青海省土地利用碳排放時空演變及碳補償研究

錢先旺,胡西武,2*

(1.青海民族大學 經濟與管理學院,青海 西寧 810007；2.天津大學-青海民族大學 雙碳研究院,青海 西寧 810007)

為應對全球氣候變化,中國已向全世界莊嚴承諾“力爭于2030 年前實現碳達峰,2060 年前實現碳中和”[1]。 “十四五”時期,是經濟社會發展全面綠色轉型的關鍵時期,降碳將成為中國生態文明建設的重點戰略方向。 近年來,國內外學者開展了大量關于碳收支核算[2]、碳平衡[3]和碳補償[4]的研究,發現土地利用變化是影響碳排放的重要因素[5-7],土地利用和覆蓋變化引起的碳排放量占全部人類碳排放總量的1/3[8]。 從研究尺度上看,國家[9-10]、省市[11-12]、流域[13-14]、城市群[15-16]等是研究的重點區域,而更能反映地區異質性的縣域研究較為缺乏。 在研究方法上,較多的選用碳排放系數[17]和空間自相關[18]等方法進行分析。 在碳補償的研究中,更集中于補償主體的分類[19]、補償額度的確定[20]以及補償方式的選擇[21]等問題。

青海最大的價值在生態、最大的責任在生態、最大的潛力也在生態[22],生態價值與安全成為青海社會經濟發展必須兼顧的重要因素。 青海省第十四次黨代會提出了“科學有序推進碳達峰碳中和”目標,并于2022 年底出臺了《青海省碳達峰實施方案》。 創建全國碳達峰碳中和先行區已成為青海省經濟社會發展的重大問題和重要任務。此外,青海省坐落于青藏高原東北部,省域面積遼闊,自然資源豐富,草原及森林等植被覆蓋率較高,并且光伏、風電等新能源產業已初具規模,青海有著率先實現“雙碳”目標的天然優勢。

基于此,本研究以青海省45 個區縣為研究單元,運用碳排放系數法、核密度估計、空間自相關等方法分析青海省2000—2020 年土地利用碳排放和碳吸收的時空分布格局與演化特征,并通過改進的生長曲線模型構建碳補償模型確定碳補償價值。 針對土地利用碳排放狀況的區域差異,采取適宜的碳補償策略與方針,為推動區域經濟社會綠色低碳發展提供決策參考。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

青海省位于青藏高原的東北部,全省平均海拔3 000 m 以上,北部和東部同甘肅相接,西北部與新疆相鄰,南部和西南部與西藏相連,東南部與四川接壤。 地勢西高東低,地形復雜,地貌多樣,長江、黃河和瀾滄江的發源地,素有“中華水塔”美稱。 全省總面積7.22×107hm2,下轄2 個地級市(西寧市、海東市)、6 個民族自治州(玉樹藏族自治州、海南藏族自治州、海西蒙古族藏族自治州、黃南藏族自治州、果洛藏族自治州、北藏族自治州),共45 個縣級行政單元。 截至2021 年,青海省常住人口5.94×106人,地區生產總值3.35×1011元,是中國西北內陸地區經濟欠發達的省份之一。

1.2 數據來源

本研究中的社會經濟發展數據來自中國縣域統計年鑒以及青海省統計年鑒和各市州統計公報,能源消費數據來自中國能源統計年鑒和青海省統計年鑒,土地利用數據來自于中國官方提供的全球地理信息公共產品GlobeLand30。 依據我國土地利用現狀分類標準(GB/T 21010—2017),通過ArcGIS10.8 處理得到青海省45 個縣域6 個一級地類(林地、草地、耕地、水域、未利用地、建設用地)的土地利用數據。 行政區劃數據來自于國家基礎地理信息中心。

2 研究方法

2.1 碳收支核算

根據土地利用現狀分類, 結合已有相關研究[23]。 本研究將耕地和建設用地作為土地利用碳排放的主要來源,林地、草地、水域和未利用地作為土地利用碳吸收的主要載體。

2.1.1 碳匯測算

土地利用碳匯測算公式為:

式中:Eai——青海省第i個區縣的土地利用碳吸收量；Ak——第k種地類的面積；αk——第k種地類的碳吸收系數,此處采用苑韶峰等學者的研究成果,根據經緯度和地理狀況的分類,得到修正后的碳吸收系數,解決了系數的區域差異問題。青海省林地、草地、水域和未利用地的碳吸收系數分別為-0.605 t/hm2、-0.021 t/hm2、-0.025 t/hm2和-0.003 t/hm2[24]。

2.1.2 碳源測算

土地利用碳源測算公式為:

建設用地由于承載了大量人類活動,其碳排放量主要通過土地利用過程中的能源消耗進行間接估算。

式中:CS——青海省主要利用的7 類化石能源的總碳排放量,t；Mr——第r種化石能源消費量,t；Hr——第r種能源的碳排放系數；r——第r種能源的標準煤換算系數(見表1)；Ebi——青海省第i個區縣的建設用地碳排放量,t；Ei——i區縣的能耗消耗總量,t；GDPi——i縣當年地區生產總值,萬元；GDPT——青海省當年地區生產總值；Eci——青海省i區縣的土地利用碳排放量,t；Bi——耕地面積,hm2；μ——耕地的碳排放系數,為0.469 t/hm2。

表1 能源碳排放系數

2.2 碳補償模型

以凈碳排放量作為碳補償價值核算的依據[25]。 若凈碳排放量為負值,說明該地區固碳能力大于碳排放能力,應獲得碳補償資金；反之,則應支付碳補償資金[26]。 測算公式為:

式中:Li——i區縣的凈碳排放量；Eci——i縣區碳排放量；Eai——i縣區的碳吸收量。

為解決因經濟發展水平、碳排放強度等差異造成的部分縣市凈碳排放量過大問題,引入碳排放閾值Pi來減少誤差 。 測算公式為:

式中:Pi——各區縣的碳排放閾值；ECC——碳排放的經濟貢獻系數[27]；D——青海省2000—2020 年各區縣碳排放平均值；Gi——各區縣的生產總值；Ci——各區縣的碳排放量；G——青海省的生產總值；C——青海省的總碳排放量。

為減少不同縣域間碳排放強度的時空差異,對碳排放量進一步修正,測算公式為:

式中:E′ci——修正后縣i的碳排放量；Gt1-i——2020 年青海省i縣的單位GDP 碳排放,t/萬元；Gt2-i——2000 年青海省i縣的單位GDP碳排放,t/萬元；GT1——2020 年青海省的總碳排放強度；GT2——2000 年青海省的總碳排放強度。GT為2020 年青海省各縣域平均碳排放強度,故得到修正后的基準值L′i。

式中:L′i——第i個地區修正后的碳補償基準值。 如果L′i＞0,則該地區應支付碳補償資金；L′i＜0,則該地區應獲得碳補償資金。

在碳補償價值計算上,趙榮欽等[26-27]在余光輝等[28]研究基礎上對碳補償模型進行修正,其計算方法為:

式中:Mi——第i區縣應獲得或支付的碳補償資金；P——單位碳的價格,此處采用了2020 年全國碳排污權的平均價格；Yi——區域碳補償系數。Yi則通過改進后的Peal生長曲線模型[29]來表示:

式中:Ki——地區補償能力,即區縣i的2020 年人均GDP 與青海省2020 年人均GDP 之比；ti——青海省2020 恩格爾系數；a與b為常數,此處取值為1。

2.3 空間自相關

采用全局Moran’s I 指數分析空間關聯特征,Moran’s I 取值在[-1,1],值越接近1,表示數據在空間上有著明顯的集聚特性,空間依賴程度更高；反之則表示空間差異更為顯著,空間依賴程度更低。 而利用局部自相關進行聚類分析,可以揭示研究區域內要素的高值與低值集聚分布,可用于要素時空演變特征分析。

