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1.
以美国橡树岭国家实验室二氧化碳信息分析中心的中国碳排放数据、统计年鉴中的分省化石能源消费与水泥产量数据为基础,选取NDVI植被指数、DMSP/OLS夜间灯光数据、GDP、工业总产值、人口5个指标,对中国2000年及2010年的分省碳排放结果采用5km×5km格网,运用空间滞后回归模型(SLM)进行空间分布模拟,并对空间模拟结果进行误差分析及纠正,获得2000年及2010年地均碳排放强度空间分布图。结果表明,中国地均碳排放强度存在以下特征:区域差异分布特征明显,主要表现为从东部地区向中西部地区逐渐变小;存在几个明显高值热点及低值冷点区域;随着时间的推移,地域差异特征越发明显,冷点和热点区域分布特征更加显著;2010年各地区地均碳排放强度明显大于2000年。 相似文献
2.
首先采用队列因素法和CA-Markov模型对区域未来人口规模和土地利用格局进行模拟预测,并结合POI地理大数据,利用多源信息融合法构建区域未来人口精细化空间分布模拟模型,以珠江三角洲城市群2030年各区县精细化的人口空间分布预测进行实证分析。结果表明：① 采用队列因素法进行珠江三角洲各区县人口规模预测的相对误差大部分在5%以下,基于CA-Markov模型土地利用模拟的Kappa系数达到0.97;② 珠江三角洲城市群精细化的人口空间分布模拟数据与实际人口数据的拟合趋势线R2达到了0.90,模拟效果优于Worldpop数据集,体现了POI地理大数据与多源信息融合在精细化人口空间分布模拟上的优势;③ 珠江三角洲未来人口呈现由中心向外围扩散和递减的空间分布格局,空间差异显著且较为稳定,70%的人口集中在广州、深圳、东莞和佛山等核心城市。 相似文献
3.
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. 相似文献
4.
《云南地理环境研究》2017,(3)
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。 相似文献
5.
利用1998～2008年江苏省能源消费数据,初步分析了江苏省能源碳排放的现状。以碳排放量、人均碳排放量和碳排放强度为指标,采用K-均值聚类分析方法对2002年、2008年江苏省县域的＂排放—效率＂类型进行了基本划分,并分析了各聚类碳排放格局特征。结果显示：GDP标准下的发达地区大多属于＂高排放＂类型,其中部分县市甚至属于＂高排放—低效率＂类型;以南京市区和徐州市区为代表的＂高排放—低效率＂地区,占全省碳排放量的一半,是江苏省节能减排的重点区域;不同聚类类型间呈现明显的空间自相关性,相同类型在空间上集中分布;局部格局的不稳定性,使县域在不同聚类类型间的跃迁行为时有发生。 相似文献
6.
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 总被引：5，自引：1，他引：4
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。 相似文献
7.
以能源产区陕西省榆林市的12个区县为研究单元,在Geo Da和Arc GIS等软件的支持下,结合趋势分析和空间统计方法,分析2005—2010年榆林县域尺度下的能源消费碳排放强度的空间格局特征与空间分异机制。榆林各区县能源消费碳排放强度水平差异明显,总体差异呈扩大趋势,两极分化加剧。县域碳排放强度南北走向上表现出逐渐减小趋势,东西走向上具有微弱的"U"型变化态势。总体上,东北部区县碳排放强度高于西南部。各区县碳排放强度具有正的空间关联分布特征,且处于低水平非均衡空间分布状态,空间依赖性明显。结合相关性分析,榆林区县碳排放强度具有极化区、扩散区、塌陷区和传染区4个特征。"热点"主要分布在东北部三县,"冷点"主要分布于南部六县。能源资源分布不均、经济总量以及产业结构差异是造成榆林碳排放强度空间分布不均的主要原因。 相似文献
8.
