冰川冻土, 2023, 45(3): 940-952 doi: 10.7522/j.issn.1000-0240.2023.0071

冰冻圈与全球变化

基于土地利用变化的河西内陆河流域碳排放时空特征

王飞,1,2, 韩君,1

1.兰州财经大学 统计学院，甘肃 兰州 730101

2.兰州财经大学 金融学院，甘肃 兰州 730101

Spatiotemporal variations of carbon emissions based on land use change in the Hexi Inland River Basin

WANG Fei,1,2, HAN Jun,1

1.School of Statistics，Lanzhou University of Finance and Economics，Lanzhou 730101，China

2.School of Finance，Lanzhou University of Finance and Economics，Lanzhou 730101，China

通讯作者: 韩君，教授，主要从事资源环境与能源经济研究. E-mail： hanjun8012@126.com

收稿日期: 2023-05-17   修回日期: 2023-06-14  

基金资助: 甘肃省自然科学基金项目.  22JR11RA136
国家社科基金一般项目.  22BTJ001
兰州财经大学丝绸之路经济研究院一般项目.  JYYY202001
甘肃省青年科技基金计划项目.  20JR5RA060

Received: 2023-05-17   Revised: 2023-06-14  

作者简介 About authors

王飞，讲师，主要从事遥感与环境可持续发展研究.E-mail：wmx2007@163.com , E-mail：wmx2007@163.com

摘要

土地利用变化是引起碳排放增加的重要原因之一。探索区域土地利用变化引起的碳排放量和碳排放效率问题，对于把握各土地利用类型的碳排放特征、制定土地利用减排策略具有重要意义。本研究以集中国生态系统重要性与脆弱性于一体的典型区域的河西内陆河流域为研究区，利用1985—2020年的土地利用现状遥感数据，通过土地利用动态变化模型、排放系数法深入分析了河西内陆河流域的土地利用变化及其引起的碳排放量和碳排放效率的时空变化特征。结果显示：（1）1985—2020年绿洲规模呈持续扩张趋势，与1985年相比，2020年的绿洲面积相对增加了13.17%；建设用地以单向转入为主，其余土地利用类型之间的双向转变频繁。（2）各土地利用类型的净碳排放量总体呈增加趋势，2020年净碳排放量（113.17×104 t）相对1985年（48.57×104 t）增加了1.33倍，净碳排放量与绿洲面积显著正相关，耕地和建设用地扩张引起的碳排放量是净碳排放量增加的主要原因。碳排放弹性系数整体呈增加趋势，由1990年的-1.83增至2020年的205.91。（3）1985—2020年的耕地和建设用地碳排放强度、绿洲碳排放强度均呈增加趋势，分别由1985年的32.17 t⋅km-2和5.09 t⋅km-2增至2020年的60.74 t⋅km-2和10.48 t⋅km-2，但绿洲碳排放强度增加速率小于耕地和建设用地，同期的绿洲碳吸收强度普遍呈递减趋势。（4）工业城市嘉峪关市、金昌市的多年平均绿洲碳排放强度最大，以灌溉农业为主的行政单元相对较低，以畜牧业为主的祁连县最低。本研究通过定量分析河西内陆河流域土地利用的碳排放量及其变化，有助于宏观把握河西内陆河流域土地利用的碳排放特征，对于寻找解决土地利用的减排方案、加强土地管理和推动土地利用的低碳发展模式提供了科学认识基础和决策参考。

