辽宁省土地利用碳排放空间关联性及碳平衡分区

关 伟, 董芳池, 许淑婷

(1.辽宁师范大学 地理科学学院,辽宁 大连 116029; 2.辽宁师范大学 海洋可持续发展研究院,辽宁 大连 116029)

人类对土地的利用和改造是造成全球大气中含碳量增加的重要原因,其所产生的碳排放量仅次于化石燃料的燃烧[1].根据国家发改委能源研究所的低碳情景设定,土地利用结构优化的碳减排潜力约为常规低碳政策的1/3[2],土地利用调控措施的实施对中国履行碳减排承诺,顺利完成“双碳”目标具有非常重要的意义.党的二十大报告提出,立足我国能源资源禀赋,有计划分步骤实施碳达峰行动,深入推进能源革命,加强煤炭清洁高效利用,加快规划建设新型能源体系[3].作为国家政策落实的关键支撑,省级政府低碳转型的决心与力度决定了中国实现“双碳”目标的实际成效.“十四五”是推进辽宁省全面振兴的关键时期,新形势对辽宁省经济发展转型升级提出了新要求.辽宁省“十四五”规划提出将“碳达峰、碳中和”纳入经济社会发展和生态文明建设整体布局[4],生态系统本底脆弱,国土空间粗放低效,城乡生态环境约束普遍等土地利用问题成为制约辽宁省绿色低碳发展的重要因素[5].厘清辽宁省土地利用碳排放现阶段的发展特点和未来发展的支撑条件,对辽宁省实现低碳转型具有重要的现实意义.

自国际科学联盟和国际社会科学联盟共同发起的“土地利用/土地覆被变化”核心研究项目启动以来,关于土地利用碳排放的相关研究成为热点[6].作为陆地生态系统的自然载体,不同土地覆被类型的生态系统结构、群落组成和生物量不同,其吸收和固定碳的速率存在明显差异[7],土地利用/覆被变化通过改变生态系统的结构和功能进而影响土壤有机碳的输入和释放[8-9].具体来看,土地利用/覆被经转换和渐变两种方式对区域碳排放量的增加起促进或抑制作用:前者指两种土地类型之间的转变导致生态系统功能的变化,如耕地转变为建设用地;后者则指某种土地利用类型内部的变化过程,如森林砍伐等[10].除此之外,经济活动、城市建设、能源消耗等人类活动以土地为载体进行长期或周期性经营,通过改变社会经济活动的方式和强度来改变土地利用碳排放的过程和格局[11-12].由于不同地区的生态环境条件和社会经济状况存在差异,土地利用对碳排放的影响程度也不同.相关研究基于不同空间尺度,探究了不同区域土地利用碳排放的时空演变规律和空间分异特征,并从不同角度提出了土地利用优化的对策建议[13-16].

回顾现有文献,关于土地利用碳排放的研究成果颇丰,但仍待完善.现有研究成果多受限于地理临近关系的度量,基于“属性数据”探讨区域间土地利用碳排放现状,难以从整体上揭示区域空间关联的结构特点.从地理学视角来看,不同区域之间资源、经济等方面的差异决定了空间网络中节点的组成与发展存在非均衡性[17],在碳排放相关要素的流动中,城市之间的经济往来将引导资源要素以人流、交通流、动力流等为载体向碳排放空间关联网络的核心区集聚,并通过政府调控、生态补偿等手段使资源要素扩散至邻近乃至边缘地区,由此形成一个具有不同层次、功能各异的碳排放空间关联网络,其实质是对区域经济和社会活动中各种资源要素流动与转移所产生的碳排放进行空间分布与组合的框架.社会网络分析方法从关系角度研究空间网络中节点的相互联系[18],是探究关系网络结构特征的有效方法.此外,拓展土地利用碳排放分析成果的应用场景,从碳平衡分区视角评价辽宁省各城市能源消费碳排放的公平性,有助于辽宁省制定差异化的碳减排政策.基于此,本文以2005-2020年4期遥感数据为基础,对辽宁省土地利用碳排放的时空格局演变进行分析,并采用修正的引力模型构建空间关联网络,运用社会网络分析方法明确辽宁省土地利用碳排放整体和个体网络特征,探讨不同城市在网络中所承担的责任,并结合凝聚子群划分结果,对辽宁省进行碳平衡分区,以期为辽宁省制定精准化和高质量协同减排政策提供参考.

