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1.
本研究以武汉城市圈为例,测算其土地利用集约度和土地利用碳排放强度,对城市圈土地利用集约度和碳排放强度的时空特征进行分析,最后利用相关性分析和脱钩模型对城市圈土地集约利用水平和土地利用碳排放之间的关系进行探究。研究表明:2002-2010年武汉城市圈土地集约利用水平整体上是提高的,2010年为0.8051,年均增长2.06%,但其内部城市单元土地利用集约度差异明显;2002-2010年城市圈土地利用平均碳排放强度逐年增加,2010年为0.1008万t/km2,年均增长10.42%,处于“倒U型”曲线的上升阶段;城市圈土地集约利用与土地利用碳排放呈高度正相关,总体上处于未脱钩状态,但已有明显脱钩趋势,说明城市圈土地利用正朝着高水平、低排放发展。 相似文献
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《农业与技术》2021,(13)
土地利用碳排放与经济发展关系的研究有利于优化土地利用结构,协调区域经济发展。以江西省为例,基于2005—2018年土地利用数据和能源消费数据,采用碳排放系数法和Tapio脱钩模型,对碳排放时空特征及经济发展的脱钩关系进行分析。研究发现,2005—2018年江西省土地利用碳排放量前期增长较快,后期增长较缓,建设用地是主要碳源,林地是主要碳汇。碳排放量和碳排放强度总体呈现西北高东南低的空间分布特征,碳排放强度整体呈现下降趋势。碳排放与经济增长呈现弱脱钩状态,建议优化土地利用布局,重点通过产业结构调整、能源利用率提高来控制建设用地的碳排放量,以实现低碳绿色发展。 相似文献
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甘肃省土地利用碳排放变化及影响因素分解 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的]研究土地利用中各类型土地的碳排放量及各土地利用碳排放的影响因素。[方法]以甘肃省为例,在分析1995—2012年土地利用结构变化的基础上,估算了各种土地利用类型的碳排放量,并运用LMDI模型对其影响因素进行了分析。[结果]土地利用结构变化总体表现为建设用地面积持续增加,农用地面积减少;建设用地内部结构变化中居民点及工矿用地面积增加最多,交通用地变化幅度显著;土地利用碳排放量总体呈上升趋势,由1995年的1 882.07×104t增加到2012年的7 503.23×104t,年均增加341.48×104t;土地利用碳排放强度最大的是居民点及工矿用地,交通用地碳排放强度呈缓慢上升态势,但到2012年有所下降;土地利用变化、经济发展水平提高、人口规模增加促进了土地利用的碳排放,能源效率提高和能源结构优化抑制了土地利用的碳排放。[结论]对甘肃省土地利用碳排放总量的变化趋势影响最大的是居民点及工矿用地,能源效率提高和能源结构优化是今后甘肃省碳减排的重要途径之一。 相似文献
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根据土地利用变更数据及能源消费资料,采用直接碳排放系数法,对铜陵县2000~2013年土地利用碳排放效应进行了估算,并结合TM影像,采用地统计分析,对铜陵县土地利用碳排放风险时空格局进行了分析。结果表明:1碳排放量总体上呈现增加的趋势。从2000年4.08万t增长到2013年的223.09万t,增加了219.01万t。2建设用地是主要的碳源,林地是主要的碳汇,13年间建设用地的碳排放量增长了219.17万t,对碳排放总量的贡献率高达92.26%;林地的碳吸收量维持在1.20万~1.24万t,对碳汇作用的贡献率达到60.52%。3在时空格局分布上,2000~2010年铜陵县土地利用碳排放风险指数在不断变大;碳排放风险指数与土地利用类型的空间分布有极大的相关性,从城镇向外推进的过程中呈现出由高到低的变化趋势。 相似文献
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基于承载关系的合肥市土地利用碳排放效应分析 总被引：1，自引：0，他引：1
