秦巖， 於冉， 於忠祥， 陸盼盼， 李蘭蘭， 桂政， 宋中俊

(安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，安徽 合肥 230036)

碳排放已成為引起社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)問題的重要因素[1]，所以，如何減少和有效控制二氧化碳排放已經(jīng)成為世界各國(guó)制定環(huán)境政策問題的重要導(dǎo)向?！陡绫竟鶇f(xié)定》《京都議定書》《巴黎協(xié)定》等一系列國(guó)際氣候治理文件中，反復(fù)強(qiáng)調(diào)了低碳排放的發(fā)展戰(zhàn)略對(duì)可持續(xù)發(fā)展的重要性。中國(guó)在積極參與全球氣候治理的過程中，逐步確立了“習(xí)近平生態(tài)文明思想”，2019年12月，中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)了《長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》中，要求形成綠色低碳的生產(chǎn)生活方式，探索經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)相輔相成、相得益彰的新路子。因此，在長(zhǎng)三角區(qū)域一體化進(jìn)程中，既要實(shí)現(xiàn)土地集約節(jié)約利用，又要保證區(qū)域內(nèi)低碳綠色發(fā)展，是當(dāng)前亟待解決的重要問題。

目前，國(guó)內(nèi)外諸多學(xué)者從不同角度對(duì)相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行了研究，其基礎(chǔ)為土地利用變化會(huì)積累大量的碳排放[2]，研究重點(diǎn)多集中于土地利用碳排放強(qiáng)度時(shí)空變化[3-9]、影響因素[10-20]及效率[21-25]等。張梅等[7]將全國(guó)分為六大區(qū)域，利用RS、GIS技術(shù)測(cè)算各土地利用類型碳排放變化的時(shí)空變化，認(rèn)為土地類型轉(zhuǎn)變過程中表現(xiàn)碳源和碳匯兩種情況，并具有明顯空間差異。孫赫等[8]利用空間自相關(guān)方法，探討了全國(guó)省級(jí)尺度土地利用碳排放強(qiáng)度的空間關(guān)聯(lián)特征，發(fā)現(xiàn)碳排放強(qiáng)度高值集聚區(qū)向沿海集中，低值集聚區(qū)向內(nèi)陸遷移。但是，當(dāng)前學(xué)者主要針對(duì)于較大范圍的土地利用碳排放強(qiáng)度空間分布及差異影響，忽略了省內(nèi)差異及城市群功能格局對(duì)土地利用變化中碳排放強(qiáng)度變化的影響。研究碳排放強(qiáng)度的時(shí)空特征變化，對(duì)于全面把握土地利用轉(zhuǎn)移中碳排放強(qiáng)度變化趨勢(shì)、區(qū)域內(nèi)城市間土地利用調(diào)整具有一定的意義。因此，本研究通過獲取5期土地利用遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，利用GIS技術(shù)，采用土地利用轉(zhuǎn)移矩陣、空間趨勢(shì)分析、點(diǎn)密度及熱點(diǎn)分析等方法，研究2000—2018年長(zhǎng)三角地區(qū)中心區(qū)的土地利用轉(zhuǎn)移的碳排放強(qiáng)度及其空間特征，為豐富土地利用碳排放強(qiáng)度研究及區(qū)域功能分區(qū)提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

長(zhǎng)三角中心區(qū)地區(qū)作為長(zhǎng)三角一體化發(fā)展中具有輻射帶動(dòng)作用的高質(zhì)量發(fā)展區(qū)域，包含上海市、江蘇省(南京、無(wú)錫、常州、蘇州、南通、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、鹽城、泰州)、浙江省(杭州、寧波、溫州、湖州、嘉興、紹興、金華、舟山、臺(tái)州)及安徽省(合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州、宣城)等27個(gè)城市，面積為225 000 km2。其位于長(zhǎng)江的下游地區(qū)，東部瀕臨黃海與東海，是長(zhǎng)江入海之前形成的沖積平原；氣候類型主要屬于亞熱帶季風(fēng)氣候，季風(fēng)顯著，全年雨熱同期；直至2018年底，土地利用結(jié)構(gòu)中，建設(shè)用地、耕地、林地、草地、水域、未利用地分別占12.36%、46.25%、30.2%、3.28%、7.82%、0.09%。

1.2 研究方法

1.2.1 土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣 土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣主要通過建立二維矩陣的形式，能夠清晰地反映各土地利用類型轉(zhuǎn)移情況。其公式為：

