2010—2060年中国森林生态系统固碳速率省际不平衡性及调控策略

森林生态系统具有很高的固碳潜力,是陆地碳汇的主体。准确估算各省（自治区）森林生态系统固碳速率,是科学制定碳中和技术路线及相应调控政策的重要依据。然而,目前有关中国不同省份森林生态系统未来固碳潜力的研究非常罕见。利用中国森林生态系统固碳模型（FCS）并结合3种未来气候情景（RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5）,定量评估了2010—2060年间各省现存森林生态系统的固碳速率。研究发现：中国区域内各省的森林生态系统固碳速率介于0.01~36.74 Tg C/a,平均值为(10.09±0.43) Tg C/a。省际间森林固碳速率存在非常大的差异,其中东部地区各省的单位面积固碳速率大于西部地区;但考虑到单位GDP固碳速率和人均固碳速率后则表现为西部地区明显更大。此外,各省人均碳固存速率与其人均GDP之间存在显著负相关关系。因此,省际间森林生态系统固碳速率存在明显的区域不均衡性,要真正地持续实现其碳汇潜力需要在技术和政策层面做出重大调整。结合中国贫困区与高生态碳汇区的重叠,不能仅仅依靠传统碳贸易,亟需研究制定符合中国特色的“区域碳补偿”措施,在保障区域协调发展的基础上使西部或不发达地区民众能自愿/自觉加强对森林的保护、保持甚至提升森林碳汇,使森林在实现碳中和战略中发挥更大作用。     

基于SSP-RCP不同情景的京津冀地区土地覆被变化模拟

如何实现自然与人文双重驱动下的特大城市群地区土地覆被变化的情景模拟,不仅是当前土地覆被变化研究领域的热点问题,也是城镇化可持续发展研究的核心主题之一。本文在对现有土地覆被变化情景模型缺陷进行分析和修正的基础上,构建了自然要素与人文要素耦合驱动的土地覆被情景曲面建模（SSMLC）方法。结合IPCC 2020年发布的共享社会经济路径（SSPs）与典型浓度路径（RCPs）组合的CMIP6 SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5的气候情景数据,以及人口、GDP、交通、政策等人文参数,分别实现了SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的京津冀土地覆被变化的情景模拟。模拟结果表明：SSMLC对京津冀地区土地覆被变化模拟的总体精度为93.52%;京津冀地区的土地覆被在2020—2040时段内的变化强度最高（3.12%/10a）,2040年以后的变化强度将逐渐减缓;在2020—2100年间,建设用地增加速度最快,增加率为5.07%/10a。湿地的减少速度最快,减少率为3.10%/10a。2020—2100时段内的京津冀土地覆被在SSP5-8.5情景下的变化强度整体高于在SSP1-2.6和SSP2-4.5情景下的变化强度;GDP、人口、交通和政策等人文因子对京津冀地区耕地、建设用地、湿地和水体的影响强度高于对其他土地覆被类型的影响强度。研究结果证实了SSMLC模型能够有效模拟和定量刻画京津冀地区土地覆被空间分布格局在未来不同情景的时空变化趋势和强度,模拟结果可为京津冀协同一体化的国土空间优化配置与规划、以及生态环境建设提供辅助依据和数据支撑。     

空间视角下的能源—经济—环境关系研究进展与展望

在全球气候变化和国际地缘政治复杂的背景之下,地理学的空间视角为能源—经济—环境关系研究提供了新的研究思路。论文通过梳理、评述能源—经济、能源—环境以及能源—经济—环境关系研究文献发现：① 能源—经济关系研究出现“空间转向”趋势,区位特征被用于解释能源—经济关系的空间异质性;② 能源—环境关系研究多关注能源污染及政策的空间效应,出现了能源景观研究等新研究话题;③ 能源—经济—环境关系研究刚刚兴起,出现了因果关系实证、耦合协调度评价、多目标规划预测3种研究思路;④ 当前研究存在实证分析高度同质化、空间差异机制解释不足、可再生能源相关研究较少等不足之处。据此,论文尝试构建了空间视角下能源—经济—环境(3E)关系研究基础框架,并基于中国研究现状提出未来的研究展望,即完善理论框架建设、加强可再生能源研究以及开展碳减排目标下的能源—经济—环境系统模拟预测,从而为中国碳达峰、碳中和目标的实现提供理论与实证支撑。     