在碳排放核算的基础上,构建了土地利用类型与碳排放核算项目之间的承载关系,并以合肥市为例,从强度、贡献率和碳汇增减3个方面分析土地利用碳排放效应,以揭示土地利用变化对碳排放的深刻影响。研究结果表明:(1)1995-2012年,合肥市净碳排放量由275.54万t增加到1537.33万t,能源消费是第一大碳源,且只有能源消费的碳排放占比逐年增长;(2)陆地生态系统中的各用地类型碳吸收强度基本稳定,城镇工矿用地的碳排放强度远高于其他建设用地类型;(3)对合肥市碳排放贡献明显的是耕地(为负)、城镇工矿用地(为正)和农村居民点(为正);(4)在土地利用变化过程中,耕地转为城镇工矿用地是碳汇损失最重要的原因。因此,在碳源控制上,以能源消费为抓手是抑制碳排放的有效途径;在土地管理上,严格控制城镇工矿用地扩展,尤其是占用耕地,是增加碳汇、减少碳排放的关键。 相似文献
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基于LMDI分解的襄阳市土地利用碳排放与经济增长的脱钩关系研究 总被引：2，自引：0，他引：2
城镇化、工业化的快速推进使得襄阳市减量化经济增长与土地资源环境保护之间的矛盾越发尖锐。基于直接、间接系数法,本文测度了各类土地利用的碳排放总量及其变化趋势,并运用LMDI因素分解法,对其影响因素进行深入分析。结果表明:(1)2006-2018年期间,襄阳市的土地利用碳排放量处于持续增长的状态;(2)经济规模、土地结构、人口规模是襄阳市的土地利用碳排放增加的决定性因素,而能源强度对碳排放增长保持较强的负向效应;(3)近年来,襄阳市土地利用碳排放与经济增长之间的脱钩关系状态整体是保持弱脱钩关系,碳排放的增长速率略低于经济增长的速率。 相似文献
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参考国家温室气体清单指南的方法,从产业、来源、土地承载三个方面分析湖北省2001-2010年碳排放结构,测算其碳排放总量,探讨碳排放的时序特征与经济增长的关系。结果表明,湖北省第二产业碳排放较高,且产出效率低,第三产业单位碳排放效益最高;能源消费碳排放占总量的90%以上,占比远高于IPCC给出的参考值;城镇居民点及工矿用地碳排放占总量的74.98%,碳排放强度为229.92 t/hm2。十年间湖北省碳排放量由3705.66万t增长到7740.47万t,年平均增加9.65%。能源消费增长率高于碳排放增长率,是碳排放增加的主要动力,畜牧业碳排放减少7.78%。湖北省碳排放与经济增长脱钩状态以弱脱钩和扩张连接为主,2009年后出现由弱脱钩向扩张连接的状态转移,近些年经济发展质量有所下降。因此,湖北省应以经济转型升级为契机,提高碳排放利用效率,改进农业生产方式,加强土地用途管制,促进经济绿色增长。 相似文献
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基于灰色理论模型的山东省土地利用碳排放研究 总被引：1，自引：0，他引：1
土地利用碳排放研究对合理配置土地资源、提高土地利用效率、实现节能减排具有重要意义。本文通过IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)碳排放计算方法对山东省2009~2016年的土地利用碳排放进行测度,运用灰色关联分析方法论证耕地、园地、林地、居民点及工矿用地、交通运输用地、水利设施用地与碳排放的关联程度,并运用GM(1,1)灰色预测模型对山东省2017~2025年碳排放进行预测。结果表明,研究期2009~2016年碳排放总量、人均碳排放量、地均碳排放量呈上升趋势,碳排放强度呈下降趋势;六种地类与碳排放存在线性相关关系,对碳排放影响的主次程度分别为交通用地、居民点及工矿用地、水利设施用地、耕地、林地、园地;经预测到2019年,将实现单位GDP二氧化碳排放比2005年降低55%;到2025年,山东省碳排放总量约上升至59722万t,人均碳排放约5.684 t/人,地均碳排放量40.585 t/hm~2,碳排放强度约下降至0.376 t/万元。 相似文献
