黑龙江省哈尔滨市不同土地利用类型的碳排放效应分析

本研究以黑龙江省哈尔滨市为研究区,以2000—2010年土地利用、能源消耗等数据为主要依据对哈尔滨市各类用地进行碳排放效应分析,并在此基础上构建Logistic模型,预测2011—2020年净碳排放的变化趋势。研究结果表明:（1）从2000—2010年,哈尔滨市的净碳排放呈明显增加趋势,从1023.39万t增长到3264.64万t,增长幅度高达219%。（2）建设用地是主要碳源,占总碳源的99%以上。耕地和林地是主要碳汇,两者之和占总碳汇的99%以上。（3）地均碳排放强度表现为增长趋势,但单位GDP碳排放强度呈下降趋势。（4）在未来10 a,哈尔滨市净碳排放预计将呈现加速增长的趋势,2020年预计将达到5191.83万t。依据相关分析结果,从碳增汇和碳减排角度提出了土地利用的相关措施建议。     

广元市不同土地利用类型土壤的分形特征

以8个植被类型、2个农地和2个退耕地的土壤颗粒组成数据为基础，运用分形模型计算这12个土地利用类型土壤颗粒的分形维数，研究了土壤颗粒分形维数与土壤性状的关系。结果表明：（1）12个土地利用类型表层土壤颗粒的分形维数介于2．8185～2．9249之间。与退耕地和玉米地相比，各林地土壤颗粒分形维数小；与1990年的2．8633相比，2006年土壤颗粒分形维数（2．8592）减小；各团聚体分形维数规律不明显。（2）决定土壤颗粒分形维数大小的首先是〈o．002mm的含量，其次是0．05～0．25mm和0．0020．02mm的含量；决定团聚体分形维数大小的粒级含量由大到小的顺序是：2～5mm，0．5～1mm和1～2mm，其余粒级含量对分形维数影响较小。（3）土壤颗粒分形维数与团聚体分形维数可作为侵蚀指标，前者与土壤可蚀性因子相关关系显著，后者也可作为渗透蓄水指标。（4）在坡耕地基础上的退耕地比生态退化后的营林地具有更有利于水土保持的土壤分形特征。     

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LUCC的四川省主体功能区碳排放与生态补偿研究

土地利用/土地覆被变化（LUCC）影响下的碳排放充分体现人类活动对生态环境的扰动程度,由此切入的碳收支与补偿研究对区域低碳经济与平衡发展具有重要意义。本文以2005年和2015年四川省土地利用数据为基础,参考IPCC假定构建碳排放模型,借助GIS平台运用数学模型对四川省5个主体功能区碳排放及碳补偿率进行测度与分析,采用造林成本法和碳税率法对生态补偿标准进行测算。结果表明：1）研究期内四川省各主体功能区土地利用与主体功能区规划相符并按其功能定位优化发展。重点开发区域耕地占绝对优势,建设用地面积的总量和增量最大;重点生态功能区林地、草地占比最大。2）研究期内各主体功能区的总碳排放量大幅度增加。重点开发区域碳源量、总碳排放量及其增量均居首位;重点生态功能区碳吸收的能力减弱。3）各主体功能区建设用地碳排放强度远大于总碳排放强度,研究期内各主体功能区总碳排放强度均增加,建设用地碳排放强度则有增有减。国家层面重点开发区域总碳排放强度最大,建设用地碳排放强度很小。4）生态发展区碳补偿率高,经济发达区低。国家层面限制开发区域（重点生态功能区）碳吸收补偿系数最高。5）碳源区应对作为碳汇区的甘孜藏族自治州按固碳价格进行生态补偿。碳排放量与各主体功能区功能定位高度相关,生态补偿标准大致从成都平原向四周递减,限制开发区域生态补偿标准偏低。基于碳排放的生态补偿标准建立横向财政转移支付政策,有利于四川省节能减排和平衡发展。     

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。     

2000-2020年淮南矿区土地利用变化对碳源/碳汇时空格局的影响

[目的]分析淮南矿区2000—2020年土地利用碳源/碳汇时空格局分布特征,为淮南市国土空间规划及未来低碳调控政策制定提供依据。[方法]以淮南矿区为研究对象,选取2000,2010,2020年3期土地利用数据,以格网尺度量化不同土地利用变化发展阶段下碳源/碳汇/碳排放的时空格局,基于冷热点分析碳源/碳汇/碳排放的空间格局。[结果](1)2000—2020年,土地利用类型由单一用地为主转换多种土地利用类型同时发生,其中,建设用地面积增大,导致碳源效应增强,碳汇效应相对减弱,碳排放量持续增加,碳源年增加量为2.76×10⁶ t,碳汇年增加量仅为130 t,碳排放年增加量为2.76×10⁶ t;(2)碳源和碳排放空间分布特征基本一致,中部建成区和西北矿区是碳源和碳排放的主要集中区,碳汇主要聚集在东部、西部边缘区和西部部分矿区;(3)中部建成区是碳源和碳排放的显著热点、热点区域,以显著热点变化特征为主;显著冷点和冷点主要分布在研究区东部、西部边缘区域和西北部分矿区。[结论]淮南矿区的碳减排和低碳效应需要着重关注北部大面积的平原耕地区域,控制该区域矿区...     

