吉林前郭水田土壤有机碳垂向分布规律和储量研究

以吉林省前郭水田区为研究对象,空间尺度代替时间尺度方法,采用开发时间4～55 a共7个不同年限的土壤实测数据,研究1 m水田剖面土壤有机碳含量(SOC)的垂向分布规律,探讨近20年来水田土壤碳源、汇,估算了前郭水田土壤有机碳库储量,并结合吉林西部第二次土壤普查数据,进行不同土地利用类型土壤SOC的差异特征对比分析.结果表明,水田SOC自上而下逐层递减,随着开发年限的增加总体呈增长趋势,表土层(0～30 cm)有机碳储量(1 820.79 t)占1 m深土壤总有机碳储量(3 885.05 t)的46.87%,不同土地利用类型的土壤有机碳密度(SOCD)差异很大,从大到小依次为水田、旱田、盐碱地,水田开发是一个SOC积累的碳汇过程,有利于实现有机碳由表土层向底土层的转移.     

安徽滁州地区土壤有机碳储量分布特征研究

利用多目标区域土壤地球化学调查取得的土壤地球化学数据及安徽省第二次土壤普查数据对滁州地区土壤有机碳储量分布特征、有机碳密度及有机碳储量时空变化规律等问题进行了研究。结果表明滁州地区近30年间土壤有机碳储量减少了8.39Mt。区内大部分地区土壤碳储量表现出"碳源"效应,仅局部地区呈现出"碳汇"效应。滁州地区0～0.2m表层土层有机碳储量为53.74Mt,有机碳密度平均为3.42kg/m2,略低于全国平均水平。滁州地区0～1.8m表层土层中,72%的土壤有机碳储量赋存于0～1.0m土壤中。通过对滁州地区不同统计单元的中层土壤有机碳储量及密度的分析,系统查明了土壤有机碳的分布特征,为土壤碳循环研究提供了参考依据。     

重庆市农田土壤有机碳时空变化与固碳潜力分析

区域土壤有机碳库、固碳潜力的估算,对全球气候变化中的碳循环研究具有重要意义.本研究基于1978—1979年全国第二次土壤普查和2007—2011年农业部"测土配方施肥"项目的数据,并结合大量前人调研资料和田间试验数据进行整理与比较分析.同时,采取土壤类型法估算了重庆市农田土壤碳库储量和碳密度;基于GIS分析了重庆市农田土壤碳密度的空间分布特征;对30年来各区县农田土壤碳量变化趋势进行拟合分析,估算了农田土壤固碳潜力.结果表明,土壤表层有机碳库总储量为233.54×106t,土壤有机碳密度平均值为3.08 kg·m-2;渝西南、渝东北和渝东南的农田土壤有机碳密度较高,长江干流沿岸及附近低山丘陵地区土壤有机碳密度较低;重庆市农田土壤固碳潜力约为30.82 Tg(以C计),农田土壤单位面积固碳潜力平均值为6.71 t·hm-2.     

山东省土壤有机碳密度的空间分布特征及其影响因素

利用2010年完成的山东省多目标区域地球化学调查获得的双层网格化大密度、高精度土壤碳数据,估算了全省土壤表层(0～20 cm)、中上层(0～100 cm)和全层(0～160 cm)的土壤有机碳(SOC)密度及其储量,并分析不同土壤类型、地貌类型、土地利用类型下土壤有机碳密度及其储量的空间分布特征及影响因素. 结果表明:①山东省不同深度土壤碳库组成存在一定差异,其中表层土壤碳库以有机碳为主,而全层土壤碳库则以无机碳为主. ②全省表层土壤有机碳储量为350.65×106 t,平均土壤有机碳密度为2.22 kg/m2,但在不同土壤类型、地貌类型和土地利用类型之间差异显著. ③土壤中较高的w(黏粒)、w(Se)、w(TN)和稳定的C/N等土壤条件均可促使w(SOC)增加,而土壤盐渍化、高硅、富盐基离子的沙性土壤环境则不利于有机碳的积累;此外,人类活动对林地、草地的破坏,以及灌溉水田、园地、林地等土地利用方式的改变也会导致土壤有机碳流失;土壤有机碳积累受降水量影响明显,随多年平均降水量的增加而增大,但受气温影响不明显. 在各因素综合影响下,山东省表层土壤有机碳密度分布呈沿海低、鲁西北平原和胶莱盆地中等、鲁中南山地丘陵和中低山区偏高的分布特征.      

