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.     

融合法定制度与准入清单的生态环境分区管控制度研究——以湖北省宜昌市为例

针对宜昌市环境总体规划生态环境分区管控制度的不足,结合国家重点生态功能区产业准入负面清单、生态保护红线及"三线一单"制度,对宜昌市生态环境分区管控制度设计原则、适用范围及内容进行系统研究,提出"分区分级、遵循环境总规、高环境功能区高标准保护、法定制度优先于准入清单且不交叉执行、依法依规动态调整"的制度构建思路;研究了环境准入清单及负面清单的适用范围及设计思路。将以上方法应用于宜昌市中心城区环境控制性详细规划编制,建立法定制度与环境准入清单相结合的生态环境分区管控制度,有效解决了生态环境空间管控多要素、多层级、生态功能区空间重叠和交叉管理等难题,为深入推进生态环境保护空间规划制度积累了经验。     

我国PCDD/Fs网格化大气排放清单

PCDD/Fs排放清单是进行PCDD/Fs控制、环境归趋行为研究和健康风险评估的基础.本研究基于我国官方发布的2004年各行业PCDD/Fs排放清单的基础上,结合联合国环境规划署(UNEP) 2013年发布的最新《鉴别及量化PCDD/Fs类排放标准工具包》中PCDD/Fs排放因子,估算了我国2016年各省各行业PCDD/Fs大气排放量,并结合各行业网格化指代数据,建立了我国PCDD/Fs大气网格化排放清单(1/4°×1/4°经纬度),最后利用蒙特卡洛模型分析了清单的不确定性.结果表明,2016年我国PCDD/Fs大气排放量(以TEQ计,下同)为10 366 g,与2004年相比增加了约2倍.从排放行业来看,金属生产是我国大气中PCDD/Fs的主要来源,2016年排放量为5 333 g,其次为垃圾焚烧(2 469 g),供热和发电(1 290 g)和矿物产品生产(933 g),以上4个行业排放量占我国PCDD/Fs大气总排放的97%.从空间来看,我国大气PCDD/Fs排放主要集中在京津冀、长三角和珠三角地区,其中京津冀和长三角地区PCDD/Fs排放主要来自钢铁生产,珠三角地区主要来自垃圾焚烧.     

基于在线观测本地因子的长三角家禽养殖氨排放时空分布特征

为获取长三角地区家禽养殖氨排放因子和时空分布特征,通过在线高分辨率监测系统对典型规模化蛋鸡养殖场棚舍养殖和粪便堆肥环节的氨浓度进行连续监测,获取不同季节、不同生长阶段的氨浓度和排放因子,并建立基于本地化排放因子的长三角家禽养殖氨排放清单.结果表明,棚舍养殖和粪便堆肥环节春夏秋冬4个季节ρ（NH₃）日均值分别为：（1.85±0.38）、（4.58±0.33）、（3.87±0.12）、（2.83±0.47）mg·m^-3和（2.04±0.50）、（4.04±1.04）、（2.51±0.67）、（1.55±0.16）mg·m^-3,氨浓度呈显著的日小时变化趋势,养殖棚舍春夏秋冬小时ρ（NH₃）最大值出现在中午13:00～14:00,最小值出现在凌晨01:00～03:00,粪便堆肥环节夏秋季节的小时ρ（NH₃）最大值出现在16:00～19:00,春冬季的日小时变化过程则不明显;氨日小时浓度变化主要受日温度变化、畜禽活动和清粪管理等因素影响.蛋鸡不同生长阶段的氨浓度呈显著差异,青年鸡、产蛋鸡...     

基于神经网络的碳排放预测及影响因素分析

基于新疆1995—2014年农业生产碳排放源,建立碳排放关系数据库。应用广义神经网络(generalized regression neural network,GRNN)构建了排放量预测模型,结合平均影响值(mean impact value,MIV)方法对碳排放影响因素进行量化。结果表明:1)GRNN模型预测碳排放的平均绝对百分误差和拟合优度分别为2.7860%和0.8720;2)新疆人口、人均GDP、农业贡献值、农机总动力和农户固定资产投资等因素对农业生产碳排放的影响程度分别为0.6210、0.2377、0.3698、0.8500和0.1000。该成果可为新疆碳排放总量分析和影响因素量化方面提供参考。     

中国氮氧化物排放清单及分布特征

根据能源消费历史状况和氮氧化物(NO_X)排放因子,估算了近20年来中国NO_X的排放变化,并讨论了1995～1998年分省区、分行业、分燃料的NO_X排放清单及特征.中国NOX排放总量已由1980年的4.76Mt快速增加到1996年的12.0Mt,之后,NOX排放持续增加的趋势得到遏制,1998年NO_X排放总量与1996年峰值相比下降了约0.82Mt.NO_X排放在燃料、行业及地域分布上均不平衡的特征没有根本改变:燃煤排放NO_X一直占总量的70%以上;绝大部分NO_X来自工业、电力和交通部门,约占90%左右,且交通部门NO_X排放比例逐年上升,已由1995年的10.4%快速增长到1998年的约13.0%;中东部的河北、辽宁、江苏、山东、河南、广东等省区NO_X排放量较大,均超过0.5Mt而宁夏、青海和海南等边远省区NO_X排放量很低,小于0.1Mt.     

