基于碳足迹方法的山西省土地可持续利用研究

康韵婕， 郑国璋， 杨建平

1.山西师范大学地理科学学院， 山西 临汾 041000 2.中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学国家重点实验室， 甘肃 兰州 730000

0 引言

山西省矿产丰富，资源众多，长久以来经济发展高度依赖资源，尤其是能源资源的开采，以致生态环境严重恶化.近年来，由于受国际国内两个市场的影响，山西省这种依赖资源的经济发展不再可持续，开始探寻经济结构的转型，特别是2017年国务院发布关于支持山西省进一步深化改革的指示，要求提高生态环境质量，推进生态保护和环境治理.因此如何降低对能源资源的依赖，有效减少碳排放，促进产业绿色升级发展，实现土地资源的可持续利用成为当前与未来一段时期山西省各级政府部门面临的现实而又长远的问题.

碳足迹是产品或活动在全生命周期内所排放的直接和间接CO2的总和，自2009年由Wiedmann[1]等提出以来，已广泛用于能源、旅游、物流、食品消费等领域的研究.国内和国际碳足迹研究侧重于两个方面：①基于人类活动产生的碳排放量的研究[2～4]；②由于碳足迹是从生态足迹的概念[5]发展而来，因此将其视为生态足迹的一部分来研究.近年来，碳足迹研究逐渐延伸到土地利用领域.国际上，Terry L.Sohl[6]等人使用土地利用变化模拟框架，研究了美国温室气体通量，并寻求解决方案；Raymond R.Tan[7]在生命周期模型的基础上，建立了模糊线性规划模型方法，从土地利用足迹、水足迹、碳足迹三个绩效指标，研究了菲律宾能源作物种植中产生的碳债务；RA Houghton[8]从农田、牧场、泥炭地和种植园等不同土地利用类型方面，研究了美国、非洲、亚洲等热带地区由于热带森林退化产生的净碳排放和影响因素.在国内，路漫其[9]等人利用碳足迹方法和k均值聚类分析了安徽省土地利用的碳足迹.方精云[10]等人探索了我国1981年～2000年森林、草地、灌木和农作物等不同植被的碳汇.曹永强[11]等人利用碳足迹模型和GIS研究了河北省的土地利用变化.总体上，不管是国际还是国内，均是基于碳足迹概念，通过建立各种方法，研究土地利用变化的碳足迹与影响因素，并探寻破解途径与方案.

1 研究区概况

山西省地处华北地区，黄河中游东岸，介于34°34′N～40°44′N，110°14′4E～114°33′E之间.东西两侧是山地和丘陵隆起，中间为盆地沉降，平原点缀其中.山西省深居内陆，由于外围边缘山脉阻挡了湿润水汽的进入，是较典型的大陆性气候，各地年平均气温在4.2 ℃～14.2 ℃之间，年降水量在358 mm～621 mm之间，季节分布不均，夏季降水量约占年降水量的60 %.据2017年数据统计山西省人口为3 702.35万，经济主要以第二、三产业为主，分别占地区生产总值的41.3 %和53.5 %.山西省钢铁、机械、纺织等工业在全国占重要地位，是中国重要的能源基地和老工业基地，旅游资源丰富，被誉为古代建筑的博物馆.

2 数据与方法

2.1 数据来源

本文采用山西省土地利用类型面积数据和能源消耗数据，两者均来自《中国国土资源统计年鉴(2013—2017)》、《中国能源统计年鉴(2013—2017)》、山西省自然资源厅网站和中国自然资源部网站.

2.2 研究方法

2.2.1 碳排放测算方法

文中将土地利用类型分为四种类型：耕地、林地、牧草地和建设用地.耕地既有碳吸收作用又有碳排放作用，考虑到农田生态系统碳效率保持平衡状态，作为碳汇的效果不明显，常设定作物的碳汇为零[12].林地和牧草地利用植物光合作用吸收并储存二氧化碳，以减少温室气体在大气中的浓度，因此视为碳汇.因此，本文中的耕地和建设用地为碳源，林地和草地是碳汇，碳排放的计算公式如下[10,13]

E=∑ei=∑Aiγi

(1)

式中:E为碳排放总量(t)；ei为第i种土地利用类型的碳排放量(t)；Ai为第i种土地利用类型的面积hm2；γi为第i种土地利用类型的碳排放/碳吸收系数(t/hm2)，排放为正，吸收为负.碳排放系数分别是耕地0.422 t/hm2、林地-0.644 t/hm2、牧草地-0.02 t/hm2[14].

本文中的建设用地主要包括住宅用地、工矿用地和交通用地.建设用地产生的碳排放量近似于居民生活消耗化石燃料产生的碳排放量.因此，只用建设用地的面积数据计算建设用地上的碳排放量，其结果不够精确.文中基于建设用地上的各项能源资源消耗量数据和主要能源资源的碳排放系数(表1),使用式(2)计算得到各项能源资源的碳排放总量，其即为建设用地的碳排放量计算公式如下[14,15]：

Ee=∑eei=∑Niθiφi

(2)

式中：Ee为建设用地碳排量(t)；eei为第i类能源消耗产生的碳排放量(t)；Ni为第i类能源的消耗量(t)；θi为第i类能源的标准煤系数；φi为第i类能源的碳排放系数(表1).

