新疆农牧业碳排放及其与农业经济增长的脱钩关系研究

研究基于农地利用、畜牧养殖两方面15类碳源,测算了新疆1993-2011年以及各地州2011年的农牧业碳排放量,并运用Tapio脱钩模型对1994-2011年间新疆农牧业碳排放与农业经济增长之间的脱钩关系进行分析。结果显示:(1)2011年新疆农牧业碳排放总量为778.73×104t,比1993年增加了50.12%,年均增长2.28%,呈现出明显的"持续上升——波动上升"两阶段特征,碳排放强度和结构的空间差异明显;(2)农牧业碳排放与农业经济增长呈现出"弱脱钩与扩张连接交替—弱脱钩平稳—强脱钩转型"的演进过程。     

新时期中国经济增长的空间格局

针对1998~2013年中国2 303个县域经济增长格局与变迁研究表明：县域经济空间关联格局相对较稳定,高高区呈团块式集中于东部沿海,带状式分布于内蒙地区,低低区散布中西部地区;县域增长时空关联特征及变化大体相一致,经济增长潜力或活力的环渤海、长江三角洲、珠江三角洲及内蒙古地区的县域单元LISA时间路径移动长度变化较大;中西部地区县域LISA时间路径长度较短,经济增长缺乏活力,而时间路径弯曲度最大的地区主要分布于缺乏稳定空间依赖方向的京九沿线、110°E附近及西藏部分县域。     

中国粮食主产区耕地利用碳排放与粮食生产脱钩效应研究

深入分析耕地利用碳排放与粮食生产的脱钩效应,可为协调粮食安全与生态环境关系提供理论依据.该文在系统梳理碳排放源的基础上,对2000-2019年中国13个省域粮食主产区的耕地利用碳排放进行核算,探索其时空格局演进过程,进而依托T apio脱钩理论分析碳排放与粮食生产的长期关系.结果表明:考察期间,粮食主产区耕地利用碳排放量均值为16459.942万t,历经波动下降、匀速增长、平缓下降3个阶段.排放结构中,秸秆燃烧碳排放量占比最高,而土壤碳排放量占比最低;高排放省域主要聚集在华中地区,低排放省域多分布于东北地区.碳排放与粮食产量的关系经历了"弱负脱钩—扩张负脱钩—增长连接—弱脱钩"的演变历程.根据碳排放与粮食产量的双重特征,可将13个省域划分为高排高产区、低排低产区及高排低产区3类.经过20年演化,河北、辽宁、吉林等10个省域已稳定保持弱脱钩状态,内蒙古、河南、湖南尚处于增长连接状态,粮食主产区总体呈现以弱脱钩为主、增长连接为辅的脱钩格局.     

近20年来中国能源消费碳排放时空格局动态

CO₂等温室气体引起的全球气候变暖是对人类社会可持续发展的严峻挑战。基于IPCC提供的参考方法,在对中国大陆30个省区(不含西藏)能源消费碳排放量估算的基础上,运用ESTDA框架,通过ESDA、LISA时间路径、时空跃迁和标准差椭圆等方法,从时空耦合的角度分析了1995-2014年中国能源消费碳排放时空格局动态性。结果表明：①近20年来中国省域碳排放具有显著的空间正相关性,碳排放空间差异呈先缩小后扩大的趋势;②LISA时间路径分析显示,中国大部分省区的局部空间结构具有较强的稳定性,1995-2001年和2002-2014年2个时段相对长度都小于平均长度的省区均为18个,大部分南方省区在空间依赖方向上的波动性呈增强趋势,而北方大多数省区则保持相对稳定;③出现协同运动的省区由1995-2001年的13个下降到2002-2014年的10个,表明中国碳排放空间格局具有一定的空间整合性,但呈减弱趋势;④中国省域碳排放的局部空间关联模式和集聚特征具有较强的稳定性,表现为一定的路径依赖或空间锁定特征;⑤碳排放重心在113.739°~114.324°E、34.475°~35.036°N之间变动,整体上有向西北方向移动的趋势。中国碳排放空间分布呈东北—西南格局,且有逐步向正北—正南转变的趋势。中国碳减排的重点是加快发展清洁能源与提高能效并重,优化能源结构和促进各省区产业结构转型,制定差异化的省域碳减排政策,建立碳交易制度。     

