土地利用变化下的阿克苏河灌区碳收支核算与情景模拟

区域碳收支是当前气候变化背景下的研究热点之一.以阿克苏河灌区为研究区域,采用排放因子法定量测算土地利用变化的碳排放,分析其变化的影响因素,借助Markov模型预测未来15年的碳排放变化态势.研究结果表明:1) 2006—2015年,阿克苏河灌区碳排放总量增加了0. 549×10~7t,其中园地和建设用地面积的增加是引起碳排放总量增加的主要原因; 2)多因素回归分析显示,单位GDP能耗、人口密度、人均GDP和建设用地面积是引起2006—2015年建设用地对阿克苏河灌区碳排放量变化的主要内在驱动力; 3)经马尔科夫预测,2015—2030年阿克苏河灌区碳排放量将增加0. 403×10~7t,增加趋势有所放缓,生态治理工程的效果逐渐显现.研究结果对阿克苏河灌区合理利用水资源、调整产业结构、实施生态治理等具有重要的参考意义.     

基于能源消费的重庆市土地利用碳排放效应分析

基于能源消费视角,通过构建土地利用碳排放核算模型,从土地利用碳排放核算、碳足迹和碳排放强度3个方面,对重庆市1997-2010年的土地利用碳排放效应进行时空变化分析.结果表明:(1)重庆市土地利用碳排放总量呈增加趋势,由1997年的3 796.12×104t增加到2010年的9 435.21×104t;独立工矿用地的地均碳排放强度最大;单位GDP碳排放强度呈现下降趋势,节能减排实施效果明显;碳足迹呈增加趋势,生产性土地面积不足以补偿土地碳足迹;(2)土地利用碳排放和碳足迹的多少顺序在空间上呈现出:"一圈","渝东北","渝东南"的空间分布状态.     

土地利用变化碳排放效应研究 — —以重庆市为例(三峡地区资源环境生态研究)

土地利用方式是影响碳排放的主要原因,低碳排放已成为土地利用调控的新课题。为了分析不同土地利用方式的碳排放效应,本文以重庆市为例,分析直辖以来重庆市主要土地利用方式的碳排放,并对重庆市的碳排放进行预测。结果表明,1997-2008年,由于土地利用的变化,重庆市碳排放从1 158.29万t增加到2 892.75万t,其中建设用地和耕地是主要碳源,建设用地年碳排放达1 214.92～2 987.29万t,排放强度为2.49～5.04 kg/(m2a),耕地年碳排放从126.3万t降为111.13万t;林地为主要的碳汇,由于林地面积持续扩大,林地的年碳吸收量由182.43万t增加到205.17万t。对重庆市2020年土地利用规划下的碳排放预测结果显示,2020年重庆市单位GDP碳排放比2005年减少43.99%,但碳排放总量显著增加,为10 381.19万t,因此面临的减碳任务非常严峻。     

西安市土地利用变化与碳排放空间格局特征研究

目的研究城市土地利用与碳排放变化的时空特征及响应机制,为西安市低碳化的城市土地利用与空间增长提供理论依据。方法基于遥感和GIS技术,运用能源消耗的碳排放模型和Hopfield神经网络聚类方法进行研究。结果 2000—2007年西安市各区县的建设用地增长迅速,耕地减少,部分区县林地面积有所增加,草地变化量很小;土地利用动态度依次为建设用地、水体、耕地、未利用地、草地、林地;建设用地的碳源作用非常突出,林地的碳汇功能较强,建设用地增长是导致碳排放总量变化的主要因素;西安市各区县的碳排放类型可以划分为4类。结论西安市土地利用表现出显著的碳源增加、碳汇减少的特征;从"减排"和"增汇"两个方面优化土地利用结构,对西安城市低碳发展和低碳调控具有重要意义;从西安市碳排放的4种区县类型来看,新城市空间增长区域的碳代价显著大于老城区,优化城市空间增长模式对西安市低碳发展具有重要意义。     

重庆市土地利用碳排放空间关联分析

以重庆市38个区县作为研究对象,采用碳排放计算模型和空间自相关模型,对各区县的土地利用碳排放进行时空分析和空间自相关分析,结果表明:1998—2008年,重庆市的碳排放总量呈上升趋势,建设用地和林地分别是碳源和碳汇的主要来源.重庆市的土地利用碳排放总量和碳排放强度均存在明显的正相关性,局部空间自相关形成了以主城核心区为主的高高集聚区和以渝东北、渝东南为主的低低集聚区,以主城周边为主的低高集聚区的空间格局.     

