許 蕊,黃賢金,2,*,王佩玉,劉澤淼,梁 潔,楊 琳,2,張秀英

1 南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院,南京 210023 2 自然資源部碳中和與國土空間優(yōu)化重點實驗室,南京 210023 3 內(nèi)蒙古自治區(qū)國土空間規(guī)劃院,呼和浩特 010000

全球氣候變化已成為當(dāng)今世界面臨的最大非傳統(tǒng)安全挑戰(zhàn)[1],IPCC《全球升溫1.5℃特別報告》指出只有在21世紀(jì)中葉實現(xiàn)全球范圍內(nèi)的凈零碳排放才有可能將氣候變暖控制在1.5℃以內(nèi)[2],因此世界各國陸續(xù)提出了“氣候中和”、“碳中和”、“凈零碳排放”、“凈零排放”等與中和有關(guān)的氣候治理目標(biāo)[3]。作為負責(zé)任的大國,為全球應(yīng)對氣候變化做出更大貢獻,2020年我國政府也明確提出了“力爭2030年前二氧化碳排放達到峰值,努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和”的愿景[4]。碳中和的內(nèi)涵涉及碳排放與碳吸收的平衡,即要想實現(xiàn)碳中和,一方面要從“源”的角度減少人為碳排放,另一方面要從“匯”的角度增強不同生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力,以在更大程度上中和人為碳排放[5—7],推進碳中和的實現(xiàn)進程。

在碳中和影響力不斷擴大的背景下,國內(nèi)外學(xué)者對其內(nèi)涵、國際承諾現(xiàn)狀、實現(xiàn)路徑和趨勢展開了研究。目前全球已有136個國家提出了在2050年前后實現(xiàn)凈零排放的目標(biāo)[8],但不同國家間存在較大差異,以歐盟為代表的歐洲發(fā)達國家對于中和目標(biāo)年、分階段目標(biāo)、目標(biāo)范圍和具體路徑等制定相對完善,而發(fā)展中國家大多僅對目標(biāo)年和目標(biāo)范圍做出承諾[9],Salvia等[10]通過對歐盟327個城市地方規(guī)劃的分析發(fā)現(xiàn)約有78%的城市均已制定了明確目標(biāo)的緩解計劃。從政策保障上來看,當(dāng)前英國、丹麥等14個國家或經(jīng)濟體已經(jīng)進行了氣候立法,中國、美國等30個國家則通過策略文件來保障碳中和目標(biāo)的實現(xiàn),澳大利亞、泰國等部分國家進行了聲明或承諾[8]。此外,基于市場的手段也是實現(xiàn)碳中和的重要途徑,學(xué)者們對碳市場、碳排放權(quán)交易、碳配額、碳補償、碳定價等均展開了大量研究[1,11—12]。

從碳源的角度來看,通過構(gòu)建情景模型對碳排放進行預(yù)測是當(dāng)前學(xué)者們的研究熱點之一。張帆等[13]探究了不同共享社會經(jīng)濟路徑下我國2020年至2100年碳排放軌跡及經(jīng)濟代價,Zhou等[14]設(shè)置了4種情景對我國建筑業(yè)碳排放達峰情況進行模擬分析,Yu等[15]通過構(gòu)建一種新的經(jīng)濟-碳排放-就業(yè)多目標(biāo)優(yōu)化模型預(yù)測我國能源碳排放,潘棟[16]、朱宇恩[17]等對我國不同地區(qū)或省份的能源消費碳排放未來變化展開情景分析。同時,為了更好的促進碳減排,學(xué)者們在全球[18]、國際組織[19—22]、國家[23—25]等不同尺度上對碳排放的影響因素或驅(qū)動因素展開了大量分析,結(jié)果顯示可再生能源使用、技術(shù)創(chuàng)新或研發(fā)、環(huán)境稅收投入、能源效率提高、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級等因素通常能夠促進碳減排,不可再生能源使用、人口增長等一般對碳減排起消極作用,而經(jīng)濟增長在不同國家或經(jīng)濟發(fā)展的不同階段作用不同,貿(mào)易開放通常有利于中高收入國家碳排放減少,卻導(dǎo)致中低收入國家碳排放增加[26]。此外,也有不少學(xué)者關(guān)注新能源、新材料和新技術(shù)的研發(fā)利用,在太陽能、風(fēng)能和水能等可再生能源應(yīng)用逐漸成熟后,生物質(zhì)能源作為新型清潔能源成為關(guān)注重點[27—28]；同時為更好的發(fā)展碳捕集、利用與封存技術(shù)(CCUS),通過光催化[29]、電化學(xué)[30]等方法對CO2進行還原也是當(dāng)前技術(shù)創(chuàng)新的熱門。

