基于土地利用的青島市碳排放變化特征與預測

張曉光，張贏心，李士美，尹建國

（1. 青島農業大學 資源與環境學院，山東 青島 266109；2. 青島農業大學 園林與林學院，山東 青島 266109；3. 山東省第四地質礦產勘查院，山東 濰坊 261021）

20世紀以來，在經濟持續增長和城市化、工業化快速推動下，人類對自然資源的開發利用不斷增強，導致碳排放量一直處于增長態勢[1-2]。人類活動導致碳排放量的持續增加是引起全球氣候變暖的主要原因，主要體現在兩個方面：①對化石燃料的大量消耗導致大氣中CO2濃度上升；②土地利用變化影響溫室氣體排放與吸收[2-5]。自1990 年以來，中國持續降低單位GDP 的CO2排放量，但仍是位居全球新增碳排放量前列的國家之一。城市區域作為經濟社會活動的重要載體，承載著經濟社會發展所產生的化石燃料燃燒和土地利用與土地覆被變化，是影響氣候變化的重要源區[6]。因而，開展不同區域碳排放特征研究，對于固碳減排和緩解氣候變化具有重要意義。目前，區域碳排放研究主要集中在碳排放的核算[7-8]、碳排放時空格局演變[5,9-10]以及碳排放影響因素分析和低碳城市發展策略[6,11-12]3 個方面。由于數據可獲取性等因素的制約，多數研究集中在國家[13-14]、大地理區域[15-16]、省域[10,12,17]等大尺度碳排放方面，而市域尺度研究相對較少，且多為單個城市碳排放的短時間序列分析或基于能源消耗統計數據的碳排放核算[12,18]，很少涉及城市碳排放的長時間序列分析。

作為全球應對氣候變化事業的積極參與者，中國承諾到2030 年左右碳排放量達到峰值[19]。2008 年初，國家住房和城鄉建設部首次提出低碳城市的理念，并將上海和保定作為首批低碳試點城市。目前，建設低碳城市成為中國城市建設的重要目標之一，諸多學者也對低碳城市的城市規劃、發展路徑、政策建議等展開了大量的探討與分析[20-21]。青島市是國務院批復確定的中國沿海重要中心城市，社會經濟迅速發展，與此同時土地利用格局發生了巨大變化，但其土地利用變化下的長時間序列碳排放特征尚未明確。因此，本文以青島市土地利用數據為基礎，結合1980—2015年能源消費量數據，研究了青島市35年間土地利用及其碳排放總量的變化特征，并根據目前的發展態勢對未來碳排放量進行了馬爾科夫鏈預測。研究結果對山東半島地區的節能減排和可持續發展具有重要的理論和實踐價值，可為區域土地利用調控提供科學依據。

1 研究區概況與研究方法

1.1 研究區概況

青島市位于山東半島東南部，地理范圍為35°35′~37°09′N、119°30′~121°00′E，是國家沿海重要中心城市、國際性港口城市，也是山東省經濟中心、一帶一路新亞歐大陸橋經濟走廊的主要節點城市和海上合作戰略支點。青島市地勢東高西低，南北兩側隆起，中間低凹，其中山地約占15.5%、丘陵占2.1%、平原占37.7%、洼地占21.7%；地處北溫帶季風區，屬溫帶季風氣候；下轄市南、市北、四方、李滄、嶗山、城陽、黃島7 個區和即墨、萊西、平度、膠州、膠南5個市，總面積為11 293 km2，人口為939.48萬人（2012 年11 月市北區、四方區合并成立新的市北區，黃島區、膠南市合并成立新的黃島區；2017年9月即墨撤市設區成為即墨區，為保證數據的前后對應，本文仍按2012年11月調整之前的行政區劃）。

1.2 數據來源

本文采用的土地利用數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心（http://www.resdc.cn/），包括1980年、1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年的土地利用現狀遙感監測數據。其數據生產制作是以各期Landsat TM/ETM遙感影像為主要數據源，通過人工目視解譯生成。本文采用的1980—2015年能源消耗數據來源于青島市統計局和《青島統計年鑒》[22-26]，利用中科院土地資源分類系統統一不同年份的土地利用數據口徑，分為耕地、林地、草地、建設用地、水域和未利用地6 種土地利用類型[27]。

