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Land-UseChange;
TianjinBinhaiNewArea
目录
1引言1
2研究区概况2
3数据来源及研究方法3
3.1数据来源3
3.1.1基础数据来源3
3.1.2研究区域范围界定3
3.1.3土地利用类型界定3
3.2研究方法4
3.2.1遥感影像数据预处理4
3.2.2土地利用相关数据提取4
3.2.3碳排放测算模型4
4结果分析6
4.1天津滨海新区1994-2013年土地利用变化情况6
4.2天津滨海新区1994-2013年土地利用碳排放测算及分析8
4.2.1碳排放总况分析9
4.2.2碳源、碳汇效应分析10
4.2.3碳排放强度分析11
5结论及讨论13
5.1结论13
5.2讨论14
参考文献:
16
致谢19
1引言
当下,全球性环境问题层出不穷,温室效应首当其冲,据研究,土地利用变化引起的碳排放对全球温室气体含量的影响仅次于人类燃烧化石燃料[1],而土地是人类活动所依赖的空间载体,亦是陆地生态系统碳排放的载体,由此,展开土地利用碳排放相关研究将有着十分重要的现实意义。
自20世纪90年代以来,国内外关于土地利用碳排放的研究陆续展开,日臻完善。
关于国外研究,初期主要集中在土地利用/覆被变化对陆地生态系统碳循环影响的分析和测算方面,Havlin等(1990)[2],Tate等(2000)[3],Bolin&
sukumar等[4],Campbell(2000)[5]等以物化性质为着眼点,分析了土地利用变化对生态系统碳循环的影响;
Houghton等(2008)[6]分析了1850-2000年各种类型的土地利用变化导致的碳排放效应。
2000年以来,经济全球化效应日益显著,相应的能源消耗量增势迅猛,土地利用碳排放研究向城市区域倾斜,Churkina等(2008)[7]尝试从自然和人文两个角度构建了城市系统碳循环及其影响的综合评价模型;
SvirejevaHopkin等(2006,2008)[8,9]在2006年对城市土地利用变化的碳动态过程进行了模拟,并统筹全球与区域的视角,于2008年提出基于人口密度空间分布的双参数“r分布”模型,对城市化进行情景预测,同时以此为基础对城市年碳平衡予以估算;
Peter等(2012)[10]采用基于EDGRA的2000年度14种资源活动的CO2、CH4、N2O、SF6基础数据,对亚洲的3535个人口规模在5万以上的城市的温室气体排放状况进行了核算。
国内土地利用碳排放研究起步晚于国外,近些年来研究趋热。
从研究尺度来看,目前的土地利用碳排放研究多集中于国家尺度以及省区尺度,城市组织级的研究则集中于北京、上海、广州等一线城市,其他城市的研究尚不多见。
国家尺度下的土地利用碳排放效应研究以葛全胜等的研究为先驱代表,纵深300年历史,从宏观方面探究了中国土地利用的总碳排放量、总碳储量变化及省级区域差异[11];
赖力、卢娜等研究人员均做了较为全面的论述,前者以20年为研究时间序列,综合评价了研究期内中国土地利用变化对陆地生态系统碳蓄积的影响,尝试构建了中国土地利用的综合碳排放核算清单,并对新一轮全国土地利用总体规划纲要的碳排放效果进行了评估、优化和情景展望[12];
后者以土地利用类型转换、土地利用结构调整以及土地利用技术选择为切入点,分别从宏观、中观和微观三个层次探讨了土地非农化、土地利用结构调整、土地利用技术变化等对碳排放的影响,并提出了相应的政策建议[13];
曲福田等主要立足于宏观层面,从土地利用变化角度切入,在农用地向非农用地转换、农用地内部土地利用以及非农用地内部土地利用三个方面综述了相应碳排放的影响[14];
张婷等详细阐述了陆地生态系统碳储量的主要生态机制,并从土地利用变化和土地管理两方面对土地利用碳排放效应进行了论述[15]。
区域尺度下的土地利用碳排放效应研究主要集中在碳排放效应分析及碳排放时空格局研究,省域组织级的研究以江苏、陕西、广东、四川、湖南、湖北、浙江等为代表[16-23],城市组织级的研究则较少,仅有上海、重庆、武汉、南昌以及江苏部分城市进行了相应区域土地利用碳排放的核算与分析[24-29]。
