基于Markov-PLUS模型的長(zhǎng)株潭城市群建設(shè)用地?cái)U(kuò)張模擬及碳排放響應(yīng)分析

田一豆,趙先超

湖南工業(yè)大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,株洲 412007

改革開(kāi)放以來(lái),中國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷推進(jìn),但城市擴(kuò)張所誘發(fā)的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題也引起了社會(huì)各界的廣泛關(guān)注,成為近年來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)問(wèn)題[1-3]。以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和土地非農(nóng)化為重要特征的傳統(tǒng)城市擴(kuò)張促使碳排放不斷增加[4],根據(jù)IPCC研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),建設(shè)用地產(chǎn)生的碳排放量占所有土地利用類型產(chǎn)生的碳排放量的90%以上。城市群建設(shè)用地占比較大,在快速城鎮(zhèn)化背景下“攤大餅”和無(wú)序蔓延等現(xiàn)象更為顯著,更加凸顯了區(qū)域發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護(hù)之間的矛盾[5]。因此,研究城市群建設(shè)用地?cái)U(kuò)張與碳排放響應(yīng)關(guān)系,最大限度地降低城市群發(fā)展過(guò)程中對(duì)碳循環(huán)系統(tǒng)的影響具有重要意義。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張與碳排放問(wèn)題開(kāi)展了大量研究。在建設(shè)用地?cái)U(kuò)張模擬方面,采用較多的方法主要有馬爾科夫鏈(Markov)[6]、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)(System dynamics,SD)[7]、元胞自動(dòng)機(jī)(CA)[8-10](包括CLUE、SLEUTH、FLUS)和多智能體模型(ABM)[11]等。研究顯示,相比傳統(tǒng)的CA模型,梁迅等提出的PLUS模型可以達(dá)到更高的模擬精度和更接近真實(shí)景觀的格局度量[12]。PLUS模型在區(qū)域?qū)用娴膽?yīng)用較為廣泛,如郭蓉等運(yùn)用Markov-PLUS模型對(duì)哈長(zhǎng)城市群土地利用進(jìn)行模擬,證明PLUS模型可以提高城市群規(guī)模下的仿真精度[13];王佳楠等運(yùn)用PLUS對(duì)柴北緣土地利用變化模擬分析,證明PLUS比FLUS的模擬準(zhǔn)確性更高;馬瑞等運(yùn)用PLUS模擬干旱區(qū)未來(lái)土地利用變化[14]。在土地利用碳排放方面,國(guó)外學(xué)者的研究角度涵蓋微觀、中觀、宏觀多個(gè)層面,國(guó)內(nèi)主要集中微觀和中觀層面,研究成果主要集中在土地利用碳排放的作用機(jī)理[15-16],碳排放測(cè)算[17-19],碳排放影響因素及效應(yīng)[20-23],碳排放時(shí)空格局及特征[24-26]等方面。在建設(shè)用地?cái)U(kuò)張與碳排放響應(yīng)關(guān)系方面的研究尚不多見(jiàn),主要研究方向?yàn)橥恋乩米兓c碳排放效應(yīng),如:吳文佳等運(yùn)用ESDA技術(shù)對(duì)2001-2009年中國(guó)土地利用變化的碳排放響應(yīng)時(shí)空格局進(jìn)行空間自相關(guān)分析,在現(xiàn)有、積極、強(qiáng)化積極政策三種情景下預(yù)測(cè)2020年土地利用的碳排放響應(yīng)[27];蔡苗苗等利用VAR模型和脈沖響應(yīng)函數(shù)分析了上海市建設(shè)用地面積與碳排放量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,發(fā)現(xiàn)短期碳排放量增加會(huì)加速城市建設(shè)用地的擴(kuò)張,長(zhǎng)期則會(huì)逐漸制約建設(shè)用地?cái)U(kuò)張[28];李彥旻等分析了安徽省碳排放時(shí)空特點(diǎn)及碳排放效應(yīng)[29]。目前學(xué)者對(duì)城市群尺度建設(shè)用地?cái)U(kuò)張引起的碳排放響應(yīng)研究較少,在當(dāng)前碳減排和新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的大背景下,僅探究土地利用變化與碳排放效應(yīng)不足以作為制定碳減排政策措施的基礎(chǔ)。

在快速城鎮(zhèn)化過(guò)程中,長(zhǎng)株潭城市群建設(shè)用地規(guī)模迅速擴(kuò)張,碳排放量持續(xù)增加,如何準(zhǔn)確模擬和識(shí)別建設(shè)用地?cái)U(kuò)張及碳排放響應(yīng),是區(qū)域國(guó)土空間高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵問(wèn)題。因此,以長(zhǎng)株潭城市群為例,基于2000-2020的土地利用數(shù)據(jù)、能源消耗數(shù)據(jù)及夜間燈光數(shù)據(jù),運(yùn)用ArcGIS統(tǒng)計(jì)分析、碳排放系數(shù)法、Markov-PLUS模型等方法,定量分析長(zhǎng)株潭城市群2000-2020年建設(shè)用地?cái)U(kuò)張及碳排放的時(shí)空演變特征,并模擬不同發(fā)展情景下2030年建設(shè)用地?cái)U(kuò)張情況,探討不同發(fā)展理念下的碳排放響應(yīng)特征,為長(zhǎng)株潭城市群及相關(guān)區(qū)域制定土地利用規(guī)劃規(guī)劃和碳減排政策提供參考,以期促進(jìn)長(zhǎng)株潭城市群區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