1 数据来源和方法

1.1 数据来源

辽宁省2005-2020年共4期土地利用数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn)的土地利用矢量数据集,将土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6类并进行分区统计,得到辽宁省各地级市土地面积数据.碳排放数据来源于中国城市温室气体工作组(http://www.cityghg.com/toCauses?id=4),社会经济数据主要来源于《辽宁统计年鉴》及辽宁省各地级市的统计年鉴,GDP以2005年为基期进行平减.

1.2 研究方法

1.2.1 土地利用碳排放测算

土地利用碳排放主要来自碳源的排放与碳汇的吸收,碳源是建设用地和耕地的碳排放量之和,由于耕地作物依靠光合作用在较短的时间里释放CO2到大气中,作为碳汇效果不明显[19],故而将耕地看作碳源,碳汇是林地、草地、水域及未利用地的碳吸收量之和[20-21].建设用地的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,由于辽宁省各地级市的能源数据不完整,故采用间接计算方法,参考现有研究成果[22],以各市能源消费总量占全省消费总量的比例为基础估算各地级市的建设用地碳排放量.

辽宁省i市土地利用碳排放量Ci的计算公式为

Ci=DL+CA.

(1)

其中,DL为辽宁省i市碳源用地的碳排放量,CA为辽宁省i市碳汇用地的碳吸收量.

i市碳源用地的碳排放量DL计算公式为

DL=Cm+Cn,

(2)

Cn=S×V.

其中,Cm为i市建设用地碳排放量,Cb为全省建设用地碳排放量,Ca为i市能源消费总量,Cn为i市耕地碳排放量.根据相关经验数据[23],将耕地的碳排放系数确定为0.4595 kg·m-2a-1.S为i市耕地面积,V为i市耕地碳排放系数.

i市碳汇用地的碳吸收量CA的计算公式为

CA=∑Sh×Vh.

(3)

其中,Sh代表第h种地类的面积,Vh代表第h种地类的碳吸收系数.其中,h=1,2,3,4,分别表示林地、草地、水域及未利用地.根据相关经验数据[19,24-27],分别将林地、草地、水域及未利用地的碳吸收系数确定为-0.6125、-0.02、-0.025、-0.0005 kg·m-2a-1.

1.2.2 土地利用碳排放空间网络的构建

辽宁省土地利用碳排放空间关联网络是各个城市土地利用碳排放在地理空间上以人流、交通流、动力流等为载体而逐渐形成的具有不同层次、功能各异的碳排放空间关联网络,是各种资源要素流动与转移所产生的碳排放在空间上重新分配与组合的框架,进而构成了社会网络分析的基础.社会网络分析(Social network analysis,SNA)反映了网络中的各节点间、节点与网络间以及不同网络间的关系,可以用来探寻辽宁省土地利用碳排放空间关联网络的整体动态特征以及网络中各城市之间的动态关联关系.

(1)引力模型

为了建立辽宁省土地利用碳排放空间网络关联关系,采用引力模型测算各城市间的碳排放关联程度.参考现有研究成果[28],采用修正的引力模型来确定辽宁省土地利用碳排放空间关联关系,公式如下:

(4)

其中,i和j表示各城市,Rij表示城市i和j之间土地利用碳排放的联系强度,kij是引力系数,表示城市i对城市j的土地利用碳排放联系的贡献率.G、P、C分别表示各城市的GDP、年末人口数和土地利用碳排放量,dij表示两个城市之间的空间距离.据此,得到土地利用碳排放的关联强度矩阵,将每行的平均值取为临界值.若Rij大于该行均值,则取为1,表示两个城市间存在显著的关联关系;小于均值,则取为0,表示存在的关联关系不显著,进而取得辽宁省土地利用碳排放的二值关系矩阵.

(2)整体网络指标

网络密度(I):用于表征辽宁省土地利用碳排放空间关联网络的紧密程度,其值越大,表示各区域的联系程度越紧密.

(5)

其中,B表示节点对间最短连线数,N表示为网络节点数.

网络效率(E):用于测度碳排放空间关联网络中各城市间产生联系的平均距离,其值越大,各节点间的联系就越松散,网络越不稳定.

(6)

其中,M为网络中多余连线的数量,maxM为整体网络中最大可能多余连线的数量.

