新疆农业现代化进程中的碳排放效应

利用1995—2015年的统计数据,运用排放系数法、格兰杰检验和协整检验对新疆农业现代化进程中的碳排放效应进行研究。结果表明:(1)新疆农业现代化进程中的碳排放总量、农业化学化碳排放量、农业机械化碳排放量、农业水利化碳排放量均呈明显上升态势,而碳排放强度呈波动下降特征;(2)农业碳排放结构发生了显著变化,碳排放结构由以农业机械化碳排放为主向以农业化学化碳排放为主转变;(3)新疆各地州(市)的农业碳排放量空间分异明显,喀什地区、昌吉州和伊犁州直等人口较多、耕地资源丰富和种植业发展较好的地州农业碳排放量规模较大;(4)农业经济增长是导致农业碳排放量上升的驱动因素,而且存在长期稳定的关系。为此,要顺利推进新疆农业现代化进程,必须协调好经济发展与农业碳排放的关系,走低碳农业发展道路。     

灰色关联分析在中国农村家庭碳排放影响因素分析中的应用

农村家庭碳排放影响因素分析的研究对于合理发展农村经济,有效制定农村减排政策具有重要的指导意义.根据IPCC参考方法、生活碳排放研究方法和投入产出基本方法,计算了1995—2010年中国大陆31省区农村人均家庭碳排放量.通过因子分析方法,剔除农村人均家庭碳排放量不显著相关的影响因素,利用灰色关联分析方法对影响农村人均家庭碳排放量的显著相关影响因素进行评价,得出不同驱动因子对碳排放的关联度.结果表明,(1)从时间上看,1995至2010年,农村家庭碳排放呈现出逐渐上升趋势,1995年农村的人均家庭排放量为C 0.170 t?人-1,增加到2010年的0.504 t?人-1,同比增长196.90%.(2)从空间看,东部地区的农村家庭碳排放远远高于中部、东北和西部地区的农村家庭碳排放.(3)从地区差异看,位于东部地区的上海市农村人均家庭碳排放远远高于位于西部地区的内蒙古,1995年上海市农村人均家庭碳排放为C 0.454 t?人-1,而内蒙古为0.145 t?人-1;2010年上海市农村人均家庭碳排放为C 1.351 t?人-1,而内蒙古为0.498 t?人-1.(4)利用灰色关联分析,经济水平指标中的农林牧渔总产值与农村人均家庭碳排放的关联度为最大,为0.9824,因此对农村家庭碳排放的影响最大,而人口指标中的农村人口比例与农村人均家庭碳排放的关联度最小,为0.5702,因此对农村家庭碳排放的影响最小.     

山东省可持续发展能力的实证分析

文章从区域可持续发展系统的角度构建了区域可持续发展能力的指标体系,运用层次分析法、聚类分析法对山东17地市的可持续发展能力进行了综合评价。结果显示,山东各城市可持续发展能力两极差距大,空间差异明显,总体上呈现东高西低的态势。对山东可持续发展的能力做出了分析,并提出了相应建议。     

江苏省城市交通碳排放的时空演变特征与驱动因素分析

基于江苏省各城市2001—2021年的面板数据,结合IPCC碳排放测算方案运用“自下而上”方法完整测度了江苏省城市交通运输部门碳排放量,运用两级LMDI加法分解模型分析了8个因素对碳排放的影响机制和影响异质性。结果表明：关于时序变化趋势,江苏省交通碳排放经历了3个阶段,2001—2005年为高速增长阶段,2006—2013年为中速增长阶段,2014年至今为低速增长阶段,增长率持续稳定在10%以下;关于空间变化趋势,江苏省交通碳排放量呈现“南高北低”的分布特点,苏州碳排放量约占江苏全省的1/3;关于驱动因素,江苏省交通碳排放的促增因素为能源效率、经济水平、公共交通饱和度、绿色植被覆盖率、人口规模,促降因素主要为产业结构、公共交通参与度、土地利用结构,其中经济水平是首要的促增因素,公共交通参与度是主要的促降因素。     

