黃河流域國(guó)土空間碳中和度研究
——以內(nèi)蒙古段為例

許 蕊,黃賢金,2,*,王佩玉,劉澤淼,梁 潔,楊 琳,2,張秀英

1 南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院,南京 210023 2 自然資源部碳中和與國(guó)土空間優(yōu)化重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京 210023 3 內(nèi)蒙古自治區(qū)國(guó)土空間規(guī)劃院,呼和浩特 010000

全球氣候變化已成為當(dāng)今世界面臨的最大非傳統(tǒng)安全挑戰(zhàn)[1],IPCC《全球升溫1.5℃特別報(bào)告》指出只有在21世紀(jì)中葉實(shí)現(xiàn)全球范圍內(nèi)的凈零碳排放才有可能將氣候變暖控制在1.5℃以內(nèi)[2],因此世界各國(guó)陸續(xù)提出了“氣候中和”、“碳中和”、“凈零碳排放”、“凈零排放”等與中和有關(guān)的氣候治理目標(biāo)[3]。作為負(fù)責(zé)任的大國(guó),為全球應(yīng)對(duì)氣候變化做出更大貢獻(xiàn),2020年我國(guó)政府也明確提出了“力爭(zhēng)2030年前二氧化碳排放達(dá)到峰值,努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和”的愿景[4]。碳中和的內(nèi)涵涉及碳排放與碳吸收的平衡,即要想實(shí)現(xiàn)碳中和,一方面要從“源”的角度減少人為碳排放,另一方面要從“匯”的角度增強(qiáng)不同生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力,以在更大程度上中和人為碳排放[5—7],推進(jìn)碳中和的實(shí)現(xiàn)進(jìn)程。

在碳中和影響力不斷擴(kuò)大的背景下,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)其內(nèi)涵、國(guó)際承諾現(xiàn)狀、實(shí)現(xiàn)路徑和趨勢(shì)展開(kāi)了研究。目前全球已有136個(gè)國(guó)家提出了在2050年前后實(shí)現(xiàn)凈零排放的目標(biāo)[8],但不同國(guó)家間存在較大差異,以歐盟為代表的歐洲發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)于中和目標(biāo)年、分階段目標(biāo)、目標(biāo)范圍和具體路徑等制定相對(duì)完善,而發(fā)展中國(guó)家大多僅對(duì)目標(biāo)年和目標(biāo)范圍做出承諾[9],Salvia等[10]通過(guò)對(duì)歐盟327個(gè)城市地方規(guī)劃的分析發(fā)現(xiàn)約有78%的城市均已制定了明確目標(biāo)的緩解計(jì)劃。從政策保障上來(lái)看,當(dāng)前英國(guó)、丹麥等14個(gè)國(guó)家或經(jīng)濟(jì)體已經(jīng)進(jìn)行了氣候立法,中國(guó)、美國(guó)等30個(gè)國(guó)家則通過(guò)策略文件來(lái)保障碳中和目標(biāo)的實(shí)現(xiàn),澳大利亞、泰國(guó)等部分國(guó)家進(jìn)行了聲明或承諾[8]。此外,基于市場(chǎng)的手段也是實(shí)現(xiàn)碳中和的重要途徑,學(xué)者們對(duì)碳市場(chǎng)、碳排放權(quán)交易、碳配額、碳補(bǔ)償、碳定價(jià)等均展開(kāi)了大量研究[1,11—12]。

從碳源的角度來(lái)看,通過(guò)構(gòu)建情景模型對(duì)碳排放進(jìn)行預(yù)測(cè)是當(dāng)前學(xué)者們的研究熱點(diǎn)之一。張帆等[13]探究了不同共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑下我國(guó)2020年至2100年碳排放軌跡及經(jīng)濟(jì)代價(jià),Zhou等[14]設(shè)置了4種情景對(duì)我國(guó)建筑業(yè)碳排放達(dá)峰情況進(jìn)行模擬分析,Yu等[15]通過(guò)構(gòu)建一種新的經(jīng)濟(jì)-碳排放-就業(yè)多目標(biāo)優(yōu)化模型預(yù)測(cè)我國(guó)能源碳排放,潘棟[16]、朱宇恩[17]等對(duì)我國(guó)不同地區(qū)或省份的能源消費(fèi)碳排放未來(lái)變化展開(kāi)情景分析。同時(shí),為了更好的促進(jìn)碳減排,學(xué)者們?cè)谌騕18]、國(guó)際組織[19—22]、國(guó)家[23—25]等不同尺度上對(duì)碳排放的影響因素或驅(qū)動(dòng)因素展開(kāi)了大量分析,結(jié)果顯示可再生能源使用、技術(shù)創(chuàng)新或研發(fā)、環(huán)境稅收投入、能源效率提高、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等因素通常能夠促進(jìn)碳減排,不可再生能源使用、人口增長(zhǎng)等一般對(duì)碳減排起消極作用,而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在不同國(guó)家或經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同階段作用不同,貿(mào)易開(kāi)放通常有利于中高收入國(guó)家碳排放減少,卻導(dǎo)致中低收入國(guó)家碳排放增加[26]。此外,也有不少學(xué)者關(guān)注新能源、新材料和新技術(shù)的研發(fā)利用,在太陽(yáng)能、風(fēng)能和水能等可再生能源應(yīng)用逐漸成熟后,生物質(zhì)能源作為新型清潔能源成為關(guān)注重點(diǎn)[27—28]；同時(shí)為更好的發(fā)展碳捕集、利用與封存技術(shù)(CCUS),通過(guò)光催化[29]、電化學(xué)[30]等方法對(duì)CO2進(jìn)行還原也是當(dāng)前技術(shù)創(chuàng)新的熱門。

