武汉市土地利用结构与能源消费碳排放的关联测度分析

曾好　董利民

摘要：本文基于武汉市1998～2011年的土地变更数据及能源消耗数据，运用灰色关联度模型及Pearson相关分析法分别测度土地结构与能源消费碳排放总量、能源消费碳排放强度、人均能源消费碳排放量的关联度及相关系数。结果表明，土地利用结构与能源消费碳排放总量、能源消费碳排放强度和人均能源碳排放量三者关联度最高的分别是交通用地（0.884）、耕地（0.735） 和园地（0.894），对应的Pearson相关系数分别为0.923、0.777 和0.915。关联度及相关系数都处于很高的水平，因此，合理组织土地利用对武汉市实现节能减排具有重要意义。

关键词：碳排放；土地利用结构；关联度；Pearson相关分析

中图分类号：F301.2文献标识号：A文章编号：1001-4942（2014）07-0097-06

AbstractBased on the data of land change and energy consumption in Wuhan City during 1998～2011， the correlation degree and coefficients of land use structure with total carbon emission quantity， carbon emission intensity and per capita carbon emission of energy consumption were analyzed respectively with grey relational degree model and Pearson correlation analysis. The results showed that traffic land （0.884）， farmland （0.735） and garden plot （0.894） had the highest correlation degree with carbon emission quantity， carbon emission intensity and per capita carbon emission of energy consumption respectively with the Pearson correlation coefficients as 0.923， 0.777 and 0.915 respectively. In conclusion， relational utilization of land had important significance to realizing energy conservation and emission reduction in Wuhan City.

Key wordsCarbon emission； Land use structure； Correlation degree； Pearson correlation analysis

近几十年来，全球变暖的问题已经成为国际性的公共议题，多国政府积极致力于碳减排这一热点问题的研究。最早的低碳问题研究可以追溯至1992年的《联合国气候变化框架公约》以及1997年的《京都议定书》，随后“低碳经济”这一概念由英国在2003年的能源白皮书《我们的能源未来：创造低碳经济》中正式提出。政府间气候变化专门委员会（IPCC）在评估报告中指出，自1850年以来，全球有1/3的温室气体是由土地利用变化导致的；更有研究表明，土地利用/覆被变化成了仅次于化石燃料燃烧的第二大引起温室气体增加的因素。土地对碳排放的影响分为直接影响和间接影响，直接影响是指土地利用结构变化或者经营管理变化所引起的碳排放的变化，间接影响是指土地承载的全部人类活动所引起的碳排放。……