全球陸地生態(tài)系統(tǒng)在2007—2016年平均每年從大氣中吸收碳高達36.1億噸,相當(dāng)于人為總碳排放的33.7%[31],可見為促進碳中和目標(biāo)的實現(xiàn),對于生態(tài)系統(tǒng)碳匯的研究也極其重要。當(dāng)前,學(xué)者們已經(jīng)對全球[32]、國家[33]及區(qū)域[34]等多個尺度的生態(tài)系統(tǒng)歷史碳匯水平展開了評估,主要運用清查法[35]、生態(tài)系統(tǒng)模型模擬[36]、大氣反演[33]等方法進行碳匯量核算。而在碳中和愿景下,對未來碳匯潛力的預(yù)測與模擬也必不可少,當(dāng)前對此研究仍相對缺乏,學(xué)者們最常使用生態(tài)系統(tǒng)過程模型,如CENTURY模型[37]、集成生態(tài)圈模擬器IBIS[6]、FORCCHN模型[38]等。此外,也有部分學(xué)者通過地面清查資料[39]和數(shù)學(xué)建模[40]等方法對未來碳儲量進行預(yù)測。

黃河流域是我國重要的能源、化工、原材料和基礎(chǔ)工業(yè)基地,但在資源富裕的背景下長期粗放型的發(fā)展模式也使得流域沿線面臨著嚴(yán)峻的生態(tài)環(huán)境問題,2019年9月18日,中共中央確定了將黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展列為重大國家戰(zhàn)略[41],2021年《黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃綱要》印發(fā)[42]。內(nèi)蒙古段地處黃河“幾”字彎,是我國北方典型的干旱半干旱區(qū)域,不可避免地面臨著水沙關(guān)系不協(xié)調(diào)、生態(tài)環(huán)境承載力不足、礦產(chǎn)資源開發(fā)紅利和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展沖突等問題。當(dāng)前,雖然已有部分學(xué)者對黃河流域的生態(tài)保護[43]、水沙問題[44]和經(jīng)濟發(fā)展[45]展開了研究,但如何在全球氣候治理的背景下,統(tǒng)籌人為碳排放[46]和生態(tài)系統(tǒng)碳匯,開展碳達峰可能階段、碳中和實現(xiàn)進程及路徑研究,目前仍然鮮有成果。為此,本文選取改進的IPAT模型和集成生物圈模擬器(IBIS),分別對黃河流域內(nèi)蒙古段2018—2060年能源消費碳排放和2060年生態(tài)系統(tǒng)碳匯水平展開多情景預(yù)測,分析不同情景下的碳達峰實現(xiàn)時間以及碳中和程度及路徑,并結(jié)合研究區(qū)實際情況從不同角度提出政策建議,以便為科學(xué)制訂黃河流域的碳中和目標(biāo)提供借鑒,對于應(yīng)對氣候變化具有積極意義。

1 研究區(qū)概況、研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

黃河流域內(nèi)蒙古段位于黃河流域上中游,流經(jīng)長度843.5km,流域面積廣闊,地理位置獨特,是黃河“幾”字彎的重要組成區(qū)域,也是黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展的重要組成部分?？紤]到以自然黃河流域范圍為基礎(chǔ)、保持地區(qū)級行政區(qū)劃單元的完整性、地區(qū)社會經(jīng)濟發(fā)展與黃河的直接關(guān)聯(lián)性這三條原則[47—48],本文界定的黃河流域內(nèi)蒙古段包括黃河干支流流經(jīng)的呼和浩特、鄂爾多斯、包頭、巴彥淖爾、烏海、烏蘭察布、阿拉善7個盟市全域(圖1),國土面積約52.30萬km2,占內(nèi)蒙古全區(qū)的44.2%,2020年GDP約11691億元,占全區(qū)的67.3%,常住人口1237.12萬人,占全區(qū)的49.4%,是人口活動和經(jīng)濟發(fā)展的重要區(qū)域。2017年黃河流域內(nèi)蒙古段的能源消費總量約為14247萬t標(biāo)準(zhǔn)煤,約占內(nèi)蒙古全區(qū)的69.8%,根據(jù)中國碳核算數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)計算得2017年研究區(qū)能源消費碳排放總量約為9281萬t,約占全區(qū)的59.3%,單位GDP碳排放量約為0.83噸/萬元,高于全國平均水平,實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)面臨巨大挑戰(zhàn)。

