Examining the impact factors of urban residential energy consumption and CO2 emissions in China – Evidence from city-level data

Rapid urbanization has exerted substantial pressure on China’s energy system and contributed to climate change. To find the key drivers of urban residential energy consumption and CO₂ emissions, this paper uses an extended Stochastic Impacts by Regression on Population, Affluence and Technology (STIRPAT) model that employs city-level data to examine the influences of population scale, income level, population compactness and price on house-based residential energy consumption, energy-related CO₂ emissions and private vehicle ownership. The empirical results indicate that factors such as population scale, affluence, and population compactness can lead to increases in residential energy consumption and CO₂ emissions. In terms of transportation, income and population scale positively drive the growth of private vehicle ownership, while the fuel price negatively influences private vehicle ownership. Moreover, population scale is the most important factor in residential energy consumption and CO₂ emissions. Finally, policy recommendations are suggested for China’s urban development strategy and urban design and to encourage technology innovations that reduce residential energy consumption and CO₂ emissions.     

丽江市家庭能耗碳排放特征及影响因素

现代社会中人类活动对碳排放的影响日益显著.家庭作为人类社会的基本单元,其消费活动产生的碳排放是全社会碳排放的重要组成部分.通过对丽江市农村和市区家庭生活用能的调查数据进行分析,发现农村家庭生活用能以木柴为主,沼气和电为辅;市区家庭的生活用能以电为主,其次是液化气和蜂窝煤.从碳排放构成来看,农村地区木柴消费为家庭能源碳排放的主要来源,占总碳排的83.6％;市区电力消费为家庭能源碳排放的主要来源,占总碳排的88.4％.农村地区家庭的碳排放远高于市区家庭,主要原因是木柴的碳排放因子(1.87 kg CO2/kg)远高于电能的边际排放因子(0.7134 kg CO2·kW-1·h-1).从各影响因素与家庭主要能源消费碳排放的回归结果来看,在农村地区,家庭规模、家庭收入、教育水平均对家庭木柴消费碳排放有显著的影响,但影响方向和程度有一定的差别;在市区,年龄结构、教育水平、家庭规模、住房面积均会不同程度增加家庭电能消费碳排放.建议政府在完善“家电下乡”政策、增加农村家庭收入、加强农村居民教育等方面加大投入力度,以减少丽江市整体的家庭能耗碳排放.     

中国能源消费碳排放的时空特征

选择联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)的部门方法和8大类能源,采用1990年至2009年的中国能源统计数据,按照自下而上的思路,对我国各省区的碳排放量进行估算,并从碳排放量、碳排放强度、人均碳排放量和碳排放密指标出发,深入分析了各省区碳排放的时空特征差异。以期对国内碳排放的时空特征分析,有助于决策者和能源分析家提高节能减排政策制定的有效性。     

中国居民消费隐含的碳排放量变化的驱动因素

应用基于投入产出技术的生命周期评价(EIO-LCA)核算了1997、2000、2002、2005和2007年5a的中国居民消费隐含的二氧化碳排放量,发现其呈现增加趋势。2007年达到18.53亿t,相当于1997年的1.61倍,年平均增长4.89%. 其次采用结构分解分析(SDA)分析了碳排放效率变化、经济内在结构变迁、消费结构转变、人均消费水平变化、城市化进程和人口总量变化等六项因素对碳排放总量变化的驱动作用。研究发现碳排放效率因素和人均消费水平变化是驱动碳排放变化的两大主要力量,并且作用相反。碳排放效率的持续提高,很大程度上缓解了居民消费的隐含碳排放急剧增加的趋势,是减缓碳排放量的主要因素;而人均消费水平的迅速提高成为推动碳排放增加的主要力量,是推动碳排放增加的主要因素。     

