1997-2016年中国农业碳排放率的时空动态与驱动因素

研究农业碳排放率时空格局演变及驱动因素对指导农业碳减排和实现农业低碳化发展具有重要意义。对1997-2016年中国31个省域的农业碳排放率进行测度,在此基础上采用ESTDA框架和GWR模型从时空关联视角对其时空动态演变特征及驱动因素进行分析。研究结果表明：（1）中国农业碳排放率空间正相关性呈减弱趋势,农业碳排放率空间差异逐渐扩大。（2）中国农业碳排放率的时空格局动态变迁路径差异明显,局部空间结构和空间依赖方向上都具有较强的稳定性。（3）协同增长型省域数量呈现减少趋势,表明中国农业碳排放率的空间格局整合性下降且由协同增长主导型向协同与竞争并存的格局转变。（4）农业碳排放率具有较强的局部空间关联模式和空间转移惰性,表现为一定的路径依赖或空间锁定特征。（5）农业碳排放率驱动因素的空间非均衡联动局域性特征显著,农村经济发展水平的影响程度从南向北依次递减,居民收入状况和种植结构的分布趋势为从东向西依次递增,耕地面积构成状况对东北地区农业碳排放率的提升作用高于中西部地区,耕地规模对农业碳排放率具有负向作用,回归系数从东南向西北依次递增。     

湖南市域化石能源消费碳排放时空格局及驱动因素

研究碳排放时空格局演变及其影响因素对指导碳减排具有重要意义。利用2008—2013年湖南省14地市规模以上工业企业终端能源消费数据,运用IPCC提供的参考方法和对数平均迪氏指标分解模型(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)对湖南市域碳排放量、人均碳排放量、碳排放强度的时空格局及碳排放量变化的影响因素进行了研究。结果表明:1)2008—2013年湖南市域碳排放量随时间变化趋势不一,大致呈3种类型变化;累积碳排放量居前3位的市域依次是娄底、岳阳和湘潭,三者累积碳排放量占全省同期的48.92%,而吉首、张家界和怀化3市的累积碳排放量合计仅占全省的2.59%。2)湖南市域能源消费碳排放量、人均碳排放量存在相似的空间差异,二者均表现为东高西低的格局,且具有较强的相关性,碳排放量高的市域,人均碳排放量也较高;2008—2013年湖南市域碳排放强度呈下降趋势,属于低强度区的市域由2008年的4个增加到2013年的7个,碳排放强度的空间分布与市域产业类型有关。3)能源结构、能源强度对碳排放的增长主要起抑制作用,但能源结构的贡献很小,碳排放量的降低主要是由能源强度引起的;经济发展是碳排放增长的最主要因素,在2008—2010年和2011—2013年两个时段其累积贡献值分别为74.285和27.579;人口规模对碳排放的驱动较小,在2011—2013年对碳排放增加产生的累积贡献值仅为2.252。湖南当前及未来碳减排的重点是加快发展清洁能源与提高能效并重,优化能源结构和促进产业结构升级,从战略层面促进湖南"四大区域"协调发展。     

京津冀地区经济社会要素与碳排放的时空耦合关系

碳排放受区域发展水平、产业结构、消费模式等经济社会多要素的综合影响。开展区域经济社会要素与碳排放的时空耦合关系研究，不仅有助于揭示区域内部各要素空间格局对碳排放的影响机制，而且对于制定差别化的经济、环境和产业政策，推动区域低碳协调和均衡发展也具有重要的实践意义。基于京津冀地区2005—2020年的相关统计数据，采用区域重心模型、空间关联性分析方法、地理集中度、不一致指数、空间自相关分析等方法，探讨了区域人口、经济、消费水平、第二产业、贫困度、碳排放量等经济社会要素的重心转移特征和地理集中度，并对各要素与碳排放的空间关系进行了分析。结果表明：(1)2005—2020年京津冀地区各经济社会要素均不同程度偏离区域几何中心，各要素在空间上长期处于不均衡状态，但随着时间推移，不均衡状态有所减缓。(2)研究期内，各经济社会要素的重心移动轨迹具有明显的阶段性，京津冀地区各要素重心格局易于波动，碳排放与其他要素重心空间耦合性呈现波动式变化。(3)人口因素是影响碳排放量增长的主要因素。贫困度、第二产业比重、经济发展水平的灰色关联度数值也都较高，贫困度、第二产业比重、经济发展水平也是碳排放量增长的主要驱动...     

