松花江流域城市碳收支时空差异与碳补偿量化研究

Temporal and Spatial Differences of Urban Carbon Budget and Quantification of Carbon Compensation in Songhua River Basin

摘要: 碳收支和碳补偿分区的研究，对于制定适应各区域低碳发展策略，推动区域生态环境协同治理，实现可持续发展具有重要意义。本文以松花江流域28个城市及自治州为研究区，通过测算该流域内城市的碳收支及碳补偿金额并结合生态承载力系数和经济贡献系数，研究松花江流域城市碳收支的时空分异规律以及碳补偿分区，研究显示：(1) 松花江流域城市碳吸收情况以21 × 10⁷ t位为平衡点上下浮动，在20年间呈现总量减少，减量较小，整体稳定的特点；碳排放呈现阶段式增长的趋势，分为2000~2010年快速增长阶段，和2010~2020年平稳增长阶段。(2) 2000年~2020年松花江流域各城市碳收支地域分异明显。碳排放主要集中于东北部地区，碳吸收主要集中于西北部和哈尔滨市。(3) 根据碳补偿量化分析，本文将研究区划分为5类碳补偿空间优化区，并为不同类型区的绿色低碳发展规划提出建议。

Abstract: The study of carbon budget and carbon compensation zoning is of great significance for specifying low-carbon development strategies to adapt to various regions, promoting regional ecological and environmental collaborative governance, and realizing sustainable development. This paper takes 28 cities and autonomous prefectures in the Songhua River Basin as the research area. By calculating the carbon budget and carbon compensation amount of cities in the basin and combining the ecological carrying capacity coefficient and economic contribution coefficient, the paper studies the spatial-temporal differentiation of the carbon budget of cities in the Songhua River basin and the carbon compensation zoning. The research shows: (1) The carbon uptake of cities in the Songhua River basin fluctuated up and down at the equilibrium point of 21 × 10⁷ t, showing the characteristics of total decrease, small reduction and overall stability in the past 20 years; Carbon emissions showed a stage-like growth trend, which was divided into a rapid growth stage from 2000 to 2010 and a steady growth stage from 2010 to 2020. (2) The regional differences in carbon budget among cities in the Songhua River Basin from 2000 to 2020 are obvious. The carbon emission is mainly concentrated in the northeast, and the carbon absorption is mainly concentrated in the northwest and Harbin city. (3) According to the quantitative analysis of carbon compensation, this paper divides the study area into 5 types of carbon compensation spatial optimization areas, and puts forward suggestions for the green and low-carbon development planning of different types of areas.

1. 引言

气候变化已成为全球最严峻的挑战之一。工业化、城市化和交通运输等活动导致温室气体排放急剧增加，进而引发全球气温上升、海平面上升等一系列环境问题。CO₂作为重要的温室气体，与全球气候变暖息息相关。我国承诺CO₂排放力争于2030年前实现碳达峰，2060年前实现碳中和。“十四五”时期，中国生态文明建设将进入以降碳为重点战略方向、推动减污降碳协同增效、促进经济社会发展全面绿色转型的关键时期[1]。松花江流域作为国家重要的生态和经济区域，其实现高质量发展和绿色低碳转型的任务同样艰巨，且是我国生态文明建设的重要组成部分。该流域不仅承载着丰富的自然资源，还是多个省份经济发展的重要支柱，因此，推动该地区的绿色发展具有重要的现实意义。

