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。     

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。     

基于碳承载力对河南省能源消费碳排放及其驱动因素的研究

实现碳达峰、碳中和对我国经济社会系统的变革具有深远的影响,定期开展区域性碳排放量研究对生态系统的保护具有重要的意义。本文基于河南省近20年的能源消费碳排放数据和陆地生态系统碳承载力数据,对近年来碳排放量情况进行了分析,并采用LMDI（logarithmic mean divisia index）因素分解模型和Tapio脱钩模型,对碳排放驱动因素以及与经济耦合情况进行了探讨。结果表明：（1）从2000年至2020年,河南省碳排放量呈现“先急后缓”的增长状态,在2012年后增加量开始减少并逐渐趋于稳定。（2）整体上,经济产出效应和人口规模效应对碳排放起促进作用;与之相反,能源消费强度效应和能源消费结构效应抑制了碳排放,经济产出效应的影响在减少,能源消费强度效应的影响在增加。（3）由Tapio脱钩模型分析得出,河南省碳排放与经济增长之间以弱脱钩为主,脱钩指数逐年减小,逐步向强脱钩状态迈进。总的来说,从2000年至2020年河南省碳排放情况得到了很好的控制,合理规划土地利用、提高新能源的消费比重、降低能源消费强度对该地区节能减排具有重要意义。     

中国农业能源消耗碳排放变化驱动因素及其贡献研究*——基于Kaya恒等扩展与LMDI指数分解方法

农业低碳化发展方式是农业现代化背景下农业可持续发展的有效实现途径。判断农业碳排放影响因素的驱动力、驱动方向等对有的放矢地制定低成本、高效率低碳农业发展策略与措施意义重大。在前人研究的基础上,为探讨常规因素之外还有哪些其他因素对农业碳排放有所影响,本研究以Kaya恒等式为基础,利用Kaya恒等式的数学性质将中国农业碳排放的影响因素分解为一般技术因素、农业低碳技术因素、农村生活水平因素、间接城镇化因素以及人口规模因素等5个因素,并利用LMDI指数分解方法对这些因素进行了驱动强度与贡献率的分析。研究发现:农村生活水平提高是促成农业碳排放的最主要因素;一般技术因素与农业低碳技术因素都负向地驱动农业碳排放,相比较而言,农业低碳技术变动比一般技术变动的碳排放驱动力更为强劲;总人口变动因素对农业碳排放呈现出正向驱动力,但无论从整个长跨度区间还是细分区间来看,其正向驱动力都不强;由扩展的Kaya恒等式得出的间接城镇化指标与一般城镇化指标之间关于50%的水平在坐标系中对称,经转换与修正发现城镇化水平对农业碳排放表现出温和的正向驱动力。1990—2013年中国总的农业碳排放中一般技术因素贡献为?25.85%,农业低碳技术因素贡献率为?166.55%,农村生活水平因素贡献率为220.65%,城镇化水平贡献率为57.63%,人口规模因素的贡献率则为14.12%。文章建议在发展农业现代化过程中,通过发展通用和低碳农业技术,合理有序推进城镇化进程以及营造低碳发展的社会氛围等方面创造更适宜的环境,以达到农业低碳化发展与可持续发展目标。     

长江中下游典型区域土地利用碳排放风险——以江西省九江市为例

[目的]定量测算江西省九江市土地利用碳排放,揭示其时空演变特征,并估算土地利用碳排放风险,为九江市构建绿色低碳土地利用方式提供科学参考。[方法]采用土地利用碳排放系数法测度2000—2020年九江市土地利用碳排放和时空变化规律,并从网格化的视角,利用碳排放风险指数识别各县区碳排放风险,基于对数平均迪式指数(LMDI)模型,分析土地利用碳排放的影响因素。[结果] 2000—2020年九江市土地利用净碳排放量呈递增趋势,年均增幅为13.75%,建设用地是主要碳源,占碳排放量的90%以上,林地是主要碳汇。九江市净碳排放量呈现“东北高,西南低”的空间分布特征,森林覆盖率好的武宁县、修水县一直处于碳汇功能,濂溪区、浔阳区、湖口县、瑞昌市的碳排放量占九江市净碳排放量的95%以上。九江市土地利用碳排放风险整体偏低,并呈现“东北高,西南低”的分布特征,长江沿岸县区濂溪区、浔阳区和柴桑区处于高度碳排放风险区。经济发展水平是碳排放增加的主要因素,能源消费强度则是抑制碳排放的关键因素。[结论] 2000—2020年九江市土地利用碳排放大幅增加,应控制新增碳源用地,优化土地利用结构,并积极探索低碳绿色能源利用...     

