碳排放視角下武漢市土地生態風險時空格局演變

韓雨非,劉艷中,陳勇,汪櫻,張祚,陳弘昳,譚玉川

(1.武漢科技大學資源與環境工程學院,武漢 430081;2.中國地質大學公共管理學院,武漢 430074;3.華中師范大學公共管理學院,武漢 430079)

國際能源局(IEA)[1]報告顯示,到2030年全球溫室氣體排放量將增加57%,會導致地表溫度升高3℃。過高的碳排放會導致極端天氣、干旱、海平面上升、空氣污染及饑荒等災害,對人們的生產生活造成極大危害,是影響土地生態安全的重要因素。1850年以來,土地利用變化產生的直接碳排放約占同期碳排放總量的1/3,成為僅次于化石能源消耗的第二大碳排放源[2],由此引發的土地生態風險問題越來越得到重視。為適應國際發展新形勢,我國提出“雙碳”戰略,承諾二氧化碳排放2030年左右達到峰值。因此,考慮土地利用碳排放對土地生態安全產生的影響,將碳足跡壓力指數引入土地生態風險評價中具有現實意義。

1992年,美國環境保護署[3](USEPA)提出了生態風險評價的概念,即評估生態系統受一個或多個脅迫因素影響后,可能導致不利生態后果的可能性。21世紀以來,隨著生態安全研究的拓展深入,土地生態風險評價逐漸興起并快速發展,形成了3個方面的研究。一是基于土地利用變化對土地生態風險進行分析研究,如Omar等[4]基于土地利用變化評估了桑給巴爾的生態風險指數,并模擬不同情景下2027年的土地利用變化情況。Mao等[5]建立單元網格計算綜合生態風險指數,并揭示金石市土地生態風險的空間分異特征和成因。二是從風險形成機制出發的土地生態風險評價,如Kayumba等[6]采用CA-Markov模型模擬景觀變化,并利用遙感數據建立易感性-災害指數關系的生態風險評價模型,評估了巴音布魯克濕地的生態風險。虞燕娜等[7]基于多源風險的發生概率、風險受體的抵御和自我恢復能力,建立了土地生態風險評價模型。三是基于景觀結構指數的土地生態風險研究,如Yao等[8]基于生態系統脆弱性和對生態系統的干擾,評估了陸地生態系統提供的生境服務因景觀格局變化而退化的風險。郝守寧等[9]以尼洋河流域為研究對象,評價分析了景觀生態風險的時空動態演變特征。土地利用碳排放的研究則在1992年《聯合國氣候變化框架公約》通過后展開。迄今為止,土地利用碳排放的研究主要集中在碳排放核算、影響因素與驅動機制及碳排放量趨勢預測[10]這3個方面。除此之外,徐澤等[11]利用信息熵和Tapio模型揭示了呼包鄂榆城市群土地利用混合度和碳排放的時空演變情況。檀斯園[12]劃分網格單元分析土地利用碳排放風險的時空變化,拓寬了土地利用碳排放的研究范圍。上述研究從不同角度出發,對土地生態風險、土地利用碳排放進行了綜合全面的評估研究,為土地生態安全研究提供了重要參考和借鑒。然而,目前國內外土地生態風險評價忽視了土地利用碳排放對土地生態安全產生的影響,導致土地生態風險評價體系構建不完善,評價結果理想化的問題。因此,開展考慮碳排放因素的土地生態風險評價,對評估區域土地生態安全狀況至關重要,有利于掌握土地利用碳排放量、控制土地生態風險,為制定科學的土地生態保護政策提供參考,為實現生態文明建設和碳中和目標提供科學依據。

武漢市作為長江流域生態保護和經濟發展的中心城市,經濟發展迅猛,人口總數增速較快,建設用地擴張迅速,城市化水平提高的同時,人類對土地生態系統的干預愈發頻繁,造成土地資源稀缺、土地利用不合理、碳排放量激增、生態風險上升等一系列環境問題。2017年,武漢市人民政府為加快推進城市綠色低碳發展,實現碳達峰,制定碳排放達峰行動計劃。2018年,針對長江經濟帶生態環境保護問題,政府出臺《長江經濟帶生態環境保護規劃》。因此,在生態環境保護建設及碳達峰、碳中和背景下,將土地利用碳排放引入武漢市土地生態風險評價尤為重要。

