江西省土地利用碳排放空间格局及碳平衡分区

二氧化碳浓度升高,导致全球气候变暖,生态环境问题逐渐凸显. 为此,绿色、低碳和循环发展成为我国当前工作重点. 江西省作为长江经济带生态文明建设的重要节点,大规模的城镇化建设导致碳排放量增加. 鉴于此,基于土地利用和能源消费数据构建碳排放量计算模型,探究江西省2000—2018年的碳排放空间格局特征,通过基尼系数、经济贡献系数和生态承载系数等多种分析方法探讨区域内的碳排放空间差异以及碳收支情况,同时从经济和生态的角度进行碳平衡分区并提出针对性的策略. 结果表明:①江西省2000—2018年土地利用碳排放总量逐年上升,从1 215.687×104 t增至4 907.425×104 t,总体表现为净碳源,碳减排压力较大. ②江西省碳排放空间格局呈现北高南低、西高东低的特征,北部和西部地区的碳排放总量明显大于南部和东部地区,其碳排放总量与各区域内的土地利用结构以及能源消费结构密切相关. ③江西省历年的碳补偿率均低于34%且逐年递减,碳补偿率、经济贡献系数和生态承载系数三者均空间差异明显,其中北部地区的碳补偿率低于南部地区,南部地区、东北地区的经济贡献率和生态承载系数高于西部地区. ④基于碳平衡分析,根据净碳排放量、生态承载系数等指标将江西省各地级市划分为4个碳排放发展功能区域,即碳汇功能区、低碳经济区、碳强度控制区、高碳优化区. 研究期内碳汇功能区数量变化较大,逐渐转为低碳经济区;碳强度控制区和高碳优化区数量基本无变化. 研究显示,江西省土地利用碳排放空间差异显著,协同减排的困难较大,为此根据碳平衡分区调整土地利用结构,有利于促进区域协同减排,推动全省低碳经济的发展,缓解因碳排放引起的全球气候变化问题.      

中国西北地区多情景土地利用优化与碳储量评估

土地利用/覆盖变化(LUCC)是导致陆地生态系统碳储量变化的主要因素,研究未来不同情景下的土地利用和碳储量变化过程,有助于制定科学的土地利用政策和提高区域陆地生态系统碳储量.研究构建了GMMOP-PLUS-InVEST模型,通过多源数据分析了2000～2020年中国西北地区土地利用和碳储量的变化特征,并预测了自然发展(ND)、经济发展(ED)、生态保护(EP)和综合发展(CD)情景下的2030年中国西北地区土地利用和碳储量.结果表明：(1)2000～2020年,草地面积减少了1 680.99×10⁴ hm²,耕地、林地、水域、湿地、建筑用地和未利用地面积分别增加了201.19×10⁴、 208.47×10⁴、 91.54×10⁴、 51.30×10⁴、 157.40×10⁴和971.09×10⁴ hm².(2)2000～2020年,土壤和地下碳储量减少,死亡有机物和地上碳储量增加,总碳储量减...     

功能区土地利用碳收支空间分异及碳补偿分区——以武汉城市圈为例

开展功能区土地利用碳收支评估并构建碳补偿分区优化框架,对于制定适应各功能区低碳策略、指导补偿额度流向、推动区域协调发展具有重要现实意义。以武汉城市圈县域为基本单元,在分析主体功能区划下土地利用碳收支空间分异特征的基础上,借助标准显示性比较优势指数法、SOM-K-means模型、二维关联矩阵等方法,对武汉城市圈进行了碳补偿类型区划分及优化。结果表明：武汉城市圈各县域土地利用碳排放总量地区差异显著,呈现“西高东低,中心最高”空间分布格局;主体功能区划下土地利用碳排放、碳吸收均具有明显空间分异特征,碳吸收与碳排放呈现出一定程度的相对空间分布趋势;武汉城市圈共有16个碳补偿支付区、11个碳补偿获补区以及12个碳补偿平衡区;结合主体功能区规划战略目标,最终形成7类碳补偿空间优化区,并对每一类型区提出了相应的低碳发展方向及策略。     