新疆天山北坡干旱区GDP时空模拟 总被引：6，自引：1，他引：5
针对资源环境研究领域对空间型社会经济数据的需求,本文以新疆天山北坡为试验区,在分析区域经济发展特征的基础上,根据分县控制、分产业建模的思路,建立基于土地利用的1 km栅格GDP空间化模型对统计型经济数据进行空间分布仿真模拟。对第一产业产值采用面积权重的方法进行拟合;对第二产业建立基于道路的反距离加权模型;第三产业则以城镇规模为基础,通过引入城市边缘距离概念建立多中心的距离衰减加幂指数模型。结果表明,天山北坡GDP空间分布模拟在分产业和分县水平上具有较高精度,模拟值与真实值间的相对误差均在1%以内。从研究区GDP的空间分布来看,高值区主要集中在米泉至沙湾一线,以乌鲁木齐市、石河子市以及克拉玛依市为核心向周围地区辐射;城市内部GDP密度由城市中心向外围递减,建成区GDP密度明显高于城郊及农村地区。1995、2000和2007年三期GDP模拟结果的对比较真实地反映了区域经济发展的历程,对准确把握区域经济动态具有一定的实用价值。 相似文献
9.
采用多元线性回归分析方法,以近期某年中国31个省级PM2.5排放数据为因变量,选取省级的高速公路长度、干线公路长度、支线公路长度、人口、GDP和工业总产值6个因子为自变量构建模型,对PM2.5排放数据进行空间分布模拟,得到近期中国PM2.5排放数据公里格网分布图,然后在此基础上分析了PM2.5排放数据强度的空间分布规律。结果表明:(1)大部分省的相对误差小于30%,模拟结果精度较高,表明多元线性回归模型可以准确的模拟PM2.5排放数据的空间分布;(2)中国PM2.5排放强度区域分布差异明显,整体表现为从东部向中西部逐渐降低,同时还存在几个明显的高值和低值区域。 相似文献
10.
针对目前城市人口分布研究现状,在传统的空间句法模型基础上,将LBS大数据技术有机引入到城市人口分布研究中,从而构建了理论分布和实际分布有机结合的城市人口分布研究新思路。合肥市中心城区的案例研究显示：空间句法模型与LBS大数据分析所得到的人口集聚区域在空间上并不完全一致;根据空间句法模型和LBS大数据分析结果的综合对比,合肥市中心城区被划分为高密度、中密度和低密度3类人口分区,同时提出了不同密度分区的人口分布发展建议。研究表明,LBS大数据的适时、动态特点能弥补传统数据的不足,其与空间句法模型有机结合将能为城市人口分布研究提供更加精确高效的工具与方法。 相似文献
11.
黄河流域县域碳排放的时空格局演变及空间效应机制 总被引：6，自引：1，他引：5
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。 相似文献
12.
电商快递包装箱的碳足迹空间分解和隐含碳转移研究 总被引：1，自引：0，他引：1
伴随电子商务等新兴消费业态的迅猛发展,其碳排放量已不容忽视。本研究从空间分解和隐含碳转移的角度,基于对电商快递包装箱全生命周期的碳足迹研究,识别其在原料、生产、利用各环节与电商行为的地理空间耦合,分析各阶段及总排放的省域尺度格局特征,以及伴随快递流的隐含碳转移网络格局。研究发现：原料阶段的碳排放多在木材原料商区位,生产阶段的碳排放和快递发货区位高度耦合,利用阶段的碳排放和快递收货区位相耦合。全国电商快递包装箱各阶段的碳排放在空间上高度集聚,原料阶段集中在广西,生产和利用阶段集中在广东、浙江、江苏,整体呈现出“东多西少、南多北少”的空间特征。碳排放总量较高的省区多由生产驱动,碳排放总量越少的省区则利用驱动越明显。隐含碳转移网络呈现出“少数省区净流出、多数省区净流入”的“轴辐式”结构特征,浙江、广东两省承担了80%左右的净流出,是绝大多数省区隐含碳流入的最大来源地,北京是净流入最大的省区。基于隐含碳转移进行碳排放责任辨析,是相关决策需要考虑的重要因素;绿色包装的减排贡献较大,亟待寻求技术突破;新兴消费业态的碳排放值得长期关注。 相似文献
13.
