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中国县域碳排放的时空演变及影响因素 总被引：5，自引：1，他引：4
县域是实现新型城镇化的重要平台和关键地域单元,揭示县域碳排放的时空格局演变及其驱动因素对于完善中国新型城镇化战略和促进生态文明建设、绿色转型发展具有重要意义。本文使用2000—2017年中国县域碳排放数据,分析了县域人均碳排放的总体变化、区域差异、时空格局及集聚特征,并在STIRPAT模型和环境库茨涅茨曲线（EKC）假说下,运用面板分位数回归解释社会经济发展对县域人均碳排放的动态影响。结果表明：① 中国县域人均碳排放呈现先急后缓的增长趋势。人均碳排放水平差异加大,且呈上升趋势,西部地区县域人均碳排放差距悬殊。② 县域人均碳排放总体上呈现“北高南低”的空间格局,经济发达地区的人均碳排放远高于其他地区,空间极化效应明显。③ 县域人均碳排放具有显著的空间正相关性,高—高集聚的区县数量逐渐增多且分布重心向西北移动,而低—低集聚的区县数量不断减少,主要集中于中南地区,县域人均碳排放集聚类型具有空间锁定效应。④ 人口密度、政府财政支出对县域人均碳排放具有抑制作用,第二产业产值规模、碳排放强度则存在显著的正相关性,中低碳排放水平区县的经济发展和人均碳排放之间呈现倒“N”型曲线关系,社会经济发展结构的调整是实现整体碳减排的关键。因此,政府减排策略的落实应考虑区县碳排放的阶段性差异,实现落后地区发展和转型“两手抓”的同时发挥重点城市群、都市圈在碳减排中的先导作用。此外,通过技术创新提高能源利用效率应作为现阶段县域碳减排的主要手段。 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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《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
4.
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
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为了准确把握县域尺度下青海省乡村非农就业水平的时空格局及动态演进趋势，促进共同富裕的实现，基于2010—2020年青海省43个县域单元的面板数据，借助全局趋势分析、标准差椭圆、Moran’s I指数等方法揭示青海省乡村非农就业水平的时空演变特征，并进一步采用Kernel密度估计、马尔科夫链考察其动态演进趋势。结果表明：（1）青海省乡村非农就业水平总体呈现出波动上升趋势，根据增长速度划分为快速增长阶段和缓慢增长阶段。（2）在空间分布格局上，空间分布整体表现为“东、西部高中部低”“北高南低”，空间格局呈现出由“正东—正西”分布向“偏东北—偏西南”方向偏移趋势。（3）在空间相关性上，乡村非农就业水平存在显著的空间正自相关性，“高-高”集聚和“低-低”集聚的板块特征显著。（4）在分布动态演进上，乡村非农就业水平存在稳定的俱乐部趋同现象，乡村非农就业水平在发展过程中存在“空间溢出”效应。 相似文献
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我国西北地区经济发展、居民生活水平和碳排放均低于全国平均水平,随着国家政策倾斜,居民生活条件逐步改善,居民生活碳排放量提升空间较大,排放格局将受影响,这对西北地区本就脆弱的生态环境更加不利。目前有关居民碳排放的研究多集中在人类活动频繁、碳排放量大的我国东、南部地区,较少关注西北地区,但碳排放增加、环境成本加重对于欠发达地区的影响更加深远。其次,研究者关注居民碳排放预测时,通常着眼于数量预测,忽视了空间格局预测,不利于区域间协同发展。基于1997—2016年西北五省居民能源消耗和消费支出数据,首先利用直接系数法和投入产出法测算了1997—2016年西北地区居民生活碳排放,对其现状进行分析;第二,基于标准差椭圆和ARIMA模型从数量和空间格局上对2017—2021年西北居民生活碳排放进行预测。结果表明:1997—2016年,西北居民生活碳排放呈先缓慢后快速的上升趋势。直接碳排放稳定在0.3~0.4×10^8 t;间接碳排放达到2.38×10^8 t;空间分布总体稳定,呈西北—东南分布,移动趋势为西北—东南—西北,标准差椭圆中心在(99.07°E,38.19°N)附近移动。2017—2021年,直接碳排放达到0.543×10^8t;间接碳排放为3.631×10^8 t;主体区域沿X轴发散,Y轴收敛,旋转轴变化小,随着西部大开发和脱贫的推进,新疆排放量次于陕西,增速较快,推动碳排放主体区域向西北移动。旨在为实现西北地区人口、消费、环境协调发展、引导居民树立低碳消费的价值理念建言献策。 相似文献
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江苏省碳排放效率时空格局及驱动因素 总被引：1，自引：0，他引：1
