中国生态工程区碳储量对极端水热波动的空间异质性响应

《Ecological Engineering》：Spatially heterogenous responses of carbon storage to extreme hydrothermal fluctuations across China's ecological engineering zones

　　

摘要：极端气候事件增加了陆地碳损失风险，而大规模生态恢复可能部分缓冲与气候相关的压力。然而，这种缓冲作用的大小和空间一致性仍不明确。我们开发了一个整合框架，将年际整合生态系统服务与权衡评估（InVEST）模拟与空间变化的碳密度估算、断点检测、地理加权随机森林建模、基于地理高斯过程回归的归因分析以及广义加性模型敏感性分析相结合。该框架应用于中国生态工程区2000年至2022年间由气候变化检测和指数专家组（ETCCDI）定义的13个极端气候指数。中国陆地碳储量以24.2×10?3 Pg C yr?1的速率显著下降（P < 0.01），在2014年出现结构性断点；下降速度从2014年前的29.3×10?3 Pg C yr?1减缓至之后的10.4×10?3 Pg C yr?1。与降水相关的极端事件在北部区域普遍促进碳积累，而温度极端事件在南部区域更频繁地与碳损失相关。自然因素主导的恢复占显著恢复像素的52.62%，相比之下，人为变化主导的恢复占39.86%。相应退化区域的百分比分别为47.45%和48.97%。在广义加性模型（GAM）得出的气候敏感性较低的相对人为变化主导恢复区，仅在10个可解释比较中的5个中出现，主要出现在天然林保护和退耕还林工程中。这些发现表明，生态恢复可以部分缓冲气候相关的碳压力，但该效应具有区域和指标特异性，而非普遍适用。所提出的框架为在气候变化背景下有针对性地制定恢复和碳管理策略提供了空间明确的证据。

引言：陆地生态系统是全球碳循环的基本组成部分，在调节地球气候和减轻温室效应方面发挥着至关重要的作用。据估计，它们每年吸收约28%的人为二氧化碳（CO?）排放量，这减缓了大气碳浓度的持续上升（Roy等，2018）。然而，不断增加的气候变率和上升的CO?排放量给陆地碳储量带来了巨大的年际变率和不确定性，使这一问题成为全球气候治理的核心（Li等，2022；Liu等，2023；Sharma等，2023）。人类活动改变了地球表面近四分之三的土地，显著改变了全球土地利用格局，破坏了自然生态系统的结构完整性和功能稳定性（Winkler等，2021）。这些干扰促进了植被和土壤中积累的碳的逐渐释放，导致大气CO?浓度上升。这一过程削弱了陆地生态系统作为碳汇的能力，进一步加剧了气候系统的失稳（Ganzenmüller等，2025）。最新证据进一步表明，土地利用变化的碳后果不仅取决于土地覆盖面积的变化，还取决于建成用地的空间格局。一项针对中国303个城市的研究发现，建成用地的形态空间格局与碳排放显著相关，凸显了空间土地利用结构在区域碳评估中的重要性（Lin等，2026）。从治理角度看，绿色治理的表现也可能在邻近城市间产生空间同伴效应，强调了区域协调在推进低碳和碳中和发展中的重要性（Liu，2022）。尽管中国仅占全球土地面积的6.5%，但贡献了全球陆地碳汇的10-31%（Lou等，2024）。值得注意的是，土壤生态系统占中国陆地生态系统总碳储量的约82.9%（Tang等，2018），凸显了其在全球碳循环中的关键作用。过去二十年间，中国大规模生态工程项目深刻改变了区域气候条件和碳储量格局（Fang等，2024；Luo等，2024）。因此，明确中国生态工程区碳储量对极端气候事件的动态响应至关重要，以便理解其在碳循环中的调节功能并支持绿色低碳发展路径。

