柳阳　何锋

摘要 基于碳达峰、碳中和背景对碳效应的要求，建设低碳城市已成为当今的热门话题。本文基于GIS和RS软件，利用土地利用转移矩阵和碳效应测算模型，分析了昆明市2010—2018年土地利用结构变化和碳效应情况。研究结果表明，2010—2018年，昆明的土地利用/覆被结构变化呈现“三增三减”的特征，即城乡建设用地、水域、未利用土地总量增长，耕地、林地、草地面积总量下降；昆明城镇化步伐加速发展，城乡建设用地挤占耕地、林地和草地的现象越来越明显；土地利用类型的变化直观地反映了研究区的碳效应，昆明市近8年来的土地利用/覆地变化所产生碳排放总量较碳汇总量多约152.82 万t。由此，基于研究结果从碳减排和碳增汇2个角度出发，探究了昆明市土地利用低碳机制。

关键词 碳达峰；碳中和；碳排放；土地利用；低碳策略

中图分类号 F301   文献标识号 A

文章编号 1007-7731（2023）10-0178-05

人类活动碳排放量总额的1/3是由土地利用变化产生的[1]。在过去的50年里，我国土地利用变化引起的碳排放已达到106 亿t，约占全球因土地利用变化引起的全部碳排放的12%[2]。2020年9月，中国在联合国大会上宣布了力争在2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的目标。要实现这些目标，需要在社会经济、能源、科学和技术等各方面进行重大变革，这势必会对城市发展模式提出挑战。因此，寻求低碳发展模式至关重要。

迄今为止，国内外学者已对土地利用的碳排放进行了大量的研究，主要涉及土地利用变化与碳排放体系的关系、碳排放量化核算方法、碳排放影响和驱动因素的分析等[3，4]。自“碳排放”“碳中和”目标被提出以来，国内外诸多学者致力于土地利用碳排放影响因素以及碳减排方面的研究，例如，Rong 等[5]通过研究量化了土地利用碳排放，构建了土地利用碳排放网格，并模拟了2000—2018年中国不同情景下的未来土地利用模式；赵慧等[6]利用IPCC碳排放系数法来计算研究区的碳源和碳汇，并用碳足迹、生态承载力和生态赤字3个方面来表示研究区的碳排放效应；Sebastian等[7]将动态全球植被模型（DGVM）应用于一个概率框架和基准系统，通过观测来约束不确定的模型参数，并量化土地利用和土地覆盖变化（LUCC）的碳排放；魏媛等[8]采用多学科方法调查和预测研究区域内土地利用碳排放的演变规律，并探索实现碳中和目标的具体实施路径。

综上所述，国内外学者对土地利用碳排放的测量、影响碳排放的因素和低碳优化进行了广泛而深入的探讨，研究所取得的成果对解决以全球变暖为主的环境问题具有重要的参考意义。本文基于GIS和RS软件，利用土地利用转移矩阵和碳效应测算模型，分析了昆明市2010—2018年土地利用结构变化和碳效应情况。

1 研究区域与数据来源

1.1 研究区概况

昆明位于中国西南部，云贵高原中部，其在东部连接沿海与黔桂，北经川渝进入中原，南由越南、老挝到达泰国、柬埔寨，西由缅甸连接印度、巴基斯坦。有得天独厚的位置优势。总面积21 012.54 km2。

1.2 数据来源

研究数据包括昆明市2010和2018年2期的土地覆被、昆明市统计年鉴和昆明县级行政区划矢量数据；土地利用数据来自全球公共地理信息平台Globe-Land 30；能源数据主要来自昆明市统计局。

2 研究方法

2.1 土地利用变化

2.1.1 土地利用动态度指数。土地利用动态度指数用于计算各类型土地利用变化值，也可用于估计土地利用随时间变化的趋势[9]。计算公式如下：

2.1.2 土地利用变化重要性指数。土地利用变化重要性指数用于选择研究区域内土地利用变化的主导类型。该指数的数值越高，意味着相应的土地利用类型越占优势[10]。计算公式如下：

2.1.3 土地利用类型转移矩阵。昆明市土地利用/覆盖类型随时间变化方向通过建立一个二维矩阵来进行分析。具体步骤：利用ArcGIS 10.2软件对2个时间段（2010、2018年）的土地利用类型数据进行交叉分析，然后使用Excel软件创建透视表，生成昆明市2010—2018年土地利用类型转移矩阵。

