基于低碳导向的南昌市土地利用模拟与优化调控研究.pdf
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1、第4 3卷第5期2 0 2 3年1 0月水土保持通报B u l l e t i no fS o i l a n dW a t e rC o n s e r v a t i o nV o l.4 3,N o.5O c t.,2 0 2 3 收稿日期:2 0 2 3-0 3-2 2 修回日期:2 0 2 3-0 6-1 6 资助项目:国家自然科学基金项目“基于博弈的城镇扩张与生态网络保护时空耦合与优化管控研究”(4 1 9 6 1 0 4 2);教育部人文社会科学研究规划资助项目(1 9 Y J A Z H 0 6 1);南昌市经济社会发展重大招标课题(Z D S K 2 0 2 2 0 6)第一
2、作者:陈嘉诚(1 9 9 9),男(汉族),江西省赣州市人,硕士研究生,研究方向为土地管理。E m a i l:c j c 1 5 2 7 0 6 0 5 3 2 91 6 3.c o m。通信作者:罗志军(1 9 7 6),男(汉族),江西省新余市人,博士,教授,主要从事土地管理和3 S应用方面研究。E m a i l:l u o z j 1 01 6 3.c o m。基于低碳导向的南昌市土地利用模拟与优化调控研究陈嘉诚,罗志军,罗 媛(江西农业大学 国土资源与环境学院,江西 南昌3 3 0 0 4 5)摘 要:目的对不同低碳情景下土地利用变化进行模拟,对比多情景下的碳储量和碳排放差异,为江
3、西省南昌市的低碳发展提供相关建议。方法基于碳储量最大情景和碳排放最小情景对2 0 3 0年土地利用结构进行优化,并运用F L U S模型模拟南昌市多情景下土地利用的空间分布特征。结果根据数量结构优化结果,碳储量最大和碳排放最小情景下土地利用碳排放均小于自然发展情景,碳储量均大于自然发展情景。综合来看,碳汇最大化情景下土地利用数量结构优化效果更优。根据空间结构模拟结果,低碳情景与自然发展情景相比建设用地在空间分布上相对集中,并且碳排放减少区域和碳储量增加区域主要分布于中部和南部区域。结论为了早日实现南昌市碳达峰和碳中和的目标,建议优化土地利用结构,落实生态保护和耕地保护政策,控制建设用地过度扩张
4、,加强对重点区域的调控。关键词:低碳;土地利用;F L U S模型;南昌市文献标识码:A 文章编号:1 0 0 0-2 8 8 X(2 0 2 3)0 5-0 3 6 5-0 9 中图分类号:F 3 0 1.2,X 1 7 1.1文献参数:陈嘉诚,罗志军,罗媛.基于低碳导向的南昌市土地利用模拟与优化调控研究J.水土保持通报,2 0 2 3,4 3(5):3 6 5-3 7 3.D O I:1 0.1 3 9 6 1/j.c n k i.s t b c t b.2 0 2 3.0 5.0 4 2;C h e nJ i a c h e n g,L u oZ h i j u n,L u oY u a
5、 n.R e s e a r c ho n l a n du s e s i m u l a t i o na n do p t i m i z a t i o nr e g u l a t i o n i nN a n c h a n gC i t yb a s e do nl o w-c a r b o no r i e n t a t i o nJ.B u l l e t i no fS o i l a n dW a t e rC o n s e r v a t i o n,2 0 2 3,4 3(5):3 6 5-3 7 3.R e s e a r c ho nL a n dU s e
6、S i m u l a t i o na n dO p t i m i z a t i o nR e g u l a t i o ni nN a n c h a n gC i t yB a s e do nL o w-c a r b o nO r i e n t a t i o nC h e nJ i a c h e n g,L u oZ h i j u n,L u oY u a n(C o l l e g eo fL a n dR e s o u r c e sa n dE n v i r o n m e n t,J i a n g x iA g r i c u l t u r a lU n
7、 i v e r s i t y,N a n c h a n g,J i a n g x i3 3 0 0 4 5,C h i n a)A b s t r a c t:O b j e c t i v eT h ec h a n g e s i nl a n du s eu n d e rd i f f e r e n t l o w-c a r b o ns c e n a r i o sw e r es i m u l a t e d,a n dt h ed i f f e r e n c e s i nc a r b o ns t o r a g ea n dc a r b o ne m
8、i s s i o n su n d e r m u l t i p l es c e n a r i o s w e r ec o m p a r e di no r d e rt op r o v i d er e l e v a n t s u g g e s t i o n s f o r t h e l o w-c a r b o nd e v e l o p m e n t o fN a n c h a n gC i t y,J i a n g x i P r o v i n c e.M e t h o d sT h e l a n du s es t r u c t u r ei
