陕西省碳排放时空格局演变及其影响因素

基于DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据,运用探索性空间分析、冷热点分析和标准差椭圆分析等方法,估算了2000～2020年陕西省碳排放量,探讨了陕西省碳排放的时空演化特征,并构建了空间杜宾面板模型分析其影响因素.结果表明:(1)2000～2020年陕西省碳排放总量呈现持续增长趋势;碳排放分布具有显著的地域差异规律,呈现“陕北>关中>陕南”的分布态势.(2)碳排放重心向陕西东北方向移动,说明陕西东部地区和北部地区对全省碳排放量的影响作用加强;碳排放具有显著的空间正自相关性,即表现为集聚效应;碳排放的冷热点转化较为明显,热点在陕北地区扩张,冷点逐渐消失.(3)陕西省碳排放的直接正向影响因素有城镇化率、人口数量、单位GDP能耗、产业结构和经济增长,其中城镇化快速发展和人口规模扩大是陕西省碳排放持续增长的主要推动力.     

中国能源消费碳排放影响因素分析

利用改进的主成分回归分析技术考察1990年以来中国人口和经济因素对化石能源消费碳排放的影响作用。研究发现：以人口总量、人口城市化和居民收入水平为代表的人口因素和以经济规模、产业结构、能耗结构及碳排放强度为代表的经济因素对碳排放均具有显著的正向影响;其中,经济规模和人口总量是能源消费碳排放的关键决定因子。研究结果为国家制订合理的节能减排政策、协调人地关系提供了参考依据。     

云南省碳排放历史变化特征及影响因素分析

基于1980—2011年云南省经济发展和能源消费数据,计算了云南省碳排放量和碳排放强度,并分析了历史变化特征。采用LMDI法定量分析了能源结构、能源效率和经济发展因素对云南省人均碳排放的影响效应。结果表明,1980—2011年,云南省一次能源消费产生的碳排放总量呈指数型递增。碳排放量中平均有88.55%来自煤炭的消费,9.53%来自石油的消费,1.92%来自天然气的消费。32年来云南省人均碳排放增长的主要原因是经济发展的拉动作用,经济发展对人均碳排放的贡献率呈指数增长;抑制因素主要是能源效率的提高;能源结构的调整对人均碳排放的抑制效应不显著。     

中国能源消费碳排放的空间化与时空动态

近年来全球多地遭遇极端天气,给人类社会的生产生活带来极大影响,共同应对全球气候变化已成为国际共识,在此背景下如何通过科学方法摸清二氧化碳排放情况成为响应国家"双碳"战略的重要工作.通过省级尺度的碳排放统计数据,综合夜间灯光数据和人口数据,将碳排放量分配到栅格尺度,并对中国2000、2005、2010、2015和2018年碳排放的时空格局、演变特征及碳排放与经济增长的关联性进行综合分析.结果表明：①从2000~2018年,中国的CO₂排放总量持续增长,但增长速率呈现放缓的趋势,碳排放年均增长速率由2000~2010年的9.9%下降至2010~2018年的7.4%.从空间分布来看,无碳排放地区主要分布在西北无人区及东北的林区和山区,低碳排放主要分布在广大的中小城镇地区,高碳排放则集中分布于华北、华中、东部沿海以及西部的省会城市及城市群附近;②碳排放在地级市尺度上存在高值聚集或低值聚集现象,且该聚集现象整体趋于稳定,在2005年之后有所加强;低低集聚区主要分布在西部的连片地区和海南岛,且随着经济社会的发展,低低集聚区开始破碎,规模减小;高高集聚区主要分布在京津冀城市群、太原城市群、长江三角洲城市群和珠江三角洲城市群地区且规模在逐步加强巩固;高低、低高集聚区则主要出现在社会经济发展水平差异较大的邻近城市;③中国大部分地区的碳排放量相对稳定,碳排放发生较大变化的地区主要分布在省会城市和重点城市的外围地区,即存在中心城区碳排放无变化,外围区域碳排放变化的圈层结构;④在2000~2018年中国城市发展进程中,整体上遵循一个由"低排放-低收入"转向"高排放-低收入"再转向"高排放-高收入"最终转向"低排放-高收入"的发展规律.从整体来看,中国碳排放的增速在放缓,在实行"双碳"战略的大背景下,各地区由于不同的社会经济发展情况和能源需求情况所面临的碳减排任务与压力也不尽相同,因而应分地区和分行业实施差异化的碳减排政策.     

