杜景龍，彭梓壹，盧學(xué)鶴，龔 瑤，劉暢暢

（蘇州科技大學(xué) 地理科學(xué)與測(cè)繪工程學(xué)院，江蘇 蘇州 215009）

全球變暖是當(dāng)前國(guó)際社會(huì)最關(guān)注的問(wèn)題之一。研究表明，至本世紀(jì)末，全球平均氣溫可能會(huì)上升1.8～4.0 ℃，屆時(shí)將對(duì)全球帶來(lái)災(zāi)難性后果[1-2]。聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）第五次評(píng)估報(bào)告指出，氣候變暖95%是由于化石燃料燃燒和土地利用變化等人類活動(dòng)排放的溫室氣體導(dǎo)致的[3]。相關(guān)數(shù)據(jù)表明，1870—2015 年全球累積碳排放中，土地利用變化產(chǎn)生的CO2總量累計(jì)約為1.45×1011t[4]；1950—2005 年中國(guó)土地利用變化累計(jì)碳排放為1.06×107t，占同期全球土地利用變化碳排放量的12%[5]。土地作為承載人類一切生產(chǎn)、生活的載體，土地利用的結(jié)構(gòu)、方式、動(dòng)態(tài)變化將影響地表生態(tài)系統(tǒng)的碳匯和碳源，進(jìn)而影響大氣中的碳排放[6]。因此，研究土地利用與碳排放的相關(guān)性，對(duì)合理利用土地、實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)、構(gòu)建資源節(jié)約、環(huán)境友好型社會(huì)具有重要意義。近年來(lái)，有關(guān)土地利用碳排放的研究得到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的普遍關(guān)注，并取得了豐碩的成果。從研究?jī)?nèi)容角度來(lái)看，主要包括：碳排放影響因素研究，如Puertas 和Marti[7]采用指標(biāo)分解分析（IDA）和結(jié)構(gòu)分解分析（SDA）、Nawaz 等[8]利用分位數(shù)自然回歸分布式滯后模型、Wei 等[9]和牛亞文等[10]利用地理探測(cè)器探究了碳排放的影響因素；碳排放的預(yù)測(cè)研究，如Zhao和Li[11]采用長(zhǎng)短期記憶法、Niu 等[12]采用改進(jìn)回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別預(yù)測(cè)了中國(guó)的碳排放發(fā)展趨勢(shì)，Wang 等[13]利用灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)了山西等地區(qū)的碳排放發(fā)展趨勢(shì)；碳排放時(shí)空差異研究，如Zhang 等[2]利用探索性空間數(shù)據(jù)分析研究了黃河三角洲的碳排放時(shí)空差異，Mamipour 等[14]利用探索性空間數(shù)據(jù)分析研究了伊朗的碳排放時(shí)空差異，Zhou 等[15]利用生態(tài)補(bǔ)償系數(shù)和經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償系數(shù)研究了中國(guó)的碳排放時(shí)空差異；碳排放效率研究，如Xue 等[16]采用空間分位數(shù)回歸模型、范建雙等[17]利用DEA 模型和Hicks-Moorsteen 指數(shù)、楊國(guó)清等[18]利用K-mean 聚類法分別研究了京津冀、南京、廣東地區(qū)的碳排放效率。從研究的空間尺度來(lái)看，全國(guó)、省級(jí)宏觀和中觀尺度的土地利用碳排放研究較多，如廣東[18-19]、山西[13]、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶[20-22]、南京[23]、杭州[24]等，市、縣等微觀尺度研究較少。蘇州作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)最強(qiáng)地級(jí)市，改革開(kāi)放以來(lái)，尤其是近20 年，隨著經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展和城鎮(zhèn)化的快速推進(jìn)，土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生了顯著變化[25]，勢(shì)必對(duì)土地利用碳排放產(chǎn)生重大影響。筆者以蘇州市各區(qū)市為研究單元，基于2001、2005、2010、2015 和2020 年的土地利用、能源消耗和社會(huì)經(jīng)濟(jì)等數(shù)據(jù)，利用相關(guān)分析模型，揭示蘇州市近20 年來(lái)土地利用碳排放時(shí)空特征、演化規(guī)律，旨在為蘇州市踐行“雙碳”目標(biāo)、推動(dòng)綠色低碳發(fā)展提供參考，并為其他地區(qū)的相關(guān)研究提供借鑒。

