黄河流域县域碳排放的时空格局演变及空间效应机制

利用空间面板模型、空间自相关分析和以区域背景与最近邻状况为空间滞后的空间马尔科夫链对2000—2017年黄河流域县域碳排放时空格局与空间效应进行分析,结果表明：① 2000年以来黄河流域碳排放量激增,由山东全域和陕甘宁蒙交界的高值区向外圈层与轴向扩张,形成东高西低碳排放格局;② 存在“俱乐部趋同”现象,高碳排放县集聚于山东全域和陕甘宁蒙交界,低碳排放县集聚于西南部;2000年与2017年对比发现县域碳排放类型稳定性强,较高碳排放变为较低碳排放的县集中在东南部区域,而相反方向转变的县集中在内蒙古;③ 高碳溢出效应与低碳锁定效应是塑造时空格局的重要作用力,前者作用力更强;区域背景增强了“俱乐部趋同”与被包围异常值趋同,作用力强于最近邻状况,不显著区域内碳排放类型转变概率提高。④ 空间面板模型结果显示年轻人口结构、大经济规模、二产为主产业结构、高生活水平和高公共支出促进了碳排放量增加与空间效应作用,其中经济规模与产业结构是重要驱动因素。     

江苏省碳排放效率时空格局及驱动因素

采用SBM模型、ESDA与GWR等方法,以县域为研究单元,分析2002—2015年江苏碳排放效率空间格局及驱动因素。结果表明:江苏碳排放效率区域差异呈先增后减变化趋势,空间上呈南高北低格局;研究期内江苏碳排放效率的分布呈显著的空间正相关集聚,形成以昆山、南京市区以及无锡市区为核心的三大热点区和以泗阳—宿迁市区—沭阳为中心的冷点区并向外扩散的空间俱乐部;城镇化水平对江苏省碳排放效率空间差异的影响逐步增强,技术创新影响作用逐步凸显,能源消耗强度对碳排放效率空间差异影响程度呈增强趋势。     

江苏省工业碳排放强度时空分异研究

采用空间自相关和Tobit等方法,以县域为研究单元,探讨了2002~2014年江苏省工业碳排放强度差异的时空格局演化特征及影响因素。结果表明:江苏省工业碳排放强度总体差异呈缩小趋势,苏南、苏中和苏北3地区差异程度低,各区域内部差异是江苏省工业碳排放强度整体差异的主因;H-H型县域集中分布于苏中、苏北地区,L-L型县域分布于苏南地区。经济水平、能源利用率、产业结构、政府调控、人口规模和技术创新是江苏省工业碳排放强度空间差异的主要影响因素,其中经济水平和人口规模对工业碳排放强度表现为正向驱动作用,而能源利用率、产业结构和政府调控的驱动作用则相反。     

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。     

江苏省工业环境效率时空格局及影响因素

采用SBM模型和ESDA等方法,以县域为研究单元,探讨了2002-2014年江苏省工业环境效率的时空异质性特征及影响因素。结果表明:江苏省工业环境效率总体差异和空间集聚性呈缩小趋势,苏南、苏中和苏北3地区内部差异是全省工业环境效率整体差异的主因;高效率县域集中分布于苏南地区,低效率县域分布于苏中、苏北地区,整体上呈现两极分化型空间格局,近年来有向橄榄球型格局演化趋势;空间关联上,"H-H"型县域集聚于苏南,而"L-L"型县域集聚于京杭大运河苏北段,形成两大趋同俱乐部;经济水平、能源利用率、产业结构、政府调控、技术创新和对外开放是江苏省工业环境效率空间差异的主要影响因素,其中经济水平是对其空间差异有促进作用。     

基于县域尺度的中国沿海地区效率分析

采用数据包络分析(DEA)和空间自相关方法测评2006年中国沿海地区724个县域单位的效率,选取2000年和2006年两个时像探索近7年来中国沿海地区全要素生产率的时空格局及其影响因素。目前中国沿海地区县域效率相对较低,且呈北部沿海高、南部沿海低的空间格局;2000-2006年,影响中国沿海地区县域全要素变化的因素依次为纯技术效率、技术创新指数和规模效率的变化。将中国沿海地区的效率-经济空间格局分为高效率-强经济块、高效率-弱经济块、低效率-强经济块和低效率-弱经济块4种类型,为协调中国沿海地区未来经济发展格局政策的制定提供参考。     