此类研究总体上存在一定的共性,多集中在碳排放总量分析、碳源碳汇分析以及土地利用的碳排放区域差异方面,在测算方法上主要采用了碳排放测算模型,核算方法较为成熟。
在天津区域范围内,仅有黄蕊等在上海、北京和天津碳排放的比较研究中,涉及到天津碳排放问题,然而也只是以能源碳排放、水泥工业碳排放、森林碳汇量为着眼点,计算了北京、上海、天津的净碳排放量;
孙志威等采用2006IPCC指南中的计算方法对天津市2000-2008年的能源消费碳排放量进行了测算,并基于对数平均迪氏指数法对能源消费碳排放因素进行了分解分析;
邓娜等以天津为例,编制了城市温室气体清单,并予以分析[30-32]。
然而天津滨海新区乃至天津在基于土地利用的碳排放研究领域尚属空白。
本研究将着力于纵向发掘,以时间序列为出发点,对天津市滨海新区近20年(1994-2013)的土地利用变化碳排放效应进行分析研究,以期尝试性地为天津市滨海新区优化土地利用结构、碳减排、碳增汇及发展低碳经济提供一些参考。
2研究区概况
天津市滨海新区地理坐标介于北纬38°
40′至39°
00′、东经117°
20′至118°
00′之间,位于华北平原东北部、海河流域下游的天津东部沿海地区,东临渤海,北与河北省丰南县相接,南以河北省黄骅市为界。
辖区沿海呈南北向带状分布,全区陆域面积2270平方公里(包含东丽区的无瑕街和津南区的葛沽镇),海岸线153km,常驻人口263.52万[33]。
滨海新区地处环渤海经济圈的核心地带,是国家级新区和国家综合配套改革试验区,被誉为“中国经济的第三增长极”。
“天津市滨海新区”于1994年3月天津市十二届人大二次会议上提出,2005年5月正式被纳入国家发展战略布局,2009年11月正式成立,2013年9月宣布撤销塘沽、汉沽、大港三区工委和管委会,统归天津滨海新区区委、区政府管理,2014年1月对街镇行政区划和部分功能区进行了重新调整。
自1994年提出建成滨海新区以来,辖区依托国家及天津市政府的优惠政策,积极发挥自身的区位及产业基础优势,其经济增长极的龙头带动作用日益凸显。
滨海新区在经济上取得飞速发展的同时,土地利用结构也发生了较大变化。
土地是人类活动恒久的空间载体,尤在倡导生态文明建设的今天,探讨天津市滨海新区土地利用变化的碳排放效应将对该区乃至整个环渤海经济圈的低碳发展有着重要意义。
3数据来源及研究方法
3.1数据来源
3.1.1基础数据来源
本研究从中科院地理空间数据云网站获取了1994、2000、2005、2010年LandsatTM影像以及2013年Landsat8OLI影像等作为基础数据,影像数据分辨率为30m和15m,成像时间均为7-10月份,无云或少云(含云量在0.35以下),利于土地利用类型的提取。
研究涉及的GDP数据、人口数据从天津滨海新区统计年鉴中获得。
由于天津滨海新区自身发展的特殊性,自1994年以来行政区划有所变动,相关统计数据口径不一,难以获取精准数据;
另,已有研究利用遥感影像作为基础数据提取滨海新区土地利用类型,并进行了相关分析[34-37]。
故本文拟采用遥感影像资料及其他相关数据,借助GIS空间分析和数理统计方法进行数据提取及分析,有一定的科学依据,可为本研究提供数据支持。
3.1.2研究区域范围界定
天津市滨海新区自设立至今,行政管理机制几经调整,在2009年11月正式成立时,宣布东丽区的无瑕街以及津南区的葛沽镇不再划入滨海新区行政区范围,但仍为其产业规划区域。
据此分析,无瑕街与葛沽镇所产生的碳排放对整个滨海新区仍有着较大影响,故本文从产业功能角度出发,将此两区域考虑在研究范围内,对滨海新区的土地利用碳排放状况进行分析。
3.1.3土地利用类型界定
由于我国土地资源分类标准不尽统一,本文根据研究区土地利用现状,依据前人研究基础,主要参考在适用性方面具有极重要现实意义的1992-1995年“国家资源环境遥感宏观调查与动态研究”重大项目所建立的中国土地资源分类系统[38],同时还参考了《2006IPCC国家温室气体清单指南》、2007年最新《土地利用现状分类》国家标准(GB/T21010-2007)以及部分国外学者相关研究[39-40],将研究区土地利用类型确立为耕地、林地、草地、建设用地、水域和湿地及未利用地,具体分类详见表1。
