鄒 康,舒予晴,李桂娥,閆慶武,薄延素,張思雨,張定祥
(1.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測(cè)繪學(xué)院,江蘇 徐州 221116;2.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院,江蘇 徐州 221116;3.碳中和與國(guó)土空間優(yōu)化重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,江蘇 南京 210008;4.中國(guó)國(guó)土勘測(cè)規(guī)劃院,北京 100035)
2021年國(guó)務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于完整準(zhǔn)確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達(dá)峰碳中和工作的意見(jiàn)》中明確指出,要優(yōu)化綠色低碳發(fā)展區(qū)域布局,持續(xù)優(yōu)化重大基礎(chǔ)設(shè)施、重大生產(chǎn)力和公共資源布局,構(gòu)建有利于碳達(dá)峰碳中和的國(guó)土空間開發(fā)保護(hù)新格局。這表明合理的土地利用結(jié)構(gòu)對(duì)于實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)是不可或缺的。了解城市碳轉(zhuǎn)移與土地利用變化之間的聯(lián)系,對(duì)城市規(guī)劃中利用土地調(diào)整實(shí)現(xiàn)碳減排極其重要。碳排放作為全球氣溫升高的重要原因,給人類命運(yùn)共同體構(gòu)建帶來(lái)巨大的挑戰(zhàn)。我國(guó)政府一直高度關(guān)注氣候變化影響,積極推進(jìn)碳減排的工作。2020年9月,習(xí)近平總書記在聯(lián)合國(guó)大會(huì)上宣布,中國(guó)CO2排放力爭(zhēng)于2030年前達(dá)到峰值,2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。我國(guó)現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)仍以高碳為主,且經(jīng)濟(jì)發(fā)展的能源增長(zhǎng)需求與減排降碳?jí)毫Σ⒋?。研究表明,全球面積占比2%的城市碳排放貢獻(xiàn)率達(dá)75%以上[1]。土地利用類型變化導(dǎo)致城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)與自然系統(tǒng)的能源和資源消耗發(fā)生變化[2],土地利用變化不僅會(huì)影響陸地碳儲(chǔ)量[3],還會(huì)影響人為碳排放強(qiáng)度[4]。不同強(qiáng)度、不同規(guī)模碳儲(chǔ)量和碳排放的輸入和輸出以及土地類型轉(zhuǎn)化可能會(huì)顯著改變城市系統(tǒng)的碳平衡[5]。土地利用變化對(duì)全球大氣CO2含量增加起重要作用,其作用僅次于化石燃料的燃燒[6]。土地利用直接并間接影響著區(qū)域的碳排放水平。
近幾十年來(lái),學(xué)者們研究了碳排放或碳平衡與土地利用的關(guān)系,如城市土地利用形態(tài)與碳排放[7]、景觀城市化與碳排放[8]、土地利用結(jié)構(gòu)與碳排放[9]。這些研究試圖從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度,通過(guò)能源消費(fèi)和土地管理實(shí)踐揭示碳轉(zhuǎn)移過(guò)程之間的關(guān)系。在碳排放核算方面,主要通過(guò)IPCC溫室氣體清單法[10]和碳排放系數(shù)對(duì)研究區(qū)域的不同土地類型進(jìn)行計(jì)算,以此來(lái)反映不同土地利用類型碳排放的時(shí)序特點(diǎn)[11]。也有學(xué)者利用面板數(shù)據(jù)和時(shí)序數(shù)據(jù)對(duì)城市碳排放量進(jìn)行預(yù)測(cè)和模擬[12],并通過(guò)土地利用類型的調(diào)整來(lái)優(yōu)化碳排放量。然而,此類研究大多將土地利用和碳排放問(wèn)題視為孤立的因素,而不是將它們看作一個(gè)整體進(jìn)行全局性探討。