中国入境旅游碳足迹时空特征与演化研究

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。     

中国入境旅游经济空间格局的时空动态性

以中国31个省域作为研究单元,以入境旅游外汇收入作为入境旅游经济的衡量指标,运用ESTDA框架,通过ESDA、LISA时间路径和时空跃迁等方法,从时空耦合的视角对中国2001~2011年省域入境旅游经济空间格局的时空动态性进行分析。研究发现:中国入境旅游经济存在弱正相关,表现为一种弱积聚格局,入境旅游经济空间差异呈现先缩小后扩大的趋势;东部沿海旅游经济发达地区具有更加动态的局部空间结构,而中西部旅游经济欠发达地区具有更加稳定的局部空间结构;湖北省在空间依赖方向上具有最大的波动性,而浙江省在空间依赖方向上具有最大的稳定性;中国入境旅游经济空间格局的演化具有较强的空间整合性,出现协同高增长趋势的省份主要集中在东部地区,而出现协同低增长趋势的省份主要集中在中西部地区;中国入境旅游经济的局部区域结构和空间自相关性非常稳定,具有一定的路径依赖或锁定特征。     

福建省城市土地集约利用研究

为明晰福建省近10年城市土地集约利用状况和时空分异特征,在构建福建省城市土地集约利用评价体系的基础上,运用熵值法对福建省9个设区市市辖区2008~2017年城市土地集约利用状况进行综合评价分析,并引入变异系数揭示其时空变化特征。结果表明:福建省城市土地集约利用水平整体不高,10年间全省整体城市土地集约利用程度变化不明显;福建省城市土地集约类型存在着明显的等级差异,空间差异随着时间的推移略呈扩大的趋势;在空间分布上,东南部沿海地区城市土地集约利用程度明显高于西北部非沿海地区。     

耦合视角下甘肃省县域乡村“三生”功能协调度的时空跃迁特征与影响因素

探究乡村“三生”功能协同发展水平,揭示其演化进程中耦合协同关系的时空跃迁特征及影响因素,将有利于优化乡村地域功能空间格局及开创新时代乡村发展新局面。基于1998—2020年甘肃省86个县域研究单元,构建乡村生产-生活-生态功能综合评价指标体系,运用耦合协调度模型、LISA时间路径、LISA时空跃迁及参数最优地理探测器等方法,探究县域乡村“三生”功能耦合协调发展水平、时空跃迁特征及影响因素。结果表明：(1)县域乡村“三生”功能耦合协调度总体上呈现出不断增长的发展态势,逐步向良性、有序方向不断迈进,但耦合协调度数值整体较低且发展速度相对较为缓慢。2013年后耦合协调状态由严重失调状态转为基本失调状态的县域比例快速增加。(2)整体来看,全省中间区域县域乡村“三生”功能耦合协调度的局部空间结构更加具有稳定性,而陇东南地区和酒泉市县域空间结构更加具有动态性。LISA时间路径弯曲度呈现西北地区向东南地区增大趋势。各县域研究单元耦合协调度的局部空间关联格局保持较为稳定,其时空跃迁具有相对较强的路径锁定。(3)经济发展对耦合协调度提升具有重要影响作用,城镇辐射对耦合协调度的提升具有明显促进作用。经济发...     

金砖国家碳排放与经济增长脱钩弹性及驱动因素——基于Tapio脱钩和LMDI模型的分析

在金砖国家低碳转型的压力之下,把握碳排放驱动因素、明确碳排放与经济增长的相关性从而完善减排政策迫在眉睫。基于1987—2017年金砖国家碳排放面板数据,采用Tapio脱钩模型分析经济增长与碳排放的脱钩关系变化,进一步结合IPAT方程和LMDI模型分解影响碳排放量变化的驱动因素。研究表明：金砖国家整体上呈现由负脱钩到弱脱钩再到强脱钩的变化趋势,现阶段中国、印度和俄罗斯碳排放脱钩关系为弱脱钩,南非和巴西的碳排放脱钩分别为强脱钩和扩张负脱钩,金砖国家之间脱钩关系存在阶段性差异;经济强度因素和人口因素是碳排放的主要正向驱动因素,能源强度因素则对碳排放具有抑制作用,金砖国家之间驱动因素的作用程度存在显著差异。因此,可以从增加技术投入、提高能源利用效率、严控高能耗产业、构建减排工作国际合作平台等方面入手促进金砖国家减排。     

