郭 天，王之昱

（河海大學(xué)公共管理學(xué)院，南京 211100）

21世紀(jì)以來，伴隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展產(chǎn)生的生態(tài)環(huán)境問題日益突出，其中碳排放激增導(dǎo)致的氣候變暖、極端天氣等全球性問題正進(jìn)一步制約著人類社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。2020年9月，中國(guó)政府在聯(lián)合國(guó)代表大會(huì)上首次提出“碳達(dá)峰、碳中和”概念。2021年2月，國(guó)務(wù)院在《關(guān)于加快建立健全綠色低碳循環(huán)發(fā)展經(jīng)濟(jì)體系的指導(dǎo)意見》中指出，要堅(jiān)定不移貫徹新發(fā)展理念，確保實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)，推動(dòng)中國(guó)綠色發(fā)展邁上新臺(tái)階。實(shí)現(xiàn)低碳經(jīng)濟(jì)成為中國(guó)現(xiàn)階段發(fā)展的重要任務(wù)之一。

土地作為生態(tài)循環(huán)系統(tǒng)中的重要組成部分，具有儲(chǔ)存有機(jī)碳、促進(jìn)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳固定的功能［1］。區(qū)域碳儲(chǔ)量是指地區(qū)陸地生態(tài)系統(tǒng)中碳的累計(jì)儲(chǔ)值［2］。目前關(guān)于陸地碳儲(chǔ)量研究大部分集中在區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量空間分布［3，4］、時(shí)空變化特征［5，6］、影響因素分析［7，8］以及碳儲(chǔ)量測(cè)算評(píng)估［9，10］。研究表明，土地利用/覆被變化（LUCC）是造成生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量變化的重要原因［11］，其變化將導(dǎo)致大量碳從陸地生態(tài)系統(tǒng)流向大氣生態(tài)系統(tǒng)［12］。區(qū)域LUCC對(duì)生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量變化的影響逐漸成為地理學(xué)和生態(tài)學(xué)領(lǐng)域?qū)W者關(guān)注的焦點(diǎn)［13-15］。部分學(xué)者根據(jù)土地利用空間格局變化展開土地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量及生境質(zhì)量評(píng)估［16，17］，鮮有模擬未來區(qū)域LUCC與碳儲(chǔ)量變化的研究［18］，且大多停留在單一情景層面，缺乏對(duì)區(qū)域發(fā)展規(guī)劃與政策因素的考量，對(duì)區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)生態(tài)協(xié)調(diào)發(fā)展、城市擴(kuò)張與生態(tài)保護(hù)耦合提供的參考價(jià)值有限。本研究根據(jù)當(dāng)前區(qū)域發(fā)展規(guī)律，結(jié)合相關(guān)政策環(huán)境設(shè)定不同的區(qū)域發(fā)展情景，使用相關(guān)土地利用變化預(yù)測(cè)模型開展地區(qū)碳儲(chǔ)量預(yù)測(cè)研究，不僅能夠豐富和完善相關(guān)領(lǐng)域研究?jī)?nèi)容，同時(shí)能從空間協(xié)調(diào)視角為區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)綠色發(fā)展、早日實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)提供科學(xué)合理的參考與建議。

南京市作為中國(guó)東部沿海及長(zhǎng)三角地區(qū)中心城市，隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)高速發(fā)展，區(qū)域土地利用產(chǎn)生較大的變化。與此同時(shí)，地區(qū)在實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)過程中需要克服非化石能源資源缺乏、產(chǎn)業(yè)和能源結(jié)構(gòu)偏重等一系列困難。因此，本研究以南京市為探究對(duì)象，基于2010—2018年土地利用變化情況，利用Markov-Flus與InVEST模型，從多情景視角出發(fā)，模擬預(yù)測(cè)2030年南京市碳儲(chǔ)量變化情況，以期通過土地利用結(jié)構(gòu)調(diào)整與空間優(yōu)化布局提升地區(qū)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量，為城市綠色發(fā)展提供合理化的路徑參考。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究區(qū)域概況

