安徽省碳排放遥感估算及其与经济增长脱钩关系研究

厘清区域碳排放及其与经济发展的关系对于区域绿色低碳发展具有重要意义。该研究利用多源遥感夜光影像构建了2000-2020年安徽省夜间灯光数据集,估算了2000-2020年安徽省碳排放,考察了碳排放在时间和空间上的变化趋势,同时探讨了碳排放与经济发展之间的相互作用机制。结果显示：(1)对比4种预测模型,CNN-BiLSTM深度学习估算模型精度最优,在显著性水平P<0.001情况下,R²为0.882 3,MAE为23.006 7,MSPE为16.39%,RMSE为33.616 1;(2)安徽省区域碳排放空间分布存在显著差异,最高地区年均碳排放为897万t/km²,碳排放极热点区从10个降至9个,极冷点区从0增至3个;(3)2000-2020年安徽省碳排放呈增长趋势,增速最高值为6.15万t/(km²·a),碳排放量与增长速率在空间分布上具有较高的相似性;(4)碳排放与经济发展之间脱钩状态逐渐改善,平均脱钩系数为0.481 4,脱钩状态以弱脱钩为主;(5)安徽省的碳排放受到人均GDP和人口规模的正向影响,且正向贡献度逐渐减...     

中国交通运输碳排放及影响因素时空差异分析

为减少交通运输二氧化碳排放量,采用ESDA方法对交通运输碳排放时空分布格局进行研究,同时考虑了空间联系作用,构建GWR模型对碳排放影响因素进行时空差异分析.研究发现:(1)2000—2013年中国省域交通碳排放空间聚类特征随时间变化不大,存在显著的高值、低值聚类特征.京津冀地区、辽宁、山东、山西、陕西、河南地区为高值聚类区,新疆、青海地区一直处于低值聚类区.(2)碳排放影响因素在相邻地区差异较小.其中城镇化率、交通运输结构为主要推动因素,能源强度则起到关键抑制作用.应对碳排放聚类区域施行协同减排目标,同时,应根据因素影响作用差异,分区域制定针对性减排政策.     

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...     

长江经济带不同等级城市碳排放的时空演变及其影响因素

厘清区域不同等级城市碳排放对实施差异化的城市碳减排行动方案具有重要的指导意义. 采用2000—2019年DMSP_OLS和NPP_VIIRS夜间灯光数据模拟长江经济带城市碳排放,运用空间自相关分析和空间面板杜宾模型分别探讨长江经济带整体和各等级城市碳排放的时空演变及其影响因素. 结果表明:①研究期间,长江经济带整体和各等级城市碳排放量均呈波动上升趋势,其中各等级城市碳排放量呈大型城市>中型城市>小型城市的特征,整体和各等级城市碳排放量的年均增长率均有所降低. ②除个别年份外,整体和各等级城市碳排放的全局Moran′s I值均大于0,分别在5%和10%水平下显著,高-高聚集区主要分布在上海市、江苏省和浙江省等东部地区的城市,高-低聚集区主要分布在重庆市,低-低聚集区主要分布在乐山市等城市. ③人口增长、城镇化率和经济增长等因素对整体碳排放有显著的直接正向影响,而城镇生活污水处理率和生活垃圾无害化处理率对整体碳排放有显著的直接负向影响;人口增长、经济增长及环境规制等因素对各等级城市碳排放的影响有明显差异. 研究显示,长江经济带整体和各等级城市碳排放的时空演变及其影响因素有显著差异,城市减碳行动方案的制定和实施需要注重差异性.      

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.     

