鄒 康，舒予晴，李桂娥，閆慶武，薄延素，張思雨，張定祥

(1.中國礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測繪學(xué)院,江蘇 徐州 221116；2.中國礦業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院，江蘇 徐州 221116；3.碳中和與國土空間優(yōu)化重點實驗室，江蘇 南京 210008；4.中國國土勘測規(guī)劃院，北京 100035)

2021年國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于完整準確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達峰碳中和工作的意見》中明確指出，要優(yōu)化綠色低碳發(fā)展區(qū)域布局，持續(xù)優(yōu)化重大基礎(chǔ)設(shè)施、重大生產(chǎn)力和公共資源布局，構(gòu)建有利于碳達峰碳中和的國土空間開發(fā)保護新格局。這表明合理的土地利用結(jié)構(gòu)對于實現(xiàn)“雙碳”目標是不可或缺的。了解城市碳轉(zhuǎn)移與土地利用變化之間的聯(lián)系，對城市規(guī)劃中利用土地調(diào)整實現(xiàn)碳減排極其重要。碳排放作為全球氣溫升高的重要原因，給人類命運共同體構(gòu)建帶來巨大的挑戰(zhàn)。我國政府一直高度關(guān)注氣候變化影響，積極推進碳減排的工作。2020年9月，習(xí)近平總書記在聯(lián)合國大會上宣布，中國CO2排放力爭于2030年前達到峰值，2060年前實現(xiàn)碳中和。我國現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費仍以高碳為主，且經(jīng)濟發(fā)展的能源增長需求與減排降碳壓力并存。研究表明，全球面積占比2%的城市碳排放貢獻率達75%以上[1]。土地利用類型變化導(dǎo)致城市社會經(jīng)濟與自然系統(tǒng)的能源和資源消耗發(fā)生變化[2]，土地利用變化不僅會影響陸地碳儲量[3]，還會影響人為碳排放強度[4]。不同強度、不同規(guī)模碳儲量和碳排放的輸入和輸出以及土地類型轉(zhuǎn)化可能會顯著改變城市系統(tǒng)的碳平衡[5]。土地利用變化對全球大氣CO2含量增加起重要作用，其作用僅次于化石燃料的燃燒[6]。土地利用直接并間接影響著區(qū)域的碳排放水平。

近幾十年來，學(xué)者們研究了碳排放或碳平衡與土地利用的關(guān)系，如城市土地利用形態(tài)與碳排放[7]、景觀城市化與碳排放[8]、土地利用結(jié)構(gòu)與碳排放[9]。這些研究試圖從經(jīng)濟學(xué)的角度，通過能源消費和土地管理實踐揭示碳轉(zhuǎn)移過程之間的關(guān)系。在碳排放核算方面，主要通過IPCC溫室氣體清單法[10]和碳排放系數(shù)對研究區(qū)域的不同土地類型進行計算，以此來反映不同土地利用類型碳排放的時序特點[11]。也有學(xué)者利用面板數(shù)據(jù)和時序數(shù)據(jù)對城市碳排放量進行預(yù)測和模擬[12]，并通過土地利用類型的調(diào)整來優(yōu)化碳排放量。然而，此類研究大多將土地利用和碳排放問題視為孤立的因素，而不是將它們看作一個整體進行全局性探討。

此外，學(xué)界對關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進行了許多研究，如能量-水關(guān)系網(wǎng)絡(luò)[13-14]、陸-水關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、水-碳關(guān)系網(wǎng)絡(luò)[15]和水- PM2.5關(guān)系網(wǎng)絡(luò)[16]。其中生態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析(ecological network analysis，ENA)被認為是一種量化復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系和交互的有效工具，它通過協(xié)同效應(yīng)、優(yōu)勢度和系統(tǒng)循環(huán)等指標對資源間連接的性質(zhì)和構(gòu)建進行評價，進而得出連接成分之間的相互作用程度。最初ENA用于對已知系統(tǒng)中的貨幣和物資流動進行經(jīng)濟分析，例如投入產(chǎn)出分析[17-19]。但鮮見應(yīng)用ENA開展土地利用類型與碳排放耦合等空間關(guān)聯(lián)問題的研究。