福建省县域森林损失时空演变特征及其影响因素分析

森林是陆地生物圈重要的生态资源,厘清区域长期森林损失状况及其影响因素,对森林资源保护和社会经济协调发展具有重要意义。基于全球森林变化(Global Forest Change)数据集,利用ArcGIS 10.8空间分析技术,对2001—2019年福建省58个县域森林损失的时空演变特征进行分析,并结合时空地理加权回归模型,探究县域森林损失的主要影响因素及其时空分异特征。结果表明：(1)2001—2019年福建省县域森林损失率呈波动上升的基本态势,森林损失面积累计达112.89万hm²,森林损失情况可划分为显著上升阶段、先降后升阶段和显著下降阶段。(2)整体上,福建省县域森林损失具有较强的空间正相关性和空间集聚性特征,相邻区域森林损失率的空间相关性显著,而其空间集聚效应呈现西北低、东南高的基本态势。(3)城镇化率、人均GDP、公路通车里程、人口密度和木材产量对福建省县域森林损失均具有一定的影响,但存在明显的时空异质性特征。该研究有效揭示了福建省县域森林损失时空动态特征及其影响因素,可为森林资源可持续经营提供理论依据。     

遵义市4种主要自然保护地空间分布特征及其影响因素研究

建立自然保护地体系是保护自然资源、生态环境和生物多样性的重要措施。为揭示贵州省遵义市自然保护区、森林公园、湿地公园和国有林场4种主要自然保护地的空间分布特征和主要影响因素,采用最邻近点指数、地理集中指数、核密度和地理探测器等地理数学方法研究其空间分异特征与影响因素。结果表明:(1)遵义市4种自然保护地空间聚集性明显,形成3个高密度聚集区,呈现出"西北-东南密、西南-东北疏"的分布特征。(2)遵义市自然保护地建设与区域发展之间的匹配性较差,其中64.29%的区域属于滞后型和消极型,其在空间上形成1个集中区和1个连片区。(3)单个影响因素的解释力存在一定差异,湿地面积、人均GDP和森林面积为影响研究区自然保护地空间分异的主要影响因素;任意2个影响因素交互后对自然保护地空间分异的解释力明显加强。     

中国碳排放的区域差异及其与经济增长的关联分析

采用政府间气候变化专门委员会(IPCC)的碳排放测算方法,计算了除香港、澳门、台湾和西藏外中国30个省(市、自治区)1995-2010年的碳排放量,并选取碳排放总量、碳排放强度和人均碳排放量3个指标,运用多指标面板数据聚类法,将各省份划分为高、中和低碳排放区域:高碳排放区域包括河北、山西、内蒙古、辽宁、山东和宁夏,低碳排放区域包括北京、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、云南、陕西和青海,中碳排放区域包括天津、吉林、黑龙江、上海、江苏、河南、贵州、甘肃和新疆.分别对3类地区的人均碳排放量和人均GDP进行协整检验和回归分析,结果显示人均碳排放量和人均GDP存在长期协整关系且符合环境库兹涅茨曲线,高、中和低碳排放区域的理论曲线拐点分别为人均GDP 41 046、50 219和47 049元.今后一段时期内我国碳排放总量还将继续增长,但GDP的增长速度大于碳排放量的增长速度,碳排放强度会继续下降.     

大城市边缘区土地利用空间格局特征分析——以北京大兴区为例

以北京大兴区为例,利用景观格局和空间分析方法,从产业布局和区位角度分析大城市边缘区土地利用空间分异特征。结果表明:(1)该区土地利用程度高,区域产业布局及距城市、村镇和道路距离等区位因素使其土地利用综合水平呈现北高南低、北部和南部区域内部重点镇高于一般镇的等级梯度分异格局。(2)设施农用地、园地和设施耕地等集约利用程度较高的农用地比例很大,集中分布在村镇和道路附近,生产便利性和成本是其空间分异的主要影响因素;(3)各类土地破碎化严重,集聚度和规模化程度低,亟需通过土地综合整治,重构村庄空间体系,充分发挥循环经济和农用地多功能性的优势,优化农业产业间及其与非农用地间的用地结构和空间布局,进一步提高土地利用综合效益。     

中国不同城市群的经济社会与环境可持续发展协调度分析

采用定量为主和定量定性相结合的分析方法,研究了中国不同城市群的经济社会与环境协调度。通过分析发现：第一,中国城市经济社会环境整体协调度不高,绝大部分属于轻度失调类,经济发展是其主要影响因素;第二,协调度呈现出由东部沿海城市向内陆城市递减的梯度变化,而社会与经济的滞后性影响力却呈现出东高西低的现象;第三,协调度呈现＂三高两低＂的城市集聚格局,其中3个协调度高值城市集聚群分别位于珠三角、长三角、环渤海地区;2个协调度低值城市集聚群位于内陆中部地区。     