南京市地處中國(guó)東部、長(zhǎng)江下游，瀕江近海，位于北緯31°14′—32°37′，東經(jīng)118°22′—119°14′。其屬寧鎮(zhèn)揚(yáng)丘陵地區(qū)，受亞熱帶季風(fēng)氣候影響，地區(qū)四季分明，降水充沛。境內(nèi)河流湖泊眾多，生物、礦產(chǎn)資源豐富。南京市位于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶與東部沿海經(jīng)濟(jì)帶交匯的重要節(jié)點(diǎn)，是長(zhǎng)三角地區(qū)的重要門戶城市，也是國(guó)家重要的科教中心與歷史名城（圖1）。

圖1 南京市概況

截至2020年，南京市總面積6 587.02 km2，下轄11個(gè)市區(qū)，常住人口931.47萬人。區(qū)域生產(chǎn)總值14 817.95億元，較上年增長(zhǎng)4.6%，其中第二產(chǎn)業(yè)增加值5 214.35億元，增長(zhǎng)5.6%；第三產(chǎn)業(yè)增加值9 306.8億元，增長(zhǎng)4.1%；二三產(chǎn)業(yè)穩(wěn)步發(fā)展。能源消耗方面，地區(qū)單位GDP能耗相比上年下降3%以上，規(guī)模以上工業(yè)煤炭消費(fèi)量卻相比同期增長(zhǎng)2.3%。盡管“十三五”期間南京市碳排放強(qiáng)度累計(jì)下降22%，但受限于龐大的經(jīng)濟(jì)總量與人口壓力，碳排放問題依然存在。由于南京市非化石能源資源缺乏、產(chǎn)業(yè)和能源結(jié)構(gòu)偏重，在實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)的過程中，將會(huì)遇到較大困難與挑戰(zhàn)。因此，如何通過合理控制土地利用數(shù)量結(jié)構(gòu)與空間布局，助力區(qū)域低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展，提前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰目標(biāo)，值得關(guān)注與思考。

1.2 數(shù)據(jù)來源

研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括南京市行政區(qū)劃以及2010、2015、2018年3期土地利用數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心。根據(jù)區(qū)域土地利用現(xiàn)狀以及研究需要，將土地利用類型分為耕地、草地、林地、水域、建設(shè)用地及未利用地六大類。

研究選取高程、坡度與坡向（數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)并通過DEM數(shù)據(jù)提?。?、年均降水、年均氣溫、區(qū)域可達(dá)性程度（包括區(qū)域內(nèi)重點(diǎn)城鎮(zhèn)、鐵路、公路以及河道可達(dá)性程度，數(shù)據(jù)利用ArcGIS歐式距離計(jì)算出每個(gè)柵格單元的可達(dá)性值）、人口密度、GDP分布以及夜間燈光分布作為土地利用預(yù)測(cè)的驅(qū)動(dòng)因子。以上數(shù)據(jù)均來源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心。限制因子選取南京市耕地保護(hù)紅線以及生態(tài)紅線區(qū)域。所用數(shù)據(jù)均通過ArcGIS處理為柵格大小為30 m×30 m的數(shù)據(jù)，使其滿足FLUS模型數(shù)據(jù)要求（表1）。