(1)

式中:Sij為土地面積，n為土地利用的類型數(shù)，i、j分別為研究期初與研究期末的土地利用類型序號(hào)。

1.2.2 土地利用變化碳排放強(qiáng)度核算 各土地利用類型的碳排放強(qiáng)度(單位面積碳排放)能反映土地利用碳排放情況及相關(guān)關(guān)系[26]。計(jì)算公式如下：

(2)

式中：Cp為土地利用碳排放強(qiáng)度(t·hm-2)；Cti為各土地利用變化碳排放量(t)；Si為相應(yīng)的土地利用變化面積(hm2)

式(2)中，土地利用變化碳排放量Cti測(cè)算公式如下:

(3)

式中：Cti為土地利用變化碳排放量；Ai為第i種土地利用類型面積，αi為第i種土地利用類型的碳排放系數(shù)，如表1所示(注：負(fù)值表示碳吸收系數(shù))。

表1 用地類型碳排放系數(shù)Table 1 Carbon emission coefficient of land use type

具有碳排放功能的土地利用類型建設(shè)用地[13]。建設(shè)用地碳排放一般是通過其利用過程中的各項(xiàng)能源消耗的碳排放系數(shù)(表2)來間接估算，其公式為：

Eci=∑eci=∑Eniσiφi

(4)

式中：Eci為建設(shè)用地碳排放總量；eci為各種能源消耗產(chǎn)生的碳排放量；Eni為各種能源消耗量；σi為各種能源消耗量轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)煤的系數(shù)，φi為各種能源的碳排放系數(shù)，如表2所示。

表2 碳排放轉(zhuǎn)換系數(shù)表Table 2 Carbon emission conversion coefficient Tab.

1.2.3 空間變化分析

1) 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓是用于探查樣本數(shù)據(jù)的分布方式和發(fā)展的空間統(tǒng)計(jì)方法，通過對(duì)長(zhǎng)三角中心區(qū)2000—2018年土地利用碳排放強(qiáng)度變化的地類圖斑進(jìn)行分析，能夠反映研究區(qū)內(nèi)土地利用轉(zhuǎn)變過程中碳排放強(qiáng)度變化發(fā)展方向的轉(zhuǎn)變和分布趨勢(shì)空間特征。計(jì)算公式為：

(5)

(2) 點(diǎn)密度分析及熱點(diǎn)分析

(6)

式中：xj是要素j的屬性值；wi,j是要素i和j之間的空間權(quán)重；n為要素總數(shù)。并且

(7)

1.3 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究所采用的行政邊界及2000年、2005年、2010年、2015年及2018年5期土地利用數(shù)據(jù)來源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺(tái)(http://www.resdc.cn/Default.aspx)，柵格數(shù)據(jù)精度為1km。依據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類》(GB/T21010—2017)及研究區(qū)實(shí)際情況，利用ArcGIS10.2重分類工具將土地利用類型分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地6個(gè)大類，并利用矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行裁剪處理獲得研究區(qū)數(shù)據(jù)。

各地市2000—2018年能源消耗數(shù)據(jù)來源于《上海統(tǒng)計(jì)年鑒》《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》《浙江統(tǒng)計(jì)年鑒》《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》及各地市統(tǒng)計(jì)年鑒，并根據(jù)2020年各地市行政區(qū)劃情況(如安徽省在2011年、2016年行政區(qū)劃調(diào)整，巢湖市管轄的廬江縣、居巢區(qū)劃歸合肥市管轄，無(wú)為縣劃歸蕪湖市管轄，含山縣、和縣劃歸馬鞍山市管轄，安慶的樅陽(yáng)縣劃給銅陵市)，將相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，以避免土地利用碳排放強(qiáng)度變化中的時(shí)序性及空間差異性。

2 結(jié)果與分析

2.1 土地利用變化分析

通過GIS10.2中空間疊加及土地利用轉(zhuǎn)移矩陣，得到長(zhǎng)三角中心區(qū)土地利用變化結(jié)果，如表3、圖1所示，其中，由于篇幅所限，表3、圖1直接列出2000—2018年計(jì)算結(jié)果及圖例。

表3 長(zhǎng)三角土地利用轉(zhuǎn)移情況 Table 3 Land use transfer in the Yangtze River Delta hm2

