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双碳背景下黑龙江省土地利用碳源汇时空格局及预测分析

2024-01-18曹雨晴

中国资源综合利用 2023年12期
关键词:莫兰碳源排放量

曹雨晴,崔 佳

(哈尔滨师范大学经济与管理学院,哈尔滨 150025)

随着温室气体排放量的增加,全球气候变暖趋势明显,引发诸多自然灾害,对人类生存与发展构成严峻挑战。当前,全球每年向大气中排放的CO2总量高达510 亿t,世界各国纷纷探索应对策略。有必要对碳源汇进行研究,总结碳排放规律,预测未来碳源汇格局,提出精确的碳减排目标,提升碳汇水平,进而实现碳中和。土地利用/土地覆被变化是全球气候变化和碳循环的重要影响因素[1],土地利用方式及组合格局能够影响区域碳循环的整体规模与强度。基于土地利用的碳源汇格局分析将成为实现双碳(碳达峰碳中和)目标的有力支撑。经验证,不同土地利用方式与碳排放存在显著相关性[2]。研究表明,可以土地覆盖图为基础,识别不同土地利用类型的碳吸收[3];可以土地利用类型为依据,对不同地区的碳排放进行测算,然后分析其特征[4-5];可对土地利用碳排放进行不同情境的模拟,然后调整产业结构,实现低碳发展[6];可对区域碳排放进行测算,然后对碳达峰进行判定[7]。

我国不同地区土地利用差异较大,其碳源汇空间差异显著。黑龙江省作为我国重要商品粮基地,拥有宝贵的森林资源,以哈尔滨市、大庆市为代表的城市工业发达,其碳源汇格局变化对我国能否实现双碳目标产生十分重要的影响,而该区域缺乏具有长期性、动态性以及预测性的土地利用碳源汇格局分析。黑龙江省面积为47.3 万km2,处在我国最东北部,由12 个地级市和1 个地区组成。从整体地势来看,西北部、东南部高,东北部、西南部低,主要由山地、平原、台地及水域等地貌构成。作为我国重要的能源工业基地,黑龙江省拥有我国最大的油田——大庆油田,也是我国主煤炭调出省,其东部分布有四大煤城,即鸡西市、鹤岗市、双鸭山市和七台河市。境内建设用地面积为148.4 万hm2,占全省土地面积的3.1%。本文以黑龙江省作为研究区,结合土地利用及经济发展数据,分析2000—2020年碳源汇时空格局,同时根据土地利用变化趋势,预测2030—2060年碳源汇时空格局,为黑龙江省碳减排政策的制定提供可靠依据,从而实现双碳目标。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

主要数据包括2000—2020年黑龙江省土地利用数据、地区生产总值(GDP)、各产业比重、万元GDP 能耗等。其中,土地利用数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心,其他数据来源于历年发布的黑龙江统计年鉴、黑龙江省国民经济和社会发展统计公报等。部分缺失数据利用SPSS 软件进行回归分析,或者采用插值法补全。

1.2 研究方法

1.2.1 碳源汇计算方法

以不同的土地利用方式为依据进行碳源汇的计算,碳源主要包括耕地、水域和建设用地,碳汇主要为林地和草地。其中,非建设用地的碳排放量采用式(1)计算。

式中:Ef为非建设用地碳排放量,t;Ai为第i种土地利用类型的碳排放量,t;Si为第i种土地利用类型的面积,m2;Ti为第i种土地利用类型的碳排放系数,其中,林地为-0.581 0 kg/(m2·a),草地为-0.021 0 kg/(m2·a),水域为0.025 3 kg/(m2·a)[8],未利用地多是裸地等,本研究选择忽略不计。研究表明,耕地既有碳源又有碳汇功能,本文采用其碳排放和碳吸收的差值0.047 9 kg/(m2·a)[9]。除土地面积外,所有数值均有正负,正值代表碳汇,负值代表碳源。

黑龙江省各地的能源消费统计数据不足以支撑本研究时间跨度,且第二产业、第三产业的产值主要来源于建设用地,因此本研究采用经济数据进行统计,这样不仅可以弥补数据缺失,还能通过经济层面反映土地利用的重要性。建设用地碳排放量采用式(2)计算。

式中:Ej为建设用地碳排放量,t;GDP′为第二产业、第三产业的产值,万元;H为单位GDP 能耗,t/万元;K为煤炭的碳排放系数,为0.747 6 t C/t标准煤[10]。