济南市南部山区水源涵养区生态补偿标准核算

通过生态补偿基本理论与研究区域的实际情况相结合,运用机会成本法、生态系统服务功能价值法分别对济南市南部山区水源涵养区的第二产业机会成本、生态保护修复的机会成本进行估算,并且分树种对森林、农田和水体的水源涵养与水土保持的生态系统服务功能价值进行核算。结果表明,济南市南部山区水源涵养区第二产业机会成本为4.28×10~3万元,占用村社集体的防护林用地的机会成本为1.437×10~3～2.472×10~4万元,水源涵养、水土保持生态系统服务功能价值共计2.18×10~4万元,水源涵养区所需生态补偿额度共计3.18×10~4～6.08×10~4万元。     

近10年重庆市城镇化与土地利用非农化的演变过程及空间格局研究

在城乡二元体制下,重庆市的人均农村居民点用地量远大于人均总建设用地量,存在"两栖占地"现象。本文采用2001—2010年重庆市的人口及用地数据从建设用地内部研究城乡之间用地转化,通过测算近10年重庆市城镇化(PUI)、土地利用非农化(LUNI)及二者协调指数(LPUH),分析区域城镇化与土地利用非农化的时间演变特征;通过计算2010年重庆市各区县的PUI、LUNI和LPUH,分析指数间关系,并结合区域特征将重庆市各区县划分为4种发展类型区,以研究城镇化与土地利用非农化发展的空间格局。结果表明:①近10年,重庆市土地利用非农化水平低,城乡建设用地内部结构不合理;②重庆市城镇化与土地利用非农化发展空间差异显著,且协调发展区少,分布集中。     

基于InVEST模型的称钩河流域土壤保持功能研究

选择陇中黄土高原称钩河流域为研究区,采用InVEST模型进行土壤侵蚀及土壤保持空间分布模拟.结果表明:称钩河流域2014年潜在与实际土壤侵蚀量分别为6.45×10~6和1.15×10~5t,土壤侵蚀模数为725.24 t/(km~2·a),整个流域以微度侵蚀为主,面积占整个流域的94.69%;全流域的土壤保持总量为6.35×10~6 t,单位面积土壤保持量为39 861 t/(km~2·a),土壤保持率高达98.34%;不同土地利用类型土壤保持总量从大到小依次是:梯田天然草地有林地灌木林地建设用地旱平地人工草地坡耕地裸地,梯田的土壤保持总量最高,为2.4×10~6t,占总量的37.69%.     

石羊河流域土地利用变化对区域碳排放和碳吸收的影响

利用土地利用转移矩阵、RS、GIS技术,根据2006、2010、2015年3期遥感影像数据和统计年鉴数据,分析2006-2015年石羊河流域土地利用变化情况,借助碳存储和碳排放的估算方法对2006-2015年石羊河流域土地利用/土地覆盖变化的碳效应进行剖析,运用模糊线性规划法对研究区土地利用结构进行规划.结果表明:2006-2015年石羊河流域林地、建设用地和未利用地呈增加趋势,未利用地、建设用地增加明显,林地略有增加;草地、耕地和水域呈减少趋势,耕地和草地减少显著,大量转化为未利用地,弃耕和荒化现象明显;建设用地是最重要的碳源,林地、水域、耕地、草地是主要的碳汇,未利用地的碳收支密度较低,但面积较大,对区域净碳储量贡献较大;土地利用碳存储量大于碳排放量,存在碳吸收盈余现象,但是盈余的空间有缩小态势.在增汇减排目标的模糊线性规划情景下,石羊河流域林地、草地、耕地、水域面积增加,建设用地和未利用地减少.石羊河流域的碳存储增加了1.7331×10~9 kg,碳排放减少了4.898 4×10~9 kg,净碳存储量增加了6.631 5×10~9 kg,碳排放明显减少.规划方案增汇减排的效果明显,有效缓解陆地生态系统的碳排放,达到优化土地利用结构的目的.     

