青海省土地利用碳排放时空演变及碳补偿研究

钱先旺,胡西武,2*

(1.青海民族大学 经济与管理学院,青海 西宁 810007；2.天津大学-青海民族大学 双碳研究院,青海 西宁 810007)

为应对全球气候变化,中国已向全世界庄严承诺“力争于2030 年前实现碳达峰,2060 年前实现碳中和”[1]。 “十四五”时期,是经济社会发展全面绿色转型的关键时期,降碳将成为中国生态文明建设的重点战略方向。 近年来,国内外学者开展了大量关于碳收支核算[2]、碳平衡[3]和碳补偿[4]的研究,发现土地利用变化是影响碳排放的重要因素[5-7],土地利用和覆盖变化引起的碳排放量占全部人类碳排放总量的1/3[8]。 从研究尺度上看,国家[9-10]、省市[11-12]、流域[13-14]、城市群[15-16]等是研究的重点区域,而更能反映地区异质性的县域研究较为缺乏。 在研究方法上,较多的选用碳排放系数[17]和空间自相关[18]等方法进行分析。 在碳补偿的研究中,更集中于补偿主体的分类[19]、补偿额度的确定[20]以及补偿方式的选择[21]等问题。

青海最大的价值在生态、最大的责任在生态、最大的潜力也在生态[22],生态价值与安全成为青海社会经济发展必须兼顾的重要因素。 青海省第十四次党代会提出了“科学有序推进碳达峰碳中和”目标,并于2022 年底出台了《青海省碳达峰实施方案》。 创建全国碳达峰碳中和先行区已成为青海省经济社会发展的重大问题和重要任务。此外,青海省坐落于青藏高原东北部,省域面积辽阔,自然资源丰富,草原及森林等植被覆盖率较高,并且光伏、风电等新能源产业已初具规模,青海有着率先实现“双碳”目标的天然优势。

基于此,本研究以青海省45 个区县为研究单元,运用碳排放系数法、核密度估计、空间自相关等方法分析青海省2000—2020 年土地利用碳排放和碳吸收的时空分布格局与演化特征,并通过改进的生长曲线模型构建碳补偿模型确定碳补偿价值。 针对土地利用碳排放状况的区域差异,采取适宜的碳补偿策略与方针,为推动区域经济社会绿色低碳发展提供决策参考。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

青海省位于青藏高原的东北部,全省平均海拔3 000 m 以上,北部和东部同甘肃相接,西北部与新疆相邻,南部和西南部与西藏相连,东南部与四川接壤。 地势西高东低,地形复杂,地貌多样,长江、黄河和澜沧江的发源地,素有“中华水塔”美称。 全省总面积7.22×107hm2,下辖2 个地级市(西宁市、海东市)、6 个民族自治州(玉树藏族自治州、海南藏族自治州、海西蒙古族藏族自治州、黄南藏族自治州、果洛藏族自治州、北藏族自治州),共45 个县级行政单元。 截至2021 年,青海省常住人口5.94×106人,地区生产总值3.35×1011元,是中国西北内陆地区经济欠发达的省份之一。

1.2 数据来源

本研究中的社会经济发展数据来自中国县域统计年鉴以及青海省统计年鉴和各市州统计公报,能源消费数据来自中国能源统计年鉴和青海省统计年鉴,土地利用数据来自于中国官方提供的全球地理信息公共产品GlobeLand30。 依据我国土地利用现状分类标准(GB/T 21010—2017),通过ArcGIS10.8 处理得到青海省45 个县域6 个一级地类(林地、草地、耕地、水域、未利用地、建设用地)的土地利用数据。 行政区划数据来自于国家基础地理信息中心。

2 研究方法

2.1 碳收支核算

根据土地利用现状分类, 结合已有相关研究[23]。 本研究将耕地和建设用地作为土地利用碳排放的主要来源,林地、草地、水域和未利用地作为土地利用碳吸收的主要载体。

2.1.1 碳汇测算

土地利用碳汇测算公式为:

式中:Eai——青海省第i个区县的土地利用碳吸收量；Ak——第k种地类的面积；αk——第k种地类的碳吸收系数,此处采用苑韶峰等学者的研究成果,根据经纬度和地理状况的分类,得到修正后的碳吸收系数,解决了系数的区域差异问题。青海省林地、草地、水域和未利用地的碳吸收系数分别为-0.605 t/hm2、-0.021 t/hm2、-0.025 t/hm2和-0.003 t/hm2[24]。

2.1.2 碳源测算

土地利用碳源测算公式为:

建设用地由于承载了大量人类活动,其碳排放量主要通过土地利用过程中的能源消耗进行间接估算。

式中:CS——青海省主要利用的7 类化石能源的总碳排放量,t；Mr——第r种化石能源消费量,t；Hr——第r种能源的碳排放系数；r——第r种能源的标准煤换算系数(见表1)；Ebi——青海省第i个区县的建设用地碳排放量,t；Ei——i区县的能耗消耗总量,t；GDPi——i县当年地区生产总值,万元；GDPT——青海省当年地区生产总值；Eci——青海省i区县的土地利用碳排放量,t；Bi——耕地面积,hm2；μ——耕地的碳排放系数,为0.469 t/hm2。

表1 能源碳排放系数

2.2 碳补偿模型

以净碳排放量作为碳补偿价值核算的依据[25]。 若净碳排放量为负值,说明该地区固碳能力大于碳排放能力,应获得碳补偿资金；反之,则应支付碳补偿资金[26]。 测算公式为:

式中:Li——i区县的净碳排放量；Eci——i县区碳排放量；Eai——i县区的碳吸收量。

为解决因经济发展水平、碳排放强度等差异造成的部分县市净碳排放量过大问题,引入碳排放阈值Pi来减少误差 。 测算公式为:

式中:Pi——各区县的碳排放阈值；ECC——碳排放的经济贡献系数[27]；D——青海省2000—2020 年各区县碳排放平均值；Gi——各区县的生产总值；Ci——各区县的碳排放量；G——青海省的生产总值；C——青海省的总碳排放量。

为减少不同县域间碳排放强度的时空差异,对碳排放量进一步修正,测算公式为:

式中:E′ci——修正后县i的碳排放量；Gt1-i——2020 年青海省i县的单位GDP 碳排放,t/万元；Gt2-i——2000 年青海省i县的单位GDP碳排放,t/万元；GT1——2020 年青海省的总碳排放强度；GT2——2000 年青海省的总碳排放强度。GT为2020 年青海省各县域平均碳排放强度,故得到修正后的基准值L′i。

式中:L′i——第i个地区修正后的碳补偿基准值。 如果L′i＞0,则该地区应支付碳补偿资金；L′i＜0,则该地区应获得碳补偿资金。

在碳补偿价值计算上,赵荣钦等[26-27]在余光辉等[28]研究基础上对碳补偿模型进行修正,其计算方法为:

式中:Mi——第i区县应获得或支付的碳补偿资金；P——单位碳的价格,此处采用了2020 年全国碳排污权的平均价格；Yi——区域碳补偿系数。Yi则通过改进后的Peal生长曲线模型[29]来表示:

式中:Ki——地区补偿能力,即区县i的2020 年人均GDP 与青海省2020 年人均GDP 之比；ti——青海省2020 恩格尔系数；a与b为常数,此处取值为1。

2.3 空间自相关

采用全局Moran’s I 指数分析空间关联特征,Moran’s I 取值在[-1,1],值越接近1,表示数据在空间上有着明显的集聚特性,空间依赖程度更高；反之则表示空间差异更为显著,空间依赖程度更低。 而利用局部自相关进行聚类分析,可以揭示研究区域内要素的高值与低值集聚分布,可用于要素时空演变特征分析。

2.4 核密度估计

核密度估计(Kernel Density Estimation)可以利用连续的密度曲线有效地刻画出随机变量的分布状态,在本研究中可以将各区域土地利用碳排放量分布的形态、峰值以及延展性等刻画出来,估计出碳排放整体形态,进而分析各区县土地利用碳排放时间演变特征。

3 结果与分析

3.1 土地利用变化分析

对青海省45 个县级行政区的一级地类面积进行统计,得到青海省2000—2020 年土地利用结构变化情况。 2020 年青海省域总面积为7.22×107hm2,草地、未利用地和水域是全省的主要地类,其中草地占比62.50%、未利用地占比30.42%、水域占比3.06%。 林地、耕地和建设用地比重相对较小,分别占1.97%,1.79%和0.26%。

2000—2020 年,青海省土地利用结构不断发生变化,土地利用变化表现为耕地、建设用地、未利用地和水域面积不同程度的增加,其中未利用用地增加最大达3.23×106hm2,建设用地变动幅度最大达253.11%,表明土地利用开发的强度在增大,城镇面积在快速扩张,城镇化进程不断加快。 林地面积总体保持稳定,草地面积有着大幅下降,可能存在着过度放牧以及城市扩张导致的草场退化问题,如表2 所示。