因此，筆者基于ENA構(gòu)建了土地利用變化與碳平衡的地-碳關(guān)系框架，構(gòu)建土地利用轉(zhuǎn)化矩陣和碳轉(zhuǎn)移矩陣，根據(jù)量化結(jié)果分析碳排放與土地利用變化之間的復(fù)雜關(guān)系；利用ENA分析土地利用類型之間的生態(tài)學(xué)關(guān)系，為土地相關(guān)的碳轉(zhuǎn)移提出了一個彈性的視角；結(jié)合系統(tǒng)動力學(xué)的推拉力分析與經(jīng)濟學(xué)的脫鉤關(guān)系，為城市低碳發(fā)展給出了優(yōu)化方向。結(jié)論為可持續(xù)城市空間規(guī)劃提出了基于土地利用與生態(tài)關(guān)系的方案和策略。

1 研究方法

1.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

徐州市地處江蘇西北部(圖1)，介于33°43′～34°58′ N，116°22′～118°40′ E之間，2020年二、三產(chǎn)業(yè)比重達90.2%，城市建成區(qū)面積為289.6 km2。徐州市正處于快速城市化階段，但嚴重的環(huán)境污染和資源浪費問題限制著城市的發(fā)展。徐州市政府致力于建設(shè)低碳經(jīng)濟，以期用有效的空間規(guī)劃實現(xiàn)碳減排。徐州市作為資源枯竭型城市轉(zhuǎn)型的代表，同許多城市一樣面臨著低碳轉(zhuǎn)型的困境，所以徐州市的低碳轉(zhuǎn)型具有典型性和普適性。該研究期望借助徐州市這一案例，為全國其他城市提供借鑒和參考。此外，為了描述城市的長期變化，選擇2000—2010和2010—2020年這2個時段開展研究。

圖1 2020年徐州市土地利用類型分布

土地利用數(shù)據(jù)來源于2000—2020年全球土地利用數(shù)據(jù)(分辨率30 m)[20]，并對數(shù)據(jù)進行了相應(yīng)校正和驗證；固定資產(chǎn)投資、人均GDP、人口、能源消費種類和消費量來源于《徐州統(tǒng)計年鑒(2001—2021)》《江蘇統(tǒng)計年鑒(2001—2021)》《中國能源統(tǒng)計年鑒(2001—2021)》等。

1.2 地-碳關(guān)系框架構(gòu)建

研究分4步對地-碳關(guān)系框架進行構(gòu)建：首先，借助模型分別計算出碳源的碳排放量和碳匯的碳吸收量，并根據(jù)土地轉(zhuǎn)移矩陣得到相應(yīng)的碳轉(zhuǎn)移矩陣；其次，為了研究碳轉(zhuǎn)移強度，根據(jù)各組分間的碳流量求得直接流矩陣，進而計算得到直接效用矩陣；同時，利用碳轉(zhuǎn)移矩陣分析組分間4種主要的生態(tài)關(guān)系：互利互惠、捕食、利他主義和競爭；最后，從系統(tǒng)動力學(xué)角度對各類碳流的推拉力進行計算，以此量化各種土地利用類型之間相互轉(zhuǎn)換的推拉力影響，并引入脫鉤指數(shù)來反映經(jīng)濟增長對碳排放增長的依賴程度，結(jié)合ENA分析提出對于研究區(qū)域的政策建議(圖2)。

圖2 地-碳框架技術(shù)路線

1.2.1地-碳轉(zhuǎn)換與計算

針對徐州市的土地利用類型特點以及地表人類活動強度，為了方便構(gòu)建不同土地利用類型與不同人類活動強度的計算模型，將土地利用類型分為10類(表1)，并建立地-碳轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)(圖3)。

各種土地利用類型地表發(fā)生的人為活動類型和強度決定了它們的功能，即碳匯或碳源[21]。研究將土地利用類型與碳匯或碳源的計算邊界進行了合并，利用地表人類活動代表的土地利用類型邊界作為碳匯或碳源的邊界。碳的流動有3種情況：城市建成區(qū)、農(nóng)村居民點、工業(yè)與交通建設(shè)用地、耕地對大氣的碳排放，耕地、林地、草地、河渠、湖泊、濕地和裸地對大氣的碳固存，每2種土地利用類型之間的土地利用變化造成的碳轉(zhuǎn)移。

徐州市化石燃料消耗的碳排放計算公式為

CUCL=EU×PU+E1×PGD，1+E2×PGD，2。

(1)