陆地生态系统碳储量估算方法已从基于清查和样地的测量发展到大气反演技术和遥感驱动的生态系统过程模拟。清查和样地方法通过比较不同时期收集的资源清查报告、森林调查数据集和土壤有机碳样品来估算碳储量的变化（Fang等，2007；Pan等，2011）。尽管这些方法具有较高的精度，但它们不太适合碳储量的长期、大规模监测和评估。为克服这些局限，开发了生态系统过程模型，如大气植被相互作用模型（AVIM2）（Ji等，2008）、生理过程预测生长模型（3-PG）（Bai等，2024；Restrepo等，2022）和动态陆地生态系统模型（DLEM）（Yu等，2024），以模拟区域碳储量动态。遥感光能利用效率模型如卡内基-艾姆斯-斯坦福途径（CASA）也被应用于估算区域净初级生产力、生物量和碳固存，并考察其与气候因素的关系（Zhang等，2024）。然而，这些模型面临参数校准方面的挑战，需要复杂的操作程序，并在碳储量估算中引入了相当大的不确定性（Wang等，2024a, Wang等，2024b）。随着机器学习的进步和高时空分辨率数据的日益可用，随机森林、极端梯度提升和时空混合深度学习等算法促进了数据驱动碳储量模型的发展，提高了空间精度并减少了不确定性（Miao等，2025；Szatmári等，2021）。与基于过程的模拟和数据驱动方法不同，整合生态系统服务与权衡评估（InVEST）模型提供了一个基于地上和地下碳密度以及土地利用数据的空间明确框架来评估生态系统服务（Zhu等，2019）。其碳储量模块将土地利用信息与碳密度参数相结合，估算不同情景下碳储量的空间分布和时间动态（Sharp等，2020）。由于其结构简单、参数易于获取以及对情景分析有用，该模型已被广泛应用于多尺度研究（Babbar等，2021；Tao等，2015）。InVEST模型的采用将碳储量研究从基于过程的模拟扩展到生态系统服务评估，使其成为跨多个尺度评估碳储量和分析政策影响的有效工具（Li等，2022；Peng等，2025）。然而，目前InVEST的应用在碳储量和通量（即固存和损失）估算方面存在差异。这些差异部分是由于方法学差异、数据获取的时间不匹配、样本分布不均以及外部环境影响所致，所有这些都给评估结果带来了相当大的不确定性（Yang等，2022）。更重要的是，评估受到模型对每种土地利用类型固有的静态碳密度值假设的限制，这忽略了由气候变率驱动的空间异质性（Wang等，2025）。

陆地生态系统中的碳储量不仅受长期土地利用模式和生态系统演替的支配，而且对气候变率高度敏感。极端气候事件通过改变植被光合作用和呼吸作用以及土壤碳分解过程来干扰碳吸收和储存（Wu等，2025）。例如，Van Der Woude等（2023）报告称，欧洲的极端高温和干旱通过抑制光合作用和增强蒸散作用削弱了森林碳汇。他们进一步建议，未来变暖情景下此类事件可能加剧。在红树林生态系统中，Ye等（2023）同样证明极端降水可以显著改变沉积有机碳的分子组成，增加易腐碳成分的比例，并促进CO?和CH?排放，从而改变土壤碳源-汇平衡。重要的是，极端气候事件对碳循环的影响超出了即时响应，表现出明显的遗留和累积效应。Frank等（2015）发现极端事件的影响可持续数月甚至数年，导致生产力恢复延迟、物种演替和碳库的结构重组。此外，Schwalm等（2017）报告干旱对陆地碳吸收的影响在降水恢复后并不会停止；全球生态系统平均需要两到四年才能回到干旱前的吸收水平。这些发现强调了干旱引起的碳汇抑制的长期持久性。近年来，气候变化的加剧增加了干旱、热事件和极端降水的频率和严重程度，放大了其对全球碳循环的影响（Hoover等，2022；Luo和Keenan，2022；Van Der Woude等，2023）。因此，描述陆地碳储量如何响应极端气候条件对于推进关键碳循环过程的理解以及支持未来碳循环预测和碳中和策略至关重要。

尽管在理解气候变化和土地利用动态如何调节陆地碳循环方面取得了重大进展，但仍存在几个关键空白。首先，InVEST模型通常对每种土地利用类型分配静态碳密度值，这忽略了不同气候区域间碳密度的空间异质性（Wang等，2025）。其次，大多数研究关注静态空间模式或离散时间片的变化，未能捕捉碳储量的连续年际演变。此外，对碎片化数据的依赖限制了能够考虑复杂时空特征的归因模型的应用。第三，目前的归因研究很少考虑极端气候事件的关键作用。传统的空间或线性回归模型在捕捉多个极端气候指标对碳储量动态的非线性及协同效应方面存在固有局限，这限制了对这些指标底层机制和相对贡献的理解。最后，尽管中国已实施广泛的生态保护和恢复项目，但它们的碳储量影响——以及这些效应的方向和幅度——尚未得到充分量化。

