文章来源：Li, C., Li, Y., Shi, K., & Yang, Q. (2020). A Multiscale Evaluation of the Coupling Relationship between Urban Land and Carbon Emissions: A Case Study of Chongqing, China. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(10), 3416. doi:10.3390/ijerph17103416
一、引言
快速城市化已成为影响碳循环和全球气候变化的重要因素。国际能源署报告称，城市地区贡献了全球约71%的碳排放，引起了世界各国的关注。中国作为世界上最大的碳排放国，提出发展低碳城镇化，实现城镇化与碳排放的协调。建成区(以下简称城市用地)作为土地城市化的载体，是人类活动对碳排放影响的外部表征。尽管许多研究表明，城市化与碳排放的相关性复杂多样，目前最热门的分析对象之一是土地城市化与碳排放的关系。目前，中国土地城镇化效率低下，导致城市无序扩张，导致碳排放增多，如何协调城市土地与碳排放之间的关系，是中国可持续发展中亟待解决的重大问题。
针对上述不足，选取西部地区唯一的直辖市重庆作为研究区，重庆经历了快速的城市扩张和碳排放增长。重庆市县域社会经济发展存在明显的空间差异，区域差异可以作为中国社会经济发展的一个缩影。因此，探索城市土地碳排放耦合关系对中国其他地区具有重要的借鉴意义和贡献意义。综上所述，本研究的贡献如下。首先，在县域尺度上评价了城市土地与碳排放的耦合关系。其次，从不同角度对耦合关系进行了尺度比较。为了达到这些目的，首先对数据进行了收集和处理。然后，通过计算时空耦合和耦合协调模型，量化城市土地与碳排放的耦合关系。本研究为低碳城市可持续发展模式的构建提供了新的框架和方法。
二、研究区域和数据来源
2.1研究区域
重庆位于105◦17 ' -110◦11 ' E和28◦10 ' -32◦13 ' N之间，占地面积82400平方公里。重庆辖区南北宽450公里，东西长470公里;重庆分为38个县(区)(图1)。重庆是中国面积最大、人口最多的直辖市，包括大城市、大农村、大水库、大山区和各民族地区。综合考虑重庆的人口、资源、环境、经济、社会、文化等因素，将重庆划分为五个功能区:重庆东北区、重庆东南区、城市功能发展区、都市核心区和都市发展区。需要注意的是，在考虑行政单元之间的嵌套功能时，将都市核心区和都市发展区作为重庆都市圈。由于其快速的社会经济发展，在城市化进程中环境影响特别是碳排放日益严重，重庆已被选为中国低碳试点城市之一。因此，如何判断重庆市城市土地与碳排放是否协调发展，是一个亟待解决的问题。为了回答这个问题，我们选取了两个具有代表性的尺度(地区和县)作为实验对象，对城市土地与碳排放的耦合关系进行评价。
2.2数据来源
本研究收集并预处理了城市土地、碳排放数据和行政区划向量。城市土地数据提取自中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn)的土地利用/覆被数据集。注意，城市建成区和其他建成区合并为城市土地，因为这些土地使用类型与碳排放密切相关(图2)。然后，碳排放数据来自于开源数据清单(ODIAC)。数据结合多源遥感数据、非点源数据、化石燃料消耗统计碳排放数据进行估算(图3)，并通过了精度验证。ODIAC碳排放数据在国际学术界已被广泛应用于碳循环和低碳城市。从中国国家地理中心获取重庆市行政区划向量，然后从重庆县数据中进行区域边界合并。最后，参照WGS84基准面，将所有数据投影到Albers等面积圆锥投影中，并对空间数据进行重采样，空间分辨率为1 km。
三、研究方法
3.1时空耦合模型
利用时空耦合模型评价城市土地与碳排放的相互作用程度。由于重庆市城市土地与碳排放之间的几何中心在空间上是分离的，因此将时空耦合模型定义为不同几何中心之间的空间重叠。具体公式如下:
其中，XU、YU分别代表城市土地几何中心的经纬度;XC、YC分别为碳排放几何中心的经纬度;Ui和Ci分别代表i个县或地区的城市土地和碳排放;X、y分别为经度、纬度;N为科目数;T为时空耦合度。距离越短，重叠越高，耦合越强。