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《农业与技术》2021,(18)
基于哈长城市群2009—2016年面板数据,对土地集约利用程度进行分析,在碳排放量测算的基础上,从经济和生态两方面探讨各城市碳排放公平性,并运用Tapio脱钩模型对土地利用与碳排放的脱钩关系进行研究。结果表明:2009—2016年哈长城市土地集约利用度整体呈上升趋势,各城市间存在一定差异;总碳排放量由8762.71×10~4t增至9222.99×10~4t,省会城市哈尔滨、长春碳排放量最高,牡丹江、辽源受地理位置和城市发展程度等影响,碳排放量较低;ECC值南高北低,ESC值西北低东南高,平均耦合度大于0.6,经济发展与生态保护较为协调;内部各城市土地利用集约度与碳排放强度关系主要呈现出弱脱钩、强脱钩两种,截至2016年,除个别城市外基本实现脱钩,今后还需更多行之有效的政策与经济手段提高土地集约利用度,控制碳排放强度。 相似文献
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选取1980~2011年的样本数据,应用IPCC碳排放计算方法对河北省能源消费碳排放及经济发展进行阶段分析,同时利用LMDI模型对碳排放增量进行影响因素分解,分析人口、经济产出、产业结构、能源强度、能源消费结构对碳排放的作用程度。结果表明:1980~2011年河北省碳排放经历了稳定增长(1980~1996年)、低速增长(1996~2000年)和快速增长(2000~2011年)3个阶段,且3个阶段的GDP增速明显大于碳排放增速,河北经济发展与能源碳排放整体处于弱脱钩状态,与实现强脱钩还有一定的差距。LMDI模型分解结果显示,碳排放的驱动因素是人口、经济产出和产业结构,贡献度分别为8.92%、292.39%和14.95%;抑制因素是能源强度和能源结构,贡献度分别为-202.94%和-14.35%。 相似文献
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重庆合川区土地利用碳排放的效应及驱动因素 总被引：1，自引：0，他引：1
基于土地利用变更数据与能源消费数据,测算2009—2018年间合川区土地利用碳排放量,分析碳源、碳汇、净碳排放量及碳排放强度演变趋势,运用LMDI因素分解法对碳排放驱动因素进行分析。结果表明:(1)2009—2018年重庆合川区土地利用净碳排放量呈上升趋势,年均增长率为7.00%;(2)合川区单位GDP碳排放强度呈逐年下降趋势,人均碳排放强度呈逐年上升趋势;(3)经济发展水平和建设用地规模是合川区土地利用碳排放的正向驱动因素,碳排放强度和土地利用效率为负向驱动因素。 相似文献
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基于脱钩理论,以山东省为研究目标,建立2000—2015年土地利用碳足迹与经济增长的脱钩体系,分析其关系并给出土地利用优化与布局建议。结果表明,2000—2015年山东省土地利用碳排放总量逐年增加,建设用地是主要碳排放的来源。山东省碳足迹逐年增加,生态赤字增加迅速,并且与碳足迹之间的差距逐年增加。2000—2015年,山东省不同土地利用类型的碳足迹与经济增长总体处于弱脱钩状态,向经济发展的理想状态发展。当前,山东省经济正处于由粗放向集约的状态发展,正确、合理调节整各用地类型之间的比例关系,采取创新、节能的经济发展手段才能保证碳足迹与经济增长处于绝对脱钩,实现可持续发展。 相似文献
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《山东农业大学学报(自然科学版)》2021,(2)
