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。     

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。     

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。     

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...     

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。     

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...     

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。     

宁夏自治区土地利用变化及碳排放效应

土地利用类型的改变是影响区域碳排放量的重要因素,土地利用类型的开发不当会影响当地碳平衡。采用2000—2016年宁夏的土地利用类型数据和能源消费数据,通过构建碳排放模型及计算相关指数,对宁夏16年来不同土地利用碳排放效应进行了分析。结果表明:(1)宁夏土地利用的碳排放量呈显著增加趋势,增长率达到了199.11%,但在2012年后增速变缓。(2) 2000—2002年宁夏最大碳源是耕地,2002—2016年宁夏最大碳源是建设用地,宁夏最大的碳汇是林地,林地增加的碳吸收量小于建设用地增加的碳排放量,建设用地的增加是碳排放的主要因素。(3)土地利用碳排放风险指数呈每年增长的趋势,在2012年后增速变缓。碳排放压力指数在2012年达到峰值以后下降。说明宁夏在2012年以后在经济发展过程中节能减排的效果显著,与生态的关系好转。(4)宁夏的减排重点在减少建设用地与耕地的碳排放的同时,加大林地与牧草地的覆盖率,提高其碳吸收能力。     

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%。     

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。     

基于土地利用变化的东北地区碳排放效应研究

[目的]通过分析东北地区2000—2014年不同土地利用方式的碳排放效应,为东北地区土地利用结构的优化和碳减排提供参考。[方法]利用土地利用数据和能源消耗数据等,采用碳排放系数法,对东北地区2000—2014年不同土地利用方式的碳源/汇进行计算,并分析其区域差异和碳排放强度。[结果](1)建设用地是东北地区碳排放量的主要来源,对碳排放的贡献率超过88%,辽宁省的碳排放量最多。(2)东北地区森林碳汇资源丰富,黑龙江省是东北地区碳吸收的主要来源。(3)东北地区人均碳排放强度呈缓慢增长态势;地均碳排放强度先增长后降低;单位GDP碳排放强度在持续稳定下降,但是当前其下降程度还远远不足以使碳排放总量减少。(4)东北地区是一个不均衡的区域,黑龙江省对其他区域有贡献;吉林省碳排放造成的生态环境影响在内部区域已经自行承担;辽宁省则损害了其他地区的利益。[结论]黑龙江省和吉林省面临着一定的碳减排压力,辽宁省面临着较大的碳排放压力,综合来看东北地区面临着较大的碳排放压力。     

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%。     

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。     

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。     

近10 a青海高原东部土地利用/覆被变化及碳效应

近年来在人类活动的影响下,青海高原东部土地覆盖变化显著,为揭示区域土地利用/覆被变化及其对环境的影响,促进区域可持续发展,以青海高原东部农业区为研究区,采用多时相Landsat TM卫星遥感数据,分析该区域1999－2009年的土地利用格局转变以及由此引起的碳效应变化,以期为青海高原东部土地利用结构与空间配置的低碳优化、科学管理与规划提供参考。首先,利用土地利用变化强度指数分析了青海高原海东市近10 a来的土地利用类型间的变化强度及方向;其次,对研究区主要的8种土地利用转移类型引起的碳效应进行了定量分析。研究结果表明：近10 a来,退耕还林/草等生态工程与西部开发战略的实施,使区域土地利用呈现"3增2减"的整体变化,即林地、建设用地和未利用地面积呈上升趋势,分别增加约67%、56%和1.14%,耕地、草地面积减少,分别减少30%和12%;由于建设用地的扩张,耕地非农化导致的碳排放量增加373.60万t,生态的正向演变（退耕还林/草;草地转林地）和建设用地的复垦退出引起的总碳汇量增加156.04万t,生态的逆向演变（林地/草地转变成耕地;林地转变成草地）引起的碳汇量损失22.85万t。近10 a来区域土地利用/覆被变化导致的碳排放增量高出碳汇增量240.41万t,说明自然和人文因素共同驱动的土地利用变化对青海高原东部的碳平衡和可持续发展产生显著影响。     

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。     

中国耕地利用净碳汇时空演进及综合分区

耕地利用净碳汇是影响耕地利用进程的重要因素，分区优化耕地利用是实现中国农业绿色、可持续发展的有效手段。基于耕地利用碳源-碳汇视角测算了2005-2020年中国31省（市、区）耕地利用净碳汇量，利用核密度估计分析其动态演进趋势，并探究耕地利用净碳排放与农业经济的脱钩效应；结合脱钩结果和粮食产区进行综合分区优化，借助灰色模型预测了2021-2035年各综合分区的净碳汇量及脱钩状态。结果表明：1）研究期内耕地利用净碳汇量呈波动式上升，年均增速3.740%，粮食主产区碳汇能力优于其他粮食产区；2）核密度估计显示，中国耕地利用净碳汇地区差距逐渐缩小，但仍存在区域发展不均衡，粮食主产区、产销平衡区和主销区均呈向碳汇高值区的扩散态势；3）研究期内耕地利用净碳排放与农业经济脱钩状态主要为强脱钩，2020年除北京、上海、广东和海南外，其他省（市、区）均处于实现经济效益和生态效益协调的综合分区；4）预测2021-2035年中国耕地利用碳汇能力保持平稳增长，各综合分区脱钩状态主要为强脱钩。并对全国及各综合分区提出针对性优化策略，推进实现耕地利用低碳、绿色、高质量发展。     

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。