工业革命以来，化石能源的使用、土地利用结构的改变等向大气层排放大量以二氧化碳为代表的温室气体，导致全球气候变暖、极端天气频发^［1］。基于此，2016年巴黎协定就21世纪末全球平均气温升高不超过2 ℃达成共识，并以将全球平均升温控制在1.5 ℃以下为目标^［2-3］。作为目前全球最大的二氧化碳排放国^［4-5］，中国政府提出了2030年“碳达峰”及2060年“碳中和”目标^［6］，而增加陆地生态系统碳储量被认为是通过减轻温室效应和减缓气候变化来达成这一目标最经济、可行和环保的方法之一^［7-8］。甘肃省作为中国西北内陆干旱区资源大省，多项发展依赖于自然生态资源^［9］，在稳步促进甘肃省经济社会发展的同时，关注全省生态状况，是促进可持续发展、构建西北地区生态屏障以及推进“碳交易”市场，实现“碳达峰”“碳中和”的必要条件。因此，准确评估甘肃省陆地生态系统固碳效应，明晰气候变化和土地利用变化对陆地生态系统的影响，有助于制定科学的增汇减排措施以及生态环境的恢复政策。

近年来，国内外学者基于不同方法对不同尺度陆地生态系统固碳效应进行估算，例如Garima等^［10］利用取样调查的方法获取印度拉贾斯坦邦半干旱地区土壤不同埋深碳密度数据，并采用IPCC清算法测定土壤有机碳储量；吴佩君等^［11］基于生态系统服务功能与权衡交易综合评价模型 （Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs， InVEST） 评估了广东省陆地生态系统碳储量，并结合CA （Cellular Automata） 模型预测未来城市扩张会导致广东省碳储量减少；杨洁等^［12］借助InVEST模型评估过去、未来碳储量变化情况，认为在未来时期生态保护情景相比于自然变化情景有更高的碳储量；孔君洽等^［13］以临泽荒漠绿洲为研究对象，运用Bookkeeping模型，结合土地利用转移面积数据计算地类变换对碳储量的影响，并认为耕地变化是导致临泽荒漠绿洲碳储量增加的主要因素。由于InVEST模型可以模拟不同土地利用覆被情景下生态系统物质量和价值量的变化，为决策者权衡生态效益提供科学依据，同时在碳储量测算中兼具输入数据简单、通用性强、可视化直观等特性，该模型逐渐成为评价碳储量时空演变特征的经典方法而被广泛使用^{［12，14-16］}。

然而，现有采用InVEST模型评估陆地生态系统固碳效应的研究多关注于土地利用变化对陆地生态系统碳储量的影响，假定碳密度数据为常量^［17-18］，但在气候变化背景下，陆地生态系统碳密度数据（植被碳密度及土壤碳密度）随温度、降水等因素影响存在年代际差异^［19］。因此，需要综合考虑气候因素对各期碳密度数据进行修正，并以此为基础对陆地生态系统固碳能力进行评估；此外，基于流域、半干旱地区、荒漠绿洲等典型生态区的固碳效应研究较为丰富，而对于省级行政区的研究较为匮乏，而省作为中国政策宏观调控的基本单位，开展省级尺度陆地生态系统固碳效应评估，能为低碳视角下城镇化建设管理及决策提供科学依据，有助于实现区域低碳经济和生态环境的可持续发展^［14］。基于此，本文基于InVEST模型，综合土地利用数据及温度、降水要素修正后的各期碳密度动态数据，对甘肃省及各市州陆地生态系统固碳效应的时空特征和变化规律进行分析，并定量评估气候变化和土地利用变化对陆地生态系统固碳量的影响，研究以期为甘肃省未来增汇减排措施提供支撑。

甘肃省（32°11′—42°57′N，92°13′—108°46′E，图1）位于中国西北地区，东西延伸达1 659 km，南北宽530 km^［20］。全省地域狭长，地质地貌复杂多样，气候条件差异巨大，自东向西表现为亚热带季风气候、温带季风气候、温带大陆性（干旱）气候和高原高寒气候四大气候类型；多年平均气温0~15 ℃，年降水量42~760 mm^［21］，大部分地区气候干燥，干旱、半干旱地区约占甘肃省总面积的75%^［22］。省内主要地带性植被包括北亚热带常绿阔叶林、暖温带落叶阔叶林、温带针阔叶混交林、寒温带针叶林、温带草原和荒漠、亚高山灌丛、高山草甸7种类型。全省总面积约为45.59万km²，包括兰州市、甘南藏族自治州、张掖市、酒泉市等14个地级市州。

