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化石能源（FF）CO2排放是全球人为温室气体排放的主体,作为衔接国家排放清单和大气反演验证途径的关键环节,2019年联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）对《国家温室气体清单指南》进行修订,势必将推动高分辨率FFCO2排放清单的进一步规范发展。本文结合修订版指南中对于高分辨率排放清单的具体要求,从全球尺度、国家及以下尺度两个层面对高时空分辨率FFCO2排放清单的构建方法进行梳理和归纳,并对其研究趋势进行展望。① IPCC方法学的进一步修订与完善,将有助于进一步提高FFCO2排放清单的时空分辨率和精度;而构建包含间接排放的高分辨率FFCO2排放清单正在兴起。② 作为大气反演模型的先验数据,采用自下而上的部门方法,直接获取排放统计数据,是编制高分辨率FFCO2排放清单的首要途径;而通过替代变量及建模途径进行排放总量的时空分配,也是编制高分辨率FFCO2排放清单的必要手段。③ 清单的不确定性分析中,需要考虑时空分配所带来的不确定性信息;基于大气观测的反演验证途径将作为独立于排放清单的一种客观核算手段,将在清单的质量保证/质量控制与验证中发挥重要作用。 相似文献
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建成环境对城市居民日常出行碳排放的影响——以开封市248个居住区为例 总被引：1，自引：1，他引：0
居住区是居民日常生活最基本的空间单元,其建成环境对出行碳排放的影响是学术界关注的焦点。基于大样本调查数据核算居民各类出行碳排放,通过POI抓取、空间句法、网络分析等方法识别开封市主城区成规模的248个居住区的建成环境特征,借助核密度和GWR等方法剖析居住区尺度居民各类出行碳排放的空间分异规律。结果表明：① 城市内部居民出行碳排放空间差异显著,居住区公共服务供给的公平性问题突出,外圈层快速扩张区域应作为城市碳减排工作的关键区域;② 居住区尺度能较好地揭示建成环境对出行碳排放的影响,路网设计、建筑密度、土地利用混合度等因素对各类出行碳排放的作用机理差异较大,作用强度亦存在不同方向上的空间渐进规律;③ 根据出行碳排放结构及其对应的建成环境指标可识别出外层高密度欠通达低混合型居住区碳排放水平较高,内层低密度高通达高混合型居住区碳排放水平较低。研究结果可为居住区空间重构和城市碳排放的分区规划与治理提供科学依据。 相似文献
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减少交通出行碳排放是全球共同面对的重大议题之一,同时也是城市和交通可持续发展的重要目标。论文首先基于文献计量方法对近20年来的全球交通出行碳排放研究现状与趋势进行梳理与分析,在此基础上,分别从国家、城市和社区3个尺度对国家交通能源消耗及其碳排放的驱动力因素、城市形态对交通碳排放的影响以及社区建成环境对居民出行碳排放的影响研究进行了文献综述与归纳凝练。研究发现：① 国家尺度的研究早期大多基于时间序列数据,采用分解法探究交通能源消耗的主要驱动力;近年来,研究进一步根据能源消耗数据“自上而下”地测算交通碳排放,并通过构建面板数据模型探究社会经济、城市形态和交通发展因素对交通碳排放的影响。② 城市尺度的研究早期围绕紧凑城市是否一种低碳的城市形态而进行讨论,主要使用截面数据和相关分析方法;近年来,进一步拓展使用情景预测、GIS空间分析、空间回归、空间模拟等方法探究城市交通碳排放的空间差异及其与城市形态、城市中心分布形式之间的关系。③ 在社区尺度,研究多以截面、非集计的问卷调查数据为主,采用定量的数学模型探究居民社会经济属性和人口密度,土地利用混合度,与就业地、城市中心的距离,路网与交叉口密度、公共交通供给水平等建成环境要素对居民出行碳排放的影响。最后有针对性地提出了未来中国城市交通出行碳排放影响因素的研究趋势。 相似文献
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能源消费CO_2排放研究综述 总被引：2，自引：0，他引：2
气候变化已成为当前国际社会所关注的热点问题,而CO2排放是影响全球变暖的主要因素。本文基于多学科视角,综合运用文献资料法、对比分析法,梳理了CO2排放的估算方法、排放强度、排放绩效、排放影响因素和未来排放模拟方法的研究进展,分析了存在的主要问题,并展望了下一步的研究重点与方向。结果表明,CO2排放研究发展迅速并且成果丰富,CO2排放是不同因素众多变量之间相互作用、相互依赖的一个综合复杂的系统工程;多学科融合框架下地理与空间因素重视不足,研究尺度以全球化、国际化为主,多尺度研究逐步凸显并开始关注尺度效应,但省级、城市尺度的面板研究仍匮乏;面板数据逐步受到关注,动态分析对比评价仍待完善。未来研究在变量选取上应更加全面细化,尝试多尺度综合分析,逐步凸显城市碳排放研究,需更加关注理论结合本地化实践,运用系统的思维和方法掌握差异化趋势研究。 相似文献