低碳试点城市的减碳效果及机制研究

评估低碳试点城市的减碳效果和机制路径,可以为中国实现碳达峰及碳中和目标提供重要的实践参考和依据。本文运用2007—2018年中国城市面板数据,构建多期双重差分模型并通过稳健性测试,全面考察了低碳试点政策对碳排放的影响及作用机制。研究发现：① 与非试点城市相比,低碳试点政策显著地降低了城市碳排放强度和碳排放总量;其中,试点城市的碳排放强度对比下降了4.7%,碳排放总量对比下降了7.3%。② 基于城市低碳生产、低碳生活与低碳行政三维主体行为的理论机制分析和实证研究表明：从城市低碳生产维度,生产能源节约、技术进步与推行绿色建筑解释了低碳试点政策减碳效果的60.14%;从居民低碳生活维度,生活能源节约解释了低碳试点政策减碳效果的22.17%;从低碳行政维度,缩减行政支出解释了低碳试点政策减碳效果的17.29%。③ 低碳试点城市的减碳行为具有显著的异质效应。低碳城市试点不仅加快了中国的减碳进程,也为世界控制碳排放以及缓解气候变化提供了具有中国特色的解决方案。     

拉丁美洲主要国家碳中和状况分析及对我国的启示

巴西、墨西哥、阿根廷和智利4个拉美国家社会经济发展与我国处于相似阶段,分析其碳排放特征、评估其碳中和政策的成效,对我国碳中和实现路径的探索具有借鉴意义。该文利用拉美4国的化石燃料碳排放、陆地碳收支等数据,分析其1990—2016年碳排放及陆地生态系统碳收支特征及驱动因素;系统梳理拉美4国长期减排目标相关政策规划,采用情景分析方法评估各国2017—2050年的减排成效和碳中和状况。研究表明：(1)经济增长和人口膨胀是驱动拉美4国碳排放量上升的主要原因,但墨西哥、阿根廷和智利的能源强度变化一定程度上抑制了碳排放量增加;陆地生态系统碳收支主要受毁林活动强度和森林碳汇功能影响,巴西、阿根廷因毁林活动较强远离碳中和目标,但墨西哥和智利的陆地生态系统能吸收部分化石燃料碳排放,其中智利大致接近碳中和状态。(2)情景预测结果显示,现有政策规划可实现巴西2025年和2030年阶段性目标、阿根廷2030年阶段性目标以及智利2050年碳中和目标,可使巴西基本接近2050年碳中和目标,但在实现阿根廷2050年碳中和目标以及墨西哥各阶段性目标上存在困难。基于研究结果提出我国在碳中和实现路径和方案探索中,应注重推...     

气象干旱对中亚棉花产量的影响

极端干旱事件频发对中亚棉花生产具有重要影响。本文利用乌兹别克斯坦赞格阿塔实验站棉花大田试验数据评估了APSIM-Cotton模型的适用性,根据CMIP6气候模式模拟的SSP1-2.6、SSP3-7.0和SSP5-8.5等3种共享社会经济路径下的气候变化数据集,分析了2021—2090年SPEI-3干旱指数的变化特征,进而利用APSIM-Cotton模型模拟了考虑CO₂肥效作用的气象干旱对棉花产量的影响。结果表明：APSIM-Cotton模型能够准确模拟乌兹别克斯坦塔什干地区的生育期和产量变化趋势;未来塔什干地区呈现温度明显升高、干旱发生频率明显增加的特征;气象干旱将导致棉花产量下降,SSP1-2.6、SSP3-7.0和SSP5-8.5等3种排放情景下,严重气象干旱导致2021—2050年棉花产量较1961—1990年分别下降28.0%、29.6%和32.1%,2061—2090年棉花分别减产31.5%、33.1%和35.7%,在SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下,极端气象干旱导致2061—2090年棉花产量分别下降41.3%和54.2%;CO₂浓度升高可提高棉花产量,贡献率为14.9%~25.0%,但浓度达到750 µmol/mol以上时,棉花增产幅度将不再持续增加。     

广东省土地利用及其变化和林业碳核算研究

土地利用及其变化和林业(LULUCF)是重要的碳源和碳汇，探索建立高精度的LULUCF碳核算体系是推动土地低碳利用和精细管理的关键基础。本文以广东省为例，采用库—差别法，基于森林资源二类调查、土壤普查、土地利用等数据，在地块尺度上系统核算了因LULUCF产生的碳源和碳汇。研究表明，2018年广东省LULUCF碳汇为2967.3万t CO₂a^-1，其中生物量碳汇约占70%，土壤碳汇约占30%，提升土地植被盖度和加强林木经营是增加LULUCF碳汇最主要手段。相同地类不同地块的碳源或碳汇强度差异较大，林地、湿地、耕地、建设用地、草地等地类均可能出现跨碳源和碳汇类别的差异。土地利用“碳排放系数”为常数的碳核算方法难以满足“双碳”目标下土地利用的精细管理需要。本文提出的LULUCF碳核算综合了生物量及土壤碳库的变化，满足履行《联合国气候变化框架公约》要求，在全国范围具有适用性，植被异速生长模型和土壤碳库年度变化分异图可支撑地块尺度土地利用碳源或碳汇多情景分析，其核算结果可为土地利用和自然资源管理的低碳增汇政策制定提供参考。     

