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...     

基于DEA模型的河南省城市土地利用效率评价

以河南省18个地级市为研究样本,构建城市土地利用效率评价指标体系,采用数据包络分析法(DEA模型)对2009、2012和2015年这18个地级市的土地利用效率进行研究分析。结果表明:2009、2012和2015年河南省地级市土地利用效率的区域均值分别为0.957、0.961、0.976,表明河南省土地利用效率总体水平较高且差异不大;影响河南省各地级市土地利用效率的因素有很多,其中固定资产投资和建设用地面积存在大量投入冗余,第二、三产业从业人员投入过多,环境产出效益相对不足;2009年多数城市规模效益处于递减状态,2012—2015年处于规模效益递增阶段的城市数量逐渐增加。城市土地利用效率空间分布呈现中部高边缘低、西部地区高东北部地区低的格局,且存在微弱的规模等级递减效应。合理配置要素投入情况,改善松散低效的土地利用方式对提高河南省土地利用效率至关重要。     

广西耕地利用效率空间差异及驱动机制

利用改进熵值法对2017年广西各县(市/区)耕地利用效率进行了测度,采用GIS空间统计模型分析了其空间集聚特征,并运用地理加权回归模型探究了广西耕地利用效率空间差异驱动机制。结果表明:(1)2017年广西各县(市/区)耕地利用效率值总体不高,各地区之间空间差异性显著;(2)广西耕地利用效率整体上具有显著空间正相关关系,表现为显著的空间集聚效应,存在空间异质性;局部空间差异上呈现高高集聚、低低集聚、低高集聚和高低集聚格局;(3)人均GDP、农村居民人均可支配收入、复种指数、人均耕地面积是影响广西耕地利用效率的主要因素,而提高机械化程度和增加农业科技人员投入是提升广西耕地利用效率的关键。最后,从农业机械化投入、农业科技推广、耕地规模化方向发展、耕地的保护与提升4个方面提出了相关对策建议。     

广西耕地利用效率空间差异及驱动机制

利用改进熵值法对2017年广西各县(市/区)耕地利用效率进行了测度,采用GIS空间统计模型分析了其空间集聚特征,并运用地理加权回归模型探究了广西耕地利用效率空间差异驱动机制.结果表明:(1)2017年广西各县(市/区)耕地利用效率值总体不高,各地区之间空间差异性显著;(2)广西耕地利用效率整体上具有显著空间正相关关系,表现为显著的空间集聚效应,存在空间异质性;局部空间差异上呈现高高集聚、低低集聚、低高集聚和高低集聚格局;(3)人均GDP、农村居民人均可支配收入、复种指数、人均耕地面积是影响广西耕地利用效率的主要因素,而提高机械化程度和增加农业科技人员投入是提升广西耕地利用效率的关键.最后,从农业机械化投入、农业科技推广、耕地规模化方向发展、耕地的保护与提升4个方面提出了相关对策建议.     

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.     

我国农村能源碳排放时空格局、影响因素及空间溢出效应

【目的】基于当前“双碳”战略的大背景，厘清农村能源碳排放现状特征、时空格局及其影响因素，为有效推进农村低碳发展提供重要支撑。【方法】利用碳排放因子法对我国农村能源碳排放进行有效测度并分析其时空特征；而后运用自相关模型对其空间关联格局进行探讨；最后通过STIRPAT扩展模型的引入剖析影响其强度变化的主要因素并分析空间溢出效应。【结果】我国农村能源碳排放总量整体处于持续上升态势，2019年比2005年增加了77.55%，从成因来看主要归结于农村居民生活能源消费量的增加；农村能源碳排放强度在考察期内略有上升，虽存在一定年际起伏但总体波动较小。2019年农村能源碳排放量存在明显的省际差异且以河北居首宁夏最末，相比2005年仅有5个省（市、区）整体处于下降趋势；2019年农村能源碳排放强度以北京居首而海南处于最后一位，后者甚至不及前者1/10。2008年以来我国农村能源碳排放既表现出明显且稳定的空间依赖性，同时也存在局部空间聚类现象，其中高-高集聚型省份数量较少且相对稳定，而低-低集聚型省份数量较多,且处于增长态势。在社会层面因素中，农村富裕程度提升会导致农村能源碳排放强度增加,而农业技术进步与...     

