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2007年 | 1篇 |
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1991年 | 1篇 |
为探究京津冀城市群地市级以上城市尺度的碳排放时空演变特征,通过拟合最优模型,将NPP-VIIRS数据转化为DMSP-OLS尺度的夜间灯光数据,得到京津冀城市群2005—2019年的长时间序列夜间灯光数据集;再结合北京、天津、河北能源消费统计碳排放数据,构建京津冀城市群地市级以上城市尺度碳排放估算模型,模拟京津冀城市群碳排放空间分布,并结合倾向值法探究其碳排放时空演变特征。结果表明:京津冀城市群夜间灯光数据与能源消费碳排放量之间的相关性较高,且通过了1%的显著性检验。2005—2019 年,京津冀城市群13个城市的碳排放量整体逐渐增加;城市群碳排放增长速度较为缓慢,但京津唐地区增长速度较快;13个城市中已有多个城市单位国内生产总值碳排放量2019年比2005年降幅超40%。研究显示,夜间灯光数据可用于估算京津冀城市群碳排放量,且京津唐地区碳排放量较高,增速较快,应作为重点碳减排地区。
相似文献近年来,随着污染治理和生态环境保护力度的加大,京津冀区域生态环境质量持续改善,但是以PM2.5为特征污染物的大气污染问题仍然不容小觑。选取了2015年1月1日—2022年11月30日京津冀及周边31个城市的PM2.5浓度数据,结合引力模型与皮尔逊相关指数,构建了京津冀及周边城市PM2.5污染的空间关联网络,并对该网络的整体特征与模体季节变化进行了统计分析。结果表明:邢台、石家庄、邯郸3个城市的度值、中介中心性、接近中心性均排名前3,它们在该网络中处于核心位置,与多个城市存在较强的PM2.5污染空间关联,对于控制PM2.5污染的空间溢出具有较为重要的作用;模体的四季关联网络密度和平均度相差不大,但均较高,各城市间的PM2.5存在较强的空间关联,其中在冬季网络密度最高,石家庄、邢台、衡水在模体四季关联网络中起着重要作用。对于在京津冀及周边城市PM2.5污染空间关联网络中处于核心位置的城市,在加强自身PM2.5治理的同时,应制定政策减弱其对相邻城市PM2.5污染的空间溢出效应;根据不同季节模体的关联情况,制定相应的协同治理政策,加强对这些模体城市PM2.5污染的协同治理,同时减弱它们之间的PM2.5污染空间关联与溢出效应。
相似文献以2020年的京津冀地区数据为基准,测算出2020年释碳耗氧量、固碳释氧量,对2025年释碳耗氧量、固碳释氧量、生态用地需求面积进行预测。结果表明:2020年京津冀地区释碳量和耗氧量分别为125 576.1万和143 533.7万t。预测出2025年京津冀地区释碳量和耗氧量分别为135 957.0万和163 392.0万t。从2025年京津冀地区总体来看,维持碳平衡所需标准生态用地面积小于现有标准生态用地面积,说明不需要再另外增加面积。但分省(市)来看,北京、河北的生态用地面积均能够满足碳氧平衡需要,而天津还应增加标准生态用地,方能满足市内维持碳氧平衡的需要。在实际社会和经济发展过程中生态用地面积会略有调整,而且生态用地结构和质量也会发生变化,因此在实际生产和科研中,应根据每年生态用地的实际变化量来逐步修正。
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