南水北调中线工程建设期水源地及受水区碳平衡时空演化特征

摘 要：掌握重大引调水工程水源地和受水区域碳平衡时空演化规律及其影响因素，有助于制定符合区域特点的低碳绿色发展政策、提高减碳增汇政策的科学性。以县域碳排放量和植被固碳量数据为基础，利用碳平衡系数、Kernel密度函数分析南水北调中线工程建设期前后，其水源地和受水区域县域尺度碳平衡时空演变特征分析。结果表明：南水北调中线工程水源地碳平衡能力呈现出“下降-稳定”趋势，汉江流域汉江及丹江沿线各县（市、区）碳平衡能力降级情况严重；受水区域碳平衡能力呈现出“上升-波动下降-波动上升”的时序特征，以中大型城市辐射圈的碳失衡情况逐渐严重，空间集聚效应增强，南水北调中线工程236县（市、区）碳平衡能力呈现出“西高东低”的空间分布格局。

关键词：碳平衡；碳源碳汇；县域尺度；引调水工程；时空演变

中图分类号：X24 " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "文献标志码：A

0 引 言

为应对主要由二氧化碳引起的全球变暖等气候问题，作为全球最大的碳排放国，我国于2020年9月提出了2030年前碳排放量达到峰值、2060年前实现“碳中和”的目标。党的二十大提出协同推进碳减排及碳增汇，推进绿色低碳循环发展，并设立“绿色低碳发展示范区”作为试点先行，以期为新发展格局提供示范引领作用。作为南水北调中线工程水源地，丹江口库区及其上游流域是保障北方8 500万人口特别是首都地区供水安全的“生命线”，流域内各省（市、自治区）均在为建设成“绿色低碳发展示范区”而努力，在确保南水北调中线工程调水水质、水量的同时，发挥水源地生态系统碳汇在“碳中和”目标中的作用。但城镇化率的不断提升以及丹江口大坝加高工程引起的水位消落区生态退化，给区域绿色低碳发展和水源地生态系统服务功能带来了严峻的挑战。因此，分析南水北调工程建设期内水源地及受水区域的碳源碳汇时空特征，掌握区域碳平衡的时空演化规律，厘清水源地和受水区域间的碳源碳汇关系，对促进区域绿色低碳发展、提升南水北调中线工程水源地生态系统服务功能和“双碳”目标的实现具有重要意义。

国内外学者对于区域碳源碳汇的研究主要集中在以下三个方面：①碳排放时空分析。彭瑞等[1]分析了2000—2017年江苏省县域碳排放时空演化及影响因素。Xu等[2]运用双重差分模型，分析了我国能源节约和碳减排政策对碳排放量的影响。陈亮等[3]基于LMDI-Attribution模型，以国家五年规划为时间划分，探究了京津冀地区2000—2020年能源强度、产业结构和排放因子对其碳排放强度变化驱动的时空演变特征。②碳平衡分析。李潇等[4]采用InVEST碳固存模块、IPCC碳排放核算、人口密度法等方法，研究了河南省1995年、2005年、2015年区域碳平衡的时空变化。李竹等[5]采用温室气体清单法、碳吸收清查法、碳平衡指标法和多元城镇化测量法分别测算1999—2018年我国省域碳平衡能力，并分析省域碳平衡能力与城镇化的时空演变特征及互动关系。余晓泓等[6]基于多区域投入产出模型的戈什模型，核算并分析了1995—2011年全球41个国家和地区的下游碳贸易平衡。③引调水工程碳源碳汇影响。李肇桀等[7]结合实地调研情况，分析了调水储能对“双碳”目标的积极作用以及在技术、经济和生态环境上的可行性，有针对性地提出了利用调水储能促进“双碳”目标实现的建议。

现有研究已在碳排放和碳平衡方面取得丰富成果，但多聚焦于国家、省域尺度[8-12]，少有关于县域尺度碳源碳汇的研究，厘清县域尺度的碳排放和碳汇时空演化规律，能更好地提出更具操作性和针对性的碳中和政策。同时，现有省域尺度碳平衡研究难以反映重大引调水工程在实施过程中对其沿线范围内生态系统服务产生的影响，如碳储存和生态系统稳定性等[13-16]。本文以南水北调中线工程水源地和受水区域内236个县级行政区为研究对象，分析区域内碳排放量、植被固碳量的时空演化特征，以期为推动南水北调中线工程水源地绿色低碳发展、区域碳源碳汇生态补偿长效机制建立提供科学依据和理论支撑。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

