陕西省车辆碳排放测度及经济脱钩特征分析

利用2000—2012年的经济发展数据,结合"自下而上"分部门的计算方法,计算各类车辆碳排放值,运用脱钩理论对陕西省经济增长和车辆碳排放量之间进行定量分析,明确各年份的脱钩特征.结果表明:2000—2012年陕西省车辆碳排放中,载客汽车的贡献值最大,车辆碳排放与经济增长呈现扩张性负脱钩与弱脱钩交替特征.得出应从科技投入、提高汽车使用效率等方面来开展公路交通减排工作的结论.     

甘肃农业碳排放脱钩分析及趋势预测

重点研究甘肃农业碳排放时序结构特征及未来碳排放趋势,以期为甘肃农业实现碳达峰碳中和提供参考。采用排放因子法对甘肃2005—2021年的农业碳排放量进行测算,采用Tapio脱钩模型研究甘肃农业碳排放与农业经济增长的脱钩关系,基于扩展STIRPAT模型结合岭回归分析方法预测甘肃2022—2030年农业碳排放量。结果表明,甘肃农业碳排放总量呈上升趋势,但增速下降,农业碳排放强度先增加后降低;畜牧业对农业碳排放的贡献最大,其次是翻耕、化肥、农膜;甘肃农业碳排放脱钩弹性类型主要为弱脱钩、弱负脱钩、强脱钩3种状态,其中弱脱钩为主要类型;2022—2030年甘肃农业碳排放将持续降低,未来应继续巩固种植业固碳减排、畜牧业减排降碳、提升各农业主体的低碳意识等措施。     

江苏省碳排放影响因素及脱钩弹性研究——基于LMDI和Tapio脱钩模型视角

文章核算了江苏省2000—2019年的碳排放量,并基于LMDI分解方法定量分析了能源结构效应、能源强度效应、产业结构效应、经济活动效应及人口规模效应对碳排放增量的影响,同时结合Tapio脱钩模型进一步分析了江苏省碳排放总体脱钩弹性和分解因素脱钩弹性。结果表明：(1)经济活动效应和能源强度效应分别是促进和抑制碳排放增长的主要因素;(2)能源结构效应主要表现为负向的抑制作用;(3)产业结构效应对碳排放的作用在发生转变;(4)人口规模效应贡献很小。江苏省总体由弱脱钩向强脱钩状态发展,经济活动是影响碳排放脱钩主要驱动力,能源强度对促进碳排放脱钩作用明显。因此,可以从鼓励发展新能源和推动产业升级等方面着手江苏省碳减排。     

中国交通碳排放与经济发展脱钩研究

采用“自下而上”的交通碳排放计算方法统计全国及各省的铁路、航空、水运和道路的年度交通碳排放,分析了2000—2020年中国交通碳排放的时空变化,并使用Tapio脱钩模型探究中国交通碳排放脱钩状态。研究发现：（1）2000—2020年,中国交通碳排放总量从23774.41万t增长至139051.47万t,2004—2011年为高速增长期,2012年以后增速开始放缓;（2）2000—2020年,道路碳排放一直是中国交通碳排放的主要来源,航空交通碳排放的占比小幅增加,铁路和水运碳排放的占比则出现较大幅度的减少;（3）2000—2020年,中国东部、中部、西部和东北4大地区的交通碳排放量持续存在明显的区域差异;（4）2000—2020年间,中国交通行业碳排放和经济发展呈现出“相对脱钩”的总体态势,北京、上海等省份已进入“强脱钩”状态。     

陕西省气候及其生产潜力时空变化特征

基于陕西省20个气象站点57a的降水和气温数据资料,采用一元线性回归、反距离加权插值、最优分割法等方法,分析了降水和气温的时空变化规律;并利用Thornthwaite Memorial模型计算了全省的气候生产力,研究了其时空变化特征,分析了气候生产力与降水、气温之间的关系.结果表明:1955—2011年间,陕西省气候呈现暖干化趋势,气温与降水的变化率分别为0.16℃/10a、-17.2mm/10a,具有南高北低的空间分布特征;57a来气候生产力微弱下降,由南向北递减,其中20世纪60年代和90年代为气候生产力的谷值;气候生产力与气温的相关性不显著,与降水的相关性呈极显著,降水量的降低是限制气候生产力的主要因素.     

