重庆合川区土地利用碳排放的效应及驱动因素

基于土地利用变更数据与能源消费数据,测算2009—2018年间合川区土地利用碳排放量,分析碳源、碳汇、净碳排放量及碳排放强度演变趋势,运用LMDI因素分解法对碳排放驱动因素进行分析。结果表明:(1)2009—2018年重庆合川区土地利用净碳排放量呈上升趋势,年均增长率为7.00%;(2)合川区单位GDP碳排放强度呈逐年下降趋势,人均碳排放强度呈逐年上升趋势;(3)经济发展水平和建设用地规模是合川区土地利用碳排放的正向驱动因素,碳排放强度和土地利用效率为负向驱动因素。     

辽宁省土地利用的碳源碳汇分析

根据主要农作物产量、耕地面积及农业投入等数据对辽宁省2003—2010年耕地的碳源和碳汇进行了核算,运用土地利用现状分类和辽宁省统计年鉴中的行业能源消费量等数据,建立了行业能源消费和土地利用类型的对应关系,进而核算了2003—2010年辽宁省商服用地、住宅用地等土地利用类型的碳源量,同时根据辽宁省2003—2010年土地利用面积核算了林地和草地的碳汇量。通过核算得出的数据分析发现:辽宁省碳源总量从2003年的9 276.91万t增长到2010年的11 471.15万t,增长幅度达23.75%,呈大幅增长的趋势,其中工矿仓储用地的碳源量占总碳源量的比重最高,2010年比重达77.59%,其次分别是耕地、住宅用地、商服用地、交通运输用地。辽宁省地均碳排放量由2003年的6.25 t/hm2增长到2010年的7.73 t/hm2。辽宁省2003—2010年碳吸收量呈小幅变化,从2003年的3 294.38万t减少到2010年的3 288.69万t。     

铜陵县土地利用碳排放效应及空间格局分析

根据土地利用变更数据及能源消费资料,采用直接碳排放系数法,对铜陵县2000~2013年土地利用碳排放效应进行了估算,并结合TM影像,采用地统计分析,对铜陵县土地利用碳排放风险时空格局进行了分析。结果表明:1碳排放量总体上呈现增加的趋势。从2000年4.08万t增长到2013年的223.09万t,增加了219.01万t。2建设用地是主要的碳源,林地是主要的碳汇,13年间建设用地的碳排放量增长了219.17万t,对碳排放总量的贡献率高达92.26%;林地的碳吸收量维持在1.20万~1.24万t,对碳汇作用的贡献率达到60.52%。3在时空格局分布上,2000~2010年铜陵县土地利用碳排放风险指数在不断变大;碳排放风险指数与土地利用类型的空间分布有极大的相关性,从城镇向外推进的过程中呈现出由高到低的变化趋势。     

安徽省土地利用/覆被变化的碳排放效应分析

在前人研究成果的基础上,运用碳排放估算模型,计算安徽省在21世纪前10年里土地利用/覆被变化的碳排放效应.结果表明,研究区陆地生态系统整体上表现出碳汇效应,2000、2005、2010年净碳汇总量分别为13 116万、15 138万、11 559万t;林地为最大碳汇,建设用地为主要碳源;植树造林背景下区域碳汇功能显著提升并维持稳定,表现为能源消费碳排放形式的建设用地碳排放量与日俱增.     

基于土地利用的江西省碳排放时空特征及脱钩关系研究

土地利用碳排放与经济发展关系的研究有利于优化土地利用结构,协调区域经济发展。以江西省为例,基于2005—2018年土地利用数据和能源消费数据,采用碳排放系数法和Tapio脱钩模型,对碳排放时空特征及经济发展的脱钩关系进行分析。研究发现,2005—2018年江西省土地利用碳排放量前期增长较快,后期增长较缓,建设用地是主要碳源,林地是主要碳汇。碳排放量和碳排放强度总体呈现西北高东南低的空间分布特征,碳排放强度整体呈现下降趋势。碳排放与经济增长呈现弱脱钩状态,建议优化土地利用布局,重点通过产业结构调整、能源利用率提高来控制建设用地的碳排放量,以实现低碳绿色发展。     

