青海高原西宁城镇社区家庭能耗直接碳排放研究

选取青海高原城市西宁为研究对象,开展家庭能源消费问卷入户调查,建立高原城市家庭能源消费数据库(N=500),采用探索性空间数据分析方法,总结分析家庭能耗碳排放的空间特征与驱动因素,得出以下结论：(1)西宁市家庭人均能源消费量与人均能耗碳排放平均值分别为10.57 kgce/d和6.11 kg/d,取暖、厨房设备及热水器设备是家庭能耗及碳排放的主要来源;(2)西宁市人均家庭能源消费碳排放总体呈现出高值区(HH)、低值区(LL)相对集聚,而局部地区也存在高低值区(HL)和低高值区(LH)集聚现象,其空间规律呈现明显的异质性;(3)家庭收入、地理环境以及建筑特征等因素是人均家庭能源消费碳排放空间异质性形成的主要因素。     

中小城市家庭生活用能碳排放空间分异——以开封市为例

利用2015年开封市居民家庭生活用能的大样本问卷调查数据,采用探索性空间数据分析（ESDA）和标准差椭圆（SDE）方法,探索城市居住区家庭生活用能碳排放空间分布特征。结果表明：① 家庭生活用能碳排放存在以热点区为主的空间正相关特性,碳排放高值集聚发生在城市新建开发区和建成区向外扩张较快区域,以2000年以后新建高档商品房小区和机关事业单位家属院为主,低值集聚区则发生在建成时间长、后续开发力度小的区域,以老商品房小区和胡同社区为主;② 开封市家庭电力消耗碳排放占生活用能总碳排放的67%,但人均生活用能碳排放空间格局由供暖碳排放决定,且人均供暖碳排放空间格局又由集中供暖碳排放空间格局决定,故降低集中供暖能耗、缩小居民供暖用能差异成为居民生活用能碳减排工作的重中之重;③ 家庭经济状况、集中供暖设施分布和城市发展的空间格局是家庭生活用能碳排放空间依赖性和空间异质性形成的主要驱动因素。     

基于夜间灯光数据的长江上游地区能源消费碳排放及影响因素研究

基于DMSP/OLS和NPP-VIIRS夜间灯光影像,对2000—2017年长江上游地区的能源消费碳排放进行估算,并利用Moran’s I指数与STIRPAT模型,对能源消费碳排放量的空间特征及影响因素进行研究。结果显示:(1)能源消费碳排放总量总体呈上升态势,主要集中在成渝地区双城经济圈、昆明、贵阳。(2)能源消费碳排放量具有明显的地带性空间集聚特征,高值集聚区与低值集聚区呈一定程度的路径依赖或空间锁定。(3)人口密度、城镇化水平、产业结构、固定资产投资均对能源消费碳排放量有正向影响,经济发展则有显著性负向作用,经济增长与能源消费碳排放量呈倒“U”型曲线。     

基于物质流的青海高原城镇社区家庭能源消费研究——以西宁市为例

在后工业化时代和后疫情时代的叠加背景下,随着城镇家庭能源消费量持续增加,家庭已成为能源消费碳排放的主要贡献者。高原城市西宁市是生态安全的重要守卫地,分析其家庭能源消费的研究对我国生态文明建设起着至关重要的作用。基于2021年实地调研数据结合普通最小二乘法(OLS)回归模型,通过构建家庭能源流探索了其家庭能源消费特征、影响因素并对不同收入情况下家庭能源消费的全过程进行可视化。结果表明：(1)西宁市城镇家庭年人均能源消费量为461.57 kgce·a^-1。(2)在能源用途方面,西宁市城镇家庭人均取暖能源消费量为307.52 kgce·a^-1,是家庭能源消费的主要来源,而大型家用电器中的洗衣机耗能量最低。(3)家庭年末总收入是影响西宁市家庭人均年能源消费的核心因素。(4)高收入家庭人均能源消费量大,但随着家庭收入水平增加,取暖能源消费量随之减少。基于此,研究建议增加居民的清洁能源供给,增强所有居民对可再生能源的认识;增加对中高收入人群的节能宣传和自主节能意识。通过因地制宜制定能源政策,推动我国可持续能源发展进程。     

