珠江三角洲城市群城市碳平衡仿真模擬分析

潘 娜,楊鈺瑩,左芝鯉,3

(1.中國地質大學(武漢)科學技術發展院，湖北 武漢 430074；2.中國地質大學(武漢)經濟管理學院，湖北 武漢 430074；3.中國地質大學(武漢)中國礦產資源戰略與政策研究中心，湖北 武漢 430074)

2013年中央城鎮化工作會議提出全國城鎮化向健康方向轉型，追求綠色和低碳發展的城鎮化，即在推進城市經濟增長的同時，控制化石能源等資源的消耗，減少城市碳排放，促進城市綠化，提高城市碳吸收能力，力圖使城市處于較高的碳平衡水平。如果地區碳排放遠遠高于碳吸收，將不利于城市群、省域及國家的整體碳平衡目標的實現。因此，以城市群為研究主體，能促進大中小城市碳平衡的協同發展，更有利于我國城鎮化發展和整體碳平衡目標的實現。

目前直接研究城市碳平衡水平的國內外文獻較少，而國內學者針對城市碳排放和碳吸收能力則進行了多維度、多尺度的研究，如李宇等[1]、王海鯤等[2]、叢建輝等[3]、杜強等[4]對城市碳排放進行了研究，溫家石等[5-6]、史琰[7]對城市碳吸收進行了研究。也有學者結合城市碳排放和碳吸收研究了城市系統的碳循環，如李雪玉等[8]以南昌市為例，選取了人口、能源消耗情況、交通、城市綠化覆蓋率和農作物等因素構建了城市碳循環清單；趙榮欽等[9]則總結了近年來國內外對城市系統碳循環與碳管理的相關研究。基于碳排放和碳吸收的估算與分析，不少學者對城市凈碳排放進行了動態分析，如高軍波等[10]應用橡樹嶺國家實驗室和歐盟環保署提出的區域碳排放和碳吸收定量模型，分析了河南省域碳均衡的動態變化；趙先超等[11]則對湖南省及14個地級市的碳排放與碳吸收均衡的時空差異進行了研究。國外學者則意識到城市綠化空間對碳吸收的重要作用[12-15]，主要從城市綠化空間的角度估算單個城市的碳平衡，即碳吸收抵消其碳排放的能力，如Vaccari等[16]、Strohbach等[17]、Jo[18]分別研究了佛羅倫薩市、萊比錫市以及韓國的春川市、康梁市和首爾市等城市的碳平衡。

綜上可見，現有的研究主要集中在城市的碳排放和碳吸收以及城市的凈碳排放，較少涉及城市碳吸收抵消碳排放的碳平衡水平研究；同時，基于碳排放和碳吸收的凈碳排放視角的研究主要圍繞省域和單個城市為主[10-11]，較少涉及對城市群的研究，且也缺乏對城市碳吸收和碳排放的動態預測分析。鑒于此，本文以當前城鎮化發展迅速的超級城市群[19]——珠江三角洲城市群(以下簡稱珠三角城市群)為研究對象，即以珠三角城市群中廣州、佛山、江門、深圳、惠州、肇慶、珠海、東莞、中山9個城市為研究對象，通過收集2009—2012年該地區碳排放和碳吸收的相關指標數據，從新型城鎮化的視角，研究了其碳平衡及其演化軌跡，以為我國城市群的城鎮化發展積累相關經驗。

