唐春燕,翁羽奇,范勝龍
(福建農(nóng)林大學公共管理與法學院,福建 福州 350002)
全球氣候變暖是當今社會密切關(guān)注的問題之一,不少學者認為人類活動范圍的擴大是導(dǎo)致全球二氧化碳濃度升高的主要原因,有些學者則持其他看法,認為土地利用是造成溫室氣體排放量增長的主要因素[1-2]。無可爭議的是,全球變暖與二氧化碳濃度上升密切相關(guān),其中,區(qū)域土地利用活動產(chǎn)生的碳排放量占人類活動碳排放總量的1/3,對于區(qū)域的碳排放格局有著重要影響[3-6]。因此,對土地利用過程中的碳排放進行深入研究具有重大的現(xiàn)實意義。
近年來,不少學者對碳收支核算﹑碳補償機制﹑碳循環(huán)以及碳交易市場進行研究[7-10],還有學者從土地利用碳效應(yīng)﹑碳排放規(guī)律及影響因素等方面研究土地利用碳排放的時空特征[11-14]。隨著研究的深入,部分學者認識到碳排放的空間溢出效應(yīng)對于區(qū)域環(huán)境的碳排放強度有重要影響[15],因此,將時空耦合﹑空間溢出及關(guān)聯(lián)性[16-20]等方面納入土地利用碳排放的研究中。但在進行相關(guān)研究時,一些學者僅關(guān)注到地理因素,忽視了區(qū)域間環(huán)境政策和市場機制等對碳排放的作用。此外,各區(qū)域因經(jīng)濟發(fā)展水平﹑能源消耗供給﹑資金技術(shù)的往來等產(chǎn)生的區(qū)域碳排放差異及空間聯(lián)系有待進一步深入,開展此類研究有助于厘清不同區(qū)域在碳排放空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中所處的地位,從而制定相應(yīng)的碳減排政策。
福建是我國最早實行改革開放的省份之一,經(jīng)濟發(fā)展快速,同時堅持綠色發(fā)展,生態(tài)省建設(shè)不斷推進。目前對福建碳排放的研究主要側(cè)重于預(yù)測以及影響因素分析。以福建為研究對象,研究不同土地利用方式的碳排放強度及變化規(guī)律,分析區(qū)域差異,構(gòu)建碳排放引力模型,分析福建各市碳排放空間關(guān)聯(lián)關(guān)系,對福建綠色發(fā)展,以及制定協(xié)同減排策略具有借鑒意義。
本文研究區(qū)為福建省,面積12.4×104km2,山多平原少,大部分屬于武夷山脈的組成部分,整體地勢西北高﹑東南低,海岸線漫長,島嶼良港眾多。福建處于亞熱帶﹑半亞熱帶地區(qū),氣候適宜,雨量充沛,有眾多動植物資源,2019 年森林覆蓋率為66.8%,位居全國第一。2019 年實現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值42395 億元,比上年增長7.6%,規(guī)模以上工業(yè)增加值增長8.8%,原煤和原油的消費量明顯增加。2019 年, 耕地面積為93.2×104hm2,與“十二五”期間年平均耕地面積相比,減少30.45%左右;林地面積為881.14×104hm2,草地面積為7.49×104hm2,建設(shè)用地面積有所增加。
土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)主要來源于《福建省統(tǒng)計年鑒》(2006—2020 年)﹑2005 年土地利用變更調(diào)查結(jié)果,以及2019 年各地級市第三次國土調(diào)查,能源消費數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局以及各設(shè)區(qū)市統(tǒng)計年鑒等。
2.2.1 土地利用碳排放測算
