南京地區城市化對陸地生態系統總初級生產力的影響

陸婋泉 劉穎 李波 陳宇沁 蘇慧玲

國網江蘇省電力有限公司營銷服務中心，南京 210019

1 引言

最近幾十年，全球多地都經歷了快速的城市化和工業化進程，城市擴張已成為全球變化重要的組成部分之一（Vitousek et al.,1997;Zhao et al.,2016）。城市化和工業化伴隨著顯著的土地利用與覆蓋變化，是人類對自然環境和生態系統改變最劇烈的方式之一，其引起的變化會對區域氣候及陸地生態系統結構和功能產生重大影響（Carreiro and Tripler,2005;Tan et al.,2005;Radeloff et al.,2010;Su et al.,2016）。城市區域也是能量和水資源消耗中心，人類生產生活特別是工業活動會改變區域水文條件，增加人為熱通量、溫室氣體與氣溶膠的排放（Zhang et al.,2013;Fu et al.,2015;Chen and Chen,2016）。城市地區原生植被及農田被建筑物、道路等不透水面所替代，改變了城市區域的下墊面生物物理性質和熱力學特征，導致出現氣溫高于周邊的 “城市熱島效應”（羅鑫玥和陳明星,2019;Qian et al.,2022）。陸地生態系統為人類社會提供了食物、工農業生產原料和景觀價值，同時在區域氣候調節、碳循環和水循環等方面具有重要的作用（Migliavacca et al.,2021;Su et al.,2022）。城市擴張使城市區域的原生植被及農田被建筑物、道路等不透水面所替代，會直接改變區域陸地生態系統結構和固碳能力；而城市化帶來的區域氣候的變化也會對城市及周邊地區植被的生長和碳吸收產生影響。全球陸地生態系統可吸收約30%的人為CO2排放（Le Quéré et al.,2018）。在邁向“雙碳”目標的背景下，考慮到陸地生態系統在減緩大氣CO2濃度上升方面所具有的不可忽視的作用，迫切需要提高我們對城市化如何影響陸地生態系統碳循環的認識（Le Quéré et al.,2018;Guan et al.,2019;樸世龍等,2022a,2022b）。

植被總初級生產力（Gross Primary Productivity,GPP）是指植被通過光合作用在單位時間和面積上固定的有機碳總量（方精云等,2001），表征了植被的固碳能力。GPP 決定了進入陸地生態系統的初始物質和能量，是生態系統功能的重要指標。城市及周圍地區植被GPP 因城市擴張而發生變化，這可能會影響當地的生態系統功能和生態安全，并進一步影響城市生態系統和環境的可持續性（Imhoff et al.,2000;Grimm et al.,2008）。土地覆蓋變化和城市環境的變化是決定城市化對植被生長影響的主要因素。植被轉化為不透水面導致植被覆蓋度下降，進而導致GPP 降低是城市化的直接影響，其程度隨城市化強度的增加而提高。城市化還會通過改變植被生長環境而導致植被GPP 變化，這與城市熱島效應、CO2施肥效應、氮沉降和人為管理有關。同時人類對城市地區綠地的人為綠化、灌溉、施肥等管理措施會影響到植被GPP，而城市擴張后人為綠化種植的樹木樹齡提高，也會帶來GPP 的提高（Chen et al.,2022）。城市化導致包括區域溫度和水分條件、空氣質量、CO2濃度等環境因素改變，這些因素之間復雜的相互作用及人為管理可以對不同植物物種產生或積極或消極的間接影響（Buyantuyev and Wu,2009;Piana et al.,2019）。為了全面量化城市化對植被生長的影響，Zhao et al.（2016）提出了一個研究框架，定量地將城市化對植被的影響分為直接影響和間接影響兩部分。該框架的有效性和合理性在許多研究中得到了進一步的證實（Jia et al.,2018;Zhong et al.,2019;Chen et al.,2022）。然而該框架不能直接應用于動態數據比較，因為它基于特定的時間點。為了系統地理解城市擴張過程對植被的動態影響，Guan et al.（2019）進一步提出了一個改進的動態框架，以昆明市為例研究了城市化影響的長時間序列變化。這些研究的結果為城市化的直接和間接影響提供了重要的參考價值。