1 研究區概況

武漢市位于湖北省東部、長江與漢水交匯處,是長江經濟帶核心城市,是我國著名的兩型社會建設試驗區的中心。地理位置為北緯29°58′—31°22′,東經113°41′—115°05′。全市下轄13 個行政區,總面積8 569.15 km2。該市屬于北亞熱帶季風性氣候,年均溫度為17.1℃,年降水量大約1 300 mm。武漢市地形地貌以丘陵為主,中間低平,北部低山林立,平均海拔約為16 m。區內植被種類豐富多樣,且兼具南北方植物種類。2010—2020年,耕地面積減少88 340 hm2,建成區面積增加385.11 km2,常住人口增加266.23萬人,地區生產總值增加10 050.13億元。

2 研究方法與數據來源

2.1 數據來源

本研究中涉及的人口、能源消耗數據來源于《武漢統計年鑒》(2010—2020 年)。土地利用數據來自Open AIRE和CERN 創建的數據知識庫Zenodo(https:∥zenodo.org/)。植被覆蓋度(vegetation fraction coverage,VFC)數據來自地理空間數據云(http:∥www.gscloud.cn/)。氣象數據來自國家地球系統科學數據中心(http:∥www.geodata.cn/)。數字高程模型(digital elevation model,DEM)數據來自ASTER GDEM數據(https:∥www.nasa.gov/)。土壤數據來自世界土壤數據庫的中國土壤數據集。能源碳排放系數來源于《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》。

2.2 土地生態風險指數測算與分級

參考韌性城市理念,從土地生態系統的穩定性、脆弱性、恢復性特征出發,考慮武漢市生態基礎、氣候條件、土地結構、人類活動的影響,選取植被覆蓋度指數(VFC)表征土地生態系統的基礎風險;使用土壤侵蝕程度指數(A)、降水距平百分比指數(Si)來表征土地生態系統的災害風險;選取土地利用混合度(Th)、碳足跡壓力指數(Cp)表征土地生態系統的人類活動干擾風險。最終,以上述風險指標構建土地生態風險評價模型[13],即

式中:ERA為土地生態風險指數,取值范圍為[0,1];Wi為第i類指標風險權重,借助SPSS軟件,采用熵權法(the entropy weight method,EWM),計算得到植被覆蓋度、降水距平百分比指數、土地利用混合度、土壤侵蝕程度及碳足跡壓力指數因子權重分別為0.162,0.098,0.185,0.127,0.428;Pi為第i類單項生態風險標準化值,運用極值標準化方法進行標準化處理,其值介于[0,1]。風險評價指標及標準值獲取方法見表1。

表1 風險評價指標的選擇及標準化方法Table 1 Selection of risk evaluation indicators and standardization methods

為確定武漢市的土地生態風險等級和狀態,根據武漢市生態環境特點,使用自然斷點法并參考環境、國土、氣象等相關部門的綜合評價方法,同時結合已有研究[13],將土地生態風險劃分為5個等級,見表2。

表2 土地生態風險等級劃分標準Table 2 Land ecological risk classification criteria

2.3 碳排放量計算

由于耕地、園地、林地、草地、水域和未利用地5種用地類型的固碳能力相對比較穩定,通過碳排放系數直接估算碳排放量,而建設用地碳排放受多種因素影響,間接計算得到碳排放量。

2.3.1 直接碳排放計算 本文采用直接碳排放系數法進行估算,計算公式[18]如下:

式中:Cn為n種土地利用類型的年均碳排放量;Sn為第n種土地利用類型當年的面積;fn為第n種土地利用類型的年均碳排放系數。根據孫赫[19]、方精云[20]、石洪昕[21]等的研究成果,確定耕地、林地、草地、水域、未利用地的碳排放系數分別為0.042 2,-0.644,-0.002 1,-0.025 3,-0.000 5 t/hm2。

