曲魯平,翟騰騰,張全景

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基于灰色理論模型的山東省土地利用碳排放研究

曲魯平,翟騰騰*,張全景

曲阜師范大學(xué)地理與旅游學(xué)院, 山東 日照 276826

土地利用碳排放研究對(duì)合理配置土地資源、提高土地利用效率、實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排具有重要意義。本文通過(guò)IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)碳排放計(jì)算方法對(duì)山東省2009~2016年的土地利用碳排放進(jìn)行測(cè)度，運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析方法論證耕地、園地、林地、居民點(diǎn)及工礦用地、交通運(yùn)輸用地、水利設(shè)施用地與碳排放的關(guān)聯(lián)程度，并運(yùn)用GM（1,1）灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)山東省2017~2025年碳排放進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果表明，研究期2009~2016年碳排放總量、人均碳排放量、地均碳排放量呈上升趨勢(shì)，碳排放強(qiáng)度呈下降趨勢(shì)；六種地類(lèi)與碳排放存在線性相關(guān)關(guān)系，對(duì)碳排放影響的主次程度分別為交通用地、居民點(diǎn)及工礦用地、水利設(shè)施用地、耕地、林地、園地；經(jīng)預(yù)測(cè)到2019年，將實(shí)現(xiàn)單位GDP二氧化碳排放比2005年降低55%；到2025年，山東省碳排放總量約上升至59722萬(wàn)t，人均碳排放約5.684 t/人，地均碳排放量40.585 t/hm2，碳排放強(qiáng)度約下降至0.376 t/萬(wàn)元。

土地利用; 碳排放; 灰色理論模型; 山東省

隨著世界經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，工業(yè)化水平的提高，人們對(duì)能源的需求與日俱增，能源物質(zhì)消耗導(dǎo)致大氣含碳溫室氣體排放量增加，全球環(huán)境問(wèn)題日益突出[1]。我國(guó)當(dāng)前處于經(jīng)濟(jì)、社會(huì)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，生產(chǎn)、生活、生態(tài)的三生空間都面臨著轉(zhuǎn)型。土地作為承載人類(lèi)一切生產(chǎn)、生活的載體，土地利用的結(jié)構(gòu)、方式、動(dòng)態(tài)變化對(duì)地表環(huán)境同大氣間的碳循環(huán)產(chǎn)生重要影響，IPCC(2002)指出，土地利用類(lèi)型的轉(zhuǎn)變將影響地表生態(tài)系統(tǒng)的碳匯和碳源，各項(xiàng)土地利用活動(dòng)都會(huì)以不同的形式影響大氣中的碳排放[2]。因此，研究土地利用與碳排放的關(guān)聯(lián)性，對(duì)合理利用土地、有效降低碳排放、實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排、構(gòu)建資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會(huì)具有重要意義。

土地的低碳利用已成為當(dāng)前各界關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外越來(lái)越多的學(xué)者專(zhuān)注于研究土地利用與碳排放之間的關(guān)系，并從不同的視角進(jìn)行了深入探討?；谕恋乩棉D(zhuǎn)型對(duì)碳排放的影響視角，國(guó)外學(xué)者Houghton R A.通過(guò)對(duì)全球9個(gè)區(qū)域的研究，論證了森林轉(zhuǎn)化為耕地時(shí)植被和土壤的變化所 引起的碳排放變化[3]；Singh MK等學(xué)者研究了干旱熱帶地區(qū)土地利用變化中林地退化對(duì)土壤中碳循環(huán)的影響[4]；國(guó)內(nèi)學(xué)者曲福田從農(nóng)用地轉(zhuǎn)非農(nóng)用地、農(nóng)用地各地類(lèi)內(nèi)部轉(zhuǎn)型、非農(nóng)用地各種地類(lèi)之間的轉(zhuǎn)型三個(gè)方面論證了土地利用變化對(duì)碳排放的影響[5]；基于能源消費(fèi)對(duì)碳排放的影響視角，游和遠(yuǎn)、吳次芳對(duì)土地利用中能源消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放量及效率進(jìn)行估算，印證土地利用中能源消費(fèi)對(duì)碳排放的影響[6]；杜官印認(rèn)為建設(shè)用地作為工業(yè)化、城市化能源消費(fèi)的主要場(chǎng)所，是影響碳排放的重要因素，并論證了建設(shè)用地?cái)U(kuò)張對(duì)碳排放所產(chǎn)生的正向影響[7]；基于碳排放研究方法的視角，吳萌運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的方法對(duì)不同土地政策下的土地利用碳排放進(jìn)行模擬[8]，張樂(lè)勤利用建設(shè)用地動(dòng)態(tài)度STIRPAT模型揭示了建設(shè)用地對(duì)碳排放的邊際效應(yīng)[9]。因此，本文借助前人的優(yōu)秀理論成果，從能源消費(fèi)視角上估算建設(shè)用地所產(chǎn)生的碳排放量以及計(jì)算不同農(nóng)用地類(lèi)型所產(chǎn)生的碳排放，并利用灰色理論模型對(duì)山東省土地利用與碳排放進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析及碳排放預(yù)測(cè)，為山東省優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)變土地利用方式、實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排、低碳發(fā)展提供理論參考。

