鄭 欣，程久苗，鄭 碩

（安徽師范大學，安徽 蕪湖241000）

低碳經濟是近年來為應對氣候變化而提出的一種全新的經濟發(fā)展模式，受到了各國學術界和政府的普遍關注［1］。低碳研究主要集中于低碳經濟發(fā)展模式［2］、低碳產業(yè)布局［3］、低碳城市模式［4］。隨著研究的深入，人們逐漸認識到，土地利用變化是造成全球變化的重要原因［5］，各種非持續(xù)土地利用活動（砍伐森林、開墾草地、改造沼澤）導致了大量溫室氣體排放［6］。據世界資源組織的碳排放計算器和碳循環(huán)研究學者的估算：1850—1998年間的全球碳排放中，土地利用變化引起的碳排放是分類活動影響碳排放總量的1／3；而1950—2005年中國土地利用變化累計碳排放為10.6Pg，占中國全部人為碳源排放量的30%。因此，研究土地利用變化對低碳經濟具有重要意義。土地利用變化可以造成直接和間接的碳排放［7］，其中直接碳排放主要是指由土地利用／覆被類型轉變而導致的生態(tài)系統類型更替造成的碳排放，以及土地經營管理方式轉變或生態(tài)系統碳匯所驅動的碳排放；間接碳排放主要是各土地利用類型上所承載的全部人為碳排放?！吨腥A人民共和國氣候變化初始國家信息通報》研究中認為：間接碳排放占總碳排放的80%左右。目前，國內外學者對土地利用與碳排放的研究主要集中于直接碳排放［5，8］。本文以蕪湖市為例，通過對土地利用間接碳排放的測算，分析土地利用結構與碳排放的關系，提出低碳的土地利用對策，以期為政府部門節(jié)能減排工作提供參考。

1 研究區(qū)概況

蕪湖市位于安徽省東南部，長江下游南岸，自古為“長江局埠、皖之中堅”，素有“皖南門戶”之稱，地理位置優(yōu)越。蕪湖市屬亞熱帶濕潤季風氣候，溫度適宜，光照充足，雨量充沛，四季分明，河網稠密，水系完整。現轄三縣（蕪湖縣、繁昌縣、南陵縣）、四區(qū)（鏡湖區(qū)、弋江區(qū)、鳩江區(qū)、三山區(qū)）。2010年土地總面積336 255.42hm2，人口229.50萬人。

2010年，市域地區(qū)生產總值1 108.6億元，總量位居安徽省第二位，增幅居第一位。三產結構為4.4∶65.2∶30.4，城市居民人均年可支配收入18 600元，農民人均年純收入7 410元。2010年，蕪湖市土地總面積336 255.42hm2，農用地246 691.08hm2。其中耕地126 862.42hm2，林地72 248.45hm2。建設用地66 788.81hm2，其中城鎮(zhèn)村及工礦用地57 279.36hm2，交通水利設施用地9 509.45hm2。其他土地面積22 775.53hm2。作為皖江城市帶承接產業(yè)轉移示范區(qū)的核心城市，蕪湖市正處于經濟快速發(fā)展的重要時期，工業(yè)化、城市化進程加速。因此分析該地區(qū)不同土地利用方式的碳排放具有一定的典型意義。

2 碳排放計算

2.1 研究方法

本文主要研究由人類活動引起的碳排放，受實驗數據的限制，主要討論耕地碳排放、建設用地碳排放以及林地和草地為主的碳吸收。耕地利用的碳排放考慮農業(yè)生產的CH4排放和CO2的吸收，其差值即為耕地的碳排放系數。建設用地的碳排放通過其利用過程中能源消耗的碳排放系數間接估算，包括生產和生活的碳排放量，各種能源碳排放系數參照IPCC2006［9］缺省值。由 于IPCC 給 定 值 單 位 為 （t／TJ），因此首先要將能源消耗量折算成標準煤，具體轉換系數為1.0萬t標準煤等于2.93×1011J［10］，轉換后各種能源的碳排放系數見表1。林地和草地的碳吸收系數使用謝鴻宇［11］的計算結果。碳排放估算公式本文參照李穎［12］的研究結果：