基于优化模拟的长株潭3+5城市群碳储量时空演变与预测

土地利用/覆被变化是导致地区生态系统碳储量变化的重要原因,探析土地利用与碳储量的时空演变规律,对区域国土空间规划与生态管理、实现“双碳”战略目标具有重要意义。通过构建GeoDetector-PLUS-InVEST模型,基于多源数据分析长株潭3+5城市群2000—2020年土地利用及碳储量时空演变特征,预测2030年不同情景下的土地利用和碳储量变化,并通过空间自相关模型分析碳储量空间分布规律。结果表明：1)经过优化模拟的模型Kappa系数、FoM系数、总体精度结果比未优化模拟的结果分别高出0.81%、1.00%、0.67%;2)2000—2020年,研究区土地利用变化表现为耕地、林地、草地和水域面积减少,建设用地和未利用地面积增加;3)2000年、2010年、2020年3期碳储量分别为31.262 4×10⁸、31.218 1×10⁸和31.089 1×10⁸ t,期间碳储量共减少17.328 7×10⁶ t;4)相比2020年,2030年自然发展情景下碳储量减少12.148 3×10⁶     

浙江省进出口产品隐含碳的计算及其影响因素

近年来,CO₂等温室气体的过多排放日益为世界各国所重视。文章对浙江省近年外贸中的CO₂含量进行分析研究。内涵碳的净出口量与其占全省碳排放的比值都呈现增加的势头;两个时期的进(出)口的规模变动效果全是正向;两个时期的进(出)口结构变动效果有明显差异,2005-2008年期间,出口的结构变动效果为7 201.89×10⁴ t,进口的结构变动效果综合后为-3 124.27×10⁴ t;在此阶段,中间投入变动效果有明显的改善,2002-2005年进(出)口的中间投入变动效果是40.34×10⁴ t(32.21×10⁴ t),2005-2008年阶段是-3 428.33×10⁴ t(-4 942.21×10⁴ t);单位GDP碳排放量变动效果也有明显改善,并且两个时期单位GDP碳排放量变动效果主要是由单位GDP能耗变动效果所决定;两个时期进(出)口单位能耗的碳排放量变动效果均非常小。     

功能区土地利用碳收支空间分异及碳补偿分区——以武汉城市圈为例

开展功能区土地利用碳收支评估并构建碳补偿分区优化框架,对于制定适应各功能区低碳策略、指导补偿额度流向、推动区域协调发展具有重要现实意义。以武汉城市圈县域为基本单元,在分析主体功能区划下土地利用碳收支空间分异特征的基础上,借助标准显示性比较优势指数法、SOM-K-means模型、二维关联矩阵等方法,对武汉城市圈进行了碳补偿类型区划分及优化。结果表明:武汉城市圈各县域土地利用碳排放总量地区差异显著,呈现"西高东低,中心最高"空间分布格局;主体功能区划下土地利用碳排放、碳吸收均具有明显空间分异特征,碳吸收与碳排放呈现出一定程度的相对空间分布趋势;武汉城市圈共有16个碳补偿支付区、11个碳补偿获补区以及12个碳补偿平衡区;结合主体功能区规划战略目标,最终形成7类碳补偿空间优化区,并对每一类型区提出了相应的低碳发展方向及策略。     

基于InVEST模型和PLUS模型的环杭州湾生态系统碳储量

研究土地利用方式与生态系统服务碳储量的关系,对于区域碳排放管理具有重要意义.利用InVEST模型碳储量模块和PLUS模型,探究并预测研究区2000～2018年和2018～2030年生态系统碳储量时空变化特征及其与土地利用方式之间的关系.结果表明,研究区2000、 2010和2018年碳储量分别为7.250×10⁸、 7.227×10⁸和7.241×10⁸ t,呈先减后增趋势.土地利用类型变化是导致生态系统碳储量变化的主要因素,建设用地的快速扩张导致碳储量降低.与土地利用类型相对应,研究区碳储量空间分异显著,并以碳储量分界线为界,呈现“东北低西南高”特征.预测结果显示,至2030年碳储量为7.344×10⁸ t,较2018年增加1.42%,林地面积的增长是主要原因.     

