中国土地利用碳排放强度精细化核算：基于活动数据的空间显式清单构建

本研究针对现有土地利用碳排放强度(LUEI)核算方法粗放的问题，整合全国土地调查数据与活动水平数据，构建了2009-2021年中国省级尺度LUEI精细化清单。通过蒙特卡洛模拟量化不确定性，揭示中国LUEI呈"东高西低"格局(3.75 Mg C ha-1 ±21.31%)，为"双碳"目标提供科学支撑。

　　

全球变暖背景下，土地利用变化(LULCC)贡献了约三分之一的人为碳排放。然而，现有土地利用碳排放强度(LUEI)核算存在两大痛点：一是依赖遥感数据而忽视实地调查数据，二是采用粗放分类掩盖了次级土地利用类型的差异。这种核算盲区严重制约了精准减排策略的制定，尤其对中国这样面临快速城市化与农业集约化的国家而言。

针对这一科学难题，自然资源部下属研究团队在《Resources, Conservation and Recycling》发表重要成果。研究创新性地整合了全国第二次和第三次土地调查数据，构建包含6大类11小类土地利用类型的活动水平碳核算框架。通过耦合省级能源统计、农业普查等13类数据集，采用蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟量化不确定性，首次建立了2009-2021年中国省级尺度LUEI精细化清单。

关键技术包括：1)基于国家土地调查平台获取2009/2019年权威土地利用数据；2)建立包含能源消耗、水稻种植等8类排放源的活动水平核算模型；3)运用104次蒙特卡洛模拟量化参数不确定性；4)采用空间马尔可夫链分析区域差异格局。

【Land use change in China】
研究发现2009-2021年间中国建设用地(+993×10⁴
ha)、园地(+544×10⁶
ha)和林地(+3258×10⁴
ha)显著增加，而耕地、草地和水域分别减少5.81%、4.08%和10.85%。这种变化直接导致土地利用碳排放(LUCE)持续增长，其中能源消费贡献率达76.3%。

【Comparison with other inventories】
与遥感反演结果相比，本研究基于实地调查数据的核算显示：1)建设用地碳排放被低估12-18%；2)耕地甲烷排放空间异质性更显著。验证表明新清单的网格尺度误差比传统方法降低23.7%。

【Conclusion】
该研究创建了首个整合国家土地调查与活动数据的LUEI核算体系，揭示中国平均LUEI为3.75 Mg C ha^-1
且不确定性区间(-21.31%至+15.31%)。东部省份LUEI是西部的2.3倍，这种空间分异主要受能源强度和非农用地扩张驱动。

讨论部分强调，该清单首次实现了三个突破：1)将国家土地调查数据引入碳核算框架；2)建立可转移的次级土地利用类型排放因子库；3)量化省级尺度LUEI置信区间。这不仅为《巴黎协定》下的国家自主贡献(NDC)提供方法论范式，更通过识别高排放土地利用亚类(如工业用地强度是耕地的10倍)，为制定差异化减排政策提供靶向依据。研究团队建议未来重点监测快速城市化区域的用地转型碳排放，并开发耦合LUEI与区域碳汇能力的动态评估模型。