基于土地利用變化的貴陽市碳排放時空演變和空間關聯

周偉婷

（河海大學公共管理學院，南京 211100）

土地利用變化是影響碳排放和碳儲存的重要因素之一［1］，間接對全球氣候變化和區域生態環境產生影響。中國十分重視碳排放問題，2020 年9 月習近平總書記在第75 屆聯合國大會上正式提出2030年實現碳達峰與2060 年實現碳中和的目標，黨的二十大報告中再次強調了中國的“雙碳”目標?；谕恋乩妙愋妥兓治鰠^域碳排放時空演變特征，有利于優化土地利用結構進而實現土地可持續利用，對推動區域節能減排具有現實參考價值。早在20世紀90 年代國外學者已經開始對土地利用變化與碳排放之間的關系進行研究［2］，21 世紀初以來國內學者對碳排放相關問題展開豐富研究并取得了一定成果。張玥等［3］從國家層面省域尺度創新性結合土地利用隱性形態評價模型探索碳排放與其在1990—2018 年的空間關系；張余等［4］運用ESDA 和GWR模型對東北三省18 年期間地類和土地利用碳排放時空變化特征及空間關聯進行研究；苑韶峰等［5］采用碳排放模型分析長江經濟帶15 年期間碳排放時空差異，并結合生態和經濟雙重角度分析其空間異質性；楊靜媛等［6］采用碳排放計算模型探明江西省18 年期間的碳排放空間格局，運用基尼系數等方法剖析碳排放區域空間差別。當前，國內相關文獻在研究尺度上主要集中于國家、地方和省級宏觀層面，而市級和縣域微觀層面研究相對缺乏；研究區域上主要圍繞經濟發達和能源消費量大的華東、華北和東北地區，而對于自然條件優越的西南地區研究有待深入。因此，本研究選取具有代表性的貴陽市作為研究區以彌補土地利用碳排放領域的研究空缺。本研究分析了貴陽市2000—2020 年不同土地利用類型變化下碳排放的時空特征及空間關聯，以期為區域“雙碳”目標的實現以及制定有針對性的區域碳減排政策提供參考。

1 數據來源與研究方法

1.1 研究區概況

貴陽市位于貴州省中部，地處東經106°07′—107°17′、北緯26°11′—26°55′，是中國西南地區重要的中心城市之一，也是貴州省政治和經濟中心。轄區范圍包括南明區、花溪區、云巖區、烏當區、白云區、觀山湖區6 區和開陽縣、息烽縣、修文縣3 縣以及清鎮市1 市，土地總面積為8 043.37 km2。貴陽市位于長江與珠江兩大流域分水嶺地帶，地貌上屬黔中丘陵盆地區，山地、丘陵面積占總面積的84.61%。

1.2 數據來源

貴陽市2000—2020 年30 m 地表覆蓋遙感數據來源于中國科學院地理科學與資源研究所；能源消費量和年末戶籍人口等統計數據來源于2000—2020 年的《中國能源統計年鑒》和《貴陽統計年鑒》。

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用類型轉移矩陣 土地利用類型轉移矩陣是通過創建二維矩陣的方法定量表達各地塊土地使用類型的流入和流出狀況。其公式如下。

式中，Sij為2000—2020 年貴陽市土地類型產生變化的總面積；i、j分別代表不同地類；n代表土地利用的類型數［7］。

1.3.2 碳排放計算 土地利用碳排放可分為直接碳排放和間接碳排放。耕地、林地、草地、水域及未利用地碳排放按照直接碳排放系數法來估算，計算公式如下。

式中，Ex為各地類碳排放總量；Xi為各地類面積；αi為各地類碳排放系數，正值表示碳源，負值表示碳匯。參照目前已有相關文獻，結合貴陽市實際情況來確定各地類的碳排放系數（表1）。

表1 土地利用碳排放系數

建設用地碳排放按照間接碳排放系數法來估算。本研究所涉及的能源類型如表2 所示，計算公式如下。

表2 各類能源碳排放系數

式中，Ey為建設用地碳排放總量；Yi為各類能源消耗量；βi為各類能源標準煤折算系數；εi為各類能源碳排放系數。各類能源標準煤折算系數和碳排放系數［10］見表2。

1.3.3 空間自相關 空間自相關主要探索某地理空間范圍內一組變量與其他觀測變量之間潛在的相互依賴性［11］。以全局Moran’sI來衡量農業機械裝備產業鏈的空間分布模式，計算公式如下［12］。