此外,學(xué)界對(duì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了許多研究,如能量-水關(guān)系網(wǎng)絡(luò)[13-14]、陸-水關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、水-碳關(guān)系網(wǎng)絡(luò)[15]和水- PM2.5關(guān)系網(wǎng)絡(luò)[16]。其中生態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析(ecological network analysis,ENA)被認(rèn)為是一種量化復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系和交互的有效工具,它通過(guò)協(xié)同效應(yīng)、優(yōu)勢(shì)度和系統(tǒng)循環(huán)等指標(biāo)對(duì)資源間連接的性質(zhì)和構(gòu)建進(jìn)行評(píng)價(jià),進(jìn)而得出連接成分之間的相互作用程度。最初ENA用于對(duì)已知系統(tǒng)中的貨幣和物資流動(dòng)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析,例如投入產(chǎn)出分析[17-19]。但鮮見(jiàn)應(yīng)用ENA開展土地利用類型與碳排放耦合等空間關(guān)聯(lián)問(wèn)題的研究。
因此,筆者基于ENA構(gòu)建了土地利用變化與碳平衡的地-碳關(guān)系框架,構(gòu)建土地利用轉(zhuǎn)化矩陣和碳轉(zhuǎn)移矩陣,根據(jù)量化結(jié)果分析碳排放與土地利用變化之間的復(fù)雜關(guān)系;利用ENA分析土地利用類型之間的生態(tài)學(xué)關(guān)系,為土地相關(guān)的碳轉(zhuǎn)移提出了一個(gè)彈性的視角;結(jié)合系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的推拉力分析與經(jīng)濟(jì)學(xué)的脫鉤關(guān)系,為城市低碳發(fā)展給出了優(yōu)化方向。結(jié)論為可持續(xù)城市空間規(guī)劃提出了基于土地利用與生態(tài)關(guān)系的方案和策略。
徐州市地處江蘇西北部(圖1),介于33°43′~34°58′ N,116°22′~118°40′ E之間,2020年二、三產(chǎn)業(yè)比重達(dá)90.2%,城市建成區(qū)面積為289.6 km2。徐州市正處于快速城市化階段,但嚴(yán)重的環(huán)境污染和資源浪費(fèi)問(wèn)題限制著城市的發(fā)展。徐州市政府致力于建設(shè)低碳經(jīng)濟(jì),以期用有效的空間規(guī)劃實(shí)現(xiàn)碳減排。徐州市作為資源枯竭型城市轉(zhuǎn)型的代表,同許多城市一樣面臨著低碳轉(zhuǎn)型的困境,所以徐州市的低碳轉(zhuǎn)型具有典型性和普適性。該研究期望借助徐州市這一案例,為全國(guó)其他城市提供借鑒和參考。此外,為了描述城市的長(zhǎng)期變化,選擇2000—2010和2010—2020年這2個(gè)時(shí)段開展研究。
圖1 2020年徐州市土地利用類型分布
土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于2000—2020年全球土地利用數(shù)據(jù)(分辨率30 m)[20],并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了相應(yīng)校正和驗(yàn)證;固定資產(chǎn)投資、人均GDP、人口、能源消費(fèi)種類和消費(fèi)量來(lái)源于《徐州統(tǒng)計(jì)年鑒(2001—2021)》《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒(2001—2021)》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒(2001—2021)》等。
研究分4步對(duì)地-碳關(guān)系框架進(jìn)行構(gòu)建:首先,借助模型分別計(jì)算出碳源的碳排放量和碳匯的碳吸收量,并根據(jù)土地轉(zhuǎn)移矩陣得到相應(yīng)的碳轉(zhuǎn)移矩陣;其次,為了研究碳轉(zhuǎn)移強(qiáng)度,根據(jù)各組分間的碳流量求得直接流矩陣,進(jìn)而計(jì)算得到直接效用矩陣;同時(shí),利用碳轉(zhuǎn)移矩陣分析組分間4種主要的生態(tài)關(guān)系:互利互惠、捕食、利他主義和競(jìng)爭(zhēng);最后,從系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)角度對(duì)各類碳流的推拉力進(jìn)行計(jì)算,以此量化各種土地利用類型之間相互轉(zhuǎn)換的推拉力影響,并引入脫鉤指數(shù)來(lái)反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)碳排放增長(zhǎng)的依賴程度,結(jié)合ENA分析提出對(duì)于研究區(qū)域的政策建議(圖2)。
圖2 地-碳框架技術(shù)路線
1.2.1地-碳轉(zhuǎn)換與計(jì)算
針對(duì)徐州市的土地利用類型特點(diǎn)以及地表人類活動(dòng)強(qiáng)度,為了方便構(gòu)建不同土地利用類型與不同人類活動(dòng)強(qiáng)度的計(jì)算模型,將土地利用類型分為10類(表1),并建立地-碳轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)(圖3)。