1 研究區(qū)概況

山東省位于北緯34°22.9′~38°24.1′，東經(jīng)114°47.5′~122°42.3′，地處東部沿海帶，與韓國(guó)、日本相眺望。全省總面積15.71萬(wàn)km2，占全國(guó)總面積的1.64%。全省下轄2個(gè)省級(jí)市、15個(gè)地級(jí)市。山東省作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的省份之一，在全國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會(huì)發(fā)展中具有舉足輕重的地位。截至2016年末，山東省常住人口9947萬(wàn)人，實(shí)現(xiàn)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值67008.19億元，人均生產(chǎn)總值67365元，產(chǎn)業(yè)密度和城市化都處在全國(guó)的較高水平。2016年山東省的能源消費(fèi)量達(dá)到38722.8萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤，能源消費(fèi)總量位居全國(guó)第一，因此研究選取山東省為研究區(qū)域具有顯著意義。

2 數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文土地利用數(shù)據(jù)來(lái)自山東省土地利用二調(diào)數(shù)據(jù)和山東省土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù)；能源消費(fèi)數(shù)據(jù)以及經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)據(jù)來(lái)源于2010~2017年《山東統(tǒng)計(jì)年鑒》，并根據(jù)《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》附錄中的折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)將各能源消費(fèi)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)煤。

表1 主要年份土地利用碳排放指標(biāo)值

備注：碳排放量（萬(wàn)t）、人均碳排放（t/人）、地均碳排放（t/ha），負(fù)值為碳匯，正值為碳源。

Note: Total carbon emission(ten thousand ton), Per capita carbon emissions(t/p), Per capita carbon emissions(t/ha). Negative value is carbon sink, positive value is carbon source.

由于山東省草地面積較少，未利用地碳排放總量較少，影響山東省碳排放總量的地類(lèi)主要為耕地、園地、林地、居民及工礦用地、交通運(yùn)輸用地和水利設(shè)施用地共六大類(lèi)(表1)，因此本文選取該六種地類(lèi)為主要地類(lèi)分析耕地、園地、林地以及建設(shè)用地對(duì)山東省土地利用碳排放的影響。建設(shè)用地作為能源消耗的主要去向，成為影響碳排放的主要碳源，耕地上的作物雖然具有光合作用，能夠吸收二氧化碳，但耕地自身釋放的二氧化碳量超過(guò)其吸收的碳量，碳匯作用遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于碳源作用，因此將耕地歸為碳源，園地、林地為碳匯[10]。將農(nóng)用地的碳排放模型定義為：

=S×e(1)

