1、背景介绍

当前，全球变暖对人类的生存构成长期重大威胁，缓解全球二氧化碳排放成为当务之急[1-3]。2020年9月，习总书记在联合国大会上提出“双碳目标”。长三角城市群作为中国改革开放的高地之一，随着城镇化和经济的快速发展，出现了产城分离、环境恶化、碳排放增速与经济增速不匹配等问题，而2019年以来，国家陆续出台了《长三角生态绿色一体化发展示范区总体方案》《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》等若干文件，“双碳”目标的实现也是推动长三角生态绿色一体化的内在要求[4]。

目前国内对低碳的研究主要是从金融、产业、交通、建筑、社会及自然等领域单独分析，而城市规划专业对低碳的研究多停留在城市片区或街区的尺度[5-8]，缺乏在更加宏观的区域尺度上研究城市碳排放与社会、经济、自然的关系。

在此背景下，本文以长三角城市群为例，在区域尺度上将城市人口、经济、产业结构、土地利用及植被生态等作为影响因子，研究长三角城市群碳排放的空间特征，并提出相应的碳中和实现策略。

2、长三角城市群社会经济发展特征

2.1 土地利用变化特征

在2010年—2020年的十年间，长三角建设用地扩张约1767km2（图1），新增建设用地主要来自对农业用地的侵占。十年间，长三角地区城镇化率增幅28.71%远低于建设用地的53.4%，人口城镇化滞后于土地城镇化。对城市用地而言，建设用地快速扩张导致农业和生态用地被侵占，侵占行为主要集中在长江以南和环太湖区域，其中上海城市建设用地扩张比例最高，其次是苏锡常宁和浙江，安徽扩张比例最小，建设用地增长速率与经济和碳排放量呈现正比，表明城市边界扩张的同时导致农业、生态用地减少，进而造成人居环境以及生态环境质量恶化[9]。

各地虽有意识地引导退耕还林，但相比于2010年，生态用地的增量仍远低于其转换为农业及建设用地的体量，十年间生态用地净流出489km2，其中最为突出的是徐杭南沪宁，与后四者因快速城镇化导致生态用地流失不同，徐州主要因其工业导向的发展路线，工矿、交通、水利等性质用地规模激增，导致生态用地破碎化、去生态化[10]。

2.2 人口变化特征

2020年城市群总人口逾2.2亿，自2010年以来增长约1645万人，增幅达8%，远高于我国其他城市人口增长的平均速率。如图2人口主要集聚在上海、苏南和浙东等长三角东部地区，呈现核心—边缘结构特征；从人口增长速率空间分布来看，人口增长高值区则分布在阜阳、上海及杭州一带，呈现“7”字形连片集聚态势，而在皖西、苏北及浙西人口收缩较为明显。

2.3 经济变化特征

2020年，城市群GDP约24万亿元，经济总量集高度聚于传统的沪宁杭“Z”形走廊，空间分布呈现明显的中心城市集聚特征，而在“Z”形走廊外围呈递减趋势，区域差距明显（图3）。

2010年—2020年间，得益于长江三角洲中心区的快速发展及其产生的辐射带动效应，整个长三角城市群的经济都实现了跨越式发展[11]，除淮南外，其他各市经济增幅均大于100%。

3、研究区域、数据来源与方法

3.1 研究区域概况

本文研究的长三角城市群范围是《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》确定的规划范围，包括上海、江苏、浙江和安徽，共计41座城市。

3.2 研究方法

本文借助“统计数据+大数据”的多源数据，先通过数据可视化分析长三角碳排放的空间特征，其次采用聚类和异常值分析法对单位面积碳排放量进行空间自相关分析[12]，以探索其在区域尺度上每个城市单元之间的相关性，最后利用主成分分析和系统聚类研究碳排放的空间聚类特征。

图1 2010年土地利用图（左）、2020年土地利用图（右）

图2 2020年各市人口分布图（左）、2010年—2020年人口增长率（右）

图3 2020年各市GDP分布图（左）、2010年—2020年GDP增长率（右）

3.3 数据来源

参考数据主要包括长三角各地级市的相关统计数据、人口数据、土地利用数据、灯光数据、AQI与气温数据、碳排放和碳汇数据等。其中：相关统计数据来自各城市统计年鉴；人口数据主要来自第六、七次全国人口普查公报；土地利用数据来自全球1000m地表覆盖数据；灯光数据来自美国国家海洋和大气管理局；AQI与气温等数据来自中国生态环境部；碳排放和碳汇数据来自中国碳排放数据库（CEADs）。

