《Land》：Multi-Scenario Simulation and Carbon Emission Mitigation Strategies Across Different City Types Under Regional Shrinkage: A Case Study of Heilongjiang Province, China
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在全球气候变化加速的背景下，土地利用是连接社会经济活动与生态碳过程的重要空间载体，其结构与利用方式的变化可影响区域碳排放。然而，现有研究对城市收缩情境下的土地利用变化及其碳排放响应关注不足。本研究以中国黑龙江省为案例，分析2000—2020年四类收缩城市与增
在全球气候变化加速的背景下，土地利用是连接社会经济活动与生态碳过程的重要空间载体，其结构与利用方式的变化可影响区域碳排放。然而，现有研究对城市收缩情境下的土地利用变化及其碳排放响应关注不足。本研究以中国黑龙江省为案例，分析2000—2020年四类收缩城市与增长城市的土地利用碳排放（LUCE）演变，并采用SD–PLUS模型模拟2025、2030和2035年三种情景下的土地利用及相应碳排放。结果表明：（1）资源依赖型与复合型城市的LUCE总体呈“上升—下降—回升”轨迹，而虹吸效应型与区位约束型城市则呈总体上升趋势，表明人口收缩与LUCE变化并不必然同步。（2）情景响应因城市类型而显著不同。在本研究采用的情景设定下，智能收缩情景在多数资源依赖型、区位约束型和虹吸效应型城市中通常比生态优先情景实现更大减排，而在复合型城市及部分个别城市中差异较小或响应不同。（3）收缩城市应更好地协调土地供给与不断变化的人口和经济需求，同时维持基本土地功能，并依据资源依赖型、复合型、区位约束型和虹吸效应型收缩情境实施差异化低碳土地管理。
## 论文解读
全球气候变化加剧使温室气体（尤其二氧化碳）排放控制成为可持续发展（sustainable development）的关键内容。土地利用作为连接社会经济活动与自然生态过程的复合界面，是人口、经济、产业和能源活动影响区域碳排放的重要空间载体；土地利用类型、强度和管理方式变化既可改变生态系统碳源/碳汇功能，也可通过承载社会经济活动影响人为能源碳排放。现有碳排放研究多聚焦人口与经济持续增长的城市，普遍将碳排放视为建成用地扩张的“同步副产品”，政策逻辑集中于遏制扩张、提升效率和技术进步。然而，越来越多的城市进入人口与经济收缩阶段：2010—2020年中国1507个县区（占52%）出现收缩，东北资源型工业城市尤为典型。收缩城市面临人口流失、经济放缓、土地空置和创新能力受限等挑战，面向增长城市的低碳政策难以直接适用。人口下降、经济活动减弱和产业外迁可能降低土地开发与能源消费需求，从而减少部分土地利用碳排放；但产业结构调整滞后、人口密度下降和建成用地低效利用可能削弱规模经济，反而提高单位土地或人均碳排放强度。已有研究虽开始比较收缩与增长城市的碳排放差异，但收缩城市在收缩节奏、成因和发展轨迹上差异显著，将其视为同质群体可能掩盖碳排放格局的形成机制，因而需从类型学（typology）视角深入考察。同时，多情景空间模拟技术已成为研究土地利用变化及其碳效应的重要工具，但现有研究多集中于增长城市，缺乏对“增长—收缩共存”复杂格局下土地利用变化与碳排放耦合关系的系统模拟。为此，研究人员以黑龙江省为研究区，基于2000—2020年土地利用数据，分析收缩区域不同类型城市LUCE变化的共性与差异；构建SD（system dynamics，系统动力学）–PLUS（Patch-generating Land Use Simulation，斑块生成土地利用模拟）模型，将人口与经济发展同土地需求变化相联，模拟2025、2030和2035年不同发展情景下土地利用及碳排放响应；并在一致情景设定下比较四类收缩城市与增长城市对照组的异质性响应，进而探索类型化的土地利用与低碳管理路径。研究创新性体现在两方面：一是在区域整体收缩背景下对城市进行分类，更清晰揭示各类城市LUCE异同；二是结合城市特征与LUCE分析，在系统回顾历史演变的同时基于不同政策导向与发展目标设置多情景，探索未来潜在趋势，为收缩区域不同类型城市低碳发展提供针对性决策参考。
