福建省土地利用变化碳排放时空差异与碳补偿

[目的] 开展土地利用碳排放差异与碳补偿研究，为各地域根据净碳排放量制定低碳发展政策提供依据。[方法] 基于2005—2020年福建省土地利用和能源消费数据，构建碳排放以及碳补偿价值测算模型，计算各市域不同时段的碳排放量以及碳补偿价值。[结果] ①福建省土地利用变化净碳排放呈现出明显的增长趋势，增长速度先快后慢。建设用地为主要碳源，其碳排放量增加3.41×10⁷ t；林地为主要碳汇，其碳吸收量减少近3.00×10⁴ t。②净碳排放量高值区域主要分布在碳排放量高、碳补偿率低的福州市、泉州市和漳州市，净碳排放量低值区域主要分布在碳排放量少、碳补偿率高的南平市，除厦门市外，各市的净碳排放强度与净碳排放量的空间分布相似。③碳补偿价值与各市净碳排放量的空间分布具有高度相似性，高碳补偿区主要是经济发展水平高、净碳排放量大的福州市、泉州市，受偿区主要是经济发展水平低、净碳排放量小的南平市。[结论] 为实现区域协调以及低碳发展，需不断完善碳补偿机制，从低碳层面依靠碳补偿推动区域低碳协调发展。     

重庆市土地利用碳排放效应时空格局分异

运用文献分析法、归纳总结法、统计分析法测算了重庆市12 a来不同土地利用类型的碳排放,分析了变化特征并对其时空差异类型进行了划分。结果表明:（1）重庆市碳汇大于碳源,碳排放总量表现为碳吸收,1997—2008年碳吸收能力在波动中呈下降趋势,到2008年重庆市总碳吸收量为14 570.85万t;（2）各类用地中,林地为主要的碳汇,建设用地为主要的碳源,建设用地碳排放增长幅度最快,年增长率为9.89%,应控制碳排放的快速增长;（3）地均建设用地碳排放和单位产值碳排放强度较高,碳排放强度与经济发展水平呈正相关关系;（4）土地利用碳排放效应受多种因素限制,能源消耗是碳排放主体;（5）40个区县的土地利用碳排放效应在空间分布上存在较大差异,应实施差别化的碳减排调控策略,引导城市低碳发展。     

宁夏自治区土地利用变化及碳排放效应

土地利用类型的改变是影响区域碳排放量的重要因素,土地利用类型的开发不当会影响当地碳平衡。采用2000—2016年宁夏的土地利用类型数据和能源消费数据,通过构建碳排放模型及计算相关指数,对宁夏16年来不同土地利用碳排放效应进行了分析。结果表明:(1)宁夏土地利用的碳排放量呈显著增加趋势,增长率达到了199.11%,但在2012年后增速变缓。(2) 2000—2002年宁夏最大碳源是耕地,2002—2016年宁夏最大碳源是建设用地,宁夏最大的碳汇是林地,林地增加的碳吸收量小于建设用地增加的碳排放量,建设用地的增加是碳排放的主要因素。(3)土地利用碳排放风险指数呈每年增长的趋势,在2012年后增速变缓。碳排放压力指数在2012年达到峰值以后下降。说明宁夏在2012年以后在经济发展过程中节能减排的效果显著,与生态的关系好转。(4)宁夏的减排重点在减少建设用地与耕地的碳排放的同时,加大林地与牧草地的覆盖率,提高其碳吸收能力。     

北部湾城市群土地利用碳收支时空分异及碳补偿分区

[目的] 分析市域空间尺度对城市群碳收支时空格局演变特征及耦合协调关系,构建碳补偿分区评价体系,为实现碳中和目标提供城市群层面的实施策略参考。[方法] 以北部湾城市群为例,在分析2000,2010,2020年研究区土地利用碳收支时空分异及耦合协调度分析的基础上,结合熵权法和TOPSIS法测算2020年15个城市碳补偿贴近度,构建碳补偿综合评价体系并引入三维魔方单元模型初步构建碳补偿等级进行功能分区研究。[结果] ①2000—2020年北部湾城市群碳收支量呈现整体上升状态,市域尺度主体碳排放区域呈现“核心—外围”结构,主体吸收区域呈现“倒钩”状空间格局。②2000—2020年该区城市群碳源、碳汇在分异格局上,除广西区域呈现西北—东南方向,其余地区均呈现东北—西南为主导的方向,空间分布重心稳定。③2000—2020年城市群内部碳源与碳汇坐标均高于0.5,碳排放与碳吸收水平较高,两者具有较高的耦合协调性。[结论] 北部湾城市群的碳收支存在明显的时空异质性,碳排放与碳吸收耦合协调程度较高。为了进一步探索实现“双碳”目标多元化路径,北部湾城市群未来应多方面考虑区域资源能力、碳排放强度和经济发展条件等,从而健全城市群区域间碳补偿体制。     