表1 土地利用預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)選擇及來源

1.3 研究方法

1.3.1 情景設(shè)置 構(gòu)建綠色空間格局是南京市進(jìn)一步提升自然資源生態(tài)系統(tǒng)碳匯能力、助力實(shí)現(xiàn)雙碳目標(biāo)的重要內(nèi)容之一。依據(jù)規(guī)劃內(nèi)容，南京市將劃定落實(shí)生態(tài)保護(hù)紅線、永久基本農(nóng)田、城鎮(zhèn)開發(fā)邊界3條控制線，優(yōu)化城市化地區(qū)、農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)區(qū)和生態(tài)功能區(qū)，構(gòu)建分散與集中發(fā)展相結(jié)合、多中心網(wǎng)絡(luò)型的國(guó)土空間開發(fā)格局?，F(xiàn)有研究指出，提升生態(tài)系統(tǒng)碳匯能力可以通過增加森林碳匯、耕地碳匯、草原碳匯以及海洋碳匯來實(shí)現(xiàn)［19］。因此，本研究根據(jù)區(qū)域不同碳匯能力提升方式設(shè)定自然發(fā)展、生態(tài)增匯及耕地增匯3類情景，依據(jù)不同情景設(shè)置不同的模型參數(shù)，模擬并預(yù)測(cè)區(qū)域LUCC及碳儲(chǔ)量變化，以期為構(gòu)建區(qū)域綠色空間格局提供路徑參考。

1）自然發(fā)展情景（Q1）?；?010、2015、2018年3期土地利用數(shù)據(jù)，在遵循區(qū)域發(fā)展規(guī)律的前提下，預(yù)測(cè)2030年南京市LUCC及碳儲(chǔ)量變化情況，為其他情景預(yù)測(cè)結(jié)果提供對(duì)比。

2）生態(tài)增匯情景（Q2）。該情景是指通過對(duì)區(qū)域生態(tài)功能區(qū)的保護(hù)與治理來提升區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)碳匯能力。該情景下，區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)碳匯能力主要依賴林地、草地及水域等生態(tài)功能區(qū)的碳匯水平。因此，在模擬中保證生態(tài)紅線不被打破的前提下，緩解生態(tài)功能用地向其他地類轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)，同時(shí)采取退耕還林還草等生態(tài)保護(hù)措施。

3）耕地增匯情景（Q3）。研究區(qū)域耕地廣袤，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資源豐富。同時(shí)，耕地也具有一定的固碳能力，利用農(nóng)業(yè)生產(chǎn)空間增加區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)碳匯水平的同時(shí)能夠保障地區(qū)糧食安全，具有重要意義?；诖耍谠撉榫爸?，本研究遵循地方耕地保護(hù)政策，緩解區(qū)域內(nèi)耕地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)，同時(shí)提高其他地類向耕地轉(zhuǎn)變的概率。

1.3.2 基于Markov-Flus模型的土地利用變化模擬 研究采用Markov模型和FLUS模型相耦合的方法進(jìn)行土地利用變化情況預(yù)測(cè)。Markov模型是在概率論方法的基礎(chǔ)上，在一個(gè)隨機(jī)時(shí)間序列中，利用表征隨機(jī)事件基于當(dāng)前狀態(tài)以及變化趨勢(shì)的變化概率矩陣，對(duì)未來的可能性進(jìn)行估算的方法［20］。其表達(dá)式如下。

式中，S(t)、S(t+1)分別表示區(qū)域土地利用系統(tǒng)在t、t+1時(shí)刻的狀態(tài)；Pij為狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣。

FLUS模型是吳欣昕等［21］在吸取集成系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)和元胞自動(dòng)機(jī)模型優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，融合ANN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法以及輪盤賭機(jī)制［22］擬合而成的模型。該模型能夠有效模擬未來不同情境下土地利用格局［23］，模擬社會(huì)、自然與經(jīng)濟(jì)等多種因素共同驅(qū)動(dòng)的區(qū)域土地利用變化，預(yù)測(cè)未來變化趨勢(shì)［24］。該模型首先基于研究區(qū)域初始年份土地利用數(shù)據(jù)和土地利用變化的驅(qū)動(dòng)因子，計(jì)算得出區(qū)域各用地類型的適宜性概率。隨后采用基于自適應(yīng)慣性機(jī)制的元胞自動(dòng)機(jī)模型（CA），模擬出在未來特定情境下區(qū)域土地利用情況，能夠有效避免傳統(tǒng)CA模型在元胞形態(tài)、領(lǐng)域規(guī)則等方面存在局限的問題［25］。本研究模型主要設(shè)置如下。