网络关联度(H):用于反映辽宁省土地利用碳排放空间网络结构的稳健性和脆弱性,若数值为1,则表示两个城市间至少存在1条关系.

(7)

其中,O表示网络中不可达的点对数.

(3)个体网络指标

个体网络特征包括度数中心度、接近中心度和中间中心度,反映了辽宁省土地利用碳排放空间关联网络中某城市所处的地位.

度数中心度(F):度数中心度反映了节点在网络中的位置,其值越大,节点越临近中心位置.

(8)

其中,l表示与该城市直接相关联的城市数目.

(9)

其中,dij表示节点i与j之间的空间距离.

中间中心度(Ki):中间中心度反映了一节点充当桥梁的次数,其值越大,代表该节点充当中介的次数越多.

(10)

其中,fjc(i)为第3个区域i控制j和c关联的能力.

(4)块模型

块模型反映了辽宁省土地利用碳排放空间关联网络中某些联系紧密的城市结合成的次级团体,直观地表现出各模块之间碳流动与碳转移[29].本文利用UCINET中的CONCOR工具,并参照谷国锋等[30]的研究方法,将其划分为4个模块,探究辽宁省14个地级市土地利用碳排放的角色分组情况.

1.2.3 碳平衡分区

由于不同区域的经济发展情况和生态环境条件不同,其经济规模、碳排放总量和土地利用程度等方面存在差异.本文结合2020年辽宁省土地利用碳排放空间关联网络中块模型划分结果,选取碳排放总量、碳排放经济贡献系数、碳生态承载系数和国土开发程度等反映辽宁省不同区域的综合性特征.其中,碳排放总量用来反映区域碳排放规模,借鉴卢俊宇等[31]的研究选取碳排放经济贡献系数、碳生态承载系数反映区域的经济效率和碳生态容量,选取国土开发程度(建设用地与国土面积的比值)反映区域的空间结构.

(11)

其中,Gi、G分别指i城市和辽宁省的GDP,CAi、CA分别指i城市和辽宁省碳吸收量,EL、E分别指各城市和辽宁省的碳排放量.

2 结果与分析

2.1 辽宁省土地利用碳排放空间演变分析

2005-2020年,辽宁省土地利用类型以耕地和林地为主,约占辽宁省总面积的83%.研究期间内,耕地转出面积为14478.155 km2,其中,50%转化为林地,32%转化为建设用地.从其他土地利用类型转为耕地的面积为9224.093 km2,主要来源于林地,耕地面积转出面积大于转入面积,净增加量为-5254.062 km2.林地面积净增加量为5610.285 km2,主要分布在抚顺、丹东和本溪等辽宁省东部地区,转入面积主要来自耕地和草地.在此期间,辽宁省依托三北防护林工程、全国防沙治沙综合示范区工程等开展林地保护建设,使得森林资源稳步增长.建设用地的转入面积大于转出面积,主要来源于耕地,说明随着东北振兴战略等规划的实施,城市化的飞速发展使得建设用地的扩张侵占了耕地面积,而建设用地中有1793.011 km2的面积通过废弃工矿和农村拆旧区复垦等方式转变为耕地(见表1).

表1 2005-2020年辽宁省土地利用转移矩阵Table 1 Land use transfer matrix in Liaoning province from 2005 to 2020 km2

因不同年份的土地利用碳排放量区间不同,无法保证在同个中位值断裂,可能会出现某一年的较高值为另一年的中值而影响最终结果,因此,本文选取土地利用碳排放量均值的50%、100%、150%为中断值进行分析,将辽宁省土地利用碳排放量划分为4级:低值(<50%)、次低值(50%～100%)、次高值(100%～150%)和高值(>150%),得到辽宁省土地利用碳排放空间分布表(表2).辽宁省高值区大致可分为4种类型:第一类为辽宁省两大经济引擎沈阳和大连,经济发展水平高,人口较多,土地利用类型以耕地、建设用地和林地为主,碳汇吸收量远小于碳源排放量;第二类为鞍山、盘锦、本溪和抚顺等资源型城市,经济产业主要为重工业,除盘锦市外,其余城市土地利用类型虽均以林地为主,但碳汇吸收量并不足以抵消碳源排放量,仅可作为减少碳排放的补充措施;第三类为港口城市锦州和营口,这类城市依托区位优势,重点发展现代物流业,是辽宁省重要的出海口和综合物流枢纽,工业类型有冶金、石化等高耗能产业及生物医药、纺织等轻工业,土地利用类型以耕地和林地为主;第四类为第一产业比重较大的粮食主产区铁岭市,其煤炭资源丰富,市内的清河发电厂和铁岭发电厂是东北电网的骨干和枢纽电厂,土地利用类型以耕地和林地为主.丹东市为辽宁省土地利用碳排放低值城市,其工业类型以农副产品加工和纺织业等轻工业为主,辖区内林地面积占全省林地面积的14.3%,碳汇吸收量居全省第一位.

