高宇,劉歡**,鮑立佳,石琳,吳江

(1.陜西地建土地勘測(cè)規(guī)劃設(shè)計(jì)院有限責(zé)任公司 西安 710082;2.咸陽(yáng)師范學(xué)院地理與環(huán)境學(xué)院 咸陽(yáng) 712099)

溫室氣體引起的全球氣候變暖是全世界共同面臨的一項(xiàng)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)?；剂虾屯恋乩米兓徽J(rèn)為是CO2排放的兩大主要源頭[1]。Corinne 等[2]研究表明,在2008-2017 年間,全球化石燃燒引起的CO2年均排放量達(dá)(9.4±0.5) t(C)?a-1,土地利用變化導(dǎo)致的CO2年均排放量為(1.5±0.7) t(C)?a-1,且由土地利用變化引起的CO2排放量將持續(xù)增長(zhǎng)。為了改善CO2等溫室氣體帶來(lái)的氣候變暖問(wèn)題,2015 年《巴黎協(xié)定》提出,全球?qū)⒈M快實(shí)現(xiàn)溫室氣體排放達(dá)峰,在21 世紀(jì)下半葉實(shí)現(xiàn)溫室氣體凈零排放[3]。自改革開(kāi)放以來(lái),我國(guó)土地利用變化劇烈,建設(shè)用地?cái)U(kuò)張迅速,使得我國(guó)碳排放量不斷增長(zhǎng)[4]。目前,中國(guó)已經(jīng)成為全球碳排量最大的國(guó)家[5]。為了實(shí)現(xiàn)《巴黎協(xié)定》的目標(biāo),2020 年9 月,我國(guó)向國(guó)際社會(huì)做出了莊嚴(yán)承諾-中國(guó)將力爭(zhēng)于2030 年前達(dá)到碳達(dá)峰,2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和(簡(jiǎn)稱“雙碳”)[6]。為了實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo),我國(guó)的“十四五”規(guī)劃中將“降碳”作為生態(tài)文明建設(shè)的重點(diǎn)戰(zhàn)略方向[7],因此,精確測(cè)算區(qū)域土地利用變化引起的碳排量,對(duì)響應(yīng)國(guó)家政策、早日實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)具有重要意義。

自1980 年開(kāi)始,國(guó)內(nèi)外學(xué)者就土地利用變化引起的碳排放效應(yīng)進(jìn)行了大量的實(shí)證研究。例如,Lin等[8]計(jì)算了2006-2016 年中國(guó)30 個(gè)省份的土地利用碳排放強(qiáng)度和人均土地利用碳排放量;王艷軍等[9]利用夜間燈光影像與土地利用數(shù)據(jù),測(cè)算了珠三角城市群2000-2013 年碳排放的時(shí)空差異性;Ali 等[10]研究了泰國(guó)曼谷都會(huì)區(qū)土地利用變化與碳排放和碳匯之間的關(guān)系;Wu 等[11]利用IPCC 提出的排放因子法估算了1991-2020 年中國(guó)淮南市土地利用的碳源和碳匯;王丹等[12]基于雙變量空間自相關(guān)分析方法揭示了南四湖流域土地利用變化引起的碳排放量與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的時(shí)空關(guān)系。雖然土地利用變化引起的碳排放效應(yīng)研究成果眾多,但有關(guān)大西安地區(qū)土地利用變化及其碳排放效應(yīng)的研究中,多基于縣域等行政單元進(jìn)行測(cè)算,缺乏基于柵格尺度的研究?；跂鸥癯叨鹊难芯客ǔＤ芡黄菩姓卧南拗?更好地貼合地理對(duì)象的自然特征。此外,人們多關(guān)注土地利用以及碳排放量的時(shí)空演變特征[13-14],較少有針對(duì)該區(qū)域未來(lái)土地利用碳排放模式進(jìn)行模擬與預(yù)測(cè)的研究。

