共享社会经济路径与典型浓度路径下中国特大城市土地利用碳排放预测：城镇化进程的驱动机制与减排策略

为解决中国特大城市快速城镇化引发的土地利用碳排放(LUCEs)激增问题，中国科学院团队融合共享社会经济路径(SSP)与典型浓度路径(RCP)情景，构建常系数Riccati灰色模型(CCRGM(1,1))预测2025-2040年碳排放趋势(MAPE=0.19)，揭示北京等5市符合环境库兹涅茨曲线(EKC)倒U型规律，重庆、广州呈N型曲线，为"双碳"目标下土地政策制定提供科学依据。

　　

在全球气候变暖与"双碳"目标双重压力下，中国特大城市正面临城镇化扩张与碳排放控制的尖锐矛盾。过去二十年，北京、上海等7个千万级人口城市的建设用地疯狂吞噬耕地，由此产生的土地利用碳排放(LUCEs)占全球人为碳排放三分之一以上。更棘手的是，不同城市碳排放峰值时间差异显著——北京、深圳早在2010年达峰，而广州预计2030年后才能达峰。这种复杂局面催生三个核心科学问题：如何精准预测未来土地利用碳排放？城镇化进程与碳排放存在何种定量关系？何种发展路径能兼顾经济增长与减排目标？

中国科学院研究团队在《Land Use Policy》发表的研究给出了系统性解决方案。该研究创新性地将CMIP6气候模型中的共享社会经济路径(SSP)与典型浓度路径(RCP)情景引入土地利用预测，结合自主研发的常系数Riccati灰色模型(CCRGM(1,1))，构建起"气候情景-土地扩张-能源消费-碳排放"的全链条预测体系。研究团队基于2000-2020年土地利用数据和能源平衡表(EBT)，首次实现对中国7大特大城市碳排放的精细化模拟，预测误差率控制在0.19的行业领先水平。

关键技术方法包括：1)利用SSP-RCP耦合情景模拟城市扩张；2)采用改进的CCRGM(1,1)模型预测能源消费(传统灰色模型改进版，解决非线性预测难题)；3)通过环境库兹涅茨曲线(EKC)分析土地城镇化与碳排放的定量关系；4)整合300m分辨率土地覆盖数据与城市级能源统计数据。

【研究结果】

1. 土地变化特征
   2000-2020年间，耕地转建设用地是主导变化类型，北京建设用地增幅达154%。2010年后生态保护政策使林地流失速度减缓，但重庆仍出现林地转耕地现象。

2. 碳排放驱动机制
   建成区碳排放占比超70%，其中北京工业用地碳排放强度是住宅用地的3.2倍。能源结构转型使上海2015年后煤炭消费占比下降至40%以下。

3. 情景预测
   SSP2-RCP4.5(中度发展-中低排放)情景最符合减排需求，可使广州2040年碳排放较基准情景降低18%。CCRGM(1,1)预测显示重庆、成都碳排放将于2030年达峰。

4. EKC规律解析
   北京等5市呈现经典倒U型曲线，转折点对应建设用地占比45%-55%；重庆、广州因"退二进三"产业调整形成N型曲线，第三产业用地扩张引发二次排放增长。

【结论与意义】
该研究首次揭示中国特大城市土地利用碳排放的"双轨分化"现象：早期工业化城市(北京/上海)已跨越碳排放拐点，而新兴中心城市(重庆/成都)仍处于上升通道。这一发现打破了传统EKC理论的单一模式认知，证明土地政策干预能显著改变碳排放轨迹。研究提出的SSP2-RCP4.5优选路径，为协调"新城开发"与"双碳目标"提供量化依据——当建设用地占比控制在50%左右时，既能满足经济发展需求，又可实现碳排放稳步下降。

方法论层面，CCRGM(1,1)模型将能源消费预测误差控制在0.19，较传统灰色模型精度提升40%，为城市级碳排放核算树立新标准。政策启示在于：重庆等N型曲线城市需警惕第三产业用地无序扩张，而北京等倒U型城市应重点优化工业用地效率。这些成果不仅支撑中国"2030碳达峰"战略实施，更为全球快速城镇化地区的低碳土地管理提供中国方案。