基于土地利用结构变化的芜湖市碳排放及其影响因素研究

碳排放与土地利用密切相关,土地利用可以造成直接碳排放和间接碳排放。为了分析土地利用结构变化的碳排放效应,该文计算得出芜湖市2000-2010年主要土地利用方式的碳排放总量,并利用回归函数进行STIRPAT模型拟合,进一步研究了影响碳排放量的主要因素,最后提出低碳的土地利用对策。结果表明:（1）2000-2010年期间,芜湖市碳排放量呈现快速增长的趋势,年均增长率达到15.17%。其中,建设用地和林地分别为主要的碳源和碳汇。（2）碳排放量与人口、经济增长关系的相关性显著,其中人口对碳排放的解释作用最大,人口每增加1%,碳排放量相应的增加8.726%。     

长江经济带产业—碳排放—土地协同发展研究

[目的] 研究长江经济带产业发展、土地利用及碳排放指数间的内在响应关系及作用机理,为区域协同发展提供思路。[方法] 基于GM (1,1)预测模型对产业发展、土地利用及碳排放指数进行灰色预测后进行耦合协调度分析,并运用PVAR模型探讨三者间的响应关系。[结果] ①区域各要素间的耦合度高于协调度,耦合协调状态呈增长趋势,而区域内部则呈现自下游至上游的降低趋势。②土地利用强度对于产业发展于前两期呈正向冲击,产业发展对碳排放为滞后2期内的先负而后转正冲击的倒V型波动趋势,土地利用对碳排放呈现明显的正相关脉冲响应。③三要素主要依赖于自身的发展路径,但产业发展对碳排放强度的解释力高于土地利用强度对其的解释力,而随着期数的增加,二者对碳排放的影响趋势均呈现增长趋势。[结论] 经济发展过程中产业结构调整及土地利用的配置和保障不可或缺,而碳排放作为未来发展中的重要制约因素也不可忽视,探索三者间的响应关系,能够更好地为区域协调发展提供依据。     

河南省农业碳排放时空特征及影响因素研究

基于农业生产中6个主要的碳源,测算了1998—2011年间河南省农业碳排放量和碳排放强度。发现自1998年以来,河南省农业碳排放呈现出阶段性上升态势,大致可分为增速放缓、快速增长和增长下降三个阶段,并分析了每个阶段形成的原因。测算了河南省各地市的碳排放情况,发现河南省农业碳排放总量较高的地区主要为耕地面积较大、农业在区域经济发展中所占比重较高的区域,碳排放强度较高的区域主要位于经济发展较好,区内地形平坦的区域。并利用Kaya恒等式变形对河南省农业碳排放影响因素进行了分析,发现效率因素、结构因素和劳动力因素对河南省农业碳排放有抑制作用,而农业经济发展是造成河南省农业碳排放量增加的主要因素。最后,给出了促进河南省农业碳减排的建议。     

河南省农业碳排放时空分异、影响因素及趋势预测

[目的]研究河南省农业碳排放时空演化特征及驱动机制,预测未来10 a农业碳排放变化趋势,以期制定农业固碳减排方案,促进农业低碳绿色转型。[方法]基于碳排放公平性评价模型、地理探测器及GM(1,1)模型,分析河南省农业碳排放的时空演化特征、驱动因素及发展趋势。[结果](1)研究期内河南省农业净碳排放量呈逐年减少趋势,且表现为西南高、东北低的特征。碳源方面,畜牧业碳排放占据较大比例,且以牛、羊、猪碳排放为主。碳汇方面,小麦、玉米和蔬菜对碳吸收的贡献较大。(2)农业碳排放生态承载系数呈北部、南部高,西部低的格局,经济贡献系数呈东南高,西南低的特征。(3)农业从业人口、农村居民人均可支配收入、农业机械总动力、财政教育支出是农业碳排放空间分异的关键因素,且各因子交互作用较强。(4)2021—2030年河南省农业净碳排放量持续下降,预计全省在2029年可实现农业碳中和目标。[结论]未来应加强科普宣传,积极推广低碳农业生产技术,提高农业资源综合利用效率。同时,各地应注重系统整合,加强区域协作,实现农业碳减排区域一体化。     

