王喜
, 鲁丰先, 秦耀辰
WANG Xi, LU Fengxian, QIN Yaochen
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作者简介:
作者简介：王喜(1973-),男,河南巩义人,博士,副教授,主要从事区域模型与信息系统、低碳经济等相关的教学和科研工作, E-mail:wangxi@henu.edu.cn。
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摘要
碳源、碳汇是影响低碳发展的重要因素,由其形成的碳盈亏是区域低碳经济发展战略及政策制定的重要依据。本文基于能源消耗数据、主要工业产品产量,参考IPCC的碳排放标准,结合其他相关研究,计算了河南省能源消耗及水泥、钢铁、合成氨生产过程中产生的碳排放;在对研究区遥感影像处理的基础上,通过归一化植被指数(NDVI),将河南省的碳汇分为耕地、林地和草地,根据各种植被的碳排放和碳吸收系数,计算了河南省的碳汇及其变化,并对碳盈亏及其空间变化进行分析。结果表明：①研究期内,河南省碳排放及人均碳排放呈上升趋势,碳排放总量及人均碳排放年均分别增长11.22%和10.72%,而且空间差异明显,豫西、豫北、豫中地区人均碳排放相对较高,而豫南、豫东南地区则相对较低。②能源消耗是河南省的主要碳源,其碳排放量呈逐年增加趋势,但所占比重在不断下降;水泥、钢铁是除能源消耗外的另一种主要的排放源,其碳排放量及所占比重则呈逐年上升趋势。③河南省碳汇主要以林地和耕地为主,草地所占比重很小;全省碳汇呈减少趋势,2005-2013年期间减少了7.40%(47.05万t),年均减少5.88万t。④河南省总体上呈现碳亏状态,研究期内碳亏呈增长趋势,且碳亏的地区数量也在增加,总的来看,豫南、豫东南、豫西地区处于碳盈或弱碳亏状态,豫中及豫北地区处于较严重的碳亏状态。⑤河南省应通过改善能源结构、调整产业结构、优化用地布局等措施,减少碳源,增加碳汇,通过区域碳补偿或生态补偿等手段鼓励碳盈地区减源增汇,为低碳发展创造良好的外部环境。
关键词：
Abstract
Carbon sources and sinks are key factors for low-carbon development. Carbon surplus and deficit caused by carbon sources and sinks is the basis for formulating low-carbon development strategy and policy. Based on energy consumption data, output of key industrial products, and the IPCC standard of carbon emissions, and using the results of other research, carbon sources from energy consumption and the productive process of cement, steel, and synthetic ammonia are calculated for Henan Province. On the basis of remote sensing image analysis, carbon sinks are divided into arable land, forest, and grassland. According to the carbon emission coefficient and carbon absorption coefficient and the amount of carbon sources and sinks , the spatial and temporal variation of carbon surplus and deficit are calculated and analyzed. Through the research, we reached the following conclusion: (1) Carbon emissions and per capita carbon emission in Henan Province showed a rising trend from 2005 to 2013, and the average annual growth rates were 11.22% and 10.72%, respectively. The spatial variation was also clear. Per capita carbon emissions for the western, northern, and central areas of Henan Province were relatively high, but were relatively low in the southern and southeastern areas. (2) Energy consumption was the key carbon source in Henan Province. Carbon emissions from energy consumption showed a gradually rising trend, but its share in total carbon emissions was decreasing. Cement and steel productions were another important source of carbon emissions. The related carbon emissions and share in total carbon emissions showed a gradually increasing trend. The emissions and share of ammonia production were relatively low. (3) Carbon sinks in Henan Province are mainly composed of arable land and forest, and the proportion of grassland is very low. Carbon sinks in Henan Province decreased from 6384.83 million tons to 6337.78 million tons from 2005 to 2013, with an average annual reduction rate of 5.88 million tons. This was primarily due to nonagricultural construction that converted part of the arable land and forest land into built-up areas. (4) Overall Henan Province was in a carbon deficit state. From 2005 to 2013, both the size of carbon deficit and the number of areas with carbon deficit status were increasing. The southeastern and western regions of Henan Province were in a carbon surplus or low deficit state, while other regions were in a carbon deficit state. (5) To facilitate low-carbon development, improving energy structure, adjusting industrial structure, and optimizing land use to reduce carbon sources and add carbon sinks should be promoted in Henan Province.