圖1 黃河流域內(nèi)蒙古段地理分布范圍Fig.1 The geographical distribution of the Inner Mongolia section of the Yellow River Basin

1.2 氣候變化情景選擇

按照典型濃度路徑,IPCC第五次評估報告將未來氣候變化情景分為RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5四種[49]。RCP8.5情景屬于高排放情景,有研究表明僅在現(xiàn)有煤炭使用量提高五倍時才會出現(xiàn),而伴隨著全球煤炭使用量達峰,清潔能源成本持續(xù)下降,該情景越來越不可能發(fā)生[50]。RCP2.6情景屬于低排放情景,是四種情景中唯一能滿足2100年升溫低于2℃的情景,與當(dāng)前碳中和的目標(biāo)契合。RCP4.5情景和RCP6.0情景屬于中等排放情景,在政府的干預(yù)下排放量將得到緩解?；谶x取RCP2.6的前提,本研究在兩種中等排放情景間選取到2100年輻射強迫相對較高的中高情景RCP6.0,以反映碳排放緩解程度較低時研究區(qū)的碳匯情況。RCP2.6和RCP6.0與全球碳減排背景下的升溫情況接近,在一定程度上可以充分有效地反映氣候變化特征。在RCP2.6情景下,未來全球?qū)⒉扇〈罅Χ鹊臏p排措施,CO2排放量從2020年開始下降,輻射強迫在21世紀(jì)達到頂峰并于2100年下降到2.6 W/m2,有較大可能抑制全球變暖趨勢并把升溫控制在2℃之內(nèi)。在RCP6.0情景中,CO2排放量從2080年開始下降,輻射強迫在2100年穩(wěn)定在6.0 W/m2,在本世紀(jì)末不能抑制全球變暖趨勢。

1.3 碳中和度測算

本文基于改進的IPAT模型預(yù)測不同減排情景下2018—2060年黃河流域內(nèi)蒙古段的能源消費碳排放變化趨勢和碳達峰情況,基于集成生物圈模擬器IBIS模擬在RCP2.6和RCP6.0情景下黃河流域內(nèi)蒙古段陸地生態(tài)系統(tǒng)的凈初級生產(chǎn)力,以預(yù)測2060年研究區(qū)碳匯能力,并根據(jù)碳排放量和碳匯水平計算2060年黃河流域內(nèi)蒙古段陸地生態(tài)系統(tǒng)對于中和人為碳排放的貢獻率,即國土空間碳中和程度(圖2)。

圖2 黃河流域內(nèi)蒙古段碳中和度測算研究框架Fig.2 The research framework for carbon neutrality measurement in Mongolia section of the Yellow River Basin

1.3.1 碳排放預(yù)測——改進的IPAT模型

當(dāng)前,人類活動的二氧化碳排放約有90%以上來源于能源消費[17],學(xué)者們在研究中常將其作為區(qū)域碳排放總量進行測算,本研究也采取相同的方法。IPAT模型由Enrlich等學(xué)者在1971年提出,以反映人口、經(jīng)濟、技術(shù)對環(huán)境壓力的影響[51]。當(dāng)前,IPAT模型也被廣泛應(yīng)用于研究碳排放與能源、經(jīng)濟、人口等因素的宏觀量化關(guān)系中,但除此之外,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)水平因素也與碳排放關(guān)系密切。呂煒[52]研究表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變與人均勞動者報酬直接相關(guān),與產(chǎn)業(yè)技術(shù)進步間接相關(guān),因此本文參考杜強[53]的方法引入勞動者報酬率來表征產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變和產(chǎn)業(yè)技術(shù)進步(可決系數(shù)高達0.91[52]),并對IPAT模型進行修正,以預(yù)測碳排放總量。改進后的IPAT模型表達為：

(1)

式中,C為碳排放總量,P為人口,G為GDP,E為能源消費總量；A為人均GDP,M為能源強度,D為綜合能源碳排放系數(shù),f表示勞動力報酬率,k表示技術(shù)進步影響系數(shù)。則t時期的碳排放總量為：

Ct=PtAtMtDt×kt=P0(1+p)t×A0(1+a)t×M0(1+m)t×D0(1+d)t×kt

(2)

式中,p表示人口年均變化率,a表示人均GDP年均變化率,m表示能源強度年均變化率,即年節(jié)能率,d表示綜合能源碳排放系數(shù)變化率,即低碳能源年替代率。