为解决这些空白，本研究首先将研究区划分为不同的气候区。使用现有的碳密度数据集，在每个气候区内重新计算每种土地利用类型的碳密度，以构建空间明确的非静态碳密度指数。然后将这些土地利用数据和非静态碳密度层整合到InVEST模型中，模拟2000年至2022年的年碳储量。估算的碳储量结果与中国及相关生态区域先前发布的碳储量估计值进行了比较。其次，应用改进的Mann-Kendall趋势检验和加性季节与趋势断点（BFAST）模型来识别长期趋势和突变，以表征碳储量的时间演变及其关键转折点。利用中国高密度气象站网络的降水和气温记录，使用RClimDex软件包生成了ETCCDI定义的极端气候指数系列，时间覆盖范围与碳储量数据集相同。最后，采用能够捕捉多因子时间变异性、空间异质性和非线性相互作用的地理加权随机森林模型，探讨碳储量与极端气候指数之间的耦合机制。随后，将地理高斯过程回归（GGPR）纳入残差趋势（RESTREND）框架，以区分碳储量变化的基线条件自然环境组分和相对人为变化组分。然后使用广义加性模型（GAMs）比较由相对人为变化或自然因素主导的恢复和退化类别中平均碳储量对极端气候条件长期梯度的相对敏感性。最后，整合碳储量水平、时间趋势、GAM推导的气候响应幅度以及归因结果的可解释性，划定六个适应性管理区，支持生态恢复、碳储量保护、自然再生和长期监测的差异化策略。总体而言，本研究建立了一个整合分析框架，将碳储量模拟、突变检测、空间气候响应分析、相对归因和适应性管理分区联系起来，从而为在不断加剧的气候极端事件下优化生态工程提供了空间明确的证据。

研究区：研究区包括中国六个具有代表性的生态工程区（图2）：西南石漠化治理（SW）、长江防护林（YR）、三北防护林（TN）、天然林保护（NF）、退耕还林还草（RG）和退耕还林（GG）（Shao等，2023）。

这些区域跨越广泛的气候类型，从干旱、半干旱到湿润、半湿润，并表现出显著的地域和生态梯度。

**使用InVEST模型模拟陆地生态系统碳储量**

我们使用InVEST模型的碳储量与碳汇模块，估算了三个参考年份（1985、1990和1995年）的陆地生态系统碳储量，并逐年估算了2000至2022年的碳储量。该模型假设在给定年份内，特定土地利用类型的碳密度参数保持不变，并通过汇总四个基本碳库来估算总碳储量，即地上生物量、地下生物量、枯落物（死有机质）和土壤有机碳（SOC）。

**碳储量的基本特征与时空格局**

在过去二十年间，中国陆地生态系统多年平均碳储量表现出显著的纬度地带性特征。高值区主要集中在北纬52.5°附近，而低值区主要分布在北纬40°附近的中纬度地区（图2）。在空间分布上，高碳储量区域主要位于以森林为主的区域。相比之下，中国西北干旱半干旱地区的碳储量为……

**长期碳储量动态与土地利用背景**

全球复杂气候事件和极端事件的发生频率和强度不断增加（Schillerberg和Tian, 2024），已成为陆地碳循环的重要干扰因素（Dye等, 2024; Gu等, 2025; Ke等, 2024; Liu等, 2024）。同时，全球评估表明，人类活动导致陆地碳库出现大量减少。例如，Ganzenmüller等（2025）估计，人类活动已经消耗了约24%的……

**结论**

2000至2022年间，中国陆地碳储量总体呈下降趋势，并伴随显著的阶段性变化，后期逐渐趋于稳定。关键在于，生态工程区内的年均下降速率明显低于全国平均水平，表明这些区域碳损失速度较慢，暗示大规模生态修复项目可能具有缓冲效应。在空间上，碳储量动态表现出非平稳性。

**作者贡献声明**

王家瑶：撰写初稿、可视化。李元祥：软件、调查、数据管理。陈雪峰：验证、数据管理。荣培军：审阅与编辑、调查。李杨：审阅与编辑、构思。

**出版同意声明**

所有作者均同意本文发表。

**伦理批准与参与同意**

不适用（本文不包含任何作者进行的人体或动物研究对象的研究）。

**资助**

本研究得到了国家自然科学基金的资助（批准号：42301104）。

**利益冲突声明**

作者声明他们没有已知的可能影响本文所报告工作的竞争性经济利益或个人关系。

王家瑶 | 李元祥 | 陈雪峰 | 荣培军 | 李杨

河南大学地理科学学院，地理科学与工程学院，郑州 450046，中国