安徽省农田植被固碳特征时空格局演变研究.pdf

D O I:1 0.3 9 6 9/J.I S S N.1 6 7 4-1 4 7 1.2 0 2 3.0 3.0 0 7安徽省农田植被固碳特征时空格局演变研究汪 沁1,於 冉1,2*,程宏晟1(1.安徽农业大学 经济管理学院,合肥 2 3 0 0 3 6;2.安徽农业大学 国土资源研究所,合肥 2 3 0 0 3 6)摘 要:开展区域农田植被固碳能力在空间结构及其时空变化特征的分析研究,对合理制定区域农业低碳发展政策具有重要意义。以安徽省1 6个地级市为例,在核算2 0 0 02 0 2 0年农田植被净固碳量的基础上,运用标准差椭圆以及空间自相关分析等方法,分析农田植被固碳特征变化趋势以及空间格局,并对安徽省各地级市提出差异化农业发展对策。结果表明:安徽省各地级市农田植被表现出较强的固碳能力,净固碳量呈现“北增南减,北高南低”的空间格局,净固碳强度呈现“北强南弱”的空间格局。安徽省农田植被净固碳量呈现出西北东南分布的空间格局,且呈现出向西北方向收缩的聚集态势。安徽省农田植被净固碳量存在正向空间关联性,局部空间表现为“西北热-东南冷”相对稳定的空间格局,且聚集程度不断增强,即差异越来越明显。关键词:安徽省;农田植被;固碳特征中图分类号:S 1 8 1 文献标识码:A文章编号:1 6 7 4-1 4 7 1(2 0 2 3)0 3-0 0 4 3-0 9基金项目:安徽省教育厅人文社科重点项目“乡村振兴背景下产城融合评价及区域差异研究 以安徽省1 6个地级市为例”(编号:S K 2 0 1 9 A 0 1 3 0);安徽省自然科学基金项目“产业结构优化与土地利用效益提升:共生测度、驱动机理与政策设计”(编号:1 9 0 8 0 8 5 Q G 3 1 0);安徽省高等学校人文社会科学研究项目“基于MO P和P L U S模型的合肥市国土空间格局低碳优化研究”(编号:Y J S 2 0 2 1 0 2 5 5)收稿日期:2 0 2 2-1 1-2 8作者简介:汪 沁(1 9 9 9),女,安徽安庆人,硕士研究生。主要研究方向为土地利用规划、土地生态。通信作者:於 冉(1 9 8 4),男,安徽合肥人,博士,副教授。主要研究方向为国土空间规划、土地利用碳排放。S p a t i o-t e m p o r a l E v o l u t i o n o f C a r b o n S e q u e s t r a t i o n C h a r a c t e r i s t i c s o f F a r m l a n d V e g e t a t i o n i n A n h u i P r o v i n c e WANG Q i n1,YU R a n1,2*,CHE NG H o n g-s h e n g1(1.S c h o o l o f E c o n o m i c s a n d M a n a g e m e n t,A n h u i A g r i c u l t u r a l U n i v e r s i t y,H e f e i 2 3 0 0 3 6,C h i n a;2.I n s t i t u t e o f L a n d a n d R e s o u r c e s,A n h u i A g r i c u l t u r a l U n i v e r s i t y,H e f e i 2 3 0 0 3 6,C h i n a)A b s t r a c t:T a k i n g 1 6 p r e f e c t u r e-l e v e l c i t i e s i n A n h u i P r o v i n c e a s a n e x a m p l e,b a s e d o n t h e c a l c u l a t i o n o f t h e n e t c a r b o n s e q u e s t r a t i o n a m o u n t o f f a r m l a n d v e g e t a t i o n