中国近地面NO_2污染分布特征及其社会经济影响因素分析

基于2017年中国NO_2环境监测站点数据,综合运用全局莫兰指数(Global Moran's I)和热点分析(Getis-Ord G_i~*)方法对中国NO_2污染空间分布特征进行分析,并应用地理加权回归模型(GWR)探讨NO_2污染空间分布的社会经济影响因素。结果表明,(1)2017年,NO_2质量浓度年均值为31.28μg·m~(-3)。NO_2浓度分布在东西方向上大致以胡焕庸线为界,东部地区高于西部地区;南北方向上大致以长江为界,北部地区高于南部地区。(2)NO_2的季节变化规律为冬季秋季春季夏季。秋冬季节,NO_2高污染区由京津冀、河南、陕西等地扩大至山西中部、新疆东南部以及内蒙古的包头、呼和浩特、乌兰察布等地区,其高值与中高值区域面积占比之和分别为13.47%与24.00%,显著高于春夏季。(3)NO_2质量浓度存在以京津冀及周边河南、山西等地区为主的高值集聚,低值区主要分布在在云南、西藏、广西、海南一带。(4)利用地理加权回归模型(GWR)分析NO_2的空间分布与社会经济因素之间的关系,经计算调整后的R~2为0.74,该模型能解释NO_2空间分布的74%,拟合效果较好。在该模型中,城镇化率、森林覆盖率、第二产业占比以及人均电力消费量对NO_2质量浓度影响较大,城镇化率和第二产业占比与NO_2质量浓度呈正相关关系,森林覆盖率和人均电力消费量与NO_2质量浓度呈负相关关系。另外,城镇化率是对NO_2影响最显著的因素,城镇化率的提高对NO_2的影响程度由西向东逐渐递减。(5)NO_2与人均私家车保有量的相关系数r为0.403,华北、东南沿海、东三省及西部新疆、西藏地区,人均私家车保有量与NO_2空间分布情况基本一致,河南、陕西、湖北以及川渝地区则出现了人均私家车保有量与NO_2质量浓度不匹配的情况。     

地理探测联合地理加权岭回归的PM2.5驱动因素分析

开展PM2.5的驱动成因分析,对大气污染防治具有重要意义.利用2015—2018年PM2.5地面监测数据,结合地理探测器和地理加权岭回归方法,探测了全国282个城市PM2.5空间分异的关键驱动因素,分析了各关键驱动因素对PM2.5影响的时空异质性.结果表明,气象参数和社会经济活动可更好地解释PM2.5呈现的空间分异性;...     

江苏省设区市尺度的碳排放核算及影响因素研究

本文利用联合国政府间气候变化专门委员会(intergovernmental panel on climate change,IPCC)清单法核算了江苏省13个设区市1999—2020年的碳排放量,并利用可拓展随机性环境影响评估模型(stochastic impacts by regression on population,affluence,and technology;STIRPAT)分析经济、人口、能源强度和能源结构对碳排放的影响。各设区市的碳排放存在较大差异,淮安的年均碳排放量(3.00×10⁷t CO₂)处于中游水平,苏州具有最大的年均碳排放量,约为淮安的5倍。2020年,宿迁、常州和盐城的碳排放量同比增加,其他城市的碳排放量同比下降或者零增长,其中,淮安、扬州、泰州、南通和徐州的碳排放量持续下降。STIRPAT模型拟合结果表明：(1)碳排放与人口的关系具有地区差异,苏南城市的人口与碳排放均为显著正相关,南通、徐州和泰州则为显著负相关;(2)人均GDP、第二产业占比、能源强度(单位GDP能耗)以及能源结构(原煤占一次能源消费比重)与...     