4、长三角城市群碳排放空间分布特征

4.1 碳排放与碳汇空间特征

2 017年长三角城市群碳排放总量逾15.71亿吨，区域蓝绿空间固碳总量约7.31亿吨，固碳量约占排放量的46.53%，研究区整体存在碳赤字。从碳源空间分布来看（图4）：单位面积碳排放量高的地区集中于以上海为中心的东部沿海地区，特别是上海、苏州、无锡等经济高度发达的核心城市。

图4 2017年各市单位面积碳排放量分布图（左）、碳排放量LISA局布空间自相关分析图（中）及单位面积植被固碳量分布图（右）

图5 2017年各市碳排放总量分布图（左）、单位GDP碳排放量分布图（中）及单位人口碳排放量分布图（右）

对城市群碳排放量进行LISA局部空间自相关计算，发现上海、苏州及南通呈现空间连续的高值聚类特征，主要因为较高的城市经济发展水平、生产要素的双向流动及空间溢出效应促进了区域碳排放量[13]；位于高低聚类区的合肥则由于其行政级别、劳动力和资金的持续流入等因素导致其与周边城市的碳排放水平存在较大差异；嘉兴因其经济体量与上海、苏州等城市存在差距，加之低碳技术水平不断提高，能源消费结构持续优化，居民环保意识不断增强，形成了低高聚类区；皖西南受经济发展、资源禀赋、劳动力和地理位置等因素制约，致使安庆、池州及黄山形成了统计学意义上的低低聚类区。

碳汇空间主要集聚在外围生态屏障区，呈现出北低南高的分布态势。碳汇空间的高值区主要位于浙南、皖南的丘陵区域，该区域气候适宜，森林覆盖率高，拥有极高的碳汇能力，地形起伏较大，不宜作为建设用地进行开发，与城镇相距甚远，受人类活动干扰较小；较低值区域主要包括苏南、皖中和浙北，此区域地形平缓、交通便利、受人类活动影响较大。由于南北城市发展水平的差异，苏、皖北部的碳汇量最低，主要是因为近年来该区域城镇化速率较高，建设用地不断挤压生态、农业用地[14-15]。

4.2 碳排放指标特征

从城市群碳排放总量来看，2017年碳排量较高的城市高度集聚于上海都市圈内城市及中心城市，如图5整体呈现东高西低的分布特征；单位GDP碳排放量的规模和空间连续性均与碳排放总量的分布存在明显差异，东部沿海经济发达城市，单位GDP碳排放量反而较低，而皖西南及苏北地区呈现连片的高值集聚，浙西北地区单位GDP碳排放量稍次之；单位人口的碳排放量的高值区分布在传统的沪宁杭“Z”形走廊，空间分布呈现明显的中心城市集聚特征，但整体上与碳排放总量的分布特征相吻合。

2010年—2017年，城市群碳排放总量增长8319万吨，但城市间碳排放量变化趋势有所不同（图6）。上海及浙江大部碳排放总量减少，其中除上海在整体下降的趋势中略有反弹外，其他城市碳排放总量年际变化较小；苏州、盐城、南京、徐州、南通及合肥碳排放总量呈现波动增长趋势，其中苏宁庐增长速率较快。

4.3 长三角城市群碳排放聚类特征

(1）城市群碳排放聚类指标

参考相关文献，基于数据的可获得性和分析的科学性，尽可能考虑到碳排放空间聚类特征的所有相关因素，选取20个指标反映长三角各地级市城市碳排放空间聚类特征，并进行系统聚类分析，具体聚类指标及说明参见表1。

图6 2010年—2017年各市碳排放总量变化

表1 聚类指标

(2）城市碳排放聚类指数的测度

首先，对20个碳排放空间聚类指标进行标准化，随后利用主成分分析法对数据进行降维处理，结果显示：KMO=0.783，大于0.6，数据通过Bartlett值球形度检验（p<0.05）。针对主成分提取情况进行分析，共提取出4个特征根值均大于1的主成分，累计组合方差77.82%，因此，保留以上4个主成分，并将其分别命名为F1、F2、F3、F4（表2）。

