CN116049301A - 一种基于土地利用的碳收支三维核算方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种基于土地利用的碳收支三维核算方法，包括：S1，构建碳排放量和固碳量的核算类型和土地利用与覆被类型的关系模型；S2，构建三维碳固碳量核算模型，核算地上、地表和地下的三维固碳量；S3，结合排放因子法核算碳排放量；S4，基于土地利用类型图斑，将碳排放量和固碳量进行空间化处理；S5，基于格网进行碳收支核算。本发明通过研究各生态系统碳“地上—地表—地下”三维循环机理，构建碳排放/固碳量的三维核算模型。本发明的方法针对碳收支及变化分析，基于可选择分辨率格网的碳收支及变化分类，能够识别固碳量和碳排放量较高的热点区，分析其分异特征，服务于国土空间优化和碳补偿分区。

Description

一种基于土地利用的碳收支三维核算方法

技术领域

本发明涉及碳收支技术领域，更具体地，涉及一种基于土地利用的碳收支三维核算方法。

背景技术

全球气候变暖现已成为世界各国普遍关注的重点问题之一。有关报告中提到，2011-2020年的平均温度比工业化前(1850-1900年)升高了1.09℃。这直接导致陆地与海洋地区平均温度上升，很多居住地区高温热浪等极端事件增加，部分地区强降水增加或者干旱与降水极度缺乏等事件频繁出现，使得沿海低洼地区与海洋上部分海岛面临消失危险，给农业生产带来不利影响、威胁全球农业安全，生态系统与生物多样性锐减。

我国生态文明建设将进入以降碳为重点战略方向、推动减污降碳协同增效、促进经济社会发展全面绿色转型、实现生态环境质量改善由量变到质变的关键时期。多个省市制定了绿色降碳的行动方案，由于不同区域碳收支等情况各不相同，准确核算碳收支、明确附着于碳资源之上的各种权责关系成为低碳发展的重要内容。

土地是人类活动的载体，土地利用与碳收支的关系越来越被关注。因此在国土空间、区域空间的角度开展碳收支情况的进一步的探索，为国土空间规划和生态修复工程提供预测和预警。

在现有的技术中，固碳量核算和土地利用与覆被联系比较紧密，但核算范围大多集中在地表而忽略地下空间。碳排放量的核算依据既有土地利用方式也有行业种类，没有明确的建立两者之间的联系。承载碳排放功能的土地利用与覆被类型划分比较粗糙，已有的碳排放核算体系不能准确地核算土地利用与覆被类型上的碳排放量，无法实现空间的直观表达，从而不能用于指导研究区域土地利用结构的有效调整。对碳收支变化的分析大多基于行政区划和固定分辨率的格网，无法服务于行政区内部国土空间规划。

发明内容

针对背景技术中的问题，本发明提出了一种基于土地利用的碳收支三维核算方法，包括：

S1，构建碳排放量和固碳量的核算类型和土地利用与覆被类型的关系模型；

S2，构建三维固碳量核算模型，核算地上、地表和地下的三维固碳量；

S3，结合排放因子法核算地上地下碳排放量；

S4，基于土地利用类型图斑，将碳排放量和固碳量进行空间化处理；

S5，基于格网进行碳收支核算。

本发明从“地上—地表—地下”的角度构建了三维碳排放/固碳量核算模型，在国土空间、区域空间角度开展进一步的探索，明确了土地利用与覆被上的碳收支情况，这是实施固碳减排政策的迫切需求。本发明构建了碳收支核算类型和土地利用与覆被类型的对应关系，实现了碳收支较为准确的空间表达。提出的碳收支变化分类方法可以识别亟待关注改善的恶化区和需要加强保护的提高区，对于识别区域碳减排战略的异质性，落实国家碳减排政策至关重要。与现有技术相比，本发明的有益效果包括：

(1)通过研究各生态系统“地上—地表—地下”三维碳循环机理，构建碳排放/固碳量的三维核算模型。

(2)将地理国情监测数据、第三次全国国土调查数据和变更调查数据整合处理成精细的土地利用与覆被数据，以建立各行业碳排放量以及各生态系统固碳量核算类型和土地利用与覆被间的关系。

(3)计算土地利用与覆被类型图斑上的固碳量和碳排放量，提高碳收支空间表达精度。

(4)针对碳收支及变化分析，基于可选择分辨率格网的碳收支及变化分类，能够识别固碳量和碳排放量较高的热点区，分析其分异特征，服务于国土空间优化和碳补偿分区。

(5)本发明的碳收支聚类方法综合考虑了区县的固碳量、碳排放量和GDP，通过关联度转移方法评估相似性，对局部密度峰值进行快速层次聚类，保证每个子聚类准确地合并到其最相似的聚类中。聚类结果对于识别区域碳减排战略的异质性，落实国家碳减排政策至关重要。

附图说明

为了更容易理解本发明，将通过参照附图中示出的具体实施方式更详细地描述本发明。这些附图只描绘了本发明的典型实施方式，不应认为对本发明保护范围的限制。

图1为本发明的方法的流程图。

具体实施方式

下面参照附图描述本发明的实施方式，以便于本领域的技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施，但所列举的实施例不作为本发明的限定，在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的技术特征可以相互组合，其中相同的部件用相同的附图标记表示。

如图1所示，本发明的方法包括：

S1：构建碳排放量/固碳量的核算类型和土地利用与覆被类型的关系模型。

本发明从土地利用与覆被承载功能的角度出发，将碳收支对应的土地利用与覆被类型进行了划分，使得碳收支(碳排放量-固碳量)核算结果空间化到对应的土地利用与覆被图斑上，实现了碳收支更为准确的空间表达。

核算碳收支的前提是建立碳收支核算类型和土地利用与覆被的关系。本发明中，碳排放量与固碳量的核算是基于社会经济统计数据类型和自然生态系统类型，土地利用与覆被类型是基于第三次全国国土调查数据、变更调查数据和地理国情监测数据(包含地表覆盖分类数据LCA、水域HYDA、湿地保护区BGWA和沼泽区BGMA等数据层)，两者之间的关系见表1。

本发明提出的表1的对应关系的基于本发明采用的几种类型数据(社会经济统计数据类型和自然生态系统类型)，具有独创性。对应关系是按照土地利用的功能进行划分，如果采用的数据源不同，就会有不同的对应关系，相应的不同对应关系有不同的核算方法，核算出的碳排放量空间分布和固碳量空间分布也不一样。

