基于GWR模型的秭归县柑橘园土壤有机碳空间异质性分析

研究柑橘园土壤有机碳空间异质性及其与土壤理化性质、地形特征和气候变量之间的关系,为提升经济林生态系统服务提供科学依据。在秭归县柑橘分布区内进行野外采样,基于随机森林和地理加权回归模型并结合8个地形因子、2个气候因子和13个土壤变量,建模分析了土壤有机碳的主要影响因素,并进行了土壤有机碳含量的空间分布预测。结果表明：研究区0～20 cm(表层)和20～40 cm(下层)土壤有机碳含量平均值分别为11.95和9.01 g·kg^-1,长江北岸(9.24和7.56 g·kg^-1)土壤有机碳含量低于长江南岸(14.48和10.36 g·kg^-1),但长江北岸(0.53和0.66)变异系数高于长江南岸(0.45和0.58)。影响因素对土壤有机碳含量空间分布的相对贡献在土层间存在差异,表层为全氮(53.0%)>全钾(11.9%)>碱解氮(11.4%)>年均降水量(7.6%)>土壤含水量(7.3%)>年均温度(5.1%)>海拔(3.7%),下层为全氮(69.7%)>碱解氮(14.2%)>容...     

浙江省碳排放时空格局及影响因素研究

利用2005~2010年浙江省各县市区的社会经济数据和能耗数据,测算了各县市区的碳排放总量、人均碳排放量和地均碳排放量,采用空间自相关方法揭示了县域尺度下相邻县市区碳排放指标的空间关联性,运用地理加权回归模型定量描述了各县市区碳排放总量影响因素的空间异质性。研究结果表明:(1)研究期内,浙江省的碳排放总量从30 486万t增加到49 559万t。人均碳排放量和地均碳排放量也均呈增长趋势,且空间差异显著。(2)各县市区碳排放总量、人均碳排放量和地均碳排放量均存在较强的空间自相关性,总体上浙北浙东呈高高集聚,浙西南呈低低集聚。(3)人口和投资是影响碳排放总量的重要因素,且存在空间异质性。投资对浙西南碳排放的影响逐渐增大。     

中国省域碳排放及其驱动因子的时空异质性研究

本文选取30省(自治区、直辖市)行政单位作为基本空间单元,依据2003-2010年中国统计年鉴和中国能源统计年鉴数据,采用探索性空间分析(ESDA)方法和地理加权回归模型(GWR),分析八年间碳排放影响因素及其影响程度的时空分布,揭示我国碳排放的区域差异及其驱动因子的时空异质性。研究结果表明:在2003-2010年间,碳减排潜力相对较大区域主要集中在中东部地区,并有向四周扩展的趋势;全国省域碳排放存在较为显著的空间正相关性,且相关性的总体趋势呈现出先上升后下降的空间格局,表明在碳减排的进程中,全国碳排放量的总体空间差异在逐步缩小;碳排放的驱动因子存在明显的时空异质性,如GDP驱动因子在不同省域影响程度不同,而且2006年的GDP驱动因子的回归系数普遍高于2003年,人口影响因子也存在省域的异质性,2010年人口回归系数高于2003年;GDP对碳排放的影响最为显著,影响显著的区域从2003年西部转移到中东部,2010年又移回西部,这进一步说明碳减排与经济增长的复杂关系,意味着碳减排和经济发展并重需要优化经济发展方式,提高能源利用效率。     

长江经济带城市碳排放及其影响因素的时空异质性研究

长江经济带作为国家生态文明建设的先行示范带,肩负着率先实现“碳达峰”“碳中和”的重大使命。掌握长江经济带城市碳排放及其影响因素,对长江经济带实现“双碳”目标具有重大意义。基于IPCC系数计算2008～2018年长江经济带110个地级及以上城市的碳排放情况,利用空间自相关对其进行时空格局分布的研究,构建地理加权回归模型探究不同区位城市碳排放影响因素的时空异质性并揭示原因。结果显示：2008～2018年碳排总量呈放缓态势,其重心逐年向中西部迁移;10a间长江经济带城市的碳排放在空间上呈现显著正相关性及集聚性,且相关性呈波动下降趋势;碳排放影响因素差异明显,影响大小为：人均用电量<人口数量<建设用地<产业结构,在空间格局上,建设用地和人均用电量的影响程度均向东偏移,产业结构和人口数量的空间格局基本稳定。研究结果表明,应从产业结构低碳转型、合理规划建设用地、优化人口空间格局和谋划新能源发电等领域进一步加快实现长江经济带的“双碳”目标。     

