楊靜媛，張 明，多玲花，肖 圣，趙昱茜

東華理工大學(xué)測繪工程學(xué)院，江西 南昌 330013

自工業(yè)革命以來，碳排放量增加引發(fā)的全球氣候變化已受到各界的廣泛關(guān)注，推動碳達(dá)峰、碳中和等戰(zhàn)略目標(biāo)的實施是促進(jìn)我國綠色低碳可持續(xù)發(fā)展的重要舉措.相關(guān)研究[1]表明，土地覆被格局的改變會對大氣中二氧化碳濃度產(chǎn)生較大影響，同時由土地利用變化所引起的碳排放量僅次于化石燃料使用所引起的碳排放量，是人類活動引起碳排放總量的1/3[2].因此對土地利用的碳排放展開深入研究，了解其土地利用碳排放的空間格局及其碳排放效應(yīng)分析，因地制宜地提出區(qū)域內(nèi)不同的碳減排策略，對碳減排的實施具有重要的推動作用[3].

目前，我國碳排放量增加與經(jīng)濟(jì)建設(shè)規(guī)模的迅速擴(kuò)張密切相關(guān)，在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時，大規(guī)模城鎮(zhèn)化進(jìn)一步刺激了我國能源消費(fèi)和碳排放的持續(xù)增長[4-6]，導(dǎo)致我國碳排放總量較高，減排壓力較大.為此，我國在應(yīng)對氣候變化對策上主動提出了碳達(dá)峰、碳中和的目標(biāo)，采取大力減排活動，推動發(fā)展綠色經(jīng)濟(jì).國內(nèi)外學(xué)者在土地利用與碳排放方面展開了大量研究，在不同視角和地理尺度下測算了碳排放總量，對碳排放強(qiáng)度、碳足跡、區(qū)域碳循環(huán)和碳平衡分區(qū)進(jìn)行了討論，例如，孫雷剛等[7]測算了環(huán)京津區(qū)域內(nèi)5個城市連續(xù)14 年的碳排放總量，分析其碳排放效應(yīng)和時空格局；秦巖等[8]研究了2000—2018 年長三角地區(qū)碳排放強(qiáng)度的空間特征；Tian 等[9]探討了我國碳足跡的變化、來源和驅(qū)動因素；Yue 等[10]充分肯定了土地利用在碳循環(huán)反饋中的重要性，認(rèn)為氣候緩解工作應(yīng)增強(qiáng)土地的碳匯能力；趙榮欽等[11]采用碳收支核算方法，以我國中原經(jīng)濟(jì)區(qū)為例，開展了縣域?qū)用嫣际罩c碳平衡研究，提出基于低碳導(dǎo)向的主體功能區(qū)優(yōu)化思路.這些研究以碳排放計算和評估為主，研究焦點也逐漸深入到具體的行業(yè)部門[12-14]，進(jìn)一步豐富完善了碳排放領(lǐng)域的方法體系.

目前較為成熟完善的土地利用碳排放評估方法是通過直接碳排放和間接碳排放兩方面進(jìn)行測算，前者主要指土地利用引起的碳排放，后者主要是全部人類活動在各土地利用類型上所產(chǎn)生的碳排放.建設(shè)用地承載著大量的人類活動[15]，所以建設(shè)用地碳排放屬于間接碳排放，耕地、林地、草地、水域和未利用地則屬于直接碳排放.在測算土地利用碳排放時，已有學(xué)者基于IPCC 國家清單法對土地利用碳排放總量進(jìn)行核算，該方法受到了學(xué)者的廣泛認(rèn)可，已成為研究碳排放核算的重要依據(jù).綜上，基于土地利用變化所產(chǎn)生的碳排放研究涉及面廣，各學(xué)者從國家、省域尺度都開展了不同的研究，研究方法和碳減排對策也愈加完善[16-18].但目前關(guān)于碳排放空間格局的研究主要從其強(qiáng)度效應(yīng)與時空演變特征進(jìn)行分析，尚缺乏將具體分析結(jié)果落實到城市規(guī)劃管控之中，實現(xiàn)有的放矢.