2.2 碳效应测算模型

结合以往对碳影响测量模型的研究[11]的基础上，建立了碳影响测量模型，对昆明市2010—2018年期间因土地利用/覆被变化引起的碳效应变化进行量化。昆明市碳效应测算模型的计算公式如下：

根据方精云等[12]的研究结果，本文将林地、草地、水域归为碳汇，并将耕地、建设用地归为碳源，其中主要碳源是建设用地。耕地、林地、草地、水域等碳源（碳汇）系数借鉴方精云等研究。另外，由于建设用地上的碳排放主要来源于人类基于其上的活动以及化石燃料燃烧排放的温室气体，因此本研究采取间接估算法[13]，以第二、三生产总值和单位GDP能耗间接计算昆明市2010、2018年建设用地碳排放量。

3 结果与分析

3.1 土地利用/覆被变化分析

2010、2018年，利用ArcGIS对昆明市各类型土地利用分类结果进行了统计分析，并对昆明2010—2018年的土地利用/覆被变化进行分析。

3.1.1 变化幅度分析。2010—2018年昆明市土地利用类型变化如表2所示，由表2可知，8年间，土地利用/覆被的总体趋势是耕地、林地和草地面积减少，水域、建设用地和未利用地面积增加，总体趋势呈现“三增三减”。与2010年相比，2018年昆明市耕地面积净减少190.44 hm2，林地减少112.01 hm2，草地减少289.72 hm2，水域面积增加9.76 hm2，建设用地增加585.01 hm2，未利用地增加2.20 hm2。根据各种土地利用指标的计算结果，土地利用动态指数最高的是建设用地，为13.58%，并且其土地利用变化重要性指数也是最高的，达到49.20%。这说明建设用地类型是昆明市2010—2018年间土地利用变化中最重要的土地利用类型，其次是草地、耕地和林地。水域面积的增加主要得益于2017年昆明市政府带头实施的“滇池保护治理公益诉讼专项活动”[15]取得卓越成效，從而使得滇池水域面积较前增加。未利用地变化不明显。

3.1.2 变化方向和强度分析。为进一步明确2010—2018年昆明市土地利用类型的转变方向，本文利用ArcGIS 10.2和EXCLE数据透视表分析制作了8年间研究区的土地利用转移矩阵，如表3所示。由表3可知：2010—2018年间，耕地→林地，耕地→草地，林地→耕地，林地→草地，草地→耕地，草地→林地为最主要的转换类型，即昆明市最主要的土地转出者为耕地、林地和草地，同时它们也是最主要的土地接收者，但从总体来看，3种土地类型实际面积较2010年都有所减少，意味着即使三者互相转换，但转换结果并没有使土地面积增加，相反地，它们被建设用地占用的部分使得建设用地的面积增加。这表明，近年来昆明市经济的迅速增长，城市居民对土地资源的要求在飞速发展中，但是耕地、林地、草地的面积却明显呈现下降趋势。为了追求昆明经济社会的快速可持续发展，加强绿色建筑、保护农业用地、研究低碳土地利用、实现低碳城市发展目标将成为昆明可持续发展的首要任务[16]。

3.2 土地利用变化的碳效应分析

通过应用碳效应测算模型，结合研究区一定年限内的相关土地利用数据[17]，本文估算了2010—2018年昆明市九大土地利用类型转换引起的区域碳效应变化，其结果见表4。

由表4可知，2010—2018年昆明市土地利用/覆被变化产生的碳源增量远超过碳汇增量，达到152.82 万t。这一时期的主要碳排放源主要来自建筑用地对耕地、林地和草地的占用，这3种土地利用类型变化占总碳排放量的99%。因此，林地和草地是该地区的主要碳汇，它们带来的生态效益非常显著。另外，城镇化的加快意味着建设用地急速占用耕地、林地以及草地，如何协调好这4类土地类型将是昆明市低碳工作的重中之重。

4 结论与建议

4.1 结论

2010—2018年，昆明市土地利用/覆盖变化明显，呈现出“三增三减”的特征，即耕地面积、林地面积、草地面积减少，建设用地面积、水域面积、未利用地面积增加；与2010年相比，2018年建设用地面积增加了585.01 hm2，并且建设用地的土地利用动态度指数和土地利用变化重要性指数最高。因此，在这8年期间，建设用地是土地利用变化的主要类型。与2010年相比，2018年草地面积减少最明显，减少了289.72 hm2；这8年里，不同土地类型的转变呈现出复杂而多向的特点，大致可分为9种转变类型。耕地、林地和草地是土地转出的主要领域，也是主要受益者，但土地转型过程中并没有增加这3类土地的面积，而是增加了建设用地的面积，因为这3类土地被建设用地占用；土地利用格局的变化直接影响着区域碳效应。2010—2018年昆明市土地利用/覆被变化所带来的碳排放量比碳吸收量多152.82 万t，分别为152.82 万t和15.13 万t。

