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。     

农村土地整理项目碳排放研究——基于江苏省盐都区的实证分析

近年来农村土地整理项目在调整土地利用结构的同时,也对项目地的碳平衡产生了重要影响。基于能源消费和土地利用结构变化的视角,以江苏省盐都区大冈光华村土地整理项目为研究区域,分析了农用地整治项目过程中的能源消耗碳排放以及土地利用变化导致的碳储量变化,并提出了有关农村土地整理项目碳减排的建议。研究结果表明:1项目整治后,能源消费导致的碳排放总量为1611.28t,农田水利工程是影响碳排放的主要工程,其中水泥、钢材和柴油等物料投入是主要的碳排放源。2土地整理导致的土地利用变化使得整理区植被和土壤碳储量增加了232.41t,变现为碳汇效应。其变化量大小依次为耕地建设用地其他农用地未利用地。3综合盐都区光华村土地整理项目的能源消费和土地利用变化导致的碳排放,相当于光华村经过土地整理后排放了1378.87t,表现为碳源效应。     

干旱区城市土地利用变化的碳排放效应研究——以克拉玛依市为例

基于克拉玛依市1995、2005、2015和2019年的遥感影像数据，应用ENVI 5.3和ArcGIS软件计算了克拉玛依市土地利用/覆被面积的变化，并采用IPCC系数法计算了研究区各时期土地利用类型的碳排放量及碳排放强度。结果表明：在1995─2019年期间，研究区耕地、草地、林地、水域和建设用地面积均有所增加，新增面积分别为111506.49、14436.99、3509.28、40861.08、6325.65 hm²，而未利用地面积则较大幅度减少，减少面积为176639.49 hm²;1995─2019年研究区碳源地类的碳排放量和净碳排放量均逐年增加，分别增加了2125.115万、2123.945万t，而碳汇地类的碳吸收量变化不明显；在1995─2019年期间，研究区的地均碳排放强度、地均建设用地碳排放强度均逐年增长，分别增加了28.12、643.15 t/hm²，而单位GDP碳排放强度逐年减弱，减小了6.66 t/元。总之，克拉玛依市面临较大的碳排放压力。     

黄土丘陵沟壑区治沟造地工程碳效应分析

为研究黄土丘陵沟壑区治沟造地工程碳效应,运用IPCC碳排放测算方法以及国家地质调查总局制定的《多目标区域地球化学调查规范》中的采样方法实地采样,分析治沟造地工程中土地平整、灌溉与排水、田间道路工程、农田防护与生态环境保护等主要工程及工程实施后土地利用类型变化导致的碳排放。结果表明:延安市南泥湾镇治沟造地工程施工导致的碳排放量为3.76 t·hm-2,表现为碳源效应。其中对碳排放贡献最大的是土地平整工程,碳排放量为2 335.50 t,农田防护工程碳排放最小,不产生碳排放。治沟造地工程实施后土地利用类型变化使碳储量增加95.34 t·hm-2,表现为碳汇效应。其中耕地面积增加使碳储量增加了1 119.72 t·hm-2,水田的碳储量增加量最多,为716.54 t·hm-2;园地、交通运输用地、水域及水利设施面积减少导致碳储量减少了1 024.38 t·hm-2,水域及水利设施用地碳储量减少量最多,为807.50 t·hm-2。治沟造地工程实施后土地利用类型变化的碳储量抵消了工程施工产生的碳排放,碳储量为91.58 t·hm-2。研究表明,治沟造地工程总体上表现为碳汇效应,有利于区域碳储量的增加。     

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。     

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。     

2000—2018年长三角中心区土地利用碳排放强度的时空特征

通过获取5期土地利用遥感监测数据,利用GIS技术,采用土地利用转移矩阵、空间趋势分析、点密度及热点分析等方法,研究2000—2018年长三角地区中心区的土地利用转移的碳排放强度及其空间特征。结果表明:19年间长三角土地利用转移空间上,北部及沿海地区变化以建设用地转入为主,西南部以林地、草地转入为主,耕地转入量集中在西北地区,且原地保持率逐渐变低;土地利用变化过程中,碳排放强度具有明显的差异性;耕地具有较高的碳排放强度,林地具有较强的碳吸收强度;土地利用碳排放强度分布方向具有集聚向内陆转移,空间发展"东—西"方向扩张强度大于"南—北"的特征;空间分布具有"南高北低性""南部分散性"两个时空特征。总体来看,碳汇与碳源用地的结构调整,是实现碳平衡及碳峰值的有效手段;城市发展水平与碳排放强度的集中度有一定的相关性。因此,经济较为发达的城市应保持较高的土地集约节约利用,以降低碳排放强度集中度;受辐射较为明显的地区,应控制新增碳源用地,挖掘潜在碳汇用地,实现区域内的碳平衡;生态资源良好、碳汇用地规模较大的地区,应优化土地利用结构布局,在保证碳汇功能的基础上实现高质量发展。     