国内外学者针对碳收支相关的研究主要集中在以下方面：(1) 关于碳排放量测度的研究，主要包括排放因子法(IPCC系数)、生命周期法估算和投入产出法、实测法等，其中IPCC碳排放因子测算法是目前采用的最多的方法[2]；(2) 碳吸收量的测算，依据微气象原理与技术测定森林的二氧化碳通量，再将二氧化碳通量换算成碳储量[2]，或者以生物量与蓄积量为基础进行碳吸收量的测算。测算的内容主要包含农业[3] [4]、草地[5]、耕地[6]、林地[7] [8]等方面，分析用地结构[9]、公众参与[10]、生态政策[11]对碳汇生产方面产生的影响。在碳补偿研究方面，主要方式有以下两种。(1) 对碳补偿进行额度测算，刘宜卓等[12]基于地区碳排放量，通过碳补偿修正系数和影子价格定价法，确定黄河流域九省横向区域碳补偿标准。赵荣钦等[13]在碳吸收与碳排放量的基础上引入Peal曲线来测算碳补偿额度，袁凯华等[14]通过建立自然禀赋因子对Peal曲线进行修正，确定补偿方式、补偿标准以及补偿系数；(2) 通过经济或自然指标将碳补偿进行空间分配，如孙亚龙等[15]引入集中化指数、标准显性比较优势指数、位置约束的多元空间聚类等方法对黄河流域城市群进行碳补偿分区，将区域分为自然本地主导区、资源结构主导区、平衡区、生态环境主导区、经济主导区。

本文以松花江流域沿岸28个城市为研究区域，从主体时空演变的视角解析碳收支的时空分异；结合经济贡献系数和生态承载系数及补偿金额测算，直观地反映各城市补偿水平，实现更具针对性的空间分区，确保碳补偿的科学性和合理性。

2. 研究方法及数据来源

2.1. 研究区概况

松花江流域位于41˚~52˚N，119˚~133˚E，流域面积约为5.6 × 10⁵ km²，流域涵盖了内蒙古自治区、吉林省、黑龙江省及辽宁省等四个省份。松花江流域地势西高东低，流域内地形复杂，包括山地、丘陵和平原等多种地貌，属于温带季风气候，四季分明。本文选择松花江流域内直接经过的28个城市为研究对象(图1)，研究其城市碳收支的时空差异及其区域碳补偿差异，为黄河流域城市的低碳发展和生态文明建设提供有益的参考。

Figure 1. Research location map

图1. 研究区位图

2.2. 研究方法

2.2.1. 碳收支计算方法

本文的碳排放数据来自中国碳核算数据库(CEADs)，该数据库是采用粒子群优化–反向传播(PSO-BP)算法，由DMSP/OLS和NPP/VIRS卫星图像反演得到，与能源核算碳排放拟合R²达到0.998[16]，拟合程度较好且此数据集覆盖面广、时间跨度长，具有较好的连续性，被认为是国内较为权威和科学的碳排放核算数据库[17]。

各类碳汇用地碳吸收计算公式如下：

$C_A={\displaystyle \sum \left(L_i\times {\delta }_i\right)}$ (1)

式中：C_A表示CO₂吸收量；L_i表示各类用地面积；δ_i表示各类用地的碳吸收系数。既有研究表明，林地、草地、水域、耕地、未利用地的碳吸收系数分别为：3.81 t/hm² [18]、0.95 t/hm² [18]、0.284 t/hm² [19]、0.298 t/hm² [20]、0.005 t/hm² [21]。

2.2.2. 碳收支平衡比

碳收支平衡比CBR_i指碳排放C_E与碳吸收C_A之间的平衡程度，是反映区域碳收支的盈余、平衡或赤字的重要依据。计算公式见(2)：

${\text{CBR}}_i=\frac{C_A}{C_E}$ (2)

2.2.3. 碳补偿金额估算

碳补偿金额的估算在相对碳赤字的基础上考虑各地区经济发展差异，纳入当地人均GDP作为该地区碳补偿金额的变量，以确定碳补偿系数，进行更具针对性的碳补偿能力估算，见式(3~5)：

$Q=C_d\times Q_C\times {\rho }_1$ (3)

$C_d=C_A-C_E$ (4)

${\rho }_1=\frac{{\text{e}}^{t_1}\times G_{Ai}}{\left(1+{\text{e}}^{t_1}\right)\times G_{AT}}$ (5)