江西省作為長江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)文明建設(shè)的重要節(jié)點，地處多個城市群交匯之處，其經(jīng)濟(jì)水平在全國尚處于欠發(fā)達(dá)階段.該省大規(guī)模的城鎮(zhèn)建設(shè)導(dǎo)致土地利用變化顯著，引起碳排放量增加.如何協(xié)調(diào)省內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)文明建設(shè)成為亟需解決的一大難題.推動該省綠色低碳高質(zhì)量發(fā)展，有利于為國內(nèi)各省份降碳減排行動提供參考依據(jù).鑒于此，該文以江西省為例，基于較為成熟完善的理論方法構(gòu)建土地利用碳排放模型，測算江西省土地利用碳排放總量，將城市的碳排放空間格局與碳平衡分區(qū)相結(jié)合，采用基尼系數(shù)、經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)以及生態(tài)承載系數(shù)等方法分析各區(qū)域碳排放空間格局，實現(xiàn)碳平衡分區(qū)并提出差異化碳減排策略，以期為江西省將來的規(guī)劃分區(qū)提供新的視角[19]，也為我國持續(xù)推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)以及早日實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)提供科學(xué)依據(jù)和理論支撐.

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

江西省地處長江中下游交接處的南岸，省內(nèi)以丘陵為主，除北部地區(qū)外，其余三面都被群山環(huán)繞，中北部地區(qū)主要為平原.氣候四季分明，具有亞熱帶濕潤氣候特色.江西省面積約16.69×104km2，人口數(shù)量約4 517 萬，其中包含11 個地級市、100 個縣級行政區(qū).江西省自2016 年6 月被列入首批國家生態(tài)文明試驗區(qū)以來，高度重視生態(tài)文明建設(shè)，2015—2018 年森林覆蓋率位居全國第二位，達(dá)到63.1%，被稱為中國“最綠”的省份之一.

1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

土地利用數(shù)據(jù)以及江西省行政邊界數(shù)據(jù)均來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心.土地利用數(shù)據(jù)包括2000 年、2005 年、2010 年、2015 年和2018年5 期，空間分辨率為1 km.通過ArcGIS 10.2 軟件將江西省土地利用類型重分類為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地六大地類(見圖1).行政邊界數(shù)據(jù)為2015 年江西省行政邊界矢量數(shù)據(jù).統(tǒng)計數(shù)據(jù)包括江西省人口、能源、國內(nèi)生產(chǎn)總值，來自相對應(yīng)年份的《江西統(tǒng)計年鑒》和《中國能源年鑒》，其中一些經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來自歷年《江西省國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》.

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用碳排放估算

選擇中國知網(wǎng)(CNKI)全文數(shù)據(jù)庫,以“微網(wǎng)”或“微電網(wǎng)”為關(guān)鍵詞,在EI期刊中進(jìn)行檢索,文獻(xiàn)覆蓋時間范圍為2000—2017年,共得到1 342條相關(guān)數(shù)據(jù)結(jié)果,來源于電力領(lǐng)域及交叉學(xué)科的22種期刊,具體期刊如表1所示。手動剔除征稿信息等無關(guān)記錄后得到1 291條結(jié)果。數(shù)據(jù)下載截止日期為2017年9月15日。

該文基于IPCC 清單的直接估算法[20]，通過碳排放(碳吸收)系數(shù)來計算土地利用碳排放量.該方法適用于非建設(shè)用地的碳排放量計算，如耕地、林地、草地、水域和未利用地.有研究[21]表明，在計算建設(shè)用地碳排放量時僅依據(jù)其面積直接測算會出現(xiàn)較大誤差，所以該文采用IPCC 能源碳排放系數(shù)法，即建設(shè)用地碳排放方法確定其碳排放量.根據(jù)地類的特性將兩種計算方法結(jié)合，能更加有效精確地測算土地利用碳排放量.

非建設(shè)用地碳排放量的計算方法：

式中：Ek為非建設(shè)用地碳排放總量，t；em為土地利用類型m所引起的碳排放量，t；Tm為土地利用類型m的面積，hm2；δm為土地利用類型m的碳排放(吸收)系數(shù)，t/hm2，正值為碳排放，負(fù)值為碳吸收.根據(jù)文獻(xiàn)[22]，最終將耕地、林地、草地、水域、未利用地的碳排放系數(shù)確定為0.497、—0.581、—0.021、—0.253、—0.005 t/hm2.

