嚴 慈，侯蘭功

(西南科技大學 土木工程與建筑學院， 四川 綿陽 621000)

碳排放作為社會經濟發(fā)展的產物，是使得全球氣溫升高的重要原因[1]。黨十九大報告明確提出，應加快生態(tài)文明體制改革，建立健全綠色低碳循環(huán)發(fā)展的現(xiàn)代化經濟體系，努力形成人與自然和諧共生的新發(fā)展格局[2]。人類的各項活動對于土地碳循環(huán)的影響最直接，并且用地變化產生的二氧化碳量，僅次于化石燃料燃燒釋放的二氧化碳量，是第二大溫室氣體排放源[3]。當下中國正處于城市化與工業(yè)化快速發(fā)展階段，土地利用情況變化顯著，對碳儲存和碳排放產生了顯著影響。因而對于不同土地利用方式下碳排放的效應進行研究，對于實現(xiàn)土地的低碳利用，促進區(qū)域經濟與環(huán)境的協(xié)調發(fā)展，構建區(qū)域生態(tài)文明新格局具有重要的價值與意義。

2019年12月4日，“全球碳項目”發(fā)布的《2019年全球碳預算》中指出，2009—2018年土地利用變化的碳排放，其森林砍伐和其他土地變化產生的CO2凈排放量平均為5.5±2.7 Gt，約占人類活動(化石燃料燃燒、工業(yè)、土地利用變化)排放總量的14%。2018年土地利用變化、化石燃料和工業(yè)排放的CO2總和達到42.1±2.8 Gt。當下土地利用對陸地碳循環(huán)的新成果表明在充分考慮土地利用的影響之下，原生生態(tài)系統(tǒng)的作用過去被高估了50%，土地利用變化對于碳源匯年際波動具有顯著貢獻。國內外學者對土地利用碳排放研究主要從以下方面展開：一是土地利用變化對于碳排放機制的研究[4-6]；二是對主要的碳源和碳匯進行研究[7-8]；三是對碳排放整體變化的研究[9-10]；四是建設用地的碳排放與碳排放總量之間的關系研究[11-12]；五是土地利用變化與碳排放關系的數(shù)理測度模型研究[13-14]；六是土地利用碳排放的核算方法研究[15-17]?，F(xiàn)如今對于土地利用碳排放的研究已經逐漸豐富到各個層面，其相關研究已取得了豐碩的成果。陜西省作為中國首批低碳試點地區(qū)之一，健全綠色低碳發(fā)展勢在必行。隨著陜西省經濟社會的快速發(fā)展，城鎮(zhèn)化步伐的推進，土地利用類型變化顯著。本文在當前低碳經濟的背景下分析陜西省2008—2016年的土地利用數(shù)據(jù)，從能源消費的角度估算建設用地的碳排放量，并計算其它地類的碳排放量，運用碳排放計量模型對于土地利用碳排放效應進行研究，運用灰色理論模型，研究土地類型與碳排放二者之間的關聯(lián)性并進行分析，預測未來年份的碳排放情況，以期可為陜西省低碳土地利用模式與生態(tài)文明格局的構建給予參考。

1 研究區(qū)概況

陜西省區(qū)域位于北緯31°42′～39°35′，東經105°29′～111°15′。地勢南北高、中部低，西部高、東部低。北部為陜北黃土高原，中部為關中平原，南部為陜南秦巴山地，地貌類型較為豐富。全省縱跨黃河和長江兩大流域，是新亞歐大陸橋和中國西北、西南、華北、華中地區(qū)間的重要門戶。

陜西省土地總面積為2 056.24萬km2，城鎮(zhèn)化率由2006年的39.12%增長到2018年的58.13%，生產總值由2006年的4 743.61億元增長到2018年的24 438.32億元。當下隨著陜西省經濟和社會的不斷發(fā)展，城鎮(zhèn)化與工業(yè)化穩(wěn)步推進，同時省域內土地利用類型發(fā)生了較大變動，繼而使得區(qū)域內碳儲存與排放產生影響。因此，本文選取陜西省作為研究區(qū)域，期望通過相關研究為區(qū)域內土地利用的協(xié)調與可持續(xù)發(fā)展給予參考。

