基于PLUS-InVEST模型的长江上游退耕还林工程对碳储量的影响研究

本研究针对长江上游流域（UYRB）土地利用变化（LUCC）对碳储量的影响，通过整合PLUS模型与InVEST框架，量化评估了2000-2020年退耕还林工程（GFGP）的碳汇效应，并预测了2040年四种政策情景下的碳储量变化。结果表明，GFGP通过促进耕地（CL）向林地（FL）转化显著提升区域碳储量（最高增加5.136×108 t），为“双碳”目标下的生态政策优化提供了科学依据。

　　

在全球气候变化与可持续发展目标（SDGs）背景下，生态系统碳储量的动态变化成为科学界关注焦点。长江上游流域（Upper Yangtze River Basin, UYRB）作为中国重要的生态屏障和水源涵养区，其土地利用变化（Land Use/Cover Change, LUCC）对碳循环的影响尤为关键。然而，传统评估方法难以精准捕捉LUCC与碳储量的空间异质性关系，且缺乏对未来政策情景的预测能力。为此，四川轻化工大学经济学院联合成都理工大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室的研究团队，在《Carbon Balance and Management》发表研究，首次将PLUS（Patch-generating Land Use Simulation）模型与InVEST（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs）框架耦合，系统评估了退耕还林工程（Grain-for-Green Programme, GFGP）对UYRB碳储量的长期影响。

研究团队采用“空间模拟-碳储量评估-情景预测”技术路线：基于2000-2020年1 km分辨率土地利用数据，利用PLUS模型模拟土地扩张规律（Kappa=0.87），结合InVEST碳模块量化四大碳库（ABC/BBC/SC/DOC）储量，并通过温度-降水校正系数调整碳密度参数。针对2040年设计了自然发展（NDS）与三种GFGP强度情景（轻度/中度/强化），解析不同政策下的碳储量响应机制。

研究结果

1. LUCC动态特征：2000-2020年UYRB以耕地（CL）、林地（FL）、草地（GL）为主导（占比96.45%），但建设用地（CSL）扩张导致CL净减少14,615 km²，FL则因GFGP增加19,653 km²。空间上，FL扩张82.4%集中于海拔<1,500 m区域，直接印证GFGP政策效力。

2. 碳储量时空演变：碳储量呈“东高西低”梯度分布，金沙江流域最高（3.033×10¹⁰ t）。2000-2020年总碳储量下降0.23%（1.438×10⁸ t），主因CL/FL向低碳密度CSL/GL转化。嘉陵江流域因CL→FL转换实现1.320×10⁸ t碳汇增长，成为唯一正增长区域。

3. 情景预测差异：2040年NDS将导致碳损失1.324×10⁸ t，而强化GFGP情景可通过大规模CL→FL转化（29,691 km²）实现5.136×10⁸ t碳增益，嘉陵江流域贡献最大（2.090×10⁸ t）。

结论与意义

该研究揭示了GFGP通过优化土地利用结构（CL→FL转化率提升至50%）显著增强区域碳汇能力，平均碳密度可从106.73 t/hm²（NDS）提升至108.14 t/hm²（强化GFGP）。成果不仅为UYRB生态保护与“双碳”目标协同推进提供量化依据，更开创了PLUS-InVEST模型在流域尺度碳管理中的应用范式。未来需结合高分辨率数据与多政策联动分析，以进一步优化生态恢复工程的碳汇效益评估。