近日，北京师范大学地理科学学部地理数据与应用分析中心团队与美国太平洋西北国家实验室合作在Cell Press细胞出版社旗下期刊iScience上发表了题为“Fulfilling global climate pledges can lead to major increase in forest land on Tibetan Plateau”的文章。北京师范大学地理科学学部地理数据与应用分析中心高培超副教授、高怡凡硕士生以及美国太平洋西北国家实验室（Pacific Northwest National Laboratory, PNNL）科学家Yang  Ou为本文共同第一作者。北京师范大学地理科学学部宋长青教授、PNNL科学家Haewon McJeon为共同通讯作者，合作者包括北京师范大学地理科学学部地理信息科学专业本科生张潇丹、地理数据与应用分析中心副教授叶思菁、博士生王元慧。论文的首席联系人为宋长青教授。

研究发现：全球各国在第26届联合国气候变化大会前发布的气候主张（致力于将本世纪温升控制于1.5度），将导致对世界第三极青藏高原的林地面积需求增加。新增面积占2020年青藏高原林地面积的9.4％，面积大于欧洲国家比利时整个国土面积，是青藏高原从2010年到2020年新增林地面积的11.4倍。新增面积主要集中在青藏高原东部、亚洲最长河流长江的源头区。由于青藏高原是为近20亿人口提供可靠水源的亚洲水塔，该研究表明可能需要对青藏高原的长江源头区部分采用更积极的环境管理和生态保护与恢复措施。

背景介绍

2015年《巴黎协定》的长期目标是将全球平均气温较前工业化时期上升幅度控制在2℃以内，并努力将温度上升幅度限制在1.5℃以内。此外，各缔约方被要求公布可体现其遵循减少温室气体排放目标雄心的国家自主贡献行动计划（Nationally Determined Contributions，NDCs），并每五年重新审视他们对减缓气候变化的承诺（pledges）。到2021年在英国格拉斯哥（Glasgow）召开的第26届联合国气候变化大会（the 26th United Nations Climate Change Conference of the Parties，COP26）结束时，共有154个缔约方提交了新的气候承诺（updated pledges）。在COP26会议上达成的《格拉斯哥气候公约》增加了将地球温升限制在1.5℃以下的雄心。针对这些气候承诺，科学界提出了两个重要的问题，一是这些气候承诺是否能将地球温升限制在目标范围以内，二是这些气候承诺对地球温度以外的长期影响是什么。对于第一个问题，多个国际团队进行了大量模拟来尝试作答，揭示了更新的气候承诺和温升目标之间的差距。对于第二个问题，由于土地在实现各国气候承诺中的重要贡献，研究人员调查了土地利用/覆被对气候变化的空间响应，但当前“自上而下”和“自下而上”的土地变化模拟都无法在各国气候承诺与土地空间响应之间建立连接。

面对此问题，北京师范大学地理科学学部地理数据与应用分析中心团队与美国太平洋西北国家实验室形成合作，提出了一种能够探索土地系统对气候承诺产生何种空间响应的研究框架。本研究中，该框架被用于探讨“格拉斯哥气候承诺”对青藏高原土地系统的长远影响。此处，“格拉斯哥气候承诺”指在COP26前各国提出的一系列气候承诺，这些承诺旨在实现到2100年将温度上升幅度控制在2℃（甚至1.5℃）以内的长期目标。青藏高原由于海拔较高，通常被人们称为除南极和北极以外的世界第三极。该区域是世界上重要的生态服务供给区域，为人类提供着诸多类别生态系统服务，尤其是丰富的水资源。青藏高原是亚洲九大河流的源头，为近20亿人口提供可靠的水源，因此也被称为亚洲水塔。

研究结果

一、全球和次大陆地区的土地需求保持稳定

本研究基于Ou等利用全球变化评估模型（Global Change Assessment Model，GCAM）中提出的五个情景，考虑不同气候情景下不同土地系统的未来需求。五个情景具体为：参考-无政策情景、现行政策情景、当前政策-持续的雄心情景、更新的承诺-持续的雄心情景和更新的承诺-增加的雄心情景。

分析结果表明，全球和青藏高原流域的森林、草地/牧场、灌木地和耕地需求占比在未来不同情景下都保持稳定。草地/牧场在四个土地类别中需求最大（占四个土地类别总面积的48%），其次是森林（占27%）和耕地（占15%），而灌木地的需求最小（仅占11%）。在青藏高原流域尺度上，草地/牧场的需求仍是最大的，但其占比要高于全球尺度（占总需求的55%-56%），耕地是该区域的第二大需求类型（占19%）。该区域的土地需求结构也在各情景下均保持稳定，且四个土地类别需求的标准差均很小。

二、青藏高原各流域的未来土地需求趋势

本研究探讨了实现2℃全球温度上升对未来青藏高原流域（根据GCAM定义）土地需求的长期影响。研究比较了更新的承诺-持续的雄心情景（以下简称“格拉斯哥承诺情景”）和参考-无政策情景两种情况。格拉斯哥承诺情景使2℃的温升上限成为可能，但1.5℃温升目标被实现的概率极低。而参考-无政策情景则导致2℃温升上限几乎不可能实现。

