西北地区居民生活碳排放现状分析及预测

我国西北地区经济发展、居民生活水平和碳排放均低于全国平均水平,随着国家政策倾斜,居民生活条件逐步改善,居民生活碳排放量提升空间较大,排放格局将受影响,这对西北地区本就脆弱的生态环境更加不利。目前有关居民碳排放的研究多集中在人类活动频繁、碳排放量大的我国东、南部地区,较少关注西北地区,但碳排放增加、环境成本加重对于欠发达地区的影响更加深远。其次,研究者关注居民碳排放预测时,通常着眼于数量预测,忽视了空间格局预测,不利于区域间协同发展。基于1997—2016年西北五省居民能源消耗和消费支出数据,首先利用直接系数法和投入产出法测算了1997—2016年西北地区居民生活碳排放,对其现状进行分析;第二,基于标准差椭圆和ARIMA模型从数量和空间格局上对2017—2021年西北居民生活碳排放进行预测。结果表明:1997—2016年,西北居民生活碳排放呈先缓慢后快速的上升趋势。直接碳排放稳定在0.3~0.4×10^8 t;间接碳排放达到2.38×10^8 t;空间分布总体稳定,呈西北—东南分布,移动趋势为西北—东南—西北,标准差椭圆中心在(99.07°E,38.19°N)附近移动。2017—2021年,直接碳排放达到0.543×10^8t;间接碳排放为3.631×10^8 t;主体区域沿X轴发散,Y轴收敛,旋转轴变化小,随着西部大开发和脱贫的推进,新疆排放量次于陕西,增速较快,推动碳排放主体区域向西北移动。旨在为实现西北地区人口、消费、环境协调发展、引导居民树立低碳消费的价值理念建言献策。     

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。     

城市化不同演化阶段对碳排放的影响差异

城市化与碳排放是当今世界研究的两大焦点,两者的结合点——城市化对碳排放的影响更是研究的重点。利用全球主要国家(地区)历史数据,根据城市化水平划分不同的组别,考察城市化动态演进阶段与碳排放之间的相关性,并通过STIRPAT模型评估不同城市化阶段各因子对碳排放的影响;结合城市化发展阶段各要素的特征,探讨不同阶段城市化对碳排放的影响。结果表明,城市化对碳排放的影响表现为驱动和制动双重作用:①当城市化发展处于初期阶段时,城市系统发展缓慢,驱动与制动作用均不明显,碳排放缓慢增长;②当城市化发展处于中期阶段时,城市系统进入加速发展阶段,驱动作用逐渐占主导,制动作用较小,碳排放迅速增长;③当城市化发展处于后期阶段,驱动作用仍然占主导地位,但制动作用逐渐增强,碳排放速度有所减缓,排放总量仍然增加。     

新疆碳排放影响因素分析与政策建议

气候变化和二氧化碳减排问题已引起全世界的关注.本文运用岭回归分析1995-2008 年新疆碳排放与人口、经济、技术间的关系,并进一步探讨了产业结构和主导产业对碳排放的影响,以寻找减排的技术路线和对策,推动区域低碳经济的发展.结果表明：①不合理的经济结构和人口增长对碳排放有显著的推动作用,技术进步虽在一定程度上缓解了碳排放,但影响甚微;②新疆过分依赖自然资源的经济增长方式和以第二产业为主的经济结构是导致温室气体排放量增加的主要原因;③研究期间,新疆的主导产业均为以石油天然气开采、石油化工、煤化工为主的重工业,但其在工业总产值的比重却有较大提升,导致对能源的消耗急剧增加.未来在全球化背景下,新疆应转变经济增长模式,加大生态保护力度,更多地依靠科技创新、技术进步和制度的改进,大力发展低碳产业.     

