基于VAR模型的城市建设用地扩张对碳排放的影响研究——以南昌市为例

采用南昌市1995～2017年时间序列数据,通过构建碳排放测算模型、VAR模型,利用协整检验、格兰杰因果检验、脉冲分析等研究方法,实证分析了南昌市城市建设用地扩张与碳排放之间的关系.结果发现,城市建设用地扩张与碳排放之间存在协整关系,且格兰杰因果检验显示城市建设用地扩张是碳排放的格兰杰原因,而脉冲响应分析则证实城市建设用地扩张初期对碳排放的影响不大,后续影响逐渐增加,待城市化发展成熟后对碳排放影响达到稳定的状态,并据此提出了相关政策建议.     

基于碳排放视角的建设用地利用效率分析——以江苏省为例

将碳排放作为非期望产出指标,运用Super-SBM模型和地理加权回归,揭示2009～2017年江苏省各地级市建设用地利用效率的时空演化特征和影响机制。结果表明：2009～2017年江苏各地级市用地利用效率除苏州和盐城外呈波动提高趋势;碳排放约束下的建设用地利用效率存在地域不均衡性,保持“南高北低”的空间格局,热点区范围扩张且逐渐北移,冷点区已形成以宿迁为核心的低值集聚格局;人口集聚和科技创新对建设用地利用效率起促进作用,而对土地市场化起抑制作用,产业结构和政府规制在不同时间段内的影响存在正负差异。因此,须推动江苏省建设用地节能减排与高效利用应实行地区差异化调控政策,协同打造“低投入、低消耗、低排放”的新型土地利用模式。     

基于STIRPAT模型的陕西省建设用地对能源消费碳排放的影响

在对陕西省1997—2012年能源消费的碳排放和建设用地的变化特征及二者相关性分析的基础上,基于扩展的STIRPAT模型,选取建设用地、人均GDP和单位GDP能耗为驱动因素构建建设用地碳排放模型。结果表明,1997—2012年陕西省能源消费碳排放具有两阶段特征,总体上与建设用地呈现同步增长的趋势;模型分析显示建设用地对能源消费碳排放的弹性系数较高,表明建设用地对碳排放的影响显著,此外,人均GDP和单位GDP能耗也都是主要的驱动因素;控制建设用地扩张趋势是碳减排的有效途径,对于碳减排意义重大,进而提出了一些控制建设用地扩张及碳减排的措施和建议。     

城市新区道路交通对建设用地扩张的影响分析——以净月开发区为例

基于ArcGIS平台,对长春市不同年份土地利用现状图、遥感影像图及交通相关图件进行矢量化处理,提取相关属性信息,运用GIS空间分析中的叠置分析和缓冲区分析,对净月开发区进行研究。结果显示:道路交通对建设用地扩张作用明显;新区道路交通对建设用地扩张的影响基本符合距离衰减规律。     

基于VAR模型的广东省土地利用碳排放影响因素研究

【目的】分析广东省土地利用碳排放的影响因素,为广东省碳排放管理提供一定的科学依据。【方法】基于广东省1996—2017年的土地利用现状及社会经济统计数据,构建VAR（向量自回归模型）,通过格兰杰因果分析、脉冲响应和方差分解,对广东省土地利用碳排放影响因素进行定量分析。【结果】近20年来,广东省土地利用碳排放整体上呈上升趋势;人均GDP,土地利用强度和能源强度与土地利用碳排放呈正相关,土地利用结构和产业结构与土地利用碳排放呈负相关;影响因子贡献率由大到小分别为：土地利用强度>产业结构>能源强度>人均GDP>土地利用结构。【结论】调整产业结构,推动能源结构转变,优化土地利用结构是目前广东省实现碳减排的关键。     

我国城镇化、工业化与碳排放关系的研究——基于VAR模型的分析

运用VAR模型,利用我国城镇化和工业化发展过程中的碳排放数据,通过协整检验、格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数分析等技术指标,分析我国城镇化、工业化与碳排放之间的关系.结果表明,从短期来看,工业化对碳排放有正向促进作用,城镇化对碳排放有反向作用;从长期来看,我国的工业化和城镇化基本实现与碳排放的“脱钩”,并不是碳排放的主导因素.     