表1固碳、碳排放的核算类型和土地利用与覆被类型对应关系

下面计算碳排放/固碳量核算。本发明从“地上—地表—地下”的角度构建了三维碳排放/固碳量核算模型。地表固碳部分包括森林、草地、湖泊湿地、沼泽湿地的地表植被固碳，水田、水浇地、旱地、园地的种植农作物固碳，地下固碳部分包括森林、草地、湖泊湿地、沼泽湿地、未利用地、水田、水浇地、旱地、园地的土壤和地下生物量增长固碳，河渠、渔业的水域固碳。地上碳排放部分包括农业、渔业、畜牧业、交通运输业、工业、建筑业、居民生活、批发零售住宿餐饮业等人类活动碳排放，地下碳排放部分包括湖泊湿地、沼泽湿地、水田、河渠等土壤和水域碳排放。

S2：构建三维固碳量核算模型，核算“地上—地表—地下”三维固碳量。步骤S2包括S21-23。

本发明通过研究各生态系统“地上—地表—地下”三维碳循环机理，开展具有固碳功能用地的固碳量核算。具有固碳功能的类型主要分为自然生态系统、种植业和渔业三大类，使用固碳速率法进行计算。固碳速率是每年单位面积的某种用地类型的固碳量。在每种固碳类型中，地上部分的核算范围包括植被地上生物量的增长固碳。地下部分的核算范围包括植被地下生物量增长固碳、土壤和水域固碳。地表部分包括枯枝落叶层中的固碳。但是由于枯枝落叶层最终通过同化作用使碳存储在土壤中，故本发明将枯枝落叶的固碳量包含在土壤固碳中，即包含在地下部分的核算中。

本发明针对不同的生态环境进行核算，然后综合在一起结合S1的对应关系形成一个核算体系，这是本发明创新性提出的。

S21，核算自然生态系统固碳量。

自然生态系统包含林地、草地、沼泽湿地、湖泊湿地、河渠和未利用地，使用固碳速率法计算各类型的固碳量，具体计算公式为：

C_a,im＝C_a,imb+C_a,ims(1)

C_a,imb＝S_im×k_imb(2)

C_a,ims＝S_im×k_ims(3)

式中，i表示某个区域，m表示该区域的某种用地类型，C_a,im为该区域用地类型m的固碳总量(kg)，C_a,imb为该区域用地类型m的植被固碳量(kg)，C_a,ims为该区域用地类型m的土壤或水域的固碳量(kg)，S_im为该区域用地类型m的面积(m²)，k_imb为该区域用地类型m的植被固碳系数，k_ims为该区域用地类型m的土壤或水域的固碳系数，见表2和表3。

表2森林植被及土壤固碳表

表3草地、湿地、河渠、未利用地固碳系数

S22，核算种植业固碳量。

种植业对应的具有固碳功能用地主要分为休耕地、未耕种地、水田、旱地、水浇地、果园、茶园、橡胶园、其他园地。承载种植业的土地利用与覆被各类型固碳量包含农作物生物量增长固碳和土壤固碳。其中，土壤固碳量根据固碳速率计算，农作物固碳量根据各类作物经济产量、经济系数计算、有机质含量和碳吸收率计算，公式如下：

式中：C_a,ijz为作物j在区域i内的固碳总量(kg)，ca_j为作物j光合作用合成单位有机质所需要吸收的碳，即碳吸收率，P_wj为作物j经济产品部分的含水量(％)，Y_j为作物j的经济产量(kg)，H_j为作物j的经济系数，不同作物的碳吸收率、含水量和经济系数具体系数见表4。

表4主要农作物经济系数与碳吸收率

作物名称	经济系数	含水量/(％)	碳吸收率
				其他农作物	0.4	12	0.45
蔬菜	0.6	90	0.45
				瓜果	0.7	90	0.45
水稻	0.45	12	0.414
				小麦	0.4	12	0.485
豆类	0.34	13	0.45
				薯类	0.7	70	0.423
玉米	0.4	13	0.471
				棉花	0.1	8	0.45
花生	0.43	10	0.45
				油菜籽	0.25	10	0.45
甘蔗	0.5	50	0.45

由于承载种植业的土地利用与覆被各类型具体种植属性不同，将水田、旱地和水浇地细分为种植粮食作物的水田、种植非粮作物的水田、粮与非粮轮作的水田、林粮间作的水田、种植粮食作物的旱地、种植非粮作物的旱地、粮与非粮轮作的旱地、林粮间作的旱地、种植粮食作物的水浇地、种植非粮作物的水浇地、粮与非粮轮作的水浇地和林粮间作的水浇地。下面针对各种土地利用与覆被类型和具体属性进行固碳量计算。

1)休耕、未耕种的耕地类型只考虑土壤固碳量：

C_a,ib＝k_ics×S_ib  (5)

式中，C_a,ib为区域i休耕、即可恢复和未耕种的耕地固碳量(kg)，k_ics为区域i耕地土壤固碳系数，见表5，S_ib为区域i休耕、即可恢复和未耕种的耕地面积大小(m²)。

2)种植粮食作物的水田的图斑固碳量计算包含水稻和土壤固碳，具体公式如下：

式中，C_a,ipf和C_a,ipz分别为区域i种植粮食作物的水田固碳量和区域i水稻的总体固碳量(kg)，C_a,ipz根据公式(4)和区域i水稻的产量计算得到，k_ics为区域i耕地土壤固碳系数，S_ipf、S_ipfn、S_ipff分别为区域i中种植粮食作物、粮与非粮轮作、林粮间作的水田面积(m²)。

3)林粮间作的碳收支大小为林粮间作的水田的图斑固碳量分为水稻、林地和土壤固碳，具体公式如下：

式中，C_a,ipff和C_a,ipz分别为区域i林粮间作的水田和水稻的总体固碳量(kg)，C_a,ipz根据公式(4)和区域i水稻的产量计算得到，k_ics和k_ifb为区域i耕地土壤和林地植被固碳系数，S_ipf、S_ipfn、S_ipff分别为区域i中种植粮食作物、粮与非粮轮作、林粮间作的水田面积(m²)。

4)种植非粮作物的水田固碳量分为植被和土壤固碳，具体公式如下：

C_a,ipn＝(k_iwb+k_ics)×S_ipn(8)

式中，C_a,ipn为区域i种植非粮作物的水田固碳量(kg)，k_iwb和k_ics为区域i种植非粮的水田植被和耕地土壤固碳系数,S_ipn为区域i种植非粮作物的水田面积(m²)。

5)粮与非粮轮作的水田固碳量为水稻、植被和土壤，具体公式如下：

式中，C_a,ipfn为区域i粮与非粮轮作的水田的固碳量(kg)，k_iwb和k_ics分别为区域i种植非粮的水田植被和耕地土壤固碳系数，C_a,ipz根据公式(4)和区域i水稻的产量计算得到,S_ipf、S_ipfn、S_ipff分别为区域i中种植粮食作物、粮与非粮轮作、林粮间作区域的水田面积(m²)。

