基于土地利用变化的新疆塔城地区碳排放特征分析

和海秀, 周洪华,2, 白如霄

〔1.新疆生产建设兵团第九师农业科学研究所(畜牧科学研究所), 新疆, 塔城 834600;2.中国科学院 新疆生态与地理研究所/荒漠与绿洲国家重点实验室, 新疆, 乌鲁木齐 830011〕

人类活动导致的CO2排放增加是影响全球气候变化的主要诱因之一，CO2对温室效应的贡献率达60%[1]。2017年全球化石燃料及工业CO2排放总量达3.68×1010t C，较2016年增加了2%，其中，中国碳排放量增长约3.5%，且全球碳排放量在继续增加[2]。中国在2009年已成为了世界第一大碳排放国。为减缓全球气候变化，《巴黎协定》提出了尽快达到温室气体排放的全球峰值，并在2050年实现全球碳中和。2020年9月，中国宣布力争2030年前CO2排放达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。因此，中国碳减排压力巨大，碳达峰和碳中和任务面临严峻挑战[3-5]，积极推动一系列科学的节能减排政策和措施将是实现中国碳达峰、碳中和目标的重大举措。然而，全国各地土地利用类型不同，社会经济发展程度各异，导致了区域碳排放量与变化特征各不相同。为此，开展区域碳排放研究，精细刻画区域碳排放时空演变特征及其规律，对于各区域科学制定适宜的节能减排措施，稳步实现碳达峰、碳中和国家战略目标具有重要意义。

土地利用变化改变了地表生态系统的碳循环，是影响区域碳排放变化的关键驱动因素之一[6]。随着全世界采取各种积极政策和措施，2020年全球化石燃料的CO2排放量较2019年减少了2.40×109t C，但土地利用改变导致的排放量仍达6.00×109t C，且全球因毁林产生了1.60×1010t C的CO2排放[7]。研究发现，土地利用类型的改变显著影响区域碳排放[8]，且建设用地的扩张对区域碳排放变化影响最显著[9]。目前，国内关于土地利用变化对区域碳排放影响的研究仍相对较少，相关成果主要集中在西南、东南、东部和中部地区，如四川[10]、重庆[11]、安徽[7]、江苏[12]以及福建[13]和河南[14]等地，拟或是对全国范围的评估[6,15-16]，关于中国西北部土地利用变化对碳排放的影响研究涉及极少。

新疆塔城地区位于中国西北部，与哈萨克斯坦接壤，边境线长540.6 km，是中国重要的边防区，也是新疆重要的农牧产品生产基地和能源资源开发基地，同时还是中国西北唯一一个国家级沿边重点开发开放试验区。近年来，伴随着塔城地区社会经济的迅速发展，区内土地利用类型改变显著，是新疆乃至西北干旱区社会—经济—生态发展的典型缩影。本研究基于1980—2020年塔城地区土地利用数据，分析塔城地区近40 a来的碳排放变化时空特征，探讨塔城地区的碳排放效应，以期为科学制定区域碳减排措施及低碳调控政策提供基础和依据。

1 研究区概况

塔城地区地处新疆维吾尔自治区的西北部(82°16′—87°21′E,43°25′—47°15′N)，北部是西准噶尔山地，南部为北天山山地，中东部是准噶尔盆地，西北部与哈萨克斯坦接壤，属中温带干旱和半干旱气候。辖区总面积1.05×105km2，下辖塔城市、乌苏市、沙湾县、额敏县、裕民县、托里县、和丰县，常住人口约9.11×105人[17]。塔城地区是中国通往中亚的重要通道之一，拥有中国和哈萨克斯坦陆路交界的重要国家一类口岸——巴克图口岸，它是距首府乌鲁木齐最近的口岸，是“一带一路”向西开放的重要门户和中国进行国际贸易的黄金通道，被誉为“中亚商贸走廊”。塔城地区水资源相对较丰富，年均总径流量约1.94×108m3。年均降雨量290 mm，蒸发量1 600 mm。日照2 800～3 000 h，无霜期130～190 d。区内矿产资源丰富，金属、非金属矿产达40余种。动植物资源也极其丰富，拥有多种国家一级和二级保护动植物。近年来由于经济的快速发展，塔城地区的土地利用类型发生了显著的变化。

