基于Markov-PLUS模型的长株潭城市群建设用地扩张模拟及碳排放响应分析

在双碳目标和新型城镇化背景下,保证经济平稳增长的同时减少碳排放是实现城市高质量发展的重要任务之一,更是长沙、株洲、湘潭等国家低碳试点城市重点建设目标之一。因此以长株潭城市群中用地变化和碳排放最为剧烈的中心城区作为研究区域,在现状分析的基础上运用Markov-PLUS耦合模型和碳排放响应模型,模拟了自然状态发展情景、耕地保护发展情景、生态保护发展情景和绿色低碳发展情景下建设用地扩张及碳排放响应情况。结果表明：(1)2000—2020长株潭城市群建设用地面积呈现阶段性的波动增长趋势,耕地和林地是其主要来源,扩张强度在2010—2015年最大,主要集中在城市群中心区域;碳排放量呈现倒“V”型曲线,可以划分为碳排放量快速上升阶段(2000—2005年)和碳排放量下降阶段(2005—2020年),以2010年为节点,下降幅度先增加后减缓;二者之间存在较为密切的正相关关系,整体表现为建设用地面积增加(减少)碳排放随之增加(减少)的较强扩张与较高排放模式。(2)Markov-PLUS模拟结果显示,长株潭城市群建设用地在自然状态发展情景下扩张面积最大(235.9503km²),在...     

青藏高原东缘生态过渡带碳中和评估与预测

青藏高原东缘生态过渡带是我国重要的生态功能区和碳库,对该区域碳中和的评估和预测对于中国乃至亚洲的碳排放管理具有重要意义。基于率定的CASA模型估算了2001-2019年青藏高原东缘生态过渡带栅格尺度碳汇量,结合中国碳排放数据库分析近20年碳排放时空演变规律;然后,采用STIRPAT模型和岭回归建立碳排放与人口等6个社会经济指标的弹性关系,并讨论库兹涅兹曲线对碳排放的影响。之后采用情景分析法,设计包括绿色发展等5种不同经济发展情景预测研究区2020-2060年碳排放变化特征;最后,提出假性碳中和并进行定义,结合GM （1,1）模型预测所得碳汇量,探究青藏高原东缘生态过渡带净碳汇量未来不同情景演变趋势,预测与评估不同发展情景研究区碳中和状况。结果表明：研究区碳汇量在2001-2019年间呈波动缓慢上升趋势,研究区碳汇量东南部高西北部较低;而碳排放量增长速率迅速,于2019年达到108Mt左右,是2001年的3.07倍;近20年,研究区碳汇量均大于碳排放量,但二者差距呈减少趋势。STIRPAT模型岭回归系数表明,研究区内存在城镇化率环境库兹涅兹曲线（EKC）效应,随着城镇化率的提升,区域碳排放呈先增加后减少趋势,而对于富裕度无显著EKC效应;在6个影响因素中,人口变量对碳排放的影响最显著,每增加1%的人口,碳排放将增加1.03%左右;在预测的五种不同发展情景中,可持续发展情景（ST）与基准情景（BL）、节能情景（ES）与绿色发展情景（GD）分别在2050年、2040年实现碳达峰,碳达峰时间随着能耗的减少逐渐提前。粗放情景（ETS）在2060年仍未实现碳达峰,并且其碳排放将于2040年左右超过碳汇量,而其余四种情景预测2020-2060年碳汇量始终大于碳排放量,但其净碳汇量均呈先减少后增加的趋势。因此,青藏高原东缘生态过渡带具有较强固碳能力,但如采用不加管制的发展模式,其碳汇量将无法抵消其碳排放量。因此,在规划发展模式与保护生态的同时,应重点控制人口、畜牧业等因素,提高人民与产业的节能减排意识。     

