縣域土地利用變化的碳排放效應——以山西省洪洞縣為例

劉 建, 李月臣, 曾 喧, 唐付平

(1.重慶師范大學 地理與旅游學院, 重慶400047； 2.重慶師范大學 職教師資學院, 重慶 400047；

3.三峽生態環境遙感研究所, 重慶 400047； 4.GIS應用研究重慶市高校重點實驗室, 重慶 400047；

5.重慶市環境保護信息中心, 重慶 401147； 6.山東省平原縣第三中學, 山東 平原 253100)

縣域土地利用變化的碳排放效應——以山西省洪洞縣為例

劉 建1,3,4, 李月臣2,3,4, 曾 喧5, 唐付平6

(1.重慶師范大學 地理與旅游學院, 重慶400047； 2.重慶師范大學 職教師資學院, 重慶 400047；

3.三峽生態環境遙感研究所, 重慶 400047； 4.GIS應用研究重慶市高校重點實驗室, 重慶 400047；

5.重慶市環境保護信息中心, 重慶 401147； 6.山東省平原縣第三中學, 山東 平原 253100)

摘要：[目的] 為了分析土地利用變化對碳排放的影響，以洪洞縣為例，研究分析縣域尺度上土地利用變化的碳排放效應。[方法] 選取2000,2010和2013年山西省洪洞縣遙感影像,通過解譯遙感影像,最終獲得洪洞縣的土地利用數據。采用碳排放估算模型,估算了洪洞縣13 a不同土地利用變化導致的碳排放效應。[結果] 2000—2013年洪洞縣的碳排放量呈現逐年增長的趨勢,期間凈碳排放放量共增加了6.12×105t。作為主要碳源匯——建設用地和林地,二者的面積不斷增長,但建設用地帶來的碳排放遠超過林地所能吸收的量。洪洞縣各個鄉鎮在這13 a中的凈碳排放空間差異變化明顯。[結論] 優化縣域土地利用結構,能夠有效地減輕碳排放問題。

關鍵詞：土地利用變化; 遙感; 碳排放

大氣中CO2等溫室氣體的濃度不斷增加，使得全球氣溫不斷升高。而中國近100 a來年平均地表氣溫增加了0.5～0.8 ℃，比同期全球升溫幅度略大[1]。在此背景下，碳循環研究成為科學研究的重點。資料顯示，在過去的150 a間，土地利用變化所導致的并以CO2的形式向大氣中排放的碳占所有人類活動排放量的1/3以上[2]。土地利用/覆被變化作為影響陸地碳循環系統的重要因素之一[3]，亦引發了各國學者的研究熱潮。Hutyra等[4]以美國西雅圖大都市區為例，研究分析了土地覆被變化對陸地碳儲量的影響及其與城市擴展的關系；Houghton等[5]估算了美國1700—1990年由于土地利用變化造成的碳排放量；葛全勝等[6]通過重建了歷史土地利用數據，研究分析了過去300 a中國土地利用變化與碳循環之間的關系；張梅等[7]以分區的形式詳細研究了中國的各種土地利用類型轉變的碳排放問題；孫賢斌[8]采用碳排放評價模型，評價了安徽省經濟圈的碳排放效應；相關的學者也對重慶、上海、武漢和四川廣元等地的土地利用變化的碳排放效應進行了研究[9-12]。作為全球研究的熱點，了解區域碳排放格局，以及不同土地利用類型的碳排放強度，對碳排放研究具有十分重要的意義。本文結合GIS和RS技術，以山西省洪洞縣為研究區域，從縣域尺度研究分析土地利用變化的碳排放效應，旨在為區域土地利用結構優化和減輕碳排放增加帶來的環境問題提供一定的參考。

1研究區概況

洪洞縣位于111°80′—112°50′E，36°15′—36°23′N，地處山西省南部，臨汾盆地北端，總面積1 494 km2，為晉南面積最大的縣。洪洞縣全境東、西、北三面環山，汾河自北向南貫穿全境，形成了地勢東西高，中部低的河谷盆地地形，全縣平均海拔為430 m左右。洪洞縣屬于暖溫帶半干旱大陸性氣候，該地區氣候溫和，四季分明，年平均溫12.3 ℃，年平均降水量493.3 mm。洪洞縣下轄9個鎮7個鄉。2012年人口調查數據顯示，洪洞縣總人口為74.2萬人，其中城鎮人口為26.8萬人。

2數據處理和研究方法

2.1　數據選取和預處理

數據選取洪洞縣2000，2010和2013年的Landsat遙感影像，軌道號為p126r35。影像選取遵循 “時間相近，云量最少”的原則。輔助數據包括洪洞縣邊界矢量圖，1989年土地利用分類圖，野外考察資料和相關統計資料。