表1碳排放视角下天津市滨海新区土地利用类型界定
Table1LandusepatternsinTianjinBinhaiNewAreafromtheperspectofcarbonemission
一级类
二级类
耕地
水田,旱地
林地
有林地,灌木林,疏林地,其他林地
草地
高覆盖度草地,中覆盖度草地,低覆盖度草地
建设用地
城镇用地,农村居民点,采矿用地,风景名胜及特殊用地,其他建设用地
水域和湿地
河渠,湖泊,水库,盐田,坑塘,咸水养殖,淡水养殖,滩涂,滩地,水工建筑用地
未利用地
空闲地,沙地,盐碱地,裸土地,裸岩,其他未利用地
3.2研究方法
3.2.1遥感影像数据预处理
本研究利用天津滨海新区行政区划图,1:
50万地形图,1994、2000、2005、2010年LandsatTM影像以及2013年Landsat8OLI影像等作为基础数据,首先参照地形图,运用ERDAS9.2软件对所有遥感影像进行几何校正,使误差控制在一个象元点之内;
然后运用ArcGIS10.1软件将行政区划图矢量化,赋予其地理坐标系统,并将其与地形图、TM影像、OLI影像进行配准,使三者的投影和比例尺保持一致,所对应的地物位置相同,分辨率相同。
3.2.2土地利用相关数据提取
在对遥感影像进行预处理后,根据各年份滨海新区扩建实情,基于ArcGIS10.1软件对矢量图层边界适时予以调整,将矢量图层转换成coverage文件,然后运用ERDAS9.2软件将其转换成aoi文件,并提取出滨海新区各个时期的单波段影像,以保证信息的完整性;
依据土地分类需要,选取5、4、3波段对1994、2000、2005、2010年的TM影像进行多波段融合,同时选取6、5、2波段对2013年的OLI影像进行多波段融合;
最后基于ERDAS和ArcGIS工作平台,采用监督分类和目视解译相结合的人机交互式解译方法,对1994-2013年的遥感影像进行解译,同时结合实地调研对分类结果予以修正,绘制较为精确的土地类型分布图。
3.2.3碳排放测算模型
《2006IPCC国家温室气体清单指南》为国家组织级的碳排放提供了测算标准,测算类别涵盖能源,工业过程和产品使用,农业、林业和其他土地利用,废弃物以及其他方面,不适于区域组织级的土地利用碳排放核算。
此前,国内已有诸多研究人员运用碳排放系数法进行了省区级的土地利用碳排放效应研究[16-29],故本研究拟采用该法,具有一定的科学依据。
(1)
碳排放测算模型:
式中各项指标意义如下:
E——碳排放总量,单位为万t;
ei——第i种土地利用类型产生的碳排放(吸收)量,单位为万t;
Ai——第i种土地利用类型面积,单位为km2;
fi——第i种土地利用方式的碳排放(吸收)系数。
农田生态系统兼具碳源效应与碳汇效应,因此,耕地的碳排放系数可据农业生产的CO2排放系数及其对CO2的吸收系数计算,取二者差值即可;
建设用地承载着诸多的人类生产和生活活动,消耗有大量能源,仅利用其面积进行该地类碳排放测算会产生些许偏差,但因统计年鉴中相关数据或口径不一,或数据缺失,故本研究依据统一标准,同样采用碳排放系数法进行建设用地的碳排放测算。
各种土地利用类型的碳排放系数及出处见表2。
表2各种碳源(碳汇)的碳排放/吸收系数
Table2Coefficientofcarbonemission(absorbability)ofdifferentcarbonsource(sink)
名称
参数值
数据来源
平均值
单位
农作物C排放系数
0.0504
CaiZu-Cong,etal[41]
0.0497
kg/(m2·
a)
农作物C吸收系数
-0.0007
何勇等[42]
林地C吸收系数
-0.0581
方精云等[43]
草地C吸收系数
-0.0021
方精云等
水域和湿地碳排放系数
-0.0257
赖力
-0.0315
-0.0372
段晓男等[44]
建设用地碳排放系数
5.5603
未利用地碳排放系数
-0.0005
与此同时,为增强研究期内土地利用碳排放纵向研究的可比性,本文尝试构建了碳排放年均增长率、碳排放动态度两个指标,以辅助碳排放结果分析。
碳排放年均增长率,即在一定年限内,研究区碳排放量平均每年增长的速度;