东北三省“水-能源-碳”系统仿真模拟——基于系统动力学模型

水资源和能源消费量及碳排放制约区域发展水平，也影响区域生态环境质量，区域多要素资源耦合作用与协同管理成为近年来的研究热点。水资源、能源和碳排放三个系统通过不同的流程相互连接，探究"水-能源-碳"系统耦合关系，是区域探索绿色协调发展的重要基础。以东北三省为研究对象，采用系统动力学研究方法，从自然、社会、经济三个维度来探索水-能源-碳三者的关联模式。以2001-2019年东北三省的水资源、能源、碳排放现状为基础数据，梳理三个子系统的耦合关系，并对未来二十年其发展变化仿真模拟。结果表明：（1）水资源、能源、碳排放在未来二十年均呈现增长的趋势，水资源增长趋势最快，在仿真情景5下，与2020年相比2040年水资源、能源消费量和碳排放量分别增长230.4%、210.7%和36.9%；（2）决策变量对"水-能源-碳"系统的影响程度依次是清洁节能>产业调控>国内生产总值（GDP）增长率，随着GDP增长率升高，水资源和能源消耗量、碳排放量升增加，随着产业转型升级，居民意识提高及清洁能源增加，水资源和能源消耗量、碳排放量减少。在综合调控情景下，未来水资源消耗量高于基础情景，能源消耗量和碳排放量则得到了良好的控制；（3）2020-2040年，水资源、能源消费量和碳排放量呈现强相关性，纽带关系呈协同优化方向改善，供需缺口减小，有效的缓解了环境压力；（4）情景3的能源结构调整和居民意识的提高可有效降低碳排放量，情景4产业结构的调整对水资源和能源的影响较为明显。情景5权衡经济发展与节能节水以减少碳排放，严格按照"双碳"目标，将水资源、能源向较高质量发展的可持续发展方向推进，更具参考性。研究结果有利于东北三省"水-能源-碳"系统可持续发展，促进经济发展水平。     

不同等级道路对生态网络的影响——以福州市为例

道路的扩张导致生态网络破碎化加剧及其景观连接度受阻,科学分析不同等级道路对景观连接度及生态网络的影响对指导道路规划和生态保护具有重要意义。本研究以福州市为研究区域,基于2020年道路网络、土地覆盖类型、数字高程模型等数据,运用形态学空间格局分析和电路理论在不同物种扩散距离(1、3、5、10 km)范围内进行生态网络构建,并在景观-斑块-廊道尺度分析不同等级道路(高速公路、城市快速路、一级公路、二级公路)对景观连接度的影响。结果表明：在景观尺度,整体景观连接度与物种扩散距离呈显著正相关,其中,高速公路、城市快速路、一级公路、二级公路均在10 km物种扩散距离范围内导致整体景观连接度的下降率最低,分别为15.6%、5.3%、1.5%、5.2%;在斑块尺度,在不同等级道路的比较中,高速公路在1、5 km物种扩散距离范围内导致斑块连接度的下降率最大,一级公路在3、10 km物种扩散距离范围内导致斑块连接度的下降率最大;在廊道尺度,城市快速路在5 km物种扩散距离范围导致整体最低成本路径的成本加权距离、整体最低成本路径的成本加权距离与其长度之比、整体有效阻力和廊道总长度的上升率最高,分别为43....     

旅游交通碳排放的空间结构与情景分析

旅游业作为全球第一大产业,是影响气候变化的重要因素之一,旅游碳排放的相关研究近年来已经引起学者们的关注.选择了九寨沟风景区、西安碑林博物馆、南京珍珠泉风景区3个旅游交通模式差异明显的案例地为例,根据实地问卷调查数据估算了九寨沟风景区、西安碑林博物馆、珍珠泉旅游风景区2010年的旅游交通碳排放总量分别为654.18,108.44和15.92 Gg.通过比较九寨沟、西安碑林和珍珠泉的碳排放累积曲线,得出不同旅游平均距离的景区的碳排放结构均衡度有所不同,旅游平均距离偏低景区的碳排放结构最不均衡.同时,旅游景区的交通碳排放在距离上具有分段性,不同旅游平均距离的景区交通碳排放的空间结构具有明显的差异性.通过4种不同的交通情景分析发现,旅游平均距离高和距离中等的景区对飞机的碳减排敏感度较高,旅游平均距离偏低的景区自驾车的碳减排效果最为明显.研究结果为旅游管理部门根据碳排放结构有针对性的制定差异化的旅游交通碳减排政策提供了参考和借鉴.     