長(zhǎng)株潭城市群由長(zhǎng)沙、株洲、湘潭三市組成,位于湖南省中東部,長(zhǎng)江中游城市群中西部,是長(zhǎng)江中游城市群的重要組成部分,是湖南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心增長(zhǎng)極。截至2020年,建成區(qū)面積為862km2,其中建設(shè)用地781km2,占比達(dá)到90.60%。長(zhǎng)株潭城市群主城區(qū)是整個(gè)城市群中建設(shè)用地?cái)U(kuò)張和碳排放變化最活躍的區(qū)域,能夠較好地反映土地利用變化對(duì)碳排放的影響。因此,本文選取長(zhǎng)株潭城市群主城區(qū)為研究區(qū),包括長(zhǎng)沙、株洲、湘潭三市的市區(qū)以及長(zhǎng)沙縣、淥口區(qū)和湘潭縣,如圖1所示,研究區(qū)行政區(qū)劃面積為8629km2,建成區(qū)面積為901.12km2。

圖1 長(zhǎng)株潭城市群區(qū)位圖Fig.1 Map of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

研究數(shù)據(jù)主要包括:(1)土地利用數(shù)據(jù),根據(jù)2000-2020年的Landsat遙感影像在ENVI軟件中解譯獲得,精度驗(yàn)證達(dá)到93.2%,參照國(guó)家土地利用現(xiàn)狀分類標(biāo)準(zhǔn),將土地利用類型分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地6類。(2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與能源消耗數(shù)據(jù),包括2000-2020年第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和單位GDP能耗,數(shù)據(jù)源自湖南省2001-2021年統(tǒng)計(jì)年鑒,夜間燈光數(shù)據(jù)源自中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)(CNRDS)。(3)土地利用變化驅(qū)動(dòng)因素?cái)?shù)據(jù),①自然地理因素?cái)?shù)據(jù):高程數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云,坡度數(shù)據(jù)是利用ArcGIS中的坡度模塊計(jì)算得到,年均降水量和年平均氣溫來(lái)自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心,歸一化植被指數(shù)(NDVI)源自國(guó)家科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)-國(guó)家生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心,空間分辨率為30m;②區(qū)位條件因素?cái)?shù)據(jù):包括到市區(qū)中心距離、到政府機(jī)構(gòu)距離、到各級(jí)道路和到河流的距離等,利用ArcGIS中的歐式距離模塊計(jì)算得到;③社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素?cái)?shù)據(jù):包括人口密度和GDP密度,源自2001-2021年長(zhǎng)沙、株洲、湘潭3市的統(tǒng)計(jì)年鑒,綜合土地利用數(shù)據(jù)和夜間燈光數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)化為空間柵格數(shù)據(jù),分辨率為1km。(4)限制發(fā)展區(qū)域數(shù)據(jù),其中,開(kāi)放水域空間分布圖根據(jù)2000-2020年土地利用數(shù)據(jù)和DEM數(shù)據(jù)矢量化得到;農(nóng)業(yè)生產(chǎn)分布圖源自湖南省自然資源廳;生態(tài)保護(hù)分區(qū)圖源自湖南省生態(tài)環(huán)境廳;以上數(shù)據(jù)均轉(zhuǎn)化為屬性僅包含0和1的二值化柵格數(shù)據(jù),0代表限制轉(zhuǎn)化區(qū)域,1代表其他區(qū)域;城市發(fā)展?jié)摿D是根據(jù)百度地圖興趣點(diǎn)分類標(biāo)準(zhǔn),抓取包括“美食、酒店、購(gòu)物”等15個(gè)一級(jí)類POI數(shù)據(jù),運(yùn)用ArcGIS中的核密度分析得到,將其轉(zhuǎn)化為屬性包含0、1、2柵格圖像,0代表限制開(kāi)發(fā)區(qū),2代表開(kāi)發(fā)區(qū),1代表其他區(qū)域。以上土地利用數(shù)據(jù)、驅(qū)動(dòng)因素?cái)?shù)據(jù)及限制區(qū)域數(shù)據(jù)均運(yùn)用ArcGIS軟件處理成柵格數(shù)據(jù),行列數(shù)為3735×5492,像元大小為30m×30m,將使其滿足PLUS模型的數(shù)據(jù)格式。

2 研究方法

2.1 土地利用碳排放測(cè)算

不同的土地利用類型因其覆被差異表現(xiàn)出不同的碳排放特征,從整體上可以分為直接碳排放和間接碳排放兩種。參考相關(guān)研究,對(duì)耕地、林地、草地、水域和未利用地采用直接碳排放系數(shù)法進(jìn)行測(cè)算,建設(shè)用地采用間接碳排放系數(shù)法。值得注意的是,土地利用碳排放系數(shù)可能會(huì)隨著時(shí)間的推移或所承載人類活動(dòng)的變化而變化,本文主要探討長(zhǎng)株潭城市群建設(shè)用地?cái)U(kuò)張與碳排放的響應(yīng)程度,碳排放系數(shù)的微小變化對(duì)研究的影響較小,因此假設(shè)碳排放系數(shù)在研究年限內(nèi)保持相對(duì)穩(wěn)定。

(1)直接碳排放系數(shù)法

直接碳排放系數(shù)法指通過(guò)利用某種土地利用類型的面積與其對(duì)應(yīng)的碳排放系數(shù)直接計(jì)算該土地利用類型產(chǎn)生的碳排放或碳吸收量的方法,具體參考蘇雅麗等研究成果[30]。結(jié)合長(zhǎng)株潭城市群實(shí)際情況,耕地、林地、草地的碳排放系數(shù)參考蘇雅麗等研究經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),未利用地參考方精云等[20]的研究,水域參考賴力[31]的研究。