Keywords：
化石燃料燃烧、森林砍伐、草原过度放牧等导致大气中碳含量增加,进而引发全球气候变暖、灾害频繁发生等一系列环境问题,已越来越受到国际社会的关注,降低碳排放、发展低碳经济已成为世界各国的主要目标。已有研究表明,能源消耗、产业结构、土地利用等影响区域的碳源、碳汇状况,碳减排的区域分解、低碳经济发展、碳汇的增加等都要根据区域的碳排放总量、碳汇基础、碳盈亏状况等进行综合确定(Yi et al, 2011; 王金南等, 2011)。国外学者对温室气体排放的研究发现,土地利用变化对碳排放量和发展低碳经济的影响是通过对陆地生态系统碳循环的变化而实现的,土地利用方式变化相应地引起碳源、碳汇的变化(Houghton et al, 1999);Glaeser等(2010)对美国不同区域间碳排放量的研究认为,碳排放与土地利用规划之间存在一定的关系,城市新区的碳排放要低于老城区,合理的城市规划有助于降低碳排放;Sharma等(2007)和Kumar等(2010)的研究表明,大量森林转换为耕地是碳汇减小的主要原因;而Gitz等(2004)对6种土地利用方式转变的研究认为,林地和草地转变为耕地将导致土壤中CO2含量增加。中国学者对碳源、碳汇的测算及其与土地利用的关系也展开了深入的研究。如赵荣钦等(2010)通过对土地利用的碳排放与碳足迹的研究,认为化石能源消费是造成碳排放量快速增加的主要原因;方精云等(2007)通过对遥感信息数据的提取应用,基于1981-2000年中国陆地植被的碳汇量与发展状况进行分析,并预测未来陆地植被碳汇发展的趋势;鲁丰先等(2013)根据能源消耗数据及植被分布,对中国省级区域的碳源碳汇的空间格局进行分析;葛全胜等(2008)对陆地生态系统碳汇量的研究,发现土地利用方式的转变也对陆地生态系统的碳排放有着重要的作用;还有其他学者,测算了不同土地利用方式的碳汇变化特征(李颖等, 2008; 秦耀辰等, 2014; 孙艳芳, 2015)。
总的来看,众多研究已经表明,土地利用通过影响碳源、碳汇进而影响碳排放总量,化石能源的使用、工业生产是主要的排放源,不同区域各种碳源、碳汇的时空变化差异很大,只有在明确了区域的碳源、碳汇及其差异的前提下,才能客观地确定区域的碳盈亏,并有针对性地制定区域低碳发展战略和调控措施。中国学者对碳源、碳汇的研究多集中在省级及以上尺度的区域上,而缺乏在更小的地市级尺度区域的研究。中国地域广阔,省级区域一般较大,多数省级区域横跨多种地形、地貌单元,经济发展水平、资源禀赋、产业结构、土地利用差异明显,导致区域内的碳源、碳汇的空间差异显著。产业结构的调整、碳减排目标的分解、碳汇的增加、碳补偿(或生态补偿)等政策的实施,最终均需要在可操作性较强、差异相对较小的地市级尺度区域上实现。河南省在地形地貌、经济发展水平、产业结构、资源禀赋、以及能源组合等方面在全国具有一定的代表性,本文在梳理国内外相关研究的基础上,基于能源消耗数据、主要工业产品数量、遥感数据,测算并分析河南省各地市2005-2013年各种碳源、碳汇,估算碳盈亏并对其时空变化进行分析,以期为河南省低碳发展战略的制定和调控对策的实施提供理论依据。
2.1.1 碳源
能源消耗、工业生产、农业生产等可以产生碳,本文中,农业生产产生的碳源与碳汇一起考虑,在此仅考虑能源消耗、工业生产产生的碳排放。相关研究表明,这2种碳排放占全球人工总碳源量的78%左右(Schimel et al, 1995)。
(1) 能源碳源
能源种类很多,但作为碳源,本文的能源消耗主要是指原煤、原油及其制品、天然气等碳基能源,具体计算时采用煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气8类能源产品的消费量。目前,碳基能源消耗的碳排放计算方法主要有3种(Albrecht et al, 2002),根据数据的可得性,本文采用IPCC提供的参考模型(Eggleston et al, 2006),该方法在燃料分类上更为细致具体,比较适用于目前能源统计体系尚不完善的国内城市碳排放核算。具体公式为：
式中：C为能源消耗产生的碳排放;ECi为第i种能源的消耗量;NCVi为第i种能源的净发热值;CEFi为第i种能源的碳排放因子;OCFi为第i种能源的氧化碳因子。需要说明的是,本文的碳是指碳的含量,乘以转换系数(44/12),即可得到CO2排放量。根据《中国能源统计年鉴》中关于各种能源参考系数以及中国城市温室气体清单综合确定能源净发热量、氧化碳因子和碳排放因子等参数,具体见表1。
表1 主要能源的净发热值、碳排放因子、碳氧化因子
Tab.1 Net heat value, carbon emission coefficient, and oxidation coefficient of primary energy
| 煤炭 | 焦炭 | 汽油 | 煤油 | 柴油 | 燃料油 | 液化石油气 | 天然气 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 净发热值/(TJ/kt) | 20.93 | 28.47 | 43.12 | 44.10 | 42.71 | 41.87 | 47.47 | 38.90 |
| 碳排放因子/(t/TJ) | 26.80 | 29.41 | 18.90 | 19.60 | 20.17 | 21.09 | 17.20 | 15.32 |
| 氧化碳因子/% | 91.50 | 92.80 | 98.00 | 98.60 | 98.20 | 98.50 | 98.50 | 99.00 |
(2) 工业生产碳源
根据《2006年IPCC国家温室气体清单指南》中可能产生碳排放的工业产品,结合河南省近10年的工业产品产量,确定导致河南省碳排放增长的重要工业碳源,包括钢铁、水泥和合成氨的生产。
①水泥生产工艺过程中CO2排放。IPCC推荐了较精确的水泥生产中CO2排放量的计算方法,但该方法需要有较详细的熟料比例及来源,而河南省的水泥生产数据统计中,并没有具体的熟料进口、出口等数据,在此无法采用该方法计算。国内学者对20世纪90年代中国水泥生产的碳排放因子进行了研究,研究得到的结果差异不大,在此本文采用朱松丽(2000)的研究结果,即水泥生产的CO2排放因子为0.365,乘以水泥产量,即可得到CO2排放量。
②钢铁工艺过程中CO2排放。因为钢材生产方式的不同,单位钢产量产生的CO2量差异也很大,根据式(2)对钢铁工艺过程中产生温室气体的量进行计算(Eggleston et al, 2006)。
式中：
③合成氨生产工艺过程中CO2排放。现代大型合成氨生产都是以天然气为原料。胡坤等(2009)计算以天然气为原料进行合成氨生产时,CO2排放系数为1.46。合成氨生产工艺过程中CO2排放量(
式中：P为合成氨的产量。
2.1.2 碳汇
对碳汇量的计算采取对主要碳汇来源的3种植被碳汇进行分别计算,即依据式(4)计算森林、耕地、草地碳吸收量,公式为：
式中：Ca为总碳汇;Li为研究目标第i种土地利用方式的碳汇;Si为第i种土地利用方式的面积;Di为第i种土地利用方式碳收支系数。
根据何勇等(2006)的研究,耕地碳汇系数为0.734 kg·C/m2,由于耕地既是碳源又是碳汇,本文取耕地净碳汇系数代入运算,其碳排放系数为0.042 kg·C/m2,则净碳汇系数取0.692 kg·C/m2。根据方精云等(2007)的研究,林地碳汇系数取值5.77 kg·C/m2,草地取值0.021 kg·C/m2。
表2 钢铁生产工艺过程中CO2排放因子
Tab.2 CO2 emission coefficient in steel manufacturing process
| 炼钢方法 | CO2排放因子/(tCO2/t钢) |
|---|---|
| 碱性氧气转炉(BOF) | 1.46 |
| 电弧炉(EAF) | 0.08 |
| 平炉(OHF) | 1.72 |
| 注：全世界钢生产大约有63%在BOF中生产,大约33%在EAF中生产,剩余的4%在OHF中生产。 | |
2.2.1 研究时段
研究时段的选择对研究结果及其意义至关重要,需要考虑河南省经济社会发展阶段特征、数据的可得性等因素。首先,河南省从2002年底开始实施退耕还林还草政策,至2004年全面展开,因此选择2005年作为起始年份有利于把握刚退耕还林时的碳汇状况;其次,中国于2008年出台了4万亿元的刺激经济发展计划,加大了能源的利用量及对水泥、钢铁等主要工业品的需求,也加快了农用地(碳汇)向建设用地(碳源)的转换。基于以上原因结合数据的可获取性,本文选取2005-2013年作为研究时段,该时段包含了“十一五”规划的全部时间和“十二五”规划的前3年,可以较准确反映退耕还林政策、国家3万亿投资计划等对河南省碳源、碳汇的影响。
