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。     

湖南省县域农业碳收支时空差异及碳补偿潜力

[目的] 基于碳排放和碳吸收双重视角来探究农业碳收支时空差异和碳补偿潜力,为湖南省农业全面绿色转型和协调发展提供理论参考。[方法] 采用探索性空间数据分析、绝对β收敛、参数对比法和GIS空间分析方法,对湖南省县域农业碳收支时空差异、碳补偿率空间相关性及收敛性特征、农业碳补偿潜力区域差异进行实证分析。[结果] 湖南省县域农业碳排量整体呈“以高值区为中心,向外围逐渐降低”的结构且农田土壤碳排量是其主要来源,县域农业碳排强度呈“西南高,东北低”且逐年显著降低;县域农业碳汇量整体呈“东中北部高,西南部低”的空间格局且其农业碳汇能力渐趋增强。稻谷对农业碳汇量贡献最大,农业碳吸收强度显著提升且其空间格局发生明显转变。县域农业碳补偿率表现为净碳源,存在显著的空间正相关性和收敛性且其空间集聚特征和关联特征均较为明显。县域农业碳补偿潜力在空间上呈现显著不平衡特征,中、高碳补偿县域比例达60.66%,表明湖南省县域农业碳补偿率偏低,仍具有很大碳补偿空间。[结论] 应深入强化区域合作,多方共促绿色转型,充分发挥农业碳补偿率热点区辐射带动效应,维持好农业碳补偿能力较强区域优良低碳农业发展情势,重点关注中、高碳补偿潜力区域绿色农业发展趋势,缩减湖南省各县域低碳农业发展差距。     

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。     

东北黑土区融雪径流侵蚀力时空分布

[目的] 融雪侵蚀是东北黑土区主要土壤侵蚀形式之一,是该区土地退化的重要作用力,融雪径流侵蚀力是计算融雪径流侵蚀量的关键因子,因此研究融雪径流侵蚀力具有重要意义。融雪径流侵蚀力主要受积雪深度、辐射强度及升温速率影响,其主要驱动力包括融雪速率和地表径流作用。[方法] 通过计算近31年日均融雪径流侵蚀力,分析东北黑土区融雪径流侵蚀力时空分布特征,并利用地理探测器辨析各区域融雪径流侵蚀力的主要影响因子。[结果] 3个黑土亚区1990—2020年日均融雪径流侵蚀力均呈现先增大后减小态势,近些年逐步趋于稳定,多年日均融雪径流侵蚀力为0.01 (MJ·mm)/(hm²·h·a);空间上多年日均融雪径流侵蚀力在0~0.21 (MJ·mm)/(hm²·h·a)范围内,基本呈现中间小、四周大规律。融雪径流侵蚀力影响因子空间上表现为积雪深度北部大、南部小,太阳辐射强度呈现由西向东递减,升温速率值从北部向南部递减。通过地探测器辨析融雪径流侵蚀力影响因子作用强弱发现,升温速率对蒙东黑土亚区作用最强,而积雪深度对松嫩黑土亚区及三江黑土亚区作用最强。[结论] 通过分析1990—2020年东北黑土区融雪径流侵蚀力时空特征及其影响因子,对于深化研究区融雪径流侵蚀特征及融雪侵蚀防控具有一定的理论和实践意义。     