2.4 核密度估計

核密度估計(Kernel Density Estimation)可以利用連續的密度曲線有效地刻畫出隨機變量的分布狀態,在本研究中可以將各區域土地利用碳排放量分布的形態、峰值以及延展性等刻畫出來,估計出碳排放整體形態,進而分析各區縣土地利用碳排放時間演變特征。

3 結果與分析

3.1 土地利用變化分析

對青海省45 個縣級行政區的一級地類面積進行統計,得到青海省2000—2020 年土地利用結構變化情況。 2020 年青海省域總面積為7.22×107hm2,草地、未利用地和水域是全省的主要地類,其中草地占比62.50%、未利用地占比30.42%、水域占比3.06%。 林地、耕地和建設用地比重相對較小,分別占1.97%,1.79%和0.26%。

2000—2020 年,青海省土地利用結構不斷發生變化,土地利用變化表現為耕地、建設用地、未利用地和水域面積不同程度的增加,其中未利用用地增加最大達3.23×106hm2,建設用地變動幅度最大達253.11%,表明土地利用開發的強度在增大,城鎮面積在快速擴張,城鎮化進程不斷加快。 林地面積總體保持穩定,草地面積有著大幅下降,可能存在著過度放牧以及城市擴張導致的草場退化問題,如表2 所示。

表2 2000—2020 年青海省土地利用面積變化

3.2 各區縣土地利用碳排放時間演變特征分析

由公式(1) ～(5) 計算出青海省各區縣2000—2020 年土地利用碳排放量和碳吸收量以及凈碳排放量(表3),由表3 可知,青海省土地利用凈碳排放一直保持增長態勢,從2000 年2.51×106t 增長到2020 年的1.45×107t,增長1.20×107t,增幅達477.56%,年平均增長率9.2%。2000—2020 年青海省土地利用凈碳排放增長幅度呈先升后降趨勢,其中2000—2010 年青海省土地利用凈碳排放呈明顯增長趨勢, 增長9.37×106t,增幅達373. 58%, 年平均增長率16.8%。 而2010—2020 年增長幅度顯著降低,僅增加了2.61×106t,增幅約21.96%,年平均增長率2.1%。 雖土地利用凈碳排放顯著增加,但平均碳排放強度卻呈現先升后降趨勢,由2000 年的0.95 t/萬元小幅上升到2010 年的1.04 t/萬元,而2020 年顯著下降到0.48 t/萬元。 這得益于青海省對生態文明建設的重視,不斷調整產業結構,淘汰落后的高耗能、高排放項目,引進綠色低碳的新能源項目,積極遵循習近平生態文明思想,推進青藏高原生態文明高地建設。

表3 2000—2020 年青海省土地利用碳排放量

土地利用凈碳排放量由碳匯和碳源兩個因素所決定。 就碳源而言,建設用地占主導地位且碳源作用不斷加強,相反耕地碳排放所占比重呈逐漸下降趨勢。 建設用地碳排放量由2000 年3.96×106t 增長至2020 年1.58×107t,增長2.98倍,其中2000—2010 年增長速度最快達236%。這也導致了青海省土地利用凈碳排放量在2000—2010 年迅速增長。 從碳匯來看,林地和草地起著決定作用,二者碳吸收量從2000 年1.89×106t 減少至2020 年1.81×106t,碳吸收貢獻率維持在90%以上 ,水域和未利用地發揮著弱碳匯作用。

運用核密度估計方法,借助Stata17 繪畫出青海省45 個區縣2000—2020 年土地利用碳排放的核密度曲線圖(圖1)。

圖1 青海省土地利用碳排放核密度分析

由圖1 可知,核密度曲線中心向右遷移,峰值向下移動且曲線寬度大幅增加,表明2000—2020年青海省土地利用碳排放總量急劇增加,不同區縣間碳排放差異明顯,整體呈現由集聚向分散演化的趨勢。 總體而言,青海省45 個區縣經濟發展水平、資源稟賦、產業結構存在差異,進而導致了土地利用碳排放的區域差距。

