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.     

日本城市碳排放清单计算方法——以横滨市为例

日本是关注全球气候变化并作出行动最早的国家之一,根据其法律大中城市以上的行政区必须编制温室气体减排规划,包括排放清单、趋势预测、减排目标、措施及效果分析、方案实施与监督等。日本环境省为了帮助地方政府编制该规划,提供了城市层面的温室气体排放清单的编制方法指导。本文以横滨市为例,比较完整地介绍日本城市CO2排放清单编制基本方法,为我国城市碳排放清单编制提供参考。     

区域层面温室气体清单不确定性量化研究

基于《IPCC国家温室气体清单优良做法指南和不确定性管理》中不确定性分析的理论和方法,以编制包括省级、地市级在内的区域层面温室气体清单为背景,就不确定性分析的难点、来源和组成进行分析,并通过实例研究对适用于区域层面温室气体清单的不确定性量化方法进行说明,进而提升不确定性分析的可操作性和透明性,为完善温室气体清单提供有价值的参考。     

安徽省会经济圈土地利用变化的碳排放效益

土地利用变化是影响碳排放的重要因素。利用1997和2007年土地利用类型数据,采用碳排放评价模型,对安徽省会经济圈碳排放效益进行评价,并估算碳排放生态补偿标准。研究结果显示:①1997-2007年间碳排放总量增加1 049.92×10⁴ t,年均增长14.4%;②2007年经济圈内地均建设用地碳排放强度和地均碳排放强度分别为1997年的2.41倍、 2.18倍,1997和2007年,碳排放强度指数值都是合肥市>巢湖市>六安市;③经济圈内各县(区)地均碳排放强度差异显著,建设用地平均碳排放强度前3位的是合肥市区、 霍山县、 金寨县;④据中国造林成本的价格估算,合肥、 巢湖、 六安3市的碳汇补偿增加量分别为:21.83×10⁸、 4.31×10⁸、 2.48×10⁸元,县域生态补偿额差异显著;⑤土地利用结构、 产业结构与碳排放量存在一定的关系。从碳排放效益和生态补偿的角度,提出减少碳排放的途径。     

基于生产和消费视角的辽宁省行业能源消费碳排放

行业能源消费碳排放核算是碳减排政策制订的基础,从消费视角进行行业碳排放研究日趋重要. 基于经济投入产出生命周期评价模型,从生产和消费视角解析了辽宁省2007年行业能源消费碳排放分布规律. 结果表明:生产视角碳排放量行业集中度高,该视角碳排放总量的78.73%集中在电力、热力的生产和供应业,金属冶炼及压延加工业,非金属矿物制品业以及交通运输、仓储及邮政业;为其他行业提供产品和服务是造成行业生产端碳排放的主要原因;消费视角下行业碳排放总量的53.79%集中在金属冶炼及压延加工业,建筑业,电力、热力的生产和供应业以及其他行业;上游供应行业的间接碳排放是造成消费端排放的主体.从碳排放强度来看,生产视角下各行业碳排放强度差异性较大,电力、热力的生产和供应业的碳排放强度最大,为9.17 t/万元;消费视角下行业之间的碳排放强度差异性较小,均低于3 t/万元. 最后针对不同视角下分析结果的差异性提出了相应对策的侧重点.      

基于NPP-VIIRS夜间灯光的长株潭地区县域土地利用碳排放空间分异研究

从县域尺度开展土地利用碳排放空间分异研究,对指导区域实现碳达峰及碳中和目标具有重要意义.基于2013—2019年NPP-VIIRS夜间灯光数据测算长株潭地区县域土地利用碳排放,并运用探索性空间数据分析和地理探测器,对长株潭地区县域土地利用碳排放空间分异特征及影响因素进行分析.结果显示：①2013—2019年,长株潭地区县域土地利用碳排放差异较为显著,基本上在波动中呈递减趋势,空间上呈现自中部地区向四周地区渐弱的态势;②2013—2019年,研究区土地利用碳排放Moran''s I值呈"上升下降再上升"的趋势,由2013年的0.275841最终减少为2019年的0.270621,空间集聚特征较为显著,总体呈正相关;局部空间自相关均未出现高低、低低集聚型区域,且高高集聚型区域固定为湘潭市市辖区;③综合4年指标探测结果来看,长株潭地区县域土地利用碳排放影响因素的解释力q值为0.200~0.868.其中,单位能源消耗碳排放、第一产业产值比重、人均土地面积、土地利用程度指数、城镇化率在研究期间出现频率较高且出现时的q值均大于0.50,且任意两个影响因素交互作用后影响力表现为双因子增强和非线性增强.