鄭亦伶，苑韶峰

（浙江工商大學(xué)土地資源管理系，杭州 310018）

基于土地利用的碳排放時(shí)空分析
——以浙江省為例

鄭亦伶，苑韶峰*

（浙江工商大學(xué)土地資源管理系，杭州 310018）

根據(jù)1996～2010年間浙江省11個(gè)地區(qū)土地利用狀況與能源消耗數(shù)據(jù)，計(jì)算各地區(qū)碳排放量，分析碳源、碳匯、碳排放總量及地均建設(shè)用地碳排放。研究結(jié)果顯示：浙江省的碳源主要是建設(shè)用地上的能源消耗，且增長(zhǎng)顯著；林地總體屬碳匯區(qū)，但林地面積逐年減少，碳匯效率漸趨降低；15年間各地區(qū)碳排放的變化，與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的階段性具有一致性規(guī)律。浙江省的碳排放基本呈二面夾二帶格局：寧紹平原與溫瑞平原是主要的碳源區(qū)，金華與衢州以北地區(qū)次之，以南地區(qū)碳源與碳匯總體平衡。浙江省低碳土地利用方式有待進(jìn)一步改善。

土地利用；碳排放；碳源；碳匯；土地經(jīng)濟(jì)；低碳方式

政府間氣候變化專(zhuān)門(mén)委員會(huì) (IPCC) 報(bào)告中指出，全球溫室氣體排放的增加絕大部分是由人類(lèi)活動(dòng)導(dǎo)致，以最重要的人為溫室氣體CO2為例，在1970～2004年期間，年排放量已增加了約80%，濃度也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出過(guò)去65萬(wàn)年的自然范圍，除了化石燃料的使用，土地利用變化也有一定貢獻(xiàn)。IPCC第三次評(píng)估報(bào)告將“碳源”定義為任何向大氣中釋放溫室氣體、氣溶膠或其前體的過(guò)程、活動(dòng)和機(jī)制；“碳匯”則被定義為從大氣中清除溫室氣體、氣溶膠或其前體的任何過(guò)程、活動(dòng)或機(jī)制。陸地上碳含量細(xì)微的變化就會(huì)對(duì)大氣中的二氧化碳濃度產(chǎn)生很大影響，這是因?yàn)檫M(jìn)入碳循環(huán)的大氣碳量約占大氣總碳量的1/4[1]，其中一半與陸地生物群落交換。因此，如何減少土地利用中的能源消耗碳排放，是現(xiàn)代土地利用管理的重要內(nèi)容。

全球氣候系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜耦合的系統(tǒng)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)展了大量研究。有關(guān)土地利用對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳排放影響的研究逐漸增加，Pacala在設(shè)定農(nóng)作物生物量的碳匯為零的條件下對(duì)美國(guó)地區(qū)1980～1989年的碳匯總量和每年的碳通量進(jìn)行測(cè)定[2]；方精云等對(duì)1981～2000年間中國(guó)森林、草地、灌草叢等陸地植被進(jìn)行總體估算[3]；婁偉等以北京市為例分析城市碳排放的計(jì)算方法[4]；張中秋等對(duì)南寧市土地利用結(jié)構(gòu)與能源消耗碳排放的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行測(cè)度[5]。區(qū)域性土地利用與碳排放效益分析，對(duì)合理利用土地、減少碳排放具有理論意義和使用價(jià)值。本文根據(jù)浙江省11市1996～2010年的相關(guān)數(shù)據(jù)，進(jìn)行碳源碳匯估算，并應(yīng)用GIS分析碳排放變化的時(shí)空規(guī)律，以期能對(duì)今后的土地管理提供幫助。