本文研究對象為建設(shè)用地﹑耕地﹑林地﹑草地的碳排放量。其中耕地是弱碳源[21],林地是主要的碳匯,草地碳匯功能較弱,采用藍家程和孫赫等研究的碳排放系數(shù)[22-23],耕地﹑林地﹑草地的碳排放系數(shù)依次為0.422 t/hm2﹑-0.644 t/hm2﹑-0.022 t/hm2,碳排放量計算公式為:
式中,Ci表示第i種地類產(chǎn)生的碳排放量(t);Ai表示第i種地類的面積;αi表示第i種地類的碳排放系數(shù)。
建設(shè)用地是主要碳源,其碳排放主要由能源消耗產(chǎn)生,計算公式為:
式中,Cs表示建設(shè)用地碳排放量(t);ei表示第i種能源的消費量(t 或m3);ni表示能源i的標準煤換算系數(shù);βi表示碳排放系數(shù),碳含量﹑平均低位發(fā)熱值和碳氧化率的取值參照《綜合能耗計算通則》和《省級溫室氣體清單編制指南》[24]數(shù)據(jù),具體系數(shù)見表1。
表1 各類能源標準煤換算系數(shù)和碳排放系數(shù)
2.2.2 碳排放變化地區(qū)差異測算
將研究區(qū)9 個市按傳統(tǒng)劃分方法,分為閩北(南平市)﹑閩東(寧德市)﹑閩中(福州市﹑莆田市)﹑閩西(龍巖市﹑三明市)﹑閩南(廈門市﹑泉州市﹑漳州市)5 個區(qū)域,根據(jù)式(1)和式(2)分別計算2005 年﹑2019 年各區(qū)域的建設(shè)用地碳排放﹑耕地碳排放﹑林地碳吸收以及凈碳排放,并得到這4個指標的變化量 。
2.2.3 碳排放網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
構(gòu)建引力模型,量化分析研究區(qū)各地級市碳排放的空間關(guān)系。引力模型是廣泛應(yīng)用于空間相互作用的一種模型,以牛頓萬有引力公式為基礎(chǔ)。隨著時代發(fā)展,引力模型在其他許多領(lǐng)域不斷延伸和發(fā)展,當前已逐漸成為定量化分析空間關(guān)系及作用的主要工具[25-29]。根據(jù)各地級市2019 年凈碳排放量和地區(qū)生產(chǎn)總值計算得到單位GDP 碳排放,以單位GDP 碳排放為指標,計算城市間的引力,公式為:
式中,rij和dij分別表示城市i和城市j之間的引力和空間距離,F(xiàn)i﹑Fj分別表示城市i和城市j的單位GDP 碳排放量。
根據(jù)福建2005—2019 年土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)以及能源消費數(shù)據(jù),計算得到不同土地利用方式的碳排放量(表2)。
表2 2005—2019 年研究區(qū)土地利用碳排放量 單位:104 t
總體上,研究區(qū)土地利用凈碳排放量呈現(xiàn)波動上升的趨勢,凈碳排放量從2005 年的2869.46×104t上升至2019 年的8051.36×104t,增長180.59%,變化趨勢與土地利用碳源量相接近;總碳匯量在研究期間內(nèi)波動程度小,說明林地﹑草地碳吸收量在研究期內(nèi)變化較小。以2014 年為拐點,凈碳排放量可分為先增長后波動兩個階段。第一階段,2005—2014 年,研究區(qū)城鎮(zhèn)化水平進程加快,土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生較大調(diào)整,建設(shè)用地持續(xù)擴增,各種能源消費量大幅上漲,使得碳源總量上升迅速,因而碳排放總量呈遞增趨勢。第二階段,2015—2019 年,研究區(qū)土地利用凈碳排放量呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢;2016年的凈碳排放量處于最低點,為6524.19×104t,主要是因為福建大力推進節(jié)能減排措施,使得能源消費總量大幅下降,碳源減少;2017 年之后,凈碳排放量又呈現(xiàn)穩(wěn)步上升的趨勢(圖1)。
圖1 研究區(qū)土地利用凈碳排放量變化圖