京津冀地区光伏开发空间适宜性及减排效益评估

京津冀地区作为中国重要的能源消费基地,近年在产业转型与发展中对清洁能源的需求不断增加。光伏发电是中国“十四五”期间加速能源结构转型,早日实现碳中和目标的关键举措与重要抓手。本文以京津冀为研究区,通过构建“地形—气象—成本”光伏开发适宜性综合评价指标体系,计算了光伏开发适宜性指数,刻画出京津冀地区2018年光伏开发适宜性的空间格局特征,进而定量评估不同开发适宜性情景下光伏发电潜力与减排效益。研究表明：① 京津冀地区光伏开发适宜区占到区域总面积的22%,一般适宜区面积最广,“燕山—太行山”一线是适宜区与不适宜区的主要分界线,各类适宜区主要分布在承德、张家口和保定市3个市。 ② 京津冀地区光伏发电发展潜力巨大,开发非常适宜区和较适宜区的年发电潜力是2018年京津冀地区电力消耗的3倍。③ 光伏发电节能减排效果显著。在将非常适宜区和较适宜区全部开发情景下碳减排量为京津冀2018年排放量的47%。④ 土地利用限制、大型输电网络和储能系统是制约光伏发展的主要因素。总体来看,虽然大规模光伏开发仍存在一定的限制条件与技术瓶颈,但在全球气候变化加剧和社会经济发展进入“低碳脱碳”新常态的背景下,京津冀地区的大规模光伏开发仍是助力区域早日实现碳中和目标、优化能源结构和提升人民福祉的重要途径。     

基于微博大数据的气候变化对中国赏樱旅游的影响

研究气候变化对生态系统旅游和休闲功能的影响是旅游地理学的重要领域。本文发展和优化了基于Logistic曲线从微博大数据中提取赏樱旅游活动开展时间的方法,并从2879033条与樱花相关的新浪微博大数据中筛选出587891条有效微博,进而提取和重建了中国2010—2019年赏樱旅游活动时间数据集,该数据集通过了物候站点观测数据和与温度响应关系的验证。在此基础上分析了过去10 a中国21个城市赏樱旅游活动始日、末日和持续期的时空格局,并模拟和预测了SSP2-4.5和SSP5-8.5两种气候情景下,2020—2050年中国赏樱旅游活动时间的变化趋势。结果表明：① 过去10 a,全国大部分城市赏樱旅游活动始日提前（占比61.9%）,末日提前（占比76.2%）,持续期缩短（占比52.4%）。纬度每升高1°,始日、末日分别推迟0.286 d（P < 0.01）和0.394 d（P < 0.01）,持续期缩短0.286 d（P > 0.05）。② 未来气候情景下,大部分城市赏樱旅游活动始日和末日提前,持续期延长。SSP5-8.5情景对赏樱旅游活动的影响比SSP2-4.5情景更明显。本文的方法和框架能够为气候变化对特定旅游活动的影响研究提供基于大数据视角的参考。     

最优增长路径下的中国碳排放估计

从能源消费、水泥生产和森林碳汇3 个方面对中国未来的碳排放进行了较为全面的估计。其中,能源消费碳排放是在能源-经济框架下利用经济动力学模型对最优经济增长路径下的能源需求进行预测得到的,同时考虑了能源结构的演化及不同能源品种在碳排放系数上存在的差异;水泥生产碳排放则是在对水泥产量预测的基础上进行的,认为水泥产量与城市化进程存在一定的联系,而城市化进程遵循“S曲线”发展规律;森林碳汇是通过引入CO2FIX模型,分别对原有森林与新增可造林的固碳能力进行估算,最终合成了中国未来的净碳排放曲线。结果发现,能源消费碳排放在2031 年达到高峰,为2637 MtC,对应的人均GDP低于OECD国家的实证经验;人均排放高峰出现在2030 年,为1.73 tC/人,远低于美国欧盟和日本2006 年水平;水泥生产碳排放增长放缓,2050 年控制在254 MtC左右,占工业总排放的12%;森林碳汇至2050 年可累计吸收6806.2 MtC,年吸收量逐渐下降;净排放也于2033 年达到峰值,为2748 MtC。     