河北省县域土地利用碳排放空间格局及协调分区

土地利用变化是区域碳排放变化的主要驱动力,研究土地利用变化对碳排放的影响有助于制定碳排放政策。基于土地利用现状数据和能源消耗数据,构建碳排放评价模型,测算河北省2000-2020年土地利用碳排放量,利用标准差椭圆模型探究研究区碳排放空间格局分布特征,依据碳排放经济贡献系数和碳生态承载系数提出碳平衡分区方案及优化对策。结果表明,(1)2000-2020年河北省碳排放总量整体上呈现明显的上涨趋势,从9.01×10⁷ t上升到2.75×10⁸ t, 2000-2010年碳排放量增长速率快速提升,2010-2020年碳排放量增长相对缓慢。(2)河北省碳排放强度呈现多圈层结构空间分布特征,主要以资源型城市为中心向外呈圈层结构扩散,石家庄和沧州核心市区次圈层结构逐渐显现。(3)河北省县域碳排放经济贡献系数空间特征呈四周低中间高,碳生态承载系数呈现西北高东南低的空间分布规律。(4)基于碳平衡分析将河北省划分为碳汇功能区、低碳保持区、经济发展区、碳汇发展区和高碳优化区,并提出了相应的发展策略。     

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.     

上海市土地利用碳排放测算与分析

采用2004-2013年上海市分行业化石能源消费数据,并与主要类型土地利用方式相结合,分析10年间土地利用产生的碳排放量变化情况。结果表明,2004-2013年土地利用碳排放量和碳吸收量均呈稳定上升趋势,增长率分别为42.60%和62.88%,但由于生产性土地面积基数较小,净碳排放量已增加至3 532.790万t/年。工矿用地是最大碳源,年均碳排放量占比达61.3%;而交通用地的单位面积碳排放量最高,且呈先上升后下降的趋势,在2008年达到峰值3.959 t/km2。碳足迹面积远高于上海市实际面积,2013年生态赤字已达67 516 km2。在区域层面,上海市是高强度点状排放源,碳减排压力较大,并从减源增汇角度对土地低碳利用提出了相应对策。     

基于净生态系统生产力模型的山西省不同土地利用类型碳足迹分析

为了研究山西省不同土地利用类型对区域生态系统碳循环的影响,进而为山西省发展低碳经济提供参考和依据,构建了碳排放计算模型,对能源消费的碳排放量进行了测算;将不同土地利用类型与能源消费项目进行对应,构建了基于净生态系统生产力（NEP）的碳足迹模型,并对山西省不同土地利用方式的碳排放和碳足迹进行了分析。结果表明：2012～2019年山西省能源消费的碳排放总量呈上升趋势,其中人类活动集中的城镇村及工矿用地的碳排放量和碳排放强度均最大;虽然全省的碳汇总量呈增长的趋势,但是历年的碳足迹压力指数均大于1,区域碳循环系统压力过大;全省的碳足迹总量亦呈增长态势,且远大于实际生产性土地面积,生态赤字严重。因此,优化城镇村及工矿用地等高碳排放的土地利用方式,以及调整以煤炭为主的能源消费结构,是山西省降低区域碳排放和碳足迹的关键。     