中国能源生态效率的空间格局与空间效应

能源生态效率兼顾能源利用中的生态效益与经济效益,是对能源—环境—经济3E系统效率的度量。基于考虑非期望产出的SBM模型对中国1997-2012年省际能源生态效率进行测度,从空间格局规模、格局强度与格局纹理三个方面分析能源生态效率的空间分布特征和演变规律,运用空间计量模型验证中国省际能源生态效率的空间溢出效应及其影响因素。研究表明:1中国能源生态效率整体偏低,低效率省份约占40%,广东、海南、福建位于能源生态效率值的最前沿,宁夏、甘肃、青海、新疆为主要的低能效地区。全国能源生态效率总体上呈U型演变格局,局部地区主要有增长型、波动型、突变型和平稳型等4种演变类型;2中国能源生态效率在省际尺度上表现出显著的全局与局部空间集聚特征,高高集聚区主要分布在东部沿海和南部沿海地区,低低集聚区主要分布在西北地区和黄河中游地区。空间格局的变化主要发生在高低集聚区与低高集聚区,其中又以京津冀地区的集聚类型演变最为显著;3中国能源生态效率存在着明显的空间效应,某一地区的能源生态效率对相邻地区的空间溢出程度均强于相邻地区的误差冲击对该地区的影响程度;在影响能源生态效率空间效应的诸多因素中,产业结构的影响最大。     

2000—2020年长三角地区城市低碳竞争力时空演化

“双碳”目标下需要在区域范围研究城市低碳竞争力,解析区域内各城市低碳发展条件的时空演化差异。以长三角41个城市2000—2020年低碳竞争力为研究对象,以碳排放量、碳排放社会经济关联因素、低碳技术与政策3个维度构建城市低碳竞争力评价指标体系,基于TOPSIS-灰色关联法解析长三角地区城市低碳竞争力时序演化特征,并采用LISA时间路径和时空跃迁模型分析其空间演化格局,最终划分了城市时空演化类型。结果表明：(1)长三角地区城市低碳竞争力位序更替明显,近50%的城市演化呈现波动上升趋势,地区平均水平上海市>浙江省>江苏省>安徽省。(2)碳排放量空间关联度变化较大,碳排放社会经济关联因素空间关联度较弱,而低碳技术与政策时空协同发展态势显著。(3)长三角城市不发生时空类型跃迁或跃迁方向一致的概率为81.1%,表明长三角城市低碳竞争力空间格局存在一定的路径依赖。(4)长三角地区低碳竞争力存在不同的时空演化类型,北部部分城市属于低水平固化型;皖南和浙南地区部分城市属于高水平协同型;中部的杭州、宁波等城市属于高水平溢散型,带动周边地区向好发展;而上海、南京与合肥属于高水平中心型,尚未...     

基于ESDA-GIS的新疆能源碳排放空间差异动态演化分析

基于2002-2014年新疆能源碳排放数据,采用Arc GIS9.3,运用标准差椭圆与ESDA相结合的方法深入剖析了新疆能源碳排放空间差异动态演变特征,结果表明:新疆各地、州、市能源碳排放具有显著的空间自相关性;热点和次热点区主要集中分布在北疆地区,且呈现不断缩小的趋势,而次冷点和冷点区域范围则不断扩大;能源碳排放呈现出东北—西南、西北—东南的空间分布格局,标准差椭圆呈现出逐渐向南疆地区移动的趋势,以昌吉地区为核心,范围包括了新疆能源碳排放主体地区,能源碳排放重心呈现东南—东北—东北方向的变动趋势;最后,基于得出的结论提出相应的解决对策,旨在为实现新疆经济、能源、环境的协调发展建言献策。     

基于空间计量经济模型的县域经济发展差异研究——以江苏省为例

采用1996—2008年江苏省各县(市)人均GDP经济指标,计算并分析江苏省县域单元经济发展整体空间特征,描述县域经济发展的不平衡性,进而运用全局空间自相关与局部空间自相关理论,定量描述自1996年以来江苏省县域单元经济空间格局的动态演化特征与趋势。结果表明:江苏省县域单元经济发展存在较强的空间自相关性,即县域经济发达的区域周边县域经济也往往较发达,反之亦然,并且空间发展格局呈现显著的集聚模式,且集聚态势越来越明显。空间格局更多表现为以苏州、无锡为核心的圈状空间结构,并成为江苏省县域经济发展的核心区域,而苏北地区则成为圈状结构的外围地带,且这种空间格局的分布状态在短时间内难以改变,对不同年际Moran’sI和LocalMoran’sI的计算与分析也较好地揭示了江苏省县域经济发展的时空演化规律。     

