基于MODIS AOD数据的南京市大气能见度估算

以南京市为研究区,利用MODIS气溶胶产品数据(MOD04L2)获取研究区气溶胶标高数据,结合地面气象站点能见度观测数据,构建研究区不同季节能见度估算模型,估算南京市2013年能见度时空分布。研究结果表明,研究区能见度模型估算值与实测值总体趋势较为一致,分季节模型能见度估算均值相对误差为14.3%;南京市2013年能见度年均值为6.07km,大致呈现出由市区向周边郊区逐渐升高的趋势;研究区不同季节能见度差异明显,夏季能见度显著高于其他3个季节,在该季节全市能见度均值达到9.93km,约为其余3个季节均值的2倍左右,气候状况与经济社会发展布局是影响研究区能见度时空差异的主要因素。     

基于多源遥感数据及DEM的人口统计数据空间化——以浙江省为例

利用DMSP/OLS遥感夜间灯光数据进行人口等社会经济数据的空间化时,往往受到其较低的空间分辨率、像元过饱和以及像元溢出现象的影响。植被指数（如NDVI）与不透水面呈负相关关系,与夜间灯光数据在反映人类活动、提取建成区方面可以互补,将这两种数据融合可以有效减少夜灯数据像元过饱和等因素引起的误差。通过进一步融合DEM数据对基于DMSP/OLS夜间灯光数据和NDVI构建的人居指数进行了海拔修正,基于修正后的人居指数与统计人口之间很强的线性相关建立人口空间化模型,获得2010年浙江省1 km×1 km分辨率下的人口密度空间分布。模拟结果显示,浙江省平均人口密度为515人/km2,模拟的平均相对误差为183%,相比海拔订正前的模拟误差减少约5%,表明利用多源遥感数据融合后的人居指数在省级尺度上模拟人口空间分布的精度较高     

中国碳排放强度的时空演进及跃迁机制

面对气候变化所带来的生存危机以及环境治理的复杂状况,对中国碳排放强度时空演进的动态监测与预警治理的研究是实现碳排放强度下降目标的关键。文章测算1997—2015年中国大陆30个省区碳排放强度的空间面板数据,采用探索性时空数据分析(ESTDA)方法对中国碳排放强度的空间相关性、集聚特征及其时空跃迁进行空间统计分析,借助分位数回归与时空跃迁嵌套模型,揭示在时间和空间推移的双重作用下中国各省区碳排放强度的时空跃迁机制。研究结果表明:(1)中国30个省区的碳排放强度在时空分布上并不是完全随机状态,各个省区碳排放强度之间具有显著的空间相关性特征,碳排放强度的变动趋势会受到其相临近省区碳排放强度的影响,省域间的碳排放强度在空间分布上呈现"集聚"与"分异"并存的时空演进特征。(2)中国碳排放强度空间集聚趋势增强,具有高度的凝固性和较低的流动性,10个高碳排放强度省区碳排放强度的稳定性将成为制约中国碳排放强度整体跃迁的重点省区,相关省区的跃迁性将成为驱动中国碳排放强度整体跃迁的关键省区。(3)各省区的碳排放强度空间集聚过程中存在时空跃迁的驱动模式和制约模式,分位数回归模型能够很好地解释各驱动因素对碳排放强度时空跃迁的驱动机制,不同响应阶段的驱动因素的分位数与碳排放强度时空跃迁类型之间具有很强的嵌套性。(4)根据各省区碳排放强度时空演进及其跃迁机制的分析结果,进一步提出加强对关键省区碳排放强度的有效监测与治理,加大碳排放的约束力度等差异化的碳减排调控措施。     

中国碳排放量估计结果及差异影响因素分析

在全球积极应对气候变化的大背景下,不论从自身经济发展需要,还是遵从国际相关条款,中国当前及未来都面临巨大的碳减排压力。准确估计碳排放量对于中国制定相关碳减排政策和应对国际谈判,都至关重要。尽管国内外针对碳排放量的研究很多,但是由于所采用的计算方法、数据来源、碳排放来源分类和能源排放系数等方面的不同,不同研究对于中国碳排放量的估计差异很大。本文利用Meta回归方法和多因素方差分析方法(ANOVA)对导致中国碳排放估计结果差异的因素进行了分析。研究结果表明,文献来源、碳排放系数、碳排放来源和分省计算与否是导致估计结果差异的主要因素,分别解释了碳排放估计结果差异的30.5%、29.7%、21.2%和11.8%。基于研究结果,提出在未来开展中国碳排放估计研究时,需要特别注意碳排放系数、碳排放来源和分省计算与否等关键性因素,客观准确地估计中国碳排放量,同时在国际气候变化谈判中要立足于中国权威机构和学者的研究结果。     