改革開放以來，伴隨著顯著的工業化進程，中國城市化率從1979 年的17.92% 增長到2020 年的63.89%，中國經歷了世界歷史上規模最大、速度最快的城市化進程，成為了全球城市擴張的熱點地區（Wang et al.,2012;Taubenb?ck et al.,2019;Liu et al.,2021）。作為中國最具經濟活力和對外開放最早的地區之一，長三角城市群制造業發達，以新建工業園區和建設配套居住區驅動的城市擴張模式發展迅速，部分城市建成區已經連成一片（Liu et al.,2021）。這些地區自古以來自然環境良好，植被茂盛，在農業社會時被稱為“魚米之鄉”。進入工業社會后，工業園區、道路和居住用地侵占了耕地和自然植被，對區域氣候和碳收支產生了巨大影響（Chen et al.,2016;Su et al.,2022）。南京地處長江三角洲西部，人口密集、經濟發達，是江蘇省省會、南京都市圈核心城市和華東地區的特大城市。南京是“十四五”規劃綱要和2035 年遠景目標規劃培育的大都市圈，擁有江寧經濟開發區、南京高新技術產業開發區（浦口）、南京經濟技術開發區（棲霞）和南京化學工業園區等典型產業園區，常住人口從2000 年的545 萬增加至2020 年的931 萬，城市面積過去20 年擴張顯著。

本文基于具有長時間序列的高分辨率地表覆蓋數據和降尺度GPP 產品，選取南京作為研究案例，探究了南京市2000～2020 年城市擴張趨勢與GPP的變化情況，評估和分析了城市擴張對植被GPP直接和間接影響的長期變化趨勢，研究結果可以對未來建設生態城市和環境友好型城市提供參考。

2 資料與方法

2.1 研究數據與預處理

2000～2020 年中國陸地生態系統年總初級生產力數據集來自國家生態科學數據存儲庫（Fan et al.,2023）。該數據集基于ChinaFLUX 的長期聯網觀測數據和其他關于植被、氣候和土壤等因素的公開數據集，利用隨機森林回歸樹模型生成了2000～2020 年每年中國陸地生態系統GPP 數據，數據空間分辨率為30 角秒（約1 km），數據格式為tiff。

土地覆蓋類型數據采用了Yang and Huang（2021）制作的中國區域土地覆蓋數據集（China Land Cover Dataset,CLCD），該數據集基于Google Earth Engine 上Landsat 影 像，提 供了1985～2021 年中國區域逐年土地覆蓋數據集。CLCD 數據集將土地覆蓋類型分為森林、灌叢、草地、農田、水體、濕地、雪蓋、裸土和不透水面9種類型。CLCD 數據集是目前少有的可公開獲取的30 m 分辨率長時序逐年土地覆被數據，其反映了中國快速的城市化進程和一系列生態工程，揭示了氣候變化條件下人類活動對土地覆蓋的影響，在全球變化研究中具有重要應用價值。

用于定義城市范圍的數據集來自Figshare 數據庫，空間分辨率為1 km。該數據集基于融合多源夜間燈光遙感觀測數據，提供了1992～2020 年全球范圍內每年城市覆蓋范圍，能有效捕捉城市化的歷史軌跡（Zhao et al.,2022）?；谠摂祿?，定義以新街口（32°02'38＂N，118°46'43＂E）為中心半徑32 km 范圍內，2000 年城區范圍為老城區，2020 年相比2000 年擴大的城區范圍定義為新城區，以新街口為中心半徑32 km 范圍內在2020 年仍為非城區的范圍定義為郊區（圖1）。

本研究以GPP 數據經緯度網格為基準，用最鄰近插值法將1 km 城市范圍數據與GPP 數據相匹配，同時將30 m 分辨率CLCD 數據匯總到與GPP數據相同的網格上，計算每個格點內不同地表覆蓋類型的比例，獲得每個格點逐年的城市化強度。城市化強度定義為每個格點內不透水面所占的比例。南京地區周邊非城市地表覆蓋類型以農田、水體和森林為主，其他類型的占比極少，故本研究中僅對以上4 種覆蓋類型作統計。

2.2 研究方法

城市化對區域陸地生態系統的影響因素較多，包括植被損失、城市綠化、城市熱島效應、城市綠地人工管理等。在這些影響因素中，城市建設導致的土地覆蓋變化是直接影響，它直接改變了植被覆蓋面積，對生態系統碳吸收產生重要的負面影響。氣候變化和人為因素能夠改變植被的生長狀況，影響到剩余植被的生長。

本文采用了Guan et al.（2019）改進的可以識別城市化對植被生產力直接和間接影響的長時間變化的分析框架，該方法假設城市格點的植被生產力由植被覆蓋的比例所決定，以某一時刻為基準，城市擴張的直接效應與城市化強度變化線性相關，而之后每年的實際GPP 與城市擴張后理論GPP 值的差值定義為包含氣候變化影響和城市化局地間接影響的剩余項，方便起見后續簡稱間接影響。