全球陸地生態(tài)系統(tǒng)在2007—2016年平均每年從大氣中吸收碳高達(dá)36.1億噸,相當(dāng)于人為總碳排放的33.7%[31],可見(jiàn)為促進(jìn)碳中和目標(biāo)的實(shí)現(xiàn),對(duì)于生態(tài)系統(tǒng)碳匯的研究也極其重要。當(dāng)前,學(xué)者們已經(jīng)對(duì)全球[32]、國(guó)家[33]及區(qū)域[34]等多個(gè)尺度的生態(tài)系統(tǒng)歷史碳匯水平展開(kāi)了評(píng)估,主要運(yùn)用清查法[35]、生態(tài)系統(tǒng)模型模擬[36]、大氣反演[33]等方法進(jìn)行碳匯量核算。而在碳中和愿景下,對(duì)未來(lái)碳匯潛力的預(yù)測(cè)與模擬也必不可少,當(dāng)前對(duì)此研究仍相對(duì)缺乏,學(xué)者們最常使用生態(tài)系統(tǒng)過(guò)程模型,如CENTURY模型[37]、集成生態(tài)圈模擬器IBIS[6]、FORCCHN模型[38]等。此外,也有部分學(xué)者通過(guò)地面清查資料[39]和數(shù)學(xué)建模[40]等方法對(duì)未來(lái)碳儲(chǔ)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

黃河流域是我國(guó)重要的能源、化工、原材料和基礎(chǔ)工業(yè)基地,但在資源富裕的背景下長(zhǎng)期粗放型的發(fā)展模式也使得流域沿線面臨著嚴(yán)峻的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題,2019年9月18日,中共中央確定了將黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展列為重大國(guó)家戰(zhàn)略[41],2021年《黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃綱要》印發(fā)[42]。內(nèi)蒙古段地處黃河“幾”字彎,是我國(guó)北方典型的干旱半干旱區(qū)域,不可避免地面臨著水沙關(guān)系不協(xié)調(diào)、生態(tài)環(huán)境承載力不足、礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā)紅利和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展沖突等問(wèn)題。當(dāng)前,雖然已有部分學(xué)者對(duì)黃河流域的生態(tài)保護(hù)[43]、水沙問(wèn)題[44]和經(jīng)濟(jì)發(fā)展[45]展開(kāi)了研究,但如何在全球氣候治理的背景下,統(tǒng)籌人為碳排放[46]和生態(tài)系統(tǒng)碳匯,開(kāi)展碳達(dá)峰可能階段、碳中和實(shí)現(xiàn)進(jìn)程及路徑研究,目前仍然鮮有成果。為此,本文選取改進(jìn)的IPAT模型和集成生物圈模擬器(IBIS),分別對(duì)黃河流域內(nèi)蒙古段2018—2060年能源消費(fèi)碳排放和2060年生態(tài)系統(tǒng)碳匯水平展開(kāi)多情景預(yù)測(cè),分析不同情景下的碳達(dá)峰實(shí)現(xiàn)時(shí)間以及碳中和程度及路徑,并結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況從不同角度提出政策建議,以便為科學(xué)制訂黃河流域的碳中和目標(biāo)提供借鑒,對(duì)于應(yīng)對(duì)氣候變化具有積極意義。

1 研究區(qū)概況、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

黃河流域內(nèi)蒙古段位于黃河流域上中游,流經(jīng)長(zhǎng)度843.5km,流域面積廣闊,地理位置獨(dú)特,是黃河“幾”字彎的重要組成區(qū)域,也是黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展的重要組成部分?？紤]到以自然黃河流域范圍為基礎(chǔ)、保持地區(qū)級(jí)行政區(qū)劃單元的完整性、地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與黃河的直接關(guān)聯(lián)性這三條原則[47—48],本文界定的黃河流域內(nèi)蒙古段包括黃河干支流流經(jīng)的呼和浩特、鄂爾多斯、包頭、巴彥淖爾、烏海、烏蘭察布、阿拉善7個(gè)盟市全域(圖1),國(guó)土面積約52.30萬(wàn)km2,占內(nèi)蒙古全區(qū)的44.2%,2020年GDP約11691億元,占全區(qū)的67.3%,常住人口1237.12萬(wàn)人,占全區(qū)的49.4%,是人口活動(dòng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要區(qū)域。2017年黃河流域內(nèi)蒙古段的能源消費(fèi)總量約為14247萬(wàn)t標(biāo)準(zhǔn)煤,約占內(nèi)蒙古全區(qū)的69.8%,根據(jù)中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)計(jì)算得2017年研究區(qū)能源消費(fèi)碳排放總量約為9281萬(wàn)t,約占全區(qū)的59.3%,單位GDP碳排放量約為0.83噸/萬(wàn)元,高于全國(guó)平均水平,實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)面臨巨大挑戰(zhàn)。