中国国际旅游省份差异的时空交互特征——基于主要客源市场的对比

运用LISA时间路径、时空跃迁、可视化等方法,对比研究1997-2013年中国主要国际客源市场的客流省份分布动态特征。研究表明：① 京沪粤极化减弱,中西部新兴增长极崛起,区域差异趋于缩小。② 客流分布遵循距离衰减规律,近程市场客流分布较远程集中。③ 欧洲市场局部空间结构最简单,东南亚最复杂;日韩市场受时空依赖影响最小,北美洲最大,东南亚次之;江浙沪间客流增长的时空依赖效应以溢出为主;而京粤对邻域以极化为主;中西部旅游欠发达省份局部空间结构稳定,增长缓慢。④ 国际旅游发展以省份间协同增长为主,局部空间竞合态势不同。⑤ 客流分布空间凝聚强,省份市场地位相对稳定;时空变迁概率因区域、市场而异。应打破行政壁垒,发挥空间溢出效应,促进要素流通;欠发达省份既要加强区域合作,也要不断自我完善;壮大中西部新兴旅游增长极;加大远程市场营销力度。     

Spatial-temporal characteristics and decoupling effects of China’s carbon footprint based on multi-source data

In 2007, China surpassed the USA to become the largest carbon emitter in the world. China has promised a 60%–65% reduction in carbon emissions per unit GDP by 2030, compared to the baseline of 2005. Therefore, it is important to obtain accurate dynamic information on the spatial and temporal patterns of carbon emissions and carbon footprints to support formulating effective national carbon emission reduction policies. This study attempts to build a carbon emission panel data model that simulates carbon emissions in China from 2000–2013 using nighttime lighting data and carbon emission statistics data. By applying the Exploratory Spatial-Temporal Data Analysis(ESTDA) framework, this study conducted an analysis on the spatial patterns and dynamic spatial-temporal interactions of carbon footprints from 2001–2013. The improved Tapio decoupling model was adopted to investigate the levels of coupling or decoupling between the carbon emission load and economic growth in 336 prefecture-level units. The results show that, firstly, high accuracy was achieved by the model in simulating carbon emissions. Secondly, the total carbon footprints and carbon deficits across China increased with average annual growth rates of 4.82% and 5.72%, respectively. The overall carbon footprints and carbon deficits were larger in the North than that in the South. There were extremely significant spatial autocorrelation features in the carbon footprints of prefecture-level units. Thirdly, the relative lengths of the Local Indicators of Spatial Association(LISA) time paths were longer in the North than that in the South, and they increased from the coastal to the central and western regions. Lastly, the overall decoupling index was mainly a weak decoupling type, but the number of cities with this weak decoupling continued to decrease. The unsustainable development trend of China's economic growth and carbon emission load will continue for some time.     

中国不同区域能源消费碳足迹的时空变化(英文)

Study on regional carbon emission is one of the hot topics under the background of global climate change and low-carbon economic development, and also help to establish different low-carbon strategies for different regions. On the basis of energy consumption and land use data of different regions in China from 1999 to 2008, this paper established carbon emission and carbon footprint models based on total energy consumption, and calculated the amount of carbon emissions and carbon footprint in different regions of China from 1999 to 2008. The author also analyzed carbon emission density and per unit area carbon footprint for each region. Finally, advices for decreasing carbon footprint were put forward. The main conclusions are as follows: (1) Carbon emissions from total energy consumption increased 129% from 1999 to 2008 in China, but its spatial distribution pattern among different regions just slightly changed, the sorting of carbon emission amount was: Eastern China > Northern China > Central and Southern China > Southwest China > Northwest China. (2) The sorting of carbon emission density was: Eastern China > Northeast China > Central and Southern China > Northern China > Southwest China > Northwest China from 1999 to 2003, but from 2004 Central and Southern China began to have higher carbon emission density than Northeast China, the order of other regions did not change. (3) Carbon footprint increased significantly since the rapid increasing of carbon emissions and less increasing area of pro-ductive land in different regions of China from 1999 to 2008. Northern China had the largest carbon footprint, and Northwest China, Eastern China, Northern China, Central and Southern China followed in turn, while Southwest China presented the lowest area of carbon footprint and the highest percentage of carbon absorption. (4) Mainly influenced by regional land area, Northern China presented the highest per unit area carbon footprint and followed by Eastern China, and Northeast China; Central and Southern China, and Northwest China had a similar medium per unit area carbon footprint; Southwest China always had the lowest per unit area carbon footprint. (5) China faced great ecological pressure brought by carbon emission. Some measures should be taken both from reducing carbon emission and increasing carbon absorption.     