1 研究區(qū)與研究方法

1.1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

蘇州市地處江蘇省東南部，是長(zhǎng)三角地區(qū)重要的中心城市。全市總面積8 657.32 km2，2021 年全市地區(qū)生產(chǎn)總值2.27 萬(wàn)億元，常住人口1 274.83 萬(wàn)人。2012 年之前蘇州市包括平江區(qū)、滄浪區(qū)、金閶區(qū)、吳中區(qū)、工業(yè)園區(qū)、相城區(qū)、高新區(qū)（虎丘區(qū)），代管吳江市、昆山市、太倉(cāng)市、常熟市和張家港市5 個(gè)縣級(jí)市。2012 年之后蘇州市進(jìn)行區(qū)劃調(diào)整，合并了原平江區(qū)、滄浪區(qū)、金閶區(qū)，設(shè)立姑蘇區(qū)，將吳江市在原區(qū)劃范圍內(nèi)撤市建區(qū)。為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性，文中按照新的區(qū)劃調(diào)整對(duì)2001 年、2005 年和2010 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了合并處理，即研究對(duì)象為姑蘇區(qū)、吳中區(qū)、工業(yè)園區(qū)、相城區(qū)、高新區(qū)（虎丘區(qū)）、吳江區(qū)、昆山市、太倉(cāng)市、常熟市和張家港市，共計(jì)10 個(gè)區(qū)市。

研究所用主要數(shù)據(jù)包括：（1）土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于地理監(jiān)測(cè)云平臺(tái)Lan dsat TM 遙感影像（2001、2005、2010、2015 和2020 年，空間分辨率為30 m）；參考土地利用現(xiàn)狀分類標(biāo)準(zhǔn)（GB/T21010-2007）及前人研究[26-28]，將土地利用類型劃分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地及未利用地6 種類型，在GIS 軟件中對(duì)土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行重分類和面積制表，得到2001—2020 年蘇州市各區(qū)市5 期土地利用數(shù)據(jù)；（2）蘇州市各區(qū)市的能源消耗和影響因子所涉及的數(shù)據(jù)來(lái)源于2001—2020 年的《蘇州市統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》。

1.2 研究方法

1.2.1 直接碳排放量測(cè)算

土地利用碳排放估算方法可分為直接碳排放量測(cè)算和間接碳排放量估算，前者為耕地、林地、草地、水域、未利用地的碳排放測(cè)算，后者為建設(shè)用地的碳排放估算。借鑒已有研究[20，26]，文中運(yùn)用碳排放系數(shù)法計(jì)算直接碳排放量，公式如下

式中：Ek為直接碳排放量；i 為土地利用類型，i=1，2，3，4，5，分別對(duì)應(yīng)耕地、林地、草地、水域和未利用地；ei為土地利用類型i 的直接碳排放；Ai為土地利用類型i 的面積；δi為土地利用類型i 的碳排放系數(shù)，其中正值為碳源、負(fù)值為碳匯。參考已有研究，并結(jié)合研究區(qū)的實(shí)際情況確定碳排放系數(shù)（見(jiàn)表1）。

表1 土地利用類型的碳排放系數(shù) 單位：kg C·（m2·a）-1

耕地既是碳匯也是碳源，耕地的碳源、碳匯能力與農(nóng)作物的種植種類和機(jī)械化水平有關(guān)，結(jié)合蘇州市農(nóng)作物主要為谷物，取碳排放系數(shù)0.042 20 kg C·（m2·a）-1；林地為碳匯，考慮到蘇州市地處亞熱帶，林地資源種類豐富，主要以喬木林和竹林為主，取值為-0.061 25 kg C·（m2·a）-1；蘇州市氣候溫潤(rùn)，適宜各種草坪生長(zhǎng)，根據(jù)太湖流域碳排放的相關(guān)研究，取值為-0.002 10 kg C·（m2·a）-1；蘇州市水域面積占全市總面積的42%左右，主要包括河流、湖泊、坑塘和水利設(shè)施用地，河流和湖泊通常是碳匯，而水利設(shè)施用地的建設(shè)和運(yùn)行會(huì)產(chǎn)生碳排放，綜合考慮，文中取水域用地的碳排放系數(shù)為-0.024 80 kg C·（m2·a）-1；未利用地的碳源和碳匯能力均較弱，蘇州市未利用地的碳排放系數(shù)為-0.000 50 kg C·（m2·a）-1。