大西安(西安市-西咸新區(qū))是“一帶一路”的核心區(qū),也是亞歐大陸橋經(jīng)濟(jì)帶的心臟,摸清該區(qū)域土地利用變化碳排量的時(shí)空演變特征對(duì)推進(jìn)其高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義?；谝陨涎芯楷F(xiàn)狀,本研究利用長(zhǎng)時(shí)序的土地利用數(shù)據(jù),分析大西安地區(qū)1990-2020 年的土地利用變化特征,利用排放因子法核算大西安地區(qū)碳排放量的時(shí)空變化模式,基于柵格尺度評(píng)估大西安地區(qū)碳排放強(qiáng)度,最后利用PLUS(patch-generating land use simulation)模型模擬大西安地區(qū)2025 年和2030 年的土地利用格局和碳排放空間模式。該研究可為大西安地區(qū)落實(shí)貫徹“雙碳”目標(biāo)提供支持。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

2017 年,陜西省政府將西咸新區(qū)劃歸為西安市管理,以形成大西安經(jīng)濟(jì)區(qū)。旨在提升城市聚集力、輻射力、競(jìng)爭(zhēng)力和影響力,促進(jìn)國(guó)際化大都市的建成。大西安南依秦嶺,北接渭河平原,地理范圍在107°40′～109°49′E,33°42′～34°45′N 之間(圖1),規(guī)劃面積達(dá)10 745 km2;該區(qū)域海拔差異明顯,地勢(shì)南高北低,海拔227～3744 m。位于暖溫帶半濕潤(rùn)大陸性季風(fēng)氣候區(qū),四季分明,年均氣溫13.0～13.7 ℃,年均降水522.4～719.5 mm。2020 年,該區(qū)域人口為1315.41 萬(wàn)人,GDP 總量達(dá)10 314.58 億元,分別占陜西省人口和經(jīng)濟(jì)總量的33.26%和39.40%。

圖1 研究區(qū)位置圖Fig.1 Location of study area

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

1.2.1 土地利用數(shù)據(jù)

土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(https://www.resdc.cn/)提供的中國(guó)多時(shí)期土地利用遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集(CNLUCC),該數(shù)據(jù)集基于Landsat 系列影像,通過(guò)人工目視解譯得到,空間分辨率為30 m,時(shí)間跨度為1980-2020 年,總體精度達(dá)90%以上[15]。

1.2.2 社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)

社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)包括陜西省能源消耗數(shù)據(jù)、人口數(shù)據(jù)與大西安人口數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來(lái)源自陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒、西安統(tǒng)計(jì)年鑒和咸陽(yáng)統(tǒng)計(jì)年鑒。由于數(shù)據(jù)獲取的限制,本文中大西安地區(qū)1990-2020 年的能源消耗數(shù)據(jù)基于大西安地區(qū)各區(qū)縣人口總數(shù)與陜西省總?cè)丝诘谋戎赝扑恪?/p>

1.2.3 土地利用模擬驅(qū)動(dòng)因子數(shù)據(jù)

本文所使用土地利用模擬的驅(qū)動(dòng)因子數(shù)據(jù)包括高程、坡度、年均溫度、年降水量、人口密度、地均GDP、距水系的距離以及距主要道路的距離(圖2)。其中高程和坡度提取自數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)空間分辨率為30 m,下載自地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/);年均溫度和年降水量數(shù)據(jù)(2015 年)提取自彭守璋老師團(tuán)隊(duì)發(fā)布的1 km 逐月平均氣溫?cái)?shù)據(jù)集和降水量數(shù)據(jù)集[16],來(lái)源于國(guó)家科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)-國(guó)家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.geodata.cn/);地均GDP 和人口密度數(shù)據(jù)(2015 年)分別提取自中國(guó)GDP 空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)集[17]和中國(guó)人口空間分布公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)集[18],均下載自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(https://www.resdc.cn/);水系和道路數(shù)據(jù)源自全國(guó)地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng)提供的1∶100 萬(wàn)全國(guó)地理信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)(https://www.webmap.cn/),通過(guò)歐式距離工具將其生成距離柵格圖。

