中國4個城市范圍CO2排放比較研究
——以重慶市為例

蔡博峰(環(huán)境保護部環(huán)境規(guī)劃院,氣候變化與環(huán)境政策研究中心,北京 100012)

中國4個城市范圍CO2排放比較研究
——以重慶市為例

蔡博峰*(環(huán)境保護部環(huán)境規(guī)劃院,氣候變化與環(huán)境政策研究中心,北京 100012)

基于點排放源和輔助數據,自下而上構建重慶 1km CO2排放空間網格,分析市域(UB1)、市轄區(qū)(UB2)、建成區(qū)(UB3)和城區(qū)(UB4)4個城市范圍的 CO2排放特征.UB4是重慶城市合理表征,而 UB1更適合于區(qū)域邊界.城市邊界選擇的不同,將導致很大的排放差異.UB4的CO2總排放量僅為UB1的17.13%,但UB4的人均CO2排放量是UB1的1.6倍.UB4形成了重慶UB1的CO2排放核心,其內單位網格的平均排放量超過了10000t,而UB1內超過70%的范圍內單位網格的排放水平都低于200t.工業(yè)排放占據絕對主體導致UB4人均排放水平較高,并且高于臨近周邊及區(qū)域人均水平,這和國際城市的情況正好相反.全局和局部顯著空間正自相關性說明部分地區(qū)高強度的經濟活動和能源活動對周邊區(qū)域的排放有顯著影響.基于網格的累積排放分析顯示,個別網格的排放量已經占到UB4總排放的40%以上.UB4內7.00%的面積,UB1內1.21%的面積和UB2內3.84%的面積,其CO2排放都超過了其相應范圍內總排放的85%.

重慶；4個城市范圍；CO2排放特征

目前,城市已成為全球 CO2排放的絕對主體[1-4].根據IEA[1]計算,全球城市能源利用CO2排放占全球能源利用總排放的 71%(2006年).UNHABITAT(聯(lián)合國人居署)[2]認為基于消費端,城市溫室氣體的排放量占全球比例達到 60%～70%.城市化過程推動區(qū)域人均收入和化石能源消費的提高,同時部分 CO2中性能源(生物質和廢棄物)會轉為高CO2能源(化石能源),對CO2排放產生了強勁的驅動作用[5-7].在基準情景下,2030年城市排放占全球的比例會增長到 76%,發(fā)展中國家城市CO2排放增長速度和幅度會更大[1].

中國正在經歷快速城市化過程,同時中國也是全球CO2排放大國,因而城市在當前和未來都對中國CO2排放和低碳發(fā)展有著決定性影響.然而中國城市在空間范圍上與發(fā)達國家城市有著很大差別.城市在中國是行政區(qū)劃中的一級,體現的是區(qū)域特征,城市內部不僅有建成區(qū),而且包括了大范圍的非城鎮(zhèn)建設用地(森林、農田等),而發(fā)達國家城市(Urban area)則是專為城市而設立的一種建制類型,其目的是凸顯人口聚集和城市自治,所以城市以建成區(qū)為主體[8].這種空間范圍的差異直接影響了中國城市與發(fā)達國家城市功能的差異和 CO2排放水平的差異.當前中國城市CO2排放研究基本都是以城市行政區(qū)域為邊界

[9-14],因而更多的是體現區(qū)域排放特征.如果以行政邊界為城市范圍,則城市對于區(qū)域及全國的排放占比和貢獻這一國際熱點和重點問題,幾乎無法解決.以行政區(qū)劃范圍作為城市邊界,使得城市與近郊、遠郊及農村地區(qū)排放比較等國際熱點問題[15-17]也難以開展,因為這種城市邊界實際上已經包含了遠近郊區(qū)和農村地區(qū).

國際研究也關注到了中國城市空間范圍的特殊性.例如 Montgomery[18]認為中心城區(qū)而非市域才是北京城市的空間邊界;IEA[1,19]在研究全球城市碳排放問題時,將中國城市區(qū)別于其他地區(qū)并特殊處理,得到中國城市CO2排放占全國排放的 75%;Dhakal[4]以市轄區(qū)作為中國城市范圍研究中國城市的CO2排放.

基于以上原因,本文提出中國4種城市邊界,不僅包括了當前研究和實踐領域已經應用的邊界,例如市域、市轄區(qū)和建成區(qū),還包括基于OECD(經濟合作與發(fā)展組織)方法建立的中國城市邊界.并以重慶市為例,通過自下而上建立重慶市域2007年1km CO2排放空間網格,研究和分析重慶4個城市范圍的CO2排放結構和空間特征,探討不同城市范圍選擇所導致的排放結果差異,并且試圖提出中國城市 CO2排放研究較為合理的城市邊界.

