黃 艷，劉曉曼，袁靜芳，付 卓，喬 青

1.中國(guó)環(huán)境科學(xué)研究院，北京 100012

2.生態(tài)環(huán)境部衛(wèi)星環(huán)境應(yīng)用中心，北京 100094

3.生態(tài)環(huán)境部南京環(huán)境科學(xué)研究所，江蘇 南京 210042

4.北京市生態(tài)環(huán)境保護(hù)科學(xué)研究院，北京 100037

陸地生態(tài)系統(tǒng)可通過地表植物的光合作用降低大氣中的CO2濃度，將其固定在植物和土壤內(nèi)以緩解全球變暖、調(diào)節(jié)全球氣候變化、促進(jìn)碳循環(huán)[1-3].土地利用覆被是陸地生態(tài)系統(tǒng)最直觀的表現(xiàn)，不同土地利用類型的固碳能力存在顯著差異，其相互轉(zhuǎn)化過程通常伴隨著大量的碳交換，進(jìn)而改變陸地生態(tài)系統(tǒng)的碳儲(chǔ)量[4-5].隨著近年來氣候變化問題的日益嚴(yán)峻，根據(jù)土地利用類型變化分析區(qū)域陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的空間格局演變及其碳匯影響因素已成為學(xué)術(shù)界研究熱點(diǎn)，對(duì)增加區(qū)域碳儲(chǔ)量、實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[6].

目前，估算碳儲(chǔ)量的方法很多，但傳統(tǒng)的清單法、實(shí)地調(diào)查法和生物量法等[7-9]，工作量較大、周期長(zhǎng)，且不能準(zhǔn)確反映長(zhǎng)時(shí)間序列與大尺度的碳儲(chǔ)量變化對(duì)自然和人類活動(dòng)的響應(yīng)關(guān)系.隨著信息技術(shù)發(fā)展，模型模擬法將遙感技術(shù)與模型相結(jié)合的方式得到廣泛應(yīng)用[10]，其中InVEST(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs)因其操作簡(jiǎn)便、所需數(shù)據(jù)簡(jiǎn)易獲取、可以評(píng)估不同尺度的碳儲(chǔ)量變化并進(jìn)行可視化表達(dá)，被廣泛應(yīng)用于多個(gè)國(guó)家和地區(qū)的碳儲(chǔ)量估算[11-13].

碳儲(chǔ)量受到自然因素和人類活動(dòng)的多重影響[14]，對(duì)于華北干旱半干旱區(qū)這種以干旱半干旱氣候?yàn)橹鞯膮^(qū)域，溫度與降水等氣候條件的空間變化決定著水熱分布直接影響生態(tài)系統(tǒng)的碳儲(chǔ)量[15].土壤是陸生植物生長(zhǎng)的基質(zhì)，不同土壤特征下的土壤碳儲(chǔ)存、有機(jī)物分解速率和有機(jī)物保留能力有所區(qū)別，進(jìn)而影響土壤中碳的固存[16].陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯來源于大氣中CO2的固定，植被覆蓋度高低影響植被光合作用的強(qiáng)度從而決定固碳能力[17].高程和坡度綜合影響植被類型垂直分布和環(huán)境因子變化，進(jìn)而直接或間接影響生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的分布[18-19].隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，一方面人類活動(dòng)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量造成碳泄漏活動(dòng)[20]，另一方面生態(tài)工程等積極措施會(huì)提升碳匯速率[21].但目前對(duì)于碳儲(chǔ)量影響因素研究多側(cè)重于單一自然或人類活動(dòng)因素分析[22-23]，未充分考慮碳儲(chǔ)量變化影響因素及各因素間的交互作用，有待深入研究.地理探測(cè)器是近年來定量分析因子影響力并揭示其驅(qū)動(dòng)機(jī)理的新型統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，相較于傳統(tǒng)的相關(guān)性分析，其計(jì)算過程擺脫了共線性影響，不僅能夠定量分析各因子所占權(quán)重，還能分析多因子之間的交互作用[24]，對(duì)探測(cè)碳儲(chǔ)量變化因素具有重大意義.

