成渝城市群碳排放时空趋势特征及影响因素分析

县域是中国经济发展与减排治理的基本单元,而成渝城市群作为中国西南地区经济发展的新极点,是潜在的碳排放增长区,研究并揭示城市群县域碳排放时空演变特征与影响因素对区域差异治理与“双碳”目标的实现具有重要意义。文章使用成渝城市群2008-2017年县域碳排放数据通过空间数据,在考虑区域范围差异的前提下探究其时空演变特征与影响机制,结果表明：（1）2008-2017年成渝城市群县域碳排放量整体呈上升趋势,增长过程大致分为快速抬升-缓慢上升-高位波动3个阶段,并以2011年为主要分界点整体呈现出“先快后慢,波动涨幅”的增长态势。（2）县域碳排放具有明显的东北-西南向差异,空间极值化趋势明显。高-高集聚区县集中在重庆、成都城市群内;低-低集聚的区县数量稳定,主要集中在成渝城市群西南部。城市群整体呈现出较为明显的空间撕裂状态。（3）在单因子分析中,前期地区生产总值、第二产业产值与政府财政支出对区县碳排放的影响程度最高,随时间推移年末人口总数、人均地区生产总值和城镇化率的影响程度逐渐上升并跃居前位。交互因子探测结果显示,区县碳排放增长是多种影响因子综合作用的结果,地区生产总值自始至终是影响县域碳排放的...     

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.     

京津冀与长三角城市群碳排放的空间聚集效应比较

基于中国高空间分辨率碳排放网格数据(CHRED),采用探索性空间分析手段(ESDA)和空间回归模型分析京津冀和长三角城市群碳排放指标空间格局和聚集特点,通过显著性检验选择空间滞后回归(SLM)和空间误差回归(SEM)方法,揭示城市群碳排放水平的影响因素.结果表明,京津冀城市群碳排放在空间上表现出更多的随机性和结构不稳定性,Moran自相关系数为-0.131;长三角城市群碳排放在空间上表现聚集趋势明显,Moran自相关系数0.106,二氧化碳排放受到临近区域的影响.人口和经济因素是京津冀城市群和长三角城市群碳排放的最主要驱动因素.总体上长三角地区碳排放总体扩散效应显著,而京津冀城市群极化效应更明显.区域发展的多中心化是大城市病治理的重要导向,同时要注意对区域碳排放溢出热点进行控制,促进城市群一体化和低碳化发展,实现区域碳平衡.     

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.     

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.      

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.     

中国碳排放空间相关与空间溢出效应研究

论文利用空间相关模型与空间溢出模型,结合全国30个省区面板数据分析我国碳排放强度与人均碳排放的空间效应关系,研究结果表明：2000—2010年间,碳排放强度局部范围内具有较高的空间相关性,“冷点”区与“热点”区空间格局相对稳定;人均碳排放强度局部范围内空间相关性较低,没有出现显著的“凸点”和“凹点”现象;碳排放强度溢出效应显著区域主要集中在东部沿海经济发达省区与中西部传统能源产品输出省区,人均碳排放溢出效应显著的区域主要集中在环渤海与长三角城市群聚集的省区,中部（两湖、徽、赣）和云贵高原的人均碳排放存在一定集聚效应,但东部沿海经济发达省区碳排放强度和人均碳排放与其各自省区碳排放占全国份额的发散效应显著,而中西部地区能源产品输出省份与其各自省区所占份额的收敛效应显著。     

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.     

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...     

成渝城市群碳排放空间关联结构演化及影响因素

本文基于社会网络分析法（SNA）以及二次分配程序（QAP）方法,利用成渝城市群2005~2016年面板数据,对成渝城市群碳排放空间关联性及影响因素进行研究.结果表明：①成渝城市群碳排放空间关联性显著,呈现出复杂的网络结构形态,样本期内,网络密度由0.16增长至0.68,关联关系数从38个增长为162个.②重庆、成都、绵阳和南充等城市位于网络的中心地位,发出了较多的关联关系,同时发挥着中介作用.③碳排放空间关联网络被划分成为5个层级,层级结构整体较为稳定,然而第一层级与第二层级存在较为严重的断层现象.④空间距离、人口数量差异以及经济水平差异是碳排放关联性的主要驱动因素.城市间空间距离越近、人口数量与经济水平差异越大,越容易产生碳排放关联关系.     

