基于土地利用變化的南昌市碳排放效應(yīng)分析

袁壯壯，葉長盛，李輝丹

(東華理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院，中國 南昌 330013)

20世紀(jì)70年代以來，全球碳循環(huán)受到社會各界的關(guān)注，尤其是導(dǎo)致全球變暖和碳排放增加的人類活動[1,2]。近年來我國社會經(jīng)濟快速發(fā)展，對土地利用方式產(chǎn)生了深刻影響，引起碳排放總量不斷攀升，一系列環(huán)境問題日益嚴(yán)重，已成為政府、社會、學(xué)者關(guān)注的重點問題。土地利用碳排放效應(yīng)指受人類社會和自然活動影響的土地向大氣中釋放產(chǎn)生碳的過程、活動和機制[3]。土地利用活動產(chǎn)生的碳排放量僅次于化石能源燃燒，是導(dǎo)致碳排放增加和氣候變暖的主要原因之一[4]。建設(shè)用地變化是導(dǎo)致土地利用類型變化碳排放量增加的主要原因[5]，對凈碳排放量的邊際貢獻高達(dá)3.99%，土地利用已經(jīng)成為碳循環(huán)的主要表現(xiàn)方式[6,7]。深入分析碳排放與土地利用變化的內(nèi)在聯(lián)系，為提出有效的節(jié)能減排措施和制定區(qū)域差別化的碳排放政策以及建設(shè)低碳城市具有重要的理論和現(xiàn)實意義[8]。

目前國內(nèi)外學(xué)者對土地利用變化引起的碳排放效應(yīng)已經(jīng)開展了廣泛的研究，主要包括以下3個方面：(1)計算某一區(qū)域不同土地利用方式產(chǎn)生的碳排放量，主要通過IPCC溫室氣體清單方法[9,10]和相關(guān)碳排放系數(shù)，對不同區(qū)域的碳排放量進行核算進一步探討不同土地利用方式產(chǎn)生的碳排放量的時空差異[11,12]，碳排放和碳匯的主要來源分別是建設(shè)用地和林地、耕地[13,14]；(2)土地利用碳排放的影響因素及驅(qū)動機制、機理研究方面，主要采用多因素分析法[15,16]、LMDI模型[17,18]、STIRPAT模型[19]和Laspeyres指數(shù)法[20]等方法，得出三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[15,20]、能源結(jié)構(gòu)和效率[17,18]、人口規(guī)模[17,18]、經(jīng)濟水平[17,18]、全社會固定產(chǎn)業(yè)投資額[19]、技術(shù)進步[20]等是造成土地利用碳排放量增加的主要因素；(3)部分學(xué)者采用時間序列數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)對碳排放量進行未來情景模擬與趨勢預(yù)測，計算出不同情境下碳排放量，提出基于碳排放效應(yīng)的土地利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化方案[21-23]。以上學(xué)者的研究成果豐富了土地利用碳排放研究的內(nèi)容，為以后的相關(guān)研究奠定了堅實基礎(chǔ)，具有科學(xué)的參考價值。但是，現(xiàn)有的研究主要集中在不同土地利用類型碳排放量測算及時序變化分析上，而對空間格局研究較少，尤其是在低碳城市的碳排放效應(yīng)的時空變化研究較匱乏。南昌市作為全國發(fā)展低碳經(jīng)濟試點的省會城市之一，隨著中部崛起等國家戰(zhàn)略的實施，社會經(jīng)濟快速發(fā)展，土地利用結(jié)構(gòu)顯著變化，碳排放迅速增加。鑒于此，本文通過碳足跡壓力指數(shù)、土地利用碳排放風(fēng)險指數(shù)等方法定量分析土地利用變化引起的碳排放量，探討南昌市碳排放量的時空差異及碳排放效應(yīng)，為其土地資源持續(xù)利用和建設(shè)低碳城市提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

