河南省人口-经济空间分布不均衡性分析

以河南省126个县域为研究对象,选取人口数量、GDP总量等指标,采用传统统计分析和空间统计分析方法对1980,1985,1990,1995,2000,2005,2010年河南省人口-经济空间分布的整体不均衡性、局部不均衡性以及不均衡性的空间关联模式进行研究。30年来,河南省人口-经济分布的整体匹配程度处于中等水平,呈波动式缓慢变化;局部不均衡在1980—1995年持续加强,表现在人口-经济协调型县域数量持续减少而经济极化型、经济超前型、人口超前型、人口极化型县域数量持续增加;1995年之后呈波动式变化。人口-经济不均衡性的全局空间关联模式为聚集模式,且聚集程度呈波动式增强的趋势;经济极化聚集区和人口极化聚集区的范围不断扩大,在空间上不断聚集,经济极化聚集区位于豫北、豫中和豫西的交界处,且有向豫中、豫西方向扩展、迁移的趋势;人口极化聚集区主要位于豫东和豫南地区,有向北迁移的趋势。分散模式中的经济孤立区和人口孤立区呈零星分布。     

基于县域单元的河南农民收入区域分异时空格局

依据河南1995—2009年县域农民人均纯收入统计数据,采用数理统计和地统计分析法对农民收入水平区域差异时空格局演变态势进行深入探讨。研究表明,1995—2009年间河南县域农民人均纯收入水平绝对差异持续增大,而相对差异呈阶段性波动增大态势;县域农民收入水平表现出较强的空间集聚态势,整体上呈以豫中和豫西北县市为中心,以豫北、豫东、豫东南和豫西南地区县市为外缘的核心-边缘型空间格局,西北和东南部县市间差距在拉大,两极分化趋势增强。由此认为,加快提高豫东和豫东南农业县域的农民收入水平是推进全省区域协调发展的关键。     

基于土地利用变化的中国省域碳排放时空差异及碳补偿研究

选择中国30个省级行政区为研究单元,基于土地利用和能源消耗等数据,采用碳排放系数法,对2003~2016年中国土地利用碳源/汇进行计算,探究中国省域土地利用碳排放和碳吸收时空演变,并以碳盈亏时空分析为基础,通过生态补偿系数和经济贡献系数分析碳排放的差异性,以净碳排放量作为基准值进行碳补偿价值的研究。结果表明:① 研究期间碳排放总量和净碳排放量除在2015年出现小幅度下降现象,其余年度均呈现不断增加趋势;碳吸收总量呈现稳中有升的趋势。②土地利用碳吸收的主要载体是耕地和林地,碳汇资源空间差异明显,基本呈现西高东低的分布特征,多数省份在研究期内基本保持一致的碳吸收类型。③ 碳排放总量分布空间差异显著,且主要来自建设用地。④ 依据净碳排放量的区域差异,将其划分为高碳排放区、一般碳排放区、低碳排放区、碳汇区4种类型。⑤ 由于各省域碳补偿标准和净碳排放量的差异导致碳补偿价值区域差异明显。     

基于SPEI指数的近53年河南省干旱时空变化特征

干旱在中国发生较为频繁,对农作物的影响较大。基于1961-2013年实测气象资料,利用标准化降水蒸散指数（SPEI）定量分析了河南省不同时间尺度干旱发生频率和发生强度,揭示了该地区干旱发生的时空演变特征及干旱发生的原因。结果表明：SPEI值能较好地反映河南省干旱的变化特征;随着时间尺度的减小,SPEI值波动幅度增加,干旱发生频率增加。近53年河南省干旱发生频率总体呈上升趋势,且各地区之间分布不均匀。周口地区发生频率最高,达35%以上;豫中和豫西地区最低,为26%左右。四季中以春、夏两季干旱发生最为严重,其次为秋季,冬季最弱。在年际变化方面,1966-1968年、1998-2000年和2011-2013年发生了大范围的持续干旱。干旱发生强度呈现豫北和豫西偏东地区高,豫东和豫南北部地区低特点;干旱发生强度最强的地区为安阳,为22.18%,最弱的地区为驻马店,为16.60%。     