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 总被引：16，自引：0，他引：16
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。 相似文献
14.
Climate change resulting from CO_2 emissions has become an important global environmental issue in recent years.Improving carbon emission performance is one way to reduce carbon emissions.Although carbon emission performance has been discussed at the national and industrial levels,city-level studies are lacking due to the limited availability of statistics on energy consumption.In this study,based on city-level remote sensing data on carbon emissions in China from 1992–2013,we used the slacks-based measure of super-efficiency to evaluate urban carbon emission performance.The traditional Markov probability transfer matrix and spatial Markov probability transfer matrix were constructed to explore the spatiotemporal evolution of urban carbon emission performance in China for the first time and predict long-term trends in carbon emission performance.The results show that urban carbon emission performance in China steadily increased during the study period with some fluctuations.However,the overall level of carbon emission performance remains low,indicating great potential for improvements in energy conservation and emission reduction.The spatial pattern of urban carbon emission performance in China can be described as"high in the south and low in the north,"and significant differences in carbon emission performance were found between cities.The spatial Markov probabilistic transfer matrix results indicate that the transfer of carbon emission performance in Chinese cities is stable,resulting in a"club convergence"phenomenon.Furthermore,neighborhood backgrounds play an important role in the transfer between carbon emission performance types.Based on the prediction of long-term trends in carbon emission performance,carbon emission performance is expected to improve gradually over time.Therefore,China should continue to strengthen research and development aimed at improving urban carbon emission performance and achieving the national energy conservation and emission reduction goals.Meanwhile,neighboring cities with different neighborhood backgrounds should pursue cooperative economic strategies that balance economic growth,energy conservation,and emission reductions to realize low-carbon construction and sustainable development. 相似文献
15.
依据2007年江苏省各县域单元FDI,本文采用ESDA技术方法和ArcGIS空间分析功能分别对江苏省FDI区域差异和分级优化进行分析,结果表明：苏北地区与苏南地区FDI分布两极分化现象明显,这是导致江苏省FDI总体差异的主要贡献者;随着FDI增大,江苏省FDI分布具有从苏北向苏中、苏南地区过渡地趋势,换句话说,具有由经济落后的苏北内陆地区向经济发达的沿海与沿江地区集聚的特点;江苏省FDI空间分布多圈层集聚现象明显,根据FDI重心曲线将其划分为集聚核心区、高度集聚区、中度集聚区和低度集聚区4大类型区。 相似文献
16.
通过构建“三生”功能综合评价指标体系,集成运用熵权法、层次分析法和地理探测器等方法,结合GIS空间分析,对2006—2018年黄河流域甘肃段57个县域“三生”功能进行综合评估,揭示其时空演化和分异特征,并定量识别其影响因素。结果表明：黄河流域甘肃段县域“三生”功能指数总体呈增强趋势,但空间差异较为显著,总体上沿黄河干流“玛曲-靖远”轴线较高而两侧相对较低;“三生”功能具有明显的空间正相关性,其中,生态功能集聚特征最为显著;“三生”功能均随时间变化,正相关类型集聚明显,呈“组团”式分布,负相关类型集聚性低,呈“零星”状的规律;城乡一体化水平是影响研究区“三生”功能空间分异的主导因素,且要素交互作用增强了“三生”功能的空间分异。 相似文献
17.