1）轉(zhuǎn)換成本矩陣設(shè)置。轉(zhuǎn)換成本矩陣用來表示某一用地類型轉(zhuǎn)換為另一用地類型的困難程度。一般情況下，若一種地類能夠轉(zhuǎn)換為另一種地類，其值為1，反之則為0。本研究根據(jù)不同情景設(shè)置不同的轉(zhuǎn)移成本矩陣（表2）。

表2 轉(zhuǎn)換成本矩陣

2）領(lǐng)域權(quán)重參數(shù)設(shè)置。領(lǐng)域影響因子代表不同地類之間相互作用力的大小，反映了領(lǐng)域之間的相互作用，體現(xiàn)某一類型用地的擴(kuò)張程度。領(lǐng)域因子參數(shù)介于0～1，其大小與用地類型擴(kuò)張能力成正比。本研究參考南京市各類用地歷史擴(kuò)張規(guī)律，設(shè)定領(lǐng)域權(quán)重參數(shù)如表3所示。

表3 領(lǐng)域權(quán)重參數(shù)設(shè)置

3）模型精度檢驗(yàn)。以2010年南京市土地利用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，模擬2015年土地利用狀況，并與2015年實(shí)際情況對(duì)比，計(jì)算Kappa系數(shù)與總體精度。得到Kappa系數(shù)為0.81，總體精度為82.1%，表明FLUS模型模擬該地區(qū)未來土地利用狀況精度水平較高。

1.3.3 InVEST模型 利用InVEST模型中的Carbon模塊模擬2010—2030年南京市碳儲(chǔ)量時(shí)空分布情況。InVEST模型旨在模擬不同土地利用情景下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的大小［26］，其包含多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估功能，如水源涵養(yǎng)、碳存儲(chǔ)、生境質(zhì)量等［27］。其中碳存儲(chǔ)模塊以碳密度和土地利用情況作為依據(jù)，估算土地利用變化對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量變化的影響［18］。陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量主要包括地上生物碳儲(chǔ)量、地下生物碳儲(chǔ)量、土壤碳儲(chǔ)量和死亡有機(jī)質(zhì)碳儲(chǔ)量［3］，其表達(dá)式如下。

式中，C表示生態(tài)系統(tǒng)總碳儲(chǔ)量；Cabove表示地上碳儲(chǔ)量；Cbelow表示地下碳儲(chǔ)量；Cdead表示死亡有機(jī)質(zhì)碳儲(chǔ)量；Csoil表示土壤碳儲(chǔ)量。由于死亡有機(jī)質(zhì)碳儲(chǔ)量極低，本研究暫不考慮［11］。

在該模塊中，各地類碳密度參數(shù)適宜性決定最終模擬結(jié)果準(zhǔn)確性。研究參考現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)［11，28-33］，盡量選擇同一作者、同一年份及自然條件接近地區(qū)的碳密度數(shù)據(jù)，確定不同土地利用類型碳密度值（表4）。

表4 南京市各地類碳密度值 （單位：kg/m2）

2 結(jié)果與分析

2.1 區(qū)域2010—2018年土地利用與碳儲(chǔ)量變化

2.1.1 土地利用變化特征 首先對(duì)2010—2018年南京市土地利用結(jié)構(gòu)與各地類面積變化情況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。由統(tǒng)計(jì)結(jié)果（表5）可知，耕地是研究區(qū)域占比最高的土地利用類型，其面積占比高達(dá)53.01%。其次為建設(shè)用地，其面積最高超1 700 km2，占區(qū)域總面積的26.12%。其他地類面積占比由大至小依次為林地、水域、草地、未利用地。各類生態(tài)功能用地（林地、水域、草地）占比較低，僅占區(qū)域總面積的20%左右。區(qū)域耕地廣袤，農(nóng)業(yè)資源豐富，經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展程度較高，但生態(tài)空間略顯不足。