圖2 土地利用變化模擬驅(qū)動(dòng)因子Fig.2 Driving factors of land use change simulation

通過(guò)ArcGIS 10.2 平臺(tái),對(duì)上述數(shù)據(jù)按研究區(qū)范圍進(jìn)行掩膜提取,并設(shè)置投影為WGS_1984_UTM_Zone_49N。

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用碳排放量估算

1)直接碳排放量估算

不同土地利用類型對(duì)碳循環(huán)的作用不同。大量研究表明[19-21],森林、草地、水域和未利用地具有明顯的碳吸收能力,而耕地和建設(shè)用地則有明顯的碳排放能力。由于耕地、林地、草地、水域和未利用地等地類的變化直接影響區(qū)域碳排放量,因此基于碳排放系數(shù)法估算以上地類的碳排放量,具體公式如下:

式中:CA表示研究區(qū)直接碳排放量;Ai表示地類i的面積;αi表示地類i的碳排放系數(shù);n表示土地利用類型的種類,包括耕地、林地、草地、水域和未利用地。根據(jù)前人研究成果及研究區(qū)實(shí)際情況,耕地[22]、林地[23]、草地[24]、水域[4]和未利用地[25]的碳排放系數(shù)分別為0.422 t(C)?hm-2?a-1、-0.644 t(C)?hm-2?a-1、-0.021 t(C)?hm-2?a-1、-0.253 t(C)?hm-2?a-1和-0.005 t(C)?hm-2?a-1,其中負(fù)值表示碳吸收。

2)間接碳排放量估算

由于建設(shè)用地利用方式復(fù)雜多樣,適用于陸地生態(tài)系統(tǒng)的碳排放系數(shù)法難以確定其碳排放系數(shù)[23]。建設(shè)用地碳排放估算通?；谏a(chǎn)生活中使用的化石能源消耗量及其碳排放系數(shù)間接得到。根據(jù)大西安地區(qū)能源消耗數(shù)據(jù)的獲取性,選取煤品、油品、天然氣和電力來(lái)估算建設(shè)用地碳排量,具體計(jì)算公式如下:

式中:CB代表建設(shè)用地的碳排放量;mj表示化石能源j的消耗量;βj表示化石能源j的折算標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù);γj表示化石能源j的碳排放系數(shù);n表示能源消耗的種類,包括原煤、原油和天然氣。其中,標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)和碳排放系數(shù)分別取自《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)(IPCC)碳排放計(jì)算表。由于研究區(qū)煤品和油品能源消耗數(shù)據(jù)沒(méi)有精確到具體的能源種類,因此取原煤和原油的值為其折算標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)和碳排放系數(shù),具體見(jiàn)表1。

表1 大西安地區(qū)能源排放系數(shù)Table 1 Energy emission coefficient in Great Xi’an

3)區(qū)域碳排放量計(jì)算

直接碳排放估算結(jié)果與間接碳排放估算結(jié)果相加即可得到區(qū)域整體的碳排量。

1.3.2 基于網(wǎng)格的碳排放強(qiáng)度估算

利用ArcMap 漁網(wǎng)工具生成研究區(qū)1 km×1 km漁網(wǎng)格,共11 215 個(gè)。碳排放強(qiáng)度由直接和間接碳排放量強(qiáng)度組成,直接碳排放量強(qiáng)度計(jì)算方式見(jiàn)公式(3),間接碳排放量強(qiáng)度等于某一區(qū)縣內(nèi)建設(shè)用地碳排放量除以該區(qū)縣的面積。