6)种植粮食作物的旱地和水浇地的图斑固碳量考虑作物和土壤固碳，粮食作物包括小麦、玉米、豆类、薯类、青稞等，具体公式如下：

式中，C_a,idwf和C_a,ijz分别为区域i中种植粮食作物的旱地及水浇地总体固碳量和某种旱地及水浇地粮食作物固碳量(kg)，C_a,ijz根据公式(4)和区域i中j种粮食作物的产量计算得到，m为粮食作物的种类数(种)，k_ics为区域i耕地土壤固碳系数，S_idwf、S_idwfn、S_idwff分别为区域i种植粮食作物、粮与非粮轮作、林粮间作的旱地及水浇地面积(m²)。

7)林粮间作的旱地及水浇地固碳量考虑粮食作物、林地和土壤的固碳量，具体公式如下：

式中，C_a,idwff和C_a,ijz分别为区域i林粮间作的旱地及水浇地总体固碳量和某种旱地及水浇地粮食作物固碳量(kg)，C_a,ijz根据公式(4)和区域i中j种粮食作物的产量计算得到，m为粮食作物的种类数(种)，k_ics和k_ifb分别为区域i中区域i中耕地土壤和林地植被固碳系数，S_idwf、S_idwfn、S_idwff分别为区域i中种植粮食作物、粮与非粮轮作、林粮间作的旱地及水浇地面积(m²)。

8)种植非粮食作物的旱地及水浇地的固碳量考虑非粮食作物和土壤，非粮食作物包括油菜籽、棉花、糖料、蔬菜等，具体公式如下：

式中，C_a,idwn和C_a,ijz分别为区域i内种植非粮食作物的旱地及水浇地的固碳总量和旱地及水田非粮食作物j的固碳量(kg)，C_a,ijz根据公式(4)和区域i中j种非粮食作物的产量计算得到，k为非粮食作物的种类数(种)，k_ics为区域i的耕地土壤固碳系数，S_idwfn、S_idwn分别为区域i内种植非粮食作物、粮与非粮轮作的旱地及水浇地面积(m²)。

9)粮与非粮轮作的旱地及水浇地的固碳量考虑粮食作物、非粮食作物和土壤的固碳，具体公式如下：

式中，C_a,idwfn和C_a,ijz分别为区域i内粮与非粮轮作的旱地及水浇地总体固碳量和旱地及水田作物j的固碳量(kg)，C_a,ijz根据公式(4)和区域i中j种作物的产量计算得到，k和m分别为非粮食作物和粮食作物的种类数(种)，S_idwn、S_idwf、S_idwfn、S_idwff分别为区域i内种植粮食作物、粮与非粮轮作、林粮间作的旱地及水浇地面积(m²)，k_ics为区域i内耕地土壤固碳系数。

10)果园的固碳量考虑水果、土壤和树木的固碳，具体公式如下：

C_a,ig＝C_a,igz+(k_ics+k_ifs)×S_ig(14)

式中，C_a,ig和C_a,igz分别为区域i内果园总体固碳量和水果的固碳量(kg)，C_a,ipz根据公式(4)和区域i水果的产量计算得到，k_ics和k_ifs分别为区域i内耕地土壤和林地植被的固碳系数，S_ig为区域i果园的面积(m²)。

11)茶园的固碳量考虑茶叶产量、土壤固碳、树木固碳，具体公式如下：

C_a,it＝C_a,itz+(k_ics+k_ifs)×S_it(15)

式中，C_a,it和C_a,itz分别为区域i内的茶园总体固碳量和茶叶的固碳量(kg)，C_a,ipz根据公式(4)和区域i茶叶的产量计算得到，k_ics和k_ifs分别为区域i内耕地土壤和林地植被固碳系数，S_it为区域i内的茶园面积(m²)。

12)橡胶园和其他园地的固碳量考虑土壤固碳、树木固碳，具体公式如下：

C_a,ir＝(k_ics+k_ifs)×S_ir(16)

式中，C_a,ir为区域i内橡胶园的固碳量(kg)，k_ics和k_ifs分别为区域i内的耕地土壤和林地植被固碳系数，S_ir为区域i内的橡胶园和其他园地的面积(m²)。

表5耕地土壤固碳系数

S23，核算渔业固碳量。

渔业对应的具有固碳功能用地主要考虑养殖坑塘，固碳来源主要考虑养殖贝类生长，具体公式如下：

C_a,ip＝Q_ipz×k_d×p×ca_rz+Q_ipz×k_d×(1-p)×ca_bz  (17)

式中，C_a,ip为区域i内的渔业养殖固碳量(kg)，Q_ipz为区域i内的渔业养殖贝类数量(kg)，k_d为贝类的干湿系数，p为软组织占比(％)，ca_rz和a_bz为贝壳软组织和贝壳碳含量(％)，见表6。

表6养殖贝类固碳能力核算系数

种类	蛤	扇贝	牡蛎	贻贝	其他贝类
						干湿系数(％)	52.55	63.89	65.1	75.28	64.21
软组织质量占比(％)	1.98	14.35	6.14	8.47	11.41
						贝壳质量占比(％)	98.02	85.65	93.86	91.53	88.59
软组织含碳量(％)	44.9	42.84	45.98	44.4	43.87
						贝壳含碳量(％)	11.52	11.4	12.68	11.76	11.44

S3：核算碳排放量。步骤S3包括S31-S33。

本发明提出的核算体系中还结合排放因子法进行碳排放量的核算。碳排放量按照排放因子法进行核算，核算范围包括畜牧业、交通运输业、工业、建筑业、居民生活、批发零售住宿餐饮业、自然生态系统、农业和渔业九个大类。地上碳排放部分包括畜牧业、交通运输业、工业、建筑业、居民生活、批发零售住宿餐饮业、农业和渔业等人类活动碳排放，地下碳排放部分包括湖泊湿地、沼泽湿地、水田、河渠等土壤和水域碳排放。

S31，核算畜牧业碳排放量。

畜牧业的碳排放主要来自牲畜呼吸的CO₂排放和牲畜肠道发酵、牲畜粪便的CH₄排放，畜牧业对应的承载碳排放功能的用地主要为设施农用地，计算公式如下：

式中，C_e,ia为区域i内牲畜的总碳排放量(kg)，n为牲畜的种类(种)，Q_j为牲畜j的数量(头)，k_jc、k_je、k_jb分别为牲畜肠道发酵、粪便和呼吸的碳排放系数，具体见表7。

表7主要牲畜对应的碳排放系数

牲畜种类	呼吸(kg C/头/a)	肠道(kg C/头/a)	粪便(kg C/头/a)
				猪	82.125	0.75	3
水牛黄牛	796.3636	38.25	1.125
				奶牛	796.3636	45.75	13.5
山羊	64.70455	3.75	0.1275
				绵羊	64.70455	3.75	0.1125
其他家禽	3.484091	0	0.015