表5 2010—2018年土地利用變化情況

從2010—2018年南京市各類用地面積變化來看，耕地面積增長(zhǎng)近1 000 km2，增長(zhǎng)率為37.37%，為地區(qū)最高，區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展迅速；建設(shè)用地面積增長(zhǎng)10.84%，區(qū)域城鎮(zhèn)化進(jìn)程穩(wěn)步推進(jìn)。但與此同時(shí)，林地面積日益減少，2010年林地面積為1 664.31 km2，占區(qū)域總面積的24.95%；2018年，林地面積縮減為674.24 km2，占比下降到10.10%，共減少990.07 km2。區(qū)域內(nèi)水域面積減少量?jī)H次于林地，其面積減少17.32%。除草地?cái)?shù)量增加3.05%以外，各類生態(tài)功能用地面積縮減明顯?？傮w來看，南京市2010—2018年土地利用變化呈現(xiàn)耕地面積迅速增長(zhǎng)并趨于平穩(wěn)，建設(shè)用地面積穩(wěn)步提升，生態(tài)功能用地面積急劇縮減并大量轉(zhuǎn)為耕地和建設(shè)用地的特征。區(qū)域農(nóng)業(yè)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)高速發(fā)展的同時(shí)對(duì)生態(tài)環(huán)境造成極大的影響。

2.1.2 碳儲(chǔ)量變化 利用南京市2010、2015、2018年3期土地利用數(shù)據(jù)以及區(qū)域碳密度值，計(jì)算得出不同年份南京市碳儲(chǔ)量變化情況。結(jié)果（表6）表明，2010—2018年南京市碳儲(chǔ)量共減少7.54×106t，年均下降0.94×106t，降幅為7.92%。其中2010—2015年區(qū)域碳儲(chǔ)量減少7.30×106t，年均下降1.46×106t，此期間是南京市碳流失現(xiàn)象最為嚴(yán)重的時(shí)間段，歸因于區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)高速發(fā)展，建設(shè)用地及耕地大量擴(kuò)張，林地面積大幅減少。2015年之后建設(shè)用地、耕地?cái)U(kuò)張趨勢(shì)趨于緩和，南京市碳流失現(xiàn)象得到緩解。

表6 2010—2018年南京市碳儲(chǔ)量變化（單位：106 t）

從區(qū)域碳儲(chǔ)量空間分布來看，南京市碳儲(chǔ)量空間分布異質(zhì)性較為顯著，2010、2015、2018年區(qū)域陸地碳儲(chǔ)量分布情況如圖2所示。由圖2可知，南京市碳匯能力較強(qiáng)地塊主要分布在長(zhǎng)江以南地區(qū)，該區(qū)域海拔較高，用地類型以林地為主，植被覆蓋面積大；碳儲(chǔ)量較低區(qū)域主要分布在地區(qū)中部，長(zhǎng)江南岸，該區(qū)域以城鎮(zhèn)建設(shè)用地為主，海拔較低，地勢(shì)平坦。從碳儲(chǔ)量空間變化來看，地區(qū)碳儲(chǔ)量變化呈現(xiàn)大范圍重點(diǎn)式減少、小范圍局部式增長(zhǎng)的特點(diǎn)。2010—2015年南部地區(qū)碳儲(chǔ)量下降較為顯著，主要集中在森林資源豐富的江寧區(qū)、浦口區(qū)及溧水區(qū)。上述3個(gè)區(qū)在此時(shí)期內(nèi)建設(shè)用地及耕地?cái)U(kuò)張劇烈，經(jīng)濟(jì)社會(huì)高速發(fā)展的同時(shí)生態(tài)功能用地大量流失。2015—2018年南京市碳流失現(xiàn)象得到有效緩解，除城鎮(zhèn)周邊零星地區(qū)碳儲(chǔ)量減少外，區(qū)域內(nèi)無碳儲(chǔ)量顯著下降現(xiàn)象。南部高淳區(qū)受政策規(guī)劃影響，碳儲(chǔ)量顯著上升?？傮w來看，南京市碳儲(chǔ)量在2010—2015年下降顯著，2015—2018年減少量大幅緩解并趨于緩和。