近20年来中国农业碳排放强度区域差异、时空格局及动态演化

研究农业碳排放强度的区域差异、时空格局与动态演化规律,对制定合理的农业碳减排政策具有重要的理论及实践意义。采用Theil指数及空间分析相关方法分析1997～2016年中国农业碳排放强度的区域差异、时空格局特征,并利用R/S分析法预测其演化趋势。结果表明:(1)1997～2016年中国及三大粮食功能区的农业碳排放强度均呈下降趋势,不同类型农业碳排放强度省域的空间分布变化均较大,碳排放高强度省域保持稳定,而低强度省域呈扩大态势;(2)农业碳排放强度的区域差异总体呈扩大趋势,其中区域间差异变化较小,区域内差异趋于扩大,粮食平衡区区域内差异趋于上升,主产区区域内差异先升后降,主销区区域内差异趋于收敛;(3)中国农业碳排放强度的空间集聚程度趋于缩小,热点区保持不变,而冷点区呈收缩态势,青-藏保持稳定性热点区,京-津-冀-陕-晋-豫-鲁为稳定性冷点区域;(4)中国、三大功能区及各省域农业碳排放强度具有明显的分形特征,未来碳排放强度值将呈现出继续下降的演化态势,尤其以粮食主销区的下降趋势具有更强的持久性。     

中国省域碳排放空间依赖结构的非参数估计及其实证分析

查清中国省域碳排放之间的空间依赖关系及其演变特征,是实现区域差异化减排战略和促进区域低碳经济和谐发展的关键。本文在估算1995—2015年中国大陆30个省域化石能源消费碳排放量的基础上,利用考虑时间和空间影响的Sampson-Guttorp非参数估计方法(简称SG方法)对中国省域碳排放的空间相关结构进行了定量估计,并将得到的SG相关系数与样本相关系数进行比较,结合中国经济发展与碳排放的实际验证了该方法在中国省域碳排放研究中的有效性和合理性,然后基于SG相关系数对省域碳排放空间特征进行聚类分析。研究结果表明:①在对中国3个阶段省域碳排放的相关结构研究中,未作变换得到的样本相关系数存在一定的不合理性,与现实出入较大,而基于SG方法得到的SG相关系数无论在理论上还是实践上都十分接近实际,克服了以往对空间相关定性描述的缺陷。②中国省域碳排放存在显著的空间正相关性和空间异质性,碳排放较高或较低的省区在空间上均趋于相邻,但随时间的演进空间相关性在高度聚集后有明显弱化的趋势。③在分布格局上,中国省域碳排放存在东、中、西和北、中、南梯度态势,即东部地区和北部地区省域的碳排放量高于西部地区和南部地区,而中部地区省域居二者之间。④根据中国各省域碳排放的空间相关结构和格局特征,提出将空间依赖性纳入到碳减排政策的制定中,并应对重点区域或重点行业实施差异化的减排措施。     

中国城市碳达峰路径及其驱动因素的结构分解

碳达峰和碳中和是生态文明建设整体布局的重要一环,是实现中国绿色低碳高质量发展的重要举措。该研究首先基于校准的夜间灯光数据,运用从上至下估算方法对中国267个地级及以上城市的碳排放量进行反演模拟测算;然后,综合运用高斯回归、支持向量机、梯度提升等机器学习算法,科学预测各个城市的碳达峰路径;最后,运用拓展的广义迪氏指数方法对2000—2030年地级及以上城市碳排放演变的驱动因素进行分解,结果显示：(1)中国二氧化碳排放总量呈持续增长态势,各城市增速不同且差异较大,形成“发达城市高排量,欠发达城市低排量”的态势。(2)267个样本城市中,仅有苏州市、贵阳市等6个城市可以提前达峰或按期达峰,比重仅占2%;上海市、广州市、杭州市等252个城市将在2031—2034年达峰;北京市、珠海市等9个城市将长时期延期达峰。(3)运用拓展的广义迪氏指数进行结构分解后发现,能源消费规模、产出规模、固定资产投资规模等因素对各城市碳排放基本保持促增作用,而产出碳强度、投资碳强度等则基本保持促降作用。优化绿色低碳发展区域布局,推动低碳产业集群建设,兼顾城市“稳发展”与“促减排”是“双碳”目标有序推进的重要保障。     

