土地要素驱动下的山西省碳排放与新型城镇化的耦合及低碳路径研究
Research on the Coupling of Carbon Emission and New Urbanization and Low-Carbon Path in Shanxi Province Driven by Land Factor
DOI: 10.12677/sd.2025.158224, PDF,   
作者: 王立军*:忻州市土地事务中心,山西 忻州;梁变变#:山西瑞鑫智慧土地勘测规划咨询有限公司,山西 太原
关键词: 碳排放新型城镇化耦合协调协调影响力低碳发展Carbon Emissions New-Type Urbanization Coupling Coordination Coordinated Influence Low-Carbon Development
摘要: 山西省作为典型资源型省份,面临城镇扩张高碳锁定与土地资源错配的双重挑战。研究构建新型城镇化指标体系,综合运用熵值法、耦合协调模型及协调影响力模型,分析碳排放与新型城镇化的耦合协调与协调影响力。结果表明:1) 2012~2023年山西省多数地级市碳排放总量缓慢波动上升,各地级市的新型城镇化水平缓慢上升。2) 2012~2023年山西省各地级市的耦合度和耦合协调度不断提升,耦合作用不断增强,耦合协调发展类型以磨合阶段为主发展为以协调阶段为主。3) 2012~2023年各地市的空间城镇化子系统对综合耦合协调性呈现显著的短板效应。基于此,从差异化土地政策与普适性政策方面提出土地要素驱动下的山西省低碳城镇化发展路径。
Abstract: As a typical resource-based province, Shanxi faces dual challenges: high-carbon lock-in driven by urban expansion and mismatched allocation of land resources. This study constructs a comprehensive indicator system for new-type urbanization and employs methodologies including the entropy method, coupling coordination model, and coordination influence model to analyze the coupling coordination relationship and coordination influence mechanisms between carbon emissions and new-type urbanization. The results indicate that: 1) The total carbon emissions of most prefectures in Shanxi Province rose slowly from 2012 to 2023, and the level of new urbanization in each prefecture will rise slowly. 2) The degree of coupling and coupling coordination of each prefecture-level city in Shanxi Province in 2012-2023 is increasing, the coupling influence is increasing, and the development of coupling coordination is developing from a predominantly grinding stage to a predominantly coordinating stage. 3) The spatial urbanization subsystem in various prefecture-level cities exhibited a significant short-board effect on comprehensive coupling coordination from 2012 to 2023. Based on this, the development path of low-carbon urbanization in Shanxi Province driven by land factors is proposed from the aspects of differentiated land policies and universal policies.
文章引用:王立军, 梁变变. 土地要素驱动下的山西省碳排放与新型城镇化的耦合及低碳路径研究 [J]. 可持续发展, 2025, 15(8): 87-98. https://doi.org/10.12677/sd.2025.158224

参考文献

[1] 李雅. 典型红壤丘陵区土地利用变化对土壤CO2和CH4通量的影响研究[D]: [硕士学位论文]. 兰州: 西北师范大学, 2014.
[2] 李青青, 甘永德, 刘艳强, 等. 灌丛草地生态系统非生长季碳通量及影响因素[J]. 环境科学与技术, 2025, 48(3): 1-9.
[3] 丁佳丽, 王根绪, 吴碧琼, 等. 变化环境下青藏高原河流碳循环特征及其对区域碳循环的影响[J]. 冰川冻土, 2025, 47(2): 504-521.
[4] 刘芳源, 陈洁, 高郭平. 中国东海区典型海岸带蓝碳生态系统时空变化及其碳储量评估[J]. 上海海洋大学学报, 2025, 34(4): 821-838.
[5] 王大伟, 祁潇, 马颖忆, 等. 中国海洋资源碳汇能力评估及潜力分析[J]. 金陵科技学院学报, 2024, 40(4): 62-68.
[6] 刘春英, 曹依, 王骏博, 等. 土地利用隐性形态对碳排放的影响研究——以长江中游城市群为例[J]. 土壤通报, 2024, 55(6): 1543-1554.
[7] 陈雯铃, 许浩巍, 王静, 等. 福建省土地利用碳排放收支时空特征分析[J]. 中国资源综合利用, 2025, 43(6): 108-110.
[8] 李莺莺, 盖艾鸿, 赵鹏伟, 等. 基于土地利用变化的庆阳市碳排放效应分析[J]. 河北工业科技, 2025, 42(3): 275-284.
[9] 陈芳焱, 周启刚, 夏玉松, 等. 县级尺度下重庆市碳收支时空分异及碳综合补偿分区[J]. 水土保持研究, 2025, 32(4): 256-265+278.
[10] 唐菁, 易露, 曾庆均. 长江经济带农业碳补偿率的时空演进特征及碳补偿潜力预测[J]. 环境科学, 2024, 45(11): 6378-6391.
[11] 郭振敏, 汲玉河, 周广胜, 等. 基于机器学习的兴安落叶松生态系统在不同时间尺度的碳通量模拟及影响因素分析[J]. 生态学报, 2025(16): 1-15.
[12] 杨德文, 高铭阳, 张碧君, 等. 基于PLUS-InVEST模型的小兴安岭地区土地利用模拟与碳储量评估[J]. 水土保持通报, 2025, 45(3): 286-294+306.
[13] 赵俊杰. 成渝双城经济圈新型城镇化与碳排放的时空耦合关系[J]. 节能, 2025, 44(2): 112-115.
[14] 宣荣静. 黄河流域新型城镇化与碳排放水平的时空耦合研究[J]. 价值工程, 2024, 43(20): 162-164.
[15] 赵兴洪, 帅红. 成渝城市群碳排放强度与新型城镇化水平耦合协调度时空演变及影响因素[J]. 湖南师范大学自然科学学报, 2025, 48(1): 37-46.
[16] 陈心怡, 卢怡青, 陈肖童, 等. 浙江省碳排放与人口经济动态耦合特征及影响因素研究[J]. 绿色科技, 2025, 27(9): 249-253+260.
[17] 刘苗苗, 吴卫东. 陕西省新型城镇化与乡村振兴耦合性实证研究[J]. 干旱区地理, 2024, 47(8): 1420-1430.
[18] 程鹏, 王灏, 吴诗嫚, 等. 新型城镇化与耕地利用碳排放空间交互与脱钩效应分析——以长江经济带三大城市群为例[J]. 生态经济, 2025, 41(7): 101-114.
[19] 周闯, 郑旭刚, 杨苘菲. 新型城镇化与乡村振兴的共同演化及其市民化效应[J]. 地理研究, 2024, 43(12): 3265-3288.
[20] 杨丽, 孙之淳. 基于熵值法的西部新型城镇化发展水平测评[J]. 经济问题, 2015(3): 115-119.
[21] 徐文凤, 江晶, 黄鑫, 等. 甘肃省新型城镇化与土地利用碳排放安全耦合关系研究[J]. 自然资源情报, 2023(4): 57-64.
[22] 刘海龙, 王改艳, 张鹏航, 等. 汾河流域新型城镇化与生态韧性耦合协调时空演变及协调影响力研究[J]. 自然资源学报, 2024, 39(3): 640-667.
[23] 王少剑, 崔子恬, 林靖杰, 等. 珠三角地区城镇化与生态韧性的耦合协调研究[J]. 地理学报, 2021, 76(4): 973-991.