低碳目標導向的蘭州市土地利用結構優化研究

劉海猛，石培基，王錄倉，王祖靜

（西北師范大學地理與環境科學學院，甘肅蘭州 730070）

低碳目標導向的蘭州市土地利用結構優化研究

劉海猛，石培基，王錄倉，王祖靜

（西北師范大學地理與環境科學學院，甘肅蘭州 730070）

研究目的：以蘭州市為案例探討低碳目標導向的土地利用結構優化途徑。研究方法：模糊線性規劃，多元線性回歸分析，實證分析，對比分析。研究結果：從碳源和碳匯兩方面構建模型顯示碳蓄積最大化優化解與碳排放最小化優化解基本吻合。對蘭州市2005年以及規劃目標年的碳蓄積量和碳排放量進行估算，與原規劃方案相比，優化方案到2020年蘭州市年均碳蓄積量可增加14.7萬t，年均碳排放量可減少18.69萬t。通過多元線性回歸分析，建設用地和林地與陸地生態系統碳循環關系最為密切，建設用地是主要的碳源，碳排放量約占97%，林地、耕地、牧草地是主要碳匯，碳蓄積量約占84%。研究結論：低碳目標導向的優化方案對于增匯減源的效果明顯，可為規劃方案今后的修編提供借鑒和補充，更好的實現土地資源合理利用和可持續發展的目的。

土地規劃；低碳；模糊線性規劃；蘭州

目前，全世界從對氣候變化的關注越來越密切，而中國的碳排放量已居世界第二，未來要保持可持續發展面臨著向低碳轉型的巨大挑戰?！叭蛱柬椖俊保℅CP）研究表明，2009年化石燃料燃燒和土地利用變化排放到大氣的二氧化碳分別為8.4±0.5PgC和1.1±0.7PgC，是引起全球氣候變化和溫室效應的主要原因[1]。從大的時空尺度來看，土地利用/覆被變化的作用僅次于工業化過程中化石燃料燃燒的排放，自1850年以來全球土地利用變化引起的碳排放占全部溫室氣體二氧化碳排放的近1/3[2-3]。

土地利用結構優化是一個規模龐大、結構復雜、影響因素眾多的系統工程，規劃的最重要特征是其未來導向性，通過土地利用的經濟效益、社會效益和生態環境效益三方面來綜合體現。目前相關研究大多偏重于土地的經濟效益最大化，并從適宜性評價理論，景觀生態學，復雜適應系統，生態位理論，不確定性理論，精明增長等方面出發進行了相關研究[4-7]，而對于生態環境效益及氣候變化背景下如何在土地利用結構的調整中實現低碳化的目標關注不夠。從國外土地利用規劃發展趨勢來看，社會文化與生態環境問題越來越成為土地利用規劃的主題[8]，同時，土地利用規劃的制定和結構的調整對于增加陸地生態系統碳儲量，減少碳排放有著關鍵性的驅動作用[9-10]?；诖耍疚倪x取中國西部典型的黃土丘陵區蘭州市為研究區域，以實現土地利用結構調整的低碳化為切入點，運用模糊線性規劃的方法，從碳源和碳匯兩方面構建模型，初步探討了土地利用結構優化的一種新途徑。

1 研究區概況及數據來源

蘭州地處黃河上游、甘肅省中部，總面積1.31萬km2，平均海拔1500m，屬黃土丘陵溝壑區。溫帶半干旱大陸性季風氣候，溫差大，降水少。現轄永登、榆中、皋蘭3縣和城關、七里河、安寧、西固、紅古5區。近年來蘭州市城市化水平逐年提高，按照十二五規劃2015年蘭州市城鎮化率就將達到80%，大量非農業用地或農業用地轉為城市建設用地是其主要表現，強烈的土地需求對土地利用的強度和結構等造成較大的影響。

為了與已有的《蘭州市土地利用總體規劃（2006—2020年）》作對比，本研究的土地利用結構優化以2005年為基期，采用2005年的蘭州市土地變更調查數據，以2020年為規劃目標年，研究中參考的社會經濟數據和能源消耗數據主要來源于蘭州市歷年統計年鑒、蘭州市國民經濟“十二五”規劃等。

