论文部分内容阅读
摘要：以低碳为目标的土地利用结构优化是实现可持续性经济发展和生态环境保护的必要途径，对于区域和全球碳循环有重要意义。以广东省佛山市为例，运用模糊线性规划方法，首先计算了佛山市主要土地利用类型的碳密度和碳排放系数，然后以碳储量最大化和碳排量最小化作为目标函数，构建土地利用优化模型，获得土地利用优化方案。
关键词：土地利用结构，低碳优化，模糊线性规划，佛山市
中图分类号：F301 文献标识码：B
文章编号：1001-9138-（2017）08-0036-42
在全球气候变暖的背景下，人们对于气候变化的关注日益密切。土地利用碳循环作为宏观生态学的核心研究内容之一，其利用格局和利用变化的过程对于陆地生态系统碳循环有着重要作用，与社会经济的可持续发展密切相关。因此，优化土地利用结构不仅有利于提高土地资源利用效率，而且对于减少温室气体的排放和促进全球碳循环具有重要意义。土地利用是经济效益、社会效益、生态效益三方面的综合，而目前相关研究大多从土地利用经济效益最大化出发，对于如何运用土地利用结构调整以实现生态效益和社会效益等目标缺乏关注。且研究区域较为局限，对于珠江三角洲地区不同土地利用类型转换的碳循环分析较为粗略。
本文从土地利用结构变化对区域碳循环的影响出发，选取广东省佛山市为研究区域，运用模糊线性规划方法，探讨碳储积量最大和碳排放量最小目标下土地利用结构的优化问题。为区域土地资源合理利用，科学规划提供参考。
1 研究区概况及数据来源
佛山市地处珠江三角洲腹地，地理位置处于22°38′-23°34′N，112°22′-113°23′E之间，属于亚热带季风性湿润气候。地势西北高，东南低，地貌以平原为主，兼有低山、丘陵等。面积3848.49km2，下设禅城区、南海区、顺德区、高明区和三水区共5个辖区，截至2009年全市户籍人口为364.3万人。受社会经济的迅速发展和人口增长的影响，佛山市城镇化水平不断提高，建设用地不断扩张，对佛山市土地利用强度和土地利用结构等造成了重大影响。
《佛山市土地利用总体规划（2006-2020年）》以2005年为现状年进行编制，为了与研究区域的现状年、规划年相一致，本研究的土地利用结构优化以2005年为基期，采用2005年的佛山市土地利用变更调查数据，以2020年为规划目标年。本文采用数据包括：佛山市历年统计年鉴、《佛山市土地利用总体规划（2006-2020年）》、能源消费数据和IPCC提供的数据。
2 研究方法
2.1 碳储量和碳排放量估算方法
2.1.1 碳储量估算
陆地生态系统的碳循环碳库主要包括植被碳库和土壤碳库两大部分。由于不同生态系统中包含的碳库类型不同，碳储量估算主要通过生态系统各碳库的平均碳密度乘以相应的面积求得，公式如下：
（1）
T为区域土地生态系统总碳储量；Ai为第i种地类面积（hm2）；Vi为第i种地类植被平均碳密度；Si是第i种地类土壤平均碳密度（t/hm2）。
2.1.2 碳排量估算
（1）建设用地上的碳排放主要来自于人为能源消费和自然排放。从佛山市常用能源消费角度，计算煤、石油、天然气等9種一次性能源消费产生的碳排放公式为：
（2）
式中，P为建设用地碳排放总量（万t）；Fi为第i种能源的消费量（万t）；Bi为第i种能源对应的折标煤系数（kg/kg）；Ci为第i种能源的碳排放系数（t/t）。碳排放系数和折标准煤系数数据来自IPCC缺省值（见表1）。
（2）农用地上的碳排放主要来源于农业生产活动的各项投入，这里主要考虑3种主要的间接碳排放，即农田化肥使用，农业机械使用和灌溉过程带来的碳排放。公式如下：
Ea=Eh+Ej+Eg （3）
式中，Ea为农业用地碳排放总量（万t），Eh为农田化肥使用的碳排放，用化肥使用量（T）乘以碳排放转换系数；Ej为农业机械使用的碳排放，用机械使用量（KW）乘以转换系数计算；Eg灌溉过程产生的的碳排放，用灌溉面积（hm2）乘以转换系数计算。农业用地面积和化肥使用量等数据由WEST等研究的相关统计资料获得，而其中的碳排放转换系数分别为857.54Kg/T，0.18Kg/KW和266.48Kg/hm2。其他非建设用地这里采用刘海猛等的研究得出此类用地的碳排放系数。
2.2 模糊线性规划模型
本研究采用模糊约束条件下的线性规划方法，建立土地利用结构优化模型。通过模糊线性规划，可以克服单纯线性规划的静态局限，在解决资源约束条件或目标存在模糊性的生产投资等方面具有明显优势。结合研究区域现状和本文研究需要，建立模糊约束条件下的线性规划，提出土地利用结构优化方案，其基本方程表达式为：