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基于个体行为的多尺度城市空间重构及规划应用研究框架 总被引：2，自引：0，他引：2
中国城市转型面临多尺度的空间重构,从社区、中心城市到都市区、城市群等不同空间尺度。一方面,每个尺度上的空间组织特征及居民行为模式彻底改变;另一方面,一系列社会环境和自然环境问题出现并累积。面对城市发展的新格局和新问题,需要依托行为研究,梳理多尺度城市空间的概念体系,揭示其形成机理,判断其环境响应,并以低碳和和谐城市为导向,提出规划策略。具体内容包括:整合GPS、手机、网络、问卷和访谈等多种行为数据,建立中国城市多时空尺度居民行为数据库;分析城市、都市区和城市群尺度的城市空间组织模式和居民行为特征,创建基于个体行为的中国城市空间理论体系和研究范式;解析多尺度城市空间组织及居民行为模式与社会矛盾和碳排放之间的关系;以社会公正、和谐和低碳为导向,提出不同尺度城市空间调整优化策略和居民行为引导策略,面向居民生活质量和城市发展可持续性的提升,推动形成多尺度的居民生活圈和城市空间单元。 相似文献
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基于超效率SBM模型的中国城市碳排放绩效时空演变格局及预测 总被引：10，自引：1，他引：9
由CO2排放所引起的气候变化是当今社会所关注的热点话题,提高碳排放绩效是碳减排的重要途径。目前关于碳排放绩效的研究多从国家尺度和行业尺度进行探讨,由于能源消耗统计数据有限,缺乏城市尺度的研究。基于遥感模拟反演的1992—2013年中国各城市碳排放数据,采用超效率SBM模型对城市碳排放绩效进行测定,构建马尔可夫和空间马尔可夫概率转移矩阵,首次从城市尺度探讨了中国碳排放绩效的时空动态演变特征,并预测其长期演变的趋势。研究表明,中国城市碳排放绩效均值呈现波动中稳定上升的趋势,但整体仍处于较低的水平,未来城市碳排放绩效仍具有较大的提升空间,节能减排潜力大;全国城市碳排放绩效空间格局呈现“南高北低”特征,城市间碳排放绩效水平的差异性显著;空间马尔科夫概率转移矩阵结果显示,中国城市碳排放绩效类型转移具有稳定性,且存在“俱乐部收敛”现象,地理背景在中国城市碳排放绩效类型转移过程中发挥重要作用;从长期演变的趋势预测来看,中国碳排放绩效未来演变较为乐观,碳排放绩效随时间的推移而逐步提升,碳排放绩效分布呈现向高值集中的趋势。因此未来中国应继续加大节能减排力度以提高城市碳排放绩效,实现国家节能减排目标;同时不同地理背景的邻域城市之间应建立完善的经济合作联动机制,以此提升城市碳排放绩效水平并追求经济增长与节能减排之间协调发展,从而实现低碳城市建设和可持续发展。 相似文献
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区域尺度陆地生态系统固碳速率和潜力定量认证的方法及其不确定性分析是国家应对气候变化的重要基础工作。目前国内外对于陆地生态系统碳汇以及增汇潜力计量方法已经开展了大量的研究,提出了温室气体排放清单的计量方法,CDM（清洁发展机制）造林再造林项目碳汇的计量方法,以及土地利用变化碳汇计量等方法,国家温室气体清单的方法仅适用于国家范围的碳汇计量,对于区域碳汇计量却十分粗略。CDM造林再造林项目仅局限于森林管理等项目,而未涵盖将来可能列入碳汇目标的其它生态系统增汇管理措施。目前,关于森林、草地、农田等区域尺度生态系统碳汇计量还没有形成统一的、标准化的方法体系。本文对IPCC国家尺度的碳排放和陆地增汇技术评估方法体系、土地利用对陆地碳源汇影响的评价方法、以及人为管理措施下陆地生态系统增汇效应计量方法进行了详细的阐述,并对每种计量方法的不确定性进行分析,期望为中国陆地生态系统固碳速率、增汇潜力的计量、报告、认证和核查方法论和技术体系的建立提供依据。 相似文献
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南京大学土地利用碳排放研究进展 总被引：15，自引：0，他引：15
土地利用是低碳经济和碳排放研究的重要切入点,也是进行碳排放调控的重要工具之一。开展土地利用碳排放研究,有助于从土地利用规划、产业结构调控及国土开发与整治等领域全面引导经济社会的低碳发展。2007年以来,南京大学在国内地理学界较早开展了土地利用碳排放研究,研究进程主要包括两个阶段:区域不同尺度碳排放核算及驱动机制研究、土地利用及其变化的碳排放效应及优化调控研究。经过文献梳理与分析,从区域碳排放核算、因素分析及减排潜力研究、土地利用及其变化的碳排放效应研究、区域土地利用及产业空间的碳足迹分析、面向低碳目标的土地利用结构优化研究、城市系统碳循环及其土地调控研究等方面对南京大学土地利用碳排放的主要研究方向进行了总结和评述;结合南京大学学科发展优势,提出了土地利用碳排放研究的发展趋势,主要包括:典型产业区碳排放研究、城市改造和环境设计与碳排放的关系研究、城市功能区碳排放研究、低碳土地利用规划的编制与应用、区域碳排放的土地调控机制与方法体系研究等。 相似文献
