矿区土地复垦碳减排效果测度模型与实证分析

张黎明，张绍良，侯湖平，张 毅，许帮贵(．中国矿业大学环境与测绘学院，江苏 徐州 6；.淮北矿业集团技术中心，安徽 淮北 35006)



矿区土地复垦碳减排效果测度模型与实证分析

张黎明1，张绍良1，侯湖平1，张 毅2，许帮贵2
(1．中国矿业大学环境与测绘学院，江苏 徐州 221116；2.淮北矿业集团技术中心，安徽 淮北 235006)

矿区土地复垦是改善矿区受损生态环境和恢复破坏土地利用的重要技术途径，但它对土壤碳库和植被碳库的作用及其大小目前研究还不充分。本文以淮北矿区为例，在综合现有农地、林地、湿地、草地、建设用地等碳源碳汇模型的基础上，建立了矿区土地复垦碳减排效果测度模型并评估了淮北矿区土地复垦碳减排效果。结果表明：耕地(复垦前)—耕地(复垦后)的复垦模式的碳汇能力有所提高，废弃地—耕地、林地的碳减排效果最显著，积水区向其它用地类型转化的碳减排效应并不明显甚至会变成碳源，煤矸石充填复垦可有效减少CO2的潜在排放。测算结果表明，淮北矿区已复垦的1.05×104hm2损毁土地，年CO2吸收量可增加1.68×108kg，碳减排效益明显。由此证明，矿区土地复垦是矿山碳减排的一条重要途径。

土地复垦；碳减排；测度模型；淮北矿区

关于碳排放测度方法，主要有两类：一是基于静态气室法[8]、涡渡相关法[9-10]、光合仪测定[11]等的碳通量直接测量；二是根据实地样本采集[12]、已有普查统计资料[13]、遥感解译模拟[14]等获得数据，通过建立模型间接测算。对此，本文在综合现有农地、林地、湿地、草地等碳源碳汇模型的基础上，对复垦前后土地CO2吸收量进行测算，通过矿区复垦前后碳吸收能力的差异来评估复垦的碳减排潜力，然后以淮北矿区为例进行实证分析。

1 研究区概况

淮北矿区位于安徽省北部，介于东经115°58′～117°12′、北纬33°20′～34°28′之间。矿区东西长约140km，南北宽约110km，面积9600km2，其中含煤面积约4100km2。据淮北矿业集团统计，该区采煤造成的塌陷土地达2×104hm2。截至2013年，矿区累计复垦面积约为1.05×104hm2。复垦前后各用地类型详细面积情况见表1，其中煤矸石充填复垦面积约2.3×103hm2，占总复垦面积的21.9%，填充煤矸石累计使用量约3.78×1010kg。

表1 复垦前后用地类型及其面积

注：数据来源于淮北矿业集团统计结果。

2 测度模型

不同用地方式间碳汇能力存在明显差异，而且同一利用方式的土地因其区位、土壤、管理方式等的不同碳汇能力也不同。正是这种差异性，使得矿区损毁土地复垦前后不同用途单位面积的碳汇能力(碳源视为负的碳汇)会有一个Δi的变化(i=1，2，…，14，表示不同用地类型)，如图1所示。那么土地复垦总体碳减排效果测度模型可用式(1)表示：

(1)

式中：ΔC为复垦前后碳汇差异总量；Δi第i类不同用地类型间单位面积碳汇增量；Si第i类不同用地类型间转换面积。考虑各类型用地转换面积统计的不确定性，可将式(1)转化为式(2)，其中Ca为复垦后区域碳汇总量；Cb为复垦前区域碳汇总量。Ca可通过对复垦前区域常年积水区、荒草地、芦苇湿地、耕地、废弃地等各类型用地CO2固定量求和得到，Cb则可通过对复垦后区域林地、鱼塘、耕地、建设用地等各类型用地CO2固定量的求和得到。

图1 复垦前后土地利用变化示意图
注：其他废弃地指复垦前裸地、废弃居民点等用地类型；;耕地指复垦前受损耕地；耕地*指已复垦治理耕地；湿地指季节性积水区形成的类湿地类型。

2.1 耕地碳汇测算模型

耕地主要通过农作物的光合作用将大气中的碳同化为有机碳固定在植物体内，植被固定的碳量的估算常采用作物经济产量-生物量-含碳量的计算模型，其计算公式如式(3)所示。

(3)

式中：Cd指农作物生育期CO2吸存总量(光合作用-呼吸作用)，kg；Cdi指i类农作物的CO2吸存量，kg；Ci指i类农作物的含碳率；Pi指i类农作物的产量，kg；Vi指i类农作物果实的含水率；Ri指i类农作物的根冠比；Hi指i类作物的经济系数；44/12指C与CO2转化系数即CO2分子量与C分子量之比。各作物含碳率、含水率、根冠比、经济系数参数取值见表2。