式中:CRI為直接碳排放強(qiáng)度,Si為格網(wǎng)內(nèi)第i類土地利用類型的面積,αi為第i類土地利用類型的碳排放系數(shù),S為格網(wǎng)的總面積,其中i包含耕地、林地、草地、水域和未利用地。

1.3.3 PLUS 模型

PLUS 模型是Liang 等[26]最新提出的可以更好地模擬多類土地利用類型斑塊級(jí)別變化的土地利用模擬模型,它由一種新的用地?cái)U(kuò)張分析策略(LEAS)和基于多類型隨機(jī)斑塊種子(CARS)的元胞自動(dòng)機(jī)(CA)模型兩大部分組成。目前,已有多名學(xué)者[27-28]應(yīng)用該模型模擬了不同地區(qū)的土地利用格局,并取得良好的模擬效果。

本文首先根據(jù)2010 年和2015 年兩期土地利用數(shù)據(jù)通過(guò)Markov 鏈預(yù)測(cè)出2020 年大西安地區(qū)不同土地利用類型的數(shù)量;利用PLUS 模型提取2010-2015 年土地利用擴(kuò)張數(shù)據(jù);根據(jù)高程、坡度等土地利用變化驅(qū)動(dòng)因子和土地利用擴(kuò)張數(shù)據(jù),利用隨機(jī)森林模型計(jì)算出各類土地利用類型的適宜性概率;最后基于Markov 鏈得到的2020 年各種土地利用類型的數(shù)量和設(shè)置好的領(lǐng)域權(quán)重和轉(zhuǎn)換規(guī)則,利用CARS 的CA 模型獲取2020 年大西安地區(qū)土地利用模擬結(jié)果。參考前人研究[29-30],經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn),耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地的鄰域權(quán)重分別設(shè)置為0.4、0.1、0.1、0.1、0.3 和0.1,不同地類之間的轉(zhuǎn)移規(guī)則如表2 所示。

表2 不同地類之間的轉(zhuǎn)移規(guī)則Table 2 Transfer rules between different land types

2 結(jié)果與分析

2.1 大西安地區(qū)土地利用時(shí)空演變分析

1990-2020 年,耕地和林地一直是大西安地區(qū)主要的土地利用類型,兩者面積比例占研究區(qū)總面積的60%以上,而未利用地占地面積最小(<1%)(表3)。近30 年來(lái),大西安耕地面積不斷減少,其年均減少約21.86 km2;林地面積在3017.92～3066.21 km2浮動(dòng),總體呈現(xiàn)波動(dòng)減少的態(tài)勢(shì);草地面積總體表現(xiàn)為波動(dòng)減少,其年均縮減量為1.69 km2;水域面積變化波動(dòng)較大,呈現(xiàn)出“減少-增加-減少-增加-減少”的規(guī)律,其面積總體減少2.38 km2;建設(shè)用地持續(xù)擴(kuò)張,年均擴(kuò)張面積約23.88 km2;未利用地前期(1990-2005 年)面積穩(wěn)定不變,后期(2005-2020 年)其面積波動(dòng)上升,增長(zhǎng)面積約為1.15 km2。

表3 1990——2020 年大西安不同土地利用類型面積及其比例Table 3 Areas and proportions of different land use types in Great Xi’an from 1990 to 2020

1990-2020 年,大西安地區(qū)土地利用類型的空間分布格局變化不大(圖3)。其中,耕地和水域主要分布在大西安地區(qū)北部;林地主要分布在大西安地區(qū)南部,包括周至縣中部至南部、鄠邑區(qū)南部、長(zhǎng)安區(qū)西南部以及藍(lán)田縣東部;草地集中分布在長(zhǎng)安區(qū)東南部和藍(lán)田縣西北部;建設(shè)用地集中分布在大西安地區(qū)中部,包括雁塔區(qū)、蓮湖區(qū)、未央?yún)^(qū)和灞橋區(qū);未利用地零散分布在草地周圍。