中国能源消费碳排放强度及其影响因素的空间计量

碳排放所引起的全球气候变化对人类经济社会发展带来了严峻的挑战。中国政府承诺到2020 年GDP碳排放强度较2005 年降低40%~45%,这一目标的实现有赖于全国层面社会经济和产业结构的实质性转型,更有赖于省区层面节能减排的具体行动。基于联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC) 提供的方法,本文估算了全国30 个省区1997-2010 年碳排放强度,采用空间自相关分析方法和空间面板计量模型,探讨了中国省级尺度碳排放强度的时空格局特征及其主要影响因素,旨在为政府制定差异化节能减排的政策和发展低碳经济提供科学依据。研究结果表明:① 1997-2010 年,中国能能源消费CO₂排放总量从4.16 Gt 增加到11.29Gt,年均增长率为7.15%,而同期GDP年均增长率达11.72%,碳排放强度总体上呈逐年下降的态势;② 1997-2010 年,碳排放强度的Moran's I 指数呈波动型增长,说明中国能源消费碳排放强度在省区尺度上具有明显的空间集聚特征,且集聚程度有不断增强的态势,同时,碳排放强度高值集聚区和低值集聚区表现出一定程度的路径依赖或空间锁定;③ 空间面板计量模型分析结果表明,能源强度、能源结构、产业结构和城市化率对中国能源消费碳排放强度时空格局演变具有重要影响;④ 提高能源利用效率,优化能源结构和产业结构,走低碳城市化道路,以及实行节能减排省区联动策略是推动中国实现节能减排目标的重要途径。     

中国城市能源消费碳排放的区域差异、空间溢出效应及影响因素

基于1992-2013年中国城市遥感模拟反演碳排放数据,采用空间自相关、空间马尔科夫矩阵和动态空间面板数据模型,在同时考虑碳排放的时空滞后效应和不同地理经济空间权重矩阵的条件下,对城市碳排放的演化路径和关键影响因素进行了定量识别和减排政策探讨。研究表明,中国城市能源消费碳排放的区域差异正逐步缩小,空间上呈现出明显的高排放俱乐部集聚特征,同时碳排放类型演化具有明显的路径依赖特征;面板数据模型估计结果表明经济增长与人均碳排放呈现显著的倒“U”型曲线关系,而绝大多数城市的人均碳排放处于随经济发展而增加的阶段,二产偏重的经济结构和投资的粗放增长共同正向作用于城市碳排放,而人口的集聚效应、技术水平的提升、对外开放度和公路运输强度的增加则共同抑制城市碳排放水平的提高。因此未来要抑制促增因素和发挥促降因素的作用才能有效降低城市碳排放;优化产业结构、精简粗放投资、增加研发强度以及提升公路通达性是未来实现中国城市节能减排的有效途径。     

黄河流域能源消费碳排放时空格局演变及影响因素——基于DMSP/OLS与NPP/VIIRS夜间灯光数据

科学估算并动态监测长时间序列区域能源消费碳排放发展态势,是制定、实施及评估地区碳减排策略的科学依据和基础保障。基于构建的长时间序列可相互比较的DMSP/OLS与NPP/VIIRS两种夜间灯光数据集,本文模拟了2000—2018年黄河流域能源消费碳排放的时空变化特征,并从流域地理分异的角度对其影响因素进行解析。结果表明：① 2000—2018年黄河流域能源消费碳排放呈现总量不断上升但增长速率下降的态势,整体表现出收敛趋势,但还未达到碳峰值;流域内部碳排放总量呈中游>下游>上游的地理分异特征。② 以黄河干流及主要支流为串联的核心城市形成了若干规模不一的高密度碳排放中心。③ 黄河流域碳排放呈显著的正的全局空间自相关,并形成了以晋陕蒙资源型城市为依托的中上游碳排放高-高集聚,以及上游甘青宁地区为主的碳排放低-低集聚。④ 经济发展水平对碳排放空间分异的影响力始终最强,其次为城镇化水平与人口规模,“GDP+”能源结构、能源强度与产业结构所主导的交互作用是导致碳排放持续增长的主要推动力。从构建流域生命共同体的视角出发,结合黄河流域自然环境特点与经济社会特征,并统筹上下游、左右岸、干支流之间的关系,分区施策与分时施策并行,对实现以碳减排为目标的黄河流域生态保护与可持续发展意义重大。     