1.2.2 間接碳排放量測(cè)算

建設(shè)用地承載著人類的多種活動(dòng)方式，產(chǎn)生碳排放的要素較多，計(jì)算較為復(fù)雜，文中主要通過(guò)煤、石油、天然氣等能源消耗產(chǎn)生的碳排放來(lái)間接估算。蘇州市能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)較為豐富，主要的能源類型共14 種：原煤、洗精煤、型煤、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣、煉廠干氣、天然氣、焦?fàn)t煤氣、熱力和電力；由于電力、熱力為二次能源消費(fèi)，本身并不直接產(chǎn)生碳排放，產(chǎn)生的碳排放主要來(lái)自二次能源本身生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)化石能源的消耗，文中借鑒大多數(shù)學(xué)者的觀點(diǎn)[13，24，28-30]，在間接碳排放計(jì)算中，沒(méi)有考慮電力、熱力的碳排放問(wèn)題（見(jiàn)表2）。結(jié)合蘇州市能源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，文中采用能源消費(fèi)量算法[31-36]計(jì)算蘇州市不同種類能源終端消費(fèi)產(chǎn)生的碳排放。公式如下

表2 各種能源的低位發(fā)熱量和碳排放系數(shù)

式中：Em為建設(shè)用地間接碳排放總量，i 為12 種不同的能源類型，Emi為能源i 消耗產(chǎn)生碳排放量，Eni為能源i 的消耗量，Qi為能源i 的低位發(fā)熱量，γi為能源i 的碳排放系數(shù)。

能源數(shù)據(jù)來(lái)源于2001—2020 年的《蘇州統(tǒng)計(jì)年鑒》，汽油、煤油和柴油為蘇州全社會(huì)消費(fèi)總量，其他指標(biāo)為規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的消費(fèi)量。由于《蘇州統(tǒng)計(jì)年鑒》中，蘇州市區(qū)（包括姑蘇區(qū)、高新區(qū)、工業(yè)園區(qū)、吳中區(qū)和相城區(qū)）的能源消費(fèi)量合并統(tǒng)計(jì)，根據(jù)公式（2）只能計(jì)算出蘇州市區(qū)、吳江區(qū)、張家港市、常熟市、昆山市和太倉(cāng)市的間接碳排放量，無(wú)法直接計(jì)算姑蘇區(qū)、高新區(qū)、工業(yè)園區(qū)、吳中區(qū)和相城區(qū)的間接碳排放量，參照相關(guān)研究[17，30]，上述5 個(gè)區(qū)的間接碳排放量按如下方法計(jì)算：

①計(jì)算蘇州市區(qū)的能源消費(fèi)總量（噸標(biāo)準(zhǔn)煤）

式中：Et為蘇州市區(qū)的能源消費(fèi)總量（噸標(biāo)準(zhǔn)煤）；Eni為蘇州市區(qū)能源i 的消耗量；λi為能源i 折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)。

②計(jì)算蘇州市區(qū)的單位工業(yè)總產(chǎn)值能耗系數(shù)（噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)元）

式中：K 為蘇州市區(qū)的單位工業(yè)總產(chǎn)值能耗系數(shù)（噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)元）；Gt為蘇州市區(qū)的工業(yè)總產(chǎn)值；Et為蘇州市區(qū)的能源消費(fèi)總量（噸標(biāo)準(zhǔn)煤）。

③計(jì)算蘇州市區(qū)單位能耗（噸標(biāo)準(zhǔn)煤）的碳排放量

式中：C 為蘇州市區(qū)單位能耗（噸標(biāo)準(zhǔn)煤）的碳排放量；Em為蘇州市區(qū)的間接碳排放總量（由公式（2）計(jì)算而來(lái)）；Et為蘇州市區(qū)的能源消費(fèi)總量（噸標(biāo)準(zhǔn)煤）。

④計(jì)算蘇州市區(qū)各區(qū)（姑蘇區(qū)、工業(yè)區(qū)、高新區(qū)、相城區(qū)和吳中區(qū)）的能源消費(fèi)總量（噸標(biāo)準(zhǔn)煤）

式中：Ei為第i 區(qū)的能源消費(fèi)總量（噸標(biāo)準(zhǔn)煤）；Gi為第i 區(qū)的工業(yè)總產(chǎn)值；K 為蘇州市區(qū)的單位工業(yè)總產(chǎn)值能耗系數(shù)（噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬(wàn)元）。