吉林省能源消费碳排放变化趋势预测与影响因素分析

探讨区域能源消费碳排放的长期变化趋势对碳减排政策的制定和减排目标的实现有重要意义。该文以吉林省为例,研究基于STIRPAT模型能源消费碳排放的影响因素,分析其历史变化特征,分别设定节能情景和节能-低碳情景预测吉林省未来的碳排放走势。研究结果表明,经济增长是影响碳排放的主要因素,碳排放强度的下降是抑制碳排放的主要因素;随着时间的推移,碳排放先后经历碳排放增长期、高峰期和回落期,整体呈倒"U"型趋势;相较节能情景,节能-低碳情景碳排放增长趋势放缓且各年份碳排放水平更低。     

广东省能源消费碳排放分析及碳排放强度影响因素研究

根据省级能源统计和温室气体核算规则,计算分析了2005~2012年广东省能源消费碳排放和碳排放强度变化,并应用对数平均迪氏指数法对计算期的碳排放强度变化进行因素分解,定量分析了各产业(部门)能耗强度、产业结构、能源消费结构和能源碳排放系数对广东省碳排放强度变动的影响.结果表明:2005~2012年,广东省能源消费CO2排放年均增长6.28%,单位GDP碳排放累计下降27%,各产业(部门)能耗强度下降是推动碳排放强度下降的主要原因;净外购电力的碳排放系数下降及用作原材料石油消费比重上升也有利于单位GDP碳排放下降;产业结构和能源消费结构总体上朝着不利于碳排放强度下降的趋势发展;生活能源消费年均增速低于GDP年均增速,有利于地区碳排放强度下降.     

东北地区能源消费碳排放时空演变特征及其驱动机制

运用探索性空间分析、冷热点分析、标准差椭圆分析和地理加权回归分析等地学方法,研究了我国东北地区2005—2014年间能源消费碳排放的时空演化特征及其驱动机制.结果表明:①东北三省的能源消费碳排放量从高到低分别为辽宁省、黑龙江省、吉林省,2014年碳排放量分别达到20266、9914、6411万t;②东北三省能源消费碳排放量呈比较显著的全局空间正相关特征,在统计学上显著性检验存在多个冷、热点,其中,热点区主要集中在辽宁省的大连市、沈阳市、本溪市和辽阳市,吉林省的吉林市,以及黑龙江省的大庆市和鸡西市,冷点区主要集中在黑龙江省的大兴安岭市、黑河市、佳木斯市和伊春市;③在省级尺度上东北三省碳排放重心在2005—2014年间呈往东偏移的趋势,在市级尺度上辽宁省和吉林省碳排放重心往西偏移,而黑龙江省碳排放重心则往南偏移;④在省级尺度上,能源消费碳排放主轴方向为"西南-东北",但有往北旋转的趋势,黑龙江省能源消费碳排放主轴呈现往北旋转的趋势,辽宁省和吉林省的能源消费碳排放主轴方向则呈往东旋转的趋势;⑤东北地区影响能源消费碳排放量的主要驱动因素的影响程度排序为:人均GDP产业结构总人口数城市化率老龄化.     

东北三省能源消费碳排放测度及影响因素

将扩展的Kaya恒等式与对数平均迪氏指数（LMDI）分解法相结合,以2005~2016年东北三省主要能源消费数据为研究对象,构建优化的碳排放分解模型,测度并分解其碳排放与碳排放强度.通过与中国同期能源消费碳排放的定量对比分析,考察各产业（部门）能源结构效应、能源强度效应、产业结构效应、经济产出效应和人口规模效应对东北三省能源消费碳排放的影响.结果显示：2005~2016年,东北三省碳排放总量占中国碳排放总量的8.84%,碳排放强度普遍高于中国碳排放强度.经济产出效应和人口规模效应对东北三省碳排放增长起拉动作用,其中经济产出效应贡献最大为188%,经济发展和城市化进程的加速不利于碳排放的降低.产业能源强度效应、能源结构效应及产业结构效应对东北三省碳排放增长起抑制作用,能源强度效应的抑制作用最大为59%,产业能源强度的调整空间较大.降低能源消耗强度,调整产业内部结构,完善经济政策体制是今后促进东北三省低碳经济发展的重要手段.     