陕西省居民消费碳排放测算与分析

基于IPCC清单法和投入产出模型,核算1996—2012年陕西省居民消费的直接和间接碳排放,分析居民消费碳排放的结构与动态特征;运用结构分解模型,分析产业碳排放强度、消费结构、人均消费水平等6个因素对居民消费碳排放的影响。结果表明:1996—2012年陕西省居民消费煤炭和电力产生的直接碳排放量所占比重最大,居民消费食品制造与烟草加工业、化工制品和教育与其他服务业产生的间接碳排放所占比重较大;总体上,城镇居民消费碳排放大于乡村,间接碳排放大于直接碳排放;居民消费碳排放总量和间接碳排放呈现先增加后减少的趋势,而直接碳排放总体上呈增加的趋势,平均年增长率为5.76%;六大因素对居民消费碳排放的影响总体上为负效应,其中产业碳排放强度为主要负影响因子,人均消费水平为主要正影响因子。     

陕西省碳排放与经济发展关联性研究

研究陕西省碳排放量的测算,预测未来碳排放态势及对区域经济发展的影响。基于清单法和非线性最小二乘法,运用碳排放余额法和超对数模型模拟预测研究。测算了1991—2013年陕西省的碳排放余额,预测陕西省2020年的单位GDP碳排放余额为0.313 9,比2005年水平减少18%,且碳排放随着人均GDP增高逐步增大,但增幅以平均1.6%水平递减,因而,陕西省碳减排压力较大。针对陕西省碳排放情况,提出继续走区域低碳经济发展道路,提倡清洁能源研发和应用;提倡生态、循环、集约型的农业生产模式;提升区域居民的低碳环保意识;增加生态补偿力度等有效减排措施。     

西北地区碳排放的驱动因素与脱钩效应研究

西北地区经济快速增长的需求与“双碳”目标的矛盾是亟待解决的重要难题.本文选取西北地区2011-2019年的数据,采用碳排放系数法核算能源消费碳排放,并运用对数平均迪氏指数（LMDI）方法,研究了能源结构、能源强度、经济产出和人口规模对碳排放水平的影响;构建Tapio脱钩模型,对碳排放与经济发展的脱钩指数进行测度,并分析了碳排放与经济发展的脱钩关系.研究表明：1）陕西省是西北地区碳排放量最大的省份,其次是新疆、甘肃、宁夏和青海. 2）经济产出和人口规模会促进碳排放,与经济产出相比,人口规模对碳排放的影响较小;能源强度会促进碳减排;能源结构对碳排放的作用存在两面性. 3）碳排放总量、碳排放强度、人均碳排放与经济发展的脱钩关系均有向强脱钩转变的趋势;陕西、甘肃、新疆和青海的碳排放总量、碳排放强度、人均碳排放与经济发展实现了强脱钩.这些结果丰富了碳排放驱动因素与脱钩效应的相关研究,为西北地区协调区域经济发展和削减碳排放提供了针对性的政策建议.     

陕西省降水时空变化特征及资源化研究

基于陕西省1961—2005年97个县市的逐月降水资料,从年际和年内2个方面分别对陕北、关中、陕南及全省的降水时空分布规律做了统计分析,并利用非参数Mann-Kendall方法对降水的变化趋势做了检验分析.结果表明:陕南地区降水量丰富,而陕北地区较少,全省降水呈现南多北少,并且主要集中在5—10月份(夏秋季节)的特点,特别是陕北地区夏季降水量占全年降水量的56.3%.从资料研究可以看出,全省只有5个县的年降水量有增加的趋势,其中4个在陕南地区,其他92个县市都出现了不同程度的下降,其中陕北南部、关中和陕南西部的地区降水量每年平均减少3mm以上,降幅最大.从季节降水来看,春秋季3大地区的降水都有减少的趋势,夏季除陕北地区有小幅度的下降外都出现了增加的趋势,冬季都有小幅度的增加.从雨水资源化利用的角度来看,陕北地区可以充分利用土壤蓄集雨水,建立大型地下蓄水库以供城市用水;关中地区可以在黄土台塬区蓄存、下渗雨水,这将会对于台塬以下城市地下水水位恢复产生积极有效的作用;陕南通过水源涵养地建设和蓄水水库修建,收集利用雨水资源,减少污染,保护水源.     

