基于空间回归模型的中国碳排放空间差异模拟

以中国碳排放数据库的多年分省碳排放数据为基础,选取植被指数NDVI、夜间灯光影像DMSP-OLS、生产总值、工业总产值和人口数5项指标,采用1 km×1 km格网,运用空间滞后回归模型对中国2000年和2013年的碳排放进行时空分布模拟,并对空间模拟结果进行误差分析及纠正,获得地均碳排放强度的空间分布图,以弥补传统碳排放统计空间展示效果差、空间分辨率低等缺陷.结果发现,中国碳排放的空间分布格局差异显著,地均碳排放强度分布呈现由东部地区向中西部地区逐渐递减的阶梯状区域分布差异,东部地区的碳排放高值聚集区域大致呈现面状聚集分布特征,区域之间碳排放的差异较小,西部省会城市、工矿城市与农村地区碳排放量差异显著.2013年的地均碳排放强度明显高于2000年,且高值区域的分布范围明显扩大,低值区域分布范围面积明显减少.     

基于随机森林模型的我国县域碳排放强度格局与影响因素演进分析

为了研究县域碳排放强度空间格局及其关键影响因素的演进规律,在测算2009~2017年我国县域碳排放强度的基础上,通过ArcGIS空间统计模型分析了县域碳排放强度的空间格局,并利用随机森林模型识别了碳排放强度的关键影响因素及其时序演进特征.结果显示:2009~2017年我国县域平均碳排放强度减量波动下降,2017年县域平均碳排放强度为2.02t/万元,仍有较大的削减潜力;县域碳排放强度总体格局呈显著空间自相关,并呈现波动增强趋势;局部格局呈显著的南北和东西分异,热点区呈西进态势,冷点区呈南下北上态势.关键影响因素中省会距离、产业结构、路网密度和人口的重要性高于经济水平、财政收支、绿色专利和开通高铁;时序演进反映,绿色专利、人口总数和经济水平的重要性在提升,而产业结构和人口密度的重要性在下降;其中大部分关键影响因素同碳排放强度呈现非线性响应关系.     

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.     

近20年重庆市主城区碳排放的时空动态演进及其重心迁移

碳排放引起全球气候变暖是各界十分关注的环境问题,对城市碳排放时空演进的动态监测是实现区域"双碳"目标的重要环节.以重庆市主城区为例,基于土地利用和能源消耗数据,在采用碳排放系数法估算出2000~2020年主城区153个乡镇街道碳排放量的基础上,运用ESTDA框架,通过LISA时间路径、时空跃迁以及标准差椭圆模型等方法,从时空交互视角分析了近20年主城区碳排放的时空动态演进及重心迁移.结果表明:①近20年主城区乡域碳排放具有显著的空间正相关性,空间趋同性呈先降后升的趋势.②近20年低、中等相对长度的乡镇街道数共计126个(占比82%),表明主城区乡域碳排放的局部空间结构具有较强的稳定性;低、中等弯曲度的乡镇街道数共计138个(占比90%),说明主城区乡域碳排放在空间依赖方向上的波动性较为稳定;协同增长类型的乡镇街道数共计113个(占比74%),表明主城区乡域碳排放格局具有较强的空间整合性.③近20年时空凝聚指数均大于70%,说明主城区乡域碳排放的局部空间关联模式和集聚特征具有较强的稳定性.④近20年主城区碳排放重心分布于106°30''43″~106°32''42″E,29°33''34″~29°35''56″N之间,重心整体上向东北方向迁移,空间分布由"西北-东南"格局转变为"东北-西南"格局.研究结果可为重庆市绿色低碳可持续发展和制定差异化减排政策提供参考,并为西部其他同类型山地城市提供借鉴.     