1 研究方法與數據

1.1 城市空間邊界

重慶面積8.24萬km2,2007年末下轄19個區(qū)和21個縣(2011年,萬盛區(qū)與綦江縣合并為綦江區(qū),雙橋區(qū)和大足縣合并為大足區(qū),本文為保持與統(tǒng)計數據一致,仍使用 2007年的 40個區(qū)縣),2007年常住人口為2816萬人(本文所用人口都為常住人口).本文選擇 4個城市空間邊界,分別為市域(UB1)、市轄區(qū)(UB2)、建成區(qū)(UB3)和城區(qū)(UB4).市域屬于中國行政區(qū)劃一級,由于行政歸屬、管理特點及統(tǒng)計數據相對完整,中國城市排放清單和低碳城市規(guī)劃主要是基于市域范圍開展;市轄區(qū)主要指市域內的區(qū)(不包括縣),一般是中國城市中經濟活動強度較大的區(qū)域;建成區(qū)是基于物理參數(主要是指硬化地面)定義城市的核心指標,主要是城鎮(zhèn)建設用地;城區(qū)是基于城市功能而確定的城市范圍,城市的主要功能是人口和就業(yè)的集聚,因而人口密度是判斷城市的核心參數.

考慮重慶市可以較好地代表中國城市(尤其是地級市和地級以上城市,都下轄區(qū)和縣,并且城市內部有較大面積的非城鎮(zhèn)建設用地),因而本文試圖以重慶市為例,研究中國城市在CO2排放及空間特征研究上的特殊問題.

OECD國家(發(fā)達國家)已經基于人口密度建立了比較體系和完整的城市和農村界定標準,并且越來越得到國際社會的認可[8,20],本文借鑒OECD的方法和程序,建立中國城區(qū)(UB4)邊界確定方法,具體過程可參考文獻[21],其中人口密度閾值選擇 1500人/km2,這一參數是中國 2000年第五次全國人口普查中對城市定義時所選擇的基本參數[22],也是OECD認為中國城市劃分較為科學合理的參數標準[23].

1.2 CO2排放計算方法

城市CO2排放核算有著相對成熟的方法體系[24-26].本文結合當前城市清單的主流方法和中國城市特征,主要核算重慶4個城市邊界的范圍1(Scope 1)和范圍2(Scope 2)排放,暫不考慮范圍3(Scope 3)排放.范圍1排放是城市邊界內的所有直接排放,范圍2排放是城市由于向外界購買電力、熱力等導致的間接排放.范圍1排放中沒有考慮森林及土地利用變化導致的CO2排放和吸收.

1.3 數據來源

1.3.1 活動水平數據 參考國際城市溫室氣體清單結構和我國城市統(tǒng)計體系特征,范圍 1排放源包括工業(yè)能源利用、工業(yè)過程、農業(yè)、服務業(yè)、居民生活和交通.服務業(yè)涉及一次能源利用的主要包括住宿、餐飲業(yè)、理發(fā)、洗浴、醫(yī)院、區(qū)域供暖等;居民生活包括城鎮(zhèn)居民和農村居民生活;交通包括城市所有交通(道路、鐵路、航空、水運);理論上,營運交通也屬于服務業(yè),但考慮國際城市都將交通單獨列出,所以本文也將其獨立列出,所以道路交通包括營運交通(公交車、出租車等)和非營運交通(商務車、私家車等).

文獻[27]建立的中國工業(yè)企業(yè) CO2排放點源數據庫,城市生活、服務業(yè)等CO2排放區(qū)縣數據庫和中國CO2排放空間網格數據庫(以下簡稱數據庫),為中國城市尺度的CO2排放研究及空間化奠定了重要基礎,也為本研究的順利開展提供了重要的數據支撐.范圍1活動水平數據主要來自數據庫中工業(yè)企業(yè)點源 CO2排放數據和城市生活、服務業(yè)等CO2排放區(qū)縣數據;農業(yè)和農村居民生活數據來自重慶市能源平衡表數據[28];交通能源消耗和CO2排放來源于文獻[29].

分析和比較數據庫中重點能源消費類型和重慶市能源平衡表數據[28]可以發(fā)現,煤、火電用煤、工業(yè)和生活用天然氣都非常相近.數據庫數據的總煤消費量比統(tǒng)計年鑒數據略低 3%,但兩種數據源對于焦炭消費量的統(tǒng)計存在差異,統(tǒng)計年鑒中重慶 88%的焦炭來源于自身生產,因而能源平衡表中可供本地區(qū)消費的焦炭量很低,而數據庫數據統(tǒng)計的是企業(yè)實際的焦炭消費量,相對比較高.因此,如果以企業(yè)實際焦炭消費量反推煉焦煤(洗精煤)-原煤的使用量(按能源平衡表中焦炭和洗精煤比0.735計),約折原煤209萬t,加上這部分原煤,數據庫中總煤消費高于統(tǒng)計年鑒數據 2.4%.此外,數據庫中的城鎮(zhèn)生活用煤(158萬t)遠高于統(tǒng)計年鑒數據(1.52萬t),本文認為年鑒可能低估了城鎮(zhèn)生活用煤,因為數據庫數據是基于重慶市市轄區(qū)和縣中建制鎮(zhèn)的居民煤炭消費量逐一統(tǒng)計的,相對比較全面和可靠.

范圍 2活動水平來自中國能源統(tǒng)計年鑒中的重慶市能源平衡表數據[28],2007年重慶市從外省(區(qū)、市)調入電量為146.13億kW.h.重慶基本不存在范圍2中外調熱力導致的間接排放.

