城市群碳排放空间关联网络结构及其影响因素

基于社会网络分析(SNA)及二次分配(QAP)方法,利用珠江三角洲城市群2001~2019年地级市数据,探究珠江三角洲城市群碳排放空间关联性及其影响因素.结果表明,珠江三角洲城市群碳排放空间相关性呈现出复杂的网络结构形态,空间关联的紧密程度呈现周期性变化,表现出“依政策波动”特征.碳排放空间关联网络呈现显著的“核心-边缘”分布模式,广州和深圳等经济发达城市处于网络核心,发挥“中介”和“桥梁”作用,惠州,江门等发展较为落后的城市处于网络边缘,对网络的控制和影响能力较为微弱.碳排放空间关联网络划分为“净受益”,“净溢出”,“双向溢出”和“经纪人”4个板块,各板块之间的联动效应显著.经济发展水平,能源利用效率,技术水平和环保力度差异的扩大促进了碳排放空间关联关系的形成.研究结果将有助于决策者为珠江三角洲城市群各城市界定减排责任和减排目标,制定更公平,更有针对性的城市群协同减排方案提供借鉴.     

中国省际碳排放强度时空演变及驱动因素研究

中国碳排放强度在空间上的联动关系在理论与实证层面均未形成较为统一的认知,这与中国各区域经济关联日益深化的发展现状不相匹配,也不利于制定差异化的区域减排政策。因此,文章以2000-2016年中国30省份数据为研究样本,运用探索性空间数据分析方法,优化传统马尔可夫链为空间马尔可夫链,对中国省际碳排放强度的空间关联性及其演变特征进行研究,并采用分位数回归模型对不同碳排放强度水平下各影响因素的差异化效应进行模拟分析。结果表明：（1）中国省际碳排放强度呈现逐年递减的变化趋势和由西北向东南梯度递减的空间分布格局,并呈现高度稳定性;（2）从空间关联看,碳排放强度高和低组别的省份在状态转移时以极大概率维持自我稳态;当区域与比自身碳排放强度低的区域为邻时,自身碳排放强度会被拉低,且邻域碳排放强度越低碳减排拉动作用越强;反之,低碳地区被高强度区域包围时,低碳状态不受影响;（3）以碳排放强度为依据划分的分位数回归结果显示,技术进步对各碳排放强度组别均起到碳减排效用,说明技术创新是当前最为普适的减排手段,故以碳排放较低的发达区域为核心,推动低碳技术溢出效应对邻域的带动作用,将有可能对减排产生事半功倍的效应;（...     

我国旅游业碳排放的空间关联性及其影响因素

为全面厘清我国旅游业碳排放的空间网络结构特征,基于2000-2015年我国各省（自治区、直辖市）旅游业碳排放相关数据（不含西藏自治区和港澳台地区数据,下同）,结合修正的引力模型,构建旅游业碳排放的空间关联关系;采用社会网络分析法,深入剖析我国旅游业碳排放的空间关联性及其影响因素.结果表明:①2000-2015年,我国旅游业碳排放的空间网络关联度始终为1,其网络关系数与网络密度持续增加,而网络等级度与网络效率平稳下降.②上海市、浙江省、江苏省、北京市、天津市等东部经济发达地区在网络中处于核心位置,对旅游业碳排放空间关联性的影响显著;而海南省、云南省、广西壮族自治区、青海省、吉林省等在网络中居于边缘位置,对旅游业碳排放空间关联性的影响微弱.③广西壮族自治区、贵州省、新疆维吾尔自治区等归为"净溢出"板块,河北省、甘肃省、陕西省等处于"经纪人"板块,北京市、天津市、内蒙古自治区等归为"双向溢出"板块,江苏省、浙江省、上海市等属于"净受益"板块.④空间邻接关系、城镇化水平差异在1%的显著性水平上对旅游业碳排放空间关联性起正向促进作用,旅游消费水平差异和产业结构差异分别在5%和10%的显著性水平上与旅游业碳排放空间关联性呈正相关,能源消耗差异在1%的显著性水平上与其呈负相关.研究显示,我国整体旅游业碳排放空间关联性愈趋紧密,但仍存在较大改良空间,各板块间的空间关联性有待进一步加强.      

