南京都市农业农地利用碳排放测算及趋势预测

[目的]测算南京市都市农业农地利用碳效应,为发展都市农业的其他城市提供可借鉴的低碳经验。[方法]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,测算南京市1996—2014年的农地利用碳排放量,综合林地、草地、园地3个主要方面的碳汇变化特征,探索农地利用方式变化导致的碳效应。并基于灰色GM(1,1)模型预测南京市农地利用碳排放量趋势。[结果]1996—2014年南京农地利用碳排放量总体呈现"上升—波动—平稳下降"的3阶段特征,纵向来看,2005—2014年林地碳汇、草地碳汇有所下降,但变化趋势不同。横向来看,由于各区承载的城市功能不同,区域碳汇差异较大。从农地利用方式变化的碳效应来看,2000—2008年南京市因生态退耕产生碳汇呈先上升后下降的变化趋势,建设占用导致的碳排放量变化趋势呈现Z字形上升。基于灰色GM(1,1)模型采用等维递补预测方法,预计到2020年该市农地利用碳排放量为1.11×105 t。[结论]南京市农地利用碳排放的变化趋势与经济发展和都市农业发展进程密切相关。林地、草地面积的减少降低了原本不高的碳汇效应,并且由于经济发展与城市建设需要,持续上升的建设占用碳排放对南京市碳效应影响巨大。     

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。     

河南省农业碳排放时空分异、影响因素及趋势预测

[目的]研究河南省农业碳排放时空演化特征及驱动机制,预测未来10 a农业碳排放变化趋势,以期制定农业固碳减排方案,促进农业低碳绿色转型。[方法]基于碳排放公平性评价模型、地理探测器及GM(1,1)模型,分析河南省农业碳排放的时空演化特征、驱动因素及发展趋势。[结果](1)研究期内河南省农业净碳排放量呈逐年减少趋势,且表现为西南高、东北低的特征。碳源方面,畜牧业碳排放占据较大比例,且以牛、羊、猪碳排放为主。碳汇方面,小麦、玉米和蔬菜对碳吸收的贡献较大。(2)农业碳排放生态承载系数呈北部、南部高,西部低的格局,经济贡献系数呈东南高,西南低的特征。(3)农业从业人口、农村居民人均可支配收入、农业机械总动力、财政教育支出是农业碳排放空间分异的关键因素,且各因子交互作用较强。(4)2021—2030年河南省农业净碳排放量持续下降,预计全省在2029年可实现农业碳中和目标。[结论]未来应加强科普宣传,积极推广低碳农业生产技术,提高农业资源综合利用效率。同时,各地应注重系统整合,加强区域协作,实现农业碳减排区域一体化。     

基于投入视角的山东省农地利用碳排放与经济发展脱钩研究

[目的]分析山东省2000—2012年农地利用碳排放与经济发展关系,为该区碳减排工作和农业相关政策的制定提供理论依据。[方法]基于农地利用的投入视角,采用碳排放计算模型和脱钩弹性测算方法,计算了2000—2012年山东省17个地级市农地利用碳排放量,及其与经济发展的脱钩关系,将该省划分为不同的脱钩类型,揭示两者的时空演变规律。[结果](1)2000—2012年山东省碳排放量增量显著,由7.12×106 t升至8.39×106 t,年均增长9.77×104 t,潍坊市的碳排放量最大,莱芜市的排放量最小。(2)山东省农地利用碳排放强度存在显著的空间差异性,呈东高西低的空间分异格局。(3)山东省主要表现为强脱钩与弱脱钩并存的状态,并以强脱钩为主。(4)山东全省脱钩类型空间分布规律较明显,强脱钩分布广泛,弱脱钩集中于西南地区。[结论]山东省农地利用碳排放和经济发展存在一种科学的、合理的脱钩弹性关系,但仍需加大对于农地利用的科技投入,合理分配农用物质的投入比例。     

长江中下游典型区域土地利用碳排放风险——以江西省九江市为例

[目的]定量测算江西省九江市土地利用碳排放,揭示其时空演变特征,并估算土地利用碳排放风险,为九江市构建绿色低碳土地利用方式提供科学参考。[方法]采用土地利用碳排放系数法测度2000—2020年九江市土地利用碳排放和时空变化规律,并从网格化的视角,利用碳排放风险指数识别各县区碳排放风险,基于对数平均迪式指数(LMDI)模型,分析土地利用碳排放的影响因素。[结果] 2000—2020年九江市土地利用净碳排放量呈递增趋势,年均增幅为13.75%,建设用地是主要碳源,占碳排放量的90%以上,林地是主要碳汇。九江市净碳排放量呈现“东北高,西南低”的空间分布特征,森林覆盖率好的武宁县、修水县一直处于碳汇功能,濂溪区、浔阳区、湖口县、瑞昌市的碳排放量占九江市净碳排放量的95%以上。九江市土地利用碳排放风险整体偏低,并呈现“东北高,西南低”的分布特征,长江沿岸县区濂溪区、浔阳区和柴桑区处于高度碳排放风险区。经济发展水平是碳排放增加的主要因素,能源消费强度则是抑制碳排放的关键因素。[结论] 2000—2020年九江市土地利用碳排放大幅增加,应控制新增碳源用地,优化土地利用结构,并积极探索低碳绿色能源利用...     