圖3 1990——2020 年大西安地區(qū)土地利用空間分布格局Fig.3 Spatial distribution pattern of land use in Great Xi’an from 1990 to 2020

2.2 大西安地區(qū)各區(qū)縣碳排放量時(shí)空演變分析

1990-2020 年,大西安地區(qū)碳排量由280.00×104t(C)·a-1增長(zhǎng)至2342.27×104t(C)·a-1,其年均增長(zhǎng)量約為68.74×104t(C),不同區(qū)縣之間排放量差異巨大(表4)。1990-2005 年,長(zhǎng)安區(qū)碳排放量最大,其平均碳排放量占全域總排放量的10%以上。這是由于該時(shí)段,長(zhǎng)安區(qū)能源消耗量最高,其年均原油、原煤和天然氣消耗量分別為35 716.40×104t·a-1、176 891.71×104t·a-1和5303.45×104t·a-1,高能源消耗導(dǎo)致該區(qū)域碳排量最高。2010-2020 年,雁塔區(qū)成為碳排放量最大的區(qū),其碳排放量占全域總排放量的11%以上。一方面,雁塔區(qū)靠近西安市中心3 城區(qū)(新城區(qū)、蓮湖區(qū)和碑林區(qū))。當(dāng)中心3 城區(qū)國(guó)土資源難以滿足日益增多的人口需求時(shí),大量人口向雁塔區(qū)聚集。另一方面,雁塔區(qū)是西安市重要的高教和商業(yè)中心,因此也吸引了大量人口流入。人口的迅速增長(zhǎng)導(dǎo)致該區(qū)域?qū)δ茉吹男枨罅亢拖牧吭龃?從而導(dǎo)致其碳排放量最高。1990 年、2005 年、2010 年和2015 年,閻良區(qū)是所有區(qū)縣中碳排放量最低的區(qū),而在2000年和2020 年碳排放量最低的區(qū)縣分別是高陵區(qū)和涇陽(yáng)縣,因?yàn)樯鲜? 個(gè)區(qū)域位于大西安地區(qū)的郊區(qū),為了謀生,大量人口向市中心流入,導(dǎo)致該區(qū)域人口減少,化石能源消耗量不高,碳排量較低。

1990-2020 年,新城區(qū)、碑林區(qū)、蓮湖區(qū)、灞橋區(qū)、未央?yún)^(qū)、雁塔區(qū)、閻良區(qū)、臨潼區(qū)、長(zhǎng)安區(qū)、高陵區(qū)和鄠邑區(qū)的碳排量表現(xiàn)為持續(xù)增長(zhǎng),其年均增長(zhǎng)分別為3.14×104t(C)、3.91×104t(C)、5.42×104t(C)、5.57×104t(C)、8.84×104t(C)、11.72×104t(C)、1.55×104t(C)、3.28×104t(C)、8.39×104t(C)、2.36×104t(C)和2.78×104t(C)。因?yàn)樵谠摃r(shí)段內(nèi),上述區(qū)域人口均不斷增加,導(dǎo)致其能源消耗量增加、碳排量增長(zhǎng)。秦都區(qū)、渭城區(qū)、涇陽(yáng)縣、興平市、藍(lán)田縣和周至縣的碳排量則呈現(xiàn)出先增后降的趨勢(shì)。1990-2015 年,上述區(qū)縣碳排放量年均增加量分別為3.06×104t(C)、2.61×104t(C)、2.76×104t(C)、3.06×104t(C)、2.76×104t(C)和3.16×104t(C);相較于2015 年,2020 年碳排放量分別減少1.03×104t(C)、22.39×104t(C)、42.55×104t(C)、12.31×104t(C)、2.74×104t(C)和0.63×104t(C)。一方面,由于上述區(qū)域距離西安市中心較遠(yuǎn),2015-2020 年,隨著高鐵等交通工具的開(kāi)通,西安市中心對(duì)該區(qū)域的吸附力增強(qiáng),造成大量人口流出;另一方面,由于居民生育觀念發(fā)生了明顯改變,使得新出生的人口減少。人口的減少使得上述區(qū)域的能源消耗量減少,碳排放量出現(xiàn)先增后降的趨勢(shì)。