2 数据与方法

2.1 数据采集

塔城地区1980年土地利用数据来源于Landsat-MSS遥感影像数据，1990，2000，2010年土地利用数据来源于Landsat-TM/ETM遥感影像数据，2020年土地利用数据主要使用Landsat 8遥感影像数据。所有影像数据为30 m×30 m，数据下载于中国科学院资源环境科学与数据中心https:∥www.resdc.cn/。本研究土地利用数据投影采用Albers正轴等面积双标准纬线圆锥投影，对获取的数据通过人机交互式目视判读解译获取，基于全国土地利用现状分析进行重分类，并结合野外调查验证，数据综合精度达94%以上。

社会经济数据及能源数据等主要来源于《塔城地区统计年鉴》《伊犁地区统计年鉴》《新疆辉煌50年》等。

2.2 数据分析

(1) 碳吸收与碳排放量估算。土地利用类型一级分类包括耕地、林地、草地、建设用地、水域和未利用地，其中耕地和建设用地表现为碳源，产生碳排放；林地、草地、水域和未利用地表现为碳汇，在碳循环过程中主要起碳吸收作用[16]。碳排放和碳吸收计算方法如下[6]：

(1)

(2)

Cne=Ce-Cs

(3)

式中：Cs为碳吸收总量(t);Ai分别为林地、草地、水域和未利用地面积(m2);αi为第i种土地利用类型的碳吸收系数；Ce为耕地和建设用地的碳排放总量(t);B为耕地面积(m2)；b为耕地的碳排放系数；Cb为建设用地的碳排放量(t)；mj为化石能源消费量；j为煤炭、油类和电力等能源类型；βj为标准煤换算系数;rj为碳排放系数。相关碳排放/吸收系数和转化系数采用经验数值(表1)[7]。Cne为净碳排放总量。各土地利用类型和能源种类碳排放系数为IPCC采用的碳收支计算系数，已在中国广泛使用[6]。

表1 塔城地区主要土地利用类型碳排放系数和主要能源碳排放转化系数

(2) 碳排放效应评估。土地利用碳排放效应指土地利用格局改变产生的碳排放结果，它反应碳排放对生态环境影响的程度[7]。本研究结合碳足迹、碳生态承载力和生态赤字/生态盈余3个指标来评估排放效应[7]。碳足迹主要衡量人类经济活动对自然界的影响；碳生态承载力主要衡量区域内能吸收人类活动排放的CO2所需生物生产性土地面积，本研究中水域和未利用地的碳吸收量比例较小，因此忽略，主要计算林地和草地。生态赤字/生态盈余指一个地区的碳生态承载力与碳足迹的差值，当碳生态承载力小于碳足迹时，表现为生态赤字，反之当碳承载力大于碳足迹时，表现为生态盈余。具体计算方法如下[6]:

(4)

(5)

Ed=Cf-Ec

(6)

式中：Cf为碳足迹(hm2)；Cb为能源碳排放量(t);Pf和Pg分别为森林和草地碳吸收比例(%); EPf和EPg分别为全球森林和草地碳吸收能力(C/hm2)(表2)[6]；Ec为生态承载力;Cs为不同土地利用方式的碳吸收量(t)。Ed为正值时，为生态盈余；Ed为负值时，为生态赤字。

表2 塔城地区主要生物生产性土地碳吸收系数

3 结果与分析

3.1 土地利用变化

塔城地区2020年土地利用类型中，草地面积最大，占行政区总面积的43.91%，各县市均有大面积分布；其次为未利用地，占行政区总面积的39.94%，主要分布在和丰县；耕地占行政区总面积的10.72%，林地和水域占比含量相对较少，分别为2.82%和2.04%，建设用地面积最小，为行政区总面积的0.57%。

时间变化上(图1)，以1980年为基准。1980—1990年10 a间塔城地区耕地增加率最高，为0.15%，其次为建设用地，增加率为0.11%，水域面积减少率最大，为1.46%；2 000时，塔城地区建设用地增加率最高，达35.32%，其次为林地，增加率达12.88%，耕地略有减少，减少率为7.09%；2010年时，塔城地区建设用地和耕地较1980年增加最多，增加率分别为87.51%和32.82%，其次为草地，增加率为11.53%，而林地、水域和未利用地面积均在减少，减少率分别为43.79%，49.69%和13.25%；到2020年时，建设用地和耕地较1980年呈持续增加趋势，增加率分别为111.10%，42.65%，草地增加率为9.49%，林地、水域和未利用地较1980年呈持续减少趋势，减少率分别为44.39%，48.91%和13.62%。

图1 塔城地区各区内土地利用的变化率(以1980年为基准)

