基于夜间灯光数据的中国海岛县碳排放时空分异及影响因素研究

该文基于2000-2017年中国12个典型海岛县经济发展与能源消耗数据,采用能源消耗碳排放模型测算碳排放量,借助融合校正后DMSP-OLS和NPP-VIIRS夜间灯光数据,构建能源消耗碳排放与夜间灯光数据模型,回归估算碳排放量并分析其空间分异特征,最后应用扩展STIRPAT及岭回归定量模型分析中国海岛县碳排放影响因素。结果表明：1)2000-2017年中国12个典型海岛县能源消耗碳排放量区域差异较显著,总体呈增长趋势;2)碳排放回归模型拟合优度达0.9447,平均误差为5.14%,该模型反映出研究区能源消耗碳排放总量呈持续增长态势,崇明区、定海区、普陀区和玉环市的碳排放量上升趋势最显著,南澳县碳排放量呈下降趋势,长海县和长岛县碳排放量始终较低;3)经济规模对海岛县碳排放量增加的影响最大,人口规模、产业结构的影响相对较小。     

A new carbon and oxygen balance model based on ecological service of urban vegetation

The application of human induced oxygen consumption and carbon emission theory in urban region was summed up and on this base a new model of urban carbon and oxygen balance (UCOB) was constructed by calculating the carbon and oxygen fluxes. The purpose was to highlight the role of vegetation in urban ecosystems and evaluate the effects of various human activities on urban annual oxygen consumption and carbon emission. Hopefully,the model would be helpful in theory to keep the regional balance of carbon and oxygen,and provide guidance and support for urban vegetation planning in the future. To test the UCOB model,the Jimei District of Xiamen City,Fujian Province,China,a very typical urban region,was selected as a case study. The results turn out that Jimei′s vegetation service in oxygen emission and carbon sequestration could not meet the demand of the urban population,and more than 31.49 times of vegetation area should be added to meet the whole oxygen consumption in Jimei while 9.60 times of vegetation area are needed to meet the carbon sequestration targets. The results show that the new UCOB model is of a great potential to be applied to quantitative planning of urban vegetation and regional eco-compensation mechanisms.     

城市能源消费碳排放特征及其机理分析 ——以广州市为例

采用表观能源消费数据进行分能源品种和分行业类型的碳排放总量核算,利用基于IDA理论和Kaya恒等式的LMDI模型对碳排放总量变化进行多要素的分解分析,在解析人口规模效应、经济产出效应、能源强度效应对碳排放影响机理的同时,进一步纳入人口结构性因素、产业结构性因素和能源结构性因素对碳排放的影响。以广州市为例,对其2003—2013年产业活动和居民消费2个部门碳排放的主要驱动因素进行时间序列分析,并定量研究各个影响因子在2003—2005、2005—2010和2010—2013年3个不同发展阶段的作用机理,主要研究结论如下：1）广州市能源消费及其碳排放前期以煤炭为主,近年来以石油为主,同时外购电力对广州市的能源消费结构优化影响显著。2）各影响因子对广州市碳排放总量变化的作用机理与影响机制在3个发展阶段各不相同,不同发展阶段的发展措施和政策背景对于各个影响因子的碳排放效应影响显著。3）总体分析,经济产出效应和人口规模效应是产业部门碳排放增长的最主要贡献因子;工业能源消费强度效应、工业能源消费结构效应和经济结构效应是遏制产业部门碳排放增长的最主要贡献因子。城镇居民收入效应是居民消费碳排放增长的最主要贡献因子,城镇居民能源消费强度效应是遏制居民消费碳排放增长的最主要贡献因子。     

碳中和视角下全球农业减排固碳政策措施及对中国的启示

碳中和是指人类活动造成的碳排放与全球人为碳吸收量在一定时期内达到平衡,也称为净零排放 [1].《巴黎协定》第四条提出采取减排增汇措施以实现21世纪后半叶人为温室气体排放量与汇的清除量达到平衡 [2].越来越多的国家正将其转化为战略和行动,目前已有100多个国家提出碳中和目标承诺,并明确了碳中和时间表.2020年9月第7...     