三峡库区1980—2021年土地利用碳排放格局及碳补偿

[目的] 揭示三峡库区土地利用碳排放格局并测算碳补偿价值,为引导流域低碳发展,健全流域碳补偿机制提供参考。[方法] 运用碳排放系数,单位GDP能耗及经济贡献系数等方法,测算三峡库区1980—2021年土地利用碳排放/碳吸收,并以净碳排放为基准值,对碳排放阈值及碳排放强度进行修正,测算土地利用碳补偿价值。[结果] ①三峡库区1980—2021年土地利用碳排放及碳吸收整体呈上升趋势。耕地和林地是土地利用碳吸收主要载体,城乡工矿居民用地是土地利用碳排放主要来源; ②碳吸收格局整体呈现西低东高的分布特征。1980—2021年碳吸收处于中高水平和高水平类型的区县明显增加,且大多位于东部和北部,低水平类型区县有所减少; ③碳排放格局在1980—1990年均处于低水平及中低水平类型;2000—2021年库区整体碳排放量增加,其中西部重庆市主城区、中部万州、开州区、云阳县以及东部夷陵区处于中高水平和高水平类型,武隆区的碳排放处于中等水平类型;巫溪、巫山、巴东、兴山、秭归县等区县的碳排放处于低水平和中低水平类型; ④研究区9个区县为生态盈余区,应获碳补偿资金最高的是奉节县6.87×10⁵元,17个区县为生态赤字区,支付碳补偿金额较高的是渝北区1.53×10⁷元。[结论] 应从以下方面引导流域低碳发展：推动区域合作治理碳排放,建立横向碳补偿机制;控制建设用地规模,优化土地利用配置;落实绿色发展理念,增强碳汇能力;优化能源供给结构,提高能源利用率等。     

近10 a青海高原东部土地利用/覆被变化及碳效应

近年来在人类活动的影响下,青海高原东部土地覆盖变化显著,为揭示区域土地利用/覆被变化及其对环境的影响,促进区域可持续发展,以青海高原东部农业区为研究区,采用多时相Landsat TM卫星遥感数据,分析该区域1999－2009年的土地利用格局转变以及由此引起的碳效应变化,以期为青海高原东部土地利用结构与空间配置的低碳优化、科学管理与规划提供参考。首先,利用土地利用变化强度指数分析了青海高原海东市近10 a来的土地利用类型间的变化强度及方向;其次,对研究区主要的8种土地利用转移类型引起的碳效应进行了定量分析。研究结果表明：近10 a来,退耕还林/草等生态工程与西部开发战略的实施,使区域土地利用呈现"3增2减"的整体变化,即林地、建设用地和未利用地面积呈上升趋势,分别增加约67%、56%和1.14%,耕地、草地面积减少,分别减少30%和12%;由于建设用地的扩张,耕地非农化导致的碳排放量增加373.60万t,生态的正向演变（退耕还林/草;草地转林地）和建设用地的复垦退出引起的总碳汇量增加156.04万t,生态的逆向演变（林地/草地转变成耕地;林地转变成草地）引起的碳汇量损失22.85万t。近10 a来区域土地利用/覆被变化导致的碳排放增量高出碳汇增量240.41万t,说明自然和人文因素共同驱动的土地利用变化对青海高原东部的碳平衡和可持续发展产生显著影响。     

河南省土地利用碳源/汇及其变化分析

土地利用变化及其碳源/汇状况是影响区域碳循环的重要因素.该文构建了土地利用碳源/汇研究的理论框架和计算模型;采用1999-2008年河南省的能源消费、土地利用等数据.对河南省不同土地利用方式的碳源/汇状况及其强度进行了分析.结果表明:(1)河南省土地利用碳排放呈明显增加趋势,其中建设用地和农用地是主要的碳排放源;2003年以来河南省城市建设用地加速扩张,造成建设用地碳排放量的大幅增加;(2)河南省土地利用碳吸收呈缓慢增长趋势,其中农作物是最主要的碳汇;(3)建设用地碳排放强度最大,为56.46 t/(h㎡·a),而耕地的碳汇能力最强,为9.17t/(h㎡·a).(4)1999年以来,地均碳排放强度呈加速增长趋势,而同时期单位GDP碳排放强度则呈下降趋势.     

