长江经济带三大城市群土地利用碳排放的区域差异及空间收敛性

探讨长江经济带土地利用碳排放的区域差异及协同减排路径对实现区域可持续发展具有重要意义.首先依据土地利用碳排放估算方法,对长江经济带中长江三角洲城市群、长江中游城市群和成渝城市群2010~2020年土地利用碳排放进行了科学测算,然后利用核密度估计和空间收敛模型研究动态演化、区域差异及收敛特征.结果表明：①林地、水域、草地和未利用地的碳吸收相较于耕地和建设用地的碳排放而言较小,建设用地的碳排放量逐渐增加,而四大碳汇的碳吸收量在研究期内变化波动较小;②不同城市群的核密度曲线呈现不同的分布形态、延展性以及极化特征,但总体上逐渐趋于平衡;③长江经济带2010~2020年土地利用碳排放整体上呈现先增后减和东高西低的时空特征,三大城市群中心城市的土地利用碳排放量稳居最高层级,经济发展水平与生态环境之间还未建立起稳固的耦合机制;④长江经济带三大城市群的土地利用碳排放均存在绝对β收敛,也存在经济发展水平、城镇化水平、产业结构、人口密度和环境规制等控制变量下的条件β收敛,且条件收敛速度大于绝对收敛速度,长江三角洲城市群的收敛速度最慢.以上结论为长江经济带三大城市群协同减排路径提供支撑,从而有利于积极稳妥推进碳达峰、碳中和目标的实现.     

长江经济带交通碳排放测度及其效率格局(1985~2016年)

采用"自上而下"的方法测度了长江经济带1985~2016年交通碳排放量并分析其空间格局和时序演化特征;在考虑非期望产出的基础上,剔除外部环境变量和随机误差的影响,构建了三阶段DEA模型进行长江经济带交通碳排放效率值的评价与比较.结果发现：①长江经济带交通碳排放总量呈不断上升趋势,其中石油类能源消费产生的排放量占比最大,四川、两湖地区和苏浙沪地区分别是长江上、中、下游交通碳排放的高值区.②从东西方向看,交通碳排放重心总体上呈现先东移、后西移的变动轨迹;从南北方向看,在空间上突出表现为越来越向长江沿岸集中分布的特征.③不同省份的交通碳排放效率值存在显的空间分异现象;2007~2016年东部地区的效率值始终最高,但中部地区的效率值由高于西部地区演变为低于西部地区.④外部环境因素对交通碳排放效率具有显著性影响,其中产业结构优化始终有利于交通碳排放效率提升,而政府干预的影响则由"创新补偿"效应转变为"遵循成本"效应.     

“双碳”目标下中国海洋渔业碳排放效率区域差异及碳减排潜力研究

基于“碳排”和“碳汇”核算中国海洋渔业碳排放量,运用非期望产出超效率SBM模型测算1980-2019年海洋渔业碳排放效率,并用基尼系数、泰尔指数和变异系数等数理统计分析方法定量分析其区域差异,最后测算中国海洋渔业碳减排潜力。结果表明：研究期间海洋渔业碳排放量整体呈逐年增长的趋势;中国海洋渔业碳排放效率平均水平较高,整体呈先上升后缓慢下降的趋势;中国海洋渔业碳排放效率区域差异明显,数理统计分析法测算变动趋势一致性较高,整体呈波动扩大的演变格局;中国海洋渔业碳减排潜力水平相对稳定,整体呈波动上升的趋势,主要分为3个波动期,碳减排潜力类型多样。     

西安市碳排放动态演变及等级评估研究

摸清西安市碳排放底数并了解其演变规律,是实现双碳目标的基础。基于《IPCC 2006年国家温室气体清单指南2019修订版》和《省级温室气体清单编制指南》,对西安市碳排放规律进行了动态分析和排放等级评估。研究结果表明,在1995—2020年,西安市碳排放增长迅速,从899.12万t上升至4912.14万t,年均增长7.03%;其中能源消耗部门占比最大(77.38%～89.46%),汽车排放领域增长最快,年均增长20.07%。人均排放、单位面积排放和碳排放指数增长较快,年均增量率分别为5.28%、6.98%和6.22%,排放等级由很低(Ⅰ_b)升高至中下(Ⅱ_a)等级;单位GDP排放呈下降趋势,年均降低率为6.63%。从创新绿色低碳技术、优化产业结构、激发碳排放权交易市场活力等方面提出对策建议。     

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.     

