河南省农田生态系统碳源/汇时空分布及影响因素分解

为明确河南省农田生态系统碳源/汇分布特征及影响因素,利用2010—2020年河南省农作物播种面积、产量等数据估算农田生态系统 碳源/碳汇量,分析其时空特征,并采用对数平均迪式指数法（LMDI加法分解模型）分别对碳源/汇的影响因素进行分解.结果表明,2010—2020年,河南省农田生态系统碳排放呈先增后降的趋势,田间氮肥施用所造成的碳排放贡献率最大,达74.39%~76.35%.各地市农田生态系统的 碳排放量、增幅及单位播种面积碳排放强度均存在显著差异.河南省农田生态系统碳吸收呈上升趋势,净增6.0×10⁷ t,增幅为22.93%.各地市碳吸收量及单位播种面积碳吸收强度均呈增长态势,河南省农田生态系统碳汇能力不断增强,且碳吸收量大于碳排放量.在碳源影响因素分解中,农业能源利用水平和农业低碳技术水平的提高、劳动力规模的控制可有效减少碳排放;在碳汇影响因素分解中,碳汇系数、碳汇技术水平与碳吸收量呈正效应,且小麦碳汇能力最强.建议通过提高能源利用水平和低碳技术水平、调整农作物种植结构、发展循环农业模式等措施,实现农田生态系统降碳增汇.     

陕西省碳排放时空格局演变及其影响因素

基于DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据,运用探索性空间分析、冷热点分析和标准差椭圆分析等方法,估算了2000～2020年陕西省碳排放量,探讨了陕西省碳排放的时空演化特征,并构建了空间杜宾面板模型分析其影响因素.结果表明:(1)2000～2020年陕西省碳排放总量呈现持续增长趋势;碳排放分布具有显著的地域差异规律,呈现“陕北>关中>陕南”的分布态势.(2)碳排放重心向陕西东北方向移动,说明陕西东部地区和北部地区对全省碳排放量的影响作用加强;碳排放具有显著的空间正自相关性,即表现为集聚效应;碳排放的冷热点转化较为明显,热点在陕北地区扩张,冷点逐渐消失.(3)陕西省碳排放的直接正向影响因素有城镇化率、人口数量、单位GDP能耗、产业结构和经济增长,其中城镇化快速发展和人口规模扩大是陕西省碳排放持续增长的主要推动力.     

基于DMSP/OLS数据的区域碳排放时空动态研究

选取IPCC碳排放核算方法并基于能源统计数据,核算了我国大陆30个省市的能源消耗碳排放量,利用纠正后的DMSP/OLS夜间灯光数据与相应空间单元的碳排放量进行回归分析,反演出1km×1km栅格的电力消耗碳排放量并分析其在地级市尺度上的时空变化.核算出2005年、2010年和2013年能源消耗排放总量分别为57.02,82.28和93.26亿t,其中电力碳排放量分别为23.03,35.62和42.07亿t.结果表明：校正后的DMSP/OLS夜间灯光数据能更好地估算碳排放,其DN总值与统计的省级能源消耗排放量、电力消耗排放量均存在较强的相关关系;整体而言,发达地区能源消耗排放量大但强度比较低.     

长株潭城市群地类转移的碳传导效应与预测

土地利用碳排放是影响城市碳达峰、碳中和实现的重要因素.基于土地利用遥感数据和碳排放估算模型,得到长株潭城市群的土地利用碳排放量,借助转移矩阵分析了长株潭城市群土地利用转移的碳传导效应.此外,采用马尔科夫模型预测2030年和2060年的长株潭土地利用碳排放量.结果表明：①1995~2018年长株潭城市群土地利用净碳排放从810.84×10⁴ t增加到2015.41×10⁴ t,碳源/汇比整体呈上升趋势.其中,建设用地是主要的碳排放源,林草地是主要的碳汇.②不同时段地类转移引致的碳传导最终均表现为净碳排放,在时间上呈现先增加后减少的态势.其中以林地和耕地向建设用地转移产生的碳传导最为显著,涉及草地、水域和未利用地的碳传导效应微弱.③预测结果表明,长株潭城市群的土地利用碳排放预测量处于持续上涨态势,如若仍按目前趋势发展,则如期实现"双碳目标"存在难度.政府需要在加强林地的碳吸收能力以提升生态系统碳汇增量和遏制建设用地的无序扩张以减少碳源两方面着力,加快长株潭城市群的绿色低碳建设.上述结果为长株潭城市群开展低碳导向的城市土地利用调控提供了重要参考.     

