北部灣經濟區土地利用碳排放時空差異及影響力地理探測

劉少坤，王鵬程，黃榮華

（南寧師范大學自然資源與測繪學院，廣西 南寧 530001）

生態環境的穩定關系著人類生存發展與健康安全，全球CO2排放量持續攀升，嚴重危害人類生存發展，氣候治理已然成為各國亟待解決的難題之一。當前，我國正處于供給側結構性改革和新型城市化建設的加速時期，地區發展不平衡所導致的土地利用與生態環境問題尤為突出[1]。因此從土地利用視角深入研究碳排放的空間分異特征對我國國土空間低碳優化、生態持續發展具有深遠意義。

目前，我國經濟發展與城鎮建設加劇了能源的消耗，造成碳排放持續增加，導致我國碳排放總量處于高位，減排降碳壓力較大。因此，國內外學者聚焦于碳排放與土地可持續利用方面，主要從土地利用碳排放核算、碳排放效應分析[2-4]、土地利用碳排放空間分異及脫鉤效應[5-6]、國土空間低碳發展[7]等方面開展研究，為本文提供了深厚的理論基礎。碳排放作為近年來政策與學科研究關注的焦點之一，學者研究較多關注碳排放核算，以及土地結構轉型所導致碳源和碳匯的功能變化[8]，對區域土地變化碳排放和生態環境影響機制的研究較少，同時鮮有研究綜合考慮多因素交互作用影響。在研究尺度上，多數研究選取中宏觀尺度進行分析[9-10]，鮮有研究探索縣域尺度的土地利用碳排放。現有研究通過土地利用風險指數法、碳排放系數法、可拓展隨機性的環境評估模型法等進行碳排放測算，但仍存在測算過程所需數據不足、精度不高等問題。夜間燈光數據具有彌補縣域統計數據缺失、提高測算精度的優點，已被國內外學者應用于能源消耗碳排放量的計算[11-12]。

廣西北部灣經濟區是我國面向東盟各國開放合作和西部大開發戰略的核心區域。隨著北部灣國際合作的推進，土地利用結構的變化將迅速影響區域生態安全，亟須研究區域土地利用碳排放差異的影響規律。因此，本文運用空間鄰域分析探索北部灣經濟區縣域土地利用碳排放時空分布格局，并利用地理探測器對其空間差異影響進行研究，為區域土地利用低碳優化、生態文明建設、經濟高質量發展提供參考。

1 研究區概況及數據來源

1.1 研究區概況

作為我國第一個國際區域經濟合作區，廣西北部灣經濟區地處南海西北部，西臨越南，緊抓西部陸海新通道建設機遇，發揮“一帶一路”倡議的重要作用。研究區總面積7.3×104km2，河網密布、資源豐富。不斷加速的工業化進程導致其土地類型變化劇烈，進而導致碳排放攀升，因此在土地科學及“雙碳”目標背景下分析不同時間跨度的碳排放空間差異，對該區域低碳經濟發展具有現意義。

1.2 數據來源及處理

本文采用的土地利用數據來源于Landsat 系列30 m×30 m 高分遙感影像；NPP-VIIRS 夜間燈光數據來源于中國研究數據服務平臺（CNRDS）；按照指標數據的代表性和可獲得性原則，結合現發展狀況，設置10 項影響力指標，數據來源于2010—2020 年《中國縣域統計年鑒》《中國港口年鑒》《中國能源統計年鑒》《廣西統計年鑒》，以及相關縣市統計公報，個別缺失數據通過線性插補予以補充。同時，為提高地理探測器分析顯著性，利用自然斷點法將指標進行特征分級，現最優離散化（表1）。

表1 影響力指標選取及構建

2 研究方法

2.1 土地利用碳排放測算方法

結合學者已有驗證[13-16]，土地利用碳排放測算分為兩類：直接碳排放量測算和間接碳排放量估算。直接碳排放量包含耕地、林地、草地、水域、未利用地的碳排放量，間接碳排放量為建設用地碳排放量。