2.3.2 間接碳排放計算 由于建設用地內包含大量住宅區,因此建設用地碳排放量的計算中應包括能源消費和人類呼吸產生的碳排放[22]?？紤]到數據的可獲取性和能源消耗量等因素,選取表3中列舉的能源類型,各區的能源消費量數據采用該區第二產業GDP與武漢市第二產業GDP 比值來間接測算。計算公式[22]如下:

表3 能源碳排放系數Table 3 Energy carbon emission factor table

式中:Ct為建設用地碳排放量;λ為個體平均的碳排放系數,取0.079 t/a[23];P為研究區常住人口數量;Ei為第i種能源消費的標準煤折算量;ei為第i種能源的碳排放系數。能源碳排放系數見表3。

2.4 全局空間自相關

2.4.1 全局空間自相關 空間自相關是一種反映區域中某現象與鄰近區域單元同一現象的相關程度的空間分析工具[24],可分為全局自相關和局部自相關兩個方面。全局Moran指數(Global Moran′sI)可從整體上揭示生態環境質量空間布局的集聚情況,公式如下[25]:

式中:n為樣本數量;xi與xj為屬性x在空間位置i和j的觀測值;為屬性xi的平均值;Wij為空間權重矩陣。本文采用鄰接性的權重矩陣,若第i個地區和第j個地區相鄰,則Wij取1,否則為0。

本文使用ArcGIS 軟件中的Global Moran′sI探索土地綜合生態風險格網尺度上的整體分布狀況,判斷其是否存在空間集聚性?？臻g關系選擇反距離插值,距離方法選擇歐幾里得距離。Moran′sI指數取值范圍為[-1,1],正值表示要素集聚,負值表示要素離散;數值為0無空間相關性,隨機分布[26]。

2.4.2 冷熱點分析 熱點分析作為一種常見的空間聚集特征分析方法,可以有效識別出在不同置信區間內統計特征顯著的空間集聚區,高值區與低值區分別表現為空間集聚程度的熱點和冷點[27]。本文運用ArcGIS 10.2中的熱點分析工具,分析武漢市土地生態風險的分布特點,用以表征土地生態安全提升或降低的集中區域,并采用Standard Deviation法進行分類。具體計算公式如下[28]:

式中:G*i(d)為具有顯著統計意義的Z得分;Wij(d)為空間權重,相鄰為1,不相鄰為0;Xij為對應i行j列空間位置上的要素值;n為要素總數;Z(G*i)為對G*i值的統計檢驗值;E(G*i)和var(G*i)分別為空間不集聚的原假設下的期望值和方差。

3 結果與分析

3.1 單因子風險評價

3.1.1 植被覆蓋度 根據2010—2020年植被覆蓋數據,使用自然斷點法將其分為低[0～0.1]、較低(0.1～0.3]、中(0.3～0.5]、較高(0.5～0.7]、高(0.7～1]5個等級,見圖1。武漢市的平均植被覆蓋度相對較高,在過去10 a間整體呈現下降趨勢,但降幅并不明顯,中值區由中心向四周不斷擴張。2010—2015 年,武漢市植被覆蓋度總體變化較小,但中心城區尤其是江岸區和江漢區植被覆蓋狀況有明顯改善。環境保護建設初見成效,低植被覆蓋度區域面積縮小29.14%,較高植被覆蓋度區域面積擴張29.01%,建成區綠化覆蓋率由37.48%提升至39.65%,森林覆蓋率由26.63%提升至28.01%。2015—2020年,植被覆蓋度總體略微下降,中值區持續由中心城區向四周擴展,除北部黃陂區和新洲區植被覆蓋度略有提高外,其他區縣無明顯改善。截至2020年底,全市建成區綠化覆蓋率42.07%,森林面積達到11.947萬hm2。

圖1 不同時期植被覆蓋度空間分布Fig.1 Spatial distribution of vegetation cover in different periods

3.1.2 降水距平百分比指數 如圖2所示,2010年、2015年、2020年均為豐年,空間上高值區由東南部逐漸向東北部轉移,且降水量逐年攀升,年降水總量在2020年達近30 a 峰值。2010 年全市年均降水量1 494.8 mm,相比上年增加33.2%,高于多年平均值17.8%。降水距平百分比指數空間上呈東南高西北低的特征,降水分布不均衡。2015年全市年均降水量1 401.2 mm,較2010年降低6.26%,降水距平百分比指數空間上呈東高西低的特征,高值區范圍有所縮小。2020 年全市年均降水量1 928.3 mm,相比2015年增加37.62%,比多年平均值偏多52.0%,降水距平百分比指數空間上呈東北高西南低的特征,全市區域年降水量均大于多年平均降水量。

