城市绿地碳汇公平性研究.docx

《城市绿地碳汇公平性研究.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《城市绿地碳汇公平性研究.docx（16页珍藏版）》请在第壹文秘上搜索。

1、城市绿地碳汇公平性研究城市作为人类活动的主要载体，约占据全球80%的碳排放Q多项研究表明，可以通过改变城市空间形态、优化城市空间格局以减少城市碳排放。城市绿地作为城市中重要的人工景观，不仅为市民提供生态、休闲、娱乐服务，还能通过绿地植物光合作用固碳，起到增碳汇、减碳排的效果，对于改善城市景观、优化城市格局有着重要作用。以往研究发现，城市区域发展水平的差异会影响绿地碳汇分布的差异，换言之，城市社区环境差异也会影响其社区绿地碳汇水平，进而形成不均衡的城市绿地碳汇分布。由此，本研究聚焦社区尺度下的绿地碳汇空间分布，探索城市绿地建设缺口以及优化潜力地区。研究首先从人口、经济、气候环境等因素进行社区画像

2、，以此测算社区绿地碳汇需求优先程度；同时结合分析社区绿地碳汇的实际水平，形成城市绿地碳汇公平性指标，用以找出城市绿地碳汇提升潜力地区。研究有助于辅助城市绿地需求预测和估算、城市环境增汇改造区域识别以及城市碳汇功能提升策略设计。01广州市城市绿地碳汇和城市社区画像1.1 广州市总体城市绿地碳汇本研究基于GoogleEarthEngine计算了广州市连续三年的城市绿地碳汇分布情况。通过比较三年的碳汇平均值可得知，城市绿地碳汇呈现出北部高于中南部的特征。可能主要是广州北部的建成区开发面积相对较低，绿地斑块完整性高。2019平均值125.9标准差81.72020平均值138.4标准差100.32021

3、平均值114.3标准差90.0图12019-2021年广州市城市绿地碳汇分布图1.2 城市社区画像城市社区画像是一种反映社区社会经济和环境特征的综合方法。本研究利用手机信令人口、房价、城中村占比、年平均气温、空气质量指数数据，量化城市社区特征Q其中，居住人口反映了社区的规模和人口密度，房价可以反应社区的经济水平，城中村占比可以反映社区的建成环境质量，年平均气温用来测算社区的气候特征，空气质量指数可以间接测度社区的环境质量。从气温分布图可以看出：受热岛效应影响，中心城区的社区气温偏高；北三区一一从化、花都、增城区内的社区整体气温偏低且区域内的温差较大；南沙区内的社区气温偏高，区域内部温差较小。S

4、Hss=EsnnEs=S=s3sHHauH=s 社区个数氏 en区河 天 区 不 花图2广州市各社区年平均温度热力图从房价分布图可以看出，房价呈现出明显的区域差异，位于中心城区的社区总体经济水平较高；位于郊区的社区，房价分化差异明显,表明社区经济发展水平差异较大。广州市各社区平均房价热力图i 一:，“=2MS:2 戮;二ul揖)11:3:K5:=曰=*=UE:UiHeHMSE 案 社区个数一”善米图3广州市各社区平均房价热力图社区人口较为密集地的地区主要分布于中心城区及其外围区域,呈现出自中心城区向周边地区逐渐减少的空间特征。广州市各社区居住人口热力图图4广州市各社区居住人口热力图02城市绿地

5、碳汇公平性分析2.1 城市绿地碳汇公平性评分（CSES）方法本研究基于城市绿地碳汇量和社区画像，构建了CSES（城市绿地碳汇公平性评分,CarbC）nSinkEquitySorce）评价指标体系。具体计算公式如下：计算社区碳汇基线目标差分GAP。通过社区碳汇基线目标减去社区碳汇现实值EC获得，其归一化结果为GAPSCORE；公式中GoAL为该类型社区碳汇密度均值，代表了研究区内碳汇基线目标QGAP=GOAL-Ec计算城市绿地碳汇公平性评分CSES。其中CSES分数越低,表示该社区在增加绿地和城市碳汇上应有更高优先级。式中E为优先级指数，代表了优化社区碳汇环境需求的迫切程度，由上述五类因子归一化

6、得出当其趋近1时代表了更迫切的优化需求。喏CSES=100*(1-GAPscore*E)2.2 结果分析基于CSES评价结果，得到广州市社区城市绿地碳汇公平性评价。其中，CSES得分高的社区意味着更高的城市绿地碳汇公平分数，分数越低表明社区有更高的绿地碳汇优化潜力和需求。普遍而言，高评分社区的画像是人口密度适宜、平均房价较低、城中村占比低、空气质量良好、温度适宜、社区绿地碳汇量高的宜居社区。N图5广州市各社区CSES分数空间分布图图5结果显示，广州市CSES的整体分布呈现为“东北高-西南低的空间分布特点。高分值社区（CSES80）主要集中于东北部，分布格局较为连续，较少出现低分值社区（CSES