南水北调中线工程于2003年12月27日正式开工，2014年12月12日正式通水。截至2023年12月12日，南水北调中线工程全面通水9年，累计调水超过670亿m3，为1.76亿人提供了水安全保障。南水北调中线工程建设期主要为2004—2014年，为验证建设期成效，对比建设前后差异，选取2001—2017年开展时序研究。

南水北调中线工程的建设期间，丹江口水库大坝坝顶由原来的162 m加高到176.6 m。水位从157 m提高到170 m，丹江口水库总库容达到290.5亿m3。丹江口水库上游地区淹没面积达到144 km2，整个库区移民34.5万人，移民搬迁安置任务主要集中于2010年、2011年完成。

南水北调中线工程输水干渠地跨河南省、河北省、北京市和天津市。受水区域主要为沿线的南阳、平顶山、许昌、郑州、焦作、新乡、鹤壁、安阳、邯郸、邢台、石家庄、保定、北京、天津等14座大、中城市，输水干渠总长1 277 km，供水范围内总面积达15.5万km2，根据2020年民政事业发展统计公报，共涉及192个县级行政单元。南水北调中线工程水源地和受水区域如图1所示，左上角标识3区域整体涉及行政区域情况 。其中，南水北调中线工程水源地为丹江口水库及其上游流域，主要涉及湖北省、河南省、陕西省、甘肃省、四川省和重庆市，总面积为8.8万km2。

1.2 数据来源

县级行政单元碳排放和植被固碳量数据来源于中国碳核算数据库，土地利用数据来源于自然资源部土地调查成果共享应用服务平台，南水北调中线工程矢量数据源自国家基础地理信息中心。

其中，县域碳排放量采用粒子群优化-反向传播（PSO-BP）算法，根据国家地理物理数据中心提供的NPP/VIIRS夜间灯光数据计算；县域陆地植被固碳量采用MODIS数据产品NPP，通过植物干物质与吸收二氧化碳的转化系数计算[17]。

1.3 研究方法

1.3.1 归一化碳平衡系数

归一化碳平衡系数（Normalized Difference Carbon Balance Coefficient，NDCBC）能较好地反映碳平衡能力[18-19]。计算公式如下：

式中：CSi和Ci分别表示某县i的固碳量和碳排放量；NDCBC在[-1，1]，NDCBC＞0，表示该县固碳能力强于碳排放，表现为碳汇，且NDCBC越大，代表碳平衡能力越强，NDCBC＜0，则表明该县表现为净碳源，且NDCBC越小，其碳平衡能力越差。

1.3.2 Kernel密度估计

Kernel密度估计是一种非参数估计方法，采用离散样本点进行表面内插以描述随机变量的分布形态，比传统的散点图和直方图更加准确地反映变化趋势[20]。本文采用Kernel密度估计的Epanechnikov函数 来分析区域碳源碳汇碳平衡时序演进趋势的分布形态及其延展性特征。其计算公式如下：

式中：x1、x2、…、xn是从某个单变量分布中抽取的独立同分布样本；n为样本数量；K是内核；h是带宽的平滑函数；Kh为缩放内核。

2 结果与讨论

2.1 碳排放时空特征分析

2.1.1 碳排放量时序特征

根据县域碳排放量数据、南水北调中线工程水源地和受水区域总体碳排放量数据，2001—2017年，南水北调中线工程水源地和受水区域碳排放量随时间的变化趋势如图2所示。可以看出，2001—2017年间，南水北调中线工程水源地和受水区域碳排放量整体可分为两个阶段，即以2012年为时间拐点的上升和波动下降两个阶段。2001—2012年水源地和受水区域碳排放量整体表现为逐年上升趋势，2001年、2004年、2012年水源地碳排放量分别为15.48万、21.77万、50.81万t，年际碳排放量增长率分别为13.54%、16.67%；2001年、2004年、2012年受水区域碳排放量分别为315.71万、433.07万、853.07万t，年际碳排放量增长率分别为12.39%、12.12%。整体碳排放量的增长可能和工业的快速发展、能源的消耗量增大有关，此外，经济增速相对较慢的水源地碳排放量增速高于受水区域，且水源地在南水北调中线工程建设期间碳排放量增速高于开工前，和受水区域碳排放量时序特征不一致。一方面可能是因为水源地碳排放量基数较小，另一方面也可能是由于工程建设中移民搬迁带来的快速城镇化及其带来的经济能源结构变化。2013—2017年，水源地和受水区域碳排放量呈波动下降趋势，水源地碳排放量由2012年的50.81万t下降至2017年的49.78万t。受水区域碳排放量由2012年的853.07万t降至2017年的823.51万t，年平均降幅相差不大，分别为0.41%、0.69%，这得益于清洁低碳能源体系的建立和绿色循环低碳发展新理念的推行，同时也表明，随着移民搬迁工作的结束和南水北调中线工程的平稳运行，水源地和受水区域在碳排放量的演变趋势上趋于一致。