圖2 不同時期降水距平百分比指數空間分布Fig.2 Spatial distribution of precipitation distance level percentages in different periods

3.1.3 土壤侵蝕程度指數 由圖3可知,2010—2020年武漢市土壤侵蝕程度指數高值區由東南部向北部轉移,且總體呈先增加后降低的趨勢。2010年武漢市平均土壤侵蝕程度指數為2.66 t/hm2,東南部土壤侵蝕較嚴重。其中青山區平均土壤侵蝕程度指數最高為2.87 t/hm2,東西湖區平均土壤侵蝕程度指數最低為2.48 t/hm2。2015年武漢市平均土壤侵蝕程度指數為2.62 t/hm2,較2010年略有下降,但最高侵蝕指數略微上漲。東北部和中部地區土壤侵蝕程度加劇,青山區、新洲區土壤侵蝕程度較嚴重,其中新洲區平均土壤侵蝕程度指數增長0.10 t/hm2。2020年武漢市平均土壤侵蝕程度指數為2.38 t/hm2,較2015年土壤侵蝕程度指數整體降低,空間上土壤侵蝕程度高值區向北方轉移。各區土壤侵蝕程度好轉,其中江漢區和青山區平均土壤侵蝕程度指數分別降低0.56,0.58 t/hm2。

圖3 不同時期土壤侵蝕程度指數空間分布Fig.3 Spatial distribution of soil erosion degree index in different periods

3.1.4 土地利用混合度 2010—2020年,武漢市土地利用混合度呈現緩慢上升趨勢,但多數行政區的土地利用混合度有所下降,見表4。2010—2015年,武漢市土地利用混合度為1.145,除漢陽區、東西湖區、漢南區和新洲區升高,其余9個行政區土地利用混合度下降,其中江漢區下降幅度最大,下降0.431,可能原因是轄區面積小,土地資源有限,綠化面積小,土地類型以建設用地為主;漢陽區增幅最大,上升0.064。2015—2020年,武漢市土地利用混合度為1.151,除東西湖區、漢南區、蔡甸區、江夏區、黃陂區和新洲區升高,其余7個區行政區土地利用混合度下降,硚口區由于大量耕地轉化為建設用地降幅最大,下降0.098,漢南區因用地效率提升,土地利用混合度上升0.114。

表4 不同時期土地利用混合度及其變化Table 4 Land use mix and its changes in different periods

3.1.5 碳足跡壓力指數 2010—2020年,武漢市碳足跡壓力指數呈先升后降的趨勢,各行政區碳足跡壓力指數以上升趨勢為主,見表5。2010年武漢市碳足跡壓力指數為4.83,各行政區差異較大。江漢區碳足跡壓力指數最大,達到525.31,黃陂區碳足跡壓力指數最小,僅0.58。2015年武漢市碳足跡壓力指數為5.20,除漢南區和新洲區以外,其余行政區的碳足跡壓力指數均有所上漲,其中江漢區碳足跡壓力指數較2010年上漲71.77%,達到902.31。2020年由于新冠疫情的影響,武漢市碳足跡壓力指數降至4.51,較2010年、2015年分別下降0.32,0.69;江漢區碳足跡壓力指數相較于2015年有所降低,但仍為全市最高,黃陂區碳足跡壓力指數未發生明顯變化,仍是全市最低值。

表5 不同時期碳足跡壓力指數及其變化Table 5 Carbon footprint pressure index and its changes in different periods

除江漢區之外,2010—2020 年硚口區、漢陽區、漢南區碳足跡壓力指數變化較大,其中硚口區碳足跡壓力指數在10年間不斷增加,且增長趨勢加快;漢陽區則是在高碳排放壓力下銳減;由于2020年武漢市統計年鑒中沒有漢南區的能源消耗量,因此使用武漢經濟技術開發區的能源消耗量來代替,從而導致2020年漢南區碳足跡壓力指數激增。