中国旅游业碳排放效率的空间格局及其影响因素

旅游业碳排放效率作为旅游业绿色全要素生产率指标,是衡量旅游业碳排放与旅游经济增长之间关系的重要工具。借助SBM模型测算了中国省际旅游业碳排放效率,并利用ESDA和GWR方法分析了旅游业碳排放效率的空间格局及其影响因素的时空异质性。结果表明:中国旅游业碳排放效率呈现缓慢提升态势,但总体水平仍较低。旅游业碳排放效率的空间集聚特征明显,形成了以上海为中心的高值集聚区和以西北省份为中心的低值集聚区。旅游业碳排放效率及其空间格局演化是多因素共同作用的结果,旅游经济规模对中西部地区旅游业碳排放效率的提升作用较强;城镇化的促进作用逐步减弱,且在多数省份开始产生抑制作用;技术效应的提升作用高值区从中东部转移至华北和东北地区;旅游业产权结构对南部地区的推动作用也逐步凸显;结构效应主要对西南地区起促进作用。这为优化和提升旅游业碳排放效率提供了理论依据。     

中国高耗能产业碳排放强度的时空差异及其影响因素

高耗能产业是当前中国CO_2排放的重要来源,降低高耗能产业碳排放强度是实现中国2030年减排目标的主要抓手之一。本文利用中国30个省区2000—2015年的面板数据,在刻画高耗能产业碳排放强度的时空特征基础上,运用空间计量模型对其影响因素进行分析。研究结果显示:2000—2015年,中国高耗能产业碳排放强度下降趋势极为显著,空间上表现出"西高东低"与"北高南低"并存的分异格局以及明显的空间自相关特征;本地高耗能产业碳强度明显受到周边省份的影响,技术创新、对外贸易、产业集聚不仅对本地高耗能产业碳强度产生影响,而且还能通过空间溢出效应作用于周边地区,能源结构、产业结构、企业规模仅能作用于本地高耗能产业碳强度,环境管制的空间溢出效应显著,而经济发展水平和城镇化水平则对高耗能产业碳强度的影响不显著。从空间溢出效应、主导因素、区域差异化、应对产业转移四个方面提出了降低高耗能产业碳强度的政策建议。     

城市绿色空间格局的定量化方法研究进展

城市绿色空间格局的变化是影响城市生态系统社会、经济与生态功能的重要因素.在分析城市绿地数量和结构时空动态变化的基础上,重点综述了城市绿地斑块和廊道连接的景观格局指数法和网络分析方法,探讨了城市绿地与居住用地的空间交互作用以及可达性分析方法,比较了城市绿地沿城乡分布的梯度分析方法.并总结了城市绿色空间格局研究的热点领域,包括城市绿色空间格局的空间显式表征和多尺度分析,以及格局的定量研究与规划的结合,并应用于生态系统服务的评价.     

