基于遥感的北京市城市化发展与城市热岛效应变化关系研究

下垫面改变、大量人为热排放及城市区域本身的温室气体排放是导致城市热岛产生的主要原因,城市规模则决定了城市区域热岛效应的影响规模与强度,进而影响区域空气中污染物的扩散.利用1978年以来不同时段的遥感影像对北京城市用地、绿地、归一化植被指数、城市热岛区面积进行了监测,分析了北京市20余年来城市规模的变化及空间布局特征、城市绿地变化、城市热岛效应及其相关关系,旨在为城市合理布局,改善环境状况提供基本信息.结果表明,北京市20余年来城市热岛区面积增长明显,2000年以来四环内由于绿地面积增长、城市结构日趋合理,城市热岛有减缓的趋势.      

科技创新投入对环境全要素生产率的影响机制

使用2004~2015年的中国280个地级市的面板数据,对科技创新投入与环境全要素生产率间的非线性关系、内部影响机理和空间异质性进行分析,结果显示：科技创新投入与环境全要素生产率之间呈现倒N型关系,两个拐点的位置分别为7.722（2257.47万元）和9.610（14913.17万元）;在外部资本进入、污染治理、市场规模效应3种影响路径中,科技创新投入影响下的外部资本进入对环境全要素生产率依然存在污染避难所的负向效应,科技创新投入与外部资本间效应为0.1363,外部资本与环境全要素生产率间效应为-0.0065;科技创新投入能够增强企业的污染治理技术并提高环境全要素生产率,三者间前后效应分别为-0.0277和-0.0311;科技创新的投入与高效益增强了市场规模效应,有效促进生产结构的转型进而提高环境全要素生产率,三者间前后效应为0.0186和0.4346.空间异质性中,外部资本进入与溢出效应带来的污染避难所负效应在中部地区显著,在西部和东北部地区不显著,而污染天堂正效应在东部地区存在但不显著;污染创新治理投入的技术正溢出效应在东部和西部地区效应显著,在中部和东北部不显著;科技创新投入与市场需求规模效应在空间区域无差异且显著为正.建议依据科技创新投入的不同影响路径来实施空间差异化策略.     

区域产业脱钩弹性与低碳经济路径分析

依据Tapio弹性脱钩分析框架,分析上海、天津、重庆三城市能耗脱钩弹性指数和碳排放脱钩弹性指数,并对三城市脱钩稳定性进行分析评价。在此基础上,文章创新性地构建低碳化脱钩弹性因果链,从能耗弹性脱钩因子、碳排放弹性脱钩因子两方面分析上海、天津、重庆三直辖市工业产业部门脱钩弹性因果关系链以及因果链中各因子关系。进一步分析上海、天津、重庆工业产业部门经济增长与工业能源消耗、碳排放之间的关联特征,由此评价三城市节能减排力度强弱及相应成效,最后提出区域产业部门经济增长与低碳经济的实现路径、具体措施以及如何正确寻找产业发展、产业减排和经济增长之间的关系政策及建议。     

环境科学基础理论 环境气象学

X16200700051基于遥感的北京市城市化发展与城市热岛效应变化关系研究/王文杰(中科院地理科学与资源研究所)…∥环境科学研究/中国环科院.-2006,19(2).-44~48环图X-6下垫面改变、大量人为热排放及城市区域本身的温室气体排放是导致城市热岛产生的主要原因,城市规模则决定了城市     

北京市城市发展与水环境演化规律研究

为解决北京市发展和环境的深层次矛盾,需要把握环境质量-污染结构-社会经济发展规律,研究城市发展规模、产业结构、水资源、污染防治措施等对环境质量演化的影响。分析了2000年以来首都水环境演变规律及相关影响因素,对比国外主要城市,分析了北京市水环境质量产生差距的主要原因,提出了水环境保护的综合对策和建议。研究将为解决北京市水环境问题提供参考。     