f r o m 2 0 0 0 t o 2 0 2 0,u s i n g s t a n d a r d d e v i a t i o n e l l i p s e a n d s p a t i a l a u t o c o r r e l a t i o n a n a l y s i s,t h i s p a p e r a n a l y z e d t h e t r e n d a n d s p a t i a l p a t t e r n o f c a r b o n s e q u e s t r a t i o n c h a r a c t e r i s t i c s o f f a r m l a n d v e g e t a t i o n,a n d p r o p o s e d d i f f e r e n t i a t e d a g r i c u l t u r a l d e v e l o p m e n t c o u n t e r m e a s u r e s f o r e a c h p r e f e c t u r e-l e v e l c i t y i n A n h u i p r o v i n c e.T h e r e s u l t s s h o w e d t h a t:(1)F a r m l a n d v e g e t a t i o n s h o w e d s t r o n g c a r b o n s e q u e s t r a t i o n c a p a c i t y i n p r e f e c t u r e-l e v e l c i t i e s o f A n h u i P r o v i n c e.T h e n e t c a r b o n s e q u e s t r a t i o n c a p a c i t y s h o w e d a s p a t i a l p a t t e r n o f i n c r e a s i n g i n t h e n o r t h a n d d e c r e a s i n g i n t h e s o u t h,h i g h i n t h e n o r t h a n d l o w i n t h e s o u t h,a n d t h e n e t c a r b o n s e q u e s t r a t i o n i n t e n s i t y s h o w e d a s p a t i a l p a t t e r n o f s t r o n g i n t h e n o r t h a n d w e a k i n t h e s o u t h.(2)T h e n e t c a r b o n s e q u e s t r a t i o n o f f a r m l a n d v e g e t a t i o n i n A n h u i P r o v i n c e s h o w e d a s p a t i a l p a t t e r n f r o m n o r t h w e s t t o s o u t h e a s t,a n d s h o w e d a t r e n d o f c o n t r a c t i o n a n d a c c u m u l a t i o n i n t h e n o r t h w e s t d i r e c t i o n.