中国4个城市范围CO2排放比较研究

基于点排放源和辅助数据,自下而上构建重庆1km CO2排放空间网格,分析市域(UB1)、市辖区(UB2)、建成区(UB3)和城区(UB4)4个城市范围的CO2排放特征.UB4是重庆城市合理表征,而UB1更适合于区域边界.城市边界选择的不同,将导致很大的排放差异.UB4的CO2总排放量仅为UB1的17.13%,但UB4的人均CO2排放量是UB1的1.6倍.UB4形成了重庆UB1的CO2排放核心,其内单位网格的平均排放量超过了10000t,而UB1内超过70%的范围内单位网格的排放水平都低于200t.工业排放占据绝对主体导致UB4人均排放水平较高,并且高于临近周边及区域人均水平,这和国际城市的情况正好相反.全局和局部显著空间正自相关性说明部分地区高强度的经济活动和能源活动对周边区域的排放有显著影响.基于网格的累积排放分析显示,个别网格的排放量已经占到UB4总排放的40%以上.UB4内7.00%的面积,UB1内1.21%的面积和UB2内3.84%的面积,其CO2排放都超过了其相应范围内总排放的85%.     

基于夜间灯光的城市居民直接碳排放及影响因素——以中原经济区为例

城市居民直接能源消耗及其碳排放对区域碳减排政策的制定具有重要影响。受统计数据缺乏与研究方法的限制,当前的研究不仅较少探讨精细空间尺度上的城市居民直接碳排放,同时也缺乏在县级尺度上对人均居民直接碳排放的影响因素进行深入分析。鉴于此,论文以中原经济区为例,通过引入夜间灯光数据,利用增强型饱和校正模型估算了网格尺度上的城市居民碳排放,并采用地理加权回归模型对其影响因素进行了分析。主要研究发现：中原经济区的碳排放总体空间特征是西北高、东南低。郑州市市辖区的城市居民直接碳排放总量位于首位,而邢台县、辉县市和襄垣县的人均碳排放较高。此外,就其影响因素来看,人均GDP、碳排放强度、第二产业比重和HDD（Heating Degree Days,热度日）均表现为正效应,城镇化率为负效应,而CDD（Cooling Degree Days,冷度日）的系数有正有负。城市居民直接碳排放的影响因素分析为中原经济区制定切实可行的区域碳排放政策提供了重要的基础理论依据。     

中国旅游业碳排放的影响因素分解及脱钩效应

采用广义迪氏指数分解法（GDIM）分解2000~2017年中国旅游业碳排放的影响因素,并在此基础上采用Tapio脱钩因果链模型分析旅游业碳排放的脱钩效应.结果表明：旅游业增加值、旅游业能源消耗量和旅客人次数是旅游业碳排放的促增因素,增加值能源强度和人均旅游业增加值是旅游业碳排放的促降因素,增加值碳强度、能源消耗碳强度和人均旅游业碳排放对旅游业碳排放的促增和促降作用在研究期间均有出现;旅游业能源消耗量的累积促增效应最大,为2030.13万t,增加值能源强度的累积促降效应最大,为103.29万t;旅游业碳排放的脱钩状态不佳,但近年来有所改善;人均脱钩弹性波动剧烈,节能弹性的变化是其波动的主要原因.     

台风持续影响下中山市大气O3污染过程分析

应用三维空气质量模型（Model-3/CMAQ）和积分过程速率（IPR）分析工具对2017年7月22~31日夏季4次台风持续影响下中山市7月首次出现的持续6d的O₃污染事件进行了详细分析,识别了O₃ 8h浓度最大值时段主导的大气物理过程和大气化学过程,并计算了不同源、汇过程对本地O₃浓度的贡献.研究结果表明,污染时段化学过程对O₃的源贡献高于非污染时段,化学过程贡献增加,说明光化学反应过程更加活跃;台风带来的外来气团经过上风向高污染物排放区域时,化学过程贡献显著上升,与非经过高污染物排放区域相比,污染时段的化学过程对中山市O₃源过程的浓度贡献高2.4%~6.5%;污染时段,水平输送对中山市大气O₃源过程的浓度贡献在56.6%~92.6%之间.因此,污染期间强化本地排放源的管控,减少O₃生成贡献的同时,结合区域气团路径分析,精准识别污染协同管控区域,上风向污染物高排放区域实施协同减排措施,实现区域联防联控.     

