全 文 ：区域碳源碳汇的时空格局
———以长三角地区为例∗
义白璐　 韩　 骥∗∗　 周　 翔　 杨　 芳　 孟　 醒　 曹武星　 黄鲁霞　 象伟宁
（华东师范大学上海市城市化生态过程与生态恢复重点实验室， 上海 ２００２４１）
摘　 要　 长三角地区是世界第六大也是我国综合实力最强的城市群地区，其快速而大规模的
城市化也产生了一系列的生态环境问题．本文核算了 １９９５—２０１０年长三角地区的碳源碳汇并
分析了其时空格局演变特征．结果表明：研究期间，长三角地区的碳汇增长 ９４３×１０４ ｔ，其中，浙
江省森林净生态系统生产量的增加是主要贡献，这主要得益于国家 ２００３ 年起实施的“退耕还
林”政策．该地区的碳排放增加 ３．２７×１０８ ｔ，其中，能源消费和工业过程排放所占比重在 ２０１０
年达 ９６％．江苏省的排放量与增长速度都位居长三角第一，其以重工业和制造业等高能耗和
高碳排的产业结构是造成其碳排放居高不下的主要原因．由于建设用地的净碳排放量增速大
于建设用地扩张速度，导致该地区单位面积建设用地的净碳排放强度明显增大，江苏省的建
设用地净碳排放强度增速最快．
关键词　 碳源； 碳汇； 净碳排放强度； 长三角地区； 时空格局
文章编号　 １００１－９３３２（２０１５）０４－０９７３－０８　 中图分类号　 Ｘ２４　 文献标识码　 Ａ
Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ ｐａｔｔｅｒｎ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ ｓｉｎｋｓ ｉｎ Ｙａｎｇｔｚｅ Ｒｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ ｒｅｇｉｏｎ， Ｃｈｉｎａ． ＹＩ
Ｂａｉ⁃ｌｕ， ＨＡＮ Ｊｉ， ＺＨＯＵ Ｘｉａｎｇ， ＹＡＮＧ Ｆａｎｇ， ＭＥＮＧ Ｘｉｎｇ， ＣＡＯ Ｗｕ⁃ｘｉｎｇ， ＨＵＡＮＧ Ｌｕ⁃ｘｉａ， ＸＩＡＮＧ
Ｗｅｉ⁃ｎｉｎｇ （Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｆｏｒ Ｕｒｂａｎ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ ａｎｄ Ｅｃｏ⁃Ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ， Ｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ
Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｓｈａｎｇｈａｉ ２００２４１， Ｃｈｉｎａ） ． ⁃Ｃｈｉｎ． Ｊ． Ａｐｐｌ． Ｅｃｏｌ．， ２０１５， ２６（４）： ９７３－９８０．
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｙａｎｇｔｚｅ Ｒｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ ｒｅｇｉｏｎ ｉｓ ｔｈｅ ｗｏｒｌｄ’ｓ ｓｉｘｔｈ ａｎｄ Ｃｈｉｎａ’ｓ ｌａｒｇｅｓｔ ｕｒｂａｎ ａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎ．
Ｉｔｓ ｒａｐｉｄ ａｎｄ ｍａｓｓｉｖｅ ｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎ ｈａｓ ａｌｓｏ ｃａｕｓｅｄ ａ ｓｅｒｉｅｓ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｉｍｐａｃｔｓ．
Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｃｃｏｕｎｔｅｄ ｔｈｅ ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ ｓｉｎｋｓ ｉｎ Ｙａｎｇｔｚｅ Ｒｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ ｒｅｇｉｏｎ ｄｕｒｉｎｇ
１９９５－２０１０ ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅｄ ｔｈｅｉｒ ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ ｐａｔｔｅｒｎｓ． Ｉｔ ｗａｓ ｆｏｕｎｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｃａｒｂｏｎ ｓｉｎｋｓ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ
ｂｙ ９．４３ ｍｉｌｌｉｏｎ ｔｏｎｓ ｆｒｏｍ １９９５ ｔｏ ２０１０， ｉｎ ｗｈｉｃｈ ｆｏｒｅｓｔ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｎｅｔ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｉｎ Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｐｒｏｖ⁃