式(1)中，CUCL為城市建成區(qū)的碳排放量，kg；EU為徐州市城鎮(zhèn)人均生活能源消費量，kg·人-1，來源于標準煤轉(zhuǎn)換；PU為徐州市城鎮(zhèn)人口數(shù)量，人；E1為全國建筑業(yè)能源總消費量，kg；PGD，1為徐州市建筑業(yè)GDP占全國建筑業(yè)GDP的比例，%；E2為全國批發(fā)、零售、住宿和餐飲行業(yè)能源總消費量，kg；PGD，2為徐州市批發(fā)、零售、住宿和餐飲行業(yè)GDP占全國批發(fā)、零售、住宿和餐飲行業(yè)GDP的比例，%。

CRRL=ER×PR。

(2)

式(2)中，CRRL為農(nóng)村居民點的碳排放量，kg；ER為徐州市鄉(xiāng)村人均生活能源消費量，kg·人-1，來源于標準煤轉(zhuǎn)換；PR為徐州市鄉(xiāng)村人口數(shù)量，人。

CI&T=CI+Ctravel+Ctransport=CI+KP×NP×MP+KL×NL×ML。

(3)

式(3)中，CI&T為工業(yè)與交通用地的碳排放量，kg；CI為工業(yè)綜合能源消費量，kg；Ctravel和Ctransport分別為日常出行和公路運輸?shù)奶寂欧帕?，kg；KP和KL分別為徐州市私家車和大型車的碳排放系數(shù)，kg·(100 km)-1，數(shù)據(jù)來源于文獻[22-23]；NP和NL分別為徐州市私家車和大型車數(shù)量，輛；MP和ML分別為徐州市私家車和大型車的平均行駛里程，km·輛-1。據(jù)估計，江蘇省平均每輛私家車每年行駛1.5萬km。

CCL=Km×M+KS×S。

(4)

式(4)中，CCL為耕地的碳排放量，kg；M為農(nóng)業(yè)機械總耗電量，kW；S為耕地總面積，km2；Km為農(nóng)業(yè)機械的碳排放系數(shù)，kg·kW-1；KS為耕地的碳排放系數(shù)，kg·km-2。

表1 土地利用類型分類及說明

各土地利用類型的簡稱和說明見表1。節(jié)點大小對應(yīng)碳轉(zhuǎn)移強度大小。

耕地、林地、草地、河渠、湖泊、濕地和裸地還具有碳匯屬性，可起到固碳作用。這些土地類型的碳吸收主要來自植被凈生態(tài)系統(tǒng)交換量以及水域碳吸收。植被凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力是指大氣進入生態(tài)系統(tǒng)的凈CO2量，該研究對自然土地類型進行碳吸收核算時，采用的是凈生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力的概念，即碳通量變化。對固碳量(CS)由經(jīng)驗推導(dǎo)，并進行了本土化的系數(shù)計算，公式為

CS=Ki×Si。

(5)

式(5)中，Si為土地利用類型i的面積，m2；Ki為土地利用類型i的固碳系數(shù)，其中包括林地、草地等陸地自然土地類型[24]，并根據(jù)不同的植被覆蓋密度進行拆分。徐州位于江蘇北部，處于中國五大湖區(qū)之一的東部湖區(qū)，河渠、湖泊、濕地等水域的吸收系數(shù)采用東部湖區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)固碳研究成果[25]。耕地(CL)的固碳系數(shù)設(shè)定為0.000 7 kg·m-2；將林地按照植被覆蓋類型分為FL1、FL2、FL3、FL4這4類，固碳系數(shù)分別為0.058 1、0.016 1、0.047 1、0.189 7 kg·m-2；將草地按照覆蓋度高低分為GL1、GL2、GL3這3類，固碳系數(shù)分別為0.010 5、0.006 3、0.002 1 kg·m-2；將水域按照不同利用強度和類型分為RI、LA、WL這3類，固碳系數(shù)分別為0.025 0、0.039 0、0.056 7 kg·m-2。

1.2.2地-碳網(wǎng)絡(luò)中的生態(tài)關(guān)系確定

對于土地利用類型k，定義其碳流量Tk等于所有碳排放的總和減去狀態(tài)變化為負的碳存儲，即碳吸收(或者等于所有碳吸收總和加上狀態(tài)變化為正的碳存儲),Tk的計算公式為

(6)