陕西省降水时空变化特征及资源化研究

基于陕西省1961-2005年97个县市的逐月降水资料,从年际和年内2个方面分别对陕北、关中、陕南及全省的降水时空分布规律做了统计分析,并利用非参数Mann-Kendall方法对降水的变化趋势做r检验分析.结果表明:陕南地区降水量丰富,而陕北地区较少,全省降水呈现南多北少,并且主要集中在5-10月份(夏秋季节)的特点,特别是陕北地区夏季降水量占全年降水量的56.3%.从资料研究町以看出,全省只有5个县的年降水量有增加的趋势,其中4个在陕南地区,其他92个县市都出现了不同程度的下降,其中陕北南部、关中和陕南西部的地区降水量每年平均减少3nltn以上,降幅最大.从季节降水来看,春秋季3大地区的降水都有减少的趋势,夏季除陕北地区有小幅度的下降外都出现了增加的趋势,冬季都有小幅度的增加.从雨水资源化利用的角度来看,陕北地区可以充分利用土壤蓄集雨水,建立大型地下蓄水库以供城市用水;关中地区可以在黄土台塬区蓄存、下渗雨水,这将会对于台塬以下城市地下水水位恢复产生积极有效的作用;陕南通过水源涵养地建设和蓄水水库修建,收集利用雨水资源,减少污染,保护水源.     

东北三省碳排放与经济增长脱钩关系的实证分析

构建了东北三省碳排放、能源消耗量与经济增长之间的面板数据模型.经过对吉林省、辽宁省和黑龙江省1995—2014年20年的CO_2排放量的估算,并对CO_2排放量,能源消费量以及GDP进行脱钩分析.结果表明:2012年后吉林省、辽宁省以及黑龙江省通过产业转型、能量减排等一系列措施,实现了吉林省、辽宁省以及黑龙江省碳排放、能源消耗量与经济增长的脱钩,经济与环境友好发展.     

基于脱钩指数的关中城市群经济增长与环境压力的时空变化分析

目的 分析2009－2017年关中城市群脱钩指数的阶段性变化,说明其经济增长与环境压力的时空变化状况,并以此表明该城市群经济可持续发展的时空特征.方法 建立Tapio脱钩模型,定量计算关中城市群经济增长与生态环境之间的关系.结果 (1)在时序发展特征上,关中城市群脱钩水平整体上稳步发展,在 t3 时期基本实现经济发展可持续;(2)在空间发展特征上,地区差异不断缩小,脱钩水平表现为轴带状和团簇状聚集.结论 脱钩状态的变化主要有赖于经济增长的变化,即经济发展是关中城市群经济可持续性发展的主要推动力.     

陕西省相对贫困区域识别及其时空变化特征分析

2020年后,我国将消除现行标准下的绝对贫困,脱贫攻坚目标得以实现,但相对贫困将会依然存在.相对贫困区域识别和时空变化特征分析,可与贫困人口精准识别实现"面点结合",是对"精准扶贫"持续实施和巩固提升脱贫攻坚成果的有机补充.从区域贫困的绝对性和相对性入手,以陕西省为研究区,设定省内各县社会、经济、健康和自然等四个维度,选取相应的8个指标并进行归一化处理,测算各县的多维贫困指数(MPI,Multidimensional Poverty Index),实现对陕西省内各县相对贫困程度识别.随后利用夜间灯光数据和扶贫办公布的贫困县名录等资料分别对识别结果进行验证,并对其时空变化特征进行分析.研究结果在区域实现全面稳定脱贫及减小相对贫困程度等方面提供学术支撑.研究表明:①贫困是一个复杂的综合体,应从多维度加以认识和研究,在帮扶个体贫困和消除绝对贫困的同时,要关注区域贫困和相对贫困问题;②基于多维贫困指数的相对贫困区域识别方法可行,结果有一定的可信度;③陕西县域相对贫困的时空变化特征明显.     

长沙市土地利用变化的碳排放效应及时空差异性

运用相关统计方法测算并分析了长沙市不同土地利用方式的碳排放效应及时空差异.研究结果表明,2001-2012年,长沙市净碳排放量呈上升趋势,年均增加66.51万t,各区县净碳排放量的空间差异比较明显,单位GDP碳排放强度呈下降趋势.该结果反映了长沙市建设用地和耕地是主要的碳源,针对长沙市的市情提出了关于长沙市土地利用增汇减碳的对策.     

基于灰色理论的陕西省土地利用变化及其碳排放研究

为了揭示陕西省2006—2018年碳排放变化规律,促进陕西省低碳土地利用模式构建,本文根据陕西省2006—2018年的土地利用数据构建碳排放模型及计算相关指数,分析土地利用的碳排放效应,通过灰色关联度分析,确定不同土地类型与碳排放的关联程度高低,运用GM(1,1)模型,预测出2020—2030年的土地碳排放量.得出以下...     

农业碳排放的时空演变、影响因素及脱钩效应研究——基于31省2000—2019年面板数据

"30·60"碳达峰、碳中和目标背景下探讨碳排放问题具有重要的理论和现实意义.利用碳排放系数法和STIRPAT模型、Tapio脱钩模型,基于2000—2019年面板数据测算了我国31个省(市、区)农业碳排放量,旨在摸清我国省域农业碳排放的时空变化规律,探究农业碳排放的驱动因素,找到农业减排路径.结果表明:(1)我国农业...     