空间变化上(图1)，在1980—2020年的近40 a间，额敏县草地面积增加率最高，较1980年增加了62.51%，其次为林地和耕地，分别增加了10.68%和8.13%，增加率最少的为建设用地，增加率仅为2.81%；未利用地面积减少率最大，较1980年减少了63.28%，其次为水域，减少了17.99%。和丰县在1980—2020年建设用地和水域面积增加最多，分别为708.50%和661.93%，其次为草地和耕地，增加率分别为66.92%和33.42%；林地和未利用地面积呈减少趋势，减少率分别为43.94%和11.89%。沙湾县1980—2020年，耕地增加率最高，为76.64%，其次为建设用地，增加率为39.97%；林地、草地和水域均呈现出减少趋势，减少率分别为70.07%，20.70%和58.35%。塔城市1980—2020年林地和建设用地增加率最高，分别为210.43%和114.51%，其次为耕地、草地和水域，增加率分别为17.13%，11.65%和27.61%；未利用地呈减少趋势，2020年较1980年减少率达88.97%。托里县1980—2020年建设用地和水域面积较1980年增加率最高，分别为115.55%和145.40%，其次为草地，增加率为8.06%；耕地、林地和未利用地均呈减少趋势，减少率分别为11.23%，31.85%和13.19%。乌苏市1980—2020年耕地和建设用地增加率最快，分别较1980年增加了102.97%，212.87%，其次为未利用地，增加率为3.94%；林地、草地和水域面积均呈减少趋势，减少率分别61.46%，10.66%和50.19%。裕民县1980—2020年建设用地和水域面积较1980年增加最快，分别为98.16%和76.30%，其次为草地和耕地，增加率分别为17.31%和3.68%；林地和未利用地均呈减少趋势，减小率分别为55.92%和38.61%。

3.2 碳排放特征

塔城地区净碳排放量主要受碳排放量和碳吸收量共同影响。由图2可知，1980—2020年，碳排放量呈明显的增加趋势，2020年碳排放量达1.02×107t，较1980年增加了2.22倍；而碳吸收量呈减少趋势，2020年碳吸收量为2.25×106t，较1980年减少了28.65%。耕地一直都是塔城地区碳排放中具决定作用的碳源，1980—2020年耕地碳排量一直呈增加的趋势，尤其是2010年后，耕地碳排放量较1980年显著增加，2020年较1980年增加了42.65%。1990年后建设用地的碳排放量也较1980年显著抬升，到2010年建设用地碳排放量占总碳排放量的18.78%，2020年建设用地碳排放量上升到占碳排放量的45.98%。碳吸收量方面，林地和草地是塔城地区碳吸收的主要碳汇。水域和未利用地碳吸收量很小，比例不到2%。1980—2000年林地碳吸收量是草地的2.35～2.66倍。2000年后，由于林地的大面积减小和草地面积的增加，林地碳吸收量显著下降，仅略高于草地碳吸收量。

图2 1980—2020年塔城地区碳排放/吸收量变化

塔城地区净碳排放量表现出显著的空间差异(图3)。1980—2000年，沙湾县和额敏县年净碳排放在5.00×105t左右，乌苏市和塔城市年净碳排放量在7.00×104t至1.70×105t，托里县、和丰县和裕民县的净碳排放量为负，即碳吸收量高于碳排放量。2000年后，塔城地区净碳排放量显著增加。2010年时沙湾县年净碳排放量达到2.00×106t以上，乌苏市和额敏县年净碳排放量为1.27×106t，7.23×105t，塔城市、裕民县及和丰县的年净碳排放量在2.03×104～1.68×105t之间。2020年时除沙湾县外，乌苏市也步入年净碳排放量大于2.00×106t行列，相继成为塔城地区的主要碳源区，和丰县的年净碳排放量大于5.00×105t，塔城市和裕民县年净碳排放量也呈增加趋势，但仍低于2.00×104t。托里县在1980—2020年的40 a间，年净碳排放量一直为负，即碳吸收量大于碳排放量，在塔城地区表现为碳汇效应。

图3 1980—2020年塔城地区净碳排放量空间分布

3.3 碳排放效应

塔城地区1980—2020年，碳足迹显著增加，碳生态承载力在1980—2000年相对较稳定，变化不明显。但2000年后，碳生态承载力显著降低，2010年碳承载力较1980年减少8.90%，2020年较1980年减少了10.42%(图4)。2010年前塔城地区的碳生态承载力显著大于碳足迹，碳排放效应表现为生态盈余；但2020年时碳生态承载力仅为碳足迹的61.62%，碳排放效应表现为生态赤字，生态赤字量达到8 516.75 km2。

