基于MCCA-InVEST耦合模型的成都土地利用变化对碳储量影响模拟及多情景预测研究

《Carbon Balance and Management》：Scenario-based simulation of carbon storage in Chengdu using MCCA–InVEST: land use change, spatial patterns, and driving mechanisms

本研究针对成都实现"双碳"目标背景下土地利用与碳储量的复杂关系，通过构建MCCA-InVEST耦合模型，模拟预测了2025-2035年自然发展、生态保护和可持续发展三种情景下土地利用变化对碳储量的影响。研究发现可持续发展情景能有效平衡生态保护与经济发展，为成都及类似内陆城市制定低碳土地利用规划提供了科学依据和方法支撑。

　　

在全球气候变化日益严峻的背景下，城市作为人类活动的主要集中区域，其土地利用变化对碳储量的影响已成为实现"双碳"目标的关键科学问题。成都作为成渝地区双城经济圈的核心引擎，在"山-平原"二元空间结构制约下，面临着龙泉山生态屏障与天府新区建设用地扩张的强烈空间竞争，这种典型的内陆核心城市生态保护与经济增长高强度冲突格局，使得研究其土地利用变化对碳储量的影响机制具有重要理论和实践意义。

以往研究多集中于沿海发达地区或生态脆弱区，对成都这类内陆西部经济核心城市的关注不足，且研究方法多采用单一模型进行静态分析，缺乏多情景动态模拟。为此，李志刚团队在《Carbon Balance and Management》发表了题为"Scenario-based simulation of carbon storage in Chengdu using MCCA-InVEST: land use change, spatial patterns, and driving mechanisms"的研究论文，创新性地将混合元胞自动机（MCCA）与InVEST模型耦合，系统探讨了不同发展情景下成都土地利用变化对碳储量的影响机制。

研究方法上，作者团队主要采用了三种关键技术：一是基于混合元胞自动机（MCCA）的土地利用变化模拟技术，通过整合11种驱动因子（包括人口密度、GDP分布、DEM、NDVI等），克服了传统CA模型只能处理定性离散变化的局限；二是InVEST模型碳储量评估技术，通过计算地上生物碳、地下生物碳、土壤碳和死亡有机碳四个碳库的碳密度，结合土地利用数据量化区域碳储量；三是地理探测器分析技术，通过计算Moran's I指数和q统计量，揭示了碳储量空间分异的驱动机制。

研究结果部分，作者通过系统的模拟分析得出了一系列重要结论：

土地利用变化特征方面，研究发现成都主要土地利用类型为耕地、森林和不透水面，三者占比超过98%。在多情景模拟中，自然发展情景下耕地年均减少8.2万公顷，不透水面扩张38.1%，森林面积增加20.8%；生态保护情景下耕地减少速度减缓，森林年均增长2.6%，不透水面扩张28.1%；可持续发展情景介于两者之间，耕地减少比自然发展情景少5万公顷，森林增加25.0%，不透水面扩张32.4%，实现了损益平衡。

碳储量变化规律显示，自然发展情景导致碳储量净减少9.6×10⁶吨，生态保护情景实现碳储量净增加13.2×10⁶吨，可持续发展情景基本保持稳定。具体而言，自然发展情景下耕地减少导致2650万吨碳损失，尽管森林碳汇增益2219万吨，仅补偿了耕地碳损失的83.7%；可持续发展情景通过积极的森林保护措施，森林碳汇增加2666万吨，有效抵消了碳损失；生态保护情景则通过严格的生态保护政策，使森林碳汇每公顷达到12.8吨，超过其他情景，实现了"超额补偿"效应。

空间分布格局分析表明，高碳储量区域主要集中在龙泉山脉和西部山区，低碳储量区域集中在城市核心区。地理探测器结果显示，NDVI（q=0.7264）是碳储量空间分异的主要驱动因子，坡度（q=0.5772）、DEM（q=0.5272）和年均气温（q=0.4953）等自然因素也具有重要影响。值得注意的是，因子交互作用的解释力均超过40%，其中NDVI与温度、降水、DEM、坡度的交互作用q值均超过0.8，表明自然因子与人文因子的协同效应对碳储量分布具有更强解释力。

讨论部分深入分析了MCCA-InVEST耦合模型的创新价值和应用前景。与传统CA模型相比，MCCA模型通过引入混合像元概念，能够模拟多种土地利用类型及其覆盖比例在像元内的定量变化过程，整体精度（OA）达到0.9303，混合像元品质因数（mcFoM）为0.2959，显著优于传统CA模型（OA=0.8967，FoM=0.1530）。这一创新推动了地理元胞自动机从静态格局模拟向动态过程模拟的理论突破。

研究还揭示了成都土地利用演变的特殊性：作为国家重要粮食生产基地，成都面临着比沿海城市更为剧烈的耕地保护与生态建设土地资源竞争。在碳达峰目标推动下，如何在严格守住耕地保护红线的同时实现造林目标，成为成都市政府面临的紧迫挑战。这一挑战在西南地区多个主要城市（如昆明、西安）具有普遍性，使得成都的探索具有重要的区域示范意义。

结论部分强调，可持续发展情景能够有效平衡生态保护与经济发展，是实现"双碳"目标的优化路径。建议在龙泉山脉和西部山区加强森林建设，在城市核心区推行"紧凑型"扩张策略。MCCA-InVEST耦合模型为多情景碳储量评估提供了有效工具，该研究不仅为成都市实现"双碳"目标提供了科学依据，也为其他城市开展碳储量评估和土地利用规划提供了方法参考。

该研究的创新性在于首次将MCCA模型与InVEST模型耦合应用于内陆核心城市的碳储量模拟，突破了传统研究的区域局限和方法单一性；通过多情景设置揭示了不同政策干预下土地利用变化对碳储量的差异化影响，为区域低碳发展路径选择提供了量化依据；采用地理探测器深入解析了碳储量空间分异的驱动机制，为针对性优化碳汇空间布局提供了理论支撑。这些研究成果对推动城市低碳转型和生态文明建设具有重要的实践指导价值。