式中：Q为碳补偿金额；C_d为相对碳赤字；Q_c为标准碳单价；ρ₁为考虑地区经济发展水平后的碳补偿系数。参考已有研究成果[22]，单位碳汇的影子价格为67.85~101.81元/t，本文以Q_c为100元/t进行测算。G_ai为该地区当年人均GDP；G_AT为整个研究区域当年人均GDP；e为自然对数的底；t₁是该地区当年恩格尔系数。

2.2.4. 碳补偿经济贡献系数与生态承载系数

选取碳排放量作为衡量碳补偿金额的数量指标，选取碳排放经济贡献系数和碳排放生态承载系数表示松花江流域不同地区社会经济属性和生态环境属性，见式(6~7)：

$\text{ECC}=\frac{G_i}{G_T}/\frac{G_{Ei}}{G_E}$ (6)

$\text{ESC}=\frac{C_{Ai}}{C_A}/\frac{C_{Ei}}{C_E}$ (7)

式中：ECC为经济贡献系数；ESC为生态承载系数；G_i、G_T分别为各地市和整个研究区域当年的GDP；C_Ei、C_E分别为各地市单元和整个研究区域当年的碳排放量；C_ai、C_A分别为各地市单元和整个研究区域当年的碳吸收量。

2.3. 数据来源

本研究所用到的数据包括：

(1) 土地利用数据：空间分辨率为30 m，来自中国科学院资源环境科学与数据中心(http://www.resdc.cn/)，选取2000、2005、2010、2015、2020年5期数据，基于ArcMap10.8软件通过重分类工具对原始栅格按照地类一级编码重分类，划分为耕地、林地、草地、建设用地、水域、未利用地六种土地类型，进而将结果和行政区划数据结合，通过区域统计工具计算各个城市各个土地利用类型的面积。

(2) 碳排放统计数据：从CEADs中国碳核算数据库(http://www.ceads.net.cn/)获取各个城市的CO₂排放数据[23]-[26]。该数据计算时将城市碳排放核算边界划分为3个，具体范围标准如下：范围1是指城市辖区内的所有直接排放，主要包括交通和建筑、工业生产过程、农林业与土地利用变化、废弃物处理活动产生的温室气体排放；范围2是指发生在城市辖区外的与能源有关的间接排放，主要包括为满足城市消费的外购电力、供热或制冷等产生的排放；范围3指由城市内部活动引起，产生于辖区之外，但不包括介于范围2的其他间接排放。总的碳排放等于三个范围内产生的碳排放之和。

(3) 社会经济数据：松花江流域城市数据来自各省、市的统计年鉴和统计公报，以及《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国农村统计年鉴》等。

3. 松花江流经城市的碳收支时空分布差异

3.1. 碳排放时空特征

基于4省28市及自治州碳排放量数据，采用自然间断点分类法对每年的碳排放进行分级，在没有明确分级标准的情况下，采用自然间断点进行分类渲染能够最大程度地将不同地区之间的差异展现出来[27]。

为了进行不同年份之间的对比，在自然间断点的基础上手动将各个年份调整至同一等级，将碳排放量分为低(<11.5百万t)、较低(11.5百万~22百万t)、中(22百万~32百万t)、较高(32百万~41.8百万t)、高(>41.8百万t) 5个等级，如图2所示。

由图4可知，2000年以来，松花江流域城市碳排放总量稳步提升，阶段性明显，主要可分为2000~2010年快速增长阶段，和2010~2020年平稳增长阶段，年变化率分别为71.3百万t和25.1百万t，且近五年来有增速减缓趋势。

从空间分布上来看，总体呈现“西南部低，东北部高”的结构，2000年松花江流域碳排放水平均处于中、低水平，排放量较高的地区主要分布于黑龙江省东南部，包括伊春市、绥化市、哈尔滨市、牡丹江市、鸡西市、双鸭山市、佳木斯市等7个区域，以及大兴安岭地区和吉林省抚顺市。分析原因可能是这一时期黑龙江省经济发展以高耗能产业为主，此时的产业结构与还未进行优化升级，从而导致碳排放水平相对偏高。2000年之后，黑龙江省、吉林省、辽宁省等10多个市碳排放逐渐增长至高水平；至2020年，仅呼伦贝尔市、锡林郭勒盟、兴安盟以及通辽市等4个区域碳排放量处于较低水平，其他地区均有不同程度的上升。

