河南种植业碳排放时空特征、脱钩效应及其驱动因素

基于2001-2021年河南省以及18个地市历年农资投入和农作物种植两大类碳源,构建种植业碳排放测算体系,评估研究期内河南省种植业碳排放量,分析省域种植业碳排放空间格局;运用Tapio脱钩模型探讨河南省种植业碳排放量与经济发展之间的相互作用,并通过LMDI模型探究种植业碳排放的主要驱动因素。结果表明：（1）河南省种植业碳排放量呈现先上升后下降的趋势,碳排放强度整体呈现逐年递减趋势;（2）农用化肥是种植业碳排放最主要的排放源;（3）河南省种植业碳排放量逐渐呈“南部高,北部低”的特点;同时,各地市的种植业碳排放强度均为递减态势,空间差异也逐步减小;（4）研究期内仅出现强负脱钩、弱脱钩、扩张负脱钩和强脱钩四种脱钩特征;（5）经济增长和城镇化水平对种植业碳排放具有正向影响,生产效率、生产结构和劳动力规模则表现出负向影响。未来应加强创新引领、坚持分类施策并优化种植结构,以实现河南省种植业低碳化高质量发展。     

徐州市农业碳排放时空特征与脱钩效应

[目的] 分析徐州市时空尺度下农业碳排放时空特征与脱钩效应,为江苏省徐州市及其周边资源型城市未来农业的绿色高质可持续发展以及农业经济的良性增长提供理论与数据参考。[方法] 采用排放系数法测算2000—2020年时空尺度下徐州市农业碳排放总量、强度和结构,而后基于Tapio脱钩模型分析其与农业经济发展间的脱钩关系。[结果] ①徐州市农业碳排放变化趋势总体呈“快速上升—波动上升—快速下降”3阶段,从2000年的1.61×10⁶ t先增后减至2020年的1.69×10⁶ t,形象地表现为“M”形。对农业碳排放贡献率大小依次是耕地利用(46.44%)、作物种植(31.90%)和牲畜养殖(21.66%),化肥是最主要碳源。②徐州市各区(县、市)农业碳排放量差异明显,经历了由升到降的长期演化进程,空间层面上总体呈现出“中部高,周边低”的分布格局,邳州市最为突出; ③徐州市农业碳排放与农业经济发展总体经历了“弱脱钩—强负脱钩—扩张负脱钩—强脱钩”的变化历程,且“十三五”以来主要表现为强脱钩。[结论] 徐州市农业碳排放随着低碳减排理念的不断深入而日趋合理,农业经济发展也取得了一定成效。     

基于投入视角的农业碳排放与经济增长的脱钩效应分析——以河南省为例

基于农业生产中的6个方面测算了河南省1993—2014年的农业碳排放量和排放强度。22年来河南省农业碳排放总量由1993年的495.12万t增加到2014年的1 704.13万t,年均增长6.12%,总体上呈"高速—低速—高速—低速"四阶段演化特征,农业碳排放强度从1993年的720.60kg/hm~2增加到2014年的2 080.23kg/hm~2,年均增长5.28%。河南省农业碳排放总量与经济发展呈典型的倒"U"型曲线关系,且开始出现拐点,但不明显。农业碳排放总量的组成结构随时间变化,从平均占比情况来看碳排放组成依次为农村用电、化肥、农膜、农药、农用柴油和翻耕。运用Tapio脱钩模型计算了河南省农业碳排放的脱钩弹性系数,结果显示,2004年前农业碳排放与农业经济发展的脱钩关系呈现弱脱钩、扩张负脱钩、扩张连接和强负脱钩4种弹性特征并存,2004年后以弱脱钩为主导,占比81.82%,说明近年来河南省在农业碳减排方面取得了一定成效,未来河南省还须采取措施,从根本上实现农业碳排放与农业经济增长脱钩。     