1.3.2 排放因子 排放因子主要源自國家發(fā)改委的《省級溫室氣體清單編制指南(試行)》[30],部分排放因子參考文獻[31],該文獻推薦了中國分行業(yè)、分能源類型和分燃燒設備的排放因子,并且許多重點行業(yè)的排放因子都有重慶地方數據,數據詳盡且較為權威.考慮重慶市電網系統(tǒng)屬于華中區(qū)域電網,因而外調電力排放因子參考文獻[32]中推薦的華中電網單位供電平均 CO2排放水平0.5676kg CO2/kW.h.

1.4 CO2排放空間網格化方法

高空間分辨率網格數據是研究重慶 4個城市范圍 CO2排放的基礎,因為除了市域(UB1)以外,其他3個城市范圍都沒有較為系統(tǒng)和完整的能源統(tǒng)計數據.數據庫中的工業(yè)點源數據及其他領域區(qū)縣能源消費數據為重慶自下而上實現1km網格排放數據提供了可能.

基于高空間分辨率的 CO2排放數據研究城市排放特征是碳排放研究領域的熱點[33-36].隨著對CO2排放核算精準化和CO2排放監(jiān)測、報告和核查的更趨嚴格,基于排放源自下而上實現高質量 CO2排放空間數據成為了研究熱點[33,37].本研究僅空間化重慶CO2直接排放,間接排放僅在計算和比較不同城市范圍時考慮.外調電量導致的 CO2間接排放當前尚沒有較為科學的方法將其分配至各區(qū)縣,因而按各區(qū)縣人口分配.對于純工業(yè)園區(qū)型區(qū)縣,這種處理會低估其排放量,但重慶區(qū)縣并不存在這種情況,因而這種分配方法不會帶來較大空間誤差.重慶CO2排放空間化的關鍵點在工業(yè)源的網格化過程,其他排放源相對工業(yè)源的排放很少.本研究工業(yè)源完全基于全口徑點源基礎數據,確保了空間化的數據質量和精度.

基于重慶市域GIS矢量數據,建立重慶1km空間網格體系,共有 84489個網格.重慶的所有工業(yè)企業(yè)排放空間化都是基于點源排放實現,具體方法見文獻[21],與文獻[21]有所不同的是,本文基于重慶的城鎮(zhèn)建設用地、農村居民點和農田(包括水田、水澆地、旱地) Landsat TM遙感解譯結果,城鎮(zhèn)生活排放僅分配到各區(qū)縣中城鎮(zhèn)建設用地網格上,各網格排放量基于網格中的人口數確定;農業(yè)排放平均分配至全市域農田網格上;農村生活排放僅分配至全市域農村居民點網格上,排放量基于網格中的人口數確定.改進后的空間化方法,更加接近真實情況,進一步提高了排放空間精度.

人口密度數據在交通、服務業(yè)、城鎮(zhèn)生活、農村生活排放等空間化過程中發(fā)揮了重要作用.重慶1km人口數據來自中國科學院資源環(huán)境科學數據中心地球系統(tǒng)科學數據共享平臺,但該數據僅更新至2003年,且無其他可獲取的人口網格數據,因而本研究基于統(tǒng)計年鑒中各區(qū)縣人口數據將其調整為2007年數據.重慶市域2003年～2007年期間常住人口增加了0.46%,并且無較大幅度的人口空間遷移,因而可以認為這種調整帶來的誤差較小.

2 結果與分析

2.1 重慶4個城市邊界分析

重慶4個城市空間邊界見圖1.渝中區(qū)、江北區(qū)、大渡口區(qū)、南岸區(qū)、沙坪壩區(qū)和九龍坡區(qū)6個區(qū)構成了重慶城區(qū)(UB4),也是重慶都市發(fā)達經濟圈的主體.城區(qū)(UB4)總面積 1429km2,占重慶市域(UB1)總面積的1.73%,人口345.55萬人,占市域(UB1)總人口的10.68%[38-39].

重慶 4個城市范圍的基本情況見表 1.由于重慶UB4城市范圍是按照OECD判定程序確定的,其不僅人口密度大(2105人/km2),而且城鎮(zhèn)建設用地比例高于 UB1(市域)和 UB2(市轄區(qū)),達到14.51%.盡管當前國際上沒有以城鎮(zhèn)建設用地面積的比例界定城市邊界的情況,但硬化地面(水泥或瀝青)卻是城市最為直接的景觀表征,也是公眾對城市最直觀的認知[23].因而,如果城市內城鎮(zhèn)建設用地面積比例過低,則其已經過渡到區(qū)域層面.重慶的UB1和UB2的城鎮(zhèn)建設用地比例分別僅有 0.64%和 1.67%,且人口密度較低,和城市人口和經濟集聚的功能相去較遠,更接近OECD國家的州(State)或縣(County)的概念.UB3是物理意義上確定城市的最直接指標[23],也是城市擴張和城市形態(tài)等研究中所使用的城市概念,但由于其往往與行政區(qū)劃邊界并不完全吻合,因而國際上在城市管理中應用較少.