河南省县域人均粮食占有量空间格局演化

以人均粮食占有量为研究指标,以河南省126个县(市)为研究单元,通过空间自相关、重心移动、空间计量经济模型分析1990—2012年河南省人均粮食占有量的空间格局及其驱动机制。结果表明:河南省县域人均粮食占有量的空间分布存在一定的关联性,豫北中部、驻马店与信阳交汇处的东部地区形成人均粮食占有量高的集聚区域,豫西、豫西南山区形成人均粮食占有量低的集聚区域,并且随着时间推移,这种趋势不断加强;河南省粮食生产呈现不均衡分布,人均粮食占有量重心向东南方向移动。最后,通过空间计量经济模型SLM和SEM分析,结果得出,人均粮食生产空间格局与人均耕地面积、种植结构、历史发展基础呈显著正相关,与经济水平呈显著负相关。     

河南省能源消费碳排放的历史特征及趋势预测

根据联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC)2006年版碳排放计算指南计算了河南省1995—2006年的能源消费碳排放量。预测了2007—2050年河南省平稳经济增长路径下的最优经济增长率和2007—2050年的河南省能源消费结构和产业结构。进一步,计算了河南省2007—2050年在经济平稳增长路径下的能源消费与碳排放总量以及人均量。结果表明:1995年以来,河南省的碳排放量逐年增加,碳排放强度先是逐年下降,到2003年发生转折,出现上升的趋势;同时,预测的2007—2050年的能源结构显示,河南省煤炭资源在能源消费总量中所占的比重有较大幅度的下降,石油与其他清洁能源的比重不断上升;另外,河南省分别在2036年和2034年达到能源消费和碳排放总量高峰;人均能源消费量和碳排放量的高峰则出现在2033年和2032年。另外,尝试预测了河南省森林碳汇潜力,发现2006—2050年累计森林碳汇量持续上升,到2050年,累计碳汇量达131.14M tc。     

河南省城镇体系空间优化研究

新型城镇化是引领河南省城镇体系整体加速发展的重要切入点,而城镇体系空间布局结构又是支撑新型城镇化发展的主要载体。首先,以河南省地级市、县级市、县城共126个单元为基本分析单位,采用城镇密度法和分形理论研究城镇体系的空间布局,结果显示:河南省城镇体系呈现城镇密度分布不均、中心指向性集聚等特征。其次,从豫中、豫北、豫西、豫东、豫南五大区域层面,采用不平衡指数法分析区域间城镇化差异,探讨土地、产业、经济、人口等要素的优化调控。最后,结合河南省新型城镇化、城市群等发展契机与机遇,提出科学规划城镇体系、合理调整空间布局、发挥区域自身优势、促进"三化"协调发展、加强生态城镇建设等空间优化的对策建议。     

河北省碳源碳汇测算及碳减排压力分析

低碳经济发展模式得到世界各国的重视,全球经济发展面临巨大的节能减排压力,碳排放已成为国内外学者的研究热点之一。在经济新常态下如何保证在经济稳健快速发展的基础上降低碳排放量,是河北省当前亟待解决的重要课题。该文基于IPCC温室气体清单的测算方法,首先,建立河北省碳源碳汇的科学核算体系,从碳源、碳汇、净碳源三方面测算了2000-2013年河北省的碳排放量,研究其历时性变化特征;其次,运用GM(1,1)灰色预测模型对河北省2014-2030年的碳排放强度进行预测;最后,分析了不同碳减排目标情景下其碳减排潜力与压力,提出碳减排管理措施,为该地区制定碳减排计划,发展低碳经济提供决策支持。研究表明:1)河北省碳源总量从2000年的32 959.21万t逐年增加到2013年的151 765.12万t,增加了360.46%,年均增长率为12.46%,能源消费是最主要碳源,工业过程碳排放增幅最大。2)同期,人均碳源、碳汇和单位面积碳源、碳汇也逐年增加,净碳源持续增加,但碳排放强度降低。3)2014-2030年,河北省碳减排压力系数均大于1,其中2016-2020年是关键的碳减排期,碳减排任务艰巨。     