F（x）=CX→max（min） （4）
s.t.AX≤（=，≥）B （5）
X≥0 （6）
式4为模型的目标函数，式5、式6为约束条件，其中式6是决策变量非负约束条件；s.t.表示模糊约束，C为各类用地类型碳源/汇系数；X为决策变量，表示各土地利用类型的面积。A为约束系数；B为资源限制量。
2.3 模型构建
2.3.1 决策变量
本文根据佛山市土地利用现状、《土地利用现状分类》国家标准以及研究需要，选取2005年为基期年，设置以下8个决策变量（见表2）。
2.3.2 目标函数
根据预测2020年佛山市各个地类的碳密度和碳排放系数、各个地类相应的面积，构建基于碳蓄积量最大和碳排放量最小的目标函数。
碳蓄积量最大化目标函数：
Max（Z）=99.8X1+106.7X2+192.4X3+103.3X4+100.8X5+18.8X6+116.06X7+85.4X8 碳排放量最小化目标函数：
Min（Z）=0.618X1+0.047X2+0.033X3+0.05X4+2.9X5+75.1X6+0.722X7+0.256X8
2.3.3 模糊约束条件
（1）佛山市行政区域内土地总体面积为384849hm2，区域总面积可能因河流、滩涂冲积而变化，而这里假定目标年各类用地类型之和不会超过这一数值，同时各用地类型面积不能为负数，即，Xi=384849hm2，Xi>0。
（2）根据基本农田保有量和粮食安全的要求，到2020年佛山市的基本农田不得低于48663hm2，根据耕地减少量和耕地供给量的预测，确定容许量为1300。设定其约束条件为：48663≤X1≤59420.68hm2，d1=1300。
（3）随着社会经济的发展，预测园地面积会在原有面积的基础上保持稳定并略有下降。预测到2020年佛山市园地面积的降幅会在2%-5%之间，设定其约束条件为：12853.5≤X2≤13530hm2，d2=406。
（4）到2020年佛山市森林覆盖率的目标为38%，由于社会经济发展对土地需求和宜林荒地的数量限制，確定林地面积的模糊约束条件为70196.46≤X3≤146242.62hm2，d3=1400。
（5）草地面积依据佛山市城乡统筹布局和发展规划，需严格控制建设占用牧草地，保障牧业发展，预测2020年草地面积约为1000hm2，模糊约束条件为858≤X4≤1000hm2，d4=20。
（6）农用地和建设用地（包括城乡建设用地和交通水利用地）承载的人口数量应控制在2020年预测人口之内，2020农用地的平均人口密度预测值为0.219人/hm2；2020年佛山市人均建设用地依据2005年的现状和佛山市城市规划预测值为330m2/人；2020年佛山市预测人口数为400-420万。因此该约束条件为：0.219Xi+≤4000000，d5=200000。
（7）随着社会经济的发展，广佛城际交通轨道的发展，预测佛山市2020年建设用地面积将增加5%-10%，即X6≥124383，d6=5919。
（8）由于沼泽，滩涂等水域面积近年来大量遭人为占用，预测水域面积将有所下降，控制水域面积净减少在5%-10%以内，确定其约束条件为：26843≤X7≤29825.8hm2，d7=1491。
（9）依据佛山市城市规划和社会经济发展态势，佛山市土地利用率将不断提高，其他用土地将逐渐减少，依据佛山市土地利用规划，到2020年其他用地面积约为4132hm2，设定其约束条件为：4132≤X8≤7614hm2，d8=100。
3 计算结果与分析
3.1 模型运算结果
运用MATLAB软件对模型进行运算，从而分别得到在碳储积量最大化和碳排放量最小化目标下各决策变量的最优解（见表3）。
3.2 碳储量最大情景下的土地利用结构优化
对比基期年、规划目标和优化方案，佛山市2005年碳储积总量为3586.83万t，按现有的规划方案到2020年为3456.35万t，而两个优化方案的碳储积量均会超过4200万t。按15年规划期计算，年均碳储量增长量为40.9万t，可以看出，佛山市土地利用结构优化的碳储积潜力很大（见表4）。