生活方式对开封城市家庭采暖碳排放的影响

随着城市化进程的加快和家庭采暖用能消费量的不断提高, 家庭采暖用能碳排放对环境造成的胁迫效应日益凸显。尽管家庭采暖碳排放问题引起众多学者的关注, 但深入探讨微观家庭采暖用能碳排放机理研究仍然缺乏。根据生活方式对家庭采暖碳排放影响的理论分析, 构建城市家庭采暖碳排放影响因素研究模型, 以暖温带典型城市——开封市为例, 基于792 户家庭样本的调查数据, 探究生活方式与家庭人均采暖CO₂排放之间的关系。借助数据统计和多元回归分析发现:① 家庭采暖生活方式各因子与人均采暖CO₂排放量之间的关系密切, 随着各因子的变化, 家庭人均采暖CO₂排放量呈现出规律性变化;② 生活方式各因子均为影响家庭人均采暖CO₂排放的显著因子, 其中, 住房面积、采暖形式、采暖期长度、人口规模等因素对家庭人均采暖CO₂排放的影响程度较大。建议采用低碳采暖形式, 以降低家庭采暖碳排放量。     

河北省能源消耗碳排放驱动因素及减排路径分析（英文）

论文分析了河北省二氧化碳的环境库兹涅兹曲线,采用扩展的STIRPAT模型对河北省碳排放驱动因素及减排路径做了深入探讨。研究表明：（1）河北省的产业结构、终端能耗结构与经济增长之间呈复杂的函数关系,其碳排放量与经济增长处于正相关阶段,尚未到达碳排放生态拐点,没有形成EKC曲线,碳排放与经济增长之间的“脱钩”阶段还没有到来;（2）通过碳排放和影响因素之间的定量模型发现,产业结构（第二产业占比）、人均GDP、固定资产投资、人口规模、城镇化率对碳排放贡献最大;改变能源结构使煤炭占比逐年下降,碳减排效果明显;另外,环境规制对碳减排效果明显。（3）建议河北省碳减排重点应围绕控制重工业发展、避免产能过剩、优化产业结构、加速发展清洁能源等方面进行。     

中国能源消费碳排放的时空差异及驱动因素研究

随着气候变化日益加剧,碳排放及其影响越来越受到人们的关注。针对我国30个省区2000-2015年终端能源消费产生的碳排放进行核算,分析中国能源消费碳排放的区域特征和时空差异,并通过STIRPAT模型和面板数据模型相结合的方法从碳排放量和碳排放强度两个视角对碳排放的驱动因素进行分析。研究发现,从全国层面来看,人口规模、人均GDP、能源强度以及城市化水平对碳排放量产生正向的驱动作用,即每提升1%,碳排放量将分别增加1.046 9%、0.938 6%、0.722 6%、0.411 6%,而产业结构对碳排放具有负向的驱动效应。对于碳排放强度而言,人均GDP和产业结构均产生负向的抑制作用。从区域层面来看,通过经济水平分组,东、中、西部三大区域由于经济发展水平的差异,各个因素对碳排放的影响也有所不同并表现出一定的规律性;城市化水平分组表现出随着城市化水平的提高,碳排放量也随之降低。通过研究,可为我国合理制定CO₂减排的区域差异化政策提供参考依据。     

基于STIRPAT模型的江苏省能源消费碳排放影响因素分析及趋势预测

定量分析碳排放的影响因素,对降低区域碳排放具有重要的指导意义。利用STIRPAT模型,定量分析江苏省能源消费碳排放量与人口、富裕度（以人均GDP表示）、技术进步（以能源强度表示）和城镇化水平之间的关系,通过岭回归拟合后发现,人口数量、人均GDP、能源强度、城市化水平每变化1%,江苏省能源消费碳排放量将分别发生3.467%、(0.242+0.024 lnA)%、0.313%和0.151%的变化。在以上研究的基础上,设置8种不同的发展情景,分析了江苏省未来能源消费碳排放量的发展趋势。结果表明,当人口、经济保持低速增长,并保持高技术增长率时,有利于控制江苏省的能源消费碳排放量,2020年江苏省的能源消费碳排放量预测值为202.81 MtC。     

西藏农牧区家庭生活用水特征及其影响因素

农村家庭用水结构调查与影响因素分析是分析农村用水情况,保障用水安全的基础。采用问卷调查和实测的方式获取西藏自治区9个县（市、区）的84个家庭的用水数据,对比分析不同家庭的用水量及用水结构,总结了西藏农村家庭用水的影响因素。研究表明：农村家庭人均生活用水量在33~38 L/d之间,家庭差异显著,主要集中在洗衣、洗菜、洗碗用水三项,家庭生活用水的主要用水项是卫生用水和厨房用水;生产方式与文化风俗习惯影响家庭用水水平,人口组成影响用水结构,常住人口数和家庭收入水平与家庭人均用水量呈现显著负相关。     