基于1 km网格的天津市二氧化碳排放研究

中国城市建制及地理边界特征使得国际城市CO2排放的关键问题在中国难以深入研究.例如,城市排放占比,城市与周边区域排放差异等.本文基于天津市CO2排放的1 km网格,分析天津市CO2排放的空间特征,探讨天津市不同城市范围的CO2排放水平,并与纽约市进行对比分析.结果显示,2007年天津市市域内CO2排放总量为12599万吨,人均排放11.30 t.天津市市域CO2排放的空间格局是从中心6个城区向外单位网格排放量逐渐降低.CO2排放在空间上具有显著的正空间自相关性,中心6个城区、滨海新区及郊区县中心镇的CO2排放对其周边区域CO2排放影响显著,天津市狭义城市人均CO2排放量为4.71 t,低于纽约市的6.33t;狭义城市范围1排放占总排放的比例为69.26％,略高于纽约市的59.70％.以狭义城市为城市范围时,天津城市及周边区域人均CO2排放的空间特征与发达国家城市的排放特征研究结论一致,都是从城区—郊区—周边区域,人均排放水平逐渐升高;在此范围下,天津城市CO2排放仅占全市域的14.00％.     

北京平原区城乡结合部燃煤散烧及污染物排放量估算

利用2013年秋季(8─10月)多景镶嵌的高分辨率遥感卫星数据,解译得到2013年北京市平原区居住平房的空间分布及面积,并结合典型区实地调查,细化平房面积. 在此基础上,利用调查统计数据(包括平房面积、散煤与蜂窝煤用量等指标)估算了居住平房区散煤和蜂窝煤用量,并结合相关文献调研的无烟煤排放因子,测算北京平原区平房燃煤PM、SO₂、NO_x、PAHs、BC(黑碳)和OC(有机碳)的排放量. 结果表明:2013年在北京城市发展新区,居住平房分布较为集中,并且燃煤总量最大,达到225.3×104 t,特别是房山、顺义和通州,三者均在3.5×105 t以上;在城市拓展区,居住平房密度相对较小,但燃煤总量相对较大,为79.4×104 t. 北京市平原区(不包括核心区)居住平房燃煤消耗共排放PM、SO₂、NO_x、BC、OC、PAHs分别为 4 882.1、14 200.0、7 614.9、18.0、132.3和0.5 t. 位于北京西南、东南部的房山、大兴和通州等地大气污染排放水平较高,其中房山区的PM和NO_x排放量最高,分别达到760.5和1 162.6 t. 针对城市发展新区和生态涵养区每年高达3.0×106 t的高用煤量和3 000 t以上颗粒物的高排放量,应加快煤改气和集中供热建设,进一步推广清洁能源.      

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.     

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.     

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。     

2009~2019年中国人为CH4排放量的估算及时空格局

以中国340个地级及以上城市为研究对象,采用自下而上的核算方法,针对农业活动、能源活动和废物处理3个一级CH₄排放源,核算2009年和2019年中国人为CH₄排放量并分析其时空格局.结果表明：2009年中国人为CH₄总排放40.71Tg,2019年为42.89Tg,CH₄排放总量在增加,排放强度和人均排放量基本保持不变.一级排放源中,农业活动、能源活动和废物处理在2009年的CH₄排放量分别为24.88Tg、12.06Tg和3.76Tg,农业活动为主要排放源,2019年三者排放量分别为16.99Tg、21.62Tg和4.28Tg,能源活动成为主要排放源;二级排放源中煤炭开采的CH₄排放最多;不同城市中各排放源的占比存在较大差异,淮安、扬州和南通农业活动排放最多,晋城、大同和太原能源活动排放最多,而北京、上海和广州以废物处理排放为主.城市人为CH₄排放存在显著的空间正相关,高排放—高聚集的城市数量减少,分布集中;低排放—低聚集的城市数量增加,分布重心向东部地区转移;局部城市空间关联类型呈现出较强的空间锁定效应和迁移惰性特征.CH₄排放强度与人均CH₄排放的区域总体差异较大;CH₄排放强度地区间Theil指数差异较大,而地区内差异较小;人均CH₄排放地区间与地区内的Theil指数差异均较小.