中国交通碳排空间关联拓扑-角色-组织特征分析

交通行业是仅次于电力和工业能源消耗与碳排放的第三大重要产业,其碳减排能力直接影响中国“双碳”目标的达成时间节点。为探究中国交通碳排放的空间关联格局,该文基于社会网络分析及社区发现算法,利用2003-2020年各省交通碳排放数据,从拓扑结构、角色特征、组织方式等视角探究中国交通碳排放空间关联网络的结构特征与演变规律。研究表明,各省交通碳排放空间关联网络拓扑特征呈周期性波动,并呈现显著的小世界性和无标度特征。碳排放空间关联网络呈现显著的“核心-边缘”分布,北京、上海、江苏、浙江、广东、山东等省域处于网络核心,发挥“中介”和“桥梁”作用。碳排放空间关联网络按角色特征划分为“主受益”、“净受益”、“经纪人”和“净溢出”等板块,各板块间的空间溢出效应显著,其中“经纪人”板块在板块联动中发挥重要作用。“社区蜂鸣-碳枢纽-管道”模型识别出碳排放空间关联网络的“大分散,小集聚”的组织特征。研究结果有助于区域交通碳减排目标优化与协同发展。     

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.     

空间关联网络结构特征的减排效应:基于城市群视角

基于社会网络分析及回归分析方法,选取珠三角城市群2001~2019年地级市数据,考察珠三角城市群碳排放空间关联网络特征的减排效应.结果表明：①珠三角城市群内各城市间的碳排放联系程度较为疏松,从属结构变动频繁,城市间的碳排放交流与合作亟待增强.②碳排放空间关联网络的中心-边缘结构产生一定程度的松动,中心城市对于整体网络结构的控制能力在减弱,边缘城市有逐渐由被控制向控制角色转变的趋势.③碳排放空间关联的整体网络紧密程度及稳定性的提升、网络等级结构的破除能显著降低地区碳排放量,而个体网络中心性的提高对于城市碳减排具有显著的促进作用.以上分析将有助于为协调二氧化碳减排和低碳城市发展政策的提出提供借鉴.     

中国生态福利绩效空间关联网络演变特征与形成机制

在定量测度生态福利绩效基础上,借助修正的引力模型和社会网络分析方法,研究了中国生态福利绩效空间关联网络演变特征与形成机制。研究发现：（1）中国生态福利绩效空间关联网络呈现“东密西疏”的空间分异规律,关联网络有“扁平化”发展趋势,网络稳定性亟待提升。（2）京津冀、长三角和珠三角处于网络核心位置,具有较强的溢出效应,东北、西北和西南地区处于边缘位置,贵州和甘肃是联系西南和西北省区的关键节点,生态福利绩效在省际间的传输多通过南部省区的中介作用实现。（3）北京、天津和上海构成净溢出板块,珠三角和江浙地区属经纪人板块,长江中下游及西南地区为净溢出板块,东北、黄河中下游及西北地区构成双向溢出板块。（4）资源禀赋差异、市场调节、政府宏观调控和科学技术推动是空间关联网络演变的主要驱动机制。研究成果可为推动生态福利绩效的跨区域协同提升提供参考依据。     

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。     

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.      

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。     

碳排放的空间关联网络结构特征与影响因素研究：以中国三大城市群为例

城市群建设是推动区域经济发展的重要形式,依靠城市群内的网络关系实现城市群的协同减排是建立城市群绿色发展的重要路径。该文基于社会网络分析方法对中国三大城市群的碳排放空间关联网络的结构特征及其影响因素进行分析。结果表明:京津冀城市群的网络密度较小、网络等级度较大,长三角城市群的网络密度最大,网络等级度较小,珠三角城市群网络密度和网络等级度均较大,三大城市群的网络效率均较高,维持在0.7左右的水平;京津冀城市群的空间关联关系主要受到地理位置和技术创新的影响,长三角城市群碳排放的空间关联主要受到地理位置、产业结构、人口密度和城镇化水平影响,珠三角城市群的地理位置、产业结构和城镇化水平对其碳排放的空间关联具有显著影响。     

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.     