我国农村居民生活能源碳排放的时空特征分析

随着生活质量的提高,我国农村居民生活能源消费呈现大幅增长的趋势,成为碳排放增长的新源泉。估算了我国30个省区2001—2013年的农村居民生活能源碳排放,采用碳基尼系数、Arc GIS技术分析了中国省级尺度农村居民生活能源碳排放的时空特征,并利用STIRPAT模型辨明了农村居民生活能源碳排放的主要影响因素。结果表明:(1)2001—2013年农村居民直接生活能源碳排放量和间接生活能源碳排放量分别增长了7.65%、9.16%。(2)东部、中部、西部地区的碳基尼系数呈下降趋势,说明各区域农村居民人均生活能源碳排放量的区域差异总体均呈缩小趋势。(3)2001—2013年间,处于我国农村居民人均直接生活能源碳排放高水平地区的空间格局分布相对较为稳定,而对于人均间接生活能源碳排放来说,处于低水平地区的空间格局分布较为稳定。(4)农村人口规模、农民人均纯收入、农村居民生活消费支出、青壮年人口比重对农村居民生活能源碳排放量具有促进作用,而农村居民能源消费结构对其具有减缓作用,且北方农村居民生活能源碳排放量明显高于南方。(5)从环境Kuznets曲线假说出发,经济发展是促使我国农村居民生活能源碳排放Kuznets曲线存在拐点的重要因素。     

云南省农田生态系统碳足迹时空变化及其影响因素

农田碳足迹研究对农田生态系统管理与农业可持续发展具有重要意义,也可表征农田扩展的生态影响程度。利用县域尺度统计数据与空间分析,对云南省农田生态系统近30年的碳足迹的时空演变进行研究。结果表明:1985—2015年期间,云南省农田生态系统碳排放年均增幅为13.9%,化肥施用引起的碳排放贡献率最大,为56%,2015年的化肥单位面积碳排放达到331.6kg/hm2。云南省农田生态系统碳吸收年均增幅为3.04%,稻谷的碳吸收比例最大,为41%,然而,玉米的碳吸收的增幅最大,为8.76%。云南省农田生态系统存在碳生态盈余,且碳足迹总体呈现增长趋势,年均增长率为16.8%,单位面积碳足迹随年份增加不断增长。从空间上看,云南省农田生态系统碳排放、碳吸收在空间上均呈东南高、西北低的分布格局,而碳足迹在空间上呈现东西部高、中部低的分布格局,三者的空间差异和变化幅度差异都较大。     

2001—2009年中国碳排放与碳足迹时空格局

碳排放引发的全球变暖给自然环境及人类社会都带来了显著影响,而碳足迹可以衡量自然生态系统对人类活动碳排放的响应。为研究自然-社会二元系统碳动态,基于MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)数据和统计资料计算2001—2009年中国陆地植被净初级生产力、能源消费碳排放、碳足迹和碳赤字;在GIS(Geographic Information System)技术支持下,运用空间自相关分析方法讨论其时空格局;据此划分生态经济区。结果表明:(1)2001—2009年全国植被净初级生产力(Net Primary Production,NPP)平均值为3.32 Pg C/a(1 Pg=1015g),呈西南地区东南沿海华中、华东地区东北、华北地区西北地区的空间格局;(2)2001—2009年全国能源消费碳排放逐年增加,年均增长率16.7%,多年平均值2.53 Pg C/a,呈东部中部西部的空间格局;(3)2001—2009年全国碳足迹逐年增加,年均增长率14.7%,多年平均值6.98×106km2;具有正碳赤字(即碳源)的省份为山西、环渤海地区各省、长三角地区各省、广东;相邻省份碳赤字的相对大小由于互相影响而改变;(4)全国分为中东部、南部、北部、西部四个生态经济大区。研究结果直观揭示了中国碳排放和碳足迹的时空动态,为实现自然-社会二元系统的可持续发展提供科学依据。     