基于各區(qū)縣的碳排放量結(jié)果,運(yùn)用自然斷點(diǎn)法將大西安地區(qū)碳排放量結(jié)果劃分為低排放、較低排放、中等排放、較高排放和高排放5 個(gè)等級(jí)(表5)。1990-2020 年,大西安地區(qū)碳排放量空間分布格局總體呈現(xiàn)“南高北低”的規(guī)律(圖4),這是因?yàn)槟喜康貐^(qū)人口多于北部地區(qū),化石能源消耗量高于北部地區(qū)。1990 年,大西安地區(qū)完全處于低排放區(qū);2000 年長(zhǎng)安區(qū)成為了較低排放區(qū),但其他區(qū)縣依舊屬于低排放區(qū);2005 年,大西安地區(qū)以碳較低排放區(qū)為主,其面積占比約為70.17%;2010 年大西安地區(qū)以較高排放區(qū)為主,其面積占比約為47.40%;2015-2020年大西安地區(qū)則以高排放區(qū)為主,其面積占比分別為95.06%和93.53%。

表5 碳排放量等級(jí)分區(qū)劃分范圍Table 5 Classification standard of carbon emission levels ×104 t(C)

圖4 1990——2020 年大西安地區(qū)碳排放量等級(jí)分區(qū)空間分布Fig.4 Spatial distribution of carbon emission grades in Great Xi’an from 1990 to 2020

2.3 基于格網(wǎng)的大西安地區(qū)碳排放強(qiáng)度時(shí)空演變分析

基于網(wǎng)格計(jì)算大西安地區(qū)的碳排放強(qiáng)度,運(yùn)用自然斷點(diǎn)法將其劃分為低強(qiáng)度、較低強(qiáng)度、中等強(qiáng)度、較高強(qiáng)度和高強(qiáng)度5 個(gè)等級(jí),具體見(jiàn)表6。1990-2020 年間,大西安地區(qū)碳排放強(qiáng)度時(shí)空分異明顯(圖5)。時(shí)間上,碳排放強(qiáng)度最大值由1990 年的7461.94 t(C)?km-2?a-1增加至2020 年的45 400.90 t(C)?km-2?a-1,增長(zhǎng)了5.08 倍?？臻g上,該地區(qū)碳排放強(qiáng)度始終呈現(xiàn)出“北高南低”的分布模式。這是因?yàn)?雖然大西安地區(qū)南部的人口眾多、化石能源消耗量大、碳排量總量高,但南部地區(qū)各縣區(qū)的占地面積遠(yuǎn)大于北部,從而使得其碳排放強(qiáng)度低于北部。碑林區(qū)的碳排放強(qiáng)度一直屬于高強(qiáng)度;蓮湖區(qū)、新城區(qū)和興平市的碳排放強(qiáng)度則由中等強(qiáng)度區(qū)間變化至高強(qiáng)度區(qū)間;長(zhǎng)安區(qū)碳強(qiáng)度則由低強(qiáng)度不斷增長(zhǎng)至中等強(qiáng)度?？傮w來(lái)說(shuō),大西安地區(qū)碳排放強(qiáng)度高的地區(qū)主要集中在人類活動(dòng)比較頻繁的中心城區(qū)。

表6 碳排放強(qiáng)度等級(jí)分區(qū)劃分范圍Table 6 Classification standard of carbon emission intensity levels t(C)?km-2?a-1

圖5 1990——2020 年大西安地區(qū)碳排放強(qiáng)度等級(jí)空間分布Fig.5 Spatial distribution of carbon emission intensity grades in Great Xi’an from 1990 to 2020