3.2 土地生態綜合風險評價

3.2.1 土地生態風險評價 如圖4 所示,2010—2020年武漢市土地生態狀況整體較好,土地生態風險較低,且呈現出逐漸下降的演變趨勢。Ⅰ級風險區向北擴展明顯,Ⅱ級風險區主要分布在西部及西南部并逐漸向Ⅰ級風險區轉變,Ⅲ級風險區在中部逐步縮小,Ⅳ級和Ⅴ級風險區整體變化不大。2010年,武漢市土地生態風險指數為0.199,以Ⅰ級和Ⅱ級風險為主,二者占區域總面積的96.07%;2015年,武漢市土地生態風險指數為0.176,46.20%的Ⅱ級風險區下降為Ⅰ級風險區,Ⅰ級風險區面積由3 752.28 km2增至5 429.11 km2,Ⅳ級風險區面積增加14.52 km2,Ⅲ級風險區和Ⅴ級風險區范圍均有所減小,其中Ⅴ級風險區降至44.38 km2;2020年,武漢市土地生態風險指數為0.172,仍以Ⅰ級和Ⅱ級風險為主,Ⅲ級風險區面積減少50.83 km2,Ⅳ級風險區面積逐年上升并達到75.05 km2,Ⅴ級風險區無明顯改變。

圖4 不同時期土地生態風險等級空間分布Fig.4 Spatial distribution of land ecological risk levels in different periods

對武漢市各區進行土地生態風險指數及等級統計,見表6。結果表明,武漢市各區生態風險等級跨度大,中心城區土地生態風險高,周邊區域土地生態安全狀況良好。2010—2015年,武漢市生態環境質量不斷優化,東西湖區、新洲區生態風險等級由Ⅱ級降為Ⅰ級,漢陽區生態風險等級由Ⅲ級降為Ⅱ級,青山區由Ⅴ級降為Ⅳ級,但江漢區土地生態風險等級為Ⅴ級且風險指數有所升高,需要重點關注。2015—2020年,武漢市生態環境質量維持較好,江岸區、武昌區生態風險等級由Ⅲ級降為Ⅱ級,江漢區生態風險等級未變但生態風險指數略微下降,生態安全狀況有所緩解,硚口區和青山區生態風險指數略微上升,其中青山區生態風險等級由Ⅳ級升為Ⅴ級。由此可見,中心城區生態狀況依然嚴峻,仍需穩步推進碳減排等各項生態治理措施。

表6 各區土地生態風險指數及等級Table 6 Land ecological risk index and grade by district

3.2.2 土地生態風險等級對比 在同一土地生態風險等級劃分標準下,引入碳足跡壓力指數對各行政區的風險等級結果影響較大,結果見圖5。引入碳足跡壓力指數之前,各區土地生態風險等級均呈現出由高風險等級向低風險等級過渡的態勢;而引入碳足跡壓力指數后,各區土地生態風險等級明顯上升,且呈現出區域性變化趨勢,可分為3種變化形式:保持不變、好轉、先好轉后惡化。江漢區、硚口區、洪山區、漢南區、蔡甸區、江夏區、黃陂區三期土地生態風險等級保持不變,其中江漢區、硚口區生態風險較大,且2020年土地生態風險等級高于未引入碳足跡壓力指數的土地生態風險等級,原因在于這兩個區經濟增速較快,建設用地碳排放量大,碳排放壓力大,碳足跡壓力指數的引入對土地生態風險等級影響很大。江岸區、漢陽區、武昌區、新洲區三期土地生態風險等級降低,且低于未引入碳足跡壓力指數的土地生態風險等級,原因在于碳足跡壓力指數的引入中和了其他4項指標對土地生態風險評價的影響。青山區、東西湖區三期土地生態風險等級則呈現出先好轉后惡化的趨勢但變化幅度較小,與未引入碳足跡壓力指數的土地生態風險等級差異較小。由此可見,在土地生態風險評價中引入碳足跡壓力指數對土地生態風險等級影響較大,且對于不同行政區的影響力不同。因此,應當在土地生態風險評價中引入能表征土地利用碳排放風險的指數,才能全面反映土地生態風險來源,為制定土地生態保護和碳達峰計劃提供科學依據。

