气候变化问题引起了国际科学组织和各国政府高度关注^[1]，碳排放不仅影响着全球气候变化，同时也影响着各国的政治、经济发展。因此，如何减少大气中的碳排放，提高生态系统碳储量是当前急需解决的重要问题。土地利用变化是影响陆地生态系统碳储量变化的重要因素^[2]，森林、草地和耕地等陆地生态系统通过吸收CO₂等温室气体来调节区域气候^[3]，碳储存作为生态系统重要的生态服务功能之一，对调节全球气候变化和碳循环方面起着巨大作用^[4]。因此，定量评估退耕还林还草工程对黄土丘陵沟壑区碳储量变化的影响，对区域生态修复工程实施和经济社会发展具有重要意义。

自1999年退耕还林还草工程启动以来，20 a间中国政府累计实施退耕还林还草3.43×10⁷ hm²。黄土丘陵沟壑区作为工程实施的核心区^[5]，经过20 a的发展境内植被覆盖大幅提升，研究表明植树造林是陆地生态系统碳汇增加的主要路径，林草增长对生态系统碳储量贡献达25%~75% ^[6]，工程实施对研究区陆地生态系统碳循环及水土保持功能产生深远的影响。目前，关于陆地生态系统碳储量的研究较多^[7-9]。从碳储量的估算方法来看，一般多通过传统的森林资源清查、样地调查等进行样地、流域的碳储量估算^[10-12]，此类方法精度高，但操作过程费时费力，仅适用于中小尺度碳储量估算，且研究结果无法准确反映碳储量的动态变化和空间格局。随着3S技术的发展，大量学者通过运用模型模拟、评估和预测不同尺度下区域碳储量并用空间化的形式表示出来^[13]，其中用于量化多种生态系统服务功能的综合评估InVEST (integrated valuation of ecosystem services and tradeoffs)模型中的Carbon模块应用最为典型，用户仅需要根据自己的研究目的输入土地利用图和相应的土地利用类型碳密度表，便能简洁、快速地估算出该区域陆地生态系统碳储量，也能精准显示研究区陆地生态系统碳储量空间变化的动态过程，模拟结果也被证实具有较高的准确性和实用性^[14]，因此被广泛地应用到探究土地利用变化对陆地生态系统碳储量的影响分析中。如Leh等^[15]、Wang等^[16]将InVEST模型应用于土地利用和土地覆盖变化的利益相关者场景，为提升区域生态效益和加强生态系统建设管理提供了有效支撑；张文华等^[17]、王渊刚等^[18]、徐自为等^[19]运用InVEST模型研究草原、县域和流域等不同区域土地利用变化对陆地生态系统碳储量的影响；在此基础上，赫晓慧等^[20]和朱志强等^[21]通过Dyna-CLUE模型、FULS模型耦合InVEST模拟研究区未来情境下土地利用变化对陆地生态系统碳储量的影响。

综上所述，以往关于碳储量的研究较多地侧重于土地利用变化对生态系统碳储量的影响，鲜有学者运用InVEST模型研究退耕还林还草工程对研究区陆地生态系统碳储量的影响。此外，受“增汇”为新目标的退耕还林还草政策和人类活动的影响，导致黄土丘陵沟壑区的土地利用类型发生明显改变，林、草蓄积量持续增加，引起碳汇功能的不确定性，因此研究如何量化退耕还林还草工程对黄土丘陵沟壑区碳储量的影响是当前亟待解决的科学问题。基于此，本文将ArcGIS与InVEST模型相结合，精准地评估黄土丘陵沟壑区退耕还林还草工程对陆地生态系统碳储量的影响。为实现国家“双碳”目标，充分发挥林、草业碳汇价值，合理开发黄土丘陵沟壑区自然资源和增强生态系统碳汇功能提供科学指导。

1 研究区概况

黄土丘陵沟壑区(35°53′—40°48′ N，107°12′—114°36′ E)位于黄土高原中部，是黄土高原最典型的地貌类型和空间单元^[22]，包括内蒙古南部，山西西部、北部，陕西、宁夏南部、甘肃中部，境内共62个县，总面积约1.40×10⁷ hm²(图 1)。研究区受大陆性季风气候影响，降水偏少且主要集中在7—9月，气候温暖干燥，年平均降水量为300~600 mm。黄土丘陵沟壑区地形破碎且沟壑纵横，加之长期受人类活动以及自然条件等多方面因素影响，自然植被遭到严重破坏，造成区域内土壤侵蚀与水土流失现象严重^[23]，生态环境严重退化。自退耕还林还草工程实施以来，黄土丘陵沟壑区作为工程实施的核心区，工程区生态修复明显加快，生态环境状况显著改善。