(3)T h e r e w a s a p o s i t i v e s p a t i a l c o r r e l a t i o n b e t w e e n n e t c a r b o n s e q u e s t r a t i o n o f f a r m l a n d v e g e t a t i o n i n A n h u i P r o v i n c e,w h i c h s h o w e d a r e l a t i v e l y s t a b l e s p a t i a l p a t t e r n o f h o t i n t h e n o r t h w e s t a n d c o l d i n t h e s o u t h e a s t,a n d t h e d e g r e e o f a g g r e g a t i o n 2 0 2 3年8月 第3 5卷 第3期 青岛农业大学学报(社会科学版)J o u r n a l o f Q i n g d a o A g r i c u l t u r a l U n i v e r s i t y(S o c i a l S c i e n c e)A u g u s t,2 0 2 3V o l.3 5 N o.3w a s i n c r e a s i n g.K e y w o r d s:A n h u i P r o v i n c e;f a r m l a n d v e g e t a t i o n;c a r b o n f i x a t i o n c h a r a c t e r i s t i c s引 言全球气候变暖早已成为人类生存和发展所面临的热点问题,2 0 2 0年第七十五届联合国大会上,国家主席习近平提出我国碳排放量力争于2 0 3 0年前达到峰值,并努力争取2 0 6 0年前实现碳中和的郑重承诺。农田作为生态系统的重要组成部分,同时也是人类进行农业生产活动的主要场所,承担着碳源/碳汇的双重功能1,相比于其他生态系统中各类植被的固碳作用,农田植被的生长周期更短、固碳量更大,是一 种更为经济、实惠且安全 有效的固碳 手段2,在实现碳达峰、碳中和目标,促进区域生态系统碳平衡中起着不可忽视的重要作用。因此,核算区域农田植被的碳源/碳汇,分析其不同时期的固碳特征及空间分布规律为区域提升固碳能力,实现碳平衡提供参考具有重要的意义。目前在国内外固碳特征的相关研究中,学者们多集中于生态系统固碳量的核算与评估3-4、固碳能力 的 影 响 因 素5-6及 对 固 碳 特 征 的 时 空 变化7-8等。其中固碳特征的时空变化研究近年来逐渐成为热点。学者们通常以全国、省、市等为不同研究尺度9-1 1,运用遥感仪器直接观测区域间净初级生产力(N P P)反演出的固碳量1 2-1 3或采用系数法1 4-1 5计算生态系统碳源/汇,对沿海地区、草原地区、喀斯特地貌区、煤炭开采区等不同地形地貌功能区1 6-1 9的植被2 0与土壤2 1固碳特征进行时间变化规律以及空间分布特征分析。但大多数研究均以森林植被碳库及土壤碳库为主要研究对象,对农田植被的固碳研究2 2相对较少,而农田植被碳库作为生态系统中重要的碳库之一,直接或间接影响着土壤碳库甚至整个全球陆地生态系统碳库2 3,因此,对农田生态系统中植被的净固碳量进行时空分异研究,分析区域间的固碳特征差异,为实现区域节能减排目标并合理制定农业发展政策提供参考具有重要意义。安徽省“十四五”规划明确提出控制工业领域温室气体排放,发展低碳农业的目标指向,这对安徽省未来农业发展提出了新要求。本文在核算2 0 0 02 0 2 0年安徽省各地级市农田植被净固碳量的基础上,采用标准差椭圆和空间自相关分析研究安徽省市域尺度下农田植被固碳特征的时空变化特征及空间聚集特征。为安徽省制定差异化的低碳农业发展政策、编制“碳达峰”实施方案提供参考,同时为实现全省2 0 3 0年前碳达峰、2 0 6 0年碳中和目标提供新路径。一、研究区域与数据来源(一)研究区域概况安徽省地理位置介于东经1 1 4 5 4 -1 1 9 3 7、北纬2 9 4 1 -3 4 3 8 之间,总面积1 4.0 1万平方千米,下辖1 6个地级市。地处我国华东腹地,区位优势明显,农业资源丰富,是典型的农业大省,南北跨度较大,区域间经济、社会、自然条件差异明显。根据第三次全国国土调查数据成果显示,安徽省耕地面积约5.5 5平方千米,占全省总面积3 9%以上,水田、水浇 地、旱 地 面 积 分 别 占 比4 8.5 6%、4.0 9%、4 7.3 5%,北部与中部以平原地形为主,耕地资源丰富,截止2 0 2 0年底粮食产量8 0 3.8亿斤,位居全国第4位。