东北三省土地利用碳排放时空格局及影响因素研究

基于遥感数据,利用GIS,ESDA和GWR模型,分析东北三省2000—2018年土地利用动态变化、土地利用碳排放时空格局及空间相关性,进而分析其影响因素。结果表明：（1）2000—2018年,东北三省土地利用变化和土地类型相互转变明显。（2）2000—2018年东北三省土地利用净碳排放量呈不断上升趋势,增长率达31.3%;土地利用净碳排放区域差异显著,高值区集中在哈尔滨、齐齐哈尔、沈阳和大连,低值区集中在大兴安岭、长白山等山区。（3）Moran’sI指数呈先增后降趋势,整体呈现显著的空间正相关,局部热点区分布在辽宁省的阜新、锦州、鞍山、营口和大连,冷点区集中在黑龙江省的鹤岗、双鸭山、鸡西和佳木斯及吉林省的白山和通化。（4）东北三省土地利用碳排放影响因素从大到小依次为土地利用强度、工业结构、总人口。     

武汉市碳排放的测算及影响因素分解研究

研究基于14个主要方面碳源,测算了武汉市1996—2009年碳排放量。发现自1996年以来武汉市碳排放呈现"平稳—上升—平稳"的三阶段特征。进一步基于LMDI模型分解碳排放的影响因素,结果表明,能源结构、能源效率因素对碳排放量具有一定抑制作用,但效果不够显著且波动性较强,1997—2009年与基期相比,能源结构、能源效率因素分别累计实现了0.95%,11.30%的碳减排;而经济因素与人口规模因素则对碳排放具有较强推动作用,分别累计产生了64.65%,19.65%的碳增量。最后,据此提出推进武汉市碳减排的对策建议。     

中国星级饭店碳排放时空演化特征及影响因素研究

基于2000~2016年中国各省区星级饭店碳排放量的测算结果,采用泰尔指数、ArcGIS技术分析了中国星级饭店碳排放时空演化特征,并利用面板数据估计模型揭示星级饭店碳排放时空演化的影响因素。研究表明:(1)中国星级饭店碳排放在时序上呈先递增后波动递减的态势。(2)中国星级饭店碳排放的区域差异呈缩小趋势,各区域内部差异是造成全国总体星级饭店碳排放差异的主要原因。(3)中国星级饭店碳排放东多西少的梯度分布格局较为突出,随时间推移各省区碳排放量出现不同程度的减少。(4)中国星级饭店碳排放时空分布格局受星级饭店碳排放强度、星级饭店规模、星级饭店结构和气候条件的综合影响。     

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。     

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。     

新疆能源消费碳排放的多变量驱动因素分析——基于扩展的STIRPAT模型

区域层面能源消费碳排放的驱动因素研究,是有效实现碳减排的重要研究议题。以经典的IPAT模型为基础,采用扩展的STIRPAT环境压力评价模型,对1952-2014 年新疆能源消费碳排放的主要驱动因素进行时间序列分析,并定量研究各个驱动因素在改革开放之前（1952-1977 年）、改革开放之后（1978-2000 年）和西部大开发时期（2001-2014 年）三个不同发展阶段对于区域碳排放的作用机理与影响机制,主要研究结论如下：各个影响因素对新疆碳排放增长的作用机理与影响机制在三个发展阶段各不相同。改革开放之前（1952-1977 年）,碳排放强度和人口规模是碳排放增长的最主要贡献因子,能源消费结构是遏制碳排放增长的最主要贡献因子。改革开放之后（1978-2000 年）,经济增长和人口规模是碳排放增长的最主要贡献因子,碳排放强度是遏制碳排放增长的最主要贡献因子。西部大开发时期（2001-2014 年）,固定资产投资和经济增长是碳排放增长的最主要贡献因子,碳排放强度是遏制碳排放增长的最主要贡献因子。     

