青海省“三生用地”时空演化特征及其碳排放效应

该研究基于青海省1990、2005和2018年土地利用遥感监测数据,采用土地利用空间变化率指数和碳排放系数,借助ArcGIS空间分析功能对青海省近30年来"三生用地"时空演化特征及其碳排放效应进行分析。结果表明:(1)1990-2018年青海省生产和生活用地面积增加,生态用地面积减少,生产用地和生活用地面积年均增长3.76%和17.7%,生态用地面积年均下降3.1%;(2)生产用地最大转出方向为生态草地,转出率为35.11%,生活用地最大转出方向为生产用地,转出率为45.48%,生态用地维持内部转换态势,高质量生态用地向低质量生态用地转换趋势显著;(3)生产和生活用地变化主要集中于青海东部和主要城镇化区域及其周边地区,生态用地下降较多的是海南州、海西州和海北州,分别下降0.030 9、0.028 7和0.019 6万km2。(4)青海省1990、2005和2018年"三生用地"碳排放量分别为-112.40、325.96和1 127.91万t,1990-2018年碳排放年均增长率2.7%,碳排放量远超碳汇产量。最后探讨了合理配置"三生用地"格局对保障生产生活绿色发展的重性,控制碳排放产出有利于筑牢生态安全屏障,保障"中华水塔"三江源高质量发展。     

建设用地扩张与碳排放效应的库兹涅茨曲线假说及验证

论文基于无锡市1996—2008年的土地利用和能源消耗数据,分析了无锡市13 a间建设用地扩张及碳排放特征,并构建了建设用地比例与碳排放强度之间的库兹涅茨曲线模型,对无锡市建设用地扩张与碳排放效应之间的相关关系进行了实证研究,尝试验证库兹涅茨曲线在建设用地扩张与碳排放强度之间的存在性。结果表明:①建设用地总量在1996—2008年间迅速增长,绝对增长量44 032.97 hm²,且除了农村居民点逐渐下降以外,其余地类均呈逐年增长态势,无锡市1996—2008年间的碳排放基本上也呈现逐年增长趋势,绝对增长量1 936.38×10⁴ t;②建设用地总量与碳排放强度之间呈倒U型曲线关系,即随着建设用地扩张至拐点后,碳排放强度则逐渐下降,且拐点位于建设用地比例1.91%附近,但是目前仅仅刚开始出现拐点的迹象,表明目前无锡市建设用地扩张还未完全达到集约及精明增长的标准,建设用地扩张对碳排放而言仍然具有较强的推动作用,但是可以预见,随着产业结构调整和能源技术的提高,碳排放强度会逐渐进入下降的阶段;③城市用地与碳排放强度之间为三次曲线关系,建制镇用地、农村居民点用地与碳排放强度之间分别为正相关和负相关线性关系,其他建设用地与碳排放强度之间则存在一种不明显的库兹涅茨曲线关系。建设用地地类组成的不同会导致不同形态的库兹涅茨曲线,由于城市用地和建制镇用地对碳排放具有明显的驱动作用,其比例的提高亦会促使库兹涅茨曲线更加陡峭,并延缓库兹涅茨曲线拐点的到来。     

安徽省近15年建设用地变化对碳排放效应测度及趋势预测——基于STIRPAT模型

建设用地变化的碳排放效应是现阶段土地利用变化研究热点之一.因此,本文运用安徽省统计年鉴数据,采用建设用地动态度模型及IPCC碳排放计算方法,对安徽省1997-2011年建设用地与碳排放动态变化特征进行了分析.同时,基于STIRPAT模型,采用偏最小二乘回归方法,揭示了建设用地对碳排放的边际效应,并运用SPSS软件对未来碳排放进行了预测.结果表明:研究时序内,建设用地与碳排放均呈增长态势,建设用地年均扩展速率为16.91％,碳排放年均增长6.61％,建设用地与碳排放正向效应显著;建设用地对碳排放的边际弹性系数为0.1194;惯性情景模式下,2015年、2020年安徽省建设用地扩展导致的碳排放将分别增至14472.42万t、19930.37万t;通过政策规制控制建设用地扩展趋势有利于抑制或减缓碳排放.本研究对了解安徽省碳排放变化趋势和指导土地利用规划有重要的现实意义,也可为省域尺度的建设用地碳排放效应研究提供范式借鉴.     

