广东省能源消费碳排放空间自相关分析

采用空间自相关(全局空间自相关和局域空间自相关)分析方法,对1995-2011年广东省能源消费碳排放总量、人均能源消费碳排放量和能源消费碳排放强度3个碳排放指标的空间自相关性和差异性进行研究。结果显示,1995-2011年,能源消费碳排放总量和人均能源消费碳排放量均存在显著全局空间自相关性,2个指标的全局Moran′s I指数分别在0.2~0.3和0.4~0.6范围变动,且均呈先上升后缓慢下降变化趋势,均在2008年达到阶段性极值点。局域空间自相关分析结果表明,这2个碳排放指标在珠三角都有高-高聚集区,在粤北都有低-低聚集区,同时这2个碳排放指标在珠三角周边城市也存在显著局域空间异质区。能源消费碳排放强度不存在显著全局空间自相关性,但在2011年存在一个局域低-低显著自相关区域。研究结果为广东省制定差异化碳减排政策和实现低碳省建设提供决策依据和信息支持。     

长江经济带交通碳排放测度及其效率格局(1985~2016年)

采用"自上而下"的方法测度了长江经济带1985~2016年交通碳排放量并分析其空间格局和时序演化特征;在考虑非期望产出的基础上,剔除外部环境变量和随机误差的影响,构建了三阶段DEA模型进行长江经济带交通碳排放效率值的评价与比较.结果发现：①长江经济带交通碳排放总量呈不断上升趋势,其中石油类能源消费产生的排放量占比最大,四川、两湖地区和苏浙沪地区分别是长江上、中、下游交通碳排放的高值区.②从东西方向看,交通碳排放重心总体上呈现先东移、后西移的变动轨迹;从南北方向看,在空间上突出表现为越来越向长江沿岸集中分布的特征.③不同省份的交通碳排放效率值存在显的空间分异现象;2007~2016年东部地区的效率值始终最高,但中部地区的效率值由高于西部地区演变为低于西部地区.④外部环境因素对交通碳排放效率具有显著性影响,其中产业结构优化始终有利于交通碳排放效率提升,而政府干预的影响则由"创新补偿"效应转变为"遵循成本"效应.     

云南省能源消费碳排放时空演变及其影响因素

双碳背景下，低碳试点地区的碳排放状况是当下需要关注的热点问题。该文基于“类NPP-VIIRS”夜间灯光数据和相关能源数据，以云南省16个地州市为研究对象，测算并分析了2010-2020年云南省能源消费碳排放时空格局演变，并借助地理探测器识别影响碳排放的关键因素及其时序变化。结果表明：（1）2010-2020年云南省能源消费碳排放总量呈波动中递增的变化趋势，各州市年均增长率最高和最低为昭通市、玉溪市。（2）空间上呈现出中东部高，西北部、西部、西南部低的分异特征；各州市能源消费碳排放总量高值区以滇中城市群为主，低值区主要分布在滇西、滇西南城镇群。（3）影响云南省能源消费碳排放的主要因素为经济发展水平、路网密度和对外开放程度；各因素在不同时期对碳排放的影响程度各不相同。总体来看，云南省能源消费碳排放整体呈现收敛态势，增长速率有所下降，但仍未达到碳峰值。     

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.     

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。     

东北地区能源消费碳排放时空演变特征及其驱动机制

运用探索性空间分析、冷热点分析、标准差椭圆分析和地理加权回归分析等地学方法,研究了我国东北地区2005—2014年间能源消费碳排放的时空演化特征及其驱动机制.结果表明:①东北三省的能源消费碳排放量从高到低分别为辽宁省、黑龙江省、吉林省,2014年碳排放量分别达到20266、9914、6411万t;②东北三省能源消费碳排放量呈比较显著的全局空间正相关特征,在统计学上显著性检验存在多个冷、热点,其中,热点区主要集中在辽宁省的大连市、沈阳市、本溪市和辽阳市,吉林省的吉林市,以及黑龙江省的大庆市和鸡西市,冷点区主要集中在黑龙江省的大兴安岭市、黑河市、佳木斯市和伊春市;③在省级尺度上东北三省碳排放重心在2005—2014年间呈往东偏移的趋势,在市级尺度上辽宁省和吉林省碳排放重心往西偏移,而黑龙江省碳排放重心则往南偏移;④在省级尺度上,能源消费碳排放主轴方向为"西南-东北",但有往北旋转的趋势,黑龙江省能源消费碳排放主轴呈现往北旋转的趋势,辽宁省和吉林省的能源消费碳排放主轴方向则呈往东旋转的趋势;⑤东北地区影响能源消费碳排放量的主要驱动因素的影响程度排序为:人均GDP产业结构总人口数城市化率老龄化.     