漓江流域陆地生态系统碳储量时空特征与预测

评估生态系统碳储量,对区域生态管理具有重要意义。利用InVEST模型和PLUS模型,基于解译的土地利用数据和未来土地利用预测数据,研究2000-2020年漓江流域土地利用变化和碳储量时空特征,并预测未来不同发展情景下碳储量的变化。结果表明：2000-2020年漓江流域土地利用变化表现为耕地、林地和草地面积减少,水域、建设用地和未利用地面积增加;受土地利用变化的影响,2000-2020年漓江流域碳储量减少了0.945×10⁶ t,其中2015-2020年减幅最大;碳储量高的区域主要分布在流域西北、西南及东部高海拔地区,碳储量低的区域主要分布在流域中部平原地区且2000-2020年明显扩大,流域内的临桂区、兴安县和灵川县碳储量减少较为显著。预测2030年漓江流域在自然发展情景下碳储量会进一步下降,耕地保护情景下碳储量相较自然发展情景增加0.345×10⁶ t,生态保护情景下碳储量比自然发展情景、耕地保护情景分别增加1.540×10⁶、1.195×10⁶ t。耕地保护情景能够保护耕地数量,但建设用地扩张受...     

基于社会网络分析的京津冀地区碳排放空间关联与碳平衡分区

基于2005、2010、2015和2017年的碳排放/碳汇数据,利用社会网络分析和探索性空间数据分析对京津冀县级尺度的碳排/碳汇的空间关联作用进行实证分析并进行碳平衡分区划分,提供了在县级空间尺度上划分碳平衡区的路径.研究结果表明:(1)京津冀地区碳排放年均增长率由2005-2010年间的10.05%放缓至2010-2017年间的1.25%,碳汇总量先降后增,2010-2017年间增长15%,但2017年净碳排放量达到了6亿t,反映了当前碳中和压力仍然巨大,京津冀北部和西部是主要的碳补偿率高值区,京津唐、石家庄和邯郸-邢台及其周边地区是主要的碳补偿率低值区;(2)京津冀碳排放空间网络格局逐渐清晰,形成了京津碳排放区、石家庄碳排放区、邯郸碳排放区三个主要的碳排放空间联动区,分别占整个区域面积的36.65%、9.64%、6.76%;(3)根据实证结果,京津冀区域被划分为集中碳汇区、局部调节区、核心-联动碳排区、分散-联动碳排区、分散-孤岛碳排区、一般-联动碳排区、一般-孤岛碳排区7个碳平衡功能区,分别占整个区域面积的22.07%、32.62%、12.81%、0.45%、1.14%、22.5...     

东莞市低碳路径下加速电气化对CO2和污染物协同减排影响

城市是能源消耗的中心，电气化可以整合城市能源结构，实现清洁能源高效利用，探究城市低碳路径下加速电气化的协同减排影响对实现城市减污降碳至关重要.基于长期能源替代规划模型(LEAP-DG),设置了基准情景、低碳情景和加速电气化情景等3类情景，评估电气化措施在不同电力结构下的减排潜力，量化重点部门的措施贡献，探讨广东省典型制造业城市东莞的协同减排效果.结果表明，电力结构优化促进了电气化措施的协同减排效果，低碳路径下加速电气化将进一步降低电力污染物排放强度，2050年，东莞市CO₂、 NO_x、 VOC和CO减排7.35×10⁶、 1.28×10⁴、 1.62×10⁴和8.13×10⁴ t, SO₂和PM_2.5消费侧减排量和生产侧增排量达到平衡.电气化渗透速率和电力结构优化协调发展是电气化措施实现减排效益的关键，工业和交通部门加速电气化将同时降低CO₂和大气污染物排放，交通部门得益于燃油车和电动车的高...     

