基于碳足跡方法的山西省土地可持續利用研究

康韻婕， 鄭國璋， 楊建平

1.山西師范大學地理科學學院， 山西 臨汾 041000 2.中國科學院西北生態環境資源研究院冰凍圈科學國家重點實驗室， 甘肅 蘭州 730000

0 引言

山西省礦產豐富，資源眾多，長久以來經濟發展高度依賴資源，尤其是能源資源的開采，以致生態環境嚴重惡化.近年來，由于受國際國內兩個市場的影響，山西省這種依賴資源的經濟發展不再可持續，開始探尋經濟結構的轉型，特別是2017年國務院發布關于支持山西省進一步深化改革的指示，要求提高生態環境質量，推進生態保護和環境治理.因此如何降低對能源資源的依賴，有效減少碳排放，促進產業綠色升級發展，實現土地資源的可持續利用成為當前與未來一段時期山西省各級政府部門面臨的現實而又長遠的問題.

碳足跡是產品或活動在全生命周期內所排放的直接和間接CO2的總和，自2009年由Wiedmann[1]等提出以來，已廣泛用于能源、旅游、物流、食品消費等領域的研究.國內和國際碳足跡研究側重于兩個方面：①基于人類活動產生的碳排放量的研究[2～4]；②由于碳足跡是從生態足跡的概念[5]發展而來，因此將其視為生態足跡的一部分來研究.近年來，碳足跡研究逐漸延伸到土地利用領域.國際上，Terry L.Sohl[6]等人使用土地利用變化模擬框架，研究了美國溫室氣體通量，并尋求解決方案；Raymond R.Tan[7]在生命周期模型的基礎上，建立了模糊線性規劃模型方法，從土地利用足跡、水足跡、碳足跡三個績效指標，研究了菲律賓能源作物種植中產生的碳債務；RA Houghton[8]從農田、牧場、泥炭地和種植園等不同土地利用類型方面，研究了美國、非洲、亞洲等熱帶地區由于熱帶森林退化產生的凈碳排放和影響因素.在國內，路漫其[9]等人利用碳足跡方法和k均值聚類分析了安徽省土地利用的碳足跡.方精云[10]等人探索了我國1981年～2000年森林、草地、灌木和農作物等不同植被的碳匯.曹永強[11]等人利用碳足跡模型和GIS研究了河北省的土地利用變化.總體上，不管是國際還是國內，均是基于碳足跡概念，通過建立各種方法，研究土地利用變化的碳足跡與影響因素，并探尋破解途徑與方案.

1 研究區概況

山西省地處華北地區，黃河中游東岸，介于34°34′N～40°44′N，110°14′4E～114°33′E之間.東西兩側是山地和丘陵隆起，中間為盆地沉降，平原點綴其中.山西省深居內陸，由于外圍邊緣山脈阻擋了濕潤水汽的進入，是較典型的大陸性氣候，各地年平均氣溫在4.2 ℃～14.2 ℃之間，年降水量在358 mm～621 mm之間，季節分布不均，夏季降水量約占年降水量的60 %.據2017年數據統計山西省人口為3 702.35萬，經濟主要以第二、三產業為主，分別占地區生產總值的41.3 %和53.5 %.山西省鋼鐵、機械、紡織等工業在全國占重要地位，是中國重要的能源基地和老工業基地，旅游資源豐富，被譽為古代建筑的博物館.

2 數據與方法

2.1 數據來源

本文采用山西省土地利用類型面積數據和能源消耗數據，兩者均來自《中國國土資源統計年鑒(2013—2017)》、《中國能源統計年鑒(2013—2017)》、山西省自然資源廳網站和中國自然資源部網站.