各種土地利用類型地表發(fā)生的人為活動(dòng)類型和強(qiáng)度決定了它們的功能,即碳匯或碳源[21]。研究將土地利用類型與碳匯或碳源的計(jì)算邊界進(jìn)行了合并,利用地表人類活動(dòng)代表的土地利用類型邊界作為碳匯或碳源的邊界。碳的流動(dòng)有3種情況:城市建成區(qū)、農(nóng)村居民點(diǎn)、工業(yè)與交通建設(shè)用地、耕地對(duì)大氣的碳排放,耕地、林地、草地、河渠、湖泊、濕地和裸地對(duì)大氣的碳固存,每2種土地利用類型之間的土地利用變化造成的碳轉(zhuǎn)移。
徐州市化石燃料消耗的碳排放計(jì)算公式為
CUCL=EU×PU+E1×PGD,1+E2×PGD,2。
(1)
式(1)中,CUCL為城市建成區(qū)的碳排放量,kg;EU為徐州市城鎮(zhèn)人均生活能源消費(fèi)量,kg·人-1,來(lái)源于標(biāo)準(zhǔn)煤轉(zhuǎn)換;PU為徐州市城鎮(zhèn)人口數(shù)量,人;E1為全國(guó)建筑業(yè)能源總消費(fèi)量,kg;PGD,1為徐州市建筑業(yè)GDP占全國(guó)建筑業(yè)GDP的比例,%;E2為全國(guó)批發(fā)、零售、住宿和餐飲行業(yè)能源總消費(fèi)量,kg;PGD,2為徐州市批發(fā)、零售、住宿和餐飲行業(yè)GDP占全國(guó)批發(fā)、零售、住宿和餐飲行業(yè)GDP的比例,%。
CRRL=ER×PR。
(2)
式(2)中,CRRL為農(nóng)村居民點(diǎn)的碳排放量,kg;ER為徐州市鄉(xiāng)村人均生活能源消費(fèi)量,kg·人-1,來(lái)源于標(biāo)準(zhǔn)煤轉(zhuǎn)換;PR為徐州市鄉(xiāng)村人口數(shù)量,人。
CI&T=CI+Ctravel+Ctransport=CI+KP×NP×MP+KL×NL×ML。
(3)
式(3)中,CI&T為工業(yè)與交通用地的碳排放量,kg;CI為工業(yè)綜合能源消費(fèi)量,kg;Ctravel和Ctransport分別為日常出行和公路運(yùn)輸?shù)奶寂欧帕?,kg;KP和KL分別為徐州市私家車和大型車的碳排放系數(shù),kg·(100 km)-1,數(shù)據(jù)來(lái)源于文獻(xiàn)[22-23];NP和NL分別為徐州市私家車和大型車數(shù)量,輛;MP和ML分別為徐州市私家車和大型車的平均行駛里程,km·輛-1。據(jù)估計(jì),江蘇省平均每輛私家車每年行駛1.5萬(wàn)km。
CCL=Km×M+KS×S。
(4)
式(4)中,CCL為耕地的碳排放量,kg;M為農(nóng)業(yè)機(jī)械總耗電量,kW;S為耕地總面積,km2;Km為農(nóng)業(yè)機(jī)械的碳排放系數(shù),kg·kW-1;KS為耕地的碳排放系數(shù),kg·km-2。
表1 土地利用類型分類及說(shuō)明
各土地利用類型的簡(jiǎn)稱和說(shuō)明見(jiàn)表1。節(jié)點(diǎn)大小對(duì)應(yīng)碳轉(zhuǎn)移強(qiáng)度大小。
耕地、林地、草地、河渠、湖泊、濕地和裸地還具有碳匯屬性,可起到固碳作用。這些土地類型的碳吸收主要來(lái)自植被凈生態(tài)系統(tǒng)交換量以及水域碳吸收。植被凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力是指大氣進(jìn)入生態(tài)系統(tǒng)的凈CO2量,該研究對(duì)自然土地類型進(jìn)行碳吸收核算時(shí),采用的是凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力的概念,即碳通量變化。對(duì)固碳量(CS)由經(jīng)驗(yàn)推導(dǎo),并進(jìn)行了本土化的系數(shù)計(jì)算,公式為
CS=Ki×Si。
(5)
式(5)中,Si為土地利用類型i的面積,m2;Ki為土地利用類型i的固碳系數(shù),其中包括林地、草地等陸地自然土地類型[24],并根據(jù)不同的植被覆蓋密度進(jìn)行拆分。徐州位于江蘇北部,處于中國(guó)五大湖區(qū)之一的東部湖區(qū),河渠、湖泊、濕地等水域的吸收系數(shù)采用東部湖區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)固碳研究成果[25]。耕地(CL)的固碳系數(shù)設(shè)定為0.000 7 kg·m-2;將林地按照植被覆蓋類型分為FL1、FL2、FL3、FL4這4類,固碳系數(shù)分別為0.058 1、0.016 1、0.047 1、0.189 7 kg·m-2;將草地按照覆蓋度高低分為GL1、GL2、GL3這3類,固碳系數(shù)分別為0.010 5、0.006 3、0.002 1 kg·m-2;將水域按照不同利用強(qiáng)度和類型分為RI、LA、WL這3類,固碳系數(shù)分別為0.025 0、0.039 0、0.056 7 kg·m-2。
1.2.2地-碳網(wǎng)絡(luò)中的生態(tài)關(guān)系確定
對(duì)于土地利用類型k,定義其碳流量Tk等于所有碳排放的總和減去狀態(tài)變化為負(fù)的碳存儲(chǔ),即碳吸收(或者等于所有碳吸收總和加上狀態(tài)變化為正的碳存儲(chǔ)),Tk的計(jì)算公式為