陕西省能源消费碳排放及脱钩分析

根据IPCC碳排放计算方法计算了陕西省1980—2010年的能源消费碳排放量,系统分析了陕西省能源消费碳排放总量、碳排放结构以及不同产业和工业不同部门碳排放的变化,并应用脱钩理论探讨陕西省经济增长与能源碳排放的脱钩关系及程度。结果表明:1980—2011年,陕西省碳排放总量及煤炭消费引起的碳排放量呈现波动上升的“N”型曲线特征,石油和天然气消费引起的碳排放呈逐年递增趋势,碳排放主要来自于煤炭消费;工业部门是碳排放的主要部门,工业部门中重工业和电力、燃气及水的生产和供应业排放量最大,比重分别为48%和37%,采掘业次之,所占比重为11%,轻工业所占比重最小,约为4%,通过工业内不同行业的比较发现,电力、热力的生产和供应业、化学原料及化学制品制造业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、石油开采和天然气开采业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、煤炭开采和洗选业和有色金属冶炼及压延加工业是陕西省碳排放主要来源,2005年和2010年8大行业碳排放量占工业碳排放总量的92.56%和95.11%;1980—2011年间除1981年和1997—2000年为强脱钩,1982年和2001—2003年为扩张性负脱钩外,其余时期经济与能源碳排放均呈现弱脱钩状态,能源效率的提高是目前实现弱脱钩的主要原因,但其未能抵消经济发展对能源需求的增长幅度,未来一定时期内弱脱钩发展趋势仍将持续。     

广东省土地利用-碳减排-经济增长的脱钩关系

[目的]探究土地利用碳排放及其与经济增长的脱钩关系并进行实证分析,为广东省在“十四五”期间绿色低碳循环经济发展提供参考依据。[方法]运用碳排放系数法,测算广东省2003—2018年土地利用碳排放量。借助经济合作与发展组织(OECD)脱钩模型,评估了土地利用碳排放与经济增长的脱钩情况。采用灰色关联模型,分析了影响脱钩情况的主要因素。[结果](1)广东省土地利用碳排放量由2003年的2.39×10~8 t增加到2018年的6.72×10~8 t,碳排放总量增加4.33×10~8 t,年平均增长率达7.2%;(2)土地利用碳排放与经济增长的脱钩指数总体变化为2003—2008年由0.948 3下降至0.296 9,2009—2015年由0.941 8先增至1.123 6再降至0.257 2,2016—2018年由0.471 9下降至0.416 8。脱钩关系大体经历了“相对脱钩Ⅳ—相对脱钩Ⅱ—绝对挂钩—相对脱钩Ⅰ—相对脱钩Ⅳ—相对脱钩Ⅱ”发展过程,尚未形成稳定的脱钩状态;(3)从碳排放视角来看,产业结构和煤炭消费比例与脱钩关系的关联度为0.748,0.741,是主要影响因素。从经济发展视角来看...     

河南省城镇化、碳排放与“三生”空间交互机制分析

以往对城镇化与碳排放关系的研究，通常强调“人”的作用，而忽视“人-地-碳”的耦合效果。为探索城镇化、碳排放与“三生”空间的交互机制，该研究基于DNA模型三级结构视角，构建城镇化、碳排放与“三生”空间耦合模型，并采用环境库兹涅茨曲线、Logistic方程和脱钩分析方法，对三者间存在的数量关系进行验证和分析，以揭示其交互机制。结果表明：1）人口与土地城镇化导致生态、生产、生活空间结构失衡，影响生态环境品质，表现出城镇化发展水平与碳排放水平严重负脱钩，伴随城镇化升级推进，生产、生活、生态空间将进一步融合，空间布局将趋于协调，严重负脱钩逐步向适度耦合转型，逐渐形成“人-地-碳”最佳耦合关系。2）河南省城镇化率与碳排放量间存在显著的倒“U”型曲线关系，两者脱钩状态表现出较强的阶段性，整体呈现“增长负脱钩向强脱钩转变，间歇性夹杂弱脱钩与增长耦合”的特点，并预测河南省将在2026年实现碳达峰，随后进入碳减排阶段。3）河南省“三生”空间总体呈现生产空间有序减少、生活空间稳步扩张、生态空间稳定发展的趋势，“三生”空间变化与碳排放相关关系表现为生产空间对碳排放的贡献增加，生活空间对碳排放的贡献减小，生态空...     