2.4 基于PLUS 模型的大西安地區(qū)碳排放模擬

本文利用大西安地區(qū)2010 年和2015 年的土地利用數(shù)據(jù)模擬得到2020 年的土地利用數(shù)據(jù),并使用2020 年土地利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)值與該模擬值進(jìn)行比較,結(jié)果表明兩者在數(shù)量上和空間上的一致性都較強(qiáng)(圖6)。對(duì)其空間一致性進(jìn)一步驗(yàn)證的結(jié)果表明,其Kappa系數(shù)為0.8869,總體精度為91.75%,即模擬效果較好。因此,可利用2015 年和2020 年土地利用數(shù)據(jù)來(lái)模擬

大西安地區(qū)2025 年和2030 年的土地利用狀況。

2025 年和2030 年,大西安地區(qū)土地利用的空間分布模式?jīng)]有發(fā)生顯著變化,耕地和林地依舊是主要的土地利用類型(圖7),這兩種土地利用類型的面積之和占比分別為63.53%和62.45%。2020-2030年,大西安地區(qū)的耕地、林地、水域和未利用地的面積在不斷減少,其減少面積分別為182.79 km2、68.07 km2、16.80km2和0.40 km2;由于城市發(fā)展,草地和建設(shè)用地面積快速擴(kuò)張,擴(kuò)張面積分別為131.28 km2和136.77 km2。

圖7 2025 年和2030 年大西安地區(qū)土地利用類型(a、b、e)、碳排放(c、d、f)模擬Fig.7 Simulation of land use types (a,b,e) and carbon emissions (c,d,f) in Great Xi’an in 2025 and 2030

2020-2030 年,除涇陽(yáng)縣外,大西安地區(qū)各區(qū)縣碳排放量都在不斷增長(zhǎng)(圖7)。2025 年和2030 年,大西安地區(qū)碳排放量相較2020 年分別增加了1294.02×104t(C)和2958.69×104t(C)。在所有區(qū)縣中,雁塔區(qū)碳排量最高,2025 年和2030 年其碳排放高達(dá)601.94×104t(C)和956.75×104t(C),比2020 年分別增長(zhǎng)236.50×104t(C)和591.30×104t(C);涇陽(yáng)縣碳排放量最低,且呈現(xiàn)出波動(dòng)減少的趨勢(shì)。2025 年和2030年,大西安地區(qū)碳排放強(qiáng)度呈現(xiàn)出“東高西低”的分布格局,碳排放強(qiáng)度等級(jí)以較高強(qiáng)度和高強(qiáng)度等級(jí)為主,與2020 年相比,碳排放強(qiáng)度等級(jí)為高強(qiáng)度的區(qū)域由蓮湖區(qū)等中心不斷向外擴(kuò)張。

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

土地利用變化是影響碳排放量的重要原因,土地利用過(guò)程的復(fù)雜性導(dǎo)致其碳排放和變化規(guī)律具有很大不確定性。因此,研究區(qū)域土地利用所產(chǎn)生的碳排放量及其變化,不僅對(duì)“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)具有重大現(xiàn)實(shí)意義,而且對(duì)理解全球碳循環(huán)也具有重大現(xiàn)實(shí)意義。本研究通過(guò)中國(guó)科學(xué)院提供的分辨率為30 m的中國(guó)多時(shí)期土地利用遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)集(CNLUCC)和排放因子法,從行政區(qū)和柵格兩種尺度分別計(jì)算了大西安地區(qū)1990-2020 年的碳排放量和碳排放強(qiáng)度。從數(shù)據(jù)源上看,本研究使用的土地利用數(shù)據(jù)精度達(dá)90%以上[15],從數(shù)據(jù)階段就極大地保證了研究結(jié)果的可信度;從研究方法上看,排放因子法在相關(guān)研究中被廣泛使用[31-32],其計(jì)算方式簡(jiǎn)單成熟,研究結(jié)果具有較強(qiáng)的可靠性。