采用SBM模型、ESDA与GWR等方法,以县域为研究单元,分析2002—2015年江苏碳排放效率空间格局及驱动因素。结果表明:江苏碳排放效率区域差异呈先增后减变化趋势,空间上呈南高北低格局;研究期内江苏碳排放效率的分布呈显著的空间正相关集聚,形成以昆山、南京市区以及无锡市区为核心的三大热点区和以泗阳—宿迁市区—沭阳为中心的冷点区并向外扩散的空间俱乐部;城镇化水平对江苏省碳排放效率空间差异的影响逐步增强,技术创新影响作用逐步凸显,能源消耗强度对碳排放效率空间差异影响程度呈增强趋势。 相似文献
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甘肃省碳排放变化及影响因素分析 总被引：2，自引：0，他引：2
采用甘肃省人口、经济发展、能源消费等数据,通过相关方法对1997-2008年的碳排放总量、碳排放强度及其三大产业的碳排放进行了估算,并利用岭回归函数对STIRPAT扩展模型拟合,进一步分析影响甘肃省碳排放的因素。结果表明： （1）从1997-2008年甘肃省能源消费的碳排放量和人均碳排放量均呈逐年增长的趋势。碳排放量由1997年的1 767.14×104 t增加到2008年 4 341.64×104 t。人均碳排放量由1997年的0.7 t /人增长到2008年的1.65 t /人,且以煤炭消费的碳排放为主,占各能源碳排放的比例达到70%以上。（2）碳排放强度从1997-2001年呈波动变化,2001年以后则呈逐年下降趋势,总体上从1997年的2.214 t/104元下降到2008年的1.364 t / 104元。（3）三大产业的碳排放呈逐年上升趋势,且以第二产业的贡献为主。（4）人口增长、经济发展对碳排放影响较大,而生活水平的提高更加剧了碳排放的增长。 相似文献
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基于新古典经济增长理论,构建旅游业发展的产业结构效应理论分析模型,建立旅游业发展产业协同与荷兰病效应的评价指标,利用Theil指数及嵌套分解分析其时空差异的演变格局。以“胡焕庸线”为地理区域边界、以优秀旅游城市为关键节点,基于2000—2017年中国60个优秀旅游城市的面板数据进行实证分析显示：旅游业发展对第一、二、三产业的产业协同与荷兰病效应同时显著存在,总体上分别表现为荷兰病效应、较差的产业协同效应、较强的产业协同效应;时空演变的总体差异显著,呈现出“平稳递增?快速递减?平稳递减”的变化规律;旅游业快速发展的产业结构效应空间差异显著,不能有效突破“胡焕庸线”锁定的旅游经济地理格局。 相似文献
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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
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熊慈 《云南地理环境研究》2019,(2):29-36
基于2000~2016年中国各省区星级饭店碳排放量的测算结果,采用泰尔指数、ArcGIS技术分析了中国星级饭店碳排放时空演化特征,并利用面板数据估计模型揭示星级饭店碳排放时空演化的影响因素。研究表明:(1)中国星级饭店碳排放在时序上呈先递增后波动递减的态势。(2)中国星级饭店碳排放的区域差异呈缩小趋势,各区域内部差异是造成全国总体星级饭店碳排放差异的主要原因。(3)中国星级饭店碳排放东多西少的梯度分布格局较为突出,随时间推移各省区碳排放量出现不同程度的减少。(4)中国星级饭店碳排放时空分布格局受星级饭店碳排放强度、星级饭店规模、星级饭店结构和气候条件的综合影响。 相似文献
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城镇化及房地产投资对中国碳排放的影响机制及效应研究 总被引：5，自引：2，他引：3
以城镇化及房地产投资对碳排放的影响机理为研究基础,首先基于变形Kaya恒等式和LMDI分解方法对1997~2015年中国30个省份的碳排放变化进行因素分解,重点考察了城镇化和房地产投资对碳排放的影响,并采用空间面板数据模型从直接影响和空间溢出效应两方面进行实证检验。研究结果表明：① 1997~2015年中国碳排放量一直保持增长趋势,房地产投资碳排放系数是最主要碳排放促减因素,城镇房地产投资强度、城镇化水平和地区总人口变化对碳排放具有促增作用,且效果逐年增大。② 各省碳排放量在空间上存在显著差异,总体上呈现东高西低的分布特征。碳排放量较少的省区空间集聚程度有所增强,地区间差异在不断缩小。③ 城镇化水平对碳排放的直接影响显著为负,但其空间溢出效应显著为正;城镇房地产投资强度对碳排放的直接影响影响具有促增效应,其空间溢出效应并不显著;两者的交互作用具的直接效应和空间溢出效应显著为负;经济发展水平对本地区碳排放的直接效应和空间溢出效应均显著为正;政府投资对碳排放的直接影响显著为负,但空间溢出效应并不显著;产业结构对本地区的碳排放没有显著的影响,但是其空间溢出效应显著为负;对外开放程度对本地区的碳排放具有显著的促减作用,但是对相邻地区的碳排放具有促增效应;随着城镇化水平和经济发展水平的提高,碳排放水平分别呈现出显著的U型和倒U型曲线关系。 相似文献
