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.     

长江三角洲城市群工业污染时空演化及其驱动因素

基于2003~2015年长江三角洲（以下简称长三角）城市群26个城市工业废水和工业SO₂排放数据,采用标准差椭圆、地理集中指数、工业环境绩效指数、空间形态差异指数等方法从宏观和微观视角对长三角城市群工业污染时空演化进行分析,同时采用对数平均迪氏分解（LMDI）模型对其工业污染排放主要驱动因素进行分解.研究发现：2003~2015年工业废水和工业SO₂排放量分别下降了16.97%和28.79%,但占全国比重仍然较高,尤其是工业废水对生态环境胁迫较大.2种工业污染空间形态均呈现出北（偏西）-南（偏东）的空间分布形态,而2种工业污染重心移动轨迹并不一致,工业废水重心总体上朝向东（偏南）方向迁移了12.85km,而工业SO₂重心总体上朝向西（偏北）方向迁移了26.89km.此外,2种工业污染主要集中分布于长江沿岸城市且污染集中度指数由高到低大致呈半圈层状向周围递减.工业发展与工业污染空间形态演变具有一致性,工业废水重心和工业SO₂重心与工业发展重心距离均在逐渐缩小,而2种工业污染-环境绩效空间分布格局并不完全一致.驱动因素方面,环境规制引起的技术改善效应是工业污染排放量减少的主要原因,而由环境规制引起的产业结构效应对工业污染排放量的影响则取决于区域发展政策,经济发展效应是工业污染排放量增加的主要原因,人口规模效应对工业污染排放量的影响较小.     

基于LMDI方法的广东省生活能源消费影响因素分析

运用对数平均迪氏分解法(LMDI)构建广东省生活能源消费的因素分解模型,定量分析2000~2014年间能源结构、人口规模、居住面积和设备消费等因素的变化对生活能源消费的影响。研究发现,4种因素的累计效应均为正,而采用逐年效应角度观察,设备消费是生活能源消费增加的最大拉动因素,其次为居住面积。基于研究结果,提出降低居民生活能源消费的相关政策建议。     

中国城市生活垃圾产生量的区域差异-基于STIRPAT模型

基于2006~2017年的中国省级面板数据,本文以STIRPAT理论模型为基础,建立固定效应模型,分别从全国和区域两个层面深入探究人口、富裕程度和技术对城市生活垃圾产生量的区域差异.研究结果表明：（1）近年来,生活垃圾产生量快速增长,同时存在显著的区域差异;（2）从人口因素看,在全国层面上城镇化水平、人口规模、家庭规模和人口老龄化的弹性系数分别是1.152、0.585、-0.478、-0.230,对生活垃圾产生量的影响程度依次减小.在东部地区,城镇化水平提升、人口规模增多和家庭规模小型化促进生活垃圾的产生,人口老龄化增加减少生活垃圾的产生.在中西部地区,城镇化的正效应和人口老龄化的负效应明显强于东部地区,人口规模的正效应和家庭规模的正效应明显弱于东部地区;（3）从经济发展看,在全国层面上居民人均消费支出与生活垃圾产生量呈现倒N型关系.在东部地区,居民人均消费支出和人均GDP的提升促进生活垃圾的产生;（4）从技术水平看,生活能源消耗强度和市容环境卫生费用的弹性系数分别为0.120、-0.0168,区域差异不明显.     

技术创新对中国区域碳减排影响差异及对策研究

技术创新对碳减排影响研究有助于把握技术引进、自主创新的方向。该文将技术创新分解为自主研发、技术引进以及消化吸收能力,利用1996-2014年省际面板数据构建因素分解模型,并从全国及区域层面进行回归实证分析,结果表明:自主研发和技术引进能有效促进碳减排,而消化吸收能力抑制了碳减排;技术创新对碳排放影响存在明显的区域差异,自主研发对东部和西部地区有显著负影响,具有减排效应,而对中部和东北地区影响不显著,技术引进对西部和东北地区有显著负影响,而对东部和中部地区影响不显著,同时,各个区域消化吸收减排能力都较弱,其中东部和西部最弱;进一步分析2008年金融危机之后的技术创新作用,发现东部地区技术引进减排作用加强,中西部地区技术创新减排效应进一步凸显,区域间技术扩散进程进一步扩大。国家应加大研发和教育的投入,实施各种政策推动企业低碳技术的创新,并根据自身实际情况合理分配技术的引进。     