安徽省作为传统农业大省,是长三角乃至全国重要的绿色农产品生产供应基地,在实现农业减排降碳的发展目标方面,具有巨大的发展潜力。图1 安徽省区位图(二)数据来源本文涉及数据主要包括统计数据以及经验数据。统计数据包括安徽省各地级市的主要农作物产量、化肥用量、农药用量、农膜用量、农用柴油用量以44 青岛农业大学学报(社会科学版)3 5卷 及农业灌溉面积等,主要来源于2 0 0 1 2 0 2 1年 安徽省统计年鉴 及安徽省各地级市统计年鉴。经验数据主要包括各类农业碳排放经验系数、农作物的经济系数、含水率及碳吸收率等,主要来源于研究机构和学者的研究成果以及I P C C温室气体清单指南。二、研究方法(一)农田生态植被固碳量估算方法农田植被一般指农田生态系统中的农作物2 4,所计算的农田植被净固碳量是指农田生态系统中农作物生长发育期碳汇量减去农业生产过程中所产生碳源量的净固碳量。农作物碳汇量是选取安徽省主要农作物包括水稻、小麦、玉米、豆类、薯类、花生、油菜籽、芝麻、棉花、蔬菜、瓜果等,根据农作物的产量、碳吸收率、含水率和经济系数2 5进行核算,如表1所示,公式如下:Ch=iCd=iCfDw=iCfYe1-Wi Ei(1)式(1)中:Ch为农作物总碳汇量,i代表第i种农作物,Cd为第i类农作物生长发育期的碳汇量,Cf为第i类农作物合成单位质量干物质需要吸收的碳,Dw为生物产量,Ye为第i类农作物的经济产量,Wi为作物的含水率,Ei为第i类作物的经济系数。表1 主要农作物的碳吸收率、经济系数、含水率单位%系数水稻小麦玉米豆类薯类花生油菜籽芝麻棉花蔬菜瓜果碳吸收率0.4 1 4 40.4 8 5 30.4 7 0 90.4 5 0 00.4 2 2 60.4 5 0 00.4 5 0 00.4 5 0 00.4 5 0 00.4 5 0 00.0 9 0 0经济系数0.4 5 0 00.4 0 0 00.4 0 0 00.3 5 0 00.6 5 0 00.4 3 0 00.2 5 0 00.1 4 5 00.1 0 0 00.6 5 0 00.7 0 0 0含水率0.1 2 0 00.1 2 0 00.1 3 0 00.1 3 0 00.7 0 0 00.1 0 0 00.1 0 0 00.1 2 0 00.0 8 0 00.9 0 0 00.9 0 0 0 农田生产活动中的碳源量是指造成碳排放的各种农业投入使用和生产过程中的碳源量之和,通过梳理已有的研究成果2 6,结合安徽省实际情况,选取化肥用量、农药用量、农膜用量、农用柴油用量以及农业灌溉所产生的碳排放进行核算,各类农田投入品的碳排放系数见表2,公式如下:T=Ti=Eii(2)式(2)中:T为农业的总碳源量,Ti为第i类碳源的碳源量,Ei为第i类碳源的数量,i为第i类碳源的碳排放系数。表2 农田投入品的碳排放系数农业投入品碳排放系数化肥用量0.8 9 5 6 k g C/k g农药用量4.9 3 4 1 k g C/k g农膜用量5.1 8 k g C/k g农用柴油用量0.5 9 2 7 k g C/k g农业灌溉2 6 6.4 8 k g C/h m2 注:数据来源于I P C C国家温室气体清单指南 农田植被净固碳量估算公式为:CJ=Ct-T(3)式(3)中:CJ为农田植被净固碳量。净固碳强度估算公式为:CQ=CJSg(4)式(4)中:CQ为农田植被净固碳强度,Sg为耕地面积。(二)标准差椭圆分析标准差椭圆是用于分析研究对象的方向与分布、确定空间重心以及判断空间扩散程度等的空间统计方法。S D Ex=ki=1xi-X-2 k(5)S D Ey=ki=1yi-Y-2 k(6)t a n=12ki=1x2i-ki=1y2i-+ki=1x2i-ki=1y2i-+4ki=1x-iy-i 2 ki=1x-iy-i(7)式(5)(7)中:S D Ex,S D Ey分别为椭圆的X轴与Y轴长度;X-指地理要素i的x坐标平均值;Y-54 3期 汪 沁,等:安徽省农田植被固碳特征时空格局演变研究 指i的y坐标平均值;k为要素数量,t a n 为标准差椭圆方向(质心偏转角);xi,yi是质心(X-,Y-)和地理要素i坐标的偏离值。