1 城市碳平衡評價指標體系的建立

評價一個城市在城鎮化進程中是否為低碳發展，需要知道該城市的碳平衡水平，其核心是考察該城市在某個發展階段的碳排放量和碳吸收量。在本研究中，珠三角城市群各城市的碳排放量、碳吸收量和碳平衡的計算是基礎研究內容。但需要注意的是，這里的城市碳排放和碳吸收專指二氧化碳(CO2)的排放和吸收。由于能源消耗是碳排放的主要來源，加之化肥等的使用，耕地也會產生碳排放，所以本文的碳排放量主要是基于6種主要化石能源的消耗量以及耕地面積的統計與計算得出。碳吸收主要是指依靠植物進行光合作用時吸收的CO2，所以本文的碳吸收量主要是基于林地、草地和耕地面積的統計與計算得出，其中耕地的碳吸收主要為土壤和作物吸收的CO2。因此，本文建立的城市碳平衡評價指標體系分為目標層、準則層和指標層三個層次：第一層目標層為碳平衡水平；第二層準則層由碳排放和碳吸收兩類指標構成；第三層指標層包括煤炭、燃料油、汽油、柴油、液化石油氣和天然氣6種化石能源的消耗量以及耕地、林地和草地的面積，詳見表1。其中，各種化石能源消耗的碳排放系數來源于聯合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)于2008年發布的能源碳排放系數；耕地的碳排放系數和碳吸收系數參考文獻[20]；謝鴻宇等[21]在研究中指出林地的年固碳能力約為0.6～5.9 t CO2/hm2，由于珠三角洪澇和干旱災害經常發生，臺風的影響也較為頻繁，造成林地的碳吸收功能不穩定，故林地的碳吸收系數取1 t CO2/hm2；草地的碳吸收系數參考文獻[21]。

表1 城市碳平衡評價指標體系

1. 1 碳排放量的計算方法

各城市碳排放量的計算方法采用的是城市使用較為廣泛的煤炭、燃料油、汽油、柴油、液化石油氣和天然氣6種化石能源的消耗量與其相應的碳排放系數的乘積之和，再加上耕地面積與其相應的碳排放系數的乘積。具體計算公式如下：

碳排放量=煤炭消耗量×煤炭碳排放系數+燃料油消耗量×燃料油碳排放系數+汽油消耗量×汽油碳排放系數+柴油消耗量×柴油碳排放系數+液化石油氣消耗量×液化石油氣碳排放系數+天然氣消耗量×天然氣碳排放系數+耕地面積×耕地碳排放系數

式中：碳排放量的單位為t；化石能源消耗量的單位為t；化石能源碳排放系數的單位為t CO2/t；耕地面積為hm2；耕地碳排放系數的單位為t CO2/hm2。

1. 2 碳吸收量的計算方法

各城市碳吸收量的計算方法以廣泛存在的林地、草地和耕地作為碳吸收主體，這是因為自然界中它們的覆蓋面積較大，且吸收CO2的量也較大。具體計算公式如下：

碳吸收量=林地面積×林地碳吸收系數+草地面積×草地碳吸收系數+耕地面積×耕地碳吸收系數

式中：碳吸收量的單位為t；林地、草地和耕地面積的單位為hm2；林地、草地和耕地碳吸收系數的單位為t CO2/hm2。

1. 3 碳平衡值的計算方法

各城市碳平衡值是最終要計算的量，在本文中碳平衡值并不是指碳吸收量等于碳排放量，它是衡量一個地區碳吸收抵消碳排放的程度，表明一個地區低碳化的水平，即一個地區碳平衡值越大，說明其低碳化的水平越高；反之說明其低碳化的水平越低。本文中的碳平衡值主要用來表示城市碳平衡水平，即一個城市的碳平衡值等于該城市的碳吸收量減去其碳排放量。具體計算公式如下：

碳平衡值=碳吸收量-碳排放量

式中：碳平衡值的單位為t。

1. 4 指標數據來源

碳排放指標包括煤炭、燃料油、汽油、柴油、液化石油氣和天然氣6種化石能源的消耗量以及耕地面積，碳吸收指標包括耕地、林地和草地的面積。6種化石能源的消耗量數據和耕地、林地、草地的面積數據來源于《珠江三角洲城市群年鑒》、《中國能源統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》、《中國環境統計年鑒》、《中國低碳年鑒》以及珠三角城市群中各城市的統計年鑒。

2 城市碳平衡分析方法

本文在開展珠三角城市群各城市碳平衡分析的過程中需要解決兩大問題，即如何選擇數據預測方法和仿真模擬方法。很多預測方法都需要大量的原始數據，由于本研究涉及的城市較多，有些指標數據不全，無法獲取完整的指標數據信息，所以在數據預測方法的選擇上，本文選擇可通過少量的、不完全的信息建立數學模型并做出預測的灰色預測DGM(1，1)模型。在仿真模擬方法的選擇上，本文選擇可進行動態系統模擬的系統動力學模型。