贵州省农地利用方式变化的碳效应特征与空间差异

农地利用方式变化既是重要的碳源,同时也是最主要的碳汇。探寻一条适合贵州农地利用碳减排的道路显得尤为重要。基于化肥、农药、农膜、农用柴油、灌溉、翻耕6个主要方面的碳源,测算了贵州省1995~2012年及其9个地市州2012年农地利用碳排放量。结果表明,1995~2012年贵州农地利用碳排放总量、强度年均分别增长2.21%、2.48%;化肥、农药、农膜、农用柴油、灌溉、翻耕所产生的碳排放量年均分别增长2.90%、3.93%、8.51%、8.35%、4.70%、1.27%。2012年各地市州碳排放测算结果表明,受资源禀赋、耕地总量、耕地结构等因素影响,贵州省9个地市州农地碳排放量存在明显差异,遵义、毕节较高,六盘水、贵阳则相对较低;2001~2012年林地碳汇呈现"增长—下降—增长"的趋势,而草地碳汇则呈现不规则波动。2012年贵州省9个地市州林地、草地碳汇情况差异较大,林地碳汇最多的是黔南州,最少的是六盘水;草地碳汇主要集中在黔西南州、黔东南州、黔南州和铜仁。农地利用方式变化的碳效应来看,2001~2012年贵州省因生态退耕产生的碳汇总体呈下降趋势,因建设用地所引发的碳排量总体呈上升趋势。农地利用变化的碳效应呈现区域差异,生态退耕碳汇效应最大是遵义,最小的是安顺;因建设占用耕地导致碳排放效应最大的是铜仁,最小为六盘水。     

基于承载关系的合肥市土地利用碳排放效应分析

在碳排放核算的基础上,构建了土地利用类型与碳排放核算项目之间的承载关系,并以合肥市为例,从强度、贡献率和碳汇增减3个方面分析土地利用碳排放效应,以揭示土地利用变化对碳排放的深刻影响。研究结果表明:(1)1995-2012年,合肥市净碳排放量由275.54万t增加到1537.33万t,能源消费是第一大碳源,且只有能源消费的碳排放占比逐年增长;(2)陆地生态系统中的各用地类型碳吸收强度基本稳定,城镇工矿用地的碳排放强度远高于其他建设用地类型;(3)对合肥市碳排放贡献明显的是耕地(为负)、城镇工矿用地(为正)和农村居民点(为正);(4)在土地利用变化过程中,耕地转为城镇工矿用地是碳汇损失最重要的原因。因此,在碳源控制上,以能源消费为抓手是抑制碳排放的有效途径;在土地管理上,严格控制城镇工矿用地扩展,尤其是占用耕地,是增加碳汇、减少碳排放的关键。     

江苏省徐州市土地利用碳排放特征及脱钩效应研究

人类活动导致的土地利用/覆盖变化是大气中二氧化碳含量增加的重要原因。依据土地利用碳排放测算方法,得出1996~2012年江苏省徐州市土地利用碳排放特征,并探究土地利用碳排放与经济发展之间的脱钩效应。研究得出:(1)1996~2012年徐州市土地利用碳排放由1399.16万t增长至3202.19万t,年均增长率为4.99%,主要归因于建设用地激增。(2)徐州市土地利用地均碳排放强度、人均碳排放强度、单位GDP碳排放强度年均增长分别为4.99%、4.20%、-7.25%。(3)徐州市土地利用碳排放增长速度低于经济增长速度,主要表现为弱脱钩,但碳排放总量居高且呈增长态势。合理控制建设用地规模、转变土地利用方式为徐州市低碳经济发展改革方向。     

广州市土地利用变化的碳排放效应研究

以广州市为对象,构建了城市土地利用碳源/碳汇的研究框架,测算了土地利用的碳排放量和碳吸收量,深入剖析了土地利用变化的碳排放效应.结果表明,1996-2008年广州市土地利用的净碳排放量呈上升趋势,各区县净碳排放量的空间差异大,另外,建设用地的碳排放效应为0.03614×104 t/hm2.GM预测结果显示,2020年净碳排放量明显增加,并提出了土地利用的增汇减排建议.     

郯城县土地利用变化碳排放分析

采用郯城县2011~2015年的土地利用变更调查数据、能源统计数据以及相关经济数据,通过构建碳排放模型,测算郯城县土地利用的碳排放量在近5年的变化情况,并对变化进行分析。结果表明,在土地利用变化的影响下,郯城县碳排放量从2011年的957403.27t增长到2015年的1124822.30t,增长幅度为17.49%。建设用地作为主要碳源,它的碳排放量占碳源排放量的97%左右。林地是郯城县最大的碳汇,随着林地面积的减少碳汇效应持续减小。林地、水域、草地、未利用地这4种土地利用类型的碳排放量(或碳吸收量)较小,占比不大,产生影响相对较小。针对郯城县低碳发展提出了相关建议,期望能对郯城县经济可持续发展提供参考。     