本研究所采用的甘肃省土地利用数据集来源于中国科学院资源科学数据中心（http：//www.dsac.cn/），该数据集以覆盖全国的Landsat-MSS/TM/ETM和Landsat8影像为数据源，通过人工目视进行判读解译。本研究选取1980、1990、2000、2010、2020年中国土地利用现状遥感监测解译数据，空间分辨率为30 m，通过重分类将土地利用分为6个一级分类及对应的二级分类：耕地、林地（有林地、灌木林地、疏林地、其他林地）、草地（高覆盖度草地、中覆盖度草地、低覆盖度草地）、水域、建设用地（城镇用地、农村居民点、其他建设用地）、未利用地（沙地、戈壁、盐碱地、沼泽地、裸土地、裸岩石质地、其他未利用地）；选取甘肃省29个气象站点的1980—2020年逐月平均温度及降水数据，通过统计计算得到41 a间年均气温及年降水，气象数据来源于中国气象数据网（http：//data.cma.cn/）；甘肃省行政边界以及各地级市行政区划边界来源于国家基础地理信息系统网站（https：//www.webmap.cn/commres.do？method=result100W）。

基准碳密度主要包括各土地利用类型地上生物量、地下生物量、土壤有机碳密度，其中地上与地下生物量碳密度数据获取自Spawn等^［23］2020年提供于美国国家航空航天局 （National Aeronautics and Space Administration， NASA） 橡树岭国家实验室分布式生物地球化学动态存档中心（Oak Ridge National Laboratory Distributed Active Archive Center for Biogeochemical Dynamics，ORNL DAAC）的2010年全球地上及地下生物量碳密度数据集（https： //daac.ornl.gov/cgi-bin/dsviewer.pl？ds_id=1763），空间分辨率为300 m；土壤有机碳密度数据来自Liu等^［24］提供的中国高分辨率国家土壤信息格网基本属性数据集（http：//soil.geodata.cn/data/datadetails.html？dataguid=36810085119113），该数据集基于中国土系调查集《中国土系志》编制项目获得的土壤剖面样点数据，利用地理信息与遥感技术集成机器学习方法，生成多土层深度、多土壤属性的高空间分辨率土壤数据集，具有高可信度和稳健性。本研究所采用的土壤有机碳密度数据土层深度为0~100 cm，空间分辨率为90 m。由于地上地下生物量及土壤碳密度产品数据所采用的遥感影像以植被为基础，难以代表水域碳密度的平均水平，因此参考前人文献数据^{［11-12，17，25-27］}，汇总形成不同土地利用类型的碳密度表（表1）。

土地利用转移矩阵来源于系统分析中对系统状态与状态转移的定量描述，可以全面、具体地刻画区域土地利用变化方向以及研究时段起末各土地利用类型的来源与构成，反映出人类活动所引导的土地利用变化方向，更好地揭示土地利用格局的时空演化过程^［28］。计算公式如下：

式中：i，j=1，2，…，n分别代表转移前后的土地利用类型；n为不同地类的数量；U_ij 为土地利用转移面积。

InVEST模型的Carbon模块将陆地生态系统的碳储量划分为4个基本碳库：地上生物碳（土壤以上所有存活的植物材料中的碳）、地下生物碳（存在于植物活根系统中的碳）、土壤碳（分布在有机土壤和矿质土壤中的有机碳）和死亡有机碳（凋落物、倒立或站立的已死亡树木中的碳）^{［17，29］}，由于死亡有机碳在碳库中所占比重较小，故在本研究中不予考虑^［22］。该模型以各地类的面积乘以三大碳库的碳密度数据生成区域总碳储量和时空分布图。碳储量计算公式如下：