关键词： 土地利用变化 ; 碳排放量 ; 碳排放强度 ; 时空变化 ; 河西内陆河流域

Abstract

Land use change was one of the important reasons for increases in carbon emissions. To explore regional carbon emissions and carbon emission efficiency due to land use change are crucial for understanding carbon emissions characteristics of different land use types and formulating carbon emissions reduction policies of land use. This study takes the Hexi Inland River Basin， a typical region that integrates the importance and vulnerability of China’s ecosystems， as the study area. Based on remote sensing data of land use from 1985 to 2020， we studied on spatiotemporal variations of each land use type and its carbon emissions， carbon emission efficiency in the Hexi Inland River Basin by using land use dynamic changes models and carbon emission coefficient method. The following results were discovered： （1） From 1985 to 2020， oasis area showed a continuous expansion trend， with a relative increase of 13.17% in 2020 compared with 1985. Except the construction land was dominated by unidirectional transfer， bidirectional transfers were frequent among the remaining land use types. （2） The net carbon emissions of all land use types showed an overall upward trend， and the net carbon emissions in 2020 （113.17×104 t） increased by 1.33 times relative to 1985 （113.17×104 t）. Moreover， there is a significantly positively correlation between the net carbon emissions and the oasis area， also the carbon emissions caused by the expansion of cropland and construction land was the main reason for the increase in the net carbon emissions. Additionally， the carbon emissions elasticity coefficient showed an increasing trend overall， which increased from -1.83 in 1990 to 205.91 in 2020； （3） The carbon emissions intensity of cropland and construction land showed increasing trend from 1985 to 2020， which increased from 32.17 t⋅km-2 in 1985 to 60.74 t⋅km-2 in 2020； as well as the oasis carbon emissions intensity， which increased from 5.09 t⋅km-2 in 1985 to 10.48 t⋅km-2 in 2020， but the increasing rate of oasis carbon emissions intensity was smaller than that of cropland and construction land. Also， oasis carbon absorption capacity intensity decreased generally from 1985 to 2020. （4） As industrial cities， Jiayuguan city and Jinchang city have the largest multi-year average oasis carbon emissions intensity， following the administrative divisions dominated by irrigated agriculture were relatively lower， and Qilian County was the lowest， which is dominated by animal husbandry. Based on quantitatively analyzing the carbon emissions and its changes due to land use in the Hexi Inland River Basin， this study helps us understand the carbon emissions characteristics of land use in the inland river basin， meanwhile， provide scientific knowledge and decision-making reference for seeking solutions to carbon emissions reduction schemes of land use， strengthening land use management and promoting the low-carbon development model of land use.

Keywords： land use change ; carbon emissions ; carbon emissions intensity ; spatiotemporal variations ; Hexi Inland River Basin

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本文引用格式

王飞, 韩君. 基于土地利用变化的河西内陆河流域碳排放时空特征[J]. 冰川冻土, 2023, 45(3): 940-952 doi:10.7522/j.issn.1000-0240.2023.0071

WANG Fei, HAN Jun. Spatiotemporal variations of carbon emissions based on land use change in the Hexi Inland River Basin[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2023, 45(3): 940-952 doi:10.7522/j.issn.1000-0240.2023.0071

0 引言

越来越多的证据表明，碳排放是导致全球气候变化的重要因素［1］。全球气候变化日益广泛，深刻地影响着自然、生态和社会经济系统，这一观点已被广泛接受并得到许多研究的支持［1-2］。因此，开展碳排放相关研究有益于解决全球变暖问题，而调节全球气候变化、减缓温室效应和践行低碳发展的关键问题之一就是清楚了解土地利用情况［3］。土地利用类型变化会引起“碳汇”到“碳源”的转变，土地利用结构的转变对于碳排放效应具有重要影响［4］。已有研究表明，土地利用变化通过改变生态系统的碳循环过程进一步影响区域乃至全球的碳平衡［5-11］。为此，土地利用及其变化引起的碳排放影响备受科学界及各国政府广泛关注［5-6，12］。国外学者开始“土地利用与碳排放”方面的研究相对较早，研究的主题主要为土地利用变化与土壤碳排放、气候变化模型与生态系统、热带雨林森林采伐与森林退化（REDD）碳排放及REDD和生物燃料利弊等［13］；国内相关研究始于2000年，受宏观“双碳”政策影响，2016年之后进入深入发展时期，研究方法的多样化使得研究成果日益丰富。目前学者们在土地利用的碳排放研究方面多侧重于单一陆地生态系统的碳效应计算［7-11］或某一土地利用类型引起的碳排放效应测度［14-18］及其影响因素识别［19-22］，研究方法主要是探索性空间数据分析［23］、时序分析与空间计量分析［24-38］；研究区主要集中在武汉［28-29］、长三角［21-22，30-32］、江浙［33-34］、京津冀［35-36］、黄河流域［37］等社会经济发展热点区域的省市层面［23-24，38-44］，或是全国范围［45-50］，但总体上针对中国西北地区的研究较少。