中国城镇碳排放的区域差异和影响因素

修正了IPCC关于电力碳排放系数的计算方法,根据中国(省市)能源平衡表估算了1995-2008年中国30个省市的城镇碳排放,划分了高、中、低三个不同排放区域,分析城镇碳排放的区域差异,采用STIRPAT模型分析城镇碳排放及区域差异的影响因素.结果表明,城镇碳排放是中国碳排放的主体;城镇碳排放总体快速增长趋势,2001年后表现尤为明显;中国城镇碳排放存在很强的区域差异,2008年高排放区域的八个省市城镇碳排放总量占全国城镇碳排放总量的50％以上;城镇居民人均收入对城镇碳排放影响最大,然后是城镇化率和能源强度,人口总量对碳排放影响较小;城镇居民人均收入增加、城市化进程不断推进、能源强度降低对城镇碳排放的影响存在区域差异,这种影响强度的差异是导致城镇碳排放存在区域差异的主要原因.一方面,我国城镇居民收入的不断提高和城市化进程的推进决定了城镇发展需要一定的碳排放空间,另一方面,城镇需要走可持续的低碳发展道路.     

基于卫星夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟

中国能源统计数据"横向不可比,纵向不可加"现象依然突出,尤其是分省能源消费统计千差万别,给分省碳排放评估带来了较大困难,如何利用卫星遥感数据科学合理地估算中国分省碳排放是当前亟须研究的问题。本文运用DMSP/OLS全球稳定夜间灯光数据,在通过相互校正、年内融合和年际间校正等系列处理得到中国分省稳定夜间灯光数据的基础上,首先分别构建中国分省稳定夜间灯光亮度DN值与人均碳排放和单位面积碳排放之间的时空地理加权回归模型,两个模型整体效果均较好,拟合优度分别高达96.74%和99.24%;其次运用稳定夜间灯光亮度DN值对分省人均碳排放和单位面积碳排放进行时空模拟;最后运用人口规模和土地面积对分省碳排放进行估算。估算结果显示:(1)整体来看,2000—2013年年均碳排放模拟值与实际值6.3349×109t较为接近,两个模型的相对误差均在0.5%以内。(2)分年度来看,所有年份的相对误差均在5%以内,2006年分省加总碳排放模拟值与实际碳排放6.2036×109t最为接近,绝对误差和相对误差均较小,两个模型模拟值的相对误差均为0.04%。(3)分省域来看,2000—2013年年均碳排放模拟值与实际碳排放均非常接近,除海南和宁夏外,其余28个省区市的相对误差均在1%以内。(4)分年度分省域来看,以2013年为例,40%省份的相对误差在2%以内,70%省份的相对误差在5%以内。从整体、分年度、分省域、分年度分省域的估算结果来看,基于稳定夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟效果良好。因此,运用卫星夜间灯光数据可以较为准确地对中国分省碳排放进行估算和预测,为卫星遥感影像数据服务分省碳排放监测和评估提供一种补充性参考。     

中国碳排放量估计结果及差异影响因素分析

在全球积极应对气候变化的大背景下,不论从自身经济发展需要,还是遵从国际相关条款,中国当前及未来都面临巨大的碳减排压力。准确估计碳排放量对于中国制定相关碳减排政策和应对国际谈判,都至关重要。尽管国内外针对碳排放量的研究很多,但是由于所采用的计算方法、数据来源、碳排放来源分类和能源排放系数等方面的不同,不同研究对于中国碳排放量的估计差异很大。本文利用Meta回归方法和多因素方差分析方法(ANOVA)对导致中国碳排放估计结果差异的因素进行了分析。研究结果表明,文献来源、碳排放系数、碳排放来源和分省计算与否是导致估计结果差异的主要因素,分别解释了碳排放估计结果差异的30.5%、29.7%、21.2%和11.8%。基于研究结果,提出在未来开展中国碳排放估计研究时,需要特别注意碳排放系数、碳排放来源和分省计算与否等关键性因素,客观准确地估计中国碳排放量,同时在国际气候变化谈判中要立足于中国权威机构和学者的研究结果。     