從土地利用結(jié)構(gòu)上分析,建設(shè)用地碳排放量占比從2005 年的98.32%上升到2019 年的99.54%,是主要碳源。耕地是另一碳源,但由于耕地面積占總面積比例較低,且隨著城鎮(zhèn)化進程不斷加快,其碳排放量呈遞減趨勢。另外,從碳吸收來看,林地發(fā)揮主要的碳匯作用,草地碳吸收量穩(wěn)定在0.01×104t,但由于建設(shè)用地碳排放量與碳吸收量之間差距過大,無法顯著平衡碳排放量。 福建應(yīng)繼續(xù)控制建設(shè)用地的碳排放量,并逐步擴增林地和草地面積,降低凈碳排放量。
2005—2019 年,福建經(jīng)濟快速發(fā)展,城鎮(zhèn)化水平不斷推進,土地利用結(jié)構(gòu)發(fā)生較大變化,而各區(qū)域的資源稟賦﹑土地利用結(jié)構(gòu),以及經(jīng)濟發(fā)展水平各不相同,因此,碳排放變化量也各有差異。本文利用ArcGIS10.2 對研究區(qū)9 個地級市進行碳排放時空差異分析。
各區(qū)域凈碳排放量和建設(shè)用地碳排放量變化程度相一致,從低到高排序為:閩北<閩東<閩西<閩中<閩南,與區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展密切相關(guān)。閩南地區(qū)作為中國東部沿海經(jīng)濟開發(fā)區(qū)之一,2005—2019年經(jīng)濟快速發(fā)展,其中泉州地區(qū)經(jīng)濟總量連續(xù)多年位居全省首位,地區(qū)生產(chǎn)總值增幅 537.12%;廈門﹑漳州產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化,新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,經(jīng)濟穩(wěn)步增長。因此,閩南地區(qū)的建設(shè)用地碳排放變化量最大,占全省變化量的60.01%;閩中地區(qū)的福州﹑莆田在研究期內(nèi)經(jīng)濟穩(wěn)步上升,建設(shè)用地規(guī)模不斷擴張,碳排放變化量位居全省第二;閩西﹑閩東地區(qū)建設(shè)用地碳排放量在研究期內(nèi)變化幅度不大,分別占全省變化量的14.54%和 3.92%;閩北地區(qū)建設(shè)用地碳排放變化量最不顯著,這與南平多年來經(jīng)濟發(fā)展緩慢有關(guān)。
各區(qū)域耕地碳排放變化量與耕地增減變化相關(guān),總體上變化幅度較小,從低到高排序為:閩北<閩東<閩中<閩西<閩南。閩南耕地碳排放減少量最為顯著,占全省變化量的45.19%。2005—2019年漳州不斷推進城鎮(zhèn)化,耕地面積有所下降,耕地碳排放量明顯下降;泉州﹑龍巖,以及寧德的耕地面積在研究期內(nèi)變化較??; 廈門﹑三明﹑莆田耕地數(shù)量較穩(wěn)定,因此耕地碳排放量變化幅度不大。
各區(qū)域林地碳吸收量變化程度從低到高排序為:閩北<閩東<閩中<閩西<閩南。南平市森林覆蓋率高,在研究期內(nèi)碳吸收量變化幅度較小,因此閩北地區(qū)林地碳吸收減少量并不明顯,僅占全省變化量的6.04%;閩南地區(qū)碳吸收減少量占全省的36.94%,這與漳州﹑泉州經(jīng)濟總量快速增長有關(guān),未來應(yīng)注重產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,走綠色發(fā)展道路。
引力值反映各市之間碳排放引力的強弱,引力值在[0.02,0.22)區(qū)間為弱引力作用;[0.22,0.51)區(qū)間為中引力作用;[0.51,1.39)區(qū)間為強引力作用。
