基于PLUS–InVEST模型的黄河三角洲高效生态经济区碳储量演变与多情景预测

《Land》：Carbon Storage Changes and Multi-Scenario Projections in the Yellow River Delta High-Efficiency Ecological Economic Zone Based on the PLUS–InVEST Model

　　

在全球气候变暖背景下，准确评估区域生态系统碳储量的变化及其对未来情景的响应，对实现“双碳”目标至关重要。本研究选取黄河三角洲高效生态经济区作为研究区，利用2000年、2010年和2020年的土地利用数据，采用PLUS–InVEST模型在县级尺度上探究碳储量的时空演变，并预测自然发展、城镇扩张和生态保护三种情景下2030年的土地利用格局与碳储量分布。结果表明，2000—2020年总碳储量呈下降趋势。以水体和建设用地集中分布为特征的东北沿海地区碳储量显著减少；而西南部邹平市和东部莱州市部分以林地为主的区域成为高碳储量区。此外，县级尺度碳储量表现出显著的空间异质性和时间动态，莱州、寿光和无棣的总碳储量位居前列，而庆云、阳信和高青则持续偏低。情景预测进一步揭示了不同发展路径对碳储量的显著差异影响。具体而言，自然发展情景下碳储量延续历史下降趋势，碳源主要分布于沿海，整体表现为净碳源。城镇发展情景加剧了这一趋势，碳源区扩张并强化净碳源状态。相比之下，生态保护情景有效缓解碳损失，维持整体碳储量稳定，同时在城市中心内部产生局地碳汇斑块。本研究构建的综合技术框架不仅为黄河三角洲国土空间治理与“双碳”目标协同实施提供了可量化、可验证的决策支持工具，也为中国沿海生态区生态系统碳汇潜力评估与适应性管理提供了可推广的方法学范式。