2 数据来源与研究方法 2.1 数据来源

本研究所使用的黄土丘陵沟壑区土地利用数据来源于地理监测云平台(http://www.dsac.cn)，共包括2000，2010，2020年3期，其空间分辨率为100 m。该数据集的生产是以各期Landsat TM，ETM⁺及OLS遥感影像为数据源，通过人工目视解译生成，并经过实地验证，误差修正后的土地利用以及类型综合评价精度达到93%以上^[24]。同时，为了确保异常区域，本文利用Google Earth高分辨率卫星历史影像与同期Landsat系列卫星影像，结合该地区的实际情况对影像进行了修正，确保数据准确性和客观性。土地利用类型根据“国家资源环境遥感宏观调查与动态研究”项目所建立的中国土地资源分类系统标准^[25]，并参考研究区实际情况重新分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6类^[26]。基础地理信息包括黄土高原分区、黄土丘陵沟壑区县域边界数据来源于国家科技基础条件平台—国家地球系统科学数据共享服务平台—黄土高原科学数据中心(http://loess.geodata.cn)。研究区的DEM数据下载于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn)，数据类型为GDEM V2，其分辨率为100 m。本研究所使用的空间坐标系为WGS_1 984_UTM_zone_49 N。

2.2 研究方法 2.2.1 土地利用转移矩阵

土地利用转移矩阵能够揭示研究区土地利用的变化过程，以此分析工程实施引起的土地利用变化对区域碳储量的影响。土地利用转移矩阵能够清晰展示区域不同年份各地类面积及其面积变化动态信息^[27]，通过土地利用类型面积作为转移矩阵中的向量，可以很好地揭示一定时间间隔内区域土地利用类型的格局特征和时空演变过程，其公式为：

(1)

式中：S为面积; n为转移前后土地利用类型数; i, j (i, j=1, 2, 3, …, n)分别表示转移前后的土地类型; S_ij表示转移前的i类土地转换成转移后j类土地类型的面积。

2.2.2 InVEST碳储量模型

InVEST模型是生态系统服务和权衡的综合评估模型，本研究使用InVEST模型中的碳储量模块进行陆地生态系统碳储量估算。陆地生态系统的碳密度主要由地上生物碳密度(C_above)、地下生物碳密度(C_below)^[28-32]、土壤碳密度(C_soil)^[33-34]、死亡有机质碳密度(C_dead)^[35-37]4部分组成，碳密度系数参考相关文献，由于数据获取的局限性，研究假设建设用地碳密度为0(表 1)。碳储量基本公式：

$ C_i=C_{i-\text { above }}+C_{i-\text { below }}+C_{i-\text { soil }}+C_{i-\text { dead }} $

(2)

$ C_{\mathrm{tot}}=\sum\limits_{i=1}^n C_i \times S_i $

(3)

式中：C_i为某类土地利用类型; C_i-above，C_i-below，C_i-soil和C_i-dead别表示土地利用类型的地上、地下、土壤和死亡有机质的碳密度(t/hm²); C_tot为陆地生态系统总碳储量(t); S_i为土地利用类型i的面积(hm²); n表示土地利用类型的数量，本文为6。

3 结果与分析 3.1 土地利用变化

2020年黄土丘陵沟壑区主要以耕地、草地和林地为主(图 2)，其面积分别为4.69×10⁶，2.46×10⁶，5.69×10⁶ hm²，其次是未利用地(4.90×10⁵ hm²)和建设用地(4.61×10⁵ hm²)，水域面积最少为1.46×10⁵ hm²。2000—2020年在工程实施的影响下，黄土丘陵沟壑区土地利用发生了剧烈变化，主要以耕地减少，林、草地和建设用地增加为主要特征，20 a来耕地面积减少了459 311 hm²，建设用地面积增加了308 602 hm²，林地和草地覆盖面积共增加244 558 hm²。

从研究区土地利用转移来看(图 3)，2000—2020年黄土丘陵沟壑区耕地、林地、草地和建设用地4种地类转移的数量最明显，主要以耕地、草地转出，林地、建设用地转入为主导转移方向。

2000—2010年内耕地转出最多约11.7×10⁵ hm²，主要流向林地和草地，其次约有2.45×10⁵ hm²耕地和1.63×10⁵ hm²草地转为林地。2010—2020年处于退耕还林管护阶段，此时各地类的转移数量较前一阶段明显减少，具体表现为：耕地转出7.91×10⁵ hm²，主要流向草地(5.54×10⁵ hm²)和林地(1.22×10⁵ hm²)；耕地和草地流向林地的数量共2.50×10⁵ hm²；2000—2020年建设用地面积持续增长，共增加3.08×10⁵ hm²，主要来源于耕地、林地、草地和未利用地的开发。