中国能源消费碳排放强度及其影响因素的空间计量

碳排放所引起的全球气候变化对人类经济社会发展带来了严峻的挑战。中国政府承诺到2020 年GDP碳排放强度较2005 年降低40%~45%,这一目标的实现有赖于全国层面社会经济和产业结构的实质性转型,更有赖于省区层面节能减排的具体行动。基于联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC) 提供的方法,本文估算了全国30 个省区1997-2010 年碳排放强度,采用空间自相关分析方法和空间面板计量模型,探讨了中国省级尺度碳排放强度的时空格局特征及其主要影响因素,旨在为政府制定差异化节能减排的政策和发展低碳经济提供科学依据。研究结果表明:① 1997-2010 年,中国能能源消费CO₂排放总量从4.16 Gt 增加到11.29Gt,年均增长率为7.15%,而同期GDP年均增长率达11.72%,碳排放强度总体上呈逐年下降的态势;② 1997-2010 年,碳排放强度的Moran's I 指数呈波动型增长,说明中国能源消费碳排放强度在省区尺度上具有明显的空间集聚特征,且集聚程度有不断增强的态势,同时,碳排放强度高值集聚区和低值集聚区表现出一定程度的路径依赖或空间锁定;③ 空间面板计量模型分析结果表明,能源强度、能源结构、产业结构和城市化率对中国能源消费碳排放强度时空格局演变具有重要影响;④ 提高能源利用效率,优化能源结构和产业结构,走低碳城市化道路,以及实行节能减排省区联动策略是推动中国实现节能减排目标的重要途径。     

Urban construction land demand prediction and spatial pattern simulation under carbon peak and neutrality goals: A case study of Guangzhou,China

Urban construction land has relatively high human activity and high carbon emissions. Research on urban construction land prediction under carbon peak and neutrality goals (hereafter “dual carbon” goals) is important for territorial spatial planning. This study analyzed quantitative relationships between carbon emissions and urban construction land, and then modified the construction land demand prediction model. Thereafter, an integrated model for urban construction land demand prediction and spatial pattern simulation under “dual carbon” goals was developed, where urban construction land suitability was modified based on carbon source and sink capacity of different land-use types. Using Guangzhou as a case study, the integrated model was validated and applied to simulate the spatiotemporal dynamics of its urban construction land during 2030-2060 under baseline development and “dual carbon” goals scenarios. The simulation results showed that Guangzhou’s urban construction land expanded rapidly until 2030, with the spatial pattern not showing an intensive development trend. Guangzhou’s urban construction land expansion slowed during 2030-2060, with an average annual growth rate of 0.2%, and a centralized spatial pattern trend. Under the “dual carbon” goal scenario, Guangzhou’s urban construction land evolved into a polycentric development pattern in 2030. Compared with the baseline development scenario, urban construction land expansion in Guangzhou during 2030-2060 is slower, with an average annual growth rate of only 0.1%, and the polycentric development pattern of urban construction land was more prominent. Furthermore, land maintenance and growth, that is, a carbon sink, is more obvious under the “dual carbon” goals scenario, with the forest land area nearly 10.6% higher than that under the baseline development scenario. The study of urban construction land demand prediction and spatial pattern simulation under “dual carbon” goals provides a scientific decision-making support tool for territorial spatial planning, aiding in quantifying territorial spatial planning.     

Spatiotemporal dynamics of carbon intensity from energy consumption in China

The sustainable development has been seriously challenged by global climate change due to carbon emissions. As a developing country, China promised to reduce 40%-45% below the level of the year 2005 on its carbon intensity by 2020. The realization of this target depends on not only the substantive transition of society and economy at the national scale, but also the action and share of energy saving and emissions reduction at the provincial scale. Based on the method provided by the IPCC, this paper examines the spatiotemporal dynamics and dominating factors of China’s carbon intensity from energy consumption in 1997–2010. The aim is to provide scientific basis for policy making on energy conservation and carbon emission reduction in China. The results are shown as follows. Firstly, China’s carbon emissions increased from 4.16 Gt to 11.29 Gt from 1997 to 2010, with an annual growth rate of 7.15%, which was much lower than that of GDP (11.72%). Secondly, the trend of Moran’s I indicated that China’s carbon intensity has a growing spatial agglomeration at the provincial scale. The provinces with either high or low values appeared to be path-dependent or space-locked to some extent. Third, according to spatial panel econometric model, energy intensity, energy structure, industrial structure and urbanization rate were the dominating factors shaping the spatiotemporal patterns of China’s carbon intensity from energy consumption. Therefore, in order to realize the targets of energy conservation and emission reduction, China should improve the efficiency of energy utilization, optimize energy and industrial structure, choose the low-carbon urbanization approach and implement regional cooperation strategy of energy conservation and emissions reduction.     