表1 重慶4個城市范圍基本情況Table 1 Basic information of four urban boundaries of Chongqing

UB4從人口密度、建成區(qū)面積比例和經濟發(fā)展水平(人均GDP)等方面都顯著高于UB1和UB2,充分體現了UB4作為人口和經濟集聚區(qū)的特征.因而,UB4可以作為重慶城市的地理邊界.這種城市邊界的確定,符合城市功能的主流觀點,也和國際大都市的城市邊界相對一致,有利于城市之間的比較和經驗借鑒.UB1和UB2可以作為區(qū)域邊界,即重慶區(qū)域,考慮行政管理和統(tǒng)計體系的完整性,UB1作為區(qū)域可能更為合適.UB4到UB2的范圍可以看作是UB4的近郊區(qū),UB2到UB1的范圍可以看作是UB4的遠郊區(qū).

2.2 重慶CO2排放空間特征

經過空間運算和分析,得到重慶市域CO2排放1km空間網格(圖2).重慶市域CO2排放的空間結構比較簡單,城區(qū)(UB4)形成了排放的核心和熱點地區(qū),UB4內平均單位網格的排放量超過了10000t;UB4周邊地區(qū)的網格排放水平相對核心區(qū)域有所降低,但依然維持在較高水平,構成了相對較高的排放區(qū)域.市轄區(qū)(UB2)沒有表現較為明顯的排放邊界,其中萬州區(qū)相對來說排放水平較高,構成了UB4及其周邊區(qū)域以外的小核心,其排放主要集中在萬州街道.黔江區(qū)雖然也屬于市轄區(qū),但其排放水平并不高.值得注意的是,重慶市域內各區(qū)縣都分布著數量不等的高值(>100000t)網格,而且這些高排放網格空間表現上并不集中,這可能和重慶高能耗與高排放企業(yè)在市域內分散布局有關.UB1內70.23%面積的網格,其排放水平都低于200t.

圖1 重慶4個城市范圍Fig.1 Four urban boundaries of Chongqing selected by this paper

圖2 重慶1km CO2排放(直接排放)網格Fig.2 Spatial distribution of Chongqing 1km gridded CO2emissions (direct emission)

重慶以UB4為排放核心,其周邊近郊區(qū)排放水平逐漸降低,廣大的遠郊區(qū)縣的排放水平都很低,反映了城區(qū)(UB4)高人口密度、高工業(yè)活動和高經濟活動的整體特征.空間自相關分析得到全局Moran指數為0.0076(Z值= 3.65,P<0.01),可以判斷,重慶市域CO2排放空間格局在1km空間分辨率水平上,具有顯著的正空間自相關性,即空間上存在顯著的集聚效應,而非隨機雜散分布.但是全局Moran指數很低,也說明重慶市域范圍內的空間正相關性很弱.局部Moran指數計算結果顯示,只有少數區(qū)域存在顯著(P<0.01)的局地空間正自相關,主要分布在大渡口區(qū)東部和巴南區(qū)的西北角、萬盛區(qū)和綦江縣接臨地區(qū)及長壽區(qū)南部等地.說明這些區(qū)域的網格CO2排放一定程度上相互影響,地理位置的相鄰對地區(qū)CO2排放具有顯著的正向影響.這些區(qū)域CO2排放很可能受重點耗能企業(yè)的能源和經濟活動影響,其網格排放水平在空間上表現出一定程度的正相關性.這進一步說明由于工業(yè)和居民生活在建成區(qū)的集聚,導致主城區(qū)及中心城鎮(zhèn)的高碳排放,而其他區(qū)域工業(yè)活動強度相對較低,其CO2排放水平也相對較低.

2.3 重慶市域CO2排放結構特征

由表3可見,2007年重慶市域內CO2排放總量為1.38億t,人均排放4.9t.總排放中范圍1(直接) 排放 12975萬 t,占總排放的 93.99%;范圍2(間接) 排放 829萬t,占總排放的6.01%.重慶能源利用(不包括電力間接排放)CO2排放為 11227萬t,占范圍1排放的86.53%,占總排放的81.33%.能源利用 CO2排放中,燃煤排放占 84.03%,燃油占 7.48%,燃氣占 8.49%,煤炭是重慶絕對主要的一次能源消費類型.

楊謹等[40]核算的重慶市域2007年CO2直接排放為11471萬t,比本研究低11.59%,因為其僅核算了鋼鐵和水泥生產的排放,而本研究核算了鋼鐵、水泥、石灰和合成氨的過程排放;徐思源[41]較為系統(tǒng)地核算了重慶市域2007年CO2排放清單,其中能源利用CO2排放為11143萬t,和本研究的結果較為接近,但其核算的工業(yè)過程排放高于本研究37.48%,主要原因在于其核算鋼鐵生產過程的方法采用IPCC方法而非中國國家清單編制方法[30],所以其核算的重慶市域CO2直接排放比本研究高4.45%.

以上研究文獻的數據結果和本研究結果的差異除方法上外,數據源也是結果差異的主要原因,上述文獻的活動數據都來自重慶市能源統(tǒng)計數據,而本研究活動水平完全是數據庫中基于點源自下而上匯總得到的.

