生态恢复下陕西省森林碳储量的长期动态与驱动机制

《Forests》：Long-Term Dynamics and Driving Mechanisms of Forest Carbon Storage Under Ecological Restoration in Shaanxi Province, China

　　

理解植被绿化是否与估计的森林碳储量变化相对应，对于评估耦合气候变化和人类压力下的生态恢复至关重要。然而，现有研究常依赖植被指数，且检验长期森林碳储量模式或区分气候和人为因素作用的能力有限。本研究整合长期遥感数据与双向固定效应模型，检验了中国陕西省1990至2023年森林生态系统碳储量。研究人员通过结合历史土地利用数据与源自2012年野外调查的静态基线碳密度系数，采用IPCC第1层级方法估计森林碳储量。考虑的碳库包括地上生物量、地下生物量、凋落物和土壤有机碳。结果表明，NDVI（归一化植被指数）显著增加，而估计的森林碳储量增加了4.27 × 10⁷ t（21.04%），且存在明显区域异质性。在控制固定效应后，植被绿度与估计的森林碳储量之间存在不匹配，NDVI与碳储量的关联较弱且不稳定。夜间灯光与碳储量呈显著负相关，而气候因素总体不显著。这些发现表明，仅凭植被指数可能无法可靠地代表基于土地利用的碳储量估计。本研究为理解生态恢复下森林碳储量模式提供了经验证据，并强调了未来评估中需采用动态碳密度参数。

研究背景方面，森林作为全球碳循环调控者与气候稳定器，在减缓人为温室气体排放中不可替代。然而，过去几十年的毁林、土地退化和城市扩张显著改变了森林碳动态。中国自20世纪末实施大规模生态恢复工程（如退耕还林计划，GGP），在陕西省黄土高原等生态脆弱区显著提升了植被覆盖。但现有研究多依赖NDVI等植被指数，未能充分检验长期森林碳储量变化，且难以区分气候与人为因素的相对贡献，尤其缺乏对植被绿度与碳储量潜在不匹配的系统分析。为此，研究人员开展了本研究，旨在阐明陕西省1990—2023年森林NDVI与碳储量的时空演变，量化驱动机制，并评估两者的关联性。论文发表在《Forests》。

本研究采用的主要关键技术方法为：通过整合历史土地利用数据（1990—2022年，30 m分辨率）与基于2012年野外调查的静态碳密度系数（参照IPCC第1层级方法），估算森林碳储量（包括地上生物量、地下生物量、凋落物和土壤有机碳碳库）；运用双向固定效应模型（two-way fixed effects model）控制区域和年份固定效应，分析NDVI、温度、降水及夜间灯光指数对碳储量的影响，并采用Driscoll–Kraay标准误处理异方差和序列相关。数据来源包括资源环境科学数据平台（NDVI，30 m）、国家青藏高原科学数据中心（降水和温度，1 km）和国家地球系统科学数据中心（夜间灯光，500 m），所有数据重采样至1 km统一分辨率。样本队列来源于陕西省2012年国家碳汇评估系统的野外调查（含322个乔木林样方和322个灌木样方，土壤有机碳样方84个）。

研究结果部分内容如下：

**3.1 The Changing Trend of Forest NDVI Since the Implementation of the Grain-for-Green Program**
通过1990—2023年NDVI时间序列分析，研究人员发现在省级尺度上NDVI显著上升；分区域看，陕南NDVI均值最高（0.66）且增长显著，陕北均值最低（0.41）但增幅最大，关中平原居中（0.57）。空间上，黄土高原北部以低NDVI（0.2–0.4）为主，关中平原中等（0.4–0.6），秦巴山区持续高值（>0.6），且高值区随时间扩展，低值区收缩。

**3.2 Variation Characteristics of Carbon Storage**
通过静态碳密度与土地利用面积结合估算，研究人员发现陕西森林碳储量在34年间增加了4.27 × 10⁷ t（21.04%）。陕南碳储量最高（多年均值9.56 × 10⁷ t），关中居中（7.80 × 10⁷ t），陕北最低（4.88 × 10⁷ t），但陕北2005年后增长加速（增加1.01 × 10⁷ t），此前增长较缓。

**3.3 Analysis of the Driving Mechanism of Carbon Storage Change**
基于双向固定效应模型回归，研究人员发现NDVI在控制区域和年份固定效应后与碳储量呈负相关且不显著（系数?84.04至?77.28），仅在排除年份固定效应时变为正显著（106.8），表明关联不稳定。夜间灯光在所有模型中均显著负相关（?29.69至?98.83），表明城市化对碳储量的持续抑制作用。温度和降水仅在无年份固定效应时呈显著正相关，纳入年份固定效应后不显著，说明气候因素的空间背景作用被年际变异吸收。滞后一期的NDVI同样负且不显著（?30.17）。所有模型整体R²>0.99，但组内R²较低（约0.09），说明NDVI、气候和夜间灯光仅解释碳储量年际变化的一小部分，碳储量动态受长期生态过程主导。

在讨论部分，研究人员首先指出植被恢复与碳储量增长存在时空不匹配，NDVI响应迅速而碳储量增长滞后，反映了生态恢复首先表现为地表绿化，后逐步转化为稳定碳汇。其次，NDVI与碳储量之间不稳定关联的原因包括NDVI在密植被区的饱和效应、仅反映短期绿度、以及静态碳密度假设的方法约束。第三，人类活动（夜间灯光）对碳储量的负面影响强于气候因素，表明经济发展与森林碳汇之间存在空间权衡。最后，研究局限性包括静态碳密度假设可能引入不确定性、土壤有机碳样点数量有限（N=84）、解释变量集有限（未包含林龄、森林类型等）、以及市级尺度分析可能掩盖精细异质性。结论部分翻译如下：

**5. 结论**
本研究构建了一个整合长期卫星监测与计量经济建模的框架，调查了陕西省1990至2023年森林碳动态。通过使用NDVI时间序列、气候数据和社会经济指标，应用双向固定效应模型区分气候和人为因素对森林碳储量的相对影响。主要结论如下：
（1）过去三十年间，森林NDVI和碳储量均显著增加，表明退耕还林计划及相关恢复举措的长期植被恢复效果。
（2）NDVI与碳储量之间的弱相关性表明植被绿度与估计的碳储量存在潜在不匹配，这可能既反映了生态过程（如时间滞后），也与静态碳密度假设相关的方法约束有关。
（3）气候条件（温度和降水）仅在部分模型设置下与估计的碳储量呈正相关，而以夜间光强度为代表的人类活动与碳储量呈负相关，表明经济增长与生态功能之间存在权衡。