长江中游城市群工业碳排放空间关联及其影响因素

厘清工业碳排放空间网络结构特征及影响因素,能为推进区域工业协同减排提供参考。该文基于2011-2020年长江中游城市群地级市工业碳排放数据,借助社会网络分析法揭示长江中游城市群工业碳排放空间网络结构特征及其影响因素。研究表明：（1）2011-2020年长江中游城市群工业碳排放呈现出复杂的网络结构特征;（2）长沙和武汉等城市在长江中游城市群工业碳排放空间关联网络中居于核心地位,而鹰潭和上饶等城市处于网络的边缘地位;（3）空间地理距离、经济发展水平、城镇化水平、产业结构和对外开放水平等共同驱动着工业碳排放空间关联关系的形成。     

成渝城市群碳排放空间关联结构演化及影响因素

本文基于社会网络分析法（SNA）以及二次分配程序（QAP）方法,利用成渝城市群2005~2016年面板数据,对成渝城市群碳排放空间关联性及影响因素进行研究.结果表明：①成渝城市群碳排放空间关联性显著,呈现出复杂的网络结构形态,样本期内,网络密度由0.16增长至0.68,关联关系数从38个增长为162个.②重庆、成都、绵阳和南充等城市位于网络的中心地位,发出了较多的关联关系,同时发挥着中介作用.③碳排放空间关联网络被划分成为5个层级,层级结构整体较为稳定,然而第一层级与第二层级存在较为严重的断层现象.④空间距离、人口数量差异以及经济水平差异是碳排放关联性的主要驱动因素.城市间空间距离越近、人口数量与经济水平差异越大,越容易产生碳排放关联关系.     

长江经济带种植业碳排放效率空间关联网络结构及动因

基于长江经济带11省市数据,利用非期望产出SBM模型测度种植业碳排放效率,通过修改的引力模型构建空间关联网络,应用社会网络分析法剖析空间关联网络结构,利用QAP模型分析空间关联网络驱动因素。研究表明:(1)长江经济带种植业碳排放效率提升较快,效率较高,但仍有提升空间,且存在地区差距,整体呈现出复杂空间网络特征;(2)长江经济带种植业碳排放效率空间关联网络关联性增强,网络结构稳定性提升,空间关联网络由上海单极主导演变为江苏、浙江、贵州、上海多中心协同发展格局;(3)农民人均收入、交通运输水平、空间邻接关系、科技水平、政府农业重视水平对长江经济带种植业碳排放效率空间关联网络具有重要影响。提升种植业碳排放效率时应考虑空间关联网络结构及其动因影响,采取有效措施增强种植业碳排放效率空间关联。     

中国森林生态安全空间关联的网络特征及其驱动机制

提高森林生态安全的整体水平,是生态文明建设和林业可持续发展的必然选择。在对2009—2018年中国省际森林生态安全进行定量测度的基础上,利用修正的引力模型计算省际间的空间关联关系,并运用社会网络分析法探究其网络特征及驱动机制。结果表明：（1）中国森林生态安全的空间关联网络整体具有较好的通达性和显著的等级性,但关联强度和稳定性较低。（2）中国森林生态安全空间关联网络呈现出明显的“中心—外围”格局,山东、河南、湖北、湖南等省份处于网络中心位置,发挥重要的中介作用。（3）中国森林生态安全的空间关联网络可划分为经纪人、净溢出、净受益、双向溢出四个板块,并呈现板块内集聚为主、板块间关联为辅的空间关联特征。（4）经济发展差异、林业产业结构差异、城镇化水平差异、林业生态建设投入差异、森林资源禀赋差异对中国森林生态安全空间关联网络的形成具有弱负向的驱动作用,地理邻接关系对其具有强正向的驱动作用。     