基于FY2C卫星数据的藏北高原降水估算研究

如何确切的掌握降水的时空分布,对区域气候、水文和生态应用等至关重要。以藏北高原典型区为研究区,在大量地面实况降水观测数据与对长时间序列FY 2C 影像光谱特征和云图特征分析的基础上,获取卫星降水模拟参数特征集以刻画云降水的发生与发展过程,选用最值归一化方法对不同量纲云图特征参数进行归一化处理。构建基于三层前向型反向传播神经网络的卫星降水估算模型,用于该地域降水估算,并采用多指标体系分析模型的降水模拟精度。结果表明：静止气象卫星红外波段能较精确地揭示云的降水机理,较高时间分辨率遥感图像可以监测云图的变化细节,并获取能够反映云图降水特征的降水模拟参数;人工神经网络能较好地刻画该地域卫星降水特征的非线性规律;三层前向型反向传播神经网络卫星降水估算模型的估算结果与雨量计实测值间的相关性可以达到0.57。模型估算结果系统性的低估偏小,预示着对该地域弱降水强度将有较好的指示性     

中国省际碳排放强度的空间效应及其传导机制研究

供给侧改革和高质量发展的适时提出为中国低碳经济发展提供了新思路,调整以往过多的行政配置资源带来的要素扭曲,研究同一个国家不同省份之间资源要素协同问题的方法可以为提出有效的节能减排政策提供科学依据与决策参考。基于此,对我国碳排放强度空间面板数据进行测算,提出探索性时空数据分析框架,运用GeoDa软件刻画我国省际碳排放强度时空关联及其局部空间差异的波动性,将STIRPAT模型和EKC模型相结合检验我国碳排放强度影响因素的空间溢出特性,揭示我国碳排放强度时空演进的一般规律。研究结果表明:我国碳排放强度的局部空间自相关呈现集聚与分异并存的时空分布特征,碳排放强度水平相近的省区均呈现出先减弱后增强的空间集聚现象,我国省际碳排放强度存在俱乐部收敛的演进特征。我国省际碳排放强度存在空间溢出性特征,我国碳排放强度空间集聚、分异与跃迁的形成与演变是各地区资源禀赋以及经济发展水平等多种资源要素协同作用的结果。进一步提出分区域、有重点的区域协同减排措施,提升区域碳排放协同治理的效率。     

华中地区种植业生产碳排放驱动因素分析

农业是温室气体排放的第二大人为因素源,探寻农业生产碳排影响因素,对实现农业节能减排有重要意义。以中国粮食主产区华中地区为背景,综合运用IPCC(2006)推荐的方法估算华中地区1994~2013年种植业生产的碳排放量,基于Kaya恒等式、灰色关联模型对华中地区种植业生产的碳排放驱动因素进行识别并探讨主要影响因素的贡献。结果显示:(1)华中地区1994~2013年种植业生产碳排放呈上升趋势,2013年达到了11 257.63万t CO2-eq。其中,河南省、湖北省、湖南省的种植业生产碳排放增幅分别为101.29%、24.88%、21.73%;(2)在过去的20 a中,种植业生产效率、种植业结构、农业劳动力规模对农业生产碳排放具有一定抑制作用,而农业经济发展则促进了种植业生产碳排,具有一定的推动作用;(3)近20 a的农业发展过程中,华中地区种植业生产碳排放最主要的贡献因子是种植业结构,其次是农业从业人口、种植业产值、人均农用物资消耗量。     

基于Logistic模型的中国各省碳排放预测

在“碳排放量与能源消费成正比”假设的基础上,对中国30个省区2011～2020年碳排放进行了预测。首先对中国30个省区1987～2010年的历史累计排放量和人均累计排放量进行计算,依据历史累计排放量和人均累计排放量两个指标,运用K-均值聚类分析法将中国各省区碳排放分成了5类。分别绘出5类区域中各省的历年碳排放量曲线,并进行数据分析,发现：以2002年为界线,2002年前后两个时段中国各省区碳排放变化差异很大。这一现象说明2002年以前的各省碳排放趋势并不能表征未来年份各省的碳排放。在此结论的基础上,构建了碳排放量增长的Logistic预测模型,并以2002～2010年碳排放数据为样本数据,对2011～2020年中国各省区碳排放进行了预测。为了验证预测模型的精确性,利用Logistic预测模型对中国30个省区2002～2010年的碳排放进行了预测,并将预测值与实际排放值进行比较发现,除了宁夏自治区的误差达1458%外,其他地区的误差均在7%以下。除宁夏外的中国各省区预测误差的平均值为622%,由此验证了Logistic预测模型的精确性。同时,也说明对中国30个省区2011～2020年碳排放的预测值具有较高的可信性。本研究为中国各省未来碳排放政策的制定提供了方法与数据支持     