圖1 黃河流域內(nèi)蒙古段地理分布范圍Fig.1 The geographical distribution of the Inner Mongolia section of the Yellow River Basin

1.2 氣候變化情景選擇

按照典型濃度路徑,IPCC第五次評(píng)估報(bào)告將未來(lái)氣候變化情景分為RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5四種[49]。RCP8.5情景屬于高排放情景,有研究表明僅在現(xiàn)有煤炭使用量提高五倍時(shí)才會(huì)出現(xiàn),而伴隨著全球煤炭使用量達(dá)峰,清潔能源成本持續(xù)下降,該情景越來(lái)越不可能發(fā)生[50]。RCP2.6情景屬于低排放情景,是四種情景中唯一能滿足2100年升溫低于2℃的情景,與當(dāng)前碳中和的目標(biāo)契合。RCP4.5情景和RCP6.0情景屬于中等排放情景,在政府的干預(yù)下排放量將得到緩解?；谶x取RCP2.6的前提,本研究在兩種中等排放情景間選取到2100年輻射強(qiáng)迫相對(duì)較高的中高情景RCP6.0,以反映碳排放緩解程度較低時(shí)研究區(qū)的碳匯情況。RCP2.6和RCP6.0與全球碳減排背景下的升溫情況接近,在一定程度上可以充分有效地反映氣候變化特征。在RCP2.6情景下,未來(lái)全球?qū)⒉扇〈罅Χ鹊臏p排措施,CO2排放量從2020年開(kāi)始下降,輻射強(qiáng)迫在21世紀(jì)達(dá)到頂峰并于2100年下降到2.6 W/m2,有較大可能抑制全球變暖趨勢(shì)并把升溫控制在2℃之內(nèi)。在RCP6.0情景中,CO2排放量從2080年開(kāi)始下降,輻射強(qiáng)迫在2100年穩(wěn)定在6.0 W/m2,在本世紀(jì)末不能抑制全球變暖趨勢(shì)。

1.3 碳中和度測(cè)算

本文基于改進(jìn)的IPAT模型預(yù)測(cè)不同減排情景下2018—2060年黃河流域內(nèi)蒙古段的能源消費(fèi)碳排放變化趨勢(shì)和碳達(dá)峰情況,基于集成生物圈模擬器IBIS模擬在RCP2.6和RCP6.0情景下黃河流域內(nèi)蒙古段陸地生態(tài)系統(tǒng)的凈初級(jí)生產(chǎn)力,以預(yù)測(cè)2060年研究區(qū)碳匯能力,并根據(jù)碳排放量和碳匯水平計(jì)算2060年黃河流域內(nèi)蒙古段陸地生態(tài)系統(tǒng)對(duì)于中和人為碳排放的貢獻(xiàn)率,即國(guó)土空間碳中和程度(圖2)。

圖2 黃河流域內(nèi)蒙古段碳中和度測(cè)算研究框架Fig.2 The research framework for carbon neutrality measurement in Mongolia section of the Yellow River Basin

1.3.1 碳排放預(yù)測(cè)——改進(jìn)的IPAT模型

當(dāng)前,人類活動(dòng)的二氧化碳排放約有90%以上來(lái)源于能源消費(fèi)[17],學(xué)者們?cè)谘芯恐谐⑵渥鳛閰^(qū)域碳排放總量進(jìn)行測(cè)算,本研究也采取相同的方法。IPAT模型由Enrlich等學(xué)者在1971年提出,以反映人口、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)對(duì)環(huán)境壓力的影響[51]。當(dāng)前,IPAT模型也被廣泛應(yīng)用于研究碳排放與能源、經(jīng)濟(jì)、人口等因素的宏觀量化關(guān)系中,但除此之外,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和技術(shù)水平因素也與碳排放關(guān)系密切。呂煒[52]研究表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變與人均勞動(dòng)者報(bào)酬直接相關(guān),與產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步間接相關(guān),因此本文參考杜強(qiáng)[53]的方法引入勞動(dòng)者報(bào)酬率來(lái)表征產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變和產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步(可決系數(shù)高達(dá)0.91[52]),并對(duì)IPAT模型進(jìn)行修正,以預(yù)測(cè)碳排放總量。改進(jìn)后的IPAT模型表達(dá)為：

(1)

式中,C為碳排放總量,P為人口,G為GDP,E為能源消費(fèi)總量；A為人均GDP,M為能源強(qiáng)度,D為綜合能源碳排放系數(shù),f表示勞動(dòng)力報(bào)酬率,k表示技術(shù)進(jìn)步影響系數(shù)。則t時(shí)期的碳排放總量為：