2.2.2 数据来源
本文的主要数据包括各种能源消费、主要工业产品产量、土地利用数据等。其中,各种能源消耗数据主要来自《中国能源统计年鉴》(2005-2014年)、河南统计年鉴(2005-2014年)、河南年鉴(2005-2014年)。水泥、钢铁、合成氨等工业产品的产量主要来自河南统计年鉴(2005-2014年)及河南省各地市的统计年鉴。土地利用数据主要来源于遥感影像,根据研究需要及数据的可得性,选取2005、2009和2013年三年6-10月的影像,影像数据主要是来自研究区的Landset5、Landset7、Lansat8的 TM、ETM、OLI影像的近红外、红光和绿光波段(每个时期15景影像),经处理、解译后得到土地利用数据;同时,在影像解译过程中,使用研究区域的土地利用现状图进行辅助解译及解译精度的验证。
2.2.3 数据处理
本文各种能源数据、工业产品数据仅涉及数量变化等,不需要作太多的分析和处理,因此下文主要是遥感影像的处理与分析。
由于获取的原始影像坐标系为WGS84,投影坐标为横轴墨卡托投影,并且已经过几何校正,因此只需进行图像增强及大气校正处理,并在此基础上进行植被信息提取。进行图像增强处理的目的是突出显示遥感影像中的有用信息,扩大不同地物影像特征之间的差别,本文采用对比度的线性变换达到这一目的;大气校正的目的是为了减少大气对太阳辐射及地物反射的影响。
经过增强及大气校正后,即可进行植被信息的提取。目前,植被信息的提取多通过计算植被指数进行,较常用的植被指数有比值植被指数、归一化植被指数、差值植被指数和正交植被指数,本文采用归一化植被指数,其计算公式为：
式中：NDVI为归一化植被指数;IR为遥感影像中的近红外波段的反射值;R为红光波段的反射值。NDVI值越大,植被覆盖度越大;同时,NDVI能在一定程度上消除云、大气、太阳高度角、地形以及卫星观测角等因素影响。根据NDVI,通过反复对比、测试,通过掩膜处理,将影像上的植被与非植被区分开来。对于植被,再采用监督分类的方法将其分为耕地、林地、草地。受篇幅所限,具体过程在此不再赘述。
3.1.1 测算结果
根据上文确定的碳源种类,收集了河南省各地市的能源消耗,水泥、钢铁及合成氨生产数据,计算了各地市碳排放总量以及人均碳排放量,具体结果见图1-4。从图1中可以看出,河南省的碳排放以能源消耗产生的碳排放为主,2005、2013年分别占碳排放总量的89.18%、84.65%;其次为水泥生产和钢铁生产,其中水泥生产引起的碳排放分别占总量的5.61%、8.43%,钢铁生产的碳排放分别占总量的3.36%、5.93%;合成氨生产引起的碳排放所占比重不大。不同地区各种碳源构成差异较大,与区域的资源组合及能源结构有关。从时间上看,能源消耗引起的碳排放量呈上升趋势,但所占的比重在逐年降低;而水泥和钢铁生产的碳排放量及所占比重均逐年上升,水泥及钢铁生产与城镇化和工业化紧密相关,也在一定程度上说明了工业化及城镇化是引起碳排放增长的重要驱动因素之一。
图1 2005(a)、2013年(b)河南省碳排放总量及其构成
Fig.1 Carbon emissions and composition in Henan Province in 2005 (a) and 2013 (b)
图2 2005-2013年河南省碳排放总量(a)及人均碳排放(b)的变化
Fig.2 Changes of total carbon emissions and per capita carbon emissions in Henan Province, 2005-2013
图3 2005(a)、2013年(b)河南省碳排放总量的空间格局
Fig.3 Carbon emission patterns of Henan Province in 2005 (a) and 2013 (b)
图4 2005(a)、2013年(b)河南省人均碳排放总量的空间格局
Fig.4 Per capita emission patterns of Henan Province in 2005 (a) and 2013 (b)
3.1.2 时空变化
从图2可以看出,河南省的碳排放总量及人均碳排放量总体上呈持续上升趋势,但各地区的变化趋势差异较大。研究期内,河南省碳排放总量年均增长11.22%,人均碳排放量年均增长10.72%。从不同地区来看,增长速度较快的地区主要有平顶山、驻马店、开封、鹤壁等,碳排放总量的年均增速分别为12.52%、12.44%、12.29%、12.23%,人均碳排放的年均增速分别为11.28%、11.25%、11.11%、10.65%;周口市、焦作市的碳排放总量及人均碳排放量均有不同程度的降低,其中周口市分别降低了5.22%和5.71%,焦作市分别降低了2.06%和2.92%。碳排放减少的原因主要与地区的能源消耗减少及高碳排行业的产品产量下降有关。
从地区分布来看(图3-4),碳排放总量较高的地区主要分布在河南省的中部、西部、北部及东部的商丘地区,由于受区域大小、人口规模等因素的影响,空间分布规律不甚明显,总的来看,基本呈现北高南低、西高东低的趋势;人均碳排放量较高的主要有平顶山、三门峡、济源、鹤壁等地区,人均碳排放量较低的地区主要有信阳、驻马店、周口、开封等地区,与河南省的能源分布、产业结构布局基本吻合,即西部、北部地区蕴有较丰富的煤炭资源,部分地区水泥、钢铁产量较高。
3.2.1 测算结果
根据碳汇的来源,收集了河南省2005年和2013年的TM或OLI影像数据,利用ENVI影像处理软件,根据上文提到的处理过程及处理方法,对研究区的遥感影像进行处理,应用监督分类法中的最大似然法进行植被分类,结果见图5。为检验分类结果,采用影像分类精度和地物面积精度2种方法进行验证。影像分类精度采用实地验证与遥感影像目视判读相结合,从研究区的影像中随机选取部分图斑,并建立混合矩阵对分类精度进行评价,结果见表3。从表3中可以看出,耕地、林地、草地的分类精度分别达到83.64%、89.62%和85.90%,总体精度为86.81%,Kappa系数为0.7862,基本符合精度要求。同时,将遥感影像解译的耕地面积与河南省统计年鉴中2005、2009和2013年的耕地面积进行比较,误差分别为9.58%、4.56%、6.81%。根据2种方法验证的结果,本文认为遥感影像解译结果可靠,可以用于测算碳汇量。根据前文确定的各种植被类型的碳汇计算方法,确定河南省各地市的碳汇量。采用jenks最佳自然断裂法对河南省各地市的碳汇进行分级(以下其他分解方法与此相同),该方法根据数据自身具有的“断点”进行分级,能够使分级结果达到“类内差异最小,类间差异最大”的分类要求。分级结果见图6-7。
表3 最大似然法分类精度评价
Tab.3 Accuracy evaluation for maximum likelihood classification
| 耕地 | 林地 | 草地 | 总和 | 精度/% | |
|---|---|---|---|---|---|
| 耕地 | 1104 | 176 | 40 | 1320 | 83.64 |
| 林地 | 168 | 1520 | 8 | 1696 | 89.62 |
| 草地 | 40 | 48 | 536 | 624 | 85.90 |
| 总和 | 1312 | 1744 | 584 | 3640 | 86.81 |
| 总体精度：86.81%;Kappa=0.7862 | |||||
3.2.2 时空变化
从图5可以看出,河南省的碳汇主要以林地为主,其次为耕地,而草地的碳汇几乎可以忽略不计(所占碳汇的比例<0.01%)。2005年,河南省林地和耕地碳汇分别为4724.39万t和1660.00万t,分别占碳汇总量的73.99%和26.01%;2013年,林地和耕地碳汇分别为4905.88万t和1431.73万t,分别占碳汇总量的77.41%和22.59%。