式中：S為第種農(nóng)用地地類(lèi)面積，e為第種地類(lèi)的碳排放或碳吸收系數(shù)，見(jiàn)（表2），其中負(fù)值為碳吸收，正值為碳排放。建設(shè)用地是提供人類(lèi)生產(chǎn)、生活的重要場(chǎng)所。居住用地承載人類(lèi)活動(dòng)和取暖燃料燃燒產(chǎn)生的碳排放；工礦用地承載產(chǎn)業(yè)碳排放；交通用地承載動(dòng)力燃料燃燒的尾氣排放，因此建設(shè)用地的碳排放不能簡(jiǎn)單的通過(guò)建設(shè)用地的面積來(lái)衡量碳排放量，建設(shè)用地上的碳排放作為間接排放，應(yīng)該充分考慮建設(shè)用地上生產(chǎn)、生活所消耗的能源量。因此，建設(shè)用地的碳排放應(yīng)基于能源消費(fèi)的基礎(chǔ)上，采用IPCC碳排放測(cè)算方法，根據(jù)《2006年國(guó)家溫室氣體排放指南》中碳排放測(cè)算公式（2），對(duì)能源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，并折算成標(biāo)準(zhǔn)煤，計(jì)算各種能源的消耗量。

式中：為碳排放總量，B為第種能源消費(fèi)量，D為能源的折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)，E為種能源的碳排放系數(shù)。為能源種類(lèi)數(shù)量，為能源種類(lèi)，結(jié)合山東省能源消費(fèi)情況，取9。主要能源折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)和碳排放系數(shù)見(jiàn)表（2）和表（3）。

表 2 碳排放系數(shù)

備注：碳排放系數(shù)來(lái)源于《2006年IPCC國(guó)家溫室氣體排放清單指南》。

Note: Carbon emission coefficient comes from the 2006 IPCC guidelines for national greenhouse gas emission inventories

表 3 主要能源折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)

備注：數(shù)據(jù)為當(dāng)量折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)。

Note: Data in table are equivalent converted standard coal coefficient.

2.2 研究方法

本文選取的研究方法是基于灰色系統(tǒng)理論的灰色關(guān)聯(lián)度分析以及（1,1）灰色預(yù)測(cè)模型[11]。

①灰色關(guān)聯(lián)分析。其實(shí)質(zhì)是將能夠反映各要素變化特征的數(shù)據(jù)序列進(jìn)行幾何比較，通過(guò)比較各因素之間的關(guān)聯(lián)曲線得到各個(gè)度量因素之間的關(guān)聯(lián)程度的一種分析方法。

設(shè)0（1）0（2）0（）為個(gè)度量因素，反應(yīng)各個(gè)要素變化特征的數(shù)據(jù)列為{0（1），{0（2），…，0（m）}，系統(tǒng)相關(guān)因素序列為：

1{1（1）1（2）1（）}

X={x（1）x（2）x（）}

X={x（1）x（2）x（）}

各個(gè)要素之間的關(guān)聯(lián)度為；

式中：為分辨系數(shù)，在此取值0.5，P()為關(guān)聯(lián)度系數(shù)，關(guān)聯(lián)系數(shù)越大，關(guān)聯(lián)度越強(qiáng)。

②灰色(1,1)數(shù)列預(yù)測(cè)模型。是基于累加生成數(shù)列，對(duì)某一指標(biāo)的發(fā)展變化情況所做的預(yù)測(cè)，其預(yù)測(cè)的結(jié)果是該指標(biāo)在未來(lái)各個(gè)時(shí)刻的具體數(shù)據(jù)。其預(yù)測(cè)公式如下：

公式（4）為一階線性微分方程，公式（5）為微分方程所對(duì)應(yīng)的時(shí)間響應(yīng)函數(shù)，其中、為通過(guò)最小二乘法擬合得到的待定系數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 山東省土地利用變化概況

