长三角城市群“空间流”网络结构特征——基于公路运输、火车客运及百度指数的综合分析

信息技术的应用与社会信息技术的传输,使大量的要素(人流、物流、信息流)在城市群空间内集聚与扩散,加密城市群空间内城市联系。在基于公路运输、普通列车、高速列车以及百度指数4个要素的综合分析基础上,对长三角城市群"空间流"网络结构特征进行探析。研究结果表明:(1)长三角城市群区域内城市联系虽具备了网络化规模,但城市间的联系不均衡,以上海、南京、杭州等城市为多中心的协调网络发展格局特征明显;(2)长三角城市群16个核心城市"空间流"特征呈现三角形网络结构,其三角形的顶角分别由上海(沪)、南京(宁)与杭州(杭)3个核心节点城市构成。在空间结构内部,形成若干次级城市网络连线;在空间分布上,北翼网络化程度较高于南翼线性联系程度,区域联系强度以"沪—宁"、"沪—杭"沿线向两侧递减;(3)上海、南京、杭州、苏州、无锡5个核心城市排名处于网络中心的前列,扬州、南通、泰州、舟山等周边城市相对靠后,这与区域经济发展过程的"吸虹效应"有关,随着区域经济一体化程度的加深,中心城市会向周边地区提供服务与经济辐射,完善整个长三角城市群网络体系。     

1961~2015年西南地区降水及洪涝指数空间分布特征

利用西南地区98个气象站连续完整的日降水序列数据,整合降水强度、持续性指数及等级指数形成降水指数体系并研究该区域降水及洪涝指数的空间分布特征,得到以下主要结论：（1） 1961~2015年,西南地区年降水量（PRCPTOT）与极端降水量（R95PTOT）都呈现出“东多西少、南多北少”的分布形态;持续降水日数（CWD）则表现为“南高北低、西高东低”的分布格局。区域多年平 均PRCPTOT、R95PTOT、CWD分别以-13.12 mm/10 a、1.34 mm/10 a、-0.29 d/10 a的速率变化。（2）西南地区不同等级降水日数具有相似的空间分布特征,均呈现出“南高北低、东高西低”的分布形态。（3）西南地区洪涝强度指数呈由东北向西南递减的分布特征;降水总量越多的地区,洪涝强度反而越低,主要由于单站洪涝强度表征的是降水的波动情况,降水量越多波动越不明显。21世纪以来,该 地区洪涝等级以重级为主,2010年以来连续多年出现特重级洪涝。此外,洪涝强度越大,区域性年度灾害等级越高。该研究对于掌握西南地区极端气候变化规律,从而服务于防灾减灾具有一定的理论意义。     

近10 a武汉市城市热岛效应演变及其#br# 与土地利用变化的关系

城市化进程的加快,农村人口大量涌入城市,城市布局及局部气候改变等因素使得城市热岛效应问题日益突出,已成为当前城市环境研究热点之一。以武汉市为例,应用遥感技术与地理信息系统技术,选取2004~2015年5个时相Landsat系列影像数据,利用单窗算法反演地表温度,并以此为基础进行热岛强度分级,获取了近10 a武汉市城市热岛效应变化结果,并分析了武汉市11个辖区城市热岛效应动态变化特征及热岛效应与土地利用变化的关系。研究结果表明：（1）自2007年后,武汉市老城区热岛面积持续减少,而新城区热岛面积则持续增加,呈现出以老城区为中心向新城区扩张的趋势,至2015年,新老城区热岛面积仅相差20.74 km2;（2）东西湖区、蔡甸区、江夏区与洪山区是近些年城市热岛面积增长较为显著的辖区,其中江夏区的热岛面积年际变化最大,最高值达95.42 km2;（3）城市热岛效应与土地利用类型的面积年际平均值拟合关系显示,2004~2015年,城市热岛效应与建筑用地的R2值最大,为0.681 2,建筑用地面积的增加是城市热岛强度面积扩张的重要影响因素。     

Reinventing the bicycle: how calculative practices shape urban environmental governance

The concept of sustainability transitions has become increasingly prominent in academic and policy discourses during recent decades, but the importance of the link between knowledge-producing epistemic practices and urban governance has been underappreciated in this discourse. Based on a case study of cycling in Copenhagen between 1900 and 2015, and drawing upon a governmentality-inspired analytical framework, this research demonstrates that transformative governance may be initiated by epistemic practices that render urban systems visible in other ways. Urban cycling has been reconstructed over time in Copenhagen as a traffic safety ‘problem’, a component of the experiential and liveable city, and a health-producing (and hence economically valuable) regional transport mode. The research findings emphasise that epistemic practices can provide a powerful stimulus for creating changes in urban governance. The results also provide support for initiatives to broaden the terms of academic debate on sustainability transitions.     