能源消耗碳排放的时空演变与预测：基于山西省夜间灯光数据

为了研究能源消耗碳排放的时空演变规律并进行“碳达峰”预测,该研究以山西省为例,基于1997-2020年夜间灯光数据反演该省碳排放量,并采用引力模型与标准差椭圆模型对高碳排放区展开为期20年的时空演变分析,通过长短期记忆网络模型对山西省“碳达峰”进行预测。结果显示,1997-2020年山西省碳排放量以5.8%的增长率呈上升趋势;太原市和大同市为高碳排放区,阳泉市为低碳排放区;太原对其周边城市碳排放产生明显引力作用,形成以其为中心的高碳排放区,碳排放重心由晋中地区向太原迁移;目前山西省煤炭产业仍然占据优势地位,但节能减排成效显著,有望在2030年实现“碳达峰”,且峰值排放量为14.5亿t,研究结果将为区域社会经济绿色转型发展及碳减排机制的制定提供科学依据。     

珠江三角洲二氧化碳源汇演变特征及驱动因素

随着经济与人口快速增长，珠江三角洲（珠三角）地区是我国碳中和压力最大的区域之一.通过建立珠三角地区二氧化碳（CO₂）源汇历史趋势清单，分析碳排放与碳汇的历史演变特征，并基于指数分解法识别了影响珠三角碳源汇的关键驱动因素.结果表明：① 2006~2020年珠三角碳排放总量从2.18亿t上升至3.66亿t，呈现出波动上升的演变特征，总体上升了67.86%，尚未实现碳达峰；② 2006~2020年珠三角绿地碳汇总量从1567.26万t下降至1552.59万t，呈现出波动下降的趋势特征，总体下降了0.94%，碳汇量远低于碳排放量，距离碳中和仍有很大缺口；③珠三角碳源主要来源于能源部门（40.38%）和工业部门（26.33%），碳汇主要来源于林地（67.92%）和耕地（18.09%）；④"十一五"至"十三五"期间，碳源的主要正向驱动因素是经济增长和人口规模，主要负向驱动因素是能源强度（单位GDP的能源使用量），但"十三五"以来，降低能源强度可以释放的CO₂减排潜力正在减弱，未来需要挖掘能源、工业和交通等方面结构调整的负向驱动潜力；⑤"十一五"至"十三五"期间，碳汇的主要正向驱动因素是绿地规模，源于"十一五"期间城市绿地面积增加，主要负向驱动因素是碳汇系数，源于自然灾害导致的水稻等高碳汇系数作物减产，未来绿地增汇需重视绿地结构调整.研究可为珠三角制定降碳增汇政策提供科学支撑.     

郑州市碳排放量现状与预测分析研究

郑州市是中原经济区核心城市,无论是在经济社会发展还是低碳节能方面都有示范效应,碳排放强度的有效下降对于城市减排具有重要的借鉴意义.通过系统测算2005年-2012年郑州市碳源排放量及碳汇吸收量,分析碳排放量、人均碳排放量及碳排放强度等现状,然后运用IPAT模型,对郑州市碳排放强度进行情景分析和预测.结果表明,郑州市有较大减排潜力,应在满足减排要求前提下,实现经济与环境的可持续发展.     

基于LMDI模型的黄河流域碳排放时空差异及影响因素研究

全面核算能源消费产生的碳排放量并明确其时空演变的影响因素是制定、实施及评估黄河流域碳减排策略的依据和保障。选取黄河流域9省（区）作为研究区,采用LMDI模型,计算了2003—2019年黄河流域能源消费产生的碳排放量,并对其时空差异及其影响因素进行了分析。结果表明：（1）从时间序列演化特征来看,在2003—2019年,黄河流域的碳排放量整体呈增长趋势,但增长幅度逐年收缩;（2）从空间分异特征来看,黄河流域上、中、下游的碳排放量呈西低东高的区域格局;（3）能源消费强度效应与经济增长效应分别是减缓和促进区域碳排放量增长的关键性因素,人口规模效应对于碳排放量表现为正向驱动作用,但影响程度较小,能源碳排放强度的抑制作用十分有限。最后,针对各影响因素提出了碳减排措施的对策建议。     

