YRB（24°30′N–35°45′N，90°33′E–122°25′E）（图1）是长江干支流流经的广阔区域，全长6300公里，总面积1800000平方公里，是世界第三大流域。YRB发源于青藏高原唐古拉山脉，自西向东横跨19个省级省和行政区，最终在上海市流入东海。YRB地形西高东低，穿越中国景观的三个主要地形，地貌多样，可分为四大类：高原、山地、丘陵和平原。流域生态系统类型主要为林地、耕地和草地，占总面积的90%以上。流域属亚热带季风气候，气候温暖湿润，年均降雨量约1067毫米。
图1 研究区域图
2、数据来源
NTL数据来自美国国家海洋和大气管理局（NOAA）资助的地球观测小组（EOG）网站（https://eogdata.mines.edu/products/vnl/）。NPP-VIIRS是2013年至2019年的第二版年度数据，空间分辨率为15〃，灰度值范围为0–223426.382。。碳排放统计数据来自CEAD，该数据由中国、英国、美国和欧洲的跨国研究机构建立和汇编，包括14个工业过程和17个能源类别的二氧化碳排放数据。NPP/MOD17A3HGF和EVI/MOD13A3是从美国国家航空航天局的地球数据网站（http://Earth-Data.NASA.gov）获得的。NPP产物数据是给定年份所有8天净光合作用产物MOD17A2HGF数据的总和，空间分辨率为500 m，时间分辨率为1 a。EVI产物数据的空间分辨率为1 km，是通过最大合成法从年度EVI产品数据中获得的。使用MODIS重投影工具将这两个数据重投影为阿尔伯斯投影，并重采样至1 km×1 km。土地利用数据取自武汉大学杨和黄（2021）在《地球系统科学数据》中发表的中国土地覆盖数据集（CLCD）。它已经更新到1985-2020年，该数据集的最大优势是连续30年的30米土地利用分类结果。DEM数据为地理空间数据云（http://www.gsclo-ud.cn/）提供的SRTM 90m数据。行政区划数据来源于国家基础地理信息中心（http://www.ngcc.cn/），底图未作修改。3、研究方法
图2 流程图
3.2 IUEMS
本文基于中国科学院生态环境科学研究中心2018年开发的IUEMS，计算了长江流域植被固碳量。碳固存和氧释放是根据NPP计算的，包括各省干物质的碳转换系数和各省NPP与NEP之间的转换系数。该模型方法简单易行，适合我国各省的实际情况。理论方法如下：根据各省的国家经济政策与国家生产总值的换算系数，国家经济政策计算公式如下所示。
3.3 ArcGIS中的差异分析
由于植被可以吸收社会经济中能源消耗排放的二氧化碳，因此本文将植被吸收能源碳排放后的剩余固碳量命名为植被能量碳平衡（VECB）。VECB的计算公式如下：3.4 VECB的空间服务覆盖范围
通过结合CO2气体扩散系数，计算了YRB中VECB的空间服务覆盖率。由此，可以得到植被在环境温度和压力下理论上可以吸收和固定的CO2覆盖率，从而在空间上表达植被在YRB中的固碳能力。扩散系数是表示气体（或固体）扩散程度的物理量。它是当浓度梯度为一个单位时，每单位时间通过单位面积的气体量。植被固碳的服务覆盖率可以根据VECB、气体扩散系数（r）和CO2密度（ρ）来计算。公式如下：
3.5 Theil‑Sen中位数趋势分析和Mann-Kendall趋势检验
对所有数据进行自然对数变换。然后对数据进行IPS测试、HT测试和ADF-Fisher测试，发现所有数据在一阶差分后都达到平滑（表1）。随后的Perdroni面板协整检验表明，LnCO2和LnNTL具有长期均衡关系（表2）。
图3 YRB的能源碳排放