南昌市位于東經(jīng)115°27′～116°35′，北緯28°09′～29°11′，是全省政治、經(jīng)濟、文化、科技、交通中心和鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)核心城市。到2017年底，全市總面積743 218.34 hm2，全市城鎮(zhèn)人口294.55萬人，戶籍人口城鎮(zhèn)化率為55.38%，相比于2000年，地區(qū)生產(chǎn)總值增加了10倍，達(dá)到了4 819.76億元，第一、二和三產(chǎn)業(yè)比重由10.9∶45.8∶43.3調(diào)整為3.8∶52.2∶44.0。2017年工業(yè)比值為38.00%，相比去年略有下降，但能源生產(chǎn)和消費分別增加了5.24%和4.22%，能源生產(chǎn)和消費彈性系數(shù)分別達(dá)到0.58和0.47，與2000年相比，原煤增加了1 582.73×104t，洗精煤增加了7 715.81×104t，其他洗煤增加了49.52×104t，焦炭增加了95.84×104t，汽油增加了0.89×104t，柴油增加了1.93×104t，煤油減少了0.14×104t，燃料油減少了2.57×104t。經(jīng)濟的快速發(fā)展和建設(shè)用地的快速擴張，導(dǎo)致南昌市土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生顯著變化，能源消費不斷加大，碳排放量增加迅速，城市環(huán)境壓力明顯增大，土地利用變化的碳排放效應(yīng)分析具有一定的典型性和代表性。

1.2 數(shù)據(jù)來源

土地利用原始數(shù)據(jù)來源于2000，2005，2010和2017年Landsat TM/ETM+遙感影像，空間分辨率為30 m×30 m，在ENVI 4.3軟件中通過輻射校正、幾何校正、圖像配準(zhǔn)和人工解譯等處理后得到4個年份的土地利用現(xiàn)狀圖?；谘芯啃枰?，根據(jù)全國土地二級分類系統(tǒng)[24]，采用一級類，將土地利用類型分為6類，即耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用土地，并通過將外業(yè)調(diào)查和隨機抽取動態(tài)圖斑進行重復(fù)判讀分析相結(jié)合的方法評價分類精度，通過分類誤差及Kappa系數(shù)檢驗，總體精度均達(dá)到85%以上，達(dá)到研究所需數(shù)據(jù)精度要求。能源數(shù)據(jù)、社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)主要來源于《江西省統(tǒng)計年鑒(2001—2018年)》、《南昌市統(tǒng)計年鑒(2001—2018年)》和南昌市國民經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計公報。

2 研究方法

2.1 碳排放量計算

基于已有研究，本文將土地利用碳排放量計算分為兩種：直接碳排放量和間接碳排放量。對耕地、園地、林地、草地、水域用地和未利用地5種非建設(shè)用地根據(jù)碳排放系數(shù)直接估算碳排放量，而建設(shè)用地的碳排放量，主要通過各種能源消耗產(chǎn)生的碳排放量來間接計算。

2.1.1 直接碳排放量計算 借鑒已有研究成果，計算公式如下

Ek=∑ei=∑Ti×δi，

式中：Ek表示直接碳排放量；i表示土地類型，i=1,2,3,4和5分別對應(yīng)耕地、園地、林地、草地、水域用地和未利用地；ei表示第i種類型土地產(chǎn)生的碳排放量；Ti表示第i種類型土地的面積；δi表示第i種類型土地的碳排放(吸收)系數(shù)。其中直接碳排放系數(shù)詳見表1。

表1 南昌市非建設(shè)用地碳排放系數(shù)表

2.1.2 間接碳排量計算 本文根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲取性，選取原煤、洗精煤、其他洗煤、焦炭、汽油、煤油、柴油、燃料油等8種能源。各區(qū)縣的能源消費量數(shù)據(jù)采用該區(qū)縣GDP和南昌市GDP比值來間接測算，計算公式如下[30]

式中：Et表示化石能源終端消費產(chǎn)生的碳排放總量；Eti表示第i類化石能源終端消費的碳排放量；Eni表示各類化石能源終端消耗量；θi表示各類化石能源的折算標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)；fi表示各類能源的碳排放系數(shù)。其中折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)來自《中國能源統(tǒng)計年鑒》(2016)，碳排放系數(shù)根據(jù)《IPCC國家溫室氣體清單指南》的碳含量缺省值轉(zhuǎn)換而來。具體如表2所示。