农业碳排放驱动因素——区域间贸易碳排放转移网络视角

利用2007～2017年我国30个省份面板数据,以各省份为节点,省份间的碳排放关系为边缘,碳排放转移量为权重构建区域间农业贸易碳排放转移网络,将投入产出理论与复杂网络理论结合探究各省在农业贸易碳排放转移网络中角色对各省份农业直接碳排放的影响.实证结果表明:2007～2017年期间我国农业直接碳排放量整体较大,且大部分省份农业直接碳排放处于上升趋势.根据三大功能区农业贸易碳排放流入和流出分析结果来看,粮食主产区更多的是区域内部自产自消,其次是供给粮食主销区,最后是供给粮食产销平衡区.而粮食主销区更多的是消耗粮食主产区,供给相对较少.粮食产销平衡区更多的是消耗粮食主产区,供给粮食主销区和主产区.我国碳排放流向主要集中在粮食主产区等中部地区以及东北三省,西部地区的新疆、内蒙古等省份主要是由东部等发达地区流入.农业贸易碳排放流入强度、城镇化水平、农业机械投入强度以及平均每一农业劳动力生产粮食产量对农业直接碳排放有促进作用;农村居民人均纯收入、农业产业结构对农业直接碳排放有抑制作用;农业贸易碳排放流出强度、传输介质能力以及影响力对农业直接碳排放没有显著性影响.     

基于空间回归模型的中国碳排放空间差异模拟

以中国碳排放数据库的多年分省碳排放数据为基础,选取植被指数NDVI、夜间灯光影像DMSP-OLS、生产总值、工业总产值和人口数5项指标,采用1 km×1 km格网,运用空间滞后回归模型对中国2000年和2013年的碳排放进行时空分布模拟,并对空间模拟结果进行误差分析及纠正,获得地均碳排放强度的空间分布图,以弥补传统碳排放统计空间展示效果差、空间分辨率低等缺陷.结果发现,中国碳排放的空间分布格局差异显著,地均碳排放强度分布呈现由东部地区向中西部地区逐渐递减的阶梯状区域分布差异,东部地区的碳排放高值聚集区域大致呈现面状聚集分布特征,区域之间碳排放的差异较小,西部省会城市、工矿城市与农村地区碳排放量差异显著.2013年的地均碳排放强度明显高于2000年,且高值区域的分布范围明显扩大,低值区域分布范围面积明显减少.     

中国碳排放轨迹特征、驱动因素及减排策略

采用1979-2017年数据,对中国中长期碳排放规律和减排对策进行了综合讨论,研究结果显示:(1)中国存在碳库兹涅茨倒U型曲线,2012年开始进入"碳拐点"前期阶段,"碳拐点"预计在2026年左右达到,碳排放峰值约为120亿tCO₂e。(2)HP滤波分析发现,改革开放以来中国碳排放存在1979-1996年、1997-2011年2个长周期和2012年启动的不完整周期。(3)Tapio脱钩弹性分析表明,中国碳排放与经济增长间经历了"弱脱钩-扩张连结-弱脱钩"的变化历程,目前正处于弱脱钩向强脱钩过渡的转变期。(4)LMDI分解分析表明,当前碳排放增长的主要助长性因素是经济增长效应,其次是人口规模效应;主要抑制性因素是能源强度效应;能源结构效应影响相对较小,但其负贡献增长速度较快。(5)"碳拐点"前期减排机制优化方向应着眼于促进能源效率提升、清洁能源使用、工业过程碳排放控制、进出口贸易优化以及更好地运用市场化减排机制方面。     