云南省土地利用碳排放时空演变特征及影响因素

[目的] 研究云南省土地利用碳排放的时空变化规律及其影响因素,为云南省优化土地利用结构,实现低碳发展目标提供理论依据。[方法] 基于云南省2005,2010,2015,2020年4期土地利用和化石能源消费数据,对全省碳排放效应进行测算,运用空间可视化和空间自相关研究云南省2005—2020年的碳排放时空变化规律和空间集聚特征,利用地理探测器对其影响因素进行分析。[结果] ①2005—2020年云南省建设用地增幅最大,动态变化度达7.90%。②区域净碳排放快速增加,年增长6.5%;碳排放空间特征为“中间高、四周低”;碳足迹在研究期内增长明显,碳生态承载力较为稳定,导致碳生态赤字日益升高。③人口规模、经济水平、产业结构、土地利用等促进了云南省各地州市碳排放的增加。[结论] 应保护或合理增加云南省林地等碳汇地类的面积并加强其动态监测;控制建设用地面积和能源消费总量;探索碳补偿机制并发挥碳汇地区的辐射效应。     

广东省农田生态系统碳源汇效应时空分异及驱动因素

[目的] 探究广东省农田生态系统碳源汇效应时空分异及驱动因素,为广东省科学合理制定区域农业减排固碳措施提供参考。[方法] 采用参数估计法、GIS空间分析等方法定量评估2010—2020年广东省农田生态系统碳源汇效应时空演变规律,并借助LMDI因素分解模型探究农田生态系统碳源汇效应空间分异的驱动因素。[结果] ①广东省农田生态系统碳源汇效应水平维持持续向好发展态势,减排增汇效应逐渐凸显。具体表现为：固碳总量呈波动上升态势,稻谷、甘蔗、蔬菜为主要的碳汇作物;碳排放得到有效控制,减排效应日益显现,稻田种植、农资投入为主要的碳源类型;农田生态系统固碳量增长有效抵消了碳排放增长。②广东省农田生态系统碳源汇效应空间分异明显,总体呈相对集聚分布态势,湛江为主要的高碳源—高碳汇地区,低碳源—低碳汇则主要分布在珠三角地区。③经济因素为农田生态系统碳汇提升的关键驱动因素,结构因素表现出两面性且因地而异,效率因素、劳动力因素则表现为抑制作用。[结论] 广东省农田生态系统碳源汇效应水平稳中向好,但区域分异明显,应结合各地经济、结构、效率、劳动力等因素的驱动效应差异,因地制宜制定农业减排固碳措施。     

陕西省能源消费碳排放影响因素分析与政策启示

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,系统分析了陕西能源消费碳排放总量、碳排放结构的变化,并对陕西碳排放进行阶段划分,同时运用对数平均迪氏指数法LMDI,定量分析了碳排放影响因素的作用程度。结果表明:1980—2010年,陕西省碳排放总量和人均碳排放呈波动上升的“N”型曲线,煤炭消费是碳排放的主要来源,在其他因素不变的情况下,能源消费量直接决定碳排放量和人均碳排放量;陕西省碳排放经历了3个阶段,分别是经济快速增长碳排放低速增长阶段（1980—1996年）,经济低速增长碳排放缓慢降低阶段（1996—2000年）,经济和碳排放快速增长阶段（2000—2010年）;陕西碳排放的主要驱动因素是经济产出,对碳排放的整体贡献为216.17%;其次为产业结构,整体贡献为9.72%;最后是人口,整体贡献为8.81%;主要抑制因素是能源强度,整体贡献为-131.96%;能源结构的整体贡献为-2.75%。     

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。     

基于对数均值迪氏指数法的中国粮食产量影响因素分解

为了明确不同因素对粮食产量变化影响的大小,分析粮食产量波动变化的机理,该文采用对数均值迪氏指数法建立了粮食产量无残差因素分解模型,将中国粮食产量的波动分解为播面单产、种植结构、复种指数和耕地面积变化的贡献。基于1996-2012年数据,对该期间影响中国粮食产量波动的因素进行了分解,结果表明:播面单产和复种指数的变化表现为增长效应,种植结构和耕地面积的变化表现为减量效应,其中播面单产变化促进粮食产量增长8 592.25万t,对粮食产量增长的贡献率为101.03%;复种指数变化促进粮食产量增长6 926.97万t,对粮食产量增长的贡献为率81.45%;种植结构变化导致粮食产量减少3 909.11万t,对粮食产量增长的贡献率为-45.97%;耕地面积变化导致粮食产量减少3 105.61万t,对粮食产量增长的贡献率为-36.52%。各影响因子的作用具有阶段性,1996-2003年种植结构效应对粮食产量波动的影响较大;2004-2007年,播面单产、种植结构、复种指数的贡献相互交替,2004年播面单产的贡献最大,2005年、2007年复种指数的贡献最大,2006年则是种植结构的贡献最大;2008年开始播面单产效应起着主导作用。该研究可为政府有关部门粮食生产发展规划和相关产业政策的制定提供数据参考和理论依据。     