区域碳排放空间转移特征及其经济溢出效应

准确把握区域碳排放转移的空间转移特征,明确其经济溢出效应是引导区域碳排放合理转移的基础。以中国省际区域为研究对象,以投入产出表为基础,采用碳排放系数法分别测算了中国省际区域碳排放转入总量及碳排放转出总量;通过构建基于地理特征和经济特征的空间权重矩阵,综合运用Moran’s I指数和地理加权回归模型分别研究了中国省际区域碳排放转移的空间分布特征及其经济溢出效应。研究结果表明:中国各省碳排放转移总量均较大,其中碳排放转入总量大于碳排放转出总量,东部及中部较发达地区均具有正的净转移特征;中国省际区域碳排放转入和碳排放转出的Moran’s I指数分别为0.17和0.14,表明中国省际区域碳排放转移在整体上具有一定的空间集群特征;中国省际区域碳排放转移在局部空间主要表现为L-L模式和H-H模式。其中东部及中部经济较为发达的地区表现为H-H模式,西部地区及中部欠发达地区表现为L-L模式,而中部地区则表现为L-H模式或H-L模式为主;中国省际区域碳排放转移经济溢出类型主要有五种具有区域特征的溢出模式,其中中国省际区域碳排放转入所产生的经济溢出效应要强于碳排放转出。最后,针对研究结果,分析了其产生的可能原因,并提出相应的优化对策和建议。     

中国省际碳排放转移的福利溢出效应北大核心CSCDCSSCI

为测算中国省际贸易下的碳排放转移,从排放责任的角度讨论排放结构、转移流向及福利溢出效应,该研究基于2015和2017年多区域投入产出表,构建碳排放转移核算模型,引入地区发展与民生指数作为社会福利的代理变量,并利用最小二乘回归和地理加权回归模型考察碳排放转移对社会福利的影响。研究结果表明:①2015—2017年,中国直接碳排放在总量上略有增长,整体表现出“西低东高”空间分布特征,但碳排放强度得到显著改善。②各省份生产侧和消费侧碳排放在排放总量和排放结构上均存在较大差异。内需排放、中间产品和最终产品的调入、调出是构成省域碳排放的主要部分,其他国家对中国的“碳泄漏”有所降低。③北部沿海和黄河中游地区是碳排放的主要流入地区,东部沿海、京津地区、长江中游地区以及广东是碳排放的主要流出地区,省际碳排放转移呈现自东向西、由沿海向内陆的转移趋势。④碳排放转入对社会福利具有负向溢出效应,碳排放转出、外资规模和产业结构对社会福利具有正向溢出效应。碳排放转入的负向福利溢出效应表现为“西高东低”的特征,且随时间变化不明显;碳排放转出的正向溢出效应从自南向北逐渐递减的趋势转变为自东、西向中部逐渐增强的趋势。上述结论对地区碳减排政策制定及碳排放权配额分配具有启示意义,应充分把握碳排放转移特征,从差异化制定地区减排政策、因地制宜推进区域节能降碳、考虑“责任共担”原则以及充分发挥碳交易市场作用等方面采取措施,为推动实现中国经济高质量发展提供研究思路和理论依据。     