由此可知，林地和草地是研究区主要碳汇来源，因此退耕还林还草是昆明市进行低碳工作的必由之路。另外，城镇化的加快意味着建设用地急速占用耕地、林地以及草地，如何协调好这4类土地类型以及合理规划建设用地的扩张，也成为昆明市低碳工作的重中之重。

4.2 建议

根据研究结果和研究地区的实际情况以及双碳背景对昆明市的新要求，下文从减少碳排放和增加碳吸收2个方面提出了碳管理建议。

（1）从碳减排的角度来看，昆明的土地利用结构需要优化。建设用地是主要碳源，要合理控制建设用地的增加规模。在未来的城市建设中，昆明应严格限制建设用地的过度扩张，注重土地的集约节约利用，避免重复性的低层建筑造成的碳排放；对高碳排放的产业进行再利用和升级，大力发展绿色新能源，逐步减少使用传统化石能源；加强农用地管理，减少农业的碳排放。

（2）从碳增汇的角度来看，要继续落实“退耕还林还草”政策，增加昆明市森林面积，减少对森林和草原生态系统的人为破坏，完善环境保护，提高区域碳汇水平。

参考文献

[1] HOUGHTON R A. The annual net flux of carbon to the atmosphere from changes in land use 1850—1990[J]. Tellus B：Chemical and Physical Meteorology，1999，51（2）：298.

[2] 许恒周，郭玉燕，陈宗祥.土地市场发育、城市土地集约利用与碳排放的关系——基于中国省际面板数据的实证分析[J].中国土地科学，2013，27（9）：26-29.

[3] 赖力.中国土地利用的碳排放效应研究[D].南京：南京大学，2010.

[4] 赵荣钦，陈志刚，黄贤金，等.南京大学土地利用碳排放研究进展[J].地理科学，2012，32（12）：1473-1480.

[5] RONG T Q，ZHANG P Y，ZHU H R，et al. Spatial correlation evolution and prediction scenario of land use carbon emissions in China[J]. Ecological Informatics，2022，71：101802.

[6] 赵慧，王玉芬.基于土地利用变化的山西省碳排放演变特征及效应[C]//.中国环境科学学会2022年科学技术年会论文集（一）. 南昌，2022：140-145.

[7] SEBASTIAN LIENERT，FORTUNAT JOOS. A Bayesian ensemble data assimilation to constrain model parameters and land-use carbon emissions[J]. Biogeosciences，2018，15（9）：2909-2930.

[8] 魏媛，简小玉.基于碳达峰碳中和的贵州省土地利用碳排放演变及预测研究[J].生态经济，2022，38（4）：108-114.

[9] 王秀兰，包玉海.土地利用动态变化研究方法探讨[J].地理科学进展，2011，18（1）：81-87.

[10] 罗娅，杨胜天，刘晓燕，等.黄河河口镇—潼关区间1998—2010年土地利用变化特征[J].地理学报，2014，69（1）：42-53.

[11] 马远，刘真真.黄河流域土地利用碳排放的时空演变及影响因素研究[J].生态经济，2021，37（7）：35-43.

[12] 方精云，郭兆迪，朴世龙，等.1981—2000年中国陆地植被碳汇的估算[J].中国科学（D辑：地球科学），2007，37（6）：804-812.

[13] 赵强，周月凌，方潜生，等.中部地区碳排放时空演变及其影响因素分析[J/OL].环境科学学报，2023，43（2）：354-364.

[14] 朱巧娴，梅昀，陈银蓉，等.基于碳排放测算的湖北省土地利用结构效率的DEA模型分析与空间分异研究[J].经济地理，2015，35（12）：176-184.

[15] 郑婷婷，毛磊.国土空间背景下滇池流域空间管控研究[C]//中国环境科学学会2022年科学技术年会论文集（二）. 南昌，2022：515-522.

[16] 王伯阳.基于LUCC的生态系统服务价值与碳排放时空演变研究——以中原城市群为例[D].昆明：昆明理工大学，2021.

[17] 黄贤金，张秀英，卢学鹤，等.面向碳中和的中国低碳国土开发利用[J].自然资源學报，2021，36（12）：2995-3006.

（责编：张宏民）