京津冀地区碳排放时空格局变化及其驱动因子

人类对陆地生态系统的改变是碳排放增加的主要原因。在“双碳”目标背景下探索土地利用变化与碳排放的动态关系,有助于区域土地低碳可持续利用。研究基于土地利用转移视角,采用重心-标准差椭圆方法揭示了京津冀地区土地利用碳排放时空格局演化特征,评估了碳排放与生态环境、社会经济发展的协调程度,并借助改进的Kaya模型和LMDI分解模型定量分析了土地利用变化对碳排放的影响程度。结果表明：(1)建设用地的转入是土地利用碳排放增加的主要来源,引起碳排放量增加15844.36万t;耕地、草地向林地、水域的转变促进了地区固碳能力的提升。(2)土地利用碳排放空间分布格局呈现出东北-西南方向向中心进一步聚集的趋势,并且东-西向聚集趋势大于南-北向。(3)京津冀地区整体碳排放与生态环境的协调性呈向好趋势发展,但大部分地区碳排放与社会经济发展出现失衡现象,地区间碳生产力差异逐渐增大。(4)经济水平是促进碳排放增加的最显著因素,单位GDP用地强度是抑制碳排放增加的最主要因素。分析结果表明,严格控制建设用地的无序扩张是促进低碳土地利用的基础,低碳经济发展是促进地区减碳的重要途径。     

基于IPSO-BP神经网络模型的山东省碳排放预测及生态经济分析

在低碳经济发展背景下,针对山东省碳排放数据更新迟缓、以往预测模型难以满足现实需求的问题,统计相关数据,根据政府间气候变化专门委员会(IPCC)推荐方法测算山东省2000—2017年碳排放量和排放强度,并借助脱钩分析、碳承载力和碳赤字探究碳排放的动态变化趋势;基于5项最重要的碳排放影响因素,建立改进的粒子群算法(IPSO...     

主体功能区视角下的碳排放核算——以广东省为例

区域碳排放核算是当前全球气候变化与碳排放研究的核心内容之一。中国于2010年出台《全国主体功能区规划》,主体功能区是以区域开发程度、资源环境基础和未来开发潜力为依据,县域为基本单位的区域规划方案,这为区域碳排放核算和配额分配提供了全新的视角。鉴于县域的能源数据不够完善,基于经济、人口、省级能耗量等数据构建了适用于主体功能区划分的碳排放核算方法,并确保各主体功能区的碳排放总量和分部门碳排放量都与该省的总碳排放量和分部门的一一对应相等。以中国广东省为案例,对其四类主体功能区在2005—2015年间的碳排放情况进行核算分析。研究发现:四类主体功能区的碳排放总量与经济总量呈现高度正相关性;四类地区中碳排放量从大到小依次为优化、重点、农产品、生态开发区。碳排放强度最大的为生态开发区,其次是重点开发区,农产品开发区和优化开发区。重点开发区和优化开发区的碳排放占全省比值达86%,都应作为未来节能减排措施的最主要的作用对象,需加快产业结构升级,扩大新能源技术的应用。农产品开发区和生态开发区应加快发展循环农业,有机低碳农业生态环境友好型产业。     

我国植被生态系统固碳能力提升潜力空间格局研究

通过植被的光合作用对大气中的CO₂进行收集与捕捉是当前实现"碳中和"目标的重要手段，目前的研究大多是聚焦于当前植被的固碳能力的强弱，而对于当下植被固碳能力提升潜力大小的研究相对较少。为此，基于1982-2017年全球陆表特征参量-植被净初级生产力（GLASS NPP）产品以及Miami模型分别构建遥感观测和气候模型模拟的全国NPP潜在最大值空间分布结果，通过与2017年实际监测的NPP进行比较，计算得到两种不同的全国植被固碳能力提升潜力结果，分别进行空间特征分析，并对比两者冷热点区域空间分布的差异性，最后与我国目前规划的重点生态功能区进行叠加对比，得出以下主要结论：（1）两种方法得到的全国固碳能力提升潜力空间分布整体趋势均表现为"南高北低"，且空间分布特征呈现出高度空间自相关特性（空间正相关性，表现为"高高聚集" "低低聚集" ），但局部差异较大。（2）基于遥感观测为最大潜力值的方法所得到的全国固碳能力提升潜力热点区集中在三个区域，分别分布在四川省、广东省、浙江省以及江苏省境内。基于气候模型模拟为最大潜力值的方法所得到的固碳能力提升潜力热点区域主要分布在以江西省、广东省、广西省为核心的南方8个省份。（3）当前我国重点生态功能区的碳固定潜能并不突出，因此建议有关部门在今后的政策制定过程中将这一方面也加以考虑。     