S32，核算交通运输业碳排放量。

交通运输业的核算范围包括公路、铁路、水运、管道、机场和港口的碳排放量。公路、铁路、管道的碳排放主要考虑其周转量，水运主要考虑其内河水运的周转量、港口主要考虑内河港口的吞吐量，计算方法相同，以公路为例进行计算：

C_e,ir＝Q_ir×k_r(19)  (19)

其中，C_e,ir为区域i内公路的碳排放量(kg)，Q_ir为区域i内公路客货的周转量(tkm)，k_r为公路单位周转量碳排放系数，具体见表8。

表8交通单位周转量碳排放系数

交通业碳排放	kg C/tkm
		公路	0.0556
铁路	0.0165
		水运	0.0133
管道	0.0460
		机场	1.2972
港口(kg C/t)	0.2264

注：铁路和水运旅客周转量以1人公里换算成1吨公里，公路旅客周转量以10人公里换算成1吨公里，航空旅客周转量以13.89人公里换算成1吨公里。

S33，核算工业碳排放量。

承载工业碳排放的用地类型主要为工业仓储用地和采矿用地两类。

1)工业仓储用地的碳排放主要考虑能源消耗、工业产品生产过程(火电工业用地、煤炭工业用地、钢铁工业用地、水泥工业用地、玻璃工业用地、电解铝工业用地)、工业废水和垃圾焚烧的碳排放，以下为工业产品的碳排放计算公式：

C_e,isz＝Q_is×k_s  (20)

C_e,issz＝AD_il×k_l+AD_id×k_d+AD_ir×k_r-AD_is×k_s  (21)

式中，C_e,isz和C_e,issz分别为区域i内某种工业产品(水泥、玻璃或铝)的碳排放和钢铁生产的碳排放(kg)，Q_is和k_s某种工业产品产量(kg)和对应的碳排放系数，AD_il、AD_id、AD_ir和AD_is分别为区域i内钢铁企业消费的作为溶剂的石灰石数量、白云石数量、炼钢用的生铁数量和钢材产量(kg)。k_l、k_d、k_r和k_s为其碳排放系数，见表9。(若没标注工业产品类型则该项为0)

能源消耗、工业废水和垃圾焚烧的碳排放计算公式如下：

式中，C_e,ii为区域i内的工矿用地碳排放总量(kg)，n和为化石燃料的种类(种)，Q_ij、Q_icod和Q_iw分别为区域i第二产业消耗的能源实物量(kg)、废水的化学需氧量(kg)和垃圾焚烧量(kg)，k_j和k_cod分别为能源和废水处理的碳排放系数，见表10和表11，P_c、P_m和E_w分别为垃圾中的含碳量、垃圾中的矿物质碳比例和焚烧炉的燃烧效率，见表11。

表9工业产品碳排放系数

工业产品	kg C/kg
		水泥	0.102545
玻璃	0.043636
		原铝(点式下料预焙槽技术)	0.000014092
原铝(侧插阳极棒自焙槽技术)	0.000092253
		生铁	0.041000
钢材	0.002480
		石灰石	0.117273
白云石	0.129273

表10能源碳排放系数

种类	碳排系数(kg C/kg)	种类	碳排系数(kg C/kg)
				原煤	0.540857	燃料油	0.865536
洗精煤	0.656669	石脑油	0.889161
				其他洗煤	0.260584	润滑油	0.860769
型煤	0.578760	石蜡	0.000000
				煤制品	0.726999	溶剂油	0.000000
煤千石	0.211657	石油沥青	0.883701
				焦炉煤气	2.334150	石油焦	0.863772
高炉煤气	2.639910	液化石油气	0.855302
				其他焦化	1.042860	炼厂干气	0.829621
转炉煤气	3.693690	其他石油制品	0.689982
				焦炭	0.778777	天然气	5.910491
原油	0.823695	液化天然气	0.780869
				汽油	0.798540	热力(kg/kj)	0.000030
煤油	0.812987	电力(kg/kwh)	0.097053
				柴油	0.845183	生物质	0.581410

表11废弃物碳排放系数

废弃物	(％)
		废水处理(kg C/kg)	0.0001875
生活垃圾含碳量	39
		生活垃圾矿物质碳比例	45
生活垃圾燃烧效率	95

2)采矿用地的碳排放主要考虑煤炭开采和矿后活动甲烷逃逸排放，取重点煤矿开采和露天开采的平均值5.19立方米/吨，具体计算公式如下：

C_e,im＝0.00272475×Q_im  (23)

式中，C_e,im为区域i内采矿用地的碳排放(kg)，Q_im为区域i内的原煤产量(kg)。

S34，核算建筑业碳排放量。

建筑业的碳排放量主要来自能源消耗，承载建筑业碳排放功能的用地主要为建筑用地，具体公式如下：

式中，C_e,ic为区域i内建筑业的碳排放量(kg)，Q_ij为区域i内建筑业消耗的能源实物量(kg)，n为对应的化石燃料的种类(种)，k_j为能源碳排放系数。

S35，核算居民生活碳排放量。

居民生活的碳排放主要来自人口呼吸、家用液化石油气和天然气和垃圾掩埋，承载居民生活碳排放功能的用地主要为居住用地。

在对人群身高、体重进行实测的基础上，通过人体能量代谢估算法计算得出我国居民的长期呼吸量，具体系数如表12，人口的碳呼吸的碳排放计算公式如下：

C_e,ipz＝Q_ip×k_ip(25)

其中，C_e,ipz为区域i内城镇或农村人口呼吸碳排放总量(kg)，Q_ip为区域i内城镇或农村人口数量(人)，k_ip对应的人口呼吸的碳排放系数。

表12人口呼吸碳排放系数

住宅用地的碳排放主要来自人口呼吸、能源消耗和垃圾掩埋的碳排放，计算方法相同，以城镇住宅用地为例进行计算，具体公式如下：

式中，C_e,ir和C_e,ipz分别为区域i内住宅用地的碳排放量和区域i内人口呼吸的碳排放量(kg)，C_e,ipz由区域i内的人口数量和公式(25)计算得出，n为对应的化石燃料的种类(种)，Q_ij和Q_ib分别为对应的居民生活消耗的能源实物量(kg)和垃圾掩埋数量(kg)，k_j为能源的碳排放系，p为含水量，取值0.715。

S36，核算批发零售住宿餐饮业碳排放量。

承载批发零售住宿餐饮业碳排放功能的用地主要考虑商服用地，碳排放类型主要考虑能源消耗，计算公式如下：

式中，C_e,ib为区域i内商服用地的碳排放量(kg)，Q_ij为区域i内批发零售住宿餐饮消耗的能源实物量(kg)，n为对应的化石燃料的种类(种)，k_j为能源碳排放系数。

S37，核算自然生态系统碳排放量。

自然生态系统碳排放主要考虑湖泊、沼泽和河渠的甲烷排放，具体计算公式为：

C_e,im＝S_i×k_m(28)