基于碳减排成本的我国省域碳补偿机制

合理界定碳排放责任,开展省域间碳补偿是促进区域协同减排的重要途径.基于2017年多区域投入产出表,使用增加值贸易分解方法对各省市碳排放进行了分解,测算了省域间的隐含碳流动,并设计了基于减排成本的差异化碳补偿机制,为我国开展横向碳补偿提供了参考.结果表明：(1)省内最终需求引致碳排放占比53.56%、省外最终需求引致碳排放占比32.49%,省域间隐含碳流动显著存在;(2)隐含碳总体呈现出从北部、中部地区向京津地区和东南沿海地区转移的显著流动特征;(3)生产者、消费者和责任共担视角下各省市的碳排放总量相等,其中责任共担的分配思路体现了“受益原则”.(4)省域间碳减排成本存在差异,碳减排成本低的地区直接碳排放量高,产业以重工业为主,碳减排成本高的地区直接碳排放量低,产业以高新技术产业和服务业为主.(5)基于减碳成本各省市需支付(接受)的补偿金额不等,其中,广东需支付的补偿金额最高,内蒙古的受偿金额最高.     

城市碳排放测算研究——以郑州市为例

分析城市在现代化进程中碳排放的变化规律,研究碳排放量和碳源分布情况,J制定减排任务和措施的重要依据.通过建立城市碳排放测算框架,采用科学的计算标准,对郑州市2005年-2012年的碳排放情况进行了测算和分析,结果表明:郑州市碳排放量持续增长,2012年碳排放量为10 661万吨,相对于碳源的快速增长而言,碳汇吸收量不足,只是抵消了1.41％的碳源排放量.郑州市必须在碳源控制、碳汇建设及区域协调发展方面促进城市低碳发展.     

中国碳源排碳量估算办法研究现状

文章首先对碳源及其分类进行了归纳和总结,然后对我国碳源排碳量估算办法研究现状进行了概括.其间分别对能源类、工业类和土地利用相关碳源排放的估算模型进行了系统的阐述,着重讨论了碳源排碳量的测算办法,排碳量估算中的不确定性.文章最后,作者对目前研究中存在的问题以及未来的研究方向作了展望.     

基于DMSP/OLS数据的中国碳排放时空模拟与分异格局

精准模拟和精细尺度获取碳排放的时空动态信息，对于合理制定差别化的区域碳减排政策具有重要意义.利用DMSP/OLS夜间灯光数据在完成年内和跨年数据的校正、像元去饱和、异常值剔除的基础上，提取了城市建成区范围，并以中国大陆为研究对象，根据夜间灯光数据和碳排放统计数据之间的定量关联，构建面板数据模型模拟了2000~2013年中国的碳排放量；采用Theil-Sen Median趋势分析方法与Mann-Kendall检验，探讨了14年间中国碳排放量的时空变化趋势及空间分布特征.结果表明：系统校正后的DMSP/OLS夜间灯光影像构建面板模型模拟的碳排放量拟合精度较高，2002，2007和2012年多尺度回归检验的决定系数R²值分别为0.893，0.955和0.951.2000~2013年中国碳排放时空演化差异显著，稳慢增长型和迅猛增长型分别占碳排放区域总面积的77.6%和19.4%，稳慢增长型面域宽广，迅猛增长型主要位于都市区及都市连绵区.受城市规模及城市化发育程度的影响，迅猛增长型空间结构呈"空心型"与"中心型"空间指向性分异.研究提出，促进经济增长方式和发展模式的实质性转变、因地制宜差别化的减排措施与省区联动策略的实施是"精准减排"目标实现的重要途径.     

中国城市碳排放强度的时空演变、动态跃迁及收敛趋势

合理控制城市碳排放强度对于中国实现碳达峰、碳中和目标愿景以及应对气候变化的意义重大.采用夜间灯光数据反演得到2001～2020年城市碳排放量,测算碳排放强度,并对城市碳排放强度的时空演变、动态跃迁及收敛趋势进行研究.结果表明：(1)中国城市碳排放强度持续下降,从2001年的2.79 t·万元-1降至2020年的0.88 t·万元-1,年均降幅5.94%.各大区域城市碳排放强度的差距存在收敛特征.空间分布上,城市碳排放强度的高值区集中在东北地区,以及内蒙古、宁夏和陕西等地,南北地区差异拉大,中南部与东部地区的碳排放强度降幅明显,高低集聚层次分明.(2)中国城市碳排放强度的global Moran’s I较高,均值为0.436,空间自相关性显著.碳排放强度以城市自身与邻域城市均未发生跃迁的类型为主,不同类型间时空跃迁的概率较低,凝聚度指数高达82.57%.跃迁类型的稳态较高,碳排放强度的时空演变存在空间锁定效应和“俱乐部趋同”现象.(3)城市碳排放强度的σ收敛不显著,但存在绝对β收敛和条件β收敛.绝对β收敛速度差异明显,全国的收敛速度为3.137%.东部和西部地区的收敛速度略低,分别仅有3...     