论中国农业持续发展研究中的若干问题

“持续农业的研究对象”、“农牧结合问题”、“粮食问题”“农业生产布局”以及“中国农业生产效率”一直是我国学术界与政策决策阶层争论与关注的热点。五大“热点”不仅影响我国农业生产的正确决策,也影响着我国农业研究的方向。作者根据近年研究实践,结合国内外的大量研究成果,从理论与实践２个方面对上述问题进行了实事求是的分析、论述。①“持续农业”是学术术语,并不是农业替代模式,持续农业的研究对象则是促进农业持续发展的技术体系与管理战略,以此促进农业向环境健康与安全的方向发展,并不是“创造”一种新的农业生产模式完全替代常规农业；②我国农牧结合研究依然停留在古时期“种植业提供饲料,畜牧业提供畜粪还田培肥地力”这一传统观念阶段。农牧结合研究应该在我国农、牧生产专业化进一步深化的基础上,从饲料能量蛋白质供给与消费平衡这一深层次上优化和把握农牧结合强度及其协调性,同时要高度重视我国畜牧业生产专业化可能引发的农、牧“分离”及其潜在的环境问题；③有计划地节制食物消费的增长速度、引导膳食结构的转变与合理引导并积极寻找粮食替代资源,是解决我国粮食生产在经济高速增长前提下粮食供需缺口不断扩张的主要途径；④我国种植业生产发展空间格局的重心应摆     

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.     

中国省域能源消耗碳排放的空间效应研究：基于不同空间权重矩阵视角

文章研究选择2007-2016年统计数据估算了中国30个省(直辖市、自治区)能源能耗碳排放量,分析了能源消耗碳排放量的空间关联效应,在3种权重矩阵条件下,通过空间杜宾模型,对选择的6项碳排放影响因素进行回归分析,结果显示:(1)能源消耗碳排放体现出较强的空间正相关性,10年间的莫兰指数均值达到了0.248,但是整体相关性成下降趋势。(2)能耗强度、经济发展水平、城市化水平和能源工业投资从强到弱表现出对能源消耗碳排放的正相关关系,而产业结构和能耗结构表现出对能源消耗碳排放有一定的弱负相关关系。(3)从空间溢出效应看,在邻接权重矩阵条件下,产业结构和能耗强度表现出正向溢出效应,其他4项影响因素表现出负向溢出效应;在距离权重矩阵下,能耗强度、能源工业投资和城市化水平表现出正向溢出效应。     

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...     

中国省域能源消费碳排放时空异质性的EOF和GWR分析

利用自然正交函数(EOF)揭示中国各省份能源消费碳排放量变动的时空特征,借助地理加权回归模型(GWR)分析了碳排放量驱动因素的空间分布状况.研究结果表明:中国省域能源消费碳排放量整体处于增长状态,但其增长速度有减缓趋势;EOF第一模态结果显示,碳排放量以四川省为中心向南北方向扩散,低值区集中分布在西北地区和珠三角地区;第二模态结果显示,碳排放量增长速度表现出西南地区和东南沿海地区较快,而中部省份碳排放量增长速度较慢的态势.碳排放量影响因素的重要程度由大到小依次为:总人口变化量、人均GDP变化量、城镇化率变化量、二产比重变化量、贸易开放程度变化量和能源消耗强度变化量,其中,总人口变化量的影响程度最为剧烈,每当总人口变化1%时,碳排放量相应地会变化0.5358%.     

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。     

上海城市土地利用转变类型及其空间关联分析

基于多时段TM遥感影像资料,通过地图代数和空间关联分析、相邻度分析等空间分析手段的综合应用,论文对上海地区近10年来城市土地利用变化类型、形成过程和相关空间机制进行了研究,结果表明:①近10年来上海城市土地利用扩展经历了“单核扩展”模式为主(1987～1990年)到“单核扩展”、“多核扩展”与“点-轴”扩展模式并存(1990～1995年),直至“多核扩展”及“点-轴”等复杂扩展模式为主(1995～2000年)的变化过程,导致上海中心城区和郊县城镇规模急剧扩张,交通干道沿线区域城市化过程明显增强,并形成整个上海地区城市化网络结构;②面积贡献率较大、转变频率较低的城市土地利用变化类型,与其他类型之间具有较高的关联度和空间亲和性,构成中心城区或卫星城、郊区城镇的扩展核心;③面积贡献率较低的类型,其转变频率较高,分布零散,构成扩展核的外围部分,这些城市周边地区存在一定程度紊乱、不合理的土地利用、开发活动;④城市化过程的内在空间机制与土地利用类型的面积和转变频率有密切关系。在更精细的尺度上依据转变频率划分的类别在一定程度上能更好体现城市土地利用变化类型的空间分异,及其作为宏观驱动机制的社会经济因子所具有的空间差异性。     

