共查询到20条相似文献，搜索用时 777 毫秒
1.
随着气候变化日益加剧,碳排放及其影响越来越受到人们的关注。针对我国30个省区2000-2015年终端能源消费产生的碳排放进行核算,分析中国能源消费碳排放的区域特征和时空差异,并通过STIRPAT模型和面板数据模型相结合的方法从碳排放量和碳排放强度两个视角对碳排放的驱动因素进行分析。研究发现,从全国层面来看,人口规模、人均GDP、能源强度以及城市化水平对碳排放量产生正向的驱动作用,即每提升1%,碳排放量将分别增加1.046 9%、0.938 6%、0.722 6%、0.411 6%,而产业结构对碳排放具有负向的驱动效应。对于碳排放强度而言,人均GDP和产业结构均产生负向的抑制作用。从区域层面来看,通过经济水平分组,东、中、西部三大区域由于经济发展水平的差异,各个因素对碳排放的影响也有所不同并表现出一定的规律性;城市化水平分组表现出随着城市化水平的提高,碳排放量也随之降低。通过研究,可为我国合理制定CO2减排的区域差异化政策提供参考依据。 相似文献
2.
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
3.
能源消费是碳排放的主要来源。根据IPCC碳排放计算指南缺省值计算出广东省1990―2010年的碳排放量,并对广东省近20年来碳排放进行阶段划分,采用对数平均迪氏指数法(Logarithmic Mean Divisia Index),对碳排放量进行因素分解,分析能源结构、能源效率和经济发展对碳排放的影响及作用程度。结果表明:1)1990―2010年,广东省能源消费的CO2排放总量和人均CO2排放量不断上升,万元GDP碳排放量、三次产业碳排放强度均呈下降趋势,原煤的消费是碳排放的主要来源,第二产业的CO2排放量比重最大,但呈缓慢下降趋势;2)经济发展效应对广东省能源消费碳排放的贡献率最大,其次是能源强度效应、人口规模效应,能源结构效应的贡献率最小;经济增长是碳排放量增加的主要推动因素;能源消费强度影响碳排放量的增速,能源消费强度又进一步受到产业结构和各产业能耗强度的影响,其中,第二产业能耗强度和第二产业产值比重是影响能源消费强度最主要的影响因素。 相似文献
4.
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
5.
在分析河南省1978—2015年能源消费碳排放总量和结构变化的基础上,利用Im PACT等式对河南省碳排放驱动因素进行了研究和对未来碳排放量进行了情景预测,并运用空间自相关分析法探讨了空间分异特征。结果表明:(1)1978—2015年,河南省碳排放量总体上呈现增加的趋势,年均增长5.11%,由煤炭和石油消费导致的碳排放比重一直稳定在95%以上。(2)弹性分析表明人均真实GDP增加1%将导致人均能源消费量增加0.48%,利用强度下降0.52%,而环境影响增加0.53%。(3)保持经济增长的同时,与2011—2015年相比,1978—2015年效率年均增长率提高5.25倍,是河南省实现循环经济建设的一种可行方案。(4)河南省2015年碳排放全局Moran’s I值为0.047,呈微弱空间正相关,各地市碳排放具有明显的二元结构特征,空间集聚特征不明显。 相似文献
6.
基于2000-2015年西安市能源消费量数据,采用碳排放模型和GFI模型,分析区域能源消费碳排放量的变化趋势及影响因素,探讨西安市能源消费碳排放的拉动与抑制要素的互动关系及影响。结果表明：（1）西安市能源消费碳排放量总体呈现上升趋势,煤炭、原油消费为主要碳源。（2）能源利用结构正在发生转变,低能耗低碳排的能源消费量逐年上升,传统能源利用量正日趋减少。（3）经济发展要素和人口要素是西安市能源消费碳排放的主要拉动因素,能源结构要素拉动效应不显著,短期内不易改变;能源强度对能源消费碳排放具有抑制作用,且呈现增强态势,但效果不明显。最后提出西安市能源消费碳排放减排建议。 相似文献
7.