**主要技术方法**：以黑龙江省12个地级市为研究区，依据收缩城市国际研究网络（SCIRN）定义及3%人口流失阈值，识别10个收缩城市和2个增长城市，并基于成因分类框架划分为资源依赖型、虹吸效应型、复合型和区位约束型。社会经济数据来自2000—2020年黑龙江省及各市统计年鉴、政府公开资料和WorldPoP数据库，能源与土地利用数据分别来自《中国能源统计年鉴》和中国科学院资源环境科学数据中心（30 m分辨率），路网数据来自OpenStreetMap（OSM）平台。采用IPCC清单法与碳系数法核算LUCE；以Vensim PLE（7.3.5版）构建人口—经济—土地三子系统SD模型预测六类土地需求（各类型相对误差均低于10%），再以PLUS模型（LEAS与CARS模块，随机森林RMSE均低于0.2）在转换矩阵与限制转换区约束下进行空间分配，并以Kappa系数0.88、FoM 0.11完成验证；设置惯性发展（S1）、生态优先（S2）和智能收缩（S3）三种情景。
**研究结果**：
**3.1 土地利用相关碳排放的历史变化**：增长城市（如哈尔滨）在人口净流入或相对稳定增长及经济持续扩张驱动下LUCE持续上升，趋势一定程度上类似虹吸效应型城市，可能与全省整体处于区域收缩背景、上级区域核心城市虹吸削弱省会集聚优势有关；大庆虽为增长城市但属典型资源型城市，其LUCE轨迹更接近资源依赖型城市，受能源开发与重工业影响强烈。资源依赖型与复合型城市LUCE在2000—2010年持续上升并于2010年前后达阶段性高点，2010—2015年下降，部分城市2015年后回升，呈“上升—下降—回升”阶段性格局。区位约束型城市LUCE水平较低但总体缓慢上升，其林地等生态用地比例较高、生态碳汇较强，在一定程度上抵消建成用地排放。虹吸效应型城市LUCE由2000至2020年持续上升且基期水平较高，2010年后人口增长放缓甚至转为收缩，但LUCE并未同步下降。
**3.2 土地利用碳排放多情景模拟**：
**3.2.1 研究区三种情景下土地利用变化**：三种情景下耕地均小幅增加，由2020年41.94%升至2035年42.00%—42.03%；林地除惯性情景先降后升外，在生态优先和智能收缩情景下持续增长且后者增幅更大；草地和水体稳步增加。建成用地情景差异最显著：惯性情景由2.40%持续扩张至2.62%，生态优先情景受政策限制增长明显放缓，智能收缩情景更强调控制建成用地规模与集约用地，由扩张转为下降；未利用地持续减少，生态优先与智能收缩情景下下降更快。
**3.2.2 三种情景下不同类型城市土地利用变化**：资源依赖型城市响应较明显，惯性情景下建成用地持续扩张或维持高位、生态用地波动较大，智能收缩情景下建成用地逐步趋稳并趋于下降、林草地显著增加、未利用地减少。复合型城市在惯性情景下建成用地已呈下降趋势，智能收缩与生态优先情景下生态用地增加、建成用地下降更明显，但两情景差异不显著。区位约束型城市惯性情景下建成用地缓慢扩张，在智能收缩与生态优先情景下转为下降、生态用地稳步增加，智能收缩情景政策效应更强。虹吸效应型城市惯性情景下建成用地扩张，与人口流向核心城市的实际趋势不一致；智能收缩与生态优先情景下建成用地下降，生态用地在生态优先情景下增加更多。