本研究发现，尽管在青藏高原流域次大陆尺度上的土地需求占比保持稳定，但从某一土地需求的角度来看仍存在变化。具体而言，青藏高原流域的森林需求增加，耕地需求下降，这改变了研究区土地需求的占比排名。本研究还比较了各流域的土地需求，发现其中三个流域（Amu Darya, Ganges-Brahmaputra, Gobi Interior）的土地需求变化在两种情景中呈现相反的趋势。四个流域（Irrawaddy, Mekong, Salween, Tarim Interior）的土地需求变化趋势与整个次大陆区域有明显不同——如果2℃温升上限的目标被实现，前三个流域的耕地需求总体呈上升趋势，Tarim Interior流域的森林需求将在本世纪保持相对稳定，耕地需求大幅下降。

三、2℃温升情景下的土地需求将如何推动土地变化？

土地变化模拟通常有“自下而上”和“自上而下”两套方案。“自下而上”的方案旨在模拟土地变化来满足基于情景的土地需求；“自上而下”的方案是将现有的土地结构预测降尺度到单个或多种土地利用/覆盖类型的地图。但这两套方案在连接各国气候承诺与土地空间响应时都存在问题。“自下而上”的方案存在土地分类不一致的问题，即GCAM土地类型与常用土地覆盖数据集（例如ESA CCI Land Cover数据和GlobeLand30数据）之间存在土地分类和数量的不一致。“自上而下”的方案需要土地系统的参考地图，但是未来的参考地图是不存在的，因此需要使用历史年份的参考地图进行预测。而GCAM源数据包括多个数据集，因此使用“自上而下”的方案进行预测会面临严重的验证问题。

因此，本研究提出了一种新框架，以探索GCAM模型中所预测土地需求推动的土地变化。该框架假定每种土地类型具有多种功能，例如一种土地类型不仅可以满足特定面积的草地/牧场需求，还可以满足部分的森林需求。这个多功能的假设更符合现实，并通过引入“土地系统”概念（混合类型的土地利用/覆被）来实现假设。在本研究中，建立了30种土地系统类型：3个密度级别和10种基本土地类型的组合。每种土地系统为GCAM预测的土地需求类型（即森林、草地/牧场、灌木地和耕地）提供部分面积。供需平衡的技术实现依赖于CLUMondo开源模型，但团队在模型的有效性和效率方面进行了改进。

四、青藏高原土地系统对2℃温升情景的空间响应

本研究首先模拟了2010年到2020年间青藏高原土地系统的变化来验证和评估上述框架。模拟的空间分辨率为1 km，主题分辨率为30种土地类型，这两种分辨率在类似模拟中都是最高的。本研究也采用了总体精度（Overall accuracy）、Kappa系数（Kappa statistic）、位置Kappa系数（Kappa for location）、数量Kappa系数（Kappa for quantity）和品质因数（Figure of Merit）证明了提出的框架的优异性能。

完成对上述框架的验证和评估后，本研究预测了2020年至2100年青藏高原土地系统在参考-无政策情景和格拉斯哥承诺情景下的土地系统变化。两种情景下2100年的青藏高原土地系统的主导类别都是“草地”，该类别占据了青藏高原区域一半的面积。另一半的面积分别为以下土地系统类别：裸地（28.3%-28.5%），森林（10.8%-11.8%），冰/雪（4.8%-4.9%），水体（1.7%），耕地（1.2%-1.3%），灌木地（0.6%），湿地（0.4%-0.5%）和人造地表（0.1%）。两种情景下2100年的土地系统与2020年不同之处在于耕地面积的减少，耕地面积两个情景中分别下降了11.7%（参考-无政策情景）和15.2%（格拉斯哥承诺情景）。

两个情景之间的差异主要在于草地、裸地和森林（青藏高原土地系统面积占比前三的主导类别），这凸显了2℃温升目标的影响。具体而言，在参考-无政策情景中，草地和裸地的面积分别比2020年增加了0.7%（10,278  km2）和0.2%（1,552  km2），而森林的面积则减少了0.4%（1,329 km2）。相反，在格拉斯哥承诺情景中，草地和裸地的面积分别减少了0.4%（6,029 km2）和0.8%（7,217 km2），而森林的面积则增加了9.4%（31,405 km2）。总的来说，森林的变化是2℃温升目标对青藏高原土地系统最显著的影响。