表2 2000—2020 年青海省土地利用面积变化

3.2 各区县土地利用碳排放时间演变特征分析

由公式(1) ～(5) 计算出青海省各区县2000—2020 年土地利用碳排放量和碳吸收量以及净碳排放量(表3),由表3 可知,青海省土地利用净碳排放一直保持增长态势,从2000 年2.51×106t 增长到2020 年的1.45×107t,增长1.20×107t,增幅达477.56%,年平均增长率9.2%。2000—2020 年青海省土地利用净碳排放增长幅度呈先升后降趋势,其中2000—2010 年青海省土地利用净碳排放呈明显增长趋势, 增长9.37×106t,增幅达373. 58%, 年平均增长率16.8%。 而2010—2020 年增长幅度显著降低,仅增加了2.61×106t,增幅约21.96%,年平均增长率2.1%。 虽土地利用净碳排放显著增加,但平均碳排放强度却呈现先升后降趋势,由2000 年的0.95 t/万元小幅上升到2010 年的1.04 t/万元,而2020 年显著下降到0.48 t/万元。 这得益于青海省对生态文明建设的重视,不断调整产业结构,淘汰落后的高耗能、高排放项目,引进绿色低碳的新能源项目,积极遵循习近平生态文明思想,推进青藏高原生态文明高地建设。

表3 2000—2020 年青海省土地利用碳排放量

土地利用净碳排放量由碳汇和碳源两个因素所决定。 就碳源而言,建设用地占主导地位且碳源作用不断加强,相反耕地碳排放所占比重呈逐渐下降趋势。 建设用地碳排放量由2000 年3.96×106t 增长至2020 年1.58×107t,增长2.98倍,其中2000—2010 年增长速度最快达236%。这也导致了青海省土地利用净碳排放量在2000—2010 年迅速增长。 从碳汇来看,林地和草地起着决定作用,二者碳吸收量从2000 年1.89×106t 减少至2020 年1.81×106t,碳吸收贡献率维持在90%以上 ,水域和未利用地发挥着弱碳汇作用。

运用核密度估计方法,借助Stata17 绘画出青海省45 个区县2000—2020 年土地利用碳排放的核密度曲线图(图1)。

图1 青海省土地利用碳排放核密度分析

由图1 可知,核密度曲线中心向右迁移,峰值向下移动且曲线宽度大幅增加,表明2000—2020年青海省土地利用碳排放总量急剧增加,不同区县间碳排放差异明显,整体呈现由集聚向分散演化的趋势。 总体而言,青海省45 个区县经济发展水平、资源禀赋、产业结构存在差异,进而导致了土地利用碳排放的区域差距。

3.3 各区县土地利用碳排放空间演变特征分析

采用自然断裂法将青海省45 个县域单元碳排放分为五个类型,分别为极高水平、高水平、中等水平、低水平和极低水平,从而绘制了各县域碳排放量的空间分布图。 整体来看,2000—2010 年碳排放量整体增长显著,尤其是西宁市和海东市所在区域的区县以及海西蒙古族藏族自治州的格尔木市最为明显。 2010—2020 年碳排放量增长较为缓慢,碳排放的空间分布类型变动较少,总体表现为东部和北部高,西部和南部较低。

2020 年极低水平类型的区县有玛多县、甘德县和达日县等；中等水平类型的区县包括都兰县、乌兰县和同德县等；极高水平类型的区县包括西宁市区和格尔木市等。 经济体量更大的市区仍然是青海省土地利用碳排放增长的主要贡献者,粗犷式经济发展模式导致城市建设用地的盲目扩张以及化石能源消费的迅速增长,进而导致碳排放量规模的扩大(图2)。

图2 2000—2020 年青海省土地利用碳排放时空格局

从青海省各县域碳吸收量的空间分布看,2000—2020 年碳吸收量总体稳定,但区域空间分布差异明显,总体呈现中西部高、东部低的格局。碳吸收量极高的地区包括格尔木市和治多县,碳吸收量高达3×105t 以上；碳吸收量高水平的地区主要有曲麻莱县、祁连县、杂多县和玉树市等县市,其碳吸收量均超过5×104t；碳吸收量中水平的地区主要有称多县、达日县等区县；碳吸收量极低和低水平的区县主要集中在西宁市区、海东市区、尖扎县、乌兰县和贵德县等区县(图3)。

通过全局自相关分析的结果可以得出,2000—2020 年土地利用净碳排放的Moran’s I 指数是显著的,数值为正且呈现增加趋势,表明青海省土地利用碳排放相似的区县在空间上的集聚程度在上升,反映出青海省土地利用净碳排放在空间上存在正向空间集聚现象,如表4 所示。