式中，C_e,im为区域i内湖泊、沼泽和河渠的碳排放量(kg)，S_i为区域i内对应用地类型的面积(m²)，k_m为碳排放系数(kg C/m²/a)，见表13。

表13自然生态系统碳排放系数

S38，核算种植业碳排放量。

耕地的碳排放活动主要来自农业生产活动，计算公式如下：

C_e,icwz＝k_W·W_i  (29)

C_e,icz＝k_F·F_i+k_P·P_i+k_A·A_i  (30)

式中，C_e,icz分别为区域i内化肥、农药、农膜的碳排放总量(kg)，C_e,icwz为区域i内农业机械总动力的碳排放总量(kg)，F_i为该区域化肥施用量(kg),P_i为该区域农药使用量(kg),W_i为该区域农业机械总动力(kw),A_i为该区域农膜使用量(kg),k_F,k_P,k_W,k_A为每个过程的碳排放系数，具体见表14。

表14农业生产活动碳排放系数

农业生产活动	碳排放系数
		化肥(kg C/kg)	0.85754
农药(kg C/kg)	4.9341
		农业机械总动力(kg C/kw)	0.18
农膜(kg C/kg)	5.18
		<![CDATA[灌溉(kg C/m<sup>2</sup>)]]>	0.026648

水稻的甲烷排放公式为：

C_e,ipz＝S_ip×k_ip  (31)

C_e,ipz为区域i内水稻的碳排放量(kg)，S_ip为区域i内种植水稻的面积(包含种植粮食作物、林粮间作、粮与非粮轮作的水田)(m²)，k_ip为水稻的甲烷排放系数，具体值见表15。

表15水稻甲烷排放系数

1)种植粮食作物、林粮间作、粮与非粮轮作的水田碳排放量大小考虑水稻的甲烷碳排放、农业活动和灌溉的碳排放，具体公式如下：

式中，C_e,ipf为区域i种植粮食作物、林粮间作及粮与非粮轮作的水田碳排放量(kg)，C_e,ipz、C_e,icz和C_e,icwz分别为区域i内种植粮食作物、林粮间作、粮与非粮轮作的水田甲烷排放、耕地中化肥农药农膜碳排放和耕地农业机械总动力碳排放(kg)，计算方法见公式(29)、(30)和(31)，k_ie为单位灌溉面积碳排放系数，S_ic为区域i中耕地园地面积(不包含休耕、即可恢复、未耕种和工程恢复属性的耕地，下文一致)(m²)，S_irr和S_ipf分别为区域i中农村道路面积和种植粮食作物、林粮间作及粮与非粮轮作的水田面积(m²)。

2)种植非粮作物的水田碳排放量大小考虑农业消耗碳排放和灌溉碳排放，具体公式如下：

式中，C_e,ipn为区域i种植非粮作物的水田某个图斑的碳排放量(kg)，C_e,icz和C_e,icwz分别为区域i内化肥农药农膜的碳排放和农业机械总动力的碳排放(kg)，计算方法见公式(29)和(30)，k_ie为单位灌溉面积碳排放系数，S_ic、S_irr和S_ipn分别为区域i中的耕地、农村道路和种植非粮作物的水田面积(m²)。

3)旱地的碳排放量考虑农业耕作活动碳排放，具体公式如下：

式中，C_e,id为区域i中旱地的碳排放量(kg)，C_e,icz和C_e,icwz分别为区域i内化肥农药农膜的碳排放和农业机械总动力的碳排放(kg)，计算方法见公式(29)和(30)，S_ic、S_irr和S_id分别为区域i中的耕地、农村道路和旱地面积(m²)。

4)水浇地、果园、茶园、橡胶园和其它园地的碳排放量考虑农业和灌溉碳排放，具体公式如下：

式中，C_e,isg为区域i中水浇地、果园、茶园、橡胶园及其它园地的碳排放量(kg)，C_e,icz和C_e,icwz分别为区域i内化肥农药农膜的碳排放和农业机械总动力的碳排放(kg)，计算方法见公式(29)和(30)，k_ie为单位灌溉面积碳排放系数，S_ic、S_irr和S_isg分别为区域i中的耕地面积、农村道路面积和水浇地、果园、茶园、橡胶园及其它园地的面积(m²)。

5)农村道路的碳排放主要考虑农业机械总动力的碳排放，具体公式如下：

式中，C_e,irr为区域i中农村道路的碳排放量(kg)，C_e,icwz为区域i内农业机械总动力的碳排放(kg)，计算方法见公式(29)，S_ic和S_irr为区域i中耕地面积和农村道路的面积(m²)。

S39，核算渔业碳排放量。

养殖坑塘的碳排放主要考虑水池的甲烷排放，水泵、增氧设备、投饵机等能源消耗碳排放，具体公式如下：

式中，C_e,ip为区域i中养殖坑塘的碳排放量(kg)，k_c为甲烷碳排放系数，S_ip为区域i中的养殖坑塘面积(m²)，k_ez为电力的碳排放系数，λ₁、λ₂和λ₃分别为水泵、增氧设备和投饵机耗电系数，见表16，T₂为增氧设备使用时间(假定一年运行200天，每天运行4h)，T₃为投饵机使用时间(假定一年运行200天，每天运行5次，每次0.5h)。

表16渔业养殖活动碳排放系数

渔业养殖活动	系数
		<![CDATA[养殖坑塘甲烷碳排放(kg/m<sup>2</sup>)]]>	0.0058
<![CDATA[水泵单位体积抽水耗电(m<sup>3</sup>/kw)]]>	60
		增氧设备耗电(kw)	3
投饵机耗电(kw)	0.075

S4：基于土地利用类型图斑，将固碳量/碳排放量空间化处理。

基于社会、经济、能源、交通、农业等统计数据计算得到的各行业部门或用地类型的碳排放量和固碳量也是基于行政单元尺度，根据统计数据的精细化程度，从乡镇/街道至省/自治区尺度不等，为了计算得到不同用地类型图斑上的碳排放量和固碳量进而进行空间分析，需要对基于行政尺度的碳排放量和固碳量进行空间化处理。

S41，居民生活碳排放量空间化。

根据住宅基地的人口数量对居民生活碳排放量进行分配，计算公式如下：

式中，C_e,ikrjn和C_e,ir分别为区域i内k个街道中j种建筑图斑n的碳排放量和区域i内住宅用地的碳排放量(kg)，其中C_e,ir的计算见公式(26)，R_ikjn和R_i分别为区域i内k个街道中j种建筑图斑n上的人口数量和区域i内的总人口数量(人)，R_ikjn的具体计算方法见公式(42)。

由于获取的人口数据多是基于乡镇/街道、区/县、市/州、省/自治区等不同级别行政区进行统计。要得到每个建筑图斑上的数量需要对基于行政单元的人口进行空间化，即求各类房屋建筑图斑的居住密度。以区县人口统计数据为例进行空间化的具体建模如下：

