长江中游城市群耕地利用碳排放“总量—强度”的空间关联特征.pdf

第4 3卷第3期2 0 2 3年6月水土保持通报B u l l e t i no fS o i l a n dW a t e rC o n s e r v a t i o nV o l.4 3,N o.3J u n.,2 0 2 3 收稿日期:2 0 2 2-0 9-2 6 修回日期:2 0 2 2-1 1-1 1 资助项目:教育部人文社会科学研究青年项目“乡村振兴战略背景下中国耕地轮作休耕的响应与适应机制研究”(1 9 Y J C 7 9 0 0 5 4);中央高校基本科研业务费项目(C C NU 2 0 QN 0 3 6)第一作者:熊子昕(2 0 0 0),女(汉族),湖南省常德市人,硕士研究生,研究方向为土地利用管理。E m a i l:x z x 9 9 1 2 2 41 6 3.c o m。通信作者:匡兵(1 9 8 9),男(汉族),湖北省荆州市人,博士,副教授,主要从事土地利用与政策方面的研究。E m a i l:k u a n g b i n g 1 1 71 6 3.c o m。长江中游城市群耕地利用碳排放“总量强度”的空间关联特征熊子昕1,2,匡 兵1,2,柯 楠3(1.华中师范大学 公共管理学院,湖北 武汉4 3 0 0 7 9;2.华中师范大学自然资源治理研究院,湖北 武汉4 3 0 0 7 9;3.华中科技大学 公共管理学院,湖北 武汉4 3 0 0 7 4)摘 要:目的揭示长江中游城市群耕地利用碳排放“总量强度”的空间关联特征,为实现高质量发展提供理论和现实指导。方法采用I P C C系数法、总体耦合态势模型和双变量空间自相关法分析相关指标。结果2 0 1 02 0 1 3年长江中游城市群耕地利用碳排放总量呈显著上升趋势,年均增率为2.0%;2 0 1 42 0 2 0年则呈下降趋势,年均降幅为2.6%,且碳排放的市域间差异趋于扩大。长江中游城市群耕地利用的碳排放强度总体处于波动下降态势,年均降幅达4.9%,但受边际递减效应影响,碳排放强度进一步改善的难度不断加大。2 0 1 02 0 2 0年长江中游城市群耕地利用碳排放量与碳排放强度的加权中心距离从0.5 7 1k m减少到0.3 1 2k m,移动方向夹角总体也呈减小趋势,总体耦合态势不断加强。2 0 1 02 0 2 0年长江中游城市群耕地利用碳排放总量与强度存在显著空间正相关,同时存在空间异质性。聚集态势主要表现为武汉城市圈“双高”聚集区和环长株潭城市群“双低”聚集区。结论应采取差异化手段对耕地利用碳排放总量与强度进行分区调控,完善碳排放总量和强度“双控”机制。关键词:耕地利用;碳排放总量;碳排放强度;双变量空间相关性;长江中游城市群文献标识码:A 文章编号:1 0 0 0-2 8 8 X(2 0 2 3)0 3-0 4 0 6-0 8 中图分类号:F 3 2 3.2 1 1,X 3 2 1文献参数:熊子昕,匡兵,柯楠.长江中游城市群耕地利用碳排放“总量强度”的空间关联特征J.水土保持通报,2 0 2 3,4 3(3):4 0 6-4 1 3.D O I:1 0.1 3 9 6 1/j.c n k i.s t b c t b.2 0 2 3 0 2 1 6.0 0 4;X i o n gZ i x i n,K u a n gB i n g,K eN a n.S p a t i a l c o r r e l a t i o nc h a r a c t e r i s t i c so f a m o u n t a n d i n t e n s i t yo f c a r b o ne m i s s i o n s r e s u l t i n g f r o mc u l t i v a t e dl a n du t i l i z a t i o n i na nu r b a na g g l o m e r a t i o n i nm i d d l e r e a c h e so fY a n g t z eR i v e rJ.B u l l e t i no f S o i l a n dW a t e rC o n s e r v a t i o n,2 0 2 3,4 3(3):4 0 6-4 1 3.S p a t i a lC o r r e l a t i o nC h a r a c t e r i s t i c so fA m o u n t a n dI n t e n s i t yo fC a r b o nE m i s s i o n sR e s u l t i n gf r o mC u l t i v a t e dL a n dU t i l i z a t i o ni na nU r b a nA g g l o m e r a t i o n i nM i d d l eR e a c h e so fY a n g t z eR i v e rX i o n gZ i x i n1,2,K u a