式中：E——碳排放總量；ei——研究區(qū)第i種土地利用類型產生的碳排放量；Ai——第i種土地利用類型對應的土地面積；Ci——第i種土地利用類型的碳排放（吸收）系數。根據有關經驗數據，總結各土地利用方式的碳排放系數表（負值為碳吸收系數）。

表1 各類碳源（匯）碳排放（吸收）系數

2.2 數據來源

土地利用數據采用2000—2010年蕪湖市土地利用變更調查數據，能源消耗數據參照2001—2011年《蕪湖市統計年鑒》。

2.3 結果分析

2.3.1 碳排放總量 從表2可以看出，蕪湖市2000—2010年，碳排放總量呈現快速增長的趨勢，2010年碳排放總量是2000年的4.10倍，碳排放總量年均增長率達到15.17%，其中建設用地碳排放量年均增長率為13.74%。尤其是2009年和2010年兩年間，在蕪湖市加快發(fā)展的背景下，城市化加速，碳排放的增速加快。僅2009年全市碳排放總量增加了103.92萬t，是2000年全年碳排放量的77.68%。

表2 2000－2010年蕪湖市主要土地利用方式的碳排放量 104t

2.3.2 碳源／碳匯 作為碳源的建設用地面積在不斷增加，由此產生的碳排放量年均增速達到13.74%?！笆濉逼陂g，建設用地面積年均增長1.94%，碳排放量年均增加16.41%；“十一五”期間，年均增長9.20%，建設用地碳排放量年均增加13.80%?！笆晃濉逼陂g，建設用地相比“十五”期間增速加快，但碳排放量增速減慢，主要是由于政府將可持續(xù)發(fā)展列為“十一五”期間的發(fā)展目標，能源利用效率提升，碳排放量增速減緩。耕地碳排放量少量下降，主要是由于耕地面積的減少造成的。

從表1可以看出，碳排放總量與建設用地碳排放量基本吻合，而林地和草地的碳匯作用并不明顯。相比碳源排放量的增加速度，碳匯能力遞增速率平緩，基本維持在同一水平。林地為主要的碳匯，2000—2003年林地碳匯能力略有增加，2003年后基本維持在相同水平。草地碳匯量基本保持不變。因此，僅僅依靠保持碳匯能力遠不能抵消快速增長的建設用地碳排放的影響。

2.3.3 地均碳排放強度／地均建設用地碳排放強度

目前碳排放強度研究基本上是從單位GDP角度出發(fā)，區(qū)域單位面積碳排放量的研究較少［13］。本文是基于土地利用方式的碳排放研究，參照前人的研究經驗，引入地均碳排放強度這一概念。從圖1可以看出，地均碳排放強度平穩(wěn)增長，2010年地均碳排放強度為2.06t／hm2，較2000年增加了1.54t／hm2。地均建設用地碳排放強度呈現波動上升的趨勢，利用Excel對其進行擬合，擬合結果見圖1。2000—2010年是蕪湖市經濟快速發(fā)展的時期，地均碳排放強度、地均建設用地碳排放強度與經濟發(fā)展水平呈正相關。

2.3.4 碳排放強度 單位GDP碳排放量反映了一個地區(qū)經濟發(fā)展對碳排放的貢獻程度，可以反映碳排放強度［13］，其值越大則能耗越大，碳排放效益越差。從圖2可以看出，隨著人均GDP增長，碳排放強度呈現先增加后減少的趨勢。2000—2003年，單位GDP碳排放強度逐年上升，2003年達到最大值0.075 6t／萬元。2003年以后，單位GDP碳排放強度出現浮動，但總體上呈下降趨勢。2010年碳排放強度為0.049 5t／萬元，與2003年相比降低了52.73%。利用Excel對單位GDP碳排放強度與人均GDP進行方程擬合，如圖2所示。曲線呈倒U型，在（1.278 6，0.075 9）處出現拐點。從計算結果可以看出，蕪湖市11a間碳排放強度走勢良好，利用效率在逐年提高。