城市化的直接效應以t0時刻生態系統狀態為基準，計算從t0時刻到t1時刻理論上由于城市擴張所造成的GPP 損失：

其中，D(x,t1) 表示x格點t1時刻的城市化對植被生產力的直接影響，β(x,t0) 和β(x,t1) 分別表示x格點上t0時刻和t1時刻的城市化強度，GPP(x,t0)是x格點t0時刻的總初級生產力值。理論上，在不考慮氣候背景變化和城市化的間接效應時，t1時刻的GPP 應該是t0時刻的GPP 加上直接效應，GPPh(t1)是t1時刻僅考慮城市化的直接效應時的GPP 理論值，即

但實際的GPP 會與理論值存在差異，根據Guan et al.（2019）提出的框架，定義這個差值為包含氣候變化貢獻的間接效應

其中，GPP(x,t1) 是城市化后實際GPP 值。

本研究選取2000 年作為參考標準，計算了2001～2020 年南京城市化對老城區、新城區和郊區3 個區域GPP 的直接和間接影響，并分析了距城市中心不同距離上的直接與間接影響。

3 結果與分析

3.1 城市擴張與植被生產力變化趨勢

圖2 顯示了2000 年和2020 年南京市城區及周邊土地覆蓋變化與植被GPP 變化趨勢。南京過去20 年呈現出以老城區為中心，多板塊擴張的城市發展模式。2000 年南京市城區范圍集中在長江以南，周邊以農田為主，長江以北的老山山脈和城東方向的寧鎮山脈環繞主城區，而長江以北的不透水面成點狀聚集分布（圖2a）。2000～2020 年間南京長江以南城區范圍向東北、西南和南部有明顯擴張（圖2c），而江北城區擴張受老山和長江的限制，形成了西南—東北方向的連成一片條帶狀城區（圖2b）。與此同時，南京主城區周邊的中小城市也擴張顯著，郊區不透水面比例也有所增加。在以南京新街口為中心半徑32 km 范圍內，不透水面覆蓋面積從2000 年的620.31 km2增長至2020 年的1245.66 km2，面積擴大了約一倍。城市的擴張直接改變了原有的自然植被和農田，森林和農田面積分別下降了102.63 km2和500.52 km2。與城市擴張相對應，GPP 變化趨勢在不同區域也存在差異。整體而言，南京及周邊植被GPP 呈現上升趨勢，這與全球尺度的植被變綠趨勢相一致，但是不透水面比例增加顯著的區域，植被GPP 上升趨勢不顯著或表現為顯著的下降趨勢，這表明城市化導致了植被損失，使生態系統碳吸收功能受到了不利影響（圖2d）。

圖2 南京市（a）2000 年和（b）2020 年30 m 南京市城區及周邊土地覆蓋變化；2000～2020 年（c）城市化強度變化空間分布、（d）總初級生產力（Gross Primary Productivity,GPP）變化趨勢。帶點區域為通過0.01 顯著性檢驗的區域Fig.2 Land cover distributions with a spatial resolution of 30 m in Nanjing in (a) 2000 and (b) 2020;(c) Spatial distribution of urbanization intensity changes and (d) trend of Gross Primary Productivity (GPP) from 2000 to 2020.The dotted areas pass 0.01 significance test

我們統計了2000 年和2020 年距城市中心不同距離范圍內的城市化強度和平均GPP。如圖3 所示，距城市中心越遠，城市化強度越低，植被GPP 越高。2000 年，城市建成區主要集中在距市中心12 km 范圍內，市中心4 km 內GPP 接近于0。16 km 范圍外，GPP 不再隨距離增加而改變，相對穩定在1100 g(C) m-2a-1上下。2000～2020 年，距市中心8～20 km 范圍的城市化強度顯著增加，區域平均GPP 相對保持不變或略有下降。距市中心20 km 范圍外，城市化強度與GPP 均有增加。同時注意到在2000 年和2020 年，距市中心32 km 之外城市化強度與GPP 不再隨距離增加而明顯變化，因此在定義郊區范圍時采用半徑為32 km 范圍作為受城市化影響顯著的區域。

圖3 2000 年和2020 年南京市平均城市化強度（β）與GPP 隨距城市中心（32°02'38＂N,118°46'43＂E）距離的分布Fig.3 Average urbanization intensity (β) and GPP at different distances from the urban center (32°02'38＂N,118°46'43＂E) in 2000 and 2020