式中，n為貴陽市10 個行政區；xi、xj為行政區i和j的土地利用碳排放量；xˉ為全部變量的平均值，wij為行政區i與j之間的空間權重［13］。

局部空間自相關（Ii）能夠更詳細地表征各區縣空間差異，計算公式如下［14］。

2 結果與分析

2.1 土地利用碳排放時空特征

2.1.1 時間變化特征 由圖1 可知，貴陽市林地面積占比最高，在各年度均占區域土地總面積的50%左右，耕地和草地面積次之。2000—2020 年貴陽市林地面積前期緩慢增加后期有所減少，耕地和草地面積總體上都在緩慢下降，建設用地面積增加幅度較大且在2015—2020 年增長速率最高，水域和未利用地面積僅有輕微波動。2000—2020 年建設用地面積增加了367.904 km2，增長率最高，達210.542%，其次是水域面積，增加了46.029 km2，增長率為50.784%；面積減少最多的為草地和耕地，其中草地面積下降189.010 km2，降幅為12.342%，耕地面積下降188.692 km2，降幅為8.181%。

圖1 2000—2020 年貴陽市土地利用類型面積變化

由表3 可知，2000—2020 年貴陽市碳源和碳排放總量整體上均呈增長趨勢，碳匯僅有輕微波動。研究期間碳排放總量上升了1 279.888 萬t，年均增幅為7.51%，其中2005—2010 年增幅最高，達124.90%，與貴陽市中心城區建設用地擴張和經濟高速發展有緊密關聯。碳源兩大組成中建設用地碳排放量占絕大部分，近21 年建設用地碳排放量占比持續上升，占比最高在2020 年，達99.38%；耕地碳排放量2000 年占比為2.75%，2020 年占比為0.62%，整體上減少了0.938 萬t。2000—2020 年碳匯總體上升了0.126 萬t，其中林地占絕大部分，2020 年占比達97.30%；草地、水域和未利用地這類生態涵養用地占比均較低且近21 年變化起伏較小。

2.1.2 空間變化特征 由表4可知，2000—2020年貴陽市土地利用類型產生轉移的面積為1 058.016 km2，占貴陽市土地總面積的13.16%?？傮w來看，轉出較多的地類有耕地、草地和林地，分別為380.181、349.356、309.279 km2；轉入最多的地類為建設用地，面積為375.434 km2；水域和未利用地轉入及轉出占比均較低。

表4 2000—2020 年貴陽市土地利用轉移矩陣（單位：km2）

從圖2 可以看出，2000—2020 年貴陽市土地利用類型空間轉移主要集中在貴陽市西部和南部地區，南部地區主要為建設用地轉入，西部地區大部分是林地和草地轉入，東部及北部則較多為耕地轉入。其中碳源組成中的建設用地流入區面積最大，主要分布在白云區、觀山湖區東南側、云巖區東側、南明區東側和花溪區中心地帶等城鎮化進程較快的地區；碳匯組成中的林地和草地流入面積次之，主要分布在清鎮市；耕地流入面積較大且在各區縣空間分布相對零散，主要分布在烏當區、開陽縣及息烽縣；水域流入主要集中在開陽縣東部；未利用地流入面積最小。

圖2 2000—2020 年貴陽市土地利用轉移空間分布

為了能夠更加直觀清楚地看出貴陽市2000—2020 年土地利用碳排放量空間演變過程，對其進行數據標準化處理后將其分為輕微、輕度、中度和重度4 個碳排放等級。從圖3 可以看出，貴陽市不同時期土地利用碳排放空間差異明顯，且2000—2020 年重度碳排放區有向西擴張的趨勢。

圖3 2000—2020 年貴陽市土地利用碳排放空間變化

重度碳排放區主要分布在云巖區、南明區等城市化和產業化水平較高的主城區，這些區域具有優渥的經濟發展基礎和獨特的地理優勢，因此城鎮建設和經濟發展較快，碳排放量也隨之不斷增加。2015年后重度碳排放區擴張至清鎮市，2000—2015 年貴陽市碳排放總量由392.846萬t上升至1 715.345萬t，各行政區碳排放量在此期間均持續增長且2005—2010 年增長速率最高；2015—2020 年貴陽市碳排放總量下降至1 672.734 萬t，而在此期間清鎮市碳排放量呈上升趨勢，這與清鎮市城鎮化發展進程加快以及貴州省相關政策和規劃要求有關。

中度碳排放區主要集中于貴陽市行政區西南和東北“兩翼”，包括清鎮市、花溪區、開陽縣和息烽縣，整體呈向東北轉移的趨勢。2000 年清鎮市和花溪區碳排放量為100.903 萬t，占貴陽市碳排放總量的25.69%；2020 年開陽縣和息烽縣碳排放量為375.286 萬t，占貴陽市碳排放總量的22.44%。開陽縣由2000 年的輕度碳排放轉變為2005 年的中度碳排放，息烽縣由2000 年的輕微碳排放發展至2005 年的輕度碳排放，再到2015 年轉變為中度碳排放，花溪區在輕度和中度碳排放之間發生輕微波動，這些區縣具有旅游發展和農業生產等屬性，因此碳排放量會伴隨產業發展而上升。