基于产业链视角的京津冀区域碳排放影响因素研究

随着京津冀一体化程度不断加深,产业交叉现象严重,深入研究京津冀区域各产业链路径碳排放的影响因素,对区域协同减排具有重要意义。使用环境扩展投入产出分析对2002—2017年京津冀区域消费端碳排放进行核算;利用结构分解分析识别京津冀区域碳排放的驱动因素;通过结构路径分解进一步从微观产业链层面追溯引起京津冀区域碳排放变动的关键路径及其关键因素。研究结果表明：资本形成是构成京津冀区域消费端碳排放的主要需求类别;经济规模和人口是促进碳排放增加的重要因素,碳排放强度对碳排放起到显著抑制作用,区域内产业结构、消费结构对北京市、天津市和河北省的碳排放影响存在差异;从产业链路径来看,不同碳排放驱动因素对京津冀区域不同产业链路径的影响大小和方向不同,应聚焦具体路径,实施上下游综合治理。     

我国城市发展与能源碳排放关系的面板数据分析

城市化与城市能耗及其碳排放密切相关,城市发展过程中的人口城市化进程和产业总量与结构调整都是能源碳排放变化的主要驱动因素。以2006-2015年全国158个地级城市的面板数据为基础,从总量变化趋势和空间变化趋势两个角度分析了研究期内的我国城市发展特征及能源碳排放特征;并利用面板计量分析方法研究了城市发展因素对城市总能耗、总能耗碳排放、单位能耗碳排放量的驱动特征。结果表明：城市化每提升0.095%,总能耗上升1%。虽然城市总能耗及能耗碳排放在降低,但是单位能耗碳排放在增加;第二产业和第三产业发展对总能耗及能耗碳排放的驱动作用大;城市第三产业的发展有利于能源结构优化调整等;并基于研究发现给出一些政策建议。     

基于小尺度的高寒牧区碳排放估算——以甘南州合作市为例

碳排放是目前国内外研究的热点问题。纵观碳排放计算,关键涉及到两个环节:一是研究尺度的选择,二是评估参数(即碳排放/吸收系数)的确定。高寒牧区还必须充分考虑牲畜碳排放。以甘南州合作市为例,将研究尺度缩小到41个行政村,并采用最新的土地二调数据,对土地利用碳排放和碳汇、生活和牲畜碳排放进行了系统地测算。结果表明:(1)从土地利用的角度考察,合作市总碳排放表征为"碳亏"态势。总碳排放量为24374.82 t/a,其中土地利用碳排放量为4908.21 t/a,牲畜代谢碳排放量为3703.94 t/a,城乡居民生活碳排放量为15762.67 t/a。而碳汇量仅为1949.74 t/a,"碳亏"量为22425.08 t/a。(2)牲畜是高寒牧区呼吸碳排放的主体,其碳排量为3703.94t/a,其中牛是碳排放的主体,其碳排量占90%以上。(3)城乡居民生活碳排量为15762.67t/a,城镇明显高于农村,生存型碳排放强度高于发展型碳排放强度。(4)碳排放局分布势面与碳汇分布局势面基本呈反向分布态势,但总的碳排放格局取决于碳排放而非碳汇,空间分布表现为从城区—半农半牧区—纯牧区逐级递减的趋势。     