在碳储量最大化情景下，2020年佛山市的碳储量为4210.56万t，比规划方案增加了754.21万t，说明佛山市土地碳储量增长潜力大，且优化方案下更能促进碳储量增加的效果。碳储量最大的情景下，耕地面积相对于现状年减少了约10100hm2。比规划方案中的基本农田保有量多650hm2，保障粮食供应量。林地面积相对于现状年多了75355hm2，比规划方案多了74440hm2，有利于提高森林覆盖率，改善生态环境。建设用地面积为127340hm2，相比原规划方案减少了8360hm2，有利于减缓城市建设用地日益扩张的趋势，减少非农建设用地占用耕地量。水域面积相对稳定，有利于保护城市生态环境的稳定。
3.3 碳排量最小情景下的土地利用结构优化
基于碳排放量最小目标的土地利用结构优化结果如表所示（见表5）。碳排量最小情景下，2020年佛山市碳排放总量为963.13万t，比规划方案减少了83.57万t，优化方案下的减排效果较为明显，而这得益于城市建设用地增长速度的放缓。碳排放最小目标下，建设用地面积比规划面积减少8350hm2，能有效减少由于工业生产和化石燃料燃烧产生碳排放，并且主要是通过增加林地和耕地面积，减少建设用地面积实现碳排放量最小化的目标。
从2005年和规划目标年的数据可以看出，在各类用地类型中，林地和建设用地与碳储量和碳排量的关系最为密切，是实现土地利用结构低碳化调整的重点。从各类土地利用类型的碳储积和碳排放强度来看，林地、园地、牧草地和水域的边际碳储积量较大，建设用地的边际碳排放量最大。因此，从低碳化的角度出发，应重点关注建设用地、林地、园地的用地结构调整。如果在现行规划目标的基础上大幅度增加林地面积规模，保障园地和耕地面积，尽量控制建设用地的扩张速度促使其他用地面积向林地、园地、牧草地转换，则将会对佛山市陆地生态系统碳平衡产生显著的效果，为把佛山建设成为经济发展与生态环境保护相结合的山水宜居城市发挥重要作用。
4 结论及讨论
（1）低碳土地利用结构的研究是实现我国城市低碳发展的重要环节。本文以广东省佛山市为研究区域，基于碳储量最大和碳排放量最小的低碳化目标，构建区域土地利用结构模糊线性规划模型，通过分析对比土地利用机构调整的三个方案，结果表明碳储积量最大化目标优化解与碳排放量最小化目标优化解基本吻合。相比原规划方案，到2020年佛山市年均碳储积量可增加40.9万t，年均碳排放量可减少5.57万t。而在原规划方案下，佛山市碳储积总量相较现状年不增反减，不利于社会经济的健康持续发展。低碳目标导向下的土地利用结构优化方案对于增加碳汇、减少碳排放有明显效果，可有效促进陆地生态系统碳循环，达到土地利用结构优化，社会经济可持续发展的目的。从而也验证了本文模型的可行性，为佛山市土地利用规划方案今后的修订提供借鉴和补充。 （2）本文借助碳密度和碳排放系数，分别对佛山市2005年以及规划目标年的碳储积量和碳排放量进行了估算。其结果显示，建设用地和林地对陆地生态系统碳平衡关系最为密切，建设用地是主要的碳源，碳排放量约占98%。林地和草地是最主要的陆地生态系统碳汇，并且具有较高的生态价值，其面积的增加既符合规划的目标，又有利于城市的生态环境建设，对水土保持和污染防治也有很大的帮助。但由于林地的经济产出明显低于其他用地类型，因此，在佛山市未来的土地利用内部结构调整过程中，如何调整各用地类型，构建合理的市场机制，是未来必须考虑的问题。
（3）佛山市GDP增长主要依靠第二产业的发展，大量化石燃料的燃烧必然会带来大量的碳排放。而考虑到当前产业结构转型和能源调整的复杂性和长期性，现阶段，应当着重考虑提高能源的使用效率和资源的利用率，大力发展清洁能源。同时，也应当加强对土地利用结构的优化和土地利用的管理。这对于我国实现生态环境保护与社会经济可持续发展的目标也具有重要意义。
（4）土地利用是一个综合系统，其结构变化的作用机理复杂、空间特征多样、不确定性因素多，本文仅从土地利用碳排放效益、土地利用生态效应等方面分析土地利用结构变化的效应，而未深入研究土地利用结构变化导致的社会、经济和生态环境问题的具体作用机理，在一定程度上也降低了模型的精度。因此，在今后的研究中应当探讨建立更为精确的多目标优化模型。
参考文献：
1.李克让 王邵强 曹明奎.中国植被和土壤碳储量.中国科學D辑.2003.33（1）
2.方精云 郭兆迪 朴世龙等.1981-2000年中国陆地植被碳汇的估算.中国科学D辑.2007.37（6）
3.刘海猛 石培基 王录仓等.低碳目标导向的兰州市土地利用结构优化研究.中国土地科学2012.26（6）