建設(shè)用地碳排放量：主要依據(jù)研究區(qū)內(nèi)所消耗的各類能源量和相應(yīng)碳排放系數(shù)間接估算[23]，該文將化石能源消耗碳排放量與人口呼吸碳排放量之和作為建設(shè)用地碳排放量，選取原煤、洗精煤、焦炭等8 種能源的消費(fèi)量計算，公式[24]如下：

式中：Ccon為建設(shè)用地產(chǎn)生的碳排放總量，t；Cfue為各種能源消耗產(chǎn)生的碳排放量，t；Cpeo為人口呼吸碳排放量，取值為0.9 kg/(人·d)，即按0.245 5 kg 碳進(jìn)行計算[25]；En為能源類型n的消耗量，t；bn為能源類型n消耗量轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)煤的系數(shù)，t/t；βn為能源類型n的碳排放系數(shù).碳排放轉(zhuǎn)換系數(shù)見表1.

表1 碳排放轉(zhuǎn)換系數(shù)Table 1 Table of carbon emission conversion factors

1.3.2 碳排放的基尼系數(shù)

基尼系數(shù)可用來度量某一指標(biāo)的區(qū)域差異及均衡程度[26].該方法通常被用來衡量國家或地區(qū)的居民收入差距，有助于政策制定者掌握國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r以及貧富差距等情況.該文擴(kuò)展基尼系數(shù)的內(nèi)涵，將其用來衡量江西省碳補(bǔ)償率的空間差異，以便更直觀地了解區(qū)域內(nèi)碳排放情況.計算方法：

式中：Gini 為基尼系數(shù)；zi、zj分別為i地 區(qū)和j地區(qū)的碳補(bǔ)償率；為江西省所有地級市同一指標(biāo)的平均值；l為地區(qū)數(shù)量，該文中l(wèi)=11.基尼系數(shù)一般介于0～1 之間，數(shù)值越小，表示某一指標(biāo)的區(qū)域差異就越小，反之則差異越大.基尼系數(shù)在0.5 以上時表示處于“危險狀態(tài)”，說明各地區(qū)的碳補(bǔ)償率高度不平均，需要引起重視.

1.3.3 碳排放經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)

碳排放的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)(ECC)可用來評價研究區(qū)內(nèi)碳排放經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)的公平性[27]，該方法從經(jīng)濟(jì)的角度來表達(dá)區(qū)域內(nèi)碳排放的差異，其計算結(jié)果能為協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)建設(shè)和生態(tài)文明建設(shè)提供科學(xué)的指導(dǎo).它是反映區(qū)域碳排放生產(chǎn)力的指標(biāo)之一，表達(dá)式：

式中：Gi和G分別為江西省i市和全省的GDP，元；Ci和C分別為江西省i市和全省的碳排放總量，t.若ECC＞1，表示i市土地利用碳排放的貢獻(xiàn)率小于經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率，其碳排放的經(jīng)濟(jì)效率相對較高；反之，則表示碳排放的經(jīng)濟(jì)效率偏低.

1.3.4 碳排放生態(tài)承載系數(shù)

碳排放所引起的生態(tài)環(huán)境問題具有一定的外部性，某區(qū)域的碳匯能力大小對周邊區(qū)域有著一定的影響.生態(tài)承載系數(shù)(ESC)可以衡量各區(qū)域碳生態(tài)容量貢獻(xiàn)的公平性，以反映區(qū)域的碳匯能力.因此，該方法的運(yùn)用能有效地表達(dá)各區(qū)域碳匯能力的大小，從而根據(jù)結(jié)果制定出適宜各區(qū)域的減碳政策，其表達(dá)式：

式中，CAi和CA 分別為江西省i市和全省主要碳匯對碳的吸收量，t.若ESC＞1，表明i市的主要碳匯對碳吸收的貢獻(xiàn)率高于碳排放的貢獻(xiàn)率，對江西省碳排放的消納有積極作用，對其他區(qū)域有貢獻(xiàn)；反之，對江西省碳排放的消納有負(fù)作用.