开放经济、环保财政支出与污染治理——来自中国省级与行业面板数据的经验证据

首先按照各省环保财政支出占GDP比重与按主成分分析法计算的地方环境污染物排放综合指数的排名情况把中国30个省份分成两个区域,区域1环保财政支出污染治理效应较强,区域2环保财政支出污染治理效应较弱。区域1包括北京、海南等14个省市,区域2包括天津、上海等16个省市。其次基于2007—2014年中国省级和行业面板数据,分析开放经济、环保财政支出对污染治理的影响。最后借鉴门限回归模型检验开放经济是否存在环保财政支出与污染治理的门槛效应。结果显示:(1)环境污染物排放存在区域差异和行业差异,区域1呈现出开放程度和污染物排放双低的特征,而区域2则表现为双高特征。制造业、电力、煤气及水的生产和供应业污染物排放较高,采掘业污染物排放年均增长速度最快。(2)样本期内省级和行业面板数据均表明开放经济与环境污染物排放显著负相关,对外开放不是助推环境污染的原因。(3)中国环保财政支出与环境污染物排放显著负相关,环保财政支出具有显著的污染治理效应。(4)开放经济对环保财政支出的污染治理效应具有门槛效应,当进口和出口贸易总额高于门槛值-1.221、-1.016时环保财政支出的污染治理效应很难发挥。(5)以进、出口贸易总额为门槛变量时,有107个观测值低于门槛值,占总观测值的44.58%,其中有59个位于区域1,占55.14%。鉴于此应继续加大环境保护财政支出,进一步提升环保财政专项支出在GDP中所占比重,保持适度的对外开放,优化能源消费结构和实现产业结构升级,全面改善环境质量,提升开放经济下环保财政支出的污染治理效应。     

中国“十三五”时期省际碳减排目标的效率分配

首先,将"零和收益"的博弈思想引入到SBM模型中,构建了基于零和收益的碳减排SBM效率分配模型(ZSG-SBM)。然后,基于"十三五"规划中我国整体碳强度降低18%的减排约束,从经济增速和能源消费结构2个维度设置了"十三五"期间我国经济系统的4种发展情景,应用上述ZSG-SBM模型对碳减排目标进行了省际层面的效率分配。并通过对比各省经济发展现状和碳减排目标的分配结果,分析了各省的低碳经济发展路径。结果表明:采用ZSG-SBM模型对碳排放量进行效率分配后,30个省份的投入、产出指标实现了有效配置,碳排放效率到达效率前沿。政府基于"公平"导向的行政分配方案会造成一定程度的效率损失,基于ZSG-SBM模型的效率分配方案更符合低碳经济的长远发展要求。在碳强度约束的基础上,能源强度的再约束将迫使各省优化能源消费结构,从而提升我国整体碳排放效率。"十三五"时期,我国有16个省份的碳减排目标分配结果大于18%的平均标准,各省应根据自身资源禀赋、经济水平、产业结构和能源消费结构的现状选择差异的低碳经济发展道路。     

The accounting method and application of CO2 emissions responsibility by the electricity sector at the provincial level in China