(6)
式(6)中,n為生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中碳轉(zhuǎn)移方向的總數(shù);fkj為從土地利用類型j到k的碳轉(zhuǎn)移量,t;zk0為土地利用類型k從外部環(huán)境中吸收的碳流量,t;fki為從土地利用類型k到i的碳轉(zhuǎn)移量,t;yk0為土地利用類型k向外界環(huán)境釋放的碳流量,t。利用生態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析(ENA)將生態(tài)關(guān)系定義為任意2個(gè)組分之間的關(guān)系,可以根據(jù)直接流矩陣的無(wú)量綱整體效用強(qiáng)度矩陣中的元素符號(hào)確定。利用效用分析確定土地利用類型之間的生態(tài)關(guān)系,根據(jù)直接流矩陣可以得到無(wú)量綱的直接效用強(qiáng)度矩陣D。
(7)
式(7)中,dij表示凈碳從土地利用類型j到i的轉(zhuǎn)移強(qiáng)度;fij為從土地利用類型i到j(luò)的碳轉(zhuǎn)移量,t;fji為從土地利用類型j到i的碳轉(zhuǎn)移量,t。
通過(guò)碳轉(zhuǎn)移矩陣的正負(fù)流向,可以得到任意2個(gè)分量即土地利用類型之間的關(guān)系。如表2所示,不同正負(fù)流向?qū)?yīng)9種成分之間可能存在的關(guān)系,其中被廣泛使用的只有4種關(guān)系(互利互惠、捕食、利他主義、競(jìng)爭(zhēng)),捕食和利他主義關(guān)系表明,一個(gè)成分從關(guān)系中受益,另一個(gè)成分受到損害。互惠互利關(guān)系代表這一過(guò)程中2個(gè)成分都得到了發(fā)展和收益,有助于系統(tǒng)的有序發(fā)展。競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系中的2個(gè)成分在這一過(guò)程中都受到了損害。
表2 碳轉(zhuǎn)移矩陣各組分間的生態(tài)關(guān)系
1.2.3脫鉤關(guān)系分析
脫鉤彈性是反映某地區(qū)GDP與碳排放關(guān)聯(lián)程度的指標(biāo),脫鉤是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放之間關(guān)系不斷弱化直至消失的理想化過(guò)程,可在實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)降低碳排放量。脫鉤彈性系數(shù)可反映研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳排放的依賴程度,是檢測(cè)低碳經(jīng)濟(jì)的重要指標(biāo)。具體計(jì)算方法為
(8)
式(8)中,D為脫鉤彈性系數(shù);ΔC和ΔPGD分別為碳排放和國(guó)民經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值在末期相對(duì)于初期的變化量,kg或億元;Ct1為初期碳排放量,kg;PGD,t1為初期國(guó)民經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值,億元。脫鉤彈性分為脫鉤、負(fù)脫鉤和連結(jié)3大類,又可進(jìn)一步細(xì)分為8種類型,分別為弱脫鉤、強(qiáng)脫鉤、衰退型脫鉤、弱負(fù)脫鉤、強(qiáng)負(fù)脫鉤、擴(kuò)張型負(fù)脫鉤、增長(zhǎng)連結(jié)和衰退連結(jié)(表4)。
表3 脫鉤彈性系數(shù)
1.2.4推力和拉力分析方法
在定量網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上,通過(guò)式(9)計(jì)算綜合流量,以解釋總體網(wǎng)絡(luò)配置中一種土地利用類型對(duì)另一種土地利用類型的影響。
(9)
式(9)中,|yij|為碳轉(zhuǎn)移矩陣中土地利用類型i轉(zhuǎn)變到j(luò)的碳流量,kg;N為碳轉(zhuǎn)移矩陣中各土地利用類型流入和流出的碳流量之和,即總流量,kg。
某一土地利用類型的推力和拉力計(jì)算公式為
(10)
(11)
式(10)~(11)中,Wi為土地利用類型i的驅(qū)動(dòng)權(quán)重貢獻(xiàn),反映土地利用類型i通過(guò)為其他節(jié)點(diǎn)輸出碳來(lái)驅(qū)動(dòng)其他土地利用類型的能力;Wj為土地利用類型j的拉動(dòng)權(quán)重貢獻(xiàn),反映土地利用類型j接受其他土地利用類型碳流量的能力。
將城市建成區(qū)、農(nóng)村居民點(diǎn)、工業(yè)與交通建設(shè)用地合并為建設(shè)用地,2000—2010和2020—2020年徐州市主要土地利用類型變化見(jiàn)圖4~5??梢钥闯?,在主城區(qū)的邊緣有大量自然類型土地和耕地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)變。