式中：i表示某土地利用类型；k表示某陆地生态系统碳库；C_ik 代表土地利用类型i的陆地生态系统碳库k的碳密度（kg C·m^-2）；C_i 为土地利用类型i的陆地生态系统碳密度（kg C·m^-2）；CS为陆地生态系统总碳储量（t）；A_i 为土地利用类型i的面积（km²）。

尽管InVEST模型假设各地类碳密度为常量，即不考虑植被生长周期或气候条件变化对固碳能力的影响^{［15，30-31］}。但气候变化会对陆地生态系统碳密度产生影响，尤其受温度和降水影响明显^［32-33］，因此需要对温度、降水影响下的各期陆地生态系统碳密度进行校正^［12］。基于此，本研究采用“空间代替时间”的思路^［34-35］：根据基准期空间尺度上不同土地利用类型下有机碳密度与温度和降水的关系建立多元线性回归方程，并结合多元线性回归方程与各年代际之间平均温度变化量和平均降水变化量计算各期各地类碳密度动态数据^［36］。

式中：C_base（ik） 代表空间尺度上基准期土地利用类型i的陆地生态系统碳库k的碳密度（kg·C·m^-2）；T_base和P_base分别代表空间尺度上基准时期年平均气温和年降水；t_ik 和p_ik 分别表示土地利用类型i的陆地生态系统碳库k的年平均气温与年降水量对碳密度的影响；a为总体回归方程的常数项；C_t（ik） 表示在时期t土地利用类型i的陆地生态系统碳库k的碳密度（kg C·m^-2）；∆T和∆P分别表示时期t与基准期base之间的年平均气温变化量（℃）及年降水变化量（mm）。

本研究基于地类转移与否将碳储量变化归因为气候变化和土地利用变化，假定未发生地类转移的碳储量变化由气候变化引起，而将发生地类变化对应的碳储量变化与具体的地类转移方向相关联，如耕地转移为林地或草地则归因为退耕还林还草，沙地转换为草地或林地归因为荒漠化防治。

式中：∆CS、∆CS_cc和∆CS_lucc分别表示t₁时期到t₂时期碳储量总变化量、气候变化带来的碳储量变化量及土地利用变化带来的碳储量变化量；A_ii 表示t₁时期到t₂时期未发生类型转移的地类i的面积；A_ij 表示t₁时期到t₂时期从地类i转移到地类j的面积。

气候变化是影响陆地生态系统碳密度的重要因素，了解甘肃省气温、降水的空间分布及变化情况，有助于理解甘肃省碳密度及碳储量的变化特征。根据图2，可以看出甘肃省气温呈现从东北到西南递减的趋势，尤其祁连山脉和甘南高原等高海拔山区年平均气温最低；此外，甘肃省年降水量空间分布极不均匀，东南地区和祁连山区降水较为丰富，河西走廊中下游降水较少，西北地区降水则最少。

甘肃省1980—2020年平均降水量为289.77 mm，2018年达到最高值（392.12 mm）。1980—2000年平均降水量为279.24 mm，2000—2020年平均降水量为299.80 mm，整体表现为增长趋势。此外，甘肃省气温在1980—2020年整体处于波动上升趋势，1980—2000年平均气温为7.24 ℃，2000—2020年平均气温为8.12 ℃，20 a间增长了0.88 ℃，说明气候整体趋向于暖湿化（图3）。

1980—2000年及2000—2020年，甘肃省各地类转移面积分别为3 269.61 km²和27 566.28 km²，表明1980—2000年甘肃省土地利用结构较为稳定，人类活动和气候变化对土地利用变化影响程度较小，而2000—2020年人类活动和气候变化对土地利用结构变化产生较强影响。1980—2020年，以20 a为周期，甘肃省两阶段土地利用结构变化差异显著，通过桑基图可以直观体现两周期之间地类转移的方向、面积等特征。1980—2000年，甘肃省土地利用转移主要表现为草地流失和耕地扩张。其中，草地转移1 468.26 km²，占总转移面积的44.91%，其集中转换为耕地（64.76%）和未利用地（26.30%）。而耕地扩张除来源于草地（65.23%）之外，未利用地（20.89%）、水域（9.43%）和林地（3.70%）也存在不同程度的转移（图4）。2000—2020年，地类变化主要表现为建设用地的转入及未利用地的转出，其中建设用地扩张了2 595.42 km²，主要来源于耕地的转入（1 477.35 km²）。而未利用地共转出5 463.81 km²，且集中转出为草地和耕地，分别占转出面积的46.92%和29.51%，这反映了甘肃省生态环境保护与治理政策的有效性及新型城镇化进程的推进。