各城市間碳排放存在普遍聯(lián)系,東部地區(qū)之間的聯(lián)系比西部地區(qū)更加緊密。泉州處于網(wǎng)絡(luò)的中心位置,碳輻射能力最強,與其他城市的聯(lián)系最為緊密;其中泉州和莆田之間是強引力相互作用。與三明﹑福州﹑廈門﹑漳州之間是中引力作用;福州和莆田的碳輻射能力次于泉州。漳州﹑廈門﹑三明對其他城市產(chǎn)生的溢出效應(yīng)有限。南平﹑寧德﹑龍巖與其他城市間的碳排放聯(lián)系較弱,同時受到的碳輻射也較小。
碳排放在空間上呈現(xiàn)出相互影響﹑動態(tài)變化的特點,減少環(huán)境污染,降低碳排放量不能僅著眼于局部地區(qū),而應(yīng)從整體出發(fā),制定低碳發(fā)展策略。不同地區(qū)的經(jīng)濟社會發(fā)展﹑環(huán)境政策,以及制度等存在差異,要考慮碳排放在區(qū)域間的溢出效應(yīng),特別是東部經(jīng)濟快速發(fā)展的各市在追求產(chǎn)業(yè)升級的過程中,為了解決環(huán)境污染,將高能耗﹑高污染的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到西部地區(qū),造成碳排放轉(zhuǎn)移。 研究區(qū)各個市之間的碳排放聯(lián)系表現(xiàn)為不均衡性,可以泉州為核心,聯(lián)動廈門﹑福州等城市,根據(jù)各個城市在碳排放空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)所處的位置,以及對其他城市的輻射能力等方面,制定差異化的協(xié)同減排策略。同時,在環(huán)境治理中,應(yīng)引入碳交易市場,有效控制地區(qū)的“碳轉(zhuǎn)移”,對于受到明顯碳排放輻射的地區(qū)給予相應(yīng)的經(jīng)濟補償,從而真正實現(xiàn)低碳綠色協(xié)同發(fā)展。
4.1.1 碳排放時空變化規(guī)律
福建土地利用凈碳排放量總體上表現(xiàn)為增長的趨勢,凈碳排放量從2005 年的2869.46×104t 上升到2019 年的8051.36×104t,增幅為180.59%。以2014 年為拐點,福建凈碳排放量可以分為先增長后波動兩個階段;空間分布格局總體表現(xiàn)為東部高碳排放區(qū),西部低碳排放區(qū),其中東部的泉州﹑廈門﹑福州等區(qū)域碳排放量高,碳排放在研究期內(nèi)變化明顯,西部的三明﹑南平等區(qū)域碳排放強度較低。
4.1.2 碳排放地區(qū)分異
區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平對碳排放影響最為顯著,閩南地區(qū)經(jīng)濟快速發(fā)展,產(chǎn)業(yè)發(fā)達,能源消費量大,碳排放變化量最大;閩北﹑閩東地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展較慢,森林面積廣闊,碳匯作用明顯,而碳源變化量較??;閩中﹑閩西發(fā)展水平較為接近,碳排放變化量比較一致。
4.1.3 碳排放空間關(guān)聯(lián)
研究區(qū)各城市的土地利用碳排放在空間上存在普遍關(guān)聯(lián),主要表現(xiàn)為不均衡性,以泉州為核心,對其他城市的輻射作用最明顯,碳排放溢出效應(yīng)顯著,福州﹑廈門次之,其他城市在網(wǎng)絡(luò)中的聯(lián)系也逐漸增強。
在測算土地利用碳排放量時,所選取的碳排放系數(shù)參考其他文獻,但由于不同地區(qū)的植被條件﹑地表狀況,以及能源水平等有一定差異,導(dǎo)致最終的結(jié)果可能存在誤差,在以后的研究中可結(jié)合福建的實際情況對所用到的系數(shù)進一步探討,得出更符合福建特征的碳排放系數(shù)。此外,在構(gòu)建引力模型時,各個市之間的關(guān)聯(lián)要素未得到充分的反映,未深入分析各個設(shè)區(qū)市之間的碳排放影響。