重新评估“ Grain for Green ”计划在黄土高原地区对全球初级生产力（GPP）的贡献：基于过程模型的见解

《Agricultural and Forest Meteorology》：Reevaluating the contribution of grain for green program to GPP in the Loess Plateau: Insights from a process-based model

黄土高原植被生产力增加主要受气候变化和CO2施肥驱动，退耕还林贡献有限。利用过程模型FGM结合Shapley值分解，2001-2019年研究发现：84%区域无土地利用变化仍出现植被增绿，说明气候和环境影响占主导；气候变化与CO2施肥贡献GPP增加79%，其中升温抑制光合但降水改善土壤，CO2施肥通过提高光合速率和叶面积指数起关键作用；退耕还林工程仅贡献11.3%的GPP增量，主要通过改变植被结构实现。

　　

吴巧丽|张新阳|陈少远|特雷弗·F·基南|何伟|王莉|姜杰

北京建筑工程大学测绘与城市空间信息学院，中国北京100044

摘要

在过去二十年里，中国黄土高原（LP）的初级生产力（GPP）显著增加，这一趋势普遍归因于土地利用和土地覆盖变化（LUCC）所驱动的植被绿化，尤其是“退耕还林”（GGP）计划。然而，大多数现有研究依赖于统计或机器学习方法，这限制了对机制的理解。在这里，我们结合了一个基于过程的生态系统模型、Shapley值分配方法和多源观测数据，来量化2001年至2019年间LP地区GPP变化的驱动因素。我们发现，84%的LP地区在没有LUCC的情况下也表现出显著的绿化现象，表明气候和其他环境变化——而非仅LUCC或GGP本身——主导了区域绿化。气候变化和CO₂施肥的综合作用解释了约79%的GPP增长，这既通过直接提高光合作用速率（约1.28 Tg C yr^-2），也通过间接增加叶面积指数（约5.07 Tg C yr^-2）实现。值得注意的是，与以往的研究不同，我们检测到温度（TEMP）对GPP有轻微但广泛分布的负面影响，而蒸气压亏缺则产生了积极影响。“退耕还林”计划贡献了约11.3%的GPP增长（约0.95 Tg C yr^-2），主要是通过改变LP约9.5%区域的植被结构；其他LUCC事件则解释了剩余的约9.7%的GPP增长。这些发现为气候和人为因素对生态系统生产力的相对作用提供了新的见解，并为未来的生态恢复和土地管理策略提供了机制依据。

引言

土地利用和土地覆盖变化（LUCC）是人类对陆地生态系统影响最直接和最广泛的表现之一（Foley等人，2005年；Turner等人，1995年）。认识到其重要性，多个全球变化研究项目早在1993年就将LUCC确定为全球变化研究的核心组成部分（Liu和Deng，2010年）。LUCC在改变陆地碳、水和能量循环方面起着关键作用，对减缓气候变化具有深远影响（Friedlingstein等人，2019年；Winkler等人，2021年）。因此，初级生产力（GPP）——即植被通过光合作用吸收大气二氧化碳的速率（Fang，2021年）——是监测陆地植被碳汇和实现可持续发展目标（SDGs）的关键指标（Spinosa等人，2023年）。尽管LUCC在区域到全球尺度上显著改变了生态系统结构和功能（Pei等人，2013年；Chen等人，2024年），但其对GPP的影响在时空上具有高度异质性，取决于植被类型和气候变化模式。

中国北部的黄土高原（LP）是世界上生态退化最严重的地区之一，由于其复杂的地形和气候条件，土壤侵蚀严重（Fang等人，2019年；Fu等人，2003年）。为了对抗土壤侵蚀和荒漠化，实施了一系列生态恢复和可持续农业项目，包括关键的国家和水资源保护项目、“三北防护林”计划、荒漠化控制项目、天然森林保护项目、退耕还草项目、天然草原植被恢复与建设、世界银行资助的LP流域修复项目、陕西和内蒙古砒砂岩地区的沙棘生态恢复项目，以及旗舰性的“退耕还林”（GGP）计划（Shao等人，2023年；Zhang等人，2023年）。该计划始于1999年，通过直接补贴激励农民将坡地农田转化为草地或森林（Li等人，2019a）。我们的县级统计数据显示，GGP的影响范围广泛，覆盖了404个县中的93.3%（图S1）。作为最早和最密集实施该计划的地区之一，LP在过去二十年里经历了显著的LUCC和植被恢复（Chen等人，2015年）。草地、农田和森林是LP地区的主要植被类型（Zhao等人，2018年）。植被覆盖率从1999年的31.6%显著增加到2019年的65%，使LP成为全球绿化研究的热点地区。这种由LUCC和绿化驱动的恢复有效遏制了土壤侵蚀（Cao等人，2018年），同时LP地区的绿化现象进一步重塑了区域碳、能量和水循环（Cui等人，2024年；Li等人，2019a；Liu等人，2018年；Yang等人，2022a）。