圖4 2000—2010年徐州市土地利用類型變化
圖5 2010—2020年徐州市土地利用類型變化
圖6~7顯示了2000—2010、2010—2020年徐州市主導(dǎo)負(fù)碳和正碳轉(zhuǎn)移的來(lái)源。碳轉(zhuǎn)移產(chǎn)生的原因主要分為兩類:一是土地利用類型轉(zhuǎn)變,二是碳排放系數(shù)改變。近20 a來(lái),隨著徐州市工業(yè)化和城市化的不斷發(fā)展,工業(yè)與交通建設(shè)用地的需求與日俱增,大量耕地轉(zhuǎn)換為工業(yè)與交通建設(shè)用地。最主要的正碳轉(zhuǎn)移是由耕地向工業(yè)與交通建設(shè)用地的轉(zhuǎn)變帶來(lái)的;2000—2010年最主要的負(fù)碳轉(zhuǎn)移源于工業(yè)與交通建設(shè)用地向城市建成區(qū)的轉(zhuǎn)變,2010—2020年最主要的負(fù)碳轉(zhuǎn)移來(lái)源于工業(yè)與交通建設(shè)用地碳排放系數(shù)的改變,這種轉(zhuǎn)變主要是因?yàn)樾熘莩鞘泄δ苻D(zhuǎn)變、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)所致。
各土地利用類型說(shuō)明見(jiàn)表1。
各土地利用類型說(shuō)明見(jiàn)表1。
此外,主要的正碳轉(zhuǎn)移來(lái)源于耕地向城市建成區(qū)、農(nóng)村居民點(diǎn)向工業(yè)與交通建設(shè)用地和濕地向工業(yè)與交通建設(shè)用地轉(zhuǎn)變,這與徐州城市區(qū)域的擴(kuò)張密切相關(guān)。2001年起,徐州陸續(xù)關(guān)停煤礦,煤礦周圍的工業(yè)與交通建設(shè)用地和建成區(qū)向耕地和農(nóng)村居民點(diǎn)轉(zhuǎn)變。到2016年,徐州市區(qū)內(nèi)煤礦“清零”,因此這段時(shí)期主要的負(fù)碳轉(zhuǎn)移來(lái)源有工業(yè)與交通建設(shè)用地向耕地轉(zhuǎn)變、城市建成區(qū)向農(nóng)村居民點(diǎn)轉(zhuǎn)變、農(nóng)村居民點(diǎn)向耕地轉(zhuǎn)變等。
圖8~9顯示了徐州市土地相關(guān)碳正、負(fù)轉(zhuǎn)移的空間分布??梢?jiàn)看出,正碳轉(zhuǎn)移分布更廣,有明顯的集聚區(qū),最大的區(qū)域分布在市中心,由中心向四周擴(kuò)張,而負(fù)碳轉(zhuǎn)移最大的區(qū)域分布在城市之間的連接區(qū)域,分布零散,集聚區(qū)面積遠(yuǎn)小于同時(shí)期的正碳轉(zhuǎn)移集聚區(qū)。正碳轉(zhuǎn)移主要分布在徐州市、睢寧縣、豐縣、邳州市和新沂市等城市中心區(qū)域,由這些區(qū)域的中心向外擴(kuò)張。2000—2010年,非城市中心區(qū)域的正碳轉(zhuǎn)移主要來(lái)源于森林、草地和濕地等碳匯屬性的土地類型向耕地轉(zhuǎn)換,例如微山湖以西的正碳轉(zhuǎn)變是由于有大片草地轉(zhuǎn)變?yōu)樗?,以及徐州西北部首羨鎮(zhèn)周邊的森林轉(zhuǎn)變?yōu)楹堤?。?fù)碳轉(zhuǎn)移沒(méi)有明顯的規(guī)律,負(fù)碳轉(zhuǎn)移區(qū)域大致分散在城市之間的郊區(qū)和農(nóng)村,此外城市升級(jí)改造也帶來(lái)了一定的負(fù)碳轉(zhuǎn)移,在關(guān)停了大量煤礦之后,賈汪區(qū)產(chǎn)生了多處負(fù)碳轉(zhuǎn)移。
圖8 徐州市正碳轉(zhuǎn)移強(qiáng)空間分布
基于ENA分析可以得到徐州市的地-碳聯(lián)系率,地-碳聯(lián)系率越高,表明土地利用類型變化對(duì)地-碳聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)的綜合效應(yīng)越積極。結(jié)果表明,2000—2010年,土地利用變化對(duì)地-碳關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的綜合效應(yīng)為0.64,2010—2020年地-碳聯(lián)系率為0.87,土地利用變化導(dǎo)致碳變化效應(yīng)在增強(qiáng)。結(jié)合徐州市近20 a的發(fā)展來(lái)看,徐州市的用地關(guān)系正在逐步改善,土地變遷的確帶來(lái)了更多的固碳或者更少的碳排放效應(yīng)。
根據(jù)式(7)可以得到不同土地類型之間的碳轉(zhuǎn)移強(qiáng)度,結(jié)果顯示,2000—2010年耕地和工業(yè)與交通建設(shè)用地、城市建成區(qū)和工業(yè)與交通建設(shè)用地之間的碳轉(zhuǎn)移強(qiáng)度最大,約占總體碳轉(zhuǎn)移量的94%;2010—2020年,耕地和工業(yè)與交通建設(shè)用地、灌木林地和工業(yè)與交通建設(shè)用地、農(nóng)村居民點(diǎn)和工業(yè)與交通建設(shè)用地之間的碳轉(zhuǎn)移強(qiáng)度最大,約占總體碳轉(zhuǎn)移量的95.7%。由此可以得出,近20 a來(lái)徐州市工業(yè)化和交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展是引起碳排放量變化的主要原因。