如表3所示，2000—2018年長(zhǎng)三角地區(qū)各土地利用類型均發(fā)生了轉(zhuǎn)移，轉(zhuǎn)移用地類型總面積為6 185 913.24hm2，占研究區(qū)域總面積的27.49%。建設(shè)用地轉(zhuǎn)出面積最多，為2 050 799.82 hm2，其中，1 764 143.28 hm2轉(zhuǎn)為耕地，占比86.02%。耕地是轉(zhuǎn)入最多的土地類型，轉(zhuǎn)入3 231 645.18 hm2，建設(shè)用地轉(zhuǎn)入1 313 425.21 hm2，面積有所減少。草地、林地、水域等用地類型轉(zhuǎn)入轉(zhuǎn)出量相當(dāng)，表現(xiàn)為轉(zhuǎn)出量大于轉(zhuǎn)入量。

圖1 2000—2018年長(zhǎng)三角土地利用轉(zhuǎn)移空間分布

如圖1所示，長(zhǎng)三角土地利用轉(zhuǎn)移空間上具有以下特征：(1)長(zhǎng)三角北部及沿海地區(qū)土地利用類型變化以建設(shè)用地轉(zhuǎn)入為主，西南部以林地、草地轉(zhuǎn)入為主，耕地轉(zhuǎn)入量主要集中在合肥市、蕪湖市、馬鞍山市；(2)長(zhǎng)三角土地利用類型的原地保持率逐漸變低，土地利用結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)移由耕地、建設(shè)用地為主轉(zhuǎn)向林地、草地為主。長(zhǎng)三角土地轉(zhuǎn)移由單一為主轉(zhuǎn)移變?yōu)槎喾N土地類型同時(shí)發(fā)生轉(zhuǎn)移，且具有碳匯功能的土地類型逐漸呈現(xiàn)向南部轉(zhuǎn)移的狀態(tài)。

2.2 土地利用碳強(qiáng)度分析

2.2.1 土地利用碳排放核算 通過對(duì)各年份建設(shè)用地、耕地的碳排放量和林地、草地、水域和未利用地等地類的碳吸收量進(jìn)行估算，匯總2000—2018年長(zhǎng)三角土地利用凈碳排放量(表4)。

表4 長(zhǎng)三角土地利用碳排放量核算結(jié)果 Table 4 Calculation results of carbon emissions from land use in the Yangtze River Delta 萬(wàn)t

從碳排放/碳吸收構(gòu)成分析，碳排放方面，建設(shè)用地上人類活動(dòng)造成的碳排放是最主要碳源，占總碳源的76.82%～90.01%，并呈現(xiàn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)；碳吸收方面，林地對(duì)碳吸收的貢獻(xiàn)率最大，占總碳匯的99.00%以上，林地具有重要的碳匯能力，而長(zhǎng)三角地區(qū)林地占總面積的30.29%，使其碳吸收作用非常明顯；草地、水域、未利用地碳吸收量較小，三者總和占比僅為23.52%。

從碳排放/碳吸收變化分析，2000—2018年，長(zhǎng)三角地區(qū)土地利用碳排放量呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，由18 409.03萬(wàn)t增長(zhǎng)至47 750.33萬(wàn)t，年增長(zhǎng)率為8.85%。其中，建設(shè)用地碳排放迅速增長(zhǎng)，從2000年的17 439.59萬(wàn)t增長(zhǎng)至2018年的47 411.48萬(wàn)t，但增長(zhǎng)速度具有“先快速，后放緩”的特點(diǎn)，從2000—2010年的12.04%降低至2010—2018年的2.92%，耕地碳排放量呈現(xiàn)緩速下降的趨勢(shì)，由2000年的5 262.43萬(wàn)t下降至2018年的4 646.00萬(wàn)t，年下降率為0.65%。碳吸收總量在19年間呈緩慢上升態(tài)勢(shì)，僅增加14.16萬(wàn)t。其中，林地碳吸收量變化最為明顯，草地、水域、未利用地基本保持不變。

2.2.2 土地利用變化碳排放強(qiáng)度分析 通過ArcGIS10.2疊加分析，得到長(zhǎng)三角地區(qū)2000—2018年各土地利用類型碳排放強(qiáng)度測(cè)算結(jié)果(表5)。

表5 長(zhǎng)三角土地利用碳排放強(qiáng)度轉(zhuǎn)移情況 Table 5 Land use carbon emission intensity transfer in the Yangtze River Delta t·hm-2