表2 南昌市能源碳排放系數(shù)表

2.2 碳足跡壓力指數(shù)

本文通過碳足跡壓力指數(shù)間接反映人類社會和經(jīng)濟活動對區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的影響，其表示土地利用碳源與碳匯之比[11]，計算方法如下

Cp=Cm/Cs，

式中：Cp為碳足跡壓力指數(shù)，Cm為不同土地利用方式的碳源，Cs為不同的土地利用方式的碳匯。

2.3 土地利用碳排放風(fēng)險指數(shù)

為了對土地利用產(chǎn)生的碳排放風(fēng)險有更加清晰的認(rèn)識，本文利用土地利用碳排放風(fēng)險指數(shù)對其進行測度。其計算公式如下[31]

式中：CRI表示碳排放風(fēng)險指數(shù)，Ai表示第i種土地利用類型面積，A表示區(qū)域土地總面積，Pi表示第i種土地利用類型碳排放系數(shù)。

2.4 灰色理論關(guān)聯(lián)度分析

由于土地利用類型與碳排放之間數(shù)據(jù)量較少，二者之間信息相對缺乏，選取灰色系統(tǒng)理論來進行關(guān)聯(lián)度的測算。測算模型如下[32]。

將研究區(qū)內(nèi)各類地類面積作為子序列，則進行假設(shè)q個分析區(qū)域包含w個原始子序列：

{x1(0)(q),x2(0)(q),…,xw(0)(q)}。

將研究區(qū)域內(nèi)不同土地利用類型的碳排放量作為母序列，則進行假設(shè)q個分析區(qū)域有z個原始母系列：

{y1(0)(q),y1(0)(q),…,yz(0)(q)}。

對以上兩個系列分別進行均值化處理，將數(shù)列中各值分別與數(shù)列均值相除，消除數(shù)據(jù)量綱，分別得到一個全新的數(shù)列。

將每個比較數(shù)據(jù)列與參考數(shù)據(jù)列進行絕對差值計算，計算公式為Δm(q)=|yi(0)(q)-xi(0)(q)|。

比較數(shù)據(jù)列對參考數(shù)據(jù)列在k點上的關(guān)聯(lián)系數(shù)則是指兩者在第k個點上的相對差值，計算公式為

α∈(0，∞)稱為分辨系數(shù)，α的一般取值范圍為(0,1)，本文研究中取α=0.546 3。將比較數(shù)據(jù)列與參考數(shù)據(jù)列關(guān)聯(lián)系數(shù)的平均值稱為關(guān)聯(lián)度。計算公式如下

3 計算結(jié)果及分析

3.1 土地利用變化分析

2000—2017年南昌市土地利用類型變化顯著，建設(shè)用地面積呈增加趨勢，其他地類均呈減少趨勢(表3)。根據(jù)土地利用變化重要性指數(shù)[33]計算結(jié)果，建設(shè)用地和耕地是南昌市土地利用變化的主要類型，其中建設(shè)用地增幅達(dá)到138.87%，指數(shù)高達(dá)0.50；耕地減少了25 309.71 hm2，變化幅度較小，但由于基數(shù)大，指數(shù)達(dá)到了0.30；草地和未利用地變化幅度較大，分別為19.17%和14.22%，指數(shù)僅為0.02和0.06；林地和水域面積變化幅度不大，指數(shù)較小。

