湖北省区域碳排放强度和森林碳汇差异分析

湖北省区域碳排放强度和森林碳汇差异分析

付甜;潘磊;胡文杰;戴薛

【摘要】核算湖北省各州市碳排放强度与森林碳汇,分析区域能源消耗与碳吸收现状,并采用聚类分析方法将各州市按其地区差异划分为4个类别.结果表明,湖北省大部分地区碳排放强度超过0.5 t/万元GDP,其中黄石地区碳排放强度最高,随州地区最低;湖北省各地区森林碳汇差异较大,森林碳汇的总体分布格局为鄂西北>鄂东>鄂中;天门、仙桃、荆州、武汉、随州市属于低碳排放强度—低森林碳汇地区,潜江、荆门、鄂州市属于高碳排放强度—低森林碳汇地区,宜昌、黄石、咸宁、孝感、襄阳市和恩施州属于高碳排放强度—高森林碳汇地区,黄冈、神农架、十堰市属于低碳排放强度—高森林碳汇地区.提出加强造林与森林经营工作,加大木质产品与可再生能源的开发,完善碳汇交易市场等建议.

【期刊名称】《林业调查规划》

【年(卷),期】2019(044)003

【总页数】7页(P24-29,40)

【关键词】碳排放;森林碳汇;聚类分析;碳减排;碳汇交易市场;湖北省

【作者】付甜;潘磊;胡文杰;戴薛

【作者单位】湖北省林业科学研究院,湖北武汉 430070;湖北省林业科学研究院,湖北武汉 430070;湖北省林业科学研究院,湖北武汉 430070;湖北省林业科学研究院,湖北武汉 430070

【正文语种】中文

【中图分类】S718.56;P461.7

1 背景

气候变化问题是人类面临的共同挑战。作为全球最大的发展中国家，中国是最大的二氧化碳(CO2)排放国。2009年，中国承诺到2020年中国单位GDP的CO2排

放量(碳排放强度)比2005年下降40%～45%，并作为约束性指标纳入国民经济和社会发展中长期规划，显示出一个负责任的大国为全球应对气候变化做出的巨大努力。在2015年的巴黎世界气候大会上，中国承诺到2030年单位GDP的CO2排放量比2005年下降60%～65%。随着武汉市加入“C40城市气候领袖群”以及“中美峰会”上中国提出2030年左右CO2排放达到峰值等现实背景的确立，湖

北省面临的低碳压力越来越大[1]。2017年，湖北省政府印发“十三五”控制温室气体排放工作实施方案，力争到2020年单位地区生产总值CO2排放比2015 年

下降19.5%，能源消费总量控制在1.89 亿 t标准煤以内。因此，在保持经济增长的同时如何削减碳排放成了具有重大现实意义的课题[2]。近年来，在经济增长与

碳排放的关系方面取得了不少研究成果。张红等(2014)基于33个国家的GVAR模型探讨了中国经济增长对国际能源消费和碳排放的动态影响[3]。陈红梅等(2012)

分析了1965—2007年间的数据，研究发现碳排放和GDP之间存在单向因果关系，GDP和能源消费之间存在双向因果关系[4]。森林碳汇研究则主要集中在碳储量和固碳量的估算以及计量方法上[5,6]，近几年随着节能减排工作的开展，也出现了

对森林碳汇在能源碳排放上的抵消作用方面的研究[7]。

从碳排放抵消的角度来看，森林碳汇的增加有助于减少碳排放给环境带来的压力。本文通过对湖北省17个州市的碳排放强度和森林碳汇量的核算，摸清全省各地区碳排放和森林碳汇的基本情况，并针对地域差异进行分类研究，以期为将来湖北省的碳减排工作策略提供理论与数据基础。

2 研究方法

2.1 碳排放强度计算

碳排放强度是指单位国内(地区)生产总值产生的碳排放量。能源消费数据取自于《中国统计年鉴》、《湖北省统计年鉴》，各类能源折算成标准煤的系数采用《中国能源统计年鉴》中的数据。

采用碳排放系数法来计算碳排放量，该方法是联合国政府间气候变化专门委员会碳排放计算指南的推荐方法。计算表达式为：

式中：C 表示碳排放量；Ei为第i种能源的终端消费量；Ci为第i种能源的碳排放系数；n为包括煤炭与石油等各种含碳能源，这些能源在使用过程中会产生CO2

排放，CO2排放量可以通过CO2 气化系数折算成碳排放量。

碳排放主要来源于化石能源的燃烧，根据《中国能源统计年鉴》的统计项目，选择煤炭、汽油、煤油、柴油、天然气、燃料油、原油、焦炭、电力9种最终能源消

费数据对碳排放量进行测算。测算时应首先将各种能源消费量转化为标准统计量，再乘以各自碳排放系数，最后将9种能源消费碳排放量加总即可得到某省某年碳

排放量。在统计年鉴的数据中，大部分区域能源消费已被统一折算成“万 t标准煤”的单位。这类数据可采取国家发改委能源研究所规定的取值0.67 作为标准煤的碳排放折算系数。

2.2 碳汇量计算

森林碳汇量是不同测量时期内森林固碳量的变化情况。本文采取的是基于森林蓄积量与林地面积数据进行运算的蓄积量法(kaya 恒等式)。蓄积数据来源于省级林业

资源清查统计数据。蓄积量法对于不同林分结构的森林具有普适的核算效果，而且不用考虑生物量和微气象变化等其它影响因子，是适用于林业经济类科学研究的方法[8]。根据蓄积量法，森林各部分的碳储量用活立木蓄积量或森林面积乘以其换

算因子得出。具体的核算模型推导过程如下：

C=CD +CL+CR+CGP+CE

(1)

CD=0.3V

(2)

CL=6.5S

(3)

CR=0.2(CD +CL)

(4)

CGP=S

(5)

CE=70S

(6)

式(1)～(6)中：C 代表森林的总固碳量；V 代表活立木的蓄积量；S 代表森林面积，CD 代表立木的固碳量，CL 代表枝叶的固碳量，CR 代表树桩和根部的固碳量，CGP 代表地被植物的固碳量，CE 代表森林土壤的固碳量。由上述公式1～6 可以推导得出森林固碳量的计算公式为：

C=0.36V+78.8S

(7)

式(7)计算出来的是数据被测算的时间点上的森林储存碳的数量，是一种广义的森

林碳汇。一定时期内的森林碳汇可以根据2次被测算时间点的差值计算出来。

2.3 聚类分析法

本研究采用 K-means 聚类分析方法，这是一种传统划分方法。它的基本原理是：随机选择k个对象，每个对象初始地代表一个簇的均值或中心。对研究样本内剩