Temporospatial changes of carbon footprint based on energy consumption in China

Study on regional carbon emission is one of the hot topics under the background of global climate change and low-carbon economic development, and also help to establish different low-carbon strategies for different regions. On the basis of energy consumption and land use data of different regions in China from 1999 to 2008, this paper established carbon emission and carbon footprint models based on total energy consumption, and calculated the amount of carbon emissions and carbon footprint in different regions of China from 1999 to 2008. The author also analyzed carbon emission density and per unit area carbon footprint for each region. Finally, advices for decreasing carbon footprint were put forward. The main conclusions are as follows: (1) Carbon emissions from total energy consumption increased 129% from 1999 to 2008 in China, but its spatial distribution pattern among different regions just slightly changed, the sorting of carbon emission amount was: Eastern China > Northern China > Central and Southern China > Southwest China > Northwest China. (2) The sorting of carbon emission density was: Eastern China > Northeast China > Central and Southern China > Northern China > Southwest China > Northwest China from 1999 to 2003, but from 2004 Central and Southern China began to have higher carbon emission density than Northeast China, the order of other regions did not change. (3) Carbon footprint increased significantly since the rapid increasing of carbon emissions and less increasing area of productive land in different regions of China from 1999 to 2008. Northern China had the largest carbon footprint, and Northwest China, Eastern China, Northern China, Central and Southern China followed in turn, while Southwest China presented the lowest area of carbon footprint and the highest percentage of carbon absorption. (4) Mainly influenced by regional land area, Northern China presented the highest per unit area carbon footprint and followed by Eastern China, and Northeast China; Central and Southern China, and Northwest China had a similar medium per unit area carbon footprint; Southwest China always had the lowest per unit area carbon footprint. (5) China faced great ecological pressure brought by carbon emission. Some measures should be taken both from reducing carbon emission and increasing carbon absorption.     

河南省碳源碳汇的时空变化研究

碳源、碳汇是影响低碳发展的重要因素,由其形成的碳盈亏是区域低碳经济发展战略及政策制定的重要依据。本文基于能源消耗数据、主要工业产品产量,参考IPCC的碳排放标准,结合其他相关研究,计算了河南省能源消耗及水泥、钢铁、合成氨生产过程中产生的碳排放;在对研究区遥感影像处理的基础上,通过归一化植被指数(NDVI),将河南省的碳汇分为耕地、林地和草地,根据各种植被的碳排放和碳吸收系数,计算了河南省的碳汇及其变化,并对碳盈亏及其空间变化进行分析。结果表明：①研究期内,河南省碳排放及人均碳排放呈上升趋势,碳排放总量及人均碳排放年均分别增长11.22%和10.72%,而且空间差异明显,豫西、豫北、豫中地区人均碳排放相对较高,而豫南、豫东南地区则相对较低。②能源消耗是河南省的主要碳源,其碳排放量呈逐年增加趋势,但所占比重在不断下降;水泥、钢铁是除能源消耗外的另一种主要的排放源,其碳排放量及所占比重则呈逐年上升趋势。③河南省碳汇主要以林地和耕地为主,草地所占比重很小;全省碳汇呈减少趋势,2005-2013年期间减少了7.40%(47.05万t),年均减少5.88万t。④河南省总体上呈现碳亏状态,研究期内碳亏呈增长趋势,且碳亏的地区数量也在增加,总的来看,豫南、豫东南、豫西地区处于碳盈或弱碳亏状态,豫中及豫北地区处于较严重的碳亏状态。⑤河南省应通过改善能源结构、调整产业结构、优化用地布局等措施,减少碳源,增加碳汇,通过区域碳补偿或生态补偿等手段鼓励碳盈地区减源增汇,为低碳发展创造良好的外部环境。     