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精细尺度的人口空间化研究成为当前GIS领域研究的热点。已有的人口空间化方法大多针对区域或城市尺度进行研究,少有对街道、社区甚至住宅小区的亚城市单元人口的研究。该文以南京市江宁区秣陵街道为例,基于腾讯位置大数据,结合人口统计数据、建筑物空间属性数据和住宅小区边界数据,提出了基于腾讯位置大数据的人口空间化方法和住宅小区级别的精细尺度人口估算方法。研究结果表明,该方法在住宅小区空间尺度下的估算结果与实际人口的线性拟合R~2达到0.9494,结果可信度较高,可为今后精细尺度人口空间化研究提供参考。 相似文献
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手机信令数据具有覆盖范围广、获取成本低、时空精度较高、稳定实时追踪等优势,能够有效识别大规模人群的空间活动和出行特征,已成为应用最广泛的交通大数据类型之一。文章在手机信令数据的分类和特征基础上,总结了其在职住空间关系和交通出行行为研究中的技术应用,随后结合上述应用成果和已有文献对其在交通碳排放研究中的应用潜力和场景进行了探讨,最后总结了手机信令数据在职住空间、出行行为和交通碳排放研究中的应用框架、应用机遇与挑战以及未来研究内容与技术创新方向。目前,手机信令数据在职住空间领域中的应用包括职住地识别、职住关系和通勤网络特征及其影响因素解析,在出行行为领域中的应用包括驻留-出行识别、出行方式和路径识别,以及人群移动普适规律解析。以上技术应用能够有效服务交通碳排放领域研究,为交通碳排放测算以及城市空间结构、居民出行行为对交通碳排放的影响研究奠定了基础。未来,相关研究应进一步关注长时序动态追踪、大范围对比分析以及人口和交通新现象研究,并注重多源数据的融合、传统方法与机器学习的结合以及数字孪生模型的构建。 相似文献
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在科学设计城市CO2排放、城市低碳水平数理模型基础上,结合BP神经网络法,综合考虑各种不确定因素的影响,通过1995~2008年京津沪渝4市CO2排放结构和低碳水平测度以及BP神经网络模型预测,可以发现:4城市CO2排放量逐年递增,但存在较大差异;城市CO2排放量和发展态势取决于4城市CO2排放结构及变化;低碳水平测度结果表明4城市的经济增长仍然依赖于碳基能源消耗,但产业结构的优化升级对提高低碳水平的作用是显著的;基于BP神经网络法的短期预测比传统预测法更为合理和精确。 相似文献
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中国碳排放的空间格局及分布动态演进——基于县域碳排放数据的实证研究 总被引：5，自引：0，他引：5
基于中国1997—2017年2725个县域单元的碳排放数据,采用标准差椭圆、Theil指数三阶段嵌套分解和Kernel密度估计等方法,全面考察中国碳排放的空间格局及分布动态演进。研究发现：① 中国碳排放由1997年的30.97亿t增长到2012年的93.08亿t,年均增长达到7.86%,而后围绕93亿t上下波动,未出现下降的拐点。② 在空间分布上,中国碳排放呈现东高西低的分布格局,表现出东北-西南方向向心集聚、西北-东南方向空间发散的趋势。③ 在空间差异上,Theil指数三阶段嵌套分解结果表明,中国碳排放的总体差异呈下降趋势,地级行政单元内部差异的贡献率由1997年的43%增加到2017年49%,成为中国碳排放总体区域差异的主要来源。④ 在分布动态演进上,中国县域单元的碳排放存在空间收敛模式,具有显著的空间正相关性,地区间的相互作用影响中国碳排放的未来空间分布。 相似文献
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中国能源碳足迹时空格局演化及脱钩效应 总被引：12，自引：5，他引：7
利用DMSP-OLS夜间灯光数据和碳排放统计数据,构建碳排放面板数据模型,模拟了2000—2013年中国的碳排放量。运用探索性时空数据分析（ESTDA）框架体系,从时空交互视角分析2001—2013年碳足迹的空间格局和时空依赖动态演化;利用改进的Tapio脱钩模型对3个时间段336个地级单元环境碳负荷与经济增长之间的脱钩效应进行综合分析。研究表明：① 2000—2013年,中国的碳排放在时空演变上既表现出稳中有进的总体特征,也存在快速增长的阶段特征。② 碳足迹和碳赤字均呈逐年增长趋势,年均增长率分别为4.82%和5.72%;碳足迹和碳赤字整体北方大于南方,不同的行政单元尺度下碳足迹和碳赤字空间异质性特征明显。各地级单元碳足迹变异系数逐步增大,存在极为显著的空间自相关特征。③ LISA时间路径相对长度北方大于南方,且呈由沿海地区向中西部地区递增的趋势;LISA时间路径弯曲度整体上则由沿海地区向内陆地区递减。④ 综合脱钩指数整体以弱脱钩型为主,但弱脱钩型城市数量持续减少,扩张连接、扩张负脱钩区域数量逐渐增多且向中西部及东北地区聚集分布;全国平均脱钩弹性值逐步增长,变异系数持续下降。 相似文献
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中国城市居民生活用电碳排放差异及时空演变 总被引：1，自引：0，他引：1