表3 南昌市2000—2017年土地利用變化表

通過土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣(表4)，可以發(fā)現(xiàn)南昌市土地利用變化呈現(xiàn)“一轉(zhuǎn)多”的整體特征。其中：耕地年均減少2 518.82 hm2，減少量最大，是水域和建設(shè)用地的主要轉(zhuǎn)入者；水域減少了15 600.08 hm2，是耕地和未利用地的主要轉(zhuǎn)入者；草地減少量較少，年均減少139.67 hm2，是林地的主要轉(zhuǎn)出者；耕地和林地是建設(shè)用地的主要轉(zhuǎn)出者，年均增加2 625.14 hm2；水域和建設(shè)用地是耕地主要轉(zhuǎn)出者；未利用地是水域的主要轉(zhuǎn)出者。從整體上看，隨著經(jīng)濟社會的快速發(fā)展，建設(shè)用地擴張迅速，需求急劇增加，占用耕地和林地面積，導(dǎo)致南昌市面臨的碳減排壓力日益加大。

表4 南昌市2000—2017年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣 單位：hm2

3.2 土地利用變化碳排放效應(yīng)分析

3.2.1 土地利用變化碳排放效應(yīng)時間變化分析 南昌市土地利用凈碳排放量總體呈增加趨勢(表5)，由2000年的1 799.00×104t增加到2017年4 080.77×104t，其中碳源增加了2 281.92×104t，年均增加134.23×104t，碳匯增加了0.54×104t。建設(shè)用地對碳源的貢獻量最大，歷年占比都接近100%；林地對碳匯貢獻量最大，水域次之，草地最小，林地碳匯歷年占比都超過70%。從3個時間段可以看出，年均碳排放增加量呈減少趨勢，由2000—2005年均增加277.67×104t到2010—2017年均增加25.01×104t。南昌市“十一五”期間主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)為第二產(chǎn)業(yè)，“十二五”期間調(diào)整為二、三產(chǎn)業(yè)并重，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由2005年的5.5∶56.7∶37.8調(diào)整為4.3∶54.5∶41.2；“十三五”期間要求將產(chǎn)業(yè)實力建立在先進制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)上，按照“一核兩重”產(chǎn)業(yè)發(fā)展總戰(zhàn)略，即新型工業(yè)化為核心，重點發(fā)展現(xiàn)代服務(wù)業(yè)、重點發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進一步優(yōu)化為3.5∶49∶47.5，大都市型“三、二、一”格局演繹不斷加快，朝著信息化、低碳化方向發(fā)展，以致增加量有所減少。

表5 南昌市2000—2017年土地利用類型碳排放量 單位：104t

2000—2017年南昌市凈碳排放量一直處于不斷增長狀態(tài)，碳源逐年增加，碳匯能力呈逐年下降趨勢，導(dǎo)致南昌市碳足跡壓力指數(shù)和碳排放風(fēng)險指數(shù)呈同步上升趨勢(表6)，城市碳排放問題和環(huán)境壓力日益嚴(yán)重。碳足跡壓力指數(shù)從2000年的165.88上升到2017年的394.61，年均增加13.46，且Cp>1；碳排放風(fēng)險系數(shù)由2000年的0.04上升到2017年的0.07，17年間建設(shè)用地增加了2 488.43 hm2，其他地類呈減少態(tài)勢，這引起建設(shè)用地能源消費碳排放量持續(xù)增加，林地、草地以及水域的碳匯能力下降，南昌市整體碳排放量大于碳匯量，處于不均衡狀態(tài)，生態(tài)環(huán)境壓力大。但2000—2010年碳足跡壓力指數(shù)上升，2010—2017年碳足跡壓力指數(shù)下降，這表明盡管南昌市碳排放量不斷增加，面臨的生態(tài)壓力挑戰(zhàn)不斷增強，但在2010年7月國家發(fā)改委應(yīng)對氣候變化司下發(fā)《關(guān)于開展低碳省區(qū)和低碳城市試點工作的通知》中，南昌市成為全國第一批低碳試點地區(qū)，成為全國唯一發(fā)展低碳試點的省會城市，此后政府全面推進低碳發(fā)展戰(zhàn)略，采取各種政策措施打造低碳城市，南昌市生態(tài)環(huán)境壓力得到一定程度的緩解。從各區(qū)縣看，由于經(jīng)濟社會發(fā)展?fàn)顩r的不同，碳足跡壓力指數(shù)和碳排放風(fēng)險指數(shù)也具有一定差異性，其中青山湖區(qū)、東湖區(qū)、西湖區(qū)和青云譜區(qū)作為南昌市中心城區(qū)，經(jīng)濟活動規(guī)模較大，2017年占南昌市54.2%，碳足跡壓力指數(shù)和碳排放風(fēng)險指數(shù)遠(yuǎn)大于其余區(qū)縣，整體上略微浮動，總體上呈增加趨勢；南昌縣碳足跡壓力指數(shù)和碳排放風(fēng)險系數(shù)呈增加趨勢；其余三縣碳足跡壓力指數(shù)在2010年前呈增加趨勢，2010年后開始下降，碳排放風(fēng)險指數(shù)變化略有差異，進賢縣呈平穩(wěn)性增加趨勢，安義縣整體變化不大，新建縣表現(xiàn)出顯著增加趨勢。

