秦嶺北麓(西安段)碳排放和碳匯分析與預測研究

王 巖,管子隆,3,李 菲,劉 園

(1. 中國電建集團西北勘測設計研究院有限公司,西安 710065;2. 陜西省水生態環境工程技術研究中心,西安 710065;3. 中國電建集團西北勘測設計研究院有限公司 博士后科研工作站,西安 710065)

0 前 言

當今全球氣候變化越來越引起人們的重視,溫室氣體的排放對于地球氣候系統的變化有著重要的影響。在過去幾十年里,隨著人類活動的不斷增加,CO2、CH4等溫室氣體的排放量也在不斷增加,導致全球氣溫升高、極端天氣事件增多等氣候變化問題加劇[1]。在此背景下,全球各國開始加強對氣候變化問題的關注,并紛紛制定了一系列的減排政策,以減緩溫室氣體的排放量。作為世界上最大的溫室氣體排放國,中國也開始重視并加強對碳排放和碳匯的評估和預測,為實現我國雙碳目標提供理論基礎。

近年來,國內外學者圍繞碳排放和碳匯的預測和分析開展了部分研究。在碳排放分析方面,Chen等[2]采用DMSP/OLS和NPP/VIIRS衛星圖像,估算了1997—2017年我國2735個縣的二氧化碳排放量,為碳排放研究和相關政策制定提供了數據支撐;碳排放的預測往往采用STIRPAT模型[3]建立碳排放量和關鍵指標之間的關聯。在碳匯分析方面,許多學者采用CASA[4]、INVEST[5]等模型研究區域的碳匯時空分布及變化規律,并采用灰色預測模型、冪函數等模型研究區域的碳匯潛力[6]。秦嶺北麓是中國西北地區重要的森林生態系統,了解秦嶺北麓碳排放和碳匯時空分布特征,對于評估該地區碳匯潛力、指導碳排放減緩政策以及提高全球碳循環科學水平具有重要的意義。然而,針對秦嶺北麓的碳排放和碳匯的研究尚不充分,需要進一步深入探討其時空分布特征及其未來的變化趨勢。

因此,本文通過研究秦嶺北麓(西安段)碳排放和碳匯時空分布特征,探究其碳匯潛力,建立碳排放預測模型,預測未來碳排放趨勢,并提出相應的碳減排增匯的相關建議,為該地區的碳減排和生態保護提供科學依據。

1 研究區域和方法

1.1 研究區域概況

本文研究范圍為秦嶺北麓(西安段)(見圖1),南以秦嶺主梁為界,北至渭河,東西皆以西安市行政區劃為限,包括西咸新區、周至縣、鄠邑區、長安區及藍田縣等,總面積9 267.53 km2,其中森林面積約6 900 km2,森林覆蓋率74.5%。秦嶺北麓屬于典型的季風氣候區,存在明顯的季節變化和不均勻的降水分布,同時秦嶺山脈的高山地形使其產生明顯的高山效應。海拔1 700.00 m以上的區域氣候寒冷濕潤,年平均氣溫為6～8℃;海拔1 700.00 m以下的區域氣候溫暖多雨,年平均氣溫為10～12℃。秦嶺北麓(西安段)水系發育,共有50條峪道,峪口以上部分垂直分布有高山灌叢草甸、針葉林、針闊葉混交林和落葉闊葉林等自然植被類型。

圖1 秦嶺北麓(西安段)地理位置

1.2 碳匯計算

凈生態系統生產力(Net Ecosystem Productivity,NEP)是生態系統的植被凈初級生產力(Net Primary Productivity, NPP)與土壤微生物呼吸碳排放(Heterotrophic Respiration,RH)的差值,是評估區域碳平衡的重要指標,可用于度量植被碳匯的大小。其公式如下:

NEP(x,t)=NPP(x,t)-RH(x,t)

(1)

式中:NEP(x,t)為t月份像元x的植被凈生態系統生產力(g C m-2),NPP(x,t)為t月份像元x的植被凈初級生產力(g C m-2),RH(x,t)為t月份像元x的土壤微生物呼吸量(g C m-2)。當NEP>0時,說明植被的固碳量大于土壤微生物呼吸的碳排放量,表現為碳匯,反之則為碳源。

本研究使用應用較為廣泛的光能利用率CASA(Carnegie Ames Stanford Approach)模型估算秦嶺北麓(西安段)的NPP,其表達式為:

NPP(x,t)=APAR(x,t)×ε(x,t)

(2)

式中:APAR(x,t)為t月份像元x吸收的光合有效輻射(g C m-2month-1);ε(x,t)為t月份像元x的光能利用率(g C MJ-1)。

RH與土壤中微生物的數量、種類以及植物根系的分泌物有關,因此,溫度和降水是影響土壤微生物呼吸的最重要的兩個因素。本研究采用裴志永等[7]建立的回歸模型估測RH,該模型在黃河流域也較好的適用性[4],其計算公式為:

RH(x,t)=0.22×[e0.0912T(x,t)+In(0.3145R(x,t)+1)]

×30×46.5%

(3)

式中:T(x,t)為t月份像元x的平均氣溫,℃;R(x,t)為t月份像元x處的總降水量,mm。

1.3 碳匯預測

灰色預測模型是一種基于灰色系統理論的預測方法,用于處理具有不完整、不確定和模糊信息的問題。通常用于中小樣本數據的預測和決策分析,可適用于各種自然和社會經濟領域的預測問題。考慮到氣象條件和植被生長狀況等自然因素的不確定性,本研究采用GM(1,1)灰色預測模型,通過灰色數學中的“累加生成”法和“均值修正”法將原始數據序列轉化成符合穩定規律的新序列,從而使得建立的一階微分方程更具可靠性和準確性,然后利用已知的歷史數據進行參數估計,進而通過該方程來預測未來碳匯的變化趨勢。

(4)

1.4 碳排放預測

STIRPAT(Stochastic Impacts by Regression on Population, Affluence, and Technology)模型是由York等[8]基于IPAT方程提出的,意在揭示經濟發展、人口增長、科技進步對環境的影響。本研究采用STIRPAT模型對秦嶺北麓(西安段)的碳排放進行預測。

通過對人口、區域生產總值、城鎮化率、產業結構和能源消耗強度5個自變量和因變量之間關系來預測區域的碳排放量。其拓展形式為:

InCE=a+bInP+cIn(GDP/P)+dInU+eInI

+fInEs+ε

(5)

式中:CE為區域碳排放量(t/a),P為常住人口數;GDP為區域生產總值(億元);U為城鎮化率(%);I產業結構(用第三產業占比表示),Es為能源消耗強度(噸標準煤/萬元)。a為模型常數項,b、c、d、e、f為以上變量的彈性系數,ε為隨機誤差。

1.5 數據來源

本研究的數據來源和說明見表1,其中碳排放數據來自中國碳核算數據庫(CEADs),人口、人均生產總值、城鎮化率、產業結構和能源消耗強度等數據來自西安市統計年鑒。根據收集到的各類數據的時間段,本研究中采用1997—2017年的碳排放數據分析區域碳排放量的時間變化規律,選取2017年分析碳排放的空間分布格局和碳匯的時空分布格局,采用2005—2017年的碳排放數據、碳匯數據和社會經濟數據預測未來碳排放量和碳匯量。

表1 數據來源與說明

2 結果與分析

2.1 碳排放時空分布格局

1997—2020年,秦嶺北麓(西安段)碳排放量從1.55×107t/a增加到5.16×107t/a,年均增速10.11%(見圖2)。總體來看,碳排放主要經歷的3個階段:1997—2001年碳排放量基本保持不變;2002—2011年碳排放量急劇增加,年均增長率為19.97%;2012—2020年增速大幅度放緩,年均增長率為1.61%。

圖2 1997—2020年秦嶺北麓(西安段)碳排放時間變化趨勢

1997—2020年,秦嶺北麓(西安段)碳排放空間分布格局的年際差異較小,本研究以2017年碳排放數據為例進行分析。2017年,秦嶺北麓碳(西安段)排放總量為4.41×107t(見圖3),碳排放量前五的區縣依次為長安區、未央區、臨潼區、灞橋區和雁塔區,分別占碳排放總量的比例為18.46%、16.06%、12.09%、11.00%和9.10%。但是從碳排放強度(單位面積碳排放量)分析(見圖4),排名前五的區縣依次為碑林區、新城區、蓮湖區、未央區和雁塔區,碳排放強度分別為4.32×104、3.84×104、3.83×104、2.68×104t /km2和2.65×104t /km2。