中原经济区县域碳收支空间分异及碳平衡分区 总被引：5，自引：1，他引：4
区域碳收支核算是当前全球气候变化与碳排放研究的核心内容之一.开展县域空间碳收支与碳平衡研究不仅有助于从理论上构建县级尺度碳效率和碳生态压力评估的方法,而且对于县域空间碳补偿及低碳发展策略的制定也具有重要的现实意义.本文采用2009 年中原经济区县域单元的各种统计数据及土地利用数据,对县域空间的碳收支状况进行了核算分析,并在碳平衡分区的基础上提出了中原经济区主体功能区优化的思路和政策建议.主要结论:① 中原经济区2009 年碳吸收和碳排放总量分别为1.3 亿t 和2.1 亿t.碳排放量基本呈现“从市辖区到周边县(市) 逐渐降低”的规律;碳吸收量的分布具有“西北低、东南高”的特点;②县域空间碳补偿率的分布具有显著的区域差异,人均GDP 越高的地区,其碳补偿率往往越低;反之,碳补偿率越高;③ 由于县域单元碳源/汇具有较大的空间差异,中原经济区县域空间的碳排放经济贡献率和碳生态容量存在明显不匹配现象;④ 基于碳平衡分析,本文将中原经济区县域空间划分为碳强度控制区、碳收支平衡区、碳汇功能区、碳总量控制区及低碳优化区等5 类区域,并在此基础上提出了中原经济区主体功能区优化的思路及低碳发展策略. 相似文献
18.
安徽省会经济圈碳排放强度与生态补偿研究 总被引：2，自引：0，他引：2
通过对1997年和2007年碳排放强度分析,揭示安徽省会经济圈内各市县对碳排放的影响和区域差异,根据相关固碳价格计算省会经济圈市县的生态补偿标准。研究结果显示:(1)省会经济圈总体上为碳汇区,1997—2007年间碳排放总量增加1 049.9万t,年均增长14.4%,其中,合肥市碳排放量增长最大。(2)2007年经济圈内地均建设用地碳排放强度和地均碳排放强度分别增加为1997年的2.18,2.41倍。1997—2007年,省会经济圈内的碳排放量、地均碳排放强度和地均建设用地碳排放都呈现合肥市>巢湖市>六安市。(3)经济圈内各县市地均碳排放强度差异显著,建设用地平均碳排放强度以合肥市最高(784 t/hm2),其次是霍山县和金寨县,其他区域的建设用地平均碳排放强度相差不大。(4)2007年合肥市提供的生态补偿标准是12.8～105.1亿元,六安市和巢湖市得到的生态补偿标准范围分别为31.9～278.1,0.6～13.8亿元;各县市生态补偿差异也很大。 相似文献
19.
江苏省乡村聚落的形态分异及地域类型 总被引：50，自引：6，他引：44
基于江苏省2007/2008 年SPOT卫星影像,运用探索性空间数据分析、空间韵律测度等模型,定量分析了江苏省乡村聚落形态的空间分异特征,并进一步划分了地域类型.结果表明,在空间分布上,江苏省乡村聚落的集聚特征较为明显,但存在明显的空间差异性,具体表现为由沿江地区依次向北、向南呈阶梯状稀疏化分布,其整体分布与地貌类型具有较高的相关性;在规模上,江苏省乡村聚落的规模普遍偏小,小村庄的规模差距较小,规模大的村庄比重小但是差距大;乡村聚落规模分布具有低值集聚的特征,并且呈现出明显的“哑铃状”结构,即江苏北部地区和南部地区乡村聚落规模较大,而中部地区乡村聚落规模较小.在形态格局空间变化上,通过苏北、苏中、苏南地区和沿海与沿运河地区的5 条样带的格局指数测度,发现苏中地区的乡村聚落形态复杂程度高于苏北和苏南地区,沿海地区的高于沿运河地区;苏南、沿运河地区的乡村聚落具有较好的连接性;5 条样带的乡村聚落规模分异均比较明显.最后,通过构建乡村聚落形态测度指标体系,采用系统聚类的方法,将江苏省乡村聚落划分为8 种类型：徐连岗岭低密度大团块型、宿淮平原中密度宽带型、沿海垦区高密度条带型、苏中圩区中密度弧带型、江南平原中密度小团块型、湖荡岗地低密度散点型、宁眙丘陵团簇状散布型、里下河低密度团簇型. 相似文献