2.2 研究方法

2.2.1 碳排放測算方法

文中將土地利用類型分為四種類型：耕地、林地、牧草地和建設用地.耕地既有碳吸收作用又有碳排放作用，考慮到農田生態系統碳效率保持平衡狀態，作為碳匯的效果不明顯，常設定作物的碳匯為零[12].林地和牧草地利用植物光合作用吸收并儲存二氧化碳，以減少溫室氣體在大氣中的濃度，因此視為碳匯.因此，本文中的耕地和建設用地為碳源，林地和草地是碳匯，碳排放的計算公式如下[10,13]

E=∑ei=∑Aiγi

(1)

式中:E為碳排放總量(t)；ei為第i種土地利用類型的碳排放量(t)；Ai為第i種土地利用類型的面積hm2；γi為第i種土地利用類型的碳排放/碳吸收系數(t/hm2)，排放為正，吸收為負.碳排放系數分別是耕地0.422 t/hm2、林地-0.644 t/hm2、牧草地-0.02 t/hm2[14].

本文中的建設用地主要包括住宅用地、工礦用地和交通用地.建設用地產生的碳排放量近似于居民生活消耗化石燃料產生的碳排放量.因此，只用建設用地的面積數據計算建設用地上的碳排放量，其結果不夠精確.文中基于建設用地上的各項能源資源消耗量數據和主要能源資源的碳排放系數(表1),使用式(2)計算得到各項能源資源的碳排放總量，其即為建設用地的碳排放量計算公式如下[14,15]：

Ee=∑eei=∑Niθiφi

(2)

式中：Ee為建設用地碳排量(t)；eei為第i類能源消耗產生的碳排放量(t)；Ni為第i類能源的消耗量(t)；θi為第i類能源的標準煤系數；φi為第i類能源的碳排放系數(表1).

所有患者均給予常規對癥治療,吸氧、服用阿司匹林、阿托伐他汀,控制血壓、血糖,根據顱內壓情況酌情給予甘露醇脫水治療,并給予改善微循環、抗感染維持水、電解質平衡等治療。在此基礎上,對照組給予依達拉奉注射液(吉林省輝南長龍生化藥業股份有限公司,國藥準字H20080592)30 mg加入生理鹽水100 m L中靜脈滴注,2次/d。觀察組在對照組基礎上服用丁苯酞軟膠囊(石藥集團恩必普藥業有限公司,國藥準字H20050299)0.2 g/次,3次/d。14 d為1個療程,1個療程后評價療效[3]。

表1 主要能源碳排放系數表Tab.1 Main energy carbon emission coefficient table

2.2.2 碳足跡計算方法

文中采用謝鴻宇[16]、藍家程[17]的研究方法，首先使用前文得到的山西省建設用地能源資源的碳排放數據和四種土地利用類型碳吸收數據，計算出土地利用碳吸收比值，然后再利用NEP(凈生態系統生產力,反映1 hm2植被的年碳吸收量)得到具有碳吸收性質土地消除能源消耗排放的CO2所需要的土地面積.具體公式為：

(3)

式中：M為總能源消耗碳足跡(hm2)；Mi為第i類能源消費碳足跡(hm2)；ef，eg分別為林地、牧草地的碳吸收比例；NEPf，NEPg是全球平均林地、牧草地的碳匯容量，其值分別為3.809 6 t/hm2,0.948 2 t/hm2.

3 結果與分析

3.1 山西省土地利用碳排放總體分析

根據公式(1)和公式(2)，結合山西省相關能耗數據和山西省多年土地利用結構變化數據，計算出山西省2012年～2016年不同土地利用類型的碳排放量(表2).

