北京市土地利用结构转换的碳排放效应分析

张 旺，申玉铭

（1.首都师范大学资源环境与旅游学院，北京 100048；2.湖南工业大学建筑与城乡规划学院，湖南 株洲 412007）

一、引言

土地利用方式变化是导致全球气候变化和碳收支不平衡的主要原因之一。近年来国内外学者对不同土地利用方式对应的生态系统开展了不少研究，如农田生态系统[1]、土壤生态系统[2]、森林生态系统[3]、草地生态系统[4]、湿地生态系统[5]和城市生态系统[6]。国内也有一些学者对不同省区土地利用的碳排放效应进行了研究[7-11]。但纵观已有研究成果，从自然影响因素分析某一典型生态系统碳收支效应的较多，而兼顾自然和人文影响因素对各类土地利用方式的总体碳排放效应研究，却又仅限于探讨土地利用类型各自的面积与结构变化引起的碳排放效应，从土地利用结构转换矩阵来分析城市区域碳排放效应方面的研究还较少见。本研究尝试采用RS和GIS技术，针对北京市1990-2010年来这一快速城市化的大都市区，通过每隔5年构造1个土地利用结构转换矩阵，来分析因各土地利用类型变化相应引起碳排放的变化状况，以期一方面深入推进土地利用变化的碳排放效应研究，另一方面可为北京市调控土地利用方式、建设低碳生态城市提供理论指导和数据参考。

二、研究方法与数据来源

1.研究方法

（1）各土地利用类型面积的获取

按国家标准化管理委员会2007年颁布的《土地利用现状分类》(GB/T 21010-2007)和中科院资源环境信息数据库的土地利用/覆被分类标准，将土地利用类型分成耕地、林地（包括园地）、草地、建设用地（包括居民点及工矿用地、交通用地）、水域和未利用地共6个一级分类。北京市1990、1995、2000、2005、2010年的土地利用类型面积，源自相应年份的TM遥感影像图片目视解译，经过野外实地验证精度（正确率为91.3%），获取6种土地利用类型的面积数据。再在ArcGIS 9.3软件的支持下，对北京市上述5期遥感影像解译出来的土地数据进行叠加分析，并在得出1990-1995年、1995-2000年、2000-2005年、2005-2010年、1990-2010年6大地类之间土地利用转换矩阵的基础上，计算因转换导致的碳排放效应变化。

（2）能源耗费碳排放的计算

文章表观能源耗费排放温室气体的计算方法采用《IPCC国家温室气体排放清单指南》中“自上而下”的表观能源消耗量估算法[12]。考虑到还需外调热力和电力以满足区内消费，但因是北京市耗能，这部分间接排放也应计算在内，并按其能源加工转换中火力发电占75%的比例计入。

（3）各土地利用类型碳排放的计算

从碳排放角度来说，建设用地、耕地和水域为碳源，林地（因城区园林绿化面积相对于山区森林面积极小，再加之其需要人工管理耗费成本也排放CO2，故其碳汇量可忽略不计）、草地和未利用地为碳汇。建设用地的碳排放通过其作为能源耗费空间载体的碳排放系数来间接估算（前文(2)所述）；其余各土地利用类型的碳排放/吸收系数则综合前人研究所得的经验数据，并经过适当的北京区域性修正获得[13-15]。

2.数据来源

本研究所需的历年能源消费数据全部从对应年份的《中国能源统计年鉴》和《北京统计年鉴》中采集。各种能源的平均低位发热量、潜在碳排放因子及燃料燃烧过程中的氧化率均来源于北京节能环保中心测试结果，所采用的各种燃料平均热值来自《中国能源统计年鉴2013》。

