中国10km二氧化碳排放网格及空间特征分析

基于全国第一次污染源普查数据中150多万家企业数据等,"自下而上"建立中国2007年10km×10km CO2排放网格数据.结果显示,中国CO2排放空间格局的特点是基本沿着我国人口胡焕庸线分为东部和西部,东部地区明显高于西部地区.全国CO2排放明显受城市活动影响,网格排放高值区域都是以北京、上海、广州等大型城市为核心的区域.京津冀、长江三角洲、珠江三角洲地区是我国CO2排放空间格局的重点地区.全局Moran指数表明,中国CO2排放空间格局在10km空间分辨率水平上具有显著的正空间自相关性,即空间上存在显著的集聚效应,而非随机杂散分布.局部Moran指数显示中国CO2排放在空间上具有显著集聚效应的区域面积并不大,主要集中在北京、上海、广州等重点城市核心区周边.基于这些重点城市采取CO2减排政策和措施,由于带动效应,其实际减排效果要远大于直接减排效果.     

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％.     

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%.     

中国城市人口规模、产业集聚与碳排放

基于2009～2018年中国286个地级市面板数据,构建空间计量模型,从城市人口规模和产业集聚的综合视角探讨对于人均碳排放的影响机制.结果 显示:不同城市的人均CO2排放具有显著的空间溢出效应;城市人口规模和产业集聚与人均CO2排放之间均呈"倒U型"关系,且影响机制各不相同;产业集聚与城市人口规模在影响碳捧放上具有协同...     

区域COD、SO_2及TSP排放的空间自相关分析:以江苏省为例

空间自相关分析是空间统计学的一个重要组成部分,是认识空间格局的有效手段.针对研究的空间范围不同,常采用全局空间自相关和局部空间自相关来衡量区域空间自相关程度.利用江苏省1990~2006年13个省辖市COD、SO2和TSP排放量数据,采用空间自相关分析方法对江苏省环境污染排放区域异质性进行了研究.结果表明,江苏省COD和TSP排放总量分别从1990年的596 353 t和1 101 404 t显著下降到2006年的291 762 t和704 734 t,SO2排放量基本保持稳定;江苏省COD、SO2和TSP排放的空间自相关性随时间推移正在发生着变化,到2006年COD、SO2和TSP排放的Global Moran’s I分别达到0.465 7、0.214 2和0.510 1,呈现较显著的正空间自相关趋势,空间上的集聚分布格局业已形成,且COD排放先于SO2和TSP排放在空间呈现集聚格局,空间集聚的程度也较大;苏南与苏北的污染排放格局差异较大,苏南COD、SO2和TSP排放的Global Moran’s I值至2006年分别增加到0.499 7、0.320 2和0.298 3,集聚格局明显,而苏北COD、SO2...     

成渝地区工业大气污染物排放的时空演化格局及关键驱动因素

为摸清成渝地区工业大气污染的时空变化规律和关键影响因素,构建了2013—2019年成渝地区社会经济和工业大气污染物排放数据库,运用空间自相关分析和冷热点分析方法,解析了工业大气污染物排放的时空演化格局,并采用对数平均迪氏(LMDI)分解模型探究关键驱动因素. 结果显示:①成渝地区工业大气污染物排放整体呈明显下降趋势,高排放城市减少,低排放城市增多,高排放区由大面积圈层式分布逐渐向成都平原经济区南部区域和川南经济区北部区域零星式分布转变. ②成渝地区工业大气污染物排放呈现明显的空间集聚状态,空间溢出效应显著,且空间关联程度呈增大趋势. 工业大气污染物排放的空间分布趋于极化,且呈现明显的“西热-东冷”分异格局. ③经济发展始终是不同阶段工业大气污染物排放增量的首要驱动因素,生产技术进步与能源利用效率提升是减排的主要控制因素,高排放-低减排城市需注重工业生产技术和末端治理技术的提升. 产业结构调整对减排的贡献受区域产业发展政策的影响,工业内部结构效应对大气污染物的排放具有促进作用,与近年来钢铁、水泥、玻璃、陶瓷等传统重工业行业在工业增加值中的比重逐年提升有关.      

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.     

全国碳市场重点排放单位空间分布特征及管控对策

重点排放单位空间分布特征对于生态环境部门制定全国碳市场数据质量监管政策有重要意义,但目前对重点排放单位空间分布规律认识仍然有限。以行政区重点排放单位分布为研究对象,运用全局和局部空间自相关分析探讨重点排放单位的空间集聚特征,采用空间聚类方法划定不同区域,并结合社会经济发展、用电量和产业结构等探讨管控策略。结果表明：重点排放单位在华东地区和华北地区分布较为集中,在城市和县域尺度存在明显的空间正自相关,高高集聚、低低集聚均呈现连片分布,高高集聚主要分布在煤炭资源富集和经济发达地区。依据重点排放单位数量及碳排放关联因素,将全国城市划分为7个区域,区域1主要位于西北地区,区域2由山西、陕西、宁夏中东部及新疆北部、内蒙古东部的部分地区组成,区域3、4、5和6分别主要位于东北、华北、华东和西南地区,区域7主要位于中部和南部地区。对区域1、2和6本地矿区与重点排放单位的煤质参数进行比较,可快速评估碳排放数据质量;将区域3和4的本地煤炭和外来煤炭进行区分,有助于进行重点排放单位分类监管;应关注区域5和7煤炭来源对碳排放的影响。此外,应强化重点排放单位集中区域碳排放监管的基础能力培训,做好社会经济相对落后地区重点排放单位碳排放数据质量管理帮扶等。