大城市边缘区土地利用空间格局特征分析.以北京大兴区为例

以北京大兴区为例,利用景观格局和空间分析方法,从产业布局和区位角度分析大城市边缘区土地利用空间分异特征.结果表明：（1）该区土地利用程度高,区域产业布局及距城市、村镇和道路距离等区位因素使其土地利用综合水平呈现北高南低、北部和南部区域内部重点镇高于一般镇的等级梯度分异格局.（2）设施农用地、园地和设施耕地等集约利用程度较高的农用地比例很大,集中分布在村镇和道路附近,生产便利性和成本是其空间分异的主要影响因素;（3）各类土地破碎化严重,集聚度和规模化程度低,亟需通过土地综合整治,重构村庄空间体系,充分发挥循环经济和农用地多功能性的优势,优化农业产业间及其与非农用地间的用地结构和空间布局,进一步提高土地利用综合效益.     

“双碳”目标下江西省农业碳排放量测算、影响因素分析与预测研究

农业是中国的立国之本,也是重要的碳排放源,发展低碳农业有助于中国总体碳减排目标的实现。选择农资投入、农田利用、畜禽养殖及秸秆焚烧4类碳源,利用IPCC碳排放模型对江西省2000—2020年的农业碳排放量予以测算,利用LMDI模型进行影响因素分解,并运用XGBoost模型预测2021—2050年碳排放量。结果表明：(1)2000—2020年江西省农业碳排放总量呈现先下降后上升再下降的波动趋势,总体呈上升趋势,但农业碳排放强度逐年降低。农业碳排放源中农田土壤利用贡献率最高,其次为畜禽养殖、农资投入和秸秆焚烧。2000—2020年江西省11个地级市农业碳排放量及排放强度均呈现明显的区域差异,且差异不断扩大,其中宜春市的农业碳排放量和平均碳排放强度均居于首位。(2)地区经济发展水平的提高和城镇化率的增加是导致农业碳排放量增加的主要因素,而农业生产效率、农业产业结构、地区产业结构和劳动力对碳减排的作用比较有限。(3)预测结果显示,2030年前江西省农业碳排放总量及11个地级市农业碳排放量已达到峰值。其中,新余市在2005年最早达到峰值,景德镇市和赣州市在2016年最晚达到峰值。2020年后,江西...     

基于县域尺度的稻田土壤碱解氮空间异质性研究

掌握土壤氮素的空间分异特征是实现养分优化管理的重要基础。以江苏省扬中市为研究区,基于田间采样的99个土壤碱解氮样本数据,运用地统计学与缓冲区分析方法,研究县域稻田土壤碱解氮的空间变异特征及其影响因素。结果表明,研究区土壤碱解氮平均含量为114.30 mg·kg~(-1),处于较丰富水平。半方差分析结果显示,土壤碱解氮空间分布具有中等程度的空间自相关性。空间插值结果显示,扬中市土壤碱解氮空间分布总体上呈斑块状,大致表现为中部高、两端低,高值区主要位于研究区中部3镇,在工业区与养殖基地附近均出现局部高值区。影响因素分析表明,城镇化、土壤质地、产业分布、农户经营等因子对研究区土壤碱解氮空间分布均具有较大影响。距离养殖合作社1 km以内区域的土壤碱解氮易于积累,工厂、企业对周边600 m范围内的土壤碱解氮含量影响显著(P0.05)。     

黄河流域典型县域生境质量的时空分异特征及影响因素研究

通过探索黄河流域山东段县域生境质量时空分异特征与影响因素,以便从县域尺度为地方生态环境保护与社会经济高质量发展提供政策建议。基于2000、2010和2020年3期土地利用数据,采用InVEST模型解析生境质量的时空分布格局与演变特征,结合空间自相关模型对其空间分异特征进行探测,并采用地理加权回归(GWR)模型分析社会、经济与自然影响因素在空间维度上对生境质量的影响。结果表明：(1)2000—2020年,黄河流域山东段平均生境质量指数为0.448,空间上表现出中段、上段低和下段高的分布格局,生境质量整体呈先快速下降后缓慢下降趋势,中段生境质量下降趋势最为显著;(2)生境质量变化在空间分布上呈显著集聚性特征,会受到邻近区域的影响,且总体集聚态势不断增强,高-高型集聚区面积明显大于低-低型集聚区,在流域下段范围连片分布;(3)土地开发强度是影响生境质量时空分布的首要因素,城市化水平、人口密度和NDVI对生境质量有重要影响,社会、经济和自然因素共同影响生境质量时空变化,GWR回归分析结果表明生境质量具有空间差异性。识别这些时空差异对推动该区域生态高质量发展具有重要意义。     