ｉｎｃｅ ｗａｓ ｔｈｅ ｌａｒｇｅｓｔ ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｏｒ． Ｔｈｅ “ ｇｒａｉｎ ｆｏｒ ｇｒｅｅｎ” ｐｏｌｉｃｙ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ ｓｉｎｃｅ ２００３ ｉｎ Ｃｈｉｎａ
ｐｌａｙｅｄ ａ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｒｏｌｅ ｉｎ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｔｈｅ ｆｏｒｅｓｔ ａｒｅａ ａｎｄ ｔｈｅ ｃａｒｂｏｎ ｓｉｎｋｓ． Ｔｈｅ ｃａｒｂｏｎ ｓｏｕｒｃｅｓ ｉｎ⁃
ｃｒｅａｓｅｄ ｂｙ ３２７ ｍｉｌｌｉｏｎ ｔｏｎｓ， ａｎｄ ｅｎｅｒｇｙ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ ｂａｓｅｄ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ａｃ⁃
ｃｏｕｎｔｅｄ ｆｏｒ ９６％ ｏｆ ｔｏｔａｌ ｃａｒｂｏｎ ｓｏｕｒｃｅｓ ｉｎ ２０１０． Ｄｕｅ ｔｏ ｔｈｅ ｌａｒｇｅ ｓｈａｒｅ ｏｆ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ａｎｄ ｈｅａｖｙ
ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ ｉｎ ｅｃｏｎｏｍｙ ａｎｄ ｔｈｅｉｒ ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ ｏｎ ｔｈｅ ｈｉｇｈ ｃａｒｂｏｎ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｅｎｅｒｇｙ， ｅｉｔｈｅｒ ｔｈｅ ａｍｏｕｎｔ ｏｒ
ｔｈｅ ｇｒｏｗｔｈ ｓｐｅｅｄ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ｉｎ Ｊｉａｎｇｓｕ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｗａｓ ｔｈｅ ｔｏｐ ｏｎｅ ｉｎ ｔｈｅ ｗｈｏｌｅ ｒｅｇｉｏｎ． Ｍｏｒｅ⁃
ｏｖｅｒ， ｂｅｃａｕｓｅ ｔｈｅ ｇｒｏｗｔｈ ｓｐｅｅｄ ｏｆ ｎｅｔ ｃａｒｂｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ｔｈａｔ ｏｃｃｕｒｒｅｄ ｕｐｏｎ ｔｈｅ ｂｕｉｌｔ⁃ｕｐ ｌａｎｄ ｗａｓ
ｍｕｃｈ ｆａｓｔｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｅ ｓｐｒａｗｌ ｓｐｅｅｄ ｏｆ ｕｒｂａｎ ｂｕｉｌｔ⁃ｕｐ ｌａｎｄ， ｔｈｅ ｎｅｔ ｃａｒｂｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｋｅｐｔ ｉｎ⁃
ｃｒｅａｓｉｎｇ ｉｎ ｔｈｅ ｗｈｏｌｅ ｒｅｇｉｏｎ， ｉｎ ｗｈｉｃｈ Ｊｉａｎｇｓｕ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄ ｔｈｅ ｆａｓｔｅｓｔ ｉｎｃｒｅａｓｅ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｃａｒｂｏｎ ｓｏｕｒｃｅ； ｃａｒｂｏｎ ｓｉｎｋ； ｎｅｔ ｃａｒｂｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ； Ｙａｎｇｔｚｅ Ｒｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ； ｓｐａ⁃
ｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ ｐａｔｔｅｒｎ．
∗上海市浦江人才计划项目（１４ＰＪ１４０２８００）、上海市教育委员会科
研创新项目（１４ＺＳ０５３）、国家自然科学基金项目（４１４０１６３８）和上海
市城市化生态过程与生态恢复重点实验室开放课题基金项目
（ＳＨＵＥＳ２０１４Ｂ０２）资助．
∗∗通讯作者． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｊｈａｎ＠ ｒｅ．ｅｃｎｕ．ｅｄｕ．ｃｎ
２０１４⁃０６⁃０３收稿，２０１４⁃１２⁃３０接受．
　 　 中国作为世界上最大的碳排放国家，２００８ 年 ＣＯ２ 排放总量达 ８３．２５×１０８ ｔ，２０００ 年以来年均增速达到
１０％［１］ ．巨大的排放总量和较高的增速，使中国面临
着巨大的国际社会减排压力．降低碳排放已成为我国
未来发展的首要任务之一．中国幅员辽阔，碳排放存
在区域差异．因此，对区域碳排放的时间特别是空间
格局演变及其影响因素进行解析，具有地域典型性和