YRB中能源碳排放的校正空间分布如图所示3。选取2003年、2010年和2017年的模拟能源碳排放数据，结合省级行政单位和地级市行政单位（江西、湖北、湖南、鄂州、仙桃、南充、乐山等，共26个样本）进行准确性验证。计算的R2分别为0.978、0.976和0.961，表明碳排放的模拟值可以更好地代表碳排放的空间分布。2000年至2019年，YRB的总能源碳排放量呈逐年增加趋势，但年均增长率逐渐下降（图4）。2000年至2010年，碳排放的年均增长率达到10.212%，但2010年至2019年迅速下降至1.718%。从长江下游流域来看，2000-2005年，总碳排放量呈现出下游>中游>上游的空间差异，而2005-2019年似乎是中游>下游>上游。长江干流及其主要支流（如岷江、嘉陵江、汉江、湘江和赣江）的碳排放区域大多呈串联分布。从2000年到2019年，它们在它们周围不断扩张（图3）。碳排放在上游地区的分布：四川省东部主要以岷江和嘉陵江为主；重庆市以长江干流为主。中游地区碳排放分布情况：湖北省遵循汉江和长江干流；湖南省沿湘江发展；江西省遵循赣江的路线。2000年，YRB的碳排放量处于低排放水平，空间分布较小。2010年，区域碳排放规模持续扩大，成都市和德阳市的碳排放量迅速增加，形成了与绵阳市和眉山市相连的椭球形碳排放中心。重庆的中心碳排放明显向西部扩散。形成了以武汉市为中心的大型碳排放中心，碳排放主要向北扩散。它们最终在湖北省形成了一个巨大的星形扩散区。长沙市、株洲市和湘潭市合并为一个更大的碳排放中心，并向各个方向扩散。下游东部的碳排放非常密集，形成了一个巨大的四边形，几乎覆盖了下游60%的区域。2019年，碳排放区域呈规模分布，通过平面扩散逐步形成碳排放中心-外围网络结构。此时，碳排放集中在较大的城市，并且正在增加，遵循向内和向外聚集的趋势。最终形成以省会城市、中小城市和不同规模水平的县城为中心的高密度碳排放区。
从2000年到2019年，YRB的植被总固碳量稳步缓慢增加（图5）。2000年至2010年和2010年至2019年植被固碳的年均增长率分别为0.824%和0.709%。从YRB内部来看，2000-2009年植被固碳呈现出上游>中游>下游的空间差异特征。
图5 长江三角洲碳汇统计图
如图6所示，从2000年到2019年，YRB的植被固碳在四川盆地周围呈圆形分布，在云贵高原内呈聚集分布。以盆地内主要山脉为中心，形成了不同规模、大小和分布的碳汇面，并不断向外围扩展。从总体上看，2000年至2019年，长江流域植被固碳总体稳定且缓慢增加。YRB上游以山地和高原为主，其中横断山脉、云贵高原和四川盆地周围的主要山脉共同维持了流域上游植被碳汇的稳定供应。中游植被碳汇主要分布在秦岭和湘赣山区。下游主要为农田和防渗面，碳汇主要分布在农田中。
图6 2000—2018年京津冀地区的ISP变化趋势
4.3 VECB的时空演化特征
从2000年到2019年，YRB中的总VECB显示出逐年下降，但年均增长率有所上升（图7）。从YRB的内部来看，2000-2009年，VECB表现出上游>中游>下游的空间差异特征。如图8所示，2000-2009年YRB中VECB为负的区域主要集中在成渝城市群、长江中游城市群、长三角城市群、云南省贵阳市和南阳市，呈聚集分布，并不断向外围辐射。VECB为0的区域主要分布在江西省北部、湖南省北部和湖北省东南部的多中心集群中，在整个流域也有零星分布，其空间分布范围逐渐缩小。VECB为正的带主要分布在以盆地内主要山脉为主线的平面格局中，其空间分布在原有的基础上围绕山脉扩展。
图8 YRB县级植被碳汇