3.2. 碳吸收时空特征

基于4省28市及自治州碳吸收量数据情况，将碳吸收量分为低(<1.96百万t)、较低(1.96百万~3.71百万t)、中(3.71百万~8.54百万t)、较高(8.54百万~17.3百万t)、高(>17.3百万t) 5个等级，如图3所示。由图4可知，2000~2020年松花江流域城市碳吸收总量以21×10⁷ t位为平衡点上下浮动，分别为214.1百万t、213.9百万t、208.9百万t、208.8百万t、211.7百万t。分析原因松花江流域20年间林地和草地面积不断减少，而耕地面积有所增加。尤其是在经济快速发展的时期，森林资源被大量开发用于工业和农业生产，并随着农业的扩展和耕地面积的增加，自然生态系统被改变，导致森林覆盖率下降，森林和草地的碳储存能力降低，进而减少了碳吸收。

从空间分布上来看，呼伦贝尔市、大兴安岭地区、锡林郭勒盟以及哈尔滨市一直保持高碳吸收水平；抚顺市、哈尔滨市、黑河市、双鸭山市以及通辽市共6市碳吸收水平有明显增长，其中哈尔滨市碳吸收水平增长显著；白山市、大庆市、大兴安岭地区、呼伦贝尔市、鸡西市、吉林市、佳木斯市、铁岭市、通化市以及延边朝鲜族自治州共10市及自治州碳吸收水平有明显下降，其中鸡西市碳吸收水平大幅下降；其余12市碳吸收水平在20年间保持稳定。

总的来看，近年来碳排放量增速逐渐放缓，碳吸收量有所下降。且碳吸收量仅为碳排放量的3/10。就松花江流域28城市而言，碳中和目标仍有较大差距。

Figure 2. Spatial distribution of urban carbon emissions from 2000 to 2020

图2. 2000~2020年城市碳排放空间分布

Figure 3. Spatial distribution of urban carbon sequestration from 2000 to 2020

图3. 2000~2020年城市碳吸收空间分布

Figure 4. Total carbon budget and carbon budget balance ratio of cities in Changsonghua River Basin from 2000 to 2020

图4. 2000~2020年长松花江流域城市碳收支总量与碳收支平衡比

4. 松花江流域城市碳补偿量化结果及分析

4.1. 松花江流域城市碳补偿量化结果

基于碳排放量、碳汇量以及碳收支平衡比的测算，结合我国单位碳价格计算了四省28个城市及自治州碳生态补偿额度，在依据碳生态补偿额度所确定的支付区、平衡区和受偿区基础上，依据生态承载系数和经济贡献系数来反映生态和经济发展状况，对28个城市在碳补偿方面应承担的功能进行分区，分为碳补偿经济优化区、经济功能区、相对平衡区、生态优化区、生态功能区，确定依据，见表1。

Table 1. Zoning basis of carbon compensation function in urban agglomeration of Songhua River basin

表1. 松花江流域城市群碳补偿功能分区依据

补偿分区	依据	特征
经济优化区	Q < −4, ESC < 1, ECC < 1	碳支付，生态承载力较小，经济贡献系数较小
经济功能区	Q < −4, ESC < 1, ECC > 1	碳支付，生态承载力较小，经济贡献系数大
相对平衡区	−4 < q < 0, 1 < ESC < 4	碳支付和碳受偿相对均衡
生态优化区	Q > 0, 4 < ESC < 5, ECC > 1	碳受偿，生态承载力较大
生态功能区	Q > 0, WSC > 5, ECC > 1	碳受偿，生态承载力较小