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。     

“双碳”目标下城市形态对碳排放的影响:以长江经济带为例

明晰城市形态对于碳排放的影响机制,是实现城市碳减排的重要前提.以长江经济带为例,在阐述城市形态对于碳排放作用机制的基础上,利用多源数据定量评估城市形态,并分别采用空间计量模型和地理探测器在全局和分区域尺度评估2005~2020年城市形态对于碳排放的影响.结果表明:①2005~2020年,碳排放量由2365.31 Mt上升至4230.67 Mt,但增速呈逐渐放缓的趋势.其在空间上呈现两极分布格局,高值区主要集中在上海和重庆等核心城市,低值区集中在四川和云南西部地区.②建设用地面积在15年间整体扩张,建设用地人口密度呈下降趋势;城市破碎度不断降低且各市之间差异逐渐缩小;城市形状的平均规则程度有所提升,且各市紧凑度显著增加.③城市规模在全局尺度对碳排放有显著的正向作用,城市破碎度在2005年对碳排放有显著负向效应,但在随后年份负效应减弱,城市紧凑度指标在研究时段内与碳排放呈显著负相关性.④斑块类型面积、斑块密度和有效网格大小对上游城市碳排放的影响最为显著;有效网格大小、平均周长面积比和斑块类型面积在中游城市影响程度较高;有效网格大小、同类邻接百分比和最大斑块指数则是促进下游城市碳减排的关键因素.不同区域城市应当综合考虑各城市形态指标对于碳排放的影响,继而优化其城市形态以推动可持续发展.     

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.      

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.     

基于社会网络分析的京津冀地区碳排放空间关联与碳平衡分区

基于2005、2010、2015和2017年的碳排放/碳汇数据,利用社会网络分析和探索性空间数据分析对京津冀县级尺度的碳排/碳汇的空间关联作用进行实证分析并进行碳平衡分区划分,提供了在县级空间尺度上划分碳平衡区的路径.研究结果表明:(1)京津冀地区碳排放年均增长率由2005-2010年间的10.05%放缓至2010-2017年间的1.25%,碳汇总量先降后增,2010-2017年间增长15%,但2017年净碳排放量达到了6亿t,反映了当前碳中和压力仍然巨大,京津冀北部和西部是主要的碳补偿率高值区,京津唐、石家庄和邯郸-邢台及其周边地区是主要的碳补偿率低值区;(2)京津冀碳排放空间网络格局逐渐清晰,形成了京津碳排放区、石家庄碳排放区、邯郸碳排放区三个主要的碳排放空间联动区,分别占整个区域面积的36.65%、9.64%、6.76%;(3)根据实证结果,京津冀区域被划分为集中碳汇区、局部调节区、核心-联动碳排区、分散-联动碳排区、分散-孤岛碳排区、一般-联动碳排区、一般-孤岛碳排区7个碳平衡功能区,分别占整个区域面积的22.07%、32.62%、12.81%、0.45%、1.14%、22.5...     

“碳中和”愿景下我国碳排放现状和减排路径

控制以CO₂为主的温室气体排放,“力争2030年前实现碳达峰,争取2060年前实现碳中和”是我国近年来面临的重大任务。碳排放研究是实现“双碳”目标的基础和前提,从碳排放测算、碳排放影响因素分析、行业碳排放研究三个方面对我国碳排放研究现状进行梳理,对近年来研究的重点方向、主要成果和目前存在的主要问题进行分析,并结合我国的“双碳”目标提出现阶段我国“以完善政策标准与加大政府扶持为基础,以产业结构调整与新兴产业发展、能源结构调整与新能源技术发展为核心,以探索CCUS（碳捕集、利用与封存）技术和增加碳汇及对居民低碳消费倾向的引导和培养为导向”的碳减排路径。     