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。     

基于卫星和地面观测的中国典型城市群对流层内臭氧时空变化特征

为了探明近年来中国典型城市群(京津冀城市群、长三角城市群和珠三角城市群)臭氧(O₃)污染的发生规律,利用2005—2020年OMI-MLS (臭氧监测仪-微波临边探测器)对流层O₃柱总量探测数据以及2015—2020年地面O₃浓度监测数据分析我国三大城市群O₃的时空分布特征及其演变趋势,结果表明:①对流层O₃柱总量月峰值和年均值均呈京津冀城市群>长三角城市群>珠三角城市群的特征,京津冀和长三角城市群对流层O₃柱总量均在夏季〔分别为50.0和44.4 DU (dobson unit)〕最高,而珠三角城市群在春季(42.2 DU)最高. ②三大城市群对流层O₃柱总量在空间分布上具有不同的特征,京津冀城市群对流层O₃柱总量呈东南高于西北的特征,长三角城市群对流层O₃柱总量随纬度升高而增大,珠三角城市群对流层O₃柱总量南北局地差异较小;海拔对对流层O₃柱总量的空间分布有一定影响,海拔越高,对流层O₃柱总量越低. ③京津冀、长三角和珠三角城市群对流层O₃柱总量均呈逐年显著升高的趋势,年均增长量分别为0.25、0.28和0.27 DU,其中,京津冀城市群在对流层O₃柱总量较低的秋冬季年均增长(0.29 DU)最快,而长三角和珠三角城市群分别在对流层O₃柱总量最高的夏季和春季增长最快,均为0.39 DU. ④卫星探测的对流层O₃柱总量与地面监测的O₃日最大8 h滑动平均浓度(简称“O₃-8 h浓度”)在京津冀和长三角城市群相关性明显,而在珠三角城市群相关性较差. ⑤O₃-8 h浓度呈京津冀城市群>长三角城市群>珠三角城市群的特征,其中,京津冀城市群O₃-8 h浓度在2018年(110.9 μg/m3)最高,空间上由2016年之前的北高南低转变为南高北低,多数城市O₃污染较重且达标率较低;长三角城市群2017年O₃-8 h浓度(106.7 μg/m3)最高,2016年起O₃-8 h高浓度中心由东北逐渐向西部内陆迁移,沿海城市达标率增加;珠三角城市群O₃污染程度最轻,达标城市较多,但O₃-8 h浓度呈逐年上升趋势,并在2019年达最高值(100.4 μg/m3),且中心城市上升速率远大于外围城市. 研究显示,中国三大城市群对流层O₃柱总量和O₃-8 h浓度的时空分布特征存在显著差异,造成差异的因素也不同.      

基于CMAQ模式的自适应“nudging”源反演方法的中国主要污染区排放特征分析

中国中东部地区的空气污染主要集中在京津冀、长三角、珠三角、东北地区及汾渭平原等区域，各区域的污染排放特征各异.本文应用基于CMAQ（The Community Multiscale Air Quality）模式的自适应"nudging"源反演方法，反演中国中东部地区2016年12月—2017年1月逐日NO_x污染源，分析上述主要污染区的污染物排放强度空间分布特征，并与2016年MEIC（The Multi-resolution emission inventory for China）排放源进行比较，检验反演源的可靠性.结果表明，2016年冬季各个区域反演源NO_x排放强度空间分布特征与2016年MEIC排放源基本一致.京津冀地区高强度排放区域形成沿山前区域东北-西南走向的NO_x高强度排放带；长三角地区NO_x高强度排放区域位于常州、苏州、上海和湖州等城市构成的城市群；珠三角地区NO_x高强度排放区域位于以广州为中心的大范围城市群且排放强度呈现向四周逐渐降低的放射状分布；东北地区NO_x高强度排放区域空间分布特征呈现以城市为中心且稀疏分布；汾渭平原排放区域呈现以城市为中心且向峡谷中间集中分布，排放区域轮廓与汾渭平原狭长的新月状相符.     

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。     

长三角城市群CO2排放达峰影响研究

利用柯布-道格拉斯函数,结合新冠肺炎疫情对中国GDP的影响,预测了2025年长三角城市群CO₂排放量,基于历史和未来长三角CO₂排放情况,通过CO₂排放达峰判断方法,对长三角城市群41个城市达峰进行判断。结果表明:上海市,江苏省南京市、苏州市、无锡市、常州市、镇江市,浙江省杭州市、嘉兴市、湖州市、宁波市、温州市,安徽省池州市、黄山市、芜湖市等城市已经具备达峰的条件,建议这些城市在"十四五"期间提出达峰行动方案,探索CO₂排放总量控制制度。     

