黑龙江省哈尔滨市不同土地利用类型的碳排放效应分析

本研究以黑龙江省哈尔滨市为研究区,以2000—2010年土地利用、能源消耗等数据为主要依据对哈尔滨市各类用地进行碳排放效应分析,并在此基础上构建Logistic模型,预测2011—2020年净碳排放的变化趋势。研究结果表明:（1）从2000—2010年,哈尔滨市的净碳排放呈明显增加趋势,从1023.39万t增长到3264.64万t,增长幅度高达219%。（2）建设用地是主要碳源,占总碳源的99%以上。耕地和林地是主要碳汇,两者之和占总碳汇的99%以上。（3）地均碳排放强度表现为增长趋势,但单位GDP碳排放强度呈下降趋势。（4）在未来10 a,哈尔滨市净碳排放预计将呈现加速增长的趋势,2020年预计将达到5191.83万t。依据相关分析结果,从碳增汇和碳减排角度提出了土地利用的相关措施建议。     

基于清单算法的湖北省土地利用碳排放效应和趋势分析

土地利用/覆被变化是仅次于化石燃料燃烧的大气CO₂浓度急剧增加的最主要的人为原因,也是影响陆地生态系统碳循环的主要因素。结合国内外低碳经济和低碳土地利用的研究背景和实践,以湖北省为研究区域,采用样地清单法计算2003—2010年间湖北省的土地利用碳排放量,分析不同土地利用方式的碳排放效应和趋势。得出的主要结论如下:（1）湖北省土地利用总碳排放量从2003年的4 921.997万t增加到2010年的9 124.897万t,呈显著上升趋势;（2）耕地和建设用地是主要的碳源。其中耕地的碳排放量成递减趋势,从2003年的265.176万t减少到2010年的262.189万t,建设用地的碳排放量呈快速上升趋势,从2003年的5 194.871万t增加到2010年的9 414.589万t;（3）林地是主要的碳汇,从2003年的536.645万t增加为550.607万t,林地的碳汇功能逐年加强。通过对不同土地利用方式的碳排放效应和趋势研究,为湖北省低碳土地利用结构优化提供了依据。     

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.     

基于土地利用结构变化的芜湖市碳排放及其影响因素研究

碳排放与土地利用密切相关,土地利用可以造成直接碳排放和间接碳排放。为了分析土地利用结构变化的碳排放效应,该文计算得出芜湖市2000-2010年主要土地利用方式的碳排放总量,并利用回归函数进行STIRPAT模型拟合,进一步研究了影响碳排放量的主要因素,最后提出低碳的土地利用对策。结果表明:（1）2000-2010年期间,芜湖市碳排放量呈现快速增长的趋势,年均增长率达到15.17%。其中,建设用地和林地分别为主要的碳源和碳汇。（2）碳排放量与人口、经济增长关系的相关性显著,其中人口对碳排放的解释作用最大,人口每增加1%,碳排放量相应的增加8.726%。     

快速城市化地区土地利用变化的生态环境效应——以杭州市中心城区为例

[目的]评价和分析杭州中心城区1995—2014年土地利用变化的生态环境综合效应,为土地利用管理和城市生态环境治理提供依据。[方法]基于杭州市中心城区1995,2000,2005,2010和2014年5期TM影像数据,获取不同时段土地利用变化数据,并利用生态系统价值评估、碳排放核算和景观格局指数等分析方法。[结果]近20a来,杭州市生态系统服务总价值从1995年的32.43亿元下降至2014年的23.96亿元,共减少26%,占同期GDP比重从5.86%下降至0.56%;土地利用净碳排放从1995年的4.26×10t增加至2014年的1.51×107 t,碳吸收从7.22×105 t下降至6.49×105 t,2014年碳排放的社会成本已高达145亿元;生态服务低价值区主要以中部为中心向周围蔓延,土地利用生态景观分析结果显示破碎化程度降低,连通性提高趋势,但多样性锐减。[结论]研究区内林地和水体面积减少,建设用地增加是生态系统服务总价值减少的主要原因。建设用地碳排放急剧增加和林地的碳吸收锐减是土地利用净碳排放增加的主要原因。研究区土地利用变化引起的生态景观格局变化明显,生态服务价值空间分布不均。     