圖1 蕪湖市2000－2010年地均碳排放強度

圖2 2000－2010年蕪湖市碳排放強度與人均GDP關系曲線

3 碳排放影響因素研究

3.1 STIRPAT模型

York［14］等將IPAT方程轉變成一種隨機模型，即STIRPAT（stochastic impacts by regression on population，affluence，and technology）模型，通過對技術項的分解，實現了對各種類型人文驅動因素與環(huán)境影響之間的分析。該模型形式如下：

式中：I——環(huán)境影響；P——人口；A——富裕程度；T——技術；α——模型系數；β，γ，δ——P、A 和T 的人文驅動的指數；e——殘差項。由于目前對技術缺乏統一的測量指標，實際應用中一般將之歸于殘差項，而不是單獨估算。同時，由于式（2）是一個多自變量的非線性模型，為測試驅動因素對環(huán)境的影響，通常將式（2）轉化為對數形式［7］：

以lnI作為因變量，lnP，lnA，lnT作為自變量，lna作為常數項，lne作為誤差項，對經過處理的模型進行多元線性擬合［15］。在計算中一般將技術和殘差項合并，用來表示除人口、富裕程度以外的其他因素。應用到具體問題的研究中，可根據需要增加其他因素，分析其對環(huán)境的影響［7］。

3.2 模型構建

本文采用STIRPAT模型，將碳排放量作為環(huán)境影響的表征，將人口、人均GDP作為驅動因素。計算公式同式（3），其中I為碳排放量；P為人口；A為人均GDP；T歸為殘差項；α為常數項；β，γ為碳排放對人口、人均GDP的彈性系數。

3.3 結果分析

利用SPSS 13.0軟件的liner回歸分析對模型進行擬合，具體擬合結果如表3所示。從表3可知，自變量的t檢驗結果說明因變量和自變量之間的線性相關關系顯著，回歸方程有意義。其中，方差分析的F值為301.020、P值為0.000，均能說明回歸方程通過了顯著性檢驗。

從回歸分析結果中可知，人口對碳排放的解釋作用最大，人口每增加1%，則碳排放量相應的增加8.726%。R2值為0.993，說明人口和人均GDP指標能解釋蕪湖市能源利用碳排放影響的99.3%，而且系數都在0.05水平上顯著。

表3 回歸分析擬合結果

4 結論與建議

4.1 結論

（1）從碳排放總量上看，蕪湖市不同土地利用方式碳排放量從2000年的133.78萬t上升到2010年的549.04萬t，呈現較快的增長趨勢。人口增加和城市化進程的加快是其主要的驅動因素。

（2）建設用地和林地為主要的碳源和碳匯。11a間，建設用地碳排放總量年均增長率達到14.02%。林地的面積緩慢增長，其碳吸收總量年均增長率約為1.18%。這反映出蕪湖市在發(fā)展經濟的同時沒有忽視碳匯能力的保護。但是，僅僅依靠增加林地和草地面積從而增強碳匯能力遠不能達到低碳利用的效果，建設用地中的能源消耗仍然是主要的碳源。

（3）2000—2010年，地均建設用地碳排放強度呈現緩慢增長的趨勢，但地均建設用地碳排放強度則呈現波動上升的態(tài)勢。兩者與經濟發(fā)展水平呈正相關。工業(yè)化、城市化的快速發(fā)展所產生的建設用地擴張，在促進GDP增長的同時，也給環(huán)境帶來了巨大的壓力，碳減排壓力艱巨，任重道遠。

（4）單位GDP碳排放強度從2003年開始逐年下降，說明蕪湖市節(jié)能減排已經取得一定成效，但是減排壓力仍然存在。

（5）STIRPAT分析中得出碳排放總量與人口、人均GDP呈現顯著的線性回歸關系，且人口對碳排放總量的解釋作用最大。

4.2 建議

《皖江城市帶承接產業(yè)轉移示范區(qū)規(guī)劃》的批復，給蕪湖市帶來了巨大的發(fā)展機遇。在經濟快速發(fā)展的同時，必然會增加能源消耗，從而增加碳的排放量。因此必須要構建低碳排放的土地利用體系，從根本上做到碳的節(jié)能減排。