应 用 生 态 学 报　 ２０１５年 ４月　 第 ２６卷　 第 ４期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ， Ａｐｒ． ２０１５， ２６（４）： ９７３－９８０
针对性，能有效地为制定低碳减排政策提供决策依
据，具有重要的科学意义和显著的社会示范性．
自 ２０ 世纪 ８０ 年代开始，国内外已对区域碳源
碳汇开展了广泛研究，内容主要集中在碳源碳汇的
核算、碳排放的主要影响因子解析、未来情景模拟与
预测 ３ 方面．其中，关于碳源碳汇的核算，主要以政
府间气候变化专门委员会（ ＩＰＣＣ）发布的评估报告
最具影响力和权威性，该组织先后发布了《 ＩＰＣＣ 国
家温室气体排放清单指南（１９９６）》 ［２］和《ＩＰＣＣ 国家
温室气体排放清单指南（２００６）》 ［３］，总结了温室气
体排放清单的核算方法，为把握温室气体排放量提
供了重要参考．我国许多学者基于 ＩＰＣＣ指南方法对
地区的化石能源碳排放进行核算和分析［１，４－５］ ．在对
影响碳排放的因素进行分析时，多采取因素分解法
探究不同因素对于碳排放的影响［６－１２］ ．关于未来情
景预测的研究，主要包括分析某些行业（如工业、电
力、交通等）碳排放的区域特征、未来变化情景和区
域发展战略的宏观调控效果等［１３－１５］ ．胡剑锋等［１６］实
证分析了长三角地区的能源碳排放区域特征，对该
地区 ２０５０年前的低碳目标进行不同的情景分析，并
提出了结构调整的方案．以上研究为区域碳排放研
究奠定了一定的理论基础，但目前对区域碳源碳汇
进行全面核算的研究还不多见，其原因主要是由于
碳源核算类别繁多，数据要求高、较难全面获取；另
外，对于碳源碳汇时间变化特别是空间格局研究还
相对较少，由城市化引发的建设用地快速扩张以及
与耕地、林地、草地等土地类型间的转换是导致碳源
汇变化的重要原因，将碳源碳汇与相应的土地利用
类型相结合对其空间格局变化进行分析，这样更能
从土地利用规划、国土开发等领域全面引导地区的
低碳发展；再者，对于碳排放的驱动力分析多采用因
素分解方法，更多讨论各种社会经济变量如 ＧＤＰ、
人口、技术进步等对于碳排放的影响，而对其背后的
政策影响分析研究还有待进一步完善．
本文选取长三角地区的上海市、江苏省、浙江省
为研究对象，对其 １９９５—２０１０年碳源碳汇量进行核
算、空间强度进行分析的基础上，探究长三角地区碳
源碳汇背后的政策影响，为全面理解政策对于碳排
放的影响机制以及更好地制定和执行减排政策提供
良好的决策依据．
１　 研究区域与研究方法
１􀆰 １　 研究区域概况
长三角地区是我国经济最发达、城市化程度最
高、同时也是生态环境问题日趋严重的地区之一．其
范围包括上海市、江苏省、浙江省在内的两省一市，
区域总面积 ２１．０７×１０４ ｋｍ２，总人口 １．５７ 亿（２０１１
年），２０１０年长三角地区的国内生产总值（ＧＤＰ）已
超 ８．６万亿元．长三角地区以占全国领土 ２％的面积
创造了占全国 ２０％的 ＧＤＰ，是我国综合实力最强的
区域．然而，快速的城市化和飞速增长的经济也给长
三角地区带来了大量的能源消耗，使之环境日渐恶
化，土地利用结构发生剧烈改变．因此，研究长三角
地区的碳源碳汇时空变化特征及其背后的政策影响
能为该地区的减排计划提供一定的理论基础，为更
好地走可持续发展道路提供一定的决策支持并具有
地域典型意义．
１􀆰 ２　 数据来源
本文需要的数据主要包括应用于碳源碳汇核算
的统计数据、空间提取的水域和林地面积数据和反
映碳汇碳源空间分布的土地利用数据．其中，人口数
量、畜牧产量、农作物产量、废弃物量等数据来源于
１９９６—２０１１年《中国统计年鉴》 ［１７］、《上海市统计年
鉴》 ［１８］、《江苏省统计年鉴》 ［１９］、 《浙江省统计年
鉴》 ［２０］，能源消耗数据来自于 《中国能源统计年
鉴》 ［２１］，工业产品产量数据来自于 《中国统计年
鉴》 ［１７］和各省市统计年鉴［１８－２０］ ．空间数据包括通过
人工解译的 １９９５、２０００、２００５、２０１０ 年 Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ ／
ＥＴＭ＋遥感数据（表 １）．
１􀆰 ３　 碳源碳汇的核算
本研究对碳源汇的核算内容如图 １ 所示．由于
农作物生长既是碳汇又是碳源的过程，受其生长周
期不定、生产产品复杂等因素影响，暂不列入本文的
核算框架．
１􀆰 ３􀆰 １碳汇 　 １）植被净生态系统交换量．植被净生
态系统生产力（ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｎｅｔ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ）
反映的是由大气进入生态系统的净 ＣＯ２量，在碳排
放核算时不考虑植被呼吸作用的碳排放．本文中植
被主要包括森林、草地和城市绿地．
ＣＮＥＰ ＝∑Ｃｖｅｇ⁃ｉＡｖｅｇ⁃ｉ （１）
式中：ＣＮＥＰ为植被净生态系统生产力；Ｃｖｅｇ⁃ｉ为第 ｉ 种
植被单位面积的净生产量；Ａｖｅｇ⁃ｉ为第 ｉ 种植被的面
积．本文中各植被单位面积的净生产量根据相关文
献进行估算：森林和草地分别为 ３． ８１ 和 ０． ９５