2.1.2 碳排放量动态演进分析

采用Kernel密度分析南水北调中线工程水源地和受水区域碳排放量的动态演进特征。根据区域碳排放量的时序特征，选取2001年（分析时段开始年份）、2004年（南水北调中线工程建设期初始年份）、2012年（重要时间节点）、2017年（分析时段结束年份）截面数据绘制核密度图，如图3所示。区域整体碳排放量Kernel密度曲线的中心点在2001—2012年逐渐向右移动，然后在2017年发生左移，表明区域整体碳排放量先逐渐增高后缓慢下降。具体来看，2001—2017年区域整体Kernel密度曲线均表现为左侧“单峰”分布并伴随明显的右拖尾，峰值呈现明显下降趋势且曲线宽度增加，表明整体区域内236县碳排放量总体上增加但区域集聚水平降低、空间分异性增大。可能是受国家政策导向的影响，各地区积极发展清洁低碳能源，但由于能源结构、经济环境和政策执行力度的差异，区域内各县碳排放量时序演变存在差异。

2.1.3 碳排放量空间演变特征

为直观反映碳排放量的空间分布，将县域尺度的碳排放量分为5级，分别为碳排放量小于200万t（低碳排放）、200万～500万t（较低碳排放）、500万～1 000万t（中等碳排放）、1 000万～1 500万t（较高碳排放）、大于1 500万t（高碳排放）。同样选取2001年、2004年、2012年、2017年的碳排放量数据制作空间分布图，如图4所示。水源地碳排放量显著低于受水区域，受水区域县域碳排放量整体呈现出“东高西低”的梯度分布特征。从碳排放量等级来看，2001—2012年相对变幅较大，水源地有7个区县由低碳排放量变为中低碳排放量，分别为周至县、十堰市郧阳区、茅箭区、张湾区和丹江口市、安康市汉滨区及汉中市汉台区；受水区域内中等碳排放量以上的县（市、区）由2001年的21个增加至2012年的47个，石家庄市长安区、北京市通州区由中高碳排放量变为高排放量。2012—2017年碳排放量增长速率放缓，水源地仅商洛市商州区一区由低碳排放量增加至中低碳排放量；受水区域内中等碳排放量以上的县市区由47个变为62个，增加15个。其中，天津市武清区由中高碳排放量增加至高碳排放量，高碳排放量县市区总数增加至3个。总体而言，南水北调中线工程水源地和受水区域县域尺度碳排放量空间分布格局呈现出空间集聚性增强的趋势，受水区域内的较高碳排放县市区集中于14座大中型城市周边，水源地内碳排放量增幅较大的县市区集中在十堰市、汉中市和安康市3市，其中十堰市自南水北调中线工程开始建设后，先后有3个县市区由低碳排放量变为中低碳排放量，这和湖北省18.2万人移民搬迁带来的快速城镇化进程和能源结构变化存在强相关性。