Ct=PtAtMtDt×kt=P0(1+p)t×A0(1+a)t×M0(1+m)t×D0(1+d)t×kt

(2)

式中,p表示人口年均變化率,a表示人均GDP年均變化率,m表示能源強(qiáng)度年均變化率,即年節(jié)能率,d表示綜合能源碳排放系數(shù)變化率,即低碳能源年替代率。

其中,實(shí)際碳排放數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)(Carbon Emission Accounts and Datasets, CEADs)提供的中國(guó)縣級(jí)碳排放清單(https://www.ceads.net.cn/),該數(shù)據(jù)通過(guò)建立省級(jí)CO2排放與夜間燈光數(shù)據(jù)之間的關(guān)系自上而下地估算縣域碳排放量,本研究根據(jù)縣域數(shù)據(jù)計(jì)算得到2009—2017年研究區(qū)實(shí)際碳排放總量[54],以便與通過(guò)改進(jìn)的IPAT模型計(jì)算得到的碳排放量作對(duì)比,從而確定模型的可行性。2009—2017年研究區(qū)GDP、常住人口、能源消費(fèi)量、職工平均工資均來(lái)源于歷年《內(nèi)蒙古統(tǒng)計(jì)年鑒》、《內(nèi)蒙古經(jīng)濟(jì)社會(huì)調(diào)查年鑒》和各盟市統(tǒng)計(jì)年鑒。為消除物價(jià)影響,將GDP和職工平均工資均統(tǒng)一到2009年基準(zhǔn)。由于統(tǒng)計(jì)年鑒顯示內(nèi)蒙古在第三次全國(guó)經(jīng)濟(jì)普查中對(duì)能源消費(fèi)量數(shù)據(jù)進(jìn)行了調(diào)整,因此本文也根據(jù)變化率相應(yīng)地對(duì)2009—2013年研究區(qū)能源消費(fèi)量進(jìn)行調(diào)整,以保證數(shù)據(jù)連續(xù)性。數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

對(duì)2009—2017年黃河流域內(nèi)蒙古段能源消費(fèi)總量和實(shí)際碳排放總量進(jìn)行擬合得到綜合能源碳排放系數(shù),擬合方程為：y=0.6343x+7.2061(R2=0.883),則2009—2017年綜合能源碳排放系數(shù)為0.6343。對(duì)2009—2017年黃河流域內(nèi)蒙古段職工平均工資取對(duì)數(shù)得到職工平均工資曲線,擬合方程為：y=0.0807x-151.61(R2=0.970),以職工平均工資變動(dòng)斜率表征科技變動(dòng)率,其中勞動(dòng)力報(bào)酬變動(dòng)系數(shù)f為0.0807,則技術(shù)進(jìn)步值為0.0734。社會(huì)科技從創(chuàng)新到推廣一般需要近5年的時(shí)間,則每5年的技術(shù)進(jìn)步值為7.34%,則技術(shù)因素的影響系數(shù)為92.66%,則每年技術(shù)因素的影響k為98.53%。

1.3.2 碳匯模擬——生態(tài)過(guò)程模型

集成生物圈模擬器(Integrated Biosphere Simulator, IBIS)屬于新一代動(dòng)態(tài)植被模型。1996年,IBIS由美國(guó)威斯康星大學(xué)全球環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展中心開(kāi)發(fā),此后得到廣泛應(yīng)用。該模型考慮植被組分和結(jié)構(gòu)對(duì)環(huán)境變化的響應(yīng),將陸表水熱過(guò)程、陸地生物地球化學(xué)循環(huán)和植被動(dòng)態(tài)的模擬都涵蓋其中,可以分為陸面過(guò)程、冠層生理、植被物候、植被動(dòng)態(tài)、土壤地球生物化學(xué)等5個(gè)模塊。在模擬的過(guò)程中,模型充分考慮了各圈層之間的能量、動(dòng)量以及水分的交換；涵蓋冠層光合與導(dǎo)度的冠層生理特征；植被物候變化；植被類型之間動(dòng)態(tài)競(jìng)爭(zhēng)過(guò)程,同時(shí)將陸地碳循環(huán)納入其中,考慮凈初級(jí)生產(chǎn)力水平、組織周轉(zhuǎn)、土壤碳和有機(jī)質(zhì)分解[36,55]。IBIS模型可在不同的時(shí)間尺度上進(jìn)行模擬,從1小時(shí)至1年,將植被發(fā)生在不同時(shí)間尺度上的生態(tài)、生物物理、生理過(guò)程有機(jī)整合起來(lái)[56]。