圖3 2017年秦嶺北麓(西安段)碳排放量空間分布格局

圖4 2017年秦嶺北麓(西安段)碳排放強度空間分布格局

2.2 碳匯時空分布格局

秦嶺北麓(西安段)2017年全年及各月的植被凈生態系統生產力(NEP)的空間分布如圖5所示。整體而言,NEP空間分布差異較大,北部平原區整體低于南部山區,平原區除西安城區外大部分地區高于0,NEP最低值出現在西安城區及西部太白山冰雪覆蓋地區,大部分低于-30 gC m-2a-1,NEP最高的地區分布在南部秦嶺山區,整體呈現出南高北低、高低相間的分布特征,具有一定的地帶性。

圖5 2017年秦嶺北麓(西安段)碳匯空間分布圖

秦嶺北麓(西安段)2017年逐月平均碳匯量如圖6所示。由圖6可知,1—12月的每月平均碳匯量主要表現為先增后減的趨勢,這一變化趨勢與該地區的自然植被和農作物的生長規律相一致。3—4月,隨著氣溫逐漸回升和降水逐漸增加,植物處于萌芽期,但此時植物的固碳能力仍然低于土壤呼吸速率,因此碳匯量較低。5—8月,隨著氣溫顯著上升和降水快速增加,植被處于生長的黃金時期,因此碳匯量迅速增加。9—10月,隨著氣溫回落和降水減少,植被生長速度緩慢,且絕大多數農作物已經收割,然而,此時土壤呼吸速率仍較高,因此碳匯量急速下降。12—次年2月為一年中氣溫最低的季節,植被處于枯萎期,固碳能力較低,因此碳匯量也較低。

圖6 秦嶺北麓(西安段)2017年逐月平均碳匯量

不同土地類型的固碳能力存在很大差異,基于2017年秦嶺北麓(西安段)年碳匯量的空間分布,按照土地類型分區統計,得到不同土地類型年碳匯量,如圖7所示。不同土地類型的碳匯量均值排序為:闊葉林地>草地>高山草甸>灌木林地>斜坡草地>疏林地>農田>灘地>河流>裸地>湖泊(水庫)>城鎮,闊葉林地的碳匯量均值為480.34 gC m-2a-1,城鎮的碳匯量均值為117.17 gC m-2a-1,極差為363.17 gC m-2a-1。

圖7 2017年秦嶺北麓(西安段)不同土地類型碳匯量

2.3 碳排放和碳匯量預測分析

通過嶺回歸分析,得出碳排放量的STIRPAT模型為:

InCE=7.753+0.492InP+0.55In(GDP/P)

-0.0355InU-1.868InI+0.115InEs

(6)

從上述回歸方程分析可知,各因素對碳排放影響程度為:產業結構>人均GDP>人口>能源消耗強度>城鎮化率。2005—2017年,秦嶺北麓(西安段)實際碳排放量與STIRPAT模型模擬量的擬合結果表明,實際碳排放量與模擬量的平均誤差為2.74%,誤差較小,在可接受范圍內。

結合《西安市國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二○三五年遠景目標綱要》和歷史數據,設定2021—2060年秦嶺北麓(西安段)在人口、人均生產總值、城鎮化率、產業結構和能源消耗強度的變化趨勢,采用STIRPAT模型預測未來正常發展情形下的碳排放量。碳排放量預測結果如下圖所示,由圖8可知,在正常發展情景下,秦嶺北麓(西安段)的碳排放量在2030年達到峰值5.94×107t/a,之后開始逐年下降;2060年碳排放量下降至5.42×107t/a。

圖8 秦嶺北麓(西安段)碳排放量預測結果

基于GM(1,1)灰色預測模型,分析得出秦嶺北麓(西安段)碳匯量的變化趨勢,如圖9所示。結果顯示,秦嶺北麓(西安段)在2021—2060年的碳匯量呈逐年增加的趨勢,2060年的碳匯量達到3.16×107t/a。