When accounting the CO₂ emissions responsibility of the electricity sector at the provincial level in China,it is of great significance to consider the scope of both producers’ and the consumers’ responsibility,since this will promote fairness in defining emission responsibility and enhance cooperation in emission reduction among provinces.This paper proposes a new method for calculating carbon emissions from the power sector at the provincial level based on the shared responsibility principle and taking into account interregional power exchange.This method can not only be used to account the emission responsibility shared by both the electricity production side and the consumption side,but it is also applicable for calculating the corresponding emission responsibility undertaken by those provinces with net electricity outflow and inflow.This method has been used to account for the carbon emissions responsibilities of the power sector at the provincial level in China since 2011.The empirical results indicate that compared with the production-based accounting method,the carbon emissions of major power-generation provinces in China calculated by the shared responsibility accounting method are reduced by at least 10%,but those of other power-consumption provinces are increased by 20% or more.Secondly,based on the principle of shared responsibility accounting,Inner Mongolia has the highest carbon emissions from the power sector while Hainan has the lowest.Thirdly,four provinces,including Inner Mongolia,Shanxi,Hubei and Anhui,have the highest carbon emissions from net electricity outflow- 14 million t in 2011,accounting for 74.42% of total carbon emissions from net electricity outflow in China.Six provinces,including Hebei,Beijing,Guangdong,Liaoning,Shandong,and Jiangsu,have the highest carbon emissions from net electricity inflow- 11 million t in 2011,accounting for 71.44% of total carbon emissions from net electricity inflow in China.Lastly,this paper has estimated the emission factors of electricity consumption at the provincial level,which can avoid repeated calculations when accounting the emission responsibility of power consumption terminals（e.g.construction,automobile manufacturing and other industries）.In addition,these emission factors can also be used to account the emission responsibilities of provincial power grids.     

Analysis of interprovincial trade embodied carbon emissions in Beijing-Tianjin-Hebei and surrounding provinces: based on constructed MRIO Model

The interprovincial trade embodied carbon emissions plays an important role in the national emission reduction target among China’s provinces. Furthermore, it will affect the smooth start-up of the national carbon trade market as well as the implementation of targets in 2030 for dealing with the climate change. Based on constructed MRIO model, this paper analyzes the embodied carbon emission trade flows among Beijing, Tianjin, Hebei and surrounding regions such as Shanxi, Shaanxi, and Inner Mongolia. The results indicate that six provinces have formed different patterns of carbon trade balance, where Beijing, Tianjin, and Hebei provinces are in a deficit position, while the other three provinces are in a surplus position. Beijing, Tianjin, and Hebei have transferred part of the carbon emissions to the other three provinces, which shows greater heterogeneity among various provinces and provincial different sectors. On basis of the conclusions, this paper puts forward some suggestions on provincial decomposition, responsibility distribution, and provincial collaborative reduction for national emission reduction targets.     

基于STIRPAT和GM(1,1)模型的湖南省农地投入碳排放增长机理及趋势预测

探索农地投入的碳排放特征、增长机理及趋势预测,并提出减排对策对农业发展向低碳绿色转型具有重要意义。研究采用回归分析法、STIRPAT和GM(1,1)模型解析湖南省农地投入碳排放增长机理并做出趋势预测。结果表明:2000~2014年湖南省农地投入碳排放量呈上升趋势,年均增长率为3.25%,各类碳源中化肥累计的碳排放量最大,其次是农药;此外翻耕、农药、农膜、柴油、灌溉、化肥累计碳排放年均增长量分别为0.68%、3.22%、7.47%、6.42%、2.57%、3.25%。农业人口、人均农业GDP、机械化水平、农业生产效率、农业产业结构显著影响农地碳排放,各因素每发生1%的变动会相应带来农地碳排放量约0.20%、0.95%、0.12%、0.98%和0.93%的变化。通过GM(1,1)模型对2016~2020年湖南省农地投入碳排放量进行预测,碳排放量呈持续上升趋势,2020年预计达到430.43万t。最后根据研究结果提出促进农地投入碳减排的政策建议。     

中国省级CO2排放影响因素的空间计量分析

提出面板数据空间误差分量模型,采用基于广义矩1估计的可行广义最小二乘法估计方法,研究1997-2007年间,我国省级CO2排放的影响因素.实证结果表明,我国省级CO2排放量存在显著的正向空间相关性,CO2排放较多的省份往往会影响邻近地区的CO2排放；CO2排放量与人均GDP呈倒N型环境库兹涅兹曲线.未考虑空间相关性时,CO2排放转折点为人均GDP 51 73O元,我国目前仍处于CO2排放量上升期；采用面板数据空间误差分量模型修正后,CO2排放下降转折点为人均GDP约53 237元,较未考虑空间因素时有所提高,省际间的空间相互影响,对CO2排放下降转折点的人均GDP提出更高的要求；实证研究结果同时显示,煤炭消费比重提高及人口数量增大,都将显著增加我国CO2排放量,体现优化能源结构和控制人口增长对抑制CO2排放增长的重要性.     