住区形态变迁与居民通勤能源消费的关系

快速城市化和城市扩张引发了住区形态的变迁,但形态变迁与居民通勤能源消费关系还不明确,如何通过城市的可持续公共管理政策来控制城市住区形态变迁过程下通勤能源消费及其温室气体排放有着重要意义.以厦门为例,通过土地利用与交通耦合模型TRANUS的情景分析研究了住区形态的变迁对人口、工作以及土地消费空间分布的影响,进而分析了不同情景下通勤能源消费和温室气体排放的水平.结果表明: 基准情景下交通出行早高峰能源消费总量为54.35 tce,CO₂排放为119.12 t;住区形态变迁情景下,通勤能耗和CO₂排放同比基准情景均增加12%;通过适当的土地利用、交通和经济政策的实施,通勤能源消费与CO₂排放同比基准情景减少7%,说明城市公共政策能够有效地控制住区形态变迁背景下通勤能源消费和温室气体排放的增长.     

气候变化条件下山西翅果油树适宜分布区的空间迁移预测

气候变化对生物多样性的影响及其适应性直接关系着生物多样性保护的成效,预测未来气候变化条件下受威胁物种适宜生境的空间变化趋势对生物多样性保护具有重要的理论和实践意义.本文选取我国特有濒危植物翅果油树为研究对象,在区域尺度上预测气候变化条件下的物种适宜分布区,进而通过空间分析模拟不同气候变化情景下其适宜分布区的空间变化和迁移趋势.最大熵(Maxent)物种分布模型预测结果显示: 翅果油树的两个适宜分布区在未来气候变化情景下呈现不同的迁移趋势,吕梁山适生区呈现出纬度方向上的轻微波动,而中条山适生区则呈现出向高海拔地区迁移的趋势.适生区空间格局变化分析表明,翅果油树当前适生区的边界存在明显变化区域,包括新增适生区(零星分布在两个适生区的边缘地带,新增率为9.1%～20.9%)和丧失适生区(集中分布在吕梁山适生区北缘和中条山适生区东南部,丧失率为16.4%～31.2%),且两者对气候变化的响应较为敏感.利用分类统计工具Zonal计算得出,在未来气候变化条件下吕梁山适生区的中心点呈现向南迁移的趋势,最大迁移距离为7.451 km;中条山适生区的中心点则呈现出向西北迁移的趋势,最大迁移距离为8.284 km.表明山西翅果油树的分布对气候变化的响应较为剧烈.     

区域旅游交通碳排放测度模型及实证分析

交通是旅游业发展的基础,旅游交通的碳排放是旅游业碳排放的主体部分。合理配置区域旅游交通是旅游业可持续发展的重要保障。从区域的角度出发,构建区域旅游交通碳排放测算模型,并以南京市和黄山市为例进行分析。研究发现:(1)区域经济和旅游发展水平是影响旅游交通碳排放的重要因素,且经济发展水平和旅游发展水平对旅游交通碳排放"贡献"的大小和方向不同;(2)区域旅游交通碳排放主要在区外,区内比例较小。2008至2012年,南京市旅游交通碳排放中区外部分所占比例平均达到89.13%,黄山市平均达到90.21%,两城市区外与区内部分之比均约为9∶1;(3)区域旅游交通碳排放结构中,民航所占比重最大,其次是公路和铁路,区域交通结构的优化有利于旅游交通碳排放的减少;(4)区域各类交通方式中,外部交通的碳排放中旅游业的贡献较大,而城市内部交通的碳排放中旅游业的贡献较小。     