3.2耦合协调模型
利用耦合协调模型量化发展过程中城市土地与碳排放的耦合协调程度。由于不同系统同时受到外部和内部影响，耦合协调度代表了城市土地系统与碳排放系统之间的协调度。Li等和Li等认为城市土地和碳排放分别代表城市土地系统和碳排放系统的水平。注意，在计算之前，指数需要标准化:
式中B为归一化值;N为城市土地或碳排放值;Nmin和Nmax分别为指标的最小值和最大值。
其中X为耦合协调度，α、β为回归参数。两个参数都设置为0.5。
四、结果与讨论
4.1城市土地时空特征与碳排放
如图4和图5所示，我们发现2000 - 2015年重庆城市用地在县域和区域尺度上呈现出显著的增长趋势。在区域尺度上，城市用地扩张主要集中在UD和UC地区，分别由2000年的88 km2和206 km2增加到2015年的272 km2和367 km2。2000 - 2015年东南部和东北部城市土地扩张较少。从县域层面看，2000 - 2005年渝中、渝北、江北、九龙坡和万州的城市用地总体上占主导地位，其他县域的城市用地分布较低；其次，2010 - 2015年，UD和UC内部各县城市用地呈现快速增长趋势，而其他县仍呈现缓慢增长趋势。总体而言，县域尺度和区域尺度上城市土地扩张演化趋势相似，但尺度越小，区域城市土地格局异质性越强。造成上述现象的原因如下：由于人口和企业主要集中在UC和UD内的县，住房需求可以部分刺激城市土地扩张。此外，社会经济的快速发展促进了开发区的建设，导致更多的城市土地扩张。
从图4和图5可以看出，2010 - 2015年重庆市不同尺度的碳排放总量和碳排放强度略有差异。在区域尺度上，UD的碳排放总量由2000年的453 × 104 t迅速增加到2015年的1260 × 104 t，碳排放强度由2000年的194 t/km2逐渐增加到2015年的540 t/km2。碳排放总量由2000年的124 × 104 t逐渐增加到2015年的536 × 104 t，碳排放强度由2000年的227 t/km2急剧增加到2015年的976 t/km2。在县域层面，2000 - 2015年碳排放总量主要集中在江津和合川，而碳排放强度较高的县域仍主要集中在渝中区、江北、渝北、大渡区和九龙坡。这可能以江津为代表的县承担了重庆都市区的产业转移，导致了更多的碳排放。县域仍然是重庆市的社会经济中心，吸引着越来越多的人和企业，这将导致高水平的碳排放强度。
4.2城市土地与碳排放的时空耦合关系
如表1所示，随着时间的推移，城市土地与总碳排放(UL-TC)和城市土地与碳排放强度(UL-CI)的转移距离逐渐减小。城市土地与碳排放的时空耦合关系逐渐增强。在区域尺度上，UL-TC从2000年的33.96 km下降到2015年的18.40 km，UL-CI从2000年的56.50 km下降到2015年的41.52 km。在县域尺度上，UL-TC由 2000 年的 53.76 km下降到 2015 年的 36.30 km，UL-CI 由 2000 年的 52.86km下降到 2015 年的 40.72 km。研究发现，城市土地与总碳排放(ST)的时空耦合程度高于城市土地与碳排放强度(SI)的时空耦合程度。一般来说，随着规模的增大，ST的强度逐渐增加。这是因为尺度越小，空间异质性越强，导致城市土地与碳排放之间的差距越大。
从图6a可以看出，在区域尺度上，城市用地几何中心向西南方向移动。这可能是因为城市扩张主要集中在加州。碳排放总量和碳排放强度的几何中心保持稳定。从时空角度看，ST高于SI，这与表1的结果一致。从图 6b，我们发现城市用地的几何中心缓慢地向西南移动，在县域规模，碳排放几何中心在渝中区、南岸区内保持相对稳定的位置。事实证明，由于社会经济在这些县出现了大规模的扩张。由于人口和工业企业碳排放的空间格局仍集中在UC和UD内的县没有显著改变。
4.3城市土地与碳排放耦合协调