沱江流域土地利用碳平衡与人类活动强度的关系

[目的] 研究土地利用碳平衡与人类活动强度间的协同关系,为沱江流域的区域协同碳减排规划及实现中国“碳达峰、碳中和”目标提供参考。[方法] 基于2000—2020年土地利用及社会经济数据,使用碳排放经济贡献系数、碳生态承载系数、人类活动强度指标,耦合协调度模型及回归分析方法,核算了沱江流域土地利用碳排放量并分析了土地利用碳平衡与人类活动强度的时空演变特征及其协同关系。[结果] 研究表明,2000—2020年沱江流域碳排放量增加了5.13×10⁷ t,其中建设用地碳排放量占90%以上;碳吸收量变化不大,主要来自林地,呈现先减后增的趋势;净碳排放增长率呈下降趋势。各区县的土地利用碳平衡协调度均在提升,但70%以上的区域处于失调衰退状态。沱江流域人类活动强度整体处于中等强度水平,空间上从北向南呈现“低—高—低—高”的格局。[结论] 人类活动强度与人均GDP、人均碳排放均存在显著的正相关关系。土地利用碳平衡协调度与人类活动强度的负相关关系随着技术进步与能源利用效率的提高而降低。提高碳汇能力与碳生产力是改善区域土地利用碳平衡协调水平的有效途径。     

云南省土地利用碳排放时空演变特征及影响因素

[目的] 研究云南省土地利用碳排放的时空变化规律及其影响因素,为云南省优化土地利用结构,实现低碳发展目标提供理论依据。[方法] 基于云南省2005,2010,2015,2020年4期土地利用和化石能源消费数据,对全省碳排放效应进行测算,运用空间可视化和空间自相关研究云南省2005—2020年的碳排放时空变化规律和空间集聚特征,利用地理探测器对其影响因素进行分析。[结果] ①2005—2020年云南省建设用地增幅最大,动态变化度达7.90%。②区域净碳排放快速增加,年增长6.5%;碳排放空间特征为“中间高、四周低”;碳足迹在研究期内增长明显,碳生态承载力较为稳定,导致碳生态赤字日益升高。③人口规模、经济水平、产业结构、土地利用等促进了云南省各地州市碳排放的增加。[结论] 应保护或合理增加云南省林地等碳汇地类的面积并加强其动态监测;控制建设用地面积和能源消费总量;探索碳补偿机制并发挥碳汇地区的辐射效应。     

主体功能区视角下长三角地区国土空间格局时空演变及其碳排放效应分析

基于主体功能区视角分析国土空间格局演变特征及其碳排放效应可为完善主体功能区制度和推动国土空间绿色低碳利用提供依据。该研究利用2000—2020年土地利用数据分析长三角地区主体功能区划实施前后国土空间格局时空演变规律，结合碳排放数据以及贡献率分析测度了国土空间转移导致的碳排放效应。结果表明：1)长三角地区城镇空间和生态空间持续增加、农业空间减少，主体功能区实施后国土空间变幅趋缓；2)各主体功能区内国土空间变化量的增减关系表现为负相关关系，空间上存在显著的异质性；3)研究期内长三角地区净碳排放量(以C计)减少了14 956.57 kg/(m²·a)，空间异质性特征显著，且主体功能区规划实施后栅格尺度上由碳排放转为碳汇的数量增多；4)农业生产空间转为林地生态空间以及农业生活空间转为农业生产空间是导致净碳排放量减少的主要原因，而农业空间转为城镇空间则是导致各主体功能区碳排放量增加的原因，主体功能区规划实施后造成碳排放量变化的国土空间类型趋于多样化。主体功能区规划的实施有助于国土空间减碳增汇，未来应进一步完善主体功能区制度，因地制宜编制低碳导向型国土空间规划。     

基于土地利用变化的安徽省陆地碳排放时空特征及效应

土地利用变化是区域碳排放变化的主要驱动力,揭示土地利用变化对碳排放影响对于碳排放政策的制定具有指导意义.然而,经济快速发展区域中土地利用变化对碳排放影响研究仍有限.以安徽省为对象,基于2000-2020年的土地利用变化数据,从碳源/汇角度评估了安徽省净碳排放,分析了碳排放时空特点,从碳足迹、生态承载力和生态赤字3个方面...     

