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.      

基于土地利用变化的江苏省碳排放时空差异与碳平衡分区

以江苏省13个设区市为例,基于碳排放(CE)和碳吸收估算方法,分析2005—2020年江苏省市域碳收支和碳补偿率的时空演变特征,随后引入环境基尼系数(EGC)从经济和生态两个角度分析空间碳平衡特征。结果表明：2005—2020年,江苏省土地利用碳排放从14 210.005×10⁴ t增至23 015.325×10⁴ t,碳吸收3 039.383×10⁴ t波动上升至3 628.703×10⁴ t,总体表现为碳源;13个设区市的碳补偿率整体呈现下降趋势,碳排放量与经济发展水平处于比较协调状态,与其人口聚集协调性较高;根据碳平衡分析,将13个设区市划分为碳汇功能区、低碳保持区、经济发展区、碳强度控制区、高碳优化区5类,并建议前两个分区充分发挥生态优势,着重推进生态产品价值变现;其余分区优先推动产业低碳转型,能源绿色化发展。     

长江中游城市群工业碳排放空间关联及其影响因素

厘清工业碳排放空间网络结构特征及影响因素,能为推进区域工业协同减排提供参考。该文基于2011-2020年长江中游城市群地级市工业碳排放数据,借助社会网络分析法揭示长江中游城市群工业碳排放空间网络结构特征及其影响因素。研究表明：（1）2011-2020年长江中游城市群工业碳排放呈现出复杂的网络结构特征;（2）长沙和武汉等城市在长江中游城市群工业碳排放空间关联网络中居于核心地位,而鹰潭和上饶等城市处于网络的边缘地位;（3）空间地理距离、经济发展水平、城镇化水平、产业结构和对外开放水平等共同驱动着工业碳排放空间关联关系的形成。     

城市群碳排放空间关联网络结构及其影响因素

基于社会网络分析(SNA)及二次分配(QAP)方法,利用珠江三角洲城市群2001~2019年地级市数据,探究珠江三角洲城市群碳排放空间关联性及其影响因素.结果表明,珠江三角洲城市群碳排放空间相关性呈现出复杂的网络结构形态,空间关联的紧密程度呈现周期性变化,表现出“依政策波动”特征.碳排放空间关联网络呈现显著的“核心-边缘”分布模式,广州和深圳等经济发达城市处于网络核心,发挥“中介”和“桥梁”作用,惠州,江门等发展较为落后的城市处于网络边缘,对网络的控制和影响能力较为微弱.碳排放空间关联网络划分为“净受益”,“净溢出”,“双向溢出”和“经纪人”4个板块,各板块之间的联动效应显著.经济发展水平,能源利用效率,技术水平和环保力度差异的扩大促进了碳排放空间关联关系的形成.研究结果将有助于决策者为珠江三角洲城市群各城市界定减排责任和减排目标,制定更公平,更有针对性的城市群协同减排方案提供借鉴.     

基于社会网络分析的江西各地市公路行业碳排放的关联与分异特征研究

针对各地公路碳排放的空间差异与关联特征,制定合理的低碳策略,实现各地协同碳减排,是行业可持续发展的热点问题。以江西省为研究对象,采用空间自相关、社会网络分析和引力模型等分析11地市公路行业碳排放的空间差异与关联,识别社会网络的结构特征及其演变趋势,明确不同地市在网络中的地位和作用,结果显示：（1）公路货运是公路行业碳排放的最主要来源;（2）江西省公路行业碳排放整体上呈现空间随机分布,不存在全局的空间聚集性,且局部空间聚集特征不断变化;（3）公路行业碳排放网络逐渐从南昌、新余双中心结构演变为南昌为主的单中心结构,网络的协同作用整体呈减弱趋势,核心地市对外围地市的影响力和带动作用不足。     

全生命周期视角下中国建筑碳排放空间关联网络演化及影响因素分析

基于全生命周期视角核算2011~2019年中国省际建筑碳排放量,采用社会网络分析方法,探究碳排放空间关联网络演化及其影响因素.结果表明：①中国建筑碳排放空间关联网络形态明显存在,网络密度和网络关联数逐渐上升,网络紧密性和稳定性逐渐提高.②上海、浙江、天津、北京和江苏处于碳排放空间关联网络的核心和支配地位.③北京、天津、江苏、内蒙古、上海和山东属于“净受益”板块,接收其他地区的建筑碳排放;广东、重庆、福建和浙江属于“经纪人”板块,实现了建筑碳排放生产端和消费端的动态平衡;其余省份均扮演“净溢出”角色,主动向外省发出建筑碳排放量.板块间的关联关系远大于板块内部的关联关系.④经济发展、空间邻接关系、城镇化、建筑业过程结构和产业结构差异对建筑碳排放空间关联产生显著影响.研究结果可为建筑业区域协同减排提供参考.     