中国省域隐含碳排放及其驱动机理时空演变分析

隐含碳排放研究是探索绿色低碳生活方式与推进生态文明建设的重要基础之一。论文基于投入产出分析法与城镇居民消费数据核算2002—2012年中国大陆30个省（除港澳台、西藏外）的城镇居民隐含碳排放,在分析城镇居民隐含碳排放时空演变特征的基础上,运用LMDI-Ⅰ加法数量分解模型分析城镇居民消费隐含碳排放的驱动机制及空间分异特征。研究结果表明：除吉林省外,其余各省的隐含碳排放呈增加趋势;消费水平提高是隐含碳排放量增加的主要因素,其高值主要聚集在北部沿海地区;人口规模对隐含碳排放变化具有双向效应,其强正向作用区与人口分界线所划分的东半壁逐渐趋于一致;导致多数省份隐含碳排放量下降的决定因素是隐含碳排放强度效应,空间差异不大;居民生活方式的变化对隐含碳排放变动的贡献不大,但其空间演变特征较为复杂。总之,各省隐含碳排放特征及其驱动机制存在差异,未来减排侧重点应有所不同。     

中国省际农业碳排放的时空分异特征及关联效应

文章选择1997-2015年数据测算了中国31个省(市、区)农业碳排放量,从时空2个纬度分析了其空间分布规律,利用探索性空间数据分析方法(ESDA)分析了农业碳排放的空间关联效应。结果显示:(1)中国农业碳排放总量波动的趋势呈现出"波动上升-快速下降-缓慢上升"3阶段特征,且波动幅度较大。(2)农业碳排放总量及其强度空间分布存在明显的非均衡性,有集聚的趋势,集聚的区域层次分明,有明显的地域特征。(3)农业碳排放呈现出较强的空间相关性,高-高型集聚区域为青藏高原地区,低-低型集聚区域是以河北和江苏为中心的2个集聚区域,但区域面积非常有限。据此,提出农业"碳减排"要实行差异化的政策;考虑邻近区域政策等要素的负溢出性,在高-高型集聚区域,要实行联防共治,避免农业碳排放的此消彼长,实现多赢。     

中国水泥行业二氧化碳排放达峰路径研究

水泥行业是主要的CO₂排放行业,2020年我国水泥行业CO₂排放占全国排放总量的12%,占全国工业过程排放的60%以上. 为开展水泥行业碳达峰路径研究,提出了基于社会、经济等影响因素的多因素拟合分析模型以及基于主要下游产业的需求预测方法,对2021—2035年我国水泥熟料及水泥产量进行预测;并通过对水泥行业碳排放特征的分析,考虑主要控制措施的可行性,构建我国水泥行业CO₂排放情景,对2021—2035年水泥行业CO₂排放趋势进行测算,在此基础上分析水泥行业碳达峰路径及相关政策建议. 结果表明:①中国水泥熟料消费量在“十四五”期间仍有一定上升空间,随着经济社会的绿色转型,水泥市场需求在“十五五”时期下降. ②在此基础上,通过全面加强产能控制、加大落后产能淘汰力度、推广高效节能技术、积极推进原燃料替代,可推动水泥行业碳排放于“十四五”中期达峰,峰值为13.8×108～14.2×108 t,经过2～3年的峰值平台期后呈持续下降趋势,2030年水泥行业碳排放量将较2020年下降15%~18%. ③2030年,水泥熟料及水泥产量的下降将带动水泥行业碳排放量较2020年减少1.4×108 t. 在各项技术措施中,节能改造是CO₂减排潜力最大的措施,2030年能效提升可带动水泥行业CO₂排放量较2020年减少0.38×108 t;其次是利用固体废物替代燃煤,可带动行业CO₂排放量较2020年减少0.17×108 t. 研究显示,推动我国水泥行业碳达峰及碳减排,需在加强产量控制避免水泥过度消费的基础上,聚焦节能改造和原燃料替代措施.      

中国第三产业能源碳排放影响要素指数分解及实证分析

基于碳排放量基本等式,采用Divisia指数分解法建构中国第三产业能源碳排放的因素分解模型,定量分析了2000～2009年间,能源结构、能源效率、产业结构及产出四因素对中国第三产业能源碳排放的影响.结果显示产业产出及能源结构对拉动中国第三产业能源碳排放的贡献率逐年增长,能源效率及产业结构对抑制中国第三产业能源碳排放发挥作用,但产业结构的影响作用不强,且抑制因素作用无法抵消拉动因素引起的碳排放增长.基于此,研究为第三产业能源碳减排提供了政策建议.     