表2 辽宁省土地利用碳排放空间等级分布Table 2 The level of spatial distribution of carbon emissions from land use in Liaoning

2.2 辽宁省土地利用碳排放空间网络关系分析

2.2.1 整体网络特征

根据式(4)构建辽宁省土地利用碳排放引力矩阵,借助UCINET软件得到辽宁省土地利用碳排放空间关联网络指标.①网络密度分析.14个城市之间的网络关系数最大为63个,与整个网络最大可能关系数182(14×13)个的差距偏大,由此网络密度均值为0.330,说明辽宁省土地利用碳排放空间关联的紧密度较低,空间关联网络尚未达到最佳状态.②网络关联度分析.在研究期间内,网络空间关联度均为0.868,表明辽宁省土地利用碳排放空间关联网络具有显著的通达性,各城市间存在直接或间接的联系.③网络效率分析.网络效率总体变化不大,由2005年的0.667下降至2020年的0.628,期间伴随着微弱上升,说明辽宁省土地利用碳排放空间关联网络稳定性相对较差,城市之间的碳排放空间溢出路径存在叠加现象.辽宁省土地利用碳排放空间关联趋于紧密,各城市之间的要素流动使空间网络逐渐向稳定化、复杂化发展,这将为辽宁省实现错位协同低碳转型提供基础.

2.2.2 个体网络特征

对辽宁省土地利用碳排放空间网络中14个地级市的中心性特征进行分析,初步揭示辽宁省土地利用碳排放个体网络特征的基本分布规律(表3).

表3 2005-2020年土地利用碳排放空间关联网络中心度Table 3 Spatial correlation network centrality of carbon emissions from land use

(1)度数中心度分析.总体来看,辽宁省土地利用碳排放空间网络中核心-边缘城市分布变化不大,中心节点城市存在动态更替现象.具体分析发现,城市度数中心度高的原因存在不同:沈阳市和大连市作为辽宁省经济发展的双引擎,辐射带动作用强、范围广,城市发展能级和综合竞争力均居全省前列,在整个空间关联网络中起主导作用;鞍山市和盘锦市作为资源型城市,因资源与产品供给与其他城市关联紧密;辽阳市毗邻沈阳市和鞍山市,地理位置优越,受核心城市影响大,因而获得一定的网络主导能力;朝阳市承接京津冀产业转移,碳转出与碳转入均较为活跃.可见,产业集聚、人口集中、资源开发、区位优势等是促成节点城市在网络中居于中心位置的原因.

(2)接近中心度分析.由表3可知,辽宁省土地利用碳排放空间关联网络的接近中心度始终高于均值的城市有沈阳、鞍山和盘锦等3个城市,说明这些城市在碳排放关联网络中与其他城市产生关联的可能性更大,城市间的经济往来、人口流动等强化了这些城市的中心性.接近中心度低的城市有葫芦岛、阜新和铁岭等,这些城市限于经济水平、地理位置等因素与其他城市交流少,在空间网络中处于边缘位置,难以对其他城市的碳排放量产生影响.

(3)中间中心度分析.中间中心度始终为高值的城市有沈阳、鞍山和盘锦等,说明这些城市在辽宁省土地利用碳排放空间关联网络中扮演“中间人”的角色.具体分析发现,这些城市的个体网络指标均处于较高水平,说明此类城市在经济、科创、资源、人才等方面具有比较优势,与其他城市合作密切,整个网络中的碳流动大多通过这些城市.对比2005年和2020年中间中心度发现,中间中心度大于均值的城市由2005年的5个减少为2020年的3个,土地利用碳排放空间网络中扮演“中间人”角色的城市中介作用减弱.阜新市和铁岭市的中间中心度始终为0,在网络中处于边缘化位置.