基于ESDA-GWR的1997—2012年中国省域能源消费碳排放时空演变特征

利用1997—2012年《中国能源统计年鉴》和《中国统计年鉴》相关数据,结合重心转移、ESDA及GWR等模型和方法,分析了近16年间中国省域能源消费碳排放量的空间相关性、异质性及影响因素,根据碳排放量划分标准将各省份划分为不同的碳排放区.结果表明:16年间碳排放量的重心向西迁移;我国省域碳排放量存在较为显著的空间正相关,自相关性在整体上表现出先增大后减小的趋势.2001年全局Moran's I指数达到最高值,为0.3012;能源消费碳排放量的冷热点格局表现出冷点扩张、热点被压缩的趋势;影响碳排放量的6个因素的影响程度由大到小依次为:总人口人均GDP煤炭消耗比重全社会固定资产投资第二产业比重人口老龄化率,只有人口老龄化率这一指标表现出负相关性;近16年我国省域碳排放量的空间格局发生了显著变化,2012年已有13个省份属于超重型碳排放区,表明我国要加强碳减排的力度.     

基于DOAS地空观测的典型热带地区臭氧敏感性研究

为实现中国节能减排与产业经济协调发展的目标，本研究选取中国碳排放重要来源之一的能源密集型产业，采用空间全局自相关，标准差椭圆，空间局部自相关以及空间杜宾模型等方法对2007—2016年中国30个省域能源密集型产业格局、碳排放强度时空演变特征进行了分析，在空间溢出视角下对能源密集型产业结构演变的碳排放效应进行了探讨.结果表明：①空间自相关Moran''s I检验表明碳排放强度与能源密集型产业集聚均存在显著的空间正相关.②标准差椭圆表明，能源密集型产业有重心迁移的现象，但迁移效果不明显.③空间杜宾结果显示，能源密集型产业集聚与碳排放强度呈现"N"型曲线关系，能源密集型产业的集聚对碳排放强度的影响存在明显的空间溢出效应，人口数量和外商投资会显著抑制碳排放强度.     

东北三省能源消费碳排放测度及影响因素

将扩展的Kaya恒等式与对数平均迪氏指数（LMDI）分解法相结合,以2005~2016年东北三省主要能源消费数据为研究对象,构建优化的碳排放分解模型,测度并分解其碳排放与碳排放强度.通过与中国同期能源消费碳排放的定量对比分析,考察各产业（部门）能源结构效应、能源强度效应、产业结构效应、经济产出效应和人口规模效应对东北三省能源消费碳排放的影响.结果显示：2005~2016年,东北三省碳排放总量占中国碳排放总量的8.84%,碳排放强度普遍高于中国碳排放强度.经济产出效应和人口规模效应对东北三省碳排放增长起拉动作用,其中经济产出效应贡献最大为188%,经济发展和城市化进程的加速不利于碳排放的降低.产业能源强度效应、能源结构效应及产业结构效应对东北三省碳排放增长起抑制作用,能源强度效应的抑制作用最大为59%,产业能源强度的调整空间较大.降低能源消耗强度,调整产业内部结构,完善经济政策体制是今后促进东北三省低碳经济发展的重要手段.     

中国能源消费和碳排放特征研究

基于中国能源消费数据,采用IPCC报告中碳排放估算方法,对我国1978～2010年的能源消费和碳排放特征进行研究。结果显示:中国能源消费和碳排放总量增幅较大,2010年中国能源消费量和二氧化碳排放量分别达到32.5亿t和76.13亿t,但是能源强度和碳强度总体上呈下降趋势;不论是总量上还是强度上,能源消费和碳排放的地区差异均较大。     

中国能源生产与消费趋势预测和碳排放研究

为合理、科学地对能源结构进行调整和优化,提出了能源结构的双组份模型。由统计检验估计法,对模型中的能源生产与消费的相关系数进行了预测估计。依据中国统计年鉴2008年数据,对我国2014年能源生产与能源消费的预测结果分别为24.26×108t标准煤及27.15×108t标准煤。利用预测的能源消费总量、结构与碳排放量之间的关系式——即单位能耗碳排放系数的表达式,预测中国2012年的碳排放量为21.87×108t标准煤,且有上升趋势,并提出了相关的能源对策。     

昆明市城镇家庭消费碳排放特征及影响因素分析

根据IPCC国家温室气体（GHG）碳排放计算清单指南,研究和修正昆明碳排放系数,对2000～2008年昆明市家庭城镇消费进行调查与碳排放量核算。结果表明：昆明市城镇家庭碳排放总量变化趋势为平稳上升趋势。碳排结构中能源碳排量占比最大,其排放主体为家庭用电、家用燃料,而物质消费碳排放主体为衣着类、粮食、肉类。另外,人口特征和经济特征因素与城镇家庭碳排放量具有显著相关性。     

基于资源场势的我国煤炭空间配置特征研究

论文将资源场势的理论运用到煤炭资源领域,利用相关公式计算全国可获得数据的30个省(区、市)的煤炭资源势、煤炭作业势和煤炭资源-作业势,分析了1986年以来我国煤炭资源空间配置的基本特征,并采用煤炭配置质量指数评价我国区域煤炭资源空间配置的合理性。研究表明:①随着时间的变化,我国煤炭资源场趋于集中,空间上呈现出以晋豫地区为中心,从东北向西北偏移的趋势;②各地区煤炭作业势在时间上变化幅度较小,空间上与煤炭资源势呈现总体相近的格局;③我国煤炭资源-作业场有向东部南部沿海地区和晋陕蒙地区集聚的趋势,目前基本形成了以东部南部沿海地区、环渤海地区为主的"S"形输入区和以晋陕蒙为主的"V"形输出区的空间格局;④可以将我国划分为三种煤炭空间配置类型区,即场源区(6个)、场汇区(19个)和基本平衡区(5个),煤炭资源空间配置具有显著的区域差异,空间极化现象突出;⑤我国煤炭资源空间配置总体是合理的,但是个别地区的配置方向或配置力度不尽合理,存在输出区过度输出和输入区过量输入等情况。     

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.      