基于IPAT模型的安徽省不同情景碳排放趋势测度分析

基于1995-2010年能源消费数据,利用IPAT模型,分规划情景、惯性情景、低碳情景对安徽省未来碳排放量及碳排放强度进行测度,结果表明:2015年,安徽省在规划情景、惯性情景、低碳情景下的碳排放量分别为16 680.96万t、14 790.52万t、11 235.49万t,均呈增长态势,碳排放强度分别为0.6952t/万元、0.6661t/万元、0.6533t/万元,呈下降趋势,规划与惯性情景模式下的碳排放量和碳排放强度均高于低碳情景模式。3种情景碳排放曲线表明,不会出现库兹涅茨曲线(EKC)拐点。科技创新、机制创新是实现碳减排的重要途径,"十二五"期间,安徽省通过提高能源效率、优化能源结构、创新机制等举措,碳排放仍有较大削减空间。     

青藏高原地表土壤水变化、影响因子及未来预估

土壤水分是地表和大气连接的纽带,在水文循环中扮演着重要角色。青藏高原作为“第三极”和“亚洲水塔”,其土壤水分对周边地区的气候如亚洲季风的形成和维持产生重要影响,也深刻影响着亚洲水资源的可利用量。基于分布在青藏高原3个气候区的100个站点的实测土壤水数据,对ECV、ERA、MERRA、Noah数据集进行评价,选择对土壤水分评估效果最好的数据集,分析各种气象要素对土壤水分时空格局的影响,并预估未来100年内青藏高原土壤水变化,探讨可能气候成因。结果表明：① Noah数据集对青藏高原历史时期土壤水分评估效果最好,相对其他地区,各数据集对那曲地区土壤水分评估效果最优;② 在各种气象因子中,降水是影响大部分地区土壤水分时空变化的最主要因子,但在喜马拉雅山脉地带,尤其山脉北坡,温度和太阳辐射有较高的影响;③ 1948-1970年土壤水分有明显的下降趋势,1970-1990年土壤水分呈波动变化,无明显趋势,1990-2005年土壤水分有一定的上升趋势,2005年后至今土壤水分有明显快速下降趋势：④ 不同未来情景,土壤水分有下降趋势,其中在CRP 8.5情景下,土壤水分下降最为明显,在2080年之后有更加显著的下降趋势;⑤ 未来降水和温度均呈上升趋势,其中干旱指数变化在RCP 8.5情景下呈下降趋势,在RCP 2.6和RCP 4.5情景下无明显变化,干旱指数在一定程度上能解释未来土壤水分的变化格局。     

西部特大城市低碳发展的现状问题及目标策略研究——以西安市为例

作为应对全球气候变化的关键平台,城市尺度的低碳建设研究具有重要意义。本文以西部特大城市-西安市为例,分别从碳排放量变化趋势、未来发展目标、关键部门能耗系统分析其低碳发展现状,指出存在问题及可能的节能减排潜力,认为西安市高碳发展模式明显,面临资源禀赋差异、能源消费结构的锁定效应、能源利用效率低、城市空间结构不合理、高能耗建筑多、碳汇能力弱等问题。基于此,制定工业节能技术改造、城市空间合理布局、推广绿色建筑、社会治理创新和政策保障等对策措施。     

环境规制、FDI与能源消费碳排放峰值预测——以西北五省为例

基于STIRPAT模型，运用情景分析法对西北地区2017—2030年能源消费碳排放进行预测，在高、中、低三种环境规制强度下设定出9种发展模式，以分析环境规制与FDI对能源碳排放峰值的影响。研究表明：（1） 在初始发展情境下，西北地区2030年碳排放总量为70 273.07×10⁴ t，无法实现碳排放达峰目标。（2） 低环境规制背景下，高、高中、高低三种发展模式2030年能源消费碳排放额为73 550.53×10⁴ t、64 881.98×10⁴ t、56 296.96×10⁴ t。（3） 中、高环境规制下，中低、低两种发展模式分别于2025年、2020年达到碳排放峰值，峰值额度为53 447.15×10⁴ t、51 022.68×10⁴ t。能源碳排放强度为0.86 t·（10⁴元）^-1、0.68 t·（10⁴元）^-1，相比较2005年碳排放强度下降48.38%、60.14%。9种发展模式中，仅中低、低两种发展模式能够如期实现碳排放峰值任务，表明严格的环境规制政策能够有效减缓西北地区能源消费碳排放，为促进西北地区碳排放峰值目标如期实现，针对西北地区碳减排工作提出了相应对策建议。