基于土地利用变化的县域碳收支空间格局预测

【目的】土地利用/覆被变化是引起全球碳排放的主要原因之一,通过预测土地利用变化评估未来县域尺度碳排放空间格局对于制定区域减排政策具有重要意义。【方法】基于2005—2020年重庆市渝北区土地利用数据及CLUE-S模型预测2025—2030年该区土地利用变化及碳收支时空动态。【结果】2005—2030年渝北区耕地面积将持续减少4.57×10~4hm~2,林地面积呈现"增加-减少"反复波动的趋势,面积净增长2 293.8 hm~2;水域及未利用地面积略有增加;建设用地扩张最明显,面积增长3.32×10~4hm~2,整体扩张强度为0.92%。人类活动影响指数(HAI)呈先降低后增长的趋势,其值在2020年最低(0.49),并在2030年最高(0.54)。渝北区耕地的碳汇功能和建设用地能源消费分别是该区碳吸收和碳排放的主要来源。渝北区碳吸收随耕地面积减少而逐渐降低,2005—2030年碳吸收由2.17×10~5t逐渐降低为1.43×10~5t,而碳排放却由2.07×10~5t逐渐增加到1.02×10~6t,导致渝北区净碳排放量由-1.01×10~4t增长为8.79×10~5t。渝北区地均碳吸收值在海拔较高的山地及该区北部平行岭谷的丘陵地带较高;地均碳排放值在西南部平坦丘陵地带较高,并随建设用地的扩张向北沿平行岭谷蔓延。【结论】基于CLUE-S模型对土地利用变化的预测从而获得未来县域碳收支空间格局的方法是可行的。现有产业结构下合理调整土地利用结构是保证县域低碳发展的重要途径。     

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。     

土地利用变化对生态系统碳汇-碳源的影响研究——以河北武安市为例

土地利用变化引起的生态系统类型转变对于区域碳循环有着极其重要的作用。运用1997～2008年土地利用变更数据,煤、石油、天然气燃烧的碳排放量,对河北省武安市碳汇-碳源进行了估算,结果表明1997～2008年武安市碳汇处于不稳定状态,碳源呈明显增加趋势。武安市碳增汇由1997年的绿灯区转变为2008年的红灯区。各乡（镇）碳汇-碳源变化的区域差异显著,其中12个乡（镇）处于红灯区,10个乡（镇）处于绿灯区。笔者根据结果提出增加碳汇,减少碳排放的建议,旨在为区域的减排目标和可持续发展提供借鉴。     

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。     

农业休闲园区碳估算与低碳发展途径——以顺义国际鲜花港为例

【目的】探究农业休闲园区碳循环问题,为其他类似园区提供碳循环评估方法框架以及低碳管理示范。【方法】以文献分析结合农业休闲园区能源消耗类型归纳切实可行的碳源及碳汇评估框架。【结果】顺义国际鲜花港年碳排放约488 t,碳汇232 t,净碳排放为256 t。【结论】碳源与碳汇评估框架能够满足农业休闲园区的碳估算需求。顺义国际鲜花港年碳汇约为碳排放量的一半,为提高降碳固碳效率,园区应提高自身固碳能力,控制内部各环节碳排放,从规划、能源、交通以及管理等角度固碳降碳。     

基于人群搜索算法的低碳目标约束下土地结构优化

为实现低碳约束下土地利用结构优化,本文结合不同土地利用类型碳排放系数和碳密度,以碳蓄积量最大化和碳排放量最小化为目标函数,建立约束条件下的土地利用结构优化数学模型。利用人群搜索算法的快速寻优能力对土地利用结构优化模型进行求解。结果表明:碳蓄积量比规划方案有较大提高,碳排放总量减少0.141万吨,与DE、PSO和GA法相比较,SOA算法具有更快的收敛速度和最优解。     

基于灰色模型的土地利用与碳排放关系研究

"十三五"时期要全面建成小康社会,经济发展方式转变将取得实质性进展。研究土地利用与碳排放二者的关系,有助于优化用地结构、实现节能减排的目标,对"十三五"规划的编制、转变发展方式、推动科学发展具有重要的指导意义。本文采用灰色模型,对某市土地利用结构和碳排放相关指标进行关联度分析。研究结果表明,2007~2012年期间,某市碳排放量、人均碳排放量、碳排放强度与七类典型用地均有较强的关联度。通过灰色预测模型发现,某市要完成2020年的低碳经济目标,需严格控制农用地转用,增加园地和林地的地类面积,以增加碳汇用地;减少城镇村及工矿用地和交通运输用地的地类面积。     

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。     

土地利用方式转变对土壤有机碳及土壤呼吸的影响

土地利用方式转变对于生态系统碳循环和全球气候变化具有非常显著的影响,研究土地利用转变对土壤有机碳及土壤呼吸的影响,对于掌握土地利用转变与全球气候变化之间的关系及科学估算区域生态系统的碳汇功能具有十分重要的意义。本文综述了土地利用方式转变对土壤有机碳、活性碳(主要包括水溶性碳、易氧化碳、微生物量碳)及土壤呼吸的影响,以期为研究土地利用方式转变对全球气候变化的响应和反馈机制提供科学依据。