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。     

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。     

基于家庭消费视角的广州城市社区碳排放空间差异研究

从家庭消费视角,通过对广州3个不同区位类型社区的问卷调查,从交通出行、家庭能耗、垃圾消耗3个方面分析其碳排放的特征,并对不同社区的碳排放的差异进行比较研究.研究发现:郊区社区家庭碳排放量最高,城乡结合部家庭碳排放最低,市区社区家庭碳排放量居中,社区用电的碳排放量最高,最后分析了这种差异形成的原因.     

西北地区家庭生活碳排放特征及其影响因素研究

利用陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆等5个省区21个市县的调研数据,分析了西北地区家庭生活碳排放现状、城乡差异、碳排放强度等,并基于STIRPAT扩展模型对西北地区家庭生活碳排放的影响因素进行分析发现:西北各省区家庭人均生活碳排放存在较大差异,家庭人均生活碳排放量由低到高依次为甘肃1.72 t CO2、陕西1.77 t CO2、宁夏1.95 t CO2、新疆2.09 t CO2、青海2.47 t CO2,城市和农村家庭人均生活碳排放均存在明显差异,城市家庭人均生活碳排放比农村的低;家庭人均生活碳排放在平均水平之下的占多数;调研区内的家庭生活碳排放强度存在较大差异;家庭生活碳排放强度、家庭人均收入和家庭总人口与家庭生活碳排放呈显著性正相关,年龄结构与家庭生活碳排放也呈正相关但并不显著,家庭生活碳排放强度、家庭人均收入、家庭总人口、年龄结构对家庭生活碳排放的影响依次减小。     

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。     

能源消费碳排放的影响因素特征及研究展望

碳排放影响因素是学术圈密切关注的重要研究方向,国内外学者开展了诸多案例研究并取得了丰富成果。因研究区社会经济发展水平、资源禀赋差异,不同学者在不同区域的研究结论不尽一致,缺少系统梳理和总结。有鉴于此,梳理国内外碳排放影响因素相关文献,基于文献综述,归纳碳排放影响因素特征。结果发现：① 碳排放影响因素具有时间效应、空间效应和空间尺度效应,即碳排放影响因素的影响程度、作用方向,随时间演变、区域差异和研究单元的空间尺度升降而发生规律性变化。② 碳排放影响因素的时间效应、空间效应和空间尺度效应,与中国短时间尺度内经济快速发展、经济发展水平存在区域差异、以及时间和空间尺度上经济发展水平的耦合相关。③ 碳排放影响因素特征对碳排放研究需立足区域发展方向、区域分类管控和空间降尺度提出客观要求。地域功能是自然承载力、社会经济水平和发展潜力的集成表达,城市、农业、生态功能区因在国土空间开发和保护格局中功能定位不同,其产业集聚和人口分布各有其特点,带来能源消费碳排放差异。以主体功能区为抓手、开展碳排放分类管控是重要的理论和实践尝试。     

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。     

家庭碳排放计算方法分析评价

碳排放定量评价是碳减排政策制定的依据。家庭作为产品和服务消费的主体, 其能源需求及碳排放问题正日益引起国际社会和科学界的关注与研究。本文在界定家庭碳排放及其构成等相关概念的基础上, 梳理了国际上家庭碳排放的主要计算方法, 对比分析了各种主要计算方法的优缺点, 并构建了符合中国家庭碳排放构成及特点的评价指标体系及计算方法, 这对家庭碳排放的相关研究具有重要的现实意义。     

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。     

空间尺度视角下的家庭能源消费研究进展与展望

能源是地理学研究的核心议题,家庭能源消费活动作为区域典型人地关系活动的形式,是能源地理精细化研究的一大趋势。论文基于地理学的空间尺度视角,回顾了能源地理研究的缘起、家庭能源消费的空间特征、形成机制及数据来源,对存在问题进行述评,并从当前家庭能源消费面临的机遇出发,对未来值得进一步深入研究的主题进行了展望和阐释。主要得到3个结论：① 构建全景式家庭能源数据调查框架,将地域类型与能源类型、数量、用途纳入调查的视域;② 中观尺度的研究有待加强,通过微观—中观—宏观尺度内关系的协调,从一个相互嵌套式的结构整体中去认识和把握家庭能源消费特征及规律;③ 构建家庭属性、地理因素、生活方式等多要素综合集成分析框架,剖析家庭能源消费空间特征的形成动因,实现对家庭能源消费空间分异过程的本质理解。研究有助于地理学能源领域的空间研究和实践的国际化,对中国家庭能源消费的理论视角补充具有积极的学科意义。     