1 研究區(qū)概況

在2010年9月國(guó)家發(fā)改委下發(fā)的《關(guān)于啟動(dòng)省級(jí)溫室氣體排放清單編制工作有關(guān)事項(xiàng)的通知》中，浙江是其試點(diǎn)省份之一。浙江省地處中國(guó)東南沿海、長(zhǎng)江三角洲南翼，轄區(qū)土地總面積10.54萬(wàn)km2，現(xiàn)有常住人口5613.7萬(wàn)人，人多地少是基本省情。目前，浙江省處于工業(yè)化、城市化快速發(fā)展階段，耕地保護(hù)形勢(shì)日趨嚴(yán)峻，建設(shè)用地供需矛盾突出[6]。根據(jù)浙江省國(guó)土資源廳公布文件，全省2008年耕地面積為2881.3萬(wàn)畝（約19208.67km2），占土地總面積的18.23%，主要分布在杭嘉湖平原、寧紹平原、溫臺(tái)沿海平原和一些河谷平原；森林覆蓋率57.4%，居全國(guó)前列，林地面積8443.2萬(wàn)畝（56288km2），占土地總面積53.40%，主要分布在浙中南與浙西地區(qū)；牧草地面積0.7萬(wàn)畝（約4.67km2），僅占土地總面積的0.004%，主要分布在丘陵山區(qū)；建設(shè)用地面積1573.9萬(wàn)畝（約10492.67km2），占土地總面積9.96%，其中交通水利用地最為密集的是杭州市、寧波市、嘉興市、紹興市和金華市。本研究包括浙江省11個(gè)地級(jí)市（杭州、寧波、溫州、嘉興、湖州、紹興、金華、衢州、臺(tái)州、舟山、麗水）。

2 研究方法

2.1 碳排放量計(jì)算

林地與草地主要起到碳匯的作用，建設(shè)用地主要是碳源，本文設(shè)定耕地農(nóng)作物生物量的碳匯為零，運(yùn)用如下碳排放系數(shù)法公式：

式中E為碳排放量，ei為各土地利用方式的碳排放量，Ti為各土地利用方式的面積，δi為各土地利用方式的碳排放（吸收）系數(shù)。

未利用地指農(nóng)用地、建設(shè)用地以外的土地，分為水域、灘涂沼澤和自然保留地。根據(jù)2008年浙江省土地變更調(diào)查結(jié)果，未利用地面積1228.4萬(wàn)畝（約8189.33km2），占土地總面積的7.8%，數(shù)量可觀。其中作為陸地生態(tài)系統(tǒng)重要碳庫(kù)之一的濕地應(yīng)當(dāng)發(fā)揮重要的碳匯作用。但也有研究表明，考慮CH4和N2O兩種氣體的綜合增溫潛力，水田和旱田的綜合增溫潛力遠(yuǎn)不及沼澤濕地。因此濕地吸收CO2和排放CH4的過(guò)程及作為碳源還是碳匯還存在較大爭(zhēng)議[7]。

建設(shè)用地的碳排放通過(guò)間接估算其所承載的能源消耗而得，其公式如下：

式中E為碳排放量，Ef為消耗的煤炭、石油、天然氣折標(biāo)準(zhǔn)煤后的使用量，其中石油類(lèi)能源種類(lèi)繁多，故折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)取5種石油的平均值1.45142kgce/kg；δf為碳排放轉(zhuǎn)換系數(shù)，浙江省城市化水平高，綜合考慮城市用地及建設(shè)用地能源消耗，取接近參考文獻(xiàn)[4]的最終值2.6t(C)/t。

各類(lèi)能源折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)與不同土地利用類(lèi)型及能源的碳排放系數(shù)見(jiàn)表1、表2。

表1 各類(lèi)能源折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)Table 1 The corrected coefficient from all kinds of energy to standard coal

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所用的能源消耗數(shù)據(jù)來(lái)自浙江省各市統(tǒng)計(jì)年鑒，土地利用面積數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)國(guó)土資源統(tǒng)計(jì)年鑒》(1996～2010)、《浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒》(1996～2010)，主要能源折標(biāo)準(zhǔn)煤參照國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《綜合能耗計(jì)算通則》(GB/T 2589-2008)。