贵州省直接生活能源碳排放及影响因素分析

依据贵州省2000-2014年居民直接生活能源消费数据,运用碳排放系数测算贵州省居民直接生活用能碳排放量,并进行统计分析。继而采用LMDI分解法定量分析能源消费结构、能源消费强度、居民消费水平、人口规模4个因素对贵州省居民直接生活用能碳排放增量的影响,并对比分析城镇和农村影响因素的差异。结果表明:居民消费水平是拉动贵州居民生活用能碳排放增长的决定性因素;生活能源强度是抑制碳排放增长的主要因素,能源消费结构和人口规模的变动也对碳排放增长具有负向影响,但作用强度相对较小。从城乡来看,居民消费水平效应显著增加了城镇居民直接碳排放,能源消费强度效应对农村居民直接碳排放抑制作用最明显。     

我国一次能源消费的人均碳排放重心移动及原因分析

为深入把握我国由一次能源消费产生的人均碳排放变化的区域差异,引入重心概念,测算了1995~2005年间我国人均碳排放重心位置及其变化趋势,归纳了重心移动的特征。进而分析了重心移动的原因：使用重心线段中垂线的方法进行直观的图示分析,并把全国分成8个区域,采用分解模型考察各区域的人均碳排放变化情况及影响因素的贡献率。结果显示：影响因素对各个区域人均碳排放的贡献率变化差异较大,总体来讲,对人均碳排放起主要作用的是经济发展所带来的拉动作用及能源效率所产生的抑制作用。最后提出相应的政策,推广先进技术以缩小不同区域能源效率的差异,加快能源结构调整,提高能源结构对人均碳排放的抑制作用。     

中国工业能源消费强度的影响因素研究——基于省域工业数据的实证分析

基于分解方法,把中国各省域1985-2008年间不同时期的工业能源消费强度变化分解为规模效应、结构效应和技术效应。结果表明:规模效应、技术效应和结构效应在不同省域及不同的时段内,强度和方向都有所不同。规模效应在1985-1995、1995-2004年间两个时期都是工业能源消费增长的主导因素,且随着时间推进,作用强度也在显著增加;同时规模效应强度的区域差异并不显著;而在2004-2008年间,规模效应则出现明显分异,增长能源与节约能源两种效应同时并存。技术效应在1995-2004、2004-2008年两个时期都是朝着节约工业能源的方向发展,表明随着时间的推进,技术效应在各个省域的作用在逐步显现,但其大小对不同区域来说有所不同;在1985-1995年时期内,技术效应的大小和方向都不一。总体来看,技术进步的节能效应在一些省域有待提高,这样才有助于"积极主动"地促进工业能源消费降低。结构效应在三个时期方向不一,仅在少数地区表现为节能作用;且较之以上两种效应,结构效应的作用强度较小;结构效应与各地区工业发展阶段密切相关,其节能潜力仍需充分挖掘。     

岷沱江流域社会经济的水环境效应评估研究

引入"驱动力-压力-状态-影响-响应-管理"(DPSIRM)模型模拟经济社会与水环境之间的相互响应关系,构建流域社会经济的水环境效应评估的指标体系,以揭示出流域经济发展中人、水环境相互作用的链式关系.采用熵变加权法对指标体系的各指标进行赋权,得到水环境效应综合评估指数公式.以长江上游岷沱江流域为研究区域,对岷沱江流域2000—2014年水环境效应进行评估研究,通过综合及子系统评估结果分析,探析影响流域水环境可持续发展的关键因素.评估结果表明:岷沱江流域2000—2006年岷沱江流域的水环境效应处于Ⅲ级(基本安全),从2007年开始,岷沱江流域的水环境效应处于Ⅱ级(安全).岷沱江流域水环境效应评估指数在2000—2011年间呈现逐步上升的趋势,但2003—2006年略有下降,2011年达到最大,2012—2014年又逐步下降.各子系统评估指数差异性较大,有着不同的发展趋势,管理子系统各指标对综合水环境效应影响最大,其次为影响子系统指标、响应子系统指标.论文构建的流域水环境效应评估的DPSIRM及熵权模型具有实用性和可行性,为区域水环境规划与综合管理科学决策提供依据.     