ｔ·ｈｍ－２·ａ－１［２２］，城市绿地为 ３．３８ ｔ·ｈｍ－２·ａ－１ ［２３］ ．
森林、草地、城市绿地面积均来自统计数据．
２）水域碳吸收．水域碳吸收主要包括水域固碳
４７９ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
表 １　 地理空间和统计数据
Ｔａｂｌｅ １　 Ｇｅｏｓｐａｔｉａｌ ａｎｄ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｄａｔａ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ
类型
Ｔｙｐｅ
项目
Ｉｔｅｍ
年份
Ｙｅａｒ
来源
Ｓｏｕｒｃｅ
遥感数据
Ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ
ｄａｔａ
土地利用和覆盖数据
Ｌａｎｄ ｕｓｅ ａｎｄ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ ｄａｔａ
（ＬＵＬＣ）
１９９５、 ２０００、 ２００５、
２０１０
美国地质调查局地球资源观测数据中心
空间数据
Ｓｐａｔｉａｌ ｄａｔａ
行政边界
Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｖｅ ｂｏｕｎｄａｒｙ
２０００ 国家基础地理信息中心
道路网
Ｒｏａｄｓ
１９９５、２０００、２０１０ 基于遥感影像的人工数字化
统计数据
Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｄａｔａ
能源、人口、工业、农业等数据
Ｅｎｅｒｇｙ， ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ， ｉｎｄｕｓｔｒｙ， ａｇ⁃
ｒｉｃｕｌｔｕｒｅ ｄａｔａ， ｅｔ ａｌ．
１９９５—２０１０ 《上海统计年鉴》、《江苏省统计年鉴》、《浙江省统计年鉴》、
《中国能源统计年鉴》、《全国森林资源清查数据》、《全国草
地资源清查数据》、《中国经济普查年鉴》、《中国工业经济统
计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》
图 １　 碳源碳汇核算框架图
Ｆｉｇ．１　 Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｓｉｎｋｓ ＆ ｓｏｕｒｃｅｓ．
和水域干湿沉降的碳吸收．计算公式为：
ＣＡｗａｔｅｒ ＝ＣｗａｔｅｒＡｗａｔｅｒ＋ＣｍｕｄＡｍｕｄ＋ＣｓｕｂＡ （２）
式中：ＣＡｗａｔｅｒ为水域碳吸收的固碳量；Ｃｗａｔｅｒ和 Ｃｍｕｄ分
别为单位面积河流湖泊和滩涂的固碳速率，取值分
别为 ０．５７、２．３６ ｔ·ｈｍ－２·ａ－１ ［２４］；Ａｗａｔｅｒ和 Ａｍｕｄ分别为
河流湖泊以及滩涂的面积，这部分数据从 ４ 期遥感
数据中提取并插值填补；Ｃｓｕｂ为单位面积干湿沉降的
碳汇系数，上海和江苏省取值 ５．２１ ｔ·ｈｍ－２·ａ－１，浙
江取值 ９．４７ ｔ·ｈｍ－２·ａ－１ ［２５］；Ａ为区域面积．
１􀆰 ３􀆰 ２碳源　 碳源的核算主要基于《 ＩＰＣＣ 国家温室
５７９４期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 义白璐等： 区域碳源碳汇的时空格局———以长三角地区为例　 　 　 　 　 　
气体排放清单（２００６）》 ［３］中的核算方法，核算内容
包括：能源消费、工业过程、农业活动、废水及固体废
弃物、自然过程，算式为：
Ｃｅｍｉｓｓ ＝ＡＤＥＦ （３）
式中：Ｃｅｍｉｓｓ为碳排放量；ＡＤ 为人类活动量，称作“活
动数据”；ＥＦ为单位活动的排放量系数，称作“排放
因子” ［２］ ．每项碳源排放的计算公式和排放系数如表
２所示．
１􀆰 ４　 空间净碳排放强度
碳源碳汇与不同土地利用类型的对应关系如表
３所示，在核算的基础上，空间净碳排放强度的计算
公式如下：
Ｉｉｔ ＝（Ｃｓｏｕｒｃｅ－Ｃｓｉｎｋ） ｉｔ ／ Ａｉｔ （４）
式中：ｉ表示土地利用类型；ｔ表示年份；Ｉ表示空间
表 ２　 碳排放核算公式详表
Ｔａｂｌｅ ２　 Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｓｏｕｒｃｅｓ
类别
Ｔｙｐｅ
公式
Ｆｏｒｍｕｌａ
公式说明
Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ
排放因子
Ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｆａｃｔｏｒ
参考文献
Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ
能源消费
Ｅｎｅｒｇｙ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ
Ｅｅｎｅｒｇｙ ＝ ∑Ｑ ｉＥ ｉＣ ｉ Ｑ ｉ：第 ｉ种能源的消费量；Ｅ ｉ：第 ｉ种能源的净发热值；
Ｃ ｉ：第 ｉ种能源的碳排放系数
Ｅ ｉ、Ｃ ｉ ［２１］
工业过程
Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ
ＥＩＰ ＝ １２ ／ ４４∑Ｑ ｉＣ ｉ Ｑ ｉ：第 ｉ 种工业产品的生产量；Ｃ ｉ：第 ｉ 种工业产品的
碳排放系数
Ｃ水泥 ＝ ０􀆰 １３６ ｔ ＣＯ２·ｔ； Ｃ钢铁 ＝
０􀆰 ０６ ｔ ＣＯ２ · ｔ； Ｃ玻璃 ＝ ０􀆰 ２１
ｔ ＣＯ２·ｔ； Ｃ合成氨 ＝ ３􀆰 ２７３
ｔ ＣＯ２·ｔ
［２６－２７］
废水
Ｗａｓｔｅｗａｔｅｒ
ＥＷＷＲ ＝ ３６５ ×
１２ ／ １６∑ＮＰＯＰＢＯＤ
ＳＢＦ ＣＢＯＤＦＴＡ
ＥＮＷＩ ＝
１２
１６∑ＱＣＯＤＣＣＯＤ
ＥＷＷＲ：生活废水的碳排放量；ＮＰＯＰ：人口数量；ＢＯＤ：
人均 ＢＯＤ 中有机物含量；ＳＢＦ：易于沉积的 ＢＯＤ 比
例；ＣＢＯＤ：ＢＯＤ 的甲烷排放系数；ＦＴＡ：无氧降解的
ＢＯＤ比例；ＥＷＷＩ：工业废水的碳排放量；ＱＣＯＤ：可降
解有机材料总量；ＣＣＯＤ：缺省最大 ＣＨ４产生力
ＢＯＤ＝６０ ｇ ＢＯＤ·ｄ－１·ｃａｐ－１
ＳＢＦ＝０􀆰 ５；
ＣＢＯＤ＝０􀆰 ６ ｋｇ ＣＨ４·ｋｇ－１ ＢＯＤ；
ＦＩＡ＝０􀆰 ８；ＣＣＯＤ ＝ ０．２５ ｋｇ ＣＨ４·
ｋｇ－１ ＢＯＬ
［３］
固体废弃物
Ｓｏｌｉｄ ｗａｓｔｅ
ＥＳＷＬ ＝∑Ｑ１Ｃ ｉ
ＥＳＷＩ ＝∑Ｑ ｉＰｄＰｃＰｍ·Ｅ
ＥＳＷＬ：填埋固废碳排放量；Ｑ１：填埋垃圾量；Ｃ１：填埋
垃圾碳排放系数；ＥＳＷＬ：焚烧固废碳排放量；Ｑ ｉ：焚烧
垃圾量；Ｐｄ：废弃物干物质比例；Ｐｃ：废弃物碳含量比
例；Ｐｍ：废弃物化石碳含量比例；Ｅ：废弃物焚烧炉的
燃烧效率
Ｃ１＝４􀆰 ７５９ ｇ Ｃ·ｔ－１·ａ－１；
Ｐｄ＝５５％； Ｐｃ＝４０％； Ｐｍ＝４０％；
Ｅ＝９５％
［３，２７，３０］
自然过程
Ｎａｔｕｒａｌ
ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ
Ｅｖｅｇ ＝ ∑Ａｖｅｇ⁃ｉ·Ｃｖｅｇ⁃ｉ
ＥＷ ＝ ∑ＡｒＣｒ ＋ Ａ１Ｃ１
Ｅｖｅｇ：植被土壤掉落碳排放量；Ａｖｅｇ⁃ｉ：第 ｉ 种植被类型
面积；Ｃｖｅｇ⁃ｉ：第 ｉ种植被类型；ＥＷ：水域碳排放量；Ａｒ：
河流面积；Ｃｒ：河流的碳排放系数；Ａ ｌ：湖泊面积；Ｃ ｌ：
湖泊的碳排放系数
Ｃｗｅａ⁃ｆｏｒｅｓｔ＝１．８９７ ｔ·ｈｍ－２·ａ－１；
Ｃｗｅａ⁃ｇｒａｓｓｌａｎｄ＝ ０． ９４８ ｔ·ｈｍ－２·
ａ－１；
Ｃｗｅａ⁃ｂａｎｇｒｅｅｒ＝３．３７８ ｔ·ｈｍ－２·ａ－１；
Ｃｒ＝０．０２６ ｔ·ｋｍ－２·ａ－１；
Ｃ ｌ＝０．０４１ ｔ·ｋｍ－２·ａ－１；
［２２－２４］
农业活动
Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ
ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ
ＥＰ ＝ １２ ／ １６∑ＡｐｉＣｐｉＴｐｉ
ＥＡ ＝ １２ ／ １６∑Ｎ ｉＣ ｉ１Ｃ ｉ２
ＥＰ：稻田的碳排放量；Ａｐｉ：第 ｉ类稻田的面积；Ｃｐｉ：ｉ 稻
田的甲烷排放系数；Ｔｐｉ：第 ｉ 类稻田的生长周期；ＥＡ：
畜牧业的碳排放量；Ｎ ｉ：第 ｉ 种牲畜的数量；Ｃ ｉ１：第 ｉ
种牲畜的肠道发酵的甲烷排放系数；Ｃ ｉ２：第 ｉ 种牲畜
的粪便管理的甲烷排放系数
Ｃｐｉ
Ｃ ｉ１
Ｃ ｉ２
［３，２７，３１］
表 ３　 不同土地利用类型的碳排放情况
Ｔａｂｌｅ ３　 Ｃａｒｂｏｎ ｓｉｎｋｓ ａｎｄ ｓｏｕｒｃｅｓ ｉｎ ｅａｃｈ ｌａｎｄ ｔｙｐｅ
土地利用类型
Ｌａｎｄ ｕｓｅ ｔｙｐｅ
碳汇
Ｃａｒｂｏｎ ｓｉｎｋ
碳源
Ｃａｒｂｏｎ ｓｏｕｒｃｅ
耕地
Ｃｒｏｐｌａｎｄ
　 　 　 　 　 － 能源消费、农业活动
Ｅｎｅｒｇｙ ａｓｓｕｍｐｔｉｏｎ， ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ
林地
Ｆｏｒｅｓｔｌａｎｄ
植被净生态系统生产力
Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｎｅｔ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ
自然过程
Ｎａｔｕｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ
草地
Ｇｒａｓｓｌａｎｄ
植被净生态系统生产力
Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｎｅｔ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ
自然过程
Ｎａｔｕｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ
水体
Ｗａｔｅｒ
水域碳吸收
Ｗａｔｅｒ ｃａｒｂｏｎ ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ
自然过程
Ｎａｔｕｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ
城乡建设用地、未利用土地
Ｂｕｉｌｔ⁃ｕｐ ａｒｅａ ＆ ｕｎｕｓｅｄ ｌａｎｄ
　 　 　 　 　 － 能源消费、工业过程、废水及固体废弃物