西北内陆河流域绿洲几乎集中了范围内所有的人口、社会经济与生态要素，其承载的由于人口快速增加和社会经济加速发展所带来的压力明显高于其他地区［51］。在复杂的全球变化和极端气候事件频发下，加强西北内陆河流域的碳排放研究有助于解决区域生态环境问题。因此，本文以中国西北地区河西内陆河流域为研究区，基于该流域土地利用类型的动态变化分析，运用排放系数法估算了流域和行政区划两个层面各土地利用类型的碳排放量，同时引入了反映碳排放效率的三个指标，即通过碳排放强度、碳排放弹性系数分析不同层面碳排放量与各土地利用类型面积之间的关系，以揭示研究区不同层面土地利用的碳排放效率；通过经济发展低碳化指数反映各行政区划单元的经济发展碳排放效率，一方面有助于科学认识该热点地理区域的土地利用碳排放时空特征，另一方面基于研究区绿洲人类活动对环境的影响分析，为促进区域土地资源的科学管理、推动河西内陆河流域土地利用绿色低碳模式发展提供科学依据。

1 研究区概况

地处中国西北干旱区的河西内陆河流域，自西向东依次为疏勒河、黑河、石羊河三大内陆河流域，流域面积约37 402 km2，1960—2017年的多年平均出山径流量约为49.49×108 m3。研究区昼夜温差大，1960—2017年山区的多年平均气温为-1.30 ℃，远低于同期平原绿洲（约9.25 ℃）；降水量少且时空分布不均，从山区到平原绿洲降水量骤减。河西内陆河流域主要河流的出山径流依赖于山区的大量降水及其高寒气候孕育的冰雪水资源。河西内陆河流域的绿洲分布于主要河流的出山口冲洪积扇三角洲地带，及伴随输水、蓄水等水利工程修建发展的人工灌溉绿洲。近年来在人工调水、输水等措施下，石羊河流域和黑河流域的尾闾绿洲维持了一定面积的湿地。这些绿洲一方面承载着区域内90%以上的人们生产生活功能，另一方面绿洲的维持对于自然环境的改善和生态系统的协调起着重要作用。

河西内陆河流域行政区划辖甘肃省的武威、金昌、张掖、嘉峪关、酒泉五市，及内蒙古自治区的额济纳旗和青海省的祁连县，是中国十大商品粮基地和五大蔬菜生产基地之一。河西内陆河流域绿洲主要赖以灌溉农业，灌溉农业用水量占总用水量的85%以上［52］，水资源是流域赖以生存和可持续发展的重要保障，上游来水量的多少和水资源的分配很大程度上影响着流域土地利用结构的动态变化。

2 数据与方法

2.1　数据来源

本文1985—2020年的土地利用现状数据来源于武汉大学杨杰和黄昕教授团队发布的基于谷歌地球引擎（GEE）平台的中国土地覆盖数据集（CLCD）［53］，空间分辨率30 m，利用ArcGIS软件对其进行裁剪、栅格计算等处理，分别得到1985年、1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年和2020年的土地利用/覆被数据，进一步基于ArcGIS软件的空间合并分析，得出不同时段的土地利用类型转移矩阵以分析河西内陆河流域的土地利用动态变化。

结合研究区自然环境、社会经济特征及土地利用变化的实际，基于学者们的相关研究［54-55］，将研究区土地利用类型划分为：耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地，其中：林地包括有林地和灌木林地；水域包括河渠、湖泊、水库、沼泽湿地和冰川/积雪。文中提到的绿洲涵盖的土地利用类型有耕地、林地、草地、水域和建设用地。

文中所需要的社会经济数据主要源于1978—2007年《甘肃改革开放30年》、2011—2021年《甘肃统计年鉴》、2001—2021年《青海统计年鉴》、1991—2021年《内蒙古统计年鉴》和2001—2021年《中国县域统计年鉴》等。

2.2　研究方法

2.2.1　土地利用类型的动态变化

单一土地利用类型动态变化是指一定时期内研究区域的某一种土地利用类型面积的变化状况，通过土地利用类型的净变化来反映。单一土地利用类型的净变化为研究区某土地利用类型在一定时期内转入与转出面积之差［56］。相关的计算公式如下：

Nc=Ub-UaUa×1T×100%

式中：Nc表示某一土地利用类型在一定时期内的净变化率；Ua、Ub分别表示研究初期和研究末期某土地利用类型的面积；T为研究时期。

2.2.2　土地利用碳排放量估算

河西内陆河流域所辖行政区划覆盖甘肃省河西五市、青海省祁连县和内蒙古的额济纳旗，县、市层面的能源消耗量和农业生产条件数据（地膜使用量、农药使用量）缺乏，难以获取与土地利用数据对应的长时序资料，故本文主要通过应用普遍的排放系数法计算各土地利用类型及其转变的碳排放量，研究的前提是各土地利用类型碳排放系数取值的确定。

