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。     

陕西省土地利用变化的碳排放效益研究

以陕西省为例,运用1989-2008年全省耕地、林地、草地、建设用地的面积数据和全省煤炭、石油、天然气消耗数据以及2006年11个地级市耕地、林地、草地和建设用地面积数据,采用回归分析、IDW插值和Hopfield神经网络对其进行模拟,分析不同土地利用方式的碳排放效益,得出以下主要结论:(1)1989-2008年,全省的碳排放总量大体呈增加的趋势,年均增加178.869万t。(2)建设用地和耕地是主要碳源,林地和草地是主要碳汇。(3)2006年的断面数据表明,陕西省碳排放总量存在明显的区域差异。在3大区域中,关中地区碳排放最大,陕北地区次之,陕南地区最小;在地级市中,渭南市的碳排放量最高,杨陵区的碳排放量最低。(4)土地利用结构与碳排放量存在一定的相互关系。在林地比例不变的情况下,土地利用结构中建设用地和耕地的比例越大,则碳排放量越大。在以上研究结果的基础上,提出土地利用变化中低碳减排的相关建议。     

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。     

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。     

基于土地利用结构变化的芜湖市碳排放及其影响因素研究

碳排放与土地利用密切相关,土地利用可以造成直接碳排放和间接碳排放。为了分析土地利用结构变化的碳排放效应,该文计算得出芜湖市2000-2010年主要土地利用方式的碳排放总量,并利用回归函数进行STIRPAT模型拟合,进一步研究了影响碳排放量的主要因素,最后提出低碳的土地利用对策。结果表明:（1）2000-2010年期间,芜湖市碳排放量呈现快速增长的趋势,年均增长率达到15.17%。其中,建设用地和林地分别为主要的碳源和碳汇。（2）碳排放量与人口、经济增长关系的相关性显著,其中人口对碳排放的解释作用最大,人口每增加1%,碳排放量相应的增加8.726%。     

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。     

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。     

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。     

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。     

太湖流域土地利用碳排放变化及其预测

太湖流域地处长三角中心区域,人类活动剧烈导致生态环境退化和碳排放量上升.为探究土地利用变化对碳排放量的影响,利用ArcGIS软件,结合土地利用转移概率矩阵,依据2000年、2005年、2010年和2020年4期太湖流域遥感影像数据,对太湖流域各历史时期(2000—2020年)不同土地利用类型下碳排放进行了分析.同时,为...     

东北地区盐碱土特征及其农业生物治理

东北地区是我国四大盐碱土分布区之一。特殊的气候、地形和水文地质等自然因素以及人类不合理的农业技术措施和社会生产活动等人为因素加剧了该区盐碱化发生、分布与演变。本文系统分析了东北地区盐碱土的分布、成因及盐碱特征;阐述了其农业生物治理措施:种稻洗盐、耕作措施、培肥措施、种植耐盐植物和生物排碱;并对该区盐碱土农业生物治理措施及今后的工作提出了几点建议。     

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。     

东北黑土带土地利用变化特征及生态敏感性评价

东北黑土带是我国重要的商品粮生产基地,土壤质量退化、水土流失等问题直接影响生态与粮食供给安全,为明晰东北黑土带土地利用变化特征及评价生态敏感性,以2000年、2005年、2010年、2015年、2020年东北黑土带5期土地利用数据为基础,采用转移矩阵、地理探测器、综合生态风险评价等方法,研究景观格局及生态风险变化趋势。结果表明：(1)2000—2020年,研究区未利用地面积增加1 035.7km²,水域面积减少975.8 km²,土地利用变化最明显,耕地是阶段性变化较为剧烈的土地利用方式;(2)不同自然因子对研究区土地利用方式的解释力存在显著差异,气温是土地利用方式变化的主导因素,风速与高程、气温、蒸发量、地温、气压、相对湿度、日照时间的交互作用对土地利用方式变化具有显著的协同增强作用;(3)随时间推移,研究区生态敏感性整体改善,高度敏感区域减少,轻度敏感区域增加,并且出现生态敏感高值区向北移动、低值区向南移动趋势,研究区生态敏感性高值区的形成可能与以风蚀为主的侵蚀作用有关。宏观尺度景观格局变化分析与生态风险评价对区域生态环境保护政策制定及实...     

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。     

基于RS和GIS的深圳市土地利用/覆被变化及碳效应分析

基于多时相遥感影像数据,结合能源消费数据和相关经验数据,利用RS和GIS技术分析了2005—2013年广东省深圳市土地利用/覆被变化情况及其导致的碳效应变化。结果表明:近9a来深圳市土地利用变化十分显著,作为区域内最大碳汇的林地面积下降14.96%,净减少量为11 524.32hm~2,而最大碳源的建设用地面积上升23.26%,净增加量高达18 565.39hm~2,其他用地类型如耕地、草地、水域面积分别减少37.17%,31.98%,11.56%,未利用地面积增加713.28%;从方向性来看,9a内研究区土地转移过程中既有生态正向演变,也同时存在生态逆向演变过程。既有耕地的非农化,也包括建设用地的复垦退出,整体呈现非单向性的复杂特征;从数量特征来看,林地是最大的转出者,耕地次之,而建设用地是最大的接收者;基于碳效应测算模型,计算得出研究区近9a来土地利用/覆被变化造成的碳排放增量超过碳吸收增量高达85.41万t,说明人为活动和自然因素共同作用下的土地利用格局变化直接影响着区域碳循环过程,深圳市低碳城市建设目标面临严峻挑战。     

基于土地利用变化的新疆塔城地区碳排放特征分析

[目的]分析新疆塔城地区1980—2020年的碳排放变化时空特征及效应,为科学制定区域碳减排措施及低碳调控政策提供依据。[方法]基于1980—2020年土地利用变化数据,计算了塔城地区碳排放量和碳吸收量,并采用碳足迹和碳生态承载力评估了碳排放效应。[结果](1)1980—2020年,塔城地区净碳排放量表现出明显的增加趋势,其中耕地和建设用地的不断扩张是导致塔城地区碳排放量增加的主要诱因,而林地面积的持续减少是造成塔城地区碳吸收量减少的关键因素;(2)在空间分布上,沙湾县和乌苏市是塔城地区的主要碳源区,解释了塔城地区净碳排放的67.20%,和丰县和额敏县解释了塔城地区净碳排放量的20.89%,托里县是塔城地区的主要碳汇区;(3)在碳排放效应方面,2000年前塔城地区绝大多数区域都表现为生态盈余,但2000年后开始出现碳排放的生态赤字。[结论]当前,沙湾县、乌苏市及和丰县,存在明显的生态赤字,是未来塔城地区碳减排的重点控制区域。     

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"。