黄河流域两大区域的土地生态安全动态评价及比较

[目的] 探究山东半岛与黄河几字弯两大区域的土地生态安全水平差异,为实现黄河流域生态保护与高质量发展,推动"共同抓好大保护,协同推进大治理"战略提供现实依据。[方法] 运用熵值法、核密度估计、马尔科夫链与障碍因子模型等方法,对黄河流域两大区域的土地生态安全进行动态评价。[结果] (1)在水平变化上,两大区域的土地生态安全增速均呈"倒U"形态势,山东半岛的土地生态安全水平明显高于黄河几字弯,但黄河几字弯的增长速度更快。(2)在时间上,两大区域土地生态安全均呈现"单核"演变特征,山东半岛区域差异有扩大态势,几字弯区域差异则有缩小态势。在空间上,两大区域均呈现出"东中部高—西部低"的空间分布态势。(3)动态演化特征上,两大区域土地生态安全等级演变具有"路径依赖"与"自身锁定"效应。(4)山东半岛土地生态安全受人均耕地面积、地均化肥农药施用量等影响;黄河几字弯土地生态安全受景观破碎度、森林覆盖率等影响。[结论] 未来山东半岛与黄河几字弯既要根据区域优势分类施策,也要从流域全局出发,协同提升黄河流域土地生态安全水平。     

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。     

2000—2020年青海河湟谷地植被NDVI时空变化及影响因素

[目的] 为了解青海河湟谷地植被时空变化情况,明晰气候变化、土地开发利用及人类活动等因素对植被变化的影响。[方法] 利用2000—2020年MODIS NDVI数据集表征植被变化,基于Theil-Sen Median趋势检验法、偏相关性分析、地理探测器等方法,探究青海河湟谷地NDVI时空变化情况及其与气温、降水、坡度、土壤类型和人类活动等影响因素的关系。[结果] (1)近20年河湟谷地植被NDVI呈波动增长趋势,显著增长区域面积为2.21×10⁴ km²(p＜0.05),占河湟谷地总面积的53.39%;植被NDVI显著下降区域面积为7.04×10² km²(p＜0.05),主要分布在湟水谷地中部,占总面积的1.69%;(2)自然因素上,NDVI与气温、降水呈正相关区域分别占总面积的50.32%,80.14%。植被显著上升的区域主要分布在海拔2 800~3 100 m、坡度15°~20°、坡向为北向的区域。在高程小于3 200 m范围内,植被NDVI变化随高程增加呈现上升趋势,其中显著上升区域占总面积的54.37%。人类活动因素上,NDVI与人口密度、夜间灯光呈正相关区域分别占总面积的50.52%,38.53%。植被NDVI在森林、灌木、草地及建设用地上呈显著向好趋势。(3)综合偏相关性分析与地理探测器对植被NDVI变化归因分析可知,不同土壤类型上植被变化差异明显,年降雨量和人类活动是河湟谷地植被NDVI变化主要影响因素,各影响因素间存在交互作用,呈现相互增强和非线性增强关系。[结论] 研究结果揭示了河湟谷地植被NDVI时空变化特征,明确了自然因素与人为因素对植被NDVI变化的驱动机制,可为未来青海省河湟谷地生态保护、建设规划以及生态工程实施提供理论支撑。     

喀斯特流域径流侵蚀力的时空分异及其对岩溶特征因子的响应

[目的] 西南喀斯特区土壤侵蚀问题十分突出,严重影响着区域社会经济的可持续发展。而喀斯特流域特征环境因子如何影响土壤侵蚀的直接驱动力—径流侵蚀力,目前尚不十分明晰。[方法] 以西南喀斯特地区的野纪河流域为例,基于流域出口水文站长系列高频实测数据,采用水土评估工具(SWAT)和偏最小二乘模型(PLSR)评估了2005—2020年流域径流侵蚀力的时空演变特征,解析了主要喀斯特环境因子对径流侵蚀力的影响。[结果] 流域多年平均径流侵蚀力为2 326.47 m⁴/(km²·s),并具有较强的空间异质性,2005年径流侵蚀力高值主要分布北部和中部,而2010—2020年,径流侵蚀力高值区逐步向中南部转移。时间上,受益于岩溶区"十一五"以来坡耕地水土流失综合治理、石漠化综合治理等生态修复工程的实施,野纪河流域径流侵蚀力总体上呈降低趋势。岩性、基岩裸露、坡度是影响野纪河流域径流侵蚀力变化的主导控制因子,对径流侵蚀力时空分异的共同解释度达57.7%。[结论] 研究结果可为喀斯特流域水侵蚀导致的水土流失综合防治提供理论参考,有助于制定更加精准和有效的政策和措施,改善喀斯特区生态环境,促进该地区的可持续发展。     