川中丘陵地区近55年来农田生态系统植被碳储量动态研究——以四川省盐亭县为例

通过农田样方观测与实验分析获得主要农作物的含碳率、经济系数、果实水分系数,再根据盐亭县近55年来(1949~2004年)农作物产量与耕地面积的相关数据,估算了该区农田生态系统植被碳储量与碳密度的动态变化。结果表明,近55年来该区农田植被碳储量和植被碳密度都有一定程度的提高,具有碳汇效应;但植被碳储量和碳密度很不稳定。植被碳储量以大春作物为主(占总碳储量的70.80%);近期大春作物的比重略有下降,而小春作物所占比重则略有上升。今后该区应加强农田基本建设,维持农业生产和农田植被碳储量的稳定;改进农业生产技术和管理水平,提高作物单产、农田植被碳储量和碳密度;适度扩大水稻、马铃薯和油菜等作物的种植面积,稳定小麦播种面积。     

1975—2005年中亚土地利用/覆被变化对森林生态系统碳储量的影响

土地利用/覆被变化(LUCC)对碳循环的影响研究已覆盖全球绝大多数地区,但中亚LUCC对森林生态系统碳库的影响仍属未知。论文以人工林面积、森林产品收获产量及林地转移面积为基础数据,应用Bookkeeping模型,分析了1975—2005年期间三种LUCC方式对中亚森林碳库的影响。近30 a LUCC对其碳库的影响总体表现为碳汇,固碳量为3.07 Tg。植树造林表现出强烈的碳汇功能,总固碳量为12.97 Tg。森林采伐是最主要的碳释放来源,共释放碳5.80 Tg。林地转移呈现较强的碳释放特征,共排放为4.10 Tg。结果表明1975—2005年该区域LUCC对森林碳库具有明显的增汇效应。研究结果将有利于减少LUCC对全球碳收支影响的不确定性。     

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.     

近50a玛纳斯河流域土地利用/覆被变化对碳储量的影响

土地利用变化对碳收支的影响是当前全球变化研究领域的重点内容之一,中国西北干旱区土地利用变化对陆地生态系统碳收支的影响尚不清楚。论文以西北干旱区流域绿洲水土开发的典范--玛纳斯河流域为研究区,基于Bookkeeping模型,利用多期土地覆被类型图、植被和土壤碳密度历史文献及实地调查资料,开展玛纳斯河流域近50 a荒漠转变为绿洲农田和农田弃耕两种主要土地覆被变化对碳收支的影响研究。玛纳斯河流域的垦殖活动有利于碳储量的增加,在1962-2008年的46 a间,土地利用变化导致流域植被碳储量增加6.34×10⁵ t,土壤碳储量增加3.14×10⁶ t,总碳储量增加3.77×10⁶ t。受土地覆被变化面积和转换类型碳密度差异的影响,不同土地覆被类型转换对碳储量的影响存在显著差异:荒漠草地、裸地开垦为耕地均引起植被和土壤碳储量显著增加;林地开垦为耕地引起植被碳储量减少,土壤碳储量增加,总碳储量减少;而耕地弃耕通常会导致流域碳储量减少。     