耕地兼具碳源与碳汇功能，碳源主要是农业生产活动诸如农业化肥使用、农业机械使用及灌溉等产生的碳排放量，碳汇则是农作物通过光合作用吸收的CO2，二者差值即为耕地的净碳排放量［26］。林地和草地因其生态系统碳储量密度较高，通常被认为是陆地生态系统的碳汇；水域充当碳源还是碳汇抑或二者都有，取决于水域类型、地理位置和环境条件等多因素的影响。据国内学者们的研究共识，视水域为碳汇［26］。未利用地则因其碳排放强度长时间变化不大，通常也被认为是碳汇；通常被认为是碳源的建设用地主要考虑其承载不同产业能源消耗所引起的间接碳排放。综上，基于已有相关研究结果，本文主要考虑建设用地和耕地引起的碳排放量及其余四种土地利用类型的碳吸收量来测算研究区土地利用的碳排放量变化。

据已有研究结果（表1），耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地的碳排放系数分别取值为0.422、-0.578、-0.021、-0.253、42.970 t⋅hm-2⋅a-1和-0.005 t⋅hm-2⋅a-1，正值表示碳排放系数，负值表示碳吸收系数。

表1   各土地利用类型的碳排放系数参照表

Table 1  The referenced table of carbon emission coefficient of each land use type

土地利用类型文献取值/（t⋅hm-2⋅a-1）文献来源本文取值/（t⋅hm-2⋅a-1）
耕地0.422

范建双等［14］；方林等［31］；张余等［38］；

孙赫等［45］；邢秀为等［46］；吉雪强等［57］；

肖磊等［58］；李缘缘等［49］；李玉玲等［59］

0.422
0.497阳凯等［9］；石洪昕等［26］；方林等［31］
0.216赵荣钦等［5］
0.469方林等［31］
林地-0.581阳凯等［9］；石洪昕等［26］-0.578
-0.060赵荣钦等［5］
-0.578孙赫等［45］；邢秀为等［46］；吉雪强等［57］；肖磊等［58］
-0.644李缘缘等［49］；方林等［31］；李玉玲等［59］
-0.490李波等［29］
-6.440唐洪松等［24］
-0.577李小康等［25］
-0.613范建双等［14］
草地-0.021

方林等［31］；阳凯等［9］；范建双等［14］；

李小康等［25］；石洪昕等［26］；方林等［31］；

孙赫等［45］；邢秀为等［46］；李缘缘等［49］；

李波等［29］；吉雪强等［57］；李玉玲等［59］；

肖磊等［58］

-0.021
-0.950赵荣钦等［5］
0.390唐洪松等［24］
水域-0.253

阳凯等［9］；范建双等［14］；石洪昕等［26］；

方林等［31］；和海秀等［44］；李缘缘等［49］；

-0.253
-0.460赵荣钦等［5］
-0.257赖力［12］
-0.248段晓男等［46］
-0.252孙赫等［45］；邢秀为等［46］；吉雪强等［57］；肖磊等［58］
-0.025方林等［31］
-0.245唐洪松等［24］
-0.218李玉玲等［59］
建设用地40.730石洪昕等［26］42.970
47.440赵荣钦等［5］
42.970孙赫等［43］
0.717方林等［31］
未利用地-0.005

阳凯等［9］；范建双等［14］；石洪昕等［26］；

方林等［31］；和海秀等［44］；孙赫等［45］；

邢秀为等［46］；李缘缘等［49］；吉雪强等［57］；

肖磊等［58］；李玉玲等［59］；

-0.005
-0.050赖力［12］；唐洪松等［24］

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综上，土地利用的碳排放量计算公式为：

Ci=Si×Ki

式中：Ci表示第i种土地利用类型的碳排放量；Si表示研究区第i种土地利用类型面积；Ki 表示第i种土地利用类型的碳排放系数。

2.2.3　土地利用类型面积与碳排放的关系

本文选用土地利用类型的碳排放强度和土地利用碳排放弹性系数两个指标计算主要土地利用类型的面积与其产生的碳排放量之间的关系，有助于阐释并比对不同土地利用引起的碳排放状况。