2 資料來源和研究方法

2.1 資料來源

2006—2018年陜西省土地利用變化數(shù)據(jù)來自西安市國土資源局，2006—2018年陜西省能源消耗數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局官方網站公布的數(shù)據(jù)。本文參考中國科學院的土地資源分類系統(tǒng)以及兼顧其他分類標準，對不同年份的土地利用數(shù)據(jù)進行分類和整理，以提高結果的準確性。對于土地，將其分為七種類型：耕地、園地、林地、牧草地、建設用地(城鎮(zhèn)村及工礦用地、交通運輸用地和水利設施用地)、水域用地、未利用地。

2.2 研究方法

2.2.1土地利用動態(tài)度分析方法

單一土地利用類型動態(tài)度指在特定時期、某類用地的數(shù)量變化，其可直接反映出土地利用速度的變化情況，其公式為：

(1)

式中：K為時間內單一土地利用類型動態(tài)度；T為研究時間內時間間隔，單位為a；Ua為某土地類型于研究早期面積；Ub為某土地類型于研究末期面積。K負值表示研究時間段內，土地面積減少的動態(tài)度；K正值表示研究時間段內，土地面積增加的動態(tài)度。

2.2.2不同用地類型的碳排放估算方法

土地碳排放分為直接與間接排放。直接排放為用地類型轉換與維持這兩種方式所產生的排放量；間接排放主要指人類在不同用地之上的活動所產生的排放量。

對于耕地、園地、林地、牧草地、水域、未利用地這6種用地，其排放量采用直接排放法進行估算，公式為：

C=Si×Ei

(2)

式中：C為碳排放總量；Si為第i種用地類型對應的面積；Ei為第i種用地類型碳排放系數(shù)，其中碳排放(吸收)系數(shù)參考以往研究結果[18](見表1)。C負值代表碳吸收，C正值代表碳排放。

表1 土地利用類型的碳排放系數(shù)

根據(jù)《2006年國家溫室氣體排放指南》中碳排放估算公式(見式(3))，得出建設用地的碳排放。

(3)

式中：Ce為建設用地的總碳排放量；Bi為第i種能源消費量；Ei為第i種能源的碳排放系數(shù)；Di為第i種能源的折標準煤系數(shù)；N為能源類型數(shù)量；i為能源類型。本文選取煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油與天然氣為主要能源，即N取8。因電力屬二次能源，其碳排放從電力行業(yè)的化石能源消耗來計算，為免于重復計算，將電力的碳排放系數(shù)認為是0。各化石能源的碳排放系數(shù)和標準煤折煤系數(shù)分別參考IPCC 《國家溫室氣體排放清單指南》(2006年)、《中國能源統(tǒng)計年鑒》。

2.2.3土地利用碳排放風險分析

1) 碳排放風險指數(shù)

不同土地利用類型碳排放的生態(tài)風險指數(shù)，表明區(qū)域綜合碳排放風險大小,公式為：

(4)

式中：CRI為土地利用碳排放風險指數(shù)；Si為第i類用地類型對應面積；S為區(qū)域總面積；Ki為第i類土地類型碳排放系數(shù)；i=1,2,3....,7。

2) 碳足跡壓力指數(shù)

研究區(qū)域碳足跡壓力指數(shù)，反映出人類社會活動對于區(qū)域生態(tài)環(huán)境的擾動影響，公式為：

(5)

式中：Ck為碳足跡壓力指數(shù)；Cr為區(qū)域土地利用總碳源；Cn為區(qū)域土地利用總碳匯。當Ck≤1時，表明區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)處于碳平衡穩(wěn)定狀態(tài)；當Ck>1時，表明區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)處于碳平衡失調狀態(tài)，區(qū)域碳循環(huán)生態(tài)系統(tǒng)壓力過大。