研究背景：全球变暖日益严峻，极端天气事件频发、海平面上升、冰川退缩、生物多样性丧失、作物减产和水资源短缺等对自然生态系统和人类社会的可持续性构成系统性威胁。根据IPCC报告，2011—2020年全球平均地表温度较工业化前水平升高1.1 °C。2020年中国确立“双碳”战略目标，推动社会经济系统绿色低碳转型。然而，实现这些目标仍需基于地方资源禀赋和发展阶段，精确评估区域生态碳储量及其对未来发展情景的响应。黄河三角洲高效生态经济区（以下简称YRD）是中国典型的滨海湿地区域和生态脆弱区，具有“生态保护”与“高效发展”的双重目标，经历了剧烈的土地利用变化和高度复杂的碳储量演变动态。然而，目前对碳储量长期趋势及其多情景下未来轨迹的系统认识仍然有限，亟需建立集历史重建、情景预测和影响评估于一体的综合技术框架。土地利用/土地覆盖变化（LUCC）是重塑生态系统结构和功能的关键过程，被广泛认为是影响陆地生态系统碳循环格局的主要人为驱动力之一。在LUCC模拟方法方面，早期CA–Markov模型虽能进行准确的定量转移预测，但缺乏足够的空间显性以充分表征斑块尺度的扩张、收缩和破碎化过程，且在多尺度驱动机制的内生建模方面存在局限。CLUE-S模型虽纳入像元级空间分配逻辑，但在表征景观连通性、边缘密度和聚集度等结构指标方面存在显著局限，导致对湿地和森林等高度异质土地类型的模拟精度较低。FLUS模型通过嵌入自适应惯性竞争机制显著提升了对非线性转换过程的模拟能力，但其土地利用转换规则仍严重依赖人工专家输入，驱动因子权重的识别缺乏统计稳健性，限制了模型在不同区域的可重复性。为克服这些方法学局限，Liang等提出了PLUS模型，此后该模型成为LUCC模拟与生态系统服务定量评估深度融合的主流技术平台。该模型将土地扩张分析策略（LEAS）与多类随机种子元胞自动机（CARS）相结合，通过LEAS动态揭示不同土地类型的扩张规则，同时利用CARS生成随机种子以模拟斑块级演化，极大增强了对土地利用变化精细空间细节的捕捉能力。Zhang等在长江中游城市群应用PLUS模型进行至2030年的情景模拟，取得总体分类精度89.6%和Kappa系数0.82，证实其在大尺度、多类型复杂区域具有较强稳健性。此外，他们进一步在滨海湿地系统中验证了该模型，发现其将边缘效应强度、斑块破碎化指数和景观连通性的模拟误差较CLUE-S降低32.7%，凸显了其在生态敏感区高精度空间模拟中的独特优势。早期碳储量评估通常主要关注森林和农田生态系统，后扩展至城市群、流域和滨海湿地等复杂系统。在方法学上，碳储量评估已从实地调查和遥感反演发展为生态系统建模，呈现简化和适用性提升的明显趋势。然而各方法均有局限：实地调查精度高但难以规模化；遥感反演受云覆盖和空间分辨率制约；CASA、DNDC和LPJ-GUESS等传统过程模型参数复杂、运行门槛高。相比之下，InVEST模型通过其碳储存与固存模块直接将碳密度与土地利用类型关联，仅需土地利用数据和碳密度表即可快速估算碳储量，具有数据需求低、操作简便和多情景集成能力强等优势。近年来，耦合PLUS与InVEST形成“模拟—评估”一体化框架已成为研究热点，该框架已应用于成渝经济区、伊犁河谷和伊洛河流域等区域。其他研究者进一步将模型扩展至江苏沿海地区和黄河流域，证明了其在评估不同发展情景下碳储量变化趋势方面的有效性。尽管现有研究取得了显著进展，但在时间维度上仍局限于历史碳储量的静态计算或单一情景下的终点预测，缺乏对长期演变格局的系统认识，尤其未能将历史变化与未来多情景趋势相联系。此外，当前情景模拟多停留在区域整体尺度，县级尺度碳储量动态分析相对薄弱，难以为县级国土空间规划和差异化碳汇管理提供直接支撑。然而，这些一般性局限未能捕捉高度动态滨海区的独特科学矛盾。具体而言，YRD滨海盐碱湿地的碳库受到土地利用转换、水产养殖和生态补水驱动的多重耦合胁迫，这些叠加压力形成了复杂区域动态，一般尺度研究难以解析。为解决这些不足，本研究选取YRD作为研究区，基于2000—2020年三期土地利用数据，采用集历史重建与未来模拟于一体的统一技术框架，系统分析碳储量的时空演变及其对多情景的响应。在此基础上，进一步将PLUS模型与InVEST模型耦合（PLUS–InVEST框架），以PLUS模型生成的空间显性土地利用变化预测作为InVEST模型的输入，系统模拟和评估2030年自然发展、城镇扩张和生态保护三种典型情景下区域土地利用格局及其关联碳储量动态的演变。本研究主要贡献如下：建立集“历史演变”与“情景预测”于一体的统一框架，揭示2000—2020年YRD碳储量的阶段性变化，识别县级尺度空间分异格局，深化对脆弱滨海区碳循环的认识；阐明自然发展、城镇扩张和生态保护情景下碳汇/源格局的转变机制，支撑国土空间优化与“双碳”目标协同实施；验证PLUS–InVEST耦合模型在沿海生态区的适用性，既为碳汇评估提供可复用的方法学范式，也为其他面临类似生态与发展冲突的沿海地区土地利用治理提供实证参考。主要创新与贡献概括为：（1）开发了PLUS–InVEST耦合框架，有效链接历史重建与未来多情景模拟；（2）在精细县级尺度上揭示了YRD滨海盐沼湿地在多重耦合胁迫下碳源/汇的独特动态机制；（3）提供了差异化、县级精准分区管理策略，为其他沿海地区土地利用治理提供可扩展范式。