上海家庭出行碳排放基本特征、空间模式及影响因素研究

伴随着人口、私家车等不断增长,中国大城市家庭出行碳排放在逐年增长,因此,如何降低出行碳排放成为低碳城市建设一项重要议题。本论文利用1 054份上海家庭碳排放的问卷调查结果,结合上海人口普查、经济普查等相关经济社会数据,分析了上海家庭出行的行为模式、家庭碳排放的基本特征、空间模式和影响因素等相关问题。研究发现,上海家庭出行模式呈现居住区位、住房类型和收入水平等差异。上海家庭通勤时间和通勤距离呈现倒"U"型曲线,即从市中心向外,呈现由低到高再低的格局。上海家庭出行碳排放呈现出类似出行模式的倒"U"型曲线,中心城区和远郊区为低碳区,高碳区呈环状分布于近郊区。家庭出行碳排放呈现高值聚集现象。家庭出行碳排放冷点区域十分显著,呈环状出现在中环线附近;热点区域主要位于浦东新区,同时嘉定安亭片区出现几个零散的热点。从计量模型中可知,上海市家庭出行碳排放的主要影响因素是是否有汽车和住房的形式。调查显示,等车时间过长、换乘不方便、速度太慢、拥挤、价格不合理和车站距离太远是不少居民不选择公共交通出行的原因。当前,上海居住开始郊区化,但就业、医疗、教育等资源仍然集中于中心城区,造成了资源配置与居住空间的不匹配,形成了高的出行时间和距离以及出行的高碳排放。未来上海市应重点疏解核心、边缘城区优质教育、医疗资源,在新城高标准配置优质公共资源,形成多中心、多节点的空间模式;应鼓励发展城市公共交通、快速轨道交通等低碳交通体系;在完善市内轨道交通的同时,应加大中心城区轨道交通向郊区延伸;应加强地铁站点与公共汽车的顺畅换乘,等等。     

中国省际碳排放效率的空间计量

本文基于至强有效前沿的最小距离法测算了我国1998-2011年的省际CO2排放效率,这种方法的优点是效率达到生产前沿后在投入或产出方面所做出的改动最小。然后在此基础上分析了我国省际碳排放效率的区域差异性以及空间相关性,最后运用1998-2011年我国30个省份的面板数据,建立空间面板数据模型,对我国碳排放效率的影响因素进行了实证研究。研究结果表明:样本期内,我国省际碳排放效率表现出较大的省际差异性,东部沿海省份的平均碳排放效率显著高于内陆省份。分地区看,东部地区的碳排放效率走势相对平稳,全国及中西部地区的碳排放效率则呈现出"U"型曲线的走势,并且东部地区的碳排放效率明显要高于中西部地区;空间自相关Moran’s I检验显示,省际碳排放效率在空间上存在着显著的空间自相关性,具有明显的集群趋势,而空间LISA图则表明省际碳排放效率不仅具有空间依赖性的特征,同时也有空间异质性的表现;经济规模、工业结构和能源消费结构对碳排放效率造成了较大的负面影响,对外开放、企业所有制结构以及政府干预对碳排放效率有正向影响,而产业结构对碳排放效率的影响则不显著。因此,对于将来中国提高碳排放效率工作的重点应该是实现经济增长模式由粗放型向集约型的转变,着重调整工业结构和能源消费结构,同时进一步提升对外开放的质量,加强政府的碳减排工作力度。     

中国旅游业CO_2排放区域差异的空间分析

在旅游业节能减排形势严峻的背景下,深入研究中国旅游业CO_2排放问题,制定科学的区域节能减排政策已刻不容缓。本文首先运用"自下而上"法,估算了1993-2012年中国整体旅游业、旅游业各分部门、大陆各省区(不含西藏)旅游业CO_2排放量。在此基础上,对全国及三大地带旅游业CO_2排放的总体特征进行分析;利用Theil指数法分析了中国旅游业CO_2排放强度的区域差异、区域内差异和区域间差异;运用AreView软件对中国旅游业CO_2排放强度的省际差异进行直观图示。分析结果显示:1993-2012年,中国旅游业CO_2排放量从1 480.868×10~4t升至6 274.129×10~4t;全国及三大地带旅游业CO_2排放强度整体上呈现出先显著下降、再缓慢梯度下降的趋势;中国旅游业CO_2排放强度空间分布不均匀,东部地区旅游业CO_2排放强度低于中部和西部地区;中国旅游业CO_2排放强度的区域总体差异、区域间差异和区域内差异整体呈逐渐缩小的趋势,区域间差异对总体差异的贡献率为94%-98%,区域间差异占主导地位;中国旅游业CO_2排放强度省际差异明显,属于旅游业CO_2排放强度弱显著区的省区基本位于东部沿海地区,河北、湖南、河南、广西、甘肃和新疆等省区频繁出现在旅游业CO_2排放强度强显著区之列,因此上述省区应是中国旅游业CO_2未来节能减排的区域重点。据此提出差别化的CO_2减排对策:东部地区应通过技术改进和调整产业结构、能源消费结构来降低CO_2排放强度,并以此带动中部和西部地区旅游业节能减排;中部和西部地区应加强与东部地区合作,将提高能源使用率、降低CO_2排放强度作为旅游业减排工作的重点。     