图4 塔城地区1980—2020碳排放效应

塔城地区碳排放效应也呈现出空间差异(图5)。1980年时，整个塔城地区都表现为生态盈余；1990年和2000年除塔城市外，其余各县市的碳排放效应也均表现为生态盈余，塔城市的生态赤字在100 km2以内；2010年，沙湾县的碳排放效应生态赤字为800.78 km2，其余各县市碳排放效应也均为生态盈余；到2020年，仅托里县和裕民县的碳排放效应为生态盈余，沙湾县、乌苏市、和丰县、塔城市和额敏县均出现生态赤字，沙湾县的生态赤字达到4 199.44 km2，其次为和丰县和乌苏市，生态赤字分别达3 529.64 km2，3 353.01 km2，塔城市的生态赤字为473.88 km2，额敏县的生态赤字相对较小，为54.29 km2。

图5 塔城地区碳排放效应空间分布

4 讨论与结论

全球碳排放浓度随着人类活动的增加而逐年上升[18]。作为全球最大碳排放国，2017年碳排放总量已占全球比重23.87%[5]。最新研究显示，中国对全球变暖的贡献率达8.6%[19]。准确掌握和了解区域碳排放特征及其效应是科学制定“双碳”目标下的区域节能减排、低碳协调发展政策的重要前提和基础。本文基于1980—2020年的土地利用数据，精细刻画了塔城地区碳排放时空特征及碳排放效应，分析发现，在时间变化上，塔城地区碳排放量呈增加趋势，碳吸收量呈降低趋势，导致净碳排放量显著增长。已有研究表明，土地利用方式的变化是驱动区域碳排放改变的关键因素[6]。本文分析表明，耕地面积和建筑面积的持续扩张是导致塔城地区碳排放量增加的主要原因，这与众多区域碳排放特征研究结果基本一致[6,8-9]，其中2010年之前，耕地碳排放量对塔城地区净碳排放总量起决定性作用，2010年后，耕地和建设用地均成为导致塔城地区净碳排放总量增长的决定因素。碳吸收量主要受林地、草地、水域和未利用地的影响[6]。本文研究显示，林地和草地是塔城地区最主要的碳汇，解释了塔城地区碳吸收量的98%，且1980—2020年，林地面积持续下降是造成碳吸收量减少的关键因素。在空间变化上，塔城地区净碳排放量呈现出明显的空间异质性，其中：沙湾县 >乌苏市 >额敏县 >和丰县 >裕民县 >塔城县 >托里县。沙湾县和乌苏市是决定塔城地区净碳排放量的关键区域，解释了塔城地区净碳排放的67.20%，属于塔城地区的主要碳源区，其次和丰县和额敏县也是塔城的碳源区，解释了塔城地区净碳排放量的20.89%。托里县是塔城地区的碳汇区。塔城地区的碳排放效应也呈现出显著的时空差异性，其中2010年之前塔城地区碳排放效应均表现为生态盈余，但2010年后，由于建设用地的快速扩张和耕地的持续增加，导致碳足迹显著增加，而林地的持续减少导致碳生态承载力降低，最终造成塔城地区碳排放的生态赤字。其中，沙湾县是塔城地区生态赤字最严重的区域，其次为和丰县和乌苏市，托里县和裕民县在1980—2020年一直都处于碳排放的生态盈余。这进一步证实，中国碳排放具有显著的空间分异和集聚效应[5]，各区域内土地利用方式、社会经济各异，在制定降碳减污方案时应充分考虑区域碳排放时空特征，因地制宜地制定切实可行的政策与措施，切记一刀切。

碳达峰、碳中和已成为中国应对气候变暖的重大战略决策[19]。尽管中国正稳步推进碳减排工作，但在保持经济中高速增长的同时实现低碳循环发展，对中国而言依旧是严峻的挑战，实现“双碳”目标紧迫而艰巨[5]。“十四五”时期是实现碳达峰、碳中和目标的重要机遇期，推动能源消费结构性改善和减污降碳政策落实到区县，是改善生态环境和可持续发展的关键举措[5]。根据塔城地区碳排放时空特点，沙湾县和乌苏市将是未来塔城地区碳减排重点关注和调控区，其次为和丰县、额敏县和塔城市。未来塔城地区的节能减排政策需主要实现区域土地利用方式的调整和经济结构的转变： ①必须避免建设用地的无限制扩张，减少化石类能源消耗，逐步采用能替代化石能源的绿色工业能源，实现绿色工业和制造业； ②严格控制耕地面积，遏制耕地面积的持续扩张，积极实施退耕还林政策，增加林地面积。