粤港澳大湾区多情景土地利用变化下的碳排放模拟与低碳发展路径研究

本研究针对粤港澳大湾区(GBA)快速城市化进程中碳排放加剧与碳汇功能退化问题，通过整合Markov-FLUS模型与扩展STIRPAT模型，模拟了2021-2040年低碳、适度及粗放发展三种情景下的土地利用变化(LUCC)与碳排放动态。研究发现适度发展情景(MDS)能实现土地利用平衡，大湾区可在2030年实现碳达峰(峰值5.201亿吨)，而粗放发展(EDS)将延迟至2031年。研究创新性地将城市按排放特征分为4类，提出土地管控与产业优化并重的减排策略，为城市群碳中和路径提供科学依据。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，城市群作为碳排放的"主力军"，其可持续发展面临严峻挑战。粤港澳大湾区作为中国开放程度最高、经济活力最强的区域之一，正经历着快速城市化带来的土地利用剧烈变化。然而，现有研究多聚焦单一能源排放视角，对"土地-碳"交互作用的系统研究明显不足，特别是缺乏多情景模拟下的精准预测。这种认知缺口使得区域碳减排政策制定缺乏科学依据，难以平衡经济发展与生态保护的双重需求。

来自中国某研究机构的团队在《Ecological Indicators》发表了一项创新性研究。该团队采用"空间模拟-计量模型"双驱动框架，首先运用Markov-FLUS模型预测土地利用变化，结合IPCC系数法计算直接碳排放；继而通过扩展STIRPAT模型量化建设用地的间接排放。研究设置低碳(LDS)、适度(MDS)和粗放(EDS)三种发展情景，整合大湾区9市2010-2020年的土地利用、能源消耗等多元数据，构建了500米分辨率的空间分析体系。

【主要技术方法】
研究采用马尔科夫链预测土地需求，FLUS模型通过神经网络分析16项自然社会经济驱动因子实现空间分配；STIRPAT模型引入人口、GDP等7项参数模拟能源排放；通过Kappa系数(0.89)和误差率(<3%)验证模型精度；最后运用K-means聚类将城市按达峰特征分为4类。

【研究结果】

3.1 土地利用模拟与分析
• 情景对比：LDS下碳汇用地增加251.8 km²，EDS则减少1504.5 km²，MDS变化幅度居中(-834.5 km²)
• 空间特征：生态敏感区(如鼎湖山)在LDS受保护最好，EDS下广佛都市圈呈现"摊大饼"式扩张
• 转换机制：73.8%建设用地来自耕地/林地转化，显示生态用地脆弱性

3.2 碳排放预测
• 达峰差异：LDS(4.703亿吨/2030年)比EDS(5.633亿吨/2031年)减排16.5%
• 城市分化：深圳/东莞(高科技型)最早达峰，广佛(重工业型)延迟2-3年
• 碳汇缺口：陆地碳吸收不足排放量5%，凸显源控制优先性

4.2.2 情景变异分析
• 驱动机制：LDS通过产业结构快速调整(二产<30%)实现早期达峰
• 关键阈值：人均GDP超13万元时，能源结构调整对减排贡献提升37%

【结论与意义】
该研究首次在大湾区尺度实现"土地-能源"碳排放的系统耦合模拟，揭示出三条关键科学规律：(1)建设用地扩张与碳汇用地流失存在空间耦合性，交界地带生态风险最高；(2)碳达峰时间对能源结构敏感度高于经济增速；(3)城市排放特征与其产业定位强相关。提出的"分类调控"策略(如深圳发展新能源、广佛优化煤电)已被纳入《大湾区绿色发展纲要》。研究建立的"空间显式-时序预测"框架，为全球三角洲城市群的低碳规划提供了范式转移。

未来研究需突破IPCC系数本土化、港澳数据整合等技术瓶颈。正如作者指出："陆地碳汇的有限性决定了减排核心必须转向源头控制"，这一认知将重塑城市碳中和的实施路径。该成果不仅填补了中国城市群碳排放模拟的方法空白，更通过精准情景推演，为"双碳"目标下的区域协同治理提供了决策罗盘。