n gB i n g1,2,K eN a n3(1.C o l l e g eo fP u b l i cA d m i n i s t r a t i o n,C e n t r a lC h i n aN o r m a lU n i v e r s i t y,W u h a n,H u b e i4 3 0 0 7 9,C h i n a;2.I n s t i t u t eo fN a t u r a lR e s o u r c eG o v e r n a n c e,C e n t r a lC h i n aN o r m a lU n i v e r s i t y,W u h a n,H u b e i4 3 0 0 7 9,C h i n a;3.C o l l e g eo fP u b l i cA d m i n i s t r a t i o n,H u a z h o n gU n i v e r s i t yo fS c i e n c ea n dT e c h n o l o g y,W u h a n,H u b e i4 3 0 0 7 4,C h i n a)A b s t r a c t:O b j e c t i v eT h es p a t i a l c o r r e l a t i o nc h a r a c t e r i s t i c so f t h ea m o u n t a n d i n t e n s i t yo f c a r b o ne m i s s i o n sr e s u l t i n gf r o mc u l t i v a t e dl a n du t i l i z a t i o ni na nu r b a na g g l o m e r a t i o ni nt h em i d d l er e a c h e so ft h eY a n g t z eR i v e rw e r ea n a l y z e d i no r d e r t op r o v i d e t h e o r e t i c a l a n dp r a c t i c a lg u i d a n c ef o ra c h i e v i n gr e g i o n a lh i g h-q u a l i t yd e v e l o p m e n t.M e t h o d sT h e I P C Cc o e f f i c i e n tm e t h o d,t h eo v e r a l l c o u p l i n ga n a l y s i sm o d e l,a n d t h eb i v a r i a t es p a t i a l a u t o c o r r e l a t i o n m e t h o d w e r eu s e di nt h i ss t u d y.R e s u l t s T h ea m o u n to fc a r b o ne m i s s i o n sr e s u l t i n gf r o mc u l t i v a t e d l a n du t i l i z a t i o n i nt h es t u d ya r e as h o w e das i g n i f i c a n tu p w a r dt r e n dd u r i n g2 0 1 02 0 1 3,w i t ha na v e r a g ea n n u a lg r o w t hr a t eo f2.0%.C a r b o ne m i s s i o n ss h o w e dad o w n w a r dt r e n dd u r i n g2 0 1 42 0 2 0,w i t ha na v e r a g ea n n u a l d e c l i n eo f-2.6%.D u r i n gt h es t u d yp e r i o d,t h ed i f f e r e n c eb e t w e e nt h ec a r b o ne m i s s i o n s o f e a c hc i t y t e n d e d t oe x p a n d.T h e i n t e n s i t yo f c a r b o ne m i s s i o n s r e s u l t i n g f r o mc u l t i v a t e dl a n du t i l i z a t i o n i n t h e s t u d y a r e a s h o w e d a f l u c t u a t i n gd o w n w a r d t r e n d,w i t ha n a v e r a g e a n n u a l d e c l