2.1 灰色預測DGM(1，1)模型的構建

灰色預測[22]是一種對含有不確定因素的系統進行預測的方法。該方法通過鑒別系統因素之間發展趨勢的相異程度，即進行關聯分析，并通過對原始數據進行生成處理來尋找系統變動的規律，生成有較強規律性的數據序列，然后建立相應的微分方程模型，從而預測事物未來發展趨勢的狀況。

城市碳平衡評價指標體系中的每一個指標都是一個影響變量，由于各指標數據來源的不統一性，可能會導致有些變量在時間序列中的值突高突低，本文利用平滑算子來對振蕩序列進行平滑化處理，從而提高對數據的預測精度。具體處理方法如下：

設振蕩序列X0=(x0(1),x0(2),…,x0(n))，設振蕩序列最大值為M=max{x0(k)|k=1,2,…,n}，振蕩系列最小值為m=min{x0(k)|k=1,2,…,n}，則稱T(X0)=M-m為振蕩序列X0的振幅。令：

則振蕩序列X0經平滑化處理后生成的序列為

X0D=(x0(1)d,x0(2)d,…,x0(n-1)d)

式中：X0D為振蕩序列X0的平滑序列；D為振蕩序列X0的一階平滑性算子。

對平滑處理后的數據序列X0D采用灰色預測DGM(1,1)模型構建時間響應函數，并將時間響應函數還原為原時間序列的預測模型，數據的預測值即由該模型產生。平滑序列灰色預測DGM(1,1)模型的構建步驟如下：

隨機振蕩序列X0=(x0(1),x0(2),…,x0(n)),X(0)=(x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n+1))，其一階平滑序列為Y(0)=(y(0)(1),y(0)(2),…,y(0)(n))，根據Y(0)建立DGM(1,1)模型，得到

y(1)(k+1)=β1y(1)(k)+β2

其中,β1和β2由最小二乘確定：

β=(β1,β2)T=(BTB)-1BTY

根據DGM(1,1)模型的最終還原式，得到振蕩序列X(0)之平滑序列Y(0)的灰色預測DGM(1,1)模型如下：

將灰色預測DGM(1,1)模型進行轉換，得到系統動力學模型中變量的輸入值:

式中：pow(x,y)表示計算x的y次冪；t表示該模擬數據位于響應時間序列中的排序值。

2. 2 系統動力學建模

系統動力學是一門分析研究復雜反饋系統動態行為的系統科學方法[23]，該方法根據系統內部組成要素互為因果的反饋特點，從系統的內部結構來尋找問題發生的根源。城市的碳排放量與碳吸收量之間相互影響，構成了碳平衡，也就是說地區碳排放和碳吸收組成了影響碳平衡水平的反饋回路，應用系統動力學模型能較好地模擬地區碳平衡的變化規律。AnyLogic是一款應用廣泛的先進建模工具，它能夠進行可視化的“拖—拉式”建模，并能基于智能體、系統動力學、離散事件、連續和動態系統模型建模。因此，本文利用系統動力學模型構建城市碳平衡仿真預測模型，并借助AnyLogic軟件[24-26]對地區碳平衡的演化趨勢進行仿真模擬。

3 城市碳平衡仿真模擬與分析

本文首先利用灰色預測方法來處理多元化數據信息，并構建時間響應函數，進而通過代入系統動力學仿真模型，來預測珠三角城市群各城市的碳平衡水平。

3.1 城市碳平衡系統動力學仿真預測模型的建立

我國城鎮化正迅速展開，2018年城鎮化率將達到60%。此外，我國城市更多的基礎性建設正在大規模地推進，而城市又是工業聚集區，是人們生產生活的主要區域，能源消費大部分集中在城市，是碳排放強度較大的區域；加之城市群是城市的聚集形式，我國目前城市的發展主要以城市群帶動發展為主，同時省域碳平衡的實現依賴于城市碳平衡的實現，因此有必要將城市群所轄各城市的碳平衡分析作為一個重要的研究內容。本文對珠三角城市群內9個城市的碳排放和碳吸收進行分析，并基于灰色預測DGM(1，1)模型建立城市碳平衡系統動力學仿真預測模型，以期找到各個城市未來碳平衡發展中的問題，并建立適合該地區實際的碳平衡區間。