海岛城市具有独特的社会经济发展轨迹以及碳排放特征。定量剖析海岛城市碳排放的演变趋势及其关键驱动因子,对于指导"低碳海岛城市"和"生态海岛城市"建设意义重大。以中国典型海岛城市舟山市为案例区,采用IPCC参考方法,测算2001-2015年间舟山市各部门的碳排放量,并运用STIRPAT扩展模型,定量分析能源强度、人均GDP以及城市化率等关键驱动因子对海岛城市碳排放的影响;在此基础上,结合情景分析技术对舟山市未来的碳排放量进行情景预测。结果表明:(1)2001-2015年间,舟山市碳排放量增加迅速,年均增长率达到32%,碳排放强度遵从先降后增的"U型"变化规律,年均值略高于厦门市。(2)岭回归分析表明城市化率对碳排放量的增加影响最大,其次为能源强度,人均GDP对碳排放的影响最弱。(3)舟山市经济增长与碳排放之间存在Kuznets曲线假说,且理论拐点将出现在人均GDP为10.46万元附近(2000年可比价)。(4)舟山市在2020年和2030年的碳排放总量将分别达到2142万t和4333万t。总体而言,产业结构低碳化和能源效率提升是缓解舟山市未来碳减排压力的有力抓手。 相似文献
8.
基于区域视角的能源消费碳排放影响机理分析,是有效实现节能降耗减排的重要研究议题。本文基于投入产出理论,通过构建“能源—经济—碳排放”混合型投入产出分析框架,利用扩展的IO-SDA模型,对新疆维吾尔自治区（简称新疆）1997-2007年能源消费碳排放的影响因素进行结构分解分析。结果显示：① 新疆能源消费碳排放从1997年的2070.08万t增长到2007年的4034.33万t,碳排放的增长主要集中在能源资源生产与加工业和矿产资源开采与加工业。② 碳排放影响因素的直接效应分析,人均GDP、最终需求结构、人口规模和生产结构的变化是引起碳排放增长的重要影响因素,碳排放强度的降低是这一时期遏制碳排放增长的重要影响因素,说明在经济规模和人口数量不断增长的同时,经济结构未得到有效优化,生产技术未得到有效的提升,导致新疆能源消费碳排放的快速增长。③ 碳排放影响因素的间接效应分析,省域间调出、固定资本形成总额和城镇居民消费对于新疆能源消费碳排放的变化影响显著。④ 碳密集产业部门的固定资产投资增加,能源资源型产品的省域间调出增长,使得区域间“隐含碳”转移效应十分显著。 相似文献
9.
能源消费是碳排放的主要来源。根据IPCC碳排放计算指南缺省值计算了哈萨克斯坦共和国1992-2010年的碳排放量,并对哈萨克斯坦近20 a来碳排放进行阶段划分,采用对数平均迪氏指数法（Logarithmic Mean Divisia Index）,对碳排放量进行因素分解,定量分析能源结构、能源效率和经济发展对不同阶段碳排放的影响。结果表明：（1）1992-2010年,哈萨克斯坦一次能源消费的碳排放量整体呈先下降后上升的“U”型曲线,拐点在1999年。煤炭消费仍然是碳排放的主要来源,这是受长期以煤为主能源供应政策影响的一种必然结果;（2）碳排放不同阶段各影响因素的作用程度不同。总体来看,经济增长是碳排放量增加的主要推动因素,能源强度降低是抑制碳排放量增长的主要贡献因子。并以此提出哈萨克斯坦未来能源战略的一些政策建议。 相似文献
10.