圖9 徐州市負(fù)碳轉(zhuǎn)移空間分布
圖10為徐州市土地生態(tài)關(guān)系的空間分布。可以看出,呈現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的土地更為聚集,總體來(lái)說(shuō)呈競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的區(qū)域土地面積比互惠互利關(guān)系的土地面積大。結(jié)合徐州市總體利用規(guī)劃圖來(lái)看,徐州市5個(gè)主城區(qū)的土地利用類型均表現(xiàn)出競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,特別是銅山區(qū)、鼓樓區(qū)和云龍區(qū)。呈互惠互利關(guān)系的區(qū)域大多呈點(diǎn)狀分布在下屬區(qū)縣。
由于土地利用變化主導(dǎo)了負(fù)碳轉(zhuǎn)移,該研究著重分析了互利和競(jìng)爭(zhēng)2種典型的土地生態(tài)關(guān)系。可以得出,研究期內(nèi)耕地與濕地的生態(tài)關(guān)系均為互利,在碳排放量固定且這2類土地沒(méi)有明顯的轉(zhuǎn)換關(guān)系前提下,耕地排放的碳被濕地吸收,促進(jìn)了濕地的擴(kuò)張,同時(shí)濕地?cái)U(kuò)張帶來(lái)的碳吸收加強(qiáng)也減輕了整個(gè)系統(tǒng)碳排放的壓力,有利于耕地的擴(kuò)張。因此,這2類土地面積在2000—2020年都有少量的增長(zhǎng)。研究期間城市建成區(qū)和工業(yè)與交通用地的生態(tài)關(guān)系為競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。由于城市建成區(qū)和工業(yè)與交通用地在發(fā)展的同時(shí)會(huì)帶來(lái)碳排放,在系統(tǒng)碳排放量有限的前提下兩者之間必然存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。
圖10 徐州市土地生態(tài)關(guān)系的空間分布
2000—2020年徐州市各階段碳排放與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均呈現(xiàn)增長(zhǎng)連結(jié)狀態(tài),在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí),碳排放量也在增長(zhǎng),但碳排放量的增長(zhǎng)大于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。如表4所示,2000—2010年脫鉤彈性系數(shù)為0.88,2010—2020年脫鉤彈性系數(shù)為1.01。徐州市經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳排放的依賴程度進(jìn)一步提高,這主要是因?yàn)榻?0 a來(lái)徐州市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張,且發(fā)展了部分高耗能企業(yè),導(dǎo)致碳排放量和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均較快。這一系數(shù)的增加說(shuō)明徐州市高碳排放的企業(yè)規(guī)模有增無(wú)減,這對(duì)2030年前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰有很大的壓力。
表4 2000—2020年徐州市脫鉤系數(shù)及狀態(tài)
表5為推力和拉力貢獻(xiàn)值最大的土地利用類型。2000—2010和2010—2020年,地-碳網(wǎng)絡(luò)中拉力貢獻(xiàn)率最大的3種用地類型保持不變,分別是城市建成區(qū)、農(nóng)村居民點(diǎn)、工業(yè)與交通建設(shè)用地,作為碳排放系數(shù)最高的3種用地類型,在地-碳網(wǎng)絡(luò)中驅(qū)拉動(dòng)碳循環(huán)發(fā)揮了絕大部分作用。推力一般由自然土地貢獻(xiàn),例如森林、草原、濕地、湖泊等自然固碳土地,徐州市最大的推力來(lái)自耕地。結(jié)合實(shí)地調(diào)研和圖像分析,徐州市主要土地利用類型為耕地,占總面積的68.2%。在地-碳網(wǎng)絡(luò)中,固碳和減碳的推力主要來(lái)自于其他高碳排放系數(shù)的土地利用類型向耕地的轉(zhuǎn)換。此外由于徐州市屬于資源型城市,在早些年發(fā)展礦業(yè)的基礎(chǔ)上,大量耕地被礦場(chǎng)取代,在礦區(qū)發(fā)展過(guò)程中,周圍的土地利用類型又轉(zhuǎn)化為工業(yè)與交通用地和農(nóng)村居民點(diǎn)。礦產(chǎn)資源枯竭后,礦區(qū)的土地下沉成為水域,在原有居民地保留的基礎(chǔ)上土地利用類型又變?yōu)楦?,?dǎo)致在時(shí)間維度上碳的排放量增多,排放的增長(zhǎng)速率減小。