典型社区家庭消费碳排放特征与影响因素——以北京市为例

家庭消费碳排放是中国碳排放总量的重要组成部分,已成为碳排放增长的主要驱动力,从消费角度研究家庭碳排量特征及影响因素对家庭碳减排和低碳社区建设有重要意义。使用碳排放系数法和消费者生活方式法计算北京市5种典型社区家庭消费月均碳排量,通过最优尺度回归和多重比较分析对不同社区家庭碳排放影响因素进行探究。研究发现：北京市5种社区户均碳排放总量及构成差异显著,影响因素不一致。其中：（1）平房类社区家庭直接碳排量732.26 kgCO₂/月高于其他社区,燃煤取暖是平房社区家庭直接碳排放高的主要因素,单位社区、政策性住房社区和商品房社区家庭直接碳排量较低,约50.00 kgCO₂/月。家庭类型显著影响每个社区家庭直接碳排量,家庭积极参与节能环保活动有利于减少家庭直接碳排放;（2）商品房社区家庭间接碳排量最高,达3879.06 kgCO₂/月,平房类社区家庭最低,间接碳排量仅为商品房社区的1/3,间接碳排放是家庭生活消费碳排放的主体。食品和居住消费产生的间接碳排量较高,老龄化社区家庭医疗保健消费碳排量更高;（3）家庭类型和月总收入对所有社区家庭间接碳排量影响显著,但社区环保工作满意度、社区环境满意度、家庭节能环保活动参与度、耐用品使用年限等因素影响程度存在差异,胡同社区和平房类社区中受教育水平高的家庭产生的间接碳排量更高,需积极灌输环保理念。进一步分析了主要影响因素在不同水平下对应的家庭碳排量差异程度与变化规律,有助于社区管理者识别高碳排家庭,为社区低碳管理提供新思路。     

我国典型城市化石能源消费CO2排放及其影响因素比较研究

城市是化石能源消费和CO₂排放的主要区域。分析典型城市化石能源消费CO₂排放特征,明确不同城市CO₂排放动态及主要影响因素的差异,是开展城市减排行动的重要科学依据。采用IPCC推荐方法及中国的排放参数核算11个典型城市2006—2015年间化石能源消费产生的CO₂排放量。根据各城市经济发展和CO₂排放特征将之分为四类:经济高度发达城市(北京、上海、广州)、高碳排放城市(重庆、乌鲁木齐、唐山)、低排放低增长城市(哈尔滨、呼和浩特和大庆)和低排放高增长城市(贵阳、合肥),并运用对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Divisia Index,即LMDI分解法)对比分析了四类城市CO₂排放量的影响因素。结果表明:(1)研究期内大部分城市CO₂排放总量有所增加,仅北京和广州呈下降趋势,工业部门CO₂排放在城市排放总量及其变化中占据主导地位;四类城市的人均CO₂排放量表现出与排放总量相...     

Delinking indicators on regional industry development and carbon emissions: Beijing–Tianjin–Hebei economic band case

Based on the two-level Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI) method and Tapio index, this paper constructed an expanded decomposition model for decoupling elasticity and effort index of industrial carbon emissions, and further quantitatively analyzed the delinking indicators on industry growth and environmental pressures in Beijing–Tianjin–Hebei (BTH) economic band from 1996 to 2010. The results indicate that: (1) together with the rapid economic growth, industrial energy-related carbon emissions in BTH region rose from 44477.43 × 10⁴ t in 1996 to 105602.33 × 10⁴ t in 2006 and then declined to 64426.71 × 10⁴ t in 2010, with an average annual growth rate of 2.94%. Our results also show that carbon emissions in BTH region were dominated by the secondary industry, which accounted for about 80% of total carbon emissions. (2) “Weak decoupling” was the main characteristic during the 9th Five-Year Plan period (1996–2000) and 11th Five-Year Plan period (2006–2010), particularly “strong decoupling” in 2007; while “weak coupling” was the main characteristic during the 10th Five-Year Plan period (2001–2005). (3) The rapid economic growth was the main factor responsible for industrial decoupling blocking. The energy structure and energy intensity made significant contributions to the industrial decoupling progress. The industrial structure effect had varied considerably over the years without showing a clear trend.     

Reduction and reallocation of water use of products in Beijing

The virtual water concept has received significant attention through manifesting the role of human activities such as consumption and international trade on water resources. However, few studies have focused on how the interactions of local supply chain exert impact on local water resources associated with virtual water flows. In this study, we introduce an indicator which is attached to the virtual water concept, termed the “internal water use of products” (IWUP), to examine the direct and indirect water use from local water supply for goods and services in Beijing for the years 1997, 2000, 2002, 2007, and 2010. This indicator links the pressure on local water resources to the final products with sectoral details, highlighting the importance of economic analysis in local water resource management. A structural decomposition analysis revealed that the increase in economic water productivity would have caused Beijing's IWUP to decrease by 196% from 1997 to 2010, if other determining factors remained constant. Such great efficiency improvements have allowed Beijing to fulfill its objectives of economic growth, whilst in the meantime reducing the water used in production. However, we also found that production structure adjustment would increase the IWUP, mainly due to a shift from agricultural and industrial sectors to service sectors.     