表2 能源消耗及不同土地利用類(lèi)型的碳排放系數(shù)Table 2 The carbon emissions coefficients of energy consumption and different land use types

3 結(jié)果及分析

3.1 碳排放總體狀況

1996年及2010年碳源（耕地和建設(shè)用地）、碳匯（林地、牧草地、水域）情況見(jiàn)表3。

表3 1996年和2010年浙江省各市碳排放量Table 3 The carbon emissions quantity of Zhejiang province in 1996 and 2010 year

浙江省地形以丘陵、山脈、盆地為主，森林覆蓋率57.4%，與此相反的是其耕地面積僅192.09萬(wàn)hm2，因此林地碳匯量遠(yuǎn)超出耕地的碳排放。1996～2010年，浙江省處于工業(yè)化、城市化快速發(fā)展階段，建設(shè)用地產(chǎn)生的碳排放量由615.07×108t增長(zhǎng)至6407.34×108t，而林地對(duì)溫室效應(yīng)的改善非常微弱。城市的發(fā)展必定帶來(lái)土地利用和空間布局的變化，這些變化也促進(jìn)了城市的發(fā)展。雖然嚴(yán)格遵守耕地、林地保護(hù)國(guó)策，但建設(shè)用地供需矛盾日益突出，15年間耕地、林地?cái)?shù)量以及空間布局有較大的改變：耕地由1090.37×104hm2降至240.64×104hm2，林地由2764.16×104hm2降至570.29×104hm2。相應(yīng)的，耕地碳源由460.14×104t降為101.55×104t；林地碳匯由15.97×108t降至3.29×108t。

1996～2010年，浙江省碳排放主要來(lái)自建設(shè)用地。地均建設(shè)用地碳排放強(qiáng)度指單位面積建設(shè)用地的碳排放量，反映碳排放強(qiáng)度，它受建設(shè)用地增長(zhǎng)和能源消耗量增長(zhǎng)的比率影響[11]，可以衡量城市之間二三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和差距。浙江正經(jīng)歷以加工制造業(yè)為主的第二產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展，但不少城市已經(jīng)形成因地制宜、可持續(xù)發(fā)展的模式，走出盲目發(fā)展重工業(yè)怪圈，區(qū)域地均碳排放強(qiáng)度壓力有所減緩。

3.2 土地碳排放時(shí)間分布特點(diǎn)

15年間，浙江省11個(gè)地區(qū)林地面積大幅減少，建設(shè)用地急劇擴(kuò)張，碳排放總量全線上升，同時(shí)呈現(xiàn)一致的階段性：1996～2005年前后碳排放強(qiáng)度提高迅速，之后進(jìn)入動(dòng)蕩期，部分地區(qū)如杭州、寧波、嘉興等地區(qū)到2010年碳排放強(qiáng)度比巔峰期降低20%～70%，同時(shí)也有部分地區(qū)如溫州、湖州、紹興等地區(qū)最高增加達(dá)95%。

從土地利用類(lèi)型的碳排放系數(shù)中能大致估算，增加1hm2耕地約釋放0.422t碳；建設(shè)用地沒(méi)有直接的碳排放系數(shù)可參考，但可以通過(guò)能源折算公式估算。雖然不同國(guó)家和地區(qū)、不同的技術(shù)條件及能源結(jié)構(gòu)，碳排放系數(shù)不相同，但中國(guó)長(zhǎng)期依賴(lài)煤作為能源，結(jié)構(gòu)不合理且利用率較低，燃燒1t煤排放的CO2約為2.45t；尤其在工業(yè)化、城市化進(jìn)程迅速的浙江，石油類(lèi)能源消耗量也不低，浙江省單位建設(shè)用地碳排放量平均有262.84t，而林地和牧草地的碳吸收系數(shù)分別僅為57.700t/hm2與0.021t/hm2，約為建設(shè)用地碳排放量的1/5、7/100000。因此，建設(shè)用地?cái)U(kuò)張是15年間浙江省碳排放強(qiáng)度增加的主要原因。

