摘要：喀斯特地区生态系统脆弱,对气候变化响应敏感,碳汇潜力巨大。其生态治理对土地利用格局的改变,使生态系统碳储量的变化显著,对陆地生态系统碳循环和区域生态安全具有深远影响。该研究以滇东南典型喀斯特地区文山壮族苗族自治州为例,运用InVEST模型和混合元胞自动机(MCCA)模型,预测了自然发展、耕地保护以及生态保护3种情景下2035年碳储量的分布状况,并采用全局Moran’s I指数以及敏感性指数,分别研究碳储量的时空演变规律和土地利用变化对碳储量的影响。结果表明:(1)文山州土地利用以耕地、林地、草地为主,占研究区总面积的90%以上。地类转换集中在林地、草地、耕地以及建设用地之间。(2)研究区整体碳储量较高,但随着土地利用方式变化,造成固碳效果和潜力均出现一定程度的降低。2000-2020年,碳储量共减少了0.66 Tg。Moran’s I指数均通过90%的置信度,表明碳储量在空间上呈现出空间集聚效应。(3)2035年,在自然发展、耕地保护以及生态保护3种情景下的碳储量分别为192.40、192.00、193.13 Tg。3种情景下,碳储量分别变化了0.11、-0.29、0.84 Tg。根据敏感性指数发现碳储量对土地利用变化敏感,林地变化是造成碳储量变化的主要原因。相比可知在生态保护的情景下,区域碳汇能力较强。建议研究区科学提高林地面积和优化现有用地的空间格局,控制建设用地等措施提升碳储量。

摘要：双碳背景下,低碳试点地区的碳排放状况是当下需要关注的热点问题。该文基于“类NPP-VIIRS”夜间灯光数据和相关能源数据,以云南省16个地州市为研究对象,测算并分析了2010-2020年云南省能源消费碳排放时空格局演变,并借助地理探测器识别影响碳排放的关键因素及其时序变化。结果表明:(1)2010-2020年云南省能源消费碳排放总量呈波动中递增的变化趋势,各州市年均增长率最高和最低为昭通市、玉溪市。(2)空间上呈现出中东部高,西北部、西部、西南部低的分异特征;各州市能源消费碳排放总量高值区以滇中城市群为主,低值区主要分布在滇西、滇西南城镇群。(3)影响云南省能源消费碳排放的主要因素为经济发展水平、路网密度和对外开放程度;各因素在不同时期对碳排放的影响程度各不相同。总体来看,云南省能源消费碳排放整体呈现收敛态势,增长速率有所下降,但仍未达到碳峰值。

摘要：在中国碳中和战略背景下,探索低碳生态发展框架下的国土空间分区是国土空间优化的核心所在。文章以石漠化山区玉龙县为研究区,在土地利用变化分析基础上,核算2010、2020年玉龙县的碳源、碳汇,分析其时空变化特征;在分析区域碳源/汇效益及生境质量基础上,以低碳发展与生态保护为目标来划分国土空间综合分区,并提出了协同减排的差异性对策建议。结果表明:(1)2010—2020年,玉龙县土地利用结构以乔木林地、灌木林地、草地和旱地等为主,城镇建设用地增加的速度最快。(2)2010—2020年,玉龙县碳源增长剧烈,碳排放量涨幅高达74.96%,碳排放增长量远超碳吸收增长量。(3)2010—2020年,玉龙县碳源/汇效益有较大的提升,但仍有大范围低效益区域;玉龙县以高等级生境质量区域为主。(4)以碳源/汇效益和生境质量为划分依据,可将玉龙县划分为6个分区:碳汇功能保持区、低碳限制发展区、减碳优先发展区、增汇生态修复区、高碳生产优化区和高碳总量控制区。

摘要：城市体系的空间结构具有分形特征,分维是反映空间结构优化与否的重要参量。基于分形理论,通过计算关中-天水经济区城市体系的集聚维数和关联维数,探讨分析了该经济区城市体系空间结构的特征,得出关中-天水经济区存在着核心城市不强、城市空间分布集聚不明显、城市体系等级缺失、城市之间关联较弱等制约经济区健康快速发展的因素。最后指出应进一步优化关中-天水经济区城市空间结构以便为促进经济区发展以及西咸国际大都市建设发挥持续性的积极作用。

摘要：针对云贵高原的地形地貌特点,在编制土地利用总体规划时,将坝区耕地划入基本农田、新增建设用地布局在坝区的比例作为约束性指标,通过将原布局在坝区的建设用地向坝区周边宜建低丘缓坡区域布局调整,能够达到保护优质耕地与保障经济社会发展共赢的目的。实践证明,在云贵高原开展建设用地与基本农田布局的优化是必要的,也是可行的。

摘要：基于需求满足度的视角构建了城乡建设用地压力指数(URPI)模型,对城乡建设用地压力的基本含义、测度方法和分级标准进行了初步的探讨和研究,以期为区域土地利用总体规划调整完善、城乡规划战略决策等提供必要的依据和支撑。以云南省为实例,以县级行政区为评价单元,对该省2010—2012年城乡建设用地压力程度进行了定量测算,评定了全省129个县的城乡建设用地压力等级,并运用Arc GIS软件表征了不同压力级空间分异特点。结果表明:在各个压力级内,属于"高压力"和"较高压力"级的县(市、区)达79个,占全省总县数的61.24%,且主要分布在滇中、滇西南地区。