长江经济带种植业碳排放效率空间关联网络结构及动因

基于长江经济带11省市数据,利用非期望产出SBM模型测度种植业碳排放效率,通过修改的引力模型构建空间关联网络,应用社会网络分析法剖析空间关联网络结构,利用QAP模型分析空间关联网络驱动因素。研究表明:(1)长江经济带种植业碳排放效率提升较快,效率较高,但仍有提升空间,且存在地区差距,整体呈现出复杂空间网络特征;(2)长江经济带种植业碳排放效率空间关联网络关联性增强,网络结构稳定性提升,空间关联网络由上海单极主导演变为江苏、浙江、贵州、上海多中心协同发展格局;(3)农民人均收入、交通运输水平、空间邻接关系、科技水平、政府农业重视水平对长江经济带种植业碳排放效率空间关联网络具有重要影响。提升种植业碳排放效率时应考虑空间关联网络结构及其动因影响,采取有效措施增强种植业碳排放效率空间关联。     

碳中和视角下甘肃省县域碳收支时空分异与国土空间分区优化

在新时代全面践行“生命共同体”整体系统观背景下,将碳中和发展目标纳入国土空间规划建设中,优化符合甘肃实际省情的国土空间格局及提出相应发展策略,对于推动区域经济社会绿色低碳转型与高质量发展具有重要意义. 以甘肃省县域为例,基于碳中和研究视角,测算分析2010年、2015年和2021年全省87个县域土地利用碳收支量,运用GIS空间分析法、社会网络分析法等方法进一步探究其时空分异特征及碳排放空间关联网络整体特征. 最后结合主体功能区划进行低碳发展导向下的国土空间优化分区,提出差异化的低碳发展策略. 结果表明： ①碳排放量呈上升趋势但增幅相对较小,空间上呈现“中部和东部高,西南低”的分布态势,建设用地是主要的碳源. 碳吸收量在空间上呈现“南高北低,西高东低”的分布特征,林地是主要的碳汇. 净碳排量呈增加趋势,省内约58.62%的县域处于碳失衡状况. ②2021年县域碳排放空间网络关系紧密且规模较大,呈现“核心-边缘”形态,城关区和七里河区处于网络核心地位,在网络中接受较多关联关系. 陇中地区网络联系频繁,陇东南地区联系次之. ③以碳排放量、碳吸收量和生态承载系数为依据,以社会网络空间关联性结果为角色定位,将全省划分为4种碳中和分区. 同时,叠加分析主体功能区划,将全省县域重构为7个国土空间分区并对各分区提出差别化区域低碳优化发展策略.     

基于SNA的产业碳排放关联及传导网络分析

为探究中国产业部门碳排放的关联及传导网络结构特征。基于2005、2010和2014年投入产出表及碳排放数据,利用未加权和加权前后向关联效应探究产业碳排放关联,并在完全消耗系数矩阵的基础上,采用社会网络分析方法探究个体及整体网络特征。结果表明:(1)石油加工、炼焦和核燃料加工业、电力、热力及燃气生产和供应业等产业未加权及加权前后向关联程度较大,承担着主要的溢出作用。(2)2005-2014年,产业碳排放的传导网络复杂性呈现下降趋势,但外部关联特性逐渐上升。(3)依据各产业部门在产业碳排放传导网络中的作用,可以将其划分为经纪人、净溢出、净收益和双向溢出4个板块。     