基于投入视角的山东省农地利用碳排放与经济发展脱钩研究

[目的]分析山东省2000—2012年农地利用碳排放与经济发展关系,为该区碳减排工作和农业相关政策的制定提供理论依据。[方法]基于农地利用的投入视角,采用碳排放计算模型和脱钩弹性测算方法,计算了2000—2012年山东省17个地级市农地利用碳排放量,及其与经济发展的脱钩关系,将该省划分为不同的脱钩类型,揭示两者的时空演变规律。[结果](1)2000—2012年山东省碳排放量增量显著,由7.12×106 t升至8.39×106 t,年均增长9.77×104 t,潍坊市的碳排放量最大,莱芜市的排放量最小。(2)山东省农地利用碳排放强度存在显著的空间差异性,呈东高西低的空间分异格局。(3)山东省主要表现为强脱钩与弱脱钩并存的状态,并以强脱钩为主。(4)山东全省脱钩类型空间分布规律较明显,强脱钩分布广泛,弱脱钩集中于西南地区。[结论]山东省农地利用碳排放和经济发展存在一种科学的、合理的脱钩弹性关系,但仍需加大对于农地利用的科技投入,合理分配农用物质的投入比例。     

陕西省土地利用碳排放影响因素及脱钩效应分析

通过测算陕西省2001—2014年土地利用碳排放量,采用LMDI分解法探讨了土地利用碳排放变化的影响因素,并基于因素分解的结果构建脱钩弹性分解量化模型对经济增长和土地利用碳排放的脱钩效应进行分析。主要结论如下:（1）2001—2014年,陕西省土地利用碳排放量呈逐年递增趋势,13年间上升163%。（2）能源强度是唯一抑制土地利用碳排放增加的负效应因素,正效应因素对陕西省土地利用碳排放增加的贡献值由大到小依次为经济规模效应 > 能源碳排放强度效应 > 人口规模效应 > 土地规模效应;（3）各影响因素对土地利用碳排放与经济增长脱钩的贡献由大到小依次为经济规模效应 > 能源强度效应 > 能源碳排放强度效应 > 人口规模效应 > 土地规模效应,且能源强度效应对经济增长与土地利用碳排放脱钩状态的改善具有积极作用。研究结论有利于清晰了解土地利用碳排放影响因素及其影响经济增长和土地利用碳排放脱钩的内在作用机理,从而得出相应的碳减排政策启示。     

南京都市农业农地利用碳排放测算及趋势预测

[目的]测算南京市都市农业农地利用碳效应,为发展都市农业的其他城市提供可借鉴的低碳经验。[方法]基于化肥、农药、农膜、农用柴油、灌溉、翻耕6个主要方面的碳源,测算南京市1996—2014年的农地利用碳排放量,综合林地、草地、园地3个主要方面的碳汇变化特征,探索农地利用方式变化导致的碳效应。并基于灰色GM(1,1)模型预测南京市农地利用碳排放量趋势。[结果]1996—2014年南京农地利用碳排放量总体呈现"上升—波动—平稳下降"的3阶段特征,纵向来看,2005—2014年林地碳汇、草地碳汇有所下降,但变化趋势不同。横向来看,由于各区承载的城市功能不同,区域碳汇差异较大。从农地利用方式变化的碳效应来看,2000—2008年南京市因生态退耕产生碳汇呈先上升后下降的变化趋势,建设占用导致的碳排放量变化趋势呈现Z字形上升。基于灰色GM(1,1)模型采用等维递补预测方法,预计到2020年该市农地利用碳排放量为1.11×105 t。[结论]南京市农地利用碳排放的变化趋势与经济发展和都市农业发展进程密切相关。林地、草地面积的减少降低了原本不高的碳汇效应,并且由于经济发展与城市建设需要,持续上升的建设占用碳排放对南京市碳效应影响巨大。     

中国耕地利用净碳汇时空演进及综合分区

耕地利用净碳汇是影响耕地利用进程的重要因素，分区优化耕地利用是实现中国农业绿色、可持续发展的有效手段。基于耕地利用碳源-碳汇视角测算了2005-2020年中国31省（市、区）耕地利用净碳汇量，利用核密度估计分析其动态演进趋势，并探究耕地利用净碳排放与农业经济的脱钩效应；结合脱钩结果和粮食产区进行综合分区优化，借助灰色模型预测了2021-2035年各综合分区的净碳汇量及脱钩状态。结果表明：1）研究期内耕地利用净碳汇量呈波动式上升，年均增速3.740%，粮食主产区碳汇能力优于其他粮食产区；2）核密度估计显示，中国耕地利用净碳汇地区差距逐渐缩小，但仍存在区域发展不均衡，粮食主产区、产销平衡区和主销区均呈向碳汇高值区的扩散态势；3）研究期内耕地利用净碳排放与农业经济脱钩状态主要为强脱钩，2020年除北京、上海、广东和海南外，其他省（市、区）均处于实现经济效益和生态效益协调的综合分区；4）预测2021-2035年中国耕地利用碳汇能力保持平稳增长，各综合分区脱钩状态主要为强脱钩。并对全国及各综合分区提出针对性优化策略，推进实现耕地利用低碳、绿色、高质量发展。     