華北干旱半干旱區(qū)是全球溫帶干旱半干旱區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的最典型代表，也是我國(guó)退耕還林(草)工程在北方實(shí)施的重點(diǎn)區(qū)域和重要的防風(fēng)固沙生態(tài)功能區(qū)，生態(tài)環(huán)境脆弱，易受極端氣候干擾，長(zhǎng)期以來面臨著嚴(yán)重的生態(tài)環(huán)境問題.自退耕還林(草)工程實(shí)施以來，經(jīng)過20 多年發(fā)展取得顯著成效，該區(qū)域植被覆蓋率提升，土地利用覆被發(fā)生了顯著變化[25].但其碳儲(chǔ)量變化特征以及受自然、人為影響因素程度仍不明確，這將阻礙華北干旱半干旱區(qū)的進(jìn)一步生態(tài)建設(shè)以及區(qū)域可持續(xù)發(fā)展.基于此，本研究通過修正碳密度數(shù)據(jù)以定量估算碳儲(chǔ)量并分析其時(shí)空變化特征，同時(shí)基于地理探測(cè)器揭示不同驅(qū)動(dòng)因子對(duì)碳儲(chǔ)量的解釋力及交互作用，以期為華北干旱半干旱區(qū)碳平衡及土地利用管理決策提供參考，并豐富我國(guó)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量研究的成果.

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

華北干旱半干旱區(qū)來源于退耕還林(草)工程劃分的10 個(gè)子區(qū)之一[26]，是我國(guó)退耕還林(草)工程在北方實(shí)施的重點(diǎn)區(qū)域之一，包括內(nèi)蒙古自治區(qū)南部、山西省北部、河北省大部分地區(qū)以及北京市、天津市部分地區(qū).地貌類型多樣，地勢(shì)西高東低，依次分布有內(nèi)蒙古高原、陰山山脈、燕山山脈、太行山山脈和華北平原，總面積達(dá)992.67×103km2(見圖1).研究區(qū)內(nèi)溫帶大陸性氣候和溫帶季風(fēng)氣候盛行，受氣候因素影響，溫暖干燥，年均氣溫為7 ℃，年均降水量不到300 mm，由東南向西北逐漸減少.東部以林地和耕地為主，西部大部分地區(qū)以草原和荒漠為主.

圖1 華北干旱半干旱區(qū)地理位置Fig.1 Geographic location of arid and semi-arid region of North China

1.2 數(shù)據(jù)來源和處理

土地利用數(shù)據(jù)來源于武漢大學(xué)楊杰團(tuán)隊(duì)的1990-2020 年中國(guó)年度土地覆被數(shù)據(jù)集(CLCD)[27]，其空間分辨率為30 m，該數(shù)據(jù)集經(jīng)過5 463 個(gè)樣本驗(yàn)證，準(zhǔn)確率達(dá)到79.31%.研究區(qū)內(nèi)土地利用類型主要包括耕地、林地、灌木、草地、水域、未利用地以及建設(shè)用地，本研究選取2000 年、2005 年、2010 年、2015 年、2020 年的土地利用類型數(shù)據(jù)作為InVEST 模型輸入數(shù)據(jù)源.

根據(jù)與華北干旱半干旱區(qū)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯密切相關(guān)的自然因素和人類活動(dòng)因素，篩選出氣候條件、土壤特征、植被狀況、地理背景、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)工程等6 個(gè)方面共12 個(gè)影響因子，數(shù)據(jù)選取及來源見表1.在ArcGIS 10.7 中將以上數(shù)據(jù)統(tǒng)一坐標(biāo)系為WGS_1984_Albers，并利用最鄰近法采樣規(guī)則統(tǒng)一空間分辨率為1 km.為適應(yīng)地理探測(cè)器工作原理，將各驅(qū)動(dòng)因素利用ArcGIS 的自然斷點(diǎn)法進(jìn)行分類，剔除異常值和空值后，年均GDP 分為7 類，人口密度分為5 類，其余因素均分為9 類.