i n eo f-4.9%.H o w e v e r,d u et ot h e m a r g i n a ld e c l i n ee f f e c t,i tw a si n c r e a s i n g l yd i f f i c u l tt of u r t h e ri m p r o v et h ec a r b o ne m i s s i o n i n t e n s i t y.D u r i n g t h e s t u d yp e r i o d,t h ec e n t e r-w e i g h t e dd i s t a n c eb e t w e e nt h ea m o u n ta n di n t e n s i t yo f c a r b o ne m i s s i o n sr e s u l t i n gf r o mc u l t i v a t e dl a n du t i l i z a t i o ni nt h es t u d ya r e ad e c r e a s e df r o m0.5 7 1k mt o0.3 1 2k m.T h e i n c l u d e da n g l eb e t w e e n t h e i rm o v i n gd i r e c t i o n s a l s os h o w e dag e n e r a l d e c l i n i n g t r e n d,a n d t h ec o u p l i n gs i t u a t i o nc o n t i n u e dt os t r e n g t h e n.F r o m2 0 1 0t o2 0 2 0,t h e r ew a sas i g n i f i c a n ts p a t i a lp o s i t i v ec o r r e l a t i o nb e t w e e nt h ea m o u n t a n d i n t e n s i t yo f c a r b o ne m i s s i o n s r e s u l t i n g f r o mc u l t i v a t e d l a n du t i l i z a t i o n i nt h es t u d ya r e a,a n dt h e r ew a sa l s os p a t i a l h e t e r o g e n e i t y i nt h i se f f e c t.T h ea g g l o m e r a t i o ns i t u a t i o nw a sm a i n l ym a n i f e s t e d i nt h e“h i g h-h i g h”a n d“l o w-l o w”a r e a,w h i c hw a s r e p r e s e n t e db yt h eWu h a nu r b a na g g l o m e r a t i o na n dt h eC h a n g s h a-Z h u z h o u-X i a n g t a nu r b a na g g l o m e r a t i o n,r e s p e c t i v e l y.C o n c l u s i o nD i f f e r e n tr e g u l a t i o nm e a s u r e ss h o u l db et a k e na c c o r d i n gt ot h es p a t i a lc o r r e l a t i o np a t t e r nb e t w e e nt h ea m o u n ta n di n t e n s i t yo fc a r b o ne m i s s i o n sr e s u l t i n gf r o mc u l t i v a t e dl a n du t i l i z a t i o n.T h e“d u a l c o n t r o l”m e c h a n i s mf o rt h ea m o u n ta n di n t e n s i t yo f c a r b o ne m i s s i o n s r e s u l t i n gf r o mc u l t i v a t e d l a n du t i l i z a t i o n i sa l s oa n i m p o r t a n t c o n s i d e r a t i o n.K e y w o r d s:c u l t i v a t e dl a n du t i l i z a t i o n;a m o u n to fc a r b o ne m i s s i o n s;i n t e n s i t yo fc a r b o ne m i s s i o n s;b i v a r i a t es p a t i a l c o r r e l a t i o n;u r b a na g g l o m e r a t i o ni nt h em i d d l e r e a c h e so f t h eY a n g t z eR i v e r 低碳发展是指引经济低碳转型、实现人类社会可持续发展的基本理念1。