2009~2016年，山東省農(nóng)用地面積整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，農(nóng)用地面積減少14.58萬(wàn)hm2。其中，耕地面積變動(dòng)較為顯著，耕地面積減少6.137萬(wàn)hm2；園地面積減少約2.96萬(wàn)hm2；林地面積由153.51萬(wàn)hm2下降至148.41萬(wàn)hm2。山東省的未利用地也呈現(xiàn)逐年減少態(tài)勢(shì)，面積減少3.11萬(wàn)hm2。然而，近八年來(lái)山東省建設(shè)用地卻增量較大，建設(shè)用地面積增長(zhǎng)21.34萬(wàn)hm2。其中，居民點(diǎn)及工礦用地面積增加顯著，居民點(diǎn)及工礦用地面積增加超過(guò)18.01萬(wàn)hm2；交通運(yùn)輸用地面積增加2.83萬(wàn)hm2；水利設(shè)施用地增加0.5萬(wàn)hm2。隨著山東省經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展、二三產(chǎn)業(yè)的迅猛崛起，建設(shè)用地呈現(xiàn)出不斷擴(kuò)張的態(tài)勢(shì)，導(dǎo)致農(nóng)用地?cái)?shù)量不斷下降，土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生變動(dòng)。各地類(lèi)增減情況見(jiàn)（圖1）。

圖 1 2009~2016年土地利用狀況

3.2 土地利用碳排放測(cè)度

根據(jù)2009~2016年山東省土地利用數(shù)據(jù)和表（2）中耕地、園地、林地的碳排放系數(shù)，通過(guò)公式（1）計(jì)算出2009~2016年山東省耕地、園地、林地的碳排放量和碳吸收量（表1）。2009~2016年耕地產(chǎn)生的碳排放由2009年的323.60萬(wàn)t降低至321.01萬(wàn)t；園地碳吸收量由1255.41萬(wàn)t減少至1205.69萬(wàn)噸；林地的碳吸收量由4605.21萬(wàn)t減少到4452.21萬(wàn)t。在山東省的碳排放中，園地、林地為主要的碳匯，建設(shè)用地和耕地為碳源，建設(shè)用地為主要碳源。根據(jù)主要能源消費(fèi)量和相應(yīng)的能源碳排放系數(shù)，通過(guò)公式（2）計(jì)算出山東省建設(shè)用地的碳排放總量（表1）。自2009年至2016年，建設(shè)用地產(chǎn)生的碳排放總量從28044.75萬(wàn)t上升到40331.65萬(wàn)t，2010年到2011年之間碳排放總量有所下降，建設(shè)用地碳排放量平均每年增長(zhǎng)1535.86萬(wàn)t，但增長(zhǎng)速率有所下降，這與山東省積極響應(yīng)節(jié)能減排的政策相呼應(yīng)，說(shuō)明山東省在節(jié)能減排上取得了一定的成效。

圖 2 2009~2016年山東省碳源、碳匯、凈碳排放量

從山東省碳排放趨勢(shì)圖上可以看出，碳排放總量與建設(shè)用地碳排放趨勢(shì)大致相同，說(shuō)明建設(shè)用地的碳排放對(duì)碳排放總量的影響較為顯著，而其他的農(nóng)用地地類(lèi)的影響相對(duì)較為薄弱。園地面積的增加雖然增加了碳匯能力，但是林地面積的減少和建設(shè)用地不斷擴(kuò)張導(dǎo)致碳排放總量持續(xù)增加。

根據(jù)2009~2016年人口數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)和碳排放總量數(shù)據(jù)，計(jì)算得到人均碳排放量和地均碳排放量，人均碳排放量整體呈上升狀態(tài)，從2009年的2.38 t/人增長(zhǎng)到2016年的3.52 t/人，八年間增長(zhǎng)了約48%，低于GDP增長(zhǎng)速度；地均碳排放量同人均碳排放量變化趨勢(shì)大致相同，整體上呈逐年上升的態(tài)勢(shì)，地均碳排放量從15.19 t/hm2增長(zhǎng)到23.69 t/hm2，年平均增長(zhǎng)率為5.02%。碳排放強(qiáng)度是反映經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展對(duì)碳排放所產(chǎn)生的影響，因此選取單位GDP碳排放量作為衡量碳排放強(qiáng)度的指標(biāo)，根據(jù)2009~2016年的GDP數(shù)據(jù)和碳排放數(shù)據(jù)計(jì)算出碳排放強(qiáng)度，2009~2016年山東省碳排放強(qiáng)度逐年降低，從2009年的0.66 t/萬(wàn)元降低至2016年的0.52 t/萬(wàn)元。通過(guò)分析以上指標(biāo)，山東省近八年來(lái)也在積極的進(jìn)行節(jié)能減排的工作，碳排放強(qiáng)度減弱，并取得了一定的成效。但是山東省人口較多，工業(yè)化水平較高，隨著二、三產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展、居住用地的擴(kuò)張致使能源消耗量逐年增長(zhǎng)，由地類(lèi)轉(zhuǎn)型和不合理的土地利用所產(chǎn)生的直接碳排放以及建設(shè)用地承載人類(lèi)活動(dòng)所產(chǎn)生的間接碳排放總量都在逐年增加。林地、園地等農(nóng)用地轉(zhuǎn)型為建設(shè)用地致使土地的碳固化能力減弱，農(nóng)用地生態(tài)系統(tǒng)碳匯功能降低。