圖3可以看出,工業(yè)能源消耗是重慶絕對主體的排放源,占直接排放的 69.20%,如果加上工業(yè)過程排放,即工業(yè)總排放占重慶直接排放的82.67%,占總排放 77.71%.因而,可以說,重慶市域 2007年的排放是以工業(yè)排放為絕對主體.而煤炭利用排放是 CO2直接排放的絕對主體,占72.70%.范圍1排放占總排放的93.99%,反映了重慶工業(yè)化特征.對比天津市域的排放結構特征,天津市域內工業(yè)排放占范圍 1排放的85.53%,占總排放的 76.43%[21],重慶的工業(yè)排放比例與天津比較接近.

區(qū)縣層面上,排放量最高的是江津區(qū)和大渡口區(qū),分別達到1723萬t和1217萬t,江津區(qū)內的火電廠、鋼鐵廠和水泥廠(華能珞璜電廠、重慶鋼鐵集團鐵業(yè)有限責任公司、騰輝地維水泥等)都是排放大戶,而大渡口區(qū)內的鋼鐵(重慶鋼鐵股份有限公司等)排放是其排放大戶.渝中區(qū)和雙橋區(qū)的排放量在區(qū)縣中最小,分別為41萬t和14萬t,主要是其面積較小,同時高能耗企業(yè)相對較少.

2.4 重慶4個城市范圍CO2排放比較

重慶4個城市范圍內的CO2排放特征比較見表 2.根據前面對于城市和區(qū)域的界定,重慶的UB4占UB1的比例即為城市排放占區(qū)域排放比例,達到 17.13%,城市排放比例較低一個重要原因是重慶許多大型排放源并未在UB4范圍內,而是分布在UB1的不同區(qū)縣內.

UB4內的工業(yè)(能源和過程)排放占到其范圍1排放的89.32%,說明工業(yè)仍然是UB4的絕對主要排放源,同時,UB4內部的高排放(5000t以)企業(yè)的空間密度是UB1的8倍,都說明UB4內仍然保留了大量的高排放工業(yè)企業(yè),這和歐美典型城市中的工業(yè)體量已經較小有著明顯差異[1,42-43],歐美典型城市的工業(yè) CO2排放一般不超過總排放的 10%[42,44].此外,工業(yè)能源消費以煤為主,煤炭排放占 UB4總排放的 69.51%,并且絕大部分的煤炭用于工業(yè)生產.煤炭占能源消費總量比例較高,并且工業(yè)CO2排放占城市的主體是重慶城市排放的主要特征,也是許多發(fā)展中國家城市在城市化進程中的典型表現[45].

圖3 重慶市域2007年CO2流通Fig.3 Flow chart of CO2emissions of Chongqing UB1

表2 重慶4個城市范圍CO2排放Table 2 CO2emissions in four urban boundaries of Chongqing

UB4中,交通排放占范圍1排放的3.79%,占總排放的3.65%,這一比例相對較低,甚至低于全國水平(中國2007年交通CO2排放占全國總排放的7%),典型歐美國家城市例如倫敦、紐約等的交通溫室氣體排放往往會占到城市總排放的20%以上[46].

由圖 4可見,4個城市范圍的排放結構比較接近,都是以工業(yè)排放為絕對主體.UB3的人均排放水平最高,反映了工業(yè)主要集中在城鎮(zhèn)建成區(qū),導致建成區(qū)高排放水平.

重慶4個城市范圍CO2排放空間差異的核心原因是其所表征的區(qū)域特征不同,UB4所表征的是真正意義上的城市范圍,其高人均排放是由于高強度的工業(yè)和居民能源利用導致,而UB1/UB2是區(qū)域范疇,其表征的是區(qū)域整體排放水平,包括廣大農村地區(qū),UB4和UB1/UB2排放水平的差異,說明重慶農村地區(qū)人均CO2排放水平要比城市地區(qū)低很多.

圖4 重慶4個城市范圍排放結構比較Fig.4 Emission features under the four urban boundaries of Chongqing

UB4的人均排放量高于UB1和UB2,如果按照本文 2.1中對于遠近郊區(qū)的界定,則重慶的人均排放特征是,城區(qū)-近郊區(qū)-遠郊區(qū),排放水平逐漸降低,這正好和加拿大的多倫多市情況相反,多倫多市從市區(qū)-郊區(qū)-區(qū)域,人均CO2排放水平逐漸升高[16].事實上,發(fā)達國家城市由于人口密度高、能源利用效率高,公共交通如軌道交通相對完善,所以人均CO2排放水平較低,而其郊區(qū)和農村地區(qū)往往由于更長的交通和電力傳輸距離,以及難以采取集中供熱和熱電聯(lián)產等,導致能效低,人均排放水平高[15-17,35].