所有患者均给予常规对症治疗,吸氧、服用阿司匹林、阿托伐他汀,控制血压、血糖,根据颅内压情况酌情给予甘露醇脱水治疗,并给予改善微循环、抗感染维持水、电解质平衡等治疗。在此基础上,对照组给予依达拉奉注射液(吉林省辉南长龙生化药业股份有限公司,国药准字H20080592)30 mg加入生理盐水100 m L中静脉滴注,2次/d。观察组在对照组基础上服用丁苯酞软胶囊(石药集团恩必普药业有限公司,国药准字H20050299)0.2 g/次,3次/d。14 d为1个疗程,1个疗程后评价疗效[3]。

表1 主要能源碳排放系数表Tab.1 Main energy carbon emission coefficient table

2.2.2 碳足迹计算方法

文中采用谢鸿宇[16]、蓝家程[17]的研究方法，首先使用前文得到的山西省建设用地能源资源的碳排放数据和四种土地利用类型碳吸收数据，计算出土地利用碳吸收比值，然后再利用NEP(净生态系统生产力,反映1 hm2植被的年碳吸收量)得到具有碳吸收性质土地消除能源消耗排放的CO2所需要的土地面积.具体公式为：

(3)

式中：M为总能源消耗碳足迹(hm2)；Mi为第i类能源消费碳足迹(hm2)；ef，eg分别为林地、牧草地的碳吸收比例；NEPf，NEPg是全球平均林地、牧草地的碳汇容量，其值分别为3.809 6 t/hm2,0.948 2 t/hm2.

3 结果与分析

3.1 山西省土地利用碳排放总体分析

根据公式(1)和公式(2)，结合山西省相关能耗数据和山西省多年土地利用结构变化数据，计算出山西省2012年～2016年不同土地利用类型的碳排放量(表2).

表2 山西省2012年～2016年不同土地利用类型碳排放量/104 tTab.2 Carbon emission scale of different land use types in Shanxi province from 2012 to 2016 (carbon emission /104t)

2012年～2016年山西省建设用地的碳排放量介于21 960 万t～24 000 万t之间，约占净排放的99 %，林地和牧草地的碳吸收总量仅为320万t左右，远远不能抵消建设用地的碳排放.因此，山西省当前的土地利用结构决定了建设用地为主要碳源.就年变化而言，2012年～2016年山西省耕地的碳排放量略有下降，但变化不大，大体保持在171万t左右.以2014年为界点，之前建设用地的碳排放几乎呈直线升高，年均增加527.16 万t，年均增长2.4 %，这可能与2011年山西省贯彻实施第十二个五年计划工业迅速发展有关.2014年后山西省实施了国务院2014年～2015年度节能减排和低碳发展行动计划，建设用地的碳排放逐渐下降，降幅约为3.8 %，年均下降437 万t，表明山西省逐渐重视经济与环境的协调发展，且实施的减排措施获得了一定的成效.表2显示，过去五年来，林地和牧草地的碳吸收量逐渐下降.综上所述，尽管2014年以来山西省的耕地和建设用地碳排放量呈减少趋势，但同期林地与牧草地的碳吸收量亦在下降，碳排放量仍远大于碳吸收量，山西省的土地利用结构不甚合理，需要进一步优化以减少碳排放量.

3.2 山西省土地利用碳足迹分析

前文表明，耕地作物作为碳汇的效果不显著，所以只把林地和牧草地作为碳汇，使用公式(3)计算出林地和牧草地从能源资源消耗中吸收二氧化碳需要的土地面积.

近五年，山西省2012年的总碳足迹最小，为127.63 万hm2，之后略有增加，但变化不大(表3).在各种能源资源类型中，煤炭资源的碳足迹远远大于其余五种，平均约占总碳足迹的87.2%，在SPSS 22中通过相关分析得出二者的相关性达到0.96.煤炭资源碳足迹大是造成山西省总碳足迹高的关键原因，总碳足迹随煤炭资源消耗的变化而变化.虽然山西省天然气、煤油、柴油和汽油的碳足迹在增加，但占比甚小，可以忽略不计.可以看出，山西省消耗煤炭资源产生的碳足迹远远大于消耗油类资源和天然气资源产生的碳足迹，所以基于煤炭资源的能源消费模式是碳足迹总量大的主要原因.

表3 山西省2012年～2016年土地利用碳足迹表/104 hm2Tab.3 Carbon footprint table of land use in Shanxi province from 2012 to 2016 (carbon footprint/104 hm2)

3.3 土地可持续利用影响因素分析

3.3.1 土地利用结构不合理

从土地利用结构的角度看(表4)，2012年～2016年山西省耕地、林地和牧草地的面积逐年下降，建设用地面积逐年增加，速度相对较快.林地和牧草地是碳吸收主要功能性土地类型，其面积却在不断减少，建设用地在碳排放总量中所占比重最大，其面积却在逐年增加.因此，减少建设用地面积或限制建设用地，方可推动山西省土地可持续利用，改善恶化的生态环境.