3.3 土地利用與碳排放灰色關(guān)聯(lián)分析

為了更加有效地分析土地利用與碳排放之間的關(guān)聯(lián)程度，本文選取灰色關(guān)聯(lián)分析將耕地、園地、林地、居民點(diǎn)及工礦、交通運(yùn)輸用地、水利設(shè)施用地與凈碳排放量、人均碳排放量、地均碳排放量、碳排放強(qiáng)度四種指標(biāo)根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算公式進(jìn)行關(guān)聯(lián)度分析，關(guān)聯(lián)度結(jié)果見(jiàn)（表4）。

表 4 指標(biāo)間關(guān)聯(lián)度

通過(guò)對(duì)土地利用指標(biāo)和碳排放指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)度分析，六種主要地類(lèi)與碳排放總量、人均碳排放量、地均碳排放量、碳排放強(qiáng)度之間的關(guān)聯(lián)度都大于分辨度0.5，說(shuō)明土地利用的各種地類(lèi)要素與碳排放之間存在著線性相關(guān)關(guān)系。交通運(yùn)輸用地、居民點(diǎn)及工礦用地、水利設(shè)施用地等建設(shè)用地承載居民生活、工業(yè)生產(chǎn)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展，成為能源消費(fèi)的主要場(chǎng)所，因此成為影響碳排放的主要碳源。林地、園地上的作物不斷進(jìn)行強(qiáng)大的光合作用，具有較強(qiáng)的碳吸收能力，因此作為主要碳匯不斷影響碳排放。人類(lèi)是一切社會(huì)活動(dòng)的主體，各種土地利用活動(dòng)都與人類(lèi)生活緊密相關(guān)，而人均碳排放量能夠反映一定程度上、一定區(qū)域內(nèi)能源消費(fèi)對(duì)環(huán)境中碳排放的影響。人口的增減以及活動(dòng)方式的轉(zhuǎn)變都與能源消費(fèi)密切相關(guān)，人口增長(zhǎng)，能源消費(fèi)量增加，碳排放也會(huì)隨之增加。因此這六種地類(lèi)與人均碳排放之間存在明顯的關(guān)聯(lián)程度。地均碳排放量是能夠反映單位土地上的能源投入和單位土地上的產(chǎn)業(yè)密度、工業(yè)化的程度與規(guī)模的碳水平測(cè)度指標(biāo)，能源投入和產(chǎn)業(yè)發(fā)展等都與這六種主要影響地類(lèi)密切相關(guān)，所以地均碳排放量與這六種地類(lèi)之間相互關(guān)聯(lián)。碳排放強(qiáng)度是反映單位GDP產(chǎn)生的碳排放，而GDP的增減與土地利用活動(dòng)所產(chǎn)生的價(jià)值息息相關(guān)，致使六種地類(lèi)與碳排放強(qiáng)度之間也具有關(guān)聯(lián)性。