土地利用类型的碳排放强度即各土地利用类型单位面积产生的碳排放量，参考已有研究［42］，计算公式如下：

CEIi=CEiSi

式中：CEIi表示第i种土地利用类型的碳排放强度；CEi表示第i种主要土地利用类型产生的碳排放量；Si代表第i种主要土地利用类型面积。

据弹性系数内涵提出了土地利用碳排放弹性系数，即土地利用引起的净碳排放量的变化率与相应年份某土地利用类型面积的变化率之比［60］。计算公式如下：

Ej=ΔC(j,j-1)Cj-1ΔS(j,j-1)Sj-1

式中：Ej表示第j年的土地利用碳排放弹性系数；ΔC(j,j-1)表示第j-1年到第j年的净碳排放量的变化量；ΔS(j,j-1)表示第j-1年到第j年的某土地利用类型面积的变化量；Cj-1、Sj-1分别表示第j-1年的净碳排放量和某土地利用类型面积。

2.2.4　空间单元经济低碳化发展指数

空间单元经济低碳化发展指数是空间单元在市、县层面的GDP比率与其范围内土地利用引起的碳排放量比率的比值，用以衡量空间单元市县层面经济发展的低碳程度［61］。计算公式是：

ELCIp=GpGCpC

式中：ELCIp表示流域范围内第p个行政单元的经济低碳化发展指数；Gp、G分别表示第p个行政单元、流域范围的地区生产总值；Cp、C分别表示第p个行政单元、流域范围的碳排放量。ELCIp<1表明第p个行政单元的碳排放水平高于其经济发展水平，ELCIp>1表明第p个行政单元的碳排放水平低于其经济发展水平，ELCIp值越大表明空间单元的经济低碳化发展水平越高。

3 结果与分析

3.1　河西内陆河流域的土地利用变化

3.1.1　土地利用变化率

基于1985—2020年的土地利用类型面积遥感数据，利用ArcGIS栅格计算得出了各土地利用类型净变化率和绿洲面积（图1）。由图1（a）可知：1985—2020年各土地利用类型的多年平均净变化率从大到小依次为：建设用地>耕地>林地>水域>草地>未利用地，其多年平均净变化率分别为13.23%、0.63%、0.57%、0.57%、0.30%和-0.10%，同期绿洲的年均净变化率为0.37%。表明未利用地转入为其他土地利用类型（即绿洲）的面积大于其他土地利用类型（即绿洲）转出为未利用地的面积，未利用地减少的面积转变成了绿洲。

图1

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图1   1985—2020年河西内陆河流域各土地利用类型净变化率（a）与绿洲面积的动态变化（b）

Fig. 1   Net change rate of each land use type （a） and dynamic changes of oasis area （b） in the Hexi Inland River Basin during 1985—2020


由图1（b）知：研究区绿洲面积整体呈增加趋势，1990年绿洲规模小幅萎缩，1990年之后显著快速增加并于2015年后趋缓。不同时段的绿洲面积净变化率亦反映了这一特征，2000—2010年期间绿洲面积增加最明显，净变化率高达0.99%。

3.1.2　土地利用变化过程

利用ArcGIS工具对不同时期土地利用类型的转移数据进行叠加分析，得到了1985—2020年不同土地利用类型面积变化转移弦图（图2），可以看到，研究期内各土地利用类型之间的双向转变剧烈。从某一土地利用类型的转出面积看，从大到小依次是未利用地、草地、耕地、水域、林地和建设用地，从转入流向上，草地主要由未利用地和耕地转入，这与生态环境改善和退耕还草措施实施有关；耕地主要由未利用地和草地转入，主要由于农民受经济利益驱使垦荒引起；林地主要由草地转入，水域主要由未利用地和草地转入，这与石羊河尾闾和黑河尾闾输水、调水形成的湿地和湖有关；建设用地基本呈单向转入态势，主要由未利用地、草地和耕地转入，未利用地则主要由草地和水域转入，主要是由局部生态环境退化和水域萎缩引起。

图2

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图2   河西内陆河流域土地利用转移弦图（1985—2020年）（箭头宽度表示土地利用类型之间转换的面积）

Fig. 2   Chord diagram of land use transfer in the Hexi Inland River Basin （1985—2020） （The width of the arrows represents the area due to land use transfer between different land use types）