數據的預處理包括影像的幾何校正，大0校正，去云處理和研究區裁剪等。利用RS軟件，采用監督分類的方法，參考土地分類標準《全國土地分類(過渡期間適用)》，結合研究區土地利用特點，講研究區分為6種土地利用類型，它們分別是耕地(包括水澆地和旱地)、林地、水體、草地、未利用地和建設用地(包括居民點用地、工交用地和其他設施用地等)，并結合各類輔助數據，修正分類結果。采用Kappa系數對2000和2010年分類數據進行精度檢驗，其總體分類精度分別為85.86%，83.23%，可滿足本文研究的精度要求。針對2013年土地利用數據變化明顯的情況，對其進行單獨驗證。其方法是利用野外調查數據和Google Earth 2013年洪洞縣的高分辨率影像對Landsat 遙感影像的2013年分類進行精度驗證，總的分類精度為89.25%，能夠滿足本文研究要求。

2.2　研究方法

根據IPCC的碳排放核算清單，碳排放的途徑有多種，其中包括化石燃料的燃燒、工農業生產和土地利用變化等，本文主要研究討論的是基于土地利用方式變化所導致的碳排放效應。本研究中主要涉及到了耕地、林地、草地、水體、未利用地和建設用地等6種土地利用類型的碳排放效應。其中進行碳排放的土地利用類型主要是建設用地和耕地，而能夠進行碳吸收的土地利用類型有林地、草地、未利用地、水體。其中耕地因為在農業生產過程中，向大氣中排放CH4，CO2，又在農作物生育期不斷吸收大氣中的CO2，故耕地既進行碳排放，也進行碳吸收。

碳排放量估算模型：

E=∑λi=∑Si·δi

式中：E——碳排放總量(t)；λi——第i種土地利用方式產生的碳排放量/碳匯量(t)；Si——第i種土地利用方式對應的土地面積(hm2)，其中包括耕地、林地、草地、未利用地以及建設用地；δi——第i種土地利用方式的碳排放(吸收)系數(kg/m2)，其中林地、草地等主要表現為碳吸收的土地利用方式其系數為負。

根據相關研究[13-16]，各種土地利用形式的碳排放/吸收系數得以確定。其中耕地、林地、草地、水體和未利用地的碳吸收系數分別為0.000 7，5.77，0.002 1，0.025 3和0.000 5 kg/m2；耕地和建設用地的碳排放系數則分別為0.050 4和3.607 kg/m2。另外，結合耕地的碳排放系數和碳吸收系數，可以得出耕地的凈碳排放系數為0.049 7 kg/m2。

3結果分析

3.1　土地利用變化分析

利用ArcGIS 10軟件處理洪洞縣2000—2013年土地利用數據，通過分類統計，得出了各種土地利用類型的分布面積和分布區域(見附圖21)。

從附圖22可以看出，6種土地利用類型中，建設用地主要分布于洪洞縣中部地區大槐樹鎮、明姜鎮和趙城鎮，農村居民點則是分散于整個洪洞縣。林地主要分布于洪洞縣東西兩側的霍山和呂梁山。耕地主要分布于中部等相對平坦的地區。草地和未利用地等面積較少則是零星分布于洪洞縣各處。洪洞縣的水體主要是汾河，其自中部貫穿洪洞縣全境。

洪洞縣從2000—2013年的土地利用變化主要表現為：建設用地和林地面積增加；草地、水體和未利用地面積減少；耕地則表現為先增后減。洪洞縣2000年的土地利用結構中耕地和未利用地面積占優勢，分別為5.73×104和2.72×104hm2，占總面積的38.39%和18.24%；2010年洪洞縣的耕地和建設用地占總面積的69.24%，其面積分別為6.28×104和4.05×104hm2；2013年洪洞縣的土地利用結構仍以耕地和建設用地為主，但是建設用地的面積超過了耕地的面積，成為了面積最高的土地利用類型，其面積為5.84×104hm2。對比2000—2010年和2010—2013年兩個時間段：2000—2010年的10 a間耕地的面積增加了5.48×103hm2，建設用地增加的量幾乎是耕地的3倍多，其增加了1.63×104hm2，年變化率為4.02%。未利用地減少了2.03×104hm2，年變化率為29.54%；而在2010—2013年的3 a間，建設用地和林地增加1.79×104和5.66×103hm2。耕地和未利用地共減少1.90×104hm2，年變化率分別為14.17%和25.23%。

