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。     

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。     

基于土地利用变化的江苏省碳排放时空差异与碳平衡分区

以江苏省13个设区市为例,基于碳排放(CE)和碳吸收估算方法,分析2005—2020年江苏省市域碳收支和碳补偿率的时空演变特征,随后引入环境基尼系数(EGC)从经济和生态两个角度分析空间碳平衡特征。结果表明：2005—2020年,江苏省土地利用碳排放从14 210.005×10⁴ t增至23 015.325×10⁴ t,碳吸收3 039.383×10⁴ t波动上升至3 628.703×10⁴ t,总体表现为碳源;13个设区市的碳补偿率整体呈现下降趋势,碳排放量与经济发展水平处于比较协调状态,与其人口聚集协调性较高;根据碳平衡分析,将13个设区市划分为碳汇功能区、低碳保持区、经济发展区、碳强度控制区、高碳优化区5类,并建议前两个分区充分发挥生态优势,着重推进生态产品价值变现;其余分区优先推动产业低碳转型,能源绿色化发展。     

中国土地利用碳排放变化及协调分区

土地利用变化所产生的碳排放已成为地区碳排放的主要来源之一,为了探究其变化以全国30个省市为研究对象,基于2001～2019年MODIS的MCD12Q-LUCC数据,通过碳排放系数法,聚类与异常值分析法,从碳排放经济贡献系数、碳生态承载系数及二者的耦合协调关系等角度探讨了近19年间全国各省土地利用碳排放的空间特征并进行了分区研究.结果表明：(1) 2000～2019年全国土地利用碳排放量增长显著,但在2011年后碳排放量增长率变得平缓,而碳汇量的增长则相对缓慢,二者间的差距仍较大.(2)聚类与异常值分析显示研究期内全国各省市土地利用碳排放高值集聚中心由广东、江苏等省份转移到河北、山西、内蒙古等省份且集聚状态越来越明显.(3)全国各省市碳排放经济贡献系数呈现南高北低的空间特征,生态承载系数则呈现出由西高东低逐渐发展为中高东低,北部次之的特征,两者的耦合协调度呈现出下降的趋势.(4)本文基于碳排放经济贡献和碳生态承载,将各省划分为低碳保持区、经济发展区、碳汇发展区和综合优化区这4类,并提出各自的发展建议,争取实现碳中和与低碳可持续发展.     

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...     

成都市县域土地利用碳收支与经济发展关系研究

基于2014年成都市县域单元土地利用遥感图像和能源消耗统计数据,论文分析了碳收支空间分布特征,通过回归模型构建,对碳收支、土地利用和经济发展协同关系进行研究。结果表明：1）成都市碳汇土地面积占比为56.97%,高于碳源用地,区域碳源/碳汇用地空间差异明显。土地利用强度为2.40~3.33,呈现“东高西低、中心最高”的空间分布特征;2）成都市净碳排放2.43×10⁷ t,呈现“东高西低、中心最高”分布特征。各县域单元碳补偿率为0.06%~11.58%,碳生态承载系数（ESC）为0.05~8.60,呈现“东低西高、中心最低”的特征;3）碳排放经济贡献系数（ECC）为0.26~1.45,呈现“中心高、周边低”的特征并且空间差异较小;4）碳排放与GDP极显著正相关（P<0.01）。ESC与土地利用强度极显著负相关（P<0.01）。ECC与土地利用强度耦合协调度均值为0.56。耦合协调度和人均GDP回归关系极显著（P<0.01）,表明区域经济发展提高了碳排放经济效益和土地利用强度的耦合协调度。     

基于碳收支核算的河南省县域空间横向碳补偿研究

区域碳收支和生态补偿是当前气候变化背景下的研究热点之一。开展县域层面碳收支评估并构建区域横向碳补偿模式,对于推动区域低碳协调发展具有重要的实践意义。论文构建了区域碳补偿的研究框架和测算模型,并以河南省为例开展了县域空间碳收支核算和碳补偿方案的初步研究。主要结论如下：1）河南省县域空间碳收支及其强度空间差异明显。县域空间碳吸收强度具有“西北低、东南高”的特点,县域空间碳排放强度则呈现“从市辖区向外围的周边县（市）逐渐减少”的特点。2）县域碳补偿率的空间分布具有显著的区域差异。总体而言,经济越发达、工业能源消费越大、人均GDP越高的地区,碳补偿率往往越低;反之,碳补偿率越高。3）依据河南省各县域单元碳补偿价值的差异,大致可以将河南省分为三类区域,即重点支付区、重点获补区和相对均衡区。重点支付区大多是河南省经济发展水平较高的地区,重点获补区主要位于经济相对落后的西北部山区和东部平原的粮食主产区,这两类区域之外的其他县市则属于相对均衡区。4）为实现河南省县域经济的公平发展,未来应建立以政府为主导的区域横向碳补偿体制,建立基于碳收支核算的县域碳排放配额制度和主体功能区约束开发方案,并实施以低碳为导向的差别化的区域考核机制,这对于全球变化背景下区域公平和协调发展具有重要的现实意义。     