甘肃省陆地生态系统碳密度空间差异显著（图5），高值区主要分布在甘南高原和祁连山山地区域。该区域水资源充足，地类多以草原、灌木林、森林为主，地表枯落物较厚，同时海拔高、温度低，减缓有机质分解速率，促进土壤有机质的累积。低值区主要分布在河西走廊西北荒漠区及内陆河流域下游地区，该区域以戈壁、沙地、裸岩石质地等未利用地为主，植被覆盖度极低，降水量少，蒸散发强烈，自然条件恶劣，导致生态系统碳密度较低。

根据陆地生态系统碳密度计算1980、1990、2000、2010、2020年甘肃省陆地生态系统碳储量依次为2 539.13、2 599.70、2 639.59、2 728.71、2 747.92 Tg C，甘肃省陆地生态系统总碳储量在过去40 a内净增长208.79 Tg C，增幅为8.22%。耕地、林地、草地的碳储量均表现为增长状态，分别增长70.03、67.12、68.07 Tg C，增幅依次为16.17%、10.37%、5.67%；而水域和未利用地的生态系统碳储量分别减少0.09 Tg C和4.63 Tg C，综合而言，甘肃省陆地生态系统碳汇能力整体呈向好趋势。

对甘肃省各市州陆地生态系统碳密度及碳储量统计可知，甘南藏族自治州陆地生态系统碳储量最高，可达688.3 Tg C，占甘肃省碳储总量的25.22%；其次为张掖市和酒泉市，碳储量分别为347.21 Tg C（12.72%）和337.23 Tg C（12.36%）。甘南州、张掖市、酒泉市碳储量约占甘肃省总碳储量的50.31%，而嘉峪关市、金昌市、临夏州、兰州市和平凉市陆地生态系统碳储量相对较低，5市碳储总量仅占甘肃省碳储量的10.27%（表2）。

甘肃省陆地生态系统固碳速率呈现为自东南向西北递减的空间格局（图6）。河西走廊西北荒漠区和内陆河流域中下游荒漠区生态系统固碳速率为-5~0 g C·m^-2·a^-1，该地区深居内陆，属于干旱区和半干旱区，降水量少，蒸发量大，土地利用以荒漠戈壁等未利用地为主，土壤有机质含量较低，整体环境较恶劣，故生态系统固碳速率呈现降低状态；而祁连山山地、甘南高原、陇南和天水林区大部分地区光热充足、气候温和、降雨丰富、土壤有机质含量丰富，以草原、灌木林、森林等植被类型为主，生态条件整体较好，因此生态系统固碳速率较高，为10~50 g C·m^-2·a^-1；陇中黄土高原区生态系统固碳速率为0~10 g C·m^-2·a^-1，该地区以农耕地为主，使用有机肥改善土壤结构等方式可以增加土壤有机质含量，促使更多碳返回土壤，故该区域固碳速率相对较高。

由1980—2020年甘肃省各地级市州陆地生态系统固碳速率（表3）可知，甘南藏族自治州陆地生态系统固碳速率最高，其次为陇南市、天水市、定西市，其陆地生态系统固碳速率依次为34.13、30.42、22.71、21.30 g C·m^-2·a^-1；此外，酒泉市和嘉峪关市在过去40 a间生态系统固碳速率较低，仅为1.41 g C·m^-2·a^-1和4.89 g C·m^-2·a^-1。从甘肃省各地级市不同时期生态系统固碳量来看，1980—2020年甘肃省陆地生态系统固碳量排名前四的地级市州依次为甘南藏族自治州、陇南市、张掖市和庆阳市，陆地生态系统固碳量依次为50.10（24.00%）、33.89（16.23%）、20.98（10.05%）、20.22 Tg C（9.68%），该4个地级市州陆地生态系统固碳量总和占甘肃省陆地生态系统总固碳量的59.96%（表3）。