3.3 土地碳排放空間分布特點(diǎn)

1996～2010年，浙江省能源折標(biāo)準(zhǔn)煤消耗量從236.57×108t提升到1441.67×108t，是碳排放總量顯著增加的主要原因，其中建設(shè)用地的碳排放占絕大比重。因此在浙江省土地利用類(lèi)型中，建設(shè)用地是主要碳源，耕地農(nóng)作物生物量也有碳源作用[12]，但受地形限制耕地資源有限，故其作用較建設(shè)用地而言極為微弱；林地是主要碳匯，且浙江省林地資源豐富，效果顯著；草地是次要碳匯。15年間，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口增長(zhǎng)，10座地級(jí)市（除溫州以外）的林地面積均在下降（被征占或改變用途），變化最顯著的是杭州，減少930.38×104hm2；相較之下，溫州林地面積增加42211hm2，碳吸收量?jī)粼?43t。建設(shè)用地面積全線上升，溫州林地面積增加的同時(shí)（年均增長(zhǎng)率0.07%），其建設(shè)用地面積凈增19385hm2，年均增長(zhǎng)率22.8%，進(jìn)而能源消耗量大為增加，碳排放量?jī)粼?74.74×104t。浙江省建設(shè)用地年均增長(zhǎng)率達(dá)7.71%。

碳排放強(qiáng)度能反映各市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化狀況。寧波是浙江副省級(jí)城市，2000年全部國(guó)有及規(guī)模以上非國(guó)有工業(yè)企業(yè)單位數(shù)為2803個(gè)，其中重工業(yè)1261個(gè)；2004年就增加至8263個(gè)，其中重工業(yè)4471個(gè)，年均增長(zhǎng)率2.55%?！笆晃濉币?guī)劃要求實(shí)現(xiàn)單位GDP能耗下降20%的節(jié)能目標(biāo)，2005年起發(fā)電煤耗持續(xù)降低，高耗能行業(yè)投資增速放緩，到2010年碳排放得到有效治理。紹興2005年全市實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)總值1440.48億元，工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益穩(wěn)步提高，第二產(chǎn)業(yè)比全國(guó)平均水平高出13.7個(gè)百分點(diǎn)，比全省平均水平高7.6個(gè)百分點(diǎn)。第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部又以工業(yè)制造業(yè)為主體，制造業(yè)增加值占整個(gè)第二產(chǎn)業(yè)增加值的94%。紹興市建設(shè)用地和地均碳排放強(qiáng)度分別增長(zhǎng)3.15%、13.67%，為浙江省之最，其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有待優(yōu)化。

1996～2010年舟山市建設(shè)用地上的碳排放減少了8.35×108t，而其它地區(qū)都有大量增加，其中紹興市變化最大，凈增3125.19×108t，地均碳排放強(qiáng)度也由11.48t/ hm2增加到44.69t/hm2。15年間，寧波市仍然是區(qū)域溫室效應(yīng)最顯著的地區(qū)，建設(shè)用地上的碳排年增長(zhǎng)率達(dá)8.9%；相比之下，麗水建設(shè)用地上碳排放年增長(zhǎng)率僅0.43%。麗水是浙江省林地資源最為豐富的地級(jí)市，但15年間林地面積也減少了36.46×104hm2。

各個(gè)地區(qū)地均碳排放強(qiáng)度變化存在差異，在差異最懸殊的年份，麗水碳排放貢獻(xiàn)率僅為0.1%，而寧波達(dá)48%。15年間浙江省11個(gè)地區(qū)的碳排放呈現(xiàn)一致的階段性。