山西省某市焦化行业大气污染物排放特征

采用实测法与排放因子/排污系数法相结合,建立了山西省某市2018年焦化行业分工序大气污染物精细化排放清单. 通过实测法计算焦炉和地面除尘站有组织大气污染物本地化排放因子/排污系数,并考察了其与炉型、产能和炭化室高度的相关性. 结果表明:①2018年山西省某市焦化行业SO₂、NO_x、PM_2.5、PM₁₀排放量分别为2 779.7、9 092.5、3 357.2和5 687.6 t;炭化室高度为4.3 m的捣固机焦炉企业产能与污染排放量均最大. ②实测机焦炉SO₂、NO_x、颗粒物平均排放因子/排污系数分别为0.069 5、0.624 4、0.024 7 kg/t,地面除尘站颗粒物平均排放因子/排污系数为0.016 8 kg/t,热回收焦炉SO₂、NO_x、颗粒物平均排放因子/排污系数分别为0.186 6、0.642 4、0.045 6 kg/t. ③实测焦炉SO₂、颗粒物排放因子/排污系数均与炭化室高度呈显著负相关. 研究表明,2018年山西省某市焦化行业产能结构相对落后,因原料、炉型和控制技术等差异,相同产能的不同企业间大气污染物排放量差异较大;机焦炉颗粒物、NO_x以及热回收焦炉NO_x的排放均高于全国平均水平,而其SO₂排放偏低.      

从碳排放权交易角度谈治理兰州市大气污染的应用研究

随着城市的发展,环境污染问题日益突出,碳排放权交易作为《京都议定书》认定的碳交易机制,在解决环境污染问题上发挥了重要作用。在分析配额型碳交易在美国的成功应用的基础上,针对兰州市的污染现状,构建兰州市碳排放权交易制度来治理大气污染：核定兰州市大气环境容量,确定总量控制目标;确定交易单位;确立碳排放权初始分配机制;制定交易规则,建立监管机构;政府监管并进行相应的惩罚。     

基于空间聚类分析的中国旅游业碳排放效率

旅游业碳排放效率是考量旅游经济增长与生态环境关系的重要指标,对旅游业碳排放效率的有效测度和分析是实现旅游业节能减排与可持续发展的基础支撑.采用“自下而上”法核算2001—2015年我国旅游业能源消耗量与碳排放量（不含港澳台及西藏自治区数据,下同）;继而运用非期望产出SBM模型对旅游业碳排放效率进行测度,并通过空间自相关分析揭示其空间特征;最后采用Malmquist指数（MI）评估旅游业碳排放效率的动态趋势.结果表明:①研究期内我国旅游业总体碳排放效率较低,平均水平为60%;各年度达到最佳生产前沿面（旅游业碳排放效率值为1）的省(市、自治区)(简称“省区”)数量较少,绝大多数省区的碳排放效率具有较大改善空间;旅游业碳排放效率水平存在明显的省际差异;东、中、西部地区的效率存在梯度差,形成“东高西低”的空间格局.②Moran's I指数和LISA聚类图显示,各省区旅游业碳排放效率存在明显的正向空间相关性,在空间分布上呈现出显著的地理聚集特征,形成“高—高”型与“低—低”型聚集区,空间联动格局尚未形成.③2001—2015年MI均在1以上（2004年除外）,且总体平均值高达1.195,体现出持续改善的态势;各省区碳排放效率的提升来源于技术进步与技术效率双重贡献,其中,技术进步是促进旅游业碳排放效率提升的主要贡献因素.研究显示,我国旅游业碳排放效率的空间分布不均衡,但整体呈现持续上升的态势,各省区在依赖技术进步提高碳排放效率的同时,要注重全局空间联动格局的形成,最终实现低碳旅游业的协调发展.      

基于LMDI模型的湖南省农业碳排放影响因素研究

随着农业经济的快速增长,农业能源消耗和二氧化碳排放量逐年增加。在此背景下,开展农业碳排放研究意义重大。基于1999-2014年湖南省农业总产值、耕地面积、有效灌溉面积、农药化肥施用量等统计数据测算了15年来湖南省农业碳排放量和碳排放强度,并运用LMDI模型分析了农业碳排放的影响因素。结果表明:(1)1999-2014年,湖南省农业碳排放量和碳排放强度均呈现逐年增长趋势,年均增长率分别为2.25%和0.52%;(2)湖南省农业碳排放各构成要素中,占比由高至低依次是化肥(50.28%)、灌溉(19.10%)、农药(13.83%)和农膜(8.48%),四者累计占比91.70%,为湖南省农业碳排放的主要来源;(3)农业生产效率和劳动力规模在一定程度上抑制了湖南省农业碳排放量的增加,而农业经济水平和产业结构是湖南省农业碳排放量增加的主导因素,应成为未来农业碳减排工作的主要突破口。湖南省农业碳排放的影响因素研究在一定程度上可为"十三五"时期湖南省农业碳减排工作提供决策参考。