在省级层面上，2000年至2019年，YRB中的大多数省份都表现出不同程度的VECB减少（图9a、b、c）。2000年，流域内各省的VECB水平较高。VECB出现赤字的省份在2000年只有上海、江苏和浙江，安徽在2010年新增，湖北在2019年新增。湖北省的VECB从2000年的159.468公吨下降到2019年的-25.233公吨，这是植被固碳逐渐无法抵消能源碳排放的典型省份。随着能源消耗的快速增加，植被固碳的作用已达到瓶颈。在这19年中，流域内大多数省份的VECB都出现了不同程度的减少（图9j），尤其是东北省（市）的VECB急剧减少，植被固碳不足。四川省的VECB一直是盆地内最大的，19年来仅减少了43.659公吨。该省植被固碳水平可以相对稳定地抵消能源消耗产生的二氧化碳排放。盆地西部的VECB较高。从图中可以看出，盆地中VECB减少较多的区域位于盆地东部，最终呈现出以上中游分界线为中心的东西向辐散特征。在城市规模上，各地级市单元的碳平衡城市呈聚集分布，并向四周扩散减少（图第9d、e、f段）。2000年，VECB高、略高、中、低和略低水平城市的数量分别为18个、44个、29个、20个和20个；2010年分别为17、33、27、18和36；2019年分别为14、32、28、15和42。只有碳平衡水平较低的城市数量有所增加。2000年，各城市的VECB总体较高，高水平的VECB城市主要位于四川省西部、重庆市和江西省南部，其年平均VECB高于50米。低水平的VECT城市主要位于成都市、武汉市、南昌市等工业和资本密集型城市以及盆地最东部，所有这些都具有丢失的VECB。到2010年，所有城市的VECB都呈下降趋势，尤其是长江中下游地区的中心城市成都市，长江下游地区的城市VECB呈聚集性低水平分布。2019年，上述低水平VECB区域仍在向各个方向逐渐扩大。2000年至2019年，VECB增量大于0的城市有30个，其中增量大于1 mt的城市有15个，主要包括甘孜藏族自治州和陇南市。有101个城市的VECB损失，其中11个城市的损失超过30公吨，如武汉市、南京市和上海市（图9k）。
在县尺度上，空间分布结果根据每个县VECB分为五类（图9g，h，i）。2000年，VECB高、略高、中、低和略低水平城市的数量分别为126个、124个、187个、259个和219个；2019年的116、94、150、190和365。2000年，VECB的空间差异特征更为显著，每个县的VECB都相对较高，植被固碳对能源碳排放的抵消作用更为有效。2000年，整个流域有三个明显的低水平VECB聚集区。分别是成都市以东、重庆市以西的四川省各县，以武汉市为中心的湖南、湖北省各区县，以及盆地下游的区县。在整个盆地中发现了两个不同的高水平VECB聚集区。它们是盆地上游成都以西各县组成的区域，以及以恩施市区县为中心的西北长斜坡区。到2010年和2019年，大多数县的VECB进一步下降，最终形成了更明显的东西向差异特征。四川省木里藏族自治县2000-2009年是VECB最高的县，也是19年来碳平衡增量最大的县。在上游经济发展相对较差的山区，几乎是VECB增加的区县（图9l）。中下游区县VECB均显著下降，尤其是江苏省各区县。2000年至2019年，流域VECB仅增加了217个县，主要分布在青海省、四川省北部和西部以及甘肃省的县。相比之下，其余698个县出现了不同程度的减少，主要分布在重庆市和贵州省西部等县。