碳源用地中，耕地轉(zhuǎn)變?yōu)槠渌玫仡愋途憩F(xiàn)為碳匯，其中，以向林地轉(zhuǎn)變的數(shù)值最大，為-11.04 t·hm-2，其原因?yàn)椋恋乩妙愋陀商荚崔D(zhuǎn)向碳匯，其固碳能力顯著增強(qiáng)，使其變化過程中碳排放強(qiáng)度數(shù)值變化明顯。建設(shè)用地出現(xiàn)耕地轉(zhuǎn)變表現(xiàn)為碳源外，向其他用地類型轉(zhuǎn)變表現(xiàn)為碳匯。其原因?yàn)椋L(zhǎng)三角地區(qū)建設(shè)用地碳排放密度低于耕地碳排放密度，導(dǎo)致轉(zhuǎn)變過程中，耕地呈現(xiàn)碳排放強(qiáng)度增加的態(tài)勢(shì)。

碳匯用地中，草地向林地、水域轉(zhuǎn)變?nèi)勘憩F(xiàn)為碳匯外，向其他土地類型的轉(zhuǎn)變表現(xiàn)為碳源，其中轉(zhuǎn)變碳匯過程中向林地轉(zhuǎn)變的數(shù)值最大，為-6.42 t·hm-2；轉(zhuǎn)變碳源過程中向耕地轉(zhuǎn)化數(shù)值最大，為4.62 t·hm-2。林地向其他用地類型轉(zhuǎn)變均表現(xiàn)為碳排放，其中，以向耕地轉(zhuǎn)變的數(shù)值最大，為11.04 t·hm-2，這說明，2000—2018年間，長(zhǎng)三角地區(qū)耕地具有較強(qiáng)的碳源能力，林地具有較強(qiáng)的碳匯能力。水域、未利用地向其他用地類型轉(zhuǎn)變的過程中，以轉(zhuǎn)向林地的碳匯功能最為明顯，其原因?yàn)?，林地相較于水域、未利用地，具有更強(qiáng)的碳匯能力。

2.3 碳排放強(qiáng)度變化空間特征

2.3.1 空間方向特征 通過ArcGIS10.2空間分析工具，利用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法定量分析4個(gè)時(shí)間階段土地利用過程中碳排放強(qiáng)度空間數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，刻畫不同時(shí)期碳排放強(qiáng)度在空間分布方向上的離散程度差異，進(jìn)一步揭示長(zhǎng)三角中心區(qū)土地利用碳排放強(qiáng)度分布方向上的時(shí)空演變規(guī)律，參數(shù)結(jié)果如表6所示，地圖可視化結(jié)果如圖2所示。

表6 2000—2018年土地利用碳排放強(qiáng)度變化標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)Table 6 Standard deviation ellipse parameters of land use carbon emission intensity changes from 2000—2018

圖2 2000—2018年長(zhǎng)三角中心區(qū)土地利用碳排放強(qiáng)度變化離散趨勢(shì)Fig.2 Discrete trend of changes in land use carbon emission intensity in the central area of the Yangtze River Delta from 2000 to 2018

以2000—2005年為基準(zhǔn)，2005—2010年標(biāo)準(zhǔn)差橢圓中心向西旋轉(zhuǎn)約1.7°，橢圓總體范圍減小，長(zhǎng)軸減小，短軸增加。表明東部土地利用過程中碳排放強(qiáng)度增加顯著。因2010年以前，國(guó)家社會(huì)經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整過程中，長(zhǎng)江三角洲地區(qū)城市功能逐漸趨同，而以上海市、南京市為主的發(fā)展較快地區(qū)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張速度遠(yuǎn)高于其他地區(qū)，致使大量碳匯用地被占用，故而表現(xiàn)為標(biāo)準(zhǔn)差橢圓向西北旋轉(zhuǎn)，“東—西”方向擴(kuò)張強(qiáng)度大于“南—北”方向。

2010—2015年間，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓中心向東偏南轉(zhuǎn)移約5.46°，橢圓總體范圍繼續(xù)減小，長(zhǎng)軸增加，短軸減小，表明土地利用碳排放強(qiáng)度變化在“東—西”方向縮減強(qiáng)度大于“南—北”方向，且主趨勢(shì)方向上分布的離散程度在減小。在2010年后，國(guó)家相繼發(fā)布《長(zhǎng)江三角洲地區(qū)區(qū)域規(guī)劃》《國(guó)務(wù)院關(guān)于依托黃金水道推動(dòng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展的指導(dǎo)意見》等一系列指導(dǎo)文件，明確長(zhǎng)三角地區(qū)的戰(zhàn)略定位，導(dǎo)致建設(shè)重心集中在建設(shè)潛力較大的沿海地區(qū)，表現(xiàn)為碳排放強(qiáng)度呈現(xiàn)空間分散狀態(tài)。

