摘要

碳储存对生态系统的稳定至关重要。人类活动引起土地利用/土地覆盖(LULC)变化，对碳储量产生了重大影响。及时有效地评估LULC转化对碳储量的影响，对区域碳循环至关重要。本研究结合斑块生成土地利用模拟(PLUS)和生态系统服务与权衡综合评估(InVEST)模型，分析了川滇生态屏障区LULC变化对碳储量的潜在影响。研究发现从1995到2020年，川滇生态屏障区的碳储量总体呈增加趋势，增幅为0.396 Tg/yr；其中退耕还林是推动区域碳储量增加的主要原因，这凸显了生态工程对碳储量的积极作用。预测结果表明，加强生态保护可进一步提高碳固存潜力0.6633 Tg/yr，而优先农田保护将抑制生态系统的碳固存能力，使区域碳储量以每年0.3512 Tg的速度递减。这些发现加深了我们对生态工程在碳动态中作用的理解，并为未来生态管理和区域可持续发展提供了科学参考。

研究背景

碳储存是陆地生态系统调节全球碳循环和应对气候变化的核心功能。不同LULC类型的固碳能力差异显著，而人类活动驱动的LULC变化（如森林砍伐、城市扩张）会破坏植被和土壤碳库，导致生态退化与碳储量下降。中国作为全球碳排放的主要贡献者，近年来通过实施《国家生态环境建设规划》等生态工程（如退耕还林、天然林保护），在1990-2020年间有效缓解了城市化对碳储量的负面影响，但区域差异仍需深入评估。

川滇生态屏障区是中国第二大林区，其森林资源对水土保持、生物多样性维护及碳固存至关重要。而该区域长期受到农业扩张、城市化进程及生态工程实施的共同影响，导致土地利用类型发生显著变化，并进一步影响区域碳储量的时空演变特征。因此，我们通过分析川滇生态屏障区过去的LULC变化及其对碳储量的影响来验证生态工程对碳储量增加的积极作用。进一步结合多情景模拟方法，系统预测了未来不同策略下LULC的演变及其碳储量响应，旨在为评估生态工程的长期生态效益和实现生态保护与可持续发展的协同目标提供科学依据和实践指导。

方法

本研究选取1995-2020年为研究时段，该时期涵盖了我国生态工程（如退耕还林、土地恢复）实施的关键阶段。为系统评估生态工程对LULC的影响，我们以5年为间隔进行数据分析，既避免了短期波动干扰，又能反映工程的阶段性效果。首先，我们基于多期LULC数据，通过面积比例统计和转移矩阵分析量化了不同土地利用类型间的转化特征，从而揭示生态工程对土地利用转化的驱动作用。其次，整合历史LULC数据与碳密度数据，利用InVEST模型估算区域碳储量，并采用Theil-Sen中值法分析其时空演变趋势。随后，我们利用随机森林算法解析历史LULC变化与经济社会、气候环境等驱动因子的关联性，定量评估各因素对土地利用转换的贡献度；然后基于多类型随机斑块种子（CARS）的元胞自动机（CA）模型，模拟了不同情景下的未来土地利用格局。最后，将模拟的LULC数据纳入InVEST模型，以进一步评估碳储量的预测变化。该方法的详细流程图如图1所示。

主要结果

川滇生态屏障区森林覆盖率超过50%（图2），显著高于全国24.02%的平均水平，是区域内主要的碳库。森林面积从1995年的127,744 km²增加到2020年的133,934 km²，其中农田和草地转为森林的面积分别占扩张面积的54.59%和45.16%。这归功于20世纪90年代末启动的退耕还林等生态工程项目的推动。同时，城市化进程对土地利用格局也产生了深远影响，其中89.71%的建设用地来源于农田，转化面积为1,705.53 km²。从碳储量的变化趋势看，碳储量变化趋势呈现显著的空间异质性（图3），碳储量下降区域与城市扩张地区密切相关，碳储量增加区域和森林扩张的区域几乎重合。而该区域的碳储量总体以0.396 Tg/yr的速度增加（图4），这表明森林的扩张抵消了城市增长造成的碳损失。

预测结果表明（图5），自然情景（S1）和生态保护情景（S2）的碳储量均呈增加趋势，其中S2的碳储量增幅明显高于S1（0.6633 Tg/yr vs. 0.1164 Tg/yr）。与S1和32相比，农田保护情景（S3）下的碳储量显著下降，以每年0.3512 Tg的速度减少。加强生态保护往往以牺牲部分农田为代价来有效提升碳储存能力（图6），但对粮食安全构成了潜在风险。而优先保护农田会抑制森林和城市对农田的占用，但同时会降低生态系统的碳固存潜力。我们发现实现生态系统健康与粮食安全之间的平衡，特别是了解森林、草原和农田之间转换的动态变得至关重要。