2 結(jié)果與討論

2.1 區(qū)域土地利用碳排放總體分析

土地利用對碳循環(huán)有著至關(guān)重要的影響，江西省土地利用凈碳排放量的變化結(jié)果(見表2、圖2)顯示，2000—2018 年凈碳排放量呈增長趨勢，由2000 年的1 215.687×104t 增至2018 年的4 907.425×104t，增幅為303.68%，年均增長約205.1×104t.與碳排放量相比，研究區(qū)植被的碳吸收量較為薄弱，這表明江西省應(yīng)引起對降碳減排行動的高度重視.2000—2018 年江西省建設(shè)用地碳排放量快速增長，碳排放總量占總碳源排放量的比例從87.74%增至96.04%.18 年間耕地的碳排放量雖然減少了64 013 t，但建設(shè)用地碳排放量的增長速度遠(yuǎn)大于耕地碳排放量的減少速度，導(dǎo)致江西省碳排放總量持續(xù)增長.江西省碳匯總量表現(xiàn)為先升后降，其林地碳吸收變化趨勢與碳吸收總量的變化趨勢一致.主要原因是，林地碳匯效應(yīng)最大，林地的碳吸收量約占碳匯總量的97%.2005—2010 年江西省林地面積增加了162 km2，但2010 年之后林地面積開始減少，雖然草地、水域面積有所增加，但所增加的碳吸收總量遠(yuǎn)不及林地面積減少所損失的碳吸收量.

表2 2000—2018 年江西省不同土地利用類型的碳排放Table 2 Carbon emissions of different land use types in Jiangxi Province from 2000 to 2018

建設(shè)用地和林地分別是江西省碳源和碳匯的最大貢獻(xiàn)者，但林地的碳匯能力始終低于建設(shè)用地碳排放量的增幅，最終導(dǎo)致江西省土地利用的凈碳排放量逐漸增長.江西省碳排放量呈上升趨勢的另一個原因在于城市化、工業(yè)化的快速發(fā)展，人口數(shù)量增加引起工業(yè)企業(yè)的能源消耗提高，從而增加碳排放的總量.若不加以控制建設(shè)用地上的能源消費(fèi)，加強(qiáng)生態(tài)用地保護(hù)，朝著低碳方向發(fā)展，碳排放量增長速度可能會快于城市土地擴(kuò)張速度[28].但江西省凈碳排放量的增長率總體呈下降趨勢，其碳排放量增幅有所減小，說明近年來江西省在碳減排上采取了相應(yīng)積極的措施.盡管如此，江西省在應(yīng)對氣候變化和實現(xiàn)碳減排方面還是面臨較大壓力.

2.2 區(qū)域城市的碳排放空間格局特征

由江西省2000—2018 年11 個地級市的凈碳排放總量(見表3)可知，南昌市、九江市、贛州市的凈碳排放量持續(xù)上升，其余各地級市則先增后減.其中，贛州市、吉安市、撫州市、上饒市在研究前期體現(xiàn)出碳匯功能，碳吸收總量大于碳排放總量.九江市、宜春市和新余市在江西省內(nèi)的凈碳排放量一直排在前列，主要在于這3 個地級市的能源消費(fèi)總量偏高，但土地利用的碳匯能力偏低.利用自然斷點法，將江西省凈碳排放量劃分為5 級(見圖3)，即1 級碳排放量最低，5 級碳排放量最高.2000 年各地級市的碳排放總量較低，均處于3 級碳排放區(qū)域及以下.2005 年九江市率先突破500×104t 的凈碳排放量，且在2015 年處于5 級碳排放量區(qū)域.研究表明，在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)上對化石能源依賴性嚴(yán)重的地區(qū)，其碳排放量都將有可能遠(yuǎn)大于碳吸收量[29].九江市凈碳排放量一直穩(wěn)居首位，且持續(xù)不斷增長的原因在于它是江西省的第二大工業(yè)基地，擁有全省唯一的煉油企業(yè)，高耗能行業(yè)占比較高，高耗能企業(yè)也逐年增加.這與已有研究結(jié)果[30]保持一致，碳排放量居高的原因之一是石油加工和煉焦企業(yè)較多.江西省的凈碳排放總量呈現(xiàn)北多南少、西多東少的分布格局，這一差異與土地利用的現(xiàn)狀相關(guān)[31].

