河南省碳排放与碳吸收动态分析

为探求河南省化石能源消耗及工业生产过程对省域碳循环影响,利用ORNL和EEA提出的区域碳排放和碳吸收定量模型,估算并分析2000-2009年河南省域碳均衡动态变化。结果表明:2000-2009年河南省碳排放量为119 295.76×104 t,其中化石燃料排放量占碳排放总量的92.3%,工业生产过程碳排放为7.7%;煤炭消耗是化石能源利用中最大碳源,占化石能源碳排放总量的89.53%,其次分别是水泥生产和原油耗用,燃料油消费碳排放量最小,仅占0.43%;近10年来河南省人均碳排放量逐步递增,并于2003年超出全国平均水平,同期万元GDP的碳排放强度先增后降,能源利用效率明显提高;河南省2009年林地碳吸收能力为387.57×104 t,近10年增长了67%,而同期碳排放量增加了1.925倍,导致省域碳赤字迅速增加,并于2009年达到12 886.92×104 t;最后提出了河南省碳减排的措施建议。     

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。     

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。     

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"。     

基于碳收支核算的郑州市碳排放压力分析及预测

区域碳收支核算是全球气候变化研究的关键内容。城市碳收支核算不仅有助于建立区域碳平衡分析的理论框架,而且对于区域温室气体清单编制及低碳发展模式的选择也具有十分重要的意义。以郑州市为例,在对碳收支及碳排放压力进行核算分析的基础上,采用线性回归方法和最小二乘法对郑州市2030年的碳排放进行了预测研究,并提出了郑州市低碳城市发展的政策建议。主要结论如下:(1)郑州市碳收支呈明显不匹配现象,碳排放总量及其增速明显超过了碳吸收。其中,能源活动和农作物分别是主要的碳源和碳汇途径,两者各占碳排放/吸收比重的80%以上;(2)郑州市碳排放强度呈下降趋势。这表明,随着节能减排和区域发展模式的转型,区域碳排放效率明显提升;但总体而言,郑州市经济增长与碳排放的关系处于弱脱钩状态,经济发展仍然依赖于能源消耗及碳排放增长;(3)预测发现,2030年碳排放量虽比2012年大幅度增长,但碳排放效率逐渐提升,预期碳排放增长率不断下降。     

区域农田生态系统碳足迹时空差异分析——以江苏省为案例

以江苏省为案例,应用江苏省1995—2009年化肥用量、农药消耗量、灌溉面积、农机燃料用量、农膜用量、耕地面积、农作物产量等数据,测算了区域农田生态系统碳吸收、碳排放及碳足迹的变化动态,以及在各地市的空间分布特征。结果表明：近15a来,江苏省农作物碳吸收总量和碳吸收强度呈＂V＂字形变化,变化范围分别为2933.6×104～3896.9×104t·a-1和6.04～7.71t·hm-2·a-1。农业投入碳排放呈逐渐上升趋势,由727.2×104t·a-1增长至882.7×104t·a-1,同时碳排放强度从1.43t·hm-2·a-1上升到1.88t·hm-2·a-1,增长了31.5%,化肥排放始终占据主导地位。农田生态系统碳足迹呈现波动增长,变化在13.68×105～17.56×105hm·2a-1之间,占同期耕地面积的比重达到27.0%～36.1%,碳生态盈余呈明显减少趋势,变化在36.99×105～32.22×105hm2·a-1之间。各地市之间碳足迹存在明显差异,空间分布格局为由北向南递减。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

GIS支持下的湖南省生态环境质量综合评价

采用GIS技术与层次分析法相结合,对湖南省生态环境质量状况进行了综合评价。通过建立综合评价的指标体系和基本评价单元,应用层次分析法确定各评价指标的权重,再运用GIS技术,计算评价单元的质量指数和分指数,自动生成湖南省生态环境综合评价等级图,并从自然环境、灾害状况、环境污染和社会经济状况方面进行了空间分界规律分析。结果表明,社会经济与自然环境状况的空间格局大体吻合,湖南省生态环境质量基本上由东向西逐渐降低,但局部地区有差异。说明自然条件对湖南省生态环境质量的空间分异起主要作用,但灾害状况、社会经济和环境污染等因素也在一定程度上影响了生态环境质量的空间格局。     

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个方面阐明了安徽省碳排放效应。结果表明:(1)从2000—2020年,安徽省土地利用净碳排放表现为增加趋势,年均增加503.92万t,林地是碳排放的主要碳汇,但其碳汇总量年际变化不大,建设用地是碳排放增加的主要碳源,其年均增加511.37万t;(2)2000—2020年,碳源变化主要分布在安徽省中北部平原地区,碳汇变化主要分布于西南高山和丘陵地区,且安徽中北部地区是碳排放强度随时间变化的最大热点区;(3)由碳源/碳汇变化引起的碳排放效应中,生态承载力2000—2020年变化不大,但碳足迹和生态赤字表现为增加趋势,年均增加率分别为6.2%和8.7%。因此,安徽省中北部平原地区为碳减排重点控制区域,降低建设用地及增加林地面积可有效调节该地区碳排放效应。     

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。     

秸秆机械集中沟埋还田对农田净碳排放的影响

通过大田试验,采用秸秆机械集中沟埋和常规还田方式,将上季作物秸秆进行全量还田(秸秆沟埋量2.1 kg/m).设置沟埋深度为20 cm(D2),30 cm(D3),常规还田(CK)3个处理.利用West提出的净碳排放方程对CK、D2、D3农田各项投入造成的碳排放和土壤碳累积及农作物碳吸收进行比较.结果表明:CK、D2、D3稻麦轮作各项农田投入造成的碳排放量分别为9 018.19,6 459.9,7 162.86 kg/(hm2·a),表层0-28 cm土壤的碳储量分别为8 375.98,15 854.42,10 954.36 kg/(hm2·a),农作物年碳吸收量分别为10 912.42,12 863.95,12 585.51 kg/(hm2·a);农田净碳排放量分别为-10 270.2,-22 258.5,-16 377.0kg/(hm2·a),与CK相比,D2、D3的相对净碳排放量分别为-11 988.30,-6 106.81 kg/(hm2·a);D2、D3农业投入的碳减排量2 558.29,1 855.33 kg/(hm2·a)分别为碳增汇量28 718.4,23 539.9kg/(hm2·a)的8.91％,7.88％,秸秆集中沟埋还田对农田储碳减排能能力较常规还田强,其贡献优先排序是D2＞D3＞CK.