土地利用碳排放研究对合理配置土地资源、提高土地利用效率、实现节能减排具有重要意义。本文通过IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)碳排放计算方法对山东省2009?2016年的土地利用碳排放进行测度,运用灰色关联分析方法论证耕地、园地、林地、居民点及工矿用地、交通运输用地、水利设施用地与碳排放的关联程度,并运用GM(1,1)灰色预测模型对山东省2017?2025年碳排放进行预测。结果表明,研究期2009?2016年碳排放总量、人均碳排放量、地均碳排放量呈上升趋势,碳排放强度呈下降趋势;六种地类与碳排放存在线性相关关系,对碳排放影响的主次程度分别为交通用地、居民点及工矿用地、水利设施用地、耕地、林地、园地;经预测到2019年,将实现单位GDP二氧化碳排放比2005年降低55%;到2025年,山东省碳排放总量约上升至59722万t,人均碳排放约5.684 t/人,地均碳排放量40.585 t/hm2,碳排放强度约下降至0.376 t/万元。 相似文献
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《山东农业大学学报(自然科学版)》2020,(2)
土地利用碳排放研究对合理配置土地资源、提高土地利用效率、实现节能减排具有重要意义。本文通过IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)碳排放计算方法对山东省2009?2016年的土地利用碳排放进行测度,运用灰色关联分析方法论证耕地、园地、林地、居民点及工矿用地、交通运输用地、水利设施用地与碳排放的关联程度,并运用GM(1,1)灰色预测模型对山东省2017?2025年碳排放进行预测。结果表明,研究期2009?2016年碳排放总量、人均碳排放量、地均碳排放量呈上升趋势,碳排放强度呈下降趋势;六种地类与碳排放存在线性相关关系,对碳排放影响的主次程度分别为交通用地、居民点及工矿用地、水利设施用地、耕地、林地、园地;经预测到2019年,将实现单位GDP二氧化碳排放比2005年降低55%;到2025年,山东省碳排放总量约上升至59722万t,人均碳排放约5.684 t/人,地均碳排放量40.585 t/hm2,碳排放强度约下降至0.376 t/万元。 相似文献
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采用郯城县2011~2015年的土地利用变更调查数据、能源统计数据以及相关经济数据,通过构建碳排放模型,测算郯城县土地利用的碳排放量在近5年的变化情况,并对变化进行分析。结果表明,在土地利用变化的影响下,郯城县碳排放量从2011年的957403.27t增长到2015年的1124822.30t,增长幅度为17.49%。建设用地作为主要碳源,它的碳排放量占碳源排放量的97%左右。林地是郯城县最大的碳汇,随着林地面积的减少碳汇效应持续减小。林地、水域、草地、未利用地这4种土地利用类型的碳排放量(或碳吸收量)较小,占比不大,产生影响相对较小。针对郯城县低碳发展提出了相关建议,期望能对郯城县经济可持续发展提供参考。 相似文献
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【目的】土地利用/覆被变化是引起全球碳排放的主要原因之一,通过预测土地利用变化评估未来县域尺度碳排放空间格局对于制定区域减排政策具有重要意义。【方法】基于2005—2020年重庆市渝北区土地利用数据及CLUE-S模型预测2025—2030年该区土地利用变化及碳收支时空动态。【结果】2005—2030年渝北区耕地面积将持续减少4.57×10~4hm~2,林地面积呈现"增加-减少"反复波动的趋势,面积净增长2 293.8 hm~2;水域及未利用地面积略有增加;建设用地扩张最明显,面积增长3.32×10~4hm~2,整体扩张强度为0.92%。人类活动影响指数(HAI)呈先降低后增长的趋势,其值在2020年最低(0.49),并在2030年最高(0.54)。渝北区耕地的碳汇功能和建设用地能源消费分别是该区碳吸收和碳排放的主要来源。渝北区碳吸收随耕地面积减少而逐渐降低,2005—2030年碳吸收由2.17×10~5t逐渐降低为1.43×10~5t,而碳排放却由2.07×10~5t逐渐增加到1.02×10~6t,导致渝北区净碳排放量由-1.01×10~4t增长为8.79×10~5t。渝北区地均碳吸收值在海拔较高的山地及该区北部平行岭谷的丘陵地带较高;地均碳排放值在西南部平坦丘陵地带较高,并随建设用地的扩张向北沿平行岭谷蔓延。【结论】基于CLUE-S模型对土地利用变化的预测从而获得未来县域碳收支空间格局的方法是可行的。现有产业结构下合理调整土地利用结构是保证县域低碳发展的重要途径。 相似文献