3.2　河西内陆河流域各土地利用类型的碳排放效应
3.2.1　土地利用类型的碳排放效应时序分析

根据式（2）、（4）计算得到河西内陆河流域各土地利用类型的碳排放量、净碳排放量和绿洲碳排放弹性系数（图3）。从各土地利用类型的碳排放量看，耕地和建设用地的碳排放量呈增加趋势，建设用地的碳排放量从1995年之后快速增加；从各土地利用类型的碳吸收量看，除未利用地呈轻微减少外，其余土地利用类型均呈缓慢增加趋势，综合得出土地利用的净碳排放量整体呈增加趋势，2020年的净碳排放量达113.17×104 t，相对于1985年增加了1.33倍。1985—1995年的净碳排放量略微增加，这期间耕地面积略微减少、建设用地缓慢增加，因此引起的碳排放量变化不明显。1995—2020年的净碳排放量持续快速增加，主要是同期耕地面积和建设用地同时快速扩张，而且这两类土地利用类型引起的碳排放量远大于同期草地、水域、未利用地的碳吸收量。综合来看，绿洲面积与净碳排放量呈显著的正向线性关系（R2=0.97，P=0.01）。

图3

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图3   1985—2020年河西内陆河流域各土地利用类型的碳排放量/碳吸收量（a）、总的净碳排放量和绿洲碳排放弹性系数（b）

Fig. 3   Carbon emissions / carbon absorption capacity of each land use type （a）， total net carbon emissions and elasticity coefficient of oasis carbon emissions （b） in the Hexi Inland River Basin from 1985 to 2020


由绿洲面积碳排放弹性系数知，除1990年为-1.83外（即绿洲面积变化1%引起的碳吸收增量大于1%），1995—2020年的绿洲面积碳排放弹性系数由4.91增至205.91。以2010年为界，1990—2010年绿洲面积碳排放弹性系数先增后减，2010年之后逐渐增加，直至2020年最大，表明研究区绿洲扩张带来的边际碳排放量较高。基于式（3）计算得出1985—2020年耕地和建设用地及绿洲的碳排放强度均呈增大趋势，分别由1985年的32.17 t⋅km-2和5.09 t⋅km-2增至2020年的60.74 t⋅km-2和10.48 t⋅km-2，且耕地和建设用地的碳排放强度增加速率更大，表明绿洲土地利用的碳排放压力主要来自耕地和建设用地。

3.2.2　河西内陆河流域各土地利用类型碳排放量的空间差异

根据公式（3）、（5）计算得到各行政区划单元的多年平均碳排放强度和经济低碳化发展指数（以下称ELCI）（图4）。从耕地和建设用地的碳排放强度看，额济纳旗的碳排放强度因建设用地急剧扩张表现出最高值；金昌市和嘉峪关市工业发展引起的碳排放强度高于以灌溉农业为主的武威市、张掖市和酒泉市；经济以畜牧业为主且人口相对稀少的祁连县最低。从绿洲碳排放强度视角，工业城市嘉峪关市（高）和金昌市（较高）的绿洲碳排放强度最高，其次是灌溉农业为主的武威市（较高）、张掖市（中）、酒泉市（低）、额济纳旗（低），祁连县因域内林地和草地面积广布表现为最低。

图4

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图4   河西内陆河流域各行政区划单元的多年平均碳排放强度、碳吸收强度和经济低碳化发展指数空间差异（1985—2020年）

Fig. 4   Spatial variations of multi-year average carbon emissions intensity， carbon absorption intensity and economic low-carbon development index of each administrative district in the Hexi Inland River Basin （1985—2020）： carbon emissions intensity of cropland and construction land （a）， oasis carbon emissions intensity （b）， oasis carbon absorption intensity （c）， economic low-carbon development index （d）


利用绿洲碳吸收强度指标衡量绿洲的生态环境质量，由图4知，额济纳旗的绿洲碳吸收强度最高，表明向黑河尾闾人工输水以维护生态功能的成效显著；酒泉市的相对较高，武威市、张掖市和嘉峪关的绿洲碳吸收强度居中，祁连县较低，金昌市的最低，主要原因是金昌市经济主要以工业为主，耕地和建设用地占绿洲面积的近1/3，生态用地相对较少。

借助于得到的ELCI值评估各行政单元的经济低碳发展状况（图4）。武威市、张掖市和额济纳旗的ELCI值小于1，表明这三个地方土地利用的碳排放水平高于其经济发展程度，经济低碳化发展程度较低；其余4个行政单元的ELCI值都大于1，说明这些区域的碳排放水平低于其经济发展程度，经济低碳化发展程度相对较高，尤以嘉峪关市的ELCI值最高，为14.91，表明嘉峪关市的低碳化经济发展程度相对最高。