4.张修玉 许振成 曾凡棠等.珠江三角洲森林生态系统碳密度分配及其储量动态特征.中国环境科学.2011.31
5.刘伟玲 张林波 叶有华等.深圳市不同土地利用类型土壤有机碳与密度特征.生态科学.2011.30（5）
Optimizing Land Use Structure for Low-Carton Target： A Case Study in Foshan of Guangdong Province
Tao Yinghui，Zhou Min
Abstract：Optimizing land use structure for low-carbon target is a necessary approach to realize sustainable economic development and ecological environment protection，which is of great significance for regional and global carbon cycle.Taking Foshan，Guangdong province as an example，this paper employ fussy linear programming and calculate the carbon storage and carbon emission factors for each land use type，based on the local carbon mechanisms.Then land use quantitative structure optimization models aimed at maximum carbon storage and minimum carbon emissions were constructed，two optimized schemes were obtained using land use quantitative structure optimization models.
Keywords：Land use structure，Low-carbon optimization，Fuzzy linear programming，Foshan city
关键词：土地利用结构，低碳优化，模糊线性规划，佛山市
中图分类号：F301 文献标识码：B
文章编号：1001-9138-（2017）08-0036-42
在全球气候变暖的背景下，人们对于气候变化的关注日益密切。土地利用碳循环作为宏观生态学的核心研究内容之一，其利用格局和利用变化的过程对于陆地生态系统碳循环有着重要作用，与社会经济的可持续发展密切相关。因此，优化土地利用结构不仅有利于提高土地资源利用效率，而且对于减少温室气体的排放和促进全球碳循环具有重要意义。土地利用是经济效益、社会效益、生态效益三方面的综合，而目前相关研究大多从土地利用经济效益最大化出发，对于如何运用土地利用结构调整以实现生态效益和社会效益等目标缺乏关注。且研究区域较为局限，对于珠江三角洲地区不同土地利用类型转换的碳循环分析较为粗略。
本文从土地利用结构变化对区域碳循环的影响出发，选取广东省佛山市为研究区域，运用模糊线性规划方法，探讨碳储积量最大和碳排放量最小目标下土地利用结构的优化问题。为区域土地资源合理利用，科学规划提供参考。
1 研究区概况及数据来源
佛山市地处珠江三角洲腹地，地理位置处于22°38′-23°34′N，112°22′-113°23′E之间，属于亚热带季风性湿润气候。地势西北高，东南低，地貌以平原为主，兼有低山、丘陵等。面积3848.49km2，下设禅城区、南海区、顺德区、高明区和三水区共5个辖区，截至2009年全市户籍人口为364.3万人。受社会经济的迅速发展和人口增长的影响，佛山市城镇化水平不断提高，建设用地不断扩张，对佛山市土地利用强度和土地利用结构等造成了重大影响。
《佛山市土地利用总体规划（2006-2020年）》以2005年为现状年进行编制，为了与研究区域的现状年、规划年相一致，本研究的土地利用结构优化以2005年为基期，采用2005年的佛山市土地利用变更调查数据，以2020年为规划目标年。本文采用数据包括：佛山市历年统计年鉴、《佛山市土地利用总体规划（2006-2020年）》、能源消费数据和IPCC提供的数据。