陕西省土地利用碳排放演变与影响因素分析研究

以陕西省统计数据为基础,利用土地利用碳排放模型和STIRPAT模型,分析了陕西省1999年-2013年土地利用碳排放演变与影响因素,结果表明:陕西省碳排放量呈增加趋势,增加了4.07倍,其中建设用地碳排量增加起主导作用.碳排放经历了减少(1999-2000年)、稳步增加(2001-2006年)和快速增加(2007-2013年)3个阶段.人口数量和GDP是陕西省土地利用碳排放变化的影响因素,其中人口数量对碳排放变化的贡献高于GDP.经济集约式发展和个人集约式低碳消费是碳减排的重要方向.     

中国建设用地碳排放强度及其区域差异分析

研究碳排放量增长与建设用地扩张间的动态耦合关系,有助于深入理解城市化影响碳排放的内在机理。基于夜间灯光影像,该文首先提取了1999-2010年中国建设用地的空间分布,同时利用统计数据结合IPCC清单指南核算了30个省市的碳排放量;在此基础上,分析了全国建设用地碳排放强度的时空演变特征,并应用Theil指数开展了区域差异演变的影响机制分析。研究结果表明:(1)1999-2010年,全国建设用地碳排放强度增幅约为52%,从变化轨迹来看,建设用地碳排放强度经历了基本恒定-持续增强两个阶段,这与不同时期国家宏观政策的重大调整紧密相关;(2)Theil指数分析表明,全国建设用地碳排放强度的区域差异不断扩大,且区内差异是总体差异的主要来源;(3)京津冀地区产业空间的重新布局和调整,是影响建设用地碳排放强度区内差异演变的主要因素;而国家开发战略重心由东部沿海向内陆地区的转移,是区际差异演变的主要影响因素。     

安徽省会经济圈土地利用变化的碳排放效益

土地利用变化是影响碳排放的重要因素。利用1997和2007年土地利用类型数据,采用碳排放评价模型,对安徽省会经济圈碳排放效益进行评价,并估算碳排放生态补偿标准。研究结果显示:①1997-2007年间碳排放总量增加1 049.92×10⁴ t,年均增长14.4%;②2007年经济圈内地均建设用地碳排放强度和地均碳排放强度分别为1997年的2.41倍、 2.18倍,1997和2007年,碳排放强度指数值都是合肥市>巢湖市>六安市;③经济圈内各县(区)地均碳排放强度差异显著,建设用地平均碳排放强度前3位的是合肥市区、 霍山县、 金寨县;④据中国造林成本的价格估算,合肥、 巢湖、 六安3市的碳汇补偿增加量分别为:21.83×10⁸、 4.31×10⁸、 2.48×10⁸元,县域生态补偿额差异显著;⑤土地利用结构、 产业结构与碳排放量存在一定的关系。从碳排放效益和生态补偿的角度,提出减少碳排放的途径。     

中国交通运输碳排放时空演变及差异分析

核算了2003—2012年间中国30个省域的交通运输碳排放量和碳排放强度,分析了交通运输碳排放时空演变规律,分别计算了中国东、中、西部的交通运输碳排放量和碳排放强度的标准差和变异系数以定量分析其差异.结果表明:2003—2012年10年间,中国30个省域交通运输碳排放量呈逐年增长趋势,并整体呈现"西低东高"的特征,其中,湖北、广东和山东三省的总量居前3位,而内蒙古、吉林和重庆这3个省份(直辖市)的增速最快;交通运输碳排放强度整体上全国呈增长趋势,呈现出"西高东低"的非均衡变化特征;交通运输碳排放强度绝对差异增速趋缓,自2008年后三大区域的标准差和变异系数都呈现明显趋同效应.     

