山东省城市土地集约利用水平时空变化研究

在阐释城市土地集约利用概念的基础上,构建了城市土地集约利用评价指标体系,采用改进的熵值法确定指标权重,对山东省17个地级市2000-2005年间的城市土地集约利用情况进行了时空分析,结果显示:山东省现阶段的土地集约利用水平主要依赖于对土地的高投入和高产出,土地利用水平对土地集约度的贡献较小;从时间上看,进入21世纪以来,山东省整体上通过简单的增加投入来获取高产出的粗放的城市土地利用方式有所改善,土地集约利用向着更科学合理的方向发展;从空间上讲,山东省17地级市城市土地集约利用水平差距较大,且不同城市中影响土地集约利用的因素贡献率有所不同.最后提出提高土地集约利用度的政策建议.     

四川省城市土地集约利用空间差异研究

以四川省成都及17个地级市为研究区域,结合四川省实际,从土地投入水平、土地利用程度、土地利用效率和土地利用可持续度四个方面,构建城市土地集约利用评价指标体系,运用主成分分析法和聚类分析法等对四川省城市土地集约利用水平空间差异进行分析。结果表明,四川省城市土地集约度整体偏低,区域差异明显;集约利用水平在空间上由西南向东北呈现出低-高-低的特征;地形、城市地均GDP和生态环境建设等是影响城市土地集约度的重要原因。最后提出了提高四川省城市土地集约利用水平的对策与建议。     

江西省土地集约利用时空分异研究

本文从土地利用投入水平、土地利用效率、土地利用程度、土地利用生态环境质量4个方面建立江西省土地集约利用评价指标因子,采取层析分析法确定评价指标因子权重,根据土地利用集约度的计算模型求得江西省的土地利用集约度,运用轶相关系数法和聚类分析法从时间和空间尺度分析土地集约利用度。研究结果表明:江西省鹰潭市与萍乡市的土地集约利用时间规律特征显著,其中,鹰潭市土地集约利用度显著上升,萍乡市土地集约利用度显著下降,其他地区的变化并不十分明显;从空间来看,省会城市南昌市为一般集约,赣州市为低度集约,其他各地级市都为适度利用。     

基于压力-状态-响应(PSR)模型的江西省农地集约利用综合评价及政策建议

基于PSR模型,从时间尺度上对江西省1990～2007年的农地集约利用水平进行了动态评价.结果表明:1990年以来,农地压力指数呈现出快速上升后趋于稳定;农地状态指数则经历了上升-下降-上升3个阶段;响应指数则呈现出先快速上升后,趋于稳定并略有上升的趋势;而农地集约利用综合指数则一直呈线性上升的趋势.运用多元回归定量分析经济社会发展对农地集约利用影响的结果表明,城市化是农地集约利用水平不断提高的主要驱动因子,其影响最大;人均GDP和农地集约利用水平存在正相关关系,其影响最小;第三产业的发展则与农地集约利用程度存在负向相关关系.从农业科技、物资使用效率、城市化进程、第三产业、农民收入,提出了提高江西省农地可持续利用水平的对策建议.     

哈长城市群土地利用碳排放的时空演化及脱钩分析

基于哈长城市群2009—2016年面板数据,对土地集约利用程度进行分析,在碳排放量测算的基础上,从经济和生态两方面探讨各城市碳排放公平性,并运用Tapio脱钩模型对土地利用与碳排放的脱钩关系进行研究。结果表明:2009—2016年哈长城市土地集约利用度整体呈上升趋势,各城市间存在一定差异;总碳排放量由8762.71×10~4t增至9222.99×10~4t,省会城市哈尔滨、长春碳排放量最高,牡丹江、辽源受地理位置和城市发展程度等影响,碳排放量较低;ECC值南高北低,ESC值西北低东南高,平均耦合度大于0.6,经济发展与生态保护较为协调;内部各城市土地利用集约度与碳排放强度关系主要呈现出弱脱钩、强脱钩两种,截至2016年,除个别城市外基本实现脱钩,今后还需更多行之有效的政策与经济手段提高土地集约利用度,控制碳排放强度。     