广东省土地利用及其变化和林业碳核算研究

土地利用及其变化和林业(LULUCF)是重要的碳源和碳汇，探索建立高精度的LULUCF碳核算体系是推动土地低碳利用和精细管理的关键基础。本文以广东省为例，采用库—差别法，基于森林资源二类调查、土壤普查、土地利用等数据，在地块尺度上系统核算了因LULUCF产生的碳源和碳汇。研究表明，2018年广东省LULUCF碳汇为2967.3万t CO₂a^-1，其中生物量碳汇约占70%，土壤碳汇约占30%，提升土地植被盖度和加强林木经营是增加LULUCF碳汇最主要手段。相同地类不同地块的碳源或碳汇强度差异较大，林地、湿地、耕地、建设用地、草地等地类均可能出现跨碳源和碳汇类别的差异。土地利用“碳排放系数”为常数的碳核算方法难以满足“双碳”目标下土地利用的精细管理需要。本文提出的LULUCF碳核算综合了生物量及土壤碳库的变化，满足履行《联合国气候变化框架公约》要求，在全国范围具有适用性，植被异速生长模型和土壤碳库年度变化分异图可支撑地块尺度土地利用碳源或碳汇多情景分析，其核算结果可为土地利用和自然资源管理的低碳增汇政策制定提供参考。     

23年来河南省主要气象灾害对农业的影响及时空分布特征

利用1988~2010年河南省主要气象灾害受灾面积、成灾面积、农作物播种面积以及粮食产量等基础数据,系统分析河南省境内主要的气象灾害(干旱、洪涝、风雹灾、霜冻)对农业的危害、时序特征、空间分布,并进一步分析了河南省农业气象灾害与粮食产量的关系。结果表明,水灾和旱灾是河南省最主要的两种气象灾害,对农业生产具有长久的威胁,旱灾多发生在豫西和豫北地区,而水灾多发生在豫东南地区。农业气象灾害跟粮食产量呈负相关关系,直接威胁粮食产量。     

安徽省会经济圈碳排放强度与生态补偿研究

通过对1997年和2007年碳排放强度分析,揭示安徽省会经济圈内各市县对碳排放的影响和区域差异,根据相关固碳价格计算省会经济圈市县的生态补偿标准。研究结果显示:(1)省会经济圈总体上为碳汇区,1997—2007年间碳排放总量增加1 049.9万t,年均增长14.4%,其中,合肥市碳排放量增长最大。(2)2007年经济圈内地均建设用地碳排放强度和地均碳排放强度分别增加为1997年的2.18,2.41倍。1997—2007年,省会经济圈内的碳排放量、地均碳排放强度和地均建设用地碳排放都呈现合肥市>巢湖市>六安市。(3)经济圈内各县市地均碳排放强度差异显著,建设用地平均碳排放强度以合肥市最高(784 t/hm2),其次是霍山县和金寨县,其他区域的建设用地平均碳排放强度相差不大。(4)2007年合肥市提供的生态补偿标准是12.8～105.1亿元,六安市和巢湖市得到的生态补偿标准范围分别为31.9～278.1,0.6～13.8亿元;各县市生态补偿差异也很大。     

广东省碳减排总量目标的地区分解及其盈亏格局

合理界定初始排放权并进行排放权交易是实现减排目标和减排资源最优配置的关键。对低碳试点省广东进行减排目标地区分解,既能明确减排责任,又能使碳交易变得更加明确而具有可操作性。设定广东碳减排目标的假设情景,以碳排放核算方法和最优经济增长模型为基础,引入兼顾人均平等和历史责任的“碳预算”思路,对广东省减排目标进行地区分解,计算各市排放权配额并测算未来时期排放权的盈亏格局,初步模拟广东省各市之间“碳交易”基础。结果表明：1）1985―2020年全省累积碳排放配额区间为524 659.185 5~542 518.565 2万t,人均碳排放配额区间为57.065 5~59.008 0 t/人。人均碳排放配额、人口数量和实际碳排放量是影响各市排放权配额的重要因素。2）预计到2020年7个城市将出现“碳预算”赤字,主要分布于珠三角;14个城市拥有“碳预算”盈余,集中分布在粤北山区和东西两翼。     