本文建立的城市碳平衡系統動力學仿真預測模型，見圖1。

圖1 城市碳平衡系統動力學仿真預測模型Fig.1 Dynamics model of urban carbon balance system

在仿真模擬過程中，用1 ms表示實際時間中的1 a，通過仿真模型的運行，來預測城市未來碳平衡的演化趨勢。

本文通過收集2009—2012年珠三角城市群各城市碳排放和碳吸收的相關指標數據，利用平滑算子來對振蕩序列進行平滑化處理，平滑處理后的數據采用灰色預測DGM(1,1)模型構建城市碳平衡系統動力學仿真灰色預測模型，并利用該模型預測未來十年珠三角城市群各城市的碳平衡值。由于受篇幅限制，本文僅列出廣州市碳排放和碳吸收相關指標變量的計算公式(該計算公式為灰色預測模型公式轉換為AnyLogic仿真軟件里定義的函數)如下：

煤炭消耗量=33.351 836 29×pow(0.998 9,t-3)-1.844 814 585×pow(-1,t)-3.134 118 318

(1)

燃料油消耗量=33.303 195 419×pow(1.0083,t-3)-0.038 149 338×pow(-1,t)-0.280 204 396

(2)

汽油消耗量=5.825 294 871×pow(1.074 4,t-3)-0.183 560 695×pow(-1,t)-1.825 948 077

(3)

柴油消耗量=0.644 380 49×pow(1.060 5,t-3)-0.017 056 062×pow(-1,t)-0.175 691 442

(4)

液化石油氣消耗量=2.948 127 949×pow(1.015 8,t-3)-0.069 803 988×pow(-1,t)-0.738 260 514

(5)

天然氣消耗量=8.507 052 853×pow(1.094 5,t-3)-0.218 590 313×pow(-1,t)-2.877 697 842

(6)

耕地面積=0.103 445 876×pow(0.993 2,t-3)-0.000 301 124×pow(-1,t)-0.003 069

(7)

林地面積=0.327 101 138×pow(1.020 6,t-3)-0.010 781 758×pow(-1,t)-0.026 723 024

(8)

草地面積=0.141 535 75×pow(1.013 4,t-3)-0.001 213 25×pow(-1,t)-0.014 028

(9)

上式中：能源消耗量的單位為×107t；耕地、林地、草地面積的單位為×107hm2。

利用上述公式進行預測所得預測結果的精度分析，詳見表2。

表2 灰色預測模型的精度分析

由表2可知，灰色預測模型的殘差最大值僅為0.019 1，而平均相對誤差均小于1%，其最大值僅為0.81%。由此可見，應用灰色預測模型進行預測所得到的預測結果精確度很高，適用于城市碳平衡的預測研究。

3. 2 城市碳平衡仿真結果分析

將2009—2012年珠三角城市群各城市碳排放和碳吸收的相關指標變量的實際值與通過灰色預測模型計算得到的模擬函數導入上述建立的城市碳平衡系統動力學仿真預測模型，并將計算得出的各城市碳平衡實際值與碳平衡模擬值進行比較，用來檢驗預測結果的可靠性，見圖2和圖3。

圖2 2009—2012年珠三角城市群各城市碳平衡實際值的演化軌跡Fig.2 Evolution of the actual carbon balance valueas of cities in the Pearl River Delta from 2009 to 2012

由圖2可見，2009—2012年珠三角城市群9個城市的碳平衡實際值均為負值，即表明各城市碳排放量均大于碳吸收量，且各城市的碳平衡值排名變化幅度不大；佛山市、江門市、深圳市、惠州市、肇慶市、珠海市和中山市的碳平衡值變化軌跡很密集，其中深圳市、中山市、肇市慶和佛山市的碳平衡值在這四年中的變化較小，其變化軌跡接近于水平直線，而惠州市和珠海市的碳平衡值變化軌跡有小幅度下降趨勢，但珠海市在2010年碳平衡值有所上升，江門市碳平衡值的變化軌跡則呈現先下降后小幅上升的趨勢，東莞市的碳平衡值變化軌跡接近于水平直線，廣州市的碳平衡值在珠三角城市群中一直最低。