聚类分析视角下的中国省域碳排放时空格局及驱动因素分析

中国碳排放的时空格局对全球气候治理极为重要,其驱动机制是"减排"的关键所在。对中国省域碳排放时空特征和驱动模式进行聚类研究,揭示不同省域的模式相似性与差异性,对于各省域的 "双碳"目标达成和路径安排具有重要影响和现实支撑。研究采用1997-2019年碳排放量及社会经济数据,从聚类分析角度探讨了中国省域碳排放的趋势及驱动模式,基于偏最小二乘法(PLS)模型的归因结果,识别不同省域碳排放的驱动因素的贡献度和敏感性,进一步探寻省域减排方案。研究表明:①研究期内中国碳排放以499.25mt/a的速率上升,呈低位平缓波动-大幅上升-高位缓慢波动的趋势变化,省域碳排放呈北高南低、东高西低格局。②省域碳排放模式具有差异性,北京、天津等为低起点低速发展类,趋势呈扁平"S"型;吉林、新疆等为低起点高速发展类,呈上升"S"型;河南、广东等为中起点高速发展类,呈扩张"S"型。山东、山西为高起点超高速发展类,呈指数"S"型。③中国省域碳排放驱动因子的贡献度和敏感性存在空间差异。经济发展、产业结构、城市化水平与能源消耗等对碳排放的贡献度较高,其中地区GDP、人均GDP、第二产业占比GDP、年底非农人口比例、地区能源消耗总量等是碳排放的主要贡献因子。碳排放对产业结构、科技发展、环境规制的敏感性较强。④中国省域碳排放驱动模式的分异性较为明显,同类驱动模式省域多在地理空间范围内形成"集聚"现象。因此,不同省域政府减排策略的落实应考虑其碳排放的发展规模及驱动机制的差异,实现地区发展和减排 "两手抓"的同时利用地区优势,资源互通、交流合作,加强省域间碳排放的"共治",进一步促进高质量发展。     

中国旅游业碳排放效率的空间格局及其影响因素

旅游业碳排放效率作为旅游业绿色全要素生产率指标,是衡量旅游业碳排放与旅游经济增长之间关系的重要工具。借助SBM模型测算了中国省际旅游业碳排放效率,并利用ESDA和GWR方法分析了旅游业碳排放效率的空间格局及其影响因素的时空异质性。结果表明:中国旅游业碳排放效率呈现缓慢提升态势,但总体水平仍较低。旅游业碳排放效率的空间集聚特征明显,形成了以上海为中心的高值集聚区和以西北省份为中心的低值集聚区。旅游业碳排放效率及其空间格局演化是多因素共同作用的结果,旅游经济规模对中西部地区旅游业碳排放效率的提升作用较强;城镇化的促进作用逐步减弱,且在多数省份开始产生抑制作用;技术效应的提升作用高值区从中东部转移至华北和东北地区;旅游业产权结构对南部地区的推动作用也逐步凸显;结构效应主要对西南地区起促进作用。这为优化和提升旅游业碳排放效率提供了理论依据。     

新疆能源消费碳排放过程及其影响因素——基于扩展的Kaya恒等式

新疆,中国西部的欠发达区域,如何在保持社会经济持续快速发展的同时实现碳排放的减速增长是现阶段的重要发展命题,对于实现国家的减排目标有着至关重要的作用。通过对经典的Kaya恒等式进行扩展,并采用基于LMDI的完全分解模型,解析了1952年—2010年新疆的一次能源消费的碳排放的主要驱动因素。依据1952年以来新疆社会经济发展状况和碳排放总量演变特征,并结合一定的历史背景等,将新疆的一次能源消费的碳排放划分为6个演变阶段,定量分析了人口规模效应、经济产出效应、能源强度效应、能源结构效应和能源替代效应在不同发展阶段的贡献作用,主要的研究结论如下:(1)经济产出效应和人口规模效应是新疆碳排放增长的最主要贡献因子。(2)能源强度效应在1978年之前对碳排放的增长表现为正效应,主要原因是极低的能源利用效率和落后的生产工艺。改革开放之后,能源强度效应成为遏制碳排放增长的重要贡献因子。(3)能源结构效应和能源替代效应也是遏制新疆碳排放增长的主要贡献因子,但是其贡献作用还比较小,主要是因为可再生能源在能源消费总量中的比重还比较低和以煤为主的能源消费结构还没有发生根本性的改变。     