本文利用IBIS模擬的凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)和凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力(NEP)表征陸地生態(tài)系統(tǒng)的固碳能力。NPP即指植被固定的碳,將NPP減去土壤異養(yǎng)呼吸,可以得到NEP。NEP常用作一個(gè)生態(tài)系統(tǒng)是從大氣中固定碳還是向大氣中排放碳的指標(biāo)[7],其為正值時(shí),生態(tài)系統(tǒng)為碳匯,反之則為碳源[57]。參考黃梅玲的研究[58],IBIS模型輸入數(shù)據(jù)及其來(lái)源為(1)氣象數(shù)據(jù)：降水、氣溫、相對(duì)濕度、云量因子、風(fēng)速、氣溫日較差、月降水日數(shù)、極低氣溫等數(shù)據(jù),依據(jù)中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)氣象站點(diǎn)地面氣候資料構(gòu)建。(2)植被類型數(shù)據(jù)：依據(jù)中國(guó)1∶4000000植被數(shù)據(jù)構(gòu)建,將原數(shù)據(jù)較為詳細(xì)的植被類型分類統(tǒng)一到IBIS模型的15種植被類型,形成IBIS模型所需要的植被初始化圖層。(3)土壤數(shù)據(jù)：根據(jù)中國(guó)1∶1000000數(shù)字化土壤數(shù)據(jù)構(gòu)建。(4)地形數(shù)據(jù)：采用SRTM version3.0的DEM數(shù)據(jù)構(gòu)建。(5)陸面掩膜數(shù)據(jù)：主要用來(lái)表示陸面的水體部分和西北鹽殼等沒(méi)有土壤屬性的區(qū)域。

2 不同情景下黃河流域內(nèi)蒙古段碳達(dá)峰和碳中和進(jìn)程分析

2.1 未來(lái)碳排放情景設(shè)置

對(duì)改進(jìn)的IPAT模型中的人均GDP變化率a、人口變化率p、年節(jié)能率m和低碳能源年替代率d這四個(gè)因子分別設(shè)置高、中、低變化率,如表2所示。其中,人均GDP和人口變化每10年為一個(gè)階段,而能源強(qiáng)度和綜合能源碳排放系數(shù)變化則根據(jù)碳中和實(shí)現(xiàn)路徑的階段設(shè)置。結(jié)合已有研究[59—60],碳中和實(shí)現(xiàn)路徑可分為4個(gè)階段,即2020—2030年為達(dá)峰期,2030—2035年為平臺(tái)期,2035—2050年為快速下降期,2050—2060年為深度脫碳期,因此對(duì)這4個(gè)階段分別設(shè)置年節(jié)能率和低碳能源年替代率。在2020—2060年因子變化率設(shè)置時(shí),人均GDP變化率中值參考了內(nèi)蒙古“十四五”規(guī)劃和關(guān)敏捷[61]、潘棟[16]等的研究；人口變化率結(jié)合研究區(qū)2010—2020年間人口年均變化率歷史趨勢(shì)進(jìn)行設(shè)置；年節(jié)能率和低碳能源年替代率的參數(shù)中值設(shè)置參考朱宇恩[17]、潘棟[16]等的研究,并結(jié)合研究區(qū)化石能源消費(fèi)比例大、能源結(jié)構(gòu)調(diào)整慢、可再生能源利用率低的現(xiàn)狀對(duì)所參考文獻(xiàn)中的參數(shù)數(shù)值進(jìn)行了下調(diào)。在低值和高值中,各因子變化率的設(shè)置則基于中值進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。同時(shí)為確保數(shù)據(jù)連續(xù)性,將2018—2020年各指標(biāo)變化率設(shè)置為與第一階段相同。

根據(jù)各因子的高、中、低3種變化率,建立了4種情景,分別為基準(zhǔn)情景、節(jié)能情景、低碳情景和粗放情景,在各情景下對(duì)黃河流域內(nèi)蒙古段的未來(lái)碳排放變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)并分析其達(dá)峰情況,表3展示了4種情景的因子設(shè)置組合。

在基準(zhǔn)情景(S1)下,設(shè)定各因子變化率均為中值,即基本保持現(xiàn)有的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平和能源消費(fèi)變化趨勢(shì)。在節(jié)能情景(S2)下,設(shè)定人均GDP和人口變化率為中值,而年節(jié)能率和低碳能源年替代率為低值,即在經(jīng)濟(jì)社會(huì)保持現(xiàn)有發(fā)展水平的同時(shí),逐漸開(kāi)始關(guān)注節(jié)能減排工作,調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu),降低能源強(qiáng)度。在低碳情景(S3)下,設(shè)定各因子變化率均為低值,即改變傳統(tǒng)的發(fā)展模式,優(yōu)化升級(jí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),提高資源配置效率和能源利用效率,通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新降低能源強(qiáng)度,提高清潔能源替代率,建立以綠色、循環(huán)為核心的高質(zhì)量發(fā)展。在粗放情景(S4)下,設(shè)定各因子變化率均為高值,即此時(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然是黃河流域內(nèi)蒙古段發(fā)展的主要目標(biāo),全球氣候變化和節(jié)能減排工作未得到足夠的重視,粗放的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式使得區(qū)域內(nèi)的能源強(qiáng)度下降率和低碳能源年替代率均較低。