圖5 是否引入碳足跡壓力指數的土地生態風險等級對比Fig.5 Comparison of ecological risk levels of land with and without the introduction of carbon footprint pressure index

3.3 綜合風險時空格局演變

3.3.1 全局空間自相關分析 2010—2020年武漢市土地綜合生態風險的空間集聚狀態較集中,具有明確的全局空間正相關特征。2010年、2015年和2020年全局Moran′sI指數分別為0.787 3,0.777 2,0.777 5,可以得出2010—2020年武漢市土地綜合生態風險集聚狀態呈先減弱后增強的態勢,且變化幅度較小。

3.3.2 冷熱點分析 由圖6 分析可知,2010—2020年,武漢市土地綜合生態風險熱點集聚程度呈先降后升的趨勢,冷點集聚程度逐年降低,次冷點區與臨界冷點區面積增長較快。2010年熱點區主要集中分布在武漢中心城區以及東西湖區和漢南區,中心熱點區由于植被覆蓋度低,土地利用混合度低,建設用地占比高,土地綜合生態風險較大而形成熱點區,西南部熱點區由于包含武漢臨空港經濟技術開發區和武漢經濟技術開發區,第二產業增速快,碳排放壓力大,導致土地綜合生態風險較大。冷點區分布在蔡甸區、江夏區以及洪山區,上述區域地表水資源豐富,大小湖泊共207座,森林覆蓋率高,從而形成冷點區。次熱點和臨界熱點較少,均分布在熱點區周圍。次冷點區和臨界冷點區主集中在蔡甸區。

圖6 不同時期土地綜合生態風險冷熱點空間分布Fig.6 Spatial distribution of cold hot spots of integrated land ecological risk in different periods

與2010年相比,2015年西部熱點區、次熱點區范圍明顯縮小,面積共縮減38.80%,主要體現在東西湖區和漢南區的熱點及次熱點區轉變為臨界熱點區與不顯著區。冷點區范圍縮小37.26%,蔡甸區內大部分的次冷點區轉變為不顯著區,洪山區部分冷點區轉變為次冷點區或不顯著區,并且在新洲區與黃陂區內出現小范圍的次冷點區與臨界冷點區,致使次冷點區、臨界冷點區面積分別上漲11.37%,31.00%。說明這5年間通過實施雙碳政策以及退耕還林、封山育林工程,生態狀況好轉,土地利用混合度升高,土地生態風險程度降低。

相較于2015年,2020年熱點區總面積上漲37.91%,15.87%的臨界熱點區及0.71%的次熱點區轉變為熱點區。除建設用地擴張和植被覆蓋度降低之外,還與洪澇災害所造成的水土流失有關,土地綜合生態風險集聚程度明顯上升,主要體現在東西湖區的熱點范圍擴張;而漢南區熱點范圍擴張主要受經濟技術開發區工業發展以及碳排放量增加的雙重影響。冷點區范圍變化較小,臨界冷點區范圍擴張明顯,面積較2015年上漲65.43%。受生態環境保護政策影響,新洲區中部與黃陂區東北部植被覆蓋度升高,土地利用混合度上升,冷點區面積增幅明顯。

4 討論

武漢市2010—2020年各風險指標總體呈區域性分布。植被覆蓋度均值先升高后降低,空間上呈現由中心向四周遞增的趨勢,其低值區集中在中心城區,應增加綠地面積,限制建設用地擴張,高值區與低值區植被覆蓋程度差距較大;土壤侵蝕程度指數均值逐年降低,主要以土壤水力侵蝕為主,高值區由東南部向北部轉移,應注意北部林地的水土流失情況,加強水土保持監督管理;土地利用混合度總體呈現出低值區不斷降低高值區不斷升高的態勢,應注意低值區土地利用情況,合理分配土地資源;碳足跡壓力指數各區差值較大,以江漢區為代表的高碳排放壓力區指數波動較大,以黃陂區為主的低碳排放壓力區指數浮動較小,高碳排放壓力地區主要集中在經濟增長快和以第二產業為主的行政區。因此,應對不同地區應提出不同的環境保護方案,以青山區為例,不僅要調整第二產業發展方式與產業結構,還要加強清潔能源和可再生能源的使用。