河南省农业碳排放时空特征及影响因素研究

基于农业生产中6个主要的碳源,测算了1998—2011年间河南省农业碳排放量和碳排放强度。发现自1998年以来,河南省农业碳排放呈现出阶段性上升态势,大致可分为增速放缓、快速增长和增长下降三个阶段,并分析了每个阶段形成的原因。测算了河南省各地市的碳排放情况,发现河南省农业碳排放总量较高的地区主要为耕地面积较大、农业在区域经济发展中所占比重较高的区域,碳排放强度较高的区域主要位于经济发展较好,区内地形平坦的区域。并利用Kaya恒等式变形对河南省农业碳排放影响因素进行了分析,发现效率因素、结构因素和劳动力因素对河南省农业碳排放有抑制作用,而农业经济发展是造成河南省农业碳排放量增加的主要因素。最后,给出了促进河南省农业碳减排的建议。     

京郊西北地区农地利用与景观格局时空特征

运用遥感与地理信息系统技术,对三年Landsat TM多光谱遥感图像（1989年、1996年、2005年）进行解译判读,获取京郊西北地区各土地利用类型数据。运用土地利用程度时空演变模型、土地利用动态度模型、土地利用重心模型和景观生态学方法,对研究区1989～2005年间农用地利用及景观格局变化进行了分析。结果表明：农用地频繁流转,以耕地流失最为显著,去向主要为城市及建设用地,林地面积增加缓慢,沙荒地向林地转移明显;农用地各类型的新增速率远小于同期的转移速率,而城市及建设用地则相反;1989～1996年间研究区的综合土地利用动态变化率较1996～2005年间的大,变化集中表现在西北城郊过渡区域,城镇用地扩张导致耕地的利用重心不断向西偏南方向转移;研究区农用地景观破碎化程度在增加,各景观类型的平均斑块形状趋于分散和简单,景观多样性、景观均匀度呈现增加趋势,而景观优势度在逐渐减小。以利用农业用地为鲜明特征的城市化过程是影响北京西北地区景观格局演变的直接因素,城市及建设用地的不断扩张使得林地、耕地斑块的平均面积逐渐变小,景观格局连通性降低。     

基于土地利用变化的陕西省县域碳排放时空变化及影响因素研究

[目的] 分析2000—2020年陕西省县域碳排放时空变化和影响因素,为陕西省生态文明建设和实现低碳可持续发展提供参考。[方法] 利用社会经济数据和土地利用数据,构建碳排放估算模型,核算了2000—2020年陕西省县域碳排放总量,分析了陕西省碳排放时空分布格局与演化特征,并通过地理加权回归(GWR)模型探究了碳排放的影响因素。[结果] ①总量上,2000—2020年陕西省碳排放量总量呈上升趋势,从2000年的3.30×10⁷ t增长至2020年的1.93×10⁸ t,历经“大幅增长—缓慢增长”两个阶段。②空间上,2000—2020年陕西省碳排放量中心逐步向东北方向移动,空间分布范围呈现扩张态势,热点区主要分布在榆林市北部县域、西安市和咸阳市辖区的周边部分县域,冷点区主要分布在佛坪县和石泉县。③影响因素上,人均GDP值、土地利用程度和人均社会零售总额与陕西省各县域碳排放量呈正相关,产业结构与陕西省60.74%县域碳排放量呈负相关,人口密度与陕西省92.52%县域碳排放量呈负相关。[结论] 建议通过制定差异性区域碳减排方案,优化土地利用结构,控制建设用地增长规模,提高公众低碳环保意识等方式促进陕西省县域低碳发展。     