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表2 作物碳储量估算参数表

注：参数因子引自参考文献[15]。

农地在利用过程中的碳源效应也不可忽视。碳源类型可以归纳为：农药、农膜、化肥生产和使用过程中直接或间接引起的碳排放；农业机械使用时柴油消耗引起的碳排放；灌溉过程因电能的消耗间接引起的碳排放。据相关研究[16-18]，各类碳源的碳排放系数分别为：农药4.9341kg/kg、农膜5.18kg/kg、化肥0.8956kg/kg、柴油0.5927kg/kg，可见，该类碳释放总量与其使用量有线性关系，可采用式(4)计算。

(4)

式中：Cr指农地CO2释放总量，kg；Ai指各类碳源的使用总量，kg；δi指各类碳源的碳排放系数。

现有研究表明水稻田在水稻生长发育过程中，腐殖质等在微生物厌氧作用下会释放CH4气体，《省级温室气体排放清单指南》[19]中单季稻生育期内CH4排放量的推荐数值为215.5kg/hm2。CH4与C02虽同为温室气体，但两种气体的温室效应存在显著差异，据IPCC第二次评估报告，CH4气体是C02气体的25倍。鉴于CH4气体的增温能力，可将CH4释放量转化为产生同等增温效果的CO2当量，具体见式(5)。

Cδ=S×φ×25

(5)

式中：Cδ指稻田考虑CH4释放而排除的同等增温效果的CO2当量，kg；S指稻田种植面积，hm2；φ指CH4气体排放系数，取值排放清单中推荐数值即215.5kg/hm2；25为CH4与当量CO2的转化系数。

综上，农地CO2吸收总量与CO2释放总量的差值即为农地年可从大气中固定的CO2固定总量。具体公式为式(6)。

Eα=Cd-Cr-Cδ

(6)

式中：Eα指农地年可从大气中吸存的CO2总量，kg；Cd指农作物生育期CO2吸存总量，kg；Cr指农地CO2释放总量，kg；Cδ指稻田考虑CH4释放而排除的同等增温效果的CO2当量，kg。

2.2 林地碳汇测算模型

林地CO2固定总量采用林木年净增长生物量中的含碳总量估算。可以实地统计所得林地林木蓄积量数据为基础，通过蓄积量与林木密度的乘积估算林木树干生物量，再根据树干生物量占活立木总生物量的比例推算出林木总生物量，进而估算CO2固定总量，具体测算公式见式(7)。

(7)

式中：Eβ指林地CO2固定总量，kg；Vi指林木蓄积量，m3；ρi指树干密度，kg/m3；Ri指林木总生物量中树干生物量所占比例；fi指林木含碳率；44/12指C与CO2转化系数。由于研究条件的限制，林木总生物量中树干生物量所占比例R值参考了王效科等[20]的已有研究成果。其对森林生态系统内部生物量分配结果统计分析后得出R的均值为0.5183。林木树干、树皮、树枝、树根等器官含碳率的不同使林木含碳率的确定变得极为困难，故采用GEF中国林业温室气体清单课题组的研究成果0.5作为平均含碳率。

2.3 草地碳汇测算模型

草地CO2年吸收量的估算与农作物CO2吸收量估算基本原理一致，即通过草地植被年净增长生物量估算。通过草地植被年经生长生物量乘以草类平均含碳率进行估算，具体计算公式为式(8)。

(8)

式中：Eγ指草地年吸收CO2总量，kg；Mg指草类年净生长生物量，kg；fw指草类平均含碳率，本次采用研究中常用值0.45；44/12指C与CO2转化系数。

2.4 湿地碳汇测算模型

湿地CO2年吸收量的估算与草地CO2年吸收量估算模型有一定差别，因为湿地会释放一定量的CH4气体。据Matthews测定结果[21]，全球5.3×1012m2的湿地CH4年释放量为110 Tg。因而在估算湿地CO2年吸收总量时也应将CH4释放量转化为产生同等增温效果的CO2当量，具体计算公式如式(9)。

ϑ×S×25

(9)

式中：Eδ指湿地CO2年吸收总量，kg；Mw指湿地植被年净生长生物量，kg；fw指湿地植被平均含碳率取值0.45；44/12指C与CO2转化系数；ϑ指单位面积CH4年释放量，kg/hm2；S为湿地面积，hm2；25为CH4与当量CO2的转化系数。

对于其他土地类型，实地调查发现常年积水的坑塘以及复垦后的水产养殖场，水面植被生物量极小，对区域CO2碳汇影响不大，在此不予考虑。因沉陷导致的无法使用的废弃居民点和建设用地因地表的硬化或者墙体的坍塌等因素使得该区域丧失了植被固碳能力，可将此类废弃地作无碳源/碳汇过程处理。复垦后建设用地区域内虽然每年会因各种能源使用、燃烧过程释放出大量的CO2，但考虑其为复垦后利用过程产生，与复垦本身并无关联性，故也不作考虑。