中国建设用地增长对碳排放的影响

碳排放是一个受多因素综合影响的过程,受人类活动影响较大的建设用地亦是因素之一.本文通过分析中国1996 - 2007年建设用地与碳排放的变化,在扩展KAYA恒等式的基础上,基于LMDI分解法,探讨了12年间中国建设用地对碳排放增长的影响,以及不同省份间所存在的差异.结果表明:中国的碳排放以2001年为拐点,呈现稳中有降到快速增长的两阶段变化,空间上则呈现出东高西低格局,环渤海地区为全国碳排放高值地区.LMDI分解结果显示建设用地对碳排放增长存在正向影响,且省际间差异突出,影响较为显著的地区集中在东部、南部沿海地区,新疆和青海也较为明显,其他地区普遍较弱;导致上述差异的主要原因在于各省份经济发展、建设用地的正向作用和能源强度的负向作用之间存在贡献程度的强弱差异及抵消效应.从建设用地控制角度开展碳减排,不同地区将存在效率差异,对于能源强度的抑制作用相对饱和的省份可能有效.     

中国碳排放的因素分解模型及实证分析:1995-2004

能源消费是碳排放的主要来源。随着中国经济的快速发展,能源消费的急剧增长以及以煤为主的能源结构在短期内很难改变,因此,碳排放不可避免地会出现一定幅度的增加。本文基于碳排放量的基本等式,采用对数平均权重Divisia分解法（Logarithmic mean weight Divisia method,LMD）,建立中国人均碳排放的因素分解模型,定量分析了1995-2004年间,能源结构、能源效率和经济发展等因素的变化对中国人均碳排放的影响,结果显示经济发展对拉动中国人均碳排放的贡献率呈指数增长,而能源效率和能源结构对抑制中国人均碳排放的贡献率都呈倒“U”。这说明能源效率对抑制中国碳排放的作用在减弱,以煤为主的能源结构未发生根本性变化,能源效率和能源结构的抑制作用难以抵销由经济发展拉动的中国碳排放量增长。     

中国人口结构对碳排放量影响研究

从人口结构角度探讨碳排放问题,有利于正确判断和把握影响碳排放量的人口因素,有的放矢地制定碳减排政策,应对我国经济发展方式的转变有着重要的理论和现实意义.本文利用我国1995-2007年碳排放量、人口总数、人口的城市化率、老龄化率和反映人口消费结构的恩格尔系数第二产业从业人口比重等时间序列数据,运用协整理论、格兰杰因果检验和多元回归模型作为分析工具,对我国人口结构与碳排放量之间的关系做了实证分析.结果发现:①1995-2007年间,人口结构中的人口城市化率、人口的消费结构、第二产业从业人口比重对碳排放量均存在正向影响,而人口规模对碳排放量的影响在模型中却表现为负效应;②相对于人口规模,人口的结构特征对碳排放量的影响越来越大,其中人口的城市化率对碳排放量的正向影响最大,说明中国的碳排放量与城市化的进程存在着密切关系;③人口的老龄化对二氧化碳排放量具有负效应,人口老龄化的加快对长期碳排放有抑制作用,所以在未来实现碳减排会逐渐成为可能.最后,针对分析结果,探讨了未来我国的碳减排策略,以期能有效地控制人口因素对我国碳排放增长的影响.     

中国城市化发展阶段与CO2排放的关系研究

目前节能减排已经成为中国“十二五”规划面临的主要任务之一,相关部门在进行决策时不能不考虑城市发展水平与CO2排放的关系.通过协整理论及修正误差模型分析结果表明,由于中国经历着经济转轨和社会转型,虽然1949-2007年城市化与CO2排放并不存在长期均衡关系,但改革开放前后城市化和CO2排放量都呈现出长期稳定的比例关系,即CO2排放随着城市化水平的提高而不断提高,且改革开放前后城市化水平对CO2排放影响存在差异.另外,尽管从短期来看,CO2排放不受当年城市化变动的影响,但从长期来看,不论改革开放前还是改革开放以后,城市化与CO2排放之间具有长期的稳定关系.城市化对CO2排放的影响存在一定的滞后性.因此,相关政府部门在进行决算时不能脱离城市化发展阶段,即要考虑短期影响,更要在战略高度进行长期规划,可通过把握城市化的进程来控制CO2排放增长的速度.     