表5 推力和拉力貢獻(xiàn)率
土地利用類型變化分析與城市碳平衡評(píng)價(jià)框架可以為城市空間規(guī)劃中的土地利用優(yōu)化提供政策建議。上述地-碳網(wǎng)絡(luò)的生態(tài)關(guān)系表明,城市中心區(qū)各種土地利用類型之間存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,加劇了局部碳失衡。在城市建成區(qū)擴(kuò)張過(guò)程中,由于耕地保護(hù)政策,濕地、林地、草地等自然土地被占用。土地利用制度中存在著城市擴(kuò)張、耕地保護(hù)和生態(tài)保護(hù)之間的矛盾。此外,對(duì)于占用的耕地,由于嚴(yán)格的耕地保護(hù)政策,維護(hù)耕地面積的動(dòng)態(tài)平衡只能通過(guò)占用其他土地來(lái)彌補(bǔ)耕地?fù)p失,這更加增加了對(duì)其他自然土地的壓力。所以在城市擴(kuò)張過(guò)程中,工業(yè)用地要發(fā)展密集型產(chǎn)業(yè),形成產(chǎn)業(yè)園區(qū),發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè),可在提高土地利用效率的同時(shí),有效緩解城市中心的土地競(jìng)爭(zhēng)壓力。同時(shí),利用衛(wèi)片識(shí)別等平臺(tái)對(duì)城區(qū)的用地類型進(jìn)行快速動(dòng)態(tài)更新,對(duì)低效住宅用地、低效工業(yè)用地、低效倉(cāng)儲(chǔ)用地進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別,提升廢棄土地的更新率,進(jìn)一步緩解城市中心土地資源緊張帶來(lái)的土地碳排放競(jìng)爭(zhēng)壓力。
由于林地生態(tài)系統(tǒng)的地上植被和地下根系生物量均高于耕地,所以林地向耕地的轉(zhuǎn)移可導(dǎo)致系統(tǒng)碳排放量的增多。此外,城市用水增加導(dǎo)致濕地干旱,濕地開發(fā)為耕地也產(chǎn)生了額外的碳排放。這是由于濕地干旱過(guò)程中厭氧環(huán)境的消失加速了表層土壤有機(jī)質(zhì)的分解,從而將有機(jī)物中的碳釋放到大氣中。所以城市水域面積的減少不僅會(huì)減弱自然土地的碳吸收功能,而且會(huì)因?yàn)闈竦氐茸匀煌恋氐耐嘶黾犹寂欧?。因此,為了降低碳排放?qiáng)度,可以在城區(qū)增加濕地、公園、湖泊的比例,緩解城區(qū)碳排放強(qiáng)度,同時(shí)在這一過(guò)程中構(gòu)建土地類型之間的互利關(guān)系,有利于緩解城區(qū)土地碳排放競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。此外,加強(qiáng)對(duì)濕地和林地這類土地的保護(hù)力度,防止這類土地發(fā)生退化導(dǎo)致二次碳排放。
呈互利關(guān)系的區(qū)域大多分散在下屬縣市,這是自然用地類型之間轉(zhuǎn)換形成的。與城區(qū)相比,郊區(qū)和下屬縣市的綠植率更高,對(duì)應(yīng)自然土地轉(zhuǎn)移的比例更高,故土地碳轉(zhuǎn)移的關(guān)系表現(xiàn)為互利。但是從分布上看,互利關(guān)系的區(qū)域呈離散分布,生態(tài)效益低[26]??梢詫?duì)自然土地進(jìn)行人工整治,例如人工種植經(jīng)濟(jì)林木、發(fā)展大面積果園,成片的自然土地在保持互利關(guān)系的基礎(chǔ)上,擴(kuò)大互利面積,不僅對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有貢獻(xiàn),而且可降低碳排放,有利于減小脫鉤系數(shù)。
基于量化的碳轉(zhuǎn)移計(jì)算網(wǎng)絡(luò),可以模擬政策對(duì)碳轉(zhuǎn)移強(qiáng)度的影響。
方案一:調(diào)整土地利用結(jié)構(gòu),減少建設(shè)用地占用耕地的數(shù)量。假定建設(shè)用地占用耕地的面積比例減少10%,其他保持不變。結(jié)果顯示,在控制耕地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地的數(shù)量之后,2000—2010年,正碳轉(zhuǎn)移減少116.08萬(wàn)t,占總碳轉(zhuǎn)移的15%;2010—2020年,正碳轉(zhuǎn)移減少279.88萬(wàn)t,占總碳轉(zhuǎn)移的9%。土地利用結(jié)構(gòu)的合理配置,不僅能提升城市自身的土地資源的集約利用度,還可以促進(jìn)整個(gè)區(qū)域的產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展,從而減少城市對(duì)土地財(cái)政的依賴,抑制碳源的發(fā)展,減少建設(shè)用地產(chǎn)生的碳排。