产业转移视角下京津冀石化产业碳排放因素分解与减排潜力分析

石化产业是我国经济的支柱性产业,但其大量的碳排放却给环境造成严重负担,因此提倡石化产业低碳发展能有效推动京津冀区域经济与环境绿色均衡发展.基于产业转移视角,分析2007-2016年京津冀区域石化产业碳排放量现状;运用对数平均迪式分解（Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI）法分解并分析京津冀区域石化产业碳排放量影响因素在三地的作用效果,进而借助产业竞争力系数佐证碳排放量影响因素作用效果在区域间的关联性;最后通过合理调整京津冀区域石化产业能源结构,将未调整和调整后的能源结构类型分别设置为基准情境和低碳情境,利用SPSS拟合最优曲线来预测2017-2030年京津冀区域石化产业减排潜力.结果表明:①2007-2016年京津冀区域石化产业碳排放量增加386.79×104 t,碳排放强度由0.77 t/（104元）降至0.31 t/（104元）.②2007-2016年,能源强度因素使京津冀区域石化产业碳排放量减少13 663.77×104 t,其贡献率高达148.38%;人均GDP因素促使石化产业碳排放量增加12 327.10×104 t,贡献率达110.69%.③对于石化产业竞争力系数,北京市由0.03降至-0.02,为三地石化产业转出地;河北省由-0.14增至0.16,为转入地.④在低碳情境下,2020年、2030年京津冀区域石化产业碳排放量分别比基准情境减少502.84×104、528.95×104 t,碳排放强度分别降至0.19、0.17 t/（104元）,均达到发展目标的要求.研究显示,2007-2016年京津冀区域石化产业碳排放量逐年上升,承受巨大减排压力,该区域可以通过调整石化产业能源结构来挖掘碳减排潜力,推动石化产业绿色发展.      

1993—2012年西安城区城市热岛效应强度变化趋势及影响因素分析

基于西安市及其郊区(县)7 个气象观测站1993—2012 年的气温资料,采用回归分析、Mann-Kendall 等方法分析了西安市过去20 a 城市气温、热岛强度的变化规律,从城市经济发展、城市人口增长、城市能源消费等几方面揭示其与城市热岛效应的密切联系;同时运用灰色理论分析了诸影响因素对热岛强度的相对贡献度,并对西安未来热岛强度变化趋势进行了模拟.结果表明:①西安城区和郊区(县)气温均呈现波动上升的变化趋势,城市热岛强度变化具有明显的阶段性特征,且在2000 年以后发生增强突变;②城市化的发展与城市热岛强度的变化具有密切关系,各要素相互之间呈现高度相关性,说明它们之间存在很强的传递作用;各要素与热岛强度呈现出极显著的相关关系,尤其是人口因素与热岛强度的关系最为密切,是影响热岛强度增强变化非常重要的一个综合性指标;从强度、密度和规模效应上来看,人口密度效应大于人口规模效应,经济密度效应稍大于经济规模效应,能耗强度效应大于能源规模效应;③各影响因素对热岛强度变化的贡献度存在明显差异,贡献程度最大的是常住人口数、常住人口密度和建成区面积,它们是影响热岛强度变化最为直接的因素;其余因素对热岛强度变化的贡献度相对较小,是间接的影响因素;④灰色建模显示,西安城市热岛强度在未来几年将继续呈现增强趋势.     

区域环境-经济系统物质流与能流分析方法及实证研究

物质和能量流动是环境-经济系统正常运行的基本条件,研究原料、能源转化为产品和废弃物的代谢过程及环境影响,对于提高资源生产力,从根本上解决资源环境问题至关重要。参考区域物质流分析和能流分析方法,提出了区域物质流与能流分析的概念和研究框架,并对天津市1998-2007年间的物质流和能量流进行了实证研究。结果显示:2007年天津市物质消耗为97.25×10⁶ t,能源消耗为47.15×10⁶ tce,年均增长率分别超过10%和8%;外部调入物质约占直接物质输入量的46%,其中煤炭占了约40%,且完全依赖外部调入;资源消耗强度较高、产出率较低,导致资源大量消耗、污染物排放总量持续增长,这对区域资源环境产生了较大压力,环境容量总体处于饱和状态。最后针对存在的问题提出了相应措施与建议。     