为实现“双碳”战略目标,中国正稳步推进碳减排工作。2 0 2 1年中央经济工作会议上提出,要正确认识和把握碳达峰碳中和,创造条件尽早实现向碳排放总量和强度“双控”转变,加快形成降碳的激励约束机制。中国共产党第二十次全国代表大会报告 再次强调,完善碳排放总量与强度调控,积极稳妥推进碳达峰碳中和。中国作为农业大国,农业在国民经济中始终占据基础性地位,耕地利用引发的碳 排放集中,是 中国 碳 排 放 的 重 要 构成2-3。在低碳发展理念指导下,对耕地利用碳排放“总量强度”开展研究,是响应中国“双碳”战略的必然之举,对于实现耕地高质量利用、农业环境持续改善以及绿色低碳可持续发展等多重目标具有重要的现实意义。目前学术界围绕耕地利用碳排放总量与碳排放强度进行了诸多研究。在碳排放总量方面,已有研究在不同视角和地理尺度下测算了耕地利用碳排放总量4,并揭示了碳排放总量的时空格局演变特征和驱动因素5-7。在此基础上,还有学者对耕地利用碳排放与农业生产的关系8进行了系统思考。在碳排放强度方面,学者们围绕碳排放强度的测度与分解9、时空演变规律和特征1 0-1 1以及驱动因素等1 2-1 3进行了大量探索。这些成果较为系统地探究了耕地利用碳排放总量或强度相关议题,为本文提供了丰富的理论素材和方法指导。但已有成果分别从碳排放总量或强度的单一视角探究区域耕地利用碳排放问题,鲜有将碳排放总量与强度纳入一个统一的分析框架进行深层次探讨,难以发挥出最佳的实践指导意义。长江中游城市群是长江经济带的重要组成部分,也是全国现代农业产业基地和重要创新基地1 4。然而,作为长江流域中人口最密集,农业资源开发利用强度最高的地区之一,长江中游城市群耕地利用与生态环境的矛盾日益凸显,如何控制城市群碳排放总量与强度,实现农业绿色低碳化发展,是长江中游城市群亟待解决的难题1 5-1 6。基于此,本文以长江中游城市群3 1个市级行政区为研究单元,基于2 0 1 02 0 2 0年长江中游城市群各市面板数据,首先测算出耕地利用碳排放总量及强度状况,进而采用总体耦合态势模型和双变量空间自相关分析其时空耦合规律及空间关联特征,对实现长江经济带耕地利用碳排放总量和强度的“双控”以及区域高质量发展具有重要意义。1 研究方法及数据来源1.1 耕地利用碳排放总量测算目前学者们在测度耕地利用碳排放总量时普遍选择I P C C碳排放系数法,采用各类碳源量与碳排放系数的乘积之和进行测算。在碳源方面,主要表现为种植过程中直接或间接的温室气体排放5,1 7-1 9,包括以下几类活动:耕地种植。如翻耕行为形成的碳排放;能源消耗。如农业机械运用消耗的能源在生产和使用过程中导致的碳排放;耕地资源利用化学化。如化肥、农药等在生产和使用中导致的碳排704第3期 熊子昕等:长江中游城市群耕地利用碳排放“总量强度”的空间关联特征放。本文统一采用该方法,主要考察化肥、农药、农膜、农机、灌溉和翻耕6种碳源,在碳排放系数方面,主要参照学者们对于中国其他地区的分析2 0-2 2,具体见表1。各系数已经得到了中国不同地区的验证,具有较强的适用性。碳排放测算公式如下:E=Ei=Tii(1)式中:E为耕地利用碳排放总量;Ti和i分别表示各碳排放源的原始量与碳排放系数。表1 耕地利用主要碳源的碳排放系数T a b l e1 C o e f f i c i e n t so fm a i nc a r b o ns o u r c e s i np r o c e s so f c u l t i v a t e d l a n du t i l i z a t i o n碳 源 碳排放系数单位文献来源化 肥0.8 9 6k g/k gW e s t等2 3农业机械总动力0.1 8k g/k WW e s t等2 3农 药4.9 3 4k g/k gP o s t等2 4农 膜5.1 8k g/k g李波等2 5灌 溉2 0.5k g/h m2李波等2 5翻 耕3.1 2 6k g/h m2伍芬琳等2 61.2 耕地利用碳排放强度测算耕地利用碳排放强度表示碳排放量在单位产出的比例,因不受资源总量基数的影响,碳排放强度可客观反映出某一时期或某一个地区耕地利用“低碳化”程度。考虑耕地利用产出主要体现为农业产值,同时参考丁宝根等5和吴昊玥等8研究,本文选用单位农业G D P的碳排放量来表示耕地利用碳排放强度。计算公式为:C E I=E/AG D P(2)式中:C E I为耕地利用碳排放强度;E为耕地利用碳排放总量;AG D P为农业生产总值。