選取的六種典型地類(lèi)對(duì)碳排放影響的主次程度為：交通用地>居民點(diǎn)及工礦用地>水利設(shè)施用地>耕地>林地>園地。關(guān)聯(lián)度最高的交通運(yùn)輸用地上承載著高燃耗的汽車(chē)尾氣排放，交通用地面積的不斷擴(kuò)張，交通承載力擴(kuò)大，高燃耗帶來(lái)的高排放必然使碳排放增加。關(guān)聯(lián)度第二的居民點(diǎn)及工礦用地上承載著居住用地上人們?nèi)粘Ｉ钊∨璧娜剂先紵约肮I(yè)用地上進(jìn)行工業(yè)化發(fā)展所需的工業(yè)燃料燃燒，隨著人口的增長(zhǎng)和工業(yè)化的發(fā)展，對(duì)能源的需求量與日俱增，居民點(diǎn)及工礦用地毋庸置疑地成為碳排放增加的重要源頭。林地和園地能夠增加土層和植物生命體的碳存儲(chǔ)量[3]，對(duì)碳吸收具有較強(qiáng)影響，由于林地相比較于園地而言受到的人類(lèi)活動(dòng)干擾較少，因此林地所產(chǎn)生的碳匯影響要高于園地。

3.4 土地利用碳排放預(yù)測(cè)

根據(jù)灰色預(yù)測(cè)(1,1)模型求解原理，首先進(jìn)行了灰色預(yù)測(cè)方差比（）和小誤差概率（）的精度檢驗(yàn)。經(jīng)檢驗(yàn)和都在允許范圍之內(nèi)（>0.85，<0.35）（表5），精度等級(jí)符合要求，因此可以建立（1,1）模型，通過(guò)時(shí)間響應(yīng)函數(shù)對(duì)山東省2016~2025年碳排放總量、人均土地利用碳排放量、地均土地利用碳排放以及碳排放強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測(cè)（表5）。

表 5 2016~2025年碳排放預(yù)測(cè)

備注：土地利用數(shù)據(jù)（萬(wàn)hm2），碳排放量（萬(wàn)t）、人均碳排放（t/人）、地均碳排放（萬(wàn)t/萬(wàn)hm2）。

Note: Land use data(ten thousand hm2), carbon emission(ten thousand hm2), per capita carbon emissions(t/person), carbon emission/ten thousand ton/ten thousand/ha.

通過(guò)（1,1）灰色預(yù)測(cè)，到2025年，碳排放總量約達(dá)到59722萬(wàn)t、人均碳排放量5.545 t/人、地均碳排放量40.585 t/hm2、碳排放強(qiáng)度約降低至0.376 t/萬(wàn)元（表5）。在哥本哈根氣候大會(huì)上中國(guó)做出了到2020年國(guó)家單位GDP二氧化碳排放強(qiáng)度比2005年降低40%到45%的承諾[12]。山東省2005年碳排放強(qiáng)度為0.82 t/萬(wàn)元，到2016年時(shí)，山東省的單位GDP二氧化碳排放比2005年降低了41.5%，落實(shí)實(shí)現(xiàn)降低40%的目標(biāo)，預(yù)計(jì)到2019年，將實(shí)現(xiàn)單位GDP二氧化碳排放比2005年降低45%的目標(biāo)。根據(jù)灰色預(yù)測(cè)的碳排放強(qiáng)度結(jié)果，到2025年，山東省的單位GDP碳排放強(qiáng)度將比2005降低55%。山東省在節(jié)能減排工作上也給予高度重視，嚴(yán)格按照土地利用總體規(guī)劃控制土地合理集約利用，限制建設(shè)用地?zé)o序擴(kuò)張以減少基于建設(shè)用地職能的能源消耗所產(chǎn)生碳源，退耕還林、植樹(shù)造林以增加碳匯。

4 結(jié)論與討論

本文首先運(yùn)用IPCC碳排放計(jì)算方法對(duì)山東省2009~2016年土地利用碳排放的分析，然后通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)分析確定山東省各地類(lèi)對(duì)土地利用碳排放的影響效應(yīng)，并運(yùn)用GM（1,1）灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)山東省2017~2025年土地利用碳排放進(jìn)行預(yù)測(cè)得出以下結(jié)論：

（1）研究期內(nèi)，山東省土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生顯著變化，農(nóng)用地面積減少，其中耕地減少6.14萬(wàn)hm2，園地減少2.96萬(wàn)hm2，林地減少5.1萬(wàn)hm2，未利用地減少3.11萬(wàn)hm2；建設(shè)用地面積增加顯著，增加超過(guò)21.34萬(wàn)hm2；