河北省城市土地集约利用评价研究

城市土地集约利用是城市发展的必然选择。作者选取土地投入程度、土地利用程度、土地利用经济效益和土地利用生态效益4个子目标,对河北省11个地级市的土地集约利用情况进行评价。结果表明:河北省11个地级市的土地集约利用程度差异较大,其中,唐山市和沧州市土地集约利用程度居河北省前2位,承德市土地集约利用程度最低。     

广东省城市土地集约利用的时空分异研究

以广东省21个地级市为研究对象,从土地利用投入水平、土地利用程度、土地利用效率及土地利用生态环境质量4个维度构建城市土地集约利用评价的指标体系。采用多因素综合评价法对2005—2012年广东省城市土地集约利用进行综合评价,并分析其时空分异特征。秩相关系数分析表明,在此期间广东省多数城市(10个城市)的土地集约利用度提高幅度不明显,仅广州、清远两个城市的土地集约利用度显著下降;广东省各市的土地集约利用表现出明显的地域分异特征,以深圳、广州和佛山为主的珠三角地区土地利用表现以中度集约甚至高度集约的特点,而粤北和粤西的广大地区土地基本是中度粗放甚至是高度粗放利用的方式;影响广东省城市土地集约利用的因素是多方面的,在区位因素、自然因素、社会经济因素和政策因素的综合影响下,广东省城市土地利用的集约利用呈现出了不同的时空特征。     

山西省土地利用的碳排放效率及其优化策略

土地利用既是人类社会经济发展的基础,同时也是全球第二大温室气体排放源。随着温室效应日益严重,低碳减排尤其是土地利用过程中的低碳减排逐渐成为人们关注的焦点。近年来,我国经济持续快速增长的同时也造成了碳排放的迅速增加,为了兼顾经济的发展和低碳减排,需要对土地利用碳排放效率进行测算和优化。以土地利用的碳排放技术效率、总效率和规模效率为指标,在数据包络分析(DEA)平台下,运用CCR模式与BCC模式测算了山西省各地级市土地利用过程中能源消耗造成的碳排放的各项效率指标,并对非DEA有效地区的投入产出进行了低碳优化。结果表明,山西省11个地级市中,只有长治和朔州2个市的土地利用碳排放总效率有效。对非DEA有效地区的投入产出进行低碳优化后,得到大同、阳泉、晋城和忻州4个市需要减少地均煤类消耗;太原、晋中市需要降低地均油类消耗;运城、临汾和吕梁市在降低煤耗和油耗的同时,还需对高碳低效的工业用地进行升级转换,积极发展低碳产业。同时,各市都需增加对第一产业和第三产业的投入。研究结果可以为山西省乃至全国的土地利用碳排放效率测算提供参考,同时对相关的低碳减排工作起到了一定的借鉴作用,有利于提高山西省乃至全国的土地低碳利用效率。     

基于GIS的湖南省农地利用碳排放时空格局研究

基于化肥、农药、农膜、灌溉、翻耕、柴油等6类农地利用碳排放源,测算1999—2014年湖南省农地利用碳排放量和碳排放强度,分析湖南省农地利用碳排放时序特征,并基于GIS研究湖南省农地利用碳排放量、碳排放强度的空间格局。结果表明:(1)1999—2014年,湖南省农地利用碳排放量和碳排放强度均呈现逐年增长趋势,碳排放量从1999年的317.40万t增加到2014年的446.99万t,碳排放强度从1999年的987.79 kg/hm~2增加到2016年的1 076.26 kg/hm~2;(2)湖南省农地利用碳排放量和碳排放强度在空间上均呈现"东高西低"的特征,且集聚效应明显,2个年份排名前五的碳排放量总和分别占全省碳排放总量的54.34%和53.64%;(3)2010年和2014年,湖南省农地利用碳排放量与农业经济水平在空间格局分布上重合率达到100%,二者有着直接的影响关系。     