我国城市居民直接能耗的碳排放类型及影响因素

针对我国287个地级以上城市,在测算了近9年居民直接能耗导致的CO₂排放量的基础上,进行聚类、对比,并分析城市居民直接能耗的碳排放影响因素,得到以下结论:全国分为6类城市居民直接能耗碳排放类型;高碳排放型城市的地均碳排放强度、人均工资碳排放强度及居民直接能耗CO₂排放总量等方面均比低碳排放型城市高,人均地方生产总值碳排放强度低于低碳排放型城市,并多为经济发达城市和资源丰富城市,其碳排放构成上分别以电、交通能耗碳排放和气碳排放为主导,高碳排放型城市居民直接能耗CO₂排放量占全国地级以上城市的86.20%。我国大部分地级城市居民直接能耗的碳排放属于相对低碳排放型,其人均CO₂排放量低于全国平均水平。城市所在地的降温度日数(CDD)、采暖期、采暖强度、人均能源供给量、居民的人均工资、城市人均地方生产总值是影响城市居民直接能耗CO₂排放量的主要因素。     

中国省域碳强度空间依赖格局及其影响因素的空间异质性研究

在估算各省域碳强度的基础上,利用探索性空间数据分析(ESDA)和时空跃迁测度方法以及地理加权回归(GWR)模型分析了1995~2015年中国省域（不包括西藏、港、澳、台地区）能源消费碳强度的空间依赖格局及其驱动因素的空间异质性。结果显示：① 中国省域碳强度存在显著的空间正相关性,表现为先下降后上升再到小幅波动的特征,碳强度相似的省域趋向于集聚,表明中国省域碳强度具有明显的空间依赖特征;②省域碳强度存在不均衡的发展格局,高-高集聚的省域主要分布在中国西北部,低-低集聚的省域多分布于中国东南部。③碳强度空间集聚总体呈优化态势,高-高集聚的省域在减少,低-低集聚的省域在不断增多,但不同省域在碳强度的空间集聚中所起的作用不同。④ 碳强度影响因素(解释变量)的回归系数均为正值,4个解释变量对碳强度的影响程度依次为：能源强度>能源结构>产业结构>人均GDP;且各因素对碳强度的影响在不同省域具有明显的空间异质性。     

中国省域城镇居民碳排放驱动因素分析

从消费角度出发,分别对2003和2012年中国城镇（不含港、澳、台地区）居民碳排放的特征及影响因素进行分析。结果显示,不同地区城镇居民碳排放存在明显差异,人口因素对区域分异有弱化作用。从城镇居民人均碳排放来看,不同地区消费构成、能源结构、产业结构3因素对城镇居民碳排放影响的差异总体表现为：消费结构/能源结构>产业结构。与其他部门相比,大多数地区工业部门的生产能耗、投入产出周转量和产品购买量是影响当地城镇居民碳排放的主要因素,各地区城镇居民碳排放的影响因素具有明显的区域特点。政府应在当前研究的基础上,根据当地能耗模式、产业模式和消费模式因地置宜管理城镇居民碳排放。     

1990―2010年广东省能源消费的碳排放驱动因素分析

能源消费是碳排放的主要来源。根据IPCC碳排放计算指南缺省值计算出广东省1990―2010年的碳排放量,并对广东省近20年来碳排放进行阶段划分,采用对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Divisia Index),对碳排放量进行因素分解,分析能源结构、能源效率和经济发展对碳排放的影响及作用程度。结果表明:1)1990―2010年,广东省能源消费的CO2排放总量和人均CO2排放量不断上升,万元GDP碳排放量、三次产业碳排放强度均呈下降趋势,原煤的消费是碳排放的主要来源,第二产业的CO2排放量比重最大,但呈缓慢下降趋势;2)经济发展效应对广东省能源消费碳排放的贡献率最大,其次是能源强度效应、人口规模效应,能源结构效应的贡献率最小;经济增长是碳排放量增加的主要推动因素;能源消费强度影响碳排放量的增速,能源消费强度又进一步受到产业结构和各产业能耗强度的影响,其中,第二产业能耗强度和第二产业产值比重是影响能源消费强度最主要的影响因素。     