（2）通過(guò)IPCC碳排放計(jì)算2009~2016年間碳排放動(dòng)態(tài)變化，山東省土地利用碳排放總量逐年上升，由22524.18萬(wàn)t上升至32285.86萬(wàn)t；人均碳排放量八年間增長(zhǎng)了約48%，地均碳排放量年均增長(zhǎng)5.02%；碳排放強(qiáng)度有所下降，由2009年的0.66 t/萬(wàn)元降低至0.52 t/萬(wàn)元，到2016年，山東省的單位GDP二氧化碳排放比2005年降低了41.5%，節(jié)能減排工作取得一定成效；

（3）通過(guò)土地利用指標(biāo)和碳排放指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度分析，山東省主要六種地類(lèi)與碳排放之間存在線性相關(guān)關(guān)系，影響主次程度分別為交通用地>居民及工礦用地>水利設(shè)施用地>耕地>林地>園地；

（4）通過(guò)GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)，到2025年凈碳排放總量預(yù)計(jì)達(dá)到59722萬(wàn)t，人均碳排放量5.545 t/人、地均碳排放量40.585 t/hm2、碳排放強(qiáng)度約降低至0.376 t/萬(wàn)；預(yù)計(jì)到2025年，山東省的單位GDP碳排放強(qiáng)度將比2005年降低55%。

土地利用對(duì)碳排放具有重要的影響，如何通過(guò)合理規(guī)劃調(diào)控土地利用對(duì)減少碳排放具有重要意義。山東省作為經(jīng)濟(jì)增速較快、能源消耗較高的大省，在經(jīng)濟(jì)社會(huì)結(jié)構(gòu)改革和轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期，如何充分利用土地資源、提高土地利用效能、實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排、綠色發(fā)展成為當(dāng)前需要應(yīng)對(duì)的關(guān)鍵問(wèn)題。為此應(yīng)該實(shí)施嚴(yán)格的耕地保護(hù)制度，調(diào)整農(nóng)地耕作方式，減少使用農(nóng)藥化肥、提高耕地復(fù)種指數(shù)、積極鼓勵(lì)秸稈還田，提高土地碳固化能力；實(shí)行嚴(yán)格的建設(shè)用地審批制度，合理調(diào)控建設(shè)用地供需平衡，提高建設(shè)用地使用效率，降低建設(shè)用地?cái)U(kuò)張產(chǎn)生的碳排放增加；合理調(diào)整農(nóng)用地結(jié)構(gòu)，在保障國(guó)家糧食安全的基礎(chǔ)上，將質(zhì)量狀況較差的耕地適度地轉(zhuǎn)化為林地或園地以增加碳匯[13]；創(chuàng)新農(nóng)地治理方式，通過(guò)生物手段，工程技術(shù)等手段減少碳排放；加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[14]，大力發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，嚴(yán)格控制高消耗、高排放產(chǎn)業(yè)的市場(chǎng)準(zhǔn)入機(jī)制；建立碳放權(quán)交易市場(chǎng)，促進(jìn)綠色低碳發(fā)展。

對(duì)于山東省的土地利用碳排放的測(cè)度，由于依據(jù)IPCC通用標(biāo)準(zhǔn)，未考慮區(qū)域差異上的土地質(zhì)量、地形、海拔等自然條件因素；建設(shè)用地的碳排放不能針對(duì)每一具體分類(lèi)進(jìn)行詳細(xì)分解測(cè)度，在土地利用碳排放的測(cè)度上存在一定的誤差。因此，對(duì)山東省土地利用碳排放的測(cè)度還有待采用更實(shí)用、更全面的標(biāo)準(zhǔn)和模型進(jìn)一步進(jìn)行研究；本文以后也將深入精確研究山東省內(nèi)土地利用碳排放的區(qū)域差異，并深入探究減少碳源和增加碳匯的土地利用方式。