池州市城镇化进程中土地利用碳排放驱动机制

依据土地利用碳排放测算方法,对安徽省池州市耕地、林地、牧草地、建设用地碳排放进行测算,并基于环境压力随机模型分析影响土地利用碳排放的驱动力机制。结果表明:1城镇化进程中GDP、城镇人口、第三产业产值及城镇化水平每增加1%,土地利用碳排放将增加0.147%、0.499%、0.428%、0.657%;第二产业产值每增加1%,土地利用碳排放量将减少0.489%。2池州市能源消费及土地利用碳排放量不断增加。3大力发展绿色低碳产业,积极推行低碳排放的生产、生活方式,可提升低碳水平。为实现安徽省池州市低碳经济和城镇化可持续发展目标,提出了若干建议供参考。     

基于土地利用结构变化的河南省碳排放时空格局及驱动力分析

河南省面临生态环境脆弱、生态承载力较低和碳排放基数较大等诸多问题，这给双碳战略的有效实施带来了挑战。本研究旨在系统研究河南省土地利用变化对碳排放量时空格局的影响，为政府制定低碳土地利用模式以及差异化的碳减排政策提供科学依据。基于2000—2020年河南省土地利用和能源消费数据，结合土地利用碳排放量方法和ArcGIS技术，本研究量化了河南省碳排放的时空格局分布，并借助地理探测器方法分析了河南省土地利用碳排放量空间分异的影响因素。结果表明：建设用地和耕地是河南省主要的碳源，林地则是主要的碳汇，碳吸收量占总吸收量的90%以上。总体上，河南省碳排放量呈现出先快速增长后缓慢下降的趋势，从2000年的3.367×107 t增长到2010年的7.337×107 t，增长率为118%；而在2010—2020年下降了5.247×106 t，下降率为7%。空间上，不同市域之间存在着显著的碳排放量水平差异，部分市域存在碳收支不平衡，且碳排放量远超碳吸收量。此外，城镇化水平、人口规模和建设用地占比对碳排放量产生显著影响，尤其是建设用地q值增长幅度最大，而人口规模q值在2020年最高。通过探究土地利用变化导致的碳排放量变化和空间格局变化以及碳排放格局的驱动力，对推动河南省土地利用方式向低碳化转变，制定有效的政策具有重大意义。     

贵州省不同土地利用的碳排放效应和时空格局分析

在相关能源消费和土地利用面积数据基础上,采用碳排放模型的研究方法,分析贵州省2001-2010年不同土地利用方式的碳排放效益和时空格局。结论如下：贵州省碳排放总量2001-2010年以来总体呈增长的趋势,年均增加295.56万t ;建设用地的碳排放贡献率达96.86％以上,且呈递增趋势;2001-2010年贵州省碳排放强度总体呈下降趋势,由2001年的2.21万t ·亿元-1下降到2010年的1.21万t ·亿元-1,下降率为6.95％,远小于16.85％的GDP增长率;碳排放收支不平衡,造成生态赤字;2010年,贵州省净碳排放量存在明显的区域差异,总体上呈现出从西到东逐渐减小的趋势,其中六盘水市、黔西南州属于高排放-低效率（HE-LE）类型,黔东南州、铜仁市、遵义市、安顺市属于低排放-高效率（LE-HE）类型,贵阳市、黔南州、毕节市属于中排放-中效率（M E-M E ）类型。     

江苏省农业碳排放时序特征与趋势预测

为探讨江苏省农业碳排放时序特征及未来碳排放趋势,利用排放因子法对江苏省2000—2019年农业碳排放进行估算,并运用STIRPAT模型对2020—2030年全省农业碳排放趋势进行预测。结果表明：江苏省2000—2019年的CO₂排放当量（CO₂e）整体呈现降低-升高-降低的趋势,并在2005年达峰,估算为8 361.77万t,其中种植业、畜牧业则分别在2010年、2003年达峰,种植业排放量远高于畜牧业。农业CO₂e排放强度呈先升高后降低的趋势,2003年后排放强度逐年递减,到2019年已降至1.31 t·万元^-1;在各碳源中,水稻种植是全省农业碳排放的最大排放源,而在主要畜禽中,猪养殖过程中造成的碳排放远高于其他畜禽;预计2020—2030年,伴随城镇化发展、农业人均GDP提高和农业碳排放强度的进一步降低,全省农业CO₂e排放量仍将呈下降趋势,在减碳的同时可以兼顾农业经济高效发展。研究表明,江苏省农业已实现碳达峰,未来农业碳排放的持续降低将有利于加速全省碳中和目标的实现。     