表1 華北干旱半干旱碳匯的影響因素以及來源Table 1 The influencing factors and sources of carbon sink in arid and semi-arid region of North China

2 研究方法

2.1 InVEST 模型

InVEST 模型是用于多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價(jià)值評(píng)估的綜合評(píng)價(jià)模型，包含生境質(zhì)量評(píng)估、水源涵養(yǎng)、水土保持、碳儲(chǔ)存與固持等多個(gè)模塊，其中的碳儲(chǔ)存與固持模塊可用于陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的估算[28-29].InVEST 模型的碳儲(chǔ)存與固持模塊的主要基本碳庫(kù)包括地上生物碳、地下生物碳、土壤碳和死亡有機(jī)質(zhì)碳[30].利用InVEST 模型中碳儲(chǔ)存與固持模塊對(duì)研究區(qū)總碳儲(chǔ)量進(jìn)行估算，以柵格為單元.總碳密度計(jì)算公式如下：

式中：Ci-total為土地利用類型i的總碳密度，t/hm2；Ci-above為地上生物碳密度，t/hm2；Ci-below為地下生物碳密度，t/hm2；Ci-soil為土壤碳密度，t/hm2；Ci-dead為死亡有機(jī)質(zhì)碳密度，t/hm2.

式中：Ctot為陸地生態(tài)系統(tǒng)總碳儲(chǔ)量，t；Ci為土地利用類型i的平均碳密度，t/hm2；Si為土地利用類型i的面積，hm2；n為土地利用類型的數(shù)量.

2.2 碳密度數(shù)據(jù)修正

研究區(qū)不同土地利用類型的碳密度數(shù)據(jù)主要來源于已有的相關(guān)研究，其中水域、建設(shè)用地和未利用地的地上部分碳密度來源于陳利軍等[31]對(duì)全國(guó)植被碳密度的研究結(jié)果；灌木碳密度數(shù)據(jù)來源于溫永斌等[32]對(duì)山西太岳山森林碳水關(guān)系的研究結(jié)果；林地、水域、建設(shè)用地和未利用地的地下部分碳密度來源于張杰等[33]對(duì)西部干旱區(qū)土壤有機(jī)碳密度的研究結(jié)果；死亡有機(jī)物碳密度主要來源于李敏[34]對(duì)北京地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的研究；其余數(shù)據(jù)來源于李克讓等[35-36]對(duì)于全國(guó)碳密度數(shù)據(jù)的研究結(jié)果(見表2).

表2 各土地利用類型的碳密度Table 2 Carbon intensity of each land-use type

根據(jù)文獻(xiàn)收集的碳密度數(shù)據(jù)與研究區(qū)實(shí)際碳密度可能存在一定程度的誤差，需要對(duì)碳密度進(jìn)行修正以提高研究的準(zhǔn)確性.國(guó)內(nèi)外研究[37-39]表明，生物量碳密度、土壤有機(jī)碳密度均與年降水量呈顯著正相關(guān)，而與年均氣溫的相關(guān)性較弱.年降水量與生物量碳密度、土壤碳密度的關(guān)系采用Alam 等[38]研究中的關(guān)系模型來表征.年均氣溫與生物量碳密度的關(guān)系采用陳光水等[39-40]研究中的關(guān)系模型，而年均氣溫與土壤碳密度的關(guān)系相關(guān)文獻(xiàn)記載尚不明確，且研究表明氣溫與土壤碳密度的相關(guān)性明顯低于降水量與土壤碳密度的相關(guān)性[38]，故只考慮降水量對(duì)土壤碳密度的影響.碳密度的修正計(jì)算公式如下：

式中：CSP為考慮到年均降水量后的土壤碳密度，t/hm2；CBP、CBT分別為考慮年均降水量和年均氣溫得到的生物量碳密度，t/hm2；MAP 為年均降水量，mm；MAT 為年均氣溫，℃.

分別將華北干旱半干旱區(qū)和全國(guó)2000 年、2005 年、2010 年、2015 年、2020 年的平均氣溫和年降水量數(shù)據(jù)代入式(3)～(5)，得到研究區(qū)碳密度修正系數(shù)：

式中：KBP、KBT分別為考慮到年均降水量和年均氣溫的生物量碳密度修正系數(shù)；KBT為生物量碳密度氣溫因子修正系數(shù)；KB為生物量碳密度修正系數(shù)；KS為土壤碳密度修正系數(shù)；C′和C′′分別為華北干旱半干旱區(qū)和全國(guó)的碳密度數(shù)據(jù)，研究區(qū)碳密度數(shù)據(jù)由全國(guó)的碳密度數(shù)據(jù)經(jīng)修正系數(shù)修正后得到，其中地上生物量碳密度和地下生物量碳密度使用生物量碳密度修正系數(shù)進(jìn)行修正，土壤碳密度使用土壤碳密度修正系數(shù)進(jìn)行修正.