大部分的土地利用形式在2000—2010年10 a的土地利用年變化率小于2010—2013年3 a的土地利用年變化率。結合洪洞縣的相關統計數據，2000,2010和2013年研究區的GDP分別為25.84，122.23和165.50億元。2000—2013年城鎮人口逐漸增加，2012年的城市化速率36.14%，遠大于2010年的城市化速率。因而，也從側面證明了2010—2013年間土地利用變化程程比2000—2010年更為劇烈。

3.2　碳排放分析

3.2.1土地利用的碳排放效應分析結合研究區的土地利用數據和碳排放估算模型，估算得出研究區的碳排放量如表1—2所示。

表1　2000-2013年土地利用形式的碳排放量

注：負值表示地類進行碳吸收過程； 正值表示地類進行碳排放過程。

表2　2000-2013年碳排放量及其強度

由表1可以看出，所有的土地利用類型中，林地、草地、水體和未利用地等土地利用類型為碳匯，碳源為建設用地，耕地因為其特殊性，即為碳源，也為碳匯。根據土地利用類型的性質，林地、草地、水體和未利用地的固碳能力逐漸減弱。在整個研究期內，林地的碳匯效應一直在增強，2000年林地的碳匯效應為1.00×106t，2010年為1.28×106t，到2013年林地的碳匯效益增加到1.61×106t。草地、水體和未利用地的碳匯效應逐漸減弱。建設用地作為主要碳源，其碳排放量占總量的96%以上，2000年建設用地的碳排放量為8.74×105t，2010年為1.46×106t，到2013年則增加為2.11×106t。這表明建設用地的碳排放量處于增長的狀態，而且增長的速度越來越快。耕地作為最特殊的土地利用類型，其碳排放變化十分明顯，表現為先增后減，但是在總碳排放量中的比重一直在降低。

由表2可以發現，洪洞縣在2000—2013年的13 a間的碳排放量處于不斷增長的狀態下，2000年洪洞縣的凈碳排放量為-9.92×104t，2010年為2.10×105t，到2013年的飛速增長為5.19×105t，幾乎是2010年的2.5倍。從碳源和碳匯兩個方面來看。2000年洪洞縣的碳源是9.03×105t，碳匯是1.00×106t；2010年碳源是1.49×106t，碳匯是1.28×106t；2013年碳源則是2.13×106t，碳匯是1.61×106t。無論是碳源還是碳匯，2000—2013年都是在增加，而且碳源和碳匯從2000—2010年和2010—2013年增加的量十分接近。但是對比碳源和碳匯各自增加的量，發現碳源的增長遠遠超過了碳匯的增長。對比2000—2010年和2010—2013年兩個時間段，發現碳源增加的量是碳匯增加的量的2倍左右。因而僅依靠林地等土地利用類型的自然固碳能力根本無法解決日益嚴重的碳排放問題。

3.2.2土地利用碳排放空間分析通過采用ArcGIS 10.0統計處理分析，得到各個鄉鎮的凈碳排放量(如表3所示)。

從洪洞縣各個鄉鎮來看，全縣各鄉鎮的碳排放量差異明顯。主要原因是各個鄉鎮的經濟發展狀況不同，造成了各鄉鎮的土地利用結構的差異性。從表3來看，2000—2013年洪洞縣各鄉鎮的碳排放量具有顯著性變化。2000年洪洞縣的凈碳排放量為-9.92×104t，其中大槐樹鎮、趙城鎮、辛村鄉和堤村鄉等8個鄉鎮的凈碳排放量為正，其余各鄉鎮因為林地等碳匯土地利用類型占優勢，為其凈碳排放量負。2010年研究區凈碳排放量為負的鄉鎮減少為4個，凈碳排放量超過1.5×105t的鄉鎮共有5個。2013年則只有山頭鄉、左木鄉和淹底鄉凈碳排放量為負。研究區在研究期內，大槐樹鎮的凈碳排放量變化不明顯，主要是因為大槐樹鎮作為縣城所在地，其土地利用結構十分穩定，變化不明顯。而凈碳排放量的負值鄉鎮主要是因為林地在其范圍內的大量分布。

表3　2000-2013年洪洞縣各鄉鎮凈碳排放量

4結 論

(1) 研究區碳排放量呈現逐年增加的趨勢。2000年洪洞縣的凈碳排放量為-9.92×104t， 2010年洪洞縣的凈碳排放量為2.01×104t，到2013年增加至5.19×105t。其原因是社會經濟條件好轉，使得研究區的城市化水平發展速度不斷加快，碳排放量的增幅較以前有較大的提高。

