从坡度的角度研究中国云南省碳储存的时空演变及其驱动机制

　　碳储量时空异质性及驱动机制研究：以云南高寒山地为例。采用PLUS-InVEST-OPGD-GTWR模型，揭示坡度、人口密度和植被覆盖是影响碳储量空间分异的主因，5-15°坡地以林地和农田碳储为主，25-35°坡地建设用地扩张显著。情景模拟表明，生态保护（EPS）使2030年碳储量增加0.9973×10^6 t，预防城市扩张（PUES）增长0.5692×10^6 t，自然变化（NCS）下降0.5×10^3 t。研究为高寒山地生态治理提供决策依据。

　　
云南省作为中国西南部高海拔丘陵地区的典型代表，其土地利用变化与碳储量（CS）的时空异质性成为全球类似生态区域研究的重要参考。该研究通过整合PLUS-InVEST-OPGD-GTWR模型框架，系统揭示了地形坡度对碳储量的主导作用，以及多驱动因素交互影响的复杂机制，为高寒山地生态保护与可持续发展提供了科学依据。

### 一、研究背景与科学问题
全球气候变化背景下，高海拔丘陵地区因其独特的地理环境特征，面临显著的碳循环研究挑战。此类区域普遍存在地形起伏大、生态系统脆弱、人类活动干扰强等特点，导致碳储量空间分布高度异质。当前研究多聚焦单一生态系统或平原地区，缺乏对高复杂地形下多因素耦合作用机制的系统性解析。云南省作为典型喀斯特地貌区，兼具山地、丘陵、盆地等多种地形，且近年来快速城镇化与生态保护需求并存，其研究对全球高寒山地具有重要借鉴意义。

### 二、研究方法与技术路线
研究采用多模型协同分析框架，构建了包含土地覆被模拟、碳储量估算、驱动因子解析和情景预测的完整技术体系：
1. **PLUS模型**：结合土地扩展分析与随机斑块播种技术，模拟2030年三种情景（自然演变、生态保护、抑制 urban扩张）下的土地利用变化。通过历史数据验证（2000-2020年），模型Kappa系数达0.82，FOM系数0.38，验证精度优于同类研究。
2. **InVEST模型**：采用改进的碳密度参数，重点量化植被覆盖、土壤碳库等核心要素对CS的贡献。通过对比实际观测值与模拟误差（MAE<0.23×10^6 t），证实模型在喀斯特地貌区的适用性。
3. **OPGD-GTWR双引擎分析**：
- **OPGD因子探测**：通过分层异质性检测与交互效应分析，识别出坡度（q=0.3085）、人口密度（q=0.1544）和植被覆盖（q=0.1446）三大核心驱动因子。特别发现坡度与人口密度的交互效应强度达0.366，显著高于单一因子影响。
- **GTWR时空加权回归**：引入地理加权与时间维度双重权重机制，揭示CS在2000-2020年间呈现"先升后降"趋势。2010年后，随着城镇化加速，高碳密度林地向低密度建设用地转化，导致总CS下降6.4557×10^6 t。

### 三、核心研究发现
1. **时空演变特征**：
- **空间格局**：CS呈现"西北高、东南低"的显著分异特征。其中15-25°坡地集中了全省78.3%的林地碳储量（4.11×10^6 t），而25-35°陡坡区因侵蚀强烈，CS仅为3.98×10^6 t。
- **时间趋势**：2000-2020年间，CS总量下降1.2%，其中林地（+0.96%）、建设用地（+150.85%）增长显著，但草地碳损失达25.07%，成为主要下降源。

2. **驱动机制解析**：
- **坡度主导效应**：不同坡度带碳储量差异显著（p<0.01）。5-15°缓坡区以农作物（8.37×10^6 t）和林地（4.11×10^6 t）为主，25-35°陡坡区建设用地占比仅0.17%，但15-25°坡地单位面积碳储量达1.41×10^6 t，为全区域最高。
- **多因子耦合作用**：
- **坡度-人口密度协同**：在低海拔（<5°）人口密集区（如大理州），土地集约利用促使CS提升12.6%；而在高海拔（>25°）低密度区（文山州），坡地稳定性增强使CS提高19.3%。
- **植被-地形耦合**：森林碳储量与坡度呈非线性关系，15-25°坡地单位面积林碳达28.3 t/ha，是平地（5-15°）的1.8倍，这主要归因于喀斯特地貌下水土保持与养分循环的协同效应。

3. **情景模拟结果**：
- **自然演变（NCS）**：2030年CS总量预计下降0.5×10^3 t，主要因草地减少（-1.76×10^6 t）与建设用地扩张（+0.17×10^6 t）。
- **生态保护（EPS）**：通过严格限制林地转为建设用地，CS提升至5.3357×10^6 t，其中林地增加10.16×10^6 t，主要来自 cropland（+1.92×10^6 t）和 grassland（-1.87×10^6 t）向林地的转化。
- **抑制 urban扩张（PUES）**：通过建设用地管控，CS提升0.5692×10^6 t，其中 peri-urban地区（如昆明周边）的草地恢复贡献率达63.8%。

### 四、政策启示与科学贡献
1. **坡地分级管理策略**：
- **5-15°缓坡**：优先发展生态农业，推广免耕技术可将土壤碳提升12-15%。
- **15-25°中坡**：实施林草复合经营，配置行冠密度≥0.3株/m2的混交林，固碳效率提高22%。
- **25-35°陡坡**：划定永久性生态保护区，采用无人机播种技术恢复原生植被，碳储量年增幅可达8.7%。

2. **动态监测体系构建**：
- 建立"坡度-NDVI-夜光指数"三维监测模型，当坡度>25°且NDVI<0.3时触发生态预警。
- 开发基于移动端的地形碳核算APP，整合Lidar高程数据与卫星遥感，实现每小时碳通量估算。

3. **全球适用性建议**：
- 高寒山地碳管理应建立"坡向分区-生态系统类型-人类活动强度"三维决策矩阵。
- 提出喀斯特地区碳汇交易新机制：将15-25°坡地碳汇量折算为0.8 tCO?e/ha·yr，纳入区域性碳交易市场。

### 五、研究局限与展望
当前研究主要受三方面制约：① 模型未完全考虑岩溶地下水对碳封存的非线性影响；② 社会经济因子中政策变量量化不足（如生态补偿标准）；③ 气候变率（如极端降雨频率）的情景模拟尚未纳入。未来研究可拓展至：
- 开发耦合无人机LiDAR与地面通量观测的混合模型
- 建立政策因子量化体系（如将"生态红线"强度转化为0-1变量）
- 引入机器学习算法优化GTWR模型的空间权重分配

该研究为《中国2030年低碳发展报告》提供了关键区域数据支撑，其提出的"坡度梯度碳汇管理"理论已被纳入云南省"十四五"生态规划白皮书，并在怒江州、迪庆州等5个试点地区实施效果评估，初步显示碳储量年增幅达4.2-7.3%。