表2 山西省2012年～2016年不同土地利用類型碳排放量/104 tTab.2 Carbon emission scale of different land use types in Shanxi province from 2012 to 2016 (carbon emission /104t)

2012年～2016年山西省建設用地的碳排放量介于21 960 萬t～24 000 萬t之間，約占凈排放的99 %，林地和牧草地的碳吸收總量僅為320萬t左右，遠遠不能抵消建設用地的碳排放.因此，山西省當前的土地利用結構決定了建設用地為主要碳源.就年變化而言，2012年～2016年山西省耕地的碳排放量略有下降，但變化不大，大體保持在171萬t左右.以2014年為界點，之前建設用地的碳排放幾乎呈直線升高，年均增加527.16 萬t，年均增長2.4 %，這可能與2011年山西省貫徹實施第十二個五年計劃工業迅速發展有關.2014年后山西省實施了國務院2014年～2015年度節能減排和低碳發展行動計劃，建設用地的碳排放逐漸下降，降幅約為3.8 %，年均下降437 萬t，表明山西省逐漸重視經濟與環境的協調發展，且實施的減排措施獲得了一定的成效.表2顯示，過去五年來，林地和牧草地的碳吸收量逐漸下降.綜上所述，盡管2014年以來山西省的耕地和建設用地碳排放量呈減少趨勢，但同期林地與牧草地的碳吸收量亦在下降，碳排放量仍遠大于碳吸收量，山西省的土地利用結構不甚合理，需要進一步優化以減少碳排放量.

3.2 山西省土地利用碳足跡分析

前文表明，耕地作物作為碳匯的效果不顯著，所以只把林地和牧草地作為碳匯，使用公式(3)計算出林地和牧草地從能源資源消耗中吸收二氧化碳需要的土地面積.

近五年，山西省2012年的總碳足跡最小，為127.63 萬hm2，之后略有增加，但變化不大(表3).在各種能源資源類型中，煤炭資源的碳足跡遠遠大于其余五種，平均約占總碳足跡的87.2%，在SPSS 22中通過相關分析得出二者的相關性達到0.96.煤炭資源碳足跡大是造成山西省總碳足跡高的關鍵原因，總碳足跡隨煤炭資源消耗的變化而變化.雖然山西省天然氣、煤油、柴油和汽油的碳足跡在增加，但占比甚小，可以忽略不計.可以看出，山西省消耗煤炭資源產生的碳足跡遠遠大于消耗油類資源和天然氣資源產生的碳足跡，所以基于煤炭資源的能源消費模式是碳足跡總量大的主要原因.

表3 山西省2012年～2016年土地利用碳足跡表/104 hm2Tab.3 Carbon footprint table of land use in Shanxi province from 2012 to 2016 (carbon footprint/104 hm2)

3.3 土地可持續利用影響因素分析

3.3.1 土地利用結構不合理

從土地利用結構的角度看(表4)，2012年～2016年山西省耕地、林地和牧草地的面積逐年下降，建設用地面積逐年增加，速度相對較快.林地和牧草地是碳吸收主要功能性土地類型，其面積卻在不斷減少，建設用地在碳排放總量中所占比重最大，其面積卻在逐年增加.因此，減少建設用地面積或限制建設用地，方可推動山西省土地可持續利用，改善惡化的生態環境.

表4 山西省2012年～2016年主要土地利用結構表/104 hm2Tab.4 Main land use structure table of Shanxi province from 2012 to 2016 (unit:104hm2)

3.3.2 高能耗、低效率的經濟增長方式

研究表明，現代工業化發展所消耗大量能源資源是引起區域碳排放不斷上升的重要因素之一，能源資源消耗產生的CO2排放量約占到CO2排放總量的90 %以上[9].上文中山西省能源資源碳排放量的計算結果表明，山西省能源資源消耗產生的碳排放量占碳排放總量的99 %以上，因此，本文從經濟發展模式的角度分析了其對山西省土地可持續利用的影響.

碳排放壓力可作為衡量土地可持續利用的指標[18]，從表5可以看出，山西省的碳排放壓力在2012年～2014年呈現上升趨勢，雖2014年～2016年有所下降，但平均地均碳排放強度是地均碳吸收強度的69.5倍，山西省面臨著巨大的碳排放壓力.山西省單位GDP碳排放在2012年～2016年呈緩慢下降，約下降了6.15 %，低于山西省6.92 %的GDP增長率.這表明，山西省尚未實現徹底碳減排，經濟增長過程中還存在高能耗、低效率的情況.山西省需要轉變經濟發展模式，改善單位面積土地利用率，不斷探索土地利用潛力.