农业碳排放的时空演变、影响因素及脱钩效应研究 ———基于 ３１ 省 ２０００—２０１９ 年面板数据

“３０ ６０”碳达峰、碳中和目标背景下探讨碳排放问题具有重要的理论和现实意义 利用碳排放系数法和 ＳＴＩＲＰＡＴ 模 型、Ｔａｐｉｏ 脱钩模型 基于 ２０００—２０１９ 年面板数据测算了我国 ３１ 个省(市、区)农业碳排放量 旨在摸清我国省域农业碳排放的 时空变化规律 探究农业碳排放的驱动因素 找到农业减排路径 结果表明:(１)我国农业碳排放量从 ２０００ 年的 ２７ ７９５.１８ 万 ｔ 增长到 ２０１９ 年的 ２８ ３９６.１６ 万 ｔ 增长 ２.１６％ (２)得益于农业生产能力以及资源利用率的提高 农业碳排放强度下降大 从 ２０００ 年到 ２０１９ 年 下降了 ７９.４７％ (３)第一产业从业人数、城镇化率、农业技术水平以及农业人均 ＧＤＰ 对农业碳排放量有显 著影响 (４)２００１—２０１９ 年 我国农业碳排放总量与农业经济增长之间的脱钩关系以弱脱钩和强脱钩为主 并从弱脱钩逐渐向 强脱钩转变     

基于脱钩理论的安徽省工业碳排放与经济增长研究

依据1999~2012年安徽省工业经济与能源消耗的相关数据,利用脱钩理论测算了安徽省工业碳排放与经济增长的脱钩指数,并借助LMDI分解模型对安徽省工业碳排放变化指数进行了分解,结果显示:1999~2012年安徽省工业碳排放与能耗持续增长,且碳排放增加速度明显高于能耗增长速度;1999~2012年安徽省工业碳排放脱钩经历了弱脱钩→扩张复钩(增长连结)→弱脱钩的变化,且能源效率因子对脱钩起促进作用,能源结构因子对脱钩起抑制作用;在碳排放强度变化指数的分解中,能源强度变化是抑制碳排放增加的关键因素,能源结构与工业结构变化对减排效应不明显。该研究旨在为安徽省进一步发展低碳经济、实现工业转型提供理论依据。     

吉林省碳排放影响因素分析及与经济增长的脱钩研究

定量研究省域层面各因素对碳排放的影响程度,以及分析经济增长与碳排放的关系,是完成"十二五"和2020年碳强度下降指标的关键所在.以吉林省为例,运用STIRPAT随机模型,采用有偏估计岭回归方法对人口、经济、技术等因素对碳排放的影响程度进行了模拟,并检验了碳排放与经济增长是否存在环境库兹涅茨曲线关系;同时,引入脱钩指数法对碳排放与经济增长之间的脱钩关系进行了分析.结果表明:经济增长对碳排放的相对影响程度较大,是碳排放的主要影响因素;经STIRPAT模型检验,经济增长和碳排放之间未出现环境库兹涅茨曲线关系;经济增长与碳排放之间处于相对脱钩状态,这也从另外一方面验证了目前两者之间不存在环境库兹涅茨曲线的假说.     

黄淮海地区碳排放与经济增长时空耦合关系

碳排放是全球气候变化研究的重要内容,科学厘清碳排放与经济增长的时空耦合关系对促进区域生态文明建设和经济高质量发展具有重要意义.以黄淮海地区为例,运用空间自相关分析、热点探测、耦合协调模型等方法分析2000-2020年黄淮海地区碳排放与经济增长时空耦合关系.研究结果表明：(1)2000-2020年黄淮海地区碳排放量与经济增长总体上呈现持续增长态势,2000-2010年碳排放与经济增长的速率高于2010-2020年.(2)2000-2020年黄淮海地区碳排放与经济增长呈现显著的空间集聚特征.碳排放热点区主要集中于北京市、天津市、河北省、山东省境内,范围不断收缩,冷点区主要分布于河北省南部;经济增长高值集聚区主要分布于北京西南部、天津沿海、河北东北部及河南省内,低值区主要分布于河北省、河南省、山东省、安徽省内.(3)2000-2020年黄淮海地区碳排放与经济增长整体处于勉强协调等级,耦合协调度时空差异显著,总体呈现东高西低、北高南低的空间格局.良好与基本协调区主要分布于京津冀地区,轻度与严重失调区趋于山区、省域边缘区分布态势,零散分布于山东、河北、河南、安徽省内.