《资源与生态学报(英文版)》2020,(5)
准确查清典型省份能源消费碳排放的实际情况及其碳排放增长的主要驱动因素,是实现我国碳减排目标的关键。本文采用扩展的LMDI模型对来自中国东、中和西部地区三个典型省(区)——江苏、河南和内蒙古的碳排放增长进行了比较分解。结果表明:(1)1996–2017年,3个省(区)的能源消费碳排放变化呈上升趋势,但各省(区)之间存在明显差异。(2)各驱动因素对碳排放的影响在不同省份和不同经济发展期明显不同。经济增长对各省碳排放变化的正向贡献最大(1996–2017年,河南、江苏、内蒙古三省(区)经济发展对碳排放增长的贡献分别为307.19%、205.08%和161.26%);其次是城镇化和人口规模,但对碳排放增长的贡献远小于经济增长。(3)除"十五"规划期外,能源强度在促进3省(区)碳减排方面发挥了主导作用,其次是能源结构。在所有抑制碳排放增长的因素中,农村人口比例的贡献最小。此外,城乡居民人均能源消费对碳排放的影响在不同省份(区)和不同经济发展阶段均表现出相对较小的影响和两面性,但在推动省域碳排放的变化方面开始起着越来越重要的作用(如1996–2017年,江苏省的居民能源消费对碳排放增长的贡献率超过7.9%,其中城镇居民人均能源消费的贡献率大于3.8%)。鉴于此,建议政策制定者应根据东、中、西部地区的碳排放省情和影响碳排放的关键因素,制定有针对性的减排措施。 相似文献
11.
“胡焕庸线”是中国人口、经济和社会发展格局特征的真实写照,科学地刻画了中国能源生产与消费的基本特征。定量模拟该线东西两侧能源消耗的空间格局可以为国家实现能源与区域协调发展提供参考。论文根据中国能源统计年鉴(2005—2014年),结合系统动力学模型(System Dynamic, SD)与灰色模型构建了胡焕庸线能源消耗空间格局预测模型(HLECSM-SD);再以省域为基本研究单元,构建50 km×50 km空间格网,模拟2020年并预测2021—2025年“胡焕庸线”东西两侧能源消耗的空间格局,设置3种情景方案分析中国能源消耗情况。结果表明：① HLECSM-SD模型具有较好的拟合效果。② 全国能源消耗总量呈现“东多西少”的空间格局。③ 该线两侧的能源消耗量增长率曲线变化趋势一致,且东侧的增长率低于西侧。④ 在胡焕庸线东侧,煤炭消耗量具有“北部多、南部少”的空间特征,这与中国煤炭资源蕴涵量的空间格局一致;石油、天然气和电力消耗量具有“东部多、中部少”的空间特征,这是由各省区资源禀赋、经济水平、人口规模及产业结构等因素共同决定的。⑤ 在情景设置中,不同影响因子对能源消耗量影响程度不同。 相似文献
12.
煤矿开采使流域水文地质条件发生改变,研究采煤影响下流域降水-地表水-地下水-矿井水转化关系对揭示区域水循环过程意义重大。以海流兔流域为研究区,利用数理统计法、Piper三线图和氢氧同位素关系图等方法,分析采煤影响下降水-地表水-地下水-矿井水的转化关系。结果表明:在煤矿开采影响下采矿区地表水中SO_(4)^(2-)、Na^(+)、Mg^(2+)等含量增幅较大;流域降水、地表水与地下水转化关系以地表水下渗补给地下水为主,平均贡献率为56.7%;矿区及以下流域海流兔与纳林河不同水体间的转化关系仍以地表水补给地下水为主,与上游天然流域相比平均贡献率分别增至69.3%和59.4%;矿井水主要来源为上覆萨拉乌苏组地下水,补给比率为72.4%,煤矿开采使上覆含水层地下水向采空区汇流速度增大。 相似文献
13.
宁夏旅游经济与生态环境耦合协调过程与格局 总被引：1，自引：1，他引：0
实现区域旅游经济与生态环境协调发展是旅游业发展的重要目标,也是实现沙漠旅游主导型省区旅游产业可持续发展的关键。构建沙漠旅游主导型省区旅游经济与生态环境耦合协调评价指标体系,综合运用耦合协调度模型、剪刀差模型以及ArcGIS空间可视化表达方法对2009—2018年宁夏旅游经济与生态环境耦合协调过程与格局进行了分析研究。结果表明：宁夏旅游经济与生态环境发展水平呈逐年增长态势,且各市发展程度差异显著;耦合协调度指数由2009年的0.3121上升至2018年的0.5655,旅游经济与生态环境的关系不断改善,趋向于协调发展,耦合协调程度由低水平失调的旅游经济滞后型发展为高水平协调的生态环境滞后型;宁夏旅游经济与生态环境耦合协调空间格局变化明显,且差异显著;剪刀差整体演化速率较为稳定,波动趋势极为平缓,表明两系统演化速率差异基本保持稳定状态;而耦合度夹角在45°—90°波动变化,表明两系统正处于协调发展阶段。 相似文献
14.