关键技术方法：研究采用PLUS模型（斑块生成土地利用模拟模型）进行土地利用变化模拟，该模型集成LEAS（土地扩张分析策略）模块和CARS（多类随机种子元胞自动机）模块，LEAS采用随机森林算法训练各土地类型扩张面积及其驱动因子，CARS通过随机种子机制和轮盘赌竞争策略生成斑块级演化结果。采用Markov链模型进行土地需求预测，以2010—2020年土地利用数据估计转移概率矩阵，以2020年各土地类型面积为初始向量模拟自然发展情景下2030年目标土地利用数量，并根据城镇扩张和生态保护情景的差异化转换规则定向调整转移概率矩阵。采用InVEST模型（生态系统服务与权衡综合评估模型）的碳储存与固存模块定量估算碳储量，将陆地生态系统碳库划分为地上生物量碳、地下生物量碳、土壤有机碳和死亡有机质碳四个组分，通过各土地利用类型面积乘以其对应碳密度逐像元计算并累加得出区域总碳储量。碳密度数据参考Song和Xu关于黄河三角洲土地利用格局对碳储量变化影响的研究，该两项研究基于区域典型土地类型的实地测量与文献数据集成，较全球默认值更能代表YRD实际状况。驱动因子数据包括土地利用数据、社会经济数据（GDP、人口密度、距河流距离、距铁路距离、距道路距离）和环境数据（土壤类型、年均降水、年均气温、DEM、坡度、坡向），统一重采样至100 m × 100 m空间分辨率。采用Kappa系数进行精度验证，模拟验证Kappa系数为0.7826，总体精度（OA）为88.35%。研究区YRD位于山东省东北部黄河入海口（116°24′–120°19′ E，36°27′–38°17′ N），涵盖东营、滨州、潍坊、德州、淄博和烟台六市共19个县。

研究结果：

3.1 土地利用提取结果

3.1.1 2000、2010和2020年土地利用提取结果：2000—2020年YRD耕地面积总体稳定，主要集中于西南和东南部大片连片区域，沿海地带耕地极少，明显受盐碱化和滩涂开发限制。林地总面积有限且呈小斑块散布，主要位于西南部低山丘陵和东部沿海防护林带，体现了其生态屏障作用。水体显著扩张，增长集中于近岸海域、河口湿地和人工水库，与退养还湿、生态补水及海平面上升引起的自然淤积有关。建设用地从沿海地带向内陆转移，在城市中心形成簇状点状分布。草地和未利用地大幅减少，从2000年沿海泥滩和盐碱荒地广泛分布缩减至2020年仅存零星斑块，空间连续性明显下降。

3.1.2 2030年土地利用预测结果：2030年三种情景下YRD整体土地利用结构相似。耕地广泛分布并集中于西南和东南平原区；水体主要沿渤海湾和莱州湾海岸聚集，形成大面积连片区域；建设用地以城市中心及其外围的散点或簇状分布，自然发展情景下呈分散扩张，城镇发展情景下连片扩张较自然发展更为明显；林地规模较小，零星分布于邹平市和莱州市部分区域；草地和未利用地沿沿海地带呈零星斑块，自然发展和生态保护情景下覆盖略大于城镇发展情景。2020—2030年三种情景下土地利用转移特征表明，至2030年耕地仍占主导，其次为水体、建设用地、草地、未利用地和林地。与2020年相比，建设用地转移比例最高，其次为未利用地和草地，林地、水体和耕地最低。六种土地类型的主要转换方向在三种情景下一致：耕地转为建设用地和水体；林地转为草地和耕地；草地转为水体、耕地和林地；水体转为耕地和建设用地；建设用地转为水体和耕地；未利用地转为水体和建设用地。但不同情景间转移比例存在显著差异：自然发展情景下转移比例适中，耕地转建设用地延续2010—2020年趋势；城镇发展情景下耕地转建设用地概率显著增加，建设用地转水体可能性明显降低而转耕地大幅上升；生态保护情景下各土地类型转水体的概率普遍增加，建设用地转水体尤为明显。

