使用耦合的城市-生态模型模拟城市扩张对碳汇的影响

《Journal of Cleaner Production》：Simulating the effects on carbon sinks caused by urban expansion using a coupled urban–ecological model

碳汇评估与城市扩张影响研究：通过耦合LUSD-urban与IBIS模型，结合Hohhot-Baotou-Ordos案例，验证了模型在模拟城市扩张及碳汇损失（年均0.057 TgC）中的高精度（kappa达0.83，R2>0.9），并指出土地类型转换是主要损失源（占比超80%）。

　　城市化进程加快对区域碳汇能力带来了显著影响，这在科学研究中引发了广泛关注。碳汇是指通过光合作用等自然过程从大气中吸收并储存碳的能力，对于减缓全球气候变化具有重要意义。然而，随着城市扩张的加剧，土地利用方式的变化正在削弱陆地生态系统的结构和功能，进而降低区域碳吸收和储存的能力。特别是在中国北方的呼和浩特-包头-鄂尔多斯（HBO）地区，由于城市化带来的土地利用转变，区域碳汇能力出现了明显下降。因此，如何准确评估城市扩张对碳汇的影响，成为实现可持续发展和碳中和目标的关键问题。

为了应对这一挑战，研究团队开发了一种耦合模型，结合了土地利用情景动力学-城市（LUSD-urban）模型和集成生物圈模拟器（IBIS）模型。LUSD-urban模型擅长模拟城市扩张过程，能够详细描述城市用地的空间分布和变化趋势，而IBIS模型则在量化区域碳汇方面表现出色。这种耦合模型的构建，使得城市扩张对碳汇的影响能够在统一的框架下进行模拟和评估，从而实现高精度、本地化参数获取和快速评价的目标。

在HBO地区，研究结果显示，从2000年到2020年，城市扩张导致区域碳汇能力显著下降，年均碳汇损失为0.057 TgC。预计从2020年到2060年，城市扩张将进一步加剧区域碳汇能力的下降，年均碳汇损失可能达到0.040 TgC到0.085 TgC之间。其中，耕地和草地的转换是导致碳汇损失的主要原因，占据了总损失的80%以上。这一发现表明，城市扩张对碳汇的影响不仅局限于土地利用变化本身，还涉及到生态系统结构和功能的改变。

为了验证耦合模型的有效性，研究团队对LUSD-urban模型进行了参数融合处理，结果显示，该模型在2010年和2020年的城市扩张模拟中，达到了较高的准确度，Kappa指数分别为0.69和0.83。这表明LUSD-urban模型能够有效捕捉城市扩张的空间和时间变化趋势。同时，IBIS模型在模拟区域碳汇能力方面也表现出色，其模拟的净初级生产力（NPP）与MODIS和GLASS数据集的NPP值具有高度相关性，相关系数分别为0.96和0.90。这进一步验证了IBIS模型在量化区域碳汇方面的可靠性。

此外，研究团队还对耦合模型的性能进行了评估。通过将LUSD-urban模型与InVEST模型进行比较，发现耦合模型在模拟城市扩张对碳汇的影响方面具有更高的准确性和本地化能力。InVEST模型虽然因其简单性和与土地利用数据的兼容性而被广泛应用，但在模拟碳汇时往往采用统一的碳密度参数，忽略了空间异质性。这种做法导致不同研究中碳汇估算结果存在较大差异，降低了模型的适用性和准确性。而耦合模型则能够通过本地化参数获取，更精确地反映区域碳汇的变化趋势。

HBO地区的案例研究进一步证明了耦合模型的有效性。该地区的研究结果显示，城市扩张对区域碳汇能力的影响主要体现在耕地和草地的转换上。这些土地类型的改变不仅减少了碳汇的面积，还影响了其碳储存能力。因此，研究团队建议通过优化植被种植、提高城市紧凑度和土地利用效率，来增强区域碳汇能力，从而促进城市的可持续发展和实现碳中和目标。

为了实现这一目标，研究团队在模型构建过程中采用了多种方法和技术。首先，他们利用LUSD-urban模型进行城市扩张模拟，该模型能够根据土地适宜性因素和邻近效应，模拟城市用地的数量和空间分布。其次，他们将城市扩张模拟结果与IBIS模型进行整合，IBIS模型能够模拟区域碳循环的多种过程，包括植物生理和物候、植被动态和竞争，以及碳、氮和水循环等。这种整合使得模型能够更全面地反映城市扩张对碳汇的影响。

研究团队还对模型的可靠性进行了深入分析。他们发现，LUSD-urban模型在参数融合处理后，能够准确模拟城市扩张过程，而IBIS模型在量化区域碳汇能力方面也表现出较高的精度。通过对比不同模型的模拟结果，研究团队确认了耦合模型在模拟城市扩张对碳汇影响方面的优势。这种优势不仅体现在模型的准确性上，还体现在其对本地化参数的获取能力上，使得模型能够更有效地反映区域碳汇的变化趋势。

此外，研究团队还考虑了模型在实际应用中的可行性。他们发现，耦合模型能够快速评估城市扩张对碳汇的影响，同时提供可靠的模拟结果。这种快速评估能力对于政策制定和区域规划具有重要意义，能够帮助决策者更好地理解城市扩张对碳汇的影响，并制定相应的应对措施。通过这种模型，研究团队希望能够为实现区域碳中和目标提供科学支持。

研究团队在模型构建过程中还注重了数据的准确性和完整性。他们利用遥感数据和地面观测数据，对城市扩张和碳汇变化进行了详细的分析。这种数据来源的多样性，使得模型能够更全面地反映区域碳汇的变化趋势。同时，他们还对模型的参数进行了优化，以提高其模拟精度和适用性。

在HBO地区的案例研究中，研究团队发现，城市扩张对区域碳汇能力的影响不仅局限于土地利用变化，还涉及到生态系统结构和功能的改变。因此，他们建议通过优化植被种植、提高城市紧凑度和土地利用效率，来增强区域碳汇能力。这种建议不仅适用于HBO地区，也适用于其他城市化程度较高的区域。

研究团队还对模型的应用前景进行了展望。他们认为，耦合模型在模拟城市扩张对碳汇影响方面具有广阔的应用前景，能够为不同地区的碳中和目标提供科学支持。通过这种模型，研究团队希望能够推动城市可持续发展，实现区域碳中和目标。同时，他们还建议进一步研究城市扩张对碳汇影响的机制，以提高模型的准确性和适用性。

在研究过程中，研究团队还注意到了一些科学挑战。例如，如何准确获取本地化碳密度参数，如何提高模型的模拟精度，以及如何确保模型在不同地区的适用性。这些问题的解决对于模型的进一步发展和应用具有重要意义。研究团队认为，通过不断优化模型的结构和参数，可以提高其模拟精度和适用性，从而更好地服务于城市可持续发展和碳中和目标。

综上所述，研究团队开发的耦合模型在模拟城市扩张对碳汇影响方面表现出色，能够提供高精度、本地化参数获取和快速评价的能力。通过这一模型，研究团队希望能够为不同地区的碳中和目标提供科学支持，推动城市可持续发展。同时，他们还建议进一步研究城市扩张对碳汇影响的机制，以提高模型的准确性和适用性。这种研究不仅有助于理解城市化对碳汇的影响，也为实现区域碳中和目标提供了科学依据。