方案二:減少汽車使用數(shù)量,提高城市公共交通分擔(dān)率。假設(shè)通過(guò)鼓勵(lì)搭乘地鐵與其他公共出行減少10%的汽車使用數(shù)量,結(jié)果顯示,每年工業(yè)與交通建設(shè)用地的碳排放量平均減少21.36萬(wàn)t。這不僅有助于完善公共交通基礎(chǔ)設(shè)施,還可以降低單位運(yùn)輸周轉(zhuǎn)能耗。
該研究旨在利用生態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析構(gòu)建2000—2010和2010—2020年2個(gè)時(shí)段徐州市土地利用變化和碳平衡變化的關(guān)系框架,并對(duì)影響因素進(jìn)行分析,基于土地利用轉(zhuǎn)化矩陣和碳轉(zhuǎn)移矩陣,通過(guò)脫鉤彈性系數(shù)、地碳關(guān)聯(lián)率和推拉權(quán)重多個(gè)角度測(cè)度碳轉(zhuǎn)移,具體結(jié)論如下:
(1)研究區(qū)土地相關(guān)碳轉(zhuǎn)移類型與分布較為固定。在類型上,2個(gè)時(shí)間段的主導(dǎo)正碳轉(zhuǎn)移類型都為耕地轉(zhuǎn)工業(yè)與交通建設(shè)用地,其余碳轉(zhuǎn)移類型在2個(gè)時(shí)間段差異不大;在分布上,負(fù)碳轉(zhuǎn)移往往分布在城市行政區(qū)劃的邊界、郊區(qū)和下屬縣市,而正碳轉(zhuǎn)移則主要分布在城市中心位置。
(2)呈互利關(guān)系的土地利用類型散布在城市周邊,競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系則集中分布在城市中心。自然土地類型在城市邊緣區(qū)和下屬縣市表現(xiàn)出互利關(guān)系,而其他土地利用類型(包括工業(yè)與交通建設(shè)用地、城市建成區(qū)、農(nóng)村居民點(diǎn))在城市中心區(qū)表現(xiàn)為競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。
(3)推力和拉力權(quán)重分析表明,徐州市的主導(dǎo)推力權(quán)重貢獻(xiàn)來(lái)自耕地、林地、草地,主要的拉力權(quán)重貢獻(xiàn)來(lái)自高碳排放的土地利用類型,例如城市建成區(qū)、工業(yè)與交通建設(shè)用地、農(nóng)村居民點(diǎn)。2000—2010和2010—2020年徐州市的地-碳關(guān)聯(lián)率分別為0.74和0.82,說(shuō)明土地利用類型變化對(duì)碳平衡的影響程度在增加。彈性脫鉤分析表明,徐州市各階段碳排放和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)增長(zhǎng)連結(jié)的狀態(tài),經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)碳排放的依賴程度進(jìn)一步提高,需要加快發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)的步伐。
與傳統(tǒng)碳循環(huán)主要關(guān)注碳的物理釋放和吸收不同,該研究利用ENA的地-碳關(guān)系框架提供了一個(gè)彈性的空間視角,來(lái)探索土地利用變化對(duì)城市碳平衡網(wǎng)絡(luò)的整體影響。參考生態(tài)系統(tǒng)中食物鏈間的能量流動(dòng),研究引入了土地生態(tài)關(guān)系描述土地類型之間的碳轉(zhuǎn)移,同時(shí)ENA的效用分析可以通過(guò)土地生態(tài)關(guān)系的空間分布,間接反映城市擴(kuò)張相關(guān)的社會(huì)、政治、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)影響,確定土地利用格局的具體調(diào)整位置。此外,推力和拉力分析可以反映每種土地利用類型對(duì)碳轉(zhuǎn)移的貢獻(xiàn)效應(yīng),并通過(guò)主要節(jié)點(diǎn)和路徑來(lái)調(diào)整土地利用配置與彈性低碳轉(zhuǎn)型。引入經(jīng)濟(jì)學(xué)的脫鉤系數(shù)直觀反映研究區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與碳排放的關(guān)聯(lián)程度,用以衡量城市低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展程度。最后基于量化框架可以計(jì)算相應(yīng)政策變化導(dǎo)致的碳減排量。同時(shí),研究也存在一定的局限性。例如時(shí)間分辨率過(guò)低,以10 a為一個(gè)研究時(shí)段,會(huì)讓土地利用類型變化比較明顯,減少相對(duì)識(shí)別誤差,但是也會(huì)讓量化指標(biāo)的時(shí)間指向性不強(qiáng)。
生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報(bào)2022年8期