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。     

基于超效率SBM模型的江苏省碳排放效率时空差异

利用非期望产出超效率SBM模型和Malmquist全要素生产率指数,计算2011—2020年江苏省各地级市碳排放效率,并对时空差异进行分析。结果表明,各地级市碳排放效率差异显著,总体上呈苏中地区>苏南地区>苏北地区的特征;技术创新是江苏省碳排放效率提升的核心驱动因素,资源配置不合理、规模效率偏低是江苏省碳排放效率未达到生产前沿面的主要原因。     

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。     

碳达峰背景下中国农业碳排放测算及其时空动态演变

基于2007—2019年我国除港澳台之外的31个省份的面板数据,采用农业碳排放测算模型对中国31个省份农业碳排放总量进行测算,对其时序特征和区域差异进行描述和分析。采用空间Moran’s I全局指数和莫兰散点图分别从整体和局部分析中国31个省份农业碳排放的空间相关性和集聚特征。结果表明,2007—2019年我国农业碳排放呈现出“快速增长—缓慢增长—加速减少”3个阶段的特征。中部地区农业碳排放总量大于东部地区大于西部地区。化肥是我国农业碳排放的第一大碳源。2007—2019年我国农业碳排放存在显著全局空间自相关,但集聚效应不断弱化。2007—2019年我国农业碳排放存在显著局部空间自相关,呈现出高高、低低集聚的特征。研究期间内大部分省份聚集区较稳定,少数省份空间集聚区发生微弱变动。高-高集聚区省份中大多是我国粮食主产区。低-高区容易向低-低区和高-高区过渡。低-低区中省份最多,主要集中在东西部地区。高-低集聚区中省份大多是西部地区。进而提出减少农业碳排放的对策建议。     

江苏省土地利用碳排放时空动态

以工业化、城市化水平较高的江苏省为例,计算了1997～2007年江苏省及其所辖的13个地级市的年碳排放量,从时空尺度对各类土地利用方式的碳排放效应进行分析,结果表明:(1)从时间尺度看,1997～2007年江苏省土地利用碳排放总量由10702.53万t增加到12570.15万t,上涨了17.5%,并推测出2010年的碳排放总量将达到13701.44万t;建设用地和耕地是主要的碳源,建设用地对碳排放的贡献率高达98%,而林地增加所产生的碳汇远远不能抵消建设用地增加了的碳源。(2)从空间尺度看,11年间碳排放重心由119°26'E、32°57'19″N转移到119°28'55″E、32°51'7″N,向东南方向移动了12.33 km,预测2010年土地利用碳排放重心位于120°26'4″E、32°18'57″N处。最后,从减碳源和增碳汇两方面提出了低碳导向的土地利用政策相关建议。     

基于GTWR模型的安徽省耕地利用效率影响因素时空分析

利用DEA模型测度安徽省16个地市耕地利用效率,运用ESDA模型从全局和局部分析了耕地利用效率的时空变化特征,通过GTWR模型从时空维度探讨了安徽省耕地利用效率的主要影响因素。结果表明,(1)2013—2017年安徽省16个地市耕地利用综合效率均值均大于0.9,安徽省耕地利用效率处于较高水平,且随时间变化波动起伏,规模效率是导致综合效率变化的关键;(2)耕地利用效率H-H集聚区从空间上由合肥市向西北逐步迁移,L-L集聚区分布在安徽省西南部,主要为山地、丘陵区;(3)人均GDP、灌溉指数、复种指数、农业劳动力人均耕地面积等因素显著影响安徽省耕地利用效率,其中灌溉指数对耕地利用效率解释力最大,复种指数、劳动力人均耕地面积和人均GDP的解释力次之;(4)耕地利用效率影响因素影响程度的空间变化存在显著差异。     

西部地区农业碳排放的时空演变及EKC假说检验 ——基于西部大开发12省份动态面板数据模型的经验分析

基于2000—2017年中国西部地区12省份的面板数据,测度了西部地区农业碳排放,揭示了西部地区农业碳排放的时序演变和空间格局的变化特征,进而采用动态面板数据模型对农业碳排放的EKC假说进行检验,并着重分析了城镇化水平和第三产业占比等经济变量的影响效应。研究发现,2000—2017年中国西部地区农业碳排放呈现出"快速上升—急剧下降—缓慢上升—快速下降"的4阶段特征;中农业碳排放区和低农业碳排放区的空间格局基本稳定;高农业碳排放区和偏高农业碳排放区呈现出明显的动态演变趋势;西部地区农业碳排放的EKC假说不成立,农业碳排放与农村居民收入呈正U形关系;西部地区农业碳排放存在明显的惯序性,与第三产业占比的关系呈现倒U形。得到启示,持续推进西部农业向规模化、集约化模式,甚至绿色化、智能化模式转型发展,以及增加农村居民非农就业收入,是实现西部农业碳减排,推进大开发下西部地区绿色发展的基本路径。     

西咸地区县域土地利用效率时空格局及驱动因素研究

以西咸地区2008—2017年相关社会经济统计数据和土地利用数据为基础，运用DEA软件分析近10年来西咸地区土地利用效率的变化趋势及特点；运用Tobit模型对西咸地区土地利用效率变化的驱动因素进行研究。结果表明，2008—2017年西咸地区土地利用效率发生了明显的变化，主要表现在效率值由0.707提升为0.764,变化幅度较大；年均值0.722,属于中高水平。各市(县、区)土地利用效率不断提升，整体效率差异程度有所收敛，呈现显著的空间差异性，且空间集聚态势不断增强，“核心—外围”的层级结构越发明显。经济、人口、用地结构、产业结构、交通区位、政策支持均对土地利用效率产生正向影响。在西部大开发、“一带一路”等背景下，加快西咸地区城市建设，严格把控用地尺度，促进产业形态和资源配置转型升级。进一步发挥中心区域优势作用，以点带面发展，在城市化进程加快的同时注重土地利用效率的提升，实现高质量发展。     