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。     

水力侵蚀对土壤碳循环及土壤微生物多样性影响的研究进展

[目的] 针对水力侵蚀对土壤碳循环"源汇"效应争议,综述水力侵蚀对土壤有机碳矿化作用和土壤微生物多样性的影响机制,提出未来定量研究的方向与注意事项。[方法] 在提出水力侵蚀对土壤碳循环"源"汇"效应概念和理论的基础上,分析现阶段研究中水力侵蚀对土壤碳循环"源汇"效应争议的核心问题,进而探讨水力侵蚀导致不同种类土壤微生物多样性变化的差异及其作用机制。[结果] 水力侵蚀过程导致土壤有机碳矿化作用形成碳循环中的"源"效应,而沉积过程导致有机碳迁移至低洼处固存形成碳循环中的"汇"效应,微生物的呼吸和分解作用可能解释土壤碳循环中消失的碳"汇"问题;水力侵蚀过程削弱细菌群落结构复杂性,而沉积过程可增加细菌群落结构的复杂性,但侵蚀和沉积过程都可能降低土壤真菌的α多样性和群落结构复杂性;水力侵蚀过程通过影响土壤有机碳含量、植被覆盖度和土壤pH等因素间接影响土壤微生物多样性。[结论] 未来研究应强化不同尺度水力侵蚀过程对土壤碳循环的影响机制、水力侵蚀过程与土壤微生物多样性的相互作用机制及水力侵蚀过程中土壤微生物对碳循环的影响机制相关量化研究。     

川西高原土地利用碳储量估算及多情景预测

[目的]区域碳储量与土地利用密切相关。在“双碳”目标下,从碳储量视角开展重点区域土地利用变化预测研究,对协调与优化区域土地利用格局、提高区域生态系统未来固碳潜力具有重要参考价值。[方法]以川西高原为研究区,以2000年、2010年和2020年土地利用为数据源,预测不同情景下2030年土地利用,结合修正的土地利用碳密度数据和InVEST模型估算区域碳储量变化。[结果](1)从各地类相对研究区的面积占比变化看,2000—2020年草地从65.20%逐步缩减到63.65%,林地从31.73%不断扩张到32.92%,未利用地先减后增且净增0.57%,水域和耕地先增后减均净减0.11%,湿地持续增加,共净增0.07%;研究区2000年、2010年、2020年碳储量分别为24.26×10⁸,24.29×10⁸,24.27×10⁸ t,呈先增后减趋势。(2)与2020年相比,2030年自然发展情景下碳储量减少3.19×10⁵ t,在耕地保护情景、生态保护情景、耕地生态联合保护情景下将分别固碳4.29×10     

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。     

2000—2020年陕西省陆地生态系统NPP时空变化与潜力

[目的] 在“双碳”战略实施背景下,准确评估陆地生态系统固碳现状、速率与潜力对实现“碳中和”目标意义重大。陕西省横跨3个气候带,南北气候差异大,植被类型丰富。近年来,由于多项生态工程(退耕还林还草、三北防护林等)的实施,陕西省植被覆盖度进一步提升至60.7%,固碳能力巨大。陆地生态系统NPP(植被净初级生产力)是反映植被固碳能力的重要指标,然而,关于陕西省NPP的时空动态变化,以及NPP未来潜力的空间分布鲜有研究。[方法] 以陕西省陆地生态系统为研究对象,利用CASA模型和邻域相似空间分布法评估陕西省植被NPP及其潜力的时空分布特征。[结果] (1)陕西省植被总固碳量在2000年和2020年分别为687,1 020 Tg,增加333 Tg,增幅为48.5%。(2)陕西省NPP呈南高北低,中间存在最高值或最低值的空间分布态势,平均值在2000年和2020年分别为333.2,494.8 gC/m²,共增加161.6 gC/m²,增加幅度呈北高南低的分布态势。(3)陕西省生态系统NPP的实际最大潜力为2 304 Tg,相比于2020年增加41.3%,空间分布态势表现为由南到北逐渐降低,且空间分布特征均表现高度空间自相关特性,但局部差异较大。[结论] 陕西省植被总固碳量在2000—2020年显著增加,同时,未来植被固碳潜力巨大。评估和预测陕西省区域尺度生态系统NPP时空动态变化及潜力空间分布特征,可为科学评价提升区域碳汇能力提供一定的评价体系和理论参考。     

