况；最后，使用ArcGIS 模块分析我国内地各省域林业碳汇热点与冷点的空间分布。在AreCIS 中,采用Getis-Ord G* 统计量测度全国县域碳汇在局部空间的依赖性及异质性，Gi* (d) 值为正表示高值聚类，即“热点区”；反之为低值聚类，即“冷点区”。

全局莫兰指数的计算公式为

在空间位置i 上，局部莫兰指数Ii被定义为

3 我国内地各省区市碳汇时空分布特征分析

3.1 我国内地各省区市林业碳汇时间分布特征分析

基于中国环境统计年鉴得到的我国内地31 个省区市林业用地面积2003—2020 年数据，使用碳汇计算公式以及谢鸿宇等关于不同生态系统碳吸收系数的研究成果，得出相应碳汇量的整体情况，即我国内地各年林业碳汇图，见图1。可以得出我国内地总体以及我国内地各省区市的林业碳汇总量，在国家政策与地方政策落实以及企业与人民群众配合的共同影响作用下，随着林业用地面积的增加而稳步提升中。

图1 我国内地各年林业碳汇图

3.2 我国内地各省区市林业碳汇空间分布特征分析

3.2.1 整体全局空间特征分析

通过ArcGIS 软件绘制我国内地各年林业碳汇分布图（见图1），从我国内地各省区市林业碳汇空间分布来看，空间分布随时间推进出现了一定的变化，2003 年整体林业碳汇总量为东北＞西部＞南部＞中部，往后则是西部反超东北位列并保持第一，呈现西高东低的构局。可以看出碳汇高值区域分布在云南、四川等区域以及内蒙古、黑龙江等区域，低值区域分布在河南、安徽、浙江等区域。且西部和东北的林业碳汇总量增加较为明显，剩余区域的林业碳汇总量增加较少或相较并不明显。

3.2.2 全局空间自相关分析

通过计算得到的2003—2020 年我国内地各省区市林业碳汇数据使用ArcGIS 软件的全局莫兰指数模型计算得出，每一年的Z 得分均大于1.65 这个临界值且p 值均小于0.05，说明大于95%的置信度。即数据分布仅有小于5%的可能性是随机分布的，出现数据聚集的可能性大于随机分布的可能性，且能够显著地拒绝零假设。得到全局莫兰指数随时间变化的各年林业碳汇全局莫兰指数图，见图2。由图2 可以看出，全局莫兰指数均为大于0 为正值，说明我国内地各省区市林业碳汇分布具有较强的空间正相关性，即其存在明显的空间集聚性，并且从2004 年起其全局莫兰指数越来越靠近1，说明空间集聚性随着时间越来越显著，反映出我国退耕还林、植树造林等政策的良好施行。

图2 我国内地各年林业碳汇全局莫兰指数图

3.3 空间集聚特征分析

3.3.1 局部莫兰指数分析

通过计算得到的2003—2020 年我国内地各省区市林业碳汇数据，使用ArcGIS 软件的局部莫兰指数模型，计算可得我国内地各省区市林业碳汇空间聚类和异常值分析结果。可以得出在2003 年，宁夏和贵州是L-H 低高集聚，即本身林业碳汇总量偏低，临近区域林业碳汇总量较高；黑龙江和吉林与云南是H-H 高高集聚，即本身林业碳汇总量较高，临近区域林业碳汇总量也较高；别的地区则表明没有显著性。而随着时间推进，2004—2008 年与2003 年相比，云南和贵州无显著性，吉林和辽宁变成了L-H 低高集聚，江苏变成了L-L 低低集聚，即本身林业碳汇总量偏低，临近区域林业碳汇总量也偏低。到了2009—2012 年，与上个时间段相比，辽宁重新变回无显著性。再后面的2013—2020 年，与上个时间段相比，发生的变化是辽宁再次变为L-H 低高集聚，甘肃持续稳住了H-H 高高集聚。