环境规制、FDI与能源消费碳排放峰值预测——以西北五省为例

基于STIRPAT模型,运用情景分析法对西北地区2017—2030年能源消费碳排放进行预测,在高、中、低三种环境规制强度下设定出9种发展模式,以分析环境规制与FDI对能源碳排放峰值的影响。研究表明：（1） 在初始发展情境下,西北地区2030年碳排放总量为70 273.07×10⁴ t,无法实现碳排放达峰目标。（2） 低环境规制背景下,高、高中、高低三种发展模式2030年能源消费碳排放额为73 550.53×10⁴ t、64 881.98×10⁴ t、56 296.96×10⁴ t。（3） 中、高环境规制下,中低、低两种发展模式分别于2025年、2020年达到碳排放峰值,峰值额度为53 447.15×10⁴ t、51 022.68×10⁴ t。能源碳排放强度为0.86 t·（10⁴元）^-1、0.68 t·（10⁴元）^-1,相比较2005年碳排放强度下降48.38%、60.14%。9种发展模式中,仅中低、低两种发展模式能够如期实现碳排放峰值任务,表明严格的环境规制政策能够有效减缓西北地区能源消费碳排放,为促进西北地区碳排放峰值目标如期实现,针对西北地区碳减排工作提出了相应对策建议。     

长三角地区旅游业能源消耗的CO2排放测度研究

旅游业与气候环境变化息息相关,低碳旅游是旅游业对气候变化的积极响应,也是低碳经济的延伸,将会给全球旅游业带来深远影响。但目前国内大部分有关低碳旅游的研究仍停留在定性阶段,尤其是旅游业碳排放的测度研究仍比较薄弱。本文在深入分析和总结国内外已有研究的基础上,以能源消耗平衡表为依据,借鉴"旅游消费剥离系数"概念,构建出符合我国目前统计口径的旅游业碳排放测度方法。并以长江三角洲地区为研究范围,对江苏、浙江和上海三地旅游业碳排放进行测度和对比分析。研究表明:目前在长三角地区,旅游业碳排放总量持续攀升,并与旅游业总收入成正相关。其中旅游交通仓储和邮电业碳排放在旅游业碳排放总量中占主导地位,而旅游餐饮、住宿和购物过程中的碳排放也不容忽视。旅游收入增长与旅游低碳化发展的矛盾仍然十分突出,迫切需要转变旅游业发展方式。     

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。     

中国能源消费碳排放的空间计量分析(英文)

Based on energy consumption data of each region in China from 1997 to 2009 and using ArcGIS9.3 and GeoDA9.5 as technical support,this paper made a preliminary study on the changing trend of spatial pattern at regional level of carbon emissions from energy con-sumption,spatial autocorrelation analysis of carbon emissions,spatial regression analysis between carbon emissions and their influencing factors.The analyzed results are shown as follows.(1) Carbon emissions from energy consumption increased more than 148% from 1997 to 2009 but the spatial pattern of high and low emission regions did not change greatly.(2) The global spatial autocorrelation of carbon emissions from energy consumption in-creased from 1997 to 2009,the spatial autocorrelation analysis showed that there exists a "polarization" phenomenon,the centre of "High-High" agglomeration did not change greatly but expanded currently,the centre of "Low-Low" agglomeration also did not change greatly but narrowed currently.(3) The spatial regression analysis showed that carbon emissions from energy consumption has a close relationship with GDP and population,R-squared rate of the spatial regression between carbon emissions and GDP is higher than that between carbon emissions and population.The contribution of population to carbon emissions in-creased but the contribution of GDP decreased from 1997 to 2009.The carbon emissions spillover effect was aggravated from 1997 to 2009 due to both the increase of GDP and population,so GDP and population were the two main factors which had strengthened the spatial autocorrelation of carbon emissions.     