[1] 商艷敏.試析會(huì)計(jì)核算體系在企業(yè)碳排放中的構(gòu)建[J].港澳經(jīng)濟(jì),2014(34):113-114

[2] 馬曉哲,王錚.土地利用變化對(duì)區(qū)域碳源匯的影響研究進(jìn)展[J].生態(tài)學(xué)報(bào),2015,35(17):5898-5907

[3] Houghton RA, Hackler JL. Carbon Flux to the Atmosphere from Land-Use Changes: 1850 to 1990[R]. Office of Scientific & Technical Information Technical Reports, 2001

[4] Singh MK, Astley H, Smith P,. Soil CO2-C flux and carbon storage in the dry tropics: impact of land-use change involving bioenergy crop plantation[J]. Biomass & Bioenergy, 2015,83:123-130

[5] 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

[6] 游和遠(yuǎn),吳次芳.土地利用的碳排放效率及其低碳優(yōu)化——基于能源消耗的視角[J].自然資源學(xué)報(bào),2010,25(11):1875-1886

[7] 杜官印.建設(shè)用地對(duì)碳排放的影響關(guān)系研究[J].中國(guó)土地科學(xué),2010,24(5):32-36

[8] 吳萌,任立,陳銀蓉.城市土地利用碳排放系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真研究——以武漢市為例[J].中國(guó)土地科學(xué),2017,31(2):29-39

[9] 張樂(lè)勤,陳素平,王文琴,等.安徽省近15年建設(shè)用地變化對(duì)碳排放效應(yīng)測(cè)度及趨勢(shì)預(yù)測(cè)——基于STIRPAT模型[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào),2013,33(3):950-958

[10] 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

[11] 徐建華.現(xiàn)代地理學(xué)中的數(shù)學(xué)方法[M].北京:高等教育出版社,1996

[12] 劉竹,耿涌,薛冰,等.城市能源消費(fèi)碳排放核算方法[J].資源科學(xué),2011,33(7):1325-1330

[13] 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(yīng)分析[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2008(s2):102-107

[14] 梁雪石,郭文棟,鄭福云.黑龍江省建設(shè)用地變化對(duì)碳排放的影響[J].國(guó)土與自然資源研究,2014(4):15-17

Study on Carbon Emission from Land Use in Shandong Province Based on Grey Theory Model

QU Lu-ping, ZHAI Teng-teng*, ZHANG Quan-jing

276826,

The study on carbon emissions from land use is of great significance to the rational allocation of land resources, the improvement of land use efficiency and the realization of energy saving and emission reduction. In this paper, carbon emission from land use in Shandong Province from 2009 to 2016 was measured by IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) carbon emission calculation method. The grey correlation analysis method was used to demonstrate the correlation degree between cultivated land, garden land, forest land, residential land, industrial and mining land, transportation land, water conservancy facilities land and carbon emission, and GM (1,1) grey prediction model was used to predict carbon emission of Shandong Province from 2017 to 2025. The results show that during the research period from 2009 to 2016, the total carbon emissions, per capita carbon emission and per land carbon emission showed an upward trend, while the carbon emission intensity showed a downward trend. There is linear correlation between the six types of land and carbon emissions, the main and secondary impacts on carbon emissions are transportation land, residential land, industrial and mining land, water conservancy facilities land, arable land, forest land and garden land. By 2019, CO2emission per unit of GDP is projected to be 55% lower than in 2005, by 2025, the total carbon emission of Shandong Province will rise to 59.722 million t, the per capita carbon emission will be about 5684 t/ person, the per capita carbon emission will be about 40.585 t/hm2, and the carbon emission intensity will decrease to about 0.376 t/ 10,000 yuan.

Land use; carbon emission; grey theory model; Shandong Province

X24

A

1000-2324(2019)02-0290-07

10.3969/j.issn.1000-2324.2019.02.026

2017-11-28

2018-01-09

江蘇省2013年度普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(CXZZ13-0318)

曲魯平(1992-),女,碩士研究生.研究方向?yàn)橥恋乩霉芾? E-mail:qlp921016@163.com

Author for correspondence. E-mail:zt4450435@163.com