2010年全省碳排放整體呈二面夾二帶的格局：二面即寧紹平原、溫瑞平原，是浙江省主要的碳源區(qū)；金華、衢州以北碳排放次之，以南碳源碳匯總體平衡（圖1）。

圖1 浙江省地均碳排放強(qiáng)度(單位:t/hm2)Fig.1 The carbon emissions intensity of construction land in Zhejiang Province in 1996 and 2010 year

4 結(jié)論

本文以浙江省為例，通過(guò)測(cè)算其各類(lèi)土地利用的碳排放（吸收）量，得出以下結(jié)論：

（1）浙江省主要的碳源區(qū)為建設(shè)用地。全省1996～2010年碳源總量從615.07×108t增至6704.34×108t，而碳匯總量從15.97×108t降至3.29×108t，碳排放量始終遠(yuǎn)高于碳吸收量；

（2）浙江省建設(shè)用地碳排放總量和地均碳排放強(qiáng)度在最近15年來(lái)均呈上升態(tài)勢(shì)。地均碳排放強(qiáng)度增加，除建設(shè)用地能源消耗大幅增加外，還歸咎于林地面積的急劇減少，林地被征占現(xiàn)象普遍存在；

（3）浙江省目前的碳排放呈二面夾二帶格局：寧紹平原與溫瑞平原是主要的碳源區(qū)，金華與衢州以北地區(qū)次之，以南地區(qū)碳源與碳匯總體平衡；

（4）浙江省低碳土地利用方式的效率有降低趨勢(shì)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有待優(yōu)化。

References)

[1] 金涌,朱賓,陳定江. 低碳經(jīng)濟(jì)的工程科學(xué)原理[M]. 北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2012.

Jin Y, Zhu B, Chen D J. The engineering and scientific principles of low carbon economy[M]. Beijing: Chemical Industry Press, 2012.

[2] Pacala S W, Hurtt G C, Baker D ,et al. Consistent land and atmosphere-based U.S. carbon sink estimates[J].Science, 2001,292(5525):2316-2320.

[3] 方精云,郭兆迪,樸世龍,等. 1981-2000年中國(guó)陸地植被碳匯的估算[J]. 中國(guó)科學(xué)(D輯:地球科學(xué)),2007,37(6):804-812.

Fang J Y, Guo Z D, Piao S L, et al. 1981-2000 terrestrial vegetation carbon estimate in China[J].Science in China(Series D: Earth Sciences), 2007,37(6):804-812.

[4] 婁偉. 城市碳排放量測(cè)算方法研究—以北京市為例[J]. 華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2011,(3):104-110.

Lou W. Study on measurement methods of city carbon emissions: Beijing as a case[J].Journal of Huazhong University of Science and Technology (Social Science Edition), 2011,(3):104-110.

[5] 張中秋,胡寶清. 區(qū)域土地利用結(jié)構(gòu)與能耗碳排放關(guān)聯(lián)測(cè)度方法與應(yīng)用—以南寧市為例[J]. 廣東農(nóng)業(yè)科學(xué),2012,(9):207-211.

Zhang Z Q, Hu B Q. The associated measure methods and application of regional land-use structure and carbon emissions of the energy consumption: Nanning city an example[J].Guangdong Agriculture Science, 2012,(9):207-211.

[6] 孫華強(qiáng). 土地利用總體規(guī)劃實(shí)施管理中的問(wèn)題分析與對(duì)策建議[J]. 上海國(guó)土資源,2011,32(1):41-44.

Sun H Q. Analysis on management and implementation of general land use planning and countermeasures[J].Shanghai Land & Resources,2011,32(1):41-44.

[7] 曲福田,盧娜,馮淑怡. 土地利用變化對(duì)碳排放的影響[J]. 中國(guó)人口.資源與環(huán)境,2011,21(10):76-83.

Qu F T, Lu N, Feng S Y. Effects of land use change on carbon emissions[J].The Chinese Population, Resources and Environment, 2011,21(10):76-83.