(2)間接碳排放系數(shù)法

間接碳排放系數(shù)法指通過(guò)能源消耗數(shù)據(jù)等其他相關(guān)系數(shù)間接計(jì)算碳排放量的方法。由于長(zhǎng)株潭城市群部分區(qū)縣的能源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)存在缺失現(xiàn)象,考慮到城市群的第二產(chǎn)業(yè)值和第三產(chǎn)業(yè)值主要來(lái)自城市群建設(shè)用地,單位GDP能耗可以較為準(zhǔn)確地反映城市群能源利用情況,因此,參考王桂波等(2012)[32]的研究,利用二、三產(chǎn)業(yè)值與單位GDP能耗來(lái)間接計(jì)算長(zhǎng)株潭城市群建設(shè)用地的碳排放量,計(jì)算公式如下:

Eb=GDP2,3×H×K

(1)

式中,Eb為建設(shè)用地碳排放量;GDP2,3為第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值;H為單位GDP能耗;K為折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)。

土地利用凈碳排放量計(jì)算公式如下:

E=Ea+Eb

(2)

為驗(yàn)證計(jì)算所得碳排放數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,將長(zhǎng)株潭城市群各區(qū)縣的碳排放總量與中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)(CEAD)中的縣域碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行精度驗(yàn)證,縣級(jí)尺度上得出的均方根誤差RMSE為15.62×104t,平均相對(duì)誤差MRE為6.31%,數(shù)據(jù)整體的誤差在允許范圍以內(nèi),并且與現(xiàn)有相關(guān)研究成果比較結(jié)果顯示,碳排放總量的變動(dòng)趨勢(shì)相同,數(shù)據(jù)差異較小。總體來(lái)看,數(shù)據(jù)的誤差較小,精度可以用于長(zhǎng)株潭城市群碳排放情況的分析與模擬預(yù)測(cè)。

(3)長(zhǎng)株潭城市群2030年碳排放預(yù)測(cè)

2030年的耕地、林地、草地、水域和未利用地等類型碳排放量主要通過(guò)模擬出的未來(lái)土地利用類型面積與碳排放系數(shù)計(jì)算得到,建設(shè)用地碳排放計(jì)算如下:①運(yùn)用指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)2030年各區(qū)縣二、三產(chǎn)業(yè)值;②結(jié)合國(guó)家層面2030年的碳排放強(qiáng)度下降目標(biāo)以及湖南省對(duì)于各地市的碳排放強(qiáng)度下降目標(biāo),得到各區(qū)縣碳排放強(qiáng)度;③二、三產(chǎn)業(yè)值和碳排放強(qiáng)度相乘,并結(jié)合夜間燈光數(shù)據(jù)擬合得到長(zhǎng)株潭城市群2030年建設(shè)用地碳排放量(表1)。

表1 長(zhǎng)株潭城市群2030年二三產(chǎn)業(yè)值及碳排放預(yù)測(cè)Table 1 Secondary and tertiary industry value and carbon emission forecast of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration in 2030

2.2 Markov-PLUS模型及多情景設(shè)定

Markov模型具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)能力,PLUS模型是基于土地?cái)U(kuò)張分析策略(LEAS)的規(guī)則挖掘框架和多類型隨機(jī)種子(CARS)的CA模型,具有空間分布模擬功能,Markov-PLUS耦合模型兼具數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)和空間模擬功能,可以獲得更高的仿真精度和與現(xiàn)實(shí)更相似的景觀,對(duì)長(zhǎng)遠(yuǎn)期的土地利用變化模擬具有一定的科學(xué)性。

2.2.1驅(qū)動(dòng)因子選取

土地利用變化是多重驅(qū)動(dòng)因子共同作用產(chǎn)生的結(jié)果,其中包括自然因素、區(qū)位因素、社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素等,因此從自然、區(qū)位和社會(huì)三個(gè)層面選取了14項(xiàng)影響因子,如表2。自然地理因素對(duì)土地利用的方式、強(qiáng)度以及發(fā)展方向起著決定性作用,是建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的阻力因素,從地形、氣候、生態(tài)等方面選取高程、坡度、年降水量、年平均氣溫和歸一化植被指數(shù)(NDVI)作為表征自然地理因素的驅(qū)動(dòng)因子;區(qū)位條件因素對(duì)土地利用變化的成本有著重要的影響,是建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的引力因素,從各類用地所處區(qū)位出發(fā)選取到市區(qū)中心距離、到政府機(jī)構(gòu)距離、到鐵路距離、到高速公路距離、到主干道距離、到普通道路距離(包括一級(jí)道路、二級(jí)道路、三級(jí)道路)和到河流距離作為表征區(qū)位條件因素的驅(qū)動(dòng)因子;社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素在很大程度上促進(jìn)了建設(shè)用地的擴(kuò)張,選取人口密度和GDP密度兩個(gè)城市群社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的主要衡量指標(biāo)作為表征社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的驅(qū)動(dòng)因子。

表2 長(zhǎng)株潭城市群土地利用變化驅(qū)動(dòng)因子Table 2 Driving factors of land use change in Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration

2.2.2限制性區(qū)域及不同情景設(shè)置

根據(jù)不同發(fā)展情景的需要,設(shè)置開(kāi)放水域、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)分布、生態(tài)保護(hù)區(qū)以及城市發(fā)展?jié)摿λ膫€(gè)限制性發(fā)展區(qū)域(圖2)。