2.2.4灰色關聯(lián)度分析方法

灰色關聯(lián)分析方法是研究系統(tǒng)內各重要要素間關聯(lián)程度實證分析的一種方法。

1) 將參考序列記為X0(T)，比較序列記為Xi={Xi(T)|T=1,2,3,...,n}，i=1,2,3,...,m，通常將影響主研究對象的因素記為比較序列。

2) 各要素之間的關聯(lián)度計算公式為：

(6)

Δi(T)=|X0(T)-Xi(T)|

(7)

式中：δ為分辨系數(shù)，一般取δ=0.5。

3) 求關聯(lián)度的大小

比較序列Xi(T)與參考序列X0(T)的關聯(lián)度為：

(8)

本文采用平均值。

4) 關聯(lián)度大小排序

計算出的結果按大小進行排序，數(shù)值越大，表明其關聯(lián)度越高，關系越密切。

2.2.5GM(1,1)灰色預測法

灰色預測GM(1,1)模型是對于數(shù)列的不斷累加進而發(fā)現(xiàn)累加數(shù)列的規(guī)律，最后通過時間響應函數(shù)，由小數(shù)據(jù)精準預測。

灰色預測的過程為:

(9)

利用得出的累加數(shù)列X(1)，確定數(shù)據(jù)矩陣B和Y：

(10)

Y=[X(0)(2),X(0)(3),X(0)(4),X(0)(5)]T

(11)

使用最小二乘法，估量出參數(shù)列φ：

φ=[λμ]T=(BTB)-1BTY

(12)

建立GM(1,1)模型后，可以從方程中獲得時間響應函數(shù)：

X(1)(t+1)=[X(0)(1)-μ/λ]e-λt+μ/λ

(13)

求得原始數(shù)據(jù)的還原值：

X(0)(t)=X(1)(t)-X(1)(t-1)

(14)

(15)

(16)

C=S2/S1

(17)

小誤差概率為：

(18)

3 結果與分析

3.1 陜西省土地利用類型的變化

從表2可知土地利用動態(tài)變化情況。2006—2012年，未利用地的動態(tài)度最大為-11.74%，其次為水域用地，動態(tài)度為-4.35%。在這6年間，未利用地和水域用地的面積呈現(xiàn)出較大的減少趨勢，表明陜西省對于土地的開發(fā)、利用強度增強。2012—2018年，建設用地的動態(tài)度最大為1.07%，其次為園地，動態(tài)度為-0.34%。在這6年間，隨著城市化步伐的加快，各種建設活動穩(wěn)步推進，導致建設用地動態(tài)變化為最大。2006—2018年，未利用地的動態(tài)度最大為-5.87%，其次為水域用地，動態(tài)度為-2.09%，再次為建設用地，動態(tài)度為1.99%。表明在這12年間，陜西省對于土地的開發(fā)、利用強度增強，同時城鎮(zhèn)化率由2006年的39.12%增長到2018年的58.13%，其建設強度不斷增強。

表2 土地利用動態(tài)度

2006—2018年，在這12年間，林地是增量最大的地類，增加了82萬hm2，其次是建設用地增加21.5萬hm2，再次是園地面積增加11.2萬hm2;未利用地是減少最多的地類，減少了79.6萬hm2，其次為牧草地，減少20.1萬hm2，水域用地和耕地面積分別減少了9.3萬hm2、7.5萬hm2(圖1)。

圖1 2006—2018年土地利用狀況

3.2 陜西省不同用地碳排放量計算

根據(jù)2006—2018年的土地利用數(shù)據(jù)，運用式(2)～(3)，計算出各類用地的碳排放或吸收量。

由表3可知，陜西省的凈碳排放總量呈增長態(tài)勢。從2006年的5 395.43萬t增長到2018年的13 365.79萬t。其中建設用地為主要碳源，林地為主要碳匯。2006—2018年建設用地碳排放量從5 891.10萬t增長到13 912.24萬t；耕地碳排放量由171.27萬t降低至16 808萬t；林地碳吸收量由666.32萬t增加到719.14萬t。自2012年以來，碳排放量的增長速率有所下降。隨著經濟社會的快速發(fā)展，城市的擴張以及能源的大量消耗使得碳排放量逐年增加。林地面積的增加，以及樹木生長吸收二氧化碳能力的不短增強使得碳吸收量逐年增加。