3.3.2 冷热点分析

通过计算得到的2003—2020 年我国内地各省区市林业碳汇数据，使用ArcGIS 软件的冷热点模型，计算可得我国内地各省区市林业冷热点分析结果。使用自然间断点分级法将其分为热点区、次热点区、过渡区、次冷点区、冷点区5 类，其中热点区代表林业碳汇总量高的集聚区，次热点区代表林业碳汇总量较高的集聚区，过渡区代表林业碳汇总量一般的集聚区，次冷点区代表林业碳汇总量较低的集聚区，冷点区代表林业碳汇总量低的集聚区。可以得出我国内地各省区市碳汇总量的冷热点空间分布集聚程度呈现波动稳定的特征，以“广东—湖南—重庆—湖北—河南—河北”为界限以北的区域总体保持林业碳汇热点与次热点分布，以南则整体保持在冷点与次冷点分布。至2020 年共有5 个热点区、9 个次热点区，占据全国面积的一半以上。在时空上，我国内地各省区市的冷热点分布总体呈现“升温”态势，2004 年西藏“升温”一级晋升为过渡区、贵州和重庆各“降温”一级；2004—2009年，青海“升温”一级晋升为次热点区；2010—2013 年，甘肃和西藏成为热点区；2013—2017 年整体保持不变；2018—2020 年仅江西“降温”一级至次冷点区；整体而言，至2020 年的8 年间态势保持平稳。

4 我国内地各省区市林业碳汇影响因素分析

一方面，主要的影响因素是土地面积。土地面积较大的地区林业碳汇发展要更为先进一些，如内蒙古、西藏、黑龙江等；而土地面积较小的地区受限于土地面积原因，则在林业碳汇发展方面的潜力较小。

另一方面，我国内地各省区市林业碳汇受到诸多如资源和社会、经济等因素的制约，各地区的碳汇量以及在国家中的地理位置将呈现出显著的空间和时间特性。在我国的森林生态分布地区，东北地区以及西南地区的林业固碳潜力非常强大；如内蒙古因为地理位置环境风沙侵蚀原因，则面临着严重的土地荒漠化问题，所以需要广泛种植树木绿植等防沙护田；如广西本身就是我国木材产量之王，受到气候环境以及地形影响非常适合发展林业，事实上也是我国人工林面积与国家储备林面积第一的省份；在中部与沿海地区各省区市之间林业固碳能力非常不均衡，如河南因为地形多平原且气候适宜，十分适合农业发展，多年位居我国小麦产量第一，在我国也属于一个“粮仓”的战略定位，且因耕地红线问题对于退耕还草还林实际上难以落实或者收效甚微；而在沿海地区多是如广东、江苏、上海等较为繁华的经济发达地区，各种产业链交错复杂，发展林业的成本较高。因此，在以各种因素限制影响下，不同的地区的林业碳汇会呈现不同的发展情况与趋势。

5 结论与建议

总体我国内地2003—2020 年林业碳汇发展情况呈现东北部与西部较多、中部与南部较少的分布，H-H 空间高高集聚情况多位于东北部与西部，林业碳汇发展潜力也以东北部与西部最大。

为了保存并提高林业固碳能力，并为了我国林业碳汇健全的发展，需要对森林的管理与开发工作引起足够的重视，不能仅仅将森林开发局限于传统的木材资源或农产品资源，而要布局于全国乃至全球的绿色碳经济发展，将东部与中部的林业资源进行合理的利用管理，才能进一步实现各省区市森林碳汇的可持续发展。

在工业快速崛起发展与农业根深蒂固的中部地区，森林的固碳潜力保存与区域的经济发展道路必须寻找到一条相互帮助互相依存的道路；对于西部以及东北在林业碳汇方面贡献大的欠发达地区，应该提供补贴以帮助支持保护此部分欠发达地区对于森林资源的合理发展。

整体上也要结合各地区的综合情况，合理适当尽量地发展碳汇，在碳汇发展潜力较高的区域应加快碳汇发展的步伐，在碳汇潜力较低的区域应在不破坏原有产业经济链的情况下极力发展碳汇。在各地区对于迫切的经济发展需要与环境资源保护刻不容缓的当下，“碳中和”目标迫在眉睫，迫切需要制定一个使碳汇发展与经济发展并行不悖的政策，以达到我国成为低碳国家的战略目标。

由于数据资料限制，模型成果展现只能取林业用地面积变化的节点，节点间的数据与区间上限一致，故未能做到细化到每年的分析而仅是时间段，在一定程度上影响了结果的产出。本文仅分析了土地资源与经济发展以及战略定位对林业碳汇发展的影响，对于影响林业碳汇发展的其余各方面驱动因素有待进一步深入研究。