河南省能源消费碳排放动态变化及空间分异

在分析河南省1978—2015年能源消费碳排放总量和结构变化的基础上,利用Im PACT等式对河南省碳排放驱动因素进行了研究和对未来碳排放量进行了情景预测,并运用空间自相关分析法探讨了空间分异特征。结果表明:(1)1978—2015年,河南省碳排放量总体上呈现增加的趋势,年均增长5.11%,由煤炭和石油消费导致的碳排放比重一直稳定在95%以上。(2)弹性分析表明人均真实GDP增加1%将导致人均能源消费量增加0.48%,利用强度下降0.52%,而环境影响增加0.53%。(3)保持经济增长的同时,与2011—2015年相比,1978—2015年效率年均增长率提高5.25倍,是河南省实现循环经济建设的一种可行方案。(4)河南省2015年碳排放全局Moran’s I值为0.047,呈微弱空间正相关,各地市碳排放具有明显的二元结构特征,空间集聚特征不明显。     

中国县域碳排放的时空演变及影响因素

县域是实现新型城镇化的重要平台和关键地域单元,揭示县域碳排放的时空格局演变及其驱动因素对于完善中国新型城镇化战略和促进生态文明建设、绿色转型发展具有重要意义。本文使用2000—2017年中国县域碳排放数据,分析了县域人均碳排放的总体变化、区域差异、时空格局及集聚特征,并在STIRPAT模型和环境库茨涅茨曲线（EKC）假说下,运用面板分位数回归解释社会经济发展对县域人均碳排放的动态影响。结果表明：① 中国县域人均碳排放呈现先急后缓的增长趋势。人均碳排放水平差异加大,且呈上升趋势,西部地区县域人均碳排放差距悬殊。② 县域人均碳排放总体上呈现“北高南低”的空间格局,经济发达地区的人均碳排放远高于其他地区,空间极化效应明显。③ 县域人均碳排放具有显著的空间正相关性,高—高集聚的区县数量逐渐增多且分布重心向西北移动,而低—低集聚的区县数量不断减少,主要集中于中南地区,县域人均碳排放集聚类型具有空间锁定效应。④ 人口密度、政府财政支出对县域人均碳排放具有抑制作用,第二产业产值规模、碳排放强度则存在显著的正相关性,中低碳排放水平区县的经济发展和人均碳排放之间呈现倒“N”型曲线关系,社会经济发展结构的调整是实现整体碳减排的关键。因此,政府减排策略的落实应考虑区县碳排放的阶段性差异,实现落后地区发展和转型“两手抓”的同时发挥重点城市群、都市圈在碳减排中的先导作用。此外,通过技术创新提高能源利用效率应作为现阶段县域碳减排的主要手段。     

我国城市夜间文旅消费集聚区网络口碑空间格局及影响因素分析

夜间文旅消费集聚区已成为点亮城市夜间经济的重要载体,提升其消费体验是推动集聚区高质量发展、释放经济潜力的有效途径。该文基于省级以上夜间文旅消费集聚区与携程旅行平台点评数据,结合最近邻指数和核密度分析探究集聚区及其网络口碑的空间分布特征,并进一步利用地理探测器探讨各城市夜间文旅消费集聚区网络口碑的影响因素。结果表明：(1)我国夜间文旅消费集聚区集中分布在胡焕庸线东南半壁,不同类型夜间文旅消费集聚区具有空间差异性;(2)夜间文旅消费集聚区网络口碑整体较好,呈“两极多核”分布态势,高值区基本分布在胡焕庸线以东的“钻石菱形”区域,而核心区及次核心区多位于我国“T”形开发轴带区域;(3)社会消费品零售总额、第三产业增加值及常住人口等社会经济因子对城市夜间文旅消费集聚区网络口碑影响较大,其中社会消费品零售总额是影响集聚区网络口碑的主导因子,并与百度搜索指数成为主导交互因子。为此,在城市夜间文旅消费集聚区建设及开发过程中应合理培育和布局夜间经济增长极,提升消费满意度,推动形成高质量夜间文旅消费集聚区。     