表2 2018—2020年黃河流域內(nèi)蒙古段改進(jìn)的IPAT模型各因子變化率設(shè)置/%

表3 黃河流域內(nèi)蒙古段碳減排情景設(shè)置

2.2 不同情景下2018—2060年碳排放預(yù)測(cè)結(jié)果及達(dá)峰情況

由于通過(guò)改進(jìn)的IPAT模型計(jì)算得到的2009—2017年研究區(qū)碳排放量為6571—9037萬(wàn)t,而中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)公布的2009—2017年研究區(qū)碳排放量約為6368—9402萬(wàn)t,兩者平均誤差僅為-2.64%,可見(jiàn)模型具有較高可信度,可以進(jìn)行碳排放情景預(yù)測(cè)。因此基于情景設(shè)置,通過(guò)改進(jìn)的IPAT模型計(jì)算出黃河流域內(nèi)蒙古段2018—2060年的能源消費(fèi)碳排放量變化趨勢(shì)和預(yù)計(jì)達(dá)峰時(shí)間(圖3)。

圖3 不同碳減排情景下2017—2060年碳排放總量預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.3 Forecast results of carbon emissions under different carbon emission reduction scenarios from 2017 to 2060

在基準(zhǔn)情景下,2030年黃河流域內(nèi)蒙古段能源消費(fèi)碳排放總量約為11800萬(wàn)t,隨后平穩(wěn)增長(zhǎng)至2040年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰,其碳排放總量由2017年的9281萬(wàn)t(實(shí)際碳排放量)增長(zhǎng)到了2040年的12209萬(wàn)t,上升率約為31.55%,此后碳排放量逐漸下降,到2060年碳排放量將下降到8321萬(wàn)t,較峰值減少31.85%,較2017年減少7.93%,此時(shí)2060年碳排放總量略低于基期的碳排放量。

在節(jié)能情景下,2030年研究區(qū)能源消費(fèi)碳排放總量約為11131萬(wàn)t,緩慢增長(zhǎng)至2035年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰,峰值約為11213萬(wàn)t,較2017年上升率約為20.81%,此后碳排放量逐漸下降,到2060年碳排放總量將下降到6854萬(wàn)t,較峰值下降38.88%,較2017年下降24.16%。該情景下能源政策的實(shí)施在一定程度上促進(jìn)了碳達(dá)峰,并提高了達(dá)峰后的碳排放下降率。

在低碳情景下,研究區(qū)碳排放總量將于2030年達(dá)峰,峰值碳排放總量?jī)H為9784萬(wàn)t,較2017年實(shí)際碳排放量?jī)H上升5.42%,此后碳排放呈現(xiàn)快速下降的趨勢(shì),到2060年碳排放量將下降到4448萬(wàn)t,較2030年峰值減少54.54%,較2017年基期減少50.78%。該情景下黃河流域內(nèi)蒙古段的節(jié)能減排工作取得了明顯成效,能夠按期實(shí)現(xiàn)國(guó)家碳達(dá)峰目標(biāo),但對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式、社會(huì)生產(chǎn)方式、能源消費(fèi)模式的改變和能源科技創(chuàng)新的要求均較高。

在粗放情景下,2030年研究區(qū)能源消費(fèi)碳排放總量約為14212萬(wàn)t,隨后仍保持較快的速度持續(xù)增長(zhǎng),到2050年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰,峰值約為17635萬(wàn)t,較2017年實(shí)際碳排放增長(zhǎng)近一倍,上升率為90.02%,2050年后碳排放開(kāi)始緩慢減少,但到2060年碳排放總量仍為15491萬(wàn)t,較2030年峰值減少12.16%,而較2017年仍增長(zhǎng)71.42%,在該情景下研究區(qū)仍將面臨著巨大的生態(tài)環(huán)境壓力。

綜合對(duì)比發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)仍然是影響黃河流域內(nèi)蒙古段碳排放總量的重要因素,但單純地改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,要想促進(jìn)碳達(dá)峰目標(biāo)盡早實(shí)現(xiàn),必須盡快出臺(tái)能源規(guī)劃,并加大能源政策的實(shí)施力度,降低能源強(qiáng)度,推廣清潔可再生能源利用。

2.3 2060年黃河流域內(nèi)蒙古段陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯水平及空間分異

在IPCC RCP2.6和RCP6.0兩種情景下,黃河流域內(nèi)蒙古段陸地生態(tài)系統(tǒng)呈現(xiàn)出不同的碳源匯效應(yīng),不同土地利用碳匯水平差異較大。在RCP2.6情景下,2060年黃河流域內(nèi)蒙古段陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯水平約為1533萬(wàn)t,在此情景下,政府積極參與對(duì)全球氣候變化的調(diào)控,化石燃料使用量減少,可再生能源和碳捕獲系統(tǒng)得到廣泛推廣,整體碳儲(chǔ)量增加。在RCP6.0情景下,2060年黃河流域內(nèi)蒙古段的陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯水平約為-506萬(wàn)t,在此情景下政府對(duì)于氣候變化的調(diào)控相對(duì)較弱,氣溫升高情況較RCP2.6情景下加劇,使得溫室氣體排放和濃度不斷增加,此時(shí)草地生態(tài)系統(tǒng)土壤通過(guò)異養(yǎng)呼吸作用使得微生物分解有機(jī)質(zhì)釋放CO2[62—63],即土壤異養(yǎng)呼吸作用大于凈初級(jí)生產(chǎn)力,成為陸地生態(tài)系統(tǒng)中土壤碳的主要凈輸出途徑,而由于黃河流域內(nèi)蒙古段草地面積較廣,因此導(dǎo)致研究區(qū)整體呈現(xiàn)為碳源。