圖3 2009—2012年珠三角城市群各城市碳平衡模擬值的演化軌跡Fig.3 Simulation and prediction of simulated carbon balance values of cities in the Pearl River Delta from 2009 to 2012

由圖3可見，珠三角城市群各城市碳平衡值的仿真模擬結果與實際數據計算結果基本一致，且各城市碳平衡值的演化軌跡與實際情況一致，各城市的碳平衡值排名也基本不變；除廣州市和東莞市以外，其他城市的碳平衡值變化軌跡均比較密集，且變化幅度不大，基本呈水平直線，但惠州市、肇慶市和珠海市的碳平衡值有小幅度的下降。

城市碳平衡值包含碳排放與碳吸收兩個方面的指標，隨著城鎮化建設進程的加快，城市因經濟增長導致能源消耗增加，因此城市碳排放量增長較快，但由于城市植被覆蓋面積相對穩定，所以城市碳吸收量增長較緩慢。

本文將珠三角城市群各城市碳排放和碳吸收相關指標變量的模擬函數導入城市碳平衡系統動力學仿真預測模型，對2009—2018年珠三角城市群各城市的碳排放量和碳吸收量進行仿真預測，得到各城市碳排放量和碳吸收量預測結果。

從珠三角各城市碳排放量的預測結果來看，珠三角城市群的總碳排放量將由2009年的87.13×106t增長至2018年的246.11×106t，漲幅高達182.47%;到2018年，珠三角城市群各城市因經濟發展、產業結構等因素的差別使各城市碳排放量的增速不同，廣州市、佛山市、江門市、深圳市、惠州市、肇慶市、珠海市、東莞市和中山市碳排放量年均增速*分別為2.53%、9.76%、9.18%、3.85%、55.26%、33.50%、23.99%、1.09%、5.34%。從珠三角城市群各城市碳吸收量的預測結果來看，到2018年，珠三角城市群各城市碳吸收量的增速相對于碳排放量的增速差距很大，廣州市、佛山市、江門市、深圳市、惠州市、肇慶市、珠海市、東莞市和中山市碳吸收量的年均增速則分別僅為1.88%、-0.98%、1.97%、-0.23%、0.98%、-0.59%、1.54%、1.95%和0%；而在草地、林地、耕地3種碳吸收主體中，各城市的林地碳吸收量最多，其次是耕地、草地。

利用2009—2018年珠三角城市群各城市的碳排放量和碳吸收量預測結果，得到各城市碳平衡值的演化軌跡，見圖4。

圖4 2009—2018年珠三角城市群各城市碳平衡預測值的演化軌跡Fig.4 Evolution of the carbon balance of cities in the Pearl River Delta from 2009 to 2018

由圖4可見，2009—2018年間，珠三角城市群各城市碳平衡值幾乎都處于零臨界值以下，即各城市每年的碳排放量幾乎都高于碳吸收量；而因經濟基礎、經濟發展和環境條件等的差異，各城市的碳平衡值的演化軌跡不同。其中，廣州市、深圳市和東莞市碳平衡值的演化軌跡類似，其波動幅度小、降幅小且較為穩定；佛山市、江門市、肇慶市和中山市碳平衡值的演化軌跡雖然波動幅度小，但到2018年時碳平衡值的降幅相對較大；惠州市和珠海市的碳平衡值的演化軌跡則波動最大，且降幅最大，到2018年兩個城市的碳平衡值甚至超過廣州市。具體原因分析如下：

(1) 惠州市的碳平衡值下降幅度最大。惠州一直以“工業立市”為發展戰略，而工業生產是能源消耗的“主力軍”，經濟得到大力發展的同時碳排放量增長迅速，2009年至2018年間碳排放量年均增速為55.26%，而碳吸收量則增長緩慢，其年均增速僅為0.98%。碳吸收量與碳排放量之間的增速差距，致使惠州的碳平衡水平下降迅速，其降幅最大，甚至到2018年低于廣州市成為珠三角城市群中碳平衡值最低的城市。