从时间变化上看(图6-7),与2005年相比,2013年河南省的总碳汇减少了7.40%(47.05万t),年均减少5.88万t,其中：耕地碳汇减少了228.68万t,林地碳汇增加了181.49万t,草地碳汇增加了0.14万t。分析其原因,一方面是由于在研究期内经济社会发展,城镇和产业园区建设占用大量耕地,导致耕地碳汇减少;另一方面,随着河南省植树造林、退耕还林、退耕还园等政策的实施,山区植树造林或坡度较大区域的部分耕地转变为林地或园地,导致虽然耕地碳汇较少,但林地碳汇增加。但总体来看,碳汇仍呈现出减少的趋势。
图5 2005(a)、2013年(b)河南省土地利用/植被覆盖图
Fig.5 Land use/land cover of Henan Province in 2005 (a) and 2013 (b)
图6 2005(a)、2013年(b)河南省碳汇空间分布
Fig.6 Spatial distribution of carbon sinks in Henan Province in 2005 (a) and 2013 (b)
图7 2005、2013年河南省各地区碳源、碳汇及碳盈亏变化
Fig.7 Carbon sources, sinks, and surplus and deficit of cities in Henan Province in 2005 and 2013
从空间上看,各地区碳汇的构成及变化不尽相同。豫东、豫中平原地区的碳汇主要以耕地为主,而豫西北、豫西、豫南的山地及深山丘陵地区的碳汇主要以林地为主。从空间变化上看,河南省大部分地区的耕地碳汇在减少,而多数地区林地碳汇增加,特别是南阳、平顶山、信阳等山区面积较大的地区,林地碳汇增加较多,主要是因为近几年山区退耕还林、种植结构改变(果园或经济林增加)而导致的林地面积增加;而在平原地区、经济发展较快的地区的林地碳汇则有所减少,与平原区地势平坦、土地利用以耕地为主、非农建设占用有较大关系。作为河南省经济社会发展最快的郑州市的碳汇在研究期内有所增加,主要与郑州周边地区开展生态城市建设、生态廊道建设、丘陵区退耕还林等因素导致林地面积增加有关。
3.2.3 空间转化
为深入表征碳汇的空间变化,本文利用土地利用转移矩阵反映研究期内区域各地类之间相互转化的动态过程信息,以二维表的形式表达出来,它不但包括静态的即一定区域某时间点的各地类面积数据,而且含有更为丰富的期初各地类转出面积和期末各地类转入面积等信息。在ENVI中利用Change Detection功能对2005及2013期的两幅土地利用图进行转换矩阵的分析,得到河南省2005-2013年土地利用转移矩阵(表4)。
表4 2005-2013 年河南省土地利用转移矩阵/km2
Tab.4 Land use transition matrix of Henan Province, 2005-2013/km2
| 耕地 | 林地 | 草地 | 其他 | 合计 | |
|---|---|---|---|---|---|
| 耕地 | 73462.23 | 4131.17 | 1092.74 | 8976.10 | 87662.24 |
| 林地 | 1669.45 | 25367.57 | 470.32 | 2514.83 | 30022.26 |
| 草地 | 351.26 | 1517.58 | 466.43 | 633.26 | 2968.51 |
| 其他 | 380.15 | 157.82 | 939.37 | 44704.87 | 46182.25 |
| 合计 | 75863.09 | 31174.14 | 2968.97 | 56829.06 | 166835.15 |
由表4可以看出,耕地转化为林地和其他用地(主要是建设用地、水域等)的面积最大,分别为4131.17 km2和8976.10 km2,说明研究期内建设占用是耕地碳汇减少的重要原因之一;同时,退耕还林、种植结构调整等也是耕地碳汇减少、林地碳汇增加的原因之一。此外,研究期内,非农建设占用林地较多,致使部分林地碳汇转化为其他用地。从空间上看,耕地、林地碳汇转化为其他非碳汇用地,主要发生在城镇周边、开发区集中的区域;而耕地转化为林地则主要发生在豫西、豫南的山地丘陵区,这与退耕还林、种植结构调整有关。
除区域碳源、碳汇外,碳盈亏也是反映区域碳排放与碳吸收的重要指标。碳盈亏是指碳汇与碳源的差异情况,碳汇大于碳源称为碳盈,区域对外表现为碳汇;碳汇小于碳源称为碳亏,区域对外表现为碳源。根据碳源、碳汇数据,计算了河南省各地区的碳盈亏情况,具体见图7-8。经分析可知,河南省总体上处于碳亏状态,即碳排放大于碳吸收。从时间上看,碳亏呈不断增大的趋势,从2005年的碳亏4644.77万t增加到2013年的13520.56万t,增长了191.09%,年均增长36.39%。从空间上看,处于碳亏的地区也逐渐增多,2005年处于碳盈状态的区域主要位于豫(东)南的南阳、信阳、驻马店、周口及豫西地区的三门峡、洛阳,而到了2013年,碳盈地区迅速减少,仅有豫(东)南的南阳、信阳、周口;豫中的平顶山、郑州及豫北的焦作、安阳碳亏最为严重,与这些区域较大的碳排放关系密切;南阳、信阳碳盈最多,与这些地区较大面积的植被覆盖有关。碳盈亏的变化与区域经济社会的发展密切相关。为进一步分析碳盈亏的变化及其时空分布,本文对河南省18个地市的单位面积碳盈亏与第二产业比重和城镇化水平进行了相关性分析。经计算,单位面积碳盈亏与第二产业比重和城镇化水平之间的相关系数分别为-0.4765和-0.4973,通过0.05显著水平检验(r0.05(18-2)=0.468),说明工业化及城镇化对区域碳亏具有显著影响。
图8 2005(a)、2013年(b)河南省碳盈亏空间分布图
Fig.8 Spatial distribution for carbon surplus and deficit of Henan Province in 2005 (a) and 2013 (b)
本文基于能源消耗数据、主要工业产品产量,参考IPCC的碳排放标准,计算了河南省能源消耗及工业生产过程中的碳排放;通过遥感影像,结合归一化植被指数(NDVI),计算了河南省的碳汇及其变化,并对河南省的碳盈亏及其空间变化进行分析。得到以下结论：
(1) 河南省碳排放量呈逐渐上升的趋势,其中能源消耗是主要的碳源,其排放量呈逐年增加趋势,所占比重在不断下降,但空间差异明显。
(2) 河南省碳汇主要以林地和耕地为主,草地所占比重很小;随着非农建设占用等原因,耕地的碳汇面积呈减少趋势,受中国退耕还林、农业内部结构调整等因素的影响,研究期内部分耕地碳汇转换为林地碳汇,在一定程度上减缓了总碳汇的减少速度。
(3) 河南省总体上处于碳亏状态,2005-2013年碳亏呈增长趋势,且碳亏的地区数量也在增加,总的来看,豫南、豫西南、豫东南、豫西地区呈现碳盈或弱碳亏状态,豫中及豫北地区处于较严重的碳亏状态。
(4) 从计算结果来看,开展生态城市建设等工作有助于增加碳汇,对于降低快速城市化地区的碳亏具有一定的积极作用。
相关研究表明,中国将在2030年前后碳排放达到峰值(杜强等, 2012),各地区应该根据当地实际情况,采取切实有效的措施,应对由此造成的各种社会经济和环境问题。河南省整体呈现碳亏状态,距离低碳经济发展的要求还相差较远。为此,一是应从改善能源结构入手,大力发展清洁能源和低碳能源,降低煤炭等传统能源的比重;二是调整优化产业结构,降低水泥、钢铁及有色冶金、化工等传统高能耗、高排放产业所占的比重,植树造林,减缓或抑制碳亏逐渐扩大的态势;三是作为碳盈的豫西、豫南地区是河南省经济发展相对落后的地区,而碳亏较严重的豫中、豫北地区经济发展基础相对较好,因此应通过区域碳补偿或生态补偿等手段,鼓励碳盈地区减源增汇,发展低碳经济,为区域碳减排目标的实现和低碳发展战略的实施创造条件。
本文仍有需进一步改进与提高之处。首先,本文采用遥感影像,通过归一化植被指数及监督分类法来确定碳汇类型与非碳汇区域,该方法受经验影响较大,主观性较强,分类结果的精度难以保证,今后拟结合高分辨率遥感影像,采用三级土地利用分类体系,探讨遥感影像像元的亮度值与碳源、碳汇的关系,以便更精确地研究碳源、碳汇及其时空变化;其次在《京都议定书》中,碳源包括CO2、CH4、N2O、HFCS、PFCS、SF6,本文只考虑了CO2,没有考虑其他碳源;再次,各种能源碳排放、主要工业产品生产过程中的碳排放均使用固定的系数不甚合理,今后应根据能源的类型及质量、工业产品生产工艺等进行适当修正,使其更符合河南省实际情况,也可为其他区域类似研究提供参考。
The authors have declared that no competing interests exist.