表1 不同土地利用类型的碳排放/吸收系数

三、结果分析

1.1990-1995年时段

表2表明：北京市1990-1995年土地利用各类型之间的相互转入、转出的比例较大，导致碳排放也发生相应较大的变化。首先从土地累计转出量（表2倒数第二行）来看：耕地转出的面积最大，达114240 hm2，主要流向建设用地(54565 hm2)和林地(30800 hm2)，从而引起碳排放量分别增加2109.47万吨、-60.61万吨；林地以106910 hm2的转出面积位居第二，主要流向草地(69276 hm2)和耕地(28664 hm2)，相应造成碳排放量分别增加118.86万吨、56.41万吨；草地以103954 hm2的转出面积屈居第三，主要流向林地(78150 hm2)和耕地(17103 hm2)，前者有利于碳吸收，引起碳汇增加134.08万吨，而后者则造成碳源增加4.31万吨；水域的转出面积最小，仅为16947 hm2，其引起碳排放的变化最不显著；未利用地和建设用地的转出面积位居上述4种土地利用类型之间，它们导致的碳排放变化量也不大。其次从累计转入量（表2最后一列中△A对应的单元格）来看：林地的转入面积最大，为134527 hm2，主要来源于草地(78150 hm2)和耕地(30800 hm2)，这导致碳汇分别增加134.08万吨、60.61万吨；草地以114262 hm2的转入面积位居第二，主要来源是林地(69276 hm2)和未利用地(25990 hm2)，前者造成碳源增加118.86万吨，而后者使得碳汇增加1.77万吨；耕地以95920 hm2的转入面积屈居第三，主要来源为林地(28664 hm2)和建设用地(21221 hm2)，前者导致碳源增加56.41万吨，而后者则减少碳排放867.56万吨；未利用地的转入面积最小，仅为1775 hm2，其引起的碳排放变化最微弱；建设用地和水域的转入面积介于上述4种土地利用类型之间，它们导致的碳排放变化量也较小。综合以上分析，一方面城市化进程的推进使得较大面积的耕地转化为建设用地，造成碳排放大量增加；另一方面“退耕还林”、“植树造林”等政策的实施又增加了林地面积，引起碳汇增加，但由于建设用地的能源碳排放总增量（3283.40万吨）远远超过林地碳汇总增量（407.43万吨），最后使得1995年碳排放净量比1990年增加了1573.59万吨。

表2 北京市1990-1995年土地利用转换矩阵及其导致的碳排放变化（面积单位：hm2，碳排放单位：万吨）

2.1995-2000年时段

表3表明：北京市1995-2000年土地利用各类型之间的相互转入、转出的比例也较大，导致碳排放发生相应较大的变化。首先从土地累计转出量来看：耕地转出的面积最大，达132366 hm2，主要流向建设用地(55313 hm2)和林地(45518 hm2)，从而引起碳排放量分别增加2031.83万吨、-89.57万吨；林地以129223 hm2的转出面积位居第二，主要流向草地(78700 hm2)和耕地(40069 hm2)，相应造成碳排放量分别增加135.03万吨、78.85万吨；草地以107587 hm2的转出面积屈居第三，主要流向林地(95895 hm2)，这有利于碳吸收，引起碳汇增加164.53万吨；未利用地的转出面积最小，仅为4101 hm2，其引起碳排放的变化最不显著；建设用地和水域的转出面积位居上述4种土地利用类型之间，它们导致的碳排放变化量也不大。其次从累计转入量来看：林地的转入面积最大，为153340 hm2，主要来源于草地(95895 hm2)和耕地(45518 hm2)，这导致碳汇分别增加164.53万吨、89.57万吨；草地以107904 hm2的转入面积位居第二，主要来源是林地(78700 hm2)和耕地(22861 hm2)，前者造成碳源增加135.03万吨，而后者使得碳汇增加5.77万吨；建设用地以68480 hm2的转入面积屈居第三，主要来源为耕地(55313 hm2)，这导致碳源增加2031.83万吨；未利用地的转入面积最小，仅为4785 hm2，其引起的碳排放变化最微弱；耕地和水域的转入面积介于上述4种土地利用类型之间，它们导致的碳排放变化量也较小。与1990-1995年类似，由于建设用地的能源碳排放总增量（2165.12万吨）远远超过林地碳汇总增量（618.74万吨），最后使得2000年碳排放净量比1995年增加了874.16万吨。

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表4 北京市2000-2005年土地利用转换矩阵及其导致的碳排放变化（面积单位：hm2，碳排放单位：万吨）