农地集约利用的碳排放效率分析与低碳优化

提高农地利用集约水平与控制农地利用碳排放量容易陷入两难选择的困境,理想的碳排放效率可以寻找到以碳排放作为成本,适度的农地利用集约水平。该文构建农地集约利用度计算模型与农地集约利用投入产出指标,计算中国31个省份的农地集约利用度;基于松弛测度(slacks-based measure,SBM)模型,构建SBM模型投入产出指标,计算各省份的农地集约利用碳排放总效率、技术效率与规模效率。研究结果表明:农地集约利用程度高低与农地集约利用碳排放总效率高低并不保持普遍一致;农地集约利用碳排放总效率有效省份集中分布在西部地区,农地集约利用度较高的长三角、珠三角、京津冀地区主要省份的农地集约利用碳排放总效率普遍较低;区域农地集约利用碳排放技术效率不足是导致总效率偏低的主要原因,而规模效率不足对总效率影响较小。因此针对总效率无效省份,给出调整投入冗余量、期望产出不足量与非期望产出冗余量的低碳优化方案,并构建结合了东、中、西部地区区域农地利用与经济发展特点的低碳优化策略,以期最终可以改善农地集约利用碳排放效率。     

江西省县域农业碳排放时空格局及影响因素分析

农业生产是碳排放的主要来源之一,在碳达峰碳中和的时代背景下,厘清区域农业碳排放现状并分析其时空变化和影响因素具有重要意义。江西省是农业大省,近几十年来农业的快速发展伴随着农业碳排放量的升高。因此基于本区域水稻种植、农资投入、土壤利用及畜禽养殖4类主要碳源,构建农业碳排放测算体系,评估2000－2020年农业碳排放量,分析县域农业碳排放空间格局及其驱动机制。结果表明：1）江西省农业碳排放量总量范围在1 098.32万～1 471.94万t;种植业碳排放强度整体呈下降趋势,范围在2.50～3.87 t/万元,畜牧业碳排放强度整体亦呈下降趋势,范围在0.76～2.03 t/万元;各碳源碳排放总量和其占农业碳排放总量的比例大小依次为：水稻种植（806.72万t,61.15%）、畜禽养殖（243.57万t,18.57%）、农资投入（237.39万t,18.02%）、农田土壤利用（29.60万t,2.26%）;2）江西省县域农业碳排放量空间特征明显,高碳排放区均集中于鄱阳湖平原地区以及吉泰盆地;农业碳排放强度空间分布由相对离散到集中在赣北地区;整体上江西省碳排放总量的重心向北移动;3）农业碳排放效率是影响农业碳排放的最重要的因素,各因素对农业碳排放减少量和其占总农业碳排放减少量的比例大小依次为：农业生产效率因素（1 828.13万t,56.57%）、地区产业结构因素（1 265.29万t,39.15%）、农业产业结构因素（86.12万t,2.66%）、农村总人口因素（52.12万t,1.62%）。整体上,各因素减少农业碳排放总量绝对值由大到小为：赣北、赣中、赣南。研究结果可为江西省乃至全国其他粮食主产区农业碳排放的测算以及农业碳减排政策的制定提供科学参考。     

城镇化进程中农地的集约利用问题

加快城镇化建设是我国今后发展的一个重要战略,城镇化的发展必将占用大量农地。同时,城镇化也加快了农村劳动力向非农产业的转移,如若不重视对农地的集约利用,必将造成这些劳动力转移后剩下农地的粗放经营。我国农地有限,所以必须充分利用好每块农地。城镇化的发展为农地集约利用提供了许多便利条件,要充分利用好这些条件,一方面加快发展城郊农业,集约利用城郊土地;另一方面要在远郊农村实施规模经营,增加农地产出,实现城镇化进程中农地的集约利用。     

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。     

陕西省土地利用碳排放影响因素及脱钩效应分析

通过测算陕西省2001—2014年土地利用碳排放量,采用LMDI分解法探讨了土地利用碳排放变化的影响因素,并基于因素分解的结果构建脱钩弹性分解量化模型对经济增长和土地利用碳排放的脱钩效应进行分析。主要结论如下:（1）2001—2014年,陕西省土地利用碳排放量呈逐年递增趋势,13年间上升163%。（2）能源强度是唯一抑制土地利用碳排放增加的负效应因素,正效应因素对陕西省土地利用碳排放增加的贡献值由大到小依次为经济规模效应 > 能源碳排放强度效应 > 人口规模效应 > 土地规模效应;（3）各影响因素对土地利用碳排放与经济增长脱钩的贡献由大到小依次为经济规模效应 > 能源强度效应 > 能源碳排放强度效应 > 人口规模效应 > 土地规模效应,且能源强度效应对经济增长与土地利用碳排放脱钩状态的改善具有积极作用。研究结论有利于清晰了解土地利用碳排放影响因素及其影响经济增长和土地利用碳排放脱钩的内在作用机理,从而得出相应的碳减排政策启示。     