9、 n2 0 3 0 w a so p t i m i z e db a s e do nt h e m a x i m u m c a r b o ns t o r a g es c e n a r i oa n dt h em i n i m u mc a r b o n e m i s s i o n s c e n a r i o.T h eF L U Sm o d e lw a s u s e d t os i m u l a t e t h e s p a t i a l d i s t r i b u t i o nc h a r a c t e r i s t i c so f
10、l a n du s e i nN a n c h a n gC i t yu n d e rm u l t i p l es c e n a r i o s.R e s u l t s A c c o r d i n gt o t h eo p t i m i z a t i o nr e s u l t so ft h eq u a n t i t ys t r u c t u r e,t h ec a r b o ne m i s s i o n so f l a n du s eu n d e rt h em a x i m u mc a r b o ns t o r a g ea n
11、 dm i n i m u mc a r b o ne m i s s i o ns c e n a r i o sw e r e s m a l l e r t h a nu n d e r t h en a t u r a l d e v e l o p m e n t s c e n a r i o,a n dc a r b o ns t o r a g ew a sg r e a t e r t h a nu n d e r t h en a t u r a l d e v e l o p m e n t s c e n a r i o.O v e r a l l,t h e e f
12、f e c t o f q u a n t i t a t i v e s t r u c t u r eo p t i m i z a t i o no f l a n du s eu n d e rt h es c e n a r i oo fm a x i m u mc a r b o ns i n kw a sb e t t e r.A c c o r d i n gt ot h es p a t i a ls t r u c t u r es i m u l a t i o nr e s u l t s,c o n s t r u c t i o nl a n du n d e rt
13、 h el o w-c a r b o ns c e n a r i ow a sr e l a t i v e l yc o n c e n t r a t e di ns p a t i a ld i s t r i b u t i o nc o m p a r e dw i t ht h en a t u r a ld e v e l o p m e n ts c e n a r i o.T h ea r e a so fc a r b o ne m i s s i o nr e d u c t i o na n dc a r b o ns t o r a g e i n c r e a
14、 s ew e r em a i n l y l o c a t e d i nt h e c e n t r a l a n ds o u t h e r nr e g i o n s.C o n c l u s i o nI t i s s u g g e s t e dt oo p t i m i z e l a n du s es t r u c t u r e,i m p l e m e n te c o l o g i c a lp r o t e c t i o na n dc u l t i v a t el a n dp r o t e c t i o np o l i c
15、i e s,l i m i te x c e s s i v ee x p a n s i o no f c o n s t r u c t i o n l a n d,a n ds t r e n g t h e n t h e r e g u l a t i o no f k e ya r e a s,s oa s t oa c h i e v e t h eg o a lo f c a r b o np e a ka n dc a r b o nn e u t r a l i t yo fN a n c h a n gC i t ya ss o o na sp o s s i b l e
16、.K e y w o r d s:l o wc a r b o n;l a n du s e;F L U Sm o d e l;N a n c h a n gC i t y 随着人类社会和经济活动消耗大量资源,导致温室气体排放迅速增长,由此产生的气候变暖问题已变成各国科学家和政府高度关注的全球性环境问题之一1-2。在此背景下,2 0 2 0年9月2 2日中国国家领导人在第7 5届联合国大会上承诺,“中国将提高国家自主贡献度,采取更加有力的政策和措施,力争于2 0 3 0年前达到碳峰值,2 0 6 0年前达到碳中和”3。为确保如期实现“双碳”目标,政府在近几年发布了包括2 0 3 0年前碳达峰行
17、动方案 在内的多项二氧化碳减排政策,通过对相关政策的梳理,中国实现碳中和的路径集中于产业结构和能源结构调整优化。然而众多研究成果表明中国陆地生态系统存在巨大碳汇,土地利用格局的变化对于陆地生态系统的碳循环有着举足轻重的作用4-5。因此,优化土地利用结构不仅能促进土地资源的合理利用,还能有效促进区域碳减排6-7。对于二氧化碳的排放量进行准确的测算,是进行区域碳排放相关研究的基础,从目前研究成果来看,土地利用碳排放测算方法可大致分为模型模拟法、样地清查法、遥感估算法、物料平衡法、排放系数法、实测法和因素分解法8。样地清查法是通过野外实地抽样的方式测算特定区域内的二氧化碳排放量,适用于微观尺度,测量