几种不同方法估算农田表层土壤固碳潜力:以甘肃庄浪县为例

通过采样分析,结合80年代全国第二次土壤普查以及2006年耕地质量评价土壤有机碳数据,采用几种不同的估算方法对庄浪县农田表层(0~20cm)土壤固碳潜力进行了估算.结果表明:1最大值法和分类定级法(高)对同一地区农田土壤理想固碳潜力估算结果差异不大.最大值法估算庄浪县农田表层土壤理想固碳潜力为1.13 Mt,而分类定级法(高)估算的理想固碳潜力为1.09 Mt.2分类定级法(中)、饱和值法、加权法这3种固碳潜力估算方法求得庄浪县农田土壤现实固碳潜力分别为0.37、0.32、0.28 Mt,约为理想固碳潜力水平的1/3.3采用分类定级法(中)、饱和值法和加权法估算现实固碳潜力,有机碳密度增量依次为6.76、5.21、4.56 t·hm~(-2).按照庄浪县近30年农田表层(0~20 cm)土壤的固碳速率,达到现实固碳潜力水平大约需要24~34 a.4在县域尺度上估算现实固碳潜力,加权法优于饱和值法,饱和值法优于分类定级法(中);估算理想固碳潜力,分类定级法(高)优于最大值法.     

山东黄河下游流域土壤碳储量及时空变化研究

全球气候变暖及其影响是当前人类面临的重大环境问题之一,大气CO2浓度的剧增为人类生活带来的诸多环境问题越来越严重。土壤有机碳是陆地生态系统碳库的重要组成部分,它的微小变化直接影响大气温室气体的浓度。本文利用2003~2010年多目标区域地球化学调查及20世纪80年代全省第二次土壤普查碳数据,对山东省黄河下游流域土壤碳密度、碳储量及时空变化规律和固碳潜力与机制进行了研究,结果表明,1.0 m土层有机碳库约占我国SOCP的3.28%;表现出"碳汇";水稻土碳密度最高、砂姜黑土次之,滨海盐土最低;研究区0~1.0 m土层固碳潜力为1.02×109t,相当于可减少大气中0.081%CO2浓度。通过相关性分析表明,在土壤中增施有机肥和N、P、K肥,以及施用Zn等矿质肥料可有效提高土壤中的有机碳量,提升土壤固碳能力,而含Cl量过高是滨海土壤固碳的破坏性因素。本研究为缓解大气CO2浓度的剧增的环境压力,发挥和提高我国土壤生态系统的固碳潜力提供了科学依据。     

1995—2005年中国碳排放核算及其因素分解研究

采用1995—2005年中国各行业的相关统计数据,基于IPCC温室气体清单方法,构建了碳排放核算的项目框架,对中国历年的碳排放进行了核算;并应用因素分解方法对中国历年来碳排放量和碳排放强度及其变化的因素进行了时间序列分析。结论如下:①中国碳排放总量呈先缓慢减少后快速增加的态势,2005年中国碳排放达22.02×108t,比1995年增加了66%,由于林业的碳汇功能,2005年净碳排放量为19.05×108t;②碳排放强度的变化量总体上表现为增长态势,2002年前碳排放强度逐年减小,2002年后碳排放强度变化量转为正值,其中技术进步是碳排放强度变化的主要因素;③GDP增长是碳排放总量增加的主要动力,技术进步因素是碳排放量降低的主导因素;④工业部门对碳排放总量和碳排放强度的变化起决定作用,因此工业部门是实现碳减排的关键。     

土地利用的碳排放效率及其低碳优化——基于能源消耗的视角

碳排放效率可以弥补碳排放总量等指标对碳排放作为成本对期望产出作用考虑不足的弱点。研究以土地利用中能源消耗产生的碳排放为基础,基于投入导向的CCR与BCC模型测算土地利用碳排放的总效率、技术效率、规模效率与规模报酬。研究结果表明:30个省份中仅内蒙古、福建、广西、青海土地利用碳排放总效率有效;技术效率与规模效率的效率值及其分布与土地利用特征存在联系,规模效率有效地区分布远小于技术有效;规模效率有效省份与规模报酬不变省份存在不一致,改善土地利用碳排放规模效率需要考虑地区规模报酬所处阶段。因此对26个碳排放非DEA有效省份的土地利用从投入与产出进行低碳优化,并给出投入冗余度与产出不足率。最后针对低碳优化结果,设计包含土地利用能源投入控制以及基于土地资源配置的产出优化的土地利用低碳排放对策,以实现碳排放效率有效。     