3.3 各區縣土地利用碳排放空間演變特征分析

采用自然斷裂法將青海省45 個縣域單元碳排放分為五個類型,分別為極高水平、高水平、中等水平、低水平和極低水平,從而繪制了各縣域碳排放量的空間分布圖。 整體來看,2000—2010 年碳排放量整體增長顯著,尤其是西寧市和海東市所在區域的區縣以及海西蒙古族藏族自治州的格爾木市最為明顯。 2010—2020 年碳排放量增長較為緩慢,碳排放的空間分布類型變動較少,總體表現為東部和北部高,西部和南部較低。

2020 年極低水平類型的區縣有瑪多縣、甘德縣和達日縣等；中等水平類型的區縣包括都蘭縣、烏蘭縣和同德縣等；極高水平類型的區縣包括西寧市區和格爾木市等。 經濟體量更大的市區仍然是青海省土地利用碳排放增長的主要貢獻者,粗獷式經濟發展模式導致城市建設用地的盲目擴張以及化石能源消費的迅速增長,進而導致碳排放量規模的擴大(圖2)。

圖2 2000—2020 年青海省土地利用碳排放時空格局

從青海省各縣域碳吸收量的空間分布看,2000—2020 年碳吸收量總體穩定,但區域空間分布差異明顯,總體呈現中西部高、東部低的格局。碳吸收量極高的地區包括格爾木市和治多縣,碳吸收量高達3×105t 以上；碳吸收量高水平的地區主要有曲麻萊縣、祁連縣、雜多縣和玉樹市等縣市,其碳吸收量均超過5×104t；碳吸收量中水平的地區主要有稱多縣、達日縣等區縣；碳吸收量極低和低水平的區縣主要集中在西寧市區、海東市區、尖扎縣、烏蘭縣和貴德縣等區縣(圖3)。

通過全局自相關分析的結果可以得出,2000—2020 年土地利用凈碳排放的Moran’s I 指數是顯著的,數值為正且呈現增加趨勢,表明青海省土地利用碳排放相似的區縣在空間上的集聚程度在上升,反映出青海省土地利用凈碳排放在空間上存在正向空間集聚現象,如表4 所示。

表4 青海省各區縣凈碳排放全局自相關統計分析

為進一步探究45 個區縣之間土地利用凈碳排放的時空演變特征,對青海省2000—2020 年土地利用凈碳排放進行局部自相關分析,結果如表5 所示。

表5 青海省各區縣凈碳排放LISA 聚集分析

由表5 可知,2000 年青海省土地利用凈碳排放高-高(HH)關聯的區縣包括西寧市區、互助土族自治縣和大通回族土族自治縣,該區域主要位于主城區和環主城區,城鎮化水平較高,人口承載能力較強,工業和制造業密集,形成高值集聚區域；高-低關聯的區縣為芒崖市,其土地利用凈碳排放量較大；低-低關聯的區縣包括治多縣、格爾木市、曲麻萊縣、雜多縣和玉樹市。 2010 年局部空間關聯格局的主要變化表現在處于低值集聚區域的治多縣、格爾木市、曲麻萊縣、雜多縣和玉樹縣脫離低值集聚區域,表明在2000—2010 年,這些區縣土地利用碳排放相比周圍區縣有所增加,脫離了低值集聚區域。 高低聚集由芒崖市變為格爾木市,反映出格爾木市2000—2010 年經濟發展迅速,能源消耗快速增加,凈碳排放高于周邊區縣。 2020 年局部空間關聯格局的主要變化表現在處于高值集聚區域的大通回族土族自治縣脫離高值集聚區域,表明在2010—2020 年,該縣土地利用碳排放相比周圍區縣有所減少,脫離了高值集聚區域。

