基于碳排放约束的土地利用结构优化模型研究及其应用

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1、第20卷第8期长江流域资源与环境Vol.20No.82011年8月ResourcesandEnvironmentintheYangtzeBasinAug.2011基于碳排放约束的土地利用结构优化模型研究及其应用余德贵1,2,吴群1*(1.南京农业大学土地管理学院,江苏南京210095;2.南京农业大学农村信息化工程技术研究中心,江苏南京210095)摘要:以经济快速发展区域(县域)的土地利用生态经济系统为研究对象,利用系统科学相关分析方法,结合区域土地利用的经济、生态和社会功能变化趋势,在分析区域未来社会经济科学发展、碳排放目标与土地利用结构变化关系的基础上,研究了土地利用结构调控

2、的CO2当量指数、经济效益指数及其目标函数,通过集成Markov模型和结构优化方法,建立了区域土地利用结构的低碳优化动态调控模型(LUSCC)及其求解方法。最后以江苏泰兴市为例进行了分析验证,综合考虑该区域的发展战略和政策实施情况,获得3种不同碳排放目标调控程度的土地利用优化结构及其调控方法,研究表明,建立的基于碳排放约束的动态优化调控模型,能够满足土地资源配置效率的最大化及其可持续利用要求,为探索区域未来低碳型土地利用结构的优化方法提供参考。关键词:土地利用结构;Markov模型;低碳调控;结构优化中图分类号:X16文献标识码:A文章编号:1004-8227(2011)08-09

3、11-07[9]土地利用变化是导致全球气候变暖重要原因之济”目标要求。研究表明,土地利用结构和布局优[1]一。随着土地开发利用强度日益增加,具有“碳化的碳减排潜力约为常规低碳政策的30%左右,因[10]汇”能力的林地、湿地、耕地等地类数量快速减少,而此土地调控在低碳型经济发展过程中大有可为。“碳源”功能较强的建设用地却急剧扩张,造成大气本文在分析土地利用结构与碳排放关系的基础[2]中CO2浓度持续增高。在过去150a间,土地利上,利用结构优化理论与Markov模型,建立适用于用向大气释放136(±50)~156PgC,占人类总排经济快速发展区域的土地利用结构低碳调控动态优放量的30

4、%以上,大气中CO2浓度从280PPM增化模型(LandUseStructureOptimizationofLow-加到360PPM,气温每10a将上升0.25℃左右,土carbonDynamicControlModel,LUSCC),从整体[3~5]地利用变化对温室效应的贡献大约为24%,合上探索土地利用结构和规模优化的低碳经济发展模理调控土地利用变化趋势,完全有可能抑制全球气式,为研究土地利用空间布局确定合理控制规模,并候变暖。然而,土地利用变化调控受到社会经济诸以地处“长三角”经济区的泰兴市土地利用结构优化多因素的影响,土地调控容易失灵,使得土地资源配设计进行分析验证,以期为

5、新一轮土地利用规划特置并未能达到预期要求,在我国经济快速发展地区别在控制建设用地扩张以及优化城乡土地利用结构更是如此。探索“低碳型”的土地利用格局以及调控等方面提供决策参考。策略,必将成为我国提出的“环境友好型社会”的关键性技术之一,也是目前我国土地宏观调控过程中1土地利用结构变化及其低碳调控[5~8]迫切需要解决土地问题之一。通过规划设计低碳型的未来土地利用结构和布由于各地类的“碳汇”或“碳源”能力不一样,碳局,充分发挥土地利用系统的“碳汇”潜力,以土地利排放强度与土地利用结构和利用目标密切相关,因用模式改变、产业结构调整以及生态措施将大气温此,土地利用结构变化的低碳调控是一个多

6、目标的[11]室气体储存于生物碳库,达到土地利用的“低碳经结构优化问题。通过土地这一载体能调控劳动、收稿日期:2010-11-01;修回日期:2011-01-09基金项目:国家自然科学基金项目(71073082);国家公益性行业专项(201111011);江苏产学研创新基金项目(BY2009158)作者简介:余德贵(1976~),男,云南省镇雄人,讲师,博士生,主要从事土地模拟决策和信息农业的研究.E-mail:yudgu@163.com*通讯作者E-mail:wuqun@njau.edu.cn912长江流域资源与环境第20卷资本、能源和其他资源投入的数量与布局,最终促进式中:Pm

7、的对角线元素为1,非对角线元素为改变当前土地利用模式,适应土地利用的“低碳和经1-;Pc为非对角线元素为0,对角线元素为调济”要求。遵循当前我国环境友好型、资源节约型的m-1控参数向量C(c,c,…c)构成,易知P*也是战略目标,“低碳型土地利用结构”就是根据“低碳、t=12mt节能、高效”的土地利用目标,通过土地利用结构的状态转移矩阵。土地利用结构的优化调控就是研究优化设计,在土地生态经济系统的内部增强“碳汇”合适参数Ct确定Pc,使得f(X)在相关约束条件下达到最

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