宁夏土地利用碳排放强度时空变化与效应

[目的] 土地利用变化是影响碳排放和环境质量的重要驱动力之一。研究土地利用碳排放时空格局变化与效应,为制定低碳发展策略提供理论依据。[方法] 基于灰色理论和生态承载系数,利用1980—2020年宁夏回族自治区22个县区土地利用和能源消耗数据,分析了土地利用变化与碳排放强度变化及效应。[结果] ①碳排放变化量与土地利用变化之间具有密切的关联性。其中,建设用地与碳排放的关联度最大,为0.95。②1980—2020年宁夏土地利用类型碳排放量净增加了5.24×10⁷ t,增幅625.43%。建设用地面积以年均4.42%的速率增长,碳排放量增幅达2 385.85%;草地面积减少了2.95×10⁵ hm²,碳汇量减少了5.80×10⁴ t;林地对碳汇的贡献超过75%,且随林地面积的不断增大而增加。③1980—2020年宁夏土地利用碳排放强度以年均0.25 t/hm²的速率增大,中度及以上等级覆盖面积逐渐增大,在空间上形成沿黄城市碳排放强度高于中、南部的分布格局。④宁夏各县区碳排放生态承载系数空间差异明显,碳生态容量表现出北弱南强的分布格局。[结论] 1980—2020年宁夏土地利用碳排放强度逐渐增大,北部沿黄河各县区碳生态容量逐渐减小,中南部县区碳生态容量增大,但减排压力较大。建议优化建设用地空间格局,增加混交林面积,增强森林碳汇能力。     

1980-2020年洞庭湖流域土地利用变化及其碳效应

[目的] 探查粮食主产区土地利用变化规律及其碳效应,为土地利用结构调整及低碳经济发展提供依据。[方法] 基于1980,2000,2020年3期土地利用现状数据,在网格采样法、土地利用动态度模型、碳排放系数法以及空间自相关分析模型支持下,揭示1980年以来洞庭湖流域土地利用变化规律及其碳效应的空间异质性特征。[结果] ①洞庭湖流域土地利用阶段性变化。1980—2000年综合动态度为0.02%,其中动态度最大的是建设用地,未利用地次之。2000—2020年综合动态度增至0.18%,建设用地面积增长加快。②净碳效应表现为碳汇,但由1980年的5.93×10⁷ t下降到2020年2.82×10⁷ t,而由土地利用变化引起的碳效应呈现碳排放变化量大于碳汇变化量特点,并导致净碳排放量增加了6.08×10⁵ t,且空间上净碳排放相对高值区呈“H”型分布特点,低值区逐渐扩张。③洞庭湖流域集水小区净碳排放的空间自相关性特征显著。1980—2000年主要聚集类型为高—高型和低—低型,低—高型分布零散,2000—2020年高—高型分布更加集中连片,低—低型主要在湘江流域北部。[结论] 在洞庭湖流域,应坚持“碳增汇,碳减排”定位,保持林地的碳汇稳定状态,科学引导高碳排放土地的开发利用,并依据空间自相关特点关注不同集水区的碳排放“同化”作用。     

基于低碳经济的山东省德州市农田生态系统碳汇估算

依据2001-2010年农作物产量、耕地面积及农业投入等数据,对山东省德州市农田生态系统的碳汇进行了估算,并分析了其变化情况.结果表明,德州市2001-2010年农田生态系统的碳吸收总量呈增加的趋势,且2004年以来增加的趋势较明显;小麦、玉米作为主要的粮食作物,碳吸收量明显高于其他农作物,棉花作为主要经济作物,吸收量不高;2001-2010年,由于德州市发展生态、高效、优质农作物,碳排放呈现先增后减的变化;不同县市由于农业发展方向和发展特色的差异,具有不同的碳排放;在这3种途径的碳排放过程中,化肥施用过程中碳排放所占的比例较大,且呈减少的趋势;2001-2010年德州市碳吸收量为6.35×107t,碳排放总量为4.53×106 t,碳吸收量远远大于碳排放量,说明德州市农田生态系统具有较强的碳汇功能.     

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。     

县域土地利用变化的碳排放效应——以山西省洪洞县为例

[目的]为了分析土地利用变化对碳排放的影响,以洪洞县为例,研究分析县域尺度上土地利用变化的碳排放效应。[方法]选取2000,2010和2013年山西省洪洞县遥感影像,通过解译遥感影像,最终获得洪洞县的土地利用数据。采用碳排放估算模型,估算了洪洞县13a不同土地利用变化导致的碳排放效应。[结果]2000—2013年洪洞县的碳排放量呈现逐年增长的趋势,期间净碳排放放量共增加了6.12×105t。作为主要碳源汇——建设用地和林地,二者的面积不断增长,但建设用地带来的碳排放远超过林地所能吸收的量。洪洞县各个乡镇在这13a中的净碳排放空间差异变化明显。[结论]优化县域土地利用结构,能够有效地减轻碳排放问题。     