（1）減少碳源。建設用地作為主要的碳源，是控制碳排放、實現碳減排的重點。發(fā)展規(guī)模適度的建設用地，避免低水平重復建設，堅持規(guī)劃引導，避免土地浪費。促進土地節(jié)約集約利用，盤活存量土地，降低城鎮(zhèn)土地閑置率。同時減少單位面積的能源投入，提高投入效率，從根本上降低碳排放。

（2）增加碳匯。在確保一定質量的耕地面積前提下，將圍湖造田、毀林造田等新增耕地適當退林還水，或者進行耕地休耕以增加森林覆蓋率和林業(yè)碳匯，用以補償高碳土地利用方式的碳排放。發(fā)展生態(tài)用地，改善農耕方式增加土壤碳匯。結合區(qū)域自然環(huán)境特點，對土地進行綜合整理和治理，在提高作物產量的同時最大程度發(fā)揮土地的生態(tài)功能。

（3）改良能源利用結構。進一步調整能源結構，減少單位建設用地碳排放強度。加大清潔能源的使用如天然氣、核能、風能、太陽能、水能等等，減少高碳能源如煤炭和石油的使用量。培育生物燃料，降低化石能源的比重。

（4）合理布局。在進行土地利用規(guī)劃和城市規(guī)劃時，應盡量做到合理化布局。以節(jié)地、節(jié)能和優(yōu)化布局為理念的緊湊型城市更適應經濟高速發(fā)展下的低碳土地利用模式。

［1］ 趙榮欽，劉英，郝仕龍，等.低碳土地利用模式研究［J］.水土保持研究，2010，17（5）：190－194.

［2］ Stern N.The Economics of Climate Change：The Stern Review［M］.Cambridge：Cambridge University Press，2007.

［3］ Schipper L，Murtishaw S，Khrushch M，et al.Carbone missions from manufacturing energy use in 13IEA countries：long－term trends through 1995［J］.Energy Policy，2001，29（9）：667－688.

［4］ 姚章杰，張鳳娥，李曉西，等.基于低碳的上海松江新城北部片區(qū)空間發(fā)展?jié)摿υu價［J］.復旦學報：自然科學版，2010，49（3）：349－354.

［5］ 擺萬奇，趙士洞.土地利用和土地覆蓋變化研究模型綜述［J］.自然資源學報，1997，12（2）：169－175.

［6］ 楊慶媛.土地利用變化與碳循環(huán)［J］.中國土地科學，2010，24（10）：7－12.

［7］ 杜官印.建設用地對碳排放的影響關系研究［J］.中國土地科學，2010，24（10）：32－36.

［8］ 葛全勝，戴君虎，何凡能，等.過去300年中國土地利用、土地覆被變化與碳循環(huán)研究［J］.中國科學D輯：地球科學，2008，38（2）：197－210.

［9］ IPCC.2006IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventory，2006.

［10］ 趙敏，張衛(wèi)國，俞立中.上海市能源消費碳排放分析［J］.環(huán)境科學研究，2009，22（8）：984－989.

［11］ 謝鴻宇，陳賢生，林凱榮，等.基于碳循環(huán)的化石能源及電力生態(tài)足跡［J］.生態(tài)學報，2008，28（4）：1729－1735.

［12］ 李穎，黃賢金，甄峰.江蘇省區(qū)域不同土地利用方式的碳排放效應分析［J］.農業(yè)工程學報，2008，24（2）：102－107.

［13］ 張秀梅，李升峰，黃賢金，等.江蘇省1996年至2007年碳排放效應及時空格局分析［J］.資源科學，2010，32（4）：768－775.

［14］ York R，Rosa E A，Dietz T.STIRRPAT，IPAT and IMPACT：analytic tools for unpacking the driving forces of environmental impacts［J］.Ecological Economics，2003，46（3）：351－365.

［15］ 郭運功，汪冬冬，林逢春.上海市能源利用碳排放足跡研究［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2010，20（2）：103－108.