基于夜间灯光影像的中国电力消耗量估算及时空动态 总被引：2，自引：0，他引：2
提出夜间灯光降饱和指数模型,以中国大陆为研究对象,基于DMSP/OLS夜间灯光数据、MODIS NDVI产品、基础地理信息数据及社会经济统计数据,构建电力消耗估算模型,定量估算了2000-2012年电力消耗量,并采用空间统计分析方法,从不同时间、空间角度对省级、地级和县级单元的电力消耗量变化趋势和空间集聚程度进行分析。结果表明：夜间灯光降饱和指数模型能较好地降低夜间灯光的数据饱和和溢出,其中MDNVI模型的效果最好。从县级尺度电力消耗变化趋势的显著性来看,无明显变化区域主要出现在青藏高原,迅猛增长型多数分布在京津冀、长三角、珠三角和中东部省会城市。 相似文献
15.
旅游季节性测度指标的敏感度研究 总被引：3，自引：0，他引：3
常用的旅游季节性测度指标有季节性强度指数（Rsd）、基尼系数（G）、泰尔系数（T）、季节性比率（Rsr）、不均匀系数（Rhl）等,国内外学者对其相互关系、客流变动对各项指标的影响程度仍存在争议。构建旅游季节性测度指标的敏感度指标客流量变动效应（si）和客流量相对变动效应（pi）,通过蒙特卡洛方法计算不同旅游季节性强弱尺度（Int）下的各项旅游季节性测度指标的相关系数、以及不同旅游季节性强弱尺度（Int）和不同客流量变动大小尺度（Δ）的组合条件下各项旅游季节性测度指标对各个月份的μsi、μ*si和μ*pi,发现：① Rsd、G、T这3项指标相关系数极高,Rsr与Rsd、G、T 3项指标的相关系数随着Int的增大而增大,Rhl与Rsd、G、T、Rsr 4项指标间的相关系数随着Int的增大而减小;② Rsr和Rhl对各月份的si以及Rsd、G、T、Rsr对不同月份的μsi、μ*si及μ*pi均受Int和Δ的影响,其大小及排序相应产生变动,即在不同的旅游地,其季节性的强弱和客流量变动的大小都会导致各项旅游季节性测度指标对不同月份客流量变动的敏感度及排序存在差异,因此不能简单的认为某项指标对淡旺季客流或平季客流量变动更敏感。 相似文献
16.
土壤盐渍化对区域经济和生态可持续发展产生负面影响。微波介电常数是微波遥感探测土壤的关键因素,然而介电常数与盐分的关系仍不清晰。为分析盐分类型及含盐量对土壤介电常数的影响,在0.3~20.0 GHz频率下,测量了新疆典型的2种盐渍土类型（硫酸盐-氯化物型： ;氯化物-硫酸盐型： ）的介电常数,探讨含水量、含盐量、盐分类型及质地对土壤介电特性的影响。结果表明：（1） 含盐量对湿润土壤、干燥粉壤土的复介电常数实部（ ）和虚部（ ）均产生影响。（2） 对于同等级的2种湿润盐渍土在0.3 GHz频率下,整体上 > 。（3） 虚部的电模量（ ）与含盐量的关系更紧密,且0.3~5.0 GHz是重要的频率范围。研究结果可为复杂下垫面下土壤盐渍化的微波遥感监测提供科学支持。 相似文献
17.