輕度及輕微碳排放區主要集中在白云區、烏當區和觀山湖區等。2000 年輕微碳排放區息烽縣、白云區和烏當區碳排放量為66.120 萬t，占貴陽市碳排放總量的16.83%；2020 年觀山湖區和白云區碳排放量為124.710 萬t，占貴陽市碳排放總量的7.46%。修文縣一直處于輕度碳排放狀態，該區為著名生態風景旅游區。此外，以上這些區域主要地類為林地且生態環境較好，故碳排放量相對較低。

2.2 土地利用碳排放空間關聯

由表5 可知，貴陽市土地利用碳排放全局空間自相關Moran’sI值2000 年為正值，2005—2020 年為負值，說明在絕大部分時間里呈空間負相關。2005—2020 年Moran’sI絕對值總體呈上升趨勢，表明在此期間土地利用碳排放量在各行政區的空間異質性越來越強。

表5 2000—2020 年貴陽市土地利用碳排放全局自相關Moran’s I

圖4 顯示了2000—2020 年貴陽市10 個行政區土地利用碳排放空間關聯情況，可以更加直觀地看出貴陽市在此期間土地利用碳排放局部空間自相關的時空演變。高-高關聯類型主要分布在花溪區且存在于2000 年和2005 年，該區早期工業化水平較高且受到周邊城市發展的影響推動了碳排放量增加；低-低關聯類型主要在2000 年分布于修文縣和開陽縣，這些地區在早期林地、草地和水域等具有碳匯作用的生態用地占比較高，并且作為縣城其工業發展水平和城鎮化進程相對主城區要低；低-高關聯類型在2010 年分布在花溪區，說明此時花溪區碳排放量較低而其周邊地區碳排放量卻相對較高；高-低關聯類型在2010—2020 年分布在清鎮市，表示在此期間清鎮市碳排放量均高于周邊城市。

圖4 2000—2020 年貴陽市土地利用碳排放量LISA 聚類

3 討論

土地利用是碳排放的重要來源，碳排放會隨著土地這一自然載體上的社會經濟活動強度的增加而持續上升［3］。目前，對西南地區從區縣尺度分析市級土地利用碳排放時空演變的研究較少。前人主要采用運用較為廣泛的碳排放系數計算模型對國家和省級層面碳排放進行研究，反映宏觀區域土地利用碳排放時空特征［1，8，9］；除此之外，現有研究還運用模型驗證法結合定性數據估算自然生態系統碳排放［15］；也有不少學者分別基于DMSP-OLS 和NPPVIIRS 兩種不同夜間燈光數據探索碳排放時空格局［16-18］。本研究以貴陽市為研究區域，基于2000—2020 年30 m 地表覆蓋遙感數據，利用土地利用轉移矩陣、碳排放計算模型探析該地區土地利用類型和碳排放時空演變特征，采用空間自相關法對碳排放總量空間關聯可視化表達。結果表明，貴陽市土地利用碳排放中碳源呈增長趨勢且主要構成為建設用地，碳匯僅有輕微波動且主要構成為林地，盡管貴陽市具有優越的自然生態環境，林地面積占比50%左右，然而相對于建設用地不斷擴張帶來的碳排放量持續上升，林地碳匯作用難以與之抵消，與李彥旻等［19］的研究結果相似。因此，貴陽市未來減少碳排放應在保護原有生態環境的基礎上控制建設用地數量的增加并減少該土地利用類型所產生的經濟活動產生的能源消耗。

4 小結

2000—2020 年貴陽市土地利用碳排放年均增長率為7.51%，整體上增速較快。碳源呈增長趨勢，碳匯僅有輕微波動，碳源組成中建設用地占絕大部分，碳匯組成中林地占比較高。2000—2020 年碳排放空間差異上，重度碳排放區主要集中在云巖區和南明區且有向西擴張的趨勢，中度碳排放區主要集中于貴陽市西南和東北“兩翼”且呈向東北轉移的趨勢，輕度以上碳排放區占比較高，貴陽市土地利用結構有待調整，節能減排和低碳優化政策亟待落實。空間關聯上，貴陽市土地利用碳排放在2000 年呈空間正相關，在2005 年、2010 年、2015 年和2020 年呈空間負相關且相關性不斷上升。研究結果反映了貴陽市土地利用碳排放格局不容樂觀，土地利用結構和強度亟待調整，應結合貴陽市實際情況制定切實可行的低碳減排政策，促進區域土地資源低碳高效可持續利用。