可以看出，主成分F1在解释PGDP、POP、RUD、ENDOW、INFRA、URB、SEC、URR、SCI时有较大荷载，此类指标揭示了城市经济发展对资源要素和城市空间建设的依赖，可命名为“城建与资源要素需求”；主成分F2在解释EPG、UTL、STRU、PSP时有较大荷载，此类指标揭示了城市交通和一二产业发展水平，可命名为“一二产业与交通影响”；主成分F3在解释RES、DN、LGT时有较大荷载，这些指标揭示了高新技术和人才对城市经济发展的促进作用以及城市的繁荣度，可命名为“技术创新与城市发展”；主成分F4在解释GCS、AQI、PM2.5、AT时有较大荷载，此类指标揭示了地区自然环境和生态本底，可命名为“自然环境量与生态本底”。

表2 聚类指数主成分分析结果

(3）城市碳排放聚类特征

基于主成分分析结果，对4个主成分进行系统聚类分析，得到4种聚类空间分布结果（图7左），这种聚类分布特征突破了传统的地理空间界限，呈现出小聚集、大分散的地理特征，表明双碳目标在长三角城市群实现时，要避免采取同质化、一刀切的碳排放效率优化措施，切忌落入以传统地理位置或行政等级划分城市类别的窠臼，应按各城市的具体结构特征给予科学、系统的指导。

第一种聚类空间是在主成分F1的基础上形成的，包括连云港、淮安、扬州、镇江、泰州、马鞍山、芜湖、宣城、铜陵、淮南、蚌埠和淮北12市。此类城市分布在城市群的沿海发展带、南京都市圈、合肥都市圈内，地理位置优越，受各都市圈中心城市涓滴效应影响，正处于城镇化加速阶段，城市建设用地和城镇人口快速扩张、基础设施不断完善，土地、人口、电力等资源要素投入较大，城镇化过程决定了其碳排放的主要来源，可命名为“城镇化型城市”。

第二种聚类空间是在主成分F2的基础上形成的，包括盐城、徐州、宿迁、宿州、滁州、亳州、阜阳和六安8市。此类城市位于长三角城市群“一核五圈四带”的区域结构之外（图7中），受到各中心城市的辐射作用有限，城市发展相对落后，一二产用电量较大、交通运输业较为发达，交通和一二产业决定了其碳排放的主要来源，可命名为“低附加值型城市”。

第三种聚类空间是在主成分F3的基础上形成的，包括合肥、南京、常州、无锡、南通、苏州、上海、嘉兴、宁波、杭州和温州11市。除温州外，其它城市都位于传统的沪宁杭“Z”字形走廊，且都是“一核五圈四带”的核心城市。此类城市产业结构、经济规模、城建水平在长三角城市群中位于前列，高度的城市繁荣也相应带来了优质的人口、产业结构及创新技术，因此，高新技术成为影响其碳排放的主要因素，可命名为“技术创新型城市”。

第四种聚类空间是在主成分F4的基础上形成的，包括安庆、池州、黄山、湖州、舟山、绍兴、金华、衢州、丽水及台州10市。此类城市地形以山川丘陵为主，经济、产业、城建水平相对较低，碳源相对较少，除湖州位于环太湖区域外，其它城市地理布局基本与长三角城市群规划的皖西南大别山生态屏障及皖南—浙西—浙南生态屏障相吻合（图7右），生态环境本底较好，碳汇潜力较大，因此，可命名为“生态型城市”。

5、空间分布及聚类特征总结与碳中和实现建议

5.1 空间分布及聚类特征总结

(1)长三角城市群碳排放的空间特征。碳排放空间特征与城市群布局具有相关性，碳排放总量与单位人口碳排放量的空间分布均呈现明显的中心城市集聚特征，与传统地理模型中的“核心—边缘”结构特征相吻合，而单位GDP碳排放量则呈现出与前两者相反的分布状态，位于长三角“Z”字形结构上的发达城市碳排放量远低于浙西、皖北、苏北等外围城市，这主要因为发达城市更优质的土地资源禀赋、基础设施水平、人口规模及结构，对碳排放效率有所提升。