总体来看，退耕还林还草工程在黄土丘陵沟壑区取得了显著成效，20 a内研究区土地利用转移类型以碳密度低的地类向碳密度高的地类转移为主，工程实施(2000—2010年)期间区域碳储量和碳密度达到最大，主要表现在“还林还草”部分；此外建设用地的扩张也侵占了较多的耕地、林地和草地。

3.2 碳储量变化

经InVEST模型计算得到黄土丘陵沟壑区2000—2020年碳储量和碳密度变化(图 4)，研究区碳储量和碳密度呈显著上升后微弱下降的倒“V”型趋势。总碳储量从2000年的8.22×10⁸ t增长至2010年的8.35×10⁸ t，到2020年减少至8.26×10⁸ t；地均碳密度从2000年58.95 t/hm²升高到59.90 t/hm²，到2020年降至59.22 t/hm²。这种变化与研究区土地利用结构的变化有关，2000—2010年总碳储量增加了1.32×10⁷ t；2010—2020年总碳储量减少9.53×10⁶ t。究其原因2000—2010年是工程的主要实施阶段，林、草地净增加面积占研究区总面积的2.63%；而2010—2020年第一轮退耕还林工程基本结束，林草面积净流失比例为0.87%，工程推进强度远不如实施初期，加之城市化过程中建设用地的扩张，导致研究区累计碳储量的减少。总的来看，碳储量最高的是草地和林地，碳储量均保持在3.00×10⁸ t左右，林地碳密度最大，水域、草地次之；其次是耕地，其碳储量稳定在1.85×10⁸ t左右，水域和未利用地为碳储量最少的地类，依次是1.67×10⁷ t，3.24×10⁶ t，研究区的固碳能力与土地利用结构以及变化存在显著的相关关系。分析土地利用变化的碳汇效益，对研究区科学实施退耕还林工程，提高区域生物量和生态系统固碳能力，对于区域碳平衡和碳达峰具有一定指导意义。

图 4为研究区2000—2020年碳储量的空间变化情况。由图 4可知，研究区碳储量的空间分布较为稳定，且碳储量的增加区域与退耕还林工程实施区间一致。区域内碳储量高值区主要集中在陕西省延安市的宝塔区、子长县等多个县域及山西吕梁山一带，且碳储量高值区均为森林覆盖的主要区域；碳储量低值区分散在陕西省榆林市北部、内蒙古自治区等，此区域主要为沙漠、荒滩，植被覆盖率低，生态环境脆弱。自退耕还林工程实施以来，研究区耕地向林、草生态系统的转化使该区域的固碳能力显著增强，有效提升了生态系统的稳定性和固碳能力。

3.3 退耕还林还草工程对碳储量的影响

退耕还林还草工程通过人工干预和改变陆地生态系统，以期提高陆地生态系统植被覆盖度。黄土丘陵沟壑区在工程实施期间，区域内土地利用发生了剧烈变化，这对区域生态系统碳储存服务造成了巨大的影响。由表 2可知，黄土丘陵沟壑区退耕还林还草工程固碳量显著增加。研究区2000—2020年共退耕1.73×10⁶ hm²，其中退耕还草面积最大，占退耕总面积的79%；20 a间退耕还林还草碳储量共计增加5.27×10⁴ t，其中林地增加的固碳量最多，占总碳储量的57.76%。从不同退耕的时段来看，2000—2010年是工程实施强度最大阶段，同时也是黄土丘陵沟壑区碳储量增长最快的阶段。这一时期共退耕1.05×10⁶ hm²，促使研究区碳储量增加了3.35×10⁴ t，其中林地的碳汇贡献率最大；还林面积约24.26万hm²，碳汇贡献为38.39%，还草面积约8.06×10⁵ hm²，碳汇贡献仅占24.96%。2010—2020年处于工程实施管护阶段，主要以激励补偿为主，退耕强度逐渐放缓，这一阶段共退耕6.76×10⁵ hm²，主要以退耕还草为主，还草面积占总退耕面积的82%，然还草的碳汇贡献率约25.12%，还林的碳汇贡献率约28.10%，不同时段退耕还林的碳汇贡献率均高于草地。