碳排放约束下的中国海洋经济效率时空差异及影响因素分析

以碳排放为非期望产出,运用非期望产出的SBM模型和Malmquist生产力指数对中国沿海11个省市区(不含港、澳、台)2006-2014年的海洋经济效率和全要素生产率进行测度,分析表明:(1)中国海洋经济平均效率在研究期内一直处于较低水平,整体上处于下降态势,但在研究期末有所回升;空间上,环渤海地区海洋经济效率值与长三角地区、泛珠三角地区效率值相比始终处于最低状态,但三大经济圈差距明显;(2)中国海洋经济全要素生产率在研究期内呈现下降趋势,年均下降0.8%,主要由于海洋经济技术效率的下降;空间上由研究期初的中部高、两端低演变为期末的全国均衡发展,但南方差异较大;(3)通过Tobit模型对影响因素做出回归分析,得出海洋经济发展水平、海洋产业结构水平和海洋科研人力资本水平是海洋经济效率的驱动因素。     

煤矿区碳排放的确认和低碳绿色发展途径研究

开展煤矿区碳排放的系统评价和减排路径的综合分析,是落实我国碳达峰与碳中和愿景的具体行动。针对煤矿区碳排放源边界不清、核算模型缺乏及碳中和背景下发展方向等问题开展分析。通过文献查阅、资料收集等方法,厘清煤矿区碳排放源边界,并建立碳排放量核算模型,明确煤矿区低碳绿色发展方向。结果表明:煤矿区碳排放(CH₄和CO₂)来源可划分为自然排放和人为排放两大类,并细分为5种类型,针对不同碳排放源提出相应的数学模型;同时煤矿区要加大节能和低碳技术的投入,提高综合资源的利用程度和瓦斯的监测力度,加强绿色矿山修复和建设,积极参与碳市场和碳排放权交易及培育适应市场的管理模式等一系列措施,逐步实现低碳、绿色产业体系;此外,煤矿相关单位应高瞻远瞩,深入分析并发挥政府的低碳环保政策的作用,与相关高校加强合作,在我国碳减排目标下,大力推动煤制氢技术的发展,突破CO₂-ECBM和CCUS关键技术中的运输、封存选址、安全稳定性评价、成本降低等瓶颈问题,以期在双碳背景下碳减排过程中实现经济、环保双重效益。      

中国能源消费碳排放强度及其影响因素的空间计量

碳排放所引起的全球气候变化对人类经济社会发展带来了严峻的挑战。中国政府承诺到2020 年GDP碳排放强度较2005 年降低40%~45%,这一目标的实现有赖于全国层面社会经济和产业结构的实质性转型,更有赖于省区层面节能减排的具体行动。基于联合国政府间气候变化专门委员会(IPCC) 提供的方法,本文估算了全国30 个省区1997-2010 年碳排放强度,采用空间自相关分析方法和空间面板计量模型,探讨了中国省级尺度碳排放强度的时空格局特征及其主要影响因素,旨在为政府制定差异化节能减排的政策和发展低碳经济提供科学依据。研究结果表明:① 1997-2010 年,中国能能源消费CO₂排放总量从4.16 Gt 增加到11.29Gt,年均增长率为7.15%,而同期GDP年均增长率达11.72%,碳排放强度总体上呈逐年下降的态势;② 1997-2010 年,碳排放强度的Moran's I 指数呈波动型增长,说明中国能源消费碳排放强度在省区尺度上具有明显的空间集聚特征,且集聚程度有不断增强的态势,同时,碳排放强度高值集聚区和低值集聚区表现出一定程度的路径依赖或空间锁定;③ 空间面板计量模型分析结果表明,能源强度、能源结构、产业结构和城市化率对中国能源消费碳排放强度时空格局演变具有重要影响;④ 提高能源利用效率,优化能源结构和产业结构,走低碳城市化道路,以及实行节能减排省区联动策略是推动中国实现节能减排目标的重要途径。     

地方政府土地出让干预对区域工业碳排放影响的对比分析——以中国8大经济区为例

探讨不同区域地方政府干预对碳排放的影响差异,对于中国推进碳减排战略、协调区域经济社会发展具有重要意义。鉴于此,论文基于地方政府土地出让的视阈,以中国8大经济区为研究对象,有机耦合STIRPAT模型与CKC模型,构建形成STIRPAT拓展模型,并使用2007—2016年中国28个省(市、自治区)的工业面板数据,对比考察8大经济区政府土地出让干预对区域碳排放的影响差异。结果表明:不同经济区的地方政府土地出让干预对区域碳排放的影响存在显著差异。其中,同为CKC“倒N”型的北部沿海、南部沿海、长江中游经济区,其政府土地出让干预对区域碳排放的影响呈现出北部沿海经济区为负、南部沿海经济区为正、长江中游经济区无显著影响的差异效果;同为CKC“倒U”型的东北、西南和西北经济区,其政府土地出让干预对区域碳排放的影响,东北和西南经济区都显著为负,西北经济区未表现出显著影响;同为CKC“U”型的东部沿海和黄河中游经济区,其政府土地出让干预对碳排放也呈现出前者为负、后者为正的相反影响。研究结果可为制定碳减排差别化政策、协调区域可持续发展提供参考。     

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。