中国碳排放强度的时空演进及跃迁机制

面对气候变化所带来的生存危机以及环境治理的复杂状况,对中国碳排放强度时空演进的动态监测与预警治理的研究是实现碳排放强度下降目标的关键。文章测算1997—2015年中国大陆30个省区碳排放强度的空间面板数据,采用探索性时空数据分析(ESTDA)方法对中国碳排放强度的空间相关性、集聚特征及其时空跃迁进行空间统计分析,借助分位数回归与时空跃迁嵌套模型,揭示在时间和空间推移的双重作用下中国各省区碳排放强度的时空跃迁机制。研究结果表明:(1)中国30个省区的碳排放强度在时空分布上并不是完全随机状态,各个省区碳排放强度之间具有显著的空间相关性特征,碳排放强度的变动趋势会受到其相临近省区碳排放强度的影响,省域间的碳排放强度在空间分布上呈现"集聚"与"分异"并存的时空演进特征。(2)中国碳排放强度空间集聚趋势增强,具有高度的凝固性和较低的流动性,10个高碳排放强度省区碳排放强度的稳定性将成为制约中国碳排放强度整体跃迁的重点省区,相关省区的跃迁性将成为驱动中国碳排放强度整体跃迁的关键省区。(3)各省区的碳排放强度空间集聚过程中存在时空跃迁的驱动模式和制约模式,分位数回归模型能够很好地解释各驱动因素对碳排放强度时空跃迁的驱动机制,不同响应阶段的驱动因素的分位数与碳排放强度时空跃迁类型之间具有很强的嵌套性。(4)根据各省区碳排放强度时空演进及其跃迁机制的分析结果,进一步提出加强对关键省区碳排放强度的有效监测与治理,加大碳排放的约束力度等差异化的碳减排调控措施。     

京津冀产业碳排放强度变化及驱动因素研究

为探讨京津冀地区温室气体排放强度变化的影响因素,采用对数平均迪式分解模型及归因分析(LMDI-Attribution)方法,基于1996—2014年数据从细分行业角度进行研究。针对温室气体排放强度作产业结构、能源强度和排放因子三因素LMDI乘法分解,对温室气体排放强度变化的影响效应作归因分析,量化4个行业对分解因素影响效应的贡献,得到以下主要结论:1996—2014年京津冀地区温室气体排放强度主要呈现下降趋势,累计下降23.05%。其中,能源强度是温室气体排放强度下降的主导因素,其影响效应为-61.18%,对这一影响效应贡献最大的是工业,并且四大经济部门均通过能源强度在不同程度上使得温室气体排放强度有所减小,可见"阶梯电价"、"千家企业节能项目"、"十大重点节能项目"等相关政策在工业发展中对提高能源效率的作用明显。产业结构使得温室气体排放强度增加23.53%,其主要贡献者是工业,说明"工业产品出口退税率调整"等一系列政策的效果不明显;然而农业则使得温室气体排放强度降低,贡献值为3.09%。碳排放因子在1996—2014年间对温室气体排放强度的影响为60.47%,是京津冀地区温室气体排放强度增加的主要因素,说明京津冀地区的能源结构不合理。工业对这一效应的贡献最大为55.97%。可见,工业在京津冀地区的温室气体减排工作中起到最为关键的作用。     

