福建师范大学地理科学学院 李东晔
全球气候变暖已逐步引起严重的自然环境和社会问题,而人为导致的CO2等温室气体大量排放是变暖的主要原因[1]。通过土地利用变化计算碳足迹以测量净碳排放量已成为学术界公认的方法[2-3]。目前,随着经济的发展,城镇化进程是人为改变土地利用类型范围最大的方式之一。2013年,孙昌龙等[4]、周葵等[5]运用数学方法均已论证了城市化的推进对碳足迹存在显著的正向效应。福建省在推进城镇化进程中也面临着碳足迹飞速上涨的困境。作为全国首个生态文明先行示范区,福建省开展以低碳效应为目的的土地利用规划势在必行。目前,福建省已有的碳足迹研究主要集中于能源统计基础的碳排放[6]或者植被类型固碳[7]上,未见土地利用方式与碳排放的时空变化研究。本文通过计算、分析福建省2000年、2010年各地市的碳足迹时空变化,为其发展低碳经济和土地集约利用提供科学依据。
福建省地处我国东南沿海,陆域介于北纬 23°33′~28°20′、东经 115°50′~120°40′之间,全省陆域面积 12.14 万平方公里。地形构造常被称为“八山一水一分田”。且山地多为森林所覆盖,2013年福建的森林覆盖率达65.95%,已连续37年保持全国第一,素有南方“绿色宝库”之称。在市级行政单位上,福建省现分为 9个地级市,分别是:福州、莆田、泉州、厦门、漳州、龙岩、三明、南平、宁德。
海峡西岸经济区建设以来,福建主动融入国家发展战略,经济社会发展较快。2013年福建地区生产总值超越上海,在全国排位由2012年第12位上升到2013年第11位,人均地区生产总值在全国排第9位。2014年,福建人均地区生产总值63472元。
经中国科学院遥感与数字地球研究所解译后的土地利用数据,进行空间计算和分析;测算碳足迹所需相关数据来自中国统计出版社出版的《福建统计年鉴》(2001年、2011年);所使用的森林蓄积量数据来源于第五次至第八次《全国森林资源清查——福建省森林资源清查成果》。
本文所研究的土地利用碳足迹是指净碳排放量,研究对象为对碳足迹影响较大的四种土地利用类型:建设用地、耕地、林地和草地,数值上等于建设用地的碳排放量减去耕地、林地、草地的碳吸收量。
2.2.1 建设用地碳排放量
本研究的建设用地主要包括城镇工矿用地、农村居民点用地及交通用地,建设用地碳排放量近似于居民生产、生活所消耗的化石能源而产生的二氧化碳量。计算公式[8]为:
式中,Et为建设用地碳排放量(t); Ef为煤炭消耗标准煤量(t);δf为煤炭消耗的碳排放转换系数,取值为0.7329 t(c)/t;Em为石油消耗标准煤量(t);δm为石油消耗的碳排放转换系数,取值为0.5574 t(c) /t;En为天然气消耗标准煤量(t);δn为天然气消耗的碳排放转换系数,取值为0.4226 t(c) /t。
2.2.2 耕地碳足迹
由于耕地既有碳吸收作用,亦有碳排放作用,本文将这两种情况分别进行计算,以便更全面、准确地了解耕地对全省碳足迹所起到的影响。
2.2.2.1 耕地碳吸收量估算[9]
耕地碳吸收作用主要集中在农作物对碳的吸收,作物全生育期对碳的吸收量Cd为:
式中,Cf为作物合成1g有机质(干重)所需要吸收的碳(t);Dw为生物产量(总干物质)(t);Yw为经济产量(谷粒的产量)(t);Hi为经济系数,具体数值见表1。
表1 福建省主要农作物经济系数(H)与碳吸收率(Cf)
2.2.2.2 耕地碳排放量估算[10]
将耕地碳排放效果按照不同的碳排放途径分别计算,主要包括肥料生产的碳排放(Ef)、机械使用碳排放(Em)和农业灌溉碳排放(Ei)。
耕地总的碳排放量为:
式中,Ef、Em、Ep、Ei的计算公式见公式(4)~(7),其中A、B、C、D为转换系数。
式中,Gf为化肥施用折纯量(t),A=857.54kg/mg。
式中,Am为农作物种植面积(hm2),Wm为农业机械总动力(kW),B=16.47kg/hm2,C=0.18kg/kW。
式中,Ai为灌溉面积(hm2),D=266.48kg/ hm2。
2.2.3 林地碳吸收量
林地是全省面积最大的用地类型,主要包括有林地、灌木林地、疏林地、未成林造林地、迹地和苗圃。计算公式[11]为:
式中, Cl为林地碳吸收量,t;v为每两次森林普查的森林蓄积量之差,m3;D为林木密度,中国亚热带地区取值0.47 mg/m3;R为树干占总生物量的比例,中国亚热带地区取值54.8%;Ca为林木碳含量,取值0.5。
2.2.4 草地碳吸收量
草地在全省零星分布,种类较多。2010年较2000年有减少趋势,2000年28.03万公顷,2010年16.64万公顷。计算公式[12]为:
式中,Cg为草地碳吸收量(t),Tg为草地面积(hm2),Fg为草地的碳吸收系数,取值为-0.02 t(c)/hm2[2]。
各地市碳足迹计算公式为:
式中,Cj为福建省各地市碳足迹(t),Sj为当年福建省土地利用类型碳排放强度(t/hm2),Xj为各地市土地利用类型面积。
城镇化的推进使碳汇型土地侵占原有的碳源型土地,在实现经济增长的同时导致碳足迹显著增加。碳足迹与经济增长之间相关性的强弱可看出该地区低碳经济发展情况,本文采用SPSS软件对2000年、2010年福建省碳足迹和经济增长进行相关性分析。
通过计算公式(1)~(8)后可得出,2000年到2010年福建省碳足迹总量明显上升,提高了近20倍。其中碳排放总量增幅为260.76%;碳吸收总量上升了17.01%,碳吸收总量的增幅远小于碳排放总量的增幅。
表2 福建省土地利用碳足迹量
2000年到 2010年,建设用地和耕地碳足迹密度变化明显,林地、草地碳足迹密度变化不大。主要是由于居民生活水平的提高,对土地利用集约化程度加强,每公顷建设用地消耗的化石燃料更多,导致建设用地碳足迹密度显著增大;由于耕地机械化程度越来越高,致使耕地的单位面积碳排放量增加,而耕地的单位面积碳吸收量大体上趋于不变,导致耕地对二氧化碳的吸收作用减弱。
表3 福建省各种土地利用方式地均碳足迹密度
运用SPSS软件对2000年、2010年福建省各地市进行科学的碳足迹与经济相关性分析后,得出2000年P值为0.004,小于0.01,有统计学意义,且相关系数为0.850,说明2000年各地区碳足迹与 GDP呈高度正相关性;2010年 P值为0.013,小于0.5,有统计学意义,且相关系数为0.783,说明2010年各地区碳足迹与GDP呈高度正相关。但相关性较2000年有所减弱,说明经济增长正在与碳排放脱钩。
综合以上结果,说明2000年、2010年各地区碳足迹与GDP呈高度正相关。福建省还未实现碳排放脱钩,经济增长仍较大程度依靠碳排放。
2000年,三明、南平、龙岩和宁德均为碳汇型地区,占全省总面积的 65.97%;2010年,福建省各地市均为碳源型土地,龙岩碳足迹甚至与厦门、莆田相当。从空间上看,福建省碳足迹在闽东、闽北、闽西地区较低,在闽南、闽中地区排放量较高,且全省十年间碳足迹增加幅度大。
地区的碳足迹强度是用来衡量该地区单位GDP所产生的碳排放量。一般情况下,该指数是随着产业优化程度的提高而减小。2000年福建省各地区碳足迹强度排列顺序由高到低为莆田、泉州、厦门和漳州、福州、龙岩、三明、宁德、南平。2010年福建省各地区碳足迹强度排列顺序由高到低依次为莆田、漳州、龙岩、泉州、福州、南平、三明、厦门、宁德。莆田主要产值以高能耗的第二产业为主,一直居于首位。然而,同样以第二产业为主的厦门、福州和泉州排名十年间有所下降,一方面是由于其产业结构积极向第三产业转型;另一方面,不断引进、发展低碳技术也是重要原因之一。
地区的碳足迹密度是用来衡量该地区每公顷上的碳足迹。此指数可排除地区间的面积差异对碳足迹的影响。根据已有的研究[13]显示,应对全球气候变化的碳足迹强度目标为2.23t/hm2,2000年只有厦门超出该目标,2010年已有5个地市超出该目标。从空间上看,闽中(福州、莆田)和闽南(厦门、泉州、漳州)地区远高于其它地区。主要由于这五个地市城镇化程度大,碳源型土地面积均明显大于碳汇型土地面积。
地区的人均碳足迹是用来衡量该地区每年每人所产生的碳足迹。根据已有研究[13-14]显示,应对全球气候变化的年人均碳足迹目标为2t,各地区均未超过这一数值。2000年的排列顺序由高到低依次为厦门、莆田、泉州、漳州、福州、龙岩、宁德、三明、南平;2010年的排列顺序由高到低依次为龙岩、莆田、泉州、福州、漳州、厦门、三明、南平、宁德。厦门从全省第一的位置下降到全省第六的位置,原因在于2009年,厦门全面迈入了天然气时代,天然气属于高效能源,二氧化碳排放量较低,由结果可见成效十分显著,减缓了厦门人均碳足迹的增长速度。故可推测,如在全省广泛推行清洁能源,可减缓全省建设用地碳足迹强度增长速度。