五、中密度的草地是增加的森林的最大来源

本研究发现了气候变化对青藏高原土地系统中森林覆盖率的影响。通过逐像元比较 2020年和格拉斯哥承诺情景下2100年青藏高原的土地系统，发现2100年森林的最主要来源是2020年的森林（占91.3%），其他来源包括草地、冰/雪、裸地和耕地，分别占比2.5%、2.0%、2.0%和1.6%。变为森林的草地，80.1%的面积属于中密度，18.0%的面积属于高密度，2.0%的面积属于低密度。而变为森林的草地中，99.6%将转变为高密度森林。相比之下，转变为森林的冰/雪主要来自于低密度类别（62.5%）。这是因为高密度冰/雪通常位于高海拔地区，那里的气候不适合树木的生长。变为森林的裸地中，大部分面积（70.4%）来自于低密度类别，几乎没有高密度裸地转变为森林（0.03%）。这表明，被划分为裸地的像元内，土地类型越多样化，其转化为森林的潜力就越大。转化为森林的耕地，在密度分类占比上更加均匀，低、中、高密度草地分别占比18.2%、45.3%和36.5%。通过比较两个情景下2100年的青藏高原土地系统地图，研究发现，在格拉斯哥承诺情景下，有90.4%的森林面积（329,237 km2）也是参考情景下的森林，剩余的3.4%、2.6%和2.2%的森林将分别转变为草地、耕地和裸地。这表明将全球平均温升控制在2℃以内，将会增加从草地、耕地和裸地向森林的转化。

六、长江源头地区的环境管理

研究发现了长江源头地区需要更积极的环境管理。作者提取了每个流域与青藏高原之间重叠的区域，并分析了这些区域在2020年至2100年两种情景下的土地系统变化，发现长江源头地区值得关注。长江源头地区是最大重叠区域之一，占青藏高原面积的16.8%。在所有重叠区域中，长江源头地区的土地系统类型在从2020到2100年的两种情景下，土地系统面积变化的差异最大。具体而言，为了在2100年实现2℃的温升目标，长江源头地区总需改变3.9%的面积（20,030 km2）；而在另一种情景下，只需要改变0.4%的面积。

作者进一步分析了长江源头地区的土地系统转化，发现在格拉斯哥承诺情景下，发生变化的土地大部分（99.8%）转化为森林，这些地区在2020年主要为草地（43.6%）、裸地（33.3%）和耕地（12.5%）。大多数（81.3%）发生转化的草地为中密度草地。相比之下，发生转换的裸地主要为低密度类别（69.2%），其次为中密度（30.8%）。这些研究结果表明在长江源头地区需要实施更积极的环境管理政策，而政策的重点应放在森林保护、加强对低密度的裸地的利用和在中密度草地上植树造林上。

七、陆地生态系统碳储量的估算

作者还讨论了青藏高原地区土地系统变化对陆地生态系统碳储量的影响。经计算，青藏高原在2020年的碳储量为18.6 Pg C，其中大部分来自土壤有机物（15.8 Pg C），地上和地下生物量的碳储量分别为1.7和1.1 Pg C。分析每个流域与青藏高原之间重叠的区域的碳储量，作者发现长江源头地区的碳储量高达4.6 Pg C，是青藏高原地区碳储量的四分之一。另外在所有11个重叠区域中，长江源头地区的碳密度最高，这都表明需要实施更积极的环境管理来保护长江源头地区。

该研究还预测了气候情景下未来的陆地生态系统碳储量变化。参考-无政策情景下，从2020年到2100年，碳储量将下降0.1%。相比之下，格拉斯哥气候情景下，碳储量将增加1.1%，其中长江源头地区的碳储量增加了3.0%，而恒河源头地区的碳储量在两种情景下，将分别下降0.6%和增加1.5%。考虑到恒河源头地区的碳储量巨大，这种减少和增加之间的对比不容忽视，应更加强调该地区对亚洲和世界的生态系统服务。

结语

本研究提出了一种可以与GCAM共同使用的土地系统模拟模型，形成了能够探索土地系统对世界各国气候承诺之空间响应的研究框架。该模型通过一个实例，探讨了全球减缓气候变化对青藏高原土地系统的长期影响。研究发现，若将本世纪末的温升控制在2℃，青藏高原的森林面积将增加9.4%（31,405 km2）。然而，历史上森林面积的变化表明这样的增加并不容易实现。研究还发现，长江源头地区是全球变暖限制2℃目标下变化最大的地区之一。为了实现这一目标，长江源头区域需要改变20,030 km2土地的用途。这些土地上发生的变化，几乎全部是从草地、裸地和耕地到森林的转变。这表明在该地区加强生态恢复和保护非常重要。目前中国已经设立了第一批国家公园，其中就有三江源国家公园，但仍需要扩大其覆盖面积，同时在生态恢复计划中应更加重视对中密度草地的植树造林。

本研究受第二次青藏高原综合考察研究（2019QZKK0608）、中国科学院“美丽中国生态文明建设科技工程”A类战略性先导科技专项（XDA23100303）、国家自然科学基金（42271418、42171088）、地表过程与资源生态国家重点实验室自主课题（2022-ZD-04）资助。

论文网址：https://www.cell.com/iscience/fulltext/S2589-0042(23)00441-8

DOI：https://doi.org/10.1016/j.isci.2023.106364