我国水泥工业碳排放特征及动态变化分析

水泥工业是温室气体二氧化碳(CO2)的主要排放源,利用碳排放数学模型计算2001-2010年我国水泥工业碳的排放量,分析碳排放量的变化特点和发展趋势。结果表明:水泥工业碳排放总量逐年增长,与水泥产量和排放强度呈线性关系。"十一五"期间单位产品碳排放强度由0.69 t/t下降到0.65 t/t。万元GDP碳排放量2008年达到最低值为0.295 1 t,平均每年万元GDP碳排放量下降2.85%。水泥工业十年间实施节能降耗、资源循环利用、提高经济效益等措施,对于减少碳排放具有明显效果。     

陕西省经济增长与碳排放关系的实证研究

研究使用协整检验、Granger因果检验、脉冲响应函数等计量方法,本文基于相关理论,应用协整检验、格兰杰因果检验、脉冲响应函数及方差分解对陕西省碳排放与经济增长之间的关系进行了实证研究,对陕西省1993年-2012年的相关数据进行实证分析,结果表明:陕西省的经济增长和碳排放量之间,存在长期均衡的关系,且经济增长对碳排放量的增加有着正向的拉动作用,陕西省应该通过优化产业结构和提高能源利用率来推动低碳经济的发展.     

基于能源消费的浙江省碳排放影响因素实证研究

本文运用协整和Granger因果检验方法,实证了在1995-2013年间浙江省碳排放与经济增长、能源效率、对外贸易、城市化和人口增长的现实关系。研究表明:浙江省碳排放与经济增长之间呈现"弱脱钩"关系,对外贸易、经济增长和人口增长对碳排放有正向驱动效应,而能源效率和城市化水平对碳排放有负向驱动效应。Granger因果关系上,对外贸易、经济增长、城市化水平和人口增长是引起浙江省碳排放变化的Granger原因,且仅存在单向影响机制,能源效率与碳排放互为Granger因果关系。     

基于土地利用变化的陕西省植被碳汇提质增效优先区识别

在“双碳”目标背景下,陆地植被生态系统碳汇是实现碳中和目标的重要方式。为有效识别植被碳汇服务功能提质增效的优先区,利用InVEST模型定量评估陕西省植被碳储量时空演变特征及分布格局,分析土地利用/覆被类型变化对碳储量变化的影响,研究林草生态建设碳汇增长空间差异,确定林草生态建设提质增效对象区域。结果表明：（1）陕西省土地利用类型主要以耕地、林地、草地为主,土地利用类型转移变化也主要发生在三者之间;（2）1980― 2020年陕西省生态系统碳储量总体增加91.88×10⁶ t,增幅3.16%,呈现出“总体上南高北低、局部地区明显过高或过低”的地带性分布特征;（3）退耕还林（草）工程对碳汇能力提升效果明显,存在全局空间相关性,表现为一定的空间趋同集聚现象;（4）陕北地区为生态保护修复工程极优先区和优先区,陕南地区为中等优先区,关中地区为一般优先区。研究基于不同区县生态系统碳汇年均增长率的差异,确定生态治理优先区域,可为实现生态修复工程主导模式的分区管理以及碳汇能力提质增效提供参考。     

Methodological complexities of product carbon footprinting: a sensitivity analysis of key variables in a developing country context

Product carbon footprinting schemes adopt different analytical methodologies. The calculations can also be affected by limited data availability and uncertainty surrounding the value of key variables. The combination of these factors reduces the validity of comparing carbon footprints between products and countries.We used data from sugar production in Zambia and Mauritius to test how variations in methodology affected the product carbon footprint (PCF). We calculated a PCF according to PAS 2050 and explored the sensitivity of the results to the variation of key variables.Results showed that land use change emissions can dominate PCFs. The largest potential impact came from assuming global worst case data for land use change emissions where a product's origin is unknown (+1900%). The issue of land use change can lead to high carbon footprints for products from developing countries where more natural vegetation is still being converted and data are most lacking. When land use change is not important, variables such as electricity emission factors, capital inputs and loss of soil carbon had significant impacts on the PCF.This analysis highlights the large effect of methodology on PCFs. These results are of particular concern for developing countries where data are scarce and the use of global worst case data may be prescribed. We recommend the development of more precise emission factors for tropical countries and bio-regions, and encourage the transparent use of PCF methodologies, where data sources, uncertainties and variability are explicitly noted.     