为明确气候变化和土地利用变化对甘肃省陆地生态系统碳储量变化带来的影响，以土地利用二级分类转移矩阵为基础进行统计分析。1980—2000年气候变化对甘肃省陆地生态系统碳储量变化要远大于土地利用变化。1980—2000年甘肃省陆地生态系统受气候变化影响碳储量增加了63.01 Tg C，贡献了甘肃省陆地生态系统碳储量总变化量的52.49%。其中，农田贡献了该时期最大的固碳量（39.26 Tg C），其次是林地（32.24 Tg C）和草地（26.00 Tg C）。土地利用变化对甘肃省陆地生态系统固碳的正效应主要来源于农业管理（39.33 Tg C），其次是绿洲扩张（3.49 Tg C）。此外，草地退化、森林砍伐和荒漠化分别导致碳储量减少5.11、1.95、1.52 Tg C（图7）。

2000—2020年未发生类型转移的地类对甘肃省陆地生态系统碳储量变化的贡献远小于土地利用变化的贡献，说明土地利用变化已经成为甘肃省陆地生态系统碳储量变化的主要驱动因素。2000—2020年气候变化导致甘肃省陆地生态系统碳储量增加了32.41 Tg C，但仅贡献了该时期甘肃省陆地生态系统碳储量变化的4.84%。其中，农田固碳量最大（20.42 Tg C），其次是林地（14.05 Tg C）。地类变化对甘肃省陆地生态系统固碳的正效应主要来源于草地向林地的转换（55.37 Tg C），负效应主要来源于林地转换为草地（-45.16 Tg C）以及草地转换为未利用地（-22.26 Tg C）。这一现象说明，草地恢复具有较大固碳潜力（94.02 Tg C），但与此同时，草地也存在退化风险，并导致碳储量减少（-127.50 Tg C）。

在干旱半干旱地区，土地利用结构的变化已被证实是改变陆地生态系统固碳效应的重要方式^［37］。本研究表明，气候变化对于陆地生态系统固碳量的影响同样不可忽视。尤其在人类活动较弱，机械化水平较低的时期，土地利用转换强度小，约99.23%的地类未发生转移，因此，气候变化通过改变同一地类碳密度对固碳量产生较大影响。2000—2020年，甘肃省年降水增量为41.33 mm，降水量的增加促进了植被生长，增加了地上及地下生物量，促进了陆地生态系统碳储量的增长；对于干旱半干旱地区而言，短期内气候变化带来的降水量增多和气温升高增加了冰川雪地可融水，出山径流量随之增加，可能会缓解水资源短缺问题^［38-39］，促进生态系统碳储量的增加，给绿洲发展带来积极影响。但有研究表明^［34］，在土壤水分充足的情况下，增温通过提高植被生产力，从而增加土壤的有机质输入。但若温度持续升高，冬季降雪及冰川雪地可融水量逐渐减少，蒸散发量增大，区域可用水资源总量减少，抑制生态系统碳储量增长。

土地利用转移对于固碳量的影响存在明显差异，主要表现为林-草-沙治理方面。1980—2000年，草地退化是陆地生态系统固碳量减少的主要原因，林草地保护恢复和荒漠化防治增加的固碳量较少；而在2000—2020年，尽管仍然存在草地退化和森林砍伐导致的固碳量减少，但退耕还林还草、天然林保护、草地恢复、荒漠化防治等林-草-沙治理方案促进了固碳量增长。另外，绿洲扩张也是碳储量增加的一个重要驱动力。在甘肃河西地区，受气候干旱影响，土壤以风沙土、灰漠土和灰棕漠土为主，有机碳含量很低，随着绿洲面积的扩张，大量荒漠土壤被垦殖为灌漠土或灌耕土，土壤中有机碳逐渐累积。孔君洽等^［40］发现，经过垦殖后，沙地、戈壁和盐碱地背景农田表层土壤有机碳的固存速率可达42.4、48.5、81.1 g·C·m^-2·a^-1，反映了绿洲扩张带来的碳汇潜力。