城市建设用地碳排放强度时空演变、影响因素及减排潜力研究

【目的】旨在把握城市碳排放国情、制定合理减排方案,为制定科学有效的区域减碳降排政策提供参考。【方法】基于2000—2019年中国30个省、自治区、直辖市的面板数据,在测算城市建设用地碳排放强度的基础上分析其时空演变特征、影响因素以及减排潜力。【结果】（1）城市建设用地碳排放总量逐年递增,城市建设用地碳排放强度呈阶段性增强趋势,空间上呈现“北高南低”的分布格局。（2）城市建设用地碳排放强度具有显著的空间自相关性,且高—高集聚区域由东部向北部移动,低—低集聚区域由西部向南部移动。（3）城市建设用地碳排放强度重心在110°～115°E,34°～36°N迁移,主要集中在河南和山西地区。（4）在控制人均碳排放量增长方面,能源消费和能源效率显负向抑制作用,经济发展显正向促进作用,促进作用强度显著高于抑制作用强度,使得人均碳排放量呈现逐年增加的趋势。（5）不同省市减排潜力差异明显,减排潜力较大地区主要集中在西北、华北、华南南部等地区,其中河北、内蒙古、黑龙江、上海、山东、湖南、广西、海南、陕西、青海、宁夏和新疆的减排效率高于全国平均水平。【结论】城市建设用地碳排放强度时空演变具有较强的时序阶段性和空...     

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。     

城镇用地规模扩张影响因素研究——以湖北省为例

依据湖北省1996～2003年城镇用地资料和社会经济资料,分析近10年来城镇用地的扩张情况和影响因子,结果表明城镇用地扩张与人口增长、经济增长、交通等因素有高度的相关关系,且经济增长是城镇用地扩张的直接驱动。     

基于人口与建设用地关系的建设用地规模预测——以江西省南昌市为例

城市化一直是中国城市发展的主旋律,城市建设用地规模的预测也一直是城市化过程中的热点问题。根据南昌市2002-2010年人口和建设用地统计数据,利用Zipf法则等方法预测南昌市的人口规模,然后借鉴计量经济学方法,构建了人口与建设用地规模之间的双对数方程,并通过Pearson相关性分析、VAR模型分析、协整性检验等方法进行检验和纠正。同时,对2011-2014年南昌市的建设用地规模进行预测和检验,发现其预测结果的相对误差都不超过5%,预测出2020年南昌市市区的建设用地规模为288.343 km~2。     

南昌市城市土地集约利用评价

从城市土地集约利用的内涵入手,分析南昌市城市土地利用的现状;建立城市土地集约利用的评价模型:确定包括4个准则层、13个指标的评价指标体系,并运用层次分析法确定各评价指标的权重.在对评价指标进行无量纲化处理后,运用加权求和的方法计算出南昌市1998～2007年的土地利用集约度分值.结果表明,南昌市城市土地目前处于适度利用状态,尚有巨大潜力可挖.最后提出几点促进南昌市土地集约利用的建议和措施.     

基于空间计量经济学的城乡建设用地演变研究——以毕节市为例

基于空间计量经济学理论,对毕节市规划基期和规划末期的城乡建设用地数据进行检验和处理,对比分析规划前后毕节市41个乡镇的城乡建设用地空间格局和演变特征。Getis-Ord Gi系数检验结果表明,毕节市东北部的城乡建设用地冷点区将逐渐消失,热点区的重心将逐步从中部区域转移到中东部区域;毕节市在土地利用总体规划的指导下,城乡建设用地会愈发表现出较强的空间自相关性,集聚效益和规模效益将明显显现出来,符合当前毕节市发展的实际情况。     

基于FLUS模型的城镇用地增长边界划定研究——以临川区为例

引入FLUS(Future Land Use Simulation)模型对抚州市临川区的城镇用地增长边界划定进行研究,采用2005、2010和2015年城镇用地数据对FLUS模型的可靠性进行验证,并结合最新基本农田划定及规划调整完善成果划定城镇增长边界,对2025年临川区城镇用地变化进行情景模拟。结果表明:2010年FLUS模型模拟结果的Kappa指数达0.97,总体精度达0.98;2015年模型模拟结果的Kappa指数达到0.89,总体精度达0.93,模拟效果较理想。考虑到基本农田保护区、生态红线的约束,2025年城镇用地增长边界面积为15466.77 hm~2,占研究区总面积的7.3%,主要分布在崇岗镇、上顿度镇、钟岭街道办事处、温泉镇等。     