植被可以吸收人类活动产生的大量二氧化碳。通过计算YRB的碳中和值，可以得出植被在抵消流域能源碳排放后可以吸收多少碳。最后，可以使用公式6获得VECB对整个流域的空间服务覆盖率。总的来说，YRB盆地是一个巨大的碳封存区，因为从2000年到2019年，植被抵消后，能源碳排放产生了过剩的二氧化碳。从时间动态来看，流域的整体服务面积逐年缩小。计算结果表明，2000年流域周边VECB的空间服务面积为343.346km；2010年减少到流域周围168.121公里；2019年，盆地周围的距离减少到145.188公里。VECB辐射覆盖范围西至西藏自治区，北至陕西省，南至广东省，基本覆盖中国的1/2（图10）。
4.5 VECB随时间序列的变化
从表3和图11可以看出，从2000年到2019年，YRB的VECB总体呈上升趋势。有上升趋势的地区占了57个。946%，没有变化的占26.084%，有下降趋势的占15。970%。VECB的变化趋势显示该区域的VECB有非常显著的增加。左侧沿着长江支流嘉陵江，从秦岭穿过四川盆地中部，到达乌蒙山脉。在右侧，它沿着神农架林区、吴峡和雪峰山脉到达南岭山脉。它们共同形成一个倒“V”形的空间分布格局。同时，青海省玉树市、海西市及盆地东部也有少量增幅非常显著的地区。无显著生长区主要分布在巴彦哈拉山脉、横断山脉和邛崃山脉，而分散在极显著生长区及其边缘地区。没有变化的地区主要位于成渝城市群、长江中游城市群、长三角城市群、攀枝花市、昆明市和南阳市，属于工业和能源密集型城市。它们也是常年高能碳排放区，其中VECB基本稳定，在光栅尺度上为负值。无明显减少的地区主要零星分布在西藏、云南、四川西部、贵州东部、湖南西部和江西南部。
图11 YRB中VECB的变化趋势
注：Esi表示非常显著的增长；Si表示显著增加；Ssi表示略微显著增加；Nsi表示无显著增加；Nc表示无变化；Nsr表示无显著减少；Ssr表示略微显著减少；Sr代表显著减少；Esr代表极显著的减少。
准确估算能源碳排放量，探索二氧化碳排放时空分布格局，是实现精准减排、促进社会可持续发展的前提。本文基于CEAD和NTL数据，模拟了2000-2009年能源碳排放的空间分布。与孙等人（2020）和张等人（2021b）的研究结果相比，尽管在时间和数据上存在差异，但该论文的结果在总体趋势方面保持一致。碳排放的空间分布基本沿长江干流及其支流分布。碳排放主要集中在大城市，并按照向内聚集和向外扩散的趋势增加。最终形成了以省会城市、中小城市和县为中心、不同规模水平的高密度碳排放区。流域中下游的能源碳排放总量约占流域的70%，这在很大程度上取决于流域内的能源消费结构。长江三角洲中游地区于2010年被列为“国家重点开发区”，加快了中游地区的经济发展，给碳减排带来了更大的压力。长江下游地区是通往亚太地区的重要国际门户，也是具有全球影响力的现代服务业和先进制造业中心。是具有较强国际竞争力的世界级城市群，碳排放增速更低。然而，其碳排放的总体规模高于上游。结合魏等人的结论和张等人认为，城市化水平和经济发展水平是影响能源碳排放的主要因素。由此可见，中下游经济发达地区在推进低碳发展实践中，应承担更多的碳减排责任。同时，推动低碳技术创新，推动高耗能产业的技术进步和产业结构调整。在江苏、四川、湖北、湖南等工业大省的高碳集聚区建立联动机制；确定精确的减排领域；产业结构和能源消费结构同步调整；改变区域集聚动态。
5.2 植被固碳的空间变化分析
合理、准确地分析植被固碳的时空格局，对区域生态保护和协调发展具有重要意义。在CEAD统计中，将县尺度上提取植被的固碳量与每个县的固碳进行回归，发现R2大于0.91。同时，与Chen等人直接基于NPP计算的结果相比，结果大致相同。因此，本文的结果具有可靠性。本文基于IUEMS估算了长江流域植被固碳量，并探讨了其时空分布特征。研究结果表明，2000年至2019年，流域上下游植被固碳率约为94%。在空间分布上，分布以四川盆地为中心，聚集在云贵高原范围内；以盆地内主要山脉为中心形成多个分面的碳汇分布，并不断向外围扩展。