李嘉樂，胡紅兵

（黃岡師范學院，湖北 黃岡 438000）

1 研究背景

碳排放是指溫室氣體的排放，是全球氣候變暖的重要影響因素。自1992年通過《聯(lián)合國氣候變化框架公約》后，世界各國逐漸重視碳排放增長及其產(chǎn)生的影響，如何節(jié)約能源、減少碳排放、實現(xiàn)綠色低碳發(fā)展模式已成為全球的熱點問題之一[1]。針對碳排放現(xiàn)狀，習近平總書記在2020年9月第七十五屆聯(lián)合國大會中宣布，我國將提高國家自主貢獻力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現(xiàn)“碳中和”[2]。土地利用與人類生產(chǎn)生活緊密聯(lián)系，在人為影響下，土地利用類型會隨時間發(fā)生變化，同時也伴隨著碳排放量的增加，其對大氣中二氧化碳含量的影響僅次于人類燃燒化石燃料[3]。因此，對區(qū)域土地利用碳排放時空演變特征進行分析，有利于深入了解該區(qū)域碳排放影響機制，能為“碳達峰、碳中和”提出指導性建議，推動綠色低碳模式的發(fā)展。

自20世紀末以來，土地利用與碳排放問題在學術界引起了諸多關注，國內(nèi)外研究學者在土地利用碳足跡、碳排放測算、碳排放效應、經(jīng)濟增長與碳排放關系等多方面展開了研究。例如，柳梅英等[4]采用CASA模型等對土地利用/覆被變化對植被碳儲量的影響進行了研究；孫赫等[5]采用碳排放計算模型對中國31個省份1990—2008年土地利用碳排放強度進行了估算，以此分析了土地利用碳排放的時空演變規(guī)律；張俊峰等[6]從土地利用碳排放效應方面探討武漢城市圈碳排放強度、幅度的時空差異，并運用LMDI（對數(shù)平均迪氏指數(shù)法）因素分解模型對研究區(qū)域碳排放影響因子進行了判定與分析；龔惠萍等[7]利用Tapio脫鉤模型探究武漢市工業(yè)經(jīng)濟增長與碳排放的脫鉤關系，在市域層面推動工業(yè)化低碳發(fā)展?？傮w而言，國內(nèi)正逐漸將不同空間尺度的土地利用碳排放進行定量分析，并將其與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的關系作進一步探討，挖掘更多的區(qū)域碳排放影響因素。

武漢市作為湖北省省會和武漢城市圈中心城市，近20年來其土地利用發(fā)生了顯著變化，同時碳排放量也迅速增長。因此，本文以武漢市為研究對象，估算武漢市2000年、2010年、2020年三期的碳吸收量、碳排放量、凈碳排放量，從時間和空間兩個方面對研究區(qū)土地利用碳排放狀況進行分析，以此為土地利用規(guī)劃的制定提供合理方案，最終為武漢市完成“雙碳”任務提供參考，也為實施建設資源節(jié)約型環(huán)境友好型社會、綠色低碳可持續(xù)的發(fā)展模式提供參考借鑒。

2 研究區(qū)域與研究方法

2.1 區(qū)域概況與數(shù)據(jù)來源

2.1.1 區(qū)域概況

武漢市地理位置為北緯29°58′～31°22′，東經(jīng)113°41′～115°05′，地處江漢平原東部，為西南至東北走向的長江及其支流漢江所貫穿，土地利用類型以耕地和水域為主。武漢市是湖北省的省會城市，歷史文化悠久，經(jīng)濟實力雄厚，2020年經(jīng)濟總量達到15 616.06億元，交通運輸網(wǎng)密集，素有“九省通衢”之稱，是長江經(jīng)濟帶的重要戰(zhàn)略地區(qū)，也是武漢城市圈的發(fā)展“主心骨”。

2.1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究中的遙感數(shù)據(jù)來源于中國科學院地理科學與資源研究所[8]，選取2000年、2010年、2020年湖北省的土地利用遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)，空間分辨率為30 m，利用ArcGIS 10.7.1軟件對遙感圖像進行鑲嵌、裁剪、連接、柵格轉面、幾何計算等操作，最終得到武漢市3個年份的土地利用類型現(xiàn)狀圖。