根据区域碳收支差异，由高碳排区直接向碳汇功能区支付一定的碳补偿资金，帮助其减排以抵消自身排碳。在碳补偿金额方面，如图5所示：① 支付区城市共有19个，是研究区总数量的2/3，GDP占比为64%，总补偿金额为127 × 10⁷元。② 相对平衡区有6个城市，在研究区整体空间格局上相对集中，平衡区的碳补偿金额数在(0~4) × 10⁷元之间，碳补偿金额压力较小，碳排放和碳吸收相对均衡。③ 受偿区城市共有3个，总受偿金额为27.1 × 10⁷元，GDP占比为23%，约占支付区的1/3。在碳补偿功能分区上，结果如下：① 支付区经济优化区有白山市、抚顺市、鹤岗市、鸡西市、佳木斯市、辽源市、牡丹江市、七台河市、齐齐哈尔市、双鸭山市、绥化市、铁岭市、通化市、延边朝鲜族自治州以及伊春市。② 支付区经济功能区有大庆市、吉林市以及长春市。③ 相对平衡区有白城市、大兴安岭地区、四平市、松原市、通辽市以及兴安盟。④ 受偿区的生态优化区有哈尔滨市以及锡林郭勒盟。⑤ 受偿区的生态功能区为呼伦贝尔市。

Figure 5. Carbon compensation zoning

图5. 碳补偿分区

4.2. 松花江流域城市碳补偿量化分析

根据以上碳补偿量化结果，其影响因素分析如下：① 支付区经济优化区，包含16个城市，总补偿金额为99 × 10⁷元。这些城市生态基础薄弱，面临的生态环境压力较大。在城镇化进程中，人口激增、环境污染和生态破坏的问题日益严重，导致生态系统的调节能力无法有效应对环境变化。此外，资源与经济之间的矛盾也愈发突出，需要向其他地区进行碳支付，以实现碳中和目标和生态可持续发展。② 支付区经济功能区，共3个城市，总补偿金额为28 × 10⁷元。这些城市在经济发展过程中要重点考虑生态代价，探索绿色经济发展模式，进行生态控制和转型。③ 相对平衡区，这些城市在经济发展与生态环境之间保持了相对的平衡，能够及时修复经济发展所带来的环境问题，体现出良好的生态调节能力。应加强相对平衡区城市之间的经验交流，分享成功的生态修复和经济协调发展案例。④ 受偿区生态优化区，包含2个城市，总受偿金额为1.7 × 10⁷元。这些城市在碳吸收和生态功能上表现良好，且其生态承载能力强，能够有效吸收周边城市的碳排放。⑤ 受偿区生态功能区，包含1个城市，总受偿金额为9.2 × 10⁷元。这些城市的自然环境优越，农业碳汇效应显著，能有效吸收和存储碳，发挥出良好的生态调节作用。总体而言，支付区城市在经济发展过程中往往对环境造成较大压力，而相对平衡区和受偿区城市则更能在生态与经济之间保持平衡。受偿区城市不仅在生态服务方面表现出色，还能在一定程度上为周边城市提供碳汇支持。

5. 结论

本文以松花江流域28个城市及自治州为研究区，通过测算该流域内城市的碳收支及碳补偿金额并结合生态承载力系数和经济贡献系数，研究松花江流域城市碳收支的时空分异规律以及碳补偿分区，主要得出以下结论：(1) 在时间维度上。松花江流域城市碳吸收情况以21 × 10⁷ t位为平衡点上下浮动，在20年间呈现总量减少，减量较小，整体稳定的特点；碳排放呈现阶段式增长的趋势，分为2000~2010年快速增长阶段，和2010~2020年平稳增长阶段。(2) 在空间维度上。2000年~2020年松花江流域各城市碳收支地域分异明显。碳排放主要集中于东北部地区，碳吸收主要集中于西北部和哈尔滨市。(3) 在碳补偿方面，支付区与碳排放高值区的空间分布基本吻合，受偿区和碳吸收的空间分布格局接近一致，符合碳收支平衡比展示的格局；在碳补偿功能分区上，本文将研究区划分为5类碳补偿空间优化区(经济优化区、经济功能区、相对平衡区、生态优化区、生态功能区)，并为不同类型区的绿色低碳发展规划提出建议。

NOTES

^*通讯作者。