表6 南昌市碳足跡壓力指數(shù)和碳排放風(fēng)險指數(shù)表

3.2.2 土地利用變化碳排放效應(yīng)空間變化分析 南昌市不同時期的碳排放量的空間差異明顯，各區(qū)縣由于經(jīng)濟發(fā)展水平和自然環(huán)境因素存在差異，碳排放量空間分布亦存在較大差異(圖1)。南昌市碳排放量呈現(xiàn)中間高四周低的特點，具有明顯的“圈層遞減”特征。高碳排放主要集中在南昌市中部，低碳排放主要分布在西北方向的灣里區(qū)和安義縣，南部、西南部和東南部地區(qū)的碳排放量相對較大。其中西北方向的灣里區(qū)和安義縣以平原丘陵為主，森林覆蓋率高，碳匯能力較強，整體碳排放量相對較??；中部平原地區(qū)的東湖區(qū)、西湖區(qū)、青云譜區(qū)、青山湖區(qū)和南昌縣近年來經(jīng)濟發(fā)展迅速，建設(shè)用地擴展迅速，整體以碳排放為主，成為南昌市主要的碳源；位于北部、西南和東南部的地區(qū)，近年來產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整，第二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，碳排放能力日漸增強。

圖1 2000—2017年碳排放量點密度分布圖

隨著南昌市碳排放量的快速增加，城市碳風(fēng)險壓力日益增加，空間分布與碳排放量具有一致性(圖2)。高碳排放風(fēng)險相對穩(wěn)定，主要分布在中部地區(qū)，西北、東南方向碳排放風(fēng)險較低。其中2000和2005年，由于經(jīng)濟發(fā)展和城市擴張速度較慢，碳排放風(fēng)險整體較小，青山湖區(qū)、東湖區(qū)、西湖區(qū)、青云譜區(qū)和南昌縣碳排放風(fēng)險較大，安義縣、新建縣和進賢縣碳排放風(fēng)險較低；2010和2017年，由于經(jīng)濟快速發(fā)展和城市化水平的不斷提高，建設(shè)用地面積增幅遠(yuǎn)大于其他地類，導(dǎo)致城市碳風(fēng)險強度明顯增加，整體碳排放風(fēng)險較大，西北、東南方向的安義縣、新建縣和進賢縣碳排放風(fēng)險增強。