其中,實際碳排放數(shù)據(jù)來源于中國碳核算數(shù)據(jù)庫(Carbon Emission Accounts and Datasets, CEADs)提供的中國縣級碳排放清單(https://www.ceads.net.cn/),該數(shù)據(jù)通過建立省級CO2排放與夜間燈光數(shù)據(jù)之間的關(guān)系自上而下地估算縣域碳排放量,本研究根據(jù)縣域數(shù)據(jù)計算得到2009—2017年研究區(qū)實際碳排放總量[54],以便與通過改進的IPAT模型計算得到的碳排放量作對比,從而確定模型的可行性。2009—2017年研究區(qū)GDP、常住人口、能源消費量、職工平均工資均來源于歷年《內(nèi)蒙古統(tǒng)計年鑒》、《內(nèi)蒙古經(jīng)濟社會調(diào)查年鑒》和各盟市統(tǒng)計年鑒。為消除物價影響,將GDP和職工平均工資均統(tǒng)一到2009年基準(zhǔn)。由于統(tǒng)計年鑒顯示內(nèi)蒙古在第三次全國經(jīng)濟普查中對能源消費量數(shù)據(jù)進行了調(diào)整,因此本文也根據(jù)變化率相應(yīng)地對2009—2013年研究區(qū)能源消費量進行調(diào)整,以保證數(shù)據(jù)連續(xù)性。數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計見表1。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計

對2009—2017年黃河流域內(nèi)蒙古段能源消費總量和實際碳排放總量進行擬合得到綜合能源碳排放系數(shù),擬合方程為：y=0.6343x+7.2061(R2=0.883),則2009—2017年綜合能源碳排放系數(shù)為0.6343。對2009—2017年黃河流域內(nèi)蒙古段職工平均工資取對數(shù)得到職工平均工資曲線,擬合方程為：y=0.0807x-151.61(R2=0.970),以職工平均工資變動斜率表征科技變動率,其中勞動力報酬變動系數(shù)f為0.0807,則技術(shù)進步值為0.0734。社會科技從創(chuàng)新到推廣一般需要近5年的時間,則每5年的技術(shù)進步值為7.34%,則技術(shù)因素的影響系數(shù)為92.66%,則每年技術(shù)因素的影響k為98.53%。

1.3.2 碳匯模擬——生態(tài)過程模型

集成生物圈模擬器(Integrated Biosphere Simulator, IBIS)屬于新一代動態(tài)植被模型。1996年,IBIS由美國威斯康星大學(xué)全球環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展中心開發(fā),此后得到廣泛應(yīng)用。該模型考慮植被組分和結(jié)構(gòu)對環(huán)境變化的響應(yīng),將陸表水熱過程、陸地生物地球化學(xué)循環(huán)和植被動態(tài)的模擬都涵蓋其中,可以分為陸面過程、冠層生理、植被物候、植被動態(tài)、土壤地球生物化學(xué)等5個模塊。在模擬的過程中,模型充分考慮了各圈層之間的能量、動量以及水分的交換；涵蓋冠層光合與導(dǎo)度的冠層生理特征；植被物候變化；植被類型之間動態(tài)競爭過程,同時將陸地碳循環(huán)納入其中,考慮凈初級生產(chǎn)力水平、組織周轉(zhuǎn)、土壤碳和有機質(zhì)分解[36,55]。IBIS模型可在不同的時間尺度上進行模擬,從1小時至1年,將植被發(fā)生在不同時間尺度上的生態(tài)、生物物理、生理過程有機整合起來[56]。

本文利用IBIS模擬的凈初級生產(chǎn)力(NPP)和凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力(NEP)表征陸地生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力。NPP即指植被固定的碳,將NPP減去土壤異養(yǎng)呼吸,可以得到NEP。NEP常用作一個生態(tài)系統(tǒng)是從大氣中固定碳還是向大氣中排放碳的指標(biāo)[7],其為正值時,生態(tài)系統(tǒng)為碳匯,反之則為碳源[57]。參考黃梅玲的研究[58],IBIS模型輸入數(shù)據(jù)及其來源為(1)氣象數(shù)據(jù)：降水、氣溫、相對濕度、云量因子、風(fēng)速、氣溫日較差、月降水日數(shù)、極低氣溫等數(shù)據(jù),依據(jù)中國標(biāo)準(zhǔn)氣象站點地面氣候資料構(gòu)建。(2)植被類型數(shù)據(jù)：依據(jù)中國1∶4000000植被數(shù)據(jù)構(gòu)建,將原數(shù)據(jù)較為詳細的植被類型分類統(tǒng)一到IBIS模型的15種植被類型,形成IBIS模型所需要的植被初始化圖層。(3)土壤數(shù)據(jù)：根據(jù)中國1∶1000000數(shù)字化土壤數(shù)據(jù)構(gòu)建。(4)地形數(shù)據(jù)：采用SRTM version3.0的DEM數(shù)據(jù)構(gòu)建。(5)陸面掩膜數(shù)據(jù)：主要用來表示陸面的水體部分和西北鹽殼等沒有土壤屬性的區(qū)域。