Ｅｎｅｒｇｙ ａｓｓｕｍｐｔｉｏｎ， ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ， ｗａｓｔｅ ｗａｔｅｒ ａｎｄ ｓｏｌｉｄ ｗａｓｔｅ
道路网
Ｒｏａｄｓ
　 　 　 　 　 － 能源消费
Ｅｎｅｒｇｙ ａｓｓｕｍｐｔｉｏｎ
由于未利用土地类型如沙地、戈壁、盐碱地等在长三角地区数量极小，因此本文把未利用土地等同于城乡建设用地 Ａｓ ｔｈｅ ａｍｏｕｎｔ ｏｆ ｕｎｕｓｅｄ ｌａｎｄ
ｗａｓ ｖｅｒｙ ｓｍａｌｌ ｔｈａｔ ｗｅ ｒｅｇａｒｄｅｄ ｉｔ ａｓ ａ ｐａｒｔ ｏｆ ｂｕｉｌｔ⁃ｕｐ ａｒｅａ．
６７９ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
净碳排放强度；Ｃｓｏｕｒｃｅ －Ｃｓｉｎｋ表示净碳排放量；Ａ 表示
土地利用类型的面积．
２　 结果与分析
２􀆰 １　 碳源碳汇的核算结果
２􀆰 １􀆰 １碳汇　 １９９５—２０１０ 年，长三角地区碳汇量总
体呈上升趋势，从 １９９５年的 ２３７２×１０４ ｔ上升到 ２０１０
年 ３３１５×１０４ ｔ，增加了 ９４３×１０４ ｔ，相当于 １９９５ 年碳
汇总量的 ４０％左右，增量可观，表明长三角地区碳
汇能力逐年提升．其中，浙江省是碳汇总量比重最大
的省份，约占长三角地区总量的 ７５％；上海市是碳
汇量增长率最快的地区，年增长率达到 ８．２％．
从碳汇结构来看，碳汇来源于植被净生态系统
生产力（ＮＥＰ），主要包括森林、草地、城市绿地 ３ 种
植被，其中，主要来自森林 ＮＥＰ（图 ２）．浙江省林地
占全省土地面积的 ６４％以上，林地面积大是浙江省
碳汇能力强的主要原因．由于城市绿地面积的大力
发展，使得上海成为长三角地区碳汇增率最快的
地区．
２􀆰 １􀆰 ２碳源　 研究期间，长三角地区碳源呈急剧增
长趋势，由 １９９５年的 １．３８×１０８ ｔ Ｃ上升到 ２０１０年的
４．６５×１０８ ｔ Ｃ，是 １９９５年碳排放总量的 ３．４倍．从图 ３
可以看到，江苏省是长三角地区碳源排放最大的地
区，占地区碳排放总量的 ５０％，江苏省同样是增率
最快的地区，年增长率达到 ８．６％．
从碳源结构来看，能源消费是总排放中比重最
大的部分，从 １９９５ 年占总量的 ８３．５％上升到 ２０１０
年的 ８７％，且江苏省的能源消费碳排放几乎是上海
市和浙江省能源消费碳排放的总和，因此导致江苏
图 ２　 研究区碳汇量和结构
Ｆｉｇ．２　 Ａｍｏｕｎｔ ａｎｄ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｓｉｎｋｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ．
Ⅰ：森林 ＮＥＰ Ｆｏｒｅｓｔ ＮＥＰ； Ⅱ：城市绿地 ＮＥＰ Ｇｒｅｅｎｂｅｌｔ ＮＥＰ； Ⅲ：草
地 ＮＥＰ Ｇｒａｓｓｌａｎｄ ＮＥＰ； Ⅳ： 水域碳吸收Ｗａｔｅｒ ｃａｒｂｏｎ ａｂｓｏｒｐｔｉｏｎ； Ⅴ：
长三角地区 Ｙａｎｇｔｚｅ Ｒｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ． Ａ：上海 Ｓｈａｎｇｈａｉ； Ｂ：江苏 Ｊｉａｎｇｓｕ；
Ｃ：浙江 Ｚｈｅｊｉａｎｇ． 下同 Ｔｈｅ ｓａｍｅ ｂｅｌｏｗ．
图 ３　 研究区碳源量和结构
Ｆｉｇ．３　 Ａｍｏｕｎｔ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｓｏｕｒｃｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ
ａｒｅａ．
Ⅰ： 能源消费 Ｅｎｅｒｇｙ ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ； Ⅱ： 废水和固废 Ｗａｓｔｅｗａｔｅｒ ａｎｄ
ｓｏｉｌ ｗａｓｔｅ； Ⅲ： 自然过程 Ｎａｔｕｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ； Ⅳ： 工业过程 Ｉｎｄｕｓｔｒａｉｌ
ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ； Ⅴ： 农业活动 Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ； Ⅵ： 长三角地区 Ｙａｎ⁃
ｇｔｚｅ Ｒｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ．
省碳源总排放比重较大；２００１ 年以后，江苏省的能
源碳排放急剧增长，至 ２０１０ 年已达到 ２００１ 年的
３．４倍．
２􀆰 ２　 空间净碳排放强度
空间净碳排放强度指发生在单位面积上的某种
土地利用类型的碳排放．碳源排放主要来自于能源
碳排放，而能源碳排放主要发生在人为活动强烈的
地区，因此空间净碳排放强度的变化主要体现在耕
地、建设用地上．针对林地、草地、水体等土地利用类
型，排放量与面积直接相关，因此净碳排放强度不
变．从图 ４可以看到，空间净碳排放强度的变化主要
发生在以上海市为中心的城市地区，包括江苏南部
和浙江北部，而这部分地区也是长三角地区城市化