通过计算1985—2020年各行政单元土地利用的碳排放量及其强度（图5），分析各土地利用类型单位面积的碳排放量变化趋势特征。主要结果是：①各行政单元的碳排放量均呈增加趋势，碳排放量增加速率显著的依次是额济纳旗、嘉峪关、武威市、金昌市，其余行政单元的增加速率相对较小；②各行政单元耕地和建设用地的碳排放强度普遍呈增加趋势，持续增加趋势显著的是额济纳旗、嘉峪关市、金昌市，其余行政单元的增加趋势相对较小；③除祁连县的绿洲碳排放强度呈弱减少趋势外，其余行政单元的绿洲碳排放强度呈增加趋势；④除祁连县和武威市的绿洲碳吸收强度呈微弱增加外，其余行政单元的绿洲碳吸收强度均呈下降趋势。结合式（4）计算得出酒泉市、额济纳旗、祁连县的多年平均绿洲碳排放弹性系数为正值，分别为12.56、4.15、0.29；张掖市、嘉峪关市、武威市和金昌市的多年平均绿洲碳排放弹性系数为负值，分别为-17.38、-3.88、-2.60、-2.19。若依此预计未来绿洲面积变化引起的碳排放强度，额济纳旗和酒泉市将随绿洲扩张而持续增大，祁连县小幅增加，其余单元将随绿洲扩张而减小，其中张掖市的减小幅度将最大。

图5

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图5   河西内陆河流域各行政区划单元的碳排放量和碳排放强度的时空变化（1985—2020年）

Fig. 5   Spatiotemporal variations in carbon emissions and carbon emissions intensity of each administration district in the Hexi Inland River Basin （1985—2020）： carbon emissions of each administration district （a）， carbon emissions intensity of cropland and construction land in each administration district （b）， oasis carbon emissions intensity of each administration district （c）， oasis carbon absorption intensity of each administration district （d）


4 讨论

全球变暖已成为毋庸置疑的事实，主要归因于人类活动燃烧化石燃料和土地利用引起的碳排放［1］。因此，从人类活动综合影响方面开展土地利用与碳排放关系的研究对于全面评估人类活动对环境的影响程度、推进区域经济低碳转型和实现土地利用可持续发展具有重要指导意义［32］。当前，“土地利用与碳排放”主题已然成为了碳排放研究的集中领域之一［26］。本文针对中国西北地区河西内陆河流域，基于前人的研究基础，在促进实现“双碳”目标的大背景下，通过估算流域土地利用的碳排放量揭示碳排放效应的时空差异，有助于提出科学的因地制宜减排措施和政策。

限于土地利用碳排放量数据较为匮乏，河西内陆河流域所辖行政区划长时序的能源消耗、农业生产条件等统计资料缺失，本文在研究方法上采用了排放系数法计算研究区土地利用的碳排放量，有别于依据单个产业部门统计数据或以《IPCC温室气体排放指南》为基础的主流碳排放量测算研究［61］。基于此，有必要对本文采用的数据集、为何采用排放系数法以及未来研究方向给予讨论，以期为类似研究提供参考。

土地利用碳排放研究的根本步骤，一方面是确定土地利用类型和计算土地利用类型的动态变化特征，即：利用长时序遥感资料获取土地利用现状数据，通过比较多期土地利用现状数据分析土地利用类型的转移矩阵和变化趋势，揭示各土地利用类型的动态演变特征；另一方面是计算各土地利用类型的碳排放量，即通过碳排放估算模型将各土地利用类型与碳排放量关联起来分析碳排放量的变化特征。

针对土地利用类型变化，本文利用CLCD数据集从长时序、空间差异上分析了土地利用类型的动态变化特征。CLCD数据集［53］总体的准确率达80%，具有空间分辨率高（30 m）、长时序逐年和可公开获取的优势，相比于现有的土地利用专题产品，其在多方面表现出良好的一致性。比对基于该数据集的研究结果和已有研究结论，周兰萍等［62］、卢辉雄等［63］、尚海洋等［64］基于遥感影像解译得出了1970—2017年石羊河流域生态环境趋好、绿洲面积增加；巩杰等［55］、唐霞等［65］、肖飞艳［66］基于遥感资料和文献研究得出了1990—2015年黑河流域人工绿洲面积增加、自然绿洲面积减少；齐敬辉［67］和马晴等［54］揭示了1977—2015年疏勒河流域中下游耕地、建设用地和林地面积增加，草地、水域和未利用地减少。总之，本文得出的研究区绿洲面积持续扩张等反映流域土地利用动态变化特征的结果与已有研究一致，表明CLCD数据集适用于河西内陆河流域的土地利用变化研究。