以地级市为研究单元,以人均生活用电碳排放为测度指标,借助经典统计学中的各类不平衡指数,对2002―2011年间中国城市居民生活用电碳排放的差异程度进行动态时序分析。同时,运用ESDA方法,从静态的碳排放量和动态的碳排放增长率2个角度,定量描述了2002年以来中国城市生活用电碳排放的时空演化特征。结果表明：中国城市居民人均生活用电碳排放差异逐渐缩小;就人均碳排放量来说,总体上表现为空间正相关,且集聚程度逐渐增强,冷热点格局基本稳定,高值区域从广东省逐渐向北延伸至其他东南沿海地区;就碳排放增长率来说,碳排放增长在总体上无显著的空间相关性,地理集中现象不明显,冷热点区域转换迅速,高值区域数目显著增加且表现出向北转移的趋势。 相似文献
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In this study, we adopt kernel density estimation, spatial autocorrelation, spatial Markov chain, and panel quantile regression methods to analyze spatial spillover effects and driving factors of carbon emission intensity in 283 Chinese cities from 1992 to 2013. The following results were obtained.(1) Nuclear density estimation shows that the overall average carbon intensity of cities in China has decreased, with differences gradually narrowing.(2) The spatial autocorrelation Moran's I index indicates significant spatial agglomeration of carbon emission intensity is gradually increasing; however, differences between regions have remained stable.(3) Spatial Markov chain analysis shows a Matthew effect in China's urban carbon emission intensity. In addition, low-intensity and high-intensity cities characteristically maintain their initial state during the transition period. Furthermore, there is a clear "Spatial Spillover" effect in urban carbon emission intensity and there is heterogeneity in the spillover effect in different regional contexts; that is, if a city is near a city with low carbon emission intensity, the carbon emission intensity of the first city has a higher probability of upward transfer, and vice versa.(4) Panel quantile results indicate that in cities with low carbon emission intensity, economic growth, technological progress, and appropriate population density play an important role in reducing emissions. In addition, foreign investment intensity and traffic emissions are the main factors that increase carbon emission intensity. In cities with high carbon intensity, population density is an important emission reduction factor, and technological progress has no significant effect. In contrast, industrial emissions, extensive capital investment, and urban land expansion are the main factors driving the increase in carbon intensity. 相似文献