程度较高、能源消耗大的地区．其中，２００５—２０１０ 年
的变化相对显著，长三角地区两省一市的空间净碳
排放强度都有不同程度的增长，说明净碳源的增长
速度大于城市扩张的速度．其中，江苏省为空间净碳
排放强度增长最快的地区，年增长率达到 ７．４％，远
大于上海市（１．４％）和浙江省（３．８％）．
２􀆰 ３　 不确定性分析
２􀆰 ３􀆰 １不确定性来源　 碳源碳汇核算结果的不确定
性主要来自 ３方面：１）核算方法．本文基于 ＩＰＣＣ 的
核算方法，对长三角地区的碳源汇进行核算．采用该
方法通常会导致计算结果与实际排放间存在一定误
差，但从总体上可以反映碳源碳汇量，可作为一定参
考，也可检验其他算法的准确性．２）排放系数．本文
在计算碳源碳汇量的过程中，采用了大量的排放系
数，这些系数主要来源于文献，参考了国内相关学者
已有研究的碳排放与碳汇系数以及ＩＰＣＣ的缺省因
７７９４期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 义白璐等： 区域碳源碳汇的时空格局———以长三角地区为例　 　 　 　 　 　
图 ４　 １９９５—２０１０年研究区净碳排放强度的空间分布
Ｆｉｇ．４　 Ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｎｅｔ ｃａｒｂｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｄｕｒｉｎｇ １９９５－２０１０ ｉｎ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ａｒｅａ．
子．由于国内外能源消耗、产品制作过程、指标测定
标准等有所差异，国内省与省之间也存在差异，因此
排放系数与长三角地区实际排放系数存在一定误
差．本文尽量采取国内排放因子，且尽量采取华东地
区的数值计算，相对而言好于直接采用缺省参数．３）
数据来源．由于本文估算的基础数据大多依赖于统
计数据，牵涉的种类繁多复杂，因此有些类别，例如
工业产品石灰石的数据缺失无法进行核算；此外，本
研究时序较长，数据存在年份缺失，缺失部分通过数
据内插方法进行补全，由此会对结果产生一定的不
确定性．
２􀆰 ３􀆰 ２核算结果的对比分析　 本文核算结果较全面
地反映了长三角地区碳源碳汇的时空演变．刘占成
等［１］对中国 ８个区域基于能源消耗的碳排放进行核
算，发现 ２００５、２００６ 年长三角地区的人均 ＣＯ２排放
分别约 ６．８和 ７．５ ｔ，结合长三角地区 ２００５、２００６ 年
总人口数 １．３７×１０８、１．３９×１０８，换算出 ２００５、２００６ 年
长三角地区能源碳排放分别在 ２．５４×１０８、２．８５×１０８
ｔ，与本研究中同年长三角地区的能源碳排放 ２．５８×
１０８、２．８９×１０８ ｔ 的结果基本吻合（表 ４）．另外，曾贤
刚等［５］核算的碳排放量包括化石能源碳排放以及
水泥生产过程中的碳排放，本文提取了能源消耗碳
表 ４　 碳排放量与文献［１－２］结果的对比
Ｔａｂｌｅ ４ 　 Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ｗｉｔｈ ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅｓ
［１－２］
地区
Ｒｅｇｉｏｎ
碳排放量 Ｃａｒｂｏｎ ｅｍｉｓｓｉｏｎ（Ｍｔ Ｃ）
本文
Ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ
文献
［１］
文献
［２］
上海 Ｓｈａｎｇｈａｉ （２００２） ４７．１９ ５１．８２
上海 Ｓｈａｎｇｈａｉ （２００６） ６８．９３ ６５．９２
江苏 Ｊｉａｎｇｓｕ （２００４） １０７．８２ １１３．０２
江苏 Ｊｉａｎｇｓｕ （２００７） １６６．８８ １７０．４６
浙江 Ｚｈｅｊｉａｎｇ （２００１） ５１．２６ ５２．７９
浙江 Ｚｈｅｊｉａｎｇ （２００２） ５７．７８ ５７．９８
长三角 Ｙａｎｇｔｚｅ Ｒｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ （２００５） ２５７．７４ ２５４
长三角 Ｙａｎｇｔｚｅ Ｒｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ （２００６） ２８９．１１ ２８５
排放以及工业过程碳排放量的和与之相比较，发现
结果没有显著差异．综上所述，本文碳核算结果的精
度较高，具有一定的可信度．
３　 结　 　 论
本文基于遥感数据、空间数据、统计数据，利用
以 ＩＰＣＣ 温室气体清单指南为基础的核算方法和体
系，估算了长三角地区 １９９５—２０１０ 年的碳源碳汇
量，并结合空间数据对其空间净碳排放强度进行分
析，探究了长三角地区碳源碳汇的时空格局演变，并
８７９ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
从空间政策和宏观经济政策的角度，对其进行全面
分析，主要结论如下：
１９９５—２０１０年间，长三角地区的碳汇增长 ９４３×
１０４ ｔ，增幅达 ４０％，碳汇能力增长可观．从结构上看，