基于能源消费的浙江省碳排放影响因素实证研究

本文运用协整和Granger因果检验方法,实证了在1995-2013年间浙江省碳排放与经济增长、能源效率、对外贸易、城市化和人口增长的现实关系。研究表明:浙江省碳排放与经济增长之间呈现"弱脱钩"关系,对外贸易、经济增长和人口增长对碳排放有正向驱动效应,而能源效率和城市化水平对碳排放有负向驱动效应。Granger因果关系上,对外贸易、经济增长、城市化水平和人口增长是引起浙江省碳排放变化的Granger原因,且仅存在单向影响机制,能源效率与碳排放互为Granger因果关系。     

保定市能源消费碳排放演变机理研究

文章依据IPCC指南,测算了2001-2010年保定市工业和有关行业一次能源消费的碳排放量,结果显示碳排放总量由2001年的694.485 0万t增加到2010年的2 843.659 9万t,增长了4.09倍。其中煤炭类能源对历年碳排放总量的贡献率保持在90%以上,而且除2001年外,85%以上的煤炭碳排放集中于工业行业。借助广义灰色关联模型,分阶段计算了能源消费、GDP、固定资产投资、工业增加值、人口数量的规模和结构及能源强度与碳排放的综合关联度。通过分阶段结果比较,总结出保定市能源消费碳排放演变机理如下:规模效应对碳排放的影响不仅最大而且日益增强;能源强度表现出正向和负向两种影响趋势;结构效应较为复杂,最明显的变化是工业结构超过城市化率成为影响碳排放的最重要的结构因素。     

中国能源消费碳排放变化的驱动因素研究

将DEA中基于能源投入的Shephard距离函数引入到LMDI分解模型中,建立了1995~2010年中国6大产业能源消费碳排放7因素分解模型.研究结果显示, 产业结构效应、经济产出效应、人口规模效应、能源绩效效应对碳排放的增加具有一定的拉动作用,其中经济产出效应的累积贡献率最大为135%,产业结构效应、人口规模效应、能源绩效效应对碳排放累积贡献率分别为10.74%、9.39%、0.65%;潜在能源强度效应对碳排放下降的累积贡献率最大为54.6%,说明产业能源强度的调整空间较大,且抑制效应逐年增强;能源结构效应、能源技术进步效应对我国碳减排的累积贡献率分别为0.2%和1.04%,贡献微弱,亟待提高;从产业层面研究发现,农林牧渔业、建筑业、批发零售和住宿餐饮业和其他行业的低碳发展较好,工业、交通运输仓储和邮政业低碳发展不佳,工业始终是我国碳排放的主要来源.     

能源消耗碳排放的时空演变与预测：基于山西省夜间灯光数据

为了研究能源消耗碳排放的时空演变规律并进行“碳达峰”预测,该研究以山西省为例,基于1997-2020年夜间灯光数据反演该省碳排放量,并采用引力模型与标准差椭圆模型对高碳排放区展开为期20年的时空演变分析,通过长短期记忆网络模型对山西省“碳达峰”进行预测。结果显示,1997-2020年山西省碳排放量以5.8%的增长率呈上升趋势;太原市和大同市为高碳排放区,阳泉市为低碳排放区;太原对其周边城市碳排放产生明显引力作用,形成以其为中心的高碳排放区,碳排放重心由晋中地区向太原迁移;目前山西省煤炭产业仍然占据优势地位,但节能减排成效显著,有望在2030年实现“碳达峰”,且峰值排放量为14.5亿t,研究结果将为区域社会经济绿色转型发展及碳减排机制的制定提供科学依据。     

广东省能源消费碳排放空间自相关分析

采用空间自相关(全局空间自相关和局域空间自相关)分析方法,对1995-2011年广东省能源消费碳排放总量、人均能源消费碳排放量和能源消费碳排放强度3个碳排放指标的空间自相关性和差异性进行研究。结果显示,1995-2011年,能源消费碳排放总量和人均能源消费碳排放量均存在显著全局空间自相关性,2个指标的全局Moran′s I指数分别在0.2~0.3和0.4~0.6范围变动,且均呈先上升后缓慢下降变化趋势,均在2008年达到阶段性极值点。局域空间自相关分析结果表明,这2个碳排放指标在珠三角都有高-高聚集区,在粤北都有低-低聚集区,同时这2个碳排放指标在珠三角周边城市也存在显著局域空间异质区。能源消费碳排放强度不存在显著全局空间自相关性,但在2011年存在一个局域低-低显著自相关区域。研究结果为广东省制定差异化碳减排政策和实现低碳省建设提供决策依据和信息支持。     

