四川省广元市不同土地利用类型的碳排放效应研究

利用土地利用变化及能源消耗资料,采用直接碳排放系数法,对四川省广元市近20a的不同土地利用类型的碳排放效应进行了估算。结果表明,在土地利用变化的影响下,该区域碳排放量明显增加,从1990年的2.11×107 t增长到2010年的3.98×107 t,增长幅度为88.9%;建设用地是主要的碳源,碳排放量从1990年的2.73×107 t迅速增长到2010年的4.91×107 t,其碳排放量占总碳排放量的99%以上,平均年增长速度为1.09×106 t;林地作为最大的碳汇,20a间有所增长,但水域、草地、未利用地碳汇效益不明显;从碳排放的空间格局来看,市中心区利州区的碳排放量最大,年平均碳排放量1.60×107 t。依据相关研究结果,提出了减少广元市碳排放量的相关建议。     

基于不同土地利用的吉林省碳排放时空格局分析

利用吉林省2000—2013年的土地利用和能源消耗数据,运用基于碳排放系数的碳排放计算模型、K-均值聚类分析法和碳排放—GDP指标组合法,分析吉林省碳排放时空格局特征。研究结果表明:(1)2000—2013年吉林省净碳排放量迅速增加,由2000年的2 323.66×104t增加到2013年的6 258.79×104t。吉林省碳排放状况可划分为2个阶段,分别是经济低速增长碳排放快速增长阶段(2000—2006年)和经济快速增长碳排放缓慢增长阶段(2007—2013年)。(2)建设用地是主要碳排放源,对碳排放的贡献率超过84%,林地为主要碳吸收,但碳吸收量总体却在减少,平均每年减少1.44×104t。(3)吉林省净碳排放量区域差异显著,呈现出从东向西、从南向北(除白城)逐渐增加的趋势,以不同土地利用和净碳排放量为依据,各市州碳排放类型可以划分为4类。(4)分析吉林省各市州碳排放、GDP的变化,白城、辽源、白山和延边属于"低碳排放—低GDP型",松原、四平、长春和吉林属于"高碳排放—高GDP型",通化属于"中碳排放—中GDP型"。     

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。     

基于CLUE-S模型县域土地利用情景模拟与碳排放效应分析

土地利用与变化产生的碳排放是国家温室气体排放清单核算中的重要组成部分。该研究以辽宁省沈阳市法库县为研究区域,基于2013年土地利用现状数据,运用CLUE-S模型对法库县2019年土地利用变化格局进行模拟与验证。在此基础上,通过设置基线情景、农业发展、建设发展、生态保护、土地利用结构优化5种模拟情景预测2030年法库县土地利用分布空间格局及各情景下土地利用碳收支状况。结果表明：1）CLUE-S模型对法库县土地利用格局变化具有良好的模拟能力,Kappa系数为0.989 6,模拟总体精度达到99.14%;2）在5种模拟情景中,土地利用结构优化情景下2030年法库县土地资源利用效果最优,是法库县中长期发展阶段较为适宜的土地利用模式;3）法库县2013-2019年碳排放量增长5.53%。5种模拟情景同2019年相比,除生态保护和农业发展情景外,其余模拟情景下法库县碳排放量均呈现增长趋势,其中土地利用结构优化情景增幅最小,为2.29%。研究结果可为法库县土地利用优化布局、国土空间规划编制及碳减排相关政策制订提供参考依据和决策支持,研究方法也可为其他区域土地利用格局预测及碳收支变化提供借鉴。     

不同土地利用类型土壤侵蚀量的坡度效应

 研究不同土地利用类型土壤侵蚀量的坡度效应,以便为退耕还林及坡耕地水保措施提供依据。根据上舍河小流域2000年55场有效降雨资料,对不同土地利用类型(坡耕地、杉木林地)次降雨地表径流量、径流侵蚀模数与坡度、降雨量、降雨强度、植被盖度等影响因子进行相关分析。结果表明:坡耕地、杉木林地的次降雨地表径流量、地表径流侵蚀模数与坡度、降雨量、降雨强度、植被盖度等相关显著。在一定坡度范围内,坡耕地的次降雨地表径流量和径流侵蚀模数,随着坡度的增大而增加,而杉木林分的次降雨地表径流量和径流侵蚀模数,随着坡度的增加而降低。     

