洞庭湖湿地动态水域碳封存的时空演变与多情景预测：基于PLUS-CASA-GSMSR耦合框架

《Carbon Balance and Management》：Spatiotemporal dynamics and future projections of carbon sink in the Dongting Lake wetland (2000–2060): a multi-scenario simulation incorporating hydrological variability based on the PLUS–CASA–GSMSR model

　　湿地是全球重要的碳汇，有助于缓解大气中CO?的浓度。然而，气候变化和人类活动给湿地碳评估和未来管理带来了不确定性。尽管水文波动对湖泊湿地碳动态具有显著影响，但很少有研究在明确考虑动态水域面积变化的同时评估碳封存能力。本研究采用耦合的PLUS–CASA–GSMSR框架，模拟土地利用/覆盖（LULC）格局，并探讨洞庭湖湿地在三种SSP-RCP情景（SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5）下净生态系统生产力（NEP）的时空动态及其驱动机制，重点关注动态水域面积转换。2000年至2020年间，水域面积萎缩，芦苇面积扩大，耕地面积减少，苔草面积恢复，林地面积先增后减。空间年均NEP为45.93 g C/m2/a，总体呈下降趋势。春季和秋季是主要的碳汇季节，而夏季因植被淹没导致NEP下降。2020年至2060年间，水域面积预计先增后减。SSP1-2.6情景下苔草和林地面积扩大，SSP2-4.5情景下耕地和芦苇面积扩大，SSP5-8.5情景则以耕地扩张为主。三种情景下NEP均有所增加，其中SSP1-2.6情景增幅最大（0.79 g C/m2/a），SSP2-4.5情景增幅最小（0.29 g C/m2/a）。LULC类型的空间分布与转换，尤其是林地、苔草和耕地，主导了NEP的空间异质性（Q = 0.20）。然而，除SSP5-8.5情景外，自然因素（Q = 0.56），包括气候和地形，对整体NEP变异的解释力大于土地利用和经济社会等人为驱动因素（Q = 0.51）。生长季期间，水位（WL）与NEP呈负相关（r = ?0.54，p = 0.078），凸显了水文动态的调节作用。未来管理应整合因地制宜的优化、水文协调以及情景自适应策略。研究结果为支持国家碳中和目标的情景自适应湖泊湿地管理提供了可推广的框架。