根據2.1 節定義的老城區、新城區和郊區范圍，統計了3 個區域2000～2020 年不同地表覆蓋類型占比變化和GPP 變化趨勢（圖4）。老城區范圍內不透水面占絕對多數，其占比從2000 年的63.17%逐步增加，在2015 年后相對穩定在80%左右（圖4a）。新城區不透水面占比從2000 年的19.35%增加到2020 年的54.3%，增長最為明顯，逐漸接近老城區2000 年的水平（圖4b）。南京市郊區在過去20 年也存在村鎮擴張和道路建設，因此郊區不透水面占比也有所增加（增加了9.12%，圖4c）。城市擴張占用了大量的耕地，2000 年新城區農田在3 種地表覆蓋類型中占絕對多數（72.24%），而在2014 年新城區不透水面超過了耕地面積，到2020 年老城區和郊區的耕地占比也分別下降了13.24%和6.41%。

圖4 2000～2020 年南京（a）老城區、（b）新城區和（c）郊區土地覆蓋類型變化與（d）植被GPP 變化（s 和p 分別為GPP 年際變化趨勢及其顯著性水平）Fig.4 Land cover change in (a) old urban area,(b) new urban area,and (c) suburban area and (d) vegetation GPP trend of Nanjing during 2000-2020(s and p represent the interannual trend and significance level of GPP,respectively)

對比3 個區域的植被生產力可以發現，老城區由于植被覆蓋最少，平均GPP 最低，始終小于500 g(C) m-2a-1。郊區以耕地為主，同時有一定面積的森林，GPP 最高，可達約1200 g(C) m-2a-1。從變化趨勢上來看，由于老城區和郊區植被覆蓋損失比例較小，GPP 并未下降，其中郊區GPP 呈現顯著上升趨勢[增加了6.43 g(C) m-2a-1，p＜0.05]。而與城市劇烈擴張相對應，新城區GPP 呈現顯著下降趨勢[減少了4.64 g(C) m-2a-1，p＜0.05]，表明由于城市化，植被損失導致了陸地生態系統碳吸收能力下降。

3.2 城市化的直接和間接影響

為了研究南京城市化對植被生產力的影響，我們計算了2000～2020 年南京市老城區、新城區和郊區的城市化直接效應和間接效應。2000～2020年由于城市不透水面擴張，老城區、新城區和郊區城市化降低植被GPP 的直接效應均隨時間增大（圖5），其中新城區不透水面擴張占用的耕地和森林面積最大，因此新城區的城市化直接效應導致的植被GPP 降低也最大，2016～2020 年平均達-366.19 g(C) m-2a-1，幅度遠大于老城區和郊區的-191.06 g(C) m-2a-1和-101.59 g(C) m-2a-1（表1）。在3 個區域城市化的包含區域氣候變化影響的間接效應對植被碳吸收均為促進作用，提高了GPP，在一定程度上緩解了城市擴張的負面影響。新城區間接效應對GPP 的促進作用的增長趨勢最強[ 增加了16.61 g(C) m-2a-1]，老城區最弱[增加了11.74 g(C) m-2a-1]。

表1 2000～2020 年南京市城市化對GPP 直接和間接影響的變化趨勢Table 1 Variation trends of direct and indirect impacts of urbanization on GPP in Nanjing during 2000-2020

圖5 南京市（a）老城區、（b）新城區和（c）郊區2000～2020 年城市化的直接與間接效應的時間變化趨勢Fig.5 Time trends of direct and indirect effects of urbanization in the (a) old city,(b) new city,and (c) suburbs of Nanjing from 2000 to 2020

我們統計了距南京市中心不同距離上2016～2020 年平均的直接與間接效應。如圖6 所示，由于城市中心4 km 范圍內植被覆蓋極少，城市化對植被生產力的影響也幾乎為0。直接影響的幅度隨距市中心距離的增加呈現先增后減的趨勢，最大值出現在8～12 km，這與圖3 中8～12 km 上城市化強度增加幅度最大相匹配。間接影響的絕對值隨距離增加先增加，超過16 km 后略有下降，而后穩定在約300 g(C) m-2a-1左右?？紤]到不同距離上城市化強度和植被GPP 存在差異，我們計算了不同距離上直接效應與間接效應相對于2000 年GPP 的比例。如圖6 所示，直接效應與間接效應對GPP的影響隨距離也呈現先增加再減少的趨勢，最大值出現在4～12 km 范圍內，直接效應與間接效應相對2000 年GPP 的比例均接近50%。結合表1 可知，城市化對剩余植被GPP 促進作用在城區范圍內強于郊區。間接效應對GPP 的促進作用能夠抵消相當比例的直接效應，僅在擴張最顯著的8～12 km范圍內直接效應超過間接效應，造成了GPP 下降（圖6）。超過24 km 后，間接效應的占比穩定在約25%，不再隨距離增加而明顯變化?？紤]到距城市中心超過24 km 已經是遠郊區，其植被受城市化導致的城市熱島效應、CO2施肥效應等影響較小，故此時“間接效應”更多是由區域氣候背景變化所貢獻的。