     

福建省CO2排放及减排潜力分析

基于2010年福建省CO2排放量,对人均CO2排放量和万元产值CO2排放量的区域分布格局及其成因进行了分析,并依据2000—2010年CO2排放量和经济发展数据,建立了福建省CO2排放量随人均GDP变化的环境学习曲线,据此分析了2005—2010年6个时段CO2减排潜力变化及其空间分布。结果表明:经济发展水平越高的地区,万元产值CO2排放的负荷越小,万元产值CO2减排的潜力也越小;反之,经济发展水平越低的地区,万元产值CO2排放的负荷越大,万元产值CO2减排的潜力也越大。     

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...     

环境规制视角下长三角地区碳排放的时空效应

在“双碳”目标背景下,环境规制与CO₂排放的关系逐渐成为学界热点.本文基于长三角地区41城市的面板数据,利用CO₂排放系数法、环境规制强度综合指数对长三角41城市2006—2019年的CO₂排放、环境规制强度进行定量测度,通过核密度分析、GIS空间分析等方法揭示长三角地区41城市环境规制强度和CO₂排放水平的时空格局,并运用动态空间杜宾模型(DSDM)探讨环境规制对CO₂排放的时空影响效应.结果表明：(1)长三角地区环境规制强度指数呈增强态势,由2006年的0.15升至2019年的1.25.核密度曲线显示,环境规制强度存在空间极化现象,在空间上呈现由东南向西北转移的演变态势.(2)2006—2019年长三角地区CO₂排放水平整体呈波动上升趋势,2006—2013年CO₂排放增幅为65.07%,2013—2019年增幅仅为4.20%. CO₂排放在空间上总体呈东高西低的分布格局,2006年在沪苏地区形成CO     

基于时间序列模型残差的中国东部地区空气质量指数（AQI）空间自相关特征分析

空间自相关分析可以揭示变量的空间聚集性质.基于中国东部城市群的日空气质量指数(AQI)数据,研究了AQI的空间自相关特征.同时,考虑到日AQI的空间非平稳性,分析分成两步进行.首先,对每个城市的日AQI序列建立时间序列模型,进而获得其标准残差序列;然后再基于残差项进行空间自相关分析,计算其全局Moran's I指数和局域Moran's I指数.结果表明,全局Moran's I指数体现出明显的季节变化特征,呈现出冬季高而夏季低的以年为周期的循环变化.通过分析局域Moran's I指数,发现中国东部城市群存在2个值得重视的高空间自相关区域:京津冀地区和长三角地区.由于残差项体现的是气象条件的影响,因此,大面积的高自相关区体现了邻近城市群空气质量对气象条件变化的同步响应特征.     

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.      

2000年以来黄河流域土地市场化时空格局演变及驱动因素

基于土地市场交易结构的视角,测算2000—2016年黄河流域104个地级以上城市一级土地市场化程度,综合利用Global Moran’s I、G_i*指数空间统计模型对其时空格局演变特征进行分析,运用灰色关联度分析模型探究土地市场化时空格局演变的主要驱动因素。研究发现:2000—2016年,黄河流域土地市场化水平表现出先持续上升后不断下降的阶段性变化特征,呈现了"东高西低"的空间分异格局。黄河流域土地市场化水平整体具有显著的空间自相关性,土地市场化热点区域以下游主要城市为核心,经历了先加速蔓延、后缓步收缩的时空演进历程。黄河流域土地市场化水平的时空格局演变主要由经济发展水平、产业结构升级、固定资产投资、政府财政收支比、外商直接投资以及区位条件等因素共同驱动,但受我国社会经济发展的阶段性影响,各因素在不同年份的影响程度存在显著的差异性。     

2016年长三角城市群O3浓度的时空变化规律

基于2016年长三角城市群40个城市的监测数据,利用空间内插、空间自相关分析、热点分析等地统计分析方法,研究了2016年长三角城市群O₃浓度的时空变化规律.结果表明：2016年长三角城市群O₃平均超标天数比例为8.8%,O₃已成为造成长三角城市群空气污染的仅次于PM_2.5的重要污染物;夏、春、秋、冬季O₃浓度依次递减,由于梅雨的影响,O₃月均浓度变化曲线呈M型分布,2个峰值出现在5月和8月,谷值出现在6月;O₃超标主要发生在4~9月,超标天数占全年的98.1%,月均超标天数比例为17.3%;O₃浓度具有明显的空间分异规律,大体呈东北高西南低的态势,过杭州和马鞍山的直线可将长三角城市群O₃浓度划分为高值区和低值区,杭州-马鞍山线以东是O₃高污染城市聚集区,尤以环太湖经济圈最为严重.O₃浓度的空间分布格局与长三角城市群经济发展格局大体一致;O₃浓度具有空间集聚规律,4~7月O₃热点集中分布在环太湖经济圈至上海区域,受东南季风加强的影响,8~9月热点西移至以南京为中心的区域.     