式(6)中，n為生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中碳轉(zhuǎn)移方向的總數(shù)；fkj為從土地利用類型j到k的碳轉(zhuǎn)移量，t；zk0為土地利用類型k從外部環(huán)境中吸收的碳流量,t；fki為從土地利用類型k到i的碳轉(zhuǎn)移量，t；yk0為土地利用類型k向外界環(huán)境釋放的碳流量,t。利用生態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析(ENA)將生態(tài)關(guān)系定義為任意2個組分之間的關(guān)系，可以根據(jù)直接流矩陣的無量綱整體效用強度矩陣中的元素符號確定。利用效用分析確定土地利用類型之間的生態(tài)關(guān)系，根據(jù)直接流矩陣可以得到無量綱的直接效用強度矩陣D。

(7)

式(7)中，dij表示凈碳從土地利用類型j到i的轉(zhuǎn)移強度；fij為從土地利用類型i到j(luò)的碳轉(zhuǎn)移量，t；fji為從土地利用類型j到i的碳轉(zhuǎn)移量，t。

通過碳轉(zhuǎn)移矩陣的正負流向，可以得到任意2個分量即土地利用類型之間的關(guān)系。如表2所示，不同正負流向?qū)?yīng)9種成分之間可能存在的關(guān)系，其中被廣泛使用的只有4種關(guān)系(互利互惠、捕食、利他主義、競爭)，捕食和利他主義關(guān)系表明，一個成分從關(guān)系中受益，另一個成分受到損害?；セ莼ダP(guān)系代表這一過程中2個成分都得到了發(fā)展和收益，有助于系統(tǒng)的有序發(fā)展。競爭關(guān)系中的2個成分在這一過程中都受到了損害。

表2 碳轉(zhuǎn)移矩陣各組分間的生態(tài)關(guān)系

1.2.3脫鉤關(guān)系分析

脫鉤彈性是反映某地區(qū)GDP與碳排放關(guān)聯(lián)程度的指標，脫鉤是經(jīng)濟增長與碳排放之間關(guān)系不斷弱化直至消失的理想化過程，可在實現(xiàn)經(jīng)濟增長的同時降低碳排放量。脫鉤彈性系數(shù)可反映研究區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展對碳排放的依賴程度，是檢測低碳經(jīng)濟的重要指標。具體計算方法為

(8)

式(8)中，D為脫鉤彈性系數(shù)；ΔC和ΔPGD分別為碳排放和國民經(jīng)濟生產(chǎn)總值在末期相對于初期的變化量，kg或億元；Ct1為初期碳排放量，kg；PGD，t1為初期國民經(jīng)濟生產(chǎn)總值，億元。脫鉤彈性分為脫鉤、負脫鉤和連結(jié)3大類，又可進一步細分為8種類型，分別為弱脫鉤、強脫鉤、衰退型脫鉤、弱負脫鉤、強負脫鉤、擴張型負脫鉤、增長連結(jié)和衰退連結(jié)(表4)。

表3 脫鉤彈性系數(shù)

1.2.4推力和拉力分析方法

在定量網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上，通過式(9)計算綜合流量，以解釋總體網(wǎng)絡(luò)配置中一種土地利用類型對另一種土地利用類型的影響。

(9)

式(9)中，|yij|為碳轉(zhuǎn)移矩陣中土地利用類型i轉(zhuǎn)變到j(luò)的碳流量，kg；N為碳轉(zhuǎn)移矩陣中各土地利用類型流入和流出的碳流量之和，即總流量，kg。

某一土地利用類型的推力和拉力計算公式為

(10)

(11)

式(10)～(11)中，Wi為土地利用類型i的驅(qū)動權(quán)重貢獻，反映土地利用類型i通過為其他節(jié)點輸出碳來驅(qū)動其他土地利用類型的能力；Wj為土地利用類型j的拉動權(quán)重貢獻，反映土地利用類型j接受其他土地利用類型碳流量的能力。

2 結(jié)果與分析

2.1 土地相關(guān)的碳轉(zhuǎn)移

將城市建成區(qū)、農(nóng)村居民點、工業(yè)與交通建設(shè)用地合并為建設(shè)用地，2000—2010和2020—2020年徐州市主要土地利用類型變化見圖4～5。可以看出，在主城區(qū)的邊緣有大量自然類型土地和耕地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)變。