碳中和目标下的国土空间格局优化：理论框架与实践策略

国土空间规划是在基础层面引导土地利用、生态保护、产业布局、城乡建设和区域开发的国家基础性、约束性规划。在当前“双碳”战略背景下,将碳中和目标纳入国土空间规划和治理体系,对于从基础层面推动经济社会系统全面低碳转型具有重要意义。本文构建了碳中和目标下国土空间格局优化的理论框架,分析了国土空间格局、人地关系与碳收支的内在关系。从“经济—社会—生态”复合系统的视角探讨了碳中和目标下国土空间格局优化和调控机理;从国土空间碳收支核算体系、面向碳平衡的“双评价”方法、国土空间碳风险监测与评价、碳排放空间约束下的三线划定、碳达峰与产业空间结构调控等方面提出了面向碳中和的国土空间格局优化路径;从差别化的生态碳汇提升方案、符合中国国情的国土空间碳收支核算体系、面向碳中和目标的国土空间规划管控方案、基于生命周期的建设用地碳排放评估、低碳高效的国土空间治理体系、多层次国土空间碳补偿体系构建等方面,提出了碳中和目标下国土空间格局优化的关键领域。     

1990~2020年阿克苏河流域土地利用碳排放时空轨迹与影响因素

土地利用变化会导致不同类型碳源和碳汇功能变化,是碳排放的关键来源.从土地利用变化的角度开展阿克苏河流域碳排放及其影响因素研究,对于促进流域山水林田湖草沙冰一体化保护修复、助力碳达峰与碳中和目标实现具有重要意义.基于1990~2020年的4期土地利用数据与同期社会经济数据,测算土地利用碳排放总量,探究土地利用碳排放时空轨迹及其影响因素.结果表明:①1990~2020年,耕地、林地、建设用地和未利用地整体呈增加趋势,草地和水域呈减少态势.土地利用类型空间变化特征主要表现为草地、未利用地转换为耕地;②1990~2020年流域净碳总排放量呈现持续上升趋势,累计增加了14.78×10⁴ t,耕地面积增加是引起流域净碳排放量增长的关键因素;③流域土地利用碳排放量空间上呈中间高四周低的分布格局,净碳排放量显著变化区域主要分布在温宿县南部、阿克苏市、阿瓦提县及阿拉尔市;④人类活动对土地利用碳排放驱动作用最强且其影响由东部向西部逐渐增大,年均气温对土地利用碳排放影响贡献主要集中在阿克苏市东部和阿瓦提县北部,年均降雨量对温宿县北部和阿合奇县西部的抑制作用较强.     

长株潭城市群地类转移的碳传导效应与预测

土地利用碳排放是影响城市碳达峰、碳中和实现的重要因素.基于土地利用遥感数据和碳排放估算模型,得到长株潭城市群的土地利用碳排放量,借助转移矩阵分析了长株潭城市群土地利用转移的碳传导效应.此外,采用马尔科夫模型预测2030年和2060年的长株潭土地利用碳排放量.结果表明：①1995~2018年长株潭城市群土地利用净碳排放从810.84×10⁴ t增加到2015.41×10⁴ t,碳源/汇比整体呈上升趋势.其中,建设用地是主要的碳排放源,林草地是主要的碳汇.②不同时段地类转移引致的碳传导最终均表现为净碳排放,在时间上呈现先增加后减少的态势.其中以林地和耕地向建设用地转移产生的碳传导最为显著,涉及草地、水域和未利用地的碳传导效应微弱.③预测结果表明,长株潭城市群的土地利用碳排放预测量处于持续上涨态势,如若仍按目前趋势发展,则如期实现"双碳目标"存在难度.政府需要在加强林地的碳吸收能力以提升生态系统碳汇增量和遏制建设用地的无序扩张以减少碳源两方面着力,加快长株潭城市群的绿色低碳建设.上述结果为长株潭城市群开展低碳导向的城市土地利用调控提供了重要参考.     

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。     

贵州森林碳汇现状及增汇潜力分析

区域层面的森林碳收支估算研究有利于为整体层面持续固碳增汇的森林经营提供科学参考,评估森林碳汇对减少区域内碳排放的贡献。采用温室气体清单估算法,对2000、2005和2010年贵州省森林碳汇进行估算,结果表明:贵州省森林碳汇从15.380×106增长到22.447×106、24.314×106 t CO2,呈稳定增长趋势,占全省碳排放量的6.73%～10.35%。贵州省尚有161.70×104 hm2宜林地,如果能用于发展碳汇林业,每年可吸收CO2达2.379×106 t,30年内将吸收CO2达71.370×106 t。贵州省正处于碳排放增长阶段,相对于森林碳汇而言,全区域碳减排工作任重道远,森林碳汇能力有很大的提升空间。     