武漢市土地綜合生態風險整體處于較低風險等級并逐步優化,但區域差異明顯。北部生態狀況明顯優化,Ⅰ級風險區面積快速增長,但Ⅳ級和Ⅴ級風險區生態狀況無明顯改善。由于低植被覆蓋度、土地利用混合度低以及碳排放壓力較大等原因,高風險區主要集中在中心商業區及工業區,江漢區情況最為明顯,因此需要加快建設綠色低碳循環經濟,加強土地生態保護,促進經濟與環境保護協調發展。

武漢市土地生態風險呈現全局正相關特性,空間集聚程度較強且變化幅度小。冷熱點區范圍變動較明顯,熱點區域面積先縮小后擴大,主要分布在中心城區及漢南區內,冷點區域面積逐漸縮小,集中分布在生態環境良好的蔡甸區、洪山區、江夏區境內。應注意漢南區熱點區面積擴張較快,要及時調整各區生態安全建設工作的重點。同時,次冷點區在新洲中部及黃陂東北部逐漸顯現,說明生態建設取得了良好成效。

武漢是長江經濟帶的核心城市,地區生產總值增速快,發展迅速,建設用地擴張明顯,碳排放量顯著上升,土地生態風險狀況需持續關注。在雙碳政策背景下,本文從生態基礎、自然條件、土地結構、人類活動出發,結合碳足跡壓力指數,構建基于碳排放量的土地生態風險評價模型,對土地生態風險進行多因子多尺度綜合評價,在一定程度上拓寬了影響土地生態安全的風險來源和土地生態風險評價體系。但土地利用碳排放的研究方法和模型仍然存在著不確定性,比如在計算各區建設用地碳源時,由于數據限制,未考慮由交通運輸產生的碳排放;其次獲取的土地利用數據精度較低,并且利用柵格計算器進行土地綜合生態風險指數計算時,指標像元尺度不同,對評價結果產生一定影響。后續研究將以此為出發點,完善土地利用碳排放量的計算模型,并細化指標數據尺度,從而提高土地生態風險評價的精確性與科學性,為土地生態環境保護、土地資源管理規劃和降低土地利用碳排放提供參考依據。

5 結論

(1)武漢市各風險指標時空差異較大且變化明顯。植被覆蓋度空間上呈現由中心向四周遞增的趨勢,低值區集中在中心城區,高值區與低值區植被覆蓋程度差距較大;土壤侵蝕程度指數均值逐年降低,主要以土壤水力侵蝕為主,高值區由東南部向北部轉移;土地利用混合度總體呈現出低值區不斷降低高值區不斷升高的態勢;碳足跡壓力指數各區差值較大,高碳排放壓力地區主要集中在經濟增長快和以第二產業為主的行政區。

(2)武漢市土地綜合生態風險指數由0.199 降至0.172,生態環境質量總體向好,中心商業區及工業區土地生態狀況堪憂。Ⅰ級風險區面積快速增長,但Ⅳ級和Ⅴ級風險區生態狀況無明顯改善。中心城區植被覆蓋度低、土地利用混合度低、碳排放壓力大,但水土流失情況較弱且無洪澇災害風險。北部及南部地區水土流失面積較大,并存在洪澇災害風險,但植被覆蓋度高、土地利用混合度高、碳排放壓力小。

(3)武漢市三期全局Moran′sI指數均較高,空間集聚程度較強且變化幅度小,表明土地生態風險指數的空間分布呈現全局正相關特性。以不顯著區分布為主,熱點區和冷點區較為集中,而次冷熱點和臨界冷熱點分布較少且比較分散。冷熱點區范圍變動較明顯,熱點區域面積先縮小后擴大,冷點區域面積逐漸縮小。

(4)在土地生態風險評價模型中引入碳足跡壓力指數后,擴充了土地生態安全的影響因子,對土地生態風險評價結果影響較大,江岸區、江漢區、硚口區、漢陽區、青山區土地生態風險等級明顯上升,不同區域土地生態風險等級呈現不同的變化趨勢,為降低土地利用碳排放、提升土地生態安全提供理論依據。