京津冀及周边地区工业大气污染排放因素分解——基于LMDI模型分析

运用对数平均迪氏指数分解法探究了2011~2015年京津冀及周边地区工业大气污染物排放的主要影响因素.将该地区排放量变化的总效应分解为人口效应、经济规模效应、产业结构效应、能耗效应、能源结构效应和排放强度效应.研究结果表明,人口效应和经济规模效应基本为正效应,产业结构效应、能耗效应和排放强度效应基本为负效应.京津冀及其周边地区能源结构在2011~2015年期间变化不显著,因此能源结构效应对总效应的贡献很小,贡献度均未超过0.52%.北京市、天津市、河北省、河南省、山东省和山西省的情况不同,各效应贡献度的变化趋势也不相同.人口效应、经济规模效应、产业结构效应、能耗效应和排放强度效应的变化,主要来自于人口增速、经济规模增速、工业增加值比重降幅、能耗强度降幅和排放强度降幅的变化.在制定减排政策时,应根据各效应的累计贡献值和贡献度大小,对于该地区共存的主要影响因素,制定联合减排政策措施.对于存在地区差异的主要影响因素,因地制宜制定不同的减排政策措施.     

京津冀地区工业碳排放影响因素的门限效应分析

文章针对京津冀地区近10年工业二氧化碳排放特征,采用协整检验方法研究了各区域二氧化碳排放强度与社会经济影响因素之间的关系,在此基础上利用面板门限回归分析不同区制下二者之间的非线性变化规律。研究发现,京津冀地区工业二氧化碳排放强度与产业规模、产业结构、能源结构之间存在长期均衡关系。产业规模和能源结构对碳排放强度的影响存在双重门限效应,产业结构对碳排放强度的影响存在单一门限效应。以产业规模为门限变量,碳排放强度影响系数分别为1.003 0、1.527 1、1.202 0;以能源结构为门限变量,能源结构与碳排放强度之间存在倒"U"型曲线变化规律;跨过产业结构门限值之后碳排放强度模型曲率是加速递增的。从近10年数据看,产业结构将会是京津冀工业碳排放长期影响因素。     

基于STIRPAT模型分析中国环境压力的时间差异——以1952-2003年能源消费为例

人类活动已经显著地改变了全球环境,定量分析人类活动对环境的影响,是当前可持续发展研究的热点之一。分别采用能源消费总量和能源消费产生的污染作为环境压力的衡量指标,利用STIRPAT模型,以1952-2003年中国能源消费总量时间序列数据为例,分析人口数量、富裕度、能源强度和能源消费的选择行为等人类驱动力对环境压力的影响。结果表明:人口数量或能源强度发生1%的变化,将分别引起环境压力相应发生1.992%或0.777%的变化;随着富裕度的增加,富裕度对环境压力的弹性系数逐渐增加。在观测数据范围内,分析结果不支持环境Kuznets曲线的观点。在不同时期,人类驱动力对环境压力的作用存在明显的差异,人口数量和富裕度的增加对环境压力产生正效应;而能源强度的波动变化使得其对环境压力的作用有正效应,也有负效应。选择清洁能源的消费行为,有利于抑制以能源消费产生的污染为衡量指标的环境压力的上升。各种人类驱动力的净效应决定环境压力总体变化趋势。     

情景分析技术在制定区域大气复合污染控制方案中的应用研究

目前我国区域性大气复合污染日益严重,迫切需要明晰的控制技术路线指引。本文尝试将情景分析技术应用于区域复合污染控制方案制定中。建立了包括确定主题、驱动力筛选、驱动力预测、排放量预测和情景构建等步骤的情景设计方法。并利用本文建立的方法,详细介绍了在构建区域大气复合污染压力-状态-响应模型的基础上,利用主要驱动力与压力之间的数学关系,进行驱动力预测、构建基线情景和控制情景的方法。讨论了在制定区域协同控制方案过程中,确定满足区域总量控制目标的分区减排原则,并提出实现区域协同控制区域性大气复合污染的控制目标的分区削减方案情景设计的方法建议。     