贵安新区建设用地时空变化及 对生态服务价值的影响

为探究贵安国家级新区设立以来土地利用变化及其生态服务效应,基于2006,2010和2016年的3期遥感影像,利用遥感及地理信息系统技术分析了10 a土地利用分类、土地利用转移、建设用地梯度变化、生态服务价值估算及空间格局.结果表明:(1) 2006年～2010年,贵安新区建设用地增加32.50%,水域减少34.67%,而2010年～2016年建设用地增加了144.60%,耕地迅速减少71.95%.(2) 2006年～2010年,建设用地面积随着坡度的梯度增加呈现先增加后降低再增加的趋势.建设用地随着海拔、道路和城乡梯度的增加表现为先降低后增加再降低的趋势; 2010年～2016年,坡度和道路的梯度增加建设用地面积呈降低趋势.随着海拔梯度增大,建设用地面积先增加后降低.随着城乡梯度的增加,建设用地面积呈现先降低后增加再降低的趋势.(3)总生态服务价值在2006年～2010和2010年～2016年间分别减少31.25%,26.61%.(4) 2006年～2016年的Moran I指数下降,生态服务价值空间聚集程度降低,空间自相关性逐渐减弱,"冷点"区主要集中在快速发展的建设用地周围,"热点"区主要集中在林地和水域.     

近10年重庆市城镇化与土地利用非农化的演变过程及空间格局研究

在城乡二元体制下,重庆市的人均农村居民点用地量远大于人均总建设用地量,存在“两栖占地”现象。本文采用2001—2010年重庆市的人口及用地数据从建设用地内部研究城乡之间用地转化,通过测算近10年重庆市城镇化(PUI)、土地利用非农化(LUNI)及二者协调指数(LPUH),分析区域城镇化与土地利用非农化的时间演变特征;通过计算2010年重庆市各区县的PUI、LUNI和LPUH,分析指数间关系,并结合区域特征将重庆市各区县划分为4种发展类型区,以研究城镇化与土地利用非农化发展的空间格局。结果表明:①近10年,重庆市土地利用非农化水平低,城乡建设用地内部结构不合理;②重庆市城镇化与土地利用非农化发展空间差异显著,且协调发展区少,分布集中。
     

重庆市县域空间土地利用碳排放的时空格局分析

为从县域尺度上探讨土地利用碳排放效应,推动区域经济社会低碳转型,构建生态文明建设新格局,以重庆市38个区县为研究单元,基于不同土地利用类型数据,采用直接与间接碳排放估算模型,计算了1997 ～2015年各区县土地利用碳排放强度,揭示了其时空演变规律,同时采用空间自相关分析方法,探讨了空间关联特征.研究结果表明:①199...     

长沙市土地利用变化的碳排放效应及时空差异性

运用相关统计方法测算并分析了长沙市不同土地利用方式的碳排放效应及时空差异.研究结果表明,2001-2012年,长沙市净碳排放量呈上升趋势,年均增加66.51万t,各区县净碳排放量的空间差异比较明显,单位GDP碳排放强度呈下降趋势.该结果反映了长沙市建设用地和耕地是主要的碳源,针对长沙市的市情提出了关于长沙市土地利用增汇减碳的对策.     