大规模城际人员流动的负向效应与城市群的安全

依托移动互联网定位大数据,测度中国城际出行人员的流动特征,探讨大规模城际人员流动的“负向效应”。基于春运与平日两个时段百度迁徙数据,运用流动规模、广度两项流动性指标,使用局部空间自相关测度全国城际人员流动空间特征;借重大突发公共卫生事件,使用线性回归模型测算城际人员流动给不同类型城市、城市群带来负向效应的差异。结果发现：我国长三角、珠三角、京津冀三大城市群是流动性最强城市的高值聚集区,城市群、超大城市的超强流动性伴随着更大的负向效应风险。表现为：第一,以超大城市为中心的城市群受到城际人员流动负向效应冲击时,会产生更大的负向影响;第二,该类城市群会通过城际人员流动极大地扩散负向效应。提出城市群安全应首要保证流动性的安全,城市群安全应体现在城际流动网络的韧性上。新型城镇化进程中,推动城市群发展战略需要从国土空间安全的视角审视城市群流动性与城市群的安全。     

哈长城市群县域碳排放空间溢出效应及影响因素研究——基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的实证

基于2012-2016年NPP-VIIRS夜间灯光数据测算哈长城市群共计68个县级单元碳排放数据,采用空间自相关、位序规模法则、空间计量模型以及空间马尔科夫链模型,对县级尺度城市碳排放空间特征、影响因素和动态空间溢出作用进行分析.结果表明：①城市碳排放呈现逐年下降的趋势,空间Moran''s I指数表明研究区城市碳排放存在高度的空间自相关,碳排放的高值集聚性呈降低的趋势.②位序规模法则表明,研究区全部城市的碳排放属于次位型分布,高位次城市的碳排放表现突出;在前十位城市的碳排放规模先减少再增加,由分散向集中演变.③多种空间面板模型对比分析表明,城市经济水平和人口密度因素呈现显著的正相关关系;固定投资和外商投资因素仅在时间固定模型中起到正向影响作用;技术进步以及路网密度因素则起到显著的抑制作用.④空间马尔科夫链分析结果表明,城市碳排放空间溢出效应明显,位于低水平区域与高水平区域的城市在转移过程中保持稳定;位于中低水平区域的城市与高碳排放的城市相邻会降低转移概率,反之则会提升转移概率.     

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.     

工业生态效率对PM2.5污染的影响及溢出效应

针对2004—2016年中国地级市工业生态效率与PM_2.5的时空关联特征和影响作用关系的研究表明：（1）工业生态效率与PM_2.5呈时空交错分布特征,PM_2.5高污染区连片分布于华北平原及长江中下游城市,工业生态效率高等级区集中分布于长三角、珠三角和环渤海经济区等沿海地市及中西部城市群内部分中心地市;（2）工业生态效率对PM_2.5的冲击表现出“U型”变化的负向累积效应,PM_2.5对工业生态效率的冲击则表现为“倒U型”变化的正向累积效应;（3）工业生态效率与PM_2.5呈稳定时空关联演化特征,高高关联类型区集中分布于京津冀城市群、山东半岛城市群和长三角城市群内大部分城市,低低关联类型区多分布于鄱阳湖城市群、关中城市群及西部地市;（4）工业生态效率对PM_2.5总体上具有显著且稳健的正向影响,但表现出明显的空间异质性,工业集聚水平、科技创新及城市绿化率起到显著负向影响,而城市规模、环保监督及产业结构系数影响并不显著。     

我国东部沿海三大城市群热岛变化及其与城市群发展的关系

随着城市化进程的快速推进,城市群已经成为区域空间的重要组织形式.为揭示我国东部沿海京津唐、长三角和珠三角三大城市群热岛变化与城市群发展的关系,利用MODIS地表温度产品数据和DMSP/OLS夜间灯光数据,对2001-2013年这3个城市群的热岛效应与区域发展二者之间的关系进行研究.结果表明:2001-2013年,3个城市群的热岛斑块面积均有较大幅度的增加,并且在空间上逐渐相连接,形成热岛城市带;RHⅡ（区域热岛指数）不断升高,京津唐城市群、长三角城市群、珠三角城市群分别升高0.051、0.070、0.101,其热岛状况不断加剧.随着城市群的发展,城区对周边区域的辐射作用不断加强,建成区边缘的城郊过渡带是地表温度增加最为显著的区域.总体而言,城市群的扩展是其区域热岛效应的主要成因,表征城市扩展变化的夜间灯光亮度平均值差值与表征热岛变化的地表温度平均值差值之间存在对数关系,表现出先快后慢的趋势.