多尺度建成环境对居民通勤出行碳排放的影响——来自广州的实证研究

通勤出行碳排放是城市交通碳排放的主要来源。然而,现有研究很少关注不同地理尺度建成环境对居民通勤出行碳排放的影响差异,且尚未得出一致的结论。本文基于居民出行调查数据和多层次混合效应模型对广州多尺度建成环境对居民通勤出行碳排放的影响进行了实证研究。研究发现：在控制居住自选择效应之后,居民通勤出行碳排放具有明显的空间差异,这些差异是由社区间的建成环境差异所导致的。在不同尺度建成环境中,社区尺度的建成环境对居民通勤出行碳排放的影响最显著。而且,居住地建成环境对通勤出行碳排放的影响比工作地建成环境的影响显著。对建成环境进行规划干预应更多着眼于居民所居住的社区以及与居民日常出行活动联系紧密的社区15分钟步行生活圈。虽然实证案例社区的选取可能存在局限性,但研究结论可为构建低碳城市空间结构、引导居民出行行为转变和制定具有针对性的低碳交通与土地利用政策提供一定的科学理论依据。     

基于居民出行行为的北京市交通碳排放影响机理

近年来低碳城市逐渐成为众多学科关注的焦点所在,国内外学者从多个角度对其开展一系列的理论与实证研究,但从微观层面深入探讨城市交通碳排放的影响机理的研究相对较为缺乏。利用北京市居民活动日志调查获取的第一手数据,基于居民日常出行行为计算微观层面的城市交通碳排放,并采用结构方程模型深入挖掘居住空间、个体行为以及交通碳排放三者之间的内在关系。结果表明,出行距离、机动出行概率对交通碳排放产生显著的正效应,而出行频率的影响并不显著;同时,出行结构的影响要远远大于出行总量的影响。另外,城市空间结构对城市交通碳排放产生显著影响,单位社区居民的出行行为整体具有“低碳”性质,应从低碳视角对单位社区进行重新审视。     

居住自选择视角下的广州出行碳排放影响机理

国内外已有不少研究从国家、城市和社区层面探讨了交通出行碳排放的影响因素,然而,很少研究考虑到居住自选择的影响。若忽略该影响,将很可能会错误地估计建成环境的作用,以至于相关规划与政策制定有所偏离。中国城市是否与西方国家一样也具有居住自选择效应?在考虑了居住自选择后,建成环境是否对出行碳排放具有显著的影响,如何产生影响?为了回答以上科学问题,基于2015年广州15个社区1239份问卷数据和出行O-D点智能查询系统（TIQS）的开发与应用,对居民出行碳排放进行了测度,并通过构建结构方程模型（SEM）探究了不同类型出行碳排放的影响机理。研究发现：中国城市同样存在居住自选择效应,转变居民出行方式选择偏好有利于减少出行碳排放。在控制居住自选择效应后,建成环境仍然对居民出行碳排放产生显著的影响。这些影响有的属于直接影响,有的则是通过影响其他中介变量,例如小汽车拥有或出行距离,进而再对出行碳排放造成间接影响。对于不同类型出行,其碳排放的影响机理并不一样。     

基于智慧交通的可达性与交通出行碳排放——理论与实证

信息与通信技术的发展推动了智慧交通建设,并将进一步提高城市交通可达性和影响居民出行。在全球应对气候变化、减少碳排放的共识背景下,由于"智慧交通—可达性—出行行为(碳排放)"间复杂的影响作用机制,已有的研究难以判断智慧化背景下的城市交通可达性提高将增加抑或减少出行碳排放。如何通过提高城市交通可达性来缓解交通拥堵,保障城市交通运输系统的有效运行,并提高居民出行效率,减少出行碳排放是当前中国智慧交通发展面临的关键问题之一。针对以上科学问题,本文尝试提出基于智慧交通的可达性与交通出行碳排放的理论框架,并以广州为研究案例地,研究了社区居民通勤碳排放特征及其影响机理,社区出行低碳指数格局及其影响因素的空间异质性,以及基于碳排放—位置分配模型的公共中心规划支持系统设计与应用,可为今后的相关研究提供借鉴。     