中国城市碳排放强度的时空演变、动态跃迁及收敛趋势

合理控制城市碳排放强度对于中国实现碳达峰、碳中和目标愿景以及应对气候变化的意义重大.采用夜间灯光数据反演得到2001～2020年城市碳排放量,测算碳排放强度,并对城市碳排放强度的时空演变、动态跃迁及收敛趋势进行研究.结果表明：(1)中国城市碳排放强度持续下降,从2001年的2.79 t·万元-1降至2020年的0.88 t·万元-1,年均降幅5.94%.各大区域城市碳排放强度的差距存在收敛特征.空间分布上,城市碳排放强度的高值区集中在东北地区,以及内蒙古、宁夏和陕西等地,南北地区差异拉大,中南部与东部地区的碳排放强度降幅明显,高低集聚层次分明.(2)中国城市碳排放强度的global Moran’s I较高,均值为0.436,空间自相关性显著.碳排放强度以城市自身与邻域城市均未发生跃迁的类型为主,不同类型间时空跃迁的概率较低,凝聚度指数高达82.57%.跃迁类型的稳态较高,碳排放强度的时空演变存在空间锁定效应和“俱乐部趋同”现象.(3)城市碳排放强度的σ收敛不显著,但存在绝对β收敛和条件β收敛.绝对β收敛速度差异明显,全国的收敛速度为3.137%.东部和西部地区的收敛速度略低,分别仅有3...     

中国土地利用碳排放变化及协调分区

土地利用变化所产生的碳排放已成为地区碳排放的主要来源之一,为了探究其变化以全国30个省市为研究对象,基于2001～2019年MODIS的MCD12Q-LUCC数据,通过碳排放系数法,聚类与异常值分析法,从碳排放经济贡献系数、碳生态承载系数及二者的耦合协调关系等角度探讨了近19年间全国各省土地利用碳排放的空间特征并进行了分区研究.结果表明：(1) 2000～2019年全国土地利用碳排放量增长显著,但在2011年后碳排放量增长率变得平缓,而碳汇量的增长则相对缓慢,二者间的差距仍较大.(2)聚类与异常值分析显示研究期内全国各省市土地利用碳排放高值集聚中心由广东、江苏等省份转移到河北、山西、内蒙古等省份且集聚状态越来越明显.(3)全国各省市碳排放经济贡献系数呈现南高北低的空间特征,生态承载系数则呈现出由西高东低逐渐发展为中高东低,北部次之的特征,两者的耦合协调度呈现出下降的趋势.(4)本文基于碳排放经济贡献和碳生态承载,将各省划分为低碳保持区、经济发展区、碳汇发展区和综合优化区这4类,并提出各自的发展建议,争取实现碳中和与低碳可持续发展.     

中国县域碳排放时空演变与异质性

县域是实现减排控碳的关键空间单元,研究并揭示县域碳排放的时空演变特征和影响机制对于实现“双碳”目标具有重要意义.以县域作为分析单元,运用数理统计和面板数据回归模型等方法,分析2000～2017年中国县域碳排放时空演变和异质性特征,探究其影响机制.结果表明：(1) 2000～2017年碳排放年均增速为7.12%,历经“大幅上升-缓慢上升-高位波动”3个发展阶段,最终稳定在90×10⁸ t左右;在县域尺度上表现为显著正向空间自相关.(2)普通面板回归模型显示,GDP、建设用地规模、人口规模、人均GDP和人均金融机构存款余额和碳排放关系显著,前三者对碳排放的促进作用最为强烈.(3)时空地理加权回归模型拟合优度较高,除国民生产总值在全局上稳定表现为促进作用以外,其余影响因素的作用方向和强度均在时空上发生了较大转变;表明我国不同类型县域间碳排放水平和主要影响因素各异.该研究一定程度上揭示了县域碳排放的演变特征和异质性,有助于优化“双碳”目标的空间实施路径.     

数字经济对我国居民消费碳排放影响

基于2000～2020年我国30省区的面板数据,综合测算了不同层次需求下各省区居民消费碳排放量和数字经济发展指数,运用空间计量模型开展回归分析和空间效应分解,并对数字经济与总体消费碳排放进行门槛效应分析,考察数字经济对居民消费碳排放的影响.研究发现:(1)我国居民消费碳排放整体上升,呈现出东高西低并且向中东部集中的趋势.(2)直接消费碳排放是我国居民消费碳排放的主力,但随着社会发展,其在总体消费碳排放中的占比呈下降趋势,间接消费碳排放比重增加.(3)数字经济的发展能够显著增加本省及邻近地区居民间接消费碳排放以及其中本省的生存型间接消费碳排放;然而,进一步研究发现数字经济与总体消费碳排放之间具有“倒U”型关系,数字经济在达到较高的发展水平后能够促进居民消费碳减排.综上,建议进一步推动数字经济发展,加强对绿色生产生活的引导,从而助力实现“双碳”目标.     