(2)长三角城市群碳排放的时间序列特征。2010年—2017年，上海、黄山及浙江大部碳排放量呈现出同比减少的趋势，这主要得益于优质的生态环境本底及“两山理论”在浙江的深刻践行，而上海的实践则说明了即使在本身生态资源较匮乏的条件下，通过打造产城融合的模式、优化土地利用和产业结构、推行绿色低碳技术，同样可以实现碳中和目标；苏州、南通、南京、盐城、徐州、合肥等碳排放增量较大的城市则体现了人口、GDP增长、城市发展等对能源的高度需求。

图7 各市4种碳排放聚类空间分布图（左）、规划结构图（中）、生态屏障分布图（右）

(3)长三角城市群碳排放的空间聚类特征。系统聚类将长三角41个城市分为城镇化型、低附加值型、技术创新型、生态型4个类别，空间聚类呈现出小聚集、大分散、跨区域等特征，同一类城市呈现出地域的间断性，表明在推动长三角城市群实现碳中和时，要避免落入以传统地理位置或行政等级划分城市类别的窠臼，而应按照各城市的具体结构特征，有的放矢地给予科学、系统的指导。

5.2 碳中和实现建议

(1）构建低碳国土空间格局，提升空间减碳效益

土地利用变化是影响碳排放增减的一个重要因素，在国土空间规划背景下，对全域土地利用结构优化调整，严格控制建设用地规模，合理增加耕地、林地，以减少碳源、增加碳汇；优化城市空间结构，在城镇化过程中促进城市建设集约紧凑布局及土地使用功能有效混合，利用城市形态组织和优化影响城市的交通需求和交通效率，优化城市各功能区布局，建设产城融合、高密度、混合利用、高可达性、组团化发展的低碳城市。

(2）实行低影响城市开发，以碳定人管控城市发展

贯彻低影响城市开发理念，减轻城镇化对自然环境造成的负面影响，采用屋顶绿化、下凹绿地、透水铺装等方式，改善城市景观环境、提高绿化率、增加碳汇，进而调节局部温度与湿度，改善城市小气候，从源头进行“零碳化”设计。

人口的过渡集聚也会增加城市的碳排放强度及碳汇储备压力，借鉴传统规划“以人定地”原则，确定“以碳定人”的城市规模调控制度，加入城市层面碳排放的管控，通过“以碳定人”的方法预测城市人口规模，并借鉴国土空间规划中的“生态红线”理念，划定人口红线。

(3）建立“因城治碳”管理体制，引导城市可持续发展

根据长三角城市群碳排放空间的聚类特征，提出有针对性的规划手段。“城镇化型城市”：此类城市正处于城镇化加速阶段，在碳中和目标实现过程中严格控制城市用地扩张和土地开发强度，引导城市走绿色发展道路，出台建设标准，吸引高端人才和绿色产业、鼓励低碳技术创新、提升城市基础设施水平与土地资源禀赋；“低附加值型城市”：此类城市位于长三角城市群规划“一核五圈四带”结构的外围，受中心城市的辐射带动作用较小，在规划管控过程中应注意引导增长极的培育，以点带面实现发展，同时促进高污染的第二产业转型升级、提高城市成产效率、协同推进大气污染控制与CO2减排，以循环产业链为基础建立产业生态园区，降低资源循环利用的交通、时间成本，引导城市建立低碳、绿色、循环可持续的生产体系；“技术创新型城市”，此类城市产业集聚、人口规模及发展水平都位于长三角前列，其规划管控的重点是依托原有的人口结构及经济基础，促进低碳技术发展、优化产城关系与用地结构，实现可再生能源代替，建设绿色低碳的基础设施网络。控制城市边界扩张，保护农业、生态用地，避免人居环境以及生态环境质量恶化。开展海绵城市建设和生态修复，实施污染地块风险管控和治理修复，全面推进低碳社区、低碳城区、生态城市建设；“生态型城市”：此类城市生态环境质量较好，在规划管控的过程中应聚焦生态保护和生态修复，在“两山理念”的指导下构建产业生态化和生态产业化的经济体系。同时，建设碳排放智慧信息平台，加强与周围高碳城市协商交流，实现以“碳排权”换取“发展权”，完善“排汇相抵”的区域协调机制，同时培育孵化规模化的“碳汇基地产业集群”，为城市经济发展提供“绿碳”增长点。

文章来源:房潇男.长三角城市群碳排放空间分布与聚类特征研究[J].华中建筑,2024,42(11):12-17.