(三)空间自相关分析空间自相关分析可分为全局空间自相关和局部空间自相关,主要是衡量空间临近或邻接的区域单元属性值是否存在相关性以及其相关程度的方法。本文采取较为常见的莫兰指数以及热点分析来研究安徽省农田植被净固碳量的全局与局部空间的自相关特征。I=wwp=1wq=1p qxp-x-xq-x-np=1nq=1p qnp=1xp-x-2(8)式(8)中,I值为全局莫兰指数;w为研究区域个数;p q为空间单位p和q的权重;xp和xp分别为农田植被净固碳量在空间单元p和q上的观测值。I值介于-1至1之间,大于0则表示空间正相关,即研究对象在空间呈集聚特征;小于0则表示空间负相关,即研究对象在空间呈离散特征;I等于0则表示空间不相关,即研究对象在空间上呈随机分布;I值越接近-1或者1则表示样本在空间上离散程度越高或聚集程度越高。同时,为了验证I值的显著性,用Z得分和P值进行置信度检验。当Z值介于-1.9 6与1.9 6之间且P值大于0.0 5时,则不能通过置信度检验,即对象在空间上呈随机分布;当Z值大于1.9 6或Z值小于-1.9 6且P值小于0.0 5时,则通过了置信度检测,即对象在空间上呈集聚或离散的分布格局。G*i=wq=1p qxq-x-wq=1p qS wq=12p q-wq=1p q 2 /w-1(9)式(9)中,x-=wq=1xq/w;S=wq=1x2w/w-x-2G*i为局部空间自相关指数,其实质是对区域的显著性统计,G*i值得分越高,就表明热点(高值)的研究对象就越聚集;G*i值得分越低,冷点(低值)的研究对象就越聚集。三、研究结果(一)安徽省农田植被净固碳量时空特征分析根据上述农田生态系统植被净固碳量的估算方法得到安徽各地级市农田植被净固碳量及净固碳强度。由图2可以看出,近2 0年来,安徽省各地级市农田植被净固碳量均为正值,农田碳排放量基本处于持平状态,增减幅度较小,说明安徽省各地级市农田植被均具有较强的固碳功能。但区域间差异较大,具体来看,位于安徽省北部的淮北市、亳州市、宿州市、蚌埠市、阜阳市、淮南市、滁州市以及六安市的农田净固碳量均波动增长趋势,截至2 0 2 0年各城市净固碳量均超过3 0 0万吨,净固碳量相对较高;而分布在安徽省中部和南部的合肥市、马鞍山市、芜湖市、宣城市、铜陵市、池州市、安庆市以及黄山市的农田净固碳量均呈波动持平的状态并在2 0 1 4年前后出现小幅度下降趋势,截至2 0 2 0年净固碳量均在3 0 0万吨以下,净固碳量相对较低。对比历年数据可以发现,北部各地级市农作物产量相对较高,而南部则相对较低;同时,净固碳量出现下降趋势的各地级市的农作物产量均在近年来出现明显下跌,且部分地级市的净固碳量波动幅度较大,可见各地农田植被净固碳量以及变化情况与当年农田植被产量的增减有一定关系。在净固碳强度方面,从图3可以看出,根据波动情况来看,仅铜陵市净固碳强度呈小幅度上升趋势,其余城市均保持平稳波动状态。而根据净碳汇强度的大小发现,淮北市、亳州市、宿州市、蚌埠市以及阜阳市的净固碳强度相对较高,截至2 0 2 0年5个城市的净固碳强度均超过9.5吨每公顷,而合肥市、芜湖市、宣城市、池州市以及黄山市的净固碳强度相对较弱,截至2 0 2 0年5个城市的净固碳强度均低于6吨每公顷,同时除淮北市以及铜陵市始终保持波动增强以外,其余各地级市净固碳强度均呈现增强再减弱的变化趋势,且减弱趋势同样出现在2 0 1 4年左右,整体来看北部各地级市的农田植被净固碳强度总体高于南部各地级市。总体而言,安徽省农田植被净被具有较强的固碳功能,其中2 0 0 3年几乎所有地级市的固碳量以及净固碳强度都出现震荡式的下跌,但各地级市的耕地面积均呈现保持波动持平或缓慢增长的态势,究其原因是受2 0 0 3年的“非典”疫情以及洪涝灾害而导致农作物减产的影响。可见,安徽省农田植被净固碳量呈现出“北高南低,北增南减”的空间格局,净固碳强度呈现“北强南弱”的空间格局,且农作物产量对农田植被净固碳量及净固碳强度均有较大影响。