表3 2000-2018 年江西省各地級市凈碳排放量Table 3 Net carbon emissions of municipalities in Jiangxi Province from 2000 to 2018

2000—2018 年江西省凈碳排放增量計算結(jié)果(見圖4)顯示，各地級市的凈碳排放量都有不同程度的增長.其中，九江市凈碳排放增量最大，2018 年比2000 年增加了972.926×104t；宜春市和新余市次之，分別增加了474.566×104和464.504×104t；景德鎮(zhèn)市、上饒市、南昌市、撫州市、萍鄉(xiāng)市凈碳排放量均位于第三等級.鷹潭市凈碳排放增量最小，為136.503×104t.由此可知，江西省降碳減排的重點應(yīng)當(dāng)放在江西省北部地區(qū)，政府應(yīng)發(fā)揮監(jiān)督作用，控制碳排放增量.

2.3 空間碳平衡分析

由2000—2018 年江西省碳收支核算結(jié)果(見圖5)可知，江西省歷年的碳補(bǔ)償率均低于34%，且呈逐年遞減趨勢，尤其在2018 年碳補(bǔ)償率僅有11%，表明省內(nèi)土地利用碳排放總量遠(yuǎn)高于碳吸收總量，總碳吸收量不足以補(bǔ)償碳排放量，所以江西省表現(xiàn)為凈碳源.2000 年、2005 年、2018 年碳補(bǔ)償率最高的均為贛州市，主要是因為贛州市生態(tài)用地居多，碳排放總量相對較少.2010—2015 年碳補(bǔ)償率最高的是撫州市，表明贛州市能源消費(fèi)不斷增長導(dǎo)致碳排放總量上升，碳補(bǔ)償率下降；同時反映了撫州市在相應(yīng)時段內(nèi)能源結(jié)構(gòu)有所調(diào)整，碳排放量增長速度不及贛州市.根據(jù)基尼系數(shù)相關(guān)算法，江西省2000—2018 年碳補(bǔ)償率的基尼系數(shù)均高于0.5，處于“危險狀態(tài)”，表明江西省各地級市的碳補(bǔ)償率具有較顯著的空間差異.但2015—2018 年碳補(bǔ)償率的基尼系數(shù)逐漸下降，說明江西省各地級市之間碳排放總量的差距在縮小.總體而言，近年來江西省碳排放量大于碳吸收量，全省協(xié)同減排的壓力較大.

由圖6 可知，江西省各地級市的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)差異較大，說明各地級市經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率和碳排放貢獻(xiàn)率均處于相對不平衡狀態(tài)，區(qū)域差異較明顯.西北地區(qū)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率較低，南部地區(qū)、東北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)較高.2000—2018 年江西省經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)小于1 的城市數(shù)量不變，經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)大于2.4 的城市數(shù)量由4 個減至2 個，說明研究期內(nèi)碳排放經(jīng)濟(jì)效率處于下降趨勢.江西省生態(tài)承載系數(shù)與經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)的空間分布存在相似特征，區(qū)域差異明顯，西北地區(qū)生態(tài)承載系數(shù)低，南部地區(qū)和東北地區(qū)生態(tài)承載系數(shù)較高.西北地區(qū)生態(tài)承載系數(shù)基本小于1，表明這些城市的碳吸收比例明顯小于碳排放比例，對江西省碳排放消納有消極作用.而生態(tài)承載系數(shù)大于1 的城市，具有較高的碳匯能力，對江西省的碳排放消納有積極作用.通過分析可知，江西省可通過轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境保護(hù)之間的關(guān)系，改善碳排放生態(tài)壓力[32].