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碳排放空间依赖视角下环境分权的碳排放效应 总被引：1，自引：1，他引：0
以环境管理人员在不同层级政府间的配置直接测算环境分权度,通过纳入财政分权指标,采用省级面板数据和动态空间计量模型从空间视角实证检验环境分权对碳排放的影响。结果表明：① 中国省域碳排放存在显著的惯性依赖和空间路径依赖,本地区碳排放的增加（降低）将带动相邻地区碳排放的上升（下降）。② 国家层面上,环境总体分权（ED）、环境行政分权（EAD）和环境监测分权（EMD）显著降低碳排放,环境监察分权（ESD）和财政分权（FD）则显著加剧碳排放。同样地,ED及其分解指标与FD的交互项也均显著促进碳排放,其影响大小与环境管理分权的类别相关。③ 不同地区环境分权的碳排放效应存在异质性。西部地区ED、EAD和EMD对碳排放产生的抑制效应明显大于东、中部地区,而东部地区ED及其分解指标与FD交互项对碳排放的抑制作用强于中、西部地区。 相似文献
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分别从公平和效率的角度考察中国省际碳排放的区域差异,可以比较区域碳减排配额分摊中公平原则和效率原则重要性大小。论文选取1997—2015年中国29个省级地区数据,首先通过包含非期望产出的Super-0SBM模型测算出各地区的碳排放效率,并用人均碳排放量来衡量各地区的碳排放公平情况。随后基于Dagum基尼分解方法以及Markov链方法,分别从整体差异程度和内部差异固化两个方面比较了中国碳排放公平和效率的区域差异情况。研究发现：（1） 中国碳排放公平和碳排放效率呈现出不一致的空间非均衡格局。（2） 不管是整体、还是三大地区之间,中国碳排放效率的差异程度都大于碳排放公平,二者差异没有缩小的趋势。（3） 各地区间碳排放效率的差异固化程度也要高于碳排放公平,中国碳排放的区域“长期低效率”固化问题比区域“长期不公平”固化问题更严重。因此,在计算中国区域碳减排潜力以及进行碳减排配额分摊时,效率原则比公平原则更加重要。中央政府也应更加重视区域碳排放效率的差异问题,更多的从碳排放效率上入手,挖掘其存在的更大碳减排潜力。 相似文献
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Review on carbon emissions,energy consumption and low-carbon economy in China from a perspective of global climate change 总被引：2，自引：2，他引：0
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. 相似文献
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据统计,旅游碳排放已占全球碳排放总量的4.9%,加强对其研究和控制是关乎人类能否可持续发展的重要命题。本文基于地理学的视角,研究了中国2007年到2017年间30个省、市、自治区入境旅游碳足迹时空分布的特征和演化规律。在利用碳足迹综合计算模型和空间分析方法基础上,深入揭示了中国入境旅游碳足迹的时空分布特征及演化规律。结果表明,2007年到2017年间,中国入境旅游碳足迹呈现急速上升又稍有回落的趋势,总量从562.30万t上升到1088.09万t,增长1.94倍,其中交通和邮电业占比最大;近十年来我国多数省市的入境旅游碳足迹变异程度不高,维持在较平稳的状态;空间维度上,则呈现东南向西北方向递减趋势。 相似文献
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"双轮驱动"发展模式背景下,我国建设用地扩展特征明显。建设用地变化的碳排放效应是导致大气中碳排放量增加的重要因素。运用安徽省统计年鉴数据,采用改进的Kaya恒等式及LMDI分解模型,对安徽省1997-2011年碳排放的驱动因素进行了定量测度。结果表明:经济增长、建设用地扩展、人口密度变化对碳排放具有增量效应,经济增长为第一驱动因素,年平均贡献率达266.32%,建设用地扩展为重要驱动因素,其碳效应年均值为640.57万t,年均贡献率为187.30%,人口密度变化对碳排放驱动影响较小。能源结构变化、能源强度下降对碳排放具有抑制作用,年均贡献率分别为-212.06%、-58.115%。基于碳排放因素分解结果,针对性提出了碳减排的政策途径,可为政府通过合理组织土地利用,实现碳减排提供科学依据,有利于安徽生态省建设及减排目标实现,也可为省域尺度建设用变化的碳排放效应研究提供借鉴。 相似文献