全生命周期下中国煤炭资源能源碳排放效率评价

基于生命周期法(LCA)构建了煤炭资源在开发、转换、利用阶段的碳排放估算模型,采用动态网络SBM模型测算了2007~2019年中国25个省(自治区、直辖市)煤炭资源的综合能源碳排放效率、时期能源碳排放效率与阶段能源碳排放效率.结果表明:我国煤炭资源综合能源碳排放效率水平呈“U”字型分布,东部最高、西部次之、中部最低.煤炭资源能源碳排放效率水平存在较大的提升空间,2007~2019年综合能源碳排放效率均值仅为0.4726;我国煤炭资源时期能源碳排放效率区域间差异显著,效率水平较高的地区主要集中在华东与中南地区;从阶段能源碳排放效率分析可以发现仅北京、江苏、青海三省阶段1与阶段3的能源碳排放效率处于有效水平,其余省(自治区、直辖市)及其他阶段均存在效率损失,尤其阶段2效率损失严重.研究期内阶段3的能源碳排放效率整体呈“类峰峦状”的波动上升趋势;DNSBM和NSBM两种模型测算的能源碳排放效率对比发现,NSBM模型会低估煤炭资源综合能源碳排放效率水平.     

四川盆地西北部土地利用碳排放时空变化分析：以绵阳市为例

土地利用碳排放时空研究对了解人类活动对自然环境的影响程度、机制以及制定差异化的区域碳排放政策具有重要作用。文章通过解译2000-2015年遥感影像获得土地利用数据,再利用同期化石能源消费数据,构建碳排放模型、碳足迹和碳足迹压力指数模型,对研究区15 a的土地利用碳排放进行定量分析。结果表明:(1)碳排放与碳足迹总体呈先增加后减小的趋势,2005年达到最大,净碳排放量为2 742 217 t,碳足迹达到774 257 hm~2;总体表现为碳赤子。(2)碳源和碳汇分别主要源于建设用地和林地,建设用地碳源呈先增加后减少趋势,2005年最大值达到3 184 760 t,林地碳汇表现为缓慢波动增加趋势,2010年达到最大值437 387 t,占碳汇总量98%以上。(3)土地利用碳排放、碳足迹与碳生态压力区域性显著,东南丘陵、平坝区域碳排放和碳足迹大,表现为碳赤字,西北山地区域碳排放和碳足迹小,为碳盈余;江油、涪城和安州等东南部县市区为碳赤字,北川和平武为碳盈余。因此,节能减排的重点任务是发展低碳节能经济,继续实施退耕还林还草和封山育林政策,提高东南部县市区的化石能源利用效率。     

江西省土地利用碳排放空间格局及碳平衡分区

二氧化碳浓度升高,导致全球气候变暖,生态环境问题逐渐凸显. 为此,绿色、低碳和循环发展成为我国当前工作重点. 江西省作为长江经济带生态文明建设的重要节点,大规模的城镇化建设导致碳排放量增加. 鉴于此,基于土地利用和能源消费数据构建碳排放量计算模型,探究江西省2000—2018年的碳排放空间格局特征,通过基尼系数、经济贡献系数和生态承载系数等多种分析方法探讨区域内的碳排放空间差异以及碳收支情况,同时从经济和生态的角度进行碳平衡分区并提出针对性的策略. 结果表明:①江西省2000—2018年土地利用碳排放总量逐年上升,从1 215.687×104 t增至4 907.425×104 t,总体表现为净碳源,碳减排压力较大. ②江西省碳排放空间格局呈现北高南低、西高东低的特征,北部和西部地区的碳排放总量明显大于南部和东部地区,其碳排放总量与各区域内的土地利用结构以及能源消费结构密切相关. ③江西省历年的碳补偿率均低于34%且逐年递减,碳补偿率、经济贡献系数和生态承载系数三者均空间差异明显,其中北部地区的碳补偿率低于南部地区,南部地区、东北地区的经济贡献率和生态承载系数高于西部地区. ④基于碳平衡分析,根据净碳排放量、生态承载系数等指标将江西省各地级市划分为4个碳排放发展功能区域,即碳汇功能区、低碳经济区、碳强度控制区、高碳优化区. 研究期内碳汇功能区数量变化较大,逐渐转为低碳经济区;碳强度控制区和高碳优化区数量基本无变化. 研究显示,江西省土地利用碳排放空间差异显著,协同减排的困难较大,为此根据碳平衡分区调整土地利用结构,有利于促进区域协同减排,推动全省低碳经济的发展,缓解因碳排放引起的全球气候变化问题.      