晋陕蒙能源消费碳排放重心的移动轨迹及其动因

为衡量晋陕蒙地区能源消费碳排放重心空间格局的演变,文章利用2006年IPCC公布的碳排放计算方法,测算晋陕蒙地区2000-2016年的能源消费碳排放总量,使用时间序列曲线估计演化晋陕蒙地区能源消费碳排放重心的变化趋势,计算其重心的移动距离,最后利用相关分析法分析能源消费碳排放重心空间格局变化的影响因素。结果表明:晋陕蒙地区能源消费碳排放总量在逐年上升,能源消费碳排放重心在不断地移动,重心大致位于陕西省与山西省的中部接壤地带,2008年之前重心在陕西省,2008年之后转向山西省,总体呈现由西南向东北的变化趋势。通过时间序列的曲线估计2016年之后纬度方向上出现拐点,重心转而向东南方向发展。     

长江三角洲经济与工业污染重心演变及脱钩机理

以2000~2010年长江三角洲地区16市GDP、工业总产值、工业废水、工业废气和工业固体废物排放数据为基础,运用重心模型,通过测算重心坐标及其偏移距离,揭示长江三角洲地区经济重心和工业污染重心移动轨迹和演变规律,并从经济发展、产业结构、污染转移、环保投资等方面解析其演变机理.研究结果显示:经济重心与工业污染重心均位于几何重心的西北方向,但两者重心路径偏移呈现出一定的脱钩现象;经济重心呈现向西北方向偏移,其中GDP、工业重心偏移距离分别为9.45,7.58km;工业污染重心则向东南方向移动,其中工业废水、工业废气、工业固体废物重心偏移距离分别为18.11,28.98,3.84km;工业污染重心和经济重心迁移轨迹之间的脱钩现象受多种因素的驱动.其中,经济结构优化和发展不平衡加剧了经济重心向西北方向移动;环保投资推动了工业污染重心向东南方向移动;产业结构重型化及污染的地区间转移一定程度的加剧了工业污染重心向东南方向移动.     

泛长三角地区工业污染重心演变路径及其驱动机制研究

工业污染重心路径演变是制造业转移过程中形成的环境空间响应形式,为探明经济发达的泛长三角地区工业污染重心对制造业转移的响应关系,采用2000~2010年工业污染排放数据,运用重心模型,测算各年份工业废水、废气和固废排放重心坐标,分析工业污染重心转移路径及演变规律,探讨重心演变的驱动机制.结果表明:1泛长三角地区的工业污染重心发生了偏移,其中工业固废偏移距离最大,为180.18 km,而工业废水、废气偏移的方向最大,分别为0.40°、0.17°;2工业污染重心轨迹偏移受多种因素的驱动影响.其中,安徽、江西地区重工业的高速发展加剧了污染重心朝西部偏移;以江苏、上海、浙江为代表的长三角地区产业结构优化与调整在一定程度上缓解了该地区的工业污染,安徽、江西地区高污染产业份额的增加及宽松的宏观区域政策助推了工业污染向西部地区偏移;而大规模的清洁化生产、较强的环境治理力度和完善的环保监测制度在一定程度上减缓了工业污染朝东部地区偏移.     

