《Land Use Policy》：High-resolution carbon emission patterns in China driven by historical land use change from 1850 to 2015
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准确量化历史土地利用变化碳排放对评估固碳潜力至关重要。本研究构建0.25°×0.25°高分辨空间核算模型，揭示1850-2015年中国土地利用变化碳排放特征：总净排放5.3PgC，土地开垦（7.2PgC）和森林砍伐（1.6PgC）为主要排放源，弃耕固碳3.7PgC。空间分布呈现三大核心区，西北地区为显著碳汇，降水和地形是重要驱动因素，2012年因大生态工程实施实现排放转向碳汇。该研究为全球碳预算核算提供中国区域长期数据支撑，并为碳中和目标下的国土空间管理提供决策依据。
作者：袁阳晓 | 孟继军 | 朱立凯 | 韩子燕
中国教育部地球表面过程重点实验室，北京大学城市与环境科学学院，北京 100871
摘要
准确量化历史土地利用变化导致的碳排放对于评估碳封存潜力以及实现碳中和目标至关重要。现有研究存在显著局限性：长时间跨度的研究往往缺乏空间分辨率，而高空间分辨率的研究则覆盖的时间较短。为填补这一空白，本研究开发了一个空间明确的记账模型，分辨率为0.25° × 0.25°，提供了1850年至2015年中国历史土地利用变化导致的碳排放的高精度估算。研究结果表明，1850年至2015年的总净碳排放量为5.3 Pg C。开垦（7.2 Pg C）和森林砍伐（1.6 Pg C）是碳排放的主要来源，而耕地废弃则是碳封存的主要驱动力（3.7 Pg C）。中国的碳排放源主要集中在三个地区：（1）中国东北部和黄淮平原（以耕地开垦为主）；（2）四川盆地（耕地扩张）；（3）中国南部和云南省（亚热带森林砍伐）。中国西北部（包括河西走廊、内蒙古和新疆）是重要的碳汇地区。降水被确定为影响碳排放空间分布的最主要因素，其次是地形限制和经济压力。本研究强调了历史土地利用政策和社会环境对碳排放的影响。土地利用变化（LUC）的碳排放在2012年发生了转变，从排放源转变为碳汇，这归因于大规模生态项目的效益。该研究阐明了中国在全球碳预算中的长期作用，并为与碳中和目标相一致的的土地管理提供了空间明确的指导。
引言
自工业革命以来，人类活动深刻改变了地球的地表，对陆地生态系统中的碳循环产生了重大影响（Ge等人，2008年；Chang等人，2022年）。土地利用变化（LUC），广义上指土地利用和管理方式的变化（如森林砍伐和放牧），被认为是二氧化碳（CO?）排放的主要人为驱动因素之一（IPCC，2000年）。1850年至1990年间，全球土地利用变化向大气中排放了124 Pg C，占同期化石燃料排放量的一半以上（Houghton，1999年）。因此，准确量化历史土地利用变化导致的碳排放对于评估碳预算和指导减少碳排放的土地管理至关重要（Friedlingstein等人，2022年；Houghton和Hackler，2003年；IPCC，2006年）。
量化土地利用变化导致的碳排放受到了广泛关注，相关研究在全球（Feng等人，2023年）、国家层面（Chang等人，2022年）和区域层面（Hao等人，2024年；Yan等人，2024年；Yang等人，2024年）进行了开展。一种常见的估算方法是通过遥感技术，利用经验或机理模型获得过去几十年的高精度碳排放估算（Gao等人，2024年；Zhang等人，2024年）。然而，由于遥感数据的时空覆盖范围有限，无法对遥感数据缺失期间的历史土地利用变化进行碳排放估算（Poulter等人，2022年）。另一种方法是根据特定土地利用类型的面积乘以相应的碳排放系数来估算碳排放（Lai，2010年）。这种方法相对容易实施，但无法捕捉土地利用变化后的碳代谢过程。记账模型利用历史记录数据，被认为是量化历史土地利用变化碳排放的有效方法（Hansis等人，2015年；Ma和Wang，2015年）。