2 研究方法
2.1 碳储量和碳排放量估算方法
2.1.1 碳储量估算
陆地生态系统的碳循环碳库主要包括植被碳库和土壤碳库两大部分。由于不同生态系统中包含的碳库类型不同，碳储量估算主要通过生态系统各碳库的平均碳密度乘以相应的面积求得，公式如下：
（1）
T为区域土地生态系统总碳储量；Ai为第i种地类面积（hm2）；Vi为第i种地类植被平均碳密度；Si是第i种地类土壤平均碳密度（t/hm2）。
2.1.2 碳排量估算
（1）建设用地上的碳排放主要来自于人为能源消费和自然排放。从佛山市常用能源消费角度，计算煤、石油、天然气等9種一次性能源消费产生的碳排放公式为：
（2）
式中，P为建设用地碳排放总量（万t）；Fi为第i种能源的消费量（万t）；Bi为第i种能源对应的折标煤系数（kg/kg）；Ci为第i种能源的碳排放系数（t/t）。碳排放系数和折标准煤系数数据来自IPCC缺省值（见表1）。
（2）农用地上的碳排放主要来源于农业生产活动的各项投入，这里主要考虑3种主要的间接碳排放，即农田化肥使用，农业机械使用和灌溉过程带来的碳排放。公式如下：
Ea=Eh+Ej+Eg （3）
式中，Ea为农业用地碳排放总量（万t），Eh为农田化肥使用的碳排放，用化肥使用量（T）乘以碳排放转换系数；Ej为农业机械使用的碳排放，用机械使用量（KW）乘以转换系数计算；Eg灌溉过程产生的的碳排放，用灌溉面积（hm2）乘以转换系数计算。农业用地面积和化肥使用量等数据由WEST等研究的相关统计资料获得，而其中的碳排放转换系数分别为857.54Kg/T，0.18Kg/KW和266.48Kg/hm2。其他非建设用地这里采用刘海猛等的研究得出此类用地的碳排放系数。
2.2 模糊线性规划模型
本研究采用模糊约束条件下的线性规划方法，建立土地利用结构优化模型。通过模糊线性规划，可以克服单纯线性规划的静态局限，在解决资源约束条件或目标存在模糊性的生产投资等方面具有明显优势。结合研究区域现状和本文研究需要，建立模糊约束条件下的线性规划，提出土地利用结构优化方案，其基本方程表达式为：
F（x）=CX→max（min） （4）
s.t.AX≤（=，≥）B （5）
X≥0 （6）
式4为模型的目标函数，式5、式6为约束条件，其中式6是决策变量非负约束条件；s.t.表示模糊约束，C为各类用地类型碳源/汇系数；X为决策变量，表示各土地利用类型的面积。A为约束系数；B为资源限制量。
2.3 模型构建
2.3.1 决策变量
本文根据佛山市土地利用现状、《土地利用现状分类》国家标准以及研究需要，选取2005年为基期年，设置以下8个决策变量（见表2）。
2.3.2 目标函数
根据预测2020年佛山市各个地类的碳密度和碳排放系数、各个地类相应的面积，构建基于碳蓄积量最大和碳排放量最小的目标函数。
碳蓄积量最大化目标函数：
Max（Z）=99.8X1+106.7X2+192.4X3+103.3X4+100.8X5+18.8X6+116.06X7+85.4X8 碳排放量最小化目标函数：
Min（Z）=0.618X1+0.047X2+0.033X3+0.05X4+2.9X5+75.1X6+0.722X7+0.256X8
2.3.3 模糊约束条件
（1）佛山市行政区域内土地总体面积为384849hm2，区域总面积可能因河流、滩涂冲积而变化，而这里假定目标年各类用地类型之和不会超过这一数值，同时各用地类型面积不能为负数，即，Xi=384849hm2，Xi>0。
（2）根据基本农田保有量和粮食安全的要求，到2020年佛山市的基本农田不得低于48663hm2，根据耕地减少量和耕地供给量的预测，确定容许量为1300。设定其约束条件为：48663≤X1≤59420.68hm2，d1=1300。
（3）随着社会经济的发展，预测园地面积会在原有面积的基础上保持稳定并略有下降。预测到2020年佛山市园地面积的降幅会在2%-5%之间，设定其约束条件为：12853.5≤X2≤13530hm2，d2=406。
（4）到2020年佛山市森林覆盖率的目标为38%，由于社会经济发展对土地需求和宜林荒地的数量限制，確定林地面积的模糊约束条件为70196.46≤X3≤146242.62hm2，d3=1400。