3.2000-2005年时段

表4表明：北京市2000-2005年土地利用各类型之间的相互转入、转出的比例也较大，导致碳排放发生相应较大的变化。首先从土地累计转出量来看：耕地转出的面积最大，达168380 hm2，主要流向林地(56414 hm2)和草地(5575 7h m2)，从而引起碳汇分别增加111.02万吨、-14.06万吨，这是该期保护生态环境、实行退耕还林和退耕还草建设的政策效应结果；林地以行退耕还和退 hm2的转出面积位居第二，主要流向草地(49220 hm2)和耕地(46664 hm2)，相应造成碳排放量分别增加84.45万吨、91.83万吨；草地以128939 hm2的转出面积屈居第三，主要流向林地(95518 hm2)和建设用地(23258 hm2)，前者有利于碳吸收，引起碳汇增加163.88万吨，而后者导致碳增排925.92万吨；未利用地的转出面积最小，仅为6904 hm2，其引起碳排放的变化最不显著；建设用地和水域的转出面积位居上述4种土地利用类型之间，它们导致的碳排放变化量也不大。其次从累计转入量来看：林地的转入面积最大，为173655 hm2，主要来源于草地(95518 hm2)和耕地(56414 hm2)，这导致碳汇分别增加163.88万吨、111.02万吨；建设用地以135349 hm2的转入面积位居第二，主要来源是林地(40668 hm2)和耕地(40650 hm2)，两者分别造成碳源增加1688.80万吨、1608.05万吨；草地以128887 hm2的转入面积屈居第三，主要来源为耕地(55757 hm2)和林地(49220 hm2)，前者导致碳汇增加14.06万吨，而后者引起碳汇减少84.45万吨；未利用地的转入面积最小，仅为18766 hm2，其引起的碳排放变化最微弱；耕地和水域的转入面积介于上述4种土地利用类型之间，它们导致的碳排放变化量也较小。与1995-2000年类似，由于建设用地的能源碳排放总增量（5971.63万吨）远远超过林地碳汇总增量（687.61万吨），最后使得2005年碳排放净量比2000年增加了3298.56万吨。

表5 北京市2005-2010年土地利用转换矩阵及其导致的碳排放变化（面积单位：hm2，碳排放单位：万吨）

4.2005-2010年时段

表5表明：北京市2005-2010年土地利用各类型之间的相互转入、转出的比例虽还较大，但比前述时段有所缩窄，导致碳排放发生的变化也相应缩小。首先从土地累计转出量来看：草地转出的面积最大，达107634 hm2，主要流向林地(63887 hm2)和耕地(27414 hm2)，前者引起碳汇量增加109.61万吨，而后者则导致碳排放增加6.52万吨；林地以93623 hm2的转出面积仍位居第二，主要流向草地(35464 hm2)和耕地(35413 hm2)，相应造成碳排放量分别增加60.85万吨、69.69万吨；耕地以84949 hm2的转出面积屈居第三，主要流向建设用地(285626 hm2)和林地(27414 hm2)，前者导致碳排放增加1235.97万吨，而后者则有利于碳吸收，引起碳汇增加6.41万吨；未利用地的转出面积最小，仅为20895 hm2，其引起碳排放的变化最不显著；建设用地和水域的转出面积位居上述4种土地利用类型之间，它们导致的碳排放变化量也不大。其次从累计转入量来看：林地的转入面积最大，为111116 hm2，主要来源于草地(63887 hm2)和耕地(45518 hm2)，这导致碳汇分别增加109.61万吨、53.95万吨；草地以92665 hm2的转入面积位居第二，主要来源是林地(35464 hm2)和耕地(25409 hm2)，前者造成碳源增加60.85万吨，而后者使得碳汇增加6.41万吨；建设用地以72754 hm2的转入面积屈居第三，主要来源为耕地(28526 hm2)和林地(20455 hm2)，分别导致碳源增加1235.97万吨、926.52万吨；未利用地的转入面积最小，仅为3593 hm2，其引起的碳排放变化最微弱；耕地和水域的转入面积介于上述4种土地利用类型之间，它们导致的碳排放变化量也较小。与前述各时段稍有不同，2005-2010年累计转出量最大的是草地，而耕地转出量居于第三，耕地转向最多的仍是建设用地，造成碳排放大量增加；由于建设用地的能源碳排放总增量（4236.87万吨）远远超过林地的碳汇总增量（336.81万吨），最后使得2010年碳排放净量比2005年增加了2307.84万吨。

5.1990-2010年时段

表6显示，1990-2010年共20年北京市各土地利用/覆盖类型都发生了不同程度的变化，从而引起碳排放量也发生相应的变化。总体而言，首先从土地利用、覆盖类型的面积变化及其引起相应碳排放量变化的情况来看，变化量最大的是耕地减少了181926 hm2，从而引起碳排放减少33.16万吨；其次是建设用地增加了180023 hm2，导致碳排放增加8245.55万吨；其次变化量较大的是林地(89092 hm2)和未利用地(-85455 hm2)，分别导致碳汇增加159.12万吨、减少0.16万吨；变化量最小的是水域(2661 hm2)。6种土地利用类型面积变化量的绝对值从大到小排序是：耕地＞建设用地＞林地＞未利用地＞草地＞水域。然后从土地利用面积变化的速率来看，变化幅度最大、年平均变化速率最快的是建设用地，其次是未利用地，再次是耕地，然后是林地和水域，变化最慢的是草地。各种土地利用、覆盖类型的变化快慢与其碳排放量变化的快慢是一致的，因为建设用地的能源消费碳排放边际变化量远远大于其它土地利用类型的，这致使其碳排放量的增速更快于其土地利用变化的增速，增量也大于其它5种土地利用类型，最后使得整个北京市的碳排放量净增了8054.14万吨。具体分析结论如下：