表4 山西省2012年～2016年主要土地利用结构表/104 hm2Tab.4 Main land use structure table of Shanxi province from 2012 to 2016 (unit:104hm2)

3.3.2 高能耗、低效率的经济增长方式

研究表明，现代工业化发展所消耗大量能源资源是引起区域碳排放不断上升的重要因素之一，能源资源消耗产生的CO2排放量约占到CO2排放总量的90 %以上[9].上文中山西省能源资源碳排放量的计算结果表明，山西省能源资源消耗产生的碳排放量占碳排放总量的99 %以上，因此，本文从经济发展模式的角度分析了其对山西省土地可持续利用的影响.

碳排放压力可作为衡量土地可持续利用的指标[18]，从表5可以看出，山西省的碳排放压力在2012年～2014年呈现上升趋势，虽2014年～2016年有所下降，但平均地均碳排放强度是地均碳吸收强度的69.5倍，山西省面临着巨大的碳排放压力.山西省单位GDP碳排放在2012年～2016年呈缓慢下降，约下降了6.15 %，低于山西省6.92 %的GDP增长率.这表明，山西省尚未实现彻底碳减排，经济增长过程中还存在高能耗、低效率的情况.山西省需要转变经济发展模式，改善单位面积土地利用率，不断探索土地利用潜力.

表5 山西省2012年～2016年碳排放强度表Tab.5 Carbon emission intensity table of Shanxi province from 2012 to 2016

3.3.3 能源结构与能源效率

表1显示，主要能源类型的碳排放系数均不相同，而碳排放系数的大小直接影响各类能源的碳排放量.平均碳排放系数是能源消耗总碳排放量与总能源消耗量之比，其值反映了能源结构变化时能源碳排放量的变化[19].当碳排放量比较高的能源资源消耗比重有所降低时，平均碳排放系数就会变小.在各类资源的碳排放系数中，焦炭的碳排放系数位居首位、原煤其次、燃料油再次、天然气排在最末.故要有效降低碳排放量，实现土地资源的可持续利用，需降低煤炭资源的使用量，适当增加天然气资源.

由图1可知，山西省煤炭资源消耗量占到总能源资源消耗量的84.0 %以上，煤炭能源排碳量亦占到总能源排碳量的87.0 %左右.因此，以煤炭消费为主的能源结构显著影响山西省土地可持续利用，2012年～2016年汽油和柴油的消耗量比较稳定，煤油和燃料油占比较小可以忽略不计，天然气增加的趋势明显.山西省的平均碳排放系数比较平稳而且下降趋势明显，数值在0.745～0.755之间缓慢下降.上述分析表明，虽然山西省的减排还面临着较大的压力，实现土地资源的可持续利用任重道远，但山西省的能源消费结构还是向着合理化方向发展.

图1 山西省2012年～2016年能源碳排放量与平均碳排放系数图Fig.1 Energy carbon emission and average carbon emission coefficient of Shanxi province from 2012 to 2016

4 结论与讨论

土地资源作为人类生存和发展的物质载体，具有不可再生性和数量有限性特征.探索土地的可持续利用是实现经济又好又快发展的先决条件.本文从碳足迹的角度定量分析了山西省土地利用现状，探讨了土地可持续利用的影响因素，得出以下结论：

(1)总体上，山西省建设用地上的能源消费是造成碳排放量大的主要原因.林地与牧草地320万t左右的总碳吸收量远不能抵消介于21 960 万t～24 000 万t之间的建设用地产生的碳排放量.煤炭的碳足迹大是山西省总碳足迹高的主要原因，占总碳足迹的87.2 %，总碳足迹随煤炭资源消耗变化而变化.

(2)从土地利用结构分析，建设用地作为碳源，其面积不断扩大.而作为碳汇的林地、牧草地，其面积逐渐缩小，产生的碳吸收量不足以消除产生的碳排放量.由此说明山西省的土地利用结构不合理，需要进一步优化以减少碳排放.

(3)从经济发展层面上看，山西省2012年～2016年GDP上升幅度6.92 %大于碳排放强度下降幅度6.15 %，说明经济发展过程中存在高耗能情况，平均地均碳排放强度是地均碳吸收强度的69.5倍，山西省面临着巨大的碳排放压力.

“碳足迹”是一种新的衡量温室气体对人类生活产生影响的指标.文中通过引用李颖[18]、苏雅丽[15]和蓝家程[17]等人的碳足迹和碳排放计算方法，对山西省耕地、林地、牧草地和建设用地利用现状进行了碳足迹分析，所用评价指标简单实用，更便于政府提出相应对策.本文建设用地的碳排放估算存在一定的不确定性，建设用地碳排放量通过化石能源消耗产生的碳排放量间接获取，未考虑建设用地上其他因素产生的碳排放，例如：垃圾焚烧、秸秆焚烧等，由于数据的获取限制，势必对计算结果产生影响.这还有待于研究更加精确的计算方法来完成.