江西省农地利用碳排放时空特征与脱钩弹性研究

基于化肥、农药、农膜、农业机械以及农业灌溉五个方面导致的碳排放,利用1995要2011 年江西省农业 投入统计数据,采用碳排放系数法计算江西省农地利用碳排放和碳排放强度,在Tapio 脱钩模型的基础上分析江西 省农地利用碳排放与农业经济增长之间的脱钩弹性关系。结果表明院1995要2011 年,江西省碳排放总量呈现逐年增 长的趋势,农地利用碳排放强度呈现先增强后减弱的趋势,各类农业活动中,化肥和农业机械化是主要的碳排放源。 从区域差异来看,2010 年江西省各设区市碳排放量排在第1 位是赣州市,其碳排放量比最后1 位的景德镇市多出近 8.13 倍;碳排放强度最高的为新余市,高达7.4657 t/hm2,最低的地区为景德镇市,仅为1.9240 t/hm2,只有新余市的 1/3,碳排放量排在前7 位的粮食主产区是江西省农地利用碳排放的主要来源地。从江西省农地利用碳排放与农业经 济发展间的脱钩关系来看,1996-2011 年间,其脱钩关系主要以弱脱钩、扩张连接、扩张负脱钩为主,说明近年来江西 省以农业经济发展为主,在兼顾环境效应上表现不佳。     

山东省农用地利用效率的综合测度与空间分异

利用数据包络分析方法(DEA)和Malmquist指数模型,选取2000和2012年山东省17地市农用土地投入、产出数据和相关指标,对山东省农用地利用效率时空格局进行了深入研究。结果表明:近10年来,山东省农用地利用效率有所提高,但整体水平偏低;农用地利用效率地区差异明显,利用效率较低地区主要集中在山东西部和南部等欠发达地区,而且这些地区农民家庭人均纯收入产出不足问题突出;农用地利用效率有效地区农地利用尚有很大潜力;技术进步在山东省农用地利用中的贡献呈增长趋势。在分析影响山东省农用地利用效率相关因素的基础上,对如何进一步提高山东省农用地利用效率提出了建议。     

基于交叉DEA的长江经济带农用地利用碳排放效率及影响因素研究

基于碳排放背景下,利用数据包络分析法评估了长江经济带2013-2017年农用地利用碳排放效率。结果表明,这五年间,长江经济带11省市的农用地利用碳排放效率整体偏低,区域农用地利用平均效率不足0.7。并且,通过对比2017年不考虑碳排放影响下的农用地利用效率结果得出,碳排放会对农用地利用效率有一定程度的负面影响。此外,利用Tobit回归分析方法发现,对区域农用地利用碳排放效率具有显著影响的因素是年均气温、耕地面积以及农村居民人均收入。因此探讨碳排放影响下的农用地利用效率及其影响因素,对优化农业土地结构和资源可持续利用有着重要作用。     

碳排放峰值约束下城市建设用地演变与分类管控

针对不同城市碳排放达峰以及建设用地演变特点,差异化实施城市达峰策略具有重要意义,以安徽省16个地级市为例,在核算碳排放与分析建设用地演变特征的基础上,通过Kaya恒等式,对各地级市的碳排放峰值以及建设用地规模进行预测,并运用聚类分析对各类城市提出达峰管控对策。结果表明： 1）合肥市、亳州市、蚌埠市、阜阳市、淮南市、芜湖市、宿州市、滁州市、六安市、池州市以及黄山市均有可能在2030年前达峰;马鞍山市、宣城市、铜陵市和安庆市在2030年前达峰存在一定的风险,而淮北市在2014年就已经出现碳排放峰值。2）安徽省各地级市碳排放与建设用地规模之间的回归拟合均有强相关性,可在此基础上进行城市建设用地规模预测。3）安徽省各地级市根据聚类特征可分为达峰攻坚型、达峰潜力型、达峰示范型以及达峰优势型4类。     