圖4 2000—2010年徐州市土地利用類型變化

圖5 2010—2020年徐州市土地利用類型變化

圖6～7顯示了2000—2010、2010—2020年徐州市主導(dǎo)負碳和正碳轉(zhuǎn)移的來源。碳轉(zhuǎn)移產(chǎn)生的原因主要分為兩類：一是土地利用類型轉(zhuǎn)變，二是碳排放系數(shù)改變。近20 a來，隨著徐州市工業(yè)化和城市化的不斷發(fā)展，工業(yè)與交通建設(shè)用地的需求與日俱增，大量耕地轉(zhuǎn)換為工業(yè)與交通建設(shè)用地。最主要的正碳轉(zhuǎn)移是由耕地向工業(yè)與交通建設(shè)用地的轉(zhuǎn)變帶來的；2000—2010年最主要的負碳轉(zhuǎn)移源于工業(yè)與交通建設(shè)用地向城市建成區(qū)的轉(zhuǎn)變，2010—2020年最主要的負碳轉(zhuǎn)移來源于工業(yè)與交通建設(shè)用地碳排放系數(shù)的改變，這種轉(zhuǎn)變主要是因為徐州城市功能轉(zhuǎn)變、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級所致。

各土地利用類型說明見表1。

各土地利用類型說明見表1。

此外，主要的正碳轉(zhuǎn)移來源于耕地向城市建成區(qū)、農(nóng)村居民點向工業(yè)與交通建設(shè)用地和濕地向工業(yè)與交通建設(shè)用地轉(zhuǎn)變，這與徐州城市區(qū)域的擴張密切相關(guān)。2001年起，徐州陸續(xù)關(guān)停煤礦，煤礦周圍的工業(yè)與交通建設(shè)用地和建成區(qū)向耕地和農(nóng)村居民點轉(zhuǎn)變。到2016年，徐州市區(qū)內(nèi)煤礦“清零”，因此這段時期主要的負碳轉(zhuǎn)移來源有工業(yè)與交通建設(shè)用地向耕地轉(zhuǎn)變、城市建成區(qū)向農(nóng)村居民點轉(zhuǎn)變、農(nóng)村居民點向耕地轉(zhuǎn)變等。

圖8～9顯示了徐州市土地相關(guān)碳正、負轉(zhuǎn)移的空間分布?？梢娍闯?，正碳轉(zhuǎn)移分布更廣，有明顯的集聚區(qū)，最大的區(qū)域分布在市中心，由中心向四周擴張，而負碳轉(zhuǎn)移最大的區(qū)域分布在城市之間的連接區(qū)域，分布零散，集聚區(qū)面積遠小于同時期的正碳轉(zhuǎn)移集聚區(qū)。正碳轉(zhuǎn)移主要分布在徐州市、睢寧縣、豐縣、邳州市和新沂市等城市中心區(qū)域，由這些區(qū)域的中心向外擴張。2000—2010年，非城市中心區(qū)域的正碳轉(zhuǎn)移主要來源于森林、草地和濕地等碳匯屬性的土地類型向耕地轉(zhuǎn)換，例如微山湖以西的正碳轉(zhuǎn)變是由于有大片草地轉(zhuǎn)變?yōu)樗铮约靶熘菸鞅辈渴琢w鎮(zhèn)周邊的森林轉(zhuǎn)變?yōu)楹堤?。負碳轉(zhuǎn)移沒有明顯的規(guī)律，負碳轉(zhuǎn)移區(qū)域大致分散在城市之間的郊區(qū)和農(nóng)村，此外城市升級改造也帶來了一定的負碳轉(zhuǎn)移，在關(guān)停了大量煤礦之后，賈汪區(qū)產(chǎn)生了多處負碳轉(zhuǎn)移。

圖8 徐州市正碳轉(zhuǎn)移強空間分布

2.2 地-碳關(guān)系的生態(tài)聯(lián)系

基于ENA分析可以得到徐州市的地-碳聯(lián)系率，地-碳聯(lián)系率越高，表明土地利用類型變化對地-碳聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)的綜合效應(yīng)越積極。結(jié)果表明，2000—2010年，土地利用變化對地-碳關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的綜合效應(yīng)為0.64，2010—2020年地-碳聯(lián)系率為0.87，土地利用變化導(dǎo)致碳變化效應(yīng)在增強。結(jié)合徐州市近20 a的發(fā)展來看，徐州市的用地關(guān)系正在逐步改善,土地變遷的確帶來了更多的固碳或者更少的碳排放效應(yīng)。