收缩视角下黄河中游城市碳排放时空格局及其影响因素

城市收缩作为城市化进程中的一种现象,与碳排放之间的关系错综复杂。当前从多维度收缩视角来探究碳排放量驱动因素的研究鲜有。据此,从人口、社会和经济三个维度构建城市收缩评价体系,利用黄河中游四省50个城市2012-2020年面板数据,基于熵值法、夜间灯光指数及地理探测器等方法探究城市收缩对碳排放时空差异的影响。结果表明:①黄河中游资源型城市收缩现象最为严重,呈现"大分散,小聚集"特征。人口收缩占比最多,综合收缩最少。②碳排放总量在研究时段内从2327 Mt增长到3040 Mt,热点区域分布在鄂尔多斯市、乌海市、呼和浩特市、忻州市和朔州市;冷点区域从陕西省和河南省分散分布逐渐向河南省集聚。碳排放总量两极分化现象明显,高值区域数量少,数值大,且逐年增幅大;低值区域数量多,数值低,呈逐年降低趋势。成长型和成熟型资源城市是碳排放量的热点区域,同时城市收缩加剧了碳排放量;衰退型和再生型资源城市已经成为碳排放量的冷点区域,此时的城市收缩对碳排放量抑制作用加强。③城市收缩对于碳排放量的影响是复杂的,经济收缩对碳排放空间分异的解释力最强,人口收缩解释力最小,多数影响因素空间叠加后会产生双因子增强作用,且主导因素由人口和经济收缩转变为社会和经济收缩。可见,黄河中游城市碳排放时空格局及影响因素存在一定差异,因此,在制定双碳行动方案时应综合考虑这些差异,进而可提出有针对性且能适应于地区发展需要的节能减排对策。     

The impact of trade openness on global carbon dioxide emissions: Evidence from the top ten emitters among developing countries

This study aims to analyze the relationship between carbon dioxide (CO₂) emissions, trade openness, real income and energy consumption in the top ten CO₂ emitters among the developing countries; namely China, India, South Korea, Brazil, Mexico, Indonesia, South Africa, Turkey, Thailand and Malaysia over the period of 1971–2011. In addition, the possible presence of the EKC hypothesis is investigated for the analyzed countries. The Zivot–Andrews unit root test with structural break, the bounds testing for cointegration in the presence of structural break and the VECM Granger causality method are employed. The empirical results indicate that (i) the analyzed variables are co-integrated for Thailand, Turkey, India, Brazil, China, Indonesia and Korea, (ii) real income, energy consumption and trade openness are the main determinants of carbon emissions in the long run, (iii) there exists a number of causal relations between the analyzed variables, (iv) the EKC hypothesis is validated for Turkey, India, China and Korea. Robust policy implications can be derived from this study since the estimated models pass several diagnostic and stability tests.     

城市家庭能耗直接碳排放影响因素——以厦门岛区为例

在全球城市化迅速推进的过程中,城市碳排放已经成为影响全球变化不可忽视的一部分,同时也成为制约城市可持续发展重要因素之一。家庭能耗碳排放是城市碳排放的一个组成部分,分析它的各种影响因素对于控制它对局域乃至全球气候变化的负面影响具有重要的意义。以厦门岛区为例,通过社会问卷设计和调查,应用数理统计方法对最终收回的340份有效问卷进行城市家庭能耗的影响因子分析,结果表明,2007年厦门岛区平均家庭能耗直接碳排放量为1218.2kg/(户.a),电力消耗直接碳排放是厦门岛区主要的家庭能耗直接碳排放方式,电力消耗直接碳排放量是瓶装液化石油气与代用天然气使用直接碳排放总量的近5倍。通过单因素方差分析与多元逐步回归方程得到,与住区自然环境与家庭耗能倾向相比,家庭社会情况是影响家庭能耗直接碳排放最为重要的因子,其对家庭能耗直接碳排放变化的解释能力为17.9%。通过主成分分析得到,家庭住宅面积对家庭能耗直接碳排放的影响最为显著,家庭住宅面积对公共因子的贡献率达到了0.829。研究旨在为城市节能减排和可持续发展提供第一手资料、为城市住区形态的合理设计和规划提供科学依据。     