（5）草地面积依据佛山市城乡统筹布局和发展规划，需严格控制建设占用牧草地，保障牧业发展，预测2020年草地面积约为1000hm2，模糊约束条件为858≤X4≤1000hm2，d4=20。
（6）农用地和建设用地（包括城乡建设用地和交通水利用地）承载的人口数量应控制在2020年预测人口之内，2020农用地的平均人口密度预测值为0.219人/hm2；2020年佛山市人均建设用地依据2005年的现状和佛山市城市规划预测值为330m2/人；2020年佛山市预测人口数为400-420万。因此该约束条件为：0.219Xi+≤4000000，d5=200000。
（7）随着社会经济的发展，广佛城际交通轨道的发展，预测佛山市2020年建设用地面积将增加5%-10%，即X6≥124383，d6=5919。
（8）由于沼泽，滩涂等水域面积近年来大量遭人为占用，预测水域面积将有所下降，控制水域面积净减少在5%-10%以内，确定其约束条件为：26843≤X7≤29825.8hm2，d7=1491。
（9）依据佛山市城市规划和社会经济发展态势，佛山市土地利用率将不断提高，其他用土地将逐渐减少，依据佛山市土地利用规划，到2020年其他用地面积约为4132hm2，设定其约束条件为：4132≤X8≤7614hm2，d8=100。
3 计算结果与分析
3.1 模型运算结果
运用MATLAB软件对模型进行运算，从而分别得到在碳储积量最大化和碳排放量最小化目标下各决策变量的最优解（见表3）。
3.2 碳储量最大情景下的土地利用结构优化
对比基期年、规划目标和优化方案，佛山市2005年碳储积总量为3586.83万t，按现有的规划方案到2020年为3456.35万t，而两个优化方案的碳储积量均会超过4200万t。按15年规划期计算，年均碳储量增长量为40.9万t，可以看出，佛山市土地利用结构优化的碳储积潜力很大（见表4）。
在碳储量最大化情景下，2020年佛山市的碳储量为4210.56万t，比规划方案增加了754.21万t，说明佛山市土地碳储量增长潜力大，且优化方案下更能促进碳储量增加的效果。碳储量最大的情景下，耕地面积相对于现状年减少了约10100hm2。比规划方案中的基本农田保有量多650hm2，保障粮食供应量。林地面积相对于现状年多了75355hm2，比规划方案多了74440hm2，有利于提高森林覆盖率，改善生态环境。建设用地面积为127340hm2，相比原规划方案减少了8360hm2，有利于减缓城市建设用地日益扩张的趋势，减少非农建设用地占用耕地量。水域面积相对稳定，有利于保护城市生态环境的稳定。
3.3 碳排量最小情景下的土地利用结构优化
基于碳排放量最小目标的土地利用结构优化结果如表所示（见表5）。碳排量最小情景下，2020年佛山市碳排放总量为963.13万t，比规划方案减少了83.57万t，优化方案下的减排效果较为明显，而这得益于城市建设用地增长速度的放缓。碳排放最小目标下，建设用地面积比规划面积减少8350hm2，能有效减少由于工业生产和化石燃料燃烧产生碳排放，并且主要是通过增加林地和耕地面积，减少建设用地面积实现碳排放量最小化的目标。
从2005年和规划目标年的数据可以看出，在各类用地类型中，林地和建设用地与碳储量和碳排量的关系最为密切，是实现土地利用结构低碳化调整的重点。从各类土地利用类型的碳储积和碳排放强度来看，林地、园地、牧草地和水域的边际碳储积量较大，建设用地的边际碳排放量最大。因此，从低碳化的角度出发，应重点关注建设用地、林地、园地的用地结构调整。如果在现行规划目标的基础上大幅度增加林地面积规模，保障园地和耕地面积，尽量控制建设用地的扩张速度促使其他用地面积向林地、园地、牧草地转换，则将会对佛山市陆地生态系统碳平衡产生显著的效果，为把佛山建设成为经济发展与生态环境保护相结合的山水宜居城市发挥重要作用。
4 结论及讨论