陕西省土地利用碳排放演变与影响因素分析研究

以陕西省统计数据为基础,利用土地利用碳排放模型和STIRPAT模型,分析了陕西省1999年-2013年土地利用碳排放演变与影响因素,结果表明:陕西省碳排放量呈增加趋势,增加了4.07倍,其中建设用地碳排量增加起主导作用.碳排放经历了减少(1999-2000年)、稳步增加(2001-2006年)和快速增加(2007-2013年)3个阶段.人口数量和GDP是陕西省土地利用碳排放变化的影响因素,其中人口数量对碳排放变化的贡献高于GDP.经济集约式发展和个人集约式低碳消费是碳减排的重要方向.     

建设用地扩张与碳排放效应的库兹涅茨曲线假说及验证

论文基于无锡市1996—2008年的土地利用和能源消耗数据,分析了无锡市13 a间建设用地扩张及碳排放特征,并构建了建设用地比例与碳排放强度之间的库兹涅茨曲线模型,对无锡市建设用地扩张与碳排放效应之间的相关关系进行了实证研究,尝试验证库兹涅茨曲线在建设用地扩张与碳排放强度之间的存在性。结果表明:①建设用地总量在1996—2008年间迅速增长,绝对增长量44 032.97 hm²,且除了农村居民点逐渐下降以外,其余地类均呈逐年增长态势,无锡市1996—2008年间的碳排放基本上也呈现逐年增长趋势,绝对增长量1 936.38×10⁴ t;②建设用地总量与碳排放强度之间呈倒U型曲线关系,即随着建设用地扩张至拐点后,碳排放强度则逐渐下降,且拐点位于建设用地比例1.91%附近,但是目前仅仅刚开始出现拐点的迹象,表明目前无锡市建设用地扩张还未完全达到集约及精明增长的标准,建设用地扩张对碳排放而言仍然具有较强的推动作用,但是可以预见,随着产业结构调整和能源技术的提高,碳排放强度会逐渐进入下降的阶段;③城市用地与碳排放强度之间为三次曲线关系,建制镇用地、农村居民点用地与碳排放强度之间分别为正相关和负相关线性关系,其他建设用地与碳排放强度之间则存在一种不明显的库兹涅茨曲线关系。建设用地地类组成的不同会导致不同形态的库兹涅茨曲线,由于城市用地和建制镇用地对碳排放具有明显的驱动作用,其比例的提高亦会促使库兹涅茨曲线更加陡峭,并延缓库兹涅茨曲线拐点的到来。     

上海市能源CO_2排放及节能减排的减碳效果分析

以 2005 年为基准,采用 IPCC 清单指南推荐的方法测算了上海市能源活动产生的 CO2 排放清单。并采用情景分析方法,预测了高碳情景和低碳情景下上海市能源需求及相应的二氧化碳排放趋势,探讨了节能减排等低碳政策所产生的碳削减的潜力。研究表明,2005 年上海市能源活动所排放的 CO2 总量为 1.72 亿 t,其中,能源加工转换产生的 CO2 排放量为 7740 万 t,占排放总量的 44%;工业次之,占 30%;交通运输的排放比例为 16%。煤炭和石油的消费是导致 CO2 排放的主要原因,2005 年煤炭所带来的 CO2 排放量为1.10 亿 t,油品所产生的 CO2 排放量为 0.58 亿 t,分别占到能源活动 CO2 排放总量的 64.0%和 33.7%。 2005 年上海市人均 CO2 排放量为9.68 t/人,是世界平均水平的 2.4 倍,是中国平均水平的 3.8 倍。研究表明,在低碳政策下,上海能源需求将有所控制,到 2020 年全市能源需求总量为 1.6 亿 t 标煤, 比高碳情景节约 1.4 亿 t 标煤。节能减排政策还将使得全市能源活动 CO2 排放比高碳情景显著下降,到2020 年全市 CO2 排放量为 3.26 亿 t,比高碳情景减少 3.1 亿 t,低碳政策所产生的碳减排效益十分明显。     