重庆市农业转型发展的时空演进及问题区识别——基于全要素生产率视角

研究农业全要素生产率时空演进规律对于合理制定农业转型升级政策具有重要意义。在使用DEA-Malmquist指数模型测算出重庆市37个县（区）2000-2016年农业全要素生产率增长的基础上,结合空间分析方法和核密度估计方法考察农业TFP的时空演进特征,并识别出问题区域。研究表明：（1）2000-2016年间重庆市农业全要素生产率呈上升趋势,农业TFP指数呈“U”型和阶段性波动的变化趋势,并且表现出明显的空间不平衡性。（2）农业TFP指数增减趋势与技术进步指数的变化趋势基本一致,技术进步是影响农业全要素生产率的主要因素。（3）从全市来看,农业TFP的核密度曲线不断向右移动,且波峰高度持续上升,波峰形态由“单峰”分布向“多峰”分布转变,说明重庆市农业全要素生产率的地区差距在考察期内呈增大趋势。（4）依据TFP增长、技术进步和技术效率的关联关系,识别出三种类型的问题区域,并针对每类问题区域提出农业转型发展的政策建议。     

中国居民生活碳排放的区域差异及影响因素分析

论文在总结划分居民生活碳排放（HCEs）类别的基础上,以中国HCEs量为测度指标,从时间和空间两个角度对1997-2012年人均HCEs进行分析,同时对2012年人均HCEs的空间格局分布及影响因素进行分析。基本结论如下：根据划分方法,HCEs按照碳排放源可分为直接和间接碳排放;按照基本生活需求可分为基本和发展碳排放;按照人类消费行为可分为交通、居住、食品、商品及服务碳排放五大类。从时间尺度来看,中国各类别人均HCEs均呈现逐年上升趋势。从空间差异来看,1997-2012年,我国各省人均HCEs表现出共同的空间分布特征。从空间格局分布来看,2012年中国人均居民生活碳排放呈现从东到西递减的趋势。从空间计量模型角度看,2012年,人均居民生活基本碳排放比重是影响人均HCEs空间差异的主要驱动因子。此外,各地区人均收入和人均GDP的差异也对人均HCEs的空间差异起到正相关作用。基于对中国人均HCEs的时空格局及影响因素分析,为我国制定碳减排举措提供科学依据并提出有效建议。     

成渝城市群碳排放时空特征及其影响因素

利用2008~2018年成渝城市群内16个城市的面板数据,运用空间自相关和时空地理加权回归模型,探究了城市群碳排放的时空演变格局,揭示了碳排放影响因素的时空异质性.结果表明,成渝城市群碳排放整体呈增长态势,总量由5亿t增加到6.6亿t,增速约为1500t/a,地均碳排放量和人均碳排放量也存在波动上涨趋势.碳排放总量热点区域集中在成都和重庆,分别占总量约20%和25%,冷点区域为雅安市.碳排放总量和地均碳排放均存在显著的空间差异,人均碳排放的莫兰指数为正,呈现明显的空间聚集格局.整体上,人均碳排放表现出东北低-西南高的空间结构特征,南充,遂宁,广安是低低聚集区域.城市群中各个城市的影响因素显示出时空异质性,能源强度、经济发展水平、人口规模对城市的碳排放都有明显正向作用,在成渝中西部城市作用强度大;而城市化水平的正向影响较弱,对成渝东部城市影响较强.     