2015—2018年間，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓中心向西北轉(zhuǎn)移，橢圓范圍呈現(xiàn)擴(kuò)大態(tài)勢(shì)，長(zhǎng)軸減小，短軸增加，離散程度逐步擴(kuò)大。其原因?yàn)椋?016年，《長(zhǎng)江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》中首次將安徽8市列入長(zhǎng)三角地區(qū)戰(zhàn)略規(guī)劃，使得合肥都市圈迅速發(fā)展，建設(shè)用地?cái)U(kuò)張逐漸增加。而在2014—2016年，中國(guó)承諾并屢次強(qiáng)調(diào)在2030年CO2排放總量的峰值的承諾，并因“退田還湖”“退耕還林”等政策影響，南部地區(qū)碳匯用地大量增加，碳排放強(qiáng)度遠(yuǎn)低于北部，導(dǎo)致土地利用碳排放強(qiáng)度變化呈現(xiàn)“東—西”方向擴(kuò)張強(qiáng)度大于“南—北”方向的狀態(tài)。

2.3.2 空間分布特征 通過ArcGIS10.2測(cè)算2000—2018年長(zhǎng)三角土地利用碳排放強(qiáng)度變化圖斑點(diǎn)密度分析，結(jié)果如圖3所示。長(zhǎng)三角地區(qū)土地利用碳排放強(qiáng)度變化具有較強(qiáng)的地域差異性，其空間變化具有以下兩個(gè)特點(diǎn)：

圖3 點(diǎn)密度分析結(jié)果Fig.3 Point density analysis results

(1)南高北低性。整體來看，以上海市與嘉興市為中線，將長(zhǎng)三角地區(qū)分成南北兩部分，可以發(fā)現(xiàn)，以寧波市、臺(tái)州市、池州市為主的南部地市土地利用碳排放強(qiáng)度變化集中性普遍高于北部地市，其原因?yàn)?，長(zhǎng)三角地區(qū)南部土地利用變化主要集中在林地，并具有較為集中的特點(diǎn)，其較強(qiáng)碳匯能力在土地利用碳排放強(qiáng)度變化中呈現(xiàn)一定的優(yōu)勢(shì)。以南京市、常州市、泰州市、宿州市為主的沿江、沿湖地市具有較低的集中性，其原因?yàn)椋蛴玫鼐哂休^強(qiáng)的穩(wěn)定性，其變化程度較低，致使其點(diǎn)密度低于其他土地利用變化碳排放強(qiáng)度。

(2)南部分散性。西部以池州市、銅陵市、宣城市為主，東部以寧波市、紹興市、臺(tái)州市、溫州市為主，可以發(fā)現(xiàn)，長(zhǎng)三角南部地市土地利用變化碳排放強(qiáng)度具有較強(qiáng)的離散性。其原因?yàn)?，相較于長(zhǎng)三角地區(qū)北部地市，南部自然地貌以山地、丘陵為主，致使其建設(shè)用地?cái)U(kuò)張呈現(xiàn)分散態(tài)勢(shì)，在土地利用變化過程中，進(jìn)一步影響林地、草地等碳匯用地的分布，使其點(diǎn)密度呈現(xiàn)分散狀態(tài)。

圖4 熱點(diǎn)分析結(jié)果Fig.4 Hot spot analysis results

通過ArcGIS10.2計(jì)算2000—2018年長(zhǎng)三角土地利用碳排放強(qiáng)度變化圖斑熱點(diǎn)分析，結(jié)果如圖4所示。紹興市是變化的最大熱點(diǎn)區(qū)，除此之外，池州市、銅陵市、杭州市、金華市、臺(tái)州市及溫州市的部分地區(qū)也都是土地利用碳排放強(qiáng)度變化的特點(diǎn)地區(qū)；而鹽城市、泰州市、常州市及舟山市、溫州市的部分地區(qū)為土地利用碳排放強(qiáng)度變化的冷點(diǎn)區(qū)域。熱點(diǎn)區(qū)域土地利用碳排放強(qiáng)度變化的圖斑較為分散，而冷點(diǎn)地區(qū)變化的圖斑相對(duì)集中。