2.3 地理探測(cè)器模型

利用地理探測(cè)器模型中單因素探測(cè)和交互探測(cè)定量解析各因子及因子間相互作用對(duì)2000-2020 年華北干旱半干旱區(qū)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯的影響[24].

2.3.1 單因素探測(cè)

利用地理探測(cè)器中的因子探測(cè)來研究不同因素對(duì)碳匯演化空間分異的影響程度，探測(cè)自變量X在多大程度上解釋了因變量Y的空間分異，用q值度量，其計(jì)算公式如下：

式中：q的值域?yàn)閇0,1]，表示某因素X解釋了(100×q)%的Y，q值越大，表示自變量X對(duì)Y的影響力越強(qiáng)，反之則越弱；L為自變量X的分類或分區(qū)；Nh和N分別為類h和全區(qū)的單元數(shù)；σh2和σ2分別為層h和全區(qū)的Y值的方差.

q值的一個(gè)簡(jiǎn)單變換滿足非中心F分布：

式中：λ為非中心參數(shù)；為層h的平均值，可以查表或者使用地理探測(cè)器軟件來檢驗(yàn)q值是否顯著.

2.3.2 交互作用探測(cè)

交互探測(cè)可以定量表征兩個(gè)自變量對(duì)因變量格局的作用關(guān)系.首先分別計(jì)算兩種因素Xn和Xm對(duì)Y的q值——q(Xn)和q(Xm)，同時(shí)計(jì)算它們交互時(shí)的q值——q(Xn∩Xm)，并對(duì)q(Xn)、q(Xm)與q(Xn∩Xm)進(jìn)行比較.兩個(gè)因素之間的關(guān)系分類情況見表3.

表3 地理探測(cè)器中因素交互作用的類型Table 3 Types of factor interactions in geoprobes

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用變化特征

華北干旱半干旱區(qū)土地利用呈現(xiàn)明顯的空間分異特征，主要土地利用類型從東南到西北依次為耕地、林地、草地和未利用地(見圖2).研究區(qū)土地利用類型以草地、未利用地和耕地為主(見表4)，2020 年分別占研究區(qū)總面積的47.7%、26.7%和15.36%.受地形和自然條件影響，在華北干旱半干旱區(qū)太行山以西、燕山以北、河套平原以東之間集中分布著大片草地，往西草地沿弱水河岸少量分布；未利用地主要分布在內(nèi)蒙古西部的阿拉善高原、巴丹巴林沙漠等地區(qū)；耕地集中分布于華北平原和河套平原人口較為密集的區(qū)域.其次是林地和建設(shè)用地，面積分別占6.77%和3.02%；灌木和水域面積較少，二者面積之和不足1%.

表4 2000-2020 年主要年份間華北干旱半干旱區(qū)各土地利用類型面積及其占比與變化速率Table 4 Proportion and change rates of various land areas in the arid and semi-arid region of North China between major years during 2000-2020

圖2 華北干旱半干旱區(qū)2000 年、2005 年、2010 年、2015 年、2020 年土地利用類型Fig.2 Land use types in arid and semi-arid region of North China in 2000,2005,2010,2015 and 2020