3 评价结果与分析

根据上述模型，首先对淮北矿区土地复垦碳减排量进行估算，然后将估算结果和相关文献比较，对模型进行评价。实地调查发现，淮北矿区种植作物包括小麦、油菜、水稻、豆类、玉米和棉花。将复垦前后各作物产量代入式(3)得到复垦前农作物CO2年吸存量为1.48×108kg，复垦后其值为3.18×108kg。据《淮北统计年鉴》，多年间农药、农膜、化肥、柴油单位面积使用量基本稳定，各类型碳源单位面积使用量分别为：化肥474.076kg·hm-2a-1；农膜7.0252kg·hm-2a-1；农药10.267kg·hm-2a-1；柴油129.617kg·hm-2a-1。结合式(4)得复垦前各类碳源CO2年释放总量为3.72×107kg，复垦后为4.89×107kg。复垦前水稻种植面积约为206.29hm2，复垦后水稻种植面积约为270.94hm2，据式(5)得复垦前因考虑CH4气体而排除的CO2量为1.11×106kg；复垦后为1.46 ×106kg。根据式(6)，则复垦前耕地类型可从大气中吸收的CO2总量为1.10×108kg，复垦后耕地类型可从大气中吸收的CO2总量为2.67 ×108kg。对888.63hm2复垦林地，林木蓄积量的统计值约为5.80×105m3，蓄积量年增长率预估为12.5%，结合式(7)，得复垦后林地类型CO2年吸收量约1.28 ×108kg。草地碳吸收量估算时，将标准样方内植被完整采集，称取干重，确定其单位面积生物量均值为8.05×103kg·hm-2。结合式(8)得损毁区荒草地CO2年吸收量为8.84 ×106kg。复垦前，损毁区湿地植被以芦苇为主，偶伴生杂草。湿地类型单位面积植被年净增长的生物量的确定与草地类似即实地样方采集，均值约为8.72×104kg·hm-2，结合式(9)，湿地类型年可从大气中吸收的CO2量为1.08 ×108kg。

将复垦前后各用地类型CO2吸收总量代入式(2)，可得复垦治理后，研究区域年可从大气中多吸收CO21.68 ×108kg，约为16.82万t，具体如表3所示。此外，在复垦过程中大量使用煤矸石作为填充材料，有效抑制其自燃的发生。以淮北矿务集团测定的14.2%的平均含碳率计，假定充分自燃，截至2013年煤矸石累计封存碳量约536.76万t，可减少潜在CO2排放量约1968.12万t。

从表3我们可以看出，不同用地类型碳吸收能力存在显著差异。其中林地碳吸收能力最为突出，高达1.44×105kg·hm-2，占研究区域总面积约8.5%的林地碳吸收总量占区域总碳吸收量的32.4%。此外，通过对受采动影响耕地的治理，极大的增强了耕地保水保肥的能力，大幅提高了土地生产力。复垦后农田单位面积碳吸收增量约为2.26×104kg·hm-2，增幅高达63%。正是林地出色的碳吸收能力以及原有农田碳吸收能力的显著提高，使得复垦后区域单位面积碳吸收能力提高约1.60×104kg·hm-2，从而实现了土地复垦的碳减排效果。

表3 复垦土地CO2吸收量

注：其他指复垦前其他废弃地、水域等用地类型；其他*指复垦后建设用地、水产养殖场、水域等用地类型。

图3 用地类型转换的碳吸收差异量
注：其他指复垦前其他废弃地、水域等用地类型；其他*指复垦后建设用地、水产养殖场、水域等用地类型;耕地指复垦前受损耕地；耕地*指已复垦治理耕地。

4 讨 论

不同用地类型间转换，其单位面积的碳吸收差值存在明显差异，如图3所示，草地、耕地、废弃地、水域等向林地转化其碳吸收效果均有明显提高，而湿地向林地的转化碳吸收能力的提升并不明显。向耕地类型的转化中，废弃地、水域、草地转化后碳吸收能力提升的相对显著，原有耕地的治理其碳吸收能力的提升效果次之。将湿地复垦为耕地后，碳吸收能力有明显的下降。此外，原有耕地、草地、湿地类型转变为建设用地、水域后其碳吸收能力均有明显下降，尤以湿地类型最为显著。因而，仅从提升复垦碳减排效果的角度出发，优先将草地、耕地、废弃地、水域等复垦为林地，尽量避免复垦为建设用地等用地类型，将有效增强碳减排效果。针对原有湿地类型，应以治理为主，尽量避免其向其它用地类型的转化。