选取粤港澳大湾区典型城镇化地区广州市的流溪河—西航道—前航道为研究对象,分别于2020年7月和2021年1月开展野外调研采样活动,收集40个地表水水样样品,通过室内分析,利用水化学和同位素（δ15N-
18.
基于扩展的环境库兹涅茨曲线（EKC）,利用1995-2015年中国省际面板数据探讨旅游发展对区域碳排放的影响,同时分析了经济增长、贸易开放程度、失业率、受教育程度和城市化水平等因素对碳排放的影响作用。研究表明：① 传统经济增长与碳排放之间的倒“U”型EKC假说成立,受教育程度（-0.061）、失业率（-0.062）和贸易开放程度（-0.170）的提升有利于降低人均CO2排放量,其中,贸易开放程度的减排作用最为明显;城市化水平（2.113）的提高会增加人均CO2排放量。② 旅游发展对区域碳排放的影响显著,具体表现为：旅游接待人次与人均CO2排放量拟合曲线呈正“U”型,而人均旅游消费与人均CO2排放量则呈现典型的倒“U”型曲线良性发展状态。③ 旅游专业化水平的提高会使得EKC向下方移动,经济发展的环境压力得到减轻,且高旅游专业化区域旅游接待人次与人均CO2排放量之间关系的转折点相对较高,而其人均旅游消费与人均CO2排放量之间关系的转折点则相对较低。 相似文献
19.
青藏高原及横断山区位中国西南部,地貌类型复杂,地质灾害频发,严重威胁到西南地区人民生命财产安全,尤其影响进藏交通线的通达度。系统研究该区地质灾害易发区空间格局及驱动因子,可为青藏高原及横断山区地质灾害风险防范及地质灾害的防灾减灾救灾提供重要理论支撑。研究结果表明,基于随机森林构建的判识模型对于灾害点的判识精度均高于80%,甚至达到91%,可准确模拟与预测研究区各分区的地质灾害点。研究区地质灾害易发点主要分布在横断山区南部与东北部以及青藏高原中南部地区,且以小型及中型规模地质灾害为主（占比为87%）。综合分区Ⅰ~Ⅲ的地质灾害易发区面积分别为17.5万km2、17.4万km2与27.5万km2。各综合分区地质灾害驱动因子研究表明,横断山区南部区域（综合分区Ⅰ内）小型及中型地质灾害的主要驱动力为道路建设导致的沿途坡面稳定性变化（贡献率为20.2%）;横断山区东北部区域及青藏高原地区（综合分区Ⅱ~Ⅲ）小型及中型地质灾害的主要驱动力为植被覆盖状况的变化对于坡面稳定性的影响（贡献率分别为23.6%与27.3%）。此外,综合分区Ⅱ~Ⅲ内影响小型及中型地质灾害空间格局的第二个驱动因子为道路建设导致的沿途坡面稳定性的变化（贡献率为15.7%）与河流对于周边坡面的侵蚀作用（贡献率为17%）。 相似文献
20.
基于GLASS数据估算中国陆表净辐射及其空间分布分析 总被引：1，自引：0，他引：1
地表辐射收支是能量循环的重要参数,影响着地球水热平衡,是全球气候变化研究的重要方面。多数研究利用MODIS数据估算地表辐射收支,模型输入参数复杂。综合利用GLASS数据、MODIS数据和地面实测数据,采用Bisht等提出的净辐射估算方法,制订一种简单的地表辐射收支估算方案,分别计算2010年1-12月中旬卫星过境时刻中国陆表净辐射的最大值。通过改进的正弦模型将估算结果转换为日最大地表净辐射,并利用地面实测日最大净辐射值对估算结果进行了验证。研究表明：综合利用GLASS数据、MODIS数据和地面实测数据建立的地表辐射收支模型能够很好地模拟中国陆表净辐射的分布,与地面实测日最大净辐射值具有较好的一致性,平均误差为27.21 W?m-2,克服了利用其他遥感数据估算地表辐射收支输入参数复杂,数据量大的缺点,适用于大尺度地表陆表辐射收支研究。 相似文献