將以上兩種分析方法的結(jié)果相互比較，可以發(fā)現(xiàn)，2000—2018年長(zhǎng)三角地區(qū)土地利用碳排放強(qiáng)度變化主要集中在長(zhǎng)三角南部地市，特別以寧波市土地利用碳排放強(qiáng)度變化最為強(qiáng)烈，變化的圖斑不僅具有較強(qiáng)的集中性，而且具有較大的面積；而長(zhǎng)三角南部地市土地利用碳排放強(qiáng)度變化較為分散，且具有較小的面積；長(zhǎng)三角北部沿海地市土地利用碳排放強(qiáng)度相對(duì)較為連續(xù)，并具有集中性。

3 結(jié)論與討論

(1)2000—2018年長(zhǎng)三角土地利用轉(zhuǎn)移空間上，北部及沿海地區(qū)變化以建設(shè)用地轉(zhuǎn)入為主，西南部以林地、草地轉(zhuǎn)入為主，耕地轉(zhuǎn)入量集中在西北地區(qū)；且原地保持率逐漸變低，呈現(xiàn)由單一為主轉(zhuǎn)移變?yōu)槎喾N土地類型同時(shí)發(fā)生轉(zhuǎn)移，且具有碳匯功能的土地類型逐漸呈現(xiàn)向南部轉(zhuǎn)移的狀態(tài)。

(2)19年間長(zhǎng)三角中心區(qū)土地利用變化過程中，碳排放強(qiáng)度具有明顯的差異性。其中，耕地具有較高的碳排放強(qiáng)度，林地具有較強(qiáng)的碳吸收強(qiáng)度。土地城鎮(zhèn)化逐漸放緩，實(shí)現(xiàn)建設(shè)用地面積由無(wú)序增加轉(zhuǎn)向質(zhì)量提升，導(dǎo)致能源消耗利用率提高；以及“退耕還林”“生態(tài)紅線”等政策的影響，土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生較大變化，致使耕地轉(zhuǎn)化為碳匯用地的數(shù)量增加，是影響碳排放強(qiáng)度變化的主要原因。

(3)2000—2018年長(zhǎng)三角中心區(qū)土地利用碳排放強(qiáng)度分布方向具有集聚向內(nèi)陸轉(zhuǎn)移，空間發(fā)展“東—西”方向擴(kuò)張強(qiáng)度大于“南—北”的特征；空間分布具有“南高北低性”“南部分散性”兩個(gè)時(shí)空特征。碳匯用地與碳源用的集中情況、用地類型的碳排放強(qiáng)度水平是影響其呈現(xiàn)時(shí)空特征的主要因素。

本研究對(duì)19 a長(zhǎng)三角中心區(qū)的土地利用碳排放強(qiáng)度的時(shí)空變化特征進(jìn)行判斷，根據(jù)土地利用轉(zhuǎn)移時(shí)空分布情況，可以發(fā)現(xiàn)凈碳排放量仍處于增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，但其增長(zhǎng)速度有所放緩；碳排放強(qiáng)度在趨勢(shì)上向內(nèi)陸轉(zhuǎn)移，且范圍逐漸擴(kuò)大，所以，土地利用對(duì)碳排放變化具有明顯的作用，碳匯與碳源用地的結(jié)構(gòu)調(diào)整，是實(shí)現(xiàn)碳平衡及碳峰值的有效手段。依據(jù)點(diǎn)密度及熱點(diǎn)分析情況，能夠發(fā)現(xiàn)城市發(fā)展水平與碳排放強(qiáng)度的集中度有一定的相關(guān)性，經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為集中的城市點(diǎn)密度較低，熱點(diǎn)分析中呈現(xiàn)冷點(diǎn)情況，基于土地利用視角，集約節(jié)約利用水平是影響其變化的關(guān)鍵。因此以上海市、南京市、杭州市為主的經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的城市，應(yīng)保持較高的土地集約節(jié)約利用，以降低碳排放強(qiáng)度集中度；以合肥市、紹興市、嘉興市等受輻射較為明顯的地區(qū)，應(yīng)控制新增碳源用地，挖掘潛在碳匯用地，實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)的碳平衡；以安慶市、池州市、宣城市為主的生態(tài)資源良好、碳匯用地規(guī)模較大的地區(qū)，應(yīng)優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)布局，在保證碳匯功能的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。