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

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。     

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

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。     

中国各省区碳足迹与碳排放空间转移

减排责任的区域分解需要科学评价各地区的排放责任。碳足迹可以全面客观地评价为满足消费而进行的生产的生命周期碳排放水平, 除了生产过程的直接碳排放, 也包括生产过程中所消耗的中间产品的隐含碳排放。应用2007 年各省区投入产出模型和2002 年中国省区间投入产出模型, 定量测算了各省区的碳足迹和省区间的碳排放转移。结果显示, 各省区之间碳足迹和人均碳足迹存在显著的差异。碳足迹较大的省份为经济大省, 主要分布在北方地区;人均碳足迹较高的省份主要是北京、上海等中心城市和能源富集区域及重化工基地;中国存在着从能源富集区域和重化工基地分布区域向经济发达区域和产业结构不完整的欠发达区域的碳排放空间转移。上述结果表明, 人均碳足迹高的经济发达省份应承担较大的减排责任, 能源富集区域和重化工基地分布区域有相当一部分的碳排放是为沿海发达省份和产业结构不完整的欠发达省份提供电力、原材料等高碳产品所致, 减排责任的区域分解需要考虑碳排放空间转移的因素, 适当减轻能源富集区域和重化工基地分布区域的减排责任, 或使沿海发达省份向能源富集区域和重化工区域提供资金和技术上的扶持, 帮助这些区域提高能源利用效率, 减少碳排放。     

“双碳”目标下中国服务业碳强度时空交互特征及跃迁机制

为实现国家自主贡献承诺,如期达到“碳达峰、碳中和”目标,中国服务业的低碳发展是必然趋势。基于多种空间分析方法,从时空交互视角研究了中国服务业碳强度差异格局、空间关联、动态演化及跃迁机制。结果表明：(1) 2005—2019年中国服务业碳强度的总体差异存在动态收敛趋势,在空间上也呈现显著的聚类现象,且空间集聚水平逐渐趋于稳定。(2)在服务业碳强度局部空间结构与依赖方向上,西北与东北地区波动性较强,东部沿海地区相对稳定;在碳强度时空跃迁的过程中整体表现出一定的转移惰性,具有较强的空间依赖或路径锁定特征,其中中部、西部的多数地区始终保持高碳强度属性,是制约中国服务业协同减排的关键区域。(3)服务业碳强度的时空网络格局主要以正向关联为主,表现出较强的空间整合性,但少数邻接省域仍存在一定程度的时空竞争。(4)各地区服务业碳强度时空跃迁的驱动模式存在差异,其中,东部沿海省份主要受人口—城镇化制约模式的影响,西北、西南和东北的多数地区主要受技术—规制驱动模式的影响。自东南至西北,中国服务业碳强度的跃迁模式逐渐呈现出“同向制约—反向发展—同向发展”的阶梯递变格局。因此,政府减排政策的制定不仅应统筹考虑...     

中国省域二氧化碳排放的时空格局及影响因素

通过测算全国30个省域2000—2015年的二氧化碳排放量,采用自然段点法,分别对2000年、2005年、2010年和2015年各省碳排放量进行分类,分析其空间分异化特征。采用空间自相关分析法揭示了相邻各省份碳排放量的空间关联性。在此基础上,运用对数均值迪氏分解法,从能源结构、能源强度、经济发展和人口规模等角度,对碳排放影响因素进行无残差分解。结果表明：1）时间上,我国碳排放总量整体呈上升趋势,在2014—2015年仅下降2%。除北京市外,其余各省份的碳排放量呈增长趋势;空间上,高值碳排放由环渤海及东部沿海省份逐步蔓延至中西部个别省份;2）各省域碳排放主要呈现高高集聚和低高集聚的特征,高高集聚稳定集中在辽宁、河北、山东、山西和江苏省,北京市和天津市与高碳排放的省份形成一个低高集聚区域;3）东、中部比西部省份更易受能源结构、能源强度、经济发展和人口规模等因素的影响。经济发展对碳排放是驱动作用,能源强度对碳排放是抑制作用,能源结构对各省份碳排放的影响有正向驱动和负向抑制作用,除贵州省外,其余省份人口规模对碳排放均是正向驱动作用。