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基于改进 IPAT 模型的中国未来碳排放预测 [J].
在"碳排放量与能源消费成正比"假设的基础上,对中国1987—2010年的历年碳排放量和人均碳排放量进行了分区域研究与计算.经数据分析,发现以2002年为界线,前后两个时期中国碳排放变化缺乏内在的连贯性,2002年以前的碳排放曲线无法表征未来年份碳排放趋势.在此发现的基础上,以2002—2010年碳排放数据为基础,引入表征科技进步的变量,对IPAT模型进行改进,进而对2010—2050年中国碳排放进行了预测和分析.结果表明:中国排放峰值发生在2030年,全国碳排放总量将达到3684.1636Gg,人均碳排放为2.6476t;在2030年之前中国碳排放量将以平均每年2.89%的速度持续增加.2030—2050年碳排放量将以每年2.09%的速度减少,至2050年,全国碳排放量为2366.4522Gg,人均碳排放为1.8521t.本研究为中国未来碳排放政策的制定提供了方法与数据支持.
Forecast of China's carbon emissions based on modified IPAT model [J].
在"碳排放量与能源消费成正比"假设的基础上,对中国1987—2010年的历年碳排放量和人均碳排放量进行了分区域研究与计算.经数据分析,发现以2002年为界线,前后两个时期中国碳排放变化缺乏内在的连贯性,2002年以前的碳排放曲线无法表征未来年份碳排放趋势.在此发现的基础上,以2002—2010年碳排放数据为基础,引入表征科技进步的变量,对IPAT模型进行改进,进而对2010—2050年中国碳排放进行了预测和分析.结果表明:中国排放峰值发生在2030年,全国碳排放总量将达到3684.1636Gg,人均碳排放为2.6476t;在2030年之前中国碳排放量将以平均每年2.89%的速度持续增加.2030—2050年碳排放量将以每年2.09%的速度减少,至2050年,全国碳排放量为2366.4522Gg,人均碳排放为1.8521t.本研究为中国未来碳排放政策的制定提供了方法与数据支持.
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1981-2000年中国陆地植被碳汇的估算 [J].https://doi.org/10.3321/j.issn:1006-9267.2007.06.012 URL 摘要
利用森林和草场资源清查资料、农业统计、气候等地面观测资料,以及卫星遥感数据,并参考国外的研究结果,对1981-2000年间中国森林、草地、灌草丛以及农作物等陆地植被的碳汇进行了估算,并对土壤碳汇进行了讨论.主要结论如下：（1）中国森林面积（郁闭度为20%）由1980年初的116.5×10^6ha,增加到2000年初的142.8×10^6ha;森林总碳库由4.3PgC（1PgC=10^15gC）增加到5.9PgC;平均碳密度由36.9MgC/ha（1MgC=10^6gC）增加到41.0MgC/ha;年均碳汇为0.075PgC/a.中国草地面积约为331×10^6ha,总碳库1.15PgC,总碳密度3.46tC/ha,年均碳汇0.007PgC/a.中国灌草丛的面积为178×10^6ha;年均碳汇为0.014-0.024PgC/a.中国农作物的生物量按0.0125-0.0143PgC/a的速率增加.（2）在1981-2000年间,中国陆地植被年均总碳汇为0.096-0.106PgC/a,相当于同期中国工业CO2排放量的14.6%-16.1%.利用国外结果对中国土壤碳汇进行了概算,为0.04-0.07PgC/a.因此,中国陆地生态系统的总碳汇（植被和土壤）将相当于同期中国工业CO2排放量的20.8%-26.8%.（3）文中的碳汇估算存在很大的不确定性,尤其是对土壤碳汇的估算.为此,需要进行更为深入、细致的研究.
Terrestrial vegetation carbon sinks in China, 1981-2000 [J].https://doi.org/10.3321/j.issn:1006-9267.2007.06.012 URL 摘要
利用森林和草场资源清查资料、农业统计、气候等地面观测资料,以及卫星遥感数据,并参考国外的研究结果,对1981-2000年间中国森林、草地、灌草丛以及农作物等陆地植被的碳汇进行了估算,并对土壤碳汇进行了讨论.主要结论如下：（1）中国森林面积（郁闭度为20%）由1980年初的116.5×10^6ha,增加到2000年初的142.8×10^6ha;森林总碳库由4.3PgC（1PgC=10^15gC）增加到5.9PgC;平均碳密度由36.9MgC/ha（1MgC=10^6gC）增加到41.0MgC/ha;年均碳汇为0.075PgC/a.中国草地面积约为331×10^6ha,总碳库1.15PgC,总碳密度3.46tC/ha,年均碳汇0.007PgC/a.中国灌草丛的面积为178×10^6ha;年均碳汇为0.014-0.024PgC/a.中国农作物的生物量按0.0125-0.0143PgC/a的速率增加.（2）在1981-2000年间,中国陆地植被年均总碳汇为0.096-0.106PgC/a,相当于同期中国工业CO2排放量的14.6%-16.1%.利用国外结果对中国土壤碳汇进行了概算,为0.04-0.07PgC/a.因此,中国陆地生态系统的总碳汇（植被和土壤）将相当于同期中国工业CO2排放量的20.8%-26.8%.（3）文中的碳汇估算存在很大的不确定性,尤其是对土壤碳汇的估算.为此,需要进行更为深入、细致的研究.