重慶作為工業(yè)型城市,工業(yè)排放對城市排放有絕對影響.重慶城市化和工業(yè)化過程在空間上重合,同時城區(qū)人均化石能源消費水平往往要高于郊區(qū)和農村地區(qū),都導致城區(qū)人均排放較高.發(fā)展中國家城市常常出現這種現象,Pachauri等[47], Sovacool等[34]發(fā)現發(fā)展中國家的城市能源消費和CO2排放要高于周邊區(qū)域和全國平均水平.發(fā)展中國家的工業(yè)能源消耗往往是城市能源消耗的主體,而發(fā)達國家城市的工業(yè)能源消耗往往處于次要地位.此外,歐美國家城市和農村地區(qū)的人均收入和能源消費水平基本相當,因而影響人均CO2排放水平的主要是能效水平、采暖規(guī)模及建筑密度,而發(fā)展中國家城市和非城市居民的收入和消費水平往往差距較大.UN-Habitat[2]認為發(fā)展中國家的城市通常都是經濟、財富和消費中心,人均溫室氣體排放量會比周邊地區(qū)更高.

UB4內單位GDP的CO2排放水平最低,說明重慶城市化過程中產業(yè)結構調整和化石能源集約高效化利用取得一定成效.UB4內單位GDP的CO2排放是UB1的一半,并且其單位工業(yè)增加值的CO2排放也遠低于UB1,說明UB4內的工業(yè)產業(yè)結構相比區(qū)域水平,已經趨于低碳化,也說明UB4作為城市,其集約化生產提高了城市的能源效率.

在進行國際城市碳排放對比分析時,采用UB4更能表達重慶城市的真正特征,而不是當前主要采用以重慶行政邊界(UB1)作為城市邊界的普遍做法.以 UB1為城市邊界,將嚴重高估重慶城市的排放水平,其總排放水平達到同年紐約市總排放(范圍1+范圍2)[43]的2.56倍,事實上,重慶城區(qū)(UB4)的排放僅有重慶區(qū)域(UB1)排放的17.13%,重慶2007年UB4的總排放不到同年紐約市的一半.因而,邊界選擇的不同,對于重慶與國際城市的對比將會產生較為明顯的影響.然而即便以UB4為城市邊界,重慶城市人均排放水平在2007年也超過紐約市2007年人均排放(6.33t CO2/人[43]),而且是中國 2007年人均排放的1.72倍(中國2007年人均CO2排放采用IEA數據,為4.58t/人).因此,以工業(yè)排放為絕對主體的城市高碳排放是重慶在國際城市低碳發(fā)展大趨勢下的嚴峻挑戰(zhàn).

圖5統(tǒng)計分析重慶3個城市范圍內的網格累積排放特征(UB3的行政管理意義不顯著,所以圖中未表示),3個城市的網格累積曲線比較相似.明顯特征是,非常少數的網格占據了3個城市范圍排放的主體,例如UB1和UB2內個別網格的排放量已經占據其總排放量的10%～20%;而UB4內個別網格的排放量占比已經超過了 40%.排放量居前10位的10個網格,其累積排放總量基本分別占據UB1和UB2的30%～50%,占據UB4總排放量超過70%.對于UB4,排放前100個網格,即總面積的 7.00%的排放量已經占據總排放的86.34%;對于UB1,排放前1000個網格,即其總面積的1.21%的排放量已經占據總排放的85.78%,

對于 UB2,排放前 1000個網格,即其總面積的3.84%的排放量已經占據總排放的 93.00%,說明重慶 CO2排放的空間高度集中特征.而且從圖 5可以看出,UB4的累積排放占比水平始終高于UB1和UB2,說明高排放網格的空間集聚性在城市(UB4)內更為明顯.

3 結論

3.1 從城市功能角度講,UB4作為城市邊界更為合理,這種城市邊界的確定,符合城市功能的主流觀點.UB1可以作為重慶區(qū)域邊界.UB1的總CO2排放量為1.38億t,人均排放4.9t,UB4的總CO2排放量為0.24億t,人均排放7.86t.重慶城市排放僅占重慶區(qū)域排放的17.13%,而城市人均水平高出區(qū)域水平的60%.城市邊界選擇的不同,將導致很大的排放差異.因而,在研究中國城市溫室氣體排放時,明確邊界的選擇是首要工作,而在進行國內外城市排放比較時,以UB4作為城市邊界是比較合理的選擇.

3.2 不論是城市還是區(qū)域,工業(yè)排放都占據絕對主體.UB4內工業(yè)排放占到范圍 1排放的89.32%,同時,UB4內部的高排放(5000t以)企業(yè)的空間密度是UB1的8倍,都說明UB4內仍然保留了大量的高排放企業(yè),導致重慶城市人均排放水平較高.人均排放水平在空間上表現出從城市-郊區(qū)-區(qū)域的逐漸降低,與發(fā)達國家城市所發(fā)現的現象截然相反,體現了發(fā)展中國家城市化和工業(yè)化在空間上高度重合的特征.

3.3 城市(UB4)形成了重慶市域排放的核心地區(qū)和熱點地區(qū).UB4平均單位網格的排放量都超過了10000t,重慶市域內70.23%面積的單位網格的排放水平都低于 200t.全局空間自相關分析表明,排放在空間上存在顯著的集聚效應.局部顯著空間正自相關性也說明部分網格高強度的經濟活動和能源活動對周邊區(qū)域的排放有顯著影響.因而,基于重點企業(yè)、重點網格采取CO2減排政策和措施,將會產生帶動效應和連鎖反應,其實際減排效果很可能要大于直接預期的減排效果.