2060年RCP2.6情景和RCP6.0下黃河流域內(nèi)蒙古段陸地生態(tài)系統(tǒng)的NEP空間分布如圖4和圖5所示,兩種情景下NEP空間分布格局相反。在RCP2.6情景下,NEP總體上呈現(xiàn)由東南向西北降低的格局,其中碳匯效應(yīng)較強(qiáng)的NEP高值區(qū)主要集中在烏蘭察布市和呼和浩特市南部及鄂爾多斯市東南部,巴彥淖爾市、包頭市和烏蘭察布市北部及阿拉善盟東南部呈現(xiàn)出較弱的碳匯效應(yīng),而碳源效應(yīng)較強(qiáng)的NEP負(fù)值區(qū)主要集中在阿拉善盟西北部。在RCP6.0情景下,升溫幅度增高,溫室氣體排放濃度增加。由于研究區(qū)東側(cè)主要為草原生態(tài)系統(tǒng),土壤中存在著大量草本植物根系,隨著氣溫升高其土壤異養(yǎng)呼吸作用更為強(qiáng)烈[64],因此基本呈現(xiàn)出碳源狀態(tài)。NEP總體上呈現(xiàn)由西向東降低的格局,其中碳匯效應(yīng)較強(qiáng)的NEP高值區(qū)主要集中在研究區(qū)西南的阿拉善盟、烏海市和鄂爾多斯市南部地區(qū),而碳源效應(yīng)較強(qiáng)的NEP負(fù)值區(qū)主要集中在研究區(qū)東部的烏蘭察布市南部、呼和浩特市大部分地區(qū)以及鄂爾多斯市東部小部分地區(qū),巴彥淖爾市和包頭市也呈現(xiàn)出較弱的碳源效應(yīng)。

圖4 RCP2.6情景下2060年黃河流域內(nèi)蒙古段陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯情況Fig.4 Carbon sink of terrestrial ecosystem in Inner Mongolia section of Yellow River Basin in 2060 under the RCP2.6 scenario

圖5 RCP6.0情景下2060年黃河流域內(nèi)蒙古段陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯情況Fig.5 Carbon sink of terrestrial ecosystem in Inner Mongolia section of Yellow River Basin in 2060 under the RCP6.0 scenario

2.4 2060年黃河流域內(nèi)蒙古段國(guó)土空間碳中和進(jìn)程分析

結(jié)合多情景下的碳排放情況模擬和碳匯水平預(yù)測(cè)結(jié)果,對(duì)陸地生態(tài)系統(tǒng)碳匯抵消能源消費(fèi)碳排放的貢獻(xiàn)率進(jìn)行計(jì)算,分析2060年黃河流域內(nèi)蒙古段國(guó)土空間碳中和程度。在RCP2.6情景下,由于 2060年黃河流域內(nèi)蒙古段的陸地生態(tài)系統(tǒng)整體呈現(xiàn)出碳匯效應(yīng),碳匯水平為1533萬(wàn)t,因此若碳排放變化為基準(zhǔn)情景,則2060年陸地生態(tài)系統(tǒng)對(duì)于碳中和進(jìn)程的貢獻(xiàn)率約為18.42%；若為節(jié)能情景,則2060年國(guó)土空間碳中和實(shí)現(xiàn)程度約為22.37%；若為低碳情景,則2060年碳中和實(shí)現(xiàn)程度約為34.46%；若為粗放情景,則實(shí)現(xiàn)程度將僅為9.90%。

但在RCP6.0情景下,由于土壤異養(yǎng)呼吸作用導(dǎo)致草原生態(tài)系統(tǒng)向外排放碳,使得2060年黃河流域內(nèi)蒙古段的陸地生態(tài)系統(tǒng)整體呈現(xiàn)出碳源效應(yīng),NEP為-506萬(wàn)t,則此時(shí)研究區(qū)內(nèi)部難以對(duì)于實(shí)現(xiàn)碳中和做出貢獻(xiàn)。但從內(nèi)蒙古自治區(qū)全區(qū)來(lái)看,由于區(qū)內(nèi)林草資源分布不均,固碳能力較高的林地等生態(tài)系統(tǒng)主要分布在內(nèi)蒙古東部,則若能加快推進(jìn)碳排放交易,可以促進(jìn)區(qū)內(nèi)碳指標(biāo)的有效分配和區(qū)內(nèi)流動(dòng),有助于推進(jìn)全區(qū)碳中和的實(shí)現(xiàn)進(jìn)程。