我国农业碳排放的影响因素和南北区域差异分析

为探究我国农业碳排放的影响因素和南北区域的差异性,根据1999—2014年中国农业生产的相关数据,基于主要农作物(小麦、水稻和玉米)、农药、化肥、农膜、农业灌溉、农业机械等主要农业投入碳源,对除香港、澳门、台湾之外的31个省、自治区和直辖市的农业碳排放量进行测算,并利用卡雅(Kaya)恒等式分析其影响因素,利用泰尔(Theil)指数分析农业碳排放强度的区域差异。结果表明:(1)我国农业碳排放量呈逐年上升趋势,农业产业结构优化、农业人口整体减少等因素会抑制农业碳排放量增长,而农业经济发展会增加农业碳排放量。(2)从空间分布来看,总体上北方农业碳排放量大于南方地区,单位面积碳排放呈总体上升趋势,单位产值碳排放呈总体下降趋势。从区域内部来看,Theil指数显示我国农业碳排放强度的区域差异主要来自区域内,其中南方农业碳排放强度差异高于北方。在南北区域中沿海地区内差异逐渐减小,西北和西南地区内差异逐渐增大。最后,跟据上述研究结果提出相关建议。     

长三角地区乡村发展评价及时空分异特征

以长三角地区作为典型案例地,构建乡村发展评价指标体系,运用改进熵值法测度2000—2018年长三角地区乡村发展水平;综合运用GIS空间分析、ESDA模型等方法分析2000—2018年长三角地区乡村发展分异特征,并运用多元回归模型揭示研究期间长三角乡村发展时空分异的影响因素。结果表明:长三角地区乡村发展水平呈现出持续提升的演化态势,长三角乡村发展东—西向呈递减态势,南—北向呈倒"U"型空间形态。长三角乡村发展表现出"俱乐部趋同"的空间分布趋势;乡村发展局部热点区主要集聚在苏锡常沪、杭绍甬等地区,而冷点区主要分布在皖北地区,形成稳定的低值集聚塌陷格局。经济发展水平、农业现代化、城镇化及交通可达性是影响研究期间长三角乡村发展时空分异的驱动因子,政府政策因素对研究期间长三角乡村发展时空分异表现为宏观的导向效应。     

珠江三角洲城市群生态安全评价及态势分析

着眼于珠三角地区生态环境问题,进行城市群生态安全评价及预测研究,以掌握珠三角城市群生态安全时空分异,为地区生态安全维护与管理决策提供参考。基于PSR模型,从资源、环境、人口和社会经济等方面选取15个指标,构建珠三角城市群生态安全评价指标体系;利用加权平均法对珠三角各市及城市群1978—2015年的生态安全状况进行综合评价;采用回归分析方法构建预测模型,对珠三角城市群未来7年生态安全水平进行预测。结果表明,(1)区域内生态安全呈现出东、西和中部的分异,中部明显低于东、西部。(2)珠三角城市群生态安全呈现逐渐下滑态势,较严重的是广州、深圳和珠海市,评价值基本在0.39~0.72之间,处于较安全向不安全等级变化,广州以2008年和2012年为临界点;其余城市(区域)则由较安全下滑至临界安全;未来7年内生态安全趋势不容乐观。(3)惠州和江门市的生态安全曲线波动频繁,在0.43~0.76之间,但变化幅度居中。(4)各城市生态系统子系统承受的压力、做出的响应以及呈现的状态各具特色。未来珠三角各市需因地制宜地采取环境整治措施,以促进城市群朝着可持续方向发展。     

基于SPSS的苏北地区可持续发展能力空间分异研究

以区域可持续发展能力建设为切入点,结合苏北地区的实际,建立适合该地区的可持续发展能力评价指标体系,然后运用SPSS软件的因子分析和聚类分析的方法,对苏北地区可持续发展能力进行综合评价。结果表明,区内各县市可持续发展能力差异较大,但其空间分异呈现出某些特征:经济可持续发展能力呈现由地区东南部向中间递减的“一”字型空间格局;资源环境可持续发展能力呈现由地区中部分别向东、向西递减的“凸”字型空间格局;社会可持续发展能力呈“M”字型空间格局;综合可持续发展能力呈“H”字型空间格局;以中心城市为核心,可持续发展能力向周边呈辐射状递减趋势。根据这些空间分异特征,提出了一些促进苏北地区可持续发展能力建设的建议。