圖9 秦嶺北麓(西安段)碳匯量預測結果

圖10 秦嶺北麓(西安段)凈碳匯量預測結果

2.4 區域碳中和狀況分析

本研究估算了秦嶺北麓(西安段)的凈碳匯量,即總碳匯量與總碳排放量的差值。凈碳匯量統計結果顯示,秦嶺北麓(西安段)凈碳匯量基本為負值,說明秦嶺北麓碳(西安段)排放量始終大于碳匯量。在21世紀初,秦嶺北麓(西安段)碳排放量略高于碳匯量,凈碳匯量為-0.13×107t/a。2000—2030年,由于區域經濟的快速發展,碳排量的平均增速是碳匯量的5倍,所以秦嶺北麓(西安段)的凈碳匯量快速降低,最低凈碳匯量為-3.70×107t/a。2030—2060年,由于區域碳排量逐年降低,且碳匯量逐年增加,因此秦嶺北麓(西安段)的凈碳匯量逐步增加。2060年的區域凈碳匯量為-2.26×107t/a,未達到區域2060年的碳中和目標。

3 討 論

進入21世紀以來,西安市城鎮化建設快速推進,區域人口呈指數級增長,秦嶺北麓(西安段)碳排量也急劇增加。隨著陜西省對秦嶺北麓的生態環境保護的高度重視,并出臺《陜西省秦嶺生態環境保護條例》,使秦嶺生態環境保護工作走上法制化的道路。同時,積極實施的一系列系統性生態保護和修復工程[9],使秦嶺北麓生態環境質量持續好轉。因此從2012年以后,秦嶺北麓(西安段)的碳排放量得到有效控制,碳排放的平均增長率相比于碳排放的平均增長率相比于2000—2010年降低了12.4倍。

通過對碳排放量的預測分析發現,秦嶺北麓(西安段)可實現2030年“碳達峰”目標。人口是影響區域碳排放量的一項重要因素[10-11],研究表明中國人口將在2030年左右達到峰值[12],因此本研究中同樣設定秦嶺北麓(西安段)在區域人口在2030年達到峰值。通過對碳匯量的預測分析發現,秦嶺北麓(西安段)的碳匯量在預測期內年均增長1.62%,略低于張穎等[6]得出的全國森林碳匯年均增長率2.91%,主要原因是秦嶺北麓受區域限制,森林面積的增長率低于全國平均增長率。結合碳排放量和碳匯量的預測結果,發現秦嶺北麓(西安段)在2030—2060年期間,雖然碳排量持續降低,碳匯量持續增加,但是在正常發展情景下仍然難以達到2060年“碳中和”的目標。李曼等[13]的研究也發現山西省在基準情景下難以實現2060碳中和目標。許多專家指出我國實現碳中和目標面臨時間緊迫、任務艱巨等問題[14],因此需要社會各界加速推進減排固碳工作,在減少碳排放上,由于產業結構和人口是影響碳排放量的關鍵因素,第三產業比例的提升有利于減少碳排放,并且產業結構逐步成為碳排放量變化的主導因素[15],因此一方面要優化產業結構,降低第二產業占比,鼓勵發展低碳或無碳產業;另一方面要增加清潔能源的使用,倡導人民綠色低碳的生活方式。在增加碳匯上,一方面要推動秦嶺北麓(西安段)森林植被建設,充分發揮植被碳匯功能;另一方面可以研發碳捕獲和存儲技術,為增加碳匯提供一種新的可能。

4 結 論

本研究通過對秦嶺北麓(西安段)的碳排放和碳匯時空分布特征及碳中和預測進行分析,得出以下結論:

(1) 秦嶺北麓(西安段)的碳排放主要經歷了穩定期(1997—2001年)、急劇增長期(2002—2011年)和緩慢增長期(2012—2020年)3個階段;碳排放空間格局的年際差異較小,2017年碳排放強度排名前五的區縣依次為碑林區、新城區、蓮湖區、未央區和雁塔區,碳排放強度分別為4.32×104、3.84×104、3.83×104、2.68×104t/km2和2.65×104t/km2。

(2) 秦嶺北麓(西安段)碳匯最高的地區分布在南部秦嶺山區,整體呈現出南高北低、高低相間的分布特征;1—12月的月均碳匯量大體呈現出先減少后增加再減少的變化趨勢,5月份的植物生長狀況最佳,對應的碳匯量最高;不同土地類型的碳匯量均值排序為:闊葉林地>草地>高山草甸>灌木林地>斜坡草地>疏林地>農田>灘地>河流>裸地>湖泊(水庫)>城鎮。

(3) 秦嶺北麓(西安段)預計可實現2030年“碳達峰”目標,區域碳排量峰值為5.94×107t a-1;但是在正常發展情景下難以實現2060年“碳中和”目標,2060年的區域凈碳匯量為-2.26×107t a-1。