根據(jù)式(7)可以得到不同土地類型之間的碳轉(zhuǎn)移強度，結(jié)果顯示，2000—2010年耕地和工業(yè)與交通建設(shè)用地、城市建成區(qū)和工業(yè)與交通建設(shè)用地之間的碳轉(zhuǎn)移強度最大，約占總體碳轉(zhuǎn)移量的94%；2010—2020年，耕地和工業(yè)與交通建設(shè)用地、灌木林地和工業(yè)與交通建設(shè)用地、農(nóng)村居民點和工業(yè)與交通建設(shè)用地之間的碳轉(zhuǎn)移強度最大，約占總體碳轉(zhuǎn)移量的95.7%。由此可以得出，近20 a來徐州市工業(yè)化和交通運輸業(yè)的發(fā)展是引起碳排放量變化的主要原因。

圖9 徐州市負碳轉(zhuǎn)移空間分布

圖10為徐州市土地生態(tài)關(guān)系的空間分布?？梢钥闯觯尸F(xiàn)競爭關(guān)系的土地更為聚集，總體來說呈競爭關(guān)系的區(qū)域土地面積比互惠互利關(guān)系的土地面積大。結(jié)合徐州市總體利用規(guī)劃圖來看，徐州市5個主城區(qū)的土地利用類型均表現(xiàn)出競爭關(guān)系，特別是銅山區(qū)、鼓樓區(qū)和云龍區(qū)。呈互惠互利關(guān)系的區(qū)域大多呈點狀分布在下屬區(qū)縣。

由于土地利用變化主導(dǎo)了負碳轉(zhuǎn)移，該研究著重分析了互利和競爭2種典型的土地生態(tài)關(guān)系。可以得出，研究期內(nèi)耕地與濕地的生態(tài)關(guān)系均為互利，在碳排放量固定且這2類土地沒有明顯的轉(zhuǎn)換關(guān)系前提下，耕地排放的碳被濕地吸收，促進了濕地的擴張，同時濕地擴張帶來的碳吸收加強也減輕了整個系統(tǒng)碳排放的壓力，有利于耕地的擴張。因此，這2類土地面積在2000—2020年都有少量的增長。研究期間城市建成區(qū)和工業(yè)與交通用地的生態(tài)關(guān)系為競爭關(guān)系。由于城市建成區(qū)和工業(yè)與交通用地在發(fā)展的同時會帶來碳排放，在系統(tǒng)碳排放量有限的前提下兩者之間必然存在競爭關(guān)系。

圖10 徐州市土地生態(tài)關(guān)系的空間分布

2.3 脫鉤關(guān)系分析

2000—2020年徐州市各階段碳排放與經(jīng)濟增長均呈現(xiàn)增長連結(jié)狀態(tài)，在經(jīng)濟增長的同時，碳排放量也在增長，但碳排放量的增長大于經(jīng)濟增長。如表4所示，2000—2010年脫鉤彈性系數(shù)為0.88，2010—2020年脫鉤彈性系數(shù)為1.01。徐州市經(jīng)濟發(fā)展對碳排放的依賴程度進一步提高，這主要是因為近20 a來徐州市建設(shè)用地擴張，且發(fā)展了部分高耗能企業(yè)，導(dǎo)致碳排放量和經(jīng)濟增長均較快。這一系數(shù)的增加說明徐州市高碳排放的企業(yè)規(guī)模有增無減，這對2030年前實現(xiàn)碳達峰有很大的壓力。

表4 2000—2020年徐州市脫鉤系數(shù)及狀態(tài)

2.4 推力和拉力的特點分析

表5為推力和拉力貢獻值最大的土地利用類型。2000—2010和2010—2020年，地-碳網(wǎng)絡(luò)中拉力貢獻率最大的3種用地類型保持不變，分別是城市建成區(qū)、農(nóng)村居民點、工業(yè)與交通建設(shè)用地，作為碳排放系數(shù)最高的3種用地類型，在地-碳網(wǎng)絡(luò)中驅(qū)拉動碳循環(huán)發(fā)揮了絕大部分作用。推力一般由自然土地貢獻，例如森林、草原、濕地、湖泊等自然固碳土地，徐州市最大的推力來自耕地。結(jié)合實地調(diào)研和圖像分析，徐州市主要土地利用類型為耕地，占總面積的68.2%。在地-碳網(wǎng)絡(luò)中，固碳和減碳的推力主要來自于其他高碳排放系數(shù)的土地利用類型向耕地的轉(zhuǎn)換。此外由于徐州市屬于資源型城市，在早些年發(fā)展礦業(yè)的基礎(chǔ)上，大量耕地被礦場取代，在礦區(qū)發(fā)展過程中，周圍的土地利用類型又轉(zhuǎn)化為工業(yè)與交通用地和農(nóng)村居民點。礦產(chǎn)資源枯竭后，礦區(qū)的土地下沉成為水域，在原有居民地保留的基礎(chǔ)上土地利用類型又變?yōu)楦?，?dǎo)致在時間維度上碳的排放量增多，排放的增長速率減小。