3.4 重慶 CO2排放在空間上高度集中.基于排放網格的累積排放分析顯示,個別網格的排放量已經占到區(qū)域排放量的10～20%;而UB4內個別網格的排放量占比已經超過了 40%.UB4內7.00%的面積,UB1內 1.21%的面積和 UB2內3.84%的面積,其 CO2排放都超過了其相應范圍總排放的85%.因而,在碳排放控制和減排政策制定過程中,可以更加具體化和強化針對性,監(jiān)測、評估和控制重慶不到 8%的區(qū)域,就可以管理全區(qū)域內85%以上排放.

[1]IEA.Cities, towns and renewable energy [R]. 2009.

[2]UN-Habitat.Cities and climate change: global report on human settlements, 2011 [M]. London: Earthscan, 2011:91-128.

[3]Satterthwaite David. Cities’ contribution to global warming:notes on the allocation of greenhouse gas emissions [J]. Environment and Urbanization, 2008,20(2):539-549.

[4]Dhakal S. Urban energy use and carbon emissions from cities in China and policy implications [J]. Energy Policy, 2009,37(11): 4208-4219.

[5]UN-HABITAT. State of the World's Cities 2008/2009 [R]. 2008.

[6]Kamal-Chaoui Lamia, Robert Alexis. Competitive cities and climate change [M]. Paris:OECD publishing, 2009.

[7]O'Neill B C, Dalton M, Fuchs R, et al. Global demographic trends and future carbon emissions [J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2010,107(41):17521-17526.

[8]OECD. OECD regional typology [R]. 2010.

[9]Li L, Chen C, Xie S,et al. Energy demand and carbon emissions under different development scenarios for Shanghai, China [J]. Energy Policy, 2010,38(9):4797-4807.

[10]Chun M, Mei-ting J, Xiao-chun Z, et al. Energy consumption and carbon emissions in a coastal city in China [J]. Procedia Environmental Sciences, 2010,4:1-9.

[11]王海鯤,張榮榮,畢 軍.中國城市碳排放核算研究--以無錫市為例 [J]. 中國環(huán)境科學, 2011,31(6):1029-1038.

[12]Sugar L, Kennedy C, Leman E. Greenhouse gas emissions from Chinese cities [J]. Journal of Industrial Ecology, 2012,16(4):552-563.

[13]Geng Y, Peng C, Tian M. Energy use and CO2emission inventories in the four municipalities of China [J]. Energy Procedia, 2011,5:370-376.

[14]Wang H, Zhang R, Liu M, et al. The carbon emissions of Chinese cities [J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2012,12(14): 6197-6206.

[15]Brown M A, Southworth F, Sarzynski A. The geography of metropolitan carbon footprints [J]. Policy and Society, 2009,27(4): 285-304.

[16]VandeWeghe J R, Kennedy C. A spatial analysis of residential greenhouse gas emissions in the Toronto census metropolitan area [J]. Journal of Industrial Ecology, 2007,11(2):133-144.

[17]Andrews C J. Greenhouse gas emissions along the rural-urban gradient [J]. Journal of Environmental Planning and Management, 2008,51(6):847-870.

[18]Montgomery M R. The urban transformation of the developing world [J]. Science, 2008,319(5864):761-764.

[19]IEA.World Energy Outlook 2008 [M]. Paris:IEA Publication, 2008.

[20]OECD.OECD Territorial Reviews Competitive Cities in the Global Economy[M].Paris:OECD Publishing,2006.

[21]蔡博峰,王金南.基于1km網格的天津市二氧化碳排放研究 [J].環(huán)境科學學報, 2013,33(6):1655-1664.

[22]中華人民共和國國家統(tǒng)計局.關于統(tǒng)計上劃分城鄉(xiāng)的規(guī)定(試行) [S]. 1999.

[23]OECD. Trends in Urbanisation and Urban Policies in OECD Countries:What Lessons for China? [R]. 2010.

[24]蔡博峰,劉春蘭,陳操操.城市溫室氣體清單研究 [M]. 北京:化學工業(yè)出版社, 2009.

[25]蔡博峰.低碳城市規(guī)劃 [M]. 北京:化學工業(yè)出版社, 2011.

[26]WRI,中國社會科學院城市發(fā)展與環(huán)境研究所,WWF.城市溫室氣體核算工具指南(測試版1.0) [R]. 2013.

[27]王金南,蔡博峰,曹 東,等.中國10km二氧化碳排放網格及空間特征分析 [J]. 中國環(huán)境科學, 2014,34(1):2220-2227.

[28]國家統(tǒng)計局能源統(tǒng)計司,國家能源局綜合司.中國能源統(tǒng)計年鑒2008 [M]. 北京:中國統(tǒng)計出版社, 2008.

[29]蔡博峰,曹 東,劉蘭翠,等.中國交通二氧化碳排放研究 [J]. 氣候變化研究進展, 2011,7(3):197-203.

[30]國家發(fā)展和改革委員會.省級溫室氣體清單編制指南(試行) [R]. 2011.

[31]國家氣候變化對策協(xié)調小組辦公室/國家發(fā)展和改革委員會能源研究所.中國溫室氣體清單研究 [M]. 北京:中國環(huán)境科學出版社, 2007.