建成环境对城市居民日常出行碳排放的影响——以开封市248个居住区为例

居住区是居民日常生活最基本的空间单元,其建成环境对出行碳排放的影响是学术界关注的焦点。基于大样本调查数据核算居民各类出行碳排放,通过POI抓取、空间句法、网络分析等方法识别开封市主城区成规模的248个居住区的建成环境特征,借助核密度和GWR等方法剖析居住区尺度居民各类出行碳排放的空间分异规律。结果表明：① 城市内部居民出行碳排放空间差异显著,居住区公共服务供给的公平性问题突出,外圈层快速扩张区域应作为城市碳减排工作的关键区域;② 居住区尺度能较好地揭示建成环境对出行碳排放的影响,路网设计、建筑密度、土地利用混合度等因素对各类出行碳排放的作用机理差异较大,作用强度亦存在不同方向上的空间渐进规律;③ 根据出行碳排放结构及其对应的建成环境指标可识别出外层高密度欠通达低混合型居住区碳排放水平较高,内层低密度高通达高混合型居住区碳排放水平较低。研究结果可为居住区空间重构和城市碳排放的分区规划与治理提供科学依据。     

居民家庭日常出行碳排放的发生机制与调控策略——以北京市为例

根据2007年北京市居民活动日志调查数据,利用Amos7.0软件建立单效标因素的路径分析模型,试图在"社区-家庭"层面上挖掘"空间利用-出行特征-碳排放"的内在发生机理,藉此寻找城市空间组织低碳化的调控路径。研究发现:影响居民家庭日常出行碳排放的主要因素是出行距离和出行方式。社区空间利用特征对家庭出行的距离总量有显著影响,对小汽车出行比率则没有明显作用效果;私家车的购置对居民家庭出行行为的高碳化具有不可逆的作用特点;在现有设施条件、空间环境和车辆使用政策下,公共交通对私人交通出行没有替代性。研究认为,城市空间组织和调控优化应通过土地混合利用、设施供给等物质空间组织与再组织手段,形成空间行为组织和行为规划策略,引导居民降低交通发生量,优化居民交通发生的时空结构,建构低碳的城市空间结构。     

广州市居民工作日小汽车出行个体与社区双层影响机制

小汽车出行与建成环境的关系是城市研究中的热点问题,已有的研究主要分别关注个人社会经济属性与建成环境对小汽车出行的影响。近年来,在中国城市转型的背景下,社会空间分异受到关注,越来越多的研究表明,居民个人社会经济属性与社区建成环境及社区类型间存在关系,考虑三者如何共同对小汽车出行的影响具有一定的现实意义。因此,本文构建包含个体层社会经济属性和社区层建成环境与社区类型的多层Logit模型对工作日小汽车出行方式的影响因素进行分析。研究发现居民个人的社会经济属性和其所居住社区建成环境同时对小汽车出行的选择起作用,且这两层因素的影响与社区类型紧密相关,出行方式差异有76.32%是由社区因素的差异造成。个人社会经济属性因素方面,更高的文化水平、更高的个人月收入水平、非集体单位性质和家庭存在更多未成年孩子的居民工作日小汽车使用率较高;社区建成环境因素方面,提高建筑密度、用地混合度、商业可达性和公交站点密度会降低社区居民工作日出行使用小汽车的可能,而社区周边更高的POI密度则会增多居民对小汽车的使用。两类因素关系背后的机制在于伴随着市场力量对城市居住空间重构影响的增强,相似社会经济属性的居民会倾向选择同一类型社区,而相同类型社区拥有相似的建成环境。这些结论有助于进一步了解城市居民工作日小汽车出行背后的影响因素及机制,并为通过对相同类型社区多层因素的调节来改变居民出行方式结构,进而缓解交通问题提供了借鉴。     

多尺度步行环境对居民肥胖的影响机理——以广州为例

基于2019年广州18个社区1 470份问卷数据,通过构建结构方程模型探究不同尺度步行环境（包括步行适宜性和其他与步行相关的建成环境要素）对居民肥胖的影响机理。研究发现：居民出行态度与偏好会影响通勤行为,但对居民肥胖没有显著的直接影响。在考虑了居民社会经济属性和出行态度偏好后,居住地步行环境对居民身体质量指数（body mass index, BMI）具有显著的负向总体效应。步行环境对居民BMI的影响具有尺度效应,社区尺度的步行适宜性影响最为显著。不同尺度的绿度、路网密度、地铁站密度和与城市中心的距离等其他与步行相关的建成环境均对居民BMI有不同程度的影响。     