2000-2020 年華北干旱半干旱區(qū)土地利用類型面積發(fā)生了較大變化(見表4 和表5)，主要體現(xiàn)在耕地、未利用地和水域面積的減少以及林地、灌木、草地和建設(shè)用地面積的增加.約有102.38×103km2的土地面積發(fā)生了轉(zhuǎn)化，占華北干旱半干旱區(qū)總面積的10.31%，以耕地、林地、草地、未利用地和建設(shè)用地相互轉(zhuǎn)化為主.耕地面積呈減少趨勢(shì)，21 年間共計(jì)減少1.92×103km2，其中2000-2010 年耕地面積驟減1.42×103km2，主要轉(zhuǎn)向草地和建設(shè)用地，分別占耕地轉(zhuǎn)出量的73.15%和21.22%；21 年間林地面積增加了0.94×103km2，每5 年面積增加量較為相近，主要由耕地和草地轉(zhuǎn)入；草地面積呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，共計(jì)增加0.59×103km2，主要由未利用地和耕地轉(zhuǎn)入，表明華北干旱半干旱區(qū)植被覆蓋度增加，綠化逐漸好轉(zhuǎn)；未利用地面積平穩(wěn)下降，共計(jì)減少0.71×103km2，主要轉(zhuǎn)為草地，轉(zhuǎn)出的草地占未利用地轉(zhuǎn)出量的93.10%；建設(shè)用地面積增幅最大，達(dá)60.59%，共計(jì)增加1.14×103km2，每5 年面積增加量較為相近，主要由耕地和草地轉(zhuǎn)入，表明華北干旱半干旱區(qū)內(nèi)城市建設(shè)主要以破壞部分耕地、草地為代價(jià)，開發(fā)利用未利用荒地較少.總的來說，華北干旱半干旱區(qū)耕地、林地、草地、未利用地和建設(shè)用地之間相互轉(zhuǎn)化頻繁，且林地和草地轉(zhuǎn)出的面積小于其他土地利用類型轉(zhuǎn)為草地和林地的面積，因此整體上華北干旱半干旱區(qū)植被覆蓋面積逐漸增加.

表5 2000-2020 年華北干旱半干旱區(qū)各土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣Table 5 Transfer matrix of land use types in arid and semi-arid region of North China,2000-2020 103 km2

3.2 碳儲(chǔ)量時(shí)空變化特征

2000 年、2005 年、2010 年、2015 年和2020 年華北干旱半干旱區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量總量分別為7 542.46 Tg、7 570.94 Tg、7 733.11 Tg、7 909.20 Tg和8 210.84 Tg，平均變化速率為33.501 Tg/a(見圖3)，21 年間研究區(qū)陸地生態(tài)系統(tǒng)總碳儲(chǔ)量共增加了668.38 Tg，呈現(xiàn)逐年遞增趨勢(shì).從碳儲(chǔ)量的空間分布來看，華北干旱半干旱區(qū)碳儲(chǔ)量整體呈現(xiàn)“由西向東逐漸增加”的空間分布特征(見圖4).碳儲(chǔ)量高值區(qū)主要集中在山地林區(qū)，主要沿太行山脈和燕山山脈呈帶狀分布，該地區(qū)主要土地利用類型為林地，森林覆蓋率較高，固碳能力相對(duì)較強(qiáng)；碳儲(chǔ)量的中值區(qū)主要分布在研究區(qū)的中部和東北部草原地區(qū)，呈片狀分布，土地利用類型以草地為主；碳儲(chǔ)量的低值區(qū)主要分布在研究區(qū)西部的阿拉善高原、中央戈壁和巴丹吉林沙漠地區(qū)，以沙地、戈壁、鹽堿地、荒漠等未利用地為主.

圖3 華北干旱半干旱區(qū)各年份碳儲(chǔ)量及變化趨勢(shì)Fig.3 Carbon stocks and changing trends by year in arid and semi-arid region of North China

圖4 華北干旱半干旱區(qū)2000 年、2005 年、2010 年、2015 年、2020 年生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量空間分布與變化Fig.4 Spatial distribution and changes of ecosystem carbon stocks in arid and semi-arid region of North China in 2000,2005,2010,2015 and 2020

為了更清楚地反映華北干旱半干旱區(qū)碳儲(chǔ)量的空間變化，將研究區(qū)2000-2020 年碳儲(chǔ)量變化分為減少、基本不變和增加三類(見圖4)，將碳儲(chǔ)量變化值大于5%的區(qū)域定義為碳儲(chǔ)量增加區(qū)域，小于-5%的區(qū)域定義為碳儲(chǔ)量減少區(qū)域，增加和減少的絕對(duì)值在5%以內(nèi)的區(qū)域定義為碳儲(chǔ)量基本不變區(qū)域.2000-2020 年間大部分區(qū)域(917.10×103km2)的碳儲(chǔ)量基本不變(見表6)，占到研究區(qū)面積的92.39%；碳儲(chǔ)量增加區(qū)域面積為51.28×103km2，占研究區(qū)面積的5.17%，主要分布于河流沿岸的綠洲地區(qū)及山地林區(qū)，這些區(qū)域自身自然條件較好，隨著退耕還林(草)工程等一系列生態(tài)工程的實(shí)施，碳儲(chǔ)量增大；碳儲(chǔ)量減少區(qū)域面積為24.29×103km2，占研究區(qū)面積的2.45%，主要位于烏蘭布和沙漠的未利用地和草地交界處以及河北省居民用地，土地利用變化較其他區(qū)域更為劇烈，易受到氣候變化或經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的影響.