如前所述，目前土地复垦碳减排效果研究文献少，缺乏直接类比案例，这给本文估算结果的精度评价和模型可靠性评价带来了一定困难。尽管如此，我们还是可以做些分析。第一，测算的单位面积林地CO2吸收量与王巍巍等人[22]对天津林地CO2吸收量的估算结果1.98×105kg·hm-2相接近，相对误差为27%。其误差主要源自地理位置的不同导致林木生长环境的差异以及估算方法不同导致的估算误差等。第二，测算的复垦后单位面积耕地CO2吸收量的估算值4.93×104kg·hm-2，大于段华平等人[23]测定的安徽省农田平均CO2碳吸收量3.07×104kg·hm-2，这主要因为本文研究中：①在估算农作物地上碳吸收的同时，也估算了地下根系的固碳效果；②估算过程中充分考虑淮北地区作物一年两熟的特点，农作物的复种指数为190%，较高的取值也是造成本次估算值偏高的原因。第三，根据安徽省草地资源监察报告，安徽省草地类型为温带草地，详细划分又可分为暖性草丛、热性草丛、暖性灌草丛、热性灌草丛。据王健林、马文红等人对该类草地生物量的研究[24-26]，单位面积生物量在7644.44～9964.44kg·hm-2，温性草丛生物量较低、热带草丛生物量较高。本文草地实地取样所得草地单位面积生物量8052.59kg·hm-2，在已有研究文献测算结果的范围内，且偏向于最小值，这与淮北地区温性草丛比重较大的草地特征相吻合。第四，综合分析湿地芦苇已有研究[27-31]，结果显示，年均气温13～16℃、年均降水600～1000mm时，芦苇湿地芦苇植被年均生长生物量在83000～100000kg·hm-2之间，表明气温和降水量差异不大条件下，芦苇植被年均生长生物量差异也较小。淮北矿区年平均气温14.5℃，多年年均降水量为770～950mm，有较好的水热组合条件，湿地单位面积生物量的实地样本采集数值87232.21kg·hm-2，与已有研究成果较为吻合。由此可见，本文提出的模型及实证分析结果有相当的可靠性和可信度。

5 结 论

矿区土地复垦碳减排效果主要表现在：通过整治湿地，抑制了CH4气体的排放；荒草地转变为耕地、林地，提升了单位面积碳吸收量；整治现有土地利用类型如耕地等，提高了单位面积碳吸收量等；复垦过程中，大量煤矸石的填充利用能够有效减少煤矸石因自燃产生的碳排放。淮北矿区复垦碳减排测算结果表明，矿区损毁土地的复垦，不但可治理污染、修复生态、恢复土地生产力，而且碳减排效益也十分显著。为实现矿区土地复垦最优碳减排效果，应充分考虑不同复垦模式下碳减排量之间的差异，同时着力培育碳汇能力强的植物群落。

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Evaluation model and empirical study of carbon emission reduction effect from mining land reclamation

ZHANG Li-ming1，ZHANG Shao-liang1，HOU Hu-ping1，ZHANG YI2，XU Bang-gui2

(1.School of Environment Science and Spatial Informatics，China University of Mining and Technology，Xuzhou 22116，China；2.Huaibei Mining Group Technology Center，Huaibei 235006，china)

Mining land reclamation is an important way to improve the ecological environment of mining area and restore the service of damaged land，but little studies focused quantitatively on its effect to soil carbon pool，plant carbon pool.This paper developed an effect model of carbon emission reduction of land reclamation synthesizing the existing models of carbon resource，carbon sink of agricultural land，forest land，wet land and construction land，and evaluated the carbon emission reduction effect of land reclamation in Huaibei mining area.The results show that the carbon reduction effect of cultivated land(before damaged) to cultivated land(after reclamation) reclaimed improves，but waste landreclaimed to cultivated land or forest land is most effective，and carbon emission effect of original wet land which transformed to other type of land use turnsout inconspicuous or even becomes a carbon resource，and coal gauge used as filling material can effectively reduce potential emission of CO2.Results of calculation show that Huaibei mining land reclamation succeeded on 1.05x104hm2damaged land and annually absorbed dose of CO2increased by 1.68 x108kg，so carbon sink effect was obvious.Therefore，mining land reclamation is an important way of carbon emission reducing.

landreclamations；carbon emission reduction；measure model；Huaibei mining area

2015-07-04

国家自然科学基金项目资助(编号：51474214)

张黎明(1992-)，男，汉族，江苏徐州人，硕士生，主要从事土地复垦与生态修复的研究。E-mail：lmzhang@cumt.edu.cn。

张绍良(1968-)，男，汉族，安徽太湖县人，教授，博士生导师。主要研究方向为矿区生态监测与评价。E-mail：slzhang@cumt.edu.cn。

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A

1004-4051(2015)11-0065-06