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。     

河南种植业碳排放时空特征、脱钩效应及其驱动因素

基于2001-2021年河南省以及18个地市历年农资投入和农作物种植两大类碳源,构建种植业碳排放测算体系,评估研究期内河南省种植业碳排放量,分析省域种植业碳排放空间格局;运用Tapio脱钩模型探讨河南省种植业碳排放量与经济发展之间的相互作用,并通过LMDI模型探究种植业碳排放的主要驱动因素。结果表明：（1）河南省种植业碳排放量呈现先上升后下降的趋势,碳排放强度整体呈现逐年递减趋势;（2）农用化肥是种植业碳排放最主要的排放源;（3）河南省种植业碳排放量逐渐呈“南部高,北部低”的特点;同时,各地市的种植业碳排放强度均为递减态势,空间差异也逐步减小;（4）研究期内仅出现强负脱钩、弱脱钩、扩张负脱钩和强脱钩四种脱钩特征;（5）经济增长和城镇化水平对种植业碳排放具有正向影响,生产效率、生产结构和劳动力规模则表现出负向影响。未来应加强创新引领、坚持分类施策并优化种植结构,以实现河南省种植业低碳化高质量发展。     

FLUS与灰色预测模型支持下的乌鲁木齐地区碳排放时空演变与预测

自从双碳目标提出以来,进行土地利用碳排放时空变化特征研究对碳减排政策的制定具有指导意义。以乌鲁木齐地区为对象,基于FLUS与灰色预测模型预测2030年土地利用碳排放量,并与往年相结合模拟研究区2000—2030年碳排放量的时空格局变化。结果表明:(1)研究区2000—2020土地利用变化中林地、未利用地、水域、建设用地为正增长,耕地与草地为负增长,草地与耕地面积主要是向未利用地与建设用地转出,水域与林地面积变化相对比较稳定。(2)2000—2020年碳排放总量呈增加的趋势,建设用地是主要的决定因素,研究区碳排放量呈由南向北递增的空间分布特点,米东区最高,达坂城区最低。(3)2030年不同情景碳排放量计算结果中,耕地保护情景碳排放总量最高,为2 773.67万t,生态环境情景碳排放量最低,为2 767.15万t。(4)研究区从2000—2030年大部分地区趋于稳定,变化的区域呈大聚集与零星分布的特点,碳排放呈增加的区域主要分布于研究区中心区与北部的米东区,呈减少的区域主要分布于南部的乌鲁木齐县与达坂城区。碳排放增加的区域在耕地保护情景达到最大,占研究区面积的25.4%,碳排放减少的区域在生态环境达到最大,占研究区面积的13.3%。     

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。     

武汉城市圈土地利用碳排放时空演变及驱动因素

[目的]产业和人口的集中造成大量资源消耗和高额碳排放，开展城市圈尺度的碳排放研究可以为城市圈碳减排提供科学参考和借鉴。[方法]以遥感影像和经济社会数据为基础，构建碳排放测算模型及时空地理加权回归模型，探究武汉城市圈3期(2000年、2010年、2020年)土地利用碳源/碳汇时空演变规律及其影响因素的时空异质性。[结果](1)武汉城市圈土地利用碳排放由2000年的3 129.69万t增加到2020年的14 590.51万t,年均增长8.45%;(2)影响武汉城市圈碳排放的主要因素有产业结构，技术水平和建设用地占比；(3)武汉城市圈碳排放影响因素存在明显的空间异质性，各类因素对不同区域的碳排放影响存在较大差异。[结论]城市圈碳排放具有明显的时空异质性，不同城市资源水平及发展重心存在差异，从而导致碳排放水平产生变化。在进行区域碳减排政策制定和碳减排任务分配时，应充分考虑各地的经济水平及产业结构等因素。     

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。     

天津市产业碳排放的影响因素及贡献

[目的] 综合考虑“水—土—能—碳”相互关系,研究产业碳排放的影响因素及贡献,为天津市减排决策制定提供一定依据。[方法] 对天津市产业碳排放进行测算,将水土资源因素引入Kaya恒等式,运用LMDI模型计算产业碳排放各影响因素的贡献。[结果] 2004—2018年天津市各产业碳排放均呈现上升趋势;整体来看,水资源经济产出、人口数量促进天津市各产业碳排放,且前者为主要促进因素,水土资源因素抑制各产业碳排放,碳排放强度促进农业碳排放,而抑制其他产业碳排放,人均用地面积抑制农业碳排放,而促进其他产业碳排放;水土资源因素对各产业碳排放影响的变化与水土资源匹配度变化有较好的一致性,单位用地面积用水量越多,其对碳排放的促进作用越大。[结论] 为实现节能减排,应发展节水产业,优化城市水土资源开发利用,发挥水土资源因素对碳排放的抑制作用。