7、70）;而低分值社区在西部、南部有较多分布，分布格局较为破碎，数量也相对较少。总的来看，广州市社区城市绿地碳汇公平性整体情况较好，但需要注意部分低分值社区的绿地增汇工作。从分数分布区间表可以看出，非中心城区低分值社区主要分布在白云、番禺、黄埔、花都四个区；高分值社区主要分布在从化、增城两区；中心城区低分值社区主要分布在荔湾区，高分值社区主要分布在天河、海珠、越秀三区。结合空间分布图分析，白云、花都、黄埔、荔湾四区低分值社区空间分布较为集中，需要针对重点区域的城市绿地空间进行合理优化，提高绿地碳汇水平；番禺区内低分值社区分布较为分散但比重高,可能需要在全区范围推动建成区绿地空间优化，提高城市绿地

8、碳汇水平。200180160140120I1U(90,100(80,90(70,80(60,70(50,60(40,50天河1492313000海珠1616032400荔湾7140513100越秀14077531100CSES得分区间图6中心城区社区CSES分数分布区间200180160140籁120I100与806040200(90,100(80,90(70,80(60,70(50,60(40,50从化14125000南沙4054521600增城19517131120番禺2659745842白云42314533462黄埔627121970花都9735262100CSES得分区间图7非中心城区

9、社区CSES分数分布区间2.3 社区绿地碳汇公平性和社区功能关系结合Pol功能分区结果，不难看出CSES低值区与工业类、混合类功能社区高度相关，具体而言，白云区CSES低值社区集中在嘉禾望岗一一白云机场一带，该区域居住人口密集，社区碳汇需求高而供给不足，且由于第二产业发达、城中村社区占比高、绿地破碎化严重,导致社区人居环境的碳汇公平性分值较低，表明该类社区在环境增汇方面需要进一步努力。公共居住次公JV工业类公火-JR台炎公共英商业-IK住类商业-业类禽业-Xifr熨向业绿地炎商业员K住-怒合奏1：业泣合类公共业炎=1 千米广州市建成区街区嫁介类UM-*A*绿地，场美图8基于POI主成分分析的广

10、州市社区功能分类03社区内部基于土地功能的绿地碳汇分析为探讨不同土地功能与碳汇间的关系，本研究选取了城市中常见的商业、交通、教育、休闲、工业、历史街区这六类地块进行碳汇三维精细化分析。休闲地块：以天河公园为例。天河公园在不同区域的碳汇量有明显差异，公园地块的北部以林地为主，植被覆盖度较高，碳汇量较高;中部以水域为主，绿地碳汇量较低。图9公园地块碳汇三维分布图教育地块：以南方医科大学为例。由于植被集中在北部，南部主要由教学楼等建筑构成，因此碳汇呈现出北部高、南部低的分布特征。图10教育地块碳汇三维分布图历史街区地块：以沙面岛为例。沙面岛的建筑物众多，缺少大面积的绿化，植被主要以行道树为主，从空间

11、分布上看，碳汇呈现出沿路分布的波浪状特征。图11历史街区地块碳汇三维分布图交通地块：以广州南站为例Q广州南站的植被覆盖较少，植被主要分布在西侧，因而碳汇主要分布在西部，其余区域的碳汇能力较差。图12交通地块碳汇三维分布图工业地块：以广州民营科技园为例。该工业地块上的建筑密度较高，植被主要分布在建筑之间，整体绿化覆盖率偏低，导致地块的绿地碳汇功能较弱。图13工业地块碳汇三维分布图商业地块：以花城汇为例。花城汇地块中心设有绿化广场，绿化水平良好，碳汇呈现出四周高、中间低的态势。图14商业地块碳汇三维分布图综上可得，基于不同类地块的碳汇三维精细化分析可得，城市绿地的碳汇分布与建筑密度、绿化覆盖等特征

12、存在关联性。未来可结合遥感影像和实地调查等数据，对地块上的建筑、植被、土壤等要素的空间分布、几何形态、生物量等进行识别和量化，评估地块的碳汇效益和潜力，并根据设定的地块功能需求和碳汇目标，调整地块上的建筑、植被、土壤等要素的空间位置、形态、数量等，优化地块的规划情况，实现地块的低碳高效利用。04结论与建议整体而言，广州市城市绿地碳汇公平性尽管存在空间分异，但是多数社区的公平性表现良好，即社区内的居民能够较为均衡地享受到绿地碳汇所带来的生态服务和环境效益。碳汇公平性偏低的社区主要与其工业类、混合类的用地性质相关，社区内的绿地破碎，碳汇能力偏低。而且这些社区往往位于城市边缘或老城区，受到历史遗留和空间发展的制约，难以增加绿地面积和改善绿地质量。针对上述问题，提出以下建议：增加城市绿地的总体规模和覆盖率，尤其是在高温、高房价、高人口密度的地区，增加绿色碳汇的供给和需求的匹配度；优化城市绿地的空间布局和结构，提高绿地的连通性和可达性，促进绿色碳汇的空间分布均衡和公平；运用先进的技术手段，监测和评估城市社区尺度的绿地的碳汇效应和碳足迹，增强城市绿地的碳管理水平和碳价值认知