中部地区碳排放时空演变及其影响因素分析

为实现碳达峰、碳中和目标,研究我国中部地区的碳排放时空演变及其影响因素有着重要的意义.使用2012—2019年NPP-VIIRS夜光遥感数据计算中部地区的碳排放量,结合地理探测器对碳排放时空变化及其影响因子进行分析.分析结果显示：①山西省碳排放量居中部地区首位,河南省次之,安徽省碳排放量位居第三,后为湖北省和湖南省,江西省碳排放最低;②2012—2019年在中部地区碳排放量聚集程度逐年减弱,高高聚集面积从210742.9 km²减少到153999.3 km²,低低聚集面积由148249.2 km²减少到103804.0 km²;③通过地理探测器分析的结果得到：对中部地区各省份碳排放影响因子解释力较大的为经济要素：地区生产总值和第二生产总值;中部地区各省份碳排放因子解释力较高的双因子交互多为经济要素.研究显示,中部地区各个省份碳排放分布及影响因素存在一定的差异,在制定碳达峰、碳中和行动方案时应考虑到不同地区碳排放的差异,本研究为中部地区制定节能减排政策提供数据支撑.     

2000-2020年中国种植业碳排放驱动因素及预测分析

为了解中国种植业碳排放情况并对种植业碳减排提出针对性的措施,文章对中国2000-2020年的种植业碳排放进行了测度,并基于LMDI模型,对碳排放驱动因素展开了研究。灌溉碳排放量为种植业碳排放第二大来源且一直处于增长态势,故基于STIRPAT模型,设置了7种不同的情景组合,并对不同情景下灌溉碳排放达峰情况进行了预测。结果表明：（1）2000-2020年中国种植业碳排放总量先增加后减少,在2015年实现了达峰,峰值为10 732.6万t。（2）种植业生产效率、农业产业结构、国家产业结构、农村地区人口对种植业碳减排为正效应,国家经济发展水平、农村人口流失水平则表现为负效应。（3）生态和经济协同发展情景下,2030年灌溉碳排放可以实现达峰,对应值为1 981.8万t。最后,就中国种植业碳减排提出了促进种植业低碳机械化发展、深化种植业低碳技术性改革、保持城镇化率平稳增长等建议。     

长江经济带环境污染胁迫的驱动因素及空间效应

污染物排放基数大、内生与跨区排污累积是长江经济带污染防治面临的严峻现实,高强度环境污染胁迫过程已成为当前生态文明建设的重要障碍.本文以长江经济带127个地市级及以上单元为实证案例,选取化学需氧量、氨氮、二氧化硫和氮氧化物4项污染物指标,在基于熵值法的环境污染胁迫指数（EPSI）测度基础上,采用空间杜宾模型,定量分解环境污染胁迫的驱动因素及空间效应,为制定面向污染源管控的环境规制提供科学参考.研究发现：①2011—2015年长江经济带环境污染胁迫程度降低4.8%,胁迫程度由上游向下游递增,其中,上游干流、太湖流域及下游干流的胁迫程度较为突出.②长江经济带环境污染胁迫程度整体趋稳、局部改善,高污染胁迫区在长三角地区集中分布,滇川贵渝、湘鄂赣、江浙沪皖等交界地区,以及昆明至重庆一带已形成的高胁迫区亦是未来管制重点.③环境污染胁迫过程具有显著空间溢出效应,本地胁迫程度增加的同时引起邻地胁迫加剧.随着环境管控趋紧,长江经济带环境污染胁迫的外部性有所缓解.④人口规模和城镇化水平是驱动本地胁迫程度提升的重要因素,二者还通过空间溢出效应作用于周边地区,而工业化、农业经济份额、内外资等因素仅能作用于本地的环境污染胁迫过程.长江经济带环境污染胁迫驱动因素的多元化趋势表明,应实施系统化、源头化综合治理以缓解环境污染胁迫态势,需引导绿色生产生活方式、提升建设开发行为的环境效益、规避外资驱动的跨区污染转移、发挥国有资本在环境处置与保护过程中的示范作用.     

