中国城市土地覆盖空间格局对二氧化碳排放的影响机制研究

本研究针对城市土地覆盖变化加剧CO2排放的全球性问题，创新性地采用多尺度地理加权回归模型（MGWR），系统分析了中国304个城市四种主要土地覆盖类型（耕地、森林、草地、不透水面）的空间格局指标与碳排放的关联机制。研究发现：2005-2020年全国碳排放总量增长但增速放缓，京津冀和长三角为高排放区；耕地面积对碳排放具有双向效应，森林均匀分布可降低排放，草地需增加空间层次性，不透水面需控制扩张速率。该研究为通过优化土地覆盖空间格局实现城市低碳规划提供了科学依据。

　　

随着全球气候变化加剧，城市作为碳排放的主要贡献者（占全球70%），其土地覆盖变化正深刻影响着碳循环平衡。过去研究多聚焦单一土地类型或假设空间同质性，忽视了不同土地覆盖空间格局的差异化影响。中国作为快速城市化国家，过去三十年土地利用变化导致6.17-12.35 Pg C的净碳排放，但如何通过优化土地空间配置实现减排仍缺乏系统性解决方案。

针对这一科学问题，来自国内研究机构的研究团队在《Carbon Neutral Technologies》发表重要成果。研究创新性地整合多源数据，运用空间自相关分析、土地利用转移矩阵和MGWR模型，首次系统揭示了不同土地覆盖空间格局指标对中国城市CO₂排放的差异化影响机制。研究选取304个地级市2005-2020年面板数据，通过Fragstats 4.2计算8类景观格局指标（包括CA、LPI、AREA_MN等），并采用VIF检验和Pearson相关性分析筛选关键驱动因子。

研究方法亮点
1）基于CLCD数据集提取9类土地覆盖数据
2）采用Moran's I指数分析碳排放空间集聚特征
3）运用MGWR模型解析空间异质性影响
4）通过Z-score标准化处理多源异构数据

主要研究发现

1. 碳排放时空分布特征：全国碳排放总量从2005年6616 Mt增至2020年11869 Mt，但年增长率从45%降至5%，呈现"东高西低、北高南低"的空间分异，京津冀和长三角持续为高排放集聚区。

2. 土地覆盖变化规律：2005-2020年间不透水面面积增长46.6%（16.4→24.1万km²），森林增长1.5%，而耕地和草地分别减少3.1%和4.4%。

3. 空间格局指标影响机制：

• 耕地：CA（类面积）在西南地区显著促进排放，而PARA_MN（平均周长面积比）在东北表现出最强抑制作用
• 森林：CA和LPI（最大斑块指数）均呈负相关，每增加1单位可使排放降低0.03-0.16单位
• 草地：PARA_MN在全国范围持续抑制排放，IJI（散布与并列指数）在京津冀地区减排效果显著
• 不透水面：CA始终是首要驱动因子（系数0.44-0.79），LSI（景观形状指数）则呈现空间异质性抑制效应

研究启示与创新价值
该研究突破传统均质化分析框架，首次构建了土地覆盖空间格局与碳排放的多尺度关联模型。实践层面提出差异化调控策略：耕地应通过增加形态多样性（提升PARA_MN）实现减排，森林需构建生态网络（优化IJI），草地要建立保护边界，不透水面则需控制扩张速率。方法论上，开发的MGWR分析框架为全球城市低碳规划提供了可复用的技术路径。研究结果对实现中国"双碳"目标具有重要指导意义，特别是为国土空间规划中碳汇功能优化提供了量化依据。未来研究可进一步整合供应链碳排放数据，探索社会-经济形态与空间格局的协同减排机制。