本研究結(jié)果與馬磊[33]、劉歡[34]、任志杰[35]、康銘敏[36]和黃仁全等[37]的研究結(jié)果相一致,但本研究更好地刻畫(huà)了大西安地區(qū)碳排放量和碳排放強(qiáng)度的空間格局特征,并實(shí)現(xiàn)了該區(qū)域2025 年和2030 年碳排放空間模式的模擬。雖然本研究較好地測(cè)算了大西安地區(qū)的碳排放量,但是不同地類的碳排放系數(shù)主要參考臨近區(qū)域的研究來(lái)制定。未來(lái)研究中可根據(jù)研究區(qū)的實(shí)際情況,制定更準(zhǔn)確的碳排放系數(shù),以更精確地估算區(qū)域碳排放量。

3.2 結(jié)論

本研究基于大西安1990-2020 年土地利用數(shù)據(jù)分析了其時(shí)空演變特征,并基于排放因子法,從行政單元尺度估算了大西安地區(qū)不同區(qū)縣碳排放量的時(shí)空特征,從柵格尺度估算了大西安地區(qū)碳排放強(qiáng)度的演變規(guī)律,最后基于PLUS 模型模擬了大西安地區(qū)2025 年土地利用空間分布格局和碳排放。主要結(jié)論如下:

1) 1990-2020 年,耕地和林地一直是大西安地區(qū)主要的土地利用類型,兩者面積占研究區(qū)總面積的60%以上,二者的分布分別以大西安地區(qū)北部和南部為主。耕地面積持續(xù)減少,其年均減少量為21.86 km2;林地、草地和水域面積波動(dòng)減少,建設(shè)用地持續(xù)擴(kuò)張,年均擴(kuò)張面積23.88 km2,未利用地波動(dòng)上升。

2) 1990-2020 年,大西安地區(qū)碳排放量由280.00×104t(C)?a-1增長(zhǎng)至2342.27×104t(C)?a-1,年均增長(zhǎng)68.74×104t(C);空間分布格局總體呈現(xiàn)“南高北低”的規(guī)律。新城區(qū)、碑林區(qū)、蓮湖區(qū)、灞橋區(qū)、未央?yún)^(qū)、雁塔區(qū)、閻良區(qū)、臨潼區(qū)、長(zhǎng)安區(qū)、高陵區(qū)和鄠邑區(qū)的碳排放量表現(xiàn)為持續(xù)增長(zhǎng)。秦都區(qū)、渭城區(qū)、涇陽(yáng)縣、興平市、藍(lán)田縣和周至縣的碳排放量則呈現(xiàn)出先增后降的趨勢(shì)。

3) 1990-2020 年,大西安地區(qū)碳排放強(qiáng)度最大值由7461.94 t(C)?km-2?a-1增加至45 400.90 t(C)?km-2?a-1,增長(zhǎng)了5.08 倍。空間上,該地區(qū)碳排放強(qiáng)度始終呈現(xiàn)出“北高南低”的分布模式。蓮湖區(qū)、新城區(qū)以及碑林區(qū)等區(qū)域人類活動(dòng)頻繁,因此其碳排放強(qiáng)度遠(yuǎn)高于其他地區(qū)。

4) 2025 年和2030 年,大西安地區(qū)土地利用空間分布模式?jīng)]有發(fā)生明顯變化,耕地和林地依舊是主要的土地利用類型,但耕地、林地、水域和未利用地面積減少,草地和建設(shè)用地面積增加。相較2020 年,2025 年和2030 年大西安地區(qū)碳排放量分別增加了1294.02×104t(C)和2958.69×104t(C),其碳排放強(qiáng)度呈現(xiàn)出“東高西低”的規(guī)律,且碳排放強(qiáng)度等級(jí)以較高強(qiáng)度和高強(qiáng)度等級(jí)為主。