记账模型最初由Houghton等人（1983年）提出，并被广泛用于量化土地利用变化导致的碳排放（Yang等人，2017年）。例如，Houghton（2003年）利用该模型估计过去300年中国土地利用变化的总排放量为17.10–33.40 Pg C。Ge等人（2008年）估计过去300年中国耕地和森林变化的排放量在4.50至9.54 Pg C之间。Li等人（2014年）确定过去300年中国东北部土地开垦的排放量在1.06至2.55 Pg C之间。Yang等人（2017年）估算了过去300年耕地扩张导致的碳排放，Yang等人（2023年）估算了1700年至1980年间耕地、森林和草地变化的碳排放。所有这些研究都使用了原始版本的记账模型，该模型在区域层面（如省级或国家级）进行应用。为了在细粒度上估算碳排放和碳储存，Chang等人（2022年）改进了记账模型，结合了3-PGS（生理原理预测生长）模型来模拟高分辨率下的动态碳密度。但该模型仅用于2000–2018年期间，未涵盖历史时期。
因此，需要一个改进的记账模型，以便在细网格尺度上估算与土地利用变化相关的碳排放，同时实现长期的时间覆盖和高空间分辨率。为解决上述问题，本研究开发了一个改进的记账模型，能够在细网格尺度上运行，并量化1850–2015年这一长历史时期中国关键土地利用变化过程的高精度碳排放。我们的改进模型可以扩展到其他地区，以网格级别估算土地利用变化的碳排放。与之前选择1700年作为起始年的中国研究（Ge等人，2008年；Yang，2017年；Yang等人，2023年）不同，我们选择1850年作为研究起点，这与IPCC（政府间气候变化专门委员会）的报告一致，因为这一年普遍被认为是工业革命的开始，也是人类地表变化的一个转折点。此外，对于中国而言，1850年代标志着从传统农业社会向现代社会的过渡，而1700年至1850年间社会状况相对稳定。
研究区域
研究区域
中国位于欧亚大陆东部，太平洋西岸，陆地面积约为9.6 × 10?平方公里。气候从南部的热带气候到北部的亚北极气候不等，青藏高原的高海拔地区具有高山气候特征。地形多样，山脉和丘陵约占陆地面积的三分之二，盆地和平原占剩余的三分之一。
关键土地利用变化区域
1850年至2015年间，森林砍伐、造林、开垦、耕地废弃、草地退化以及城市化的面积分别为2.4873 × 10?平方公里、4.3903 × 10?平方公里、1.5380 × 10?平方公里、7.8192 × 10?平方公里、1.7039 × 10?平方公里和5.1307 × 10?平方公里、5.7240 × 10?平方公里。在这些过程中，土地开垦所占面积最大。
四个时期主要土地利用类型（耕地、森林、草地、城市用地和其他用地）的净面积变化如图所示。
土地利用变化导致的总碳排放量
本研究首次推导了1850年至2015年中国历史土地利用变化导致的基于网格的碳排放模式。虽然本研究重点关注了高精度的土地利用变化碳排放，但我们的总体估算结果与其他使用记账模型的中国研究结果相当（表2）。在比较不同研究的总排放估算时，需要注意的是，差异不仅源于研究时间跨度，还与其他因素有关。
结论
本研究开发了一个改进的记账模型，用于估算网格级别的土地利用变化导致的碳排放。土地利用变化导致的总净碳排放量为5.3487 Pg C。最大的碳排放来源是耕地开垦，其次是森林砍伐。耕地废弃是主要的碳汇区域，主要分布在黄淮平原、四川盆地、云南省和中国南部。
作者贡献声明
朱立凯：写作——审稿与编辑、监督、软件开发、项目管理、资金筹集、数据分析、概念构思。韩子燕：写作——审稿与编辑、监督、数据分析。袁阳晓：写作——审稿与编辑、初稿撰写、数据可视化、验证、项目管理、方法论研究、数据整理、概念构思。孟继军：写作——初稿撰写、监督、资源协调、项目管理。
利益冲突声明
作者声明以下可能构成潜在利益冲突的财务利益/个人关系：孟继军表示获得了国家自然科学基金（NSFC，项目编号42230506）的资助。朱立凯表示获得了地理信息科学重点实验室（教育部）主任基金（项目编号KLGIS2023C03）的资助。如果有其他作者，他们也需相应声明。
致谢
本研究得到了国家自然科学基金（NSFC，项目编号42230506）和可持续发展目标大数据国际研究中心（项目编号CBAS2022GSP07）的支持。