碳排放与能源消费和经济增长的灰色关联分析

中国碳排放问题成为世界关注的焦点问题。研究碳排放与经济增长、能源消费关系有助于实现2020年碳减排目标。选取2001～2009年碳排放与能源消费、经济增长数据,运用灰色关联分析模型,分别计算碳排放与能源消费、经济增长的灰色关联度。研究结果表明,无论是从折线的相似程度还是相对于始点变化速率的接近程度来看,碳排放曲线与能源消费曲线、经济增长曲线十分相似,说明碳排放与能源消费、经济增长之间存在紧密联系。     

中国城市居民生活能源碳排放的时空格局及影响因素分析

随着经济社会的发展与人民生活水平的提高,生活用能强度逐年增大,城市居民生活能源碳排放日益成为碳排放的新增长点.本文采用Theil指数、空间自相关分析了我国城市居民生活能源碳排放的时空格局演变特征,并利用STIRPAT模型分析了影响城市居民生活能源碳排放的主要因素.结果表明:12001—2012年我国城市居民生活能源碳排放总量及人均生活能源碳排放量均呈增长趋势,其年增长率分别为9.69%、3.29%;2八大经济区域间城市居民人均生活能源碳排放的差异是构成我国城市居民人均生活能源碳排放总体差异的主要原因,其对总差异的贡献率达到了57.90%;3我国城市居民人均生活能源碳排放具有显著的空间正相关性,2001—2012年间城市居民人均生活能源碳排放的"冷点"区变化较为稳定,主要分布在东部和南部经济区,而"热点"区主要分布在西北、东北和黄河中游经济区;4城市人口规模、城市居民可支配收入、城市居民生活消费支出、城市居民年龄结构均对城市居民生活能源碳排放量具有加剧作用,而城市居民能源消费结构具有减缓作用,且北方城市居民生活能源碳排放量明显高于南方;5现有样本数据支持环境Kuznets曲线假说,即随着经济的发展,城市居民生活能源碳排放量存在转折点.     

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。     

基于脱钩指数的工业园区碳排放与经济发展关系

工业园区是工业活动的主要载体,也是碳排放的重点区域.为深入探究工业园区碳排放与经济发展的脱钩情况及其驱动力,以郑州经济技术开发区(郑州经开区)为例,运用IPCC碳排放核算方法、 Tapio脱钩模型和对数平均迪式指数分解法对园区能源消费碳排放的特征、碳排放与经济发展的脱钩关系和脱钩驱动因素进行分析.结果表明：(1)从碳排放特征看,郑州经开区能源消费碳排放以间接碳排放为主,碳排放总量呈现前期快速增长,中期增长减缓,后期负增长的趋势,碳排放强度逐年下降;(2)从脱钩情况看,2011～2016年郑州经开区碳排放总量与经济发展间的脱钩指数为1.021,处于增长连结状态,2016～2020年脱钩指数下降至0.089,转变为弱脱钩状态;(3)从驱动因素分析,2011～2016年能源碳排放系数、能源强度、产业结构和经济规模4个因素对郑州经开区碳排放脱钩均有抑制作用,2016～2020年除经济规模外均转为促进作用.研究显示,郑州经开区碳排放脱钩因素中,经济规模起主要抑制作用,能源效率起主要促进作用.研究成果可为以郑州经开区为代表的产城融合型工业园区制定相应碳减排政策和实现“双碳”目标提供参考.     

1999～2007年中国能源消费碳排放强度空间演变特征

采用Theil指数和空间自相关分析方法,研究1999～2007年国家、区域和省际层面能源碳排放强度特征、区域差异水平和空间格局演变.结果表明,①1999～2007年,全国能源碳排放总量从0.91 Gt逐年上升至1.83 Gt,碳排放强度从0.83t.万元-1震荡下降至0.79 t.万元-1;②八大经济区域碳排放强度呈现...     

北京城市碳排放量与影响指标分析

主要研究了在发展中国家经济背景下,北京的城市碳排放量、变化趋势,并建立了对应低碳政策。运用了指标分析和相关系数分析法,对碳排放影响指标进行了相关性分析。研究认为,能源消费是北京城市碳排放的主导因素,能源消费结构的优化将是低碳发展的重要途径。提高天然气和新能源消费比例,降低电力和油品的消费总量应是北京城市低碳发展的政策导向。