中国省域隐含碳排放及其驱动机理时空演变分析

隐含碳排放研究是探索绿色低碳生活方式与推进生态文明建设的重要基础之一。论文基于投入产出分析法与城镇居民消费数据核算2002—2012年中国大陆30个省（除港澳台、西藏外）的城镇居民隐含碳排放,在分析城镇居民隐含碳排放时空演变特征的基础上,运用LMDI-Ⅰ加法数量分解模型分析城镇居民消费隐含碳排放的驱动机制及空间分异特征。研究结果表明：除吉林省外,其余各省的隐含碳排放呈增加趋势;消费水平提高是隐含碳排放量增加的主要因素,其高值主要聚集在北部沿海地区;人口规模对隐含碳排放变化具有双向效应,其强正向作用区与人口分界线所划分的东半壁逐渐趋于一致;导致多数省份隐含碳排放量下降的决定因素是隐含碳排放强度效应,空间差异不大;居民生活方式的变化对隐含碳排放变动的贡献不大,但其空间演变特征较为复杂。总之,各省隐含碳排放特征及其驱动机制存在差异,未来减排侧重点应有所不同。     

碳排放约束下耕地利用效率的区域差异及其影响因素

论文将耕地利用碳排放纳入耕地利用效率的测度框架中,综合运用SBM-Undesirable模型、基尼系数分解模型和Tobit模型对中国大陆31个省区2003—2015年耕地利用效率的差异格局及影响因素进行定量测度。结果表明：1）总体来看,大部分省份考虑碳排放指标后形成的耕地利用效率值与不考虑碳排放指标相比都有不同幅度的下降;2）从SBM模型测度结果来看,不同尺度耕地利用效率在研究期内都呈上升趋势且表现出明显的区域差异,其中,东北地区的年平均耕地利用效率最高,中部地区最低;3）全国和四大区域耕地利用效率的基尼系数都有不同幅度的降低,地区差距有所缓解,组内差异缩小是中国耕地利用效率地区差距缩小的主要来源;4）耕地资源禀赋、经济发展水平、科学技术发展和政府重视程度等是影响耕地利用效率差异的重要因素,但是在不同样本分组情况下,不同因素的影响方向和强度存在差异;5）除了在技术层面探寻耕地利用减排路径及合理规模外,还应该在制度和政策层面对碳排放进行规范和引导,实现耕地低碳、高效利用及社会经济绿色发展。     

湖北省土地整治项目碳效应核算及其分析

论文通过构建土地整治项目碳效应分析框架,将土地整治碳效应分为短期碳效应及长期碳效应,其中短期碳效应分为工程施工碳效应及地类转换碳效应,长期碳效应分为农田生态系统固碳效应和农业耕作活动碳效应。以湖北省14个土地整治项目为例,采用碳排放系数法、生态系统类型法等进行整治项目碳效应核算,并计算土地整治项目实施后达到碳平衡所需的时间,对比分析处于不同地貌类型及工程类型区的土地整治项目碳效应及其构成的差异性。研究结果表明：工程施工是土地整治项目碳排放的主要来源,各项目碳排放总量为4 602.00~22 760.81 t,单位面积碳排放为5.18~19.62 t/hm²;地类转换既有碳汇效应,又有碳排放效应;土地整治后,各项目农田生态系统固碳能力增加了412.27~2 794.91 t/a;耕作活动碳排放也较整治前有所增加,增加强度从8.11 t/a至463.76 t/a不等。整治工作后各项目达到碳平衡的时间最少需要2.68 a,最多需要36.66 a。对比分析表明,地形地貌、工程类型虽不是土地整治各类碳效应产生的决定性因素,但却间接地在工程施工难易程度、排灌条件、耕地产能等多方面对土地整治项目区碳效应产生重大影响。     

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.     

环境规制视角下长三角地区碳排放的时空效应

在“双碳”目标背景下,环境规制与CO₂排放的关系逐渐成为学界热点.本文基于长三角地区41城市的面板数据,利用CO₂排放系数法、环境规制强度综合指数对长三角41城市2006—2019年的CO₂排放、环境规制强度进行定量测度,通过核密度分析、GIS空间分析等方法揭示长三角地区41城市环境规制强度和CO₂排放水平的时空格局,并运用动态空间杜宾模型(DSDM)探讨环境规制对CO₂排放的时空影响效应.结果表明：(1)长三角地区环境规制强度指数呈增强态势,由2006年的0.15升至2019年的1.25.核密度曲线显示,环境规制强度存在空间极化现象,在空间上呈现由东南向西北转移的演变态势.(2)2006—2019年长三角地区CO₂排放水平整体呈波动上升趋势,2006—2013年CO₂排放增幅为65.07%,2013—2019年增幅仅为4.20%. CO₂排放在空间上总体呈东高西低的分布格局,2006年在沪苏地区形成CO