2006—2012年广东省机动车尾气排放特征及变化规律

利用广东省年鉴及实地调查资料,基于COPERT Ⅳ模型计算并分析了2006─2012年广东省珠三角和非珠三角地区的机动车尾气排放清单. 结果表明:研究地区2006─2012年机动车保有量上升,国Ⅲ、国Ⅳ车辆所占比例提高,其中珠三角地区优化程度大于非珠三角地区;2006─2012年2个地区污染物(CO、VOC、NO_x、PM_2.5)排放因子均有降低,降幅在24.54%~57.89%之间. 机动车污染物排放量上升趋势及贡献特征地区性差异明显,2006─2012年非珠三角地区CO、VOC排放量分别上升了37.20%、26.93%,增幅高于珠三角地区,而珠三角地区2012年的NO_x、PM_2.5排放量增幅(分别为21.65%、14.60%)高于非珠三角地区. 轻型客车是2个地区CO和VOC的主要贡献车型,贡献率均达46.96%以上,并且处于上升状态,但珠三角地区增幅小于非珠三角地区;重型客车和重型货车是2个地区NO_x、PM_2.5的主要来源,贡献率均在40.78%以上.      

经济集聚对区域水污染物排放的影响及溢出效应

基于化学需氧量和氨氮排放数据集,构建影响因素计量模型,探讨经济集聚同水污染物排放的影响效应及其在不同规模城镇下影响程度的差异性,采取双变量空间自相关解析中国经济集聚对水污染物排放的溢出效应,以期为促进经济集聚与污染减排良性互动提供参考。结论如下：（1）从全国总体样本来看,经济集聚能有效降低区域水污染排放强度,经济集聚度每增长1个百分点,化学需氧量和氨氮排放将分别减少0.491%和0.166%;（2）经济集聚对中小城市水污染排放的减排效应更为突出,在化学需氧量估计模型中,中等城市、小城市样本的经济集聚度弹性系数分别为-0.679、-0.546,而大城市及特大城市样本仅为-0.252;（3）经济集聚同水污染物排放的空间溢出效应显著,且呈现高集聚—高排放、低集聚—低排放、低集聚—高排放等空间关联模式,其中,高集聚—高排放区从京津冀向山东半岛绵延分布,还包括哈长城市群、苏北和苏中、长株潭、珠三角等地区。政策启示包括：积极培育中小城市并发挥其经济聚集的减排效应,促进生产技术更新和扩散,提高能源利用效率和环保投入;合理控制大城市经济与人口规模,加快产业结构调整和落后产能淘汰,强化环境规制以防止“污染避难所”效应;遏制经济集聚对水污染物排放的溢出效应,重点推进高集聚—高排放区联防联控和流域共治。     

淮海经济区核心区污染排放对重点区域城市PM2.5贡献研究

基于WRF-CMAQ空气质量模型，采用开关污染源排放的敏感性试验方法，定量分析了淮海经济区核心区污染排放对京津冀区域、"2+26 "大气污染传输通道城市、汾渭平原地区和长三角区域PM_2.5的贡献.结果表明，对京津冀区域，污染贡献比例最大值出现在10月份，同时对不同城市的贡献值在10%以内变化；对" 2+26"大气传输通道城市，影响的时空差异变化明显，其中对聊城市、菏泽市和济南市的贡献值均超过了10%；对汾渭平原地区的贡献总体较弱，最大贡献值低于5%；对长三角区域，贡献值在不同城市间的时空差异变化明显.考虑到淮海经济区地处京津冀和长三角过渡地带，且对京津冀和长三角区域PM_2.5影响较大，建议尽快将淮海经济区核心地区纳入国家大气污染重点控制区.     

北京耕作土壤重金属含量的空间自相关分析

以北京市耕作土壤中重金属元素为例,采用Moran's I统计量研究了土壤重金属含量的空间自相关关系、空间相关尺度以及空间分布规律.结果表明:北京市耕作土壤中8种重金属含量均存在空间自相关性.Cr、Ni、Zn、Hg、Cu、Pb、As、Cd的空间自相关尺度分别为57、75、57、55、55、65、74、37km.以cr和Hg为例,用区域空间自相关指标结合Moran散点图分析了重金属含量空间聚集区和空间孤立区在研究区内的分布规律.其中"高-高"空间聚集和"低-高"空间孤立区域存在潜在的污染风险,对土壤重金属环境质量评价和重金属污染防治有着重要的作用.