流域生态补偿标准的确定——以渭干河流域为例

生态补偿标准的确定是流域生态补偿机制构建的关键问题之一。文章构建了流域生态补偿标准的测算内容与流程,并以渭干河流域为例,计算了流域上下游生态损益、 居民支付意愿和综合成本,分别作为补偿的最高、 最低和参考标准。结果表明:2007年上游应获得的最高补偿标准为24.83×10⁸元,最低标准为2 443.46×10⁴元,参考标准为6.7×10⁸元。下游各县作为受益者,应支付的补偿额为:库车为818.51×10⁴~28 096.3×10⁴元,补偿参考标准19 927.61×10⁴元;沙雅466.7×10⁴~64 179.1×10⁴元,补偿参考标准17 204.17×10⁴元;新和341.17×10⁴~155 988.7×10⁴元,补偿参考标准为29 998.71×10⁴元。不同补偿标准对流域农牧民福祉产生较大影响,按照参考标准的8.67%进行补偿,就可使上游居民尤其是水源涵养区的农牧民收入水平可有较大程度的提高,达到流域的平均收入水平。在讨论部分对流域生态补偿标准测算中面临的难题进行了分析。     

安徽省会经济圈土地利用变化的碳排放效益

土地利用变化是影响碳排放的重要因素。利用1997和2007年土地利用类型数据,采用碳排放评价模型,对安徽省会经济圈碳排放效益进行评价,并估算碳排放生态补偿标准。研究结果显示:①1997-2007年间碳排放总量增加1 049.92×10⁴ t,年均增长14.4%;②2007年经济圈内地均建设用地碳排放强度和地均碳排放强度分别为1997年的2.41倍、 2.18倍,1997和2007年,碳排放强度指数值都是合肥市>巢湖市>六安市;③经济圈内各县(区)地均碳排放强度差异显著,建设用地平均碳排放强度前3位的是合肥市区、 霍山县、 金寨县;④据中国造林成本的价格估算,合肥、 巢湖、 六安3市的碳汇补偿增加量分别为:21.83×10⁸、 4.31×10⁸、 2.48×10⁸元,县域生态补偿额差异显著;⑤土地利用结构、 产业结构与碳排放量存在一定的关系。从碳排放效益和生态补偿的角度,提出减少碳排放的途径。     

安徽省碳排放遥感估算及其与经济增长脱钩关系研究

厘清区域碳排放及其与经济发展的关系对于区域绿色低碳发展具有重要意义。该研究利用多源遥感夜光影像构建了2000-2020年安徽省夜间灯光数据集,估算了2000-2020年安徽省碳排放,考察了碳排放在时间和空间上的变化趋势,同时探讨了碳排放与经济发展之间的相互作用机制。结果显示：(1)对比4种预测模型,CNN-BiLSTM深度学习估算模型精度最优,在显著性水平P<0.001情况下,R²为0.882 3,MAE为23.006 7,MSPE为16.39%,RMSE为33.616 1;(2)安徽省区域碳排放空间分布存在显著差异,最高地区年均碳排放为897万t/km²,碳排放极热点区从10个降至9个,极冷点区从0增至3个;(3)2000-2020年安徽省碳排放呈增长趋势,增速最高值为6.15万t/(km²·a),碳排放量与增长速率在空间分布上具有较高的相似性;(4)碳排放与经济发展之间脱钩状态逐渐改善,平均脱钩系数为0.481 4,脱钩状态以弱脱钩为主;(5)安徽省的碳排放受到人均GDP和人口规模的正向影响,且正向贡献度逐渐减...     

中原城市群区域碳储量的时空变化和预测研究

为了有效评估中原城市群碳储量,运用灰色预测模型获取动态碳密度数据,结合Dyna-CLUE模型和InVEST模型,动态评估2005~2030年土地利用变化下不同情景的碳储量演变特征,以及城市发展对碳储量的影响.结果表明,2005~2020年中原城市群碳储量分别为1689.59×10⁶t、2035.36×10⁶t、2066.34×10⁶t和2093.05×10⁶t,呈现持续增加趋势;2030年经济发展情景、生态保护情景和经济生态协调发展情景下碳储量分别为2162.45×10⁶t、2179.39×10⁶t和2174.28×10⁶t,经济发展情景下碳储量最低,生态保护情景下碳储量最高.碳储量变化与土地利用面积变化密切相关,主要表现为耕地面积的下降导致其碳储量减少约250×10⁶t,林地面积的扩张导致其碳储量增加约103.4×10⁶t,建设用地的扩张导致其碳储量增加约87.77×10⁶t;耕地和草地面积与总碳储量呈较弱的负相关关系,林地、水域、建设用地和未利用地面积与总碳储量呈较强的正相关关系.2005~2030年中原城市群30个城市的碳储量分别为11.38×10⁶t~214.24×10⁶t,碳储量的变化反映出城市土地碳排放在2030年之前已经达到峰值,且经济生态协调发展情景可能更适合未来城市发展的目标.     