图 5反映了2000—2020年退耕还林还草工程实施期间，黄土丘陵沟壑区由于土地利用更迭引起的区域碳储量的变化。能够明显看出退耕还林还草工程在2000—2010年实施力度最强，涉及面最广，植被恢复过程和碳汇效应特征最具代表性的区域包括北部的右玉县、左云县、平鲁区等地，南部安塞县、子长县、延川县等地；工程实施后期(2010—2020年)主要是巩固和管护前一阶段的退耕成果，并对不适宜耕作的坡耕地进行退耕，退耕强度和面积明显低于第一阶段，主要以退耕还草为主，碳储量增加范围由南北向中间转移，主要集中在陕北和山西的交界处，包括兴县、柳林县、佳县等地。通过InVEST模型计算得到近20 a研究区土地利用类型变更引起的净碳储量约4.13×10⁷ t，其中耕地转林、草地的碳储量最大占61.40%；由于人类活动和自然灾害等不可抗因素导致研究区碳排放量达3.65×10⁷ t。总的来说，退耕还林还草工程的实施促使研究区增加的碳储量充分抵消了碳排放量，研究区耕地向林、草生态系统的转化增强了研究区的碳汇功能，显著提升了生态系统的稳定性和碳储量。

4 讨论与结论 4.1 讨论

本文借助InVEST模型中的Carbon模块评估了黄土丘陵沟壑区土地利用变化对碳储量的影响^[38]，并取得了一定的成效。研究表明，2000—2020年退耕还林还草工程提升了黄土丘陵沟壑区生态系统的稳定性和碳汇效益，与部分学者的研究结果一致，包玉斌等^[39]研究结果表明，陕北黄土高原实施的退耕还林还草工程效果显著，境内林、草覆盖率显著提升；研究区碳储量整体增加，且与退耕还林实施区域高度一致；从时间和空间上来看，邓元杰等^[40]研究结果表明，碳储量的动态变化特征与退耕还林工程实施重点一致；就碳储量的变化特征来看，研究区还林的碳储量贡献率最大，这与张影等^[41]的研究结果相吻合。此外，通过测算2000—2010年和2010—2020年工程实施期间黄土丘陵沟壑区净碳储量发现，工程实施初期研究区碳储量(5.29×10⁷ t)大于碳流失量(3.98×10⁷ t)，而在后一阶段研究区生态系统净碳储量表现为负值(8.30×10⁶ t)，可以看出政策在实施过程规模效益逐渐递减。但整体来看，近20 a内研究区碳储量表现正值，说明退耕还林还草工程仍发挥着巨大的碳汇作用。

本研究引入InVEST模型，为碳储量的估算与空间分布提供了可行的方法，但模型在使用过程中仍存在一定的局限性。InVEST模型碳储量模块假设生态系统碳密度数据在时间尺度上保持不变，但实际结果显示存在变化^[42]，使用不变的碳密度会影响研究区碳储量计算的准确性；研究所用的碳密度数据均参考前人的相关研究，在模拟过程中忽略了碳密度的变化，但也能较好地评估退耕还林还草工程对碳储量变化的影响。在今后的研究中，应通过实地调研获取实测数据对碳密度值的合理性进行验证，并对研究区不同土地利用类型碳密度进行连续监测，提高土地利用数据的精度，进而提高碳储量估算精度^[43]。

4.2 结论

本文基于退耕还林还草工程实施背景，利用GIS技术，借助InVEST模型中的Carbon模块估算了2000—2020年黄土丘陵沟壑区土地利用变化对碳储量的影响。

(1) 黄土丘陵沟壑区2000—2020年退耕还林还草工程实施效果显著，20 a间有763 114 hm²耕地转为林、草地，区域内林草覆盖率由2000年的56.71%增长至2020年58.47%。土地利用类型更迭最明显的是耕地和草地，两者之间有超过691 811 hm²的相互转化。

(2) 2000—2020年研究区碳储量和碳密度整体表现为增加态势，且在2010年碳储量达到峰值8.35×10⁸ t，此时地均碳密度最高59.9 t/hm²。研究区碳汇时空变化与退耕还林实施重点相一致，耕地向林、草生态系统的转化使该区域的固碳能力显著增强。

(3) 2000—2020年退耕还林还草工程的实施促使黄土丘陵沟壑区碳储量显著增加，且主要集中在工程实施的前一阶段(2000—2010年)，区域碳储量在该时期共增加1.32×10⁷ t，其中还林的碳储量贡献率最大约38.39%，此外，工程实施增加的碳储量远远抵消了碳损失量，退耕还林还草工程对改善区域生态环境、维护区域生态系统碳循环具有重要意义。