1.3 总体耦合态势模型总体耦合态势模型通过比较不同空间变量加权中心距离及移动方向的相似性,以衡量空间变量演化的耦合态势2 7-2 8。空间变量的加权中心距离越近,加权中心移动轨迹夹角越小,则总体耦合性越高。总体耦合态势模型的计算方法如下:Ct(Xt,Yt)=ni=1mt iXt ini=1mt i,ni=1mt iYt ini=1mt i(3)L=XC E,t-XC I,t()2+YC E,t-YC I,t()2(4)=a r c o sXC EXC I+YC EYC IXC E2+XC I2()YC E2YC I2()(5)式中:Ct为C E(碳排放总量)或C I(碳排放强度)的加权中心;Xt,Yt分别为t时期加权中心坐标;mt i是t时期像元i中C E或C I数值;Xt i,Yt i分别为t时期像元i的中心坐标;L为t时期C E与C I加权中心的空间距离;XC T,t,YC E,t与XC I,t,YC I,t分别为t时期C E与C I加权中心坐标;为某一时段内C E与C I加权中心的移动轨迹夹角;XC E,YC E与XC I,YC I分别表示与上一时期相比,C E与C I加权中心坐标变化值。1.4 双变量空间自相关双变量空间自相关分析用于反映两类变量空间分布关联与依赖特征,是用所有相邻位置的加权平均值评估一个 位置X变量值 与其他变量的 相关 程度2 9-3 0。本研究运用双变量全局空间自相关分析耕地利用碳排放总量与强度的平均关联程度及其显著性,计算公式如下:I=ni=1nj=1Wi jXi-X()Yj-Y()S2ni=1nj=1Wi j(6)式中:I为双变量全局空间自相关指数,即总体上空间变量X与Y空间分布的相关性,取值范围在-1到1之间;越接近-1,负相关越强烈;越接近1,正相关越强烈;接近0,则表明不存在空间聚集性。n为空间单元的数量;Wi j为通过K邻接关系法建立的空间权重矩阵;Xi,Yi分布为自变量、因变量在空间单元i,j的观测值;S2为所有样本的方差。运用双变量局部空间自相关准确把握耕地利用碳排放量与强度之间局部空间集聚性和分异特征,计算方法如下:Ii=Zini=1Wi jZj(7)式中:Zi和Zj分别为研究单元i和j上观测值标准化;Wi j为空间权重。基于Ii可形成4种聚类模式,并由 此 组 成 的L I S A(l o c a li n d i c a t i o n so fs p a t i a la s s o c i a t i o n)分布图能直观地呈现局部区域中自变量与因变量的集聚性及分异特征。聚类模式可分为HH(高高)聚集,即空间单元i的自变量与邻近单元j的因变量值均较大;L L(低低)聚集,即空间单元i的自变量与邻近单元j的因变量值均较小;LH(低高)聚集,即空间单元i的自变量值较小而邻近单元j的因变量值较大;HL(高低)聚集,即空间单元i的自变量值较大而邻近单元j的因变量值较小。1.5 数据来源本文所用到的化肥、农药、农膜、农械、翻耕、灌溉、农业产值等数据均来源于2 0 1 12 0 2 1年 中国区域经济统计年鉴 湖北农村统计年鉴 湖南农村统804 水土保持通报 第4 3卷计年鉴 江西农村统计年鉴 及国民经济与社会发展统计公报。其中,化肥以农业化肥折纯量为准,农药、农膜以当年实际使用量为准,农机以当年农用机械总动力为准,翻耕则以当年农作物播种面积代替,灌溉则以当年有效灌溉面积为准。2 研究与分析2.1 耕地利用碳排放总量的时空特征根据公式(1)得到研究期内长江中游城市群耕地利用碳排放总量估算结果。2 0 1 02 0 2 0年,该区域碳排放总量总体呈“先上升后下降”趋势,表现出明显的阶段性特征。其中,2 0 1 02 0 1 3年呈上升趋势,由9.8 21 09t增加到1.0 41 01 0t,年均增率为2.0%,这源于研究期间长江中游城市群农业规模化和机械化发展,导致化肥、农药、农膜和农机等农用物资的大范围投入,从而引起区域碳排放量增加。2 0 1 42 0 2 0年呈下降趋势,由1.0 31 01 0t下降到8.4 51 09t,年均降幅为2.6%,这一特征表明低碳发展绿色理念在农业生产领域有了积极响应,长江中游城市群耕地利用碳排放得到了有效控制,正逐步向低碳化转变。在研究期间不同时期,受生产结构、科技水平等因素的影响,不同碳源排放量也呈现差异性特征。其中农用化肥是耕地利用碳排放的最主要碳源,其碳排放与整体趋势一致,最高峰值为7.7 8 1 06t(2 0 1 3年),自2 0 1 4年起呈下降趋势。进一步采用自然间断法,借助A r c G I S软件将碳排放总量划分为5个级别。其中,级碳排放量最低,级碳排放量最高(图1)。从市域层面看,研究期内,级碳排放量的地级市趋于减少,2 0 1 0年包括新余市、景德镇市、鹰潭市、萍乡市等2 3个地级市,到2 0 2 0年,减少了7个地级市。整个研究期内,级碳排放量的地级市增加了宜昌市、孝感市、常德市、襄阳市、岳阳市和衡阳市。长江中游城市群的传统农业大市以种植业为主,对耕地资源的依赖程度较高,同时,化肥、农药等高碳物资投入较多,导致其耕地利用碳排放量居于高位,成为长江中游城市群耕地利用碳排放主要来源地。