2.2 植被固碳量时空特征分析

2.2.1 植被固碳量时序特征

通过汇总县域植被固碳量数据得到南水北调中线工程水源地和受水区域总体植被固碳量数据，2001—2017年南水北调中线工程水源地和受水区域植被固碳量随时间推移的变化趋势见图5。2001—2017年，南水北调中线工程水源地和受水区域植被固碳量整体上呈现出“波动上升”的趋势，水源地和受水区域植被固碳量分别由2001年的204.49万、143.49万t增长至2017年的251.1万、203万t，年平均增长率分别为1.42%、2.59%，年植被固碳量数据标准差分别为17.59、21.03，总体上受水区域植被固碳量增速高于水源地，其年际植被固碳量波动幅度大于水源地。考虑到水源地植被固碳量总体变化趋势较为稳定，本文以水源地变化趋势为基准，选取水源地和受水区域出现较大差异的时间节点进行分析，具体时间节点为：2010—2011年、2014—2017年。其中，2010—2011年，水源地植被固碳量减少7.74%，受水区域植被固碳量增加2.72%；2014—2017年，水源地植被固碳量减少2.76%，受水区域植被固碳量增加10.48%。2001—2017年，随着降水增加、气温上升等有利于植被生长的气象条件增加以及植树造林等生态建设工程的实施，区域整体植被固碳量向好。在区域差异上，2010—2011年，水源地植被固碳量大幅下降，主要原因可能是南水北调中线工程建设中移民搬迁安置工程实施带来地表开挖、土地利用结构变化；2014—2017年，水源地植被固碳量呈现短期波动下降趋势，主要原因是丹江口大坝蓄水至170 m后，新增了近144 km2的淹没区，导致区域整体植被面积下降。

2.2.2 植被固碳量动态演进分析

采用Kernel密度分析南水北调中线工程水源地和受水区域植被固碳量的动态演进特征，根据区域碳排放量的时序特征，选取2001年、2004年、2011年、2017年的截面数据绘制核密度图。由于水源地和受水区域植被固碳量时序特征存在较大差异，分别对两者进行动态演进分析，如图6所示。受水区域植被固碳量Kernel密度曲线中心点在2001—2017年基本一致，表示受水区域总体植被固碳量随时间推演变化不大。受水区域植被固碳量Kernel密度曲线在2001—2017年均表现出“单峰”带右拖尾现象，其中，2001年的峰值最高，2004年的峰值最低，2011年和2017年曲线基本一致；水源地植被固碳量Kernel密度曲线2017年的中心点较2001年的中心点偏右，2004年和2011年几乎一致，表明水源地植被固碳量在2001—2004年、2011—2017年增长明显，2004—2011年增长缓慢。同时，水源地植被固碳量Kernel密度曲线在2001年表现出“双峰”分布，2004—2017年“双峰”趋势逐渐向“单峰”趋势转变，曲线宽度逐渐增大，表明水源地植被固碳量两级分化现象逐渐减弱，区域集聚水平同步降低，水源地内各县（市、区）植被条件趋于均衡且逐渐向好。表明2001—2004年水源地各县（市、区）植被固碳量集聚效应显著降低，2011—2017年水源地各县（市、区）植被固碳量空间分布趋势趋于一致。可能的原因是水源地各县（市、区）植被条件在2001年较为一致，在2001—2004年间，由于地势、气候等自然条件的差异，县域间植被条件变化差异逐渐增大。2004—2017年，南水北调中线工程开工建设和移民搬迁工程以及政府按整体规划实施的差别化生态治理建设，在一定程度上改变了水源地各县（市、区）间植被条件变化趋势。

2.2.3 植被固碳量空间演变特征

如图7所示，将县域尺度的固碳量同样分为5级，分别为固碳量小于 200万t（低固碳量）、200万～400万t（较低固碳量）、400万～600万t（中等固碳量）、600万～800万t（较高固碳量）、大于800万t（高固碳量）。水源地固碳量显著高于受水区域，水源地和受水区域固碳量空间格局整体较为稳定，呈现出“西高东低”的空间分布特征，相比于东侧华北平原，受水区域西侧为太行山脉，林地资源广阔，生态环境良好，固碳量较高。从固碳量等级来看，南水北调中线工程水源地和受水区域总体空间格局存在小幅度波动，整体趋于稳定。水源地内有9个县（市、区）由2004年的中高固碳量增长至2011年的高固碳量，后又降低至2017年的中高固碳量，分别为神农架林区、竹山县、竹溪县、卢氏县、洋县、宁强县、镇巴县、山阳县及镇安县。受水区域内邓州市、鲁山县呈现出中低固碳量→中固碳量→中低固碳量的变化趋势，涉县、武安市、杜旗县和辉县市呈现出低固碳量→中低固碳量→低固碳量的变化趋势。水源地和受水区域内河南省段、河北省段、天津市和北京市固碳量的平均总量占比分别为56.4%、21.39%、14.59%、2.74%和4.88%，水源地固碳量超受水区域整体固碳量达29.4%。受水区域内部各区域固碳量差异的主要原因为：北京、天津总体面积小，建筑面积占比大，压缩了有限的林地、草地等碳汇地类；河南省各县（市、区）相对生态环境较好，存在大面积覆盖的林地，碳吸收量较受水区域内其他区域高。