宜居地球、碳中和与全球可持续城市化

人类世标志人类活动已经对地球系统产生重要影响。全球大规模城市化过程伴随碳排放快速增加和下垫面改变,对地球表层影响加剧,地球宜居性遭受破坏。碳中和是应对气候变化的国际共识、建设宜居地球的关键举措。基于多源数据对全球大规模城市化的地理格局与演化过程进行多维度刻画,对碳排放与城市化关联进行初步分析。主要结论如下：（1）全球城市化进程持续推进,城乡人口结构增长呈分化趋势,城市规模结构整体增长,规模增长的空间热点集中在东南亚以及非洲中东部等地区,越来越多的人口生活在大城市。（2）全球城镇用地显著增长,自1992年的36.4 km²增长至2018年的79.3万 km²,增长率达126.0%。同期,亚洲增长占比45.4%,是全球城镇用地扩张的主要地区。（3）伴随快速城市化全球能源碳排放迅速增长,2018年碳排放量达到376.7亿t CO₂,自1970年增长219.1亿t CO₂,其中,结构上电力部门增长占比45.8%、地区上亚洲增长占比84.3%。城市化率、人均GDP与人均碳排放关联呈分异特征,高城市化率、高收入国家间分异显著。呼吁建立跨学科的协同研究,探究“碳中和—宜居地球—可持续城市化”的关联关系,认识可持续城市化对于碳中和目标的潜力。     

天津市工业能源消费碳排放量核算及影响因素分解

天津市工业经济的快速发展促使其能源消费量持续增加,已经成为该市能源消费的主体.建立能源消费的碳排放核算方法,对天津市工业能源消费碳排放量的时间序列进行分析.结果表明:在过去10 a内天津市工业能源消费的碳排放量年均增长10.41%,比工业增加值平均增速低58.53%;工业能源强度持续下降,万元(104元)增加值碳排放强度整体呈下降趋势,由1999年的2.38 t/万元降至2009年的0.68 t/万元,表明工业节能减排效果较明显;在工业终端能源消费结构中,煤炭占57.80%,高于北京、上海等地.采用对数平均迪氏指数分解法(LMDI)对工业经济规模、行业结构、能源效率和能源结构等因素进行分析.结果表明:工业经济规模是碳排放持续增长的主导原因;行业结构、能源结构整体上对碳排放量影响较小;能源利用效率提高是工业节能减排成效的最主要贡献因素,对碳排放量变化的贡献率达-140.80%.通过对天津市工业行业的进一步分析可知,能源密集型行业严重影响了工业能源消费碳排放量的变化.      

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.      

中国碳排放及影响因素的市域尺度分析

评估区域碳排放及其与社会经济状况的关系对于制定碳减排措施至关重要.以中国339个地级及以上城市(不含新疆部分城市和港澳台地区)为研究对象,探究了非化石能源占比、土地开发度、常住人口城镇化率、第二产业占比、人均GDP和人均建设用地面积对人均CO₂排放量的影响.通过构建模拟人均CO₂排放量的贝叶斯信念网络,识别各因素对人均CO₂排放量的全局影响;采用多尺度地理加权回归模型,分析各因素对人均CO₂排放量的局部影响.结果表明：(1)2020年,中国地级及以上城市人均CO₂排放量呈现出由南向北递增,东部沿海向内陆递减的格局.(2)从全局来看,人均CO₂排放量对各因素的敏感性从高到低依次为：人均建设用地面积>人均GDP>常住人口城镇化率>土地开发度>第二产业占比>非化石能源占比.(3)从局部来看,各因素与人均CO₂排放量的空间关系方向与全局关系一致,关系强度上存在空间异质性.(4)清洁能源、脱碳技术、土地节约集约利用...     

低碳经济与“两型社会”的相关性及指标研究

能源和环境是本世纪紧密关联的两个最重要问题,因此发展低碳经济,建设“两型社会”是中国寻求自身进一步发展的必经之路。首先在分析低碳经济与“两型社会”理念内涵的基础上,揭示了两者的关系,它们虽然是两个独立的概念,但也存在紧密联系;其次在“两型社会”建设中融入低碳经济发展的“脱钩”指标,它和其他指标一起评价“两型社会”的建设成果,是判断“两型社会”是否成功的重要标志。本文选择的低碳经济发展的“脱钩”指标主要包括能源消耗与经济增长的“脱钩”指标以及二氧化碳排放与经济增长的“脱钩”指标。这些低碳发展评价指标不仅能够反映经济增长与资源环境变化的响应关系,还能进一步评价“两型社会”建设成果,具有深远的理论和实践意义。