圖2 限制發(fā)展區(qū)域Fig.2 Restricted development area

根據(jù)長(zhǎng)株潭城市群的社會(huì)經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)和發(fā)展?jié)摿?結(jié)合國(guó)家和地方政府制定的耕地保護(hù)、生態(tài)環(huán)境保護(hù)相關(guān)政策以及湖南省雙碳目標(biāo),調(diào)整模型參數(shù)和限制發(fā)展區(qū)域,制定了自然狀態(tài)發(fā)展情景、耕地保護(hù)發(fā)展情景、生態(tài)保護(hù)發(fā)展情景以及綠色低碳發(fā)展情景,并根據(jù)2015-2020年的用地?cái)U(kuò)張概率圖集運(yùn)用Markov預(yù)測(cè)得到2030年的用地需求量(表3)。

表3 不同情景下長(zhǎng)株潭城市群2030年各土地利用類型需求像元數(shù)目/個(gè)Table 3 Number of pixels required for each land use type of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration in 2030 under different scenarios

①自然狀態(tài)發(fā)展情景

城市群按照自身發(fā)展規(guī)律,依據(jù)歷史土地利用變化趨勢(shì)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)自然向外發(fā)展,具有歷史發(fā)展特征,但需考慮國(guó)家正在實(shí)施的生態(tài)文明建設(shè)戰(zhàn)略和湖南省湘江保護(hù)相關(guān)政策。因此,將長(zhǎng)株潭城市群開(kāi)放水域分布圖作為限制發(fā)展區(qū)域,除建設(shè)用地外,其他用地類型間轉(zhuǎn)化不做限制。

②耕地保護(hù)發(fā)展情景

在自然狀態(tài)發(fā)展情景的基礎(chǔ)上考慮耕地保護(hù)政策,加強(qiáng)對(duì)耕地保護(hù)力度,增加基本農(nóng)田分布圖作為限制發(fā)展區(qū)域,同時(shí)減少耕地向其他用地的轉(zhuǎn)化概率。

③生態(tài)保護(hù)發(fā)展情景

在耕地保護(hù)發(fā)展情景的基礎(chǔ)上考慮生態(tài)環(huán)境保護(hù)政策和長(zhǎng)株潭城市群雙碳目標(biāo),盡量提升林地、草地等碳匯用地面積,保證城市群按時(shí)或提前實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和。因此將生態(tài)保護(hù)分區(qū)圖中的優(yōu)先保護(hù)區(qū)和重點(diǎn)保護(hù)區(qū)作為限制發(fā)展區(qū)域,并且限制林地、草地等生態(tài)植被用地轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地。

④綠色低碳發(fā)展情景

處于前三種發(fā)展情景之間的一種平衡發(fā)展模式,同時(shí)考慮到耕地保護(hù)、生態(tài)保護(hù)、雙碳目標(biāo)以及城市群經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),不過(guò)度發(fā)展導(dǎo)致城市群無(wú)序擴(kuò)張,也不過(guò)度保護(hù)環(huán)境而阻礙城市群的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,合理地分配各類用地需求。在生態(tài)保護(hù)發(fā)展情景的基礎(chǔ)上考慮城市群發(fā)展?jié)摿?增加城市發(fā)展?jié)摿D作為限制發(fā)展區(qū)域,同時(shí),將林地和草地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化的概率降低20%,未利用地向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化的概率增加20%。

2.3 Person相關(guān)性分析

Person相關(guān)性分析的具體計(jì)算公式為:

(3)

通常情況下,當(dāng)R為負(fù)值時(shí),表示兩個(gè)變量為負(fù)相關(guān)關(guān)系,R為正值時(shí),兩個(gè)變量為正相關(guān)關(guān)系,R>0.8為高度相關(guān),0.5

2.4 碳排放響應(yīng)模型構(gòu)建

借鑒彈性系數(shù)(Elastic coefficient)來(lái)構(gòu)建長(zhǎng)株潭城市群建設(shè)用地?cái)U(kuò)張與碳排放響應(yīng)模型,對(duì)城市群未來(lái)不同情景下的碳排放響應(yīng)程度進(jìn)行量化分析。計(jì)算公式如下:

(4)

式中,θ表示碳排放響應(yīng)強(qiáng)度;ΔCi+n表示研究區(qū)第i+n年的建設(shè)用地碳排放量相比第i年的變化量;Ci為研究區(qū)第i年的建設(shè)用地碳排放量;ΔSi+n表示第i+n年的建設(shè)用地面積相比第i年的變化量;Si為研究區(qū)第i年的建設(shè)用地面積。

3 結(jié)果分析

3.1 長(zhǎng)株潭城市群建設(shè)用地?cái)U(kuò)張與碳排放時(shí)空特征分析

3.1.1建設(shè)用地?cái)U(kuò)張時(shí)空特征

基于長(zhǎng)株潭城市群2000-2020年的遙感圖像,通過(guò)ENVI與ArcGIS軟件對(duì)土地利用現(xiàn)狀進(jìn)行解譯,并運(yùn)用ArcGIS空間分析工具對(duì)2000、2005、2010、2015、2020五期土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加分析,得到2000-2020年長(zhǎng)株潭土地利用轉(zhuǎn)移空間分布圖(圖3),在此基礎(chǔ)上構(gòu)建土地利用轉(zhuǎn)移矩陣來(lái)分析長(zhǎng)株潭城市群2000-2020各時(shí)間段土地利用類型間的轉(zhuǎn)化關(guān)系及轉(zhuǎn)化特征(圖4)。

圖3 長(zhǎng)株潭城市群2000-2020土地利用類型轉(zhuǎn)化圖Fig.3 Transformation of land use types in Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration from 2000 to 2020

圖4 長(zhǎng)株潭城市群各用地類型變化面積Fig.4 Change area of various land types in Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration

從圖3可以看出,2000-2020長(zhǎng)株潭城市群建設(shè)用地面積呈現(xiàn)階段性的波動(dòng)增長(zhǎng)趨勢(shì),耕地和林地是其主要來(lái)源,擴(kuò)張強(qiáng)度在各年份和各地區(qū)間差異較大。建設(shè)用地面積擴(kuò)張從高到低依次為2010-2015年(372.150km2)>2015-2020年(128.486km2)>2000-2005年(99.221km2)>2005-2010年(61.944km2)。其中,2000-2015年,長(zhǎng)株潭城市群建設(shè)用地?cái)U(kuò)張強(qiáng)度逐年增強(qiáng),在2010-2015年達(dá)到最大,此研究期內(nèi),城市群處于快速發(fā)展期,這與長(zhǎng)株潭“一體化”建設(shè)的提出有關(guān),城市群在外商直接投資、出口和消費(fèi)的帶動(dòng)下經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展,建設(shè)用地快速向外擴(kuò)張;2015-2020年擴(kuò)張強(qiáng)度相比前期有所下降,原因是受到“兩型社會(huì)”和“新型城鎮(zhèn)化”等城市發(fā)展戰(zhàn)略的影響。從空間分布上看,2005-2010年,長(zhǎng)沙市擴(kuò)張明顯,2010-2020年株洲和湘潭的發(fā)展步伐加快,擴(kuò)張面積較大的縣區(qū)集中在長(zhǎng)沙市、株洲市和湘潭市的中心區(qū)域,這些區(qū)域的人口和產(chǎn)業(yè)密度較大,建設(shè)用地需求較大。通過(guò)分析可知,隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,長(zhǎng)株潭城市群的建設(shè)用地快速擴(kuò)張,且占用了大量的林地和耕地面積,這種現(xiàn)象在2010-2015年最為明顯,且主要集中在城市群中心區(qū)域。

3.1.2土地利用碳排放時(shí)空特征

從表4可以看出2000-2020年城市群整體的建設(shè)用地碳排放與土地利用碳排放量不斷增加,建設(shè)用地碳排放量由1057.92萬(wàn)t上漲到4125.12萬(wàn)t,土地利用凈碳排放量由1041.93萬(wàn)t上漲到4109.21萬(wàn)t,年均增長(zhǎng)速度分別為146.05萬(wàn)t/a、146.06萬(wàn)t/a;其中,湘潭縣、長(zhǎng)沙縣和淥口區(qū)的建設(shè)用地碳排放量相比其他區(qū)縣在五個(gè)年份均占較大比例,芙蓉區(qū)的土地利用凈碳排放量始終保持較高值,說(shuō)明芙蓉區(qū)面臨著相對(duì)較大的碳減排壓力。分時(shí)間段來(lái)看,長(zhǎng)株潭城市群碳排放量的變化呈現(xiàn)倒“V”型曲線,可以分為兩個(gè)階段,①2000-2005年碳排放量快速上升階段;其中,建設(shè)用地碳排放漲幅最大的為雨花區(qū),其次為芙蓉區(qū),分別增加54.31萬(wàn)t和34.50萬(wàn)t,增量最小的為岳麓區(qū),建設(shè)用地碳排放量減少了28.36萬(wàn)t;土地利用凈碳排放量漲幅最大的為雨花區(qū),其次為蘆淞區(qū),漲幅最小的為淥口區(qū);②2005-2020年碳排放量下降階段,下降幅度先增加后減緩;以2010年為節(jié)點(diǎn),15個(gè)區(qū)縣的建設(shè)用地碳排放增量開(kāi)始下降,甚至出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng),土地利用凈碳排放保持在漲幅為100%左右的小幅度增加,2010-2015年下降幅度達(dá)到最大,株洲市五個(gè)區(qū)縣的土地利用凈碳排放為負(fù)增長(zhǎng),長(zhǎng)沙市和湘潭市中除芙蓉區(qū)、雨湖區(qū)和岳塘區(qū)外,其余區(qū)縣的漲幅均在100%以下,2015-2020年下降幅度變小,各區(qū)縣土地利用凈碳排放量的變化存在差異,其中湘潭縣、雨湖區(qū)和岳塘區(qū)漲幅由正變負(fù),相對(duì)于其他區(qū)縣碳減排效果更為明顯。究其原因,2000-2005年長(zhǎng)株潭城市群處于發(fā)展初期,各區(qū)縣根據(jù)自身優(yōu)勢(shì)迅速發(fā)展,碳排放量逐年增加,2007年國(guó)家提出“兩型社會(huì)”后,城市群建設(shè)用地的減碳工作逐步取得成效,十八大以來(lái)開(kāi)展“生態(tài)文明建設(shè)”,節(jié)碳減排工作持續(xù)推進(jìn),各區(qū)縣的碳排放量得到有效控制。

表4 長(zhǎng)株潭城市群建設(shè)用地碳排放與土地利用凈碳排放/(×104t)Table 4 Carbon emissions from construction land and net carbon emissions from land use of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration

3.1.3建設(shè)用地?cái)U(kuò)張與碳排放相關(guān)性分析

通過(guò)分析長(zhǎng)株潭城市群各縣區(qū)2000-2020年建設(shè)用地面積與碳排放的時(shí)空演變特征,發(fā)現(xiàn)二者之間表現(xiàn)出一定的相關(guān)性,為深入了解相關(guān)性的密切程度及數(shù)量關(guān)系,采用Person相關(guān)性分析的方法進(jìn)行定量分析。