64 青岛农业大学学报(社会科学版)3 5卷 图2 安徽省农田植被净固碳量时空变化图3 安徽省农田植被净固碳强度变化(二)安徽省农田植被净固碳量的标准差椭圆及重心分析本文采用标准差椭圆来反映安徽省农田植被净固碳量在空间方向上的特征,选取2 0 0 0年、2 0 0 5年、2 0 1 0年、2 0 1 5年以及2 0 2 0年计算得出各目标年标准差椭圆的X轴、Y轴、椭圆方向及重心坐标和移动距离等数据,如表3所示。并运用A r c G I S 1 0.2软件绘制出安徽省农田植被净固碳量空间分布格局的离散趋势,如图4所示。安徽省各地级市农田植被净碳汇重心变化不大,各年份标准差椭圆重心均位于淮南市境内,在1 1 6 9 7 1 1 6 8 5,3 2 5 5 3 2 4 3 之间,2 0 0 0年至2 0 0 5年重心向西南方向迁移5.0 3 k m,2 0 0 5年至2 0 1 0年向西北方向迁移1 2.2 7 k m,2 0 1 0年至2 0 1 5年向东南方向迁移9.7 6 k m,2 0 1 5年至2 0 2 0年向西北方向迁移9.1 8 k m,2 0年间重心整体上呈震荡式向西北方移动1 4.7 5 k m。标准差椭圆X轴呈现西北-东南走向,Y轴呈现东北-西南走向,说明西北-东南走向上的农田植被净固碳量相对于东北-西南走向更为集中。2 0 0 0年以来,X轴增加了0.1 0 6 0 k m,说明随着时间变化安徽省农田植被净固碳量空间分布的方向性越来越明显,即随时间变化越来越呈现出西北-东南走向分布;而Y轴缩短了7.9 4 7 5 k m,说明安徽省农田植被净固碳量的向心力越来越明显,即随时间变化越来越向椭圆中心聚集。椭圆方向 由2 0 0 0年 的1 6 2.2 3 2 1 旋 转 至2 0 2 0年 的1 5 9.1 4 7 9,表明总体上净固碳量的空间分布呈现出西北东南格局,并且这种格局有向正西正东方向转变的趋势。各年份椭圆范围主要包括除池州74 3期 汪 沁,等:安徽省农田植被固碳特征时空格局演变研究 市、宣城市以及黄山市以外的城市,面积由2 0 0 0年的8 7 1 3 1.2 0 k m2缩小到2 0 2 0年的7 6 5 3 6.6 0 k m2,椭圆面积随时间变化逐渐减少,并逐渐向西北方向收缩。安徽省西部与北部各地级市以平原地形为主,耕地资源丰富,非常适合农业规模经营,相对与东部与南部地区经济结构上第一产业比重更大,作为安徽省重要的农业发展地区,近年来各类经济作物和粮食作物等农田植被产量越来越高,使得其净固碳量也逐渐增加。综上所述,安徽省西北地区各地级市农田植被净固碳量占全省的比重不断增强,即研究时段内安徽省农田植被净固碳量呈现出向西北方向收缩的聚集态势,说明未来安徽省西北地区将是安徽省提升农田植被净固碳能力的重点地区。表3 安徽省农田植被净固碳量空间分布标准差椭圆参数时间X坐标Y坐标X轴k mY轴k m面积k m2椭圆方向2 0 0 01 1 6.9 7 23 2.4 4 72 1 0.4 2 71 3 1.8 1 1 28 7 1 3 1.2 01 6 2.2 3 2 12 0 0 51 1 6.9 33 2.4 3 32 0 8.3 9 0 81 3 0.9 5 6 38 5 7 2 8.4 51 6 3.6 0 1 02 0 1 01 1 6.8 5 43 2.52 0 2.3 0 6 61 2 9.8 7 8 98 2 5 4 0.9 61 6 4.3 6 6 32 0 1 51 1 6.9 3 93 2.4 8 42 0 2.3 7 8 51 2 3.7 3 3 87 8 6 6 3.2 61 5 8.2 7 1 12 0 2 01 1 6.9 2 93 2.5 5 31 9 6.7 0 0 21 2 3.8 6 3 77 6 5 3 6.6 01 5 9.1 4 7 9图4 安徽省农田植被净固碳量空间分布格局的离散趋势 (三)安徽省农田植被净固碳量的空间集聚效应分析1、安徽省农田植被净固碳量全局自相关分析为进一步分析安徽省农田植被净固碳量的聚集特征,本文运用A r c G I S 1 0.2计算得到2 0 0 02 0 2 0年安徽省农田植被净固碳量的全局空间自相关指数以及显著性水平(Z值与P值),如表4所示。