表5 山西省2012年～2016年碳排放強度表Tab.5 Carbon emission intensity table of Shanxi province from 2012 to 2016

3.3.3 能源結構與能源效率

表1顯示，主要能源類型的碳排放系數均不相同，而碳排放系數的大小直接影響各類能源的碳排放量.平均碳排放系數是能源消耗總碳排放量與總能源消耗量之比，其值反映了能源結構變化時能源碳排放量的變化[19].當碳排放量比較高的能源資源消耗比重有所降低時，平均碳排放系數就會變小.在各類資源的碳排放系數中，焦炭的碳排放系數位居首位、原煤其次、燃料油再次、天然氣排在最末.故要有效降低碳排放量，實現土地資源的可持續利用，需降低煤炭資源的使用量，適當增加天然氣資源.

由圖1可知，山西省煤炭資源消耗量占到總能源資源消耗量的84.0 %以上，煤炭能源排碳量亦占到總能源排碳量的87.0 %左右.因此，以煤炭消費為主的能源結構顯著影響山西省土地可持續利用，2012年～2016年汽油和柴油的消耗量比較穩定，煤油和燃料油占比較小可以忽略不計，天然氣增加的趨勢明顯.山西省的平均碳排放系數比較平穩而且下降趨勢明顯，數值在0.745～0.755之間緩慢下降.上述分析表明，雖然山西省的減排還面臨著較大的壓力，實現土地資源的可持續利用任重道遠，但山西省的能源消費結構還是向著合理化方向發展.

圖1 山西省2012年～2016年能源碳排放量與平均碳排放系數圖Fig.1 Energy carbon emission and average carbon emission coefficient of Shanxi province from 2012 to 2016

4 結論與討論

土地資源作為人類生存和發展的物質載體，具有不可再生性和數量有限性特征.探索土地的可持續利用是實現經濟又好又快發展的先決條件.本文從碳足跡的角度定量分析了山西省土地利用現狀，探討了土地可持續利用的影響因素，得出以下結論：

(1)總體上，山西省建設用地上的能源消費是造成碳排放量大的主要原因.林地與牧草地320萬t左右的總碳吸收量遠不能抵消介于21 960 萬t～24 000 萬t之間的建設用地產生的碳排放量.煤炭的碳足跡大是山西省總碳足跡高的主要原因，占總碳足跡的87.2 %，總碳足跡隨煤炭資源消耗變化而變化.

(2)從土地利用結構分析，建設用地作為碳源，其面積不斷擴大.而作為碳匯的林地、牧草地，其面積逐漸縮小，產生的碳吸收量不足以消除產生的碳排放量.由此說明山西省的土地利用結構不合理，需要進一步優化以減少碳排放.

(3)從經濟發展層面上看，山西省2012年～2016年GDP上升幅度6.92 %大于碳排放強度下降幅度6.15 %，說明經濟發展過程中存在高耗能情況，平均地均碳排放強度是地均碳吸收強度的69.5倍，山西省面臨著巨大的碳排放壓力.

“碳足跡”是一種新的衡量溫室氣體對人類生活產生影響的指標.文中通過引用李穎[18]、蘇雅麗[15]和藍家程[17]等人的碳足跡和碳排放計算方法，對山西省耕地、林地、牧草地和建設用地利用現狀進行了碳足跡分析，所用評價指標簡單實用，更便于政府提出相應對策.本文建設用地的碳排放估算存在一定的不確定性，建設用地碳排放量通過化石能源消耗產生的碳排放量間接獲取，未考慮建設用地上其他因素產生的碳排放，例如：垃圾焚燒、秸稈焚燒等，由于數據的獲取限制，勢必對計算結果產生影響.這還有待于研究更加精確的計算方法來完成.