长三角地区碳源碳汇时空演化特征及碳平衡分区

掌握碳源碳汇时空演化规律,对促进区域低碳协调发展、提高减碳增汇政策的科学性及实现“双碳”目标具有重要意义. 以长三角地区41个市为研究对象,分析2000~2020年长三角地区碳源碳汇时空演化特征,在此基础上,进行碳平衡分区. 结果表明：①2000~2011年长三角地区碳排放增长较快,2011年以后碳排放波动上升. 2000~2020年长三角地区碳汇增加缓慢. 碳排放与碳汇的区域差异均较大,空间格局均较稳定. ②长三角地区碳补偿率呈下降趋势,碳生产力、能源利用效率和碳生态承载能力不断增强. 区域间差异是长三角地区碳补偿率的主要来源. 碳补偿率与碳生态承载系数均呈西高东低、南高北低的空间特征. 碳排放经济贡献系数较高值区主要分布在长三角中南部地区,较低值区主要分布在安徽省. ③依据碳排放经济贡献系数和碳生态承载系数,将长三角地区各市分为低碳保持区、经济发展区、碳汇发展区和综合优化区4类,并针对每类市提出相应的建议,以期促进区域低碳协调发展和实现“双碳”目标.     

基于假设抽取法的中国区域间碳排放关联分析

区域间碳排放的产业关联可为区域间碳减排责任分摊提供科学依据,运用HEM（hypothetical extraction method,假设抽取法）,以不同年份中国各省（自治区、直辖市）区域间投入产出表（不包含港澳台地区数据）为基础,对比分析了2012年和2007年中国八大区域17个产业群的碳关联以及各区域的PBE（基于生产的碳排放）和CBE（基于消费的碳排放）.结果表明:①与2007年相比,2012年中国八大区域总碳排放量变化趋势稳定,但是部分区域某些产业群的碳排放量有明显上升或下降的趋势;2012年和2007年八大区域各产业群对产业系统净输出和净吸收的碳具有显著的相似性.②2012年和2007年中国八大区域的建筑业后项碳关联相对指标均大于1,其中,2012年中部区域、西北区域和西南区域建筑业后项碳关联相对指标分别为9.446、6.935、8.365,2007年分别为5.428、7.576、5.298,这3个区域的建筑业后项碳关联位居八大区域的前三位,是建筑业最具潜力的三大碳排放区域;除京津区域和南部沿海区域以外,其余区域的石化工业,电力蒸汽热水、煤气自来水生产供应业等前项碳关联相对指标均大于1.③PBE较大的区域,其CBE也较大,如三大沿海区域、中部区域和西部区域,而京津区域的PBE和CBE均最小.④各区域的石化工业和电力蒸汽热水、煤气自来水生产供应业的PBE均最大,建筑业和其他服务业的CBE最大.研究显示,发达的沿海区域和发展中区域减排责任分摊比重较高,其对能源需求较高,致使产生的碳排放较多,其中尤以石化工业和电力蒸汽热水、煤气自来水生产供应业等对碳排放的影响较大.      

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.     

基于灰色关联的交通碳排放与能耗空间分析

为明晰中国省域交通碳排放强度与综合能耗结构之间的关联关系,为差异化碳减排政策的设计提供依据,文章基于灰色关联理论,构建了交通碳排放强度与综合能耗结构之间的灰色关联模型,并对其结果进行空间差异化分析。结果表明:各省交通碳排放强度与综合能耗结构间的绝对关联度数值差异较小,相对关联度的跨度差异较大,综合关联度大的地区分布在云南、黑龙江以及东南沿海等地。对于关联程度较高的省份,可通过调整能耗量、优化能耗结构等途径控制碳排放。     

我国旅游业碳排放的空间关联性及其影响因素

为全面厘清我国旅游业碳排放的空间网络结构特征,基于2000-2015年我国各省（自治区、直辖市）旅游业碳排放相关数据（不含西藏自治区和港澳台地区数据,下同）,结合修正的引力模型,构建旅游业碳排放的空间关联关系;采用社会网络分析法,深入剖析我国旅游业碳排放的空间关联性及其影响因素.结果表明:①2000-2015年,我国旅游业碳排放的空间网络关联度始终为1,其网络关系数与网络密度持续增加,而网络等级度与网络效率平稳下降.②上海市、浙江省、江苏省、北京市、天津市等东部经济发达地区在网络中处于核心位置,对旅游业碳排放空间关联性的影响显著;而海南省、云南省、广西壮族自治区、青海省、吉林省等在网络中居于边缘位置,对旅游业碳排放空间关联性的影响微弱.③广西壮族自治区、贵州省、新疆维吾尔自治区等归为"净溢出"板块,河北省、甘肃省、陕西省等处于"经纪人"板块,北京市、天津市、内蒙古自治区等归为"双向溢出"板块,江苏省、浙江省、上海市等属于"净受益"板块.④空间邻接关系、城镇化水平差异在1%的显著性水平上对旅游业碳排放空间关联性起正向促进作用,旅游消费水平差异和产业结构差异分别在5%和10%的显著性水平上与旅游业碳排放空间关联性呈正相关,能源消耗差异在1%的显著性水平上与其呈负相关.研究显示,我国整体旅游业碳排放空间关联性愈趋紧密,但仍存在较大改良空间,各板块间的空间关联性有待进一步加强.      

