基于多源遥感数据的黄土高原土地利用碳排放时空演变与驱动机制OA

黄土高原作为我国典型的生态脆弱区和能源密集开发区,其碳排放在空间尺度上的异质性特征尚缺乏精细刻画。为突破传统统计数据空间分辨率不足的局限,本研究融合DMSP/VIIRS夜间灯光、GLC_FCS30土地利用栅格、气象与社会经济数据,构建夜光校正与能源系数加权结合的分布式碳排放估算模型,形成空间分辨率为1km的县域碳排放数据集,并采用标准差椭圆、空间自相关及地理探测器方法,揭示2010-2020年区域碳排放的时空演变特征和驱动因子。结果表明:2010-2020年间,研究区碳排放总量由1.89×10^(8)t降至1.74×10^(8)t,碳排放重心呈向东北方向迁移趋势,迁移距离约196km,且空间集聚性增强;建设用地碳排放强度最高(63.42t·hm^(-2)),显著高于林地和耕地;退耕还林和草地复绿使区域碳排放减少约1.30×10^(7)t,而城市扩张带来约1.78×10^(7)t的新增排放;地理探测结果表明,城镇化率(q=0.3812)和经济发展水平(q=0.2976)是碳排放空间分异的主导因子,能源结构与土地利用交互作用呈现显著非线性增强效应(q=0.4011)。夜光校正与能源系数加权的分布式核算方法能够可靠刻画县域尺度碳排放的时空格局,可为黄土高原地区的能源开发与生态保护协同、土地利用结构优化及差异化减排政策制定提供科学依据和数据支撑。