(2) 與惠州市類似，珠海市的碳平衡值也具有類似的演化軌跡。以第二產業占主導的珠海市，在2009—2018年間因經濟發展產生的碳排放量的年均增速僅次于惠州市、肇慶市，高達23.99%；而相對來說，在2009—2018年間碳吸收量則有下降趨勢，其年均增速為-0.59%。碳排放與碳吸收的相悖演化，致使珠海市的碳平衡水平顯著下降，至2018年僅略高于惠州市。由此可見，惠州市和珠海市在促進經濟增長、推動城鎮化過程中，除控制能耗而減少碳排放外，更需要提高城市植被覆蓋度，增加碳吸收能力，最終促使城鎮化與環境間的協調發展。

(3) 廣州市、深圳市和東莞市碳平衡值的演化軌跡類似，其波動幅度小、降幅小且較為穩定。地理區位相鄰的廣州市、深圳市和東莞市均以服務業為主，在2009—2018年間碳排放量增長較慢，年均增速分別僅為2.53%、3.85%、1.09%，而碳吸收的年均增速則分別為1.88%、-0.23%、1.95%;碳吸收量的增長部分抵消了碳排放量的增長，使該三個城市在2009—2018年間碳平衡值的波動幅度小，且較為穩定，其中因深圳市碳吸收量的下降，使其碳平衡值在三個城市中波動相對較大，且降幅最大，其次是廣州市、東莞市。值得一提的是，廣州市因經濟總量居于珠三角之首，碳排放量基數大，而植被覆蓋面積相對較小，因此廣州市在2009—2017年間的碳平衡值一直最小；東莞市經濟總量雖然低于深圳市，然而具有“世界工廠”之稱的東莞市，相對于深圳市，其第二產業占比較高，經濟快速發展而產生的碳排放量較高，2009—2018年間東莞市的碳排放量高于深圳市，碳平衡值也低于深圳市。

(4) 肇慶市、佛山市、江門市和中山市碳平衡值的降幅較大。位于珠三角西南相鄰的肇慶市、佛山市、江門市和中山市，2009—2018年間碳平衡值下降幅度按西北到東南地理位置依次減小，碳平衡值的降幅分別為2 763.43%、132.85%、124.88%、61.11%，其中中山市的碳平衡值降幅較小，這是由于其碳排放量的增長緩慢(年均增速為5.34%)，而碳吸收量則保持不變(年均增速為0%)。因此，中山市在推進經濟發展和城鎮化過程中，更需要重視對林地、耕地和草地覆蓋的保護。

(5) 肇慶市和佛山市在2009—2018年間的碳吸收量年均增速分別為-0.59%、-0.98%，即出現負增長現象，特別是兩個城市的林地，在2009—2018年間碳吸收量逐年下降；而兩個城市的碳排放量增長迅速，年均增速分別高達33.50%、9.76%，最終致使肇慶市和佛山市在2009—2018年間碳平衡值年均降速分別為39.85%、8.82%。因此，肇慶市和佛山市在推動城鎮化過程中，更需要重視對植被的保護，特別是對林地等的保護。

(6) 江門市與肇慶市和佛山市不同，雖然其碳排放量的年均增速(9.18%)與佛山市相近(9.76%)，但是在2009—2018年間江門市草地、林地和耕地的面積逐年增長，使其碳吸收量的年均增速高達1.97%，居珠三角城市群之首。因此，江門市碳吸收量的增長部分抵消了碳排放量的增長，使其碳平衡值的降幅低于肇慶市和佛山市。

植被的覆蓋度不僅影響城市生態的安全性，同時也影響城市的碳平衡[27]，可見在促進城市經濟發展、推動城鎮化的過程中，不僅需要控制城市碳排放量，同時也需要提高城市植被覆蓋度，如廣州市、江門市、珠海市和東莞市通過提高城市草地、林地和耕地等的覆蓋面積，提高了城市的碳吸收量，走出了一條綠色、低碳的發展道路，維持了城市較高的碳平衡水平。