P_e,ikr＝S_e,ikhm×D_hm+S_e,iklm×D_lm+S_e,iksm×D_sm+S_e,ikhl×D_hl+S_e,ikrll×  (39)

D_ll+S_e,iksl×D_sl

式中，P_e,ikr为区域i内k个街道中的人口数量，S_e,ikhm、S_e,iklm、S_e,iksm、S_e,ikhl、S_e,ikrll和S_e,iksl分别为区域i内k个街道居住用地中的高密度多层及以上房屋建筑区、低密度多层及以上房屋建筑区、多层及以上独立房屋建筑、高密度低矮房屋建筑区、低密度低矮房屋建筑区、低矮独立房屋建筑的面积(m²)，D_hm、D_lm、D_sm、D_hl、D_ll和D_sl分别为求得的高密度多层及以上房屋建筑区、低密度多层及以上房屋建筑区、多层及以上独立房屋建筑、高密度低矮房屋建筑区、低密度低矮房屋建筑区、低矮独立房屋建筑居住密度。

基于误差理论对该区县不同街道建筑区的居住密度进行修正，得到每个街道修正后的高密度多层及以上房屋建筑区、低密度多层及以上房屋建筑区、多层及以上独立房屋建筑、高密度低矮房屋建筑区、低密度低矮房屋建筑区、低矮独立房屋建筑居住密度。修正公式如下：

E_k＝(P′_k-P_k)/P_k×100％  (40)

D′_kj＝D_j/(1+E_k)  (41)

式中，E_k为第k个街道的相对误差，P_k为第k个街道的统计人口数，P′_k为第k个街道的人口估计值，D_j为区县内j种建筑的人口居住密度，计算方法见公式(39)，D′_kj为第k个街道j种建筑修正后的人口居住密度。

根据居住用地的类型和面积计算该居住用地的人口，计算公式如下：

R_ikjn＝D′_kj×S_ikjn(42)

式中，R_ikjn表示区域i内k个街道中j种建筑图斑n上的人口数量(人)，D′_kj为第k个街道j种建筑修正后的人口居住密度，S_ikjn为区域d内k个街道中j种建筑图斑n的面积(m²)。

S42，工业、批发零售住宿餐饮业碳排放空间化。

工业、批发零售住宿餐饮业的碳排放量是基于行政单元的社会、经济和能源统计数据，本文使用夜间灯光数据、POI点数据和对应的土地利用与覆被数据(见表1)将工业和批发零售住宿餐饮业的碳排放量进行空间化处理。两种碳排放类型空间化的方法相同，下面将以工业碳排放为例进行空间化。对工业企业POI点数据进行处理，选择核密度估计法得到格网单元的密度值，具体建模公式如下：

C_e,ii＝S_e,iki×D_ikis+L_e,iki×D_ikil+K_e,iki×D_ikik(43)

C_e,isz＝S_e,iks×D_ikss+L_e,iks×D_ilsl+K_e,iks×D_iksk(44)

式中：C_e,ii和C_e,isz表示区域i工业能源及废弃物处理和工业产品的碳排放量，具体计算见公式(20)、公式(21)和公式(22)，S_e,iki和S_e,iks表示区域i的区县k中工矿仓储用地的总面积和区域i的区县k中生产某s种工业产品工矿仓储用地面积，L_e,iki和L_e,iks分别表示区域i的区县k中工矿仓储用地的总夜间灯光值和区域i的区县k中生产某s种工业产品工矿仓储夜间灯光值，K_e,iki和K_e,iks分别表示区域i的区县k中工矿仓储用地的POI点核密度平均值值和区域i的区县k中生产某s种工业产品工矿仓储POI点核密度平均值。

最后对初模拟方程进行修正得到每个区域的碳排放模拟方程，工业能源及废弃物处理和工业产品的修正方法相同，以工业能源及废弃物处理为例进行系数修正，公式如下：

E_k＝(C_e′_,iki-C_e,iki)/C_e,iki×100％(45)

D_i′_kij＝D_ikij/(1+E_k)(46)

式中，E_k为第k个区域的相对误差，C_e,iki为第k个区域的工业能源及废弃物处理的碳排放量(kg)，C_e′_,iki为第k个区域的工业能源及废弃物处理的碳排放量估计值，D_ikoj为第k个区域j个自变量系数，D_i′_kij为第k个区域j个自变量系数修正后的值。

统计工矿仓储用地各图斑对应面积、夜间灯光和密度值，带入对应区域的碳排放模拟方程计算得到图斑上的碳排放量，计算公式如下：

C_e,ikisn＝(D′_ikis+D′_ikss)×S_ikjn+(D′_ikil+D′_iksl)×L_ikjn+(D′_ikik+D′_ijsk)×K_ikjn   (47)

式中，C_e,ikin为区域i的区县k中生产s种工业产品的图斑n的碳排放量(kg)，D′_ikis、D′_ikss、D′_ikil、D′_iksl、D′_ikik和D′_iksk为公式(43)-(47)求得的区域i的区县k中生产s种工业产品的区域自变量系数修正后的值，S_ikjn、L_ikjn和K_ikjn分别为图斑n的面积，夜间灯光值和核密度值。

S43，其他类型固碳量和碳排放量空间化。

根据土地利用与覆被的类型和面积等属性对其他类型的固碳量和碳排放量进行核算。固碳、碳排放的核算类型对应的土地利用与覆被类型如表1所示。斑块的固碳量和碳排放量核算主要考虑斑块面积大小，具体公式如下：

式中，C_a,imn和C_e,imn分别为区域i中某m种土地利用与覆被类型的图斑n的固碳量和碳排放量(kg)，C_a,im和C_e,im分别为区域i种土地利用与覆被m的固碳总量和碳排放总量(kg)，S_im为区域i用地类型m的总面积(m²)，S_imn为区域i用地类型m中图斑n的面积(m²)，p和q分别为具有固碳功能和碳排放功能的用地类型数(种)。

S5，基于格网的碳收支核算。

本发明提出的碳收支变化分类方法基于可选择格网大小，综合考虑了土地利用类型的时空变化，结果能够识别固碳量和碳排放量较高的热点区，分析其分异特征，服务于国土空间优化。

选择合适大小的格网，以格网为研究单元对格网内的图斑进行统计，得到格网的碳收支结果，根据格网碳收支及其变化情况进行分类。基于各土地利用与覆被类型固碳量和碳排放量的核算结果，对格网统计单元i进行碳收支核算，计算公式如下：

G_b,i＝G_ez,i-G_az,i  (50)

G_ez,i＝G_ef,i+G_et,i+G_em,i+G_ea,i+G_er,i+G_eb,i+G_en,i+G_ec,i+G_ep,i  (51)