碳汇主要是来源于森林净生态系统生产量的增加，
浙江省成为长三角地区碳汇增长的主要贡献地区．
２００３年国家实施“退耕还林”政策，长三角地区耕地
向森林面积转化增加，促进了长三角地区碳汇的增
长，政策效果明显；上海市作为碳汇增长率最快的地
区，主要由于城市绿地面积的大力发展．增加森林和
城市绿地面积对于碳汇的增加有直接作用．
研究期间，长三角地区的碳源排放增加了
３．２８×１０４ ｔ，增幅高达 ２１５％．其中，江苏省是占长三
角地区碳源比重最大的地区，也是碳源排放增长最
快的区域．从结构上看，碳源排放主要来源于能源消
费和工业过程的碳排放，江苏省的能源碳排放相当
于能源排放总量的 ５０％左右．江苏省碳源排放从规
模和速率上都占有了突出地位，研究其能源排放结
构发现，第二产业的碳排放占到 ８０％左右；江苏省
的产业结构呈现为“二·三· 一”，第二产业是江苏
省的主导产业，其中，重工业占主导，能源消耗结构
单一，大量依赖煤炭，导致能源消耗以“高碳”为主；
另外，制造业是江苏省工业产值中所占比重最高的，
而多数制造业皆为“高碳产业”．因此，江苏省的碳源
排放不仅从规模上，而且从增速上、空间强度上都是
最大．
空间上，长三角地区的净碳排放强度变化主要
发生在人类活动强烈的建设用地上．１９９５—２０１０ 年，
碳源排放的增量是碳汇增量的 ３５倍左右，碳源的增
长远远超出了碳汇的增长，使得净碳排放快速增长
甚至超过了建设用地扩张速度，导致该地区的净碳
排放强度明显增强，其中，江苏省的年增长率最快．
由此可以看出，长三角地区整体净碳排放强度是增
加的，说明长三角地区的能源消费大、能源利用率
低，整体还是呈现了较粗放的经济增长方式．尤其是
江苏省，其空间净碳排放强度增长率最高，说明在城
市化过程中，江苏省的净碳排放增长速度极快．追其
本质，还是与江苏省的产业结构以及工业类型息息
相关．
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ＣＯ２ ｅｍｉｓｓｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ｇｌｏｂａｌ ｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙ ｓｕｐｐｌｙ ｓｅｃｔｏｒ ａｎｄ
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９７９４期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 义白璐等： 区域碳源碳汇的时空格局———以长三角地区为例　 　 　 　 　 　
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局）． Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｙｅａｒｂｏｏｋ． Ｂｅｉｊｉｎｇ： Ｃｈｉｎａ Ｓｔａ⁃
ｔｉｓｔｉｃｓ Ｐｒｅｓｓ， １９９６－２０１１ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
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ｔｉｓｔｉｃｓ ｏｆ Ｃｈｉｎａ （国家统计局能源统计司）． Ｃｈｉｎａ Ｅｎ⁃
ｅｒｇｙ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｙｅａｒｂｏｏｋ． Ｂｅｉｊｉｎｇ： Ｃｈｉｎａ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ
Ｐｒｅｓｓ， １９９６－２０１１ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２２］　 Ｘｉｅ Ｈ⁃Ｙ （谢鸿宇）， Ｃｈｅｎ Ｘ⁃Ｓ （陈贤生）， Ｌｉｎ Ｋ⁃Ｒ
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［２３］　 Ｇｕａｎ Ｄ⁃Ｓ （管东生）， Ｃｈｅｎ Ｙ⁃Ｊ （陈玉娟）， Ｈｕａｎｇ Ｆ⁃Ｆ
（黄芬芳）． Ｔｈｅ ｓｔｏｒａｇｅ ａｎｄ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｃａｒｂｏｎ ｉｎ
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ｊｉｎｇ： Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｐｒｅｓｓ， ２００９ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
作者简介　 义白璐，女，１９９０年生，硕士研究生．主要从事城市
生态、城市碳循环及空间分析研究．Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｂａｉｌｕｙｉ＠ ｅｃｎｕ．ｃｎ
责任编辑　 杨　 弘
０８９ 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