城镇化过程中的碳排放来源

改革开放以来,我国城镇化呈现快速发展趋势。2013年城镇化率达到53.7%,年均增长3.10%,是建国至改革开放之前城镇化年均增长率(1.75%)的近2倍。与此同时,碳排放总量增长至35年前的6.2倍,人均碳排放增长至35年前的4.4倍。城镇化过程伴随着高碳排放,增长速率高于城镇化发展速度。这预示着我国未来城镇化发展将面临巨大的高碳排放压力。如何降低城镇化过程中的碳排放成为亟待解决的问题。本文将城镇化过程中导致高碳排放的各因素归纳为经济、政治两项因素,对我国城镇化过程中工业、建筑、交通、地方政府等导致高碳排放结果的行为加以区分。研究发现,城镇化过程中的工业高碳排放、建筑面积扩张与其使用效率的背离、交通出行需求量的持续上升、居民生活水平提高带来的消费力增加,城市低密度扩张以及其背后地方政府官员考核机制与地方财税制度的弊端,是我国目前城镇化呈现高碳发展状态的主要原因。由此可见,过去的城镇化发展模式非低碳、非持续是有其深刻的经济与政治原因的。中长期的低碳转型只有把经济手段和制度调整结合,低碳发展理念才有可能实现。     

Industrial Carbon Emissions Status and Analysis Based on Energy Consumption

With frequent disastrous weathers and increasingly prominent GHG effects in recent years, normal existence and development of mankind are facing unprecedented threats and challenges. GHG emissions mitigation for the global climate changes has been the focus of concern of the world. As the biggest developing country and the second largest country of carbon-emission, China attaches importance to the carbon emission reduction. The major GHG component is carbon dioxide and in China, the emission of carbon dioxide is mainly from industrial production. In the paper, the status and trend of Co2 emission from industrial departments, high-carbon emission and its specific industries are shown in statistics. Meanwhile, the policy environment, industrial organization structure and technology of carbon high emission are all discussed based on practical situations in these departments and industries. At the end, through the analysis of gray correlation, correlativity is explored for both fossil energy consumption and total carbon emission, and also for the production value and carbon emission of each industrial sector. Some policy proposals for the establishment of low-carbon industries and transition of economic development pattern are set forth.     

城镇化对中国碳排放的影响及作用渠道

在新型城镇化进程不断推进的背景下,研究城镇化对碳排放的影响及作用渠道具有较强的现实意义。本研究依托Black、Henderson城市化模型和Stokey污染模型,在最优化框架下推导城镇化、人力资本积累、清洁生产和碳排放之间的作用机制。理论分析表明,人力资本积累和清洁生产都是城镇化影响碳排放的作用渠道,城镇化可以通过对人力资本积累和清洁生产等渠道来抑制地区碳排放。基于2000-2012年的中国省际面板数据,构建常住人口城镇化率、户籍人口城镇化率和半城镇化率三个城镇化指标,使用固定效应模型、考虑异方差和序列相关因素的固定效应模型和动态面板数据模型三种估计方法,实证分析城镇化通过人力资本积累和清洁生产对我国碳排放的影响机制。研究结果表明:首先,样本期间内,中国的城镇化进程对碳排放存在正向影响,但是城镇化会通过人力资本积累和清洁生产技术推广来抑制这种不利影响;其次,在控制其他变量的情况下,人力资本积累有利于我国碳减排进程,人力资本积累渠道会弱化城镇化对碳排放的正向作用,也即人力资本积累会降低城镇化对碳排放的边际影响;最后,在控制其他变量的情况下,清洁生产也有利于我国碳减排进程,清洁生产渠道也会弱化城镇化对碳排放的正向作用,和人力资本积累渠道相比,清洁生产渠道对城镇化和碳排放之间关系的边际影响显著性降低。因此,在我国新型城镇化背景下如何强化城镇化对人力资本积累和清洁生产技术推广的作用是避免城镇化进程中出现"高碳锁定"的关键路径。