1990～2008年湖北省耕地集约利用变化及空间分异分析

采用主成分分析和空间自相关分析的方法,研究1990～2008年湖北省17个地、市、州耕地集约度时空变化。结果表明,18年间湖北省耕地利用集约度总体上随时间呈波动上升趋势;在空间上存在关联性,表现为高高集聚、低低集聚和低高集聚的特征分异;因此,加大对湖北省耕地各要素的投入强度,以＂高＂促＂低＂,制定区域特色农业发展模式,提高耕地集约利用。     

基于粮食生产技术效率的分析

采用非参数法双产出模型,在对经济快速发展时期山东省粮食生产技术效率测度的基础之上,进一步研究耕地利用模式及其区域分异特征。结果表明,鲁西北和鲁西南作为粮食主产区耕地资源趋于集约利用,而鲁东等沿海或发达地区耕地资源则呈粗放型利用。研究所体现的政策含义是政府部门在进一步加大对耕地保护的同时,实现直补制度的创新,切实激励直接从事粮食生产的农民提高技术效率,进一步加强水利基础设施建设,实现集约利用日趋稀缺的耕地资源,从而确保十二五期间国家粮食安全和提高粮农收益目标的实现。     

甘肃省土地利用碳排放变化及影响因素分解

[目的]研究土地利用中各类型土地的碳排放量及各土地利用碳排放的影响因素。[方法]以甘肃省为例,在分析1995—2012年土地利用结构变化的基础上,估算了各种土地利用类型的碳排放量,并运用LMDI模型对其影响因素进行了分析。[结果]土地利用结构变化总体表现为建设用地面积持续增加,农用地面积减少;建设用地内部结构变化中居民点及工矿用地面积增加最多,交通用地变化幅度显著;土地利用碳排放量总体呈上升趋势,由1995年的1 882.07×104t增加到2012年的7 503.23×104t,年均增加341.48×104t;土地利用碳排放强度最大的是居民点及工矿用地,交通用地碳排放强度呈缓慢上升态势,但到2012年有所下降;土地利用变化、经济发展水平提高、人口规模增加促进了土地利用的碳排放,能源效率提高和能源结构优化抑制了土地利用的碳排放。[结论]对甘肃省土地利用碳排放总量的变化趋势影响最大的是居民点及工矿用地,能源效率提高和能源结构优化是今后甘肃省碳减排的重要途径之一。     

基于土地利用结构变化的河南省碳排放时空格局及驱动力分析

河南省面临生态环境脆弱、生态承载力较低和碳排放基数较大等诸多问题，这给双碳战略的有效实施带来了挑战。本研究旨在系统研究河南省土地利用变化对碳排放量时空格局的影响，为政府制定低碳土地利用模式以及差异化的碳减排政策提供科学依据。基于2000—2020年河南省土地利用和能源消费数据，结合土地利用碳排放量方法和ArcGIS技术，本研究量化了河南省碳排放的时空格局分布，并借助地理探测器方法分析了河南省土地利用碳排放量空间分异的影响因素。结果表明：建设用地和耕地是河南省主要的碳源，林地则是主要的碳汇，碳吸收量占总吸收量的90%以上。总体上，河南省碳排放量呈现出先快速增长后缓慢下降的趋势，从2000年的3.367×107 t增长到2010年的7.337×107 t，增长率为118%；而在2010—2020年下降了5.247×106 t，下降率为7%。空间上，不同市域之间存在着显著的碳排放量水平差异，部分市域存在碳收支不平衡，且碳排放量远超碳吸收量。此外，城镇化水平、人口规模和建设用地占比对碳排放量产生显著影响，尤其是建设用地q值增长幅度最大，而人口规模q值在2020年最高。通过探究土地利用变化导致的碳排放量变化和空间格局变化以及碳排放格局的驱动力，对推动河南省土地利用方式向低碳化转变，制定有效的政策具有重大意义。     