2 研究過程

2.1 模糊線性規劃模型

式1為模型目標函數，式2—3為約束條件，其中式3是決策變量非負約束條件；s.t.表示模糊約束，C為各用地類型碳源/匯系數；X為決策變量，表示各土地利用類型的面積。A為約束系數；B為資源限制量。

2.2 模型構建

2.2.1 決策變量 根據蘭州市的土地利用現狀、土地結構調整后的利用方向以及研究的需要,以2005年為基期，設置了7個決策變量（表1）。

表1 蘭州市土地利用結構現狀及變量設置Tab.1 Present situation of land use structure and variable quantity

表2 化石燃料碳排放系數Tab.2 Carbon em ission coefficient of fossil fuel

2.2.2 目標函數 不同土地利用類型的碳排放量可以確切地反應研究區域碳排放的數量及變化，具有直觀的說明性。因此本文以低碳目標為導向，綜合國內相關學者對中國不同區域各類生態系統碳密度和碳貯量的研究[12-14]，以及蘭州市土壤和植被類型分布，得到不同土地利用類型的碳密度（表4）。土地利用碳排放可分為直接碳排放和間接碳排放，通過國內外化石燃料碳排放系數的研究數據（表2）和蘭州市化石燃料的消耗量估算出蘭州市建設用地的間接碳排放系數為204.55 t/hm2·a，此數值遠高于全國建設用地碳排放平均值55.8 t/hm2·a[15]，原因主要是蘭州市目前主導產業是石油化工業，其他土地利用類型的直接碳排放系數參考賴力對中國西北地區的研究（表5）[16]。以此構建出土地碳蓄積量最大目標函數Max（Z）和碳排放量最小目標函數Min（Z）。

碳蓄積量最大化目標函數：

碳排放量最小化目標函數：

2.2.3 模糊約束條件 研究區土地總面積為1310304.3 hm2，各類用地都不會超過這一數值，同時各用地類型不能為負，即：

根據耕地保有量任務和糧食安全的要求，到2020年基本農田面積保護率不低于80%，并通過耕地減少量和供給量預測，確定容許量d為6000 hm2，耕地的模糊約束條件為

隨著我國養殖業的不斷發展，養殖戶養雞的規模也逐漸擴大。隨著養殖逐漸趨向于規?；B殖戶飼養的雞數量和密度也在不斷提升。雞痘作為一種傳染性疾病，隨著養殖數量的上升和密度的增大，雞痘的危害也受到了養殖戶越來越高的重視。作為一種季節性病毒類傳染病，每年的8-11月都是雞痘的易發期。在養殖的過程中，盡管雞痘傳染性不是非常強，但是一但預防與控制不到位，還是會給養殖戶帶來一定的經濟損失。

出于經濟社會環境的比較優勢，預測園地會在基本穩定原有面積基礎上略有增加，預測到2020年園地面積增幅將在上升6%—10%之間，設定其約束條件為

到2020年蘭州市森林覆蓋率的目標是16%，然而考慮到蘭州現有宜林荒地面積以及自然環境條件限制和生態敏感性較高，確定林地模糊約束條件為

根據蘭州城鄉統籌布局和發展規劃，部分草地將逐漸轉換為城鄉建設用地和林地，不考慮退牧還草等生態工程,預測2020年草地面積約為529015 hm2，模糊約束條件為

農用地和建設用地（包括城鄉建設用地和交通水利用地）承載的人口數應控制在2020年預測人口之內，即：為2020年農用地的平均人口密度,GM（1，1）預測值為0.16人/hm2；M2為2020年人均建設用地，根據2005年現狀和蘭州市城市規劃預測值為180m2/人；P0為2020年預測人口數450—500萬，因此，該約束條件為