基于混合指标值TODIM方法的东营市生态系统健康评价

城市生态系统健康评价是城市可持续发展以及城市生态文明建设的需要。在当今各种"城市病"频发的背景下,研究城市生态系统健康水平,不仅有利于协调城市发展与城市生态系统健康之间的矛盾,而且对于指导城市建设规划编制,监控城市生态环境的可持续发展具有重要的现实意义。鉴于此,论文在原有的城市生态系统健康评价指标的基础上,通过基于混合指标值的TODIM方法评价东营市2007—2013年间的城市生态系统健康状况,并分析活力、组成结构、恢复力、维持生态系统服务功能以及生态系统认知的构成指标对城市生态系统健康状况的影响。为了避免主观判断对城市生态系统健康评价的不确定性,文章采用兼顾客观信息和主观信息的组合权重赋权法确定各个指标的权重;根据东营市城市生态系统健康评价指标的特性和数据特点,建立了混合多属性决策TODIM方法的数学模型;采用扩展的TODIM方法对东营市城市生态系统健康状况进行评价,并分析了各个指标在城市生态发展过程中的作用。研究表明:(1)东营市的城市生态系统健康状况一直向好,由脆弱状态逐渐过渡到亚健康状态,但是生态状况仍然不容乐观,距离健康状态仍有较大的差距;(2)环保投入力度不足、污染物排放量增加、产业结构仍不完善、建成区人口密度过高等成为制约东营市城市生态系统健康发展的突出问题。文章提出了相应的对策建议,以促进城市生态系统的健康发展。     

Growth in urban extent and allometric analysis of West African cities

Urban area expansion is happening at much faster rates in Asian and African cities than elsewhere in the world. This study uses multi-temporal Landsat images to map the urban extent of six small to large cities in West Africa at four different time steps from the early 1970s–2010. The selected cities are Kumasi of Ghana, Daloa of Cote d’Ivoire, Abuja and Kano in Nigeria, Kindia of Guinea, and Ouagadougou of Burkina Faso. All cities revealed significant urban growth in both urban area and population; however, it was apparent that there was a lot of variability in urban area development. Exponential urban growth rates in the cities were measured as ranging between 0.026 and 0.077, with allometric scaling factors matching those of other countries.     

强“波特假说”存在产业异质性吗?——基于产业碳密集程度细分的视角

强"波特假说"认为严格而恰当的环境规制政策将使企业的生产效率呈现先降后升的趋势,为验证强"波特假说"及其产业异质性,首先建立产业碳密集指数,将工业部门36个细分行业划分为高碳密集产业、中碳密集产业和低碳密集产业;接着运用方向性距离函数测算2003—2014年细分行业的绿色全要素生产率,基于系统"GMM"估计方法验证三个细分行业的环境规制强度对绿色全要素生产率的影响。研究结果显示:第一,样本期间内,高碳密集产业的环境规制强度远远高于中低碳密集产业,这表明高碳密集产业一直是产业节能减排的重点对象,而碳排放情况较为严重的中碳密集产业则为"被遗忘的角落";第二,强"波特假说"在工业部门内存在产业异质性,高碳密集产业和中碳密集产业的环境规制强度与绿色全要素生产率呈"U"型关系,而在低碳密集产业中两者则呈倒"U"型关系;第三,相对于高碳密集产业,中碳密集产业因环境规制强度较容易跨越"U"型拐点而具有较大的减排空间,低碳密集产业在达到"U"型拐点之前,环境规制为其绿色全要素生产率提升的动力。本文研究结论蕴含如下的政策建议:根据产业的碳密集程度实施针对性的环境规制政策,持续加强中碳密集产业的环境规制力度,适度加强低碳密集产业的环境规制强度,高碳密集产业需根据不同阶段的经济水平设计具有针对性的环境规制政策,逐渐将三类产业的"遵循成本"效应转化为"创新补偿"效应,实现经济增长和环境保护的双赢。     

Hot,Salty Water: A Confluence of Issues in Managing Stormwater Runoff for Urban Streams

Research increasingly highlights cause and effect relationships between urbanization and stream conditions are complex and highly variable across physical and biological regions. Research also demonstrates stormwater runoff is a key causal agent in altering stream conditions in urban settings. More specifically, thermal pollution and high salt levels are two consequences of urbanization and subsequent runoff. This study describes a demonstration model populated with data from a high gradient headwaters stream. The model was designed to explain surface water‐groundwater dynamics related to salinity and thermal pollution. Modeled scenarios show long‐term additive impacts from salt application and suggest reducing flow rates, as stormwater management practices are typically designed to do, have the potential to greatly reduce salt concentrations and simultaneously reduce thermal pollution. This demonstration model offers planners and managers reason to be confident that stormwater management efforts can have positive impacts.