84 青岛农业大学学报(社会科学版)3 5卷 表4 安徽省农田植被净固碳量的全局自相关指数及显著性水平年份IZP年份IZP年份IZP2 0 0 00.0 7 9 50.9 8 2 10.3 2 6 12 0 0 70.1 8 2 81.6 7 2 70.0 9 4 42 0 1 40.1 6 4 81.5 6 8 60.1 1 6 72 0 0 10.0 8 5 31.0 3 0 20.3 0 2 92 0 0 80.2 0 4 51.8 2 8 30.0 6 7 52 0 1 50.2 9 3 72.4 8 2 10.0 1 3 12 0 0 20.1 0 9 81.1 8 0 10.2 3 82 0 0 90.1 9 7 81.7 8 3 60.0 7 4 52 0 1 60.2 9 6 12.5 0 1 70.0 1 2 42 0 0 30.0 0 0 20.4 4 90.6 5 3 52 0 1 00.2 2 0 21.9 3 6 90.0 5 2 82 0 1 70.2 9 9 12.5 2 30.0 1 1 62 0 0 40.1 5 7 21.5 0 3 70.1 3 2 72 0 1 10.1 5 4 91.4 9 60.1 3 4 72 0 1 80.3 6 1 52.9 1 10.0 0 3 62 0 0 50.1 4 3 91.4 0 8 20.1 5 9 12 0 1 20.1 5 1 41.4 7 5 60.1 42 0 1 90.3 5 9 32.9 0 5 80.0 0 3 72 0 0 60.1 7 3 71.6 1 1 50.1 0 7 12 0 1 30.1 6 2 21.5 5 2 90.1 2 0 42 0 2 00.3 6 2 62.9 1 5 20.0 0 3 6 总体来看,安徽省农田植被净固碳量全局空间自相关性呈现阶段性变化特征,莫兰指数I与Z值均大于0且总体呈阶段性增长趋势,P值均为正数且呈现阶段性趋向于0的趋势。分阶段看,在2 0 0 02 0 0 7年以及2 0 1 12 0 1 4年间,P值均大于0.1,没有通过置信度检测,说明在这两个时间段内的相关性不显著;但在2 0 0 72 0 1 0年以及2 0 1 52 0 2 0年P值均小于0.1,说明有超过9 0%的可能性存在聚集分布效应,且 在2 0 1 52 0 1 7年 以 及2 0 1 82 0 2 0年间,P值分别小于0.0 5和0.0 1,说明这两个时间段分别有超过9 5%和9 9%的可能性存在聚集分布效应。同时Z值随时间变化越来越接大且始终为正,说明其正向聚集程度越来越明显。综上所述,安徽省农田植被净固碳量存在正向空间关联性,且正向空间集聚效应越来越大,尤其是2 0 1 5年后,聚集程度越来越明显,这也与标准差椭圆分析的结果相一致。2、安徽省农田植被净固碳量局部自相关分析检验全局莫兰指数仅能从区域整体上判断安徽省农田植被净固碳量是否存在聚集效应,但无法揭示安徽省内各地级市的空间集聚特征,因此本文选取2 0 0 0年、2 0 0 5年、2 0 1 0年、2 0 1 5年以及2 0 2 0年各等间隔年份的净固碳量数据,运用A r c G I S 1 0.2软件计算局部空间自相关指数G*i,并利用自然断点法将其分成冷点聚集区、次冷点聚集区、次热点聚集区以及热点聚集区。如图5所示。图5 2 0 0 02 0 2 0年安徽省农田植被净固碳量热点空间分布94 3期 汪 沁,等:安徽省农田植被固碳特征时空格局演变研究 由图5可知,G*i值大体呈现由西北向东南逐渐递减的趋势,且各目标年的显著性在不断增强,即冷点聚集区与 热点聚集 区相互 聚 集 的 程 度 越 来越高。整体上看,西北部以农田植被净固碳量高为集聚,东南部以农田植被净固碳量低为集聚。其中淮南市以及阜阳市为相对稳定的热点聚集区,六安市和宿州市为稳定的次热点聚集区,安庆市、合肥市、马鞍山市为稳定的次冷点聚集区,芜湖市、宣城市、池州市以及黄山市为稳定的冷点聚集区,这部分城市自2 0 0 0年以来未发生空间格局变化。