圖2 2010—2018年南京市碳儲(chǔ)量空間分布變化

2.2 區(qū)域2018—2030年土地利用與碳儲(chǔ)量預(yù)測(cè)分析

2.2.1 多情景土地利用變化模擬結(jié)果 為研究南京市未來陸地系統(tǒng)碳儲(chǔ)量空間分布與變化，利用Markov-Flus模型模擬2030年南京市在不同碳匯情景下土地利用格局變化，并對(duì)比各情景模擬結(jié)果。模擬結(jié)果如圖3所示，針對(duì)不同情景，土地利用變化結(jié)果互異。

圖3 南京市2030年各情景土地利用模擬

在自然發(fā)展情景下，南京市土地利用變化格局總體呈現(xiàn)建設(shè)用地?cái)?shù)量逐年增加，其余類型用地?cái)?shù)量逐年減少的特點(diǎn)。建設(shè)用地?cái)?shù)量相比2018年增加173.04 km2，增加區(qū)域主要集中在現(xiàn)有城鎮(zhèn)周圍。受建設(shè)用地?cái)U(kuò)張影響，耕地流失現(xiàn)象較為顯著，其數(shù)量相比2018年下降3.50%，為123.79 km2，且越靠近城鎮(zhèn)，耕地流失越嚴(yán)重。此情景下，生態(tài)功能類用地面積總體呈減少趨勢(shì)，但變化較小，期間共減少44.51 km2；其中生態(tài)功能用地減少主要表現(xiàn)為林地流失，其減少量占生態(tài)空間總減少量的64.73%。自然發(fā)展情景下，南京市土地利用變化集中體現(xiàn)在耕地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地，城鎮(zhèn)化建設(shè)對(duì)生態(tài)類用地整體布局影響較小。

生態(tài)增匯情景旨在利用生態(tài)功能用地較強(qiáng)的碳匯能力提升區(qū)域碳儲(chǔ)量。該情景下，建設(shè)用地面積相比2018年增加142.38 km2，其增加量相較自然發(fā)展情景降低17.72%，城鎮(zhèn)擴(kuò)張速率有所下降。與此同時(shí)，相比自然發(fā)展情景，生態(tài)功能用地面積減少量下降88.72%，主要表現(xiàn)為林地面積相比2018年下降3.24 km2，較自然發(fā)展情景增長(zhǎng)25.57 km2，城鎮(zhèn)內(nèi)部及周邊林地流失現(xiàn)象得到顯著緩解，區(qū)域生態(tài)建設(shè)能力得到提升。耕地面積及空間分布相比自然發(fā)展情景無較大變化，部分地區(qū)出現(xiàn)退耕還林、還草現(xiàn)象。生態(tài)增匯情景下，區(qū)域遵循構(gòu)建綠色空間的宗旨，生態(tài)空間格局得到顯著優(yōu)化。

相比自然發(fā)展情景，耕地增匯情景下，耕地面積提升3.65%，面積增加129.12 km2，耕地呈現(xiàn)沿水域發(fā)展的趨勢(shì)，城鎮(zhèn)周邊耕地流失現(xiàn)象得到明顯改善。該情境下，建設(shè)用地受影響較大，建設(shè)用地面積相比自然發(fā)展情景減少139.44 km2，具體表現(xiàn)為城鎮(zhèn)向外擴(kuò)張趨勢(shì)得到遏制，轉(zhuǎn)而向內(nèi)部侵占部分生態(tài)用地。盡管城鎮(zhèn)內(nèi)部區(qū)域生態(tài)功能用地?cái)?shù)量有所減少，但區(qū)域內(nèi)生態(tài)用地總量波動(dòng)較小，體現(xiàn)在河流沿線草地面積減少趨勢(shì)有所緩解，草地面積相比自然發(fā)展情景增加6.09 km2。耕地增匯情景主要利用南京市廣袤的耕地及其碳匯能力來達(dá)到區(qū)域碳儲(chǔ)量的提升，該情景下耕地流失速度得到有效減緩，但同時(shí)城鎮(zhèn)擴(kuò)張受到較大限制。