深圳市碳收支与土地利用变化的协整分析

人类活动对碳排放的影响很大程度上是通过改变土地利用方式实现的,探究土地利用变化与碳收支之间的定量关系,可以了解区域土地利用变化与碳收支的相互作用机制。该文首先分析了深圳市1995—2010年土地利用变化情况,指出变化的总体趋势是农用地减少,建设用地增加。在收集社会经济数据和能源数据的基础上,构建模型定量计算深圳市1995—2010年碳吸收量、碳排放量和碳收支。最后,运用协整理论检验深圳市建设用地与碳排放量,农用地与碳吸收量之间是否存在长期稳定关系。研究结果表明,深圳市建设用地总面积和碳排放量之间、农用地和碳吸收量之间不存在协整关系,即深圳市不能直接通过建设用地总面积、农用地面积直接预测未来碳排放量、碳吸收量和碳收支。协整性分析结果客观地反映了区域土地利用与碳收支的关系,对于低碳经济下土地利用调控具有重要意义。     

森林植被不同尺度的碳水过程及耦合机制研究进展

[目的]陆地生态系统中的碳循环和水循环是陆地生态系统物质和能量循环的核心,也是连接地圈、生物圈和大气层的纽带。森林植被是陆地生态系统的重要组成部分,是表征陆地碳-水循环的重要变量,在维持生物圈和大气圈的动态平衡中发挥着重要作用。目前,对陆地生态系统中碳-水循环的耦合关系和机制缺乏系统的分析和总结。[方法]从森林植被碳与水过程及其相互作用、植被水分利用和耦合机制的角度,综述了森林植被碳与水循环过程及其相互作用的研究与进展,以及不同空间尺度(叶片到区域/全球尺度)碳-水耦合的定义、方法、进展和展望。[结果]新兴的技术和方法实现了不同尺度碳水过程的高频观测,WUE等耦合指标体系推动了碳水耦合机制的研究和发展。[结论]通过系统阐述植被碳水耦合关系的多尺度整合和碳水耦合机理,为系统认识森林碳水耦合机理和水资源管理提供了理论基础,对未来植被经营管理决策具有重要的科学支撑意义。     

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。     

区域土地利用结构的碳效应评估及低碳优化

区域土地利用是引起碳排放的重要因素,土地利用结构优化能在一定程度改变土地利用的碳源/汇格局,并引导区域经济社会的低碳发展。基于线性规划方法,该文建立了区域土地利用碳效应综合评估及优化调控的方法,并以南京市为例,提出了3种土地利用低碳优化方案,并对其碳减排潜力进行了对比分析及蒙特卡洛模拟,最后提出了低碳土地利用优化的政策建议。结果发现,2020年南京市土地利用总体规划方案使区域的总碳蓄积量有所提升,但预期碳排放远远大于碳蓄积的增加值,同时也将会导致生态系统碳汇能力的降低;在3种优化方案中,基于碳排放最小化的土地利用结构优化方案比2020年规划方案的碳排放减少了73.75万 t,碳减排潜力为8.50%,表明该方案起到了较好的预期减排效果;因此,该文建议将基于碳排放最小化的土地利用结构优化方案作为南京市未来土地结构调整和产业规划的参考,该方案不仅有助于实现碳减排的目标,而且对于控制建设用地的过快增长、增加生产性土地面积、引导农地整理和居民点用地整理等土地利用规划和开发活动都具有重要的现实意义。     