3.2 碳固持核算结果

3.2.1 2000—2020年碳储量时空格局：YRD东北沿海地区受水体和建设用地扩张影响，成为碳储量下降最集中区域。高碳储量区主要集中于西南部邹平市、东部莱州市以及沿海自然湿地、河口和滩涂等生态敏感区，其中莱州市和寿光市贡献最大。低碳储量区主要位于人类活动密集的内陆城乡聚落。过去二十年高碳储量区呈破碎化趋势，无棣县和沾化区碳储量持续下降。2000—2020年总碳储量从3.23 × 10⁸ t持续下降至3.01 × 10⁸ t。按地类变化看，草地和未利用地碳储量显著下降，分别减少1.38 × 10⁷ t和1.73 × 10⁷ t，是碳损失的主要来源；林地亦损失1.69 × 10⁶ t。相比之下，水体增加8.20 × 10⁶ t，建设用地增加1.61 × 10⁶ t，耕地基本稳定。总体而言，碳储量下降并非所有地类均减少，而是高碳密度地类（草地、未利用地和林地）面积收缩与低碳密度地类（水体和建设用地）面积扩张共同作用的结果。

3.2.2 2000—2020年碳源/汇分布特征：2000—2010年YRD碳源区主要沿渤海湾和莱州湾海岸集中，覆盖无棣县、沾化区、河口区、寒亭区和昌邑市，与盐田、养殖塘和建设用地扩张高度重叠。碳汇区零星分布，主要为未发生显著土地利用变化的草地和未利用地斑块，因转为耕地而碳储量增加。2010—2020年碳源区收缩并西移，集中于渤海湾海岸，无棣县和沾化区沿海地带成为强碳源；碳汇区急剧减少，仅垦利区相对突出。

3.2.3 2030年碳储量时空格局：三种情景下碳储量空间格局总体一致。低碳储量值集中于渤海湾和莱州湾沿海地区，土地利用以水体为主，碳密度仅30.10 t/ha，显著低于其他地类。高碳储量值聚集于莱州市和邹平市部分区域，以林地和优质耕地为主。林地总碳密度达288.00 t/ha，约为水体的近十倍。2030年三种情景间县级总碳储量未出现显著空间异质性或重组。与2020年相比，莱州市和寿光市凭借林地和耕地资源优势继续为碳储量主要贡献区，河口区域延续下降趋势，成为区域碳储量主要赤字区。总体而言，三种情景间空间分异主要体现在城市中心周边低碳区扩张范围和局地高碳斑块完整性，县级碳储量排序基本不变。总量上，生态保护情景最高（3.01 × 10⁸ t），较2020年略有增加；自然发展和城镇发展情景均为2.98 × 10⁸ t，较2020年下降约1.0%。按地类贡献看，耕地仍为主导碳库，占75.77%–77.78%。耕地碳储量在生态保护情景下最高（2.34 × 10⁸ t），城镇发展情景下最低（2.26 × 10⁸ t）。建设用地碳储量在城镇发展情景下最高（4.68 × 10⁷ t），较生态保护情景（4.10 × 10⁷ t）高14.1%；其碳密度（103.10 t/ha）显著高于水体（30.10 t/ha），但这一增加以耕地和林地碳储量减少为代价。水体碳储量在自然发展情景下略高（1.28 × 10⁷ t）。林地、草地和未利用地碳贡献相对较小；除林地碳储量在生态保护情景下较其他两情景增加外，三种情景间差异不显著。