呼包鄂榆城市群耦合空间碳排放生态网络构建

构建生态网络是维持景观连通性、提升包括固碳在内的生态系统服务功能的重要手段。为了更好地响应固碳增汇目标及其政策要求，有必要将空间碳排放因素纳入区域生态网络分析框架。选择高能耗、高碳排且生态脆弱的呼包鄂榆城市群作为研究区，采用生态系统服务和连通性分析识别生态源地，并结合电路理论和重力模型提取生态廊道，得到区域景观生态格局；通过获取夜间灯光数据模拟得到城市群栅格尺度碳排放空间格局，并与景观生态格局进行空间叠加，以此补充“生态-碳排”耦合节点和规划廊道，进而构建考虑区域碳排放空间格局的城市群生态网络。结果表明：1)仅考虑生态因素构建的区域生态网络东西两侧生态源地连通性不足，网络呈“中部阻断型”分布；2)区域碳排放存在明显空间特征，高值区出现在人为生态扰动显著的中部矿产资源开发区和主要城镇地区；3)通过耦合区域碳排放格局，补充了23个“生态-碳排”耦合节点和67条规划廊道，生态网络结构由树状转变为蜂巢状，网络闭合度、线点率和连接度分别提升了92%、30.48%和27.45%。因此，通过耦合空间碳排放因素改进的生态网络构建方法，对于提高生态网络的多功能性和稳定性，以及促进以增加碳汇能力为目标的生...     

闽三角城市群碳达峰的多情景模拟分析

碳达峰、碳中和是应对气候变化的关键手段。在闽三角碳排放核算的基础上，运用STIRPAT模型建立了碳排放与人口规模、城镇化率、人均GDP、能源强度和产业结构间的函数关系。结合情景分析法，模拟上述因素在不同变化速率下的目标值，对2021-2050年的碳排放及碳排放强度进行了预测，为闽三角碳达峰提供时间和技术路径参考。此外，还引入人均GDP二次方指标，验证EKC假说的存在性。结论如下：（1）能源强度是闽三角碳排放的负向因素，其他因素均为正向因素。产业结构和人均GDP分别对闽三角碳排放有最大和最小的影响。（2）人均GDP的二次方与碳排放间的系数为正，表明碳排放和人均GDP间不存在倒"U"型曲线关系。闽三角碳排放和人均GDP间的关系不符合EKC假说的描述。（3）基准情景下，闽三角碳排放和碳排放强度持续增加，碳排放不能达峰。厦门的碳排放强度将持续下降。低碳情景下，厦门最可能在2020年实现达峰目标。低发展、中减排情景下，闽三角在2030年实现碳达峰，碳排放最大值为0.57亿t。（4）所有情景下，闽三角都未实现2030年碳排放强度比2005年下降60%-65%的目标。基于上述结论，为闽三角碳达峰提供如下意见：（1）优化产业结构。漳州和泉州既需要升级生产技术又需要淘汰高能耗高排放产业，发展高端制造和智能制造等；（2）优化能源消费结构。"十四五"期间重点建设漳州核电、厦门水电、泉州热能等可再生能源工程。加快特高压电网的建设，减少化石能源的消耗；（3）尽快制定厦门的碳达峰计划，引领闽三角碳达峰行动。     

Features and influencing factors of carbon emissions indicators in the perspective of residential consumption: Evidence from Beijing,China

This research establishes a residential indirect carbon emissions model through input–output structure decomposition analysis (IO-SDA) and LMDI, analyses the influencing factors affecting urban and rural residential carbon emissions indicators in Beijing through input–output tables from 2000 to 2010, and calculates the direct carbon emissions from residential consumption. As the results suggest, the total carbon emissions from residential consumption in Beijing showed volatility. Growing rural and urban differences in direct emissions, and for indirect emissions, mean that urban greatly exceeds rural in this regard. Rising per capita GDP and population, as well as intermediate demand and sectoral emissions intensity change induce growth in indirect emissions in both urban and rural settings: of which, per capita GDP contributes the most. Declining energy intensity contributes the most to emission reductions, followed by residential consumption rates, the rural to urban consumption ratio and consumption structure effects are much smaller.