江苏省种植业碳排放的测算及达峰分析

在实现“碳达峰、碳中和”的目标背景下，明确农业温室气体排放现状，模拟预测峰值，为促进江苏省农业低碳减排提供科学依据。基于农业物资投入和农田土壤利用2类碳源，采用IPCC碳排放系数法和清单法综合测算江苏省1990—2020年间种植业碳排放量，运用Tapio脱钩模型对农业碳排放量与农业经济增长的脱钩关系进行分析，并根据灰色预测模型GM(1,1)对2021—2060年碳排放量进行预测。结果表明：(1)2020年江苏省种植业碳排放为1 999.53万t, 1990—2020年间呈现先增加后降低再增加然后趋于平稳的趋势；种植业碳排放主要来源于农田土壤利用，农田土壤利用碳排放占比为77.73%～86.95%,农资投入碳排放占比为13.05%～22.27%;(2)化肥是农资投入碳排放源中最主要的排放源，其占比为69.15%～79.20%,其次是农药和农膜，农机、灌溉、翻耕占比均较低；(3)水稻是农田土壤利用排放源中最主要的排放源，其占农田土壤利用碳排放的79.76%～87.23%,其次是小麦和蔬菜，大豆、玉米、棉花占比均较低；(4)脱钩关系以弱脱钩和强脱钩为主，表明随着种植业生产总值的提高，农业种植...     

基于碳收支核算的郑州市碳排放压力分析及预测

区域碳收支核算是全球气候变化研究的关键内容。城市碳收支核算不仅有助于建立区域碳平衡分析的理论框架,而且对于区域温室气体清单编制及低碳发展模式的选择也具有十分重要的意义。以郑州市为例,在对碳收支及碳排放压力进行核算分析的基础上,采用线性回归方法和最小二乘法对郑州市2030年的碳排放进行了预测研究,并提出了郑州市低碳城市发展的政策建议。主要结论如下:(1)郑州市碳收支呈明显不匹配现象,碳排放总量及其增速明显超过了碳吸收。其中,能源活动和农作物分别是主要的碳源和碳汇途径,两者各占碳排放/吸收比重的80%以上;(2)郑州市碳排放强度呈下降趋势。这表明,随着节能减排和区域发展模式的转型,区域碳排放效率明显提升;但总体而言,郑州市经济增长与碳排放的关系处于弱脱钩状态,经济发展仍然依赖于能源消耗及碳排放增长;(3)预测发现,2030年碳排放量虽比2012年大幅度增长,但碳排放效率逐渐提升,预期碳排放增长率不断下降。     

2000-2020年河南省土地利用强度与碳排放脱钩关系

[目的] 测度土地利用碳排放效应,探索土地利用与碳排放之间的脱钩关系,进而揭示土地利用变化的碳排放规律,为制定资源保护和生态文明政策提供科学依据。[方法] 以中国农业典型生产中心地区、中国人口大省——河南省为研究区域,基于近20 a间土地利用现状遥感监测数据,从县域尺度研究土地利用碳排放和土地利用强度的时空格局演变特征,并借助于脱钩分析的理论框架来检测它们之间的脱钩关系。[结果] ①在研究期间,碳排放呈现出明显的空间异质性。豫中地区、豫北地区碳排放水平明显高于其他区域;平原地区和大城市周边地区的碳排放明显高于山区和丘陵地区。②研究期间土地利用强度持续增加,豫中地区土地利用强度明显高于豫南地区,而豫北地区土地利用强度分布表现出明显的空间集聚现象。③研究期间土地利用强度和碳排放二者的主要关系类型为扩张负脱钩和强脱钩,需要从资源高消耗、高碳排放的双高模式不断向资源低消耗、低碳排放的低碳发展模式转变。[结论] 不同阶段、不同地区在土地利用强度与碳排放之间的脱钩关系程度方面有着明显差异,应采用差异性管控政策,促进生态环境保护和经济发展之间形成协调稳定的发展关系。     