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。     

京、津、冀地区的碳排放趋势估计

通过多种方法相结合,估计了京、津、冀地区2009-2050年的能源碳排放量、水泥工艺碳排放量和森林碳汇量,计算了区域总的碳排放量和净碳排放量。结果表明:1)京、津、冀地区碳排放量都呈现先升后降的Kuznets趋势,森林年碳汇量对碳排放降低影响不明显;2)在自由排放条件下,北京、天津均在2030年前达到碳排放高峰期,河北省及整个京津冀地区的碳排放高峰将延迟到2039年;3)在2050年前,北京、天津年碳汇量将有所降低,河北年碳汇量则上升。     

甘肃省碳排放变化及影响因素分析

采用甘肃省人口、经济发展、能源消费等数据,通过相关方法对1997-2008年的碳排放总量、碳排放强度及其三大产业的碳排放进行了估算,并利用岭回归函数对STIRPAT扩展模型拟合,进一步分析影响甘肃省碳排放的因素。结果表明： （1）从1997-2008年甘肃省能源消费的碳排放量和人均碳排放量均呈逐年增长的趋势。碳排放量由1997年的1 767.14×104 t增加到2008年 4 341.64×104 t。人均碳排放量由1997年的0.7 t /人增长到2008年的1.65 t /人,且以煤炭消费的碳排放为主,占各能源碳排放的比例达到70%以上。（2）碳排放强度从1997-2001年呈波动变化,2001年以后则呈逐年下降趋势,总体上从1997年的2.214 t/104元下降到2008年的1.364 t / 104元。（3）三大产业的碳排放呈逐年上升趋势,且以第二产业的贡献为主。（4）人口增长、经济发展对碳排放影响较大,而生活水平的提高更加剧了碳排放的增长。     

内蒙古沙区森林及其碳储量估算

根据内蒙古第6次森林资源连续清查资料,并结合森林固碳研究的相关成果,分析了内蒙古沙区森林资源的特点,并计算了碳储量的变化。结果表明,内蒙古沙区林地总面积1 097.06万hm2,森林总面积为323.82万hm2;沙区林木总蓄积量为3 633.15万m3,占内蒙古林木总蓄积量的2.67%;沙区林木总固碳储量为1 574.26万t,其中,乔木林总固碳储量为1 044.72万t,灌木林总固碳为205.35万t,根系（乔灌木）总固碳325.91万t。各沙地林木总固碳储量占沙区林木总固碳储量的96.19%,沙漠林木总固碳储量占沙区林木总固碳储量的3.81%。     

一次能源消费导致的二氧化碳排放量变化

从不同燃料和不同地区入手,分析了我国1995~2006年间一次能源消费导致的二氧化碳排放量变化情况。结果表明:1995~2006年间,我国一次能源消费导致的二氧化碳年总排放量呈现"先减少后增加"的发展态势,其拐点出现在2000年,而且2001年后各个省(区、市)的二氧化碳年排放量较前期均有大幅度的增加,总排放量由1995年的78678万t碳增长到2006年的146919万t碳,年均增长率5.84％,人均二氧化碳年排放量也由0.62t碳/人增加到1.12t碳/人;煤炭消费导致的二氧化碳排放量占全国二氧化碳年总排放量的79%~85％;我国七大区和大部分省(区、市)二氧化碳年排放量与全国总排放量有类似的发展态势,其中华北、华东地区二氧化碳排放量居全国首位,山西省的二氧化碳排放量位居全国第一。     

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。     

基于IPAT模型的安徽省不同情景碳排放趋势测度分析

基于1995-2010年能源消费数据,利用IPAT模型,分规划情景、惯性情景、低碳情景对安徽省未来碳排放量及碳排放强度进行测度,结果表明:2015年,安徽省在规划情景、惯性情景、低碳情景下的碳排放量分别为16 680.96万t、14 790.52万t、11 235.49万t,均呈增长态势,碳排放强度分别为0.6952t/万元、0.6661t/万元、0.6533t/万元,呈下降趋势,规划与惯性情景模式下的碳排放量和碳排放强度均高于低碳情景模式。3种情景碳排放曲线表明,不会出现库兹涅茨曲线(EKC)拐点。科技创新、机制创新是实现碳减排的重要途径,"十二五"期间,安徽省通过提高能源效率、优化能源结构、创新机制等举措,碳排放仍有较大削减空间。