表3 主要年份土地利用碳排放指標值

3.3 土地利用類型碳排放風險分析

碳排放是使得生態(tài)系統(tǒng)遭受破壞的原因之一，其導致生態(tài)系統(tǒng)結構與功能的破壞，危及區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的安全，甚至于危害全球生態(tài)系統(tǒng)。運用式(4)計算陜西省土地類型的碳排放風險指數(shù)，研究區(qū)域碳排放風險大小。由圖2可知，陜西省碳排放風險指數(shù)呈現(xiàn)出先增長后減少的態(tài)勢，在2012年風險值最大，線性趨勢預測表明未來幾年陜西省碳排放的風險指數(shù)會持續(xù)升高，2016年與2018年風險指數(shù)小于線性預測值，表明陜西省在發(fā)展的同時實行節(jié)能減排的政策已得到相應成果。

圖2 2006-2018年陜西省土地利用碳排放風險指數(shù)變化

3.4 土地利用類型碳排放壓力分析

碳排放量作為一種干擾因素，其影響生態(tài)系統(tǒng)的平衡穩(wěn)定。運用式(5)計算陜西省土地類型的碳排放壓力指數(shù)，研究區(qū)域碳排放壓力大小。由圖3可知，陜西省2006—2018年碳排放壓力指數(shù)均大于1，其碳排放大于碳吸收，說明該區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)處于碳平衡失調狀態(tài)。通過線性趨勢預測可知，陜西省碳排放壓力指數(shù)未來將會持續(xù)升高。2016年其碳排放壓力指數(shù)小于預測值，與陜西省實行“退耕還林”政策，碳匯效應增加有關。從總的趨勢來看，其壓力指數(shù)持續(xù)增高，2014年到2016年增長速率降低，表明陜西省在城市發(fā)展的同時，實行節(jié)能減排、優(yōu)化能源結構、促進產業(yè)轉換升級已取得相應成果，由于社會經濟的不斷發(fā)展，碳排放壓力指數(shù)可能會有小幅增長。

圖3 2006-2018年陜西省土地利用碳排放壓力指數(shù)變化

3.5 陜西省土地利用與碳排放灰色關聯(lián)分析

為了更有效地分析用地類型與碳排放的相關程度，本文運用灰色關聯(lián)分析方法，對七種用地類型與凈碳排放量進行分析(見表4)。

表4 用地類型與凈碳排放量關聯(lián)度

通過計算得知，七種土地類型與凈碳排放量之間的關聯(lián)系數(shù)均大于0.5，表明二者存在線性關系。選取的七種地類對碳排放影響的主次程度為：林地>耕地>牧草地>建設用地>園地=未利用地>水域用地。由于林地能夠增加土層和植物生命體的碳存儲量，其作為碳匯的主要來源，與陜西省的碳排放關聯(lián)度最高，對土地利用碳減排的貢獻率最大。碳排放與農用地中的耕地關聯(lián)度最高，表明耕地是農用地碳排放最大的碳源。牧草地作為碳匯來源，其與碳排放有較高的關聯(lián)度。同時，碳排放與建設用地有較高的相關性。交通運輸用地上承載著高燃耗的汽車尾氣排放，隨著交通用地面積的不斷擴張、交通承載力擴大，高燃耗帶來的高排放必然造成碳排放增加。城鎮(zhèn)村及工礦用地承載著人們日常生活取暖所需以及工業(yè)用地上進行工業(yè)化發(fā)展所需的各種燃料燃燒。隨著人口的增長和工業(yè)化的發(fā)展，對能源的需求量與日俱增，居民點及工礦用地毋庸置疑地成為碳排放增加的重要源頭。

3.6 土地利用碳排放預測

根據(jù)GM(1,1)模型求解過程，測試灰度預測方差比c和小誤差概率P的準確性。c和P都在允許范圍之內(P=1，c<0.35)，滿足精度等級要求，可以建立GM(1,1)模型，通過時間響應函數(shù)：