2.2.3 块模型特征

总体来看,辽宁省各城市土地利用碳排放的分组情况受经济发展水平和地理临近关系的影响,位于同一模块内的城市具有同质性,且模块内部的组成城市存在动态更替现象(图1).结果显示,每个模块均存在自反性,即每个模块内部组成城市之间联系非常紧密.2005年,模块1与模块2之间的交流存在互动性,说明以沈阳为中心的都市圈内部联系更为紧密.模块3接收来自模块1和4的碳溢出,说明以大连市为代表的高经济、高碳排放城市对辽宁东、西部地区的辐射影响程度更大,经济交流更多.模块4由朝阳市、阜新市、葫芦岛市等位于辽宁省西部地区的城市组成,因存在共同的经济发展诉求和生态环境特点,辽西地区经济发展模式倾向一体化,受大连市的影响较多,与其的联系也更为紧密.2010年与2005年相比,模块1和模块2的内部组成城市存在交换现象,且两者之间的关系由互动性转为单向流动性.模块2与模块3之间由以模块1为中介的单向传递性转变为直接交流,即以大连市为代表的模块3与以沈阳市为代表的模块2之间以辽阳市为转接点进行经济互动.2015年,辽阳市和沈阳市流向模块1,模块1与模块3之间的流向发生转变,抚顺市和阜新市流向模块2,阜新市与以大连市为代表的模块3之间的关联度减弱.2020年,辽宁省土地利用碳排放模块组成城市地理分布更为清晰,模块2与模块3之间出现互动,沈阳与大连等核心城市之间凝聚力变强,核心-边缘结构愈发明显,4个模块之间均存在直接或间接的联系,核心区与边缘区未出现脱节现象.辽宁省碳流动大多指向沈阳市、大连市等,表现为高度的空间依赖性,为此,沈阳市、大连市等高碳排放城市应承担更多减排任务,优化土地利用结构,推动土地利用布局的合理化和集约化.

图1 辽宁省土地利用碳排放空间关联网络像矩阵Fig.1 Image matrix of land use carbon emission space correlation network in Liaoning province

2.3 辽宁省土地利用碳平衡分区

以2020年辽宁省土地利用碳排放块模型划分结果为依据,将辽宁省划分为碳汇功能区、低碳发展区、高碳优化区和高碳控制区,以期为各地区的低碳经济发展提供参考(表4).

表4 2020年辽宁省碳平衡分区主要指标Table 4 Main indicators of carbon balance zoning in Liaoning province in 2020

(1)碳汇功能区包括丹东、本溪、抚顺和铁岭,该区属于辽宁省东部生态功能区,生态承载能力处于较高水平,国土开发程度较低.未来应加强森林生态系统碳汇能力,建立省级生态环境补偿机制,促进水源涵养与生物多样性维护,加大对自然保护区与重点生态功能区的投入与支持力度,推进野生动植物保护、湿地保护与恢复等,积极发展康复保健、生态旅游、养老医疗等服务行业.抚顺市、本溪市属于重要的工业城市,未来应加快推动能源结构调整与产业升级优化,加大煤炭行业的科技创新力度,加强对地表沉陷区、矿山等的恢复治理.由于林地面积的增加能在一定程度上消纳部分的碳排放,应加强对天然林的保护与修复,推行生态产品生产能力建设.

(2)低碳发展区包括沈阳和辽阳,属于辽宁省核心发展城市,城市化、工业化开发强度高,综合服务功能和辐射带动能力强,碳排放经济效益处于较高水平,但生态承载系数较低,生态容量与能源消费碳排放不协调,在辽宁省土地利用碳排放空间关联网络中处于中心位置,碳排放溢出效应较强.未来应加快转变经济发展方式,优化产业结构,推动产业向高端、高效、高附加值转变,发展高新技术产业与先进装备制造业.同时,加强企业与高校、科研院所的合作,推进现代信息技术与传统能源生产深度融合,加快引进能源领域国外先进技术,合作开展项目建设经营,实现科研成果转化.