[32]國家發(fā)展和改革委員會應對氣候變化司.2010年中國區(qū)域及省級電網平均二氧化碳排放因子 [R]. 2013.

[33]Oda T, Maksyutov S. A very high-resolution global fossil fuel CO2emission inventory derived using a point source database and satellite observations of nighttime lights, 1980-2007 [J]. Atmospheric Chemistry and Physics Discussions, 2010,(10): 16307-16344.

[34]Sovacool B K, Brown M A.Twelve metropolitan carbon footprints: A preliminary comparative global assessment [J]. Energy Policy, 2009,38(9):4856-4869.

[35]Parshall L, Gurney K, Hammer S A, et al. Modeling energy consumption and CO2emissions at the urban scale: Methodological challenges and insights from the United States [J]. Energy Policy, 2010,38(9):4765-4782.

[36]Parrish D D, Kuster W C, Shao M, et al. Comparison of air pollutant emissions among mega-cities [J]. Atmospheric Environment, 2009,43(40):6435-6441.

[37]Zhao Y, Nielsen C P, McElroy M B. China’s CO2emissions estimated from the bottom up: Recent trends, spatial distributions, and quantification of uncertainties [J]. Atmospheric Environment, 2012,59:214-223.

[38]重慶市統(tǒng)計局.國家統(tǒng)計局重慶調查總隊.重慶市統(tǒng)計年鑒(2008年) [M]. 北京:中國統(tǒng)計出版社, 2008.

[39]國家統(tǒng)計局國民經濟綜合統(tǒng)計司.中國區(qū)域經濟統(tǒng)計年鑒-2008 [M]. 北京:中國統(tǒng)計出版社, 2009.

[40]楊 謹,鞠麗萍,陳 彬.重慶市溫室氣體排放清單研究與核算[J]. 中國人口?資源與環(huán)境, 2012,22(3):63-69.

[41]徐思源.重慶市二氧化碳排放基準初步測算研究 [D]. 重慶:西南大學, 2010.

[42]Carney S, Green N, Wood R, et al. greenhouse gas emissions inventories for eighteen European regions-EU CO280/50Project Stage 1: Inventory formation.The Greenhouse Gas Regional Inventory Protocol (GRIP) [R]. 2009.

[43]The City of New York.Inventory of New York city green house gas emissions 2010 [R]. 2010.

[44]Hoornweg D, Freire M, Lee M J, et al. Cities and Climate Change Responding to an Urgent Agenda [M]. Washington DC: The World Bank, 2011.

[45]Baeumler A, Ijjasz-Vasquez E, Mehndiratta S.中國可持續(xù)性低碳城市發(fā)展 [R]. 2012.

[46]Croci E, Melandri S, Molteni T. A Comparative analysis of global city policies in climate change mitigation: London, New York, Milan, Mexico City and Bangkok [R]. 2010.

[47]Pachauri S, Jiang L. The household energy transition in India and China [J]. Energy Policy, 2008,36(11):4022-4035.

CO2emissions in four urban boundaries of China-Case study of Chongqing

CAI Bo-feng (Center for Climate Change and Environmental Policy, Chinese Academy for Environmental Planning, Ministry of Environmental Protection, Beijing 100012, China). China Environmental Science, 2014,34(9)：2439～2448

Chongqing 1km resolution CO2emission gridded data had been built up based on point emission sources and other supporting data. The CO2emissions in Chongqing’s four urban boundaries, namely city administrative boundary (UB1), city district boundary (UB2), city built-up area (UB3) and urban proper (UB4), were analyzed and compared based on this emission gridded dataset. UB4 was the appropriate spatial boundary for city of Chongqing, while UB1 was suitable for the spatial boundary of Chongqing region. Different urban boundaries could result in substantial emission discrepancy. The total emissions of UB4 only accounted for 17.13% of the emissions of UB1, whereas the per capita emissions of UB4 were 1.6 times of UB1 level. The UB4, with average emissions of grid more than 10000tons, shaped the emissions center of the UB1. The emissions of grids in more than 70% area of UB1 were lower than 200tons. The predominant share of industrial emissions in total emissions in UB4 resulted in the spatial pattern that the per capita emissions were higher in urban area than in its peripheral area. This pattern was opposite to what was found in cities of developed countries. There was spatially clustering phenomenon in CO2emissions in UB1, as indicated by spatial autocorrelation analysis. This implied that the economic activities and energy consumption in some areas have significant positive effect on its surroundings. Emissions of certain individual grid accounted for more than 40% of the total emissions in UB4. The emissions in 7.00% area of UB4, 1.21% area of UB1 and 3.84% area of UB2, had accounted for more that 85% of emissions in their correspondent urban boundaries.

Chongqing；four urban boundaries；characteristics of CO2emissions

X32

A

1000-6923(2014)09-2439-10

蔡博峰(1977-),男,陜西岐山人,副研究員,博士,主要從事城市溫室氣體清單和低碳發(fā)展研究.發(fā)表論文30余篇.

2014-01-30

國家自然科學基金項目(41101500)

* 責任作者, 副研究員, caibf@caep.org.cn