丘陵区不同土地利用类型紫色土入渗特征研究

对三峡库区4种土地利用类型下紫色土入渗特征进行了研究。结果表明,农林混作型耕地与传统农耕地相比,砂粒含量增加21.37%,粉粒含量和粘粒含量分别减少11.63%和4.14%,其土壤总孔隙度和非毛管孔隙度是4种土地利用类型中最高的,分别为45.80%和8.96%;4种土地利用类型土壤入渗速率随时间变化呈幂函数关系,土壤稳定入渗率差异明显,表现为竹林地(55.89 mm/h)>农林混作型耕地(5.91 mm/h)>园地(2.71 mm/h)>传统农耕地(1.87 mm/h);农林混作型耕地达到稳渗时间比传统农耕地长70 min,稳定入渗率是传统农耕地的3.16倍,能够延缓地表径流产生,增加土壤水分入渗,可以在三峡库区范围内推广;紫色土入渗能力与砂粒含量、总孔隙度及非毛管孔隙度呈正相关关系,与粘粒含量、容重、初始含水量呈负相关关系。     

河南省土地利用碳源/汇及其变化分析

土地利用变化及其碳源/汇状况是影响区域碳循环的重要因素.该文构建了土地利用碳源/汇研究的理论框架和计算模型;采用1999-2008年河南省的能源消费、土地利用等数据.对河南省不同土地利用方式的碳源/汇状况及其强度进行了分析.结果表明:(1)河南省土地利用碳排放呈明显增加趋势,其中建设用地和农用地是主要的碳排放源;2003年以来河南省城市建设用地加速扩张,造成建设用地碳排放量的大幅增加;(2)河南省土地利用碳吸收呈缓慢增长趋势,其中农作物是最主要的碳汇;(3)建设用地碳排放强度最大,为56.46 t/(h㎡·a),而耕地的碳汇能力最强,为9.17t/(h㎡·a).(4)1999年以来,地均碳排放强度呈加速增长趋势,而同时期单位GDP碳排放强度则呈下降趋势.     

喀斯特地区不同土地利用类型土壤侵蚀特征研究

探明喀斯特土壤侵蚀特征,对石漠化过程研究具有重要意义.采用野外调查与室内试验相结合的方法,通过样品分析、直剪试验与模拟冲刷试验,研究了典型喀斯特地区不同地类的土壤侵蚀特征.结果表明:(1)该地区灌丛地土层厚度大于林地和坡耕地的土层厚度;(2)该区土壤紧实度由小到大的顺序为:坡耕地<灌丛地<林地;(3)在土壤崩解速率及土壤冲刷模数方面,坡耕地＞灌丛地＞林地.整体上,坡耕地土壤侵蚀特征表现出极强的差异性,灌丛地与林地间差异性不显著.因而保持与恢复喀斯特地区植被、减少耕作活动是防治土壤侵蚀和控制石漠化的主要途径.     

不同土地利用类型土壤碳变化规律的研究

林地变为农地和草地后引起了土壤密度增大,肥力下降,土壤盐渍化,地力下降。澳大利亚政府鼓励农民将退化的农地和草地改造成林地,但不知经济可行性如何。澳大利亚学者T.Nmaraseni等在东南部(SEQ)红壤区天然灌木林地、草地、农地、斑皮桉成林地进行了碳含量变化规律研究,研究结果表明:碳含量变化范围为72 t/hm2(农地)~267 t/hm2(林地)。1950~2005年55 a间农地碳含量降低速率为2.1%,1983~2005年23 a间草地碳含量增加速率为1.1%,50 a间斑皮桉成林地碳含量增加速率为1.4%。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

岷江流域不同土地利用方式下紫色土壤活性有机碳分布特征及其影响因子

作为土壤质量的重要指标,土壤活性有机碳（SLOC）在土壤许多物理、化学和生物特性中发挥着重要作用。通过对不同土地利用方式土壤进行采样和分析,系统地研究和比较了四川省岷江流域不同土地利用方式（次生林、人工林、灌草丛和坡耕地）SLOC分布特征及其影响因子。结果表明:岷江流域不同土地利用方式土壤机械组成不尽一致,土壤总孔隙度与土壤容重变化趋势相反。不同土地利用方式对土壤养分具有较大影响,土壤有机碳、全氮、全磷和全钾均呈现出一致性规律,大致表现为次生林和灌草丛高于人工林和坡耕地,而不同土地利用方式土壤全磷差异并不显著（p > 0.05）。不同土地利用方式SLOC均呈现出一致性规律,大致表现为次生林和灌草丛高于人工林和坡耕地。不同土地利用方式SLOC垂直方向随土层深度的增加表现出递增趋势,并且降低幅度逐渐减小,坡耕地、灌草丛、次生林和人工林SLOC从表层至底层逐渐递减,呈“T”形分布,“表聚性”较为明显。人工林、灌草丛和坡耕地在10—20 cm SLOC/SOC比例最高,而次生林0—10 cm SLOC/SOC比例最高,不同土地利用方式SLOC/SOC比例均在30—40 cm最低。相关性分析表明,不同土地利用方式SLOC与SOC和全氮均呈极显著正相关性（p < 0.01）,与土壤容重均呈负相关。表明SLOC受土壤养分和机械组成影响较大,其中SOC和全氮是不同土地利用方式SLOC变化的重要影响因素。SLOC与土壤有机碳之间呈极显著正相关关系（R²=0.9961）,说明SLOC能够作为研究不同土地利用方式SOC动态变化的一个敏感性指标而提前反映土壤碳库的动态变化,其含量在很大程度上依赖于所处生境下SOC含量。     

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。