未来10年珠江流域土地利用多情景模拟及碳储量评估

[目的] 分析珠江流域过去20年及未来10年土地利用与碳储量的时空变化,以期为该地区的土地利用格局优化和生态系统固碳管理提供参考依据。[方法] 基于2002年、2012年、2022年3期土地利用数据,分析土地利用类型变化,使用PLUS模型模拟2032年自然发展情景、耕地保护情景和生态保护情景下的土地利用格局,利用InVEST模型评估3种情景下生态系统碳储量变化情况。[结果] 近20年,珠江流域土地类型发生较大变化,耕地向建设用地的单向转化以及耕地与林地间的双向转化是该地区土地利用变化的主要特点;同期陆地生态系统碳储量整体呈下降趋势,降幅为0.52%;2032年碳储量预测显示,生态保护情景下碳储量明显高于耕地保护情景和自然发展情景,分别高出4.81×10⁶,10.22×10⁶ t。[结论] 采取有效的生态保护政策可提高区域碳储量,维系生态系统的健康发展,未来在制定土地利用规划时应考虑经济发展与生态保护的平衡关系,强化流域生态保护和绿色发展理念,增加土地碳存储功能,助力“双碳”目标的实现和区域可持续发展。     

基于土地利用的驻马店市碳源/汇时空分布及预测

土地覆盖变化是引起陆地生态系统碳源/汇变化的重要原因，研究土地利用转型与碳源/汇关系对优化区域土地利用规划，实现可持续发展与“双碳”目标具有重要意义。运用空间分析技术对碳源/汇的时空变化进行分析，通过预设3种未来发展情景对驻马店市未来碳源/汇变化进行预测。结果表明：(1)驻马店市净碳排放量由2005年的268.13×10⁴ t增加到2020年的578.04×10⁴ t,增加309.91×10⁴ t,呈现逐年增加趋势。(2)驻马店市土地利用转型表现为碳储量减少的过程主要为耕地转为建设用地和林地转为耕地，碳储量增加主要为耕地转为林地、建设用地转为水域。(3)通过灰色模型以及PLUS模型预测驻马店市未来土地利用及碳源/汇的时空变化，预测结果为驻马店市未来净碳排放量持续上升，但在耕地保护情景下上升趋势明显减缓。在保护耕地基础上，驻马店市在未来土地规划中，要控制建设用地向生态用地的扩张，加快农业技术改革，实现低碳循环发展。     

江苏省种植业碳排放的测算及达峰分析

在实现“碳达峰、碳中和”的目标背景下，明确农业温室气体排放现状，模拟预测峰值，为促进江苏省农业低碳减排提供科学依据。基于农业物资投入和农田土壤利用2类碳源，采用IPCC碳排放系数法和清单法综合测算江苏省1990—2020年间种植业碳排放量，运用Tapio脱钩模型对农业碳排放量与农业经济增长的脱钩关系进行分析，并根据灰色预测模型GM(1,1)对2021—2060年碳排放量进行预测。结果表明：(1)2020年江苏省种植业碳排放为1 999.53万t, 1990—2020年间呈现先增加后降低再增加然后趋于平稳的趋势；种植业碳排放主要来源于农田土壤利用，农田土壤利用碳排放占比为77.73%～86.95%,农资投入碳排放占比为13.05%～22.27%;(2)化肥是农资投入碳排放源中最主要的排放源，其占比为69.15%～79.20%,其次是农药和农膜，农机、灌溉、翻耕占比均较低；(3)水稻是农田土壤利用排放源中最主要的排放源，其占农田土壤利用碳排放的79.76%～87.23%,其次是小麦和蔬菜，大豆、玉米、棉花占比均较低；(4)脱钩关系以弱脱钩和强脱钩为主，表明随着种植业生产总值的提高，农业种植...