市政污水厂典型A2O工艺低碳运行的系统性评估

在“碳达峰、碳中和”的目标下，系统评估典型A²O工艺运行的碳排放当量及其组成，对我国市政污水厂的低碳运行具有重要的指导意义.以焦作市第一污水厂2020年的运行资料为研究案例，基于相关指南，引入水温因素构建阿伦尼乌斯公式模型用于核算直接碳排放过程，从电能消耗、药剂投加和污泥运输这3个方面核算间接碳排放过程.结果表明，CH₄和N₂O日排放强度为(115±56)kg·d^-1和(30±18)kg·d^-1;生化处理工段的能耗和药剂间接碳排放占比分别达到48.4%和51.3%; 2020年污水厂总计碳排放当量(以CO₂eq计)为2.17×10⁴t,单位污水碳排放当量(0.63±0.07)kg·m^-3;不同碳排放占比的大小顺序为：污水能耗(36.5%)>污水药剂(26.6%)>N₂O直接(15.4%)>污泥药剂(9.6%)>污泥能耗(6.7%)>CH₄直...     

水土保持生态补偿定量计算探究 ——以潘家口库区东北沟流域为例

水土保持生态补偿对于我国的水土流失治理意义重大,水土保持补偿标准的确定是建立生态补偿机制的核心问题。基于潘家口水库上游东北沟流域1990年和2009年土地利用数据和气候、 土壤、 植被、 DEM及农户调查等数据,应用通用土壤侵蚀方程模型(RUSLE)计算该流域采取预防水土流失措施后的土壤侵蚀减少量,在此基础上采用环境经济学的方法核算水土保持生态功能的提供方和受益方两个主体的成本和收益,并构建了水土保持生态补偿标准计算模型,实现了水土保持生态补偿标准定量计算。结果显示:流域生态系统的年土壤保持量为6.49×10⁴ t·a^-1;水土保持服务提供方损失为24.48×10⁴元,所得收益来自减少土地损失和肥力损失的价值共计44.21×10⁴元;水土保持服务受益方主要指下游潘家口水库所得收益来自减少泥沙淤积和减少富营养化共计84.88×10⁴元;流域所得的补偿介于24.48×10⁴元(222.55元/人)到46.90×10⁴元(426.36元/人)之间。     

长江上游平原丘陵区农业非点源污染输出特征和驱动机制

农村非点源污染格局和机制研究对于区域生态环境治理意义重大.以长江上游平原丘陵区为研究区,借助多元数据,提出一种基于空间距离修正的污染物测算方法,利用克里金（Kriging）插值和逻辑回归（LR）方法研究农村非点源污染物的排放格局和影响机制.结果表明,2005～2015年间COD、 BOD₅、 NH⁺₄-N、 TN和TP排放总量分别增加15.46×10⁴、 25.66×10⁴、 3.49×10⁴、 1.26×10⁴和0.38×10⁴ t.成都平原、川中丘陵和川东平行岭谷耕作区是排放量高值区,而城镇城区和三峡库区腹地是低值区. COD、 BOD₅和NH⁺₄-N整体风险等级有所增加,TN整体排放风险等级有所增加,TP整体排放风险偏高且有继续恶化的趋势.综合风险等级呈“中部高,四周低”的空间格局,极高和次高风险等级呈镶嵌分布,成都平原和川东平行岭谷区为高风...     