表6 2000-2020 年華北干旱半干旱區(qū)碳儲(chǔ)量空間變化情況Table 6 Spatial changes in carbon stocks in the arid and semi-arid region of North China,2000-2020

3.3 單因素探測(cè)結(jié)果

為了探究不同因素對(duì)2000-2020 年華北干旱半干旱區(qū)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯的影響，以12 項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)為自變量，利用地理探測(cè)器模型分析，得到華北干旱半干旱區(qū)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯主要影響因素及其解釋力q值(見表7).結(jié)果顯示，各因素對(duì)碳匯的影響程度不同，具有明顯的差異性，解釋力q值表現(xiàn)為植被覆蓋度?年均降水量?累計(jì)造林強(qiáng)度?土壤黏粒含量?年均氣溫?土壤沙粒含量?土壤粉粒含量?高程?年均GDP?坡度?夜間燈光指數(shù)?人口密度.植被覆蓋度對(duì)區(qū)域碳匯的影響程度明顯高于其他因素，解釋力達(dá)到86%(q=0.866 6)；其次是年均降水量，解釋力達(dá)到72%(q=0.719 0)；再次是累計(jì)造林強(qiáng)度，解釋力達(dá)到49%(q=0.493 6)，這3 種因素是影響華北干旱半干旱區(qū)碳匯的主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子.另一類以土壤黏粒含量、年均氣溫、土壤沙粒含量、土壤粉粒含量和高程為代表，解釋力中等，基本介于25%～40%之間，為重要驅(qū)動(dòng)因素.總體來看，影響華北干旱半干旱區(qū)碳匯的主要因素為植被覆蓋、年均降水量和累計(jì)造林強(qiáng)度，對(duì)碳匯的影響解釋力整體而言高于社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素，社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素各項(xiàng)因素如年均GDP、夜間燈光指數(shù)和人口密度的影響力普遍較低，均在20%以下.

表7 華北干旱半干旱區(qū)影響碳匯的單因素解釋力統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 7 Detection results of driving factors for spatial differentiation of carbon sink in arid and semi-arid region of North China

3.4 不同因素交互探測(cè)結(jié)果

在對(duì)單因素進(jìn)行識(shí)別后，又對(duì)因素間的交互作用進(jìn)行了探討，用以識(shí)別不同影響因素之間共同作用是否增加或減弱對(duì)碳匯的解釋力，結(jié)果(見表8)表明，華北干旱半干旱區(qū)交互作用任意兩個(gè)因素間交互作用的解釋力均大于單因素作用解釋力，表現(xiàn)為雙因子增強(qiáng)和非線性增強(qiáng)兩種關(guān)系，表明各因子對(duì)碳匯影響的過程都不是孤立的，而是彼此相互聯(lián)系并相互協(xié)同作用的.碳匯受年均降水量(X2)與植被覆蓋度(X6)的交互影響最強(qiáng)，影響力為0.928 7.植被覆蓋度(X6)、年均降水量(X2)、累計(jì)造林強(qiáng)度(X12)與其他因素的交互作用影響力均較高且表現(xiàn)為雙因素增強(qiáng)，其中植被覆蓋度與各因素的交互作用均在0.91 以上，進(jìn)一步驗(yàn)證了植被覆蓋度、年均降水和累計(jì)造林強(qiáng)度是造成華北干旱半干旱區(qū)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯空間分異的主要因素，而其中植被覆蓋度是主導(dǎo)因素.