铜仁市碧江区土地利用变化的时空特征及其驱动因素

揭示当前多重因素驱动作用下,以铜仁市碧江区为例探究其土地利用的时空变化特征及其驱动因素分析对地区土地集约利用和粮食安全具有重要意义。基于2009年、2017年landSat高清影像为数据源并结合野外调查验证,通过土地利用动态相关指标以及转移矩阵计算,揭示出了碧江区土地利用变化幅度、速率的演变规律,运用核密度估计方法探究区域土地利用变化的时空集聚特征和差异。结果显示:碧江区土地利用主要是以有林地、灌木林地、草地、旱地为主,其次是以城镇用地、水田和农村居民用地为主。2009—2017年,碧江区土地利用类型变化的幅度和速率均呈现出明显的特征和差异,其中城镇用地利用幅度最大,道路和城镇用地利用变化速率最快,其率值分别为59%、16.81%。碧江区土地利用转换较大的是以城镇建设用地和道路为主,旱地转为城镇用地的面积最多,其转换面积为90.40 km~2;土地利用转换的空间演变呈现出3种变化模式,其主要以城乡向外扩展、道路指向性和农村居民点就近利用模式存在,土地利用空间集聚主要集中于碧江区中部向东部移动趋势。影响碧江区的土地利用变化的驱动因素主要是以社会经济、地形地貌、政府政策、人口以及产业结构调整共同作用的结果。     

农地“非农化”生态功能价值评估研究

农地"非农化"过程会使区域生态系统服务功能价值发生显著变化.以川西北民族地区为对象,基于该区2005和2015年遥感数据及土地利用数据,利用生态系统服务价值赋值法,研究农地"非农化"转变引起的生态服务价值变化特征.结果表明:2005～2015年,研究区农用地生态价值由1 013.54×10~8元/a增加到1 222.08×10~8元/a,10年间生态服务总价值上升208.54×10~8元.农用地结构改变是该区生态服务价值上升的最主要因素.农用地中林地和草地的生态服务价值显著大于建设用地和其他农地类型.林地面积上升使生态服务价值增加281.82×10~8元,草地面积锐减导致其生态价值下降73.24×10~8元.该时期建设用地面积上升0.06×10~5 hm~2,上升率达46.15%,但其生态服务价值变化量仅0.34×10~8元/a,对区域生态服务总价值影响不大.研究表明,区域退耕还林工程的实施,促进了林地面积的大幅增长,对维持区域生态服务功能起到了关键作用.     

基于CASA模型的武汉市生态系统净初级生产力(NPP)遥感估算

为研究快速城市化建设地区生态系统的NPP空间分布特征,基于LANDSAT-ETM遥感影像数据和3R空间分析技术,对CASA模型进行适当改进,构建武汉市NPP估算模型,估算武汉市2013年生态系统的净初级生产力.结果表明:1)武汉市生态系统NPP总量为154.22×10~(10)g C,总体呈现远城区远高于主城区的空间分布特征,土地利用类型中林地对NPP的贡献相对最大,其中7个主城区的NPP总量为5.38×10~(10)g C,6个远城区的NPP总量为141.64×10~(10)g C,约为主城区的26倍;2)全市13个区中,NPP总量权重排名前6的区均为远城区,黄陂区植被净生产量最高(45.46×10~(10)g C),江汉区最低(0.32×10~(10)g C),两者相差142倍之多;3)单位面积NPP空间上呈现中央区域低、四周区域高的雷达辐射状的分布特征,全市生态系统单位面积平均NPP为179.76×106g C/km2,其中主城区单位面积NPP约为56×106g C/km2,远城区单位面积NPP约为186×106g C/km2,约为主城区的3.3倍;4)武汉市13个区的单位面积NPP按照大小进行排列,黄陂区蔡甸区新洲区东西湖区江夏区汉南区武昌区江汉区青山区硚口区江岸区汉阳区洪山区.研究建议武汉市远城区应注重生态农业、生态旅游业发展,主城区应高度重视生态环境保护,采取立体化、多维度的方式修建生态空间,加大生态修复力度,逐步提高城市绿地占比,为市民创造更为舒适的居住环境.     