基于FLUS模型的城镇用地增长边界划定研究——以临川区为例

引入FLUS(Future Land Use Simulation)模型对抚州市临川区的城镇用地增长边界划定进行研究,采用2005、2010和2015年城镇用地数据对FLUS模型的可靠性进行验证,并结合最新基本农田划定及规划调整完善成果划定城镇增长边界,对2025年临川区城镇用地变化进行情景模拟。结果表明:2010年FLUS模型模拟结果的Kappa指数达0.97,总体精度达0.98;2015年模型模拟结果的Kappa指数达到0.89,总体精度达0.93,模拟效果较理想。考虑到基本农田保护区、生态红线的约束,2025年城镇用地增长边界面积为15466.77 hm²,占研究区总面积的7.3%,主要分布在崇岗镇、上顿度镇、钟岭街道办事处、温泉镇等。     

基于多元数据融合的土地生态指数构建——以金坛市为例

以金坛市为研究对象,根据该市区域特点选取指标、确定数据来源和计算方法、进行标准化函数及权重确定,得到了金坛市行政村尺度的土地生态指数。分布规律表明金坛市土地生态质量东部高于西部,以金坛主城区为中心向四周递增的圈层状发展趋势大致符合城乡梯度规律。     

基于RS和GIS的太原市土地利用变化和城市扩展研究

该文以太原市市区及其边缘地区为研究区域,利用Erdas及ArcGIS软件,采用1980、1990、2000及2010年的太原遥感图像数据,结合1∶10万土地利用图研究了太原市土地利用变化类型,并着重分析了市区建筑用地的扩展情况。首先经过诸项处理对遥感图像进行分类,根据分类结果和空间分析工具得出不同时期各个土地利用类型的面积和土地利用转移矩阵,分析建筑用地扩展速度、扩展强度以及扩展的弹性系数。结果表明:截至2010年,所研究区域内主要土地利用类型为耕地、林地、草地、建筑用地,占总面积的98.06%,水体和未利用土地相对很少,仅占1.94%;耕地、林地、草地、未利用土地的面积都有所减少,而水域和建筑用地的面积均有所增加,其中尤以耕地面积的减少和建筑用地面积的增加最为显著,其减少面积和增加面积分别为22.68km~2和27.24km~2。     

基于二类调查数据的森林植被碳储量和碳密度——以徐州市为例

基于2009年徐州市森林资源二类调查数据,运用生物量换算因子连续函数法研究了徐州城市森林植被碳储量和碳密度。结果表明:徐州城市森林植被碳储量为1.934 8 Mt,植被碳密度为37.218 5 t.hm-2。徐州城市森林植被碳储量均由人工林提供。森林植被碳储量按林分类型划分,从大到小依次为:阔叶林、针叶林、针阔混交林;按不同林龄划分,从大到小依次为:中龄林、幼龄林、近熟林、成熟林和过熟林。森林植被碳密度的特征为:阔叶林>针叶林>针阔混交林,且随着林龄的增加而增大。建议对现有侧柏人工林过密林分,通过间伐、开设林窗等措施,把侧柏纯林改造为针阔混交林。该研究可为今后徐州城市森林的综合经营和管理提供一定的科学依据。     

基于DPSIR修正模型下的土地生态安全评价——以舟山市为例

提出基于物元可拓理论与耦合协调性分析相结合的DPSIR修正模型对土地生态安全进行评价,以舟山市为例进行了实证研究。研究结果表明:12001-2005年,经济的迅猛和粗放式发展使舟山市土地生态不断恶化,并在2005年集中爆发。2自2009年始,经济进一步发展带来的问题使得单一的措施难以解决复杂的实际问题。本次研究采用的模型,既保留了物元分析能够无丢失、全面评价对象现状的特点,又有耦合协调分析能够对对象做出动态评价的特点。该修正模型对城市土地生态安全的现状与对策研究具有积极意义。