针对土地利用的碳排放量核算，目前可公开获取的不同层面的碳排放数据集，缺乏基于土地利用的碳排放量数据。梳理已有的土地利用与碳排放研究成果，土地利用直接碳排放量的计算方法有排放系数法、机理模型以及样地清查法、遥感估测法等［11-12］。其中，不少学者运用排放系数法研究了特定区域土地利用的直接碳排放量［9，24，31，44-49，57-59］；土地利用的间接碳排放量大都是利用IPCC指南方法结合能源平衡表核算［14，25，28，59-60］。鉴于本研究区行政区划单元缺乏能源消耗和农业生产条件等长时序统计资料，本文采用了已有研究中应用较多的排放系数法估算土地利用的直接碳排放量和间接碳排放量。其中：排放系数采用的是研究中使用较多的经验系数，运用该方法获得的研究结果与杨文学等［68］、王怡睿［69］的相似，基本阐明了河西内陆河流域土地利用的碳排放量及碳排放效应特征，为制定优化土地利用策略、推进土地利用低碳模式发展提供了决策指导。但因使用的各土地利用类型碳排放经验系数掩盖了不同地区、不同气候条件、不同作物生产方式及同一地类内部不同土地利用强度引致的碳排放差异，使得相关研究忽视了土地利用强度对碳排放量的影响。为此，下一步的研究方向是基于多源数据从多层次细分空间单元研究未来不同社会经济发展情景下的土地利用类型变化，并尝试征求碳排放研究领域权威专家意见基础上，按经纬度和地理环境进行分类以修正土地利用碳排放系数，从而预测未来的土地利用碳排放趋势，以弥补当前研究因忽略土地利用强度不同引起的碳排放量差异的缺憾。

5 结论

本文利用1985—2020年不同时段的土地利用类型遥感数据，结合河西内陆河流域的社会经济统计资料，围绕“土地利用的碳排放效应”科学问题，运用ArcGIS软件对遥感数据进行了处理和计算，得出主要结论如下：

（1）除建设用地呈单向转入外，其余各土地利用类型之间的双向转变较为剧烈。绿洲面积呈增加趋势，建设用地的净变化率在各土地利用类型中最大，这与研究区城市化程度增大引起的建设用地需求增加紧密相关。

（2）河西内陆河流域各土地利用类型引起的净碳排放量整体上呈持续增加趋势，1995—2020年的增加速率明显大于1985—1995年，这与1995年之后耕地和建设用地快速扩张引起的碳排放量急剧增加有关。绿洲的碳排放弹性系数均大于1（1990年为-1.83），绿洲碳排放弹性系数变化除2000—2010年外均呈增加趋势。耕地和建设用地、绿洲的碳排放强度均呈增大趋势，且耕地和建设用地的碳排放强度增加速率更大，河西内陆河流域绿洲的碳排放压力主要来自耕地和建设用地。

（3）从行政区划层面，1985—2020年各行政单元的净碳排放量均呈增加趋势，新兴工业城市（嘉峪关市和金昌市）的净碳排放量相对最高，增加速率也较快；经济以灌溉农业为主的行政单元净碳排放量相对较小，增加速率缓慢。各行政单元的碳排放强度呈增加趋势，碳吸收强度则普遍呈递减趋势，总体上碳排放强度的增加速率普遍大于碳吸收强度的减小速率（额济纳旗例外）。

（4）从疏勒河流域依次向东到石羊河流域，1985—2020年的多年平均绿洲碳排放强度逐渐递增（嘉峪关市例外）、同期的多年平均绿洲碳吸收强度逐渐递减（金昌市例外）、多年平均经济低碳化发展指数递减（工业城市嘉峪关市、金昌市例外），且武威市、张掖市和额济纳旗的经济发展程度低于其碳排放水平，其余行政单元的经济发展程度都高于碳排放强度。

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