本研究中使用的社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)包括GDP總值、人均GDP，能源消耗數(shù)據(jù)包括煤炭、洗精煤、焦炭、原油、燃料油、汽油、柴油、煤油、煉廠干氣、液化石油氣、焦爐煤氣。社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)和能源消耗數(shù)據(jù)來源于2000年、2010年、2020年《武漢市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》《武漢統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》。各能源折算標準煤系數(shù)和碳排放系數(shù)主要參考《中國能源統(tǒng)計年鑒》和《IPCC 2006年國家溫室氣體清單指南》[9]。

2.2 研究方法

2.2.1 IPCC土地利用碳排放系數(shù)法

IPCC土地利用碳排放系數(shù)法是基于《IPCC 2006年國家溫室氣體清單指南》中碳排放系數(shù)的測算方法，對土地利用類型中的耕地、林地、草地、水域和未利用地采取直接碳排放系數(shù)法，對建設用地采取間接碳排放系數(shù)法，最終綜合估算出區(qū)域內(nèi)土地利用碳排放量[10]。其中，非建設用地的碳排放系數(shù)參考其他文獻研究成果[11-15]。計算公式如下。

（1）直接碳排放系數(shù)法公式如式（1）所示。

式中：SC——非建設用地土地利用總碳排放（吸收）量，萬t；Ai——第i種非建設用地土地利用類型碳排放（吸收）量，萬t；αi——第i種非建設用地土地利用類型面積，hm2；δi——第i種土地利用類型碳排放系數(shù)，t/hm2。土地利用碳排放（吸收）系數(shù)如表1所示。

表1 土地利用碳排放（吸收）系數(shù)

（2）間接碳排放系數(shù)法如式（2）所示。

式中：IC——建設用地總碳排放量，萬t；Bj——第j種能源類型碳排放量，萬t；βj——第j種能源類型消耗量，萬t；mj——第j種能源類型折標準煤系數(shù)（kgce/kg）；nj——第j種能源類型碳排放系數(shù)（kg CO2/kg或kg CO2/m3）。各能源類型折算標準煤系數(shù)和碳排放系數(shù)如表2所示。

表2 各能源類型折算標準煤系數(shù)和碳排放系數(shù)

2.2.2 單一土地利用動態(tài)度

單一土地利用動態(tài)度表示一定研究區(qū)域和研究期內(nèi)某一種土地利用類型面積的變化狀況[16]，可以反映該區(qū)域各土地利用類型隨時間推移的變化幅度。計算公式如式（3）所示。

式中：Ki——第i種土地利用類型動態(tài)度，%；Hia——第i種土地利用類型于研究基期的面積，hm2；Hib——第i種土地利用類型于研究末期的面積，hm2；T——研究基期與末期的時間間隔。

2.2.3 碳排放強度

碳排放強度是指研究區(qū)域內(nèi)單位國內(nèi)生產(chǎn)總值所排放的二氧化碳的量[17]，可以反映該區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與碳排放的關系，對該區(qū)域低碳發(fā)展模式加以評估，計算公式如式（4）所示。

式中：CEI——研究區(qū)域碳排放強度，t/萬；CEM——研究區(qū)域碳排放總量，t；GDP——研究區(qū)域國內(nèi)生產(chǎn)總值，萬元。

2.2.4 土地利用轉移矩陣

土地利用轉移矩陣來源于系統(tǒng)分析學，將土地利用變化類型中轉移的面積以矩陣或表格的形式表示[18]，可以反映研究區(qū)域內(nèi)各土地利用自研究初期至研究末期在數(shù)量結構與方向中的變化特征。數(shù)學表達式如式（5）所示。