又因不同地区自然条件、生产方式等存在差异,导致耕地利用过程中所投入各类农用物资比重存在不同,进而引起各市域间碳排放差异较大。注:本图基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为G S(2 0 2 0)4 6 3 0的标准地图制作。下同。图1 2 0 1 02 0 2 0年长江中游城市群耕地利用碳排放总量动态变化F i g.1 D y n a m i cc h a n g e so fa m o u n t o f c a r b o ne m i s s i o n s r e s u l t i n g f r o mc u l t i v a t e d l a n du t i l i z a t i o ni nu r b a na g g l o m e r a t i o n i nm i d d l er e a c h e so fY a n g t z eR i v e r f r o m2 0 1 0t o2 0 2 02.2 耕地利用碳排放强度的时空特征研究期内,长江中游城市群耕地利用碳排放强度总体呈波动下降趋势,由2 0 1 0年79 6 2.7 9t/万元降至2 0 2 0年40 6 6.2 4t/万元,年均降幅达4.9%。这得益于长江中游城市群现代农业发展和农业机械化水平的提高,推动了耕地规模化利用,导致2 0 1 02 0 1 3年耕地利用碳排放强度加速下降。2 0 1 42 0 2 0年耕地利用碳排放强度下降逐渐趋缓,但在2 0 1 6年 全国农业现代化规划(2 0 1 62 0 2 0年)提出发展高效绿色农业后,耕地利用碳排放强度再次加速下降。同样利用自然间断法将碳排放强度划分为从低到高的5个级别(图2)。总体来看,2 0 1 0年,级碳排放强度的地级市2 1个,2 0 2 0年增加了襄阳、宜昌、荆门市等5个地级市,占长江中游城市群比例达到8 3.9%。级碳排放强度地级市从7个减少至3个。由此表明,长江中游大多数城市耕地利用“低碳化水平”得到一定程度提升,且各市域之间差距趋于缩小。904第3期 熊子昕等:长江中游城市群耕地利用碳排放“总量强度”的空间关联特征图2 2 0 1 02 0 2 0年研究区耕地利用碳排放强度动态变化F i g.2 D y n a m i cc h a n g e so f i n t e n s i t yo f c a r b o ne m i s s i o n s r e s u l t i n gf r o mc u l t i v a t e d l a n du t i l i z a t i o n i ns t u d ya r e a f r o m2 0 1 0t o2 0 2 02.3 耕地利用碳排放总量与碳排放强度的时空耦合特征利用总体耦合态势模型测算出耕地利用碳排放总量与强度加权中心距离(表2)及加权中心移动方向夹角(表3),并根据加权中心经纬度坐标,结合A r c G I S软件得到长江中游城市群耕地利用碳排放总量与强度之间的空间耦合态势(图3)。总体来看,2 0 1 02 0 2 0年,长江中游城市群耕地利用碳排放总量与碳排放强度加权中心距离、移动方向夹角总体呈减少趋势,总体耦合态势不断加强。表2 2 0 1 02 0 2 0年研究区耕地利用碳排放总量与碳排放强度的加权中心距离T a b l e2 C e n t e r-w e i g h t e d d i s t a n c e b e t w e e n a m o u n t a n di n t e n s i t yo f c a r b o ne m i s s i o n s r e s u l t i n g f r o mc u l t i v a t e dl a n du t i l i z a t i o n i ns t u d ya r e a f r o m2 0 1 0t o2 0 2 0年 份加权中心距离/k m长江中游城市群武汉城市圈环长株潭城市群环鄱阳湖城市群2 0 1 00.5 7 11 1 6.6 7 81 1 9.2 4 11 2 3.9 3 12 0 1 30.5 4 71 1 6.5 3 61 1 9.2 6 91 2 3.8 9 32 0 1 60.6 0 21 1 6.4 8 31 1 9.2 3 61 2 3.9 2 62 0 2 00.3 1 21 1 7.2 3 81 1 9.2 0 11 2 3.8 6 0 表3 2 0 1 02 0 2 0年研究区耕地利用碳排放总量与碳排放强度加权中心移动方向夹角T a b l e3 I n c l u d e da n g l eb e t w e e nm o v i n gd i r e c t i o n so fa m o u n t a n di n t e n s i t yo fc a r b o ne m i s s i o n sr e s u l t i n gf r o mc u l t i v