2 不同情景下黃河流域內(nèi)蒙古段碳達峰和碳中和進程分析

2.1 未來碳排放情景設(shè)置

對改進的IPAT模型中的人均GDP變化率a、人口變化率p、年節(jié)能率m和低碳能源年替代率d這四個因子分別設(shè)置高、中、低變化率,如表2所示。其中,人均GDP和人口變化每10年為一個階段,而能源強度和綜合能源碳排放系數(shù)變化則根據(jù)碳中和實現(xiàn)路徑的階段設(shè)置。結(jié)合已有研究[59—60],碳中和實現(xiàn)路徑可分為4個階段,即2020—2030年為達峰期,2030—2035年為平臺期,2035—2050年為快速下降期,2050—2060年為深度脫碳期,因此對這4個階段分別設(shè)置年節(jié)能率和低碳能源年替代率。在2020—2060年因子變化率設(shè)置時,人均GDP變化率中值參考了內(nèi)蒙古“十四五”規(guī)劃和關(guān)敏捷[61]、潘棟[16]等的研究；人口變化率結(jié)合研究區(qū)2010—2020年間人口年均變化率歷史趨勢進行設(shè)置；年節(jié)能率和低碳能源年替代率的參數(shù)中值設(shè)置參考朱宇恩[17]、潘棟[16]等的研究,并結(jié)合研究區(qū)化石能源消費比例大、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整慢、可再生能源利用率低的現(xiàn)狀對所參考文獻中的參數(shù)數(shù)值進行了下調(diào)。在低值和高值中,各因子變化率的設(shè)置則基于中值進行相應(yīng)的調(diào)整。同時為確保數(shù)據(jù)連續(xù)性,將2018—2020年各指標(biāo)變化率設(shè)置為與第一階段相同。

根據(jù)各因子的高、中、低3種變化率,建立了4種情景,分別為基準(zhǔn)情景、節(jié)能情景、低碳情景和粗放情景,在各情景下對黃河流域內(nèi)蒙古段的未來碳排放變化趨勢進行預(yù)測并分析其達峰情況,表3展示了4種情景的因子設(shè)置組合。

在基準(zhǔn)情景(S1)下,設(shè)定各因子變化率均為中值,即基本保持現(xiàn)有的經(jīng)濟社會發(fā)展水平和能源消費變化趨勢。在節(jié)能情景(S2)下,設(shè)定人均GDP和人口變化率為中值,而年節(jié)能率和低碳能源年替代率為低值,即在經(jīng)濟社會保持現(xiàn)有發(fā)展水平的同時,逐漸開始關(guān)注節(jié)能減排工作,調(diào)整能源消費結(jié)構(gòu),降低能源強度。在低碳情景(S3)下,設(shè)定各因子變化率均為低值,即改變傳統(tǒng)的發(fā)展模式,優(yōu)化升級產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),提高資源配置效率和能源利用效率,通過技術(shù)創(chuàng)新降低能源強度,提高清潔能源替代率,建立以綠色、循環(huán)為核心的高質(zhì)量發(fā)展。在粗放情景(S4)下,設(shè)定各因子變化率均為高值,即此時經(jīng)濟發(fā)展仍然是黃河流域內(nèi)蒙古段發(fā)展的主要目標(biāo),全球氣候變化和節(jié)能減排工作未得到足夠的重視,粗放的經(jīng)濟發(fā)展模式使得區(qū)域內(nèi)的能源強度下降率和低碳能源年替代率均較低。