基于空间聚类分析的中国旅游业碳排放效率

旅游业碳排放效率是考量旅游经济增长与生态环境关系的重要指标,对旅游业碳排放效率的有效测度和分析是实现旅游业节能减排与可持续发展的基础支撑.采用“自下而上”法核算2001—2015年我国旅游业能源消耗量与碳排放量（不含港澳台及西藏自治区数据,下同）;继而运用非期望产出SBM模型对旅游业碳排放效率进行测度,并通过空间自相关分析揭示其空间特征;最后采用Malmquist指数（MI）评估旅游业碳排放效率的动态趋势.结果表明:①研究期内我国旅游业总体碳排放效率较低,平均水平为60%;各年度达到最佳生产前沿面（旅游业碳排放效率值为1）的省(市、自治区)(简称“省区”)数量较少,绝大多数省区的碳排放效率具有较大改善空间;旅游业碳排放效率水平存在明显的省际差异;东、中、西部地区的效率存在梯度差,形成“东高西低”的空间格局.②Moran's I指数和LISA聚类图显示,各省区旅游业碳排放效率存在明显的正向空间相关性,在空间分布上呈现出显著的地理聚集特征,形成“高—高”型与“低—低”型聚集区,空间联动格局尚未形成.③2001—2015年MI均在1以上（2004年除外）,且总体平均值高达1.195,体现出持续改善的态势;各省区碳排放效率的提升来源于技术进步与技术效率双重贡献,其中,技术进步是促进旅游业碳排放效率提升的主要贡献因素.研究显示,我国旅游业碳排放效率的空间分布不均衡,但整体呈现持续上升的态势,各省区在依赖技术进步提高碳排放效率的同时,要注重全局空间联动格局的形成,最终实现低碳旅游业的协调发展.      

旅游城镇化背景下沿海小镇的土地利用空间格局演变与驱动机制研究——以大连市金石滩国家旅游度假区为例

研究以多时序土地利用、遥感数据为基础,通过GIS技术结合土地利用动态度、空间叠置与转置模型分析1992-2009 年大连金石滩国家旅游度假区土地利用空间格局演变及驱动机制。研究表明:①土地利用数量变化模式呈现耕地面积大量减少,建设用地迅速增加:1992-2009 年各土地利用类型单一动态度中耕地减少速度最快,为4.66%;建设用地增加最快,为21.32%;耕地大部分转移为建设用地,1992-2009 年耕地转向建设用地的面积为891.35 hm²,占总耕地转移面积的54.76%;旅游用地面积增加了425.35 hm²,占建设用地增长面积的27.69%;②建设用地空间扩展呈现出沿交通干线和海岸线分布,且主要集中在龙山村、满家滩和陈家村的南部交通干线区域,并从该区域不断向周围地区扩张;③与非旅游城镇相比,金石滩逐步从原有单一土地利用类型向旅游主导的复合型用地转变,在“政府”、“企业”和“居民”三个主体影响下,经历了以“自然保护为主-旅游开发为主-保护为前提适度开发”的演化历程。     

社区水平森林景观格局的动态变化与未来情景模拟

论文以重庆市石柱县三星乡石星村为样区,基于2004年森林景观格局的相关数据,运用Logistic逐步回归方法筛选出了不同时期对石星村森林景观格局具有决定作用的影响因子,并采用CLUE-S模型对石星村2014年森林景观分布格局进行了模拟与验证。此基础上,分别基于历史发展趋势、“农二代”返乡潮以及工商资本介入3种情景模拟石星村2024年的森林景观格局,利用景观格局指数对2004-2024年间3种情景下的景观格局动态及破碎度进行研究。结果表明：1） 利用石星村2004年的森林景观格局分布图对2014年森林景观格局进行模拟,总体精度达到了85%,Kappa指数均值达到0.816,这表明CLUE-S模型对石星村森林景观的格局变化具有良好的模拟能力;2） 在预设的3种情景下,样区森林景观一直占据20 a间景观基质的主导地位,林区分析结果显示出林地总面积没有明显减少,且相较于2004年的林地总面积表现出增加的趋势。3种情景下退化林地面积均呈减少的趋势,其中,相较于历史发展趋势,“农二代”返乡潮情景下退化林地的减少均伴随着人工林和农用地面积的增加,而工商资本介入情景下退化林地的减少伴随着人工林面积的增加和农用地面积的减少;3） 在林地的空间分布上,各林地类型的分布存在一定的规律性,其中退化原始林主要集中分布在中东部低山、深丘区,次生林、退化林地和人工林呈镶嵌格局,分散于主要基质性景观中;4） 样区在3种情景模拟下,森林景观破碎化程度存在差异。总体来说,“农二代”返乡潮和工商资本介入两种情景下森林景观恢复较好。研究结论可为石星村未来森林景观管理、规划及政策的制定等提供参考依据和决策支持。     

