基于NEP模型的廣東省碳足跡研究

賴鏡鴻 楊國清

(廣東工業大學管理學院，廣東 廣州 510006)

近幾十年來，人類的經濟和能源消耗等行為日益干擾地球生態系統和全球碳循環，對資源環境造成了巨大壓力。土地利用的變化和土地覆被的變化是影響陸地生態系統中碳循環的重要因素，在陸地與大氣之間的碳交換中起著重要作用，人們也越來越關注全球氣候變化所帶來的影響[1]。隨著時代發展，人類對碳循環的影響逐漸加深，人類改變了土地利用的方式和能源消費模式，從而影響碳排放的數量和速率[2]。方精云等通過估算我國陸地植被的碳匯能力，表明了森林、草地和灌叢地都具有碳匯效應[3]；趙榮欽和黃賢金利用2003—2007年期間江蘇省能源消費和土地利用等數據，構建了能源消費的碳排放模型[4]；Liu等利用集成生物圈模擬框架和30～60m分辨率的土地覆被變化數據，對加利福尼亞州森林、灌叢和草原的碳排放變化進行了研究[5]。

碳足跡是基于生態足跡的概念提出的，計量了某種活動引起的直接或間接的CO2排放量，近年來成為國內外研究的新熱點[4]。KENNY等以愛爾蘭為例，比較了6種碳足跡計算模型的結果[6]；李志強等使用分解分析方法研究了中部6省的碳足跡及其影響因素[7]；宋山梅、向俊峰研究了2006—2016年貴州省不同土地利用方式的碳排放和碳足跡效益[8]。這些研究為開展碳排放和碳足跡研究奠定了基礎，但目前國內對碳排放和碳足跡的研究仍處于起步階段。因此，本文以廣東省為例，研究土地利用結構變化對該區域碳排放和碳足跡的影響，為廣東省優化土地利用結構、發展低碳經濟以減少碳排放和碳足跡提供科學依據。

1 研究區概況

廣東省東部毗鄰福建，北部接壤江西、湖南，西部連接廣西，南部與南海相接，珠江口兩側與香港、澳門特別行政區接壤，西南部雷州半島與海南省隔海相望，陸地面積17.98萬km2，占中國陸地面積的1.87%。廣東省是目前中國人口最多的省份，到2019年底，廣東省的常住人口規模達到11521萬人。廣東省的經濟綜合競爭力居全國第1位，自1989年以來，廣東省的地區生產總值連續排名全國第1，是中國第1經濟大省，經濟總量約占國民經濟的1/8，達到了中等發達國家的水平。根據2019年頒布的《粵港澳大灣區發展規化綱要》，廣東省珠江三角洲9市將與香港、澳門聯手打造粵港澳大灣區，使其成為能與紐約灣區、舊金山灣區、東京灣區相當的世界4大灣區之一。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

能源、經濟和人口等數據取自《廣東省統計年鑒(2010—2018年)》，廣東省各類土地利用數據取自廣東省自然資源廳(http://nr.gd.gov.cn/)。

2.2 研究方法

2.2.1 土地利用碳排放模型

根據各種土地利用類型的面積和碳排放或碳吸收系數計算碳排放量，涉及地類有耕地、林地、草地和建設用地。據已有研究，建設用地具有碳源效應。耕地上的作物可以吸收二氧化碳，但在短時間內又會被分解并散布到空氣中，耕地作為碳匯的效果不明顯[9]。本文將建設用地和耕地視為碳源，林地和草地視為碳匯。碳排放的公式為：

Ei=Ai×Fi

(1)

式中，Ei為第i種土地利用方式的碳排放量，t；Ai為第i種土地利用方式的面積，hm2；Fi為i種土地利用方式的碳排放/吸收系數，t·hm-2，其中耕地、林地和草地的碳排放系數[1]分別為0.4595tC·hm-2、-0.6125tC·hm-2、-0.0205tC·hm-2。

2.2.2 建設用地的碳排放模型

由于建設用地承載了人類活動消耗的大量能源消耗，因此建設用地的碳排放量不能直接用面積來計算，通過建設用地利用過程中的能源消耗來間接估算碳排放量更為準確[14]，本研究中使用一次能源消耗量來估算建設用地碳排放量。建設用地碳排放公式為：

Ei=Mi×Fi

(2)

式中，Ei為第i種能源消費的碳排放量，t；Mi為第i種能源的消耗量，104t標準煤；Fi為第i種能源的碳排放系數，tC·t-1標準煤。這里的能源主要指煤炭、油類、天然氣，其碳排放系數[10]分別為0.7476tC·t-1標準煤，0.5825tC·t-1標準煤，0.4435tC·t-1標準煤。