中国碳源排碳量估算办法研究现状

文章首先对碳源及其分类进行了归纳和总结,然后对我国碳源排碳量估算办法研究现状进行了概括.其间分别对能源类、工业类和土地利用相关碳源排放的估算模型进行了系统的阐述,着重讨论了碳源排碳量的测算办法,排碳量估算中的不确定性.文章最后,作者对目前研究中存在的问题以及未来的研究方向作了展望.     

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。     

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。     

云南省玉龙县碳减排效应估算

玉龙县碳减排效应估算主要包括退耕还林、造林、小水电、替代能源(包括沼气池和太阳能)使用等方面. 其中,造林具有较长期的碳汇功能,会持续提供碳增汇服务功能;替代能源的使用可以有效减少薪柴燃烧,在以农村人口为主的玉龙县,薪柴是主要的取暖和生活能源,故替代能源的使用颇具意义. 以2005年为基准年,小水电和替代能源总的碳减排效应为22.24×103 t,其中小水电碳减排效应为14.43 ×103 t,太阳能碳减排效应为66.24 t,沼气池碳减排效应为7.74×103 t;设定了基准年后林木生长过程以及替代能源使用状况的情景,并进行情景模拟,估算了玉龙县造林在5年内会产生碳汇21.07×103 t,10年内会产生碳汇24.92×103 t. 在研究区总的碳减排效应中,小水电、沼气池以及生态林地都有较大贡献,而经济林和草地的贡献相对较小;与5年情景相比,20年情景中小水电和沼气池的贡献有所上升,而生态林地等的贡献相对下降.      

基于空间聚类分析的中国旅游业碳排放效率

旅游业碳排放效率是考量旅游经济增长与生态环境关系的重要指标,对旅游业碳排放效率的有效测度和分析是实现旅游业节能减排与可持续发展的基础支撑.采用“自下而上”法核算2001—2015年我国旅游业能源消耗量与碳排放量（不含港澳台及西藏自治区数据,下同）;继而运用非期望产出SBM模型对旅游业碳排放效率进行测度,并通过空间自相关分析揭示其空间特征;最后采用Malmquist指数（MI）评估旅游业碳排放效率的动态趋势.结果表明:①研究期内我国旅游业总体碳排放效率较低,平均水平为60%;各年度达到最佳生产前沿面（旅游业碳排放效率值为1）的省(市、自治区)(简称“省区”)数量较少,绝大多数省区的碳排放效率具有较大改善空间;旅游业碳排放效率水平存在明显的省际差异;东、中、西部地区的效率存在梯度差,形成“东高西低”的空间格局.②Moran's I指数和LISA聚类图显示,各省区旅游业碳排放效率存在明显的正向空间相关性,在空间分布上呈现出显著的地理聚集特征,形成“高—高”型与“低—低”型聚集区,空间联动格局尚未形成.③2001—2015年MI均在1以上（2004年除外）,且总体平均值高达1.195,体现出持续改善的态势;各省区碳排放效率的提升来源于技术进步与技术效率双重贡献,其中,技术进步是促进旅游业碳排放效率提升的主要贡献因素.研究显示,我国旅游业碳排放效率的空间分布不均衡,但整体呈现持续上升的态势,各省区在依赖技术进步提高碳排放效率的同时,要注重全局空间联动格局的形成,最终实现低碳旅游业的协调发展.