甘肃省土地利用碳排放变化及影响因素分解

[目的]研究土地利用中各类型土地的碳排放量及各土地利用碳排放的影响因素。[方法]以甘肃省为例,在分析1995—2012年土地利用结构变化的基础上,估算了各种土地利用类型的碳排放量,并运用LMDI模型对其影响因素进行了分析。[结果]土地利用结构变化总体表现为建设用地面积持续增加,农用地面积减少;建设用地内部结构变化中居民点及工矿用地面积增加最多,交通用地变化幅度显著;土地利用碳排放量总体呈上升趋势,由1995年的1 882.07×104t增加到2012年的7 503.23×104t,年均增加341.48×104t;土地利用碳排放强度最大的是居民点及工矿用地,交通用地碳排放强度呈缓慢上升态势,但到2012年有所下降;土地利用变化、经济发展水平提高、人口规模增加促进了土地利用的碳排放,能源效率提高和能源结构优化抑制了土地利用的碳排放。[结论]对甘肃省土地利用碳排放总量的变化趋势影响最大的是居民点及工矿用地,能源效率提高和能源结构优化是今后甘肃省碳减排的重要途径之一。     

基于LMDI的兰州市农业碳排放现状及影响因素分析

通过构建碳排放研究指标体系,测算各县区农业碳排放特征,并分析其演变规律;以碳排放量测算结果为基础,采用LMDI分析方法分析兰州市农业碳排放影响因素分析。结果表明:兰州市近13年的农业碳排放总量呈现明显增长趋势,碳排放强度呈逐年下降趋势;土地翻耕产生的碳排放最大,占比超过40%;2015年兰州市各县农业碳排放差异较大,呈现边缘增长的结构,其中榆中县、永登县、皋兰县三县农业碳排放总量占总排放量83.55%;农业经济发展对碳排放量增加呈现正效应,是导致农业碳排放增加的关键因素,而农业碳排放强度、产业结构对碳排放量增加有负向影响。本研究建议未来兰州市在农业发展过程中应积极提倡土地轮作休耕,适当减少农药、化肥等使用量,推广种植绿肥作物;加大推进规模化发展,大力发展生态农业,加快传统农业向现代农业转变,推进兰州农业碳减排工作顺利进行。     

环渤海地区碳排放演进特征及其影响因素

基于kaya公式分析环渤海地区2000--2010年碳排放演进特征,并对碳排放影响因素进行分解．结果发现：环渤海地区碳排放量大致呈现持续均匀的增长趋势,碳排放主要受能源结构、碳排放系数、能源强度、产业结构、经济规模5个因素影响,其中经济规模、能源结构、产业结构对碳排放量起促进作用,能源强度对碳排放起抑制作用,经济规模对碳排放起决定性作用．结合研究结果和区域实际情况提出了有关碳减排的政策性建议．     

烟台市土地利用变化碳排放效应分析

基于2005—2014年烟台市土地利用变化和能源消耗等资料,统计分析了2005—2014年烟台市土地利用变化与碳排放量间的定量关系。结果表明,2005—2014年,烟台市排碳量不断增加,可以分为4个阶段:平稳增长期(2005—2008年)、波动期(2008—2012年)、快速增长期(2012—2013年)、波动期(2013—2014年);不同地类固碳与排碳角色不同,其中,建设用地是最主要的碳源,林地、草地、园地、水域等地类固碳慢,排碳比固碳要快得多。     

喀斯特区域不同土地覆被方式下的碳排放效益———以贵州省为例

以贵州省2010 年土地覆被类型数据为基础,采用碳排放模型分析不同土地利用方式下的碳排放量,并估算生态补偿效益。研究结果显示：（1）与2005--2007 年平均水平比较,2010年贵州碳排放总量和碳排放强度分别提高了34.7%和34.5%。（2）贵州省碳汇总量远高于碳排放总量,生态补偿值为-1 390.11*108元,固碳作用明显。（3）省内各地区间碳排放水平不均匀,碳排放总量最大的为贵阳市,碳排放强度最高的为六盘水市,通过分析可以看出,碳排放量和强度与产业结构紧密相关,尤其是工业所占比重。在今后的发展过程中,贵州省应进一步优化产业结构,降低能源消耗,充分发挥其生态固碳的作用,其他碳源省份应对贵州予以一定的生态补偿。     

低碳经济导向下红塔区土地可持续利用研究

土地利用变化是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区域土地的可持续利用和碳排放政策的制定具有指导意义。以玉溪市红塔区为研究区域,借助Arcgis10.7、ENVI5.3等软件,基于空间分析技术对研究区土地利用变化及碳排放情况进行分析,研究结果表明,2010-2020十年间,红塔区耕地、林地、草地、灌木地均在减少,而建设用地数量增加、土地利用的类型变化又引起了红塔区碳排放与碳吸收的变化,特别是建设用地的快速增长间接造成碳排放量的大幅增长,对区域可持续发展造成了一定压力。所以转变经济发展方式,积极推进产业结构转型升级,加大耕地、林地、草地、灌木地等生态屏障的保护力度是实现区域可持续发展的必由之路。