不同尺度下城市土地与碳排放的耦合协调为如图 7 所示。CC的空间分布与城市土地和碳排放的空间分布一致。碳排放和城市土地扩张的高值区也是碳排放和城市土地扩张的高值区，碳排放和城市土地扩张的低值区也是碳排放和城市土地扩张的低值区。这是因为它们的产业结构还有待优化，碳排放和城市用地增长相对缓慢。如图7a-d所示，2000 - 2015年，城市土地与总碳排放(OT)的高耦合协调主要集中在UD，其次是UC。UD是重庆未来经济发展的主战场。一方面，该地区承受了UD的产业转移，导致了高碳排放。另一方面，经济的快速发展和人口的增长也蔓延到了UD，导致了城市的快速扩张。低温度区主要分布在东北和东南地区。这是因为东北和东南是生态保护区，应该坚持“点发展”的理念，从而实现低碳排放和城市扩张。城市土地与碳排放强度(OI)耦合协调性最高的区域主要集中在UC(图7e-h)。
县级尺度的OT如图7i-l所示。高值区主要集中在江津、合川、玉北和万州，是社会经济发展较快的热点县。这些县域分布着大量的能耗企业，会导致大量的碳排放。此外，高OI仍位于UC内的县，而低OI主要分布在NE和SE内的县(图7m-p)。总的来说，随着时间的推移，CC呈下降趋势。这意味着重庆市在县域尺度上城市扩张与碳排放存在明显错位。
从图7中我们发现，虽然CC随着尺度的变化而变化，但时空格局保持相对稳定。这表明2000 - 2015年重庆城市空间结构(高-低结构)没有发生变化。受尺度依赖和尺度效应的影响，县域和区域的OT和OI存在明显差异。通过比较和分析不同尺度的CC,它不仅可以提供依据重庆制定低碳城市规划体系从宏观层面,同时也为地方政府提供科学参考,制定差异化的城市规划和减排政策在县规模。
4.4局限性和未来发展方向
应该提到一些限制，并在将来解决。首先，没有在不同尺度下对驱动机构进行讨论和比较。有研究表明，城市化率已成为城市土地与碳排放耦合关系的重要因素。快速城市化可能导致城市土地扩张与碳排放耦合协调性下降。当城镇化率达到一定水平时，管理和技术水平相对较高，城镇化水平的提高可以有效抑制碳排放的增加。土地驱动经济增长的格局发生了根本变化，耦合性增强。因此，在未来的研究中，产业结构、人口密度、国内生产总值等因素也将成为驱动机制的重要因素。其次，仅以重庆市为例，量化了不同尺度的耦合关系。未来，我们将尝试在区域、省、地、县尺度上分析中国城市土地与碳排放的关系。第三，由土地利用/覆盖数据导出的粗分辨率(1 km)城市土地数据不能用于识别城市细节。在未来的研究中，将利用高空间分辨率的遥感数据，包括Landsat专题成像仪(TM)/增强专题成像仪Plus (ETM+)、Quick Bird和地球观测系统(SPOT)影像，准确提取城市用地。最后，还将采用其他对象的碳源和碳汇来评价城市土地碳排放关系。
五、结论
本研究评估了2000 - 2015年重庆市区域和县域尺度城市土地与碳排放的耦合关系，探讨了城市土地与碳排放的规模效应，为深入理解城市发展与环境效应之间的平衡提供了理论依据。首先，从土地利用/覆盖数据集和ODIAC数据中提取城市土地和碳排放;然后，采用时空耦合模型和耦合协调模型对耦合关系进行量化。结果表明:2000 - 2015年，重庆市在县域和区域尺度上城市土地和碳排放呈现显著增长趋势;ST高于SI，且随着尺度的增大ST强度逐渐增大。CC的空间分布与城市土地和碳排放的空间分布一致。在区域尺度上，高OT主要集中在UD，其次是UC。高OI仍集中在UD，低OI主要分布在东北和东南各县。
我们的发现对决策者控制城市土地扩张和减少碳排放有几个启示。对于城市用地面积大、碳排放高的地区，应采取严格的土地利用控制措施，划定合理的城市发展边界。应根据城市化的不同阶段制定和实施不同的城市土地和碳减排政策。最后，从全球视角考虑不同尺度的耦合关系，并考虑碳排放的空间溢出效应。
缩写注释：
CE：城市土地与碳排放的耦合关系
NE：重庆的东北地区
SE：重庆的东南部地区
UD：城市功能发展区
UC：重庆的都市区
UL-TC：城市土地与碳排放总量之间的转移距离
UL-CI：城市土地与碳排放强度的转移距离
SC：城市土地与碳排放的时空耦合关系
ST：城市土地与碳排放总量的时空耦合程度
SI：城市土地与碳排放强度的时空耦合程度
CC：城市土地与碳排放耦合协调
OT：城市土地与碳排放总量的耦合协调
OI：城市土地与碳排放强度的耦合协调
转自：经管学术联盟
文章来源于区域经济 ，作者张亚星 编译
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