[8] 孫賢斌. 安徽省會(huì)經(jīng)濟(jì)圈土地利用變化的碳排放效益[J]. 自然資源學(xué)報(bào),2012,27(3):394-401.

Sun X B. Effects of carbon emission by land use patterns in Hefei’s economic circle of Anhui province[J].Journal of Natural Resources, 2012,27(3):394-401.

[9] 蘇雅麗,張艷芳. 陜西省土地利用變化的碳排放效益研究[J]. 水土保持學(xué)報(bào),2011,25(1):152-156.

Su Y L, Zhang Y F. Study on effects of carbon emission by land use patterns of Shaanxi province[J].Journal of Soil and Water Conservation, 2011,25(1):152-156.

[10] WBGU. The accounting of biological sinks and sources under the Kyoto Protocol: A step forwards or backwards for global environmental protection[R]. German Advisory Council on Global Change, Bremerhaven,1998.

[11] 張潤(rùn)森,濮勵(lì)杰,文繼群,等. 建設(shè)用地?cái)U(kuò)張與碳排放效應(yīng)的庫(kù)茲涅茨曲線假說(shuō)及驗(yàn)證[J]. 自然資源學(xué)報(bào),2012,27(5):723-731.

Zhang R S, Pu L J, Wen J Q, et al. Hypothesis and validation on the Kuznets curve of construction land expansion and carbon emission effect[J].Journal of Natural Resources,2012,27(5):723-731.

[12] 魏迎春,王加恩,曲穎,等. 浙江省主要農(nóng)作區(qū)土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量[J].上海國(guó)土資源,2012,33(2):39-42.

Wei Y C, Wang J E, Qu Y, et al. Organic carbon storage in agricultural land, Zhejiang province, China[J].Shanghai Land & Resources, 2012,33(2):39-42.

Spatial-Temporal Analysis of Carbon Emissions from Land-Use: A Case Study in Zhejiang Province

ZHENG Yi-Ling, YUAN Shao-Feng
(Department of Land Resources Management, Zhejiang Gongshang University, Hangzhou 310018, China)

This paper examines patterns of land use and of energy consumption (coal, oil, and natural gas) in 11 regions in Zhejiang Province for the period 1996-2010. For each region, the total carbon emissions, carbon sources, and carbon sinks were analyzed, as were the average carbon emissions on construction land. The results show that the carbon sources in the province derive mainly from energy consumption on construction land, and that the consumption ranged from 615.07 × 108tons in 1996 to 6704.34 × 108tons in 2010. Woodlands are a carbon-sink area, but their area is reducing year by year and the efficiency of the carbon sink is gradually reducing. The pattern of change of carbon emissions over the 15-year period is consistent with the trend of economic development of the host regions. The carbon emissions in Zhejiang Province show a spatial pattern which are: Ningbo-Shaoxing plain and Wenzhou-Rui’an plain are the two main carbon source areas, and the northern areas of Jinhua and Quzhou cities are the secondary carbon source areas, although the southern parts of Jinhua and Quzhou cities represent a general equilibrium between carbon sources and sinks. The extent and/or degree of lowcarbon land use needs to be increased in Zhejiang Province.

land use; carbon emission; carbon sources; carbon sinks; land economy; low carbon pattern

P66; F301.24

A

2095-1329(2013)02-0033-04

10.3969/j.issn.2095-1329.2013.02.009

2013-06-06

2013-06-18

鄭亦伶(1992-),女,本科生,土地資源管理專(zhuān)業(yè).

電子郵箱：yaouzheng@126.com

聯(lián)系電話：0571-28008333

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(411711151);教育部人文社會(huì)科學(xué)規(guī)劃基金項(xiàng)目(11YJC630254,0YJA630197)

*通訊作者：苑韶峰(博士后/副教授): shaofengyuan1975@163.com