2.4 江西省碳平衡分區(qū)

江西省的凈碳排放量與能源消費(fèi)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及土地利用密不可分[33].依據(jù)2.3 節(jié)所得生態(tài)承載系數(shù)、經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)以及凈碳排放量將江西省各地級市劃分為碳匯功能區(qū)、低碳經(jīng)濟(jì)區(qū)、碳強(qiáng)度控制區(qū)、高碳優(yōu)化區(qū)，該分區(qū)有利于為將來各地區(qū)的碳減排政策和發(fā)展方向提供參考依據(jù)，功能區(qū)劃分依據(jù)如表4所示.結(jié)果(見圖7)表明，2000—2018 年九江市、宜春市、新余市、萍鄉(xiāng)市、景德鎮(zhèn)市一直被劃分為高碳優(yōu)化區(qū)，說明這些城市的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)效率和生態(tài)承載系數(shù)均低于1，該區(qū)域內(nèi)的經(jīng)濟(jì)建設(shè)與生態(tài)環(huán)境水平存在一定的提升空間，未來應(yīng)著重提升二者發(fā)展水平，促進(jìn)城市低碳可持續(xù)發(fā)展.其中各地級市的碳排放總量大于碳吸收總量導(dǎo)致生態(tài)壓力逐漸加大，抑制了江西省碳減排的實施.作為江西省的省會南昌市，在研究期內(nèi)一直為碳強(qiáng)度控制區(qū)，經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率大于土地利用碳排放的貢獻(xiàn)率，但固碳能力不足，凈碳排放總量持續(xù)增加，生態(tài)承載系數(shù)有待提高.該市日后在保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長的同時還需改善生態(tài)環(huán)境.鷹潭市在2010 年從高碳優(yōu)化區(qū)調(diào)整為碳強(qiáng)度控制區(qū)，主要原因是2010 年該市調(diào)整工業(yè)結(jié)構(gòu)[34]，淘汰落后產(chǎn)能，經(jīng)濟(jì)總量得到提升.但這個狀態(tài)并未保持下去，到2015年又重新轉(zhuǎn)變成高碳優(yōu)化區(qū).該市后期轉(zhuǎn)變的原因在于林地面積減少，生態(tài)系統(tǒng)碳匯能力減弱，建設(shè)用地碳排放量增長導(dǎo)致后期經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)率小于碳排放的貢獻(xiàn)率.2000 年碳匯功能區(qū)有4 個，分別是上饒市、撫州市、吉安市和贛州市.碳匯功能區(qū)的碳排放總量小于碳吸收總量，且經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)效率和生態(tài)承載系數(shù)均較高，屬于碳平衡功能分區(qū)中較為理想的狀態(tài).但隨時間的推移，其數(shù)量逐漸減少至消失.2000 年的碳匯功能區(qū)都轉(zhuǎn)變?yōu)榈吞冀?jīng)濟(jì)區(qū)，雖然碳排放的經(jīng)濟(jì)效率和生態(tài)承載系數(shù)仍大于1，但該功能區(qū)的碳排放總量已大于碳吸收總量，仍需控制碳排放量的增加.江西省碳平衡功能區(qū)的變化表明江西省碳吸收總量不足以抵消能源消耗引起的碳排放總量，可在未來加強(qiáng)各功能區(qū)的固碳能力，提升碳排放效率，增加碳匯功能區(qū)的數(shù)量.目前國家政策和發(fā)展方向都體現(xiàn)出了碳匯功能區(qū)的重要性，在發(fā)展經(jīng)濟(jì)建設(shè)的同時要保證生態(tài)建設(shè)，做到經(jīng)濟(jì)、生態(tài)二者兼顧，共同持續(xù)發(fā)展.

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

a) 2000—2018 年江西省土地利用碳排放總量呈逐年遞增趨勢，從1 215.687×104t 增至4 907.425×104t.碳排放總量始終高于碳吸收總量，其中林地起主要碳匯作用，建設(shè)用地為主要碳源，以能源消費(fèi)碳排放為主，全省表現(xiàn)為凈碳源.因此，江西省在經(jīng)濟(jì)建設(shè)發(fā)展的同時，可充分提高土地利用的效能，增加碳吸收能力，協(xié)調(diào)碳源和碳匯的比例，以達(dá)到碳平衡的效果.

b) 江西省碳排放空間格局表現(xiàn)為北高南低、西高東低的特征.位于南部地區(qū)的贛州市和吉安市林地居多，碳匯能力較強(qiáng)，而位于北部地區(qū)的城市，耕地和建設(shè)用地的面積相對偏多，碳排放能力較強(qiáng).江西省北部和西部地區(qū)應(yīng)向南部、東部地區(qū)借鑒經(jīng)驗，根據(jù)各地實際情況，采取適宜的碳減排政策，努力爭取省內(nèi)共同低碳發(fā)展，為江西省的碳達(dá)峰、碳中和助力，推動國家的碳減排行動順利實施.