1.2.2 净碳排放强度分析

采用单位面积土地利用净碳排放量,评价净碳排放强度。净碳排放量采用式(3)计算。

式中:Ii为第i种土地利用类型的单位面积净碳排放量,t/km2;Ci碳源为第i种土地利用类型的碳源量,t;Ci碳汇为第i种土地利用类型的碳汇量,t;Ci碳源-Ci碳汇为第i种土地利用类型的净碳排放量,t;Si为第i种土地利用类型的面积,km2。

1.2.3 空间相关性分析

利用ArcGIS 软件的莫兰指数(Moran’s I)进行空间自相关分析。其中,全局莫兰指数代表相关数据在空间上的集聚性,可以反映某一区域与其周边区域的土地利用碳排放差异,其计算公式如式(4)所示。局部莫兰指数代表某一区域与周围地区的土地利用碳排放的空间相似性,在选定的置信水平下,若该指数为正,则存在相似值聚集,若为负,则代表不相似的值聚集,其计算公式如式(5)所示。

式中:Id为全局莫兰指数;Ii为局部莫兰指数;n为黑龙江省地级行政单位数目,取13 个;Wij为空间权重矩阵;xi、xj分别为第i个、第j个地级行政单位的碳排放量;为碳排放量均值;S2为系统方差,反映数据稳定性。根据最终标准差的倍数Z,确定是否存在空间自相关,Z值有正负。

1.2.4 CA-Markov 模型预测

CA-Markov 模型是一种应用最广的土地利用模拟模型,可以定量揭示各土地利用类型的相互转化和转移速率。其初始转移概率矩阵如式(6)所示。首先对2000年及2020年的土地利用数据进行标准化处理,然后采用IDRISI Selva 软件进行土地利用变化的模拟预测。

式中:Pij为地类转移概率矩阵;N为土地利用类型的数量。

2 结果与分析

2.1 碳源汇时空格局变化

分别将2000年、2010年以及2020年土地利用数据导入ArcGIS 软件进行面积量算,以2020年分类为基准,分析土地利用碳源汇格局,正值为碳汇,负值为碳源。数据显示,整体来看,黑龙江省土地利用的碳源少量增加,整体变化较小,集中于西南部、东南部人口密集且经济发达的城市,并呈现向东部扩张的趋势,相比碳源,碳汇增加更为明显,主要集中于伊春市、黑河市、牡丹江市以及哈尔滨市东部。黑龙江省碳源沿城市分布,排放量最大的区域集中在大庆市、绥化市南部以及哈尔滨市西部(尚志市、延寿县等地)。

2000—2020年,黑龙江省土地利用变化如表1所示,其净碳排放情况如图1所示。土地利用方式变化会带来碳源汇格局变动,本研究综合2000—2020年黑龙江省土地利用变化和净碳排放情况,进一步分析造成这些现象的根本原因。由表1可得,2000—2020年,各类用地中,林地变化量最大,多转为耕地和未利用地;草地变化量次之,多转为林地和耕地,林草地互相转换,同时林草地面积较大,因此并未导致区域内碳汇减少。碳源方面,2000—2010年,黑龙江省土地利用碳排放总量不断增加,之后开始递减,2020年末达到6.82×107t,相较于2000年的4.13×107t仍有所增长,其净碳排放强度则从0.91 t/hm2增加到1.51 t/hm2。碳源增加幅度远小于碳汇增加幅度,2010—2020年碳排放受到一定的抑制,但整体仍处于增长状态,其变化趋势符合2030年碳达峰及2060年碳中和的目标要求。

图1 2000—2020年黑龙江省土地利用净碳排放总量与强度

表1 2000—2020年黑龙江省土地利用转移矩阵

2.2 碳源汇空间相关性分析

莫兰指数的范围为[-1,1]。若莫兰指数为0,则表示不相关;若莫兰指数大于0,则表示负相关;若莫兰指数小于0,则表示正相关。根据2000—2020年黑龙江省土地利用碳源汇格局,采用2000年、2010年和2020年的数据进行碳源汇空间相关性分析。经计算,2000年、2010年和2020年的莫兰指数分别为0.016 780、0.008 066 和0.002 495,Z值分别为2.93、4.43 和3.85。由此可以看出,2000—2020年,莫兰指数均大于零且整体呈现下降趋势,黑龙江省土地利用碳排放具有空间集聚性,但其集聚程度呈下降趋势,不同城市间土地利用碳排放的差异逐渐拉大。