式中：S——土地利用類型面積，hm2；i——研究初期的土地利用類型；j——研究末期的土地利用類型；n——土地利用類型數(shù)。

2.2.5 土地利用碳排放效應估算方法

土地利用碳排放效應估算方法是一種用于計算研究區(qū)域內(nèi)變換型[19]的土地利用變化引起的碳效應變化值的計算方法[20]，在本研究中用以估算2000—2020年武漢市土地利用碳效應變化值。計算公式如式（6）所示。

式中：CE——研究區(qū)域總碳效應，t；Sij——公式中第i種用地類型轉移到第j種用地類型的面積，hm2；θij——第i種用地類型轉移到第j種用地類型后的碳效應系數(shù)，t/hm2。

3 土地利用碳排放時空演變分析

3.1 時序演變分析

3.1.1 土地利用面積時序變化分析

2000—2020年武漢市土地利用類型碳排放趨勢和土地利用類型占比情況分別如圖1和圖2所示。由圖2可知，武漢市的耕地面積最大，水域面積次之，這兩種土地利用類型在武漢市居于主要地位。草地與未利用地面積占比較小。從圖3可以看出，2000—2020年的武漢市土地利用變化幅度較小，其中耕地面積減少最多，由2000年的523 820.61 hm2縮減至2020年的478 141.74 hm2，呈單調(diào)遞減趨勢；林地面積減少較多，由2000年的79 615.62 hm2縮減至2020年的78 278.31 hm2；草地與未利用地面積在2000—2020年分別共減少702.36 hm2和456.84 hm2，減少幅度緩和；水域面積呈現(xiàn)先增再減的趨勢，最終增加到173 759.31 hm2，整體變化幅度較緩；建設用地面積大幅增加，由2000年的65 860.74 hm2擴大至2020年的114 002.1 hm2，呈遞增態(tài)勢。

圖1 2000—2020年武漢市土地利用類型碳排放趨勢

圖2 2000—2020年武漢市土地利用類型占比情況

為了能更加清晰地展現(xiàn)武漢市2000—2020年中各類土地利用類型的變化情況，本研究根據(jù)2000—2020年武漢市各類土地利用面積，對武漢市土地利用動態(tài)度進行計算，整理結果如表3所示。2000—2020年間在武漢市總體土地利用類型中，建設用地面積的動態(tài)度最大（3.655%），動態(tài)度最小的土地利用類型為草地（-0.486%）。其中，2000—2010年、2010—2020年耕地、林地、草地、未利用地的土地利用動態(tài)度均為負值，而林地、草地、未利用地的土地利用動態(tài)度在2010—2020年有所回升，耕地的土地利用動態(tài)度在此期間繼續(xù)減少；水域的土地利用動態(tài)度從正值變?yōu)樨撝?，但總體來看仍為正值；建設用地在研究期內(nèi)的動態(tài)度均為正值，且變化速率超過其他土地利用類型，這表明武漢市在研究期間城鎮(zhèn)發(fā)展迅速，建設用地擴張速度快，這占用了部分耕地、草地等土地類型。

表3 2000—2020年武漢市土地利用動態(tài)度變化

3.1.2 土地利用碳排放時序變化分析

通過對武漢市2000年、2010年、2020年的遙感影像解譯提取一級類土地利用面積數(shù)據(jù)，從《武漢統(tǒng)計年鑒》《湖北統(tǒng)計年鑒》等多方資料收集原煤、煤油、焦爐煤氣等的能源消耗數(shù)據(jù)，并與IPCC碳排放系數(shù)法公式進行結合，計算得出武漢市各土地利用類型碳源、碳匯、凈碳排放統(tǒng)計量及相應的統(tǒng)計趨勢，結果分別如表4與圖3所示。

表4 2000—2020武漢市土地利用類型碳排放情況(104 t)

圖3 2000—2020年武漢市凈碳排放量與增長速率變化

從碳源方面來看，武漢市的總碳源量在2000—2010年呈現(xiàn)出增加趨勢，增加了約1238.17萬t，而在2010—2020年表現(xiàn)出下降的趨勢，減少了約254.11萬t。其中，耕地碳排放量在研究期內(nèi)呈下降趨勢；建設用地碳排放量表現(xiàn)出先上升后下降的變化趨勢，且增長速度快、下降速度較慢，與總碳源量、凈碳排放量的波動變化趨于一致，在2010年達到峰值2708.19萬t，并于2020年下降至2454.08萬t。