基于三维福利的城市生态福利强度及驱动模式——以长三角地区为例

基于2000—2017年长三角城市生态消耗和福利水平,分析生态福利强度时空演化过程及驱动模式。研究发现：长三角地区城市生态福利强度不断降低,多以低强度类型为主,城市生态系统服务的生态效率得以提高;空间演化上表现为外围地市的生态福利强度低于核心地市,较低和低强度类型范围呈现由四周向中心地区蔓延态势,中高强度类型主要分布在资源型、工业密集型地市;驱动因素中资源消耗效应、技术效应及福利效应对城市生态福利强度表现为显著的正向驱动效应,效率效应和经济效应的增强导致城市生态福利强度的降低,环境消耗效应和规模效应驱动作用不显著。据此,城市福利生态强度的驱动模式可划分为单因素支配型、双因素主导型、三因素协同型及四因素均衡型。     

基于供需视角的中国煤炭消费演变特征及其驱动机制

作为全球煤炭消费和碳排放最大的国家,中国煤炭消费的演变趋势及其驱动机制,一直是科研工作者和政策制定者比较关注的议题。以2013年中国煤炭消费总量28亿tce为关键时间节点,对比分析煤炭消费动力机制的差异性。通过分别构建侧重供给侧分析的LMDI模型和侧重需求侧分析的IO-SDA模型,以期揭示中国煤炭消费的演变特征及驱动机制。主要结论如下：（1）基于供给端的因素分解分析,中国的煤炭消费主要由经济增长效应、能源强度效应、产业结构效应和能源结构效应共同驱动。2013年以来的GDP增速放缓、产业结构和能源结构的深度调整,以及能源消费强度的持续降低是煤炭消费总量下降的关键所在。（2）基于需求侧的结构分解分析,中国的煤炭消费主要由固定资本形成总额、出口和城镇居民消费所影响。出口紧随固定资本形成总额,是煤炭消费增长的两大需求端驱动因素,但是,由出口诱发的煤炭消费量在2007年全球金融危机之后达到阶段性峰值。城镇居民消费在2017年超越出口,成为当前煤炭消费增长的第二大需求端驱动因素。（3）基于最终需求视角,分行业煤炭消费呈现出由“出口到固定资本形成总额再到城镇居民消费”拉动的变化特征,同时,行业发展的煤炭资源依赖性逐步降低。     

基于城市化的浙江省湾区经济带碳排放时空分布特征及影响因素分析

基于STIRPAT扩展模型与2003-2017年浙江省湾区经济带面板数据,分析碳排放时空分布特征并应用时空地理加权回归模型（GTWR）实证考察城市化视角下碳排放的驱动机制及其时空异质性。结果表明：（1）浙江省湾区经济带各地市碳排放规模逐年增加但增幅不大,增速放缓,碳排放量差异明显,碳排放强度逐年下降,空间上呈现自西南向东北逐渐加大的趋势;（2）经济发展水平和对外开放程度是碳排放的主导因素,其他依次为能源消费结构、技术进步和城市化;（3）各影响因素呈现较强的时空异质性,不同时间、地区各驱动要素的波动方向和强度并不相同。在此基础上具体分析各地区碳排放驱动因素影响情况,为实现区域差异化碳减排策略提供指导。     

武汉市1987—2009年城市发展及其驱动力分析

城市发展导致土地资源不合理利用和环境破坏,促使人们对城市发展模式及动力进行分析和研究。运用遥感监测手段,选用长时间序列的Landsat遥感数据,提取了武汉市1987—2009年土地利用数据,通过对比分析居住用地的分布特征和面积,并结合其他土地利用变化数据,完成了武汉市22年来城市发展过程中居住用地特征的对比和分析;另外选取人口、经济、流动人口、城市轨道交通规划和城市圈规划5个因素,完成了武汉市城市发展驱动力分析。结果表明:在城市发展初期人口作为城市发展的主要驱动力,中期城市经济增长为主要因素,后期则是政府规划和引导决定了城市发展的速度和方向。     