式中，G_b,i为统计单元i内的碳收支量(kg)，若G_b,i大于0，即碳排放量大于固碳量，则该统计单元为碳源；若G_b,i小于0，即碳排放量小于固碳量，则该统计单元为碳汇。G_ez,i和G_az,i为在统计单元i内的碳排放总量(kg)和固碳总量(kg)。G_ef,i、G_et,i、G_em,i、G_ea,i、G_er,i、G_eb,i、G_en,i、G_ec,i和G_ep,i分别为设施农用地、交通用地、工矿用地、建筑用地、居民用地、商服用地、自然生态系统、种植用地和养殖坑塘在统计单元i内的碳排放量(kg)。G_af,i、G_ag,i、G_aw,i、G_ar,i、G_au,i、G_ap,i、G_ai,i、G_ad,i、G_ag,i和G_ah,i分别为林地、草地、湖泊湿地、沼泽湿地、河渠、未利用地、水田、水浇地、旱地、园地和养殖坑塘在统计单元i内的固碳量(kg)。

优选地，根据S5的核算结果，本发明的方法还包括：计算碳收支变化及分类。

本发明提出的碳收支聚类方法综合考虑了区县的固碳量、碳排放量和GDP，通过关联度转移方法评估相似性，对局部密度峰值进行快速层次聚类，保证每个子聚类准确地合并到其最相似的聚类中。聚类结果对于识别区域碳减排战略的异质性，落实国家碳减排政策至关重要。

针对碳收支及变化分析，本发明提出了一种基于可选择分辨率格网的碳收支及变化分类方法，结果能够识别固碳量和碳排放量较高的热点区，分析其分异特征，服务于国土空间优化和碳补偿分区。碳收支的变化即为后一时相和前一时相碳收支的差值，具体见公式：

ΔG_b＝Gb₂-Gb₁  (53)

式中，ΔG_b为碳收支变化(kg)，Gb₁和Gb₂分别为前一期和后一期的碳收支(kg)。若G_b大于0，该统计单元发生消极变化；若G_b小于0，该统计单元发生积极变化。

建立反映碳收支变化的函数f(Gb₁,ΔG_b)，具体公式如下：

f(Gb₁,ΔG_b)＝k₁SIGN(ΔG_b)+k₂SIGN(Gb₁)  (54)

式中，用SIGN()为符号函数，k₁和k₂为满足0<2k₂<k₁的常数。

为方便表达，本发明取k₁＝3，k₂＝1来展示碳收支变化函数的9种结果，见表17。

表17碳收支变化分类表

优选地，根据S5的核算结果，本发明的方法还包括：通过聚类分析对区/碳补偿进行分析(一期聚类分析)。

区/县行政单元是宏观政策制定和微观政策落实的结合部，区/县级尺度碳收支研究对于识别区域碳减排战略的异质性，落实国家碳减排政策至关重要。考虑碳排放量、GDP和固碳量等方面选取碳排放生态承载系数和碳排放经济贡献系数作为聚类分析的指标对区/碳补偿进行分析，以便于提出空间优化碳补偿方案。其中，碳排放经济贡献系数(ECC)和碳排放生态承载系数(ESC)的表达式为：

式中：G_i、G分别为各县级单元和全省的GDP；C_i、C分别为各县级单元和全省的碳排放量；CA_i、CA分别为各县级单元和全省的固碳量。

使用关联度转移的方法进行局部密度快速分层聚类分析，具体分为三个步骤：

1)生成可靠的子集群：

对于每个点i，将其k个最近邻定义为其固定邻域，公式如下：

N_k(i)＝{i¹,i²,…i^k}  (57)

其中i^k表示点i的第k个最近邻。那么N_k(i)的邻域空间为其中d_iik是点i与其第k个最近邻i^k之间的欧几里得距离。

为了保证关联点是真正的邻居，每个点i只允许与其邻域内密度较高的最近邻相关联，称其为点i的直接关联。需注意的是具有最大密度的点(定义为局部密度峰值)在其邻域内没有更高密度的邻居，无法完成直接关联。

数据点的直接关联将一个数据集构造成多个以子簇中心为根节点的树结构，其中每个节点i(即每个点)都将其最近的密度较高的邻居j视为其父节点，记为NPN(i)，由于点i与NPN(i)直接关联，将它们之间的路径定义为直接关联路径。如果则点i是子簇中心。

为了生成子簇，首先将所有局部密度峰值视为具有唯一标签的子簇中心(表示为SC)，然后让每个剩余的点(不是子簇中心的点)继承其最近的标签密度较高的邻居。获得标签后，相同标签的点自动形成子簇。

由于直接关联是在基于KNN的邻域内执行的，选择KNN密度方法来评估局部密度。本发明的方法中子簇的生成只需要数据点的KNN距离，可以通过快速KNN搜索技术来计算。

2)评估子集群之间的相似性：

由于子集群中心是其子集群的代表实例，可以通过评估子集群中心之间的相似性来分析两个子集群之间的相似性。在这里，本发明提出一种关联转移方法来快速可靠地评估子集群中心之间的相似性。

一个点与其邻居-父节点之间的直接关联是可靠的，但不是绝对的，因此关联度是必要的(非常接近1，1＝100％关联)。在本发明的关联转移方法中，关联度可以在关联路径(即由直接关联路径组成的路径)中转移，计算公式如下：

式中，表示i和i"的关联度，表示点i与其近邻父节点i'的关联度，具体为α，表示i'与其近邻父节点i"的关联度，具体为α'。

假设每个点i与其相邻父节点NPN(i)之间的关联度是一个接近于1的固定常数λ(通常λ＝0.9)。通过使用关联转移方法，可以评估点i与其任意子节点或父节点之间的关联度计算公式如下：

其中，i,j在同一个关联路径中，τ(i,j)是i和j之间直接关联路径的总数。

根据邻域内的关联原则，有以下定义：

①i和j之间存在直接相似性：如果i∈N_k(j)，j∈N_k(i)，即点i和点j是互邻。

②i和j是子簇SC_p和子簇SC_q的互边界点：如果i∈SC_p和j∈SC_q是互邻的，即i∈SC_p∩N_k(j)，j∈SC_q∩N_k(i)。

③SC_p和SC_q之间存在相似性：如果子簇SC_p和子簇SC_q有相互边界点，则SC_p和SC_q之间存在相似性，否则，SC_p和SC_q不相似。如果两个子簇具有相似性，称它们为相交子簇，否则称为不相交子簇。

由于sc是树结构SC的根节点，所以i_∈SC的深度值ω_i表示从根节点sc到i的路径长度，正好等于从sc到i的直接关联路径的总数i，因此，τ(sc,i)＝ω_i。因此可以在关联转移方法中使用ω_i计算子簇中心sc和点i之间的关联度Φ。然后，通过分析相互边界点的值，可以评估两个子簇之间的相似性。在关联迁移过程中，通过搜索具有最大和的相互边界点来快速评估子簇之间的相似度:

式中，i∈SC_p∩N_k9j),j∈SC_q∩N_k(i)，Φ表示关联度，SIM表示相似度。

3)子集群上的层次聚类：

在获得相似度值后，使用单链接聚类方法将子聚类从下到上合并为C个最终聚类。将相似度值作为单链接聚类方法的输入，得到子聚类的树状图。只需将树状图从上到下切割成C个簇(分支)，就完成了聚类。

以上所述的实施例，只是本发明较优选的具体实施方式，本说明书使用词组“在一种实施例中”、“在另一个实施例中”、“在又一实施例中”或“在其他实施例中”，其均可指代根据本公开的相同或不同实施例中的一个或多个。本领域的技术人员在本发明技术方案范围内进行的通常变化和替换都应包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于土地利用的碳收支三维核算方法，其特征在于，包括：

S1，构建碳排放量和固碳量的核算类型和土地利用与覆被类型的关系模型；

S2，构建三维固碳量核算模型，核算地上、地表和地下的三维固碳量；

S3，结合排放因子法核算地上地下碳排放量；

S4，基于土地利用类型图斑，将碳排放量和固碳量进行空间化处理；

S5，基于格网进行碳收支核算。

2.根据权利要求1所述的基于土地利用的碳收支三维核算方法，其特征在于，

在步骤S1中，碳排放与固碳量的核算是基于社会经济统计数据类型和自然生态系统类型，土地利用与覆被类型是基于第三次全国国土调查数据、变更调查数据和地理国情监测数据，包含地表覆盖分类数据、水域、湿地保护区和沼泽区数据。

3.根据权利要求2所述的基于土地利用的碳收支三维核算方法，其特征在于，步骤S2包括：

S21，使用固碳速率法核算自然生态系统中各类型的固碳量，其中，自然生态系统包含林地、草地、沼泽湿地、湖泊湿地、河渠和未利用地；

S22，使用固碳速率法核算种植业固碳量，其中，土壤固碳量根据固碳速率计算，农作物固碳量根据各类作物经济产量、经济系数计算、有机质含量和碳吸收率计算；

S23，针对养殖坑塘，固碳来源考虑养殖贝类生长，以此来核算渔业固碳量。

4.根据权利要求3所述的基于土地利用的碳收支三维核算方法，其特征在于，

在步骤S21中，使用如下公式来计算：

C_a,im＝C_a,imb+C_a,ims

C_a，imb＝S_im×k_imb

C_a，ims＝S_im×k_ims

i表示某个区域，m表示该区域的某种用地类型，C_a,im为该区域用地类型m的固碳总量，C_a,imb为该区域用地类型m的植被固碳量，C_a,ims为该区域用地类型m的土壤或水域的固碳量，S_im为该区域用地类型m的面积，k_imb为该区域用地类型m的植被固碳系数，k_ims为该区域用地类型m的土壤或水域的固碳系数；

在步骤S22中，使用如下公式来计算：

C_a,ijz为作物j在区域i内的固碳总量(kg)，ca_j为作物j光合作用合成单位有机质所需要吸收的碳，即碳吸收率，P_wj为作物j经济产品部分的含水量，Y_j为作物j的经济产量，H_j为作物j的经济系数；

在步骤S23中，使用如下公式来计算：

C_a,ip＝Q_ipz×k_d×p×ca_rz+Q_ipz×k_d×(1-p)×ca_bz

C_a,ip为区域i内的渔业养殖固碳量，Q_ipz为区域i内的渔业养殖贝类数量，k_d为贝类的干湿系数，p为软组织占比，ca_rz和ca_bz为贝壳软组织和贝壳碳含量。

5.根据权利要求3所述的基于土地利用的碳收支三维核算方法，其特征在于，步骤S3包括：

S31，基于设施农用地上的牲畜数量来核算畜牧业碳排放量；

S32，基于周转量或吞吐量核算交通运输业碳排放量；

S33，基于工业仓储用地和采矿用地上的能源消耗核算工业碳排放量；

S34，基于建筑用地上的能源消耗来核算工业碳排放量；

S35，基于居住用地的人口呼吸来核算居民生活碳排放量；

S36，基于商服用地和能源消耗来核算批发零售住宿餐饮业碳排放量；

S37，基于甲烷排放来核算自然生态系统碳排放量；

S38，基于农业生产活动来核算种植业碳排放量；

S39，基于养殖坑塘的甲烷排放和能源消耗来核算渔业碳排放量。

6.根据权利要求5所述的基于土地利用的碳收支三维核算方法，其特征在于，步骤S4包括：

S41，将居民生活碳排放量空间化；

S42，工业、批发零售住宿餐饮业碳排放空间化；

S43，根据土地利用与覆被的类型和面积等属性对其他类型的固碳量和碳排放量进行核算，其中斑块的固碳量和碳排放量核算基于斑块面积大小。

7.根据权利要求6所述的基于土地利用的碳收支三维核算方法，其特征在于，步骤S5包括：以格网为研究单元对格网内的图斑进行统计，得到格网的碳收支结果，根据格网碳收支及其变化情况进行分类。

8.根据权利要求7所述的基于土地利用的碳收支三维核算方法，其特征在于，本发明的方法还包括，基于核算结果，使用关联度转移的方法进行局部密度快速分层聚类分析，包括：

1)生成可靠的子集群，每个点只允许与其邻域内密度较高的最近邻相关联；

2)评估子集群之间的相似性：在关联转移方法中使用深度值计算子簇中心和点之间的关联度，然后通过分析相互边界点的值，评估两个子簇之间的相似性；

3)在子集群上进行层次聚类：在获得相似度值后，使用单链接聚类方法将子聚类从下到上合并为最终聚类。

9.根据权利要求8所述的基于土地利用的碳收支三维核算方法，其特征在于，步骤2)还包括：

2-1)计算评估点i与其任意子节点或父节点之间的关联度计算公式如下：

其中，i,j在同一个关联路径中，τ(i,j)是i和j之间直接关联路径的总数，λ为接近1的固定常数；

2-2)搜索具有最大和的相互边界点来快速评估子簇之间的相似度，计算公式如下：

式中，i∈SC_p∩N_k(j)，j∈SC_q∩N_k(i)，Φ表示关联度，SIM表示相似度，SC_p和SC_q表示子簇。

10.根据权利要求7所述的基于土地利用的碳收支三维核算方法，其特征在于，本发明的方法还包括：

建立反映碳收支变化的函数f(Gb₁,ΔG_b)，来分析固碳量和碳排放量的热点区的分异特征，具体公式如下：

f(Gb₁，ΔG_b)＝k₁SIGW(ΔG_b)+k₂SIGW(Gb₁)

式中，用SIGN()为符号函数，k₁和k₂为满足0<2k₂<k₁的常数。

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