3.2.4 2020—2030年碳源/汇分布特征：碳源/汇空间格局呈现显著情景依赖性。自然发展情景下碳源集中于西南城市区且强度较低；北部沿海湿地和东部林区继续发挥碳汇功能；盐田和养殖塘长期维持低碳密度，区域整体为净碳源。城镇发展情景下城市核心区碳源范围显著扩张，其他碳汇区基本不变；盐田持续减弱，区域仍为净碳源。生态保护情景下区域碳储量总体稳定，局地出现碳汇斑块，尤其在城市中心内部。定量比较表明，历史上YRD以碳源为主，2000—2020年持续净碳损失22.33 × 10⁶ t。未来情景（2020—2030年）下空间分异显著。自然发展和城镇发展情景均预测大面积碳源区（分别为39,631 ha和46,369 ha）和极小碳汇区，净碳赤字分别为?2.32 × 10⁶ t和?2.19 × 10⁶ t。相比之下，生态保护情景有效扭转这一趋势，碳源面积缩减至仅4716 ha，碳汇面积扩展至16,817 ha，净碳收支从赤字转为略有盈余（+0.37 × 10⁶ t）。这些统计定量证实，生态保护情景虽不能大幅增加总碳储量，但能阻止历史碳损失并将区域碳储量维持在稳定水平。水平比较进一步揭示三种情景有效性的显著差异。生态保护情景在碳保持方面显著优于其他两情景：相较城镇发展情景下的激进城市蔓延，生态保护情景将碳源面积减少89.8%，碳汇面积扩大超过16倍；即使相对自然发展情景，生态保护情景也实现了根本性逆转，将区域净碳收支从持续赤字转为小幅盈余。这一定量排序证实城镇发展情景加剧碳损失，而生态保护情景是稳定区域碳库的唯一可行路径。空间配置上，自然发展和城镇发展情景下碳源高度集中于北部沿海地带和城市中心边缘，无棣和沾化等碳损失热点面临持续退化，莱州和寿光的高碳固持能力日益受到城市侵占威胁。生态保护情景有效缓解这些空间冲突，既保护莱州和寿光的高密度碳库，又通过严格控制养殖和建设用地扩张遏制无棣和沾化的持续碳损失。总体而言，生态保护情景的真正价值在于优化碳汇空间配置和阻止局地退化，为YRD差异化土地利用治理提供关键空间指引。