土地利用直接碳排放量計算公式如下：式中：Et為土地利用直接碳排放量；Ci為不同類型土地碳排放量；Si為不同類型土地面積；Ki為不同類型土地利用碳排放（吸收）系數。參考相關學者研究[6，15]，結合研究區氣候環境特征和土地利用覆被特點，修正并確定土地利用碳排放（吸收）系數（表2）。

表2 土地利用碳排放（吸收）系數

人類在建設用地上的生產、生活等活動所產生的碳排放是土地利用間接碳排放的主要來源，因此利用NPP-VIIRS 夜間燈光數據對能源消耗碳排放進行擬合驗證[11，13]，有效測算縣域建設用地碳排放。其中，所需不同折標煤系數和碳排放系數（表3）來自IPCC《國家溫室氣體排放清單指南》。

表3 不同能源標準煤折算系數和碳排放系數

2.2 地理加權回歸模型

地理加權回歸（GWR）模型引入空間距離權重有效反映各因子參數的空間非穩定性[17]。運用該模型將研究區夜間燈光數據與能源碳排放數據進行回歸擬合，使結果在縣域空間尺度上更具可靠性。公式如下：

式中：yi為（μi，vi）為各縣域空間坐標；β0（μi，vi）為回歸的常數項；βk（μi，vi）為采樣點i的第k個回歸系數；εi為隨機誤差項。

2.3 空間鄰域分析

全局莫蘭指數（Global Moran's I）和局部莫蘭指數（Local Moran's I）統計量用于測量相鄰空間分布對象屬性值之間的關系[18]。利用空間鄰域分析土地利用碳排放是否存在空間集聚特征。公式如下：

式中：I為全局莫蘭指數；Ii為局部莫蘭指數；n為空間單元數；xi，x-分別為單元特征值與平均值；wij為空間權重矩陣。

2.4 地理探測器

地理探測器是綜合空間分異要素，探測多因素共同影響下對地理現象差異性的統計學模型[19]。本文重點利用因子探測和交互作用探測研究土地利用碳排放差異影響力因素。計算公式如下：

式中：q為影響力大小，其范圍在0～1 間，值越大表明其影響力越大；h=1，2，……，L為自變量的分類或分區；Nh為類h的樣本量；δ2h為類h自變量的方差；N為各縣域樣本量；σ2為方差。

3 擬合驗證與縣域碳排放估算

3.1 夜間燈光與能源消耗碳排放數據擬合驗證

表4 擬合結果

3.2 縣域建設用地碳排放估算

4 土地利用碳排放時空差異分析

4.1 土地利用碳排放時空演變特征分析

通過測算得到2010—2020 年研究區土地利用碳排放狀況（圖1）。從市域尺度看，6 個城市僅有南寧市土地碳排放呈現遞減趨勢，由2010年的3.367×106t 下降至2020 年的2.379×106t。這得益于南寧市2017年出臺《節能減排降碳和能源消費總量控制“十三五”規劃》，能耗強度和碳排放強度穩步下降。其他5 市的碳排放均處于上升趨勢，以欽州市較為突出。究其原因是欽州港國家級石油化工產業園及欽州港的建成，使能源消耗量大幅度增加。

圖1 研究區土地碳排放測算統計圖

從縣域尺度看，研究區縣域碳排放量呈現波動上升趨勢，37 個縣域中僅13 地下降，其余縣域均呈遞增趨勢。其中，欽州市的靈山縣和防城港市的防城區土地碳排放增幅最大，分別從2010年的1.829×106t、1.916×106t 上升至2020 年的3.210×106t、2.947×106t。這與近年來邊境土地利用結構調整及城鎮化率攀升所導致的建設用地擴張、能源消耗量增加有著緊密聯系。部分市縣大力推進節能減排，發展生態旅游，碳排放存在明顯下降態勢，以南寧市青秀區、西鄉塘區減碳較為明顯，兩區減碳量占研究區減碳總量的38.86%。