表5 推力和拉力貢獻率

3 討論

3.1 ENA對城市土地利用調(diào)整的政策影響

土地利用類型變化分析與城市碳平衡評價框架可以為城市空間規(guī)劃中的土地利用優(yōu)化提供政策建議。上述地-碳網(wǎng)絡(luò)的生態(tài)關(guān)系表明，城市中心區(qū)各種土地利用類型之間存在競爭關(guān)系，加劇了局部碳失衡。在城市建成區(qū)擴張過程中，由于耕地保護政策，濕地、林地、草地等自然土地被占用。土地利用制度中存在著城市擴張、耕地保護和生態(tài)保護之間的矛盾。此外，對于占用的耕地，由于嚴格的耕地保護政策，維護耕地面積的動態(tài)平衡只能通過占用其他土地來彌補耕地損失，這更加增加了對其他自然土地的壓力。所以在城市擴張過程中，工業(yè)用地要發(fā)展密集型產(chǎn)業(yè)，形成產(chǎn)業(yè)園區(qū)，發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，可在提高土地利用效率的同時，有效緩解城市中心的土地競爭壓力。同時，利用衛(wèi)片識別等平臺對城區(qū)的用地類型進行快速動態(tài)更新，對低效住宅用地、低效工業(yè)用地、低效倉儲用地進行精準識別，提升廢棄土地的更新率，進一步緩解城市中心土地資源緊張帶來的土地碳排放競爭壓力。

由于林地生態(tài)系統(tǒng)的地上植被和地下根系生物量均高于耕地，所以林地向耕地的轉(zhuǎn)移可導(dǎo)致系統(tǒng)碳排放量的增多。此外，城市用水增加導(dǎo)致濕地干旱，濕地開發(fā)為耕地也產(chǎn)生了額外的碳排放。這是由于濕地干旱過程中厭氧環(huán)境的消失加速了表層土壤有機質(zhì)的分解，從而將有機物中的碳釋放到大氣中。所以城市水域面積的減少不僅會減弱自然土地的碳吸收功能，而且會因為濕地等自然土地的退化增加碳排放。因此，為了降低碳排放強度，可以在城區(qū)增加濕地、公園、湖泊的比例，緩解城區(qū)碳排放強度，同時在這一過程中構(gòu)建土地類型之間的互利關(guān)系，有利于緩解城區(qū)土地碳排放競爭關(guān)系。此外，加強對濕地和林地這類土地的保護力度，防止這類土地發(fā)生退化導(dǎo)致二次碳排放。

呈互利關(guān)系的區(qū)域大多分散在下屬縣市，這是自然用地類型之間轉(zhuǎn)換形成的。與城區(qū)相比，郊區(qū)和下屬縣市的綠植率更高，對應(yīng)自然土地轉(zhuǎn)移的比例更高，故土地碳轉(zhuǎn)移的關(guān)系表現(xiàn)為互利。但是從分布上看，互利關(guān)系的區(qū)域呈離散分布，生態(tài)效益低[26]?？梢詫ψ匀煌恋剡M行人工整治，例如人工種植經(jīng)濟林木、發(fā)展大面積果園，成片的自然土地在保持互利關(guān)系的基礎(chǔ)上，擴大互利面積，不僅對經(jīng)濟增長有貢獻，而且可降低碳排放，有利于減小脫鉤系數(shù)。

3.2 政策模擬分析

基于量化的碳轉(zhuǎn)移計算網(wǎng)絡(luò)，可以模擬政策對碳轉(zhuǎn)移強度的影響。

方案一：調(diào)整土地利用結(jié)構(gòu)，減少建設(shè)用地占用耕地的數(shù)量。假定建設(shè)用地占用耕地的面積比例減少10%，其他保持不變。結(jié)果顯示，在控制耕地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地的數(shù)量之后，2000—2010年，正碳轉(zhuǎn)移減少116.08萬t，占總碳轉(zhuǎn)移的15%；2010—2020年，正碳轉(zhuǎn)移減少279.88萬t，占總碳轉(zhuǎn)移的9%。土地利用結(jié)構(gòu)的合理配置，不僅能提升城市自身的土地資源的集約利用度，還可以促進整個區(qū)域的產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟發(fā)展，從而減少城市對土地財政的依賴，抑制碳源的發(fā)展，減少建設(shè)用地產(chǎn)生的碳排。