表8 華北干旱半干旱區(qū)影響碳匯的雙因素交互探測(cè)結(jié)果Table 8 Interaction detection results of driving factors for spatial differentiation of carbon sink in arid and semi-arid region of North China

4 討論

4.1 華北干旱半干旱區(qū)碳儲(chǔ)量變化分析

本研究表明，2000-2020 年華北干旱半干旱區(qū)碳儲(chǔ)量呈現(xiàn)逐年增加的趨勢(shì)，這與部分學(xué)者結(jié)論相似：童榮鑫等[41]對(duì)2000-2020 我國(guó)各省份土壤碳儲(chǔ)量核算的結(jié)果表明，碳儲(chǔ)量在中國(guó)北部和西部等面積較大的省份增加明顯；韓敏等[42]對(duì)我國(guó)西北干旱區(qū)2000-2020 年及未來2100 年碳儲(chǔ)量進(jìn)行估算及模擬預(yù)測(cè)，顯示碳儲(chǔ)量呈增加趨勢(shì).在模型設(shè)定中，碳儲(chǔ)量的變化主要是由于區(qū)域內(nèi)不同土地利用類型的相互轉(zhuǎn)化而導(dǎo)致，通過圖4 和圖5 的比較可知，華北干旱半干旱區(qū)碳儲(chǔ)量增加區(qū)域與林草地的轉(zhuǎn)入?yún)^(qū)域存在一定程度重疊，碳儲(chǔ)量的增加與林地、草地面積擴(kuò)張有重要因果關(guān)系.研究區(qū)內(nèi)1999 年以來國(guó)家實(shí)施退耕還林還草(1999 年)、草原沙化防護(hù)(2001 年)、退牧還草(2003 年)等草原生態(tài)建設(shè)工程以及人口增加和經(jīng)濟(jì)發(fā)展而導(dǎo)致的開墾荒地在一定程度上增加了植被覆蓋率，大面積低碳密度的未利用地向高碳密度的草地、林地等地轉(zhuǎn)移，由此使得生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量增加.姚楠等[43-46]的研究結(jié)果也發(fā)現(xiàn)，大規(guī)模的生態(tài)工程實(shí)施對(duì)碳儲(chǔ)量的提高具有積極意義.總體來說，該區(qū)域碳儲(chǔ)量提升的幅度并不明顯，這主要是因?yàn)槿A北干旱半干旱區(qū)處于北方生態(tài)脆弱區(qū)，本身的水熱條件有限，易受氣候的影響，生態(tài)系統(tǒng)的固碳潛力相較于其他水熱條件較為優(yōu)越的濕潤(rùn)地區(qū)較小[47]，故研究區(qū)碳儲(chǔ)量提升并不明顯.

圖5 2000-2020 年華北干旱半干旱區(qū)林草地轉(zhuǎn)入空間分布Fig.5 Spatial distribution of forest-grassland transfer in arid and semi-arid region of North China,2000-2020

4.2 華北干旱半干旱區(qū)碳匯影響因素分析

各因素對(duì)北方干旱半干旱區(qū)碳匯均有不同程度的影響，其中植被覆蓋度的影響力居于首位(見表7).生態(tài)系統(tǒng)碳匯主要來自于綠色植物的光合作用，植被覆蓋度的提高有助于植被有機(jī)碳的儲(chǔ)存[48].同時(shí)土壤有機(jī)碳的積累也取決于植被物種多樣性的多寡以及地上腐殖質(zhì)的豐富度等有機(jī)碳來源相關(guān)因素[49].在本研究結(jié)果中，氣候是影響碳匯的重要因素(見表7)，其中降水對(duì)碳匯的影響更為顯著，這與李妙宇等[50-51]的研究結(jié)論一致，氣候條件通過影響植被類型分布及其生產(chǎn)能力進(jìn)而影響生態(tài)系統(tǒng)有機(jī)碳的輸入水平，并通過調(diào)節(jié)土壤的水熱條件影響微生物的活性來改變土壤中有機(jī)碳的分解與轉(zhuǎn)化速率[52].土壤特征對(duì)研究區(qū)碳匯的影響力也較大(見表7)，干旱半干旱區(qū)土壤有機(jī)碳含量隨土壤黏粒、沙粒、粉粒含量的增加而增加[53]，土壤中黏粒、沙粒、粉粒含量較高時(shí)，土壤顆粒具有較大的表面積，更易與有機(jī)質(zhì)結(jié)合形成土壤團(tuán)聚體，減緩?fù)寥烙袡C(jī)質(zhì)在微生物作用下的分解[54].本研究中大部分地區(qū)位于地廣人稀的內(nèi)蒙古地區(qū)，故大部分人為因素對(duì)其影響力較小[16]，但人為因素中的累計(jì)造林面積因素影響力較高，位居第三，表明北方干旱半干旱區(qū)碳匯生態(tài)建設(shè)以及政策措施可顯著提高碳儲(chǔ)量[55].