2.2.2 多情景區(qū)域碳儲(chǔ)量變化預(yù)測(cè)分析 研究根據(jù)Markov-Flus模型預(yù)測(cè)南京市2030年各情景土地利用情況，利用InVEST模型中Carbon模塊計(jì)算得出南京市2030年自然發(fā)展、生態(tài)增匯及耕地增匯情景下區(qū)域碳儲(chǔ)量大小及空間分布，如表7、圖4所示。

表7 南京市2030年各情景碳儲(chǔ)量變化（單位：106 t）

圖4 南京市2030年各情景碳儲(chǔ)量空間分布

自然發(fā)展情景下，2030年區(qū)域碳儲(chǔ)量分布變化呈現(xiàn)普遍減少、零星增加的特點(diǎn)，總體呈下降趨勢(shì)。其總量相比2018年下降1.42×106t，約占2030年區(qū)域總碳儲(chǔ)量的1.65%。區(qū)域建設(shè)用地持續(xù)擴(kuò)張，耕地及林地等生態(tài)功能用地?cái)?shù)量逐漸減少是導(dǎo)致區(qū)域碳儲(chǔ)量流失的主要原因。其中，碳儲(chǔ)量減少受耕地面積縮減影響最大，耕地?cái)?shù)量下降導(dǎo)致碳儲(chǔ)量流失1.87×106t；盡管建設(shè)用地?cái)U(kuò)張，較2018年碳儲(chǔ)量增加1.28×106t，但從總體來看，碳儲(chǔ)量增加量遠(yuǎn)小于減少量，區(qū)域陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯能力仍呈下降趨勢(shì)。

生態(tài)增匯情景下，雖然南京市碳儲(chǔ)量較2018年下降1.02×106t，但區(qū)域陸地生態(tài)系統(tǒng)碳流失現(xiàn)象得到緩解。相比自然發(fā)展情景，該情境下碳儲(chǔ)量總體增加0.40×106t，表現(xiàn)為城鎮(zhèn)周邊生態(tài)功能用地碳儲(chǔ)量顯著上升，其余地區(qū)波動(dòng)較小的特點(diǎn)；生態(tài)功能用地碳儲(chǔ)量受林地、草地范圍擴(kuò)張影響，增加0.64×106t。相反，建設(shè)用地增長(zhǎng)速率受生態(tài)功能用地限制，其碳儲(chǔ)量較自然發(fā)展情景下降1.62%，為0.23×106t。該情景下，南京市通過生態(tài)功能用地治理與保護(hù)，有效提升了地區(qū)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量。

耕地增匯情景下，南京市碳儲(chǔ)量相比2018年下降0.81×106t，但較自然發(fā)展情景及生態(tài)增匯情景分別增加0.61×106、0.21×106t，碳儲(chǔ)量提升效應(yīng)顯著。該情景碳儲(chǔ)量空間分布變化相比生態(tài)增匯情景呈現(xiàn)中部地區(qū)塊狀減少、南北部地區(qū)點(diǎn)狀增加的特點(diǎn)，這與區(qū)域耕地及生態(tài)用地分布特征有關(guān)。該情境下，耕地范圍相比其余情景呈顯著擴(kuò)張趨勢(shì)，耕地碳儲(chǔ)量較自然發(fā)展情景增加1.95×106t。同時(shí)，建設(shè)用地碳儲(chǔ)量受影響較大，較自然發(fā)展情景降低1.61×106t。耕地增匯情景區(qū)域陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯能力提升顯著，但建設(shè)用地?cái)U(kuò)張受到極大限制，對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展帶來一定的負(fù)面影響。

3 小結(jié)與討論

本研究在運(yùn)用Markov-Flus復(fù)合模型對(duì)土地利用格局預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上，利用InVEST模型中的Carbon模塊計(jì)算2030年南京市碳儲(chǔ)量變化情況。從多情景視角出發(fā)，定量揭示了南京市陸地生態(tài)系統(tǒng)在不同碳匯能力提升路徑下，碳儲(chǔ)量變化與空間分布情況，主要結(jié)論如下。