碳排放动态度,即一定时限内,研究区土地利用碳排放量的变化幅度。
二者计算公式如下:
(2)
式中,η表示碳排放年均增长率;
Ei表示研究区第i年的碳排放量;
Ej表示研究区第j年的碳排放量;
N表示年数。
(3)
式中,k表示碳排放动态度;
T表示研究时段长度。
4结果分析
4.1天津滨海新区1994-2013年土地利用变化情况
据研究数据,整理得出1994-2013年天津市滨海新区的土地利用状况,如图1、表3所示。
据此可知,研究期内,滨海新区的总陆域面积(含滩涂)总体呈增加趋势,由1994年的2353.03km2增长到2013年的2913.47km2,净增560.44km2。
水域和湿地以及建设用地面积大幅增加,耕地面积明显减少,林地和草地面积呈缓和增长趋势,未利用地面积处动态平衡状态。
将各阶段土地利用面积变化量进行对比,1994-2000年间,滨海新区面积几乎无变化;
而2000-2005年,面积增幅最大,增值达到284.28km2,期间,天津港完成了10万吨级和15万吨级的一、二期建设工程以及水域的拓展。
2005-2010年间,天津港完成了20万吨级以及25万吨级的一、二期建设工程,并开展了四期的航道拓宽工程;
南港港区也于2010年7月启动首期工程;
与上一时段的土地变化相比,期内滨海新区新增土地面积272.65km2,变化幅度与之几近持衡。
由此表明,自2005年被纳入国家发展战略,作为中国经济第三增长极,滨海新区的经济建设需求极为旺盛。
综上可知,在1994-2013年间,滨海新区土地利用变化最为显著的依次为水域和湿地、建设用地、耕地,且陆域面积增幅主要源于水域和湿地面积的增加,其次为建设用地的扩建。
图1天津滨海新区1994-2013年土地利用变化状况
Fig.1LandusechangestatusinTianjinBinhaiNewAreaduring1994-2013
表3天津滨海新区1994-2013年土地利用类型变化(单位:
km2)
Table3LandusepatternchangesinTianjinBinhaiNewAreaduring1994-2013(unit:
年份
总面积
1994
859.2984
11.7600
34.9015
982.9800
388.1042
75.9887
2353.0328
2000
666.3943
13.2970
41.4900
1034.4370
526.2876
73.7923
2355.6983
2005
621.4782
19.4734
47.9064
1157.1276
691.0940
102.8946
2639.9742
2010
591.2273
24.1592
59.0740
1401.0201
733.5324
103.6095
2912.6225
2013
649.6399
26.6197
63.7421
1345.4702
761.2400
66.7534
2913.4652
4.2天津滨海新区1994-2013年土地利用碳排放测算及分析
本研究根据用3S技术处理得到的1994-2013年天津市滨海新区土地利用面积数据,1994-1998年、2006年、2011年和2013年天津滨海新区统计年鉴以及相关公报文件中的数据,采用3.2.3中的算法,得出了研究期内各个年份的土地利用碳源量、碳汇量、碳排放总量,同时,建立并核算了地均碳排放量、碳排放动态度、碳排放强度等指标,为相关分析提供数据支持。
测算结果如表4所示。
表41994-2013年天津滨海新区土地利用碳排放量测算
Table4EstimatesofcarbonemissionsgeneratedbydifferentlandusepatternsinTianjinBinhaiNewAreafrom1994to2013
(万t)
水域和湿地(万t)
建设用地(万t)
未利用地(万t)
碳汇量(万t)
碳源量(万t)
总碳排放量(万t)
地均碳排放量(万t/km2)
碳排放强度(t/万元)
4.2707
-0.0683
-0.0073
-3.0964
215.7976
-0
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