結(jié)果如表5所示,15個(gè)縣區(qū)的相關(guān)性系數(shù)均大于0.9,建設(shè)用地面積與碳排放存在高度的正相關(guān)性,建設(shè)用地面積增加會(huì)導(dǎo)致二氧化碳排放量的同步增加。其中開(kāi)福區(qū)、天心區(qū)、望城區(qū)和岳麓區(qū)的相關(guān)性系數(shù)分別為0.997、0.998、0.991、0.997,且在0.01水平(雙側(cè))上顯著性相關(guān),芙蓉區(qū)、長(zhǎng)沙縣、湘潭縣、雨湖區(qū)和岳塘區(qū)相關(guān)性系數(shù)分別為0.970、0.974、0.970、0.979和0.967,在0.05水平(雙側(cè))上顯著性相關(guān)。

表5 長(zhǎng)株潭城市群各區(qū)縣建設(shè)用地?cái)U(kuò)張與碳排放相關(guān)系數(shù)表Table 5 Correlation coefficient between expansion of construction land and carbon emission in districts and counties of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration

3.2 基于PLUS模擬結(jié)果的長(zhǎng)株潭城市群建設(shè)用地?cái)U(kuò)張及碳排放響應(yīng)

3.2.1長(zhǎng)株潭城市群建設(shè)用地?cái)U(kuò)張模擬結(jié)果分析

在PLUS軟件中進(jìn)行模擬精度驗(yàn)證,結(jié)果顯示Kappa系數(shù)為0.92,大于0.75,總體精度OA為0.95,FOM指數(shù)為0.072,說(shuō)明本次模擬結(jié)果精度較高,模擬效果較好,與真實(shí)土地利用情況差異性較小,結(jié)果可信度較高,可以用相關(guān)參數(shù)模擬長(zhǎng)株潭城市群未來(lái)土地利用空間分布。

基于PLUS模擬結(jié)果,得到不同發(fā)展情景下長(zhǎng)株潭城市群2030年土地利用分布局部細(xì)節(jié)圖(圖5),并構(gòu)建長(zhǎng)株潭城市群2020-2030年不同發(fā)展情景下的非建設(shè)用地與建設(shè)用地轉(zhuǎn)移矩陣,分析其轉(zhuǎn)化特征。

圖5 不同發(fā)展情景下長(zhǎng)株潭城市群2030年土地利用分布局部細(xì)節(jié)圖Fig.5 Partial details of land use distribution of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration in 2030 under different development scenarios

從長(zhǎng)株潭城市群整體來(lái)看,不同發(fā)展情景下,建設(shè)用地?cái)U(kuò)張面積及其對(duì)不同土地利用類型的影響存在差異;建設(shè)用地在自然狀態(tài)發(fā)展情景下擴(kuò)張面積最大,為235.95km2,在綠色低碳發(fā)展情景下擴(kuò)張面積最小,為200.64km2,在四種發(fā)展情景下,耕地、林地和水域向建設(shè)用地轉(zhuǎn)化的面積均較大,草地和未利用地較少,其中耕地在綠色低碳發(fā)展情景下的轉(zhuǎn)化面積最大,林地在自然狀態(tài)發(fā)展情景下轉(zhuǎn)化面積最大,水域在合理開(kāi)發(fā)建設(shè)情景下轉(zhuǎn)化面積最大。具體來(lái)看,在前兩種發(fā)展情景下,建設(shè)用地?cái)U(kuò)張主要來(lái)源為林地,分別占總轉(zhuǎn)化面積的70.04%和60.50%;綠色低碳發(fā)展情景下,耕地的轉(zhuǎn)化面積最大,占總轉(zhuǎn)化面積的43.15%;合理開(kāi)發(fā)建設(shè)情景下,建設(shè)用地?cái)U(kuò)張面積為221.83km2,排在第二位,但相比其他發(fā)展情景,占用耕地面積明顯減少,為20.07km2,僅占總擴(kuò)張面積的9.05%,占用林地的面積也下降為149.71km2,占用未利用地的面積增加到1.20km2,相比前三種發(fā)展情景分別提高0.30%、0.32%、0.35%,說(shuō)明在合理開(kāi)發(fā)建設(shè)情景下,長(zhǎng)株潭城市群建設(shè)用地面積擴(kuò)張所占用的生態(tài)碳匯用地相對(duì)較少,占用未利用地相對(duì)較多,擴(kuò)張分布較為合理。

從長(zhǎng)株潭城市群不同的區(qū)縣來(lái)看,長(zhǎng)沙縣、望城區(qū)、湘潭縣在四種發(fā)展情景下建設(shè)用地?cái)U(kuò)張占用的耕地和林地面積均較大,岳塘區(qū)和天元區(qū)占用林地的面積較大,說(shuō)明在未來(lái)的發(fā)展過(guò)程中這幾個(gè)區(qū)縣仍會(huì)占用大量的生態(tài)碳匯用地和糧食生產(chǎn)用地,從而產(chǎn)生較大的碳減排壓力和糧食生產(chǎn)壓力,生態(tài)安全形式較為嚴(yán)峻。另外,在自然狀態(tài)發(fā)展情景下,各區(qū)縣建設(shè)用地面積均有較大幅度的擴(kuò)張,不利于雙碳目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)和生態(tài)環(huán)境保護(hù);在耕地保護(hù)情景下,各區(qū)縣建設(shè)用地占用林地面積均最大,對(duì)生態(tài)碳源用地的影響較大,不利于碳減排工作的推進(jìn);生態(tài)保護(hù)發(fā)展情景下占用的耕地面積最大,對(duì)基本農(nóng)田等糧食生產(chǎn)安全用地有較大影響,不利于城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展;這三種發(fā)展情景下長(zhǎng)株潭城市群建設(shè)用地?cái)U(kuò)張均會(huì)對(duì)生態(tài)保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)較大的負(fù)面影響,在綠色低碳發(fā)展情景下,長(zhǎng)株潭城市群各區(qū)縣建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的面積適中,對(duì)耕地和林地的占用也處于其他三種發(fā)展情景之間,該發(fā)展情景帶來(lái)的生態(tài)環(huán)境壓力和碳排放壓力相對(duì)較小,既有利于生態(tài)環(huán)境保護(hù)也有利于社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