表2 2018—2020年黃河流域內(nèi)蒙古段改進的IPAT模型各因子變化率設(shè)置/%

表3 黃河流域內(nèi)蒙古段碳減排情景設(shè)置

2.2 不同情景下2018—2060年碳排放預(yù)測結(jié)果及達峰情況

由于通過改進的IPAT模型計算得到的2009—2017年研究區(qū)碳排放量為6571—9037萬t,而中國碳核算數(shù)據(jù)庫公布的2009—2017年研究區(qū)碳排放量約為6368—9402萬t,兩者平均誤差僅為-2.64%,可見模型具有較高可信度,可以進行碳排放情景預(yù)測。因此基于情景設(shè)置,通過改進的IPAT模型計算出黃河流域內(nèi)蒙古段2018—2060年的能源消費碳排放量變化趨勢和預(yù)計達峰時間(圖3)。

圖3 不同碳減排情景下2017—2060年碳排放總量預(yù)測結(jié)果Fig.3 Forecast results of carbon emissions under different carbon emission reduction scenarios from 2017 to 2060

在基準(zhǔn)情景下,2030年黃河流域內(nèi)蒙古段能源消費碳排放總量約為11800萬t,隨后平穩(wěn)增長至2040年實現(xiàn)碳達峰,其碳排放總量由2017年的9281萬t(實際碳排放量)增長到了2040年的12209萬t,上升率約為31.55%,此后碳排放量逐漸下降,到2060年碳排放量將下降到8321萬t,較峰值減少31.85%,較2017年減少7.93%,此時2060年碳排放總量略低于基期的碳排放量。

在節(jié)能情景下,2030年研究區(qū)能源消費碳排放總量約為11131萬t,緩慢增長至2035年實現(xiàn)碳達峰,峰值約為11213萬t,較2017年上升率約為20.81%,此后碳排放量逐漸下降,到2060年碳排放總量將下降到6854萬t,較峰值下降38.88%,較2017年下降24.16%。該情景下能源政策的實施在一定程度上促進了碳達峰,并提高了達峰后的碳排放下降率。

在低碳情景下,研究區(qū)碳排放總量將于2030年達峰,峰值碳排放總量僅為9784萬t,較2017年實際碳排放量僅上升5.42%,此后碳排放呈現(xiàn)快速下降的趨勢,到2060年碳排放量將下降到4448萬t,較2030年峰值減少54.54%,較2017年基期減少50.78%。該情景下黃河流域內(nèi)蒙古段的節(jié)能減排工作取得了明顯成效,能夠按期實現(xiàn)國家碳達峰目標(biāo),但對于經(jīng)濟發(fā)展模式、社會生產(chǎn)方式、能源消費模式的改變和能源科技創(chuàng)新的要求均較高。

在粗放情景下,2030年研究區(qū)能源消費碳排放總量約為14212萬t,隨后仍保持較快的速度持續(xù)增長,到2050年實現(xiàn)碳達峰,峰值約為17635萬t,較2017年實際碳排放增長近一倍,上升率為90.02%,2050年后碳排放開始緩慢減少,但到2060年碳排放總量仍為15491萬t,較2030年峰值減少12.16%,而較2017年仍增長71.42%,在該情景下研究區(qū)仍將面臨著巨大的生態(tài)環(huán)境壓力。

綜合對比發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟增長仍然是影響黃河流域內(nèi)蒙古段碳排放總量的重要因素,但單純地改變經(jīng)濟發(fā)展模式還遠遠不夠,要想促進碳達峰目標(biāo)盡早實現(xiàn),必須盡快出臺能源規(guī)劃,并加大能源政策的實施力度,降低能源強度,推廣清潔可再生能源利用。

2.3 2060年黃河流域內(nèi)蒙古段陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯水平及空間分異

在IPCC RCP2.6和RCP6.0兩種情景下,黃河流域內(nèi)蒙古段陸地生態(tài)系統(tǒng)呈現(xiàn)出不同的碳源匯效應(yīng),不同土地利用碳匯水平差異較大。在RCP2.6情景下,2060年黃河流域內(nèi)蒙古段陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯水平約為1533萬t,在此情景下,政府積極參與對全球氣候變化的調(diào)控,化石燃料使用量減少,可再生能源和碳捕獲系統(tǒng)得到廣泛推廣,整體碳儲量增加。在RCP6.0情景下,2060年黃河流域內(nèi)蒙古段的陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯水平約為-506萬t,在此情景下政府對于氣候變化的調(diào)控相對較弱,氣溫升高情況較RCP2.6情景下加劇,使得溫室氣體排放和濃度不斷增加,此時草地生態(tài)系統(tǒng)土壤通過異養(yǎng)呼吸作用使得微生物分解有機質(zhì)釋放CO2[62—63],即土壤異養(yǎng)呼吸作用大于凈初級生產(chǎn)力,成為陸地生態(tài)系統(tǒng)中土壤碳的主要凈輸出途徑,而由于黃河流域內(nèi)蒙古段草地面積較廣,因此導(dǎo)致研究區(qū)整體呈現(xiàn)為碳源。