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采用2004-2013年上海市分行业化石能源消费数据,并与主要类型土地利用方式相结合,分析10年间土地利用产生的碳排放量变化情况。结果表明,2004-2013年土地利用碳排放量和碳吸收量均呈稳定上升趋势,增长率分别为42.60%和62.88%,但由于生产性土地面积基数较小,净碳排放量已增加至3 532.790万t/年。工矿用地是最大碳源,年均碳排放量占比达61.3%;而交通用地的单位面积碳排放量最高,且呈先上升后下降的趋势,在2008年达到峰值3.959 t/km2。碳足迹面积远高于上海市实际面积,2013年生态赤字已达67 516 km2。在区域层面,上海市是高强度点状排放源,碳减排压力较大,并从减源增汇角度对土地低碳利用提出了相应对策。 相似文献
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武汉市土地利用变化碳排放及碳足迹分析 总被引：3，自引：0，他引：3
采用武汉市1996-2010年的土地利用变更数据、能源数据以及相关经济数据,通过构建碳排放、碳足迹模型,测算近15年来武汉市土地利用的碳排放量和碳足迹,并分析其碳排放量、碳足迹的变化及影响因素。结果表明,武汉市建设用地碳排放量占碳排放总量的98%以上,在1996-2010年处于逐年增加的状态,2010年已达到1996年的1.4倍;武汉市的总碳足迹和人均碳足迹也在逐年增加,碳赤字较为严重。碳排放总量的不断增加主要是由武汉市建设用地不断扩大以及经济增长方式和能源结构不合理造成。为此,武汉市不仅要控制建设用地的扩张,同时还应改变经济增长方式、调整能源消费结构。 相似文献
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以1996~2008年高淳县土地变更数据为基础资料,分析了12年中土地变化的特点及主要驱动力因子,表明:(1)12年来全县土地利用类型的变化主要表现为耕地的大幅度下降和建设用地的增加;(2)通过NOSA分析得出,影响该县土地利用变化的主要驱动力因子是经济增长和城镇化水平的提高;(3)GM(1,1)模型预测结果表明:土地利用变化的总趋势为耕地和未利用地持续减少,建设用地面积加速增长,园地和林地相对较稳定。 相似文献
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安徽省池州市土地利用碳排放演变及其影响因素 总被引：1，自引：0，他引：1
碳排放和土地利用密切相关。依据土地利用碳排放测算方法,测算池州市2000—2010年主要土地利用类型耕地、林地、牧草地和建设用地碳排放量,同时对碳源、碳汇和净碳排放进行了测算,分析土地利用碳排放演变情况,计算地均碳排放强度和建设用地碳排放强度,并基于STIRPAT模型分析土地利用碳排放的影响因素。结果表明:1)2000—2010年池州市碳排放总量呈逐年递增的趋势,碳排放总量由2000年的35.835 4kt增加到2010年的1 774.016 3kt,碳排放总量递增主要以建设用地的碳排放递增为主,建设用地的碳排放量与碳排放总量具有趋同的变化趋势。2)2000—2010年池州市碳汇能力基本稳定,碳源与碳汇的比例整体呈增加趋势,由2000年的1.135 5增加到2010年的6.657 2。3)2000—2010年池州市土地利用碳排放变化划分为缓慢增长、快速增长和平稳增长3个阶段。4)地均碳排放强度呈现缓慢增长趋势,而建设用地地均碳排放强度则呈现波动上升的趋势,地均碳排放强度、地均建设用地碳排放强度的增长与工业经济发展水平呈正相关关系。5)碳排放量和人口总量、人均GDP之间的线性相关关系十分显著,且人均GDP对碳排放量的解释程度要大于人口总量对碳排放量的解释程度。 相似文献