3.4 各區縣土地利用碳補償價值分布

由公式(5)～(10)計算出青海省2020 年各區縣碳補償價值,依據各區縣碳補償價值的差異,將青海省大致分為六類區域:低水平支付區(小于300 萬元)、中等支付區(300 萬～800 萬元)、重點支付區(大于800 萬元)和低水平獲補區(小于150 萬元)、中等獲補區(150 萬～350 萬元)、重點獲補區(大于350 萬元),分區結果如表6 所示。

表6 青海省縣域碳補償類型分區

由表6 可知,碳補償支付區主要分布在西寧市區、海東市區和格爾木市等經濟發展較快、第二產業占比較高、化石能源消耗量較大的地區,應支付碳補償總金額達到了1.52×108元。 其中,西寧市城西區需要支付碳補償資金最多, 達到5.31×107萬元。 而碳補償獲補區集中于祁連縣、治多縣、烏蘭縣和天峻縣等經濟發展水平較低,固碳能力較強的區縣,這些區縣碳排放量遠低于碳吸收量,可以吸收其他區縣的碳排放量,應該獲得的碳補償資金總計為9.12×107元。

4 結論

本研究綜合運用了碳排放系數法、空間自相關、核密度估計、經濟貢獻系數等方法,測算了青海省45 個區縣2000—2020 年土地利用引發的碳排放量和碳吸收量,分析了青海省土地利用碳排放的時空格局和空間關聯特征,并確定了各縣域的碳補償價值分布。 研究結果有一定的合理性,但由于缺乏縣域能源的消費數據,建設用地碳排放核算仍需完善；全國碳交易市場還未成熟,青海地區碳單價的確定還待商定,導致碳補償價值存在一定偏差,僅作為青海省實現區域內部公平與效率的參考。 隨著青海省全面推進“一優兩高”戰略,科學有序推進“碳達峰碳中和”,預測土地利用碳排放和碳補償將是下一步研究的重點。 本研究得到的結論如下:

(1)青海省土地利用碳排放呈不斷增加趨勢,2000—2020 青海省土地利用碳排放總量急劇增加,不同區縣間碳排放差異明顯,整體呈現由集聚向分散演化的趨勢。 2000—2010 年青海省土地利用凈碳排放增長最為迅速,增長9.16×106t,增幅達375.07%。 2010—2020 年增長幅度顯著降低,增長2.55×106t,增幅約22.10%。 建設用地是主要碳源,所占比重呈上升趨勢,耕地碳排放量略有增加,但碳源影響力不斷下降；林地和草地是碳匯主力軍,碳吸收貢獻率維持在90%以上,但呈現先升后降趨勢,表明生態改善與退化更迭；水域和未利用地碳吸收量比重較小,發揮著弱碳匯的能力。 為實現區域低碳綠色發展,應優化土地利用結構,控制建設用地擴張規模。

(2)青海省凈碳排放時空演變特征明顯,整體呈現由集聚向分散演化的趨勢。 2000—2010年青?？h域土地利用碳排放空間分異明顯,而2010—2020 年碳排放空間分布相對穩定。 主要人口聚集地和經濟發展較快的青海東部是碳排放高值區,主城拓展區、環主城區及區域中心市縣為中輕度排放區,中西部地區大部分縣域是碳吸收高值區。 土地利用凈碳排放空間上處于高值集聚狀態,土地利用凈碳排放高值集聚區域位于主城區和環主城區,低值集聚區域主要分布在海西蒙古族藏族自治州。

(3)碳補償主要支付區分布在青海東部,碳補償主要獲補區集中在三江源地區和祁連山區。碳補償支付區主要分布在西寧市區、海東市區和格爾木市等經濟發展水平較高,化石能源消耗量較大的地區,應該支付的碳補償總金額達到了1.52×108元。 而碳補償獲補區集中于祁連縣、治多縣、烏蘭縣和天峻縣等經濟發展水平較低,固碳能力較強的區縣,應該獲得的碳補償資金總計9.12×107元。