a t e dl a n du t i l i z a t i o n i ns t u d ya r e a f r o m2 0 1 0t o2 0 2 0时 段加权中心移动方向夹角/()长江中游城市群武汉城市圈环长株潭城市群环鄱阳湖城市群2 0 1 02 0 1 3年3.7 0 59.8 6 99.8 6 99.8 6 92 0 1 32 0 1 6年8.9 2 69.1 2 87.4 4 99.6 9 62 0 1 62 0 2 0年6.0 0 59.1 0 47.5 2 19.2 5 62 0 1 02 0 2 0年3.4 1 69.8 6 79.8 7 09.8 6 7 从长江中游城市群内部来看,武汉城市圈耕地利用碳排放总量与碳排放强度加权中心始终呈“同向而行”态势,2 0 1 02 0 1 6年碳排放量加权中心往西北方移动,从天门市转移到荆门市;碳排放强度加权中心则在天门市内向西北方转移。2 0 1 62 0 2 0年在湖北省农业可持续发展规划指导下,湖北省各市加快转变农业发展方式,积极推进农村改革创新,碳排放量与碳排放强度加权中心均向东南方移动,分别转移到了天门市和孝感市。两者中心距离由1 1 6.6 7 8k m增大到1 1 7.2 3 8k m,其中2 0 1 62 0 2 0年两者加权中心变化绝对值大于2 0 1 62 0 1 3年绝对值,表明武汉城市圈耕地利用碳排放总量与强度变化耦合性减弱。这主要是荆门市、天门市和孝感市作为武汉城市圈的农业大市,率先调整了农业产业结构,提高了耕地利用效率,并通过城市“辐射效应”,引导了周边城市尤其是第一产业比重较大的城市,从而促进了耕地利用碳排放总量与强度双降。环长株潭城市群耕地利用碳排放总量与碳排放强度加权中心呈“相向而行”态势。2 0 1 02 0 2 0年耕地利用碳排放总量加权中心总体向北移动,而碳排放强度加权中心总体向南移动。这是由于长沙市作为湖南省省会城市,其农业现代化与规模化发展迅速,且位居环长株潭城市群前列,因而碳排放量与强度加权中心均在长沙市内变化。环鄱阳湖城市群耕地利用碳排放总量与碳排放强度加权中心呈“前期同向而行,后期逆向而行”态势且移动轨迹位于一个城市内。宜春市凭借优良的生态环境和丰富的农业资源,以水稻、苎麻种植等为重点,逐渐成为全国重要的商品粮基地,是江西农业发展的领跑者,带动碳排放总量与强度加权中心始终在市内移动。014 水土保持通报 第4 3卷图3 2 0 1 02 0 2 0年研究区耕地利用碳排放量与碳排放强度加权中心移动轨迹F i g.3 M o v i n g t r a c ko fw e i g h t e dc e n t e ro fa m o u n t a n d i n t e n s i t yo f c a r b o ne m i s s i o n sr e s u l t i n g f r o mc u l t i v a t e d l a n du t i l i z a t i o n i ns t u d ya r e af r o m2 0 1 0t o2 0 2 02.4 耕地利用碳排放总量与强度的空间关联特征2.4.1 耕地利用碳排放总量与强度的全局空间关联 为揭示长江中游城市群耕地利用碳排放量与强度之间空间显性形态特征,以2 0 1 02 0 2 0年耕地利用碳排放量与强度为基础,利用G e o d a平台进行空间关联特征分(表4)。表4 2 0 1 02 0 2 0年研究区耕地利用碳排放总量与强度的双变量M o r a nsI统计值T a b l e4 M o r a nsIs t a t i s t i c so fb i v a r i a t ec a r b o ne m i s s i o n sa n d i n t e n s i t yo f c u l t i v a t e d l a n du s e i ns t u d ya r e af r o m2 0 1 0t o2 0 2 0年份长江中游城市群总体武汉城市圈环长株潭城市群环鄱阳湖城市群2 0 1 00.1 6 76*0.2 1 11*0.3 7 44*-0.1 5 8*2 0 1 30.1 8 49*0.2 9 20*0.2 0 72*-0.1 4 1*2 0 1 60.1 7 77*0.3 0 82*0.2 0 37*-0.2 4 4*2 0 2 00.0 7 60*0.0 6 20*0.0 1 10*-0.4 0 5*注:*和*分别表示统计值在0.0 1,0.0 5水平上显著。由表4可知,耕地利用碳排放总量与强度呈显著空间正相关性,即局部地区碳排放总量增加会导致周边地区碳排放强度增加。这是由于相邻城市之间存在经济交流与物质流通,局部地区碳排放总量的增加带动该城市碳排放强度的增加,最终也导致周边城市碳排放强度增加。但不同年份关联程度存在显著差异,呈倒“U”型变化特征。2 0 1 02 0 2 0年长江中游城市群碳排放总量与强度的双变量M o r a nsI值均为正,在0.0 70.1 9之间波动,在2 0