湖北省农业碳排放效率时空差异及影响因素

【目的】传统农业大省湖北省对化肥、农药等农用物资的依赖度过高,客观上导致其农业生产相对高碳。本研究目的在于厘清其农业碳排放效率及影响因素,为湖北省农业低碳生产的切实推进提供参考依据与政策启示。【方法】利用DEA-Malmquist分解法对湖北省农业碳排放效率进行有效测度并分析其时空差异特征;在此基础上运用Tobit模型探究影响其碳排放效率变化的关键因素。【结果】2011年以来湖北省农业碳排放效率虽年际间存在一定波动,但总体处于增长态势,年平均增速为2.9%;从驱动源泉来看其提升主要依赖于前沿技术进步而非技术效率改善,进一步对技术效率分解可知,纯技术效率恶化趋势较为明显而规模效率得到了轻微改善。湖北省各市（州）农业碳排放效率差异明显,其中以武汉最高,达到了1.584,而荆门最低,仅为0.803;结合数值差异可将15个地区划分为高速增长、低速增长以及下降等3个不同组别;前沿技术进步在推进各地区农业碳排放效率提升上发挥了更为明显的作用,而技术效率改善所起作用相对较小,分解技术效率可知,纯技术效率与规模效率的作用方向因地而异,但后者作用力度要略大于前者。农村经济发展水平、城镇化水平、农村用电量均对湖北省农业碳排放效率产生了显著的正向影响,即在其他条件维持不变的前提下,农民人均纯收入越高、或者城镇化水平越高、或者农村用电量越大,农业碳排放效率越高;而农业产业结构所处情形正好相反,具体表现为,种植业产值比重越高越不利于农业碳排放效率的提升。【结论】湖北省农业碳排放效率总体处于上升态势,但伴随着年际波动各市（州）碳排放效率存在较大差异,无论是湖北省还是各市（州）其农业碳排放效率的提升都更多地依赖于前沿技术进步而非技术效率的改善,这也要求我们在推进湖北农业低碳生产过程中不仅要注重新技术的研发,更需强化对各类技术的合理运用。考虑到农村经济发展、城镇化水平、农村用电量以及农业产业结构均对农业碳排放效率产生了显著影响的现实境况,实践中可以通过繁荣农村经济发展、提升城镇化水平、保障农村用电需求、优化农业产业结构、完善法制建设与制度保障等手段来切实确保农业碳排放效率得到提高。     

江西省农业碳排放变化特征及其驱动因素分析

农业碳减排作为应对气候变化研究的重要内容,一直是相关研究领域的热点?借鉴IPCC和其他研究机构、学者提供的碳排放因子系数,从农业物资投入、农地活动、水稻种植、牲畜养殖等12种主要碳源,测算了江西省2001-2020年农业碳排放量,并利用LMDI分解法将农业碳排放驱动因素分解为效率因素、结构因素、经济发因素、劳动力因素。结果表明：江西省农业碳排放总量从2001-2020年呈波动下降-上升-下降-持续上升-持续下降的变化趋势,并在2016年达到顶峰。相比于2001年,农业碳排放量增长20.68%,农业碳排放强度下降47.75%;效率因素与劳动力因素对农业碳排放有抑制作用,分别减少351.02%、426.26%的碳排放量。结构因素与经济因素对农业碳排放有促进作用,分别增加33.55%、843.92%的碳排放量。文章最后就农业碳减排措施提出了针对性建议。     

基于DEA模型的黑龙江省农业信息化效率测度

运用DEA模型,对黑龙江省13个地级市农业信息化效率进行测度,结果表明:黑龙江省5个地级市农业信息化效率处于技术效率前沿面,其余8个地级市农业信息化效率尚有改进空间,说明黑龙江省农业信息化效率较高,但未能充分发挥其规模优势。