2060年RCP2.6情景和RCP6.0下黃河流域內(nèi)蒙古段陸地生態(tài)系統(tǒng)的NEP空間分布如圖4和圖5所示,兩種情景下NEP空間分布格局相反。在RCP2.6情景下,NEP總體上呈現(xiàn)由東南向西北降低的格局,其中碳匯效應(yīng)較強的NEP高值區(qū)主要集中在烏蘭察布市和呼和浩特市南部及鄂爾多斯市東南部,巴彥淖爾市、包頭市和烏蘭察布市北部及阿拉善盟東南部呈現(xiàn)出較弱的碳匯效應(yīng),而碳源效應(yīng)較強的NEP負值區(qū)主要集中在阿拉善盟西北部。在RCP6.0情景下,升溫幅度增高,溫室氣體排放濃度增加。由于研究區(qū)東側(cè)主要為草原生態(tài)系統(tǒng),土壤中存在著大量草本植物根系,隨著氣溫升高其土壤異養(yǎng)呼吸作用更為強烈[64],因此基本呈現(xiàn)出碳源狀態(tài)。NEP總體上呈現(xiàn)由西向東降低的格局,其中碳匯效應(yīng)較強的NEP高值區(qū)主要集中在研究區(qū)西南的阿拉善盟、烏海市和鄂爾多斯市南部地區(qū),而碳源效應(yīng)較強的NEP負值區(qū)主要集中在研究區(qū)東部的烏蘭察布市南部、呼和浩特市大部分地區(qū)以及鄂爾多斯市東部小部分地區(qū),巴彥淖爾市和包頭市也呈現(xiàn)出較弱的碳源效應(yīng)。

圖4 RCP2.6情景下2060年黃河流域內(nèi)蒙古段陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯情況Fig.4 Carbon sink of terrestrial ecosystem in Inner Mongolia section of Yellow River Basin in 2060 under the RCP2.6 scenario

圖5 RCP6.0情景下2060年黃河流域內(nèi)蒙古段陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯情況Fig.5 Carbon sink of terrestrial ecosystem in Inner Mongolia section of Yellow River Basin in 2060 under the RCP6.0 scenario

2.4 2060年黃河流域內(nèi)蒙古段國土空間碳中和進程分析

結(jié)合多情景下的碳排放情況模擬和碳匯水平預(yù)測結(jié)果,對陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯抵消能源消費碳排放的貢獻率進行計算,分析2060年黃河流域內(nèi)蒙古段國土空間碳中和程度。在RCP2.6情景下,由于 2060年黃河流域內(nèi)蒙古段的陸地生態(tài)系統(tǒng)整體呈現(xiàn)出碳匯效應(yīng),碳匯水平為1533萬t,因此若碳排放變化為基準(zhǔn)情景,則2060年陸地生態(tài)系統(tǒng)對于碳中和進程的貢獻率約為18.42%；若為節(jié)能情景,則2060年國土空間碳中和實現(xiàn)程度約為22.37%；若為低碳情景,則2060年碳中和實現(xiàn)程度約為34.46%；若為粗放情景,則實現(xiàn)程度將僅為9.90%。

但在RCP6.0情景下,由于土壤異養(yǎng)呼吸作用導(dǎo)致草原生態(tài)系統(tǒng)向外排放碳,使得2060年黃河流域內(nèi)蒙古段的陸地生態(tài)系統(tǒng)整體呈現(xiàn)出碳源效應(yīng),NEP為-506萬t,則此時研究區(qū)內(nèi)部難以對于實現(xiàn)碳中和做出貢獻。但從內(nèi)蒙古自治區(qū)全區(qū)來看,由于區(qū)內(nèi)林草資源分布不均,固碳能力較高的林地等生態(tài)系統(tǒng)主要分布在內(nèi)蒙古東部,則若能加快推進碳排放交易,可以促進區(qū)內(nèi)碳指標(biāo)的有效分配和區(qū)內(nèi)流動,有助于推進全區(qū)碳中和的實現(xiàn)進程。