1）2010—2018年南京市土地利用變化特征表現(xiàn)為林地?cái)?shù)量大幅縮減，減少59.49%，變化幅度最大。其余用地類型均有不同程度的變化，其中耕地?cái)?shù)量增加最多，其次為建設(shè)用地。2010—2015年區(qū)域土地利用變化主要表現(xiàn)為林地轉(zhuǎn)化為耕地，變化動(dòng)態(tài)度較大；2015—2018年主要表現(xiàn)為生態(tài)功能用地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地，變化動(dòng)態(tài)度較小。

2）南京市碳儲(chǔ)量空間分布具有異質(zhì)性，總體上表現(xiàn)為南北兩側(cè)高，中部低。區(qū)域碳儲(chǔ)量自2010年以來呈下降趨勢(shì)，共下降7.92%，其中2010—2015年碳流失現(xiàn)象最為顯著，2015—2018年碳流失趨于平緩。南京市主要城鎮(zhèn)周邊森林覆蓋面積高，碳密度較大；其余地類中耕地面積較大，是碳儲(chǔ)量分布的主要用地類型，2018年耕地碳儲(chǔ)量占區(qū)域總碳儲(chǔ)量的61.12%。

3）對(duì)比多情景模擬結(jié)果可知，各情景下碳儲(chǔ)量變化與空間分布不盡相同。自然發(fā)展情景碳儲(chǔ)量相較2018年呈總體下降趨勢(shì)；生態(tài)增匯情景下生態(tài)功能類用地得到治理與保護(hù)，區(qū)域碳流失現(xiàn)象得到緩解，總體碳儲(chǔ)量相較自然發(fā)展情景增加0.40×106t，城鎮(zhèn)周邊生態(tài)類用地碳儲(chǔ)量增長(zhǎng)較為明顯；耕地增匯情景下耕地流失量減少，建設(shè)用地?cái)U(kuò)張受到一定限制，區(qū)域碳流失現(xiàn)象緩解趨勢(shì)更為顯著，總體碳儲(chǔ)量比自然發(fā)展情景增加0.61×106t，表現(xiàn)為除城鎮(zhèn)地區(qū)外各地區(qū)碳儲(chǔ)量均增長(zhǎng)的特點(diǎn)。

4）預(yù)測(cè)未來南京市土地利用變化以耕地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地為主，生態(tài)類用地變化較小。同時(shí)未來南京市碳儲(chǔ)量會(huì)進(jìn)一步下降；加強(qiáng)區(qū)域耕地保護(hù)能夠有效緩解碳流失現(xiàn)象，但建設(shè)用地?cái)U(kuò)張會(huì)受較大限制，應(yīng)采取耕地保護(hù)和生態(tài)保護(hù)相結(jié)合的措施，以促進(jìn)區(qū)域在經(jīng)濟(jì)社會(huì)綠色發(fā)展、國(guó)土空間協(xié)調(diào)發(fā)展的同時(shí)提前完成“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)。

與此同時(shí)，本研究同樣存在需要改進(jìn)之處。首先，土地利用變化模擬中可以引入經(jīng)濟(jì)社會(huì)層面更多的驅(qū)動(dòng)力因子，有利于更加準(zhǔn)確科學(xué)地模擬未來土地利用情況。其次，InVEST模型在計(jì)算中假定各用地類型固碳能力在一定時(shí)間范圍內(nèi)保持一致，該前提忽略了各土地利用類型自身固碳能力變化情況。因此，在未來研究中可引入碳儲(chǔ)量相關(guān)修正系數(shù)以提升模擬的合理性。本研究將南京市土地利用類型劃分為6類，下一步可對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步細(xì)分，并確定細(xì)分后各土地利用類型碳密度值，更加精確地估算區(qū)域陸地生態(tài)系統(tǒng)碳儲(chǔ)量。