(3)高碳优化区包括大连、鞍山、营口和盘锦,该区经济发展情况较好,是辽宁省传统工业区,国土开发程度与碳排放经济贡献能力均处于较高水平,但生态承载能力较低水平,在碳排放空间网络中多处于重要节点位置.该区应调整城市内部用地结构,盘活建设用地存量,提高建设用地的投入产出效益,同时应发展清洁能源,加快能源绿色低碳转型,充分利用鞍山、盘锦等城市氢能产业基础优势,推动矿山、工业园区、交通等领域开展氢能应用示范,进一步完善氢能在船舶、冶金、化工等领域的规范标准,建设政府监管机制,拓展氢能应用场景.未来在继续发挥大连市经济优势的同时,加快鞍山市、盘锦市等重要节点城市的经济绿色转型,结合辽宁省土地利用网络结构特征,整体把握碳流动与碳转移特点,合理分配碳排放额,促进城市实现错位协同减排.

(4)高碳控制区包括阜新、锦州、朝阳和葫芦岛,该区位于辽宁省西部山地丘陵区,自然条件较好,是辽宁省生态调节的重要屏障与支撑,但生态环境较为脆弱.作为辽宁省重要的风沙防治区,辽西地区未来在承接京津冀产业转移的同时应强化防护林建设,开展防风治沙与封沙育草治理,加强区域生态环境共同治理,加大矿区生态治理与修复力度,改善资源环境承载能力.并充分利用风能资源优势,推进辽西地区陆上风电建设,发展清洁能源.

3 结论与讨论

3.1 结 论

“十四五”时期是辽宁省实现碳达峰的关键窗口期,加快构建绿色产业体系,推动能源绿色低碳发展,对推进经济社会高质量发展具有重要意义.本文以辽宁省14个地级市为研究区域,以土地利用碳排放为研究对象,探讨了全省土地利用碳排放时空格局演变与空间关联网络特征,综合考虑碳排放总量、碳排放生态承载系数与经济贡献系数、国土开发程度,从土地利用角度对辽宁省进行碳平衡分区,提出具体的碳减排方案.研究结论如下:

(1)从土地利用类型转变上看,辽宁省土地利用类型以耕地和林地为主,其中,耕地的转出面积最大且转出面积大于转入面积,林地的转入面积最小且转入面积大于转出面积,建设用地的转入面积主要来源于耕地.辽宁省土地利用碳排放量高值区大致可分为经济高水平城市、资源型城市、港口型城市与粮食主产区等4种类型,低值区始终为丹东市.

(2)辽宁省土地利用碳排放空间关联网络具有显著的通达性和非均衡性,但空间关联网络尚未达到最佳状态,沈阳和鞍山在空间关联网络中始终处于中心位置,与其他城市产生关联的可能性更大.辽宁省土地利用碳排放模块内部的组成城市存在动态更替现象,模块之间的联系状态和辐射范围发生变化,呈现明显的核心-边缘结构特征.

(3)基于辽宁省凝聚子群划分结果,寻找城市经济发展与错位协同减排战略相协调的土地利用格局,结合辽宁省碳排放总量、碳排放经济贡献系数与生态承载系数、国土开发程度,最终将辽宁省划分为碳汇功能区、低碳发展区、高碳优化区和高碳控制区.在此基础上,提出碳汇功能区应加强对自然保护区与重点生态功能区的支持,发展绿色经济;低碳发展区应加强与科研院所合作,推进现代信息技术与传统能源生产深度融合,优化产业结构;高碳优化区应调整城市内部用地结构,提高能源利用效率,利用氢能产业基础优势,拓展氢能应用场景;高碳控制区应加强区域生态环境的修复与治理,因地制宜开展陆上风电建设.

3.2 讨 论

本文探究了辽宁省土地利用碳排放时空格局演变与空间关联网络结构特征,并提出了以低碳发展为目标的区域错位协同减排优化方案.虽然目前土地利用碳排放的核算标准已初步形成,但是不同地区土地利用特征与自然资源情况等不尽相同,相关的碳排放系数也存在差异,以此测算的辽宁省土地利用碳排放存在一定误差.在未来的研究中应结合辽宁省碳源与碳汇具体情况,探究符合辽宁省实际的相关系数.鉴于数据的可得性,本文以市域为研究单位对辽宁省土地利用碳排放情况进行探讨,未来随着数据资料的积累与完善,可以基于本文研究成果将研究尺度细化,进行县级乃至乡镇、村庄的土地利用碳排放研究,对于实现辽宁省碳减排和低碳经济发展更具有现实意义.