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过去300年中国土地利用、土地覆被变化与碳循环研究 [J].https://doi.org/10.3724/SP.J.1005.2008.01083 URL 摘要
历史时期的土地利用与土地覆被变化是影响陆地生态系统碳循环的重要因素.过去300年间,我国土地利用与覆被发生了较大变化,林地面积迅速减小,垦殖扩张明显,均对陆地生态系统的碳循环产生了重要的影响.采用通过第一手历史文献资料重建的历史土地数据,分析了过去300年我国土地利用变化的主要特征,研究表明:在研究时段,耕地面积持续增加,从清前期1661年的60.78×106hm2增加到20世纪末的96.09×106hm2;森林面积从1700年的248.13×106hm2降至1949年的109.01×106hm2.受土地利用与覆被变化影响,全国陆地生态系统的碳储量也随之变化.其中,地上植被破坏引起的碳排放大约为3.70PgC;土壤有机碳排放介于0.80~5.84PgC之间,最适估计为2.48PgC;植被和土壤变化引发的碳排放总计达4.50~9.54PgC,最适估算为6.18PgC.这远小于国外学者估算所得的17.1~33.4PgC的排放量.碳排放的空间分异明显,由于东北地区和西南地区的植被破坏相对较大,过去300年间这两个地区受土地利用与覆被变化影响的碳排放也较大,其余排放量从大到小依次为内蒙古地区、华南西部地区、新疆和青藏高原区;而作为历史上传统农区的华北地区和华东地区,土地利用与覆被变化对陆地生态系统碳储量影响相对较小.但是近年有关研究显示,目前全国自然植被活动增强,土地利用活动,特别是农林活动正对陆地生态系统碳储量产生比较明显的积极作用.
Land use changes and their relations with carbon cycles over the past 300a in China [J].https://doi.org/10.3724/SP.J.1005.2008.01083 URL 摘要
历史时期的土地利用与土地覆被变化是影响陆地生态系统碳循环的重要因素.过去300年间,我国土地利用与覆被发生了较大变化,林地面积迅速减小,垦殖扩张明显,均对陆地生态系统的碳循环产生了重要的影响.采用通过第一手历史文献资料重建的历史土地数据,分析了过去300年我国土地利用变化的主要特征,研究表明:在研究时段,耕地面积持续增加,从清前期1661年的60.78×106hm2增加到20世纪末的96.09×106hm2;森林面积从1700年的248.13×106hm2降至1949年的109.01×106hm2.受土地利用与覆被变化影响,全国陆地生态系统的碳储量也随之变化.其中,地上植被破坏引起的碳排放大约为3.70PgC;土壤有机碳排放介于0.80~5.84PgC之间,最适估计为2.48PgC;植被和土壤变化引发的碳排放总计达4.50~9.54PgC,最适估算为6.18PgC.这远小于国外学者估算所得的17.1~33.4PgC的排放量.碳排放的空间分异明显,由于东北地区和西南地区的植被破坏相对较大,过去300年间这两个地区受土地利用与覆被变化影响的碳排放也较大,其余排放量从大到小依次为内蒙古地区、华南西部地区、新疆和青藏高原区;而作为历史上传统农区的华北地区和华东地区,土地利用与覆被变化对陆地生态系统碳储量影响相对较小.但是近年有关研究显示,目前全国自然植被活动增强,土地利用活动,特别是农林活动正对陆地生态系统碳储量产生比较明显的积极作用.
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以天然气为原料合成氨生产二氧化碳排放量的计算 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-5059.2009.11.020 URL 摘要
通过对二氧化碳排放量的计算公式的研究,计算出合成氨装置的二氧化碳排放量.
The calculation of emissions of carbondioxide for the ammonia production of natural gas as raw material [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-5059.2009.11.020 URL 摘要
通过对二氧化碳排放量的计算公式的研究,计算出合成氨装置的二氧化碳排放量.
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江苏省区域不同土地利用方式的碳排放效应分析 [J].
土地利用是造成碳排放的主要原因,为了分析土地利用方式的碳排放效应,以江苏省为例,分别计算并分析了1995～2004年间这一工业化、城市化快速发展时期,江苏省主要土地利用方式的碳排放。结果表明,建设用地和耕地是主要碳源,建设用地碳排放每年可达1.09×108t,对碳排放的贡献高达96%以上;耕地每年碳排放可达2.02×106t;林地为主要的碳汇,其总吸收量约为每年1.90×103t(含少量草地)。从土地利用变化的边际碳源/汇效应来看,江苏省建设用地面积每变化1km2,其边际碳源/汇效应为6.7692t;耕地为0.0422t;林地为5.7700t。同时对江苏省2010年不同土地利用方式的碳排放进行了预测,结果显示到2010年江苏省碳排放会有明显增加,面临的碳减排任务十分严峻。依据相关分析结果,论文从碳减排角度提出了土地利用的相关政策建议,并提出了有待进一步研究的相关问题。
Effects of land use patterns on carbon emission in Jiangsu Province [J].
土地利用是造成碳排放的主要原因,为了分析土地利用方式的碳排放效应,以江苏省为例,分别计算并分析了1995～2004年间这一工业化、城市化快速发展时期,江苏省主要土地利用方式的碳排放。结果表明,建设用地和耕地是主要碳源,建设用地碳排放每年可达1.09×108t,对碳排放的贡献高达96%以上;耕地每年碳排放可达2.02×106t;林地为主要的碳汇,其总吸收量约为每年1.90×103t(含少量草地)。从土地利用变化的边际碳源/汇效应来看,江苏省建设用地面积每变化1km2,其边际碳源/汇效应为6.7692t;耕地为0.0422t;林地为5.7700t。同时对江苏省2010年不同土地利用方式的碳排放进行了预测,结果显示到2010年江苏省碳排放会有明显增加,面临的碳减排任务十分严峻。依据相关分析结果,论文从碳减排角度提出了土地利用的相关政策建议,并提出了有待进一步研究的相关问题。
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中国省级区域碳源汇空间格局研究 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2013.12.004 URL Magsci 摘要
China has become the biggest country of carbon emissions, and the size and scale of industrialization and urbanization are unprecedented. The pressure of carbon reduction is increasing day by day with the increasing carbon emissions which have caused more and more international concerns. Carbon reduction should be made possible by both reducing carbon source and increasing carbon sink at the same time. Policies of low carbon development should be different to the regions with obviously different existing carbon source and carbon sink. In this paper, by collecting the data from the forest inventory and some related statistical yearbooks, and by applying the methods of discharge coefficient, stand volume, and carbon sequestration rate in forest and grassland ecosystems at region scale, we made an overall estimation of carbon emissions from energy consumption, and carbon sinks from forest, grassland and arable land at the provincial scale. Then, the regional differences of total carbon emissions, carbon emissions per capita, carbon emissions per unit area, and energy intensity in China are analyzed, and spatial pattern of carbon sink and carbon surplus are discussed. As to the overall carbon emissions at the provincial scale, the carbon emission in Shandong, Shanxi and Hebei is relatively high; the carbon emission in Ningxia, Qinghai and Hainan is relatively low. As to the per capita carbon emission, Inner Mongolia, Shanxi and Ningxia have the largest per capita carbon emission; Jiangxi, Hainan and Guangxi have the lowest. As to the carbon emission per square kilometer, Shanghai has the largest; Qinghai has the lowest. Besides, the provinces with relatively low carbon intensity are Beijing, Guangdong, Shanghai, and Zhejiang, etc. Nationwide, the percentage of forest carbon sink is 53%, and the percentage in Yunnan and Heilongjiang is relatively high. The percentage of grassland carbon sink is 38.51%, mainly concentrated in Inner Mongolia, Qinghai and Xinjiang province. The carbon sinks from arable land focus on the carbon in the process of Maize straw returning to the field, which account for 8.63% of the total carbon sink. The results show that the carbon sinks from arable land in Heilongjiang, Jilin, Henan and Liaoning are higher than the ones in other provinces. Combining the feature of carbon source and carbon sinks of the four economic zones, the key issues in low-carbon development are pointed out. In the future, eastern region should change the development mode and improve energy efficiency through technological innovations. Central region should seize the green development opportunity to promote the low-carbon industry to achieve leapfrog development. Northeast region has high carbon sinks and can actively participate in international carbon trading. By strengthening management, western region should accelerate the technological improvements to improve energy efficiency and the ecological environment, and to enhance the capacity of carbon sinks.