江西县域土地利用变化碳排放时空演变及其影响因素

查明县域尺度下土地利用变化碳排放,对于推进县域低碳发展和土地资源的可持续利用与管理具有重要意义。以江西省为例,基于2000-2020年江西省土地利用数据、社会经济数据等,利用空间自相关模型和对数平均迪氏指数分解法(LMDI) 法,对其县域土地利用碳排放时空演变及影响因素进行分析。结果表明:①2000-2020年间,区县土地利用碳排放均呈上升趋势,碳排放量增速和平均碳排放强度均有下降,但部分区县碳排放增速在2015年后出现提高的变化特征。建设用地是碳排放量增长的首要碳源,林地则具有重要的碳汇作用。②空间上,土地利用变化碳排放呈现出明显的空间差异,表现为北高南低的分布特征和较为稳定的聚类模式,即轻度和重度及以上排放区空间分布上较为集中。经济发达区县成为碳排放量增长"核心",欠发达区县则是碳排放量增长"外围",且这种"核心-外围"格局在不断强化。③总体上,抑制碳排放量增长的主要因素为碳排放强度及土地利用效率;驱动因素则有经济发展水平和建设用地规模。但部分区县碳排放强度可能表现为"前期驱动后期抑制"作用,且抑制作用小于驱动作用,故这类区县土地利用碳排放量仍显著增长。因此,江西省各区县应积极调整产业结构和继续降低碳排放强度及通过优化土地资源配置,提高土地利用效率,如用适度集约模式提高建设用地利用效率以免盲目性扩张浪费。另外,欠发达地区和发达地区需加强在资金、技术等领域的交流与合作,不同区县还应因地制宜,各自明确发展目标,走具有各自县域特色的低碳高质量发展道路。     

基于产业链视角的京津冀区域碳排放影响因素研究

随着京津冀一体化程度不断加深,产业交叉现象严重,深入研究京津冀区域各产业链路径碳排放的影响因素,对区域协同减排具有重要意义。使用环境扩展投入产出分析对2002—2017年京津冀区域消费端碳排放进行核算;利用结构分解分析识别京津冀区域碳排放的驱动因素;通过结构路径分解进一步从微观产业链层面追溯引起京津冀区域碳排放变动的关键路径及其关键因素。研究结果表明：资本形成是构成京津冀区域消费端碳排放的主要需求类别;经济规模和人口是促进碳排放增加的重要因素,碳排放强度对碳排放起到显著抑制作用,区域内产业结构、消费结构对北京市、天津市和河北省的碳排放影响存在差异;从产业链路径来看,不同碳排放驱动因素对京津冀区域不同产业链路径的影响大小和方向不同,应聚焦具体路径,实施上下游综合治理。     

Forest carbon storage along the north-south transect of eastern China: Spatial patterns,allocation, and influencing factors

Forests play an important role in sequestrating atmospheric CO₂; therefore, understanding the spatial variations and controlling mechanisms of forest carbon (C) storage is important. In this study, we collected data on forest C storage along a north-south transect of eastern China from literature published between 2004 and 2014. The collected data, which were from over 2000 plots, allowed us to explore the latitudinal patterns in forest C storage. The results showed that vegetation C storage decreased with increasing latitude, while soil C storage increased. This spatial pattern of vegetation C storage was more apparent for mature forests (forest age > 80 years). Furthermore, latitudinal patterns in forest C storage, both in vegetation and in soil, became stronger with increasing statistical scale, increasing from plot scale to latitudinal scale (2–5°). However, total forest C storage (vegetation + soil) had no apparent latitudinal pattern. Interestingly, the allocation ratios of forest C storage between vegetation and soil had a negative logarithmic relationship with latitude. These results suggest that in eastern China, climatic factors control latitudinal patterns in the forest C storage of vegetation and soil, albeit in different ways (positive for vegetation and negative for soil), and also control the allocation ratios of forest C storage between vegetation and soil. Furthermore, the latitudinal patterns of forest C storage were opposite for vegetation and soil, resulting from the different climatic controlling mechanism.     