中国城市碳排放强度时空演变与影响因素的时空异质性

运用地图可视化、核密度估计、标准差椭圆等方法对中国2005～2020年城市碳排放强度的时空演变与路径迁移进行探究,并基于时空地理加权模型(GTWR),实证考察了城市碳排放强度影响因素的时空异质性.研究发现:(1)中国城市碳排放强度逐年降低,但仍远超同期发达国家水平,减排空间较大.碳排放强度呈“北高南低”的空间分布,南北分异趋势在研究后期愈发明显.(2)各区域内部城市碳排放强度差异逐渐收敛,分布越发均衡.东部城市碳排放强度的多级分化现象显著,西部高碳城市集聚分布.碳排放强度高值区域自山西省境内持续向西北方向转移,西北地区逐步成为中国碳排放的主要贡献区域.(3)总体上,高碳化能源消费对碳排放强度呈正向促进效应,产业升级、经济发展、人口集聚、科技研发与外资强度则主要表现为负向抑制.局部内,各因素作用效果存在较强的时空分异,不同区域与时期内,各影响因素的波动方向与作用强度不尽相同.     

中国城市居民生活能源碳排放的时空格局及影响因素分析

随着经济社会的发展与人民生活水平的提高,生活用能强度逐年增大,城市居民生活能源碳排放日益成为碳排放的新增长点.本文采用Theil指数、空间自相关分析了我国城市居民生活能源碳排放的时空格局演变特征,并利用STIRPAT模型分析了影响城市居民生活能源碳排放的主要因素.结果表明:12001—2012年我国城市居民生活能源碳排放总量及人均生活能源碳排放量均呈增长趋势,其年增长率分别为9.69%、3.29%;2八大经济区域间城市居民人均生活能源碳排放的差异是构成我国城市居民人均生活能源碳排放总体差异的主要原因,其对总差异的贡献率达到了57.90%;3我国城市居民人均生活能源碳排放具有显著的空间正相关性,2001—2012年间城市居民人均生活能源碳排放的"冷点"区变化较为稳定,主要分布在东部和南部经济区,而"热点"区主要分布在西北、东北和黄河中游经济区;4城市人口规模、城市居民可支配收入、城市居民生活消费支出、城市居民年龄结构均对城市居民生活能源碳排放量具有加剧作用,而城市居民能源消费结构具有减缓作用,且北方城市居民生活能源碳排放量明显高于南方;5现有样本数据支持环境Kuznets曲线假说,即随着经济的发展,城市居民生活能源碳排放量存在转折点.     

中国能源消费和碳排放特征研究

基于中国能源消费数据,采用IPCC报告中碳排放估算方法,对我国1978～2010年的能源消费和碳排放特征进行研究。结果显示:中国能源消费和碳排放总量增幅较大,2010年中国能源消费量和二氧化碳排放量分别达到32.5亿t和76.13亿t,但是能源强度和碳强度总体上呈下降趋势;不论是总量上还是强度上,能源消费和碳排放的地区差异均较大。     

重庆市能源消费影响因素分析

能源是国民经济、社会发展的基础和战略资源,能源问题已经成为经济社会可持续发展的刚性约束问题。节能减排是重庆市全面落实科学发展观、转变经济增长方式、建设资源节约型和环境友好型社会的一项重要举措。能源消费量的预测对节能减排工作有着重要的意义,针对能源预测中的因素确定问题,利用主成分分析法来确定能源消费的主要影响因素以便能源消费量的预测。对重庆市能源消费影响因素进行定量分析,研究重庆市能源消费的主要影响因素。     

时空视角下能源密集型产业结构演变的碳排放效应

为实现中国节能减排与产业经济协调发展的目标,本研究选取中国碳排放重要来源之一的能源密集型产业,采用空间全局自相关,标准差椭圆,空间局部自相关以及空间杜宾模型等方法对2007-2016年中国30个省域能源密集型产业格局、碳排放强度时空演变特征进行了分析,在空间溢出视角下对能源密集型产业结构演变的碳排放效应进行了探讨.结果...     

昆明市城镇家庭消费碳排放特征及影响因素分析

根据IPCC国家温室气体（GHG）碳排放计算清单指南,研究和修正昆明碳排放系数,对2000～2008年昆明市家庭城镇消费进行调查与碳排放量核算。结果表明：昆明市城镇家庭碳排放总量变化趋势为平稳上升趋势。碳排结构中能源碳排量占比最大,其排放主体为家庭用电、家用燃料,而物质消费碳排放主体为衣着类、粮食、肉类。另外,人口特征和经济特征因素与城镇家庭碳排放量具有显著相关性。     

海南省能源消费和碳排放预测研究

以海南省1993—2012年能源消费总量、人口、国民生产总值和工业比重作为研究对象,应用协整理论建立它们之间的关系,并预测不同经济增长情景下2015—2020年海南省能源消费总量和能源消费结构。在此基础上,借助相关方法预测碳排放量,最后根据海南的实际情况提出减排政策建议。