Spatial patterns of provincial carbon source and sink in China [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2013.12.004 URL Magsci 摘要
China has become the biggest country of carbon emissions, and the size and scale of industrialization and urbanization are unprecedented. The pressure of carbon reduction is increasing day by day with the increasing carbon emissions which have caused more and more international concerns. Carbon reduction should be made possible by both reducing carbon source and increasing carbon sink at the same time. Policies of low carbon development should be different to the regions with obviously different existing carbon source and carbon sink. In this paper, by collecting the data from the forest inventory and some related statistical yearbooks, and by applying the methods of discharge coefficient, stand volume, and carbon sequestration rate in forest and grassland ecosystems at region scale, we made an overall estimation of carbon emissions from energy consumption, and carbon sinks from forest, grassland and arable land at the provincial scale. Then, the regional differences of total carbon emissions, carbon emissions per capita, carbon emissions per unit area, and energy intensity in China are analyzed, and spatial pattern of carbon sink and carbon surplus are discussed. As to the overall carbon emissions at the provincial scale, the carbon emission in Shandong, Shanxi and Hebei is relatively high; the carbon emission in Ningxia, Qinghai and Hainan is relatively low. As to the per capita carbon emission, Inner Mongolia, Shanxi and Ningxia have the largest per capita carbon emission; Jiangxi, Hainan and Guangxi have the lowest. As to the carbon emission per square kilometer, Shanghai has the largest; Qinghai has the lowest. Besides, the provinces with relatively low carbon intensity are Beijing, Guangdong, Shanghai, and Zhejiang, etc. Nationwide, the percentage of forest carbon sink is 53%, and the percentage in Yunnan and Heilongjiang is relatively high. The percentage of grassland carbon sink is 38.51%, mainly concentrated in Inner Mongolia, Qinghai and Xinjiang province. The carbon sinks from arable land focus on the carbon in the process of Maize straw returning to the field, which account for 8.63% of the total carbon sink. The results show that the carbon sinks from arable land in Heilongjiang, Jilin, Henan and Liaoning are higher than the ones in other provinces. Combining the feature of carbon source and carbon sinks of the four economic zones, the key issues in low-carbon development are pointed out. In the future, eastern region should change the development mode and improve energy efficiency through technological innovations. Central region should seize the green development opportunity to promote the low-carbon industry to achieve leapfrog development. Northeast region has high carbon sinks and can actively participate in international carbon trading. By strengthening management, western region should accelerate the technological improvements to improve energy efficiency and the ecological environment, and to enhance the capacity of carbon sinks.
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城市化对碳排放影响研究进展 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2014.09.009 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
城市化是全球发展的趋势,而城市化进程对温室气体尤其是二氧化碳排放的影响受到学术界的广泛关注.本文在全面系统梳理国内外文献及相关研究成果的基础上,从碳排放研究的起源与发展、研究内容与研究方法等方面对当前国内外研究现状进行了归纳和评述.从中看出:国内外的研究内容主要集中于城市化和碳排放的关系、城市化对碳排放影响的宏观及微观因素,以及城市化对碳排放的作用机理等方面;研究方法以定量分析为主,除基础的IPAT模型、STIRPAT模型之外,时空地理加权回归模型、指数分解、结构分解、多指标面板数据聚类分析等方法也广泛应用.总体而言,城市化进程对碳排放的影响是一个长期且复杂的过程,涉及诸多因素,目前的研究已逐渐深入、研究方法也多有创新,但仍需丰富研究视角、完善研究体系,更好地为城市化发展策略提供科学依据,为低碳城市发展奠定基础.
Research progress of impact of urbanization on carbon emissions [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2014.09.009 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
城市化是全球发展的趋势,而城市化进程对温室气体尤其是二氧化碳排放的影响受到学术界的广泛关注.本文在全面系统梳理国内外文献及相关研究成果的基础上,从碳排放研究的起源与发展、研究内容与研究方法等方面对当前国内外研究现状进行了归纳和评述.从中看出:国内外的研究内容主要集中于城市化和碳排放的关系、城市化对碳排放影响的宏观及微观因素,以及城市化对碳排放的作用机理等方面;研究方法以定量分析为主,除基础的IPAT模型、STIRPAT模型之外,时空地理加权回归模型、指数分解、结构分解、多指标面板数据聚类分析等方法也广泛应用.总体而言,城市化进程对碳排放的影响是一个长期且复杂的过程,涉及诸多因素,目前的研究已逐渐深入、研究方法也多有创新,但仍需丰富研究视角、完善研究体系,更好地为城市化发展策略提供科学依据,为低碳城市发展奠定基础.
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河南省碳源碳汇时空变化研究[D] .A study on temporal and spatial evolution of carbon source and sink in Henan Province[D]. |
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中国CO2排放总量控制区域分解方案研究 [J].
探讨CO2排放总量区域分解的方法.借鉴国际上针对国家之间的分 解原则和方法,提出中国省际之间的分解的公平性、可行性和效率性三大原则;确定了排放水平、经济水平、工业能源利用水平、非化石能源利用水平4大影响因 子;提出了人均排放量、人均GDP、工业增加值能耗、工业增加值能耗变化趋势、非化石能源占一次能源消费比例5个指标,构建了基于GIS平台的中国区域 C02排放分解模型CRBDM.根据2005年排放现状和参数选择,通过CRBDM模型计算提出中国2020年CO2排放总量省级分解方案.
Scenario study on regional allocation of CO2 emissions allowance in China [J].
探讨CO2排放总量区域分解的方法.借鉴国际上针对国家之间的分 解原则和方法,提出中国省际之间的分解的公平性、可行性和效率性三大原则;确定了排放水平、经济水平、工业能源利用水平、非化石能源利用水平4大影响因 子;提出了人均排放量、人均GDP、工业增加值能耗、工业增加值能耗变化趋势、非化石能源占一次能源消费比例5个指标,构建了基于GIS平台的中国区域 C02排放分解模型CRBDM.根据2005年排放现状和参数选择,通过CRBDM模型计算提出中国2020年CO2排放总量省级分解方案.