“山水林田湖草”视域下晋中市土地利用类型时空分异

山水林田湖草一体化保护是我国生态文明建设的一项重要内容,土地利用类型时空分异是开展山水林田湖草一体化生态保护和生态修复的重要依据。基于2000～2018年遥感影像数据,采用土地利用动态度和转移矩阵定量分析晋中市主要土地利用类型的时空分异特征,并探讨其山水林田湖草一体化生态保护有效途径。结果表明：晋中市全市山水林田湖草系统组成结构以林、草、田为主,林、草主要分布在东部丘陵山地区,农田主要集中于西部汾河谷地一带。2000～2010年土地利用变化较为剧烈,主要表现为农田类型的大幅度缩减和建设用地的显著扩张;2010～2018年在集约内涵式发展理念指引下,这种态势得到有效控制。前期土地利用结构不稳定,转移面积大,高于10 000 km²的转移类型有农田转向建设用地、农田转向草地和草地转向建设用地;后期结构稳定,转移面积小,农田转为建设用地、建设用地转为农田和草地转为建设用地较为明显,但均低于5 000 km²。因此,继续提高建设用地集约利用水平,严格保护基本农田,推进林、草、水等生态用地的建设,是今后晋中市山水林田湖草一体化保护的重要途径和有效措施。     

上海市建设用地碳排放效应分析

以2001—2015年为时间序列,对上海市建设用地的碳排放进行测算。文章采用Kaya恒等式和对数平均D氏指数(logarithmic mean Divisia inde,LMDI)因素分解模型,分析各因素对建设用地碳排放效应;运用经济学边际理论,构造上海市能源强度边际碳排放模型,测算边际碳排放变化率和边际碳排放量。结果表明:上海市建设用地碳排放量从2001年的2 272.2×104 t增长至2015年的3 697.8×104 t,年平均增长率为3.612%;能源强度的减少是影响上海市碳排放下降的主要因素;边际碳排放变化率不规律,能源强度变化对上海市的碳排放影响极限时刻不存在,能源强度与碳排放关系呈三次幂正相关(拟合曲线特征)。     

土地利用变化对长沙市生态系统服务价值影响

分析了1995—2005年长沙市快速城市化的5城区土地利用/覆盖变化,参照谢高地等人的中国陆地生态系统单位面积生态服务价值表,计算并研究了土地利用变化引起生态系统服务价值的变化以及生态系统服务价值与土地利用结构的关系.结果表明:研究期内,研究区耕地、园地、林地、水域和未利用地减少,耕地减少最多,草地和建设用地增加,建设用地增加最多;研究区内土地利用程度存在明显差异,其中芙蓉区土地利用程度最大,开福区最小;生态系统服务价值由1995年的655.15×106元减少到2005年的589.26×106元,年变化率-1.01%,水域和林地面积减少,建设用地面积大幅度增加是ESV减少的主要原因;研究区单位ESV与林地、水域、建设用地所占比例明显相关,用多元线性回归方程可很好地表示.由此预测2010年长沙市城区的单位ESV将进一步下降,总ESV将减少为541.47×106元.     

2000-2020年西宁都市圈土地利用形态及碳排放量的演变分析

对西宁都市圈不同地类的碳排放系数进行修正,采用2000、 2005、 2010、 2015、 2020年共5期Landsat影像数据,测算西宁都市圈土地利用的碳排放量.选择最大斑块指数等8个代表城市用地形态变化的指标,利用空间滞后模型及空间误差模型分析城市形态指标对碳排放量的影响.结果表明,与东部大城市相比, 2000-2020年西宁都市圈建设用地强度、总面积均较小,碳排放量增速平稳且缓慢.面积占比仅2.67%的建设用地是土地利用碳排放量的重要来源;与平原城市相比,西宁都市圈土地利用的碳排放量具有明显的方向性,扩张方向以西北、东南和正北为主,除中心区外,西宁都市圈土地利用的碳排放量空间上表现为星状或不规则的团状;耕地变化对碳排放量的影响不显著,建设用地面积和形态变化对都市圈的碳排放量具有明显影响;内部连通性高、破碎度高和形状复杂的建设用地具有较高的碳排放量,不规则的建设用地和内部主导建筑类型的集聚同样会导致地区碳排放量增加,建设用地的紧凑程度对碳排放量增长有抑制作用.揭示了土地利用形态对碳排放量的影响机制,提出了建议和对策.