京津水源区小流域土壤侵蚀及其空间分异

针对京津水源区生态环境脆弱,水土流失空间分异大,突发性强等问题,选择河北省滦平县西北沟小流域为研究对象,利用气候、土壤、地形、土地利用及植被盖度等数据,运用GIS和RUSLE的方法对小流域土壤侵蚀强度及其空间分异特征进行了研究。结果表明,流域多年平均侵蚀模数为3 816.835t/(km2.a),属中度侵蚀;潜在侵蚀模数为31 583.150t/(km2.a),是现实侵蚀模数的8.28倍;不同土地利用方式中,零星分布的大坡度坡耕地侵蚀强度最大,其次为高度风化,坡度较大的退化荒草地,退化荒草地面积占流域总面积的59.38%,侵蚀量占总量的88.48%,是最主要的泥沙来源地;不同坡度土壤侵蚀强度随坡度加大而显著增加,流域坡度>25°的面积约占流域总面积的1/3,侵蚀量约占2/3;不同坡向的土壤侵蚀空间分异也十分明显,表现为正阳坡>半阳坡>半阴坡>正阴坡>平地。     

中国畜牧业碳排放量变化的影响因素分解及空间分异

畜牧业温室气体排放占人类活动温室气体排放总量的18%,已成为全球温室气体排放的重要贡献部门。运用全生命周期评价法全面测度了2000-2014年中国大陆31个省区的畜牧业碳排放,采用对数平均迪氏指数分解法,将畜牧业碳排放分解为畜牧业生产效率、农业生产结构调整、单位农业人口农业生产收益、城镇化和总人口增长5大因素,从时空2个层面揭示了畜牧业碳排放的驱动效应。结果表明:1)2000-2014年,中国畜牧业碳排放总量由1.374×10~8 t增长到1.506×10~8 t,年均增速0.654%,其中畜禽胃肠发酵和粪便管理系统产生的碳排放是其主要来源,两者占畜牧业碳排放总量比例达65.58%~73.23%。2)无论从时间还是空间层面看,畜牧业生产效率都是抑制中国畜牧业碳排放持续增长的最重要因素,单位农业人口农业生产效益则是导致中国畜牧业碳排量持续增长的最重要因素,这一因素对草原畜牧业区和农耕畜牧业区的畜牧业碳排放促进作用非常明显,而对经济发达地区较为有限;总人口增长是促使畜牧业碳排放增长的另一重要因素,尤其是对人口大量流入的经济发达地区和计划生育政策宽松的广大西部少数民族地区更为明显。3)2000-2014年,城镇化是有效抑制畜牧业碳排放的第二大因素,而农业结构调整对畜牧业碳排放变化呈现由正向驱动转为负向驱动的变化特征,这一特征在中国畜牧业较为发达的中东部地区表现较为明显。     

黑龙江省哈尔滨市不同土地利用类型的碳排放效应分析

本研究以黑龙江省哈尔滨市为研究区,以2000—2010年土地利用、能源消耗等数据为主要依据对哈尔滨市各类用地进行碳排放效应分析,并在此基础上构建Logistic模型,预测2011—2020年净碳排放的变化趋势。研究结果表明:（1）从2000—2010年,哈尔滨市的净碳排放呈明显增加趋势,从1023.39万t增长到3264.64万t,增长幅度高达219%。（2）建设用地是主要碳源,占总碳源的99%以上。耕地和林地是主要碳汇,两者之和占总碳汇的99%以上。（3）地均碳排放强度表现为增长趋势,但单位GDP碳排放强度呈下降趋势。（4）在未来10 a,哈尔滨市净碳排放预计将呈现加速增长的趋势,2020年预计将达到5191.83万t。依据相关分析结果,从碳增汇和碳减排角度提出了土地利用的相关措施建议。     

天津市土地利用变化和生态系统价值空间差异分析

土地利用结构和数量的变化直接导致了生态系统功能价值的区域差异。以天津市为例,分析了2002—2010年间土地利用变化的特征,采用中国陆地生态系统服务价值测算方法分析了土地利用变化引起的生态系统服务价值变化;并运用锡尔指数对生态系统功能空间差异规律进行深入探讨。结果表明:2002—2010年天津市各区县土地利用集约程度均逐渐提高;从单个土地利用类型来看,价值较高的单项生态系统服务功能主要由水利设施用地、耕地、林地承担,这些地类的增加将带动其生态系统服务功能的显著提高;2002—2006年,生态系统服务价值区域间和区域内差异都是不断增加,2006—2010年区间差异减少,但区内差异增加;区域间的差异是全市生态系统发展差异的主要影响力量。