3 結(jié)論及政策建議

本文基于改進的IPAT模型和集成生物圈模擬器IBIS對黃河流域內(nèi)蒙古段的能源消費碳排放和生態(tài)系統(tǒng)碳匯水平進行多情景預(yù)測模擬,進而分析其碳達峰情況和碳中和實現(xiàn)進程。對四種碳減排情景分析顯示,由于黃河流域內(nèi)蒙古段前期能源消費和經(jīng)濟發(fā)展模式較為粗放,因此在2030年實現(xiàn)碳達峰面臨著較大的挑戰(zhàn),僅在低碳情景下存在實現(xiàn)的可能,而在基準(zhǔn)、節(jié)能和粗放情景下碳排放將分別于2040年、2035年和2050年達峰。對兩種氣候變化情景分析顯示,不同的升溫幅度使得2060年研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的凈初級生產(chǎn)力差異較大,RCP2.6情景下,研究區(qū)呈現(xiàn)出碳匯效應(yīng),碳匯水平約為1533萬t,而RCP6.0情景下,NEP為-506萬t,呈現(xiàn)出碳源效應(yīng)。綜合碳源和碳匯情況,在RCP2.6氣候情景下,選擇不同的減排路徑,2060年陸地生態(tài)系統(tǒng)分別可以對黃河流域內(nèi)蒙古段碳中和做出9.90%—34.46%的貢獻,而在RCP6.0氣候情景下陸地生態(tài)系統(tǒng)難以為碳中和目標(biāo)的實現(xiàn)做出貢獻。

全球氣候治理背景下,要想實現(xiàn)碳達峰、碳中和目標(biāo),低碳國土空間的開發(fā)利用成為黃河流域未來發(fā)展的重點,結(jié)合內(nèi)蒙古段實際情況,從碳增匯、碳減排、碳交易和國土空間規(guī)劃的角度分別提出以下政策建議。

(1)保護重要碳匯生態(tài)系統(tǒng),提升固碳增匯能力。黃河流域內(nèi)蒙古段長期以來面臨著嚴(yán)峻的生態(tài)破壞問題,且重度和中度退化草地面積比重高[65],因此要重視對林地、耕地、草地等具有高碳匯能力的生態(tài)系統(tǒng)的保護和修復(fù)[66],探索不同生態(tài)系統(tǒng)的固碳增匯技術(shù),建設(shè)固碳增匯示范基地和示范項目。

(2)調(diào)整能源消費結(jié)構(gòu),增加可再生能源發(fā)展規(guī)劃指標(biāo)。由于黃河流域內(nèi)蒙古段能源消費較為粗放,因此盡快實現(xiàn)碳減排是推動碳中和進程的重中之重。要調(diào)整能源消費結(jié)構(gòu),嚴(yán)格控制煤炭消費,大力發(fā)展可再生能源,利用廣闊的地理空間優(yōu)勢,在阿拉善、烏蘭察布、鄂爾多斯、巴彥淖爾等邊境沿線、荒漠地區(qū)和礦坑地區(qū)大力發(fā)展風(fēng)電和太陽能光伏產(chǎn)業(yè),在農(nóng)林等生物質(zhì)豐富的地區(qū)積極推進生物質(zhì)能源發(fā)電。

(3)構(gòu)建碳排放權(quán)交易市場,促進碳指標(biāo)流動。黃河流域上下游以及內(nèi)蒙古自治區(qū)東西部之間土地利用方式差異較大,生態(tài)系統(tǒng)間的碳源匯效應(yīng)不同,如內(nèi)蒙古西部沿黃地區(qū)是國家重點能源基地,而東部森林地區(qū)則為國家禁止開發(fā)的生態(tài)保護區(qū)[67],因此加快建設(shè)碳排放權(quán)交易市場,促進碳指標(biāo)在流域內(nèi)或區(qū)內(nèi)的流動,進行區(qū)域支付轉(zhuǎn)移,是未來低碳發(fā)展的重要思路之一。

(4)制定土地利用碳排放標(biāo)準(zhǔn),優(yōu)化國土空間格局。在國土空間規(guī)劃中,制訂重要碳匯空間的土地利用碳排放標(biāo)準(zhǔn),對不同土地利用活動進行碳配額,對高碳排放用地主體征收碳稅,用于補償生態(tài)建設(shè)用地主體,將碳減排與國土空間管制相結(jié)合。同時,由于不同陸地生態(tài)系統(tǒng)的碳匯能力不同,也要科學(xué)合理地調(diào)整和優(yōu)化國土空間格局,構(gòu)建低碳型國土空間。