陕西省关中地区农田生态系统碳源/汇估算

运用改进的CASA(carnegie ames stanford biosphere)模型,基于化肥、农膜、农地翻耕、农机运用4类主要碳排放,结合2010年相关遥感数据和统计数据,以县(区或市)为单元对陕西省关中地区农田生态系统碳吸收、碳排放及净碳汇进行了测算。结果表明:(1)研究区碳吸收总量约为6.44×106 t,其中6,7,8月为碳吸收高值月,12,1,2,3月为碳吸收低值月。碳吸收量高于2.0×105 t的县(区或市)分布在宝鸡市北部,咸阳市西部,渭南市中部和西南部。(2)研究区碳排放总量约为1.41×106 t,农用化肥为主要碳排放源,约占89%。碳排放量超过6.00×104 t的县(区或市)分布在渭南市中部、咸阳市中部偏南。(3)研究区净碳汇总量约为5.03×106 t,各县(区或市)净碳汇量均为正值。净碳汇总量超过2.00×104 t的县(区或市)主要分布在关中地区西北部。     

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...     

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。     

乌鲁木齐市土地利用结构与碳排放的关联测度研究

[目的]对乌鲁木齐市的土地利用结构与碳排放量的关系进行测度,分析一定时间范围内二者的关联度及其变化特征,从而探索土地利用碳减排途径,为乌鲁木齐市合理利用土地与生态、经济、社会效应的同步提升提供参考。[方法]基于乌鲁木齐市2001—2015年的土地利用变更数据和能源消耗数据,分别计算出碳排放总量、碳排放强度和人均碳排放量,并构建灰色关联度模型,测算乌鲁木齐市土地利用结构与碳排放总量、碳排放强度、人均碳排放量的关联系数和关联度。[结果]2001—2015年乌鲁木齐市碳排放量由8.31×10~6 t增加到2.10×10~7 t,增加了近2.6倍;土地利用结构与碳排放总量、碳排放强度和人均碳排放量三者关联度最高的分别是交通运输用地(0.730 8)、牧草地(0.765 1)和园地(0.821 5);建设用地与碳排放量关联度大。[结论]土地利用结构与碳排放的关系密切,通过科学合理地利用土地利用结构变化对碳收支的影响作用对土地利用结构进行调整,从而实现控制碳排放量是可行的。     

陕西黄土台塬区植被-土壤系统碳收支估算

[目的]为土地利用的低碳战略提供决策依据。[方法]基于GIS和RS分析与处理NDVI数据和Landsat遥感影像数据源,采用CASA光能利用模型对陕西黄土台塬区植被—土壤系统的碳收支进行估算。[结果]1990—2010年陕西黄土台塬区植被—土壤系统碳源效应明显。其中,咸阳台塬区、宝鸡台塬区和西安台塬区有所减弱,但渭南台塬区和铜川台塬区有所增强。研究时段内,陕西黄土台塬区的高碳源区的面积由38.22%缩减为21.13%,中碳源区由57.40%扩大为67.71%,低碳塬区由3.43%扩大为7.76%;碳汇区由0.96%扩大为3.40%。[结论]1990—2010年该区建设用地占用耕地、林地、草地,土地利用结构变化不利于碳固定,提高复种指数有利于降低植被—土壤系统的碳排放。     

基于InVEST模型重庆市建设用地扩张的碳储量变化分析

建设用地的扩张是影响陆地生态系统碳储量变化的重要驱动因素。以重庆市为研究区域,基于重庆市土地利用数据、土壤数据、植被数据,从建设用地扩张的视角,采用InVEST模型,结合收集的碳密度数据,对重庆市2000年、2005年及2010年碳储量的变化进行了分析。结果表明:2000-2010年重庆市土地利用变化显著,建设用地是主要的转入者,共增长1 505.58 km²,其中90%以上的区域来自耕地以及阔叶林,造成碳净损失1.796 Mt。2005-2010年重庆市建设用地变化更加剧烈,这期间建设用地共扩张998.19 km²。建设用地主要是由西部中心逐渐向四周扩张,且增长速率加快。建设用地由2000年的598.88 km²增加到2005年的1 097.27 km²,扩张导致总碳储量减少了1 169 982.18 t,其中阔叶林的碳损失达到72%;2010年建设用地增加至2 095.46 km²,占用耕地以及阔叶林是主要的扩张形式,扩张导致总碳储量减少了1 169 982.18 t。可见,建设用地扩张过程中,碳损失的主要来源为耕地及阔叶林,其次是针叶林、草原、草地等。选择固碳能力较弱的裸地与草甸作为建设用地的扩张目标,有利于重庆市碳储量的保护与增长。