重庆市农业转型发展的时空演进及问题区识别——基于全要素生产率视角

研究农业全要素生产率时空演进规律对于合理制定农业转型升级政策具有重要意义。在使用DEA-Malmquist指数模型测算出重庆市37个县(区) 2000-2016年农业全要素生产率增长的基础上,结合空间分析方法和核密度估计方法考察农业TFP的时空演进特征,并识别出问题区域。研究表明:(1) 2000-2016年间重庆市农业全要素生产率呈上升趋势,农业TFP指数呈"U"型和阶段性波动的变化趋势,并且表现出明显的空间不平衡性。(2)农业TFP指数增减趋势与技术进步指数的变化趋势基本一致,技术进步是影响农业全要素生产率的主要因素。(3)从全市来看,农业TFP的核密度曲线不断向右移动,且波峰高度持续上升,波峰形态由"单峰"分布向"多峰"分布转变,说明重庆市农业全要素生产率的地区差距在考察期内呈增大趋势。(4)依据TFP增长、技术进步和技术效率的关联关系,识别出三种类型的问题区域,并针对每类问题区域提出农业转型发展的政策建议。     

京福高铁对旅游目的地区域空间结构的影响——以黄山市为例

随着高速铁路网络化发展,旅游发展新要素的介入,目的地旅游发展产生新变化。以黄山市为案例地,京福高铁开通前后为时间分割点,通过实地调研和网络检索获取旅游者空间流动轨迹及相关出行属性数据,利用Excel、SPSS、SNA、GIS和CorelDraw等方法,探析京福高铁对黄山市旅游目的地区域空间结构的影响。结果显示：1）高铁开通后,国内客源市场半径向外延伸,且高铁沿线福建、山东、北京等省市客流量出现“逆衰减”现象。2）高铁开通后,旅游目的地区域节点数量改变,空间范围扩展。整体网络流量在高铁开通前后都呈现高频节点对以区域间组合（黄山+长三角、黄山+江西省域）为主、区域内组合为辅（黄山+合肥、池州、宣城）的空间分布特征。整体网络功能发育欠完善,网络结构分层明显。高铁开通后,整体网络核心区发生改变,核心节点空间分布由集中趋向分散,核心区与边缘区联系松散,旅游辐射效应较弱。目的地区域核心节点和重要节点的程度中心性值变化较大,核心中介节点较少,核心节点结构洞水平较高,功能突出。3）高铁开通前后,黄山市旅游目的地区域空间结构呈现“板块式”的发展格局,包括黄山+长三角地区,皖南旅游区（黄山+池州、宣城）、黄山+江西省域三个板块,目的地区域整体空间结构由“单核-外围”向“双核-外围”变化,由凝聚趋向扩展,空间发展模式发生改变。探析高铁对黄山市旅游发展的影响,可为黄山市及周边地区的旅游地发展提供借鉴价值。     

中国城市碳排放强度时空演变与影响因素的时空异质性

运用地图可视化、核密度估计、标准差椭圆等方法对中国2005～2020年城市碳排放强度的时空演变与路径迁移进行探究,并基于时空地理加权模型(GTWR),实证考察了城市碳排放强度影响因素的时空异质性.研究发现:(1)中国城市碳排放强度逐年降低,但仍远超同期发达国家水平,减排空间较大.碳排放强度呈“北高南低”的空间分布,南北分异趋势在研究后期愈发明显.(2)各区域内部城市碳排放强度差异逐渐收敛,分布越发均衡.东部城市碳排放强度的多级分化现象显著,西部高碳城市集聚分布.碳排放强度高值区域自山西省境内持续向西北方向转移,西北地区逐步成为中国碳排放的主要贡献区域.(3)总体上,高碳化能源消费对碳排放强度呈正向促进效应,产业升级、经济发展、人口集聚、科技研发与外资强度则主要表现为负向抑制.局部内,各因素作用效果存在较强的时空分异,不同区域与时期内,各影响因素的波动方向与作用强度不尽相同.