X(K+1)=-3287784e-0.00330479K+3294585

(19)

對2020—2030年陜西省碳排放總量進行預測。

由表5可知，通過GM(1,1)灰色預測，2020年，碳排放總量約達到10 668.30萬t，2030年，約達到10 492.20萬t，未來碳排放有減少的趨向。這說明陜西省高度重視節(jié)能減排工作，嚴格按照土地利用總體規(guī)劃，合理集約利用土地，限制建設用地無序擴張，以減少建設用地能源消耗所產生的碳源，實施退耕還林和植樹造林以增加碳匯。

表5 碳排放預測

4 結論與建議

1) 2006—2018年陜西省的土地利用類型，未利用地動態(tài)度最大為-5.87%；其次為水域用地為-2.09%；再次為建設用地，動態(tài)度為1.99%。2006—2018年，陜西省林地、建設用地、園地面積有所增加，以林地和建設用地的增加最多，其與陜西省踐行退耕還林政策、經濟快速發(fā)展與城市快速擴張有關；未利用地和牧草地面積減少，表明其他用地類型對于未利用地和牧草地有不同程度的占用。

2) 2006—2018年陜西省碳排放總量由5 395.43萬t增長到13 365.79萬t。在陜西省的碳排放中，林地是主要碳匯，建設用地是主要碳源，林地的碳吸收量從666.32萬t增加到719.14萬t，建設用地產生的碳排放從5 891.10萬t增長到13 912.24萬t。隨著陜西省近年來城市的擴張、第二產業(yè)快速發(fā)展、能源的大量消耗使得碳排放量逐年增加。林地面積增加以及樹木生長吸收二氧化碳的能力不斷增強，碳吸收量逐年增加。

3) 陜西省2006—2018年碳排放風險指數(shù)和壓力指數(shù)均處于增長態(tài)勢。碳排放風險指數(shù)于2012達到最大值，后呈減小的態(tài)勢。碳排放壓力指數(shù)在2006—2014年持續(xù)增長，2014年到2018年增長速率降低，表明實行的節(jié)能減排，優(yōu)化能源結構的政策，使得碳排放壓力指數(shù)增幅減少。

4) 運用灰色關聯(lián)理論，進行碳排放指標和土地利用指標的關聯(lián)度分析，發(fā)現(xiàn)陜西省的用地類型與碳排放之間存在線性相關關系，影響程度分別為林地>耕地>牧草地>建設用地>園地=未利用地>水域用地。進行GM(1,1)預測，到2020年，碳排放總量約達到10 668.30萬t，2030年，碳排放總量約達到10 492.20萬t，未來碳排放量呈現(xiàn)出減少的趨勢。

土地利用對于碳排放有重要的影響。在經濟社會結構改革和轉型的關鍵時期，針對陜西省碳排放的實際情況，為實現(xiàn)土地資源低碳可持續(xù)發(fā)展提出如下相關建議。

1) 優(yōu)化土地利用結構，控制建設用地規(guī)模擴張，提高土地節(jié)約集約利用強度，減少碳源。與此同時，提高森林與牧草的覆蓋率，促進其他用地向林地、草地轉換，增加碳匯。

2) 建設用地作為陜西省最主要的碳源，除了對于建設用地擴張進行控制之外，還需將能源消費量控制在資源環(huán)境可承載的范圍之內，優(yōu)化產業(yè)結構，促進產業(yè)的轉換升級。

3) 耕地作為陜西省第二大碳源，應大力發(fā)展綠色農業(yè)，著力提升土壤碳儲存的能力。土地利用變化的碳排放量與區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)影響是一個復雜的過程。當下在計算建設用地碳排放時，僅考慮化石能源的碳排放，未能對于農村生物質能燃燒的碳排放給予考慮。當下的研究不能充分的解釋這個過程，因而未來將結合遙感數(shù)據(jù)與實測數(shù)據(jù)，以求更精確地測算出研究區(qū)域的碳排放能力。