广东省市域碳排放时空分异特征及影响因素——基于EDGAR数据的分析

基于EDGAR数据,通过传统数理方法和GIS技术相结合,分析广东省市域碳排放的时序过程演化和空间差异特征,在构建地理加权回归模型基础上分析其影响因素。结果表明:广东市域间碳排放的绝对差异呈上升趋势,相对差异变化不大,低于平均水平的城市占大多数且为增加的趋势,城市碳排放集聚性不断减弱;碳排放空间格局相对稳定,高碳排放区域集聚在珠三角发达城市,整体空间格局表现为倒"U"型和北低南高,且东西向和南北向的差距均有缩小趋势;碳排放的影响因子存在空间异质性,经济因素对碳排放影响较大的城市集中在粤西落后地区,人口对城市碳排放的影响较为稳定,技术对碳排放抑制作用比较明显且这种作用表现为从西部逐渐向东部递减的趋势,同时发现存在能源回弹效应,需要优化各城市经济发展方式和调整产业结构。     

中国城市碳排放强度的空间溢出效应及驱动因素

采用核密度估计、空间自相关、空间马尔科夫链和面板分位数回归等方法对1992-2013年全国283个城市碳排放强度的空间溢出效应和驱动因素进行了分析。① 核密度估计结果表明,中国城市碳排放强度总体均值下降,差异在逐步缩小。② 空间自相关Moran's I指数表明城市碳排放强度存在显著的空间集聚性且空间集聚性在逐渐增强,但空间集聚水平的变化逐年缩小。③ 空间马尔科夫链分析结果表明：第一,中国城市碳排放强度存在马太效应,低强度与高强度的城市在相邻年份转移过程中呈现维持初始状态的特征。第二,城市碳排放“空间溢出”效应明显,且不同区域背景下溢出效应存在异质性,即若与碳排放强度低的城市为邻,该城市的碳强度能够增加向上转移的概率,反之亦然。④ 面板分位数结果显示：在碳排放强度低的城市,经济增长、技术进步、适当的人口密度起到减排作用;外商投资强度与交通排放是使碳强度增大的主要因素。在碳排放强度高的城市,人口密度是重要的减排因素,技术进步暂时没起减排作用;工业排放、粗放式的资本投资以及城市土地蔓延则是碳强度上升的主要因素。     

中国不同产业空间的碳排放强度与碳足迹分析

采用2007 年中国各省区不同产业各种能源消费等数据,通过构建能源消费碳排放和碳足迹模型,对各省区化石能源和农村生物质能源的碳排放量进行了估算;建立了不同产业空间与能源消费碳排放的对应关系,将产业活动空间分为农业空间、生活与工商业空间、交通产业空间、渔业与水利业空间、其他产业空间等五大类;对各省区不同产业空间碳排放强度和碳足迹进行了对比分析。主要结论如下：(1) 中国2007 年能源消费碳排放总量为1.65 GtC,其中化石能源碳排放占89%;(2) 2007 年中国产业空间碳排放强度为1.98 t/hm²,其中,生活及工商业空间、交通产业空间的碳排放强度较高,分别为55.16 t/hm²和49.65 t/hm²;(3) 2007 年中国产业空间碳足迹为522.34×10⁶ hm²,由此造成的生态赤字为28.69×10⁶ hm²,这说明我国的生产性土地面积不足以补偿产业空间的碳排放,补偿率约为94.5%。各地区碳足迹差异明显,不少省份甚至存在生态盈余。总体而言,从产业活动空间的角度来看,中国目前的碳赤字不大;(4) 全国产业空间单位面积碳足迹为0.63 hm²/hm²,其中生活与工商业空间的碳足迹最大,为17.5 hm²/hm²。不同产业空间单位面积碳足迹大都呈现从东到西逐渐下降的趋势。     