1.3 不同土地利用類型碳排放量計算

1.3.1 碳排放量計算公式

式中， Di為直接碳排放量；Ek為各土地利用類型面積；θk為各土地利用類型的碳排放（吸收）系數，排放為正值，吸收為負值[28]。

1.3.2 碳排放系數的確定

耕地的凈碳排放系數等于農業生產過程中CO2、CH4等溫室氣體的排放系數與作物生育期間對CO2的吸收系數的差值。根據CAI Z C[29-30]、何勇[31]、肖紅艷[32]等的研究，得出耕地的凈碳排放系數為0.049 7 kg/(m2·a)。青島市的林地包括有林地、疏林地、灌木林地、未造成林地、跡地和苗圃，其中有林地面積最大，其次為疏林地，灌木林地、未造成林地、跡地和苗圃所占面積相對較小。根據青島市的林地特征，林地的碳排放系數取值為-0.058 1 kg/(m2·a)[33]。同時，草地的碳排放系數取值為-0.002 1 kg/(m2·a)[33]。在有積水的條件下，湖泊、濕地為碳匯；積水被排干圍墾后，湖泊、濕地中土壤有機物的分解速率大于累積速率，此時的湖泊、濕地為碳源。水域的碳排放系數取值為-0.025 3 kg/(m2·a)[34]。青島市的未利用地約占全市總面積的3%，包括荒草地、裸巖石礫地、鹽堿地、沙地、裸土地、其他未利用地等，其中荒草地占比最大，而其碳排放和碳吸收都較弱，根據賴力[35]的相關研究，碳排放系數取值為-0.000 5 kg/(m2·a)。

1.3.3 建設用地的碳排放量計算

建設用地的碳排放量主要通過其利用過程中的能源消耗產生，主要是指煤炭、焦炭、燃料油、汽油、煤油、柴油、液化石油氣和原油等能源的消耗量。其計算公式為：

式中，Et為建設用地碳排放量；Eni為各種能源的消耗量；θi為各種能源轉換為標準煤的系數； fi為各種能源的碳排放系數。

煤炭排放系數參考日本能源經濟研究所的煤炭排放系數[36-40]。其他能源碳排放系數和標準煤換算系數參考《IPCC國家溫室氣體清單指南》，如表1所示。

表1 不同類型能源的碳排放系數

2 研究結果與分析

2.1 青島市土地利用與碳排放量變化特征

1980—2015年耕地面積占比始終最大，期末、期初分別占青島市土地總面積的64.16%和68.77%；建103t、-5.0×103~0 t、0~1.0×104t、1.0×104~1.0×105t、1.0×105~1.0×106t、＞1.0×106t，依次用1~6級來表示。1980年、2005年、2010年和2015年的碳排放量空間分布如圖2所示，可以看出，青島市的碳吸收區域主要出現在青島市北部的大澤山山系、東部的嶗山山系和南部的珠山山系，而其他區域則主要表現為碳排放。設用地面積始終占據第二位，占青島市土地總面積的13.06%~17.60%；草地面積為第三位，占比為8.45%~9.62%；林地和水域總面積較少。1980—2015 年青島市耕地面積不斷減少，共減少了5.98%；建設用地面積不斷增加，共增加了33.15%；林地、草地、水域、未利用地面積基本保持穩定。

圖2 青島市碳排放量空間分布格局

1980—2015年凈碳排放量總體呈上升趨勢，但存在波動。1980年青島市的凈碳排放量為2.26×106t，到2005年穩步上升至5.92×106t，2010年凈碳排放量出現拐點，驟增至2.36×107t，到2015年凈碳排放量下降至1.96×107t。在兩大碳源中，以建設用地的碳排放為主，耕地的碳排放占比很小。由圖1 可知，青島市建設用地引起的碳排放量在1980—2000年緩慢增加，在2000—2005年略有下降，在2005—2010年由5.85×106t驟增至2.37×107t，到 2015 年又減少至1.96×107t，這與青島市總體凈碳排放量變化特點是一致的，與建設用地面積變化和能源消耗是密不可分的。

圖1 青島市1980—2015年各種土地利用類型的碳排放量變化

1980—2015 年耕地引起的碳排放量呈下降趨勢，這與耕地面積減少有關。林地、草地、水域、未利用地起凈碳匯作用，在整個研究期間總體碳吸收量基本保持不變。1980—1995年碳吸收量由4.73×104t增加至5.22×104t，到2000年碳吸收量增加至4.82×104t，2000年后碳吸收量趨于平穩（圖1）。為直觀顯示土地利用碳排放量在空間上的分布特點，按照碳排放量的數值分布情況，將土地利用總碳排放量劃分為6個區間：≤-5.0×