中国碳排放及影响因素的市域尺度分析

评估区域碳排放及其与社会经济状况的关系对于制定碳减排措施至关重要.以中国339个地级及以上城市(不含新疆部分城市和港澳台地区)为研究对象,探究了非化石能源占比、土地开发度、常住人口城镇化率、第二产业占比、人均GDP和人均建设用地面积对人均CO₂排放量的影响.通过构建模拟人均CO₂排放量的贝叶斯信念网络,识别各因素对人均CO₂排放量的全局影响;采用多尺度地理加权回归模型,分析各因素对人均CO₂排放量的局部影响.结果表明：(1)2020年,中国地级及以上城市人均CO₂排放量呈现出由南向北递增,东部沿海向内陆递减的格局.(2)从全局来看,人均CO₂排放量对各因素的敏感性从高到低依次为：人均建设用地面积>人均GDP>常住人口城镇化率>土地开发度>第二产业占比>非化石能源占比.(3)从局部来看,各因素与人均CO₂排放量的空间关系方向与全局关系一致,关系强度上存在空间异质性.(4)清洁能源、脱碳技术、土地节约集约利用...     

全生命周期视角下中国建筑碳排放空间关联网络演化及影响因素分析

基于全生命周期视角核算2011~2019年中国省际建筑碳排放量,采用社会网络分析方法,探究碳排放空间关联网络演化及其影响因素.结果表明：①中国建筑碳排放空间关联网络形态明显存在,网络密度和网络关联数逐渐上升,网络紧密性和稳定性逐渐提高.②上海、浙江、天津、北京和江苏处于碳排放空间关联网络的核心和支配地位.③北京、天津、江苏、内蒙古、上海和山东属于“净受益”板块,接收其他地区的建筑碳排放;广东、重庆、福建和浙江属于“经纪人”板块,实现了建筑碳排放生产端和消费端的动态平衡;其余省份均扮演“净溢出”角色,主动向外省发出建筑碳排放量.板块间的关联关系远大于板块内部的关联关系.④经济发展、空间邻接关系、城镇化、建筑业过程结构和产业结构差异对建筑碳排放空间关联产生显著影响.研究结果可为建筑业区域协同减排提供参考.     

2013年我国柴油车黑碳排放特征研究

柴油车黑碳排放的研究可以为改善大气质量、保护人体健康和积极应对气候变化提供帮助。利用保有量调查、各类柴油车黑碳排放因子和活动水平研究测算了2013年中国各类型柴油车黑碳排放量。研究表明,虽然重型货车的保有量只占柴油车总量的18.8%,其黑碳排放却占到了总排放量的61%;国Ⅰ及以前的黄标柴油车只占总保有量的27.1%,其黑碳排放量却占到了总排放量的70%以上。分区域的柴油车黑碳排放状况分析表明我国东部地区的黑碳排放量要高于中部和西部地区。     

北京市制造业减污降碳协同效应分析和驱动因素

基于北京市2013～2020年制造业大气污染物和CO₂排放数据计算结果,分析了制造业排放变化特征,采用协同效应系数评估了制造业减污降碳的协同效果,并利用LMDI模型量化分析了人口规模、经济发展、产业结构、能耗强度、能源结构和排放强度对于大气污染物排放、CO₂排放以及二者综合的驱动影响程度.结果表明,北京市制造业排放总体呈下降趋势,2013～2020年,大气污染物排放减少了79.2%～92.5%,CO₂排放减少了60.3%,各项排放在“清空五年”和“蓝天三年”时期呈现不同的阶段性特征.从减污降碳协同效果来看,各项大气污染物和CO₂的协同效应系数均在0～1之间,对于大气污染物的减排作用大于CO₂.从各驱动因素影响来看,能耗强度降低和能源结构优化对于排放的负向拉动作用较大,排放强度降低对于大气污染物排放具有抑制作用;从协同减排综合驱动影响来看,能耗强度降低的协同效果最为明显,产业结构调整在“蓝天三年”时期的协同效果最佳.