江苏省农田生态系统碳源/汇、碳足迹动态变化

[目的]了解江苏省农田生态系统近年来碳源碳汇的基本演变趋势,识别江苏省农业发展过程中的重要碳排放源,指导江苏农业低碳化发展。[方法]利用模型对农田碳排放量、碳吸收量及碳足迹进行测算,并对其动态变化进行分析。[结果](1)江苏省农田生态系统碳排放总量总体趋向于增加,2001年江苏省碳排放量为4.44×10~6 t,2016年碳排放量为4.60×10~6 t,增幅为3.4%,化肥为碳排放的主要贡献因子。碳排放强度总体表现为下降趋势,各阶段碳排放强度均低于1t/hm~2。(2)碳吸收量总体呈现增加趋势,2001—2016年农作物总碳吸收量增加了3.57×10~7 t,年均复合增长率约为2.2%,单位面积碳吸收量呈整体增加趋势。园艺作物的碳吸收量明显高于粮食作物和经济作物。(3)农田生态系统碳足迹总体呈现降低趋势,存在较大的生态盈余。[结论](1)2001—2016年江苏省农田生态系统的碳吸收量明显高于碳排放量,具有良好的固碳能力,农田生态系统呈现碳汇;(2)农业投入物品对碳排放的影响程度不同,化肥是影响农业碳排放的最关键因子。     

河北省农作物生产投入品碳排放变化特征

基于2010-2018年河北省农资投入、农作物产量、耕地面积和农作物播种面积等统计数据,计算河北省农作物生产投入品碳排放,分析河北省农作物生产投入品碳排放的动态变化和不同投入品碳排放所占比例,为农业生产节能减排,实现低碳农业提供理论依据。结果表明,2010-2018年河北省农作物生产投入品碳排放以2015年为转折点,呈现先上升后下降的趋势。研究期内河北省农作物生产碳排放总量、单位产量碳排放量和单位耕地面积碳排放量分别为2219万～2674万tCO₂eq、0.21～0.30tCO₂eq·t^-1和3.40～4.10tCO₂eq·hm^-2。2018年河北省农作物生产碳排放总量、单位产量碳排放量和单位耕地面积碳排放量最低,分别比最高值降低17.0%、30.0%和17.0%。化肥、农药、农膜、柴油和灌溉用电9a平均碳排放量占比分别为38.6%、2.1%、11.5%、34.7%和13.1%。化肥和柴油是最主要的农业碳排放源,占比均在30%以上。农作物生产投入品碳排放的动态变化受国家政策影响...     

辽宁省“三生”功能时空演变及其碳排放效应

[目的] 探究辽宁省"三生"功能时空演变及其碳排放效应,为"双碳"目标下的国土空间规划提供依据。[方法] 基于土地利用多功能性分类识别辽宁省国土"三生"功能,结合直接和间接排放因子法核算碳排放量,探索"三生"功能与碳排放量空间关系及其时空分异性,揭示"三生"功能时空演变的碳排放效应。[结果] ①2005-2020年辽宁省"三生"功能空间分布格局总体变化不大,大部分地区以生产和生态功能为主,生活功能区扩张明显,各地级市中心与周边区域空间差异明显。②2005-2013年,辽宁省各县域碳排放量增长迅速,2013-2020年增速缓慢,但空间差异愈发显著,碳排放高值明显集中在沈阳市和大连市。③辽宁省"三生"功能与碳排放量空间布局及数量变化的相关性总体较强,但空间差异明显且影响因素复杂。[结论] 辽宁省各县域需要在自然地理条件约束和经济社会发展需求引导下,在明确各自土地主导功能定位的基础上,依托自身区域优势与资源禀赋,加强区域协作,以实现全域碳减排。     