唐山市钢铁行业碳排放核算及达峰预测

唐山市作为工业密集型城市,2018年生铁、粗钢和钢材产量约占全国总产量的15%,同时也排放了大量的温室气体和大气污染物。以唐山市为例,研究唐山市钢铁生产碳排放2010—2030年的变化趋势,并确定达峰时间。基于《温室气体排放核算与报告要求》的计算方法,初步建立了可根据设备规模、运行时长、产能利用率和单位产品能耗参数来核算企业CO₂排放的数值算式,并将其应用于唐山市全部钢铁联合企业,计算得出2017年唐山市钢铁行业碳排放量为14042.52万t,碳排放系数为1.616 t CO₂/t钢。与文献、统计年鉴数据对比误差均<10%,表明数值算式有一定的准确性,可为自下而上地快速核算企业或区域的钢铁生产碳排放提供参考。同时,结合唐山市钢铁历史生产情况、生产现状及未来规划,借助LEAP构建了能源需求模型,得到2010—2030年唐山市钢铁生产化石能源消耗和碳排放量的变化趋势,并确定唐山市钢铁生产碳排放已于2018年达峰。     

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...     

物流业碳排放效率评价及动态演化分析:以“丝绸之路经济带”沿线省区为例

基于"丝绸之路经济带"沿线9个省市物流业2007～2016年的数据,文章通过BC~2-DEA模型和Malmquist指数,分别从静态和动态的角度对物流业碳排放效率进行计算和评价,同时利用核密度函数对碳排放效率的动态演进趋势进行分析。研究表明物流业碳排放综合效率的差异主要来自于纯技术效率,纯技术效率可以通过增加科研投入、促进低碳节能技术的应用得到改善;物流业全要素碳排放效率受技术效率指数和技术进步变化指数的共同影响,技术效率指数的平均增长率高于技术进步变化指数的平均增长率,可以通过推动技术进步来提高全要素碳排放效率;从整体来看,物流业碳排放效率的地区差异正在逐步缩小,呈现出动态收敛的特征。物流业的低碳化发展需要调整要素投入模式,提高科技创新水平和组织管理水平,同时针对各省市制定差异化的碳减排政策。     

中国省际服务业碳排放空间网络结构及其驱动因素

在碳达峰、碳中和的时代背景下,探索服务业碳排放空间网络结构及其驱动因素对于推进服务业节能减排具有重要的实践价值. 基于2000—2018年中国省际服务业碳排放的面板数据(不含西藏自治区及港澳台地区数据),综合运用修正后的引力模型和社会网络分析法刻画服务业碳排放空间网络结构特征并厘清其驱动因素. 结果表明:①研究期内中国服务业碳排放空间联系强度不断增大,服务业碳排放空间网络结构趋于复杂化且稳定性显著提升. ②上海市、北京市、江苏省和浙江省等省份在中国服务业碳排放空间网络结构中扮演“中心行动者”的角色,这些省份是其他省份进行服务业碳排放空间关联的重要“桥接”和“枢纽”,控制与主导中国服务业碳排放的空间关联和空间溢出. ③省份间的地理位置越邻近,产业结构优化、城镇化水平和科技发展水平的差异越大,中国服务业碳排放空间的联系越多;而服务业碳排放强度的差异越大,服务业碳排放空间的联系越少. 研究显示,中国省际服务业碳排放存在空间关联和空间溢出,但空间网络结构仍较为松散,未来在推进服务业节能减排的工作中,需重视建立省际协同减排机制.      

长江经济带水污染物减排的空间效应及驱动因素

构建2011~2015年水污染物排放及社会经济数据库，选取COD、氨氮2项指标，解析“十二五”时期长江经济带水污染物的减排过程与时空特征，并采用空间计量模型定量解析减排空间效应及驱动因素.研究发现：5年间长江经济带水污染物减排过程的集聚特征显著，高排放-高减排区主要位于长江三角洲地区，而环境效益趋差的高排放-低减排区仍然存在.空间效应对长江经济带水污染物减排具有一定影响，本地排污增加不利于邻地减排.人口规模、城镇化水平和农业经济份额是驱动长江经济带水污染物排放的主导因素，到2015年，人口规模和农业经济份额因素的驱动力均有不同程度下降，但城镇化水平的驱动力仍在提升.外商直接投资和工业化水平分别对COD和氨氮排放呈正向驱动，需警惕外资流入和快速工业化进程给相应特征污染物造成的减排压力.亟需推动本地和邻地就排污标准与减排总量达成规制共识，协同建立环境准入、污染付费等深层次减排模式；工程减排的同时共抓结构减排，针对长江经济带驱动因素与污染排放的空间耦合性，从源头倒逼产业结构、消费结构、种植结构、资本结构等向清洁化转变.