2.2 基于土地利用變化的凈碳排放量預測

馬爾科夫預測法是概率論中利用馬爾科夫鏈的理論和方法來研究隨機事件的變化并借此預測未來變化趨勢的一種方法[38,41]。馬爾科夫模型的適用條件一般是中短期預測，目的在于保證轉移概率矩陣的穩定性。考慮到近期土地利用變化對未來的預測影響較大，本文利用2010 年和2015 年的數據進行轉移變化分析。根據兩個年份土地利用類型變化轉移矩陣，計算得到青島市2010—2015 年初始狀態轉移概率矩陣，進而得出各種土地利用類型在5 年內轉移為其他土地利用類型的概率。以2015年的土地利用類型為初始狀態矩陣，時間間隔為5 a，可逐步預測2020年、2025年、2030年的土地利用類型面積，結果見表2，可以看出，與2015年相比，2030年的耕地、林地、草地、水域面積基本保持不變，建設用地面積增加了9 045.76 hm2，未利用地面積減少了287.14 hm2。

表2 青島市2020—2030年土地利用類型面積預測值/hm2

根據預測的未來各種土地利用類型面積，計算得到各種土地利用類型相應的碳排放量，如表3 所示，可以看出，青島市凈碳排放量是逐年增加的，2020年的凈碳排放量為1.99×107t，2025 年的凈碳排放量為2.02×107t，2030年的凈碳排放量為2.05×107t。

表3 青島市2020—2030年碳排放量預測值/t

為明確碳排放總量對于未來區域土地利用的參考價值，根據2010—2016年青島市國民經濟生產總值建立線性回歸模型（Y=706.94 X+5 114.2，R2=0.996 6），分別預測得到2020 年、2025 年、2030 年的生產總值（12 890.54 億元、16 425.24億元、19 959.94億元），進而計算得到這3年單位生產總值的碳排放量。2005年單位生產總值的碳排放量為2 195 156.70 t，2020 年單位生產總值的碳排放量比2005 年下降了29.77%。國家“十三五”規劃中曾提出“2020 年比2005 年單位生產總值的碳排放量下降40%~45%”的目標。該目標是全國的平均參考值，每個地區不完全一致。單純與該目標值相比，仍有相當的減排空間與潛力。因此，合理利用土地、改善產業結構、控制碳排放總量應成為青島市近期發展的重要目標之一。

3 結 語

1980—2015 年青島市凈碳排放量總體呈上升趨勢，由1980年的2.26×106t上升到2015年的1.96×107t。基于煙臺市2000—2011年的土地利用統計數據，王秋賢[42]等測算得到煙臺市2000—2011年碳排放量呈快速增加態勢，年均增長率為11.79%，2011年凈碳排放量達到1.31×107t的結論。樊高源[43]等基于國土資源綜合統計資料，測算得到烏魯木齊市土地利用凈碳排放量總體呈逐年上升趨勢，由1996 年的643.42萬t上升到2013年的2 161.05萬t，年均遞增率達7.39%。這些結論與青島市的碳排放量變化特征基本一致。

為研究土地利用變化下青島市的碳排放特點，本文以遙感提取的青島市土地利用數據為基礎，結合1980—2015年的能源消費量數據，研究了青島市35年間土地利用變化特點及其碳排放總量。1980—2015年青島市建設用地和水域面積增加明顯，耕地、林地有所減少。凈碳排放總量增加了1 730余萬t，建設用地增加是碳排放量增加的主要因素，林地是主要的碳吸收來源。根據目前的發展態勢，本文利用馬爾科夫鏈對未來碳排放量進行預測發現，2030年碳排放量將達到2 000余萬t，因此控制碳排放總量應成為青島市近期發展的重要目標之一。然而，低碳生態化城市發展作為城市可持續發展的重要途徑，依賴降低碳來源、消減碳排放和加強碳捕捉[32]3 個方面的共同作用。研究結果表明，建設用地的增加是城市碳排放量大幅增加的主要原因，因此建議通過構建評價體系研究城市土地利用總體規劃方案和建設評價，有利于定量化呈現城市各核心片區的碳排放潛力[44]。