同時，中國正處在城市化快速發展中期，加上蘭州北部新區的開發建設，預測2020年城鄉建設面積將將增加25%—30%，即

由于沼澤、灘地等水域面積近些年中被大量地人為清除，加之西北地區干旱很難緩解，水域面積將有所下降，控制水域面積凈減少在5%—10%以內，確定其約束條件為

根據蘭州市城市規劃，土地利用率將不斷提高，未利用地及其他類型用地會逐漸減少，通過線性回歸預測，到2020年蘭州市未利用地面積約為137144 hm2，即：

2.3 計算結果及分析

2.3.1 模型運算結果 運用MATLAB軟件包對模型進行運算，優化方案Ⅰ隸屬函數的隸屬度是maxλ=0.5，碳蓄積量最大值是132921920 t。優化方案Ⅱ隸屬函數的隸屬度是maxλ=0.0003，碳排放量最小值是16009657 t。從而分別得到兩個函數的模糊最優解，即碳蓄積量最大化和碳排放量最小化目標下的各決策變量的最優解（表3）。

2.3.2 結果分析 《蘭州市土地利用總體規劃（2006—2020年）》主要闡明規劃期內蘭州市土地利用戰略，首要平衡的是經濟發展需求和基本農田保護的矛盾，而對生態保護特別是碳平衡的理念考慮不多，是一個信息不完全的灰色系統，規劃實施過程中提出修改和完善的要求是正常的[17]。因此，筆者對蘭州市現行規劃的碳排放量/蓄積量效果進行了評估，并與低碳目標導向的模型優化方案作對比（圖1），給出相應的調整方向。

（1）碳蓄積量估算。陸地生態系統的碳循環碳庫主要包括植被碳庫和土壤碳庫兩大部分。本文用不同生態系統的各碳庫的平均碳密度乘以相應的面積后求得某特定區域的總碳庫的碳蓄積量（表4），計算公式為[18]：

表3 模糊線性規劃最優解Tab.3 The optimal solution of fuzzy linear programm ing

式6中，T為區域土地生態系統總碳儲量；Ai為第i種地類面積；Vi為第i種地類植被平均碳密度；Si為第i種地類土壤平均碳密度。

圖1 規劃方案和優化方案的對比Fig.1 The comparison between the planned and optinized schemes

對比表4中規劃目標和優化方案，蘭州市2005年碳蓄積總量為11731.35萬t，按現有規劃方案到2020年將達到12518.56萬t，而兩個優化方案的碳蓄積量均會超過12730萬t，即碳蓄積量將增加約8.52%，按15年規劃期計算，年均碳蓄積增長67.18萬t，較規劃提高了14.7萬t。可以看出，土地利用結構優化的碳蓄積潛力很大。

（2）碳排放量估算。基于2005年各類土地利用類型碳排放系數和不同土地利用類型面積可估算出蘭州市2005年及規劃目標年的碳排放量（表5），各個土地利用類型中建設用地的碳排放量占絕大部分，其次是牧草地和耕地，按照規劃方案到2020年碳排放量將達到1911.93萬t。而通過優化方案設定的情景，兩個優化方案比較接近，碳排放量比規劃方案最多可減少280.28萬t，可見低碳目標導向的土地利用結構優化的碳減排潛力也較大。

從2005年和規劃目標年的數據可看出，在各類用地中牧草地和耕地所占的比重為62.39%—72.78%，但建設用地和林地與碳蓄積和碳排放之間的關系卻最為密切。通過多元線性回歸分析（表6），建設用地與林地的判定系數R2均達到了1.0，即它們與低碳目標之間具有很高的相關性，是土地利用結構低碳化調整的重點。從各類土地利用類型的碳蓄積和碳排放強度來看，林地、園地、牧草地和水域的邊際碳蓄積量較大，建設用地的邊際碳排放量最大。但由于研究區干旱少雨，水域面積很難擴大，因此從低碳化角度，應重點關注建設用地、林地、園地和牧草地的用地結構調整。如果在現行規劃目標的基礎上大幅增加林地面積規模，保障耕地、牧草地、園地面積，盡量控制建設用地的擴張速度，促進其他用地面積向林地、牧草地和園地轉換，將會對蘭州生態系統碳平衡產生顯著的效果，為建設低碳生態宜居的山水城市發揮重要作用。