城市工业土地集约利用对碳排放效率的影响研究 ——以中国15个副省级城市为例

城市土地利用方式是社会经济发展的重要驱动力，也是影响碳排放的重要因素之一。以中国15个副省级城市为分析对象，运用面板回归模型分析2001～2017年副省级城市的碳排放效率情况。结果表明：（1）2001～2017年各副省级城市碳排放效率总体呈上升趋势，平均增长率为6.823%，其中成都市上升趋势最明显，年均增长率为13.150%，深圳市上升趋势最平缓，年均增长率仅为5.232%；（2）工业土地集约利用（IILU）对城市碳排放效率的影响作用显著，地均劳动力、资本投入及科教支出对碳排放效率均有显著的正向效应，地均能源消耗则存在负向效应；而控制变量中除城镇化因素影响作用不显著外，工业产值占比与人均GDP均对碳排放效率有显著的促进作用，而单位工业产值的二氧化硫排放量则存在较为显著的抑制作用；（3）IILU指标中不同的解释变量对碳排放效率低、中、高值区的影响效果是不同的，地区差异性较大，地均劳动力要素仅对高值区有正向效应，地均能源消耗对低、中、高值区均有显著负向效应，地均资本要素对低值和中值区有显著促进作用，地均科教因素对低、中、高值区均有显著促进作用。本文从提高用地转换率、改变粗放型经济发展方式以及倡导低碳文明的绿色发展道路等方面提出对策建议，以期减少城市碳排放和环境污染，达到优化城市空气质量的目的。     

多维度城镇化视角下的碳排放影响因素研究——基于中国省域数据的空间杜宾面板模型

城镇化与碳排放是当代中国经济社会发展的两大特征,中国的新型城镇化不仅要求实现人口、土地、经济城镇化的协调统一,还要求在城镇化的进程中注重生态环境的保护,实现绿色低碳发展。因此,从不同维度城镇化视角探讨碳排放的影响因素并对比其差异具有重要的理论与现实意义。本文根据2008—2014年中国30个省份的面板数据测算了各省的碳排放量,运用熵权法对表征土地城镇化、经济城镇化的相关指标进行了整组变量压缩,然后运用ESDA方法分析了省域间碳排放的空间相关性,基于STIRPAT模型分别构建了人口城镇化、土地城镇化、经济城镇化三个维度下的碳排放影响因子空间杜宾面板模型并进行了实证分析。研究结果表明,各省份的碳排放存在正的空间相关性,并且经济因素助长了这种空间相关性。在各城镇化维度下,人口规模、人均可支配收入、碳强度对本省份及相邻省份的碳排放均具有显著的影响,其中:人口规模是最主要的影响因素;人均可支配收入具有显著的正向作用,中国正处于环境库兹涅茨曲线的上升阶段;在经济水平相近的情况下,各省份间的碳排放具有"逐顶竞争"的特征。不同城镇化维度下,各因素对碳排放的影响存在明显的差异:从直接效应来看,经济城镇化维度下各影响因素的弹性系数最大,土地城镇化维度下的人口规模对碳排放的影响最小;从反馈效应来看,在人口城镇化维度下省份间碳排放的"逐顶竞争"特征最为明显;从间接效应来看,经济城镇化维度下的人均可支配收入对相邻省份的碳排放量存在显著的负向影响。     

中国省域物流作业的CO2排放量测评及低碳化对策研究

物流活动是主要碳排放源之一,是温室气体减排、缓解气候变化的重要领域,从省域层面对我国物流作业的碳排放量进行核算和比较分析,对于从宏观上掌控各省域物流作业碳排放量及省域物流作业节能减排目标确定具有重要的意义.本文首先给出了省域物流作业CO2排放量测量模型,测算了不同能源的CO2排放因子及排放系数.然后,以物流作业直接能耗法核算我国各省域2008年物流作业的CO2排放指标,包括各省域的CO2排放量和单位货物周转CO2排放置,对比分析发现:我国省域之间物流活动产生的CO2排放量存在着地域不平衡性,CO2排放量中东部大部分省域要高于西部省域,而单位货物周转CO2排放置西部大部分省域要高于中东部省域.最后,根据物流作业的特点,分别从发展低碳运输、探索物流作业的技术性减碳方法、实行精细化物流作业管理、建立完善的节能减排考核与激励约束机制、制定低碳物流作业标准与打造低碳物流示范企业等五个主要的方面,阐述了我国物流作业的低碳化对策,以期促进我国低碳物流的发展.