4 結論與建議

本文以珠三角城市群中廣州、佛山、江門、深圳、惠州、肇慶、珠海、東莞、中山9個城市為研究對象，通過分析2009—2012年間各城市化石燃料消耗量和植被面積的相關數據，計算出各城市的碳排放量和碳吸收量，并進行了碳平衡分析，同時通過各城市碳平衡值的仿真模擬與分析，得到在2009—2018年間各城市碳平衡的發展趨勢，得到的結論如下：

(1) 各城市碳排放量增長迅速。珠三角城市群，作為我國經濟最活躍的區域之一，在經濟快速增長的過程中，也導致碳排放量過多等問題，如果該城市群中各城市仍維持當前城市的經濟發展模式和能源利用結構等，未來各城市碳排放量將會繼續增加，除廣州市、深圳市、東莞市和中山市以外，其他5個城市的碳排放量增長相對迅速。

(2) 各城市碳吸收量增長緩慢。城市碳吸收主體主要以草地、林地和耕地為主，而從仿真模擬結果來看，珠三角城市群各城市碳吸收量以林地最多，若各城市仍維持當前城市的綠化發展模式，未來各城市碳吸收量除佛山市、深圳市、肇慶市將會出現負增長以及中山市保持不變以外，其他5個城市的碳吸收量增長相對緩慢。

(3) 2009—2018年間，珠三角城市群各城市碳平衡值逐年減少，碳平衡水平逐年下降。從仿真模擬結果來看，2009—2018年間珠三角城市群各城市碳平衡值處于零臨界值以下，中山市碳平衡值最高而廣州市最低，且逐年下降；各城市因經濟、產業結構、植被覆蓋等差異，致使碳平衡值的降幅差異顯著；各城市碳平衡值的演化軌跡呈現區域相似特征，如位于珠三角西南相鄰的肇慶市、佛山市、江門市和中山市碳平衡值的演化趨勢基本相似。

碳排放與碳吸收最理想的途徑是達到碳均衡[12]，從2009—2018年間珠三角城市群各城市碳平衡值的仿真結果來看，各城市的碳排放與碳吸收處于碳失衡狀態，若各城市仍維持當前的城鎮化發展模式，城市碳排放與碳吸收之間的差距將會繼續拉大，尤其碳平衡水平將會更低。因此，珠三角城市群各城市在推進城鎮化的進程中，尤其要注意減少碳排放量和增加碳吸收量。對此，本文提出如下建議：

(1) 提高能源利用效率，減少碳排放量。從2009—2012年珠三角城市群各城市碳排放量的數據來看，盡管各城市因城鎮化發展而帶來了GDP的快速增加，但也造成碳排放量的增長，因此必須降低碳排放量，特別是惠州市、肇慶市、珠海市，建議調整城市的產業結構，降低第二產業比重而增加服務業比重，提高能源利用效率，減少化石能源的消耗量，采用清潔能源和可再生能源等。

(2) 加強植樹造林，增加各城市林地覆蓋率和碳吸收能力，如佛山市、深圳市、肇慶市這些城市碳吸收量甚至出現負增長，因此建議提高這些城市的林地面積，并在推進城鎮化過程中增加城鎮化建成區的綠化覆蓋率，縮小碳排放量與碳吸收量之間的差距，使城市的碳排放與碳吸收達到碳均衡的理想狀態。

(3) 充分利用城市間協同效應，共同提高城市的碳平衡水平。從珠三角城市群各城市碳平衡值來看，城市群內相鄰城市間碳平衡值的演化軌跡相似，如廣州市、深圳市和東莞市之間，肇慶市、佛山市、江門市和中山市之間，因此建議在發展城鎮化過程中，除了發展城市自身外，還要考慮通過與相鄰城市的協同發展，形成資源互補，共同提高城市的碳平衡水平。

(4) 轉變當前城鎮化發展的模式，推進綠色城鎮化建設。我國“十二五”規劃綱要明確指出，堅持把建設資源節約型、環境友好型社會作為轉變經濟發展方式的重要著力點。因此，建議在推進城鎮化進程中要推進綠色城市建設，即把握住綠色、節約、低碳的原則，并貫穿到城市建設的每一個環節，貫穿到城市的規劃、建設和管理中。