基于土地利用变化的东北地区碳排放效应研究

[目的]通过分析东北地区2000—2014年不同土地利用方式的碳排放效应,为东北地区土地利用结构的优化和碳减排提供参考。[方法]利用土地利用数据和能源消耗数据等,采用碳排放系数法,对东北地区2000—2014年不同土地利用方式的碳源/汇进行计算,并分析其区域差异和碳排放强度。[结果](1)建设用地是东北地区碳排放量的主要来源,对碳排放的贡献率超过88%,辽宁省的碳排放量最多。(2)东北地区森林碳汇资源丰富,黑龙江省是东北地区碳吸收的主要来源。(3)东北地区人均碳排放强度呈缓慢增长态势;地均碳排放强度先增长后降低;单位GDP碳排放强度在持续稳定下降,但是当前其下降程度还远远不足以使碳排放总量减少。(4)东北地区是一个不均衡的区域,黑龙江省对其他区域有贡献;吉林省碳排放造成的生态环境影响在内部区域已经自行承担;辽宁省则损害了其他地区的利益。[结论]黑龙江省和吉林省面临着一定的碳减排压力,辽宁省面临着较大的碳排放压力,综合来看东北地区面临着较大的碳排放压力。     

黑龙江省土地利用变化的碳排放效应研究

土地利用结构的改变是影响碳排放量变化的重要因素。为探究黑龙江省土地利用变化下的碳排放效应问题,本文以土地利用变更数据、能源统计数据和土地利用/覆盖数据为基础,分析土地利用变化情况,核算碳排放/吸收量及其强度并进行区际差异分析。结果表明:黑龙江省2004—2012年用地类型中以耕地面积增长最快,其动态度为3.73%,园地大量减少;期间碳排放量逐年递增,年均增长量为6 020.85万t;建设用地是影响碳排放的最主要因素,应重点从建设用地上着手控制碳排放;黑龙江省碳排放区际差异明显,碳排放大部分集中于南部的齐齐哈尔市、大庆市、绥化市、哈尔滨市4个地级市,2010年四者碳排放量占到全省的58.17%;全省碳排放强度呈下降趋势,但年均生产总值持续增长,当前碳排放量增加不会因为碳排放强度的下降而有所减缓,倘若今后不采取有效的节能减排措施,在未来很长时间内黑龙江省净排放量将会居高不下。研究结果可为相关政策的制定提供基础依据。     

山东省农业净碳汇时空演化特征分析

基于农地利用、水稻种植、畜禽养殖、秸秆焚烧4大方面25类主要碳源和17类主要农作物碳汇,测算了山东省2000—2015年及全省17个地级市2000年、2007年、2015年的农业碳排放量和碳汇量,在此基础上计算出农业净碳汇量和净碳汇强度,并对其时空演化特征进行分析。结果表明,2000—2015年间山东省农业净碳汇总量和净碳汇强度均呈上升趋势,分别增长33.05%和39.14%,农业发展的碳效应以碳汇为主,减排增汇效果明显;农业净碳汇量区域差异明显且随时间的变化呈扩大趋势,存在净碳汇量持续增长型、波动增长型、波动下降型和持续下降型4种类型区;农业净碳汇强度区域差异较明显,亦随时间变化呈扩大趋势,存在净碳汇强度持续增长型和波动下降型2种类型区;基于空间分布特征,将各地级市净碳汇量和净碳汇强度分别划分为低、较低、中、较高和高5个等级区,2000—2015年间净碳低汇区空间分布格局相对稳定,其他4个等级区发生了较大幅度的变化,净碳高汇区向鲁西地区集中,净碳较高汇区向鲁东南地区分布;净碳汇强度空间分布格局发生了较大幅度的变化,净碳汇高强度区由鲁中向鲁西和鲁西南地区扩展,净碳汇较高强度区由鲁中向鲁东南地区扩展。     