讨论部分总结：研究结果表明YRD碳储量持续下降，根本驱动因素是土地利用结构变化：草地、未利用地和林地等高碳密度地类显著减少，而水体和建设用地等低碳密度类型扩张。这表明从自然湿地向人工水面（以盐田养殖扩张为代表）的转变本质上是碳密度退化过程，即使水面面积增加也无法抵消高碳密度地类减少带来的碳损失。粤港澳大湾区湿地碳储量研究也观察到类似模式，养殖塘侵占高碳固持沿海泥滩是碳储量下降的主因。但与粤港澳大湾区不同，YRD盐碱环境使其原生草地和未利用盐碱地高度脆弱但对碳保持至关重要。县级尺度碳储量空间格局表明，高碳区在西南邹平市和东部莱州市的森林带保持稳定，而东北沿海地区碳储量持续下降形成显著热点。这一空间分异进一步证实LUCC对区域碳储量的主导影响，呼应了全球对沿海蓝碳在人为转换下脆弱性的关注。值得注意的是，尽管2010—2020年黄河三角洲北部实施了建设用地复垦为湿地或草地等生态修复工程，碳储量并未恢复。原因在于该转换本质上是从高碳密度地类向低碳密度地类的转变，表明若忽视地类间碳密度差异，仅以增加水面覆盖为导向的面积型修复无法实现有意义的碳固持增益。这一发现与内陆地区以森林为基础的修复范式形成对比，凸显在河口盐碱区提升“碳汇质量”而非仅扩大水面面积才是有效修复的关键。模拟结果表明政策导向驱动的土地利用格局空间分异是YRD碳固持能力变化的关键机制。情景本质上是模型中差异化政策的定量表征：自然发展情景维持历史演化趋势；城镇发展情景强调建设用地扩张；生态保护情景突出生态空间刚性约束和正向修复激励。碳源/汇空间格局的显著差异直接反映政策调控土地利用转换方向和强度的有效性。城镇发展情景下耕地、草地和林地大规模转为建设用地（耕地转建设用地转换率尤其达70.26%），导致碳源区从城市中心向外蔓延，整个区域转为净碳源。相比之下，生态保护情景将生态用地（草地和林地）转为建设用地的概率降低50%，耕地转建设用地概率降低30%，同时提高建设用地复垦为林地的可能性。这一双重调控路径不仅有效遏制碳储量下降趋势，还促进区域总碳储量略有恢复。值得注意的是，生态保护情景下城市中心内部出现零星碳汇斑块，与城市绿化质量提升、生态修复工程实施和建设用地扩张严格控制密切相关，表明即使在人类活动密集的高度发达城市区域，精细化生态规划仍可激活局地碳固持潜力。尽管自然发展情景下碳储量介于城镇发展和生态保护情景之间，但耕地转建设用地比例仍高达66.20%，表明若历史趋势延续，区域碳储量下降轨迹难以逆转。因此，YRD国土空间规划应采用生态保护情景的调控逻辑，基于本研究识别的碳源/汇空间异质性实施差异化县级分区管控。具体而言，莱州和寿光等高碳储量县应以严格保护和质量提升为主，落实生态保护红线，严禁高密度林地和优质耕地转为建设用地或人工水体。无棣和沾化等碳损失热点县历史碳损失和养殖扩张严重，应转向修复和严格空间管控，划定养殖扩张禁养区，严格控制对天然盐碱草地的侵占，优先实施生态补水和湿地修复以扭转持续碳损失。城市核心区（如东营和滨州）应推进碳固持导向的城市更新。还应建立县级生态补偿机制，奖励高碳县的保护努力，为碳损失热点县的修复项目提供针对性财政支持。本研究仍存在若干不确定性：情景设计未纳入YRD特有的政策路径；PLUS模型虽在宏观尺度模拟中精度较高，但结果受随机种子影响，对零星林地和坑塘水面等破碎地类表征存在系统性偏差；InVEST模型碳密度参数仍存在不确定性，需利用实地实测样地数据进行本地校准，且参数按各土地利用类型赋以恒定值，模型未充分捕捉类内空间变异性，估算总碳储量可能具有固有不确定性；模型将生态过程简化为线性关系，忽略了物种竞争、养分循环和干扰响应等关键非线性机制；本研究尚未量化碳汇向碳源转变的关键阈值。未来研究建议将高密度实地采样与区域规划相结合，纳入季节性经济活动或分阶段修复等情景以提高政策适应性并完善碳密度参数，采用生成对抗网络（GANs）优化斑块边界生成以增强小斑块形态真实性，耦合LPJ-GUESS等过程模型或CMIP6气候情景动态模拟多重胁迫下碳储量变化，并采用随机森林或贝叶斯网络方法识别关键土地利用转换比例的关键阈值。

研究结论翻译：本研究采用PLUS–InVEST模型计算并分析了2000—2020年黄河三角洲碳储量，并预测和评估了2030年不同发展情景下的碳固持。主要结论如下：（1）黄河三角洲总碳储量呈下降趋势，主要受草地、水体和未利用地影响。耕地是碳储量的主要贡献者，高值区主要位于森林区域，低值区集中于东北沿海地带。（2）PLUS模型在模拟和预测土地利用格局方面表现出高可靠性，证实其适用于研究区土地利用预测。与2020年相比，2030年三种情景（自然发展、城镇发展和生态保护）下建设用地平均转移比例最高，其次为未利用地和草地，林地、水体和耕地比例相对较低。（3）三种情景下2030年高、低碳储量区空间分布与2020年一致。其中生态保护情景总碳储量最高，有效阻止历史碳损失并维持整体稳定，同时略微增强局地碳固持，而其他情景则出现下降，主要由耕地、林地和草地变化驱动。未来研究可进一步纳入实地样地数据对碳密度参数进行本地校准，并探索碳汇/源转变的阈值效应，从而为YRD国土空间规划提供更精准的决策支持并推广至其他沿海经济区。