4 結論及討論

（1）本文以蘭州市為研究區域，基于低碳化目標構建了區域土地利用結構的模糊線性規劃模型，分析對比土地利用結構調整的三個方案，結果表明碳蓄積最大化目標優化解與碳排放最小化優化解基本吻合，相比原規劃方案，到2020年蘭州市年均碳蓄積量可增加14.7萬t，年均碳排放量可減少18.69萬t，低碳目標導向的優化方案對于增匯減源的效果明顯，有效緩解陸地生態系統碳排放，達到合理利用土地資源和可持續發展的目的，從而驗證了模型的可行性，為規劃方案今后的修編提供借鑒和補充。

（2）本文運用生態系統類型法，借助碳密度和碳排放系數，分別對蘭州市2005年以及規劃目標年的碳蓄積量和碳排放量進行了估算。結果顯示，建設用地和林地與陸地生態系統碳平衡關系最為密切，建設用地是主要的碳源，碳排放量約占97%，林地、耕地、牧草地是主要碳匯，碳蓄積量約占84%。

表4 蘭州市土地利用結構調整方案的碳蓄積量對比Tab.4 Carbon storage volume of different adjustment schemes in Lanzhou

表5 蘭州市土地利用結構調整方案的碳排放量對比Tab.5 Carbon em issions of different adjustment schemes in Lanzhou

表6 多元線性回歸分析結果Tab.6 The results ofmultiple regression analysis

（3）人類活動所引起的土地利用/覆蓋變化是僅次于化石燃料燃燒的大氣圈碳庫的第二大來源，在轉變經濟發展方式，調節產業、能源結構的同時，加強對土地利用結構的優化和布局的調整，對我國實現2020年單位GDP二氧化碳排放比2005年下降40%—45%的目標具有重要意義。

（4）在全球氣候變化和社會經濟轉型的背景下，本文在土地利用結構優化模型中引入低碳化的考量，但該過程是一個復雜的動態系統，并且由于中國土地利用變化對陸地生態系統的碳排放/碳蓄積量影響大、機理復雜、空間特征多樣、不確定性因素多，在結合案例進行探索時存在較多問題，例如對于建設用地碳排放系數始終是以2005年為參考，未考慮其動態性，增加了模型運算的誤差。因此在今后的研究和實踐中有待于進一步探討完善。

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Optim izing Land Use Structure for Low Carbon Target：A Case Study in Lanzhou of Gansu Province

LIU Hai-meng,SHIPei-ji,WANG Lu-cang,WANG Zu-jing
（College of Geography and Environmental Science,Northwest Normal University,Lanzhou 730070,China）

The purpose of this paper is trying to put forward a new approach to optimize the land use structure to realize the low carbon target.Fuzzy linear programming,multiple regression analysis，empirical analyses and comparative analysis were employed in this paper.The results show that the objective to make carbon storage maximization,to make carbon emissions minimization is consistent.By estimating the carbon stock volume,carbon emissions,contrast the former planning with the optimization scheme based on low carbon target,the carbon stock volume will grow 147000 tons a year on average and the carbon emissions will reduce 186900 tons a year on average from 2005 to 2020 in Lanzhou.Construction land and forest land have the closest relations with the land ecological system carbon cycle by multiple regression analysis.The construction land is themain carbon source which composes of about 97%.Forest land,cultivated land and grassland are themain carbon sink which accounted for about 84%of all.Conclusion indicating,the two optimizing schemes have dramatically beneficial effect on increase carbon sink and reduce carbon source,which can provide reference and supplement for the revision later and realize the rational utilization of land resources and the sustainable development.

land use planning;low carbon;fuzzy linear programming;Lanzhou

F301.23

A

1001-8158（2012）06-0055-07

2012-03-04

2012-05-29

國家自然科學基金項目（40971078）。

劉海猛（1989-），男，山東淄博人，碩士。主要研究方向為城市與區域發展、土地利用。E-mail:smartjingfeng@163.com

石培基（1961-），男，甘肅臨洮人，教授，博士生導師。主要研究方向為城市與區域發展規劃、國土整治。E-mail:shipin@nwnu.edu.cn