從碳匯方面來看，總碳吸收量在研究期間呈逐步下降的趨勢，由2000年的9.54萬t下降至2020年的9.46萬t。其中，林地在碳匯總量中的占比最大，達到了53.46%，其次是水域，約為46.34%，兩者對武漢市碳吸收的貢獻度最大，這是由于武漢市園林和林業(yè)局等部門對林地采取了有效管理措施，且武漢市地處長江和漢水的交匯處，水域面積廣；草地、未利用地的碳吸收量變化幅度平緩，沒有明顯的起伏情況，在碳匯總量中的占比較小。

從整體來看，武漢市凈碳排放量呈現(xiàn)先升后降的趨勢，由2000年的1483.63萬t上升至2010年的2720.95萬t，最終下降至2020年的2465.75萬t。由于研究期間建設用地碳排放量在凈碳排放量中的占比較大，因此武漢市凈碳排放量的變化趨勢主要受建設用地碳排放變化影響，而碳匯量產(chǎn)生的影響較小?？梢娊ㄔO用地是武漢市土地利用碳排放的主要影響因素。

3.1.3 碳排放強度時序特征分析

為探究研究區(qū)低碳發(fā)展模式情況，明晰該區(qū)域經(jīng)濟與碳排放之間的關系，本文結合碳排放強度公式對武漢市2000年、2010年、2020年的GDP和碳排放總量進行計算，得到2000—2020年武漢市土地利用類型碳排放強度，所得結果如圖4所示。結果表明，武漢市單位GDP碳排放由2000年的1.29 t/萬元下降至2020年的0.16 t/萬元，整體呈現(xiàn)遞減趨勢，且遞減速率先快后慢。這說明了武漢市在經(jīng)濟迅速發(fā)展的同時，也在積極響應“雙碳”號召，持續(xù)推進節(jié)能減排工作，實施力度不斷加大，形成低碳發(fā)展模式。

圖4 2000—2020年武漢市土地利用類型碳排放強度

3.2 空間格局分析

3.2.1 土地利用空間變化方向分析

利用ArcGIS 10.7.1軟件中的融合、相交等工具對武漢市土地利用面積數(shù)據(jù)進行疊加分析，并運用Excel數(shù)據(jù)透視表功能進行整合，得到武漢市研究期內(nèi)土地利用類型的轉移矩陣。

2000—2020年武漢市各土地利用類型轉移矩陣如表5所示，其中，草地的流出面積高于流入面積，表明草地面積隨時間的推移而逐漸減少，且主要流出的土地類型為水域，約占草地總流出面積的38.20%，其次是建設用地，約占36.41%。耕地的流出面積遠高于流入面積，且流出面積居于武漢市各土地利用類型的首位，其中建設用地是耕地的主要流向類型，約占耕地流出面積的78.75%。建設用地流入面積遠高于流出面積，是武漢市流入面積最大的土地利用類型，且流入土地類型主要為耕地和水域。林地面積以流出為主，且流出主要對象為建設用地，其次是耕地，同時林地也主要由耕地轉化而來，可以看出武漢市的耕地和林地在研究期間的雙向轉換相對頻繁。水域的流入與流出面積的差值在各土地利用類型中最小（30.2 hm2），表明武漢市近20年中的水域面積變化較小，具有一定的穩(wěn)定性。未利用地流出面積大于流入面積，主要流向水域和建設用地。

表5 2000—2020年武漢市土地利用類型轉移矩陣 單位：hm2

總體來看，2000—2020年武漢市土地利用以流出為主，流出以耕地和水域為主，且在草地、耕地、林地、水域、未利用地的流出值中，建設用地均占據(jù)了較大的比例。