⑤計(jì)算蘇州市區(qū)各區(qū)的間接碳排放量

式中：Emi為i 區(qū)的間接碳排放量；Ei（同上）；C（同上）。

2 研究結(jié)果與分析

2.1 土地利用變化分析

2001—2020 年，蘇州市土地利用類型變化最大的是建設(shè)用地和耕地（見(jiàn)表3 和圖1），在此期間，耕地面積從2001 年的4 359 km2減少至2020 年的2 859 km2，下降34.4%，建設(shè)用地面積由1 021 增至2 462 km2，增長(zhǎng)141.4%；耕地的減少和建設(shè)用地的擴(kuò)張主要發(fā)生在本世紀(jì)的前10 年，2010 年以來(lái)，這種變化趨勢(shì)有所減緩，主要是2010 年以后，蘇州城市擴(kuò)張從外延式發(fā)展轉(zhuǎn)到以城市更新、舊城改造為主以及耕地保護(hù)政策的收緊[25]。林地和水域一直保持較為穩(wěn)定的水平，草地和未利用地占比較少，零散分布在市域的不同區(qū)域，但由于近年來(lái)城市綠化建設(shè)提速，草地面積有較大幅度提升。從表3 和圖1 的數(shù)據(jù)分布可以看出，蘇州當(dāng)前的土地利用特征呈現(xiàn)出水域、耕地、建設(shè)用地三分天下的格局，林地主要分布在西部太湖沿岸的山區(qū)。

圖1 2001—2020 年蘇州市土地利用變化情況

表3 蘇州市土地利用面積統(tǒng)計(jì)表（2001—2020） （單位：km2）

土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣（表4）顯示，2001—2020 年蘇州各類用地之間互有轉(zhuǎn)換。其中，2001—2005 年耕地主要轉(zhuǎn)入類型為建設(shè)用地，主要轉(zhuǎn)出類型也是建設(shè)用地，但幅度都不是很大，概率只有0.03 和0.09，蘇州在這一階段城市化進(jìn)程剛剛起步，城市建設(shè)占用了部分耕地，另一方面，此階段蘇州實(shí)行大規(guī)模的村鎮(zhèn)合并，騰退出大量宅基復(fù)墾為耕地或轉(zhuǎn)為城市建設(shè)用地[37]；2005—2010 年建設(shè)用地轉(zhuǎn)為耕地的概率與前5 年基本持平，而耕地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地的概率大幅度增加到0.21，這一時(shí)期也是蘇州城市化快速推進(jìn)時(shí)期，“攤大餅”式外延性擴(kuò)張，使得大量耕地轉(zhuǎn)為城市建設(shè)用地；2010—2020 年，耕地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地的概率降至0.08，相較于前一階段顯著下降，蘇州城市外延式發(fā)展得到了有效的控制。長(zhǎng)期以來(lái)，蘇州的水域、林地、草地、未利用地相對(duì)穩(wěn)定，只是近10 年，由于蘇州實(shí)行“四個(gè)百萬(wàn)畝”土地保護(hù)政策[25，37]，更多的未利用土地被激活，轉(zhuǎn)換成建設(shè)用地、耕地和水域的概率明顯增大。

表4 土地利用轉(zhuǎn)移概率矩陣

2.2 碳排放的年度變化分析

林地和水域是主要的碳匯地類，長(zhǎng)期以來(lái)，蘇州的林地和水域面積相對(duì)穩(wěn)定，導(dǎo)致其碳匯量也相對(duì)穩(wěn)定，但由于蘇州水域面積廣闊，因此水域的碳匯量遠(yuǎn)高于林地，兩者碳匯總量在（8～9）萬(wàn)t·a-1；耕地既是碳源也是碳匯，但在當(dāng)前的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式下，依然表現(xiàn)為碳源，近20 年來(lái)，由于蘇州耕地面積從持續(xù)減少到趨穩(wěn)，其碳排放水平也呈現(xiàn)同一規(guī)律，2020 年，全市耕地碳排放量下降到11 萬(wàn)t 左右，比2001 年減少了7.3 萬(wàn)t，與林地和水域的碳匯水平（約8.6 萬(wàn)t·a-1）十分接近；草地和未利用地也是碳匯地類，但其碳匯能力較弱，且蘇州市草地和未利用地面積占比較小，其碳匯能力可忽略不計(jì)（見(jiàn)表5）。