總體上，2010—2020 年，北部灣經濟區土地利用碳排放具有較為顯著的區域分布特點和空間差異規律，呈現以中南部沿海城市地區向四周城市地區逐漸減弱的趨勢。

（1）高度碳排放地區分布較為穩定，集中于北部灣經濟區沿海的防城港市、欽州市和北海市。高度碳排放區對外貿易強度較大，城鎮建設加快，同時人口密度較高導致能源消耗增大，進而使碳排放處于高位。

（2）中度碳排放地區減少，低度碳排放地區增加。由2010 年的8 個中度碳排放區減為2020 年的4 個；低度碳排放區增加至27 個，主要集中于南寧市轄區和玉林市轄區周邊。玉州區和北流市分別在2015 年、2020 年轉成低度碳排放區，兩地近年來深入推進生態文明建設，大力發展生態經濟，推動低碳循環發展。

（3）2015 年出現負碳排放區——南寧馬山縣，且低度碳排放地區存在向負碳排放區轉化的趨勢。得益于旅游服務業和生態經濟的雙向推進、林草地儲碳能力的加強。馬山縣在2015 年成為負碳排放地區，這對研究區降低土地利用碳排放起著積極的推動作用。

4.2 土地利用碳排放空間聚集效應分析

利用空間鄰域深入研究土地利用碳排放集聚效應。北部灣經濟區縣域土地碳排放Moran’sI逐年上升，由2010 年的0.457 上升至0.603，表明各縣域的土地利用碳排放呈現高度的正相關關系，同時空間上呈現較為顯著的集聚分布特征。

高—高聚集區穩定分布在南部沿海城市地區，低—低聚集區則分布在西南崇左市和南寧市。2010年低—低聚集區分布在崇左市，高—高聚集區集中在欽北區和欽南區。2015 年低—低聚集區向北部轉移，南寧市武鳴區和賓陽縣成為低—低聚集主要區域；高—高聚集區無變化。2020 年，低—低聚集區以南寧縣域輻射展開，高—高聚集區縮減為港口區和鐵山港區。

5 土地利用碳排放影響力地理探測分析

5.1 影響力顯著性分析

運用分異及因子探測器定量研究碳排放影響力程度（表5）。各影響力指標對土地碳排放的影響程度呈現一定程度的空間異質性，人均建設用地面積（X7）、港口貨物吞吐量（X6）、第二產業占比（X4）、城鎮化率（X10）、單位GDP 能源消費量（X1）對碳排放空間分異影響力較大。

表5 指標影響力顯著性探測結果

通過篩選影響力較高的指標（q≥0.6）：人均建設用地面積、港口貨物吞吐量、第二產業占比、城鎮化率、單位GDP 能源消費量成為主導因素（圖2）。

圖2 北部灣經濟區縣域土地利用碳排放主導影響力

能源利用與產業發展方面：2010—2020 年，單位GDP 能源消費量影響力呈現小幅度下降，2020年q值為0.609。第二產業占比出現較大波動，呈現先增后減態勢。區域發展中需要從資源配置和路徑模式上探索創新，注重經濟低碳轉型發展。

對外貿易程度方面：港口貨物吞吐量q值均高于0.85，充分表明其顯著影響土地利用碳排放。貨物吞吐量是當前考量港口低碳綠色轉型的重要指標之一，反映航運活動的頻繁程度。作為我國西部新通道的北部灣經濟區，其港口航運活動、用電設施建設所造成的用地面積增加、溫室氣體排放不可忽視。

土地利用規模方面：人均建設用地面積、土地利用程度指數的q值呈現最高。由此推斷，土地規模對地區碳排放影響作用最為突出，具體表現在城鄉建設邊界的不斷擴展使得植被大量減少，進而削弱植被在空氣中的碳固化作用。農地轉非農的現象導致土壤對有機碳的吸收、儲存功能減弱，致使碳排放增加。