共享社会经济路径下中国2020—2100年碳排放预测研究

碳排放和减碳经济代价研究日益受到学术界和决策者的关注，中国政府做出的关于争取在2060年前实现碳中和的表态引起了国际社会的热议。在此背景下，开展中国未来长时间序列碳排放的情景预测具有切实意义。基于可拓展的随机性环境影响评估模型（STIRPAT）评估了人口、经济和受教育程度对碳排放的影响，对比历史数据并验证了碳排放预测模型的准确性，结合共享社会经济路径（SSPs）情景的设定和模型参数，预测了5种情景下中国2020年至2100年的碳排放轨迹及经济代价。结果表明：（1）考虑碳排放达峰目标的实现，SSP3情景是中国未来发展的最佳情景，在此情景下，中国有望提前三年实现碳排放达峰目标；（2） SSP3情景可使中国年度总碳排放量和人均碳排放量处于相对其他四种情景的最低值，但需要付出累积GDP下降5.49%至8.80%的代价；（3）为完成在2060年前实现碳中和的承诺，中国政府在未来的40年需面对409.36-467.42 Gt的碳中和量；（4）2020年中国的碳排放强度将会较2005年水平下降40.52%至41.39%，2030年碳排放强度将会较2005年水平下降59.64%至60.75%。5种情境中，SSP5情景是降低碳排放强度的最佳情景，可最大程度地超额实现碳排放强度目标。未来，受经济发展、人口增长等重要因素影响，中国政府减碳压力将进一步加大。后疫情时代，考虑到能源供应的减少和高科技产业的发展，碳排放社会成本的上升将为中国创造一个使能源系统脱碳的机遇。中国应在"十四五"期间继续提升能源利用效率、升级产业结构、提倡低碳消费、实施隐含碳战略，以尽快实现碳减排目标。     

基于DTTD-MCR-PLUS模型的三生空间格局优化——以长沙市为例

优化三生空间格局有助于实现区域国土空间可持续高质量发展。研究提出利用动态交通时间数据优化最小阻力成本模型指标体系，对生态累计最小阻力与生活最小累计阻力差值进行聚类分析，利用突变点对各情景下的三生空间数量进行优化，从生活扩张、生态优先及基于资源与环境承载力视角下的粮食安全3个方面，提出了一种基于DTTD-MCR-PLUS的三生空间格局优化方法。研究发现：1) 基于动态数据优化的长沙市生态功能优化分区结果显示生态空间保护核心区面积为4111.41 km2，生态空间保护边缘区面积为2285.29 km2，生产空间开发重点区面积为2144.79 km2，生产空间开发边缘区面积为1928.59 km2，生活空间扩张集中区面积为1235.55 km2； 2) 耦合DTTD-MCR-PLUS模型模拟的多情景结果表明：生活优先情景下，生活空间面积增幅高达43.57%，主要分布在望城区南部，长沙县西部和雨花区东部；生态优先情景下，生态空间转出速度最低，与生活优先情景相比下降了3.11%；粮食安全情景下，生产空间侵占生态空间速度加快，增幅高达58.79%；3) 协调基本农田、生态保护红线、以及自然保护区下的2030 年长沙市三生空间格局优化布局方案结果表明：生产空间、生活空间和生态空间比例分别为37.63%、7.67%和54.70%。     

Large uncertainty in carbon uptake potential of land‐based climate‐change mitigation efforts

Most climate mitigation scenarios involve negative emissions, especially those that aim to limit global temperature increase to 2°C or less. However, the carbon uptake potential in land‐based climate change mitigation efforts is highly uncertain. Here, we address this uncertainty by using two land‐based mitigation scenarios from two land‐use models (IMAGE and MAgPIE) as input to four dynamic global vegetation models (DGVMs; LPJ‐GUESS, ORCHIDEE, JULES, LPJmL). Each of the four combinations of land‐use models and mitigation scenarios aimed for a cumulative carbon uptake of ~130 GtC by the end of the century, achieved either via the cultivation of bioenergy crops combined with carbon capture and storage (BECCS) or avoided deforestation and afforestation (ADAFF). Results suggest large uncertainty in simulated future land demand and carbon uptake rates, depending on the assumptions related to land use and land management in the models. Total cumulative carbon uptake in the DGVMs is highly variable across mitigation scenarios, ranging between 19 and 130 GtC by year 2099. Only one out of the 16 combinations of mitigation scenarios and DGVMs achieves an equivalent or higher carbon uptake than achieved in the land‐use models. The large differences in carbon uptake between the DGVMs and their discrepancy against the carbon uptake in IMAGE and MAgPIE are mainly due to different model assumptions regarding bioenergy crop yields and due to the simulation of soil carbon response to land‐use change. Differences between land‐use models and DGVMs regarding forest biomass and the rate of forest regrowth also have an impact, albeit smaller, on the results. Given the low confidence in simulated carbon uptake for a given land‐based mitigation scenario, and that negative emissions simulated by the DGVMs are typically lower than assumed in scenarios consistent with the 2°C target, relying on negative emissions to mitigate climate change is a highly uncertain strategy.     