北京城市街区尺度对居民交通评价的影响

居民交通出行质量是影响城市宜居性和可持续发展的重大问题,国内越来越多的地理和规划学者开始关注城市建成环境对交通出行方式的影响,尤其是街区尺度成为相关政策的重点,但细化讨论建成环境对居民交通感知的研究尚不多见。本文以北京为例,结合街区尺度等建成环境客观数据与居民交通评价调查主观数据,采用有序多分类逻辑模型探讨街区尺度特征对居民主观交通便捷性评价和交通安全性评价的影响。研究表明：小街区的模式下交叉路口多,易于设置公交站点,有利于提高居民交通便捷性评价,并且避免了大马路带来的交通隐患,对居民的交通安全性评价也有提升作用;容积率、区位、公交站点等对交通评价具有促进作用。最后分析表明,交通评价还与居民自身属性有关,交通建设需充分考虑不同居民的需求及其分布特征。本文的结论可为推行街区制提供理论支持。     

西安市不同类型社区居民日常活动步行交通公平研究

基于西安市公租房、商品房、传统街坊不同类型的社区,采集居民日常活动出行的调查问卷数据以及社区周边设施网络数据,构建可达性公平指数,评价不同类型社区居民日常活动的步行交通公平。结果表明:(1)不同类型社区居民步行出行可达性与其月平均出行频率基本匹配,在社区基础型、街道满足型和城市提升型3类出行活动中,步行交通可达性越好的社区,其居民该类型活动月平均出行频率越高,说明居民出行频率和可达性的相关性较强,反映了居民活动行为在很大程度上受到建成环境的制约;(2)不同类型社区居民的日常步行出行存在交通不公平,公租房社区公平程度最低,商品房社区次之,传统街坊社区公平程度最高,在社区基础型、街道满足型和城市提升型出行活动中,传统街坊社区交通公平程度均为最高,公租房社区则为最低且公平差距最为明显;(3)社区区位、社区建成时长与居民收入共同影响社区居民交通公平,社区地理位置越优越,步行交通越趋于公平,步行交通公平程度随着社区建成时间的增长而提高,收入水平在区位条件的作用下对居民交通公平具有一定影响。     

中国交通CO2排放时空格局演变及其影响因素——基于2000~2012年30个省（市）面板数据的分析

通过构建交通CO₂排放模型对2000~2012年中国30个省（市）的交通CO₂排放时空演变特征进行了分析。并采取“由大到小”逐步回归的建模方式,在传统的固定效应模型（面板数据模型）基础上引入时间固定效应,构建了双向固定效应模型对中国交通CO₂排放的社会经济、城市形态、交通发展等方面的影响因素进行研究。结果表明：2000~2012年期间,中国交通CO₂排放总量和人均交通CO₂排放量分别以9.29%和8.69%的年均增速增长,前者的区域差异呈先增后减趋势,后者的区域差异则首先呈周期性波动,而后一直保持减少趋势。人均GDP和城镇居民家庭人均可支配收入对人均交通CO₂排放具有显著的正向效应,表明社会经济发展和居民收入水平提高是交通CO₂排放增长的主要驱动因素。城市人口密度对交通CO₂排放亦具有显著的正向效应,这意味着未来中国应加强对城市人口密度的规划控制,以避免因人口过度集聚而额外增加产生交通CO₂排放。公共交通发展水平对交通CO₂排放增长具有显著的负向效应,但小汽车拥有率对交通CO₂排放的影响并不显著。     

西部特大城市低碳发展的现状问题及目标策略研究——以西安市为例

作为应对全球气候变化的关键平台,城市尺度的低碳建设研究具有重要意义。本文以西部特大城市-西安市为例,分别从碳排放量变化趋势、未来发展目标、关键部门能耗系统分析其低碳发展现状,指出存在问题及可能的节能减排潜力,认为西安市高碳发展模式明显,面临资源禀赋差异、能源消费结构的锁定效应、能源利用效率低、城市空间结构不合理、高能耗建筑多、碳汇能力弱等问题。基于此,制定工业节能技术改造、城市空间合理布局、推广绿色建筑、社会治理创新和政策保障等对策措施。     