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The sustainable development has been seriously challenged by global climate change due to carbon emissions. As a developing country, China promised to reduce 40%-45% below the level of the year 2005 on its carbon intensity by 2020. The realization of this target depends on not only the substantive transition of society and economy at the national scale, but also the action and share of energy saving and emissions reduction at the provincial scale. Based on the method provided by the IPCC, this paper examines the spatiotemporal dynamics and dominating factors of China’s carbon intensity from energy consumption in 1997–2010. The aim is to provide scientific basis for policy making on energy conservation and carbon emission reduction in China. The results are shown as follows. Firstly, China’s carbon emissions increased from 4.16 Gt to 11.29 Gt from 1997 to 2010, with an annual growth rate of 7.15%, which was much lower than that of GDP (11.72%). Secondly, the trend of Moran’s I indicated that China’s carbon intensity has a growing spatial agglomeration at the provincial scale. The provinces with either high or low values appeared to be path-dependent or space-locked to some extent. Third, according to spatial panel econometric model, energy intensity, energy structure, industrial structure and urbanization rate were the dominating factors shaping the spatiotemporal patterns of China’s carbon intensity from energy consumption. Therefore, in order to realize the targets of energy conservation and emission reduction, China should improve the efficiency of energy utilization, optimize energy and industrial structure, choose the low-carbon urbanization approach and implement regional cooperation strategy of energy conservation and emissions reduction. 相似文献
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中国能源消费碳排放强度及其影响因素的空间计量 总被引：21，自引：2，他引：19
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。 相似文献
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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。 相似文献