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%.     

长江经济带电力碳排放时空变化及影响因素——基于区域和产业视角

以长江经济带为实证区域,综合运用IPCC清单编制法,网络法和LMDI法,在核算2005～2020年长江经济带电力生产、传输和消费过程中碳排放量的基础上,基于区域和产业两个层面分析其时空分异特征,并探究地区电力生产和消费碳排放量变化的不同影响因素.结果表明,长江经济带电力生产碳排放量整体呈现不断上升但增长速度下降的态势,总量由6.8亿t增加到12.25亿t.年均增速由2005～2011年期间的7.61%下降到2012～2020年期间的1.28%.电力消费碳排放量的时空分布特征与生产视角下的相似,但省际间电力碳排放流动规模以及远距离的电力碳排放流动显著增加.其中上海,江苏和浙江为最主要的电力碳排放净转出地,2020年分别净转出1894.01万t、6120.03万和7020.84万t,安徽,湖北,四川,贵州和云南为最主要的净转入地,2020年分别净转入2723.85万t、2309.72万t、1075.72万t、3010.32万t和2218.69万t.下游地区的用电碳排放量主要来自资源加工工业,机械和电子制造业,轻纺工业,增长幅度较大的是机械和电子制造业,纺织业,服务业.中上游地区主要来自电力...     

2000-2009年安徽省能源消费与碳排放分析

根据联合国政府气候变化专门委员会(IPCC)2006年版碳排放指南中的计算公式和碳排放系数缺省值,计算了安徽省2000年-2009年能源消费和碳排放情况。结果表明:安徽省能源消费由2000年的4878.82万t标准煤增长到2009年的8895.90万t标准煤,平均年增长率为6.9%,其中第二产业部门能源消费量均占能源消费总量的79%以上;能源消费产生的二氧化碳由2000年的4107.48万t增长到2009年的8536.12万t,其中在各种能源消费碳排放量中原煤的碳排放量最大,占总碳排放量的77%82%;碳排放强度总体上呈现下降的趋势,低于全国平均碳排放强度,但高于全球和美国;碳排放的因素分析得出碳排放量与人口、人均GDP、能源强度呈现高度相关性。     

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.     

长三角经济增长与碳排放异速关系及形成机制

低碳经济是长三角高质量一体化发展的内在要求。针对2000—2017年长三角地区经济增长与碳排放时空关联、异速增长关系及影响因素的研究发现：（1）长三角地区经济增长与碳排放具有正向关联,关联强度总体呈“V”型波动变化。2000—2008年高关联强度区相对集中分布于苏南、苏北及浙中等地区,2009—2017年空间关联强度明显下降,大体呈“南低北高”分布。（2）长三角地区经济增长与碳排放异速变化以经济扩张弱型为主,大部分地区经济增长与碳排放异速关系实现由正转负。（3）地理探测器诊断第二产业比例、第三产业比例、城市化和人口密度是驱动长三角地区经济增长与碳排放异速变动的主要因子。（4）多尺度地理加权回归表明人口密度显著负向影响长三角地区经济增长与碳排放异速变化,投资强度和财政支出强度起到抑制作用,城市化和消费水平表现出先促进后抵消作用,第二产业与第三产业占比及固碳水平则起到先抑制后促进作用。     