这在很大程度上是由盆地的地形和土地利用结构决定的。高水平的固碳通常位于山区和高原，主要位于盆地的上游和中游地区。下游地区大部分是农田。人类对农田的开发促进了经济的快速发展和高层建筑的快速崛起，但这从侧面限制了植被的生长，最终限制了植被固碳的生长。由此可见，上中游是实现“增固”的关键点。下游要在促进经济发展的同时，更加注重生态文明建设。在实施增加区域碳封存的行动时，政府应保持高水平碳封存城市吸收二氧化碳的能力。同时，要提高东部城市（特别是上海、湖北、湖南）的固碳能力。可以在低碳固存的省、市、县建立几个国家级和省级公园和生态示范区。在这里，逐步建立绿色壁垒，以提高该地区的碳中和能力。
VECB分布图及其空间服务覆盖率可以直观、图形地反映流域的碳平衡能力以及植被固碳对能源碳排放的抵消作用。结果表明，长江流域植被碳平衡从2213.785公吨下降到947.852公吨，植被固碳的空间服务范围从2000年的343.346公里下降到2019年的145.188公里。VECB增加的区域主要分布在盆地的西北部。赤字严重的地区大多在东部主要省会城市和行政区划较高的城市。总的来说，流域内的植被固碳可以抵消能源消耗中的二氧化碳。然而，在高碳排放地区，植被固碳能力达到极限，无法完全抵消能源消耗中的二氧化碳。尽管能够实现碳平衡的地区数量在逐渐增加，但植被固碳对流域能源碳排放的抵消作用正在逐渐减弱。碳平衡能力每年都在减弱。一方面，主要是因为负碳平衡地区仅占整个流域面积的15%，而碳平衡等于0且大于0的地区约占85%，这使得大多数地区的碳平衡从总体上缓慢而稳定地增长。另一方面，这主要是因为能源碳排放的增长率远高于植被固碳的增长率，从2000年到2019年，植被固碳增长率为6.103%，而植被固碳仅为0.769%。因此，我们可以通过碳平衡不平衡的地区来确定节能减排的重点地区和“增固”的潜在地区，并为每个地区设定能源消耗的上限和植被增固的底线。碳排放主要来源于城市地区，碳固存主要发生在城市以外的地区。因此，可以为高密度碳排放城市划定城市边界，以减少城市发展对植被固碳的制约。同时，可以在城市中建立生态保护区，这将有助于缓解城市能源碳排放对生态环境造成的压力。本文结合省、市、县三级VECB的空间分异结果，提高植被固碳对能源碳排放的抵消作用。例如，增加不平衡地区的能源结构，更多地使用清洁能源，实施各种低碳政策，逐步发展低碳经济。随着能源碳排放的高速增长，植被吸收二氧化碳的能力已经达到瓶颈。仅仅通过控制能源消耗或增加植被数量来实现碳平衡也是不切实际的。现阶段，企业需要安装高效的二氧化碳减排装置，以确保流域的可持续发展，特别是在流域的下游地区。
1、2000-2009年，长江流域碳排放总量逐年增加，但年均增长率呈下降趋势。从空间上看，流域碳排放重心从下游向中游转移。2、从2000年到2019年，YRB的总碳汇为2051.51–3529.73公吨，呈逐年增加的趋势。流域81%的地区固碳率有所提高，主要分布在上游和中游。3、YRB中的VECB总量从2000年的2213.78公吨降至2019年的947.85公吨。VECB为负值的区域约占流域的15%，主要分布在下游的东部。VECB为正的区域约占流域面积的85%，主要分布在上游的西北部和中游的东南部。4、YRB的VECB服务范围在空间上覆盖了中国的约一半，并在时间上呈下降趋势，从2000年的175.22公里下降到2019年的22.93公里。5、2000年、2010年和2019年，流域内81%、65%和60%的城市仅通过植被固碳就可以完全抵消与能源相关的二氧化碳排放。总体而言，植被碳汇对YRB能源碳排放的抵消作用逐年减弱，植被维持YRB碳平衡的能力逐渐下降。