2.3 碳平衡时空特征分析

2.3.1 碳平衡时序特征

归一化碳平衡系数能将碳平衡情况限定在[-1，1]（正值表示净碳汇、负值表示净碳源），更直观地表现碳平衡情况并提升低碳源碳汇区的灵敏度。运用归一化碳平衡系数分析2001—2017年南水北调中线工程水源地和受水区域各县（市、区）碳平衡能力的时序特征（见图8），可以发现：①水源地整体表现为净碳汇、受水区域表现为净碳源。②对于水源地碳平衡时序而言，主要时间节点为2011年，2001—2011年，水源地碳平衡能力逐年下降，2011—2017年，水源地碳平衡能力维持稳定且有一定上升趋势。主要原因在于水源地植被固碳量水平变幅较小的情况下，工程建设中移民搬迁带来的快速城镇化及其带来的经济能源结构变化使水源地的碳排放量增大。在2011年整体移民搬迁工作完成后，随着清洁低碳能源体系的建立和绿色循环低碳发展新理念的推行，水源地碳平衡能力维持稳定向好趋势。③受水区域整体表现为“两节点-三阶段”的变化格局，即以2004年和2010年为时间节点表现“上升-波动下降-波动上升”三个阶段。2001—2004年，受水区域碳平衡能力呈上升趋势，主要由于受水区域植被固碳量的增速显著快于碳排放量的增速，表明在早期经济发展及能源消耗量增速较缓时，受益于有利的气候条件和生态环境政策，受水区域虽然仍表现为净碳源，但其碳平衡能力有一定提升；2004—2010年，受水区域碳平衡能力呈波动下降趋势，表明尽管气候环境有利于植被恢复，但粗放的经济发展方式、能源利用以及快速城镇化进程中人工干预下的土地利用模式给区域自然生态环境带来了严峻的挑战；2011—2017年，受水区域碳平衡能力呈波动上升趋势，表明随着一系列政策的落实，城市扩张速度受到红线约束，绿色低碳发展理念得到深入贯彻，受水区域碳平衡能力朝着稳中向好的方向逐步发展。

2.3.2 碳平衡动态演进分析

运用归一化碳平衡系数和Kernel密度分析南水北调中线工程水源地和受水区域碳平衡的动态演进特征。根据区域碳平衡的时序特征，选取2001年、2004年、2012年、2017年的截面数据绘制核密度图，见图9。综合考虑水源地和受水区域时序特征，为降低误差，选择碳平衡时序特征相对稳定后的2012年作为分析时间节点。相较于碳排放量和植被固碳量Kernel密度曲线，碳平衡Kernel密度曲线呈现出明显的时间段差异。2001—2004年、2012—2017年水源地和受水区域碳平衡较为一致，而在2004—2011年，水源地和受水区域Kernel密度曲线中心点出现明显左移，水源地Kernel密度曲线宽度逐渐增大，受水区域Kernel密度曲线宽度逐渐减少。表明水源地和受水区域碳平衡能力逐渐减弱，水源地各县（市、区）碳平衡能力集聚效应减弱，空间差异增大；受水区域碳平衡能力集聚效应增强，碳平衡能力趋于一致。

2.3.3 碳平衡空间演变特征

图10展示了南水北调中线工程县域尺度碳平衡的时空分布格局，本文将归一化碳平衡系数分为6级：碳失衡高、中、低3级，碳平衡高、中、低3级。归一化碳平衡系数越接近1表示碳平衡越强，越接近-1则表示碳失衡情况更严重。从县域尺度碳平衡动态演变规律来看，南水北调中线工程对于水源地碳平衡的影响主要集中在正式开工建设的2004年至移民搬迁工程完成的2012年，水源地碳平衡能力逐年降低，2004—2012年，水源地高碳平衡县（市、区）数量自34个降低至22个，降幅达35.29%、中碳平衡县（市、区）数量自6个降低至1个，降幅达83.33%。从空间分布来看，碳平衡能力降级的17个县中有15县沿汉江和丹江主河道分布，一方面，汉江流域汉江及丹江沿线城市群人口、社会、经济发展迅速，能源消耗量增加；另一方面，受丹江口大坝加高后水库蓄水位上升影响的淹没区主要分布在汉江及丹江沿线，随着移民搬迁安置工程的实施，区域城镇化进程加快，耕园地及建设用地扩张。在淹没区和移民搬迁工程新建区对于区域植被的双重影响下，汉江及丹江沿线县（市、区）碳汇能力较水源地其他县市区下降明显。2004—2012年，受水区域县域尺度碳平衡空间分布格局表现出以中大型城市为辐射圈的碳失衡情况逐渐加重态势，碳失衡的空间集聚效应增强。可能的原因是，随着南水北调中线工程的建设以及城镇化的进程，经济活动及工业发展集聚于中大型城市，产业结构由第一产业向第二、三产业转化，能源消耗集聚于中大型城市。受水区域县域主要为净碳源，随着时间推移，以中大型城市为中心的辐射区域碳失衡情况逐渐加剧。