圖2 2000—2017年碳排放風(fēng)險點密度分布圖

3.3 土地利用結(jié)構(gòu)和碳排放灰色關(guān)聯(lián)度分析

為進一步探索南昌市碳排放效應(yīng)與土地利用結(jié)構(gòu)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，采用灰色關(guān)聯(lián)度計算得到南昌市的土地利用結(jié)構(gòu)與碳排放量的灰色關(guān)聯(lián)度圖(圖3)，結(jié)果表明研究期間內(nèi)，不同年份各土地類型與碳排放量關(guān)聯(lián)度系數(shù)差異明顯，整體處于波動狀態(tài)，具有一致性，且以2005年為拐點，表現(xiàn)出先增后緩的走勢；碳源為主的地類與碳排放的關(guān)聯(lián)系數(shù)的變化幅度大于碳匯為主地類，這表明南昌市積極響應(yīng)國家“十一五”規(guī)劃提出的節(jié)能減排政策，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，生態(tài)經(jīng)濟不斷發(fā)展，成為推動經(jīng)濟發(fā)展的新增長極。其中建設(shè)用地與碳排放量平均關(guān)聯(lián)度最大，達(dá)到0.81，說明建設(shè)用地對碳排放數(shù)量的影響最大。17年間南昌市GDP增加了4 568.09億元，由此帶來城市人口和面積的不斷增加，進一步加劇了作為城市碳源的主要貢獻者的建設(shè)用地需求，導(dǎo)致碳排放量逐年增加，給南昌市的社會發(fā)展帶來了極大的困擾，在今后的土地結(jié)構(gòu)優(yōu)化中，要加強對建設(shè)用地的調(diào)整。其次，林地、耕地、水域和未利用地的平均關(guān)聯(lián)度相近，草地的平均關(guān)聯(lián)度最小，相關(guān)性一般，但仍要加強對耕地和林地的保護，嚴(yán)格控制建設(shè)用地占用作為主要碳源的林地面積。

圖3 南昌市土地利用結(jié)構(gòu)和碳排放量的關(guān)聯(lián)度圖

從各區(qū)縣看(圖4)，青云譜區(qū)的土地利用類型與碳排放量的平均關(guān)聯(lián)度明顯高于南昌市平均水平，其中建設(shè)用地平均關(guān)聯(lián)系數(shù)高達(dá)0.90，其次是水域、耕地和草地，這主要是由于青云譜區(qū)地處贛撫平原腹地，地勢平坦，與全市兩縣三區(qū)接壤，是南昌市“銀三心”繁榮板塊之一，經(jīng)濟發(fā)展水平較高，碳源能力較強。進賢縣土地利用類型與碳排放量的平均關(guān)聯(lián)度低于南昌市平均水平，建設(shè)用地關(guān)聯(lián)度最大為0.75，草地關(guān)聯(lián)度最小為0.39，主要與進賢縣多丘陵，且第一產(chǎn)業(yè)比重比較大有關(guān)。青山湖區(qū)除未利用地外的其他類型土地與碳排放的關(guān)聯(lián)度均高于南昌市平均水平，其中建設(shè)用地關(guān)聯(lián)度最大為0.87，未利用地關(guān)聯(lián)度最小為0.56。西湖區(qū)建設(shè)用地關(guān)聯(lián)度最大，未利用地關(guān)聯(lián)度最小且低于南昌市平均水平。灣里區(qū)、南昌縣整體關(guān)聯(lián)度較低。東湖區(qū)水域關(guān)聯(lián)度高于南昌市平均水平，耕地和林地關(guān)聯(lián)度低于南昌市平均水平，建設(shè)用地關(guān)聯(lián)度與南昌市平均水平持平。新建縣、安義縣耕地、林地、水域、建設(shè)用用地和未利用地與碳排放的關(guān)聯(lián)度均低于南昌市平均水平，草地與碳排放的關(guān)聯(lián)度分別為0.61和0.66高于南昌市的平均水平。

注：圖中1,2,3,4,5和6分別代表耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地。

南昌市及各區(qū)縣建設(shè)用地與碳排放的關(guān)聯(lián)度最大，其中2000—2017年南昌市平均關(guān)聯(lián)度高達(dá)0.81，各區(qū)縣中青云譜區(qū)建設(shè)用地平均關(guān)聯(lián)度最大，高達(dá)0.90，由此可見建設(shè)用地對南昌市碳排放影響最大，控制建設(shè)用地的擴張速度和規(guī)模，已成為當(dāng)前政府和社會面臨的迫切任務(wù)。

4 結(jié)論與討論

本文對2000—2017年南昌市土地利用變化引起的碳排放效應(yīng)進行了分析，通過碳足跡壓力指數(shù)、土地利用碳排放風(fēng)險指數(shù)和灰色關(guān)聯(lián)度多個角度進行測度，具體結(jié)論如下：