长三角地区城市土地与能源消费CO2排放的时空耦合分析

探究城市土地与碳排放的时空耦合关系,是协调城市土地与生态环境亟待解决的重要问题。基于重心模型、总体耦合态势模型和空间耦合协调模型,使用建成区面积、能源消费和DMSP/OLS夜间灯光等数据,分析了1995—2013年长三角地区城市土地与能源消费碳排放的时空耦合特征,并考虑空间因素的影响,构建空间滞后面板Tobit模型分析其驱动因素。结果表明：① 1995—2013年,建成区面积与碳排放量总体上均呈增加趋势。建成区面积由1251 km ²,增加至4394 km ²,碳排放量由30389.49万t,增加至90405.22万t。城市土地与碳排放间呈显著的正相关;② 城市土地与碳排放空间差异明显,上海、南京、杭州、苏州和无锡的城市建成区面积相对较大,碳排放相对较高;③ 长三角地区城市土地与碳排放耦合关系总体上呈减弱-增强-波动的态势。协调关系处于不断演化过程中,低协调阶段的城市数量明显减小,高协调阶段的城市数量明显增加,且呈集聚分布特点。南京、无锡、苏州、杭州和宁波处于高协调阶段;④ 空间滞后面板Tobit模型结果表明：城镇化对城市土地与碳排放耦合协调度具有驱动和制动的双重作用。同时,人口密度、经济水平、产业结构和空间因素对其也具有重要影响。     

中国典型省(区)能源消费碳排放比较降解分析——以江苏、河南、内蒙古为例（英文）

准确查清典型省份能源消费碳排放的实际情况及其碳排放增长的主要驱动因素,是实现我国碳减排目标的关键。本文采用扩展的LMDI模型对来自中国东、中和西部地区三个典型省(区)——江苏、河南和内蒙古的碳排放增长进行了比较分解。结果表明:(1)1996–2017年,3个省(区)的能源消费碳排放变化呈上升趋势,但各省(区)之间存在明显差异。(2)各驱动因素对碳排放的影响在不同省份和不同经济发展期明显不同。经济增长对各省碳排放变化的正向贡献最大(1996–2017年,河南、江苏、内蒙古三省(区)经济发展对碳排放增长的贡献分别为307.19%、205.08%和161.26%);其次是城镇化和人口规模,但对碳排放增长的贡献远小于经济增长。(3)除"十五"规划期外,能源强度在促进3省(区)碳减排方面发挥了主导作用,其次是能源结构。在所有抑制碳排放增长的因素中,农村人口比例的贡献最小。此外,城乡居民人均能源消费对碳排放的影响在不同省份(区)和不同经济发展阶段均表现出相对较小的影响和两面性,但在推动省域碳排放的变化方面开始起着越来越重要的作用(如1996–2017年,江苏省的居民能源消费对碳排放增长的贡献率超过7.9%,其中城镇居民人均能源消费的贡献率大于3.8%)。鉴于此,建议政策制定者应根据东、中、西部地区的碳排放省情和影响碳排放的关键因素,制定有针对性的减排措施。     

数字经济发展对城市碳排放影响的空间效应

为探讨数字经济对城市碳排放影响的空间效应,基于2011—2017年286个城市面板数据综合测度数字经济发展水平,运用空间杜宾模型及空间DID模型分析数字经济发展对城市碳排放的影响。主要得到以下结论：① 数字经济发展存在明显的空间异质性,发展格局从“多点式”零星分布向“组团式”聚集形态转变,但各城市发展层级差距仍未改善,长三角成为重要的数字经济高水平集聚区。② 数字经济发展显著改善了城市碳排放,通过引入“智慧城市”这一外生政策冲击进行检验,发现结论具有稳健性,而且这种效应存在明显的空间异质性,东部地区数字经济发展对碳排放的负向影响作用较强,位于城市群内部的区域受数字经济的影响更大。③ 数字经济发展对碳排放的作用在不同经济圈层内有所差异,空间外溢具有边界效应,在1100km处外溢达到峰值。④ 数字产业发展、数字创新能力以及数字普惠金融是数字经济影响城市碳排放效应发挥的重要因素。