表4 青海省各区县净碳排放全局自相关统计分析

为进一步探究45 个区县之间土地利用净碳排放的时空演变特征,对青海省2000—2020 年土地利用净碳排放进行局部自相关分析,结果如表5 所示。

表5 青海省各区县净碳排放LISA 聚集分析

由表5 可知,2000 年青海省土地利用净碳排放高-高(HH)关联的区县包括西宁市区、互助土族自治县和大通回族土族自治县,该区域主要位于主城区和环主城区,城镇化水平较高,人口承载能力较强,工业和制造业密集,形成高值集聚区域；高-低关联的区县为芒崖市,其土地利用净碳排放量较大；低-低关联的区县包括治多县、格尔木市、曲麻莱县、杂多县和玉树市。 2010 年局部空间关联格局的主要变化表现在处于低值集聚区域的治多县、格尔木市、曲麻莱县、杂多县和玉树县脱离低值集聚区域,表明在2000—2010 年,这些区县土地利用碳排放相比周围区县有所增加,脱离了低值集聚区域。 高低聚集由芒崖市变为格尔木市,反映出格尔木市2000—2010 年经济发展迅速,能源消耗快速增加,净碳排放高于周边区县。 2020 年局部空间关联格局的主要变化表现在处于高值集聚区域的大通回族土族自治县脱离高值集聚区域,表明在2010—2020 年,该县土地利用碳排放相比周围区县有所减少,脱离了高值集聚区域。

3.4 各区县土地利用碳补偿价值分布

由公式(5)～(10)计算出青海省2020 年各区县碳补偿价值,依据各区县碳补偿价值的差异,将青海省大致分为六类区域:低水平支付区(小于300 万元)、中等支付区(300 万～800 万元)、重点支付区(大于800 万元)和低水平获补区(小于150 万元)、中等获补区(150 万～350 万元)、重点获补区(大于350 万元),分区结果如表6 所示。

表6 青海省县域碳补偿类型分区

由表6 可知,碳补偿支付区主要分布在西宁市区、海东市区和格尔木市等经济发展较快、第二产业占比较高、化石能源消耗量较大的地区,应支付碳补偿总金额达到了1.52×108元。 其中,西宁市城西区需要支付碳补偿资金最多, 达到5.31×107万元。 而碳补偿获补区集中于祁连县、治多县、乌兰县和天峻县等经济发展水平较低,固碳能力较强的区县,这些区县碳排放量远低于碳吸收量,可以吸收其他区县的碳排放量,应该获得的碳补偿资金总计为9.12×107元。

4 结论

本研究综合运用了碳排放系数法、空间自相关、核密度估计、经济贡献系数等方法,测算了青海省45 个区县2000—2020 年土地利用引发的碳排放量和碳吸收量,分析了青海省土地利用碳排放的时空格局和空间关联特征,并确定了各县域的碳补偿价值分布。 研究结果有一定的合理性,但由于缺乏县域能源的消费数据,建设用地碳排放核算仍需完善；全国碳交易市场还未成熟,青海地区碳单价的确定还待商定,导致碳补偿价值存在一定偏差,仅作为青海省实现区域内部公平与效率的参考。 随着青海省全面推进“一优两高”战略,科学有序推进“碳达峰碳中和”,预测土地利用碳排放和碳补偿将是下一步研究的重点。 本研究得到的结论如下:

(1)青海省土地利用碳排放呈不断增加趋势,2000—2020 青海省土地利用碳排放总量急剧增加,不同区县间碳排放差异明显,整体呈现由集聚向分散演化的趋势。 2000—2010 年青海省土地利用净碳排放增长最为迅速,增长9.16×106t,增幅达375.07%。 2010—2020 年增长幅度显著降低,增长2.55×106t,增幅约22.10%。 建设用地是主要碳源,所占比重呈上升趋势,耕地碳排放量略有增加,但碳源影响力不断下降；林地和草地是碳汇主力军,碳吸收贡献率维持在90%以上,但呈现先升后降趋势,表明生态改善与退化更迭；水域和未利用地碳吸收量比重较小,发挥着弱碳汇的能力。 为实现区域低碳绿色发展,应优化土地利用结构,控制建设用地扩张规模。

(2)青海省净碳排放时空演变特征明显,整体呈现由集聚向分散演化的趋势。 2000—2010年青海县域土地利用碳排放空间分异明显,而2010—2020 年碳排放空间分布相对稳定。 主要人口聚集地和经济发展较快的青海东部是碳排放高值区,主城拓展区、环主城区及区域中心市县为中轻度排放区,中西部地区大部分县域是碳吸收高值区。 土地利用净碳排放空间上处于高值集聚状态,土地利用净碳排放高值集聚区域位于主城区和环主城区,低值集聚区域主要分布在海西蒙古族藏族自治州。

(3)碳补偿主要支付区分布在青海东部,碳补偿主要获补区集中在三江源地区和祁连山区。碳补偿支付区主要分布在西宁市区、海东市区和格尔木市等经济发展水平较高,化石能源消耗量较大的地区,应该支付的碳补偿总金额达到了1.52×108元。 而碳补偿获补区集中于祁连县、治多县、乌兰县和天峻县等经济发展水平较低,固碳能力较强的区县,应该获得的碳补偿资金总计9.12×107元。