（1）低碳土地利用结构的研究是实现我国城市低碳发展的重要环节。本文以广东省佛山市为研究区域，基于碳储量最大和碳排放量最小的低碳化目标，构建区域土地利用结构模糊线性规划模型，通过分析对比土地利用机构调整的三个方案，结果表明碳储积量最大化目标优化解与碳排放量最小化目标优化解基本吻合。相比原规划方案，到2020年佛山市年均碳储积量可增加40.9万t，年均碳排放量可减少5.57万t。而在原规划方案下，佛山市碳储积总量相较现状年不增反减，不利于社会经济的健康持续发展。低碳目标导向下的土地利用结构优化方案对于增加碳汇、减少碳排放有明显效果，可有效促进陆地生态系统碳循环，达到土地利用结构优化，社会经济可持续发展的目的。从而也验证了本文模型的可行性，为佛山市土地利用规划方案今后的修订提供借鉴和补充。 （2）本文借助碳密度和碳排放系数，分别对佛山市2005年以及规划目标年的碳储积量和碳排放量进行了估算。其结果显示，建设用地和林地对陆地生态系统碳平衡关系最为密切，建设用地是主要的碳源，碳排放量约占98%。林地和草地是最主要的陆地生态系统碳汇，并且具有较高的生态价值，其面积的增加既符合规划的目标，又有利于城市的生态环境建设，对水土保持和污染防治也有很大的帮助。但由于林地的经济产出明显低于其他用地类型，因此，在佛山市未来的土地利用内部结构调整过程中，如何调整各用地类型，构建合理的市场机制，是未来必须考虑的问题。
（3）佛山市GDP增长主要依靠第二产业的发展，大量化石燃料的燃烧必然会带来大量的碳排放。而考虑到当前产业结构转型和能源调整的复杂性和长期性，现阶段，应当着重考虑提高能源的使用效率和资源的利用率，大力发展清洁能源。同时，也应当加强对土地利用结构的优化和土地利用的管理。这对于我国实现生态环境保护与社会经济可持续发展的目标也具有重要意义。
（4）土地利用是一个综合系统，其结构变化的作用机理复杂、空间特征多样、不确定性因素多，本文仅从土地利用碳排放效益、土地利用生态效应等方面分析土地利用结构变化的效应，而未深入研究土地利用结构变化导致的社会、经济和生态环境问题的具体作用机理，在一定程度上也降低了模型的精度。因此，在今后的研究中应当探讨建立更为精确的多目标优化模型。
参考文献：
1.李克让 王邵强 曹明奎.中国植被和土壤碳储量.中国科學D辑.2003.33（1）
2.方精云 郭兆迪 朴世龙等.1981-2000年中国陆地植被碳汇的估算.中国科学D辑.2007.37（6）
3.刘海猛 石培基 王录仓等.低碳目标导向的兰州市土地利用结构优化研究.中国土地科学2012.26（6）
4.张修玉 许振成 曾凡棠等.珠江三角洲森林生态系统碳密度分配及其储量动态特征.中国环境科学.2011.31
5.刘伟玲 张林波 叶有华等.深圳市不同土地利用类型土壤有机碳与密度特征.生态科学.2011.30（5）
Optimizing Land Use Structure for Low-Carton Target： A Case Study in Foshan of Guangdong Province
Tao Yinghui，Zhou Min
Abstract：Optimizing land use structure for low-carbon target is a necessary approach to realize sustainable economic development and ecological environment protection，which is of great significance for regional and global carbon cycle.Taking Foshan，Guangdong province as an example，this paper employ fussy linear programming and calculate the carbon storage and carbon emission factors for each land use type，based on the local carbon mechanisms.Then land use quantitative structure optimization models aimed at maximum carbon storage and minimum carbon emissions were constructed，two optimized schemes were obtained using land use quantitative structure optimization models.
Keywords：Land use structure，Low-carbon optimization，Fuzzy linear programming，Foshan city