Urban Household Carbon Emission and Contributing Factors in the Yangtze River Delta,China

Carbon reduction at the household level is an integral part of carbon mitigation. This study analyses the characteristics, effects, contributing factors and policies for urban household carbon emissions in the Yangtze River Delta of China. Primary data was collected through structured questionnaire surveys in three cities in the region – Nanjing, Ningbo, and Changzhou in 2011. The survey data was first used to estimate the magnitude of household carbon emissions in different urban contexts. It then examined how, and to what extent, each set of demographic, economic, behavioral/cognitive and spatial factors influence carbon emissions at the household level. The average of urban household carbon emissions in the region was estimated to be 5.96 tonnes CO₂ in 2010. Energy consumption, daily commuting, garbage disposal and long-distance travel accounted for 51.2%, 21.3%, 16.0% and 11.5% of the total emission, respectively. Regulating rapidly growing car-holdings of urban households, stabilizing population growth, and transiting residents’ low-carbon awareness to household behavior in energy saving and other spheres of consumption in the context of rapid population aging and the growing middle income class are suggested as critical measures for carbon mitigation among urban households in the Yangtze River Delta.     

Economic and ecological views on climate change mitigation with bioenergy and negative emissions

Climate stabilization scenarios emphasize the importance of land‐based mitigation to achieve ambitious mitigation goals. The stabilization scenarios informing the recent IPCC's Fifth Assessment Report suggest that bioenergy could contribute anywhere between 10 and 245 EJ to climate change mitigation in 2100. High deployment of bioenergy with low life cycle GHG emissions would enable ambitious climate stabilization futures and reduce demands on other sectors and options. Bioenergy with carbon capture and storage (BECCS) would even enable so‐called negative emissions, possibly in the order of magnitude of 50% of today's annual gross emissions. Here, I discuss key assumptions that differ between economic and ecological perspectives. I find that high future yield assumptions, plausible in stabilization scenarios, look less realistic when evaluated in biophysical metrics. Yield assumptions also determine the magnitude of counterfactual land carbon stock development and partially determine the potential of BECCS. High fertilizer input required for high yields would likely hasten ecosystem degradation. I conclude that land‐based mitigation strategies remain highly speculative; a constant iteration between synoptic integrated assessment models and more particularistic and fine‐grained approaches is a crucial precondition for capturing complex dynamics and biophysical constraints that are essential for comprehensive assessments.     

基于替代式自下而上法的区域旅游交通碳排放测度

区域旅游交通碳排放测度是分解旅游业减碳任务的一个难题。在剖析替代式自下而上法机理的基础上,以长三角为例,依托归纳法和变异系数法,尝试从人均GDP、人均消费水平和人均运输线路长度三方面测算出游距离,采取以实地调研数据为主、辅之以Mus TT模型法拟定各旅游交通方式的距离比例,立足区情确定碳排放系数,并以区域输入和输出的双向旅游流的人次比值法则对替代结果进行还原调整。研究表明:(1)2011年,长三角旅游交通碳排放总量为8.32 Mt,其中江苏省、浙江省和上海市分别为3.23、2.98 Mt和2.11 Mt;(2)飞机和自驾车共占排放量的71.64%,较明显低于世界平均比例,二者是降低旅游交通碳排放的关键;旅游公共交通的碳排放比例具有远高于发达国家甚至全球平均水平的"中国式"烙印;由高碳排放系数的旅游交通方式向低碳排放系数甚至零碳排放系数的转变,是旅游交通减排的基本方向。     

Carbon Footprint of Telemedicine Solutions - Unexplored Opportunity for Reducing Carbon Emissions in the Health Sector

Background

The healthcare sector is a significant contributor to global carbon emissions, in part due to extensive travelling by patients and health workers.

Objectives

To evaluate the potential of telemedicine services based on videoconferencing technology to reduce travelling and thus carbon emissions in the healthcare sector.