基于脱钩理论的烟台市碳排放效应分析

[目的]通过分析烟台市2000—2011年碳排放与经济发展之间的关系,为烟台市碳减排及发展低碳经济提供参考。[方法]基于土地利用碳源/碳汇研究的理论框架和计算模型,首先对烟台市土地利用、能源消费等数据进行分析,计算了不同土地利用类型的碳源/汇。然后利用Tapio脱钩模型分析该区碳排放与经济发展之间的脱钩弹性关系。[结果](1)建设用地是主要碳源,其面积与净碳排放量成倒U型库兹涅茨曲线关系。(2)林地为主要碳汇,其他用地影响较小且主要表现为碳汇。(3)烟台市净碳排放量在2001—2011年持续增长,年均增长率不断降低。[结论]烟台市碳减排工作已取得一定的成效,但减排形势依然严峻。其经济发展3个阶段(连接阶段、脱钩阶段Ⅰ和脱钩阶段Ⅱ)分别对应于其碳排放的高速增长、较快增长、稳定阶段这3阶段。     

重庆市不同土地利用碳排放及碳足迹分析

以重庆市为例,运用1997-2009年重庆市不同土地利用面积数据和能源消费量数据,采用碳排放模型、碳足迹模型,对重庆市13年来不同土地利用方式碳排放量和能源碳足迹进行核算,分析不同土地利用方式碳排放效益、碳排放量的影响因素以及能源消费碳足迹变化。结果表明:(1)重庆市碳排放总量呈直线增加趋势,年均增加210.69万t。(2)建设用地是主要碳源,林地是主要碳汇,建设用地碳排放量增幅远远大于林地的碳汇增幅。(3)碳排放强度总体上呈下降趋势,由1997年的1.77t/万元下降到2009年的1.38t/万元,年均下降1.12%,小于11.5%的GDP增长率。(4)产业结构和经济增长促进碳排放量增加,能源结构对碳排放量影响不大,能源效率改进是13年来重庆市碳排放强度下降的关键原因。(5)能源消费总碳足迹逐年增加,2002年后年均增加93.75万hm2,生态承载力也有所增加,但远远不及总碳足迹的增加速度,生态赤字逐年扩大;森林碳足迹和煤炭能源碳足迹是主要的碳足迹。     

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。     

眉山市不同土地利用类型土壤侵蚀分析

在遥感(RS)与地理信息系统(GIS)技术的支持下,对眉山市不同土地利用类型的土壤侵蚀状况进行了定量研究。通过空间叠加,定量分析评价不同土地利用类型土壤侵蚀状况,引入并修正了土壤侵蚀强度指数。研究表明:眉山市旱地坡度大,受人类活动干扰强烈,土壤侵蚀剧烈;林地植被覆盖度不高,土壤侵蚀强烈;建设用地开发建设活动中人为土壤侵蚀较为强烈,开发建设活动结束后基本不存在土壤流失;未利用地土壤侵蚀较轻;草地植被覆盖度高,土壤侵蚀最轻。     

哈尔滨市土地利用效益耦合关系研究

定量研究城市土地利用效益之间的耦合规律,是建立有效协调机制的关键,为城市土地利用总体规划的制订和城市的可持续发展提供重要依据。土地利用效益包括土地利用社会经济效益与生态环境效益,以哈尔滨市域为研究区,运用多指标综合评价法计算2000—2009年哈尔滨市土地利用社会经济效益与生态环境效益综合值,基于系统理论建立了二者之间的耦合模型,用耦合度来表达这两种效益之间的协调程度。结果表明:哈尔滨市土地利用效益的耦合度演化分为3个阶段,2000—2002年,土地利用效益耦合度从－30.62°快速增长到67.28°,从低级共生到协调发展,2002—2005年,耦合度从67.28°上升到85.14°,即从最佳协调状态向不甚协调状态发展。2005—2009年,耦合度为85.14°～86.85°,土地利用效益的协调程度有所下降。     