3 结 论

（1）南水北调中线工程建设期，水源地和受水区域碳排放量随时间推移呈现“上升-波动下降”趋势，关键时间节点为2012年，水源地碳排放量显著低于受水区域，但其年际增速高于受水区域。水源地和受水区域碳排放量分别由2001年的15.48万、315.71万t上升至2017年的49.78万、823.51万t，增幅分别为221.58%、160.84%。水源地和受水区域236县碳排放量Kernel曲线随时间推移呈现出主峰右移、波峰渐宽且存在“右拖尾”现象，区域空间分异性随时间增大，空间集聚性增强，整体呈现出“东高西低”的梯度分布特征。

（2）南水北调中线工程建设期，水源地和受水区域植被固碳量整体呈现出“波动上升”的趋势，水源地和受水区域植被固碳量分别由2001年的204.49万、143.49万t增长至2017年的251.1万、203万t，年平均增长率分别为1.42%、2.59%，年植被固碳量数据标准差分别为17.59、21.03。总体上受水区域植被固碳量增速高于水源地，年际植被固碳量波动幅度大于水源地。2001—2017年，水源地44县Kernel曲线波峰先变宽后缩紧，空间分异性增大后减少；受水区域192县Kernel曲线由“双峰”向“单峰”转变、波峰渐宽，区域两级分化现象逐渐减弱、空间分异性降低，水源地和受水区域整体空间格局较为稳定，呈现出“西高东西”的空间分布特征。

（3）南水北调中线工程建设期，水源地和受水区域碳平衡时序特征差异性较大，水源地以2011年为时间节点呈现出“下降-稳定”两个阶段，2001—2011年水源地碳平衡能力降幅达23.26%；受水区域则以2004年、2010年为时间节点，表现出“上升-波动下降-波动上升”的时序特征。2004—2011年，水源地和受水区域Kernel曲线波峰左移，水源地Kernel曲线波峰渐宽，受水区域Kernel曲线波宽渐窄。表明水源地和受水区域碳平衡能力逐渐减弱，水源地各县（市、区）碳平衡能力集聚效应减弱，空间差异增大；受水区域碳平衡能力集聚效应增强，碳平衡能力趋于一致。随时间推移，水源地44县中汉江流域汉江及丹江沿线各县（市、区）碳平衡能力降级情况严重，受水区域192县以中大型城市为辐射圈的碳失衡情况逐渐严重态势，碳失衡的空间集聚效应增强。

参考文献：

[1] 彭瑞，吴丹，高洁，等. 2000—2017年江苏省县域尺度碳平衡时空变化特征分析[J]. 长江科学院院报，2023，40（12）：65-72.

[2] XU T T，KANG C Y，ZHANG H. China’s Efforts Towards Carbon Neutrality：Does Energy-saving and Emission-reduction Policy Mitigate Carbon Emissions[J]. Journal of Environmental Management，2022，316：115286.

[3] 陈亮，张楠，王一帆，等. 京津冀地区碳排放强度变化驱动因素及归因分析[J]. 中国环境科学，2023，43（8）：4382-4394.

[4] 李潇，吴克宁，冯喆，等. 基于固碳服务供需视角的河南省碳平衡研究[J]. 生态学报，2022，42（23）：9627-9635.

[5] 李竹，王兆峰，吴卫，等. 碳中和目标下中国省域碳平衡能力与城镇化的关系[J]. 自然资源学报，2022，37（12）：3136-3152.

[6] 余晓泓，詹夏颜. 收益原则视角下中国下游碳贸易平衡[J]. 中国环境科学，2018，38（1）：392-400.

[7] 李肇桀，张旺，姜斌，等. 利用调水储能促进碳达峰碳中和目标实现的建议[J]. 水利发展研究，2021，21（12）：17-18.