18、数据较为准确9。排放系数法基于I P C C国家温室气体清单指南和温室气体议定书进行的温室气体清单计算1 0-1 1,由于计算方法较为成熟、可操作性强的优点被广泛应用。本研究中对耕地、林地、草地、水域和未利用地的碳排放计算参考相关文献中实测数据,对于建设用地碳排放采用I P C C温室气体清单核算。土地利用模拟研究主要集中于数量预测和空间模拟两方面,现阶段常见的土地利用数量结构预测模型有M a r k o v模型、灰色预测模型、多目标线性模型、L o g i s t i c模型、S D模型等,土地利用空间结构模拟模型有C A模型、S L E U T H模型、C L U E-S模型、A BM模型
19、、F L U S模型等1 2。经过3 0a多的发展,土地利用模拟已经逐渐从数量预测发展到空间格局模拟,从单一模型向多种模型耦合1 3-1 4。相较于其他模型,F L U S模型基于ANN,S D模型和C A模型,并引入自适应惯性系数和轮盘赌竞争机制确定用地类型,模拟精度较高,在此基础上形成具有自主知识产权和独立操作系统的地理模拟优化平台,且近年来在土地利用模拟方面得到广泛应用1 5-1 7。南昌市是中国首批低碳试点城市,为推进区域绿色低碳高质量发展推行了 南昌市低碳发展促进条例(2 0 1 6年)南 昌 市“十 四 五”应 对 气 候 变 化 规 划(2 0 2 1年)等政策。但是根据中国碳
20、核算数据 库(C h i n ae m i s s i o na c c o u n t sa n dd a t a s e t s,C E A D s)中相关数据显示,南昌市近年来二氧化碳排放量仍以较高水平增长,这不利于南昌市未来的高质量发展,亟待找到土地利用结构与低碳排放的均衡点。因此,本文以南昌市为例,基于相关土地政策约束通过多元线性规划方法估算南昌市2 0 3 0年碳储量最大和碳排放最小目标下土地利用数量结构,并使用F L U S模型进行2 0 3 0年多情景空间结构模拟,分析并对比不同情景下土地利用、碳排放量和碳储量的变化特征和差异,在此基础上提出相关调控建议,以期为南昌市低碳试点工
21、作提供新思路,同时对江西省低碳规划起到示范和引领作用。1 研究区域与数据来源1.1 研究区域南昌市(1 1 5 2 7 1 1 6 3 5 E,2 8 1 0 2 9 1 1 N)作为江西省会城市,地处江西省中部偏北,地理位置优越。南昌市下辖6区(红谷滩、青山湖、新建、东湖、西湖、青云谱区)3县(安义县、南昌县、进贤县),总面积71 9 5k m2。南昌市作为环鄱阳湖城市群核心城市和长江中游城市群的中心城市之一,经济快速发展的同时,也出现了建设用地飞地式增长、建设占用耕地以及生态环境破坏等问题。1.2 数据来源(1)土地利用数据。本文从地理空间数据云平台(h t t p:www.g s c l
22、 o u d.c n/)获取分辨率为3 0m的南昌 市2 0 0 0,2 0 1 0,2 0 2 0年3期 的L a n d s a tTM/E TM+遥感影像,通过E NV I5.3对影像进行几何纠正、图像配准等预处理后,利用目视解译和计算机解译相结合的方法进行影像判读分类,根据 土地利用现状分类(G B T 2 1 0 1 0-2 0 1 7)将南昌市土地利用类型分为6类:耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地。k a p p a系数检验和总体精度均达到0.9 0,符合研究所需的精度要求。(2)土地利用驱动因子数据。参考已有研究结果1 2,1 8-1 9,结合南昌市实际情况与数据的科学
23、性和可获得性,通过地理探测器分析剔除影响程度较小的驱动因子后,最终确定了1 1个驱动因子,包括自然因子(D EM、坡向、坡度、年均气温、距中大型水体的距离)和社会经济因子(距乡镇/城市中心的距离、人口密度、G D P密度、夜间灯光数据、距城市主干路/高速公路/铁路的距离、距火车站/机场的距离)。D EM数据来源于地理空间数据云(h t t p:www.g s c l o u d.c n/),坡度和坡向通过A r c G I S处理得到;年均气温数据、夜间灯光数据和G D P密度数据来源于中国科学院资663 水土保持通报 第4 3卷源环境数据云平台(h t t p s:www.r e s d c
24、.c n);道路交通数据来源于O S M开源地图网站(h t t p s:m a s t e r.a p i s.d e v.o p e n s t r e e t m a p.o r g/);人 口 密 度 来 源 于w o r l d P o p数据集(h t t p s:www.w o r l d p o p.o r g/)。结合研究区域进行地理裁剪、欧氏距离分析、归一化等数据处理,最终输出栅格数据分辨率统一为3 0m3 0m。2 研究方法2.1 土地利用变化驱动机制分析方法地理探测器是由王劲峰等人开发的用于度量空间分异性并探究其驱动因子的统计学方法,被广泛应用于探究土地利用变化及驱动机
25、制相关研究1 8-1 9,地理探测器包括分异及因子探测、交互探测、生态探测、风险探测4个探测器2 0。本文用因子探测和交互探测进行驱动机制分析。因子探测器中,探测驱动因子X对因变量Y的解释力用q值度量,计算公式为:q=1-Lh=1Nh2hN 2=1-S SWS S T(1)S SW=Lh=1Nh2h,S S T=N 2(2)式中:q值为驱动因子对土地利用变化的解释力,q0,1,q值越大,说明该驱动因子对土地利用变化的解释力越强;h=1L;L为因子X的分层;Nh,N分别为某一分层和整个区域的样本数;2h,2分别为某一分层和整个区域的方差和;S SW和S S T分别为层内方差之和(w i t h
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- 基于 导向 南昌市 土地利用 模拟 优化 调控 研究
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