基于LMDI模型和Q型聚类的中国城镇生活碳排放因素分解分析

为研究城镇居民生活碳排放特征及影响因素,基于LMDI模型从全国和省级层面研究了我国30个省、自治区、直辖市（不含港澳台及西藏自治区）2006-2015年的城镇生活碳排放,将城镇生活碳排放分解为生活能源消费结构效应、生活能源强度效应、消费倾向效应、人均可支配收入效应和城镇人口规模效应,分析各效应逐年和累积效应贡献度以及区域差异,并基于LMDI模型的计算结果对我国30个省、自治区、直辖市进行Q型聚类分析.结果表明:①从全国层面看,人均可支配收入、城镇人口规模是刺激因素,其中,人均可支配收入的影响效应最为显著,而消费倾向、生活能源消费结构、生活能源强度抑制了生活碳排放的增长.②从省级层面看,人均可支配收入、城镇人口规模的累积效应均为正,而消费倾向、生活能源消费结构、生活能源强度对各省、自治区、直辖市生活碳排放的影响效应有正有负,显示出显著差异.因此,政府应引导城镇人口合理增长,并积极制定相应政策优化居民生活能源消费结构.在制定碳减排战略时,要将省级生活碳排放的表面特征与其潜在驱动力相结合,根据不同区域有针对性地实施碳减排政策,同时应及时作出调整,以应对不同的发展阶段.      

城市环境综合整治最优规划模型和应用

本文是将大规模系统数学规则方法应用于城市环境综合规划的探索。通过建立耦合模块把水环境保护,大气环境保护,固体废弃物管理以及经济发展、能源、资源利用等有机地结合在一起,实现了各环境要素真正的综合规划,而不是简单的线性迭加,实例研究定量地考证了水环境和大气环境污染控制之间的相关性,从理论和实践两个方面证实城市环境综合规划的必要性。      

城镇化对中国区域能源消费及居民生活能源消费的影响

通过引入城镇化和居民消费变量,拓展了能源消费分解的对数平均迪氏指数分解方法(LMDI),并将区域能源消费和居民生活能源消费分解为能源结构、能源强度、人口规模、城镇化、居民消费和消费抑制6大效应,分析其对区域整体能源消费和居民能源消费的影响.结果表明:2003~2012年,城镇化对3大区域的能源消费和居民生活能源消费的贡献明显高于人口规模;人口的东部聚集现象使得东部地区人口规模效应最大;居民消费对区域能源消费和居民生活能源消费的驱动力远高于其它5大效应;源于居民消费相对于政府消费、资产投资和净出口等经济成分在节能方面的比较优势,居民消费率降低反而推动了区域能源消费的增长;能源利用技术进步放缓了区域能源消费的增长.     

上海市终端能源消费的CO2排放影响因素定量分析

以对数平均指数法(LMDI)方法为基础,探讨了包括生活能耗在内的上海市终端能源消费CO2排放影响因素的分解方法,定量研究了能源强度下降、能源结构优化、产业结构调整、经济发展规模和人口数量等影响因素对CO2排放变化量的贡献率.研究表明,上海市2005~2009年CO2排放增长了2949万t,如果不采取任何减缓措施,经济增长和人口数量增加将导致CO2排放增长量相当于现在的2.5倍.能源强度下降、能源结构优化和产业结构调整起到了减缓CO2排放增长的作用,对减缓CO2排放增长的贡献率分别为-98%、-50%和-22%.与2000~2005年对比分析发现,工业部门能源强度下降和能源结构优化的减缓作用都有所下降,而产业结构调整开始发挥减排的作用,但贡献率还很低.生活能耗的CO2排放影响因素中,相较于人口数量增长,人均生活能耗上升是导致CO2排放增加的主要因素,且贡献率逐渐增大.