整體而言，城市化的直接效應導致植被生產力損失，而氣候變化和間接效應對城市及周邊區域植被GPP 都是促進作用，表明區域氣候背景的改變與城市化導致的局地植被生長條件的改變共同作用有利于剩余植被生長，一定程度上緩解了城市化對陸地生態系統碳循環的負面影響，在之前的一些研究中也有類似的結論（Zhao et al.,2016;Guan et al.,2019;Zhong et al.,2021）。

4 總結與討論

本文選取南京市作為案例，以GPP 作為反映植被響應的指標，分析了南京市過去20 年城市擴張動態及其對陸地生態系統碳循環的影響。研究發現南京市在2000～2020 年城區范圍出現明顯擴張，不透水面面積增加了一倍以上，城市擴張區域主要出現在江北地區及江寧區、雨花臺區和棲霞區等新型產業園區附近。南京市區域植被GPP 整體呈現增加趨勢，但在城市化強度顯著增加的區域，植被GPP 表現為下降或微弱上升。以往關于城市化對植被影響的研究大多只集中在總體影響上，沒有明確直接和間接的影響。本研究區分了城市化的直接效應與間接效應，發現城市擴張過程中植被轉化為不透水面導致植被覆蓋降低的直接效應會導致區域GPP 下降，尤其是城市化強度增加幅度最大的新城區范圍。但是區域氣候變化與城市化的間接作用會影響剩余植被的生長環境，促進植被生長使GPP 增加，這在一定程度上緩解了城市化的不利影響。一方面城區氣溫升高會使得植被物候期開始提前，物候期延長（Gu et al.,2011;Wang et al.,2019），另一方面城市地區更高的CO2濃度（Wang et al.,2019,2020）和含氮氣溶膠沉降（Gregg et al.,2003;Bytnerowicz et al.,2007）以及人為管理（Chen et al.,2022）等因素也會促進植被生長。城區間接效應的貢獻強于郊區，這與之前國內外許多關于其他城市的研究結論相似（Zhao et al.,2016;Guan et al.,2019;Zhong et al.,2021）。

本研究也存在一定的不確定性。研究使用到的土地覆蓋數據分辨率為30 m，在城市內一些次網格的行道樹和小型綠地可能被識別為不透水面，這會造成部分植被并未考慮在內，從而對直接效應和間接效應造成高估。另一方面由于全球變暖和CO2濃度升高，即使不發生城市擴張，植被GPP也會隨時間改變，如圖5 和圖6 中遠郊區GPP 即表現出顯著上升趨勢。我們的分析中以2000 年為基準，若考慮氣候變化的影響，實際的直接效應可能會更大，而剝離氣候變化影響的間接效應會更小，由城市化產生的間接效應并不能完全抵消土地利用改變造成的直接效應。

據預測，到2050 年全球城市人口的比例將達到68%（Zhong et al.,2023），發展中國家和人口大國的城市化將繼續高速發展，這種趨勢將對陸地生態系統和碳循環產生更深遠的影響。城市擴張對植被的影響與城市發展階段、擴張模式、氣候背景等多種因素有關，以往城市化受限于高分辨率植被數據的缺乏，有關城市化對植被生長與碳循環的直接和間接影響的分析相對較少。隨著遙感技術的飛速發展，越來越多高時空分辨率和高精度的遙感數據將有助于在更細的尺度上深入探究人類活動對生態系統的影響，如分析不同城市功能區（如工業園區、居住用地、城市綠地等）生態系統生產力的變化和影響機制?？紤]到在可預見的未來，中國和全球其他地區主要城市繼續擴張的趨勢不會改變，表征和理解城市擴張對植被生產力的影響有助于我們更好地應對全球變化、優化城市發展方式、推動生態文明建設和構建環境友好型社會，具有重要的現實意義和參考價值。