Spatiotemporal dynamics of carbon sources and sinks and driving mechanisms of net carbon emissions: a case study of the Yangtze River Economic Belt

方法

基于NEP核算碳汇估算NCE，用相关分析与PLS-PM分析驱动因素。

发现

净碳排放由1188.56Mt增至3656.60Mt，社会因素正向直接驱动、生态因素负向驱动。

机会点

可将NEP碳汇核算与PLS-PM框架下沉到县域农业系统，识别农业碳源汇协同调控路径。

区域净碳排放（NCE）的科学量化及其驱动机制的阐明对推进可持续发展具有重要意义。然而，碳相关研究长期存在源与汇分离的问题，对净碳排放背后驱动机制的系统性认识仍然不足。本研究以长江经济带（YREB）为案例，基于净生态系统生产力（NEP）量化碳汇以估算净碳排放，并运用相关分析和偏最小二乘路径模型（PLS-PM）揭示净碳排放的影响机制及其与人地系统（HES）的关系。结果表明：碳源和净碳排放呈现明显的自上游向下游递增梯度，与碳汇的分布格局相反，净碳排放总量从1188.56 Mt（2000年）上升至3656.60 Mt（2022年）。同时，碳源、碳汇和净碳排放均表现出显著的正空间自相关（p < 0.01）。在影响因素中，城镇化率（UR）、单位GDP能耗（UEPV）和归一化植被指数（NDVI）呈现显著相关性（p < 0.01），但关键影响因素存在区域差异，全局相关系数总体呈增大趋势。从人地系统视角看，社会因素对净碳排放产生较强的正向直接效应（平均路径系数 = 0.497，p < 0.01），生态因素则产生直接负向效应（平均路径系数 = −0.267，p < 0.05，2006年除外）。相比之下，经济因素主要产生间接效应（平均路径系数 = 0.163，p < 0.01）。本研究表明，人地系统的协同演化是净碳排放时空分异的核心机制。建议通过社会、经济与生态系统的协同调控，实施因地制宜的低碳策略，以助力长江经济带实现双碳目标。