中国农业大学发文!东北地区净碳排放与空间优化的土地利用-碳耦合建模框架研究

• SCI期刊：Journal of Cleaner Production

• 英文题目：An integrated land use-carbon modeling framework for net carbon emissions and spatial optimization in Northeast China

• 中文题目：东北地区净碳排放与空间优化的土地利用-碳耦合建模框架研究

• 发表时间：2025年9月10日

• 文章链接：https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2025.144895

🌍 研究背景全球气候变化是本世纪最具挑战性的环境问题之一。土地利用变化直接影响着碳源与碳汇的空间格局——城市扩张加剧碳排放，而森林、草地等生态系统则发挥着重要的碳汇功能。如何科学评估并优化土地利用的碳效应，已成为实现碳中和目标的关键议题。

🎯 研究意义本研究构建了土地利用与碳循环的耦合分析框架，为区域低碳发展规划提供了可量化、可模拟的决策工具。研究成果不仅有助于理解土地利用变化对净碳排放的影响机制，也为制定差异化的空间管控政策提供了科学依据，直接支撑SDG 13（气候行动）、SDG 15（陆地生物）等目标的实现。

📌 研究目的本研究旨在开发一个集成土地利用模拟与碳收支评估的建模框架，定量分析不同政策情景下东北地区土地利用变化对净碳排放的影响，并提出基于净碳排放的空间优化策略，为区域低碳转型与国土空间规划提供技术支持。

📊 研究内容

• 耦合PLUS模型与InVEST模型，构建土地利用-碳模拟框架；

• 基于40个城市的能源消耗数据，建立城市尺度的碳排放系数；

• 设计四种政策情景：自然发展、城市发展、耕地保护、生态保护；

• 模拟2020–2030年土地利用演变与碳收支响应；

• 识别净碳排放热点区域，提出差异化空间优化策略。

🗺️ 研究区概况研究区为中国东北地区，涵盖黑龙江、吉林、辽宁三省及内蒙古东四盟（呼伦贝尔、兴安盟、通辽、赤峰），总面积约146万平方公里，占全国陆地面积的15.2%。该区域土地利用类型多样，碳排放总量约占全国的13.5%，是研究土地利用与碳循环耦合机制的理想案例区。

📈 数据概况

• 土地利用数据：2000、2010、2020年30米分辨率遥感影像（CNLUCC、武汉大学数据集）；

• 能源消费数据：17种能源类型、47个社会经济部门的终端消费数据；

• 驱动因子数据：POI、道路、DEM、降水、气温、NDVI等多源数据；

• 碳密度参数：结合文献与气候因子（降水、气温）校正获得。

🧮 研究方法

• PLUS模型：模拟多情景下的土地利用演变；

• InVEST模型：估算不同地类的碳储量与碳汇能力；

• 碳排放核算：采用城市尺度排放因子法，涵盖能源燃烧与工业过程；

• 净碳排放（NCE） = 碳排放 - 碳汇变化量；

• 热点分析：Getis-Ord Gi*与Local Moran's I识别NCE空间集聚特征。

📌 研究结果

1. 土地利用演变：2000–2020年，东北地区林地减少、耕地与建设用地扩张；生态保护情景下林地恢复最显著，城市发展情景建设用地扩张最快。

2. 碳排放系数：建成区每扩张1平方公里，年均碳排放增加约39.14吨；不同城市间排放强度差异显著（如本溪0.269 Mt/km²，呼伦贝尔0.051 Mt/km²）。

3. 情景模拟结果：生态保护情景净碳排放最低，城市发展情景最高；生态保护情景下2030年土地利用结构为：耕地36.37%、林地43.06%、草地15.48%、水域1.50%、建设用地2.74%、未利用地0.85%。

4. 空间格局：碳排放热点集中在辽宁中南部与吉林中部，碳汇冷点逐步北移；生态保护情景有效遏制热点扩散。

💬 主要讨论

• 生态保护情景在控制碳排放、提升碳汇能力方面表现最优，体现了生态红线与退耕还林等政策的积极作用；

• 城市发展情景导致碳源区扩散、碳汇能力下降，反映出快速城镇化对碳平衡的负面影响；

• 耕地保护情景在保障粮食安全的同时，也具备一定的碳减排潜力，显示出多目标协同的可能性；

• 城市间碳排放强度差异显著，提示需制定差异化减排政策，避免“一刀切”。

✨ 创新点

1. 构建了“土地利用模拟 + 碳源/汇评估 + 情景驱动”的集成建模框架，填补了传统方法在空间连续性与政策可解释性方面的空白；

2. 基于40个城市实测数据建立了区域差异化的碳排放系数，提升了城市尺度碳核算的准确性；

3. 引入净碳排放（NCE）指标，实现了碳源与碳汇的双向耦合，支持空间优化与政策模拟；

4. 提出“生态红线+城市增长边界+产业转型”的组合策略，为区域低碳空间规划提供系统方案。

⚠️ 不足与展望

• 模型未考虑气候反馈机制（如火灾、干旱对碳汇的影响）；

• 碳排放系数虽实现了城市间差异化，但未细化到功能区尺度；

• 情景参数设定具有一定主观性，缺乏敏感性分析；

• 未来可引入高分辨率遥感能耗数据、动态生态模型与不确定性分析方法，提升模型的预测能力与跨区域推广性。

✅ 总结本研究构建了一个可解释、可迁移、政策导向的土地利用-碳耦合建模框架，并以东北地区为案例开展了多情景模拟与空间优化分析。结果表明，生态保护情景在控制净碳排放方面表现最优，城市发展情景则加剧碳失衡。研究提出的差异化空间策略——如生态红线管控、城市增长边界划定、产业低碳转型等——为实现区域碳中和目标提供了科学依据与技术支撑。该框架具有良好的推广潜力，可为其他快速城镇化地区提供借鉴。