人口規模方面：城鎮化率對縣域土地利用碳排放影響力呈現高位穩定狀態，2020 年q值升至0.782，反映出城鎮發展進程對土地利用碳排放影響較高。在工業化、城鎮化的快速進程中，人口集聚所造成的生活生產用地及建設用地供需矛盾加大，土地利用變化的加劇將促使碳排放隨之改變。

5.2 影響力交互作用分析

進一步利用交互作用探測器對指標之間相互作用進行探究（表6）。各影響因子交互后影響力顯著增強，增強關系以雙線性增強為主，即研究區土地利用碳排放時空差異不完全由單一因素造成，更多表現為多因素交互協同所形成（圖3）。

圖3 北部灣經濟區土地利用碳排放影響力機制

表6 指標影響力交互探測結果

（1）產業結構水平與經濟發展狀況交互后，影響力結果顯著上升。2015 年、2020 年，X4與X2交互探測結果為0.994、0.999，呈現較大影響力，可推斷經濟快速增長與產業結構布局強烈影響著碳排放空間差異分布。

（2）出口貿易總額、人口密度與其他因素交互后，較單一因素，交互后影響力顯著增大，X5與X9相互作用影響力三年均達到0.9 以上。人口規模及土地利用規模是地區發展的重要部分，其單獨作用時對區域碳排放影響不明顯，但在區域對外貿易加大后，兩者交互作用將對土地碳排放影響力增強。

（3）人均建設用地、港口貨物吞吐量單一因素對北部灣經濟區碳排放影響力已是最大，在交互作用后，呈現影響力極大，三年交互探測結果均高至0.99 以上。隨著“一帶一路”倡議的推進發展，港口貨物數量大幅增加，促使港口建設用地擴展、基礎電力服務及交通運輸設施強化，碳排放亦在持續攀升。

6 結論與討論

6.1 結論

（1）北部灣沿海城市受區域經濟社會快速發展影響，土地利用碳排放持續上升。2010—2020 年，廣西北部灣經濟區6 市中，除南寧市外，其余5 市縣域土地利用碳排放均呈上升態勢，2020 年土地利用碳排放量為35.608×106t。

（2）北部灣經濟區土地利用碳排放在空間上呈現以中南部沿海城市向四周城市逐漸減弱的趨勢。高度碳排放地區集中分布在沿海城市，以南部沿海地區欽州市和防城港市為代表的地區變化較為穩定；低度碳排放地區逐年增加，主要由中度碳排放區轉化，且呈現向負碳地區轉化的動態特征。

（3）北部灣經濟區各縣域土地利用碳排放呈現高度的正相關關系，空間上具有顯著集聚特征。高—高聚集穩定分布在南部沿海城市地區，低—低聚集主要分布在崇左市和南寧市。

（4）北部灣經濟區土地利用碳排放的空間差異性是由能源強度、產業結構、對外貿易程度、土地利用及人口規模等多因素作用的結果。其中，人均建設用地面積、港口貨物吞吐量、第二產業占比、城鎮化率發揮主導作用，各因素交互作用后影響力顯著增強。

6.2 討論

廣西北部灣經濟區正處于城市化高速發展時期，土地利用變化加劇，碳排放總量不斷增長。為促進區域土地利用低碳優化、經濟高質量發展，北部灣經濟區未來需要從人地關系出發，依托沿海區位優勢與豐富的林地資源，打造邊海聯動經濟帶，加強綠色低碳型港口建設，從“降碳源+增碳匯”角度降低碳排放，發揮海洋“藍碳”固碳增匯功能。

本文研究北部灣經濟區土地利用碳排放時空差異規律及影響因素，為研究區未來碳達峰及碳中和目標的現提供數據參考。在進行夜間燈光數據與能源消耗碳排放量擬合過程中，因部分市域能源消費量、縣域經濟社會指標數據存在獲取困難，在一定程度上影響擬合效果，進而影響碳排放的估算準確性，微觀尺度下土地利用碳排放的科學測度及權衡機制仍是今后研究的重點和方向。