河南省农业生产碳汇的演变趋势及其集聚特征分析

农业生产具有碳排放和碳吸收的双重属性,针对当前农业生产碳汇研究系统边界模糊不清、中观尺度研究成果少、核算项目缺失统一性和完整性等问题,本文在全面核算2000—2015年河南省传统农业碳排放和碳吸收的基础上,分析了该省农业生产碳汇的演变趋势,并利用基尼系数和洛伦兹曲线研究其空间集聚特征。研究结果表明,河南省农业生产系统表现碳汇特征,其碳汇量整体呈现逐渐增长趋势,至2015年全省农业生产碳汇量为3 235.11万t,相当于当年能源消费碳排放量的22.53%,因此农业生产对于减缓温室效应等方面具有一定的作用。河南省农业生产碳汇量增长的主要原因在于随着农业现代化的不断推进和农业生产能力的不断提高,其农业生产碳吸收能力快于碳排放增长速度。自然因素是河南省农业碳排放的主要方面,至2015年自然因素产生的碳排放占河南省农业生产碳排放总量的70.15%;而人工农资投入碳排放增长率相对较快,是全省碳排放量增长的主要原因,2000—2015年全省人工农资投入碳排放量年均增长率为3.27%,是其自然因素碳排放年均增长率的3.85倍。河南省各地农业生产碳汇在地域空间上表现增长的普遍性、相对稳定性和较显著集聚性特征,呈现显著的南北和东西差异,东部和北部农业地区碳汇数值相对较高,而南部和西部农业碳汇数值对较低。     

岩溶山区县域农业碳足迹分析——以毕节地区为例

为探索岩溶落后地区的低碳农业发展途径,选择典型岩溶地区——毕节地区,以2010年统计数据为例,对其农业碳排放、碳固定和碳足迹进行估算。结果表明:(1)毕节地区8个县市的农业碳排放量和碳排放强度的地区差异明显,农业碳排放量最多的黔西县为86 165.4t,最少的织金县为37 169.3t,两者相差48 996.0t,前者是后者碳排放量的1.32倍。碳排放强度最大为黔西县和纳雍县,最少的为织金县,其顺序依次为黔西县>纳雍县>金沙县>大方县>毕节市>赫章县>威宁县>织金县。(2)毕节地区8个县市的农业碳汇量与碳汇强度变化差异明显。纳雍县和威宁县的农业碳汇量与碳汇强度变化呈相反趋势。(3)毕节地区8个县市的碳足迹差异化明显,农业碳足迹都处于生态盈余状态,单位面积的碳足迹和单位农业GDP碳足迹差异明显,单位面积碳足迹顺序为威宁县>纳雍县>金沙县>赫章县>大方县>毕节市>黔西县>织金县;单位农业GDP碳足迹顺序为威宁县>赫章县>大方县>金沙县>黔西县>毕节市>纳雍县>织金县。威宁县无论单位面积碳足迹和单位农业GDP碳足迹均最大,织金县最小。     

河北省农作物生产投入品碳排放变化特征

基于2010-2018年河北省农资投入、农作物产量、耕地面积和农作物播种面积等统计数据,计算河北省农作物生产投入品碳排放,分析河北省农作物生产投入品碳排放的动态变化和不同投入品碳排放所占比例,为农业生产节能减排,实现低碳农业提供理论依据。结果表明,2010-2018年河北省农作物生产投入品碳排放以2015年为转折点,呈现先上升后下降的趋势。研究期内河北省农作物生产碳排放总量、单位产量碳排放量和单位耕地面积碳排放量分别为2219万～2674万tCO₂eq、0.21～0.30tCO₂eq·t^-1和3.40～4.10tCO₂eq·hm^-2。2018年河北省农作物生产碳排放总量、单位产量碳排放量和单位耕地面积碳排放量最低,分别比最高值降低17.0%、30.0%和17.0%。化肥、农药、农膜、柴油和灌溉用电9a平均碳排放量占比分别为38.6%、2.1%、11.5%、34.7%和13.1%。化肥和柴油是最主要的农业碳排放源,占比均在30%以上。农作物生产投入品碳排放的动态变化受国家政策影响...     