3 結(jié)論及政策建議

本文基于改進(jìn)的IPAT模型和集成生物圈模擬器IBIS對(duì)黃河流域內(nèi)蒙古段的能源消費(fèi)碳排放和生態(tài)系統(tǒng)碳匯水平進(jìn)行多情景預(yù)測(cè)模擬,進(jìn)而分析其碳達(dá)峰情況和碳中和實(shí)現(xiàn)進(jìn)程。對(duì)四種碳減排情景分析顯示,由于黃河流域內(nèi)蒙古段前期能源消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式較為粗放,因此在2030年實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰面臨著較大的挑戰(zhàn),僅在低碳情景下存在實(shí)現(xiàn)的可能,而在基準(zhǔn)、節(jié)能和粗放情景下碳排放將分別于2040年、2035年和2050年達(dá)峰。對(duì)兩種氣候變化情景分析顯示,不同的升溫幅度使得2060年研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的凈初級(jí)生產(chǎn)力差異較大,RCP2.6情景下,研究區(qū)呈現(xiàn)出碳匯效應(yīng),碳匯水平約為1533萬(wàn)t,而RCP6.0情景下,NEP為-506萬(wàn)t,呈現(xiàn)出碳源效應(yīng)。綜合碳源和碳匯情況,在RCP2.6氣候情景下,選擇不同的減排路徑,2060年陸地生態(tài)系統(tǒng)分別可以對(duì)黃河流域內(nèi)蒙古段碳中和做出9.90%—34.46%的貢獻(xiàn),而在RCP6.0氣候情景下陸地生態(tài)系統(tǒng)難以為碳中和目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)做出貢獻(xiàn)。

全球氣候治理背景下,要想實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo),低碳國(guó)土空間的開(kāi)發(fā)利用成為黃河流域未來(lái)發(fā)展的重點(diǎn),結(jié)合內(nèi)蒙古段實(shí)際情況,從碳增匯、碳減排、碳交易和國(guó)土空間規(guī)劃的角度分別提出以下政策建議。

(1)保護(hù)重要碳匯生態(tài)系統(tǒng),提升固碳增匯能力。黃河流域內(nèi)蒙古段長(zhǎng)期以來(lái)面臨著嚴(yán)峻的生態(tài)破壞問(wèn)題,且重度和中度退化草地面積比重高[65],因此要重視對(duì)林地、耕地、草地等具有高碳匯能力的生態(tài)系統(tǒng)的保護(hù)和修復(fù)[66],探索不同生態(tài)系統(tǒng)的固碳增匯技術(shù),建設(shè)固碳增匯示范基地和示范項(xiàng)目。

(2)調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu),增加可再生能源發(fā)展規(guī)劃指標(biāo)。由于黃河流域內(nèi)蒙古段能源消費(fèi)較為粗放,因此盡快實(shí)現(xiàn)碳減排是推動(dòng)碳中和進(jìn)程的重中之重。要調(diào)整能源消費(fèi)結(jié)構(gòu),嚴(yán)格控制煤炭消費(fèi),大力發(fā)展可再生能源,利用廣闊的地理空間優(yōu)勢(shì),在阿拉善、烏蘭察布、鄂爾多斯、巴彥淖爾等邊境沿線、荒漠地區(qū)和礦坑地區(qū)大力發(fā)展風(fēng)電和太陽(yáng)能光伏產(chǎn)業(yè),在農(nóng)林等生物質(zhì)豐富的地區(qū)積極推進(jìn)生物質(zhì)能源發(fā)電。

(3)構(gòu)建碳排放權(quán)交易市場(chǎng),促進(jìn)碳指標(biāo)流動(dòng)。黃河流域上下游以及內(nèi)蒙古自治區(qū)東西部之間土地利用方式差異較大,生態(tài)系統(tǒng)間的碳源匯效應(yīng)不同,如內(nèi)蒙古西部沿黃地區(qū)是國(guó)家重點(diǎn)能源基地,而東部森林地區(qū)則為國(guó)家禁止開(kāi)發(fā)的生態(tài)保護(hù)區(qū)[67],因此加快建設(shè)碳排放權(quán)交易市場(chǎng),促進(jìn)碳指標(biāo)在流域內(nèi)或區(qū)內(nèi)的流動(dòng),進(jìn)行區(qū)域支付轉(zhuǎn)移,是未來(lái)低碳發(fā)展的重要思路之一。

(4)制定土地利用碳排放標(biāo)準(zhǔn),優(yōu)化國(guó)土空間格局。在國(guó)土空間規(guī)劃中,制訂重要碳匯空間的土地利用碳排放標(biāo)準(zhǔn),對(duì)不同土地利用活動(dòng)進(jìn)行碳配額,對(duì)高碳排放用地主體征收碳稅,用于補(bǔ)償生態(tài)建設(shè)用地主體,將碳減排與國(guó)土空間管制相結(jié)合。同時(shí),由于不同陸地生態(tài)系統(tǒng)的碳匯能力不同,也要科學(xué)合理地調(diào)整和優(yōu)化國(guó)土空間格局,構(gòu)建低碳型國(guó)土空間。