2.2.3 碳足跡模型

碳足跡是指為吸收一定的碳排放所需的生產性土地(植被)面積，即碳排放的生態足跡。凈生態系統生產力(NEP)是指1a內1hm2某種植被的碳吸收量，用于反映植被的固碳能力。本文采用NEP指標來反映植被對碳的吸收情況，并以此計算吸收碳排放所需生產性土地的面積[11]。森林和草地是主要的生產性植被，因此主要分析這2種植被類型的碳吸收情況。

方法上，計算出各類能源的碳排放量，根據森林和草地的碳吸收量算出各自的碳吸收比例，根據森林和草地的NEP計算吸收這些能源消耗碳排放需要的面積。碳足跡計算公式[1]為：

與卷包車間對應，煙草MES的咀棒車間與卷包車間對接，采用咀棒發射生產模式的基礎上，建立成型機數據采集系統，實現生產狀態實時跟蹤與監控，實現設備運行數據、在線質量數據和產量數據的自動采集。在數采系統的基礎上，建立咀棒車間生產管理系統，全面實現咀棒生產過程的精細化管理。

(3)

(4)

Ed=A-Ec

(5)

式中，A為總化石能源的碳足跡；Ec為生態承載力；Ed為碳赤字；Ai為第i類能源的碳足跡；Ci為第i種能源的消耗量(萬噸標準煤)；Qi為第i種能源的碳排放系數；Perf與Perg分別是林地與草地吸收碳的比例；NEPf與NEPg分別是全球林地和全球草地的碳吸收能力。

3 結果與分析

3.1 碳排放效益分析

據圖1顯示，2009—2017年廣東省碳排放總量呈波動上升的趨勢，由9723.98萬t增加到13392.81萬t，漲幅高達37.72%，平均增加407.65萬t·a-1。從趨勢上看，廣東省碳排放總量總體呈上升趨勢，2009—2011年碳排放總量快速增長，年均增長14.69%；2011—2015年碳排放總量呈波動狀態，上漲趨勢不明顯；2015—2017年碳排放總量開始再次上升，但上升趨勢放緩，年均增長3.87%。2009—2017年，廣東省發展迅速，年均城鎮化率達到0.72%，城鎮化速度加快，土地利用格局也發生了巨變。與此同時，經濟發展消耗了大量的化石能源，使碳排放量逐年上漲。特別是2009—2011年，能源消費快速增長，能源消費量巨大，使得這一時期的碳排放增長較快。2011年以后，碳排放總量的增速開始放緩，這符合國家“十二五”規劃所倡導的節能減排政策，表明廣東省的節能減排政策得到了貫徹落實，發揮了一定成效。

圖1 不同土地利用方式碳排放量變化趨勢

從土地利用方式的差異上來看，建設用地碳排放的變化趨勢與總碳排放的變化趨勢大致相同(圖1)，且建設用地排放量高于總的碳排放量。建設用地碳排放占碳源的比重最大，平均值為99.06%，顯然建設用地是最主要的碳源。如圖1所示，同為碳源之一的耕地碳排放量總體上呈先上升后下降的趨勢，但增加和減少的幅度相對較小。2009—2014年耕地碳排放量呈上升趨勢，這與國家保護耕地的政策相對應。2014—2017年耕地碳排放量有所下降，原因是這一時期耕地被占用較多，拋荒較為嚴重，總體來說，耕地的碳排放量對總碳排放量的影響較為微弱。林地和草地具有碳匯能力，其中林地的碳匯能力較強，草地的碳匯能力則較微弱。2009—2017年，林地碳吸收量呈緩慢下降的趨勢，2009年林地面積為1013.22hm2，碳吸收量為620.60萬t，2017年林地面積減少至1001.79hm2，碳吸收量也減少到613.59萬t，林地碳吸收量減少與林地面積被大量占用有關。同時，建設用地能源消耗碳排放量由2009年10228.96萬t增加到2017年13887.61萬t，2017年廣東省平均1hm2建設用地產生71.03t碳排放量，林地平均碳吸收量僅為0.61t·hm-2，因此，從土地利用變化方面來看，建設用地面積的增加是廣東省碳排放量增加的最主要原因。

碳排放強度是指碳排放量與地區生產總值(GDP)的比值[15]。碳排放強度可以反映國家和地區對減緩氣候變化做出的貢獻。經濟發展過程中價格處于不斷變化中，所以采用一種可比價來反映GDP更具有意義，本文把2009年設為基準年，使用居民消費價格總指數作為價格指數，將各年度的GDP轉換為基準年的可比價。經過計算，廣東省2009—2017年碳排放強度總體上呈下降的趨勢(圖2)，從2009年的0.24t/萬元下降到了2017年的0.15t/萬元，下降了37.5%，年均下降4.17%。根據何建坤等人的研究，為了實現絕對減排，碳排放強度的下降率要大于GDP的增長率[12]。而研究期間，廣東省碳排放強度的下降率小于期間年均6.09%的GDP增長率，因此廣東省要實現絕對減排，仍然任重道遠。

