1高碳汇单元城市生态用地空间格局特征与阈值分析
城市生态用地对CO2浓度的削减作用效果反映其碳汇能力的高低，通过计算各分类单元中CO2浓度的平均值，将低于平均水平的单元识别为高碳汇单元。其中：
1)在SY-1高碳汇单元中，林地斑块占比更高，水田斑块更聚合；
2)在SY-2高碳汇单元中，林地斑块占比更高，旱地平均斑块面积更小；
3)在SY-3高碳汇单元中，旱地斑块形状更复杂，林地斑块更多、更聚合，水田斑块离散程度更高；
4)在SY-4高碳汇单元中，林地斑块更聚合；
5)在GHQ-1高碳汇单元中，林地斑块更多；
6)在GHQ-2和GHQ-3高碳汇单元中，林地斑块数量更多、形状更复杂、景观异构性更高，旱地平均斑块面积更大，水田斑块更聚合；
7)在GHQ-4高碳汇单元中，林地斑块数量更多、形状更为复杂。
2低碳目标下城市生态用地空间格局规划优化策略
根据高碳汇单元的城市生态用地空间格局特征及哈尔滨市国土空间规划现状发展需求，分别对哈尔滨市域与规划区提出低碳目标下的城市生态用地空间格局规划优化策略。
在市域范围内，各类单元CO2浓度均与林地斑块空间格局特征密切相关。针对现状低碳汇单元，应充分结合小兴安岭、张广才岭两大生态屏障的构建，在各类单元内合理提升林地斑块占比与聚合程度。针对市域范围内各类型单元中低碳汇单元的规划优化：
1)在SY-1类型单元中，应集中现有水田斑块以增加其聚合度，持续加强各单元内的森林资源保护，保持与提升林地斑块的数量优势，形成市域高碳汇区域；
2)针对SY-2类型单元，一方面，其作为城市农业生产的边际与生态脆弱带，生态敏感性与脆弱性较高；另一方面，农业生产的发展也带来了一些高碳的风险，因此应重点关注其林地斑块的总量提升与旱地斑块的面积控制；
3)针对SY-3类型单元，应通过整合或置换破碎农田，适当增加林地组团，同时可结合河流水系，在旱地组团中适当增加分散的水田斑块，以提升局部碳汇；
4)针对SY-4类型单元，应严格控制城乡开发建设活动，适当增加聚合程度较高的林地斑块，以形成局部碳汇中心，降低单元内的CO2浓度(图4)。
针对规划区，根据特征指数筛选结果，有3类单元的CO2浓度与林地斑块边界密度即形状复杂程度密切相关，1类单元内CO2浓度与林地斑块数量占比相关。结合《哈尔滨市国土空间总体规划(2020—2035年)(征求意见版)》在高密度建成区构建完善的城市绿地系统格局的具体要求[31]，在总体层面，应重点加强规划区内各类单元的林地斑块空间配置和形态优化。针对规划区范围内各类型单元中低碳汇单元的规划优化：
1)在GHQ-1类型单元中，加强城市林地等生态节点的保护修复工作，提升林地斑块面积与数量占比，同时严格控制城市开发建设活动的盲目扩张，减少人为干扰对林地斑块的破坏侵占，形成规划区高碳汇区域；
2)在GHQ-2和GHQ-3中，集中旱地与水田资源，以增加旱地平均斑块面积和水田斑块聚集度，同时，将破碎的农田斑块合理置换为林地，并在不透水面与农田外围增加绿环，内部修复补充林草地等形成形态复杂的绿地与开敞空间；
3)在GHQ-4中，结合现状城市公园等绿色空间与生态节点增绿增汇，依托城市路网增加人工生态廊道，依托城市水系增加半自然生态廊道，营造边界形状不规则和复杂的林地空间形态(图4)。
3结语
城市生态用地的精准调配和优化提升与我国“双碳”目标的实现密切相关。尝试构建了低碳目标下耦合优先尺度与空间格局特征识别的城市生态用地规划优化综合研究框架，并基于哈尔滨的实证研究结果，证明了该框架在理论与实践层面指导城市生态用地空间布局与低碳规划优化的合理性与有效性。
其中，10km×10km可作为哈尔滨城市生态用地空间格局特征与CO2浓度关系研究的优先尺度。在该尺度下，哈尔滨城市生态用地空间格局类型单元可概括为：SY-1高比例林地、SY-2林地农田混合、SY-3旱地水田混合、SY-4高比例旱地、GHQ-1高比例林地、GHQ-2高比例旱地、GHQ-3林地农田不透水面混合、GHQ-4高比例不透水面8个类型。各类型单元内可用于解释影响COz浓度的特征指数不同，其对应的高碳汇单元城市生态用地空间格局特征与特征指数阂值也存在一定差异性，并依此提出了针对性的低碳规划优化策略。
针对城市生态用地与COz浓度的多尺度关系分析，因受卫星影像、MODI产品数据空间分辨率和数据处理量级的限制，本研究在实证过程中最终将尺度研究的范围限制在最小5km至最大30km的空间内。未来还可结合高精度卫星影像与实测数据，开展更小的街区或地块尺度的研究。
此外，针对城市低碳发展的目标，除了关注COz浓度，还应重点关注城市碳排碳汇与土地利用、空间形态特征等问题的研究。未来可结合碳排碳汇的科学核算，探讨其与城市各个层面的规划设计实践衔接更强的生态用地形态指标之间的关系，不断提升城市生态用地在减排增汇方面的功能与价值。