增长城市中，哈尔滨呈功能驱动型增长，惯性情景下建成用地小幅增加后下降；大庆受资源型产业路径依赖与调整滞后影响，部分优化情景下仍继续增长。
**3.2.3 三种情景下不同类型城市碳排放**：资源依赖型城市LUCE总体先降后趋稳，多数城市智能收缩情景低于生态优先情景，生态优先情景更有利于齐齐哈尔、鹤岗等收缩程度较低或产业衰退导致空间空置的城市实现阶段性减排。复合型城市LUCE持续下降但幅度相对有限。区位约束型城市呈先降、后升、再降趋势，加强建成用地规模约束可更直接影响其土地利用结构与建成用地相关排放。虹吸效应型城市LUCE总体下降后趋稳，智能收缩情景对多数城市抑制作用更明显，但以农业为主、生态修复潜力较大的城市在生态优先情景下响应更强。增长城市中，哈尔滨LUCE先升后降，大庆先升后趋稳，两种优化情景均可减缓建成用地扩张并降低LUCE。
**讨论与结论总结**：研究表明区域收缩并不自动导致土地利用和LUCE同步下降，城市间人口、经济和土地利用调整节奏差异可形成不同碳排放轨迹；与仅强化生态空间保护相比，同时控制建成用地规模并调整存量用地对多数收缩城市LUCE抑制作用更明显。土地利用优化并非简单减少某一地类，而是在基本土地需求、利用效率与生态碳汇间权衡。鉴于东北人口流失、经济衰退和投资外流具有长期性和不可逆性，需在区域乃至国家层面统筹规划，强化城市类型间功能分工与协作，建立“收缩—土地—碳”协同管理机制，优先在资源依赖型城市试点“土地整治—碳汇交易—生态补偿”联动机制，并建立多元资金池。分类型策略为：资源依赖型城市应推进产业转型与低效存量建成用地再利用，对经调查确认的闲置工矿用地实施针对性整治与生态修复；复合型城市应加强土地利用、产业与生态保护协同调整；区位约束型城市应控制超出实际需求的建成用地增量并保护生态空间；虹吸效应型城市应强化存量土地集约利用与区域协调；增长城市应聚焦存量更新与单位建成用地碳排放强度控制。研究局限包括：城市收缩分类方案众多，黑龙江省以绝对收缩为主，未来需拓展全球比较；固定碳系数无法完全反映土地质量、植被、土壤和管理差异带来的碳源/碳汇效率异质性，能源结构、完整产业结构与居民消费未显式模拟，LUCE主要反映土地利用路径相关碳响应而非城市全部碳排放，机制为解释性推断；情景结果由预设参数与模型响应共同决定，应理解为条件性比较而非政策绩效的确定性评价；统计年鉴更新滞后与数据误差仍带来不确定性，未来将纳入2025年及以后数据以增强模型时效性与预测精度。结论部分：（1）2000—2020年LUCE呈明显的阶段性和类型差异，资源依赖型与复合型城市总体呈“上升—下降—回升”格局，虹吸效应型与区位约束型城市总体上升，部分城市人口收缩后LUCE仍持续增加，表明人口变化、经济活动、土地利用与能源排放间可能存在异步调整。（2）收缩城市中，资源依赖型与区位约束型城市在S3情景下建成用地调整较明显；复合型城市两优化情景差异不显著；虹吸效应型城市在两优化情景下建成用地均下降，生态用地在生态优先情景下增加更多；哈尔滨在智能收缩情景下建成用地调整较明显，大庆仍有一定增长。（3）未来LUCE呈明显类型差异，资源依赖型先降后趋稳，复合型持续下降，区位约束型阶段性波动，虹吸效应型总体下降后趋稳；S3情景下多数资源依赖型、区位约束型和虹吸效应型城市LUCE低于S2情景，但齐齐哈尔、鹤岗及部分虹吸效应型城市在特定时期响应不同，表明不存在适用于所有收缩城市的单一减排路径，情景结果应视为条件性比较。（4）收缩区域低碳土地管理不应简单追求某一地类规模削减，而应在保障农业生产、居住需求、经济发展和生态保护等基本功能前提下协调土地供给与人口经济需求变化并提升存量利用效率；需建立区域协同的“收缩—土地—碳”协同管理机制和整合转移支付、碳交易收益等资金的多元资金池；各类型城市应实施上述差异化策略，增长城市应聚焦存量更新与单位建成用地碳排放强度控制。