西藏农牧区家庭生活用水特征及其影响因素北大核心CSCDCSSCI

农村家庭用水结构调查与影响因素分析是分析农村用水情况,保障用水安全的基础。采用问卷调查和实测的方式获取西藏自治区9个县（市、区）的84个家庭的用水数据,对比分析不同家庭的用水量及用水结构,总结了西藏农村家庭用水的影响因素。研究表明：农村家庭人均生活用水量在33~38 L/d之间,家庭差异显著,主要集中在洗衣、洗菜、洗碗用水三项,家庭生活用水的主要用水项是卫生用水和厨房用水;生产方式与文化风俗习惯影响家庭用水水平,人口组成影响用水结构,常住人口数和家庭收入水平与家庭人均用水量呈现显著负相关。     

中国居民碳排放时空特征及影响因素研究

基于中国30个省级单元人口、能源数据,运用SDA结构分解法,定量测度了1995-2014年居民碳排放的时空特征及影响因素。研究表明：除吉林外,其余各省居民碳排放呈增加态势,且区域分异程度呈现先降后升的变化特点;人均碳排放效率提高是居民碳排放量增加的主要因素,且历年贡献率呈增长趋势,效应高值区主要集中在北部地区;人口规模效应对居民碳排放增加的贡献率呈下降趋势,高值区主要分布于东南部,与胡焕庸线划分的人口密集区趋于一致;人口城镇化变化对居民碳排放变化具有双向效应,负向效应向东南部扩展,正向效应在北部凸起;依据各省差异,将各省划分为碳减排重点区、碳减排关键区、碳减排关注区,针对不同类型应采用差异化的碳减排模式。     

黄河流域旅游业碳排放效率综合测度及影响因素研究

科学量化并分析黄河流域旅游业碳排放效率及其影响因素,对于推动其旅游经济绿色化发展具有重要意义。基于2000—2019年黄河流域9省区面板数据,利用Super-SBM模型从静态和动态2个视角揭示旅游业碳排放效率的时空演变特征,并通过空间杜宾模型探讨影响黄河流域旅游业碳排放效率的关键因素及其空间溢出效应。结果表明：（1）2000—2019年,黄河流域内旅游业碳排放效率均值呈现先波动上升后下降的趋势,各省区之间的差异不断缩小,空间分布呈现“西低东高”格局。（2）动态效率方面,Malmquist-Luenberger指数和核密度曲线的变化趋势均表明旅游业碳排放效率的极化现象减弱,且技术进步对旅游业碳排放效率变动的贡献更大。（3）影响因素方面,环境规制和城镇化水平在促进当地旅游业碳排放效率的过程中呈现出正向溢出效应;产业结构、对外开放、技术水平和旅游产业集聚对当地和邻地的影响系数均为负;而经济发展水平会抑制旅游业碳排放效率的提升,但对周边地区呈现出显著的正向溢出作用。     

甘肃省行业碳排放影响因素及脱钩努力研究

利用LMDI模型解构了2010—2019年甘肃省13个细分行业碳排放影响因素及其作用效应,运用Tapio脱钩模型分析了经济增长与碳排放的脱钩关系,在此基础上,检验了各因素对脱钩做出的努力程度。结果表明：(1)2010—2019年甘肃省细分行业碳排放总量增加3843.13×10⁴t,主要集中在石油制造业、化工制造业、钢铁制造业以及电力行业等高能耗行业;能源消费结构的高碳化特征显著,能源消费强度呈下降趋势。改善高能耗产业能源消费结构、推动高能耗产业转型升级是未来甘肃省碳减排的重点。(2)经济增长和人口规模对碳排放产生增量效应,而能源强度、能源结构对碳排放产生减排效应,产业结构对部分行业产生减排效应。(3)各行业碳排放与经济增长的脱钩情况趋于向好,除电力行业仍为弱脱钩外,其他行业均由2010—2016年的负脱钩或弱脱钩转变为2016—2019年的强脱钩或衰退脱钩。(4)能源强度效应的脱钩努力最高,能源结构和产业结构效应的脱钩努力尽管较小但逐渐增强,人口规模效应的脱钩努力不明显。