基于能源消费的江苏省土地利用碳排放与碳足迹

采用2003~2007年江苏省能源消费和土地利用等数据,通过构建能源消费的碳排放模型,对江苏省5年来能源消费碳排放进行了核算,并通过土地利用类型和碳排放项目的对应,对不同土地利用方式的碳排放及碳足迹进行了定量分析。结论如下:(1)江苏省能源消费碳排放总量从2003年的8794.24万t上升到2007年的16329.85万t,涨幅达86%。其中,终端能源消费碳排放占53.6%。(2)江苏全省土地单位面积碳排放从2003年8.24t/hm²上升到2007年15.53 t/hm²,增幅为88.5%。其中,居民点及工矿用地单位面积碳排放最大,为95.62 t/hm²。(3)江苏全省能源消费碳足迹大于生产性土地的实际面积,由此造成的生态赤字达1351.285万hm²。(4)不同土地利用类型的碳足迹大小顺序为:居民点及工矿用地＞交通用地＞未利用地及特殊用地＞农用地和水利用地,其中居民点及工矿用地的碳足迹高达10.89 hm²/ hm²。(5)江苏全省单位面积碳足迹也呈明显的扩大趋势,从2003年的0.938 hm²/ hm²上升到2007年的1.769 hm²/ hm²。     

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。     

昆明市碳源碳汇结构变化及其驱动因子研究

基于碳平衡理论,通过综合分析城市区域内主要自然生态系统的固碳功能,以及主要社会经济活动的排碳行为,构建了城市碳平衡分析模型,并以昆明市为例进行了研究。结果表明:昆明市碳收支不平衡,碳汇对碳源的抵消作用很弱;并且随着社会经济的发展这种不平衡状况在加剧,2010年,昆明市碳平衡系数为1.90,即城市释碳量是固碳量的1.90倍;碳供需余缺(释碳量-固碳量)达到1565.35×104t/a。产值增长是碳排放增加的主要动力,而能源强度下降、能源结构和产业结构调整是减缓碳排放的主要动力。     

A Comparative Decomposition Analysis of the Factors Driving Energy-related Carbon Emissions from Three Typical Provinces in China: Jiangsu,Henan and Inner Mongolia

An accurate understanding of the real situation of energy-related carbon emissions and the main factors driving the carbon emissions increments are crucial for China to realize its emission mitigation targets. Adopting the comparative decomposition of an extended LMDI (Log-Mean Divisia Index) approach, this study decomposed the changes in carbon emissions of Jiangsu, Henan, and Inner Mongolia, which are located in the eastern, central and western parts of China. This analysis led to three main findings. 1) During the period of 1996-2017, the energy-related carbon emissions in the examined provinces exhibited upward trends, but with some differences among the provinces. 2) The influences of driving factors on carbon emissions varied distinctly in different provinces and economic stages. Economic growth had the largest positive effect on provincial carbon emissions increases. From 1996 to 2017, the contribution rates of economic development to emissions growth in Henan, Jiangsu and Inner Mongolia were 307.19%, 205.08% and 161.26%, respectively. This influence was followed by urbanization and population size. 3) Energy intensity played a leading role in facilitating emissions-reduction in the examined provinces, except for during the tenth Five-Year Plan, followed by the energy structure. The effect of rural population proportion was the weakest among all the curbing factors. Furthermore, urban and rural resident°s energy consumption per capita demonstrated relatively minor impacts and disparate directions of influence in the different provinces and economic periods, but began to play increasing roles in driving up provincial emissions changes. For example, residential energy consumption in Jiangsu contributed over 7.9% to the total carbon emission growth in 1996-2017, among which urban residents’ per-capita energy consumption contributed more than 3.8%. In view of these findings, policy makers should formulate targeted emission reduction measures that are based on the distinct situations and key factors which affect carbon emissions in each province.     

基于DMSP/OLS与NDVI的江苏省碳排放空间分布模拟

结合江苏省经济结构和自然环境情况,选择合适的碳排放模型进行核算,得到江苏省各区县的碳排放量,综合DMSP/OLS夜间灯光影像和NDVI数据,再结合人口、GDP和工业生产总值数据,构建碳排放的空间滞后回归模型并开展江苏省碳排放的空间分布模拟,得到大小为1km×1km的碳排放空间格网,并对模拟结果纠正,用以研究江苏省各区县的碳排放量分布情况。结果表明,江苏省碳排放清晰地呈现出"苏南苏北苏中"的格局,苏南地区分布着以苏州、无锡为中心和以南京市区为中心的碳排放高值集聚的"热点"区域;在各区县内部,碳排放的空间分布与人口、GDP产值等密切相关,明显集中于人口、工业聚集的市区和县城区域。     