c) 2000—2018 年江西省碳補(bǔ)償率逐年遞減且數(shù)值偏低，基尼系數(shù)呈先升再降的趨勢，均超過0.5，全省的碳補(bǔ)償率具有顯著的空間差異，各地級市的碳補(bǔ)償率與經(jīng)濟(jì)水平、生態(tài)用地面積有著密切聯(lián)系.林地的碳匯作用在一定程度上能提高該區(qū)域的碳補(bǔ)償能力.大部分經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)、生態(tài)用地面積數(shù)量少的地區(qū)，其碳補(bǔ)償率都低于經(jīng)濟(jì)較落后或者生態(tài)面積數(shù)量多的地區(qū)，尤其是發(fā)揮碳匯作用的林地面積較多的地區(qū).

d) 基于碳平衡分析，根據(jù)凈碳排放量、經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)、生態(tài)承載系數(shù)將江西省各地級市進(jìn)行分區(qū)，分為碳匯功能區(qū)、低碳經(jīng)濟(jì)區(qū)、碳強(qiáng)度控制區(qū)、高碳優(yōu)化區(qū)，2000—2018 年碳匯功能區(qū)逐年減少直至消失，低碳經(jīng)濟(jì)區(qū)數(shù)量增加，高碳優(yōu)化區(qū)數(shù)量保持不變.在當(dāng)前形勢下，江西省應(yīng)當(dāng)改變土地利用結(jié)構(gòu)，合理配置土地利用資源，增加固碳能力，提高碳匯功能；同時將碳減排任務(wù)聚焦在江西省西北地區(qū)，爭取將高碳優(yōu)化區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)樘紖R功能區(qū).

3.2 政策建議

該文的碳平衡分區(qū)主要側(cè)重從低碳角度出發(fā)，可作為區(qū)域內(nèi)協(xié)同減排、發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的參考.針對所劃分區(qū)域，提出江西省內(nèi)差異化的低碳發(fā)展策略.由于江西省到2018 年碳匯功能區(qū)消失，所以該文基于當(dāng)前存在的功能區(qū)提出相應(yīng)對策.

a) 低碳經(jīng)濟(jì)區(qū)(上饒市、吉安市、撫州市、贛州市)：該區(qū)的碳排放量較低，且碳匯資源豐富，生態(tài)壓力較小，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)保護(hù)均衡發(fā)展.該區(qū)可充分發(fā)揮區(qū)域優(yōu)勢，在穩(wěn)定碳匯能力的同時，因地制宜地發(fā)展低碳產(chǎn)業(yè)，發(fā)掘生態(tài)產(chǎn)業(yè)、旅游業(yè)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)等，努力成為全省碳減排的典范.

b) 碳強(qiáng)度控制區(qū)(南昌市)：該區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和城市化水平較高，但碳排放總量也較大.提高碳排放效率重點應(yīng)放在轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新綠色技術(shù)上.為此，南昌市應(yīng)當(dāng)加速調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，向新興產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，發(fā)展低碳工業(yè)，推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級，加大對低碳技術(shù)的研發(fā)力度，鼓勵人才對低碳技術(shù)的研究，強(qiáng)化科技創(chuàng)新引領(lǐng)作用，提高碳排放的經(jīng)濟(jì)效益.

c) 高碳優(yōu)化區(qū)(九江市、鷹潭市、宜春市、新余市、萍鄉(xiāng)市、景德鎮(zhèn)市)：該區(qū)碳匯資源遠(yuǎn)不足以抵消其人類活動所產(chǎn)生的碳排放，因此首先應(yīng)該針對建設(shè)用地碳排放量過高的問題，逐步淘汰高污染企業(yè)，改變能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，提高能源的利用效率，盡量以清潔能源替代化石能源；其次，鞏固提升生態(tài)系統(tǒng)碳匯能力，增加森林、草地等碳匯資源，加大生態(tài)環(huán)境保護(hù)的投入，提高該區(qū)的碳吸收能力，做到經(jīng)濟(jì)建設(shè)和生態(tài)保護(hù)協(xié)同發(fā)展.