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。     

Review on carbon emissions,energy consumption and low-carbon economy in China from a perspective of global climate change

Accompanying the rapid growth of China’s population and economy, energy consumption and carbon emission increased significantly from 1978 to 2012. China is now the largest energy consumer and CO₂ emitter of the world, leading to much interest in researches on the nexus between energy consumption, carbon emissions and low-carbon economy. This article presents the domestic Chinese studies on this hotpot issue, and we obtain the following findings. First, most research fields involve geography, ecology and resource economics, and research contents contained some analysis of current situation, factors decomposition, predictive analysis and the introduction of methods and models. Second, there exists an inverted “U-shaped” curve connection between carbon emission, energy consumption and economic development. Energy consumption in China will be in a low-speed growth after 2035 and it is expected to peak between 6.19–12.13 billion TCE in 2050. China’s carbon emissions are expected to peak in 2035, or during 2020 to 2045, and the optimal range of carbon emissions is between 2.4–3.3 PgC/year (1 PgC=1 billion tons C) in 2050. Third, future research should be focused on global carbon trading, regional carbon flows, reforming the current energy structure, reducing energy consumption and innovating the low-carbon economic theory, as well as establishing a comprehensive theoretical system of energy consumption, carbon emissions and low-carbon economy.     

基于能源消费的中国省级区域碳足迹时空演变分析

碳足迹作为衡量生产某一产品在其生命周期所直接或间接排放的CO₂量,其能够反应人类某项活动或某种产品对生态环境的压力程度。本文采用1997-2008年全国省级区域化石能源消费数据和土地利用结构数据,构建碳足迹计算模型,测算不同时间、不同区域的碳足迹、碳生态承载力和碳赤字,并引入物理学中重心的概念,测算1997-2008年全国各省级区域碳足迹的重心,进行碳足迹重心的时空演变趋势分析,掌握区域间能源消费碳排放的差异性;同时构建能源消费碳足迹压力指数模型,计算1997-2008年各省的碳足迹压力指数,对研究区域进行生态压力强度分级,并考察各省级区域碳足迹压力指数在两个相邻时间点之间的变化强度,进行生态压力变化强度的级别划分。     

基于能源消费的中国不同产业空间的碳足迹分析

Using energy consumption and land use data of each region of China in 2007,this paper established carbon emission and carbon footprint model based on energy consumption,and estimated the carbon emission amount of fossil energy and rural biomass energy of dif-ferent regions of China in 2007.Through matching the energy consumption items with indus-trial spaces,this paper divided industrial spaces into five types:agricultural space,living & industrial-commercial space,transportation industrial space,fishery and water conservancy space,and other industrial space.Then the author analyzed the carbon emission intensity and carbon footprint of each industrial space.Finally,advices of decreasing industrial carbon footprint and optimizing industrial space pattern were put forward.The main conclusions are as following:(1) Total amount of carbon emission from energy consumption of China in 2007 was about 1.65 GtC,in which the proportion of carbon emission from fossil energy was 89%.(2) Carbon emission intensity of industrial space of China in 2007 was 1.98 t/hm2,in which,carbon emission intensity of living & industrial-commercial space and of transportation in-dustrial space was 55.16 t/hm2 and 49.65 t/hm2 respectively,they were high-carbon-emission industrial spaces among others.(3) Carbon footprint caused by industrial activities of China in 2007 was 522.34 106 hm2,which brought about ecological deficit of 28.69 106 hm2,which means that the productive lands were not sufficient to compensate for carbon footprint of industrial activities,and the compensating rate was 94.5%.As to the regional carbon footprint,several regions have ecological profit while others have not.In general,the present ecologi-cal deficit caused by industrial activities was small in 2007.(4) Per unit area carbon footprint of industrial space in China was about 0.63 hm2/hm2 in 2007,in which that of living & indus-trial-commercial space was the highest (17.5 hm2/hm2).The per unit area carbon footprint of different industrial spaces all presented a declining trend from east to west of China.