湖北省土地利用碳排放总量及其效率

[目的]分析区域碳排放总量及效率的变化特征,为全面把握研究区域经济发展质量,进一步提升资源利用效率提供理论依据。[方法]基于IPCC碳排放清单,运用DEA和Malmquist指数模型对湖北省2001—2011年土地利用碳排放效率进行分析。[结果](1)湖北省土地利用碳排放在研究时序内年均增长9.3%,增速低于GDP增速(14.13%),建设用地是土地利用碳排放的主要来源;(2)土地利用碳排放效率均值为0.803 6年,2006年前后效率呈现下降和上升的特征,效率变化与农业政策优惠、金融危机等外部因素互动特征显著;(3)研究时序内土地利用碳排放全要素效率年均提高24.64%,效率提升主要来自于技术进步,综合技术效率变化对效率提升主要起负面作用。[结论]湖北省土地利用碳排放总量持续增加,土地利用碳排放效率不足,土地利用碳排放全要素效率指数稳中有升。湖北省应着眼于调结构,控产能,在依托技术进步提升效率的同时,更加注重经济系统运行效率的提升。     

烟台市土地利用结构与能源消费碳排放关联测度

[目的]分析山东省烟台市各区县土地利用结构与能源消耗碳排放的关联测度及其变化规律,为合理利用土地资源与低碳城市的建设提供科学建议。[方法]基于烟台市1986—2012年各区县的土地利用结构和能源消耗数据,采用碳排放量计算模型,测算出其能源消耗碳排放总量、碳排放强度和人均碳排放量,并运用灰色关联分析法,测度烟台市各区县土地利用结构与能源消耗碳排放的关联度。[结果]1 1986—2012年烟台市能源消费碳排放总量由3.05×106 t上升到1.494×107 t,增加了3.9倍;2 2012年烟台市各区县土地利用结构与能源消耗碳排放量、碳排放强度之间关联度最高的土地利用类型为园地,与人均碳排放量关联度最高的用地为交通运输用地;3烟台市各区县土地利用结构与能源消耗关联度较高的分别是园地(0.812 8)、城镇村及工矿用地(0.812 0)、水域及水利设施用地(0.805 9);4 1986—2012年烟台市各区县土地利用结构与能源消耗碳排放关联度较大的地区依次是长岛县(0.980 4)、芝罘区(0.962 4)和莱山区(0.948 0)。[结论]烟台市土地利用结构与能源消耗碳排放存在着密切的关联性,土地利用结构与能源消耗碳排放的关联度在空间上存在着差异性。     

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。     

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。     

辽宁省不同土地利用对土壤微生物量碳氮的影响

通过野外调查采样和室内氯仿熏蒸提取法分析,研究了辽宁省旱地、稻田、湿地、草地、森林、果园6种不同土地利用方式共计35个样地表层土壤（0～10 cm、10～20 cm、20～30 cm）对土壤微生物量碳（SMBC）和土壤微生物量氮（SMBN）的影响。结果表明,土地利用方式对土壤微生物量有显著影响,其中土壤微生物量碳依次为森林〉湿地〉稻田〉旱地〉果园〉草地;土壤微生物量氮则为森林〉旱地〉稻田〉果园〉湿地〉草地。土壤微生物量碳氮均表现为森林显著高于其他土地利用方式,湿地、稻田、旱地、果园高于草地。除旱地和稻田,土壤微生物量碳随土层加深含量递减;而土壤微生物量氮在6种土地利用类型中,均表现为随土层加深含量递减。相关分析表明,土壤微生物量碳、氮之间显著相关,土壤微生物量碳、氮是可以表征土壤肥力的敏感因子。