Methods

A life cycle inventory was performed to evaluate the carbon reduction potential of telemedicine activities beyond a reduction in travel related emissions. The study included two rehabilitation units at Umeå University Hospital in Sweden. Carbon emissions generated during telemedicine appointments were compared with care-as-usual scenarios. Upper and lower bound emissions scenarios were created based on different teleconferencing solutions and thresholds for when telemedicine becomes favorable were estimated. Sensitivity analyses were performed to pinpoint the most important contributors to emissions for different set-ups and use cases.

Results

Replacing physical visits with telemedicine appointments resulted in a significant 40–70 times decrease in carbon emissions. Factors such as meeting duration, bandwidth and use rates influence emissions to various extents. According to the lower bound scenario, telemedicine becomes a greener choice at a distance of a few kilometers when the alternative is transport by car.

Conclusions

Telemedicine is a potent carbon reduction strategy in the health sector. But to contribute significantly to climate change mitigation, a paradigm shift might be required where telemedicine is regarded as an essential component of ordinary health care activities and not only considered to be a service to the few who lack access to care due to geography, isolation or other constraints.     

Urban ecosystems and the North American carbon cycle

Approximately 75–80% of the population of North America currently lives in urban areas as defined by national census bureaus, and urbanization is continuing to increase. Future trajectories of fossil fuel emissions are associated with a high degree of uncertainty; however, if the activities of urban residents and the rate of urban land conversion can be captured in urban systems models, plausible emissions scenarios from major cities may be generated. Integrated land use and transportation models that simulate energy use and traffic‐related emissions are already in place in many North American cities. To these can be added a growing dataset of carbon gains and losses in vegetation and soils following urbanization, and a number of methods of validating urban carbon balance modeling, including top down atmospheric monitoring and urban ‘metabolic’ studies of whole ecosystem mass and energy flow. Here, we review the state of our understanding of urban areas as whole ecosystems with regard to carbon balance, including both drivers of fossil fuel emissions and carbon cycling in urban plants and soils. Interdisciplinary, whole‐ecosystem studies of the socioeconomic and biophysical factors that influence urban carbon cycles in a range of cities may greatly contribute to improving scenarios of future carbon balance at both continental and global scales.     

城市能源利用碳足迹分析——以厦门市为例

城市能源利用碳足迹分析综合考虑直接与间接碳排放,对于深度分析碳排放的本质过程、制定科学全面的碳减排计划具有重要意义。以厦门市为研究案例,应用碳足迹的混合分析方法,对厦门市2009年能源利用碳足迹进行了分析,除了包括传统研究中的城市能源终端利用产生的直接碳排放,还计算了跨界交通和城市主要消耗物质的内含能引起的间接碳排放。研究结果表明:(1)城市边界内的工业、交通、商业等部门的能源消耗产生的直接碳排放(即层次1和层次2)只占到总碳足迹的64%,而一直被忽略的跨界交通和城市主要消耗物质的内含能引起的间接碳排放(层次3)占到36%;(2)在直接碳排放中,工业部门的碳排放贡献率最大,占到直接碳排放的55%,其中化工行业带来的碳排放占到工业部门的25%;(3)在间接碳排放中,跨界交通引起的碳排放占间接碳排放的27%,其中长途道路运输贡献率最大,占跨界交通碳排放的38%;主要材料内含能碳排放占间接碳排的73%,其中燃料的内含能碳排放占总内含能的份额最大,达51%。;(4)从人均碳足迹角度比较,厦门市人均碳足迹和丹佛市的人均直接碳排(层次1+层次2)分别为5.74 t CO2e/人、18.9 t CO2e/人,包含3个层次的人均碳足迹分别为9.01 tCO2e/人、25.3 t CO2e/人,其中跨界交通引起的碳排放均占总碳足迹的10%左右,主要材料的内含能引起的碳排放分别占到总碳足迹的26%、15%;通过国内外典型城市不同层次碳足迹比较可见厦门还是相对低碳的,但有个显著的特点是主要消耗物质的内含碳排放比例较高,这在一定程度上说明了发展中国家城市消耗更多的基础材料,进一步证明了传统核算中忽略的第3层次碳排放核算与管理的重要性。