2.3 预测结果

本研究测算的土地利用碳排放分为两种,即直接碳排放和间接碳排放。直接碳排放测算中,土地利用数据采用IDRISI Selva 软件的CA-Markov 模型获取。以标准化处理后的2000年及2020年黑龙江省土地利用数据为基础,对2030年、2060年黑龙江省土地利用类型进行预测,预测结果利用IDRISI Selva 软件的Crosstab 模块进行精度检验,其Kappa 系数分别为0.899 6 和0.828 4,精度较高,可用于碳排放测算。间接碳排放的测算与第二产业、第三产业的地区生产总值相关,因此本研究通过SPSS 软件对历年统计年鉴数据进行回归分析,得到2030年及2060年黑龙江省地区生产总值,得到的显著性系数为0.008,符合精度要求。按照黑龙江省“十四五”规划对未来地区生产总值和单位能耗的要求,对数据进行调整,到2030年地区生产总值年均增长6%,第二产业、第三产业的增加值占县域地区生产总值的比重超过70%,到2060年年均增长7%,二者的万元GDP 能耗分别下降10%和25%,按照该标准进行预测模拟。土地利用预测结果表明,2020—2060年,黑龙江省耕地无明显变化,部分林地转化为草地,水域逐渐增加,而建设用地和未利用地都将持续增长至2030年,随后开始下降。

2.3.1 数量变化

根据土地利用碳源汇变化预测,2000—2060年,黑龙江省土地利用净碳排放量增加6.82×108t。2020年后碳源呈先增加后减少的趋势,碳汇则呈先减少后增加的趋势,2030年净碳排放量增加至1.13×108t,之后开始下降。2030年为碳达峰的预期年份,这意味着CO2排放达到峰值,之后不再增加。预测结果显示,2030年后净碳排放量有所下降,黑龙江省各地碳排放强度处于下降趋势,但仍未达到理想效果。其中,碳源整体相较于当前只下降10.85%,而碳汇下降10.42%。近年来,为了实现经济振兴,黑龙江省持续深化供给侧结构性改革,积极布局新兴产业,逐步优化产业结构,从而带动一大批工业企业扩产增效,但碳源仍呈现增加趋势,这就需要采用技术革新等方式减少碳排放。该预测结果与黑龙江省“十四五”规划相契合,具有一定的现实参考价值。

2.3.2 空间分布

2030—2060年,黑龙江省碳源范围缩小,但碳源集中程度高且碳排放量显著增加。经分析,原因可能是产业结构调整,加之用地规划集聚。相较于2030年,2060年碳汇分布范围明显扩大,特别是大兴安岭、小兴安岭碳汇显著增加,原因可能是林业获得较好的发展;黑龙江省东南部碳汇增加,而东北部碳源增加,原因可能是随着未来国土空间规划的调整,牡丹江市的工业产业向双鸭山市、佳木斯市等地转移,黑龙江省南部重点保障生态用地,以维持生态平衡。大兴安岭地区位于黑龙江省西北部,森林为该区域最重要的生态宝库,其在碳减排中发挥关键作用。整体来看,黑龙江省土地利用方式逐渐向环境友好型转变,政策逐渐偏向于环境保护和节能减排。

3 结论

2000—2020年,黑龙江省土地利用碳源小幅增加,碳汇由2000年的1.21×107t 增加至2020年的1.14×108t,增长幅度较大。草地转为林地的面积占其总变化面积的41.63%,耕地转为林地的面积占总变化面积的62.20%,林地具有显著的碳汇功能,因此黑龙江省碳汇功能显著提升。净碳排放量呈先增后减的变化趋势,当前碳源量仍然远远高于碳汇量,净碳排放总量大,整体变化趋势与双碳目标要求相吻合。2000—2020年,黑龙江省土地利用碳排放具有较强的自相关性,特别是一些城市的碳排放与周边城市具有明显的正相关性,城市间相互作用明显,未来应加强不同城市的协同,构建节能减排的新发展格局。结合土地利用数据,经预测,黑龙江省将于2030年左右实现碳达峰,与国家政策相符,但与2060年实现碳中和的目标还有一定差距。当前,黑龙江省土地利用规划和工业发展政策不能满足双碳目标的要求,各级政府要合理调整产业结构及能源结构,推动区域经济实现绿色发展。

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