(1)研究期間內(nèi)，南昌市土地利用發(fā)生顯著變化，建設(shè)用地面積呈增加趨勢，其他地類均呈減少趨勢；建設(shè)用地和耕地是土地利用變化的重要類型；土地利用變化呈現(xiàn)“一轉(zhuǎn)多”的整體特征，耕地是最大的轉(zhuǎn)出者，建設(shè)用地是最大的接受者。南昌市環(huán)境壓力不斷增大，減少碳排放量迫在眉睫。

(2)從時間上看，隨著南昌市凈碳排放量處于不斷增長狀態(tài)，南昌市整體碳足跡壓力指數(shù)和碳排放風(fēng)險指數(shù)呈同步上升趨勢；各區(qū)縣由于經(jīng)濟社會發(fā)展?fàn)顩r的不同，碳足跡壓力指數(shù)和碳排放風(fēng)險指數(shù)具有一定差異性。從空間上看，南昌市碳排放量呈現(xiàn)中間高四周低的特點，城市碳風(fēng)險壓力日益增加，空間分布與碳排放量具有一致性。

(3)南昌市不同年份各土地類型與碳排放量關(guān)聯(lián)度系數(shù)差異明顯，整體處于波動狀態(tài)，具有一致性，且以2005年為拐點，表現(xiàn)出先增后緩的走勢；碳源為主的地類與碳排放的關(guān)聯(lián)系數(shù)的變化幅度大于碳匯為主地類。其中，建設(shè)用地對碳排放量平均關(guān)聯(lián)度最大，林地、耕地、水域和未利用地的平均關(guān)聯(lián)度相近，草地的平均關(guān)聯(lián)度最小，相關(guān)性一般；各區(qū)縣建設(shè)用地作為主要碳源與碳排放的關(guān)聯(lián)度最大，林地和未利用地與碳排放的關(guān)聯(lián)度相對較弱。

基于以上研究結(jié)論，結(jié)合南昌市的實際情況，本文從“減排增匯”兩個方面，為南昌市建設(shè)低碳城市提出以下建議。在碳減排方面，作為碳排放增加主導(dǎo)地類的建設(shè)用地增幅高達(dá)138.87%，今后要嚴(yán)格控制其無序擴張，積極挖掘內(nèi)部潛力；火力發(fā)電作為電力主要來源，2017年一次電力與火力比值為19:81，要逐步減少以煤炭為主的傳統(tǒng)化石能源消耗，提高使用效率，并增加低碳綠色能源使用；研究期間第二產(chǎn)業(yè)比重增加了6.4，能源消費增加，未來需要優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，促進產(chǎn)業(yè)更新?lián)Q代。在碳匯增加方面，林地作為主要碳匯來源，面積逐年減少，2017年森林覆蓋率僅為23%，遠(yuǎn)低于江西省平均水平，未來需大力推動“植樹造林”、“退耕還林”等工程，增加森林覆蓋率，同時控制以鄱陽湖為代表的水域面積減少，提高城市碳匯能力。

目前，國內(nèi)外對碳排放的核算技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)初步達(dá)成一致，但關(guān)于碳排放系數(shù)還未形成統(tǒng)一認(rèn)識。本文借鑒IPCC及有關(guān)學(xué)者的研究成果，碳排放系數(shù)多采用國家層面大尺度數(shù)據(jù)，估算的結(jié)果與實際存在一定誤差，而不同區(qū)域土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)的影響具有空間差異性，因此符合南昌市實際狀況的系數(shù)，有待進一步深入研究。但通過與已有研究進行比較，本文碳排放計算結(jié)果與相關(guān)研究在碳排放量的凈變化趨勢上基本保持一致，研究結(jié)果仍具有一定參考價值。同時，由于能源數(shù)據(jù)的可獲取性，本文選取了8種能源數(shù)據(jù)，在今后的研究中應(yīng)考慮更多的能源數(shù)據(jù)進行碳排放量核算。