城市CO2排放结构与低碳水平测度——以京津沪渝为例

在科学设计城市CO₂排放、城市低碳水平数理模型基础上,结合BP神经网络法,综合考虑各种不确定因素的影响,通过1995~2008年京津沪渝4市CO₂排放结构和低碳水平测度以及BP神经网络模型预测,可以发现:4城市CO₂排放量逐年递增,但存在较大差异;城市CO₂排放量和发展态势取决于4城市CO₂排放结构及变化;低碳水平测度结果表明4城市的经济增长仍然依赖于碳基能源消耗,但产业结构的优化升级对提高低碳水平的作用是显著的;基于BP神经网络法的短期预测比传统预测法更为合理和精确。     

中国客运交通的碳排放地理特征与展望

围绕全国、省市和“一带一路”三个空间层面,对1990-2012年中国客运交通的碳排放进行了估算和分析。研究表明：① 在全国层面上,公路是碳排放总量最大的运输方式,其次是航空,而铁路和水运的碳排放较低且保持稳定;② 在省市层面上,交通碳排放呈现出从东部向中、西部递减的趋势,并且空间分布越来越集中在东部省份;③ “一带一路”的主要城市中,“丝绸之路经济带”（简称“一带”）的沿线城市表现出较低的交通碳排放,而“21世纪海上丝绸之路”（简称“一路”）沿线的港口城市的交通碳排放较高,而且都以公路碳排放为主。未来在满足和控制交通需求的同时,有必要发展以铁路和公共交通为主的低碳交通模式,替代目前以公路为主的交通模式。     

Analysis of CO2 Emissions and the Mechanism of the Industrial Enterprises above Designated Size (IEDS) in Resource-based Cities by Application of Geographical Detector Technology

Resource-based cities are the most important players in responding to climate change and achieving low carbon development in China. An analysis of relevant data (such as the energy consumption) showed an inter-city differentiation of CO₂ emissions from energy consumption, and suggested an influence of the Industrial Enterprises above Designated Size (IEDS) in resource-based industrial cities at the prefecture level and above in different regions. Then by geographical detector technology, the sizes of each influencing mechanism on CO₂ emissions from energy consumption of the IEDS were probed. This analysis showed that significant spatial differences exist for CO₂ emissions from energy consumption and revealed several factors which influence the IEDS in resource-based cities. (1) In terms of unit employment, Eastern and Western resource-based cities are above the overall level of all resource-based cities; and only Coal resource-based cities far exceeded the overall level among all of the cities in the analysis. (2) In terms of unit gross industrial output value, the Eastern, Central and Western resources-based cities are all above the overall level for all the cities. Here also, only Coal resource-based cities far exceeded the overall level of all resources-based cities. Economic scale and energy structure are the main factors influencing CO₂ emissions from energy consumption of the IEDS in resource-based cities. The factors influencing CO₂ emissions in different regions and types of resource-based cities show significant spatial variations, and the degree of influence that any given factor exerts varies among different regions and types of resource-based cities. Therefore, individualized recommendations should be directed to different regions and types of resource-based cities, so that the strategies and measures of industrial low carbon and transformation should vary greatly according to the specific conditions that exist in each city.     

中国旅游交通的能源效率及其影响因素（英文）

交通是旅游过程中能源消耗和碳排放的主要环节,认识旅游交通能源效率变化及其影响因素对推动旅游低碳化发展具有重要意义。基于中国旅游交通及相关数据,在测算不同类型旅游交通工具能源消耗系数的基础上,遵循"自上而下"原则构建新的研究方法,分析考察1994-2013年旅游交通的能源消耗、碳排放、能源效率及其影响因素。结果显示,1)中国旅游交通能源消耗由178.21PJ增长至565.82PJ,年均增长率为6.27%,相应的CO_2排放由14.96×10~6 t增长至47.94×10~6 t,主要由旅游出游人次数快速增长和旅游出行距离增加引起;2)中国旅游交通能源服务效率由3.22×10~6人次PJ~(-1)提高至5.99×10~6人次PJ~(-1),能源生态效率由26.07 kg人次~(-1)提升至14.01 kg人次~(-1);3)单位交通能耗降低、规模效应、政策推动等成为能源效率提高的主导推动因素,但旅游出行方式变化、享受型交通工具的发展等阻碍了能源效率的提升。基于分析结果,提出了中国旅游交通降低能源消耗、提高能源效率的建议措施。     

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。