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.     

京津冀地区道路碳排放量的演变及空间分布

以机动车碳排放模型为基础,结合不同类型机动车存活曲线,建立分车龄的车队构成,并利用年均行驶里程和燃油消耗量,分析了京津冀地区2005～2020年道路碳排放量的演变及区域分布特征.结果显示,河北省道路碳排放量增长迅速,近5a仍以7.14%的年均增长率快速增长,而北京和天津两市的道路碳排放已经进入低速增长期,近5a的年均增长率分别仅为1.01%和2.27%.小型客车一直都是道路碳排放的主力车型,其碳排放量占京津冀道路碳排放总量50%以上;轻型货车在北京市道路碳排放中的贡献越来越突出,而河北和天津两地轻型和重型货车正在逐渐发展为道路碳排放增长的主要驱动因素.从京津冀道路碳排放的4km×4km网格分布图可知,因北京和天津拥有更密集的道路,其碳排放强度远高于河北省.     

中国将建立碳平衡交易制度

为有效解决高碳排放问题，中国将建立全国范围的以碳基金、生态补偿基金为主要内容的碳平衡交易制度。各省区市将按照比例付出或获取相应的碳基金，用于生态补偿和生态建设，以实现生态价值。     

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.     

中国海洋经济绿色全要素生产率空间关联及原因分析

海洋经济为未来国民经济发展提供了新动能,海洋经济高质量发展是海洋强国建设的重要支撑。本文使用ML(Malmquist-Lenberger)指数测算2008—2016年中国沿海11省份的海洋经济绿色全要素生产率,利用修正的引力模型获得各省份间的空间关系矩阵,并进一步运用社会网络分析方法(SNA,Social Network Analysis)和二次指派程序(QAP,Quadratic Assignment Procedure)方法,探索了海洋经济绿色全要素生产率的网络关联特征和影响因素。研究表明：(1)研究期内中国海洋经济绿色全要素生产率空间关联强度呈上升趋势,但整体关联程度并不高;关联网络连通效果较好,网络等级特征明显;网络中的空间溢出存在多重叠加的现象,网络具有较强的稳定性。(2)天津、海南、广西和江苏4省份有最多的网络关联关系,网络通达性最好;天津、河北、山东和上海4省份有较强的网络资源获取能力,海洋经济高质量发展可获得外部助力;天津、广西、海南和上海4省份对网络中的信息流和物质流的传导有较强的控制能力,在网络关系中起到桥梁作用。(3)中国沿海省份可分为4个功能板块,板块之间呈现明...     

2025年京津冀陆地生态系统碳氧平衡分析

以2020年的京津冀地区数据为基准,测算出2020年释碳耗氧量、固碳释氧量,对2025年释碳耗氧量、固碳释氧量、生态用地需求面积进行预测。结果表明：2020年京津冀地区释碳量和耗氧量分别为125 576.1万和143 533.7万t。预测出2025年京津冀地区释碳量和耗氧量分别为135 957.0万和163 392.0万t。从2025年京津冀地区总体来看,维持碳平衡所需标准生态用地面积小于现有标准生态用地面积,说明不需要再另外增加面积。但分省（市）来看,北京、河北的生态用地面积均能够满足碳氧平衡需要,而天津还应增加标准生态用地,方能满足市内维持碳氧平衡的需要。在实际社会和经济发展过程中生态用地面积会略有调整,而且生态用地结构和质量也会发生变化,因此在实际生产和科研中,应根据每年生态用地的实际变化量来逐步修正。