圖2 廣東省碳排放量、碳排放強度

3.2 碳足跡效益分析

利用公式(3)、(4)、(5)分別計算廣東省2009—2017年的能源消費碳足跡、生態承載力和碳赤字，結果見表2。從表2中可以看出，廣東省能源消費碳足跡總體上呈波動上升趨勢，其中2009—2011年增長較快，年均增長375.50萬hm2，這與能源消費量增長相對應。2012年后快速增長的勢頭得到遏制，轉為波動上升，且變動幅度較小，表明“十二五”規劃以來廣東省積極轉變經濟發展方式，推動產業升級，努力改善能源結構和提高能源利用效率。同時也可以看到，生態承載力逐年下降，但下降幅度較小，這與林地和草地面積被占用有關。碳足跡增長迅速，而生態承載力不斷下降，但生態承載力下降幅度較小，因此碳赤字隨著總碳足跡的變化而變化，碳足跡和碳赤字呈擴大趨勢，但是漲幅得到有效控制。2009年碳赤字為2530.43萬hm2，2017年已達到3495.90萬hm2，這意味著廣東省自身的生態系統難以吸收能源消耗產生的碳排放，而且缺口還在擴大。同時，總碳足跡的增漲導致人均碳足跡也從0.28hm2增漲到0.33hm2，上漲了17.16%。分析各種能源消費的碳足跡可以發現，煤炭的碳足跡遠大于油類和天然氣，這意味著廣東省的能源消費結構不夠合理，消耗大量煤炭資源需要更多的森林和草地去吸收這些碳排放。此外，如表1顯示，林地的碳吸收能力高于草地，因此根據碳吸收比例計算得出的碳足跡以森林占多數。以2017年為例，森林的碳足跡為3653.61萬hm2，占總碳足跡的99.89%。

表1 主要生產性土地碳吸收系數

表2 2009—2017年廣東省能源消費碳足跡

3.3 碳排放影響因素分析

碳排放包括人為碳排放和自然碳排放，人類通過改變土地利用方式和燃燒化石燃料等行為產生了大量的碳排放，尤其是化石燃料燃燒，約占總碳排放的76%[13]。如上所述，能源消耗產生的碳排放是廣東省的主要碳源。在此側重分析了影響能源消耗碳排放的主要因素。

3.3.1 土地利用變化

人類的活動方式和強度變化使土地利用方式發生了轉變，進而對碳源和碳匯的分布與規模產生了影響[16]。從表3可以看出，廣東省2009—2014年耕地面積呈增加的趨勢，2014—2017年耕地面積又呈減少的趨勢，但總體波動不大。林地面積逐年減少，表明林地被占用的情況比較嚴重。草地面積也呈逐年減少趨勢，但減少面積和速度相較于林地較小。反觀建設用地的面積逐年增加，且增加速度較快。如上所述，耕地是碳源，耕地面積與碳排放量呈正相關關系，林地和草地是碳匯，林地和草地面積與碳排放量呈負相關關系，因此碳排放量跟土地面積變化的趨勢相一致。建設用地承載了多數人類活動和能源消耗，2017年廣東省建設用地單位面積平均碳排量為71.03t·hm-2，建設用地碳排放是主要的碳源。

表3 廣東省2009—2017年土地利用變化

3.3.2 產業結構

不同產業的能源消費密度上有較大差異，因此不同的產業結構也會導致碳排放的差異，在其它條件不變的前提下，高能源密度的產業在經濟中占較大比重，且上升速度較快時，會產生巨大的碳排放量[17]。以2017年為例，各產業單位GDP能耗分別是第一產業0.15t標準煤/萬元，第二產業0.51t標準煤/萬元，第三產業0.15t標準煤/萬元，很明顯第二產業的能源密度較高，第二產業在經濟中占比較大會帶來較多的碳排放量。分析2009—2017年廣東省的產業結構變化可知，第一產業在國民經濟的占比總體上呈下降趨勢，從2009年的5%下降到2017年的4.02%，下降了0.98%；第二產業占國民經濟的比例總體上也呈下降趨勢，由2009年的49.39%先上升到2010年的50.05%，然后較快地下降到2017年的42.36%；而第三產業所占比例呈現出較為明顯的上升趨勢，由2009年的45.61%上升到2017年的53.60%。第二產業占比的下降意味著，廣東省正朝著優化產業結構和降低碳排放強度的方向發展，但是第二產業所占的比例仍然較大，廣東省如此大的經濟體量，加上較大的第二產業占比，所產生的碳排放量依然非常龐大。未來，廣東省經濟增長方式的轉變還要走一段漫長的道路，經濟發展對能源和碳排放量的需求仍然很大。