尽管通过InVEST模型结合土地利用面积及各地类各碳库碳密度数据对碳储量进行测算的方法在国内外广泛使用，我们也必须认识到该方法的局限性。首先，本研究所采用的基准时期碳密度数据来自于高分辨率碳密度产品数据，相比于传统采样点测量或文献数据引用的方式，能够更加综合可靠地反映区域内同地类基准时期碳密度的空间异质性，但对于其他时期碳密度数据的修正，部分研究参考全国尺度碳密度修正公式结合区域年平均气温和年降水量对碳密度进行修正^{［18，22］}，但目前尚未形成统一标准。因此本研究参考赵敏等^［36］的研究，以区域温度、降水与高精度碳密度之间的空间分布建立多元线性回归方程进行碳密度修正，能够较准确地反映研究区域的真实情况，且拟合程度较高。但本研究仅考虑了年平均气温和年降水量对碳密度变化的影响，忽视了其他因素（例如土壤类型、土壤微生物活动、氮沉降等）对碳密度的影响^［18］。虽然气候因子和地形因子能够在很大程度上决定陆地植被生产力以及生物群落组成，但土壤质地也会对土壤的水、热、气、养分的分配和循环有不同程度的影响^［41］，两者共同影响植被生长与土壤有机碳的矿化，从而对生态系统碳密度的空间分布格局进行调控^［42］，因此对碳密度变化影响因素考虑不够全面，将在一定程度上影响碳密度的修正，进而影响碳储量的测算。此外，本研究认为不同时期碳储量变化来源于土地利用转移及碳密度的变化，并假设碳密度变化由气候变化引起，但却忽视了气候变化对土地利用转移的影响，进而导致气候变化对碳储量的估值会比真实影响偏小。尽管人类活动是土地利用转移的主要驱动因子^［43］，但在之后的研究中仍然应该考虑更规范的区分及量化评估，以便更加精准地揭示区域土地利用变化和气候变化对总碳储量变化的影响力，为未来双碳目标的实现提供参考。

地域狭长、地质地貌及气候类型的多样性，造就了甘肃省水土资源不匹配、植被分布不均，修复能力弱的生态特征。为助力碳交易市场的发展和双碳目标的实现，如何减少碳排放量并提高碳储量是当地政府需要解决的重要问题。其中，如何调整实施增汇减排相关政策，优化土地管理方案，在不破坏生态环境及保持经济发展的前提下提高陆地生态系统固碳效应变得尤为关键。尽管在国家政策号召下，林地草地的治理恢复有助于改善生态环境，增加当地碳储量，但甘肃省作为西北干旱区，降水资源稀少，省内三大内陆河流域（疏勒河、黑河和石羊河）径流量有限，难以供给大范围林草地的生长，尤其林地生长需要大量水资源，若水资源供给难以维持植被发展需要，可能会危及地下水安全，不利于当地植被和生态环境的可持续发展。因此，在改善生态环境的同时还需要考虑当地水资源承载能力，相比于数量，应当更注重林草地质量的提高，以促进陆地生态系统健康可持续发展，提高区域固碳能力。

在过去40 a，甘肃省气候状态整体趋向于暖湿化，土地利用转移强度加剧，且主要地类转移从草地流失和耕地扩张转换为未利用地的治理和城镇扩张，反映生态环境治理政策的有效性及新型城镇化进程的推进。甘肃省陆地生态系统碳密度分布较为稳定，高值区主要分布在甘南高原和祁连山山地，低值区主要分布在河西走廊西北荒漠区及内陆河流域下游地区。1980—2020年，甘肃省陆地生态系统平均碳储量为2 651.01 Tg C，其中，甘南藏族自治州、张掖市、酒泉市3市州碳储量约占甘肃省碳储总量的50.31%，而甘肃省固碳量较大的地级市州依次为甘南藏族自治州、陇南市、张掖市和庆阳市。40 a间甘肃省陆地生态系统碳储量共增长208.79 Tg C，1980—2000年，碳储量增加主要来源于气候变化（63.01 Tg C）带来的正效应，而2000—2020年，土地利用变化是甘肃省生态系统碳储量变化的主要驱动因素，其中草地恢复的固碳效应最大，达94.02 Tg C，但与此同时，草地退化也导致碳储量减少127.50 Tg C。

本文研究结果突出了气候变化和土地利用变化对于陆地生态系统固碳效应的影响，有助于强化系统性的陆地生态系统固碳科学研究，优化未来土地利用管理措施，促进中国以及甘肃省“碳中和”目标的实现。