江西省能耗碳排放时空特征、脱钩关系及其驱动因素

查明碳排放时空演变成因、经济发展脱钩情形及其影响因素,对协调区域经济发展同时更好进行碳减排具有指导意义。以欠发达江西省为例,基于2002-2016年规模以上工业主要能源消费数据,用IPCC碳核算方法、Tapio脱钩模型及对数平均迪氏指数分解法（Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI）对该域能耗碳排放时空演变特征、与经济发展脱钩关系及其驱动因素进行了分析。结果表明：（1）江西省碳排放量前期快速增长、中后期增长减缓,由2002年的6248.57×10⁴ t增加到2016年的18680.47×10⁴ t,增长率高达198.96%。碳排放强度处于前中期快速下降,后期缓慢下降的趋势,由5.604 t/万元降为0.552 t/万元。碳排放量和碳排放强度大体呈现着西北高东南低的空间分布特征。（2）2002-2009年和2009-2016年江西省经济增长与碳排放总体上呈现弱脱钩,脱钩弹性分别为0.177和0.105。2002-2009年江西省南部和北部地区脱钩情况不够理想;2009-2016年江西省除上饶市以外的东北部地区脱钩状况较差。（3）2002-2009年,能源结构对江西省碳排放脱钩有微弱的抑制作用,2009-2016年转变为微弱的促进作用,其对各地市碳排放脱钩的驱动方向有所不同。能源强度对碳排放脱钩起主导性作用,其在两个阶段的脱钩弹性分别为-0.329和-0.481。经济水平对碳排放脱钩有主要的抑制作用,在两个阶段的脱钩弹性分别为0.377和0.475。人口对碳排放脱钩具有较小的抑制作用。因此,江西省碳减排的重点在于改善能源结构与提高能效,推动新余、九江和萍乡等城市的传统工业转型升级,促进江西西北地区与东南地区城市的绿色协同发展。     

我国农村居民生活能源碳排放的时空特征分析

随着生活质量的提高,我国农村居民生活能源消费呈现大幅增长的趋势,成为碳排放增长的新源泉。估算了我国30个省区2001—2013年的农村居民生活能源碳排放,采用碳基尼系数、Arc GIS技术分析了中国省级尺度农村居民生活能源碳排放的时空特征,并利用STIRPAT模型辨明了农村居民生活能源碳排放的主要影响因素。结果表明:(1)2001—2013年农村居民直接生活能源碳排放量和间接生活能源碳排放量分别增长了7.65%、9.16%。(2)东部、中部、西部地区的碳基尼系数呈下降趋势,说明各区域农村居民人均生活能源碳排放量的区域差异总体均呈缩小趋势。(3)2001—2013年间,处于我国农村居民人均直接生活能源碳排放高水平地区的空间格局分布相对较为稳定,而对于人均间接生活能源碳排放来说,处于低水平地区的空间格局分布较为稳定。(4)农村人口规模、农民人均纯收入、农村居民生活消费支出、青壮年人口比重对农村居民生活能源碳排放量具有促进作用,而农村居民能源消费结构对其具有减缓作用,且北方农村居民生活能源碳排放量明显高于南方。(5)从环境Kuznets曲线假说出发,经济发展是促使我国农村居民生活能源碳排放Kuznets曲线存在拐点的重要因素。     

基于土地利用变化的四川省碳排放与碳足迹效应及时空格局

土地利用变化的碳排放与碳足迹研究对了解人类活动对生态环境的扰动程度及其机理、制定有效的碳排放政策具有重要意义。采用1990—2010年四川省能源消费数据和土地利用数据,通过构建碳排放模型、碳足迹及其压力指数模型,对研究区20年来土地利用的碳排放及碳足迹进行了定量分析。结果表明:(1)土地利用变化的碳排放和能源消费碳的足迹呈显著增加趋势。碳排放增加5407.839×10~4t,增长率达143%;能源消费的碳足迹增加1566.622×10~4hm~2,四川全省的生态赤字达1563.598×10~4hm~2。(2)建设用地和林地分别为四川省最大的碳源与碳汇。20年间建设用地的碳排放增加5407.072×10~4t,增长率达126.27%,占碳排放总量的88%以上;林地的碳汇减少10.351×10~4t,但仍占四川省碳汇的96%以上。(3)土地利用碳排放、碳足迹和生态赤字存在明显区域差异。成都平原区碳排放、碳足迹压力最大,生态赤字严重,西部高山高原区和盆周山区碳排放、碳足迹最小,未出现生态赤字;成都、德阳、资阳和内江等地的碳排放、碳足迹压力最大,生态赤字最严重,甘孜、阿坝等地的碳排放、碳足迹最小,未出现生态赤字。(4)土地利用结构与碳排放、碳足迹存在一定的相互关系,趋高的碳源、碳汇比导致土地利用的碳源效应远大于碳汇效应。因此,四川省减排的重点应该在保持或增加现有的林地的同时,主要以降低建设用地的碳排放、碳足迹为主。