对比来看,热点聚集区相对于其他区域的变化更为明显,且变化大多由次热点聚集区转变为热点聚集区,2 0 0 0年来亳州市、淮北市以及蚌埠市由次热点聚集区转变为了热点聚集区,热点聚集区由3个上升至5个;相反由于次热点聚集区有较大一部分转变为了热点聚集区,2 0 0 0年来次热点聚集区由4个下降至3个;次冷点聚集区则相对稳定,仅滁州市由次冷点聚集区转变为了次热点聚集区;冷点聚集区占比则基本保持在5个左右,仅铜陵市在2 0 1 5年转变为次冷点聚集区,其余年份均为冷点聚集区。可见,安徽省农田植被净固碳量的空间格局2 0年来基本保持稳定,净固碳量高的城市在西北地区聚集,该地区地势平坦,耕地集中连片,农田植被产量相对较高,而净固碳量低的城市在东南地区聚集,该地区山地丘陵较多,土地资源紧张,农田植被产量相对较少,总体呈现“西北热-东南冷”的空间格局,且冷点聚集区与热点聚集区相互聚集的程度越来越高,即西北地区与东南地区的农田植被的固碳差异越来越明显。四、研究结论与对策建议(一)研究结论基于农田生态系统净固碳量的测算,采用标准差椭圆、空间自相关等方法,对安徽省市域农田植被固碳特征的时空变化特征及空间聚集特征进行研究,结果表明:(1)2 0 0 0年至2 0 2 0年,安徽省各地级市农田植被具有较强的固碳能力,安徽省农田植被净固碳量呈现出“北高南低,北增南减”的空间格局,净固碳强度呈现“北强南弱”的空间格局,且农作物产量对农田植被净固碳量及净固碳强度有较大影响。(2)2 0 0 0年至2 0 2 0年,安徽省农田植被净固碳量的空间分布总体上呈现出西北东南向正西正东转变的趋势,净固碳量重心主要位于淮南市境内,表现为向西北方向移动的趋势,说明安徽省农田植被净固碳量呈现出向西北方向收缩的聚集态势。(3)2 0 0 0年至2 0 2 0年,安徽农田生态系统净碳固碳量存在正向空间关联性,且正向空间集聚效应呈波动增强趋势,局部空间格局较为稳定,总体呈现“西北热-东南冷”的空间格局,且冷点聚集区与热点聚集区相互聚集的程度越来越高,即二者之间差异越来越明显。(二)对策建议基于安徽省农田植被固碳能力变化趋势以及空间格局的分析,为进一步推进安徽省农业低碳化发展,助力碳达峰、碳中和目标的实现,本文提出以下几点建议:一是减源增汇。减源增汇是提高固碳能力的有效手段之一。一方面减量化使用农药化肥等农业投入品,推进节肥节药节能的绿色种养模式,加大农业资金、科技投入,提高农业机械使用效率及农业废弃物综合利用效率,降低农业生产中的碳源量;另一方面优化农业种植结构,提高农业防灾抗灾能力与意识,借助土地整治、土地流转等手段,提高区域农产品产量,增加区域农田植被的碳汇量。二是健全农业低碳发展长效机制。依托安徽省西部与北部资源优势,打造固碳优势农业区;加强学习其他省份的先进经验,出台完善农业低碳发展政策,将低碳理念融入到乡村规划等专项规划中;以提升固碳能力为导向,优先引入低碳高质的经济作物种植,稳定保持农田生态系统碳盈余。三是制定差异化的低碳农业发展政策。以阜阳市、亳州市为代表的西北地区,应充分挖掘其农业固碳潜力,借助其农业区位优势,加强耕地资源保护,扩大农业生产规模,提高农作物产量与耕地利用效率,选择发展数字农业、循环农业等规模化低碳农业。以黄山市及池州市为代表的东南地区虽农业固碳能力相对较弱,但其作为安徽省重要的生态功能区,拥有丰富的森林资源与水资源,同样是提高区域固碳能力的关键地区,应在保障粮食安全、加强生态保护的同时,选择发展休闲旅游农业或绿色有机农业等形式的生态化低碳农业。而以合肥市、马鞍山市为代表的中部地区,则应发挥经济实力强、科研院校集中的优势,在农业生产中加大资金投入,强化科技创新,提高资源、能源利用效率,探索可供推广的高效低碳农业生产模式,大力发展科技农业、智慧农业等现代化低碳农业。05 青岛农业大学学报(社会科学版)3 5卷 参考文献:1 T I E F E N B A C HE R A,S AN D N T,HA S LMAY R H P,e t a l.O p t i m i z i n g c a r b o n s e q u e s t r a t i o n i n c r o p l a n d 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