第二次土地调查以来江苏省土地利用结构演变与预测分析

依据2009—2015年江苏省土地变更调查成果,运用土地利用相关指标测算模型,从数量变化和空间变化2个角度找出江苏省第二次土地调查以来土地利用演化的规律,并利用指数平滑法对"十三五"期间江苏省土地利用结构进行预测。结果表明:"二调"以来,江苏省耕地面积不断减少,建设用地面积迅速增加,与耕地面积变化呈负相关;江苏省地级市中,耕地、城镇村及工矿用地相对变化率最高的均为苏州市,其城市扩展规模亟需控制;2016—2020年江苏省耕地面积将呈现波动下降趋势,建设用地面积会继续增长,但耕地减少速度逐渐放缓,城市无序扩张将得到相应控制,建设用地面积增速也将放缓。     

江苏沿海地区土地利用/覆被及景观格局变化分析

采用遥感、GIS和景观生态学方法,利用1989、1995、2009年的遥感影像数据,分析了江苏省沿海地区1989—2009年间土地利用和景观格局的变化,结果表明:1989—2009年,江苏沿海地区林地、耕地和水域呈减少趋势,并转化为建设用地;20年间景观破碎化程度加剧,但在后期有所缓和。这主要是由于这20年间沿海开发的不断深入对该地区的景观格局造成影响,随着建设用地的增加,必然会导致景观破碎化程度加剧;同时,在规划建设中对生态环境进行有意识地保护,减缓了景观破碎化,对景观格局的改善起到一定的作用。     

基于Geoprocessing的徐州市绿地可达性研究

以江苏省徐州市区2008年城市航片影像数据为基础,将遥感图像解译为工业用地、仓储用地、水域、商业用地、居住用地等用地类型,并结合城市人口密度和城市绿地分布间的空间关系和阻力模型,利用Geoprocessing地理处理方法建立徐州市城市绿地空间可达性评价模型,对徐州市区的绿地可达性进行研究.结果表明,徐州城市绿地空间布局上呈现“西北低东南高”“内低外高”的特点,而绿地的空间可达性则呈现“北低南高”“内高外低”的空间格局.     

基于动态网络二阶段DEA模型的洞庭湖区耕地利用效率研究

在人口增长与农业可持续发展背景下研究耕地利用效率。以湖南省洞庭湖区为例,以县域为研究单元,运用动态网络二阶段DEA模型,测算2017—2019年洞庭湖区21个县（市、区）耕地利用效率,分析其时空演变特征,借助Pearson相关性模型和Tobit回归模型探析耕地利用效率在不同阶段之间的相互关系及其外部影响机制。结果表明：1)2017—2019年洞庭湖区域21县（市、区）耕地利用系统效率整体呈现先下降后上升的趋势。其中,多数地区生产阶段效率呈现先上升再下降态势;消费阶段效率值呈稳步上升趋势。2）从全局来看,洞庭湖地区耕地系统效率与消费阶段效率呈现东高西低,南高北低态势,耕地生产阶段效率呈现东高西低,北高南低态势。从局部看,各效率值均呈高低集聚分布态势,空间极化现象较为突出。相关分析结果表明消费阶段对系统效率影响更大（0.861）。3）系统及不同子阶段效率的外部影响因素不尽相同,涉及经济社会状况、城乡发展水平、农业基础设施建设和自然条件等。综上,本研究构建动态网络二阶段DEA模型,并探究外部因素对系统及不同子阶段的影响机制,可为耕地高质高效发展提供科学依据。     

喀斯特地区土地利用及生态系统服务价值空间自相关分析——以广西百色市为例

在3 km×3 km格网下可视化表达了2020年广西百色市土地利用与生态系统服务价值的空间分布格局，并运用Moran’s I指数和LISA集聚图探讨了二者的空间集聚特征和空间自相关关系。结果表明，百色市各土地利用类型表现为显著的正相关和集聚分布，且所表现的空间集聚或异常的区域明显不同；百色市生态系统服务价值整体上呈显著的正向空间自相关和高-高、低-低集聚，空间集聚度较高，在局部零星出现高-低、低-高集聚；林地及其生态系统服务价值均表现出最强的正向空间自相关与空间集聚性，其他用地类型及其生态系统服务价值的正向空间自相关性与空间集聚性表现出相同的变化趋势。百色市应继续实施生态保护与修复政策，严禁城镇建设触碰生态保护红线，从总体上提升土地利用效率与生态系统服务价值，促进区域经济、社会与生态可持续发展。