表5 2001—2020 年蘇州市不同土地利用碳排放測(cè)算結(jié)果 單位：104 t

研究表明，建設(shè)用地的間接碳排放是碳排放的主體，占碳排放總量的96.38%～99.95%[17，24，38]，表5 的計(jì)算結(jié)果顯示，蘇州市99%以上的碳排放來(lái)自于間接碳排放。蘇州是制造業(yè)和人口大市，經(jīng)濟(jì)總量始終排在全國(guó)前列，隨著經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，研究期內(nèi)碳排放量始終處于增長(zhǎng)的趨勢(shì)，凈碳排放量從2001 年的922.28×104t增加到2020 年的4 656.41×104t，碳排放量翻了5 倍，但其增長(zhǎng)趨勢(shì)具有一定的階段性，大致可分為三個(gè)階段：（1）2001 年至2010 年的快速增長(zhǎng)階段，其中2001—2005 年增長(zhǎng)2.8 倍，2005—2010 年繼續(xù)增長(zhǎng)1.66 倍，年均增長(zhǎng)36%；（2）2010 年至2015 年為緩慢增長(zhǎng)階段，年均增長(zhǎng)只有1.6%；（3）2015 年至2020 年的持續(xù)穩(wěn)定階段，5 年只增長(zhǎng)了12.6×104t，接近碳達(dá)峰。蘇州市碳排放特征與蘇州市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展規(guī)律息息相關(guān)，本世紀(jì)的前10 年，是蘇州經(jīng)濟(jì)最為活躍階段，10 年內(nèi)人口總量接近翻番，GDP 增長(zhǎng)了5.8 倍，能源消耗總量增長(zhǎng)了約4.1 倍，從1 737 萬(wàn)t 增長(zhǎng)到7 082 萬(wàn)t，導(dǎo)致碳排放總量同期也增長(zhǎng)了近5 倍；2010 年之后，蘇州經(jīng)濟(jì)發(fā)展開(kāi)始從粗放型向集約型轉(zhuǎn)變，退二進(jìn)三、淘汰落后產(chǎn)能、節(jié)能減排、綠色經(jīng)濟(jì)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等一系列經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整，經(jīng)濟(jì)發(fā)展降速減溫，碳排放也進(jìn)入相對(duì)穩(wěn)定期[39]（見(jiàn)表6）。

表6 2001—2020 年蘇州市社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)

2.3 碳排放量空間變化分析

為了解蘇州碳排放的空間分布特征，計(jì)算了蘇州各區(qū)市2001—2020 年5 個(gè)時(shí)期的碳排放量（見(jiàn)表7），并利用自然斷點(diǎn)法將蘇州各區(qū)縣碳排放量劃分為5 個(gè)等級(jí)，依次為：碳匯區(qū)、低碳排放區(qū)（（0～100）×104t）、中度碳排放區(qū)（（100～300）×104t）、高碳排放區(qū)（（300～800）×104t）和重度碳排放區(qū)（＞800×104t）（如圖2 所示）。2001 年，全市碳排放量總體處于較低水平，北部的張家港和常熟市處于中度碳排放區(qū)，其他區(qū)市為低碳排放區(qū)；2005 年，常熟市和太倉(cāng)市為高碳排放區(qū)，張家港市則為重度碳排放區(qū)，中心城區(qū)的高新區(qū)、工業(yè)園區(qū)及昆山市、吳江市為中度碳排放區(qū)；2010 年，中度碳排放區(qū)進(jìn)一步擴(kuò)大，除姑蘇區(qū)外，中心城區(qū)的其他4 個(gè)區(qū)也為中度碳排放區(qū)；2015 年之后，常熟市的碳排放量也超過(guò)800×104t，為重度碳排放區(qū)，吳江區(qū)的碳排放突破300×104t，為高碳排放區(qū)，與此同時(shí)，中心城區(qū)的碳排放有所減弱，除高新區(qū)、工業(yè)園區(qū)外，其他3 個(gè)區(qū)的碳排放都恢復(fù)到低碳排放區(qū)。