基于组合模型的安徽省城镇化演进对碳排放影响极限研究

探索城镇化演进对碳排放影响最小的极限时刻,对制定碳减排规划及政策具有重要指导意义.从碳源、碳汇两层面,对安徽省1995—2011 年碳排放进行了测算;运用KAYA恒等式及因素分解模型,考察了城镇化发展产生的碳排放量;借鉴经济学边际理论及求导方法,构造了城镇化演进的边际碳排放变化率模型,并据此测算了研究时序边际碳排放变化率;借助Excel软件,通过作散点图并添加趋势线方法,对边际碳排放变化率变化趋势进行了刻画,采用二次函数求极值方法,对城镇化演进碳排放影响的极限时刻进行了探索,结果表明:①安徽省碳排放量由1995 年的2 182.39×10⁴ t 增至2011 年的10 120.20×10⁴ t,年均增幅10.06%;②研究时序内,城镇化演进产生的碳排放总量为3 602.78×10⁴ t,年均225.17×10⁴ t,年际变化较大;③城镇化演进边际碳排放变化率拟合曲线既非U型也非倒U型,在时间维度依存关系不明显;④安徽省城镇化发展对碳排放影响呈乘幂函数关系,城镇化演进的增量效应显著.基于研究结果,从以创新发展理念引领低碳城镇化、以优化能源结构支撑低碳城镇化、以制度建设保障低碳城镇化、以内涵建设促进低碳城镇化等方面,提出了政策建议.可为安徽省生态省建设及可持续发展战略实施提供决策参考,也可为省域尺度的同类研究提供借鉴.     

甘肃省生态系统服务权衡协同关系评估与预测

以甘肃省为研究区,通过耦合GMMOP与PLUS模型预测2030年4种不同发展情景下甘肃省土地利用状况,利用InVEST模型定量评估碳储量、产水量、土壤保持和生境质量动态变化,分析不同情景下生态系统服务间的权衡协同关系.结果表明:2000～2020年,甘肃省碳储量减少0.081×10⁸t,产水量增加3.086×10¹⁰m³,土壤保持量增加33.857×10¹⁰t,生境质量下降0.009.自然发展情景(ND)下,碳储量、产水量和生境质量均有下降,仅土壤保持量增加0.310×10¹⁰t;生态保护情景(EP)下,碳储量和土壤保持量显著提高;经济发展情景(ED)下4种生态系统服务均有降低;综合发展情景(CD)下,碳储量增加1.307×10⁸t,其余3种服务均有下降.整体上,除白银市和嘉峪关市外,甘肃省各市州的四种生态系统服务间均呈相互增益的协同关系.4种情景下,大部分地区碳储量和产水量、碳储量和土壤保持、产水量和土壤保持间的协同关系无显著变化,而在ND、EP和CD情...     

中国南北过渡带生态系统碳储量时空变化及动态模拟

山地是全球变化的敏感地带,对生态安全与发展具有重要作用,山地生态系统服务变化和生态环境承载力是地理学与生态学的研究热点。以中国南北过渡带的主体秦巴山地为研究对象,采用CA-Markov模型与InVEST模型模拟和预测（2000—2040年）不同土地利用情景下秦巴山地生态系统碳储量变化,运用热点分析（Getis-Ord G_i^*）探讨秦巴山地生态系统碳储量的空间分布差异。结果表明：（1）2000—2040年,研究区土地利用/土地覆被变化主要是耕地、林地、草地和建设用地。（2）2000—2020年,碳储量增加1.12×10⁷ t;2020—2040年自然增长情景下,碳储量损失剧烈,减少50.24×10⁷ t;生态保护情景下,碳损失幅度明显变弱,减少29.52×10⁷ t,说明采取生态环境保护政策,能够有效控制碳储量减少。（3）土地利用/土地覆被与生态系统碳储量的变化呈现显著的一致性,土地利用数量变化决定了生态系统碳储量的质量和空间分布格局。（4）随着海拔抬升,碳储量呈现出“先增后减”的趋势;随着坡度升高,碳储量呈现出“W”型变化趋势。（5）热点分析结果显示,2000—2020年间,碳储量热点区和冷点区零散分布在研究区内;2040年自然增长情景下,碳储量冷热点分布范围有逐渐变大的趋势;2040年生态保护情景较2020年,秦巴山地生态系统碳储量的冷热点分布范围整体变化不大。