4.3 不確定性分析

利用InVEST 模型來進(jìn)行生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量的評(píng)估，僅利用土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)和各土地利用類型碳密度就可將碳儲(chǔ)量的空間分布及時(shí)空變化清晰直觀地表現(xiàn)出來，但過程中也存在一定的局限性：①獲取的土地利用數(shù)據(jù)囿于空間分辨率的限制，碳儲(chǔ)量的估算結(jié)果會(huì)因?yàn)榉诸惥鹊牟煌嬖诓町?②碳密度數(shù)據(jù)主要采用年均降水量和年均氣溫對(duì)其進(jìn)行修正，忽視了一些對(duì)固碳非常重要的指標(biāo)，如光合速率和土壤微生物活動(dòng)等.③碳模塊未考慮到同一土地利用類型的空間異質(zhì)性，本研究區(qū)華北干旱半干旱區(qū)涵蓋范圍較廣，既包含西北干旱半干旱區(qū)，也包含東部半濕潤(rùn)區(qū)，氣候條件和植被類型差異較大，但本研究未對(duì)研究區(qū)碳密度收集與修正處理工作進(jìn)行分區(qū)，使得碳儲(chǔ)量空間格局分布存在一定誤差，導(dǎo)致結(jié)果的不確定性.在今后的研究中，應(yīng)通過地面監(jiān)測(cè)對(duì)碳密度值進(jìn)行驗(yàn)證，進(jìn)而提高碳儲(chǔ)量精度，并且在碳儲(chǔ)量的估算過程要考慮到其他自然和人為因素的影響.雖然InVEST 模型有一定的不確定性，但其估算結(jié)果能清晰反映華北干旱半干旱區(qū)2000-2020 年的碳儲(chǔ)量時(shí)空變化和對(duì)退耕還林(草)的響應(yīng)情況，碳儲(chǔ)量作為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的一個(gè)重要指標(biāo)，能夠反映研究區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)狀況，可為經(jīng)濟(jì)與生態(tài)協(xié)調(diào)發(fā)展提供參考.

5 結(jié)論

a) 2000-2020 年華北干旱半干旱區(qū)土地利用變化以耕地、林地、草地、未利用地和建設(shè)用地相互轉(zhuǎn)化為主.林地和草地轉(zhuǎn)入面積較轉(zhuǎn)出面積大，其面積占比之和由52.94%增至54.47%，建設(shè)用地面積動(dòng)態(tài)變化度最大，其占比達(dá)60.59%.

b) 華北干旱半干旱區(qū)2000 年、2005 年、2010 年、2015年、2020 年總碳儲(chǔ)量分別為7 542.46 Tg、7 570.94 Tg、7 733.11 Tg、7 909.20 Tg 和8 210.84 Tg，平均變化速率為33.501 Tg/a，21 年間累計(jì)增加了668.38 Tg.從碳儲(chǔ)量的空間分布來看，華北干旱半干旱區(qū)碳儲(chǔ)量整體呈現(xiàn)“由西向東逐漸增加”的空間分布特征.

c) 華北干旱半干旱區(qū)碳儲(chǔ)量穩(wěn)定區(qū)域的面積占92.39%；碳儲(chǔ)量增加區(qū)域面積占5.17%，主要分布于河流沿岸的綠洲地區(qū)及山地林區(qū)，與林地、草地轉(zhuǎn)入?yún)^(qū)域存在一定重疊；碳儲(chǔ)量減少區(qū)域面積占2.45%，主要位于烏蘭布和沙漠中草地-未利用地交界處以及河北省居民用地.

d) 植被覆蓋度是影響2000-2020 年華北干旱半干旱區(qū)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯的首要因素，其次為年均降水量和累計(jì)造林面積因素.不同因子交互作用后會(huì)增強(qiáng)單因子對(duì)碳匯空間分異的解釋力，表明區(qū)域內(nèi)碳匯受到多種因素共同影響.