中国省域碳达峰路径与政策

从省域层面推动发达地区率先碳达峰是中国实现2030年前碳达峰目标的有效途径.以江苏省为例,构建了省级LEAP-Jiangsu模型,结合改进的多层对数平均迪氏分解(M-LMDI)模型、 Tapio脱钩模型和减污降碳协同效应模型探索碳排放的关键影响因素及碳达峰路径.采用改进的多层M-LMDI模型分析了江苏省历史时期和未来预测情况下碳排放的主要影响因素;基于历史碳排放分解结果和规划目标,构建了多种发展情景的LEAP-Jiangsu模型,预测江苏省碳排放达峰时间及达峰水平;运用Tapio脱钩模型和减污降碳协同效应模型,研究碳排放与经济发展的关系和碳排放与大气污染物排放的协同效应.结果表明,2035年江苏省一次能源需求总量以标煤计约为401.2～474.6 Mt,终端能源需求量约为319.2～382.3 Mt;江苏省最可能在2025～2030年实现碳达峰目标,碳排放峰值约为815.3～845.7 Mt;能源强度降低、产业结构优化、提高终端电气化水平和能源结构调整等节能减排措施的减排贡献率分别为33.1%、 26.8%、 21%和15.2%.     

基于LSTM模型的中国交通运输业碳排放预测

为助力交通运输业实现碳达峰、碳中和目标,本研究基于拓展的STIRPAT模型选取人口、机动车保有量和能源强度等8个变量作为中国交通运输业碳排放量影响因素,并根据1990-2019年指标数据建立LSTM碳排放模型,在低碳、基准及高碳3种情景下对交通运输业碳排放进行预测.结果表明:1990-2019年间中国交通运输业碳排放量总体呈现上升趋势.低碳、基准及高碳情景下,碳排放达峰时间分别为2033年、2035年及2038年,峰值量分别为1145.64,1218.68,1308.40百万t.中国应积极采取节能降碳措施,优化交通运输业结构,推进清洁能源应用,促进中国交通碳排放向低碳情景发展,助力达峰目标早日实现.     

基于土地利用变化的江苏省碳排放时空差异与碳平衡分区

以江苏省13个设区市为例,基于碳排放(CE)和碳吸收估算方法,分析2005—2020年江苏省市域碳收支和碳补偿率的时空演变特征,随后引入环境基尼系数(EGC)从经济和生态两个角度分析空间碳平衡特征。结果表明：2005—2020年,江苏省土地利用碳排放从14 210.005×10⁴ t增至23 015.325×10⁴ t,碳吸收3 039.383×10⁴ t波动上升至3 628.703×10⁴ t,总体表现为碳源;13个设区市的碳补偿率整体呈现下降趋势,碳排放量与经济发展水平处于比较协调状态,与其人口聚集协调性较高;根据碳平衡分析,将13个设区市划分为碳汇功能区、低碳保持区、经济发展区、碳强度控制区、高碳优化区5类,并建议前两个分区充分发挥生态优势,着重推进生态产品价值变现;其余分区优先推动产业低碳转型,能源绿色化发展。     

基于市域尺度的陕西省碳排放空间特征分析

为完善陕西省节能减排措施并减少碳排放量,基于市域尺度视角,采用空间统计分析及空间自相关法,借助ArcGIS技术分析陕西省2000～2017年的碳排放量、碳排放强度时空变化特征及空间集聚特征.研究发现:陕西省整体碳排放量呈增加趋势,碳排放强度显著降低,处于低碳排放区和高碳排放强度的市区数显著减少;部分城市上升至次高碳排区...