3.2.2 土地利用變化的碳效應分析

本文運用碳效應測算模型，結合已獲取的武漢市土地利用面積、碳源碳匯系數(shù)值等數(shù)據(jù)，得到2000—2020年武漢市主要土地利用變化類型碳效應統(tǒng)計量，如表6所示。2000—2020年武漢市土地利用變化而引起的區(qū)域碳吸收增量遠低于碳排放增量，兩者相差9 381 221.81 t。其中，耕地轉變?yōu)榻ㄔO用地引起的碳源量變化影響最大，約占總碳源量變化的95.71%，其次是林地轉變?yōu)榻ㄔO用地。在碳匯量變化中，耕地轉化為水域是引起碳匯量變化的重要影響因素，其產(chǎn)生的變化值約占總碳匯量變化值的75.35%，其次是耕地向林地的轉變。

表6 2000—2020年武漢市主要土地利用變化類型引起的區(qū)域碳效應

建設用地是武漢市最大的碳排放來源，這與武漢市城鎮(zhèn)擴張、能源消耗等因素有關；林地、水域是武漢市碳吸收能力最主要的土地利用類型，其他土地類型向林地、水域的轉換均可產(chǎn)生一定的碳吸收效應。

4 結語

本研究基于2000—2020年武漢市各類土地利用數(shù)據(jù)和能源消耗數(shù)據(jù)，對土地利用碳排放量進行估算，并探討了該地區(qū)碳排放時空演變特征，結合以上分析，得出以下結論：①武漢市碳排放量在2000—2020年呈先增后減的趨勢，其中，建設用地面積增速最快且碳排放量占比最大，說明建設用地擴張、能源消耗是影響武漢市近20年來碳排放量增減的主要因素。因此，限制建設用地的過度擴張、開發(fā)與使用清潔能源、提高能源利用率、增加非煤炭型能源的使用率，從而削弱建設用地碳源能力，是武漢市實施節(jié)能減排計劃的有效方式。②武漢市碳匯能力較強的土地利用類型依次為林地和水域，而林地面積逐漸減少，水域面積基本穩(wěn)定，總體碳吸收量在研究期內(nèi)逐漸減少，不利于武漢市土地利用碳匯能力的提升。結合土地利用碳效應分析，在不觸碰耕地紅線、保障第一產(chǎn)業(yè)可持續(xù)性發(fā)展的前提下，武漢市可實施退耕還林、退耕還湖等政策，合理減少林地和水域向建設用地的轉換，同時增加建設用地內(nèi)部植被覆蓋度，充分利用植被固碳能力，進而有效提升碳匯能力，增加碳吸收量，促進土地利用低碳化，實現(xiàn)“碳中和、碳達峰”目標。③武漢市草地與未利用地面積較少，碳匯能力較弱，但仍可加以充分利用。草地應與水域保持同等重視，謹防草地退化現(xiàn)象發(fā)生；未利用地可用以緩解其他土地利用類型需求，提高土地資源利用率。④武漢市單位GDP碳排放量20年來呈明顯下降趨勢，說明武漢市低碳經(jīng)濟發(fā)展水平與過去相比有所好轉，土地利用管理水平與方式有所成效，綠色低碳模式發(fā)展勢頭好。

在實證研究中，本文仍存在以下問題：①土地利用類型還可進一步細分。本文采取的是武漢市一級類土地利用數(shù)據(jù)，尚未涉及二級類土地利用。因此在以后的研究中可進一步對土地利用類型進行細分，提出更為具體的建議。②缺乏對土地利用碳排放與經(jīng)濟發(fā)展之間的深入研究。武漢市社會經(jīng)濟發(fā)展水平較高，若在之后的研究中利用相關理論與模型對武漢市土地利用碳排放與經(jīng)濟發(fā)展之間的關系進行深入探討，則能夠得到經(jīng)濟發(fā)展層面中武漢市土地利用碳排放的影響因素。③可進一步對土地利用碳排放進行模擬預測性研究。作為地理科學研究的一個細小方面，對某一區(qū)域土地利用碳排放的研究應當具備可預測性意義，因此，在后面的研究中可結合相關模型與指標對武漢市或其他區(qū)域土地利用碳排放進行模擬預測，提出更具指導性的結論與建議。