第一，耕地的转出量最大(263017 hm2)，导致碳排放变化量也最大（5231.77万吨）。耕地向林地的转化有利于增加土壤、植被中的有机碳储量，即增加碳汇。但耕地面积减少部分的47.85%流向建设用地，在此转换过程中，植被覆盖大量减少，植被对空气中碳的固化作用就大为减弱；同时植被残体也会排放大量碳素，土壤对有机碳的固化吸收作用也随之降低，故农用地转换为建设用地将造成碳排放量的大幅增加。表5数值表明耕地是建设用地、林地和草地等地类新增面积的主要来源，从而引起的碳排放变化量分别是5397.94万吨、-152.54万吨、-13.43万吨。而耕地增加的部分则主要来自于建设用地、草地和林地。

表6 北京市1990-2010年土地利用转换矩阵及其导致的碳排放变化（面积单位：hm2，碳排放单位：万吨）

第二，草地的转出量居于第二位（122461 hm2），主要转向林地（101985 hm2，占转出量的83.28%）和耕地（13991 hm2，占转出量的15.11%），前者使碳汇增加174.98万吨，这主要是受到山区发展林业、治理荒山荒地等碳汇工程的影响；而后者却使碳源增加3.53万吨。草地的主要增加部分来源于耕地和林地，前者使土地的碳吸收能力增加了13.43万吨，后者使得碳源增加80.64万吨。

第三，林地虽转出绝对量较大(114704 hm2)，但实际上相对变化的面积并不大，75.62%没有发生转移，主要原因在于林地主要分布在门头沟、怀柔、密云、延庆、平谷等7个山区区县，因此它们为保持北京市碳汇量的稳定功不可没。

第四，水域转出的绝对面积最小(16267 hm2)，主要流向耕地(6502 hm2)和建设用地(5416 hm2)，分别占转出面积的39.97%、33.29%。由于水域的碳排放边际变动量小于耕地和建设用地的，因而这又增加了碳源。水域的增加部分主要来自耕地和未利用地。水域的转换强度较小(19.15%)，仅稍高于转换强度最低的草地(14.38%)。

第五，建设用地的增加(239323 hm2)数量最大，主要来源于耕地(124598 hm2)、未利用地(54398 hm2)和林地(50392 hm2)，分别约占总增量的52.06%、22.73%、21.06%。建设用地的碳排放边际变化量远远大于其它土地利用类型，且具有极高的不可逆转性，因此它成为碳源增加的决定性地类。

第六，未利用地主要转向建设用地(54398 hm2)和林地(19312 hm2)，分别占转出总量的50.83%和18.05%，由于前者的碳排放边际变化量远远大于其它地类，而对增加碳源的贡献很大。因未利用地大多分布在山区，相对容易开发为林地、草地。而未利用地的增加部分又主要来自于草地和林地，这也反映出未利用地和林地、草地之间存在较强的相互转化特点，因而其碳汇作用的具体大小也经常变化，其净碳排放功能存在不确定性。

四、简明结论

文章对北京市1990、1995、2000、2005、2010年共5期遥感影像解译出来的土地数据进行叠加分析，并在得出1990-1995年、1995-2000年、2000-2005年、2005-2010年、1990-2010年6大地类之间土地利用转换矩阵的基础上，计算因转换导致的碳排放效应变化，结论如下：

其一，耕地的转出量最大，主要转向建设用地、林地和草地，导致的碳排放变化量也最大；而转入耕地的来源主要是建设用地、草地和林地。

其二，草地的转出量居第二位，主要转向林地和耕地，收支相抵使得碳汇增加；而转入草地的来源主要是耕地和林地。

其三，林地虽转出绝对量较大，但实际上相对变化的面积并不大，3/4以上没有发生转移，为保持北京市碳汇量的稳定贡献最大。

其四，水域转出的绝对面积最小，主要流向耕地和建设用地，也增加了碳源；其转入部分则主要来自耕地和未利用地。

其五，建设用地因具有极高的不可逆转性，转出的面积不大，主要转向耕地、草地和林地，相应引起碳排放减少；而其转入面积最大，主要来源于耕地、未利用地和林地，使其成为碳源增加的决定性地类。

其六，未利用地主要转向建设用地和林地，导致碳源增加；其转入部分又主要来自于草地和林地，但净碳排放功能却存在不确定性。

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