中国省域二氧化碳排放的时空格局及影响因素

通过测算全国30个省域2000—2015年的二氧化碳排放量,采用自然段点法,分别对2000年、2005年、2010年和2015年各省碳排放量进行分类,分析其空间分异化特征。采用空间自相关分析法揭示了相邻各省份碳排放量的空间关联性。在此基础上,运用对数均值迪氏分解法,从能源结构、能源强度、经济发展和人口规模等角度,对碳排放影响因素进行无残差分解。结果表明：1）时间上,我国碳排放总量整体呈上升趋势,在2014—2015年仅下降2%。除北京市外,其余各省份的碳排放量呈增长趋势;空间上,高值碳排放由环渤海及东部沿海省份逐步蔓延至中西部个别省份;2）各省域碳排放主要呈现高高集聚和低高集聚的特征,高高集聚稳定集中在辽宁、河北、山东、山西和江苏省,北京市和天津市与高碳排放的省份形成一个低高集聚区域;3）东、中部比西部省份更易受能源结构、能源强度、经济发展和人口规模等因素的影响。经济发展对碳排放是驱动作用,能源强度对碳排放是抑制作用,能源结构对各省份碳排放的影响有正向驱动和负向抑制作用,除贵州省外,其余省份人口规模对碳排放均是正向驱动作用。     

江苏省经济重心与能源碳排放重心路径演变分析

本研究引入重心模型,采用1998—2008年江苏省经济和能源消费数据,计算出各年份GDP、工业产值、碳排放和人均碳排放的演变路径,从移动方向、移动距离、路径对比和空间相关性多角度阐释了经济重心和碳排放重心的动态变化和空间联系.结果显示:经济重心和碳排放重心总体向东南方向偏移,2006年后出现略微的北移迹象;11年间重心移动距离排序为:碳排放重心(32.1 km)>人均碳排放重心(29.6 km)>GDP重心(14.6 km)>工业产值重心(10.9 km);相较于经济重心而言,碳排放重心的空间位置偏向于省域的西北方向;经济重心和人均碳排放重心在空间上表现为显著正相关关系.     

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。     

基于人类福祉视角的中部地区碳排放绩效与效应分解

碳排放绩效是当前国内外低碳经济研究的热点问题,已有研究主要针对经济发展的碳排放绩效测度展开,关注经济产出的碳排放绩效。基于人类福祉是研究碳排放绩效的新视角。首次提出碳排放绩效的概念框架及图解,据此构建了人类福祉的碳排放绩效评估模型,应用LMDI分解法建立了碳排放绩效的效应分解模型,对中部地区人类福祉的碳排放绩效及其效应进行研究发现:(1)1990年~2008年中部六省经济发展的碳排放绩效整体上先增后降;人类福祉的经济绩效与碳排放绩效整体上均呈递减趋同态势。中部地区人类福祉碳排放绩效的省际差距整体上趋向缩小;(2)1990年~2008年中部六省经济发展的碳排放绩效的总效应波动较大,驱动效应和抑制效应交替出现。经济福祉绩效效应整体递增,由抑制效应向驱动效应演进,呈现趋同趋势;(3)中部六省人类福祉的碳排放绩效主要由经济发展的碳排放绩效决定,经济发展的碳排放绩效效应是碳排放绩效总效应的决定性因素,人类福祉的碳排放绩效效应是经济发展的碳排放绩效效应和人类福祉的经济绩效效应两种效应的叠合。     

旅游业能源消耗与碳排放研究进展及启示

随着旅游业的快速发展,旅游业能源消耗和碳排放已成为影响全球气候变化的重要因素之一。在概述国内外旅游业能源消耗和碳排放研究历程的基础上,对区域旅游业、旅游交通、旅游住宿、旅游活动、旅游景区的能耗和碳排放测度、旅游业对全球气候变化的缓解与适应等方面的国内外相关文献进行了系统的梳理和分析。结果显示:国外研究相对综合和深入,对旅游业能耗与碳排放的结构及其定量测算与情景分析方面进行了系统分析,形成了基于"测定—减排—补偿"体系化的节能减排措施。国内研究起步较晚,需在旅游业能耗和碳排放重点领域的定量测度、情景分析和动态预测、深化研究内容等方面更加深入,为我国旅游业节能减排、低碳发展提供科学依据。