圖2 2001—2020 年蘇州市土地利用碳排放量空間變化

表7 2001—2020 年蘇州市各區(qū)縣土地利用碳排放量 單位：104 t

圖2 和表7 的數(shù)據(jù)顯示，從總體上看，蘇州的碳排放在空間分布上呈現(xiàn)中心城區(qū)較低，外圍區(qū)市較高的格局。北部的張家港市是蘇州碳排放最嚴(yán)重地區(qū)，2001—2020 年，其碳排放量分別占蘇州全市碳排放的23%、34%、42%、44%、47%，這與張家港市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)息息相關(guān)，張家港市是蘇州乃至全國(guó)重要的冶金工業(yè)基地，也是能源消費(fèi)大市，如2020 年，蘇州全市規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)能源消費(fèi)總量為8 760 萬(wàn)噸標(biāo)準(zhǔn)煤，張家港市占46.8%；常熟市也是碳排放較嚴(yán)重地區(qū)，碳排放穩(wěn)定增長(zhǎng)，2015 年以后變?yōu)橹囟忍寂欧诺貐^(qū)，這是由于常熟制造業(yè)發(fā)達(dá)，尤其以裝備制造為主，能耗巨大，2020 年，常熟市能耗僅次于張家港市，占全市18.3%；太倉(cāng)市和吳江區(qū)近10 年來(lái)始終處于高碳排放區(qū)，排放強(qiáng)度太倉(cāng)略高于吳江，這也和其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及能源消耗有關(guān)，太倉(cāng)市是蘇州重要的裝備制造業(yè)、新材料產(chǎn)業(yè)基地，吳江區(qū)則重點(diǎn)發(fā)展輕紡工業(yè)，2020 年，其能耗分別占全市11.2%和7.4%；昆山市和中心城區(qū)以高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)及高端服務(wù)業(yè)為主導(dǎo)，能源消耗量相對(duì)較低，碳排放量較低，一直為中低碳排放區(qū)。值得一提的是，2010 年以來(lái)，蘇州全市的碳排放總量基本穩(wěn)定，且趨于達(dá)到峰值，從區(qū)域上來(lái)看，中心城區(qū)和太倉(cāng)市2010—2015 年前后已經(jīng)實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰”目標(biāo)，且呈逐年下降趨勢(shì)。

3 結(jié)語(yǔ)

利用蘇州市5 個(gè)年份（2001、2005、2010、2015 和2020 年）的Lan dsat TM 遙感影像數(shù)據(jù)，采用直接碳排放量測(cè)算法，估算了蘇州市近20 年來(lái)耕地、林地、草地、水域、未利用地的碳排放的時(shí)空變化；利用能源消耗數(shù)據(jù)，采用間接碳排放量估算法，估算了蘇州市建設(shè)用地的碳排放的時(shí)空變化。主要結(jié)論如下：

2001—2020 年，蘇州市耕地面積下降了34.4%，建設(shè)用地面積增長(zhǎng)了141.4%，林地和水域保持穩(wěn)定，草地和未利用地占比較少。土地利用類型的變化，導(dǎo)致蘇州市碳排放時(shí)空格局發(fā)生了重大變化。

建設(shè)用地是蘇州市碳排放的主要來(lái)源，全市99%以上的碳排放來(lái)自建設(shè)用地；水域和林地是主要的碳匯來(lái)源，蘇州市水域每年提供約（7～8）×104t 的碳匯，林地每年提供約1×104t 的碳匯。因此，蘇州“雙碳”目標(biāo)的重點(diǎn)在于建設(shè)用地上的節(jié)能減排。

近20 年來(lái)，蘇州市的碳排放一直處于逐年增長(zhǎng)的趨勢(shì)，增長(zhǎng)主要發(fā)生在本世紀(jì)的前10 年，從2001 年的922×104t 到2010 年的4 281×104t，再到2020 年的4 656×104t。表明，蘇州的碳排放已經(jīng)接近或達(dá)到歷史高位，未來(lái)的碳排放發(fā)展趨勢(shì)值得關(guān)注。

空間上，蘇州市土地利用碳排放呈現(xiàn)中心城區(qū)較低，外圍區(qū)市高的格局，全市近50%的碳排放來(lái)自張家港市，這與蘇州市產(chǎn)業(yè)布局息息相關(guān)。因此，在落實(shí)“雙碳”目標(biāo)上，應(yīng)充分考慮產(chǎn)業(yè)布局對(duì)碳排放的影響。

文中一個(gè)不足之處在于：受數(shù)據(jù)源的限制，建設(shè)用地碳排放計(jì)算使用的能源消費(fèi)數(shù)據(jù)是規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的能耗數(shù)據(jù)，這個(gè)值會(huì)略小于蘇州全社會(huì)的能源消費(fèi)總量，可能會(huì)導(dǎo)致總碳排放量小于實(shí)際值。