环境规制对区域碳排放时空差异的影响——基于东北三省32个地级市的实证分析

基于2007—2016年东北三省地级市面板数据,结合夜间灯光指数核算地级市碳排放,运用基尼系数、莫兰指数、热点分析等方法,实证分析了不同环境规制对东北三省地级市碳排放的空间效应.结果发现：①区域碳排放总量、人均碳排放量、碳排放强度和单位面积碳排放量呈现正向空间自相关,碳排放的热点区域在相邻地区发生转移,且都有排放中心区域,研究时段内,碳排放在空间上出现不同程度的增长,负增长区域较少.②命令型、经济型和自愿型3种环境规制强度在空间上趋向于更加平衡化的方向发展,存在空间分异性.③自愿型环境规制主要通过直接效应降低碳排放,命令型环境规制主要通过溢出效应降低碳排放,而经济型环境规制则通过总效应对碳排放产生显著正向影响.政府环保部门应促进命令型环境规制的空间溢出效应,通过提高经济型环境规制的有效性刺激技术更新,引进外国先进技术,实行绿色发展模式,以实现"波特假说"的目标.     

京津冀地区生态系统健康时空演变及其影响因素

厘清区域生态系统健康水平及其影响因素对促进可持续发展意义重大.通过构建生态系统健康评价模型,分析了京津冀地区2000年、 2010年和2020年生态系统健康时空演变特征,利用地理探测器与地理加权回归模型（GWR）识别了生态系统健康水平的影响因子.结果表明,研究期内京津冀地区生态系统自然健康指数整体上为上升趋势,北部和西部区县优于东南部区县;京津冀地区生态系统服务指数整体上为下降趋势,呈现出北高南低的空间分异格局;京津冀地区生态系统健康水平呈现先上升再下降趋势,在空间分布上呈现显著的空间异质性,大城市的中心城区生态健康水平较低,燕山和太行山区以及环渤海区县,生态系统健康水平较高;研究期内京津冀地区生态系统健康的空间格局保持相对稳定,热点区及次热点区主要分布在冀北山地和太行山区,冷点区及次冷点区主要分布在东南平原区和部分大城市周边地区.人口密度、年均气温、人均耕地面积和城镇化水平为京津冀地区生态系统健康的主导因子,均与其呈现负相关驱动特征.     

近30年辽河三角洲生态系统服务价值时空演变及影响因素分析

深入研究辽河三角洲生态系统服务价值（ESV）的时空演变特征及影响因素,对其生态环境治理和保护具有重要意义.基于1990～2020年辽河三角洲7期土地利用数据,利用当量因子系数修正法建立估算模型评估ESV,综合分析研究区ESV时空演变特征,并探究ESV驱动影响因素与机制.结果表明：(1)1990～2020年辽河三角洲地区土地利用方式大部分为耕地,30年间林地、湿地和未利用土地面积呈现下降趋势,草地、水域和建设用地呈上升趋势,耕地面积基本无变化.(2)辽河三角洲ESV呈现先减少后增加再减少的趋势,生态系统服务总价值整体呈现出西南部价值高,东北部价值低的空间分异规律.(3)辽河三角洲地区的所有土地利用类型敏感性指数均小于1,表明ESV缺乏弹性.(4)辽河三角洲ESV具有空间正相关性,整体而言,辽河三角洲以HH和LL聚类为主,HL聚类多分布在LL聚类边界处,LH聚类分布在HH聚类周围,少量分布在LL聚类周围.(5)辽河三角洲生态系统服务价值演变的影响因子中,DEM对ESV的影响最小,HAI对ESV影响最大,其次是GDP,所有影响因子的交互结果对ESV空间分布的影响均具有增强作用,其中HAI和降...     

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。     

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。     

陕西省建设用地增长与碳排放变化的相关分析

通过分析2002~2011年间陕西省建设用地和碳排放的变化,基于LMDI模型分解方法,探讨了10年间建设用地变化对碳排放增长的影响。结果表明:研究时序内,陕西省建设用地和碳排放量均呈增长态势,建设用地年扩展率1.25%,碳排放年均增长8.84%,建设用地变化与碳排放量正向效应显著,建设用地对碳排放的贡献度为12.36%,对建设用地采取总量控制原则,能有效控制碳排放量,对陕西省实现"十二五"期间碳减排目标具有重大意义。