圖3 2009—2017年廣東省產業結構

3.3.3 能源結構與能源效率

碳排放系數因能源類型而異，在3種能源中，煤炭的碳排放系數大于油類，油類的碳排放系數大于天然氣。在其它條件不變的情況下，增加油類和天然氣在能源消費結構中的比例，區域碳排放總量也會相應減少。長期以來，廣東省的能源結構以煤炭為主，在3類能源消費總量中煤炭占比55%左右，因此煤炭產生的碳排放量占比長期在60%以上。但總體來看，煤炭能源碳排放量比重呈下降趨勢，油類和天然氣則略有增加趨勢，總體上廣東省正朝著優化能源碳排放結構的方向發展。

平均碳排放系數是指能源碳排放總量與能源消費總量的比值[18]，可以用來反映能源消費結構的變化對區域碳排放量的影響，可以通過增加低碳能源的比例，來減小平均碳排放系數。由圖4可知，平均碳排放系數在2009—2011年有所上升，由0.53萬t/萬t標準煤上升到0.56萬t/萬t標準煤，從2011年開始下降，由0.56萬t/萬t標準煤下降到0.48萬t/萬t標準煤。以上分析表明，2009—2017年廣東省能源消費結構有所改善，政府正在積極有效地緩解矛盾，控制碳排放量。

圖4 能源碳排放結構和平均碳排放系數

一般用單位萬元GDP標準煤能耗量來表示能源利用效率(本文不計算電力消耗)。在相同的能源結構下，提升能源利用效率可以有效減少碳排放量的產生。能源利用效率越高意味著生產單位GDP消耗的能源越少，可以達到減少碳排放量的目的[19]。綜合以上分析，廣東省的單位GDP能耗由2009年的0.38t標準煤/萬元下降到2017年的0.24t標準煤/萬元。總體來說，2009—2017年廣東省碳排放強度下降是經濟增長、產業結構優化、能源結構調整和能源效率的改進共同作用的結果。

4 結論

從土地利用方式的差異上來看，建設用地與耕地是碳源，其中建設用地產生的碳排放占絕大部分；林地與草地是碳匯，且林地的碳匯能力強于草地；研究期間，建設用地的面積在增加，而林地的面積卻不斷減少，建設用地和能源消耗增加帶來的碳排放量遠遠超過林地的碳吸收能力。因此，為了實現低碳且高質量的發展，在土地利用規劃中，應考慮碳排放效應，加強林地和草地的生態管護，增強生產性土地的固碳效率，以保證一定碳匯能力，同時對高碳排放的建設用地進行一定調控，提高土地利用效率，以提高發展質量。

總體而言，廣東省碳排放強度在研究期間呈下降趨勢，但下降速度遠遠低于GDP的增長速度，遠未實現絕對減排。影響碳排放的主要因素有土地利用變化、產業結構、能源結構與能源效率。總體來看，2009—2017年廣東省年碳排放強度下降是經濟增長、產業結構優化、能源結構調整和能源效率的改進共同作用的結果。特別是“十二五”規劃以來，節能減排的訴求越來越受到重視，廣東省應積極轉變經濟發展方式，致力于推動產業升級，努力改善能源結構和提高能源利用效率，通過改變以煤炭為主的能源消費結構，提高油類、天然氣以及其它清潔能源所占的比重來降低碳排放。

廣東省能源消費碳足跡和人均碳足跡總體呈上升趨勢，2009—2011年增長速度相對較快，2012年后，增長趨勢轉為波動上升，上升趨勢放緩。同時，生態承載力逐年下降，但總體變化不大，因此碳赤字隨著總碳足跡的增長而增長；煤炭產生的碳足跡在各類能源碳足跡中占比最大，表明消耗大量煤炭資源需要更多的森林和草地去吸收這些碳排放。林地的固碳能力大于草地，根據碳吸收的比例計算得出的碳足跡森林占絕大多數，在經濟發展過程中保護森林的固碳能力極為重要，應保留必要的生產性土地。廣東省正處于城市化快速發展的階段，未來仍將有大量人口涌入，建設用地的面積也必然繼續增加，碳排放總量和碳足跡也將隨之增長。面對如此形勢，廣東省應該積極采取應對措施，堅持節能減排的政策，在經濟發展過程中要速度與質量兩手抓，致力于發展低碳經濟。