(2) 作為主要碳匯，林地的碳匯量占總碳匯量的99%以上。2000—2013年，林地的碳匯量增加了6.09×105t；建設用地是主要碳源，2000—2013年，建設用地的碳排放量占總碳排放量的96%以上，建設用地的碳排放量亦增加了1.23×106t。2010—2013年增加的碳排放量是2000年的80%。究其緣由，發現2010—2013年3 a建設用地增長的速度和規模遠遠超過2000—2010年10 a的增長。

(3) 從碳排放的空間分析來看，不同的區域經濟條件和發展狀況，導致了區域碳排放空間格局的差異性。洪洞縣的凈碳排放量最大的兩個鄉鎮為大槐樹鎮和辛村鄉，其中大槐樹鎮的碳排放則是最穩定的。

不同區域的碳排放問題具有其特殊性，各種土地利用類型的碳排放/吸收系數不是固定不變的，它受到區域的環境的影響。目前土地利用的碳排放問題的研究所采用的碳排放/吸收系數多采用大尺度的經驗數據，故更加精確的碳排放/吸收系數仍舊需要做進一步研究。比較2000—2010年和2010—2013年洪洞縣的土地利用數據，2010—2013年的土地利用變化巨大，主要是因為在2010年之后，洪洞縣規劃設計了洪洞趙城煤焦化深加工園、臨汾甘亭新型工業園、洪洞陶瓷工業園和洪洞秦壁工業園4大園區，使得建設用地的規模和速度增長空前迅速。

相較于更大的區域范圍，縣域尺度區域中各種能源消耗所帶來的碳排放問題沒有那么多，因而文章直接以建設用地變化所帶來的碳排放代替區域建設用地范圍內的碳排放，其誤差可以忽略。且作為中國行政區劃中十分重要的一環，調整好縣域土地利用結構，可以避免因為土地利用結果不合理所帶的碳排放問題。因此，在滿足縣域經濟發展的前提下，優化土地利用結構，能夠有效的減輕碳排放問題。

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Effects of County Scale Land Use Change on Carbon Emissions-Taking Hongdong County of Shanxi Province as an Example

LIU Jian1,3,4， LI Yuechen2,3,4， ZENG Xuan5， TANG Fuping6

(1.CollegeofGeographyandTourism,ChongqingNormalUniversity,Chongqing

400047,China; 2.VocationalEducationTeachersCollege,ChongqingNormalUniversity,

Chongqing400047,China; 3.InstituteofEco-EnvironmentRemoteSensinginThreeGorgesReservoir

Region，Chongqing400047,China; 4.KeyLaboratoryofGISApplication,ChongqingMunicipalEducation

Commission,Chongqing400047,China; 5.InformationofCenterofEnvironmentProtectionofChongqing,

Chongqing401147,China; 6.NO.3MiddleSchoolofCounty，ShandongProvince，Pingyuan,Shangdong253100，China)

Abstract：[Objective] In order to investigate variations of carbon emission in response to land use changes，this paper analyzed carbon emission influence by land use change taking Hongdong County, Shanxi Province as example on county scale. [Methods] The land use data was obtained based on the interpretation of the remote sensing image of Hongdong County in 2000, 2010 and 2013. And the carbon effect caused by different change of land use about Hongdong County in 13 years was estimated by adopting the carbon emission estimation model.[Results] The carbon emissions presented the trend of increased year by year in Hongdong County and the net carbon emissions was increased 6.12 × 105t from 2000 to 2013. As the major carbon source and carbon sinks, forest and construction land were in the state of growth, while the carbon emissions caused by construction land far beyond forest carbon absorption. The net carbon emissions space difference change was obvious in each township in the 13 years.[Conclusion] Optimizing the structure of land use can effectively reduce carbon emissions.

Keywords:land use change; RS; carbon emissions

文獻標識碼：B

文章編號：1000-288X(2015)01-0262-05

中圖分類號：F301.24

通信作者：李月臣(1974—)，男(漢族)，山東省德州市人，博士，教授，碩士生導師，主要從事資源環境遙感與GIS研究。E-mail：liyuechen2008@qq.com。

收稿日期：2013-05-17修回日期：2013-08-12

資助項目：重慶市教委科技項目“基于分布式模擬的重慶市氣溫時空演變特征”(KJ130652); 重慶市博士后特別資助項目“基于多源遙感數據的重慶市森林火災監測與預警研究”

第一作者：劉建(1989—)，男(漢族)，四川省遂寧縣人，碩士研究生，研究方向為GIS與遙感應用。E-mail：liujian_gis@foxmail.com。