3.2.2不同情景下的建設(shè)用地?cái)U(kuò)張與碳排放響應(yīng)分析

根據(jù)公式4計(jì)算得到長(zhǎng)株潭城市群土地利用與碳排放響應(yīng)程度(表6)。結(jié)果顯示2020-2030年長(zhǎng)株潭城市群碳排放對(duì)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的響應(yīng)程度較低,四種情景下的碳排放綜合響應(yīng)值均小于1?？赡苡蓛煞N原因造成,第一種是土地存在低效利用現(xiàn)象,第二種是土地利用和經(jīng)濟(jì)發(fā)展調(diào)整為低排放的利用模式。根據(jù)各用地類型的響應(yīng)程度來(lái)看,在不同發(fā)展情景下,草地和林地的碳排放響應(yīng)值均較高,未利用地的響應(yīng)值均較低,說(shuō)明草地和林地在各發(fā)展情景中都承擔(dān)著重要的碳匯功能,長(zhǎng)株潭城市群建設(shè)用地?cái)U(kuò)張占用林地和草地,會(huì)產(chǎn)生較大的碳排放壓力;而未利用地的碳匯作用較弱,碳排放響應(yīng)程度較低,將未利用地作為城市群建設(shè)用地?cái)U(kuò)張方向所帶來(lái)的碳排放壓力較小。綜合前文的建設(shè)用地?cái)U(kuò)張模擬結(jié)果,前兩種發(fā)展情景主要是由于占用較多林地、草地等碳匯用地導(dǎo)致土地利用方式較為低效,因而響應(yīng)值較低,這與生態(tài)文明建設(shè)理念不符;而后兩種發(fā)展情景通過(guò)綜合考慮生態(tài)用地保護(hù)和城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展,合理調(diào)整土地利用方式,促進(jìn)城市群土地集約高效利用,有利于我國(guó)碳達(dá)峰和碳中和目標(biāo)的實(shí)現(xiàn),長(zhǎng)株潭城市群在未來(lái)的發(fā)展中可以考慮后兩種情景的發(fā)展模式。

表6 不同發(fā)展情景下長(zhǎng)株潭城市群土地利用碳排放響應(yīng)程度表Table 6 Response degree of land use carbon emission of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration under different development scenarios

表7 長(zhǎng)株潭城市群不同發(fā)展情景下各區(qū)縣建設(shè)用地?cái)U(kuò)張?zhí)寂欧彭憫?yīng)值Table 7 Response values of carbon emissions from expansion of construction land in various districts and counties under different development scenarios of Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration

3.2.3區(qū)縣尺度下的建設(shè)用地?cái)U(kuò)張與碳排放響應(yīng)分析

整體上看2020-2030年長(zhǎng)株潭城市群碳排放對(duì)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的響應(yīng)程度相比于2000-2020年有所下降,表明各縣區(qū)在未來(lái)的發(fā)展過(guò)程中都將表現(xiàn)出低碳發(fā)展的特征,15個(gè)區(qū)縣中僅石峰區(qū)出現(xiàn)小幅度的上升,這與石峰區(qū)的自然條件密切相關(guān);2000-2020年各區(qū)縣的響應(yīng)值均大于1,建設(shè)用地?cái)U(kuò)張對(duì)碳排放的影響程度較高,其中荷塘區(qū)的碳排放響應(yīng)值最高(7.33),其次為蘆淞區(qū)(4.42),高于長(zhǎng)株潭城市群的平均水平1.78,響應(yīng)值最低的為石峰區(qū)0.26,其次為天元區(qū)0.79;2020-2030年,除綠色低碳發(fā)展情景中的芙蓉區(qū)外,15個(gè)區(qū)縣的碳排放響應(yīng)值均小于1,表現(xiàn)出低碳發(fā)展的特征。在自然狀態(tài)發(fā)展情景下,荷塘區(qū)和蘆淞區(qū)的響應(yīng)值分別下降93.98%、93.38%,碳排放對(duì)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的敏感性迅速降低,原因是按照現(xiàn)有發(fā)展趨勢(shì),未來(lái)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張限制條件較少,導(dǎo)致攤大餅的無(wú)序擴(kuò)張模式;在耕地保護(hù)發(fā)展情景下,各區(qū)縣碳排放響應(yīng)值對(duì)比自然狀態(tài)發(fā)展情景有所增加,這主要是由于對(duì)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的條件限制所導(dǎo)致;在生態(tài)保護(hù)發(fā)展情景下,碳排放對(duì)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張敏感性最高的為芙蓉區(qū)(0.71),其次為雨花區(qū)(0.64),敏感性最低的為岳塘區(qū)(0.38),總體上表現(xiàn)出碳排放對(duì)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的低敏感性特征。在綠色低碳發(fā)展情景下,除芙蓉區(qū)外,其他14個(gè)區(qū)縣的碳排放響應(yīng)值均小于1,原因是在該情景中同時(shí)考慮長(zhǎng)株潭城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)及雙碳目標(biāo)等需求下,有條件地限制城市群建設(shè)用地?cái)U(kuò)張,降低了其對(duì)碳排放的影響。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

通過(guò)分析2000-2020年長(zhǎng)株潭主城區(qū)15個(gè)區(qū)縣的建設(shè)用地?cái)U(kuò)張與碳排放現(xiàn)狀,運(yùn)用Markov-PLUS和碳排放響應(yīng)模型等方法,定量揭示了長(zhǎng)株潭城市群2030年建設(shè)用地?cái)U(kuò)張及碳排放響應(yīng)情況,主要結(jié)論如下:

①2000-2020長(zhǎng)株潭城市群建設(shè)用地面積呈現(xiàn)階段性的波動(dòng)增長(zhǎng)趨勢(shì),耕地和林地是其主要來(lái)源,擴(kuò)張強(qiáng)度在2010-2015年最大,主要集中在城市群中心區(qū)域。

②2000-2020年建設(shè)用地碳排放與土地利用凈碳排放量變化呈現(xiàn)倒“V”型曲線,可以劃分為碳排放量快速上升階段(2000-2005年)和碳排放量下降階段(2005-2020年),以2010年為節(jié)點(diǎn),下降幅度先增加后減緩。

③建設(shè)用地?cái)U(kuò)張與碳排放之間存在著較為密切的相關(guān)關(guān)系,整體表現(xiàn)為建設(shè)用地面積增加(減少)碳排放隨之增加(減少)的較強(qiáng)擴(kuò)張與較高排放模式。

④建設(shè)用地在自然狀態(tài)發(fā)展情景下擴(kuò)張面積最大(235.9503km2),在生態(tài)保護(hù)發(fā)展情景下擴(kuò)張面積最小(200.6354km2);相比其他發(fā)展情景,綠色低碳發(fā)展情景下建設(shè)用地?cái)U(kuò)張占用的生態(tài)碳匯面積較少,占未利用地相對(duì)較多,擴(kuò)張分布較為合理,帶來(lái)的生態(tài)環(huán)境壓力和碳排放壓力較小,既有利于生態(tài)環(huán)境保護(hù)也有利于社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

⑤長(zhǎng)株潭城市群各區(qū)縣的碳排放量對(duì)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張均表現(xiàn)出一定的敏感性,綜合考慮建設(shè)用地?cái)U(kuò)張與碳排放響應(yīng),綠色低碳發(fā)展情景為長(zhǎng)株潭城市群未來(lái)的較優(yōu)發(fā)展模式。

4.2 討論

在雙碳目標(biāo)和新型城鎮(zhèn)化的背景下,保證經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長(zhǎng)的同時(shí)減少碳排放是實(shí)現(xiàn)城市高質(zhì)量發(fā)展的重要任務(wù)之一。建設(shè)用地?cái)U(kuò)張是城市群發(fā)展的重要表現(xiàn)方式之一,碳排放對(duì)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的響應(yīng)程度降低有利于城市群低碳發(fā)展。本文研究結(jié)果顯示城市群的建設(shè)用地?cái)U(kuò)張強(qiáng)度先增強(qiáng)后減弱,這與歐陽(yáng)曉等[5]和荔琢等[33]的研究一致,并在此基礎(chǔ)上研究了各區(qū)縣的擴(kuò)張情況;長(zhǎng)株潭城市群碳排放格局與楊旭等[34]的研究結(jié)果相似,但本文利用二、三產(chǎn)業(yè)值與單位GDP能耗來(lái)間接計(jì)算長(zhǎng)株潭城市群建設(shè)用地的碳排放量,碳排放數(shù)值偏小;另外,本文設(shè)計(jì)四種情景,研究表明通過(guò)采取不同的發(fā)展理念,2020-2030長(zhǎng)株潭城市群碳排放對(duì)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張的響應(yīng)值均有所下降,表現(xiàn)出低碳發(fā)展的特征,其中在合理開(kāi)發(fā)建設(shè)情景下,較多地利用未利用地進(jìn)行開(kāi)發(fā)建設(shè),控制建設(shè)用地對(duì)耕地、林地等生態(tài)碳匯用地的侵占,在保證城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)糧食安全的同時(shí)降低了碳排放。因此,長(zhǎng)株潭城市群應(yīng)當(dāng)在合理劃定城市邊界的基礎(chǔ)上,多利用城市群中的未利用地進(jìn)行填充式開(kāi)發(fā),減少對(duì)碳匯用地的占用,提高城市群土地利用效率,而非無(wú)序地向外擴(kuò)展[35]。與現(xiàn)有研究相比,本文從城市群尺度出發(fā),同時(shí)考慮經(jīng)濟(jì)和生態(tài)效益,定量分析長(zhǎng)株潭城市群建設(shè)用地?cái)U(kuò)張?zhí)卣骷疤寂欧帕繒r(shí)空演變特征,有助于相關(guān)部門(mén)清晰客觀地掌握研究區(qū)碳排放現(xiàn)狀,從而更好地權(quán)衡城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境承載力,一定程度上為長(zhǎng)株潭城市群“自下而上”的國(guó)土空間規(guī)劃及高質(zhì)量發(fā)展提供參考。其次,利用PLUS模型模擬不同情景下的建設(shè)用地?cái)U(kuò)張,構(gòu)建碳排放響應(yīng)模型探討不同發(fā)展理念下的碳排放響應(yīng)特征,一定程度上有助于豐富碳排放的研究?jī)?nèi)容,以及元胞自動(dòng)機(jī)理論在城市擴(kuò)張方面的研究成果,可為長(zhǎng)株潭城市群及相關(guān)區(qū)域制定國(guó)土空間規(guī)劃等提供參考意見(jiàn),并為城市群碳減排政策的制定提供方向。最后,由于在指標(biāo)選取及碳排放核算方面還不夠完善,Markov-PLUS模型的參數(shù)設(shè)置方面也需進(jìn)一步提高,因此,未來(lái)需不斷提升模擬精度,完善指標(biāo)體系,改進(jìn)碳排放核算方法,以期進(jìn)行更加準(zhǔn)確的分析研究。