淮河流域粮食生产与化肥消费时空变化及对水环境影响

以淮河流域172 个县为研究单元,基于1990、1995、2000、2005 和2010 年分县粮食、化肥及2010 年水环境数据,采用ESDA模型、重力模型、回归分析和GIS 空间技术方法,分别对流域粮食生产与化肥消费的空间集聚程度及重心进行测定,在此基础上分析了流域粮食生产与化肥消费的动态时空变化规律、耦合关系及其对流域水环境影响。结果表明：①粮食生产与化肥消费的“高-高”和“低-低”集聚区存在显著空间正相关,空间聚集特征明显,“高-高”类型区主要集中分布在流域下游的苏北平原和皖北平原,“低-低”类型区主要集中分布在流域上游的伏牛山、桐柏山和沂蒙等山区;②重心分析表明,20 a 来粮食生产和化肥消费的重心逐步由流域东北向西南方向移动,分别移动了29.51 km和34.97 km,两者重心之间距离呈现近似“W”的“先减后增再减再增”徘徊特点;③流域粮食生产与化肥消费的“高-高”和“低-低”集聚区在流域空间位置上高度耦合,呈现增减协同的时空演进格局,且两者重心时空演变轨迹具有同向性,空间耦合特征显著;④回归分析表明化肥消费是流域水环境污染的主要贡献因子和污染来源,也表明流域粮食生产过程中环境成本较大,呈外部不经济效应。     

Full accounting of the greenhouse gas budget in the forestry of China

Forest management to increase carbon (C) sinks and reduce C emissions and forest resource utilization to store C and substitute for fossil fuel have been identified as attractive mitigation strategies. However, the greenhouse gas (GHG) budget of carbon pools and sinks in China are not fully understood, and the forestry net C sink must be determined. The objective of this study was to analyze potential forest management mitigation strategies by evaluating the GHG emissions from forest management and resource utilization and clarify the forestry net C sink, and its driving factors in China via constructing C accounting and net mitigation of forestry methodology. The results indicated that the GHG emissions under forest management and resource utilization were 17.7 Tg Ce/year and offset 8.5% of biomass and products C sink and GHG mitigation from substitution effects from 2000 to 2014, resulting in a net C sink of 189.8 Tg Ce/year. Forest resource utilization contributed the most to the national forestry GHG emissions, whereas the main driving factor underlying regional GHG emissions varied. Afforestation dominated the GHG emissions in the southwest and northwest, whereas resource utilization contributed the most to GHG emissions in the north, northeast, east, and south. Furthermore, decreased wood production, improved product use efficiency, and forests developed for bioenergy represented important mitigation strategies and should be targeted implementation in different regions. Our study provided a forestry C accounting in China and indicated that simulations of these activities could provide novel insights for mitigation strategies and have implications for forest management in other countries.     

东北三省农田生态系统碳排放时空分异特征及驱动因素研究

根据2000—2014年东北三省碳排放的相关数据,结合空间探索性分析及地理加权回归等模型方法,对研究区农田生态系统碳排放量的空间集聚性、差异性及其重要驱动因素进行研究.结果表明:东北三省农田生态系统碳排放量存在比较显著的全局空间正相关,自相关性在整体上表现出逐渐增强的趋势,到2014年全局Moran's I指数达到最高值0.3395.在局部空间相关关系上,东北三省农田生态系统碳排放量的高-高区域集中在黑龙江省和吉林省,低-低地区主要集中在辽宁省,表现出不平衡的发展格局.人均GDP对农田生态系统碳排放有负效应,总人口数对农田生态系统碳排放的影响从正效应转变为负效应,化肥施用对农田生态系统碳排放影响程度的空间分布格局发生了较大变化,代表生产技术水平和能源消耗的农业化肥施用量和农业机械总动力因素对农田生态系统碳排放的影响较大,东北三省农田生态系统碳排放和农业机械总动力相关程度有逐渐趋同的趋势.     

库布齐沙漠典型地区景观变化研究

Spatial pattern analysis is the core component in landscape ecology research. We analyzed the landscape pattern and dynamic process of the Kubuqi Desert by using a typical region as a study area. This study area includes four towns: ShuLinZhao, WangAiZhao, BaiNiJing and JiGeSiTai. The area of cropland, fixed sand dune, woodland, residential area and wetland increased and centralized gradually, while the area of semi-fixed sand dune, drifting sand dune, meadow and washland decreased and dispersed gradually from 1987 to 2003. On the landscape level, the patch shape tended to be regular, and the landscape pattern tended to be simple, causing the fragmentation degree, heterogeneity and diversity of the landscape to decrease. Fixed sand dune, Semi-fixed sand dune, drifting sand dune, meadow and river flood plains were the five main export classes, and residential area, cropland and wetland were the three main import classes. The classes that had a relatively large total area and large average patch area had a smaller extent of gravity center migration, whereas the classes with small total area and small average patch area had a larger extent of gravity center migration; this is because the small patches are easily influenced by human activities or natural factors. In addition, the desertification area and desertification degree reduced gradually in the study area during the period from 1987 to 2003.     