表4 福建省各地区碳足迹指标
4.1 根据以上分析结果表明,福建省碳足迹总量逐年增高,2000年到 2010年福建省碳足迹总量从 257×104t上升到4091.95×104t,提高了近20倍,从空间上来看,闽中、闽南地区显著高于闽西、闽东、闽北地区。
4.2 通过SPSS软件分析论证,福建省地区碳足迹与地区经济产值呈显著正相关,且2010年的相关性较2000年有所减弱。4.3 从碳足迹强度来看,福建省应优化产业结构,多引进、发展低碳技术以降低碳足迹。莆田、漳州、龙岩均高于全省平均值,是碳足迹强度控制的重点地区。
4.4 从全球应对碳足迹目标来看,碳足迹密度在2000年只有厦门超出该目标,2010年闽南、闽东五地市均超出目标;人均碳足迹十年间均未超出目标,但在2010年福州、厦门、莆田、泉州、漳州、龙岩已接近目标。应控制以上地区建设用地面积,推广低能耗能源使用。
4.5 福建省森林覆盖率连续37年位于全国第一位,应充分发挥林地碳汇作用。特别是闽西北区的森林植被覆盖率大,生态环境保持良好,碳足迹在相应的经济发展条件下能稳定在较低水平。即便如此,总体来看福建省对气候变化仍有负面影响,碳减排任务依然较重。
[1] 赵先贵,马彩虹,肖玲,等.陕西省碳足迹时空变化研究[J].地理科学,2013(12):1537-1542.
[2] Rahman F, O’Brien C, Ahamed S I, et al. Design and implementation of an open framework for ubiquitous carbon footprint calculator applications[J].Sustainable Computing:Informatics and Systems,2011,1(4):257-274.
[3] Ali G, Nitivattananon V. Exercising multidisciplinary approach to assess interrelationship between energy use, carbon emission and land use change in a metropolitan city of Pakistan[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2012, 16(1): 775-786.
[4] 孙昌龙,靳诺.城市化不同演化阶段对碳排放的影响差异[J].地理科学,2013,33(3): 266-272.
[5] 周葵,戴小文, 等.中国城市化进程与碳排放量关系的实证研究[J].中国人口·资源与环境,2013,23(4): 41-48.
[6] 陈莹敏,朱丽香.福建省碳排放因素分解与实证分析[J].能源与环境,2011,2(14).
[7] 梅煌伟,黄民生,张如.基于 NEP 福建省能源碳足迹分析[J].安徽农业科学,2012,11(42): 6751-6772.
[8] 张秀梅,李升峰,黄贤金等.江苏省1996年至2007年碳排放效应及时空格局分析[J].资源科学,2010,32(4): 768-775.
[9] 赵荣钦,秦明周.中国沿海地区农田生态系统部分碳源/汇时空差异[J].生态与农村环境学报,2007,23(2): 1-6.
[10] 赵荣钦.农田生态系统碳源/汇的时空差异及增汇技术研究——以中国沿海地区为例[D].郑州:河南大学, 2004.
[11] 鲁丰先,张艳,秦耀辰等.中国省级区域碳源汇空间格局研究[J].地理科学进展, 2013,32(12): 1751-1759.
[12] 王桂波,南灵.陕西省土地利用碳排放效应时空差异分析[J].资源与产业,2012(1): 124-130.
[13] Stern N. Stern Review: The Economics of Climate Change[M].Cambridge:Cambridge University Press, 2007.
[14] 罗运阔,周亮梅,朱美英.碳足迹解析[J].江西农业大学学报(社会科学版),2010, 9(2):123-127.