基于碳收支核算的河南省碳排放峰值预测

[目的]对河南省碳排放及碳足迹峰值进行了预测,旨在了解河南省未来碳减排潜力,寻求低碳发展的对策。[方法]基于省域层面,以河南省为例,对历年的碳收支和碳足迹状况进行了核算和评估,并通过STIRPAT模型和情景分析方法对河南省碳排放峰值进行预测。[结果](1)河南省碳排放总量从2000年的6.83×107 t上升到2012年的1.77×108 t,涨幅为159.2%,其中碳排放的行业差异性大,工业占主导地位,不同途径碳排放的增幅具有明显差异,生态系统的碳汇能力呈明显下降趋势。(2)河南省2000—2012年能源消费的碳足迹呈逐年增加态势,从2000年的1.71×107 hm2上升到2012年的4.42×107 hm2。碳足迹的扩大造成了1.68×108 hm2的生态赤字。(3)在基准和低碳情景下,河南省碳排放峰值有望出现在2040和2035年,在考虑区域碳吸收补偿的前提下,碳排放峰值将分别提前到2035和2025年。[结论]河南省碳收支呈现明显的不匹配状态,但在考虑碳补偿的基础上,河南省具有较大的碳减排潜力空间。     

现代烟草农业的碳效应核算与分析——以陕西省烟草合作社为例

通过构建烟草农业碳效应核算体系,运用调研获取的陕西省烟草专业合作社393户烟农数据,对农户在烟草种植各个环节产生的碳排放量、碳汇量、碳效率、碳密度和碳强度等多项综合碳效应指标进行测算与分析,探究陕西省烟草农业碳效应水平,更具针对性地制定减排政策,以促进烟草农业的低碳化发展。研究结果表明：调研区域烟农种植的641.17 hm²烟田总计碳排放量为3 276.27 t,每公顷碳排放量5.11 t。其中农用能源消耗排放量最大,占碳排放总量的68.21%;其次是农资投入环节,占碳排放总量的24.88%;农业废弃物处理、农田管理以及农田耕地土壤N₂O排放所产生的碳排放量所占比重较低。各地区每公顷碳排放量由大到小依次为宝鸡、商洛、安康、汉中。调查烟田的总碳汇量为1 361.86 t,每公顷碳汇量2.12 t。通过秸秆还田、免耕、化肥与有机肥合理配施等措施引致的土壤固碳占总碳汇量的81.12%。各地区每公顷碳汇量排序为商洛、宝鸡、汉中、安康。总净碳汇量为-1 914.41 t,每公顷净碳汇量-2.99 t。研究区烟草农业总碳排放量大于碳汇量,呈现负的净碳汇效应。此外,汉中烟草专业合作社通过采取调整管理经营模式、优化农户投入结构、提高农资利用效率、改进烟草农业技术和转变农户耕作方式等措施,使其碳效率、碳强度和碳密度等综合碳效应均呈现为最优,每公顷净碳汇量最大。     

基于CLUE-S模型县域土地利用情景模拟与碳排放效应分析

土地利用与变化产生的碳排放是国家温室气体排放清单核算中的重要组成部分。该研究以辽宁省沈阳市法库县为研究区域,基于2013年土地利用现状数据,运用CLUE-S模型对法库县2019年土地利用变化格局进行模拟与验证。在此基础上,通过设置基线情景、农业发展、建设发展、生态保护、土地利用结构优化5种模拟情景预测2030年法库县土地利用分布空间格局及各情景下土地利用碳收支状况。结果表明：1）CLUE-S模型对法库县土地利用格局变化具有良好的模拟能力,Kappa系数为0.989 6,模拟总体精度达到99.14%;2）在5种模拟情景中,土地利用结构优化情景下2030年法库县土地资源利用效果最优,是法库县中长期发展阶段较为适宜的土地利用模式;3）法库县2013-2019年碳排放量增长5.53%。5种模拟情景同2019年相比,除生态保护和农业发展情景外,其余模拟情景下法库县碳排放量均呈现增长趋势,其中土地利用结构优化情景增幅最小,为2.29%。研究结果可为法库县土地利用优化布局、国土空间规划编制及碳减排相关政策制订提供参考依据和决策支持,研究方法也可为其他区域土地利用格局预测及碳收支变化提供借鉴。