与此同时，21世纪后LP地区还经历了显著的环境变化，包括区域变暖和大气CO₂浓度上升。研究LP地区蒸散量（ET）增加驱动因素的研究相对较多（Wang等人，2024年；Zhao等人，2022年），而对GPP变化的定量归因仍然有限（Gou等人，2025年；He等人，2022年；Wang等人，2026年）。现有研究提出了不同的主导控制因素，强调与植被恢复相关的LUCC（He等人，2022年；Tian等人，2024年；Wang等人，2026年）、温度和降水的增加（Pei等人，2025年），以及植被绿化（Gou等人，2025年）。尽管LUCC和绿化都被认为是GPP增加的积极驱动因素，但气候变化和LUCC如何共同影响绿化及进而影响GPP仍存在很大争议（Fan等人，2023年；Feng等人，2024年；Li等人，2023年；Song等人，2024年；Wang等人，2024年；Wang等人，2026年）。此外，许多研究依赖于现成的遥感数据，这限制了对GPP变化的机制分析并引入了不确定性。例如，常用于检测LUCC和驱动碳循环模拟的MODIS土地利用和土地覆盖（LULC）产品经常将LP地区的草地误分类为农田（Sun等人，2022年），并且未能捕捉到“草地变森林”和“作物变草地”等广泛发生的转变（Wu等人，2023a）。因此，基于这些产品的GPP估算（如MODIS GPP和GLASS GPP）在LP地区可能存在较大不确定性。除了土地覆盖外，GPP还受到涉及外部环境条件和内在特性的复杂生物物理和生化相互作用的影响，包括光合作用能力、温度、太阳辐射、土壤水分含量和土壤肥力（Jung等人，2017年；Xiao等人，2019年；Yang等人，2022b）。经验或半经验方法（如回归模型、残差趋势分析、机器学习和基于LUE的模型）（You等人，2020年；Li等人，2023年）可能缺乏明确的生理表征，不适合区分GPP与影响因素之间的相互作用。

陆地生物圈模型（TBMs）通过明确表示光合作用的生物物理和生化过程，提供了一种量化GPP驱动因素的机制方法。Farquhar GPP模型（FGM）是一个基于过程的TBM，它整合了多源遥感数据（Chen等人，2021年），并基于一个耦合的碳-水通量框架，包括Farquhar光合作用模型（Farquhar等人，1980年）、Fick定律、Ball-Woodrow-Berry气孔导度模型、双叶模型和双叶辐射传输方案（Song等人，2009年）。该模型表现出强大的机制保真度，并已应用于模拟不同森林类型和时间尺度的能量和碳通量（Song等人，2009年；Wu等人，2021年）。为了大规模应用，Chen等人（2021年）通过引入基于比例的细胞间CO₂浓度计算方法提高了计算效率，同时不牺牲性能。该模型在植物功能类型方面的整体准确率达到79%（Chen等人，2021年；Wu等人，2023b），并且与中国的多个GPP产品和太阳诱导的叶绿素荧光数据（Chen等人，2021年；Wu等人，2023b）以及欧洲的数据具有很强的时空一致性。这些进展使得FGM非常适合区分LUCC、绿化、气候变化和CO₂施肥在塑造GPP变化中的作用。

在这里，我们旨在量化过去二十年期间气候变化和LUCC对LP地区生态系统功能的贡献，即GGP积极实施的时期。我们结合了多源遥感数据、长期LULC产品和气象强迫数据，使用FGM模拟了2001年至2019年间LP地区的GPP时空动态，然后定量分解了关键驱动因素的影响。具体来说，我们解决了以下研究问题：(a) LUCC如何影响LP地区的植被绿化率？(b) GPP如何通过改变植被结构来促进GPP增长？(c) 2001年至2019年间，LUCC、植被绿化、气候变化和CO₂施肥如何共同影响GPP变化？通过回答这些问题，本研究加深了对陆地表面绿化及其对区域碳循环影响的理解，同时为评估大规模生态项目和设计未来的土地管理和环境政策提供了科学依据。

研究区域

黄土高原位于黄河流域的中心地带，处于中国北部和西北部的交界处（图1）。它涵盖了七个省份和地区，包括陕西、山西、甘肃、宁夏、河南、内蒙古和青海，总面积约为640,000平方公里（Xie等人，2016年）。LP地区地形复杂，有深峡谷，海拔西北高东南低，是中国北部最独特的自然地理区域。

2001年至2019年间LP地区LUCC的时空动态特征

基于19年的30米分辨率CLCD影像（2001–2019年），LP地区84%的面积（不包括水域；以下同）保持稳定，其中45.6%为永久性草地，25.8%为永久性农田，12.4%为永久性森林，<0.1%为永久性灌木丛（图2c）。总体而言，2001年至2019年间有15.8%的研究区域经历了LUCC。LUCC主要发生在被分类为农田（28.9%）、草地（26.4%）和裸地（8.3%）的区域（图2a）。

高估了GGP对植被绿化的作用

土地利用和土地覆盖变化（LUCC）、气候变化和CO₂施肥（Chen等人，2019年；Piao等人，2020年；Song等人，2024年；Wang等人，2025年；Zhu等人，2016年）被认为是从区域到全球尺度上观察到的植被绿化的主要驱动因素。作为受到大规模植被恢复计划影响严重的地区，中国的黄土高原（LP）为区分人为绿化和气候及CO₂驱动的变化提供了理想的案例。

结论

利用多源遥感数据和气象数据集驱动基于过程的模型（即FGM），本研究阐明了土地利用和土地覆盖变化（LUCC）、植被绿化、气候变化和CO₂施肥对2001年至2019年间黄土高原（LP）GPP时空变化的综合和单独影响，并量化了“退耕还林”（GGP）计划对GPP的影响。我们的主要发现如下：

(1)

长期30米CLCD LULC数据分析

CRediT作者贡献声明

吴巧丽：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原始草稿，可视化，验证，项目管理，方法论，研究调查，资金获取，正式分析，数据管理，概念化。张新阳：撰写 – 原始草稿，可视化，正式分析，数据管理。陈少远：验证，软件，方法论，数据管理，概念化。特雷弗·F·基南：撰写 – 审稿与编辑，监督。何伟：撰写 – 审稿与编辑。王莉：撰写