[8] 邢冉，秦伯强，包宇飞，等. 三峡水库淤沙净碳排放量核算[J]. 中国环境科学，2023，43（4）：1930-1936.

[9] 郭艺，张鹏飞，葛力铭，等. 长江经济带电力碳排放时空变化及影响因素：基于区域和产业视角[J]. 中国环境科学，2023，43（3）：1438-1448.

[10] 余新晓，贾国栋，郑鹏飞. 碳中和的水土保持实现途径和对策[J]. 中国水土保持科学，2021，19（6）：138-144.

[11] 李雨晨，秦宇，杨柳，等. 长江上游大中型水库碳排放量估算与分析：以IPCC国家温室气体清单指南为基础[J]. 湖泊科学，2023，35（1）：131-144.

[12] 胡永浩，张昆扬，胡南燕，等. 中国农业碳排放测算研究综述[J]. 中国生态农业学报（中英文），2023，31（2）：163-176.

[13] 赵荣钦，黄贤金，彭补拙. 南京城市系统碳循环与碳平衡分析[J]. 地理学报，2012，67（6）：758-770.

[14] 王绍强，周成虎，刘纪远，等. 东北地区陆地碳循环平衡模拟分析[J]. 地理学报，2001，56（4）：390-400.

[15] 阎广建，赵天杰，穆西晗，等. 滦河流域碳、水循环和能量平衡遥感综合试验总体设计[J]. 遥感学报，2021，25（4）：856-870.

[16] 边志强，钟顺昌. 资源型城市经济增长目标对碳排放效率的影响[J]. 中国环境科学，2023，43（8）：4395-4408.

[17] CHEN J D，GAO M L，CHENG S L，et al. County-level CO2 Emissions and Sequestration in China during 1997–2017[J]. Scientific Data，2020，7（1）：391.

[18] 张正峰，张栋. 基于社会网络分析的京津冀地区碳排放空间关联与碳平衡分区[J]. 中国环境科学，2023，43（4）：2057-2068.

[19] 张少卿，雷莉萍，宋豪，等. 一种基于大气CO2浓度时空特征的碳排放分区估算方法[J]. 中国环境科学，2023，43（10）：5604-5613.

[20] 张娜，于贵瑞，赵士洞，等. 长白山自然保护区生态系统碳平衡研究[J]. 环境科学，2003，24（1）：24-32.

Spatio-temporal Evolution Characteristics of Carbon Balance in Water Source Areas and Water Receiving Areas during the Construction Period of the South-to-North Water Diversion Middle Route Project

WU Yibang1，2，FENG Jingjin3，CHEN Zhe1，2，ZHAO Jing1，2，CUI Changlu1，2

（1.Spatial Information Technology Application Department，Changjiang River Scientific Research Institute，Wuhan 430010，China；2. Water Center for Intelligent Drainage Engineering Technology Research，Wuhan 430010，China；3. Changjiang Survey，Planning，Design and Research Co.，Ltd.，Wuhan 430010，China）

Abstract：Mastering the spatio-temporal evolution law of carbon balance in major water sources areas and water receiving areas of significant water diversion projects，as well as its influencing factors，will contribute to formulate the low-carbon green development policies with regional characteristics and improve the scientific nature of carbon reduction and sink enhancement" policies. Based on the county scale carbon emissions and vegetation carbon sequestration data，this paper analyzes the spatio-temporal evolution characteristics of carbon balance at county scale in the water source areas and receiving areas before and after the construction of the Middle Route Project of the South-to-North Water Diversion using the carbon balance coefficient and Kernel density functions. The results show that the carbon balance capacity of the Middle Route Project of the South-to-North Water Diversion presents a “declining and stabilization”trend，while the counties（cities，districts）along the Hanjiang River and Danjiang River in the Hanjiang River basin are seriously degraded. The carbon balance capacity of the water-receiving areas presents a sequence of “rise-fluctuating decline-fluctuating rise”. The carbon imbalance in the radiation areas of medium and large cities is gradually worsening，and the spatial agglomeration effect is strengthening. The carbon balance capacity of 236 counties（cities，districts）along the Middle Route Project of the South-to-North Water Diversion presents a spatial distribution pattern of “higher in the west and lower in the east”.

Key words：carbon balance；carbon source and sinks；county scale；water diversion project；spatio-temporal evolution