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基于能源消费的江苏省土地利用碳排放与碳足迹 [J].https://doi.org/10.11821/yj2010090010 URL Magsci 摘要
<p>采用2003~2007年江苏省能源消费和土地利用等数据,通过构建能源消费的碳排放模型,对江苏省5年来能源消费碳排放进行了核算,并通过土地利用类型和碳排放项目的对应,对不同土地利用方式的碳排放及碳足迹进行了定量分析。结论如下:(1)江苏省能源消费碳排放总量从2003年的8794.24万t上升到2007年的16329.85万t,涨幅达86%。其中,终端能源消费碳排放占53.6%。(2)江苏全省土地单位面积碳排放从2003年8.24t/hm<sup>2</sup>上升到2007年15.53 t/hm<sup>2</sup>,增幅为88.5%。其中,居民点及工矿用地单位面积碳排放最大,为95.62 t/hm<sup>2</sup>。(3)江苏全省能源消费碳足迹大于生产性土地的实际面积,由此造成的生态赤字达1351.285万hm<sup>2</sup>。(4)不同土地利用类型的碳足迹大小顺序为:居民点及工矿用地＞交通用地＞未利用地及特殊用地＞农用地和水利用地,其中居民点及工矿用地的碳足迹高达10.89 hm<sup>2</sup>/ hm<sup>2</sup>。(5)江苏全省单位面积碳足迹也呈明显的扩大趋势,从2003年的0.938 hm<sup>2</sup>/ hm<sup>2</sup>上升到2007年的1.769 hm<sup>2</sup>/ hm<sup>2</sup>。</p>
Carbon emission and carbon footprint of different land use types based on energy consumption of Jiangsu Province [J].https://doi.org/10.11821/yj2010090010 URL Magsci 摘要
<p>采用2003~2007年江苏省能源消费和土地利用等数据,通过构建能源消费的碳排放模型,对江苏省5年来能源消费碳排放进行了核算,并通过土地利用类型和碳排放项目的对应,对不同土地利用方式的碳排放及碳足迹进行了定量分析。结论如下:(1)江苏省能源消费碳排放总量从2003年的8794.24万t上升到2007年的16329.85万t,涨幅达86%。其中,终端能源消费碳排放占53.6%。(2)江苏全省土地单位面积碳排放从2003年8.24t/hm<sup>2</sup>上升到2007年15.53 t/hm<sup>2</sup>,增幅为88.5%。其中,居民点及工矿用地单位面积碳排放最大,为95.62 t/hm<sup>2</sup>。(3)江苏全省能源消费碳足迹大于生产性土地的实际面积,由此造成的生态赤字达1351.285万hm<sup>2</sup>。(4)不同土地利用类型的碳足迹大小顺序为:居民点及工矿用地＞交通用地＞未利用地及特殊用地＞农用地和水利用地,其中居民点及工矿用地的碳足迹高达10.89 hm<sup>2</sup>/ hm<sup>2</sup>。(5)江苏全省单位面积碳足迹也呈明显的扩大趋势,从2003年的0.938 hm<sup>2</sup>/ hm<sup>2</sup>上升到2007年的1.769 hm<sup>2</sup>/ hm<sup>2</sup>。</p>
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水泥行业的温室气体排放及减排措施浅析 [J].Greenhouse emission for cement industry and its reduction counter measure [J]. |
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2006年IPCC国家温室气体清单指南[R] .2006nian IPCC guojia wenshi qiti qingdan zhinan[R]. |
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A Shapley decomposition of carbon emissions without residuals [J].https://doi.org/10.1016/S0301-4215(01)00131-8 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
No abstract is available for this item.
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Future expansion of agriculture and pasture acts to amplify atmospheric CO2 levels in response to fossil-fuel and land-use change emissions [J].https://doi.org/10.1007/s10584-004-0065-5 URL Magsci 摘要
The expansion of crop and pastures to the detriment of forests results in an increase in atmospheric CO 2 . The first obvious cause is the loss of forest biomass and soil carbon during and after conversion. The second, generally ignored cause, is the reduction of the residence time of carbon when, for example, forests or grasslands are converted to cultivated land. This decreases the sink capacity of the global terrestrial biosphere, and thereby may amplify the atmospheric CO 2 rise due to fossil and land-use carbon release. For the IPCC A2 future scenario, characterized by high fossil and high land-use emissions, we show that the land-use amplifier effect adds 61 ppm extra CO 2 in the atmosphere by 2100 as compared to former treatment of land-use processes in carbon models. Investigating the individual contribution of each of the six land-use transitions (forest 62 crop, forest 62 pasture, grassland 62 crop) to the amplifier effect indicates that the clearing of forest and grasslands to arable lands explains most of the CO 2 amplification. The amplification effect is 50% higher than in a previous analysis by the same authors which considered neither the deforestation of pastures nor the ploughing of grasslands. Such an amplification effect is further examined in sensitivity tests where the net primary productivity is considered independent of the atmospheric CO 2 . We also show that the land-use changes, which have already occurred in the recent past, have a strong inertia at releasing CO 2 , and will contribute to about 1/3 of the amplification effect by 2100. These results suggest that there is an additional atmospheric benefit of preserving pristine ecosystems with high turnover times.
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The greenness of cities: Carbon dioxide emissions and urban development [J].https://doi.org/10.1016/j.jue.2009.11.006 URL Magsci 摘要
Carbon dioxide emissions may create significant social harm because of global warming, yet American urban development tends to be in low density areas with very
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The U.S. carbon budget: Contributions from land-use change [J].URL PMID: 32845104965110830837429222322221041738584845860572935006641 [本文引用: 1] |
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An assessment of carbon stock for various land use system in Aravally mountains, western India [J].https://doi.org/10.1007/s11027-010-9240-3 URL Magsci 摘要
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Carbon sequestration with land-use cover change in a Himalayan watershed [J].https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2007.02.016 URL 摘要
Based on satellite imagery for 1988 and 2001, land-use cover change and associated carbon stock and flux as a result of changes were estimated in Mamlay watershed of Sikkim Himalaya, India. The total area of forest was decreased by 28%, whereas open cropped area increased by more than 100%. The conversion of forests into other land uses resulted in a remarkable decline in the C densities. Across the land-use cover, total mean C densities ranged from 46Mg ha 611 in open cropped area temperate to a high of 669Mg ha 611 in temperate natural dense forest. The heavily converted areas lost an estimated 55% of their total 1988 C pools, whereas the low-impacted areas lost only 0.12%. Changes in land use released 7.78Mg C ha 611 yr 611 , demonstrating that land-use changes significantly affected C flux. Therefore, the conversion of forest to agriculture land should be reversed. Agroforestry systems should be included in agricultural land in mountainous regions. The policy relevance of this work is immediate. The results of this study will provide direct input to industrialized countries to meet their Kyoto Protocol emission-reduction obligations.
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How can China reach its CO2 intensity reduction targets by 2020? A regional allocation based on equity and development [J].https://doi.org/10.1016/j.enpol.2011.01.063 URL [本文引用: 1] 摘要
In late 2009, the Chinese government committed to cut its carbon dioxide emissions per unit of gross domestic product (GDP) by 40% to 45% of 2005 levels by 2020. This has raised the issue of how to allocate the CO 2 reduction target regionally to meet the national reduction target. To meet this objective, the following aspects may be taken into consideration: equity principles, 鈥榗ommon but differentiated responsibilities鈥; intensity reduction target fulfillment; and economic difference and reduction potential among provinces. This paper selects per capita GDP, accumulated fossil fuel related CO 2 emissions and energy consumption per unit of industrial added value as indicators for emission reduction capacity, responsibility and potential, respectively. Based on these three indicators, a comprehensive index is developed and an intensity allocation model constructed. As decision makers may have different preferences when allocating the reduction burden, we allocate different weights to the indicators, analyzing the results using cluster analysis. The following aspects may also be considered together with the national regional development strategy to determine how to share the burden: the reduction potential of various regions; implementation potential of the plans; and promotion of a highly efficient low carbon economic development model.
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