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据报道，减缓气候变化有利于全球生物多样性。然而，基于大规模土地利用变化的减缓措施的影响可能集中在其引入的区域，从而导致减缓努力与生物多样性惠益之间的区域不匹配。在此，作者利用亚太地区综合模型 (Asia-Pacific Integrated Model，AIM) 建模框架，评估了通过减缓措施实现的气候变化和土地利用变化对生物多样性的影响。根据生物质能-碳捕集与封存（bioenergy with carbon capture and storage，BECCS） 和植树造林的实施程度，作者考虑了四种未来情景：基线、BECCS（2C-BECCS）、植树造林（2C-Aff）以及BECCS和植树造林的最佳利用（2C-Opt）。基线情景假定没有温室气体 (GHG) 减排，三种减排情景假设 CDR 的排放路径为到2100年CO2排放量约为 1000 GtCO2（Rogelj 等人 18 中的 Lower-2 ℃路径）。对于每种情景，作者都预测了基于网格（0.5 弧度）的土地利用变化和区域对碳吸收的贡献（全球 17 个经济区域），然后，评估了减缓措施对全球和地区生物多样性的影响，同时还利用现有的气候情景信息考虑了未来的气候变化。作者根据五个分类组（维管束植物、两栖动物、爬行动物、鸟类和哺乳动物）中8428个物种的适宜栖息地的变化，预测了每种未来情景下2030年至2090年物种丰富度和物种组成的时间变化，并评估了每种减缓措施对全球生物多样性的影响。通过减缓措施或经济条件与生物多样性损失之间的关系，研究了减缓措施的区域和社会公平性。结果发现，无论是否大规模实施生物多样性和生态系统服务以及植树造林，减缓气候变化的努力都能减少全球生物多样性的损失。然而，对土地利用变化和固碳贡献更大的地区往往会对生物多样性产生更多负面影响。为实现CDR而进行的土地利用变化对生物多样性的影响可能偏向于某些地区，因此需要仔细考虑实施减缓措施的地区。 主要图表
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图 1：各网格生物多样性指数和土地使用率的时间变化。
a 物种丰富度的时间变化。物种丰富度的变化按[（NSfuture - NScurrent）/NScurrent]计算，其中 NSfuture 和 NScurrent 分别表示未来和当前的物种数量。b 相似性指数的时间变化。数值越小，意味着从现在到未来的物种更替越多。在 a 和 b 中，实线表示每种情景下所有网格的指数中值。c, d 在 c 2C-BECCS 情景和 d 2C-Aff 情景下，土地利用变化相对于基线情景的时间趋势。土地利用变化率的计算方法是减缓情景与基线情景下各土地利用类别（森林、耕地、牧场和其它自然土地）的占用率之差（减缓-基线）。
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图 2：2090 年气候变化和土地利用变化对物种丰富度具体影响的地区差异。
a 气候变化的具体影响。使用 CC 模型计算未来物种数量，该模型将未来气候数据作为气候变量，而将当前土地利用数据作为土地利用变量。b, c 土地利用变化的具体影响。使用 LU 模型计算未来物种数量，该模型使用未来土地利用数据作为土地利用变量，但使用当前气候数据作为气候变量。
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图 3：对物种丰富度产生负面/正面影响的土地利用变化。
a 在当前、基线情景和 2C-BECCS 情景下，物种丰富度在 2C-BECCS 情景下低于基线情景的网格中最主要土地利用类别的变化。b 在当前、基线情景和 2C-Aff 情景下，物种丰富度在 2C-Aff 情景下低于基线情景的网格中最主要土地利用类别的变化。c 在当前、基线情景和 2C-BECCS 情景下，物种丰富度在 2C-BECCS 情景下高于基线情景的网格中最主要土地利用类别的变化。d 在当前、基线情景和 2C-Aff 情景下，物种丰富度在 2C-Aff 情景下高于基线情景的网格中最主要土地利用类别的变化。未来物种丰富度采用 LU 模型计算，该模型将未来土地利用数据作为土地利用变量，而将当前气候数据作为气候变量。![]()
图 4：因实施减缓措施而易受土地利用变化影响的生态区，以及影响这些生态区的土地利用变化类型。
a、b 生态区包含超过 15% 的敏感网格，在 a 2C-BECCS 情景和 b 2C-Aff 情景下，其物种丰富度低于基线情景。图例表示当前情景与减缓情景（2090 年代）的比较模式为 “减少最多的土地利用类别 → 增加最多的土地利用类别”。使用 LU 模型计算未来物种丰富度，该模型将未来土地利用数据作为土地利用变量，而将当前气候数据作为气候变量。
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图 5：物种丰富度变化与土地利用变化程度、碳固存贡献和人均 GDP 之间的关系。
a 2090 年土地利用变化程度。b 2005 年至 2090 年对固碳的贡献。物种丰富度变化的计算公式为（[NS2090 - NScurrent]/NScurrent ），其中 NScurrent 和 NS2090 分别表示当前的物种数量和 2090 年的物种数量。黑点和直线表示基准情景下的数值和回归线，红点和直线表示 2C-Aff 情景下的数值和回归线，蓝点和直线表示 2C-BECCS 情景下的数值和回归线。每个点代表 AIM/Hub 中的 17 个经济区域。
【以上内容转载自地图观察】