中国天然气资源流动类型、集散特征与格局演化

首先分析了中国不同天然气流动类型区的发展状况,并将全国划分为无流地、单向输流地、单向汇流地和双向交流地4 种流动类型,然后重点分析了天然气源汇地空间格局现状集散特征以及空间格局的演化规律。主要结论如下:① 天然气无流地、单向输流地、单向汇流地和双向交流地在“十一五”期间其数量都趋于稳定;天然气输流中心数量少、流量大,而汇流中心数量大、分布广,在地理空间上呈现出显著的集中输流和分散汇流的特征。② 中国天然气各输出源地的空间现状具有地理分散性的特征,而资源汇地具有较强的正自相关性,呈显著的空间集聚模式。其中,长三角两省一市以及北部的山东省表现为“高-高”集聚,而云南、四川、西藏、青海、甘肃地区则呈现出“低-低”集聚特征。③ 中国天然气源地空间形态变化分三个不同发展阶段:2001-2003 年相对平稳,2004-2006 年西北向移动,空间扩张,分散化明显,2007-2011年东向转移,空间收缩,密集化特征显著;我国天然气汇地空间形态变化分两个不同的发展阶段:2001-2005年东西向扩张、南北向收缩,2006-2011年空间结构相对平稳,密集化趋势明显。     

闽江河口湿地自然保护区及其周边景观动态变化及预测研究

在遥感和地理信息系统的支持下,通过解译2003年和2013年两个时期的遥感影像,获取闽江河口湿地自然保护区及周边区域的土地景观类型转化数据,确定相应的转移概率矩阵,应用马尔科夫模型模拟研究区域土地景观演变情况.并选取合适的景观格局指数,对闽江河口湿地自然保护区及周边区域的景观格局变化和驱动力进行研究和分析.结果表明:2003~2023年间,随着人类活动强度的增加,闽江河口湿地自然保护区内自然斑块减少,人工斑块增多,景观趋于破碎化、复杂化.海岸线侵蚀、城市扩张、政策导向等是闽江河口湿地及周边区域景观格局变化的主要驱动因素.     

晋西北地区土地沙漠化时空格局及其驱动因素

利用晋西北地区1975,1991,2000,2015,2019年遥感影像,采用转移矩阵模型、重心迁移模型和主成分分析法,研究晋西北地区土地沙漠化的时空变化及其驱动机制.结果表明：土地沙漠化面积在时间上呈现先增加、后减少的动态趋势,其中1975~1991年沙漠化土地面积增加1495.10km²,非沙漠化土地转移为轻度沙漠化土地面积最大（1506.12km²）;1991~2000年沙漠化土地面积增加689.09km²,轻度沙漠化土地转移为中度沙漠化土地面积最大（11098.72km²）;2000~2015年沙漠化土地面积减少2365.85km²,中度沙漠化土地转移为轻度沙漠化土地面积最大（10569.56km²）;2015~2019年沙漠化土地面积减少1931.39km²,轻度沙漠化土地转移为非沙漠化土地面积最大（1909.93km²）.空间上呈现先偏南、后偏西北的迁移趋势,其中1975~1991年、1991~2000年沙漠化土地重心总体上偏南方向迁移,重度沙漠化土地重心迁移距离最大,分别为19.26,20.06km;2000~2019年沙漠化土地重心向西北迁移,轻度沙漠化土地重心迁移距离最大,为30.29km.1975~2019年晋西北地区土地沙漠化动态变化是自然因素和人为因素共同作用的结果,人口数量和牲畜数量是影响沙漠化土地变化的主要人为因素,大风日数是影响沙漠化土地变化的主要自然因素.