碳中和目标下河北省土地利用碳排放格局演变与多情景模拟

分析和优化土地利用碳排放的格局演变可以为构建低碳排放的国土空间格局、助力碳中和战略目标实现提供参考和借鉴。该研究利用土地利用类型、能源消耗和农业活动碳排放系数法,基于GIS软件和PLUS模型核算了河北省2000—2020年土地利用直接碳排放、间接碳排放和净碳排放量及空间格局演变,模拟了自然发展、碳增汇优先发展和碳减排优先发展3种情景下河北省2030和2060年土地利用格局,并核算了生态系统增汇管理下不同情景土地利用碳排放量,结果表明：1）研究期间河北省土地利用直接碳排放量基本保持稳定,表现为碳吸收;土地利用间接碳排放量和土地利用净碳排放量呈现持续增加趋势,但增加速度明显下降。2）研究期间碳吸收区域和中净碳排放栅格单元空间上呈现收缩趋势,低净碳排放、中高净碳排放和高净碳排放栅格单元空间上呈现扩张趋势。碳吸收区域和低净碳排放栅格单元占比最大,但净碳排放主要产生在中高净碳排放区域和高净碳排放栅格单元。3）碳增汇优先发展情景下,林草地分布范围更广,在环渤海区域水域数量明显增加,土地利用直接碳排放绝对值最大。碳减排优先情景下石家庄、唐山、保定等大城市中心城区向外扩张的范围略有收缩,建设用地集约效果有一定体现,土地利用净碳排放值最小。碳减排是未来实现碳中和战略的根本。     

基于脱钩理论的烟台市碳排放效应分析

[目的]通过分析烟台市2000—2011年碳排放与经济发展之间的关系,为烟台市碳减排及发展低碳经济提供参考。[方法]基于土地利用碳源/碳汇研究的理论框架和计算模型,首先对烟台市土地利用、能源消费等数据进行分析,计算了不同土地利用类型的碳源/汇。然后利用Tapio脱钩模型分析该区碳排放与经济发展之间的脱钩弹性关系。[结果](1)建设用地是主要碳源,其面积与净碳排放量成倒U型库兹涅茨曲线关系。(2)林地为主要碳汇,其他用地影响较小且主要表现为碳汇。(3)烟台市净碳排放量在2001—2011年持续增长,年均增长率不断降低。[结论]烟台市碳减排工作已取得一定的成效,但减排形势依然严峻。其经济发展3个阶段(连接阶段、脱钩阶段Ⅰ和脱钩阶段Ⅱ)分别对应于其碳排放的高速增长、较快增长、稳定阶段这3阶段。     

西安市工业碳排放的空间分异特征与驱动因子

采用西安市1997-2011年工业能耗数据和2010年各区县单位GDP能耗数据进行了碳排放量的估算,通过STIRPAT模型构建驱动因子分析模型。研究表明:(1)西安市1997-2011年各类碳排放量表现出总体上升的特征。(2)各区县碳排放量、碳排放产值、人均碳排放量、地均碳排放量呈现出明显的空间分异现象。Moran指数显示,西安市各区县碳排放量存在显著地空间正相关性。碳排放量的空间分布特征是:碳排放量较高的区县趋向于和碳排放量较高的区县集聚,碳排放量较低的区县趋向于和碳排放量较低的区县集聚。(3) STIRPAT模型表明:经济发展、人口规模、产业结构和技术水平对碳排放量影响程度不同,其中经济发展对碳排放量增加具有决定作用,产业结构优化对碳排放量增加具有抑制作用。     

陕西省碳排放影响因素及其区域分异特征

根据1996-2010年陕西省终端能源消费数据及2010年各市区单位GDP能耗数据,对陕西省碳排放量进行了核算,并基于Kaya恒等式,利用对数平均Divisia指数分解模型对陕西省碳排放的影响因素进行了分解分析。结果表明:(1) 陕西省碳排放总量、人均碳排放量在1996-2000年均为小幅度下降,此后大幅度增加,而碳排放强度总体呈现出下降趋势。从能源消费碳排放比例来看,煤炭消费碳排放量占绝对比重(70.47%)。(2) 陕西省各市区碳排放总量与碳排放强度表现出明显的区域分异特征。陕西省的碳排放总量关中最高,陕北次之,陕南最小;地级市区中:西安市、榆林市和渭南市排放量超过5.00×10⁶ t,杨凌区的碳排放量仅有7.21×10⁴ t;渭南市和榆林市碳排放强度较高,而商洛市和杨凌区碳排放强度较低。(3) 经济产出、产业结构及人口规模对陕西省碳排放量的增加表现为正效应,能源结构和能源强度对陕西省碳排放量的增加表现为负效应。其中经济增长是陕西省碳排放量增加的决定因素,而能源强度降低是碳排放量减少的决定因素。