方案二：減少汽車使用數(shù)量，提高城市公共交通分擔(dān)率。假設(shè)通過鼓勵搭乘地鐵與其他公共出行減少10%的汽車使用數(shù)量，結(jié)果顯示，每年工業(yè)與交通建設(shè)用地的碳排放量平均減少21.36萬t。這不僅有助于完善公共交通基礎(chǔ)設(shè)施，還可以降低單位運輸周轉(zhuǎn)能耗。

4 結(jié)論與不足

該研究旨在利用生態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析構(gòu)建2000—2010和2010—2020年2個時段徐州市土地利用變化和碳平衡變化的關(guān)系框架，并對影響因素進行分析，基于土地利用轉(zhuǎn)化矩陣和碳轉(zhuǎn)移矩陣，通過脫鉤彈性系數(shù)、地碳關(guān)聯(lián)率和推拉權(quán)重多個角度測度碳轉(zhuǎn)移，具體結(jié)論如下：

(1)研究區(qū)土地相關(guān)碳轉(zhuǎn)移類型與分布較為固定。在類型上，2個時間段的主導(dǎo)正碳轉(zhuǎn)移類型都為耕地轉(zhuǎn)工業(yè)與交通建設(shè)用地，其余碳轉(zhuǎn)移類型在2個時間段差異不大；在分布上，負碳轉(zhuǎn)移往往分布在城市行政區(qū)劃的邊界、郊區(qū)和下屬縣市，而正碳轉(zhuǎn)移則主要分布在城市中心位置。

(2)呈互利關(guān)系的土地利用類型散布在城市周邊，競爭關(guān)系則集中分布在城市中心。自然土地類型在城市邊緣區(qū)和下屬縣市表現(xiàn)出互利關(guān)系，而其他土地利用類型(包括工業(yè)與交通建設(shè)用地、城市建成區(qū)、農(nóng)村居民點)在城市中心區(qū)表現(xiàn)為競爭關(guān)系。

(3)推力和拉力權(quán)重分析表明，徐州市的主導(dǎo)推力權(quán)重貢獻來自耕地、林地、草地，主要的拉力權(quán)重貢獻來自高碳排放的土地利用類型，例如城市建成區(qū)、工業(yè)與交通建設(shè)用地、農(nóng)村居民點。2000—2010和2010—2020年徐州市的地-碳關(guān)聯(lián)率分別為0.74和0.82，說明土地利用類型變化對碳平衡的影響程度在增加。彈性脫鉤分析表明，徐州市各階段碳排放和經(jīng)濟增長呈現(xiàn)增長連結(jié)的狀態(tài)，經(jīng)濟發(fā)展對碳排放的依賴程度進一步提高，需要加快發(fā)展低碳經(jīng)濟的步伐。

與傳統(tǒng)碳循環(huán)主要關(guān)注碳的物理釋放和吸收不同，該研究利用ENA的地-碳關(guān)系框架提供了一個彈性的空間視角，來探索土地利用變化對城市碳平衡網(wǎng)絡(luò)的整體影響。參考生態(tài)系統(tǒng)中食物鏈間的能量流動，研究引入了土地生態(tài)關(guān)系描述土地類型之間的碳轉(zhuǎn)移，同時ENA的效用分析可以通過土地生態(tài)關(guān)系的空間分布，間接反映城市擴張相關(guān)的社會、政治、經(jīng)濟活動影響，確定土地利用格局的具體調(diào)整位置。此外，推力和拉力分析可以反映每種土地利用類型對碳轉(zhuǎn)移的貢獻效應(yīng),并通過主要節(jié)點和路徑來調(diào)整土地利用配置與彈性低碳轉(zhuǎn)型。引入經(jīng)濟學(xué)的脫鉤系數(shù)直觀反映研究區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展與碳排放的關(guān)聯(lián)程度，用以衡量城市低碳經(jīng)濟的發(fā)展程度。最后基于量化框架可以計算相應(yīng)政策變化導(dǎo)致的碳減排量。同時，研究也存在一定的局限性。例如時間分辨率過低，以10 a為一個研究時段，會讓土地利用類型變化比較明顯，減少相對識別誤差，但是也會讓量化指標的時間指向性不強。