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多尺度视角下的中国碳排放时空格局动态及影响因素研究

施开放  
【摘要】:依据国际能源署的统计报告,我国在2007年已经超越美国成为世界上最大的碳排放国。由于受产业转型长期性以及经济持续增长的影响,我国的碳排放在今后相当一段时间内还将保持继续增长的态势,这必然会给我国在节能减排的国际会议和谈判中带来越来越多的外交与舆论压力。2015年11月,在巴黎气候峰会上,我国政府提出到2030年单位GDP(Gross Domestic Product)二氧化碳排放相比于2005年降低60%-65%。因此,在全国碳减排目标框架下,需要在精细尺度进行准确的碳排放估算,分析不同尺度不同区域碳排放的时空格局动态特征,量化不同尺度不同区域碳排放的主要影响因素,为我国制定合理的差异化碳减排政策以及发展绿色低碳经济提供较为科学的参考依据。目前大部分碳排放研究主要依据统计部门发布的统计数据开展的,但是统计数据一方面存在不同行政尺度统计数据的不一致性,另一方面也存在更小行政单元碳排放数据无法完整获取。DMSP-OLS(Defense Meteorological Satellite Program's Operational Linescan System)夜间灯光遥感数据作为一种反应人类夜间活动灯光亮度的数据源,可以很好的进行人类活动碳排放估算研究,弥补了统计数据的不足。但是,利用DMSP-OLS数据进行碳排放估算的研究仍处于起步阶段,大多数研究侧重于单个年份的碳排放估算,缺少长时间序列的碳排放估算研究。此外,受制于碳排放数据的可得性,目前大多数研究尤其是针对我国碳排放时空格局动态研究主要是基于省级单元的区域差异性分析,偏重于单一尺度的研究,较少关注碳排放时空格局动态对研究尺度变化的敏感性,忽视了更小尺度如地级市和县级尺度碳排放时空格局动态研究。目前国内针对碳排放影响因素的研究大多基于省级尺度或单个城市的研究,不同尺度(省级和地级市尺度)的碳排放影响因素是否存在差异,他们的差异主要体现在什么地方,主要发生在哪里,还存在空白。针对以上几点问题,本文在利用DMSP-OLS数据估算碳排放的基础上,探讨了我国省级、地级市和县级三个尺度碳排放时空格局动态变化,并对省级和地级市尺度的碳排放影响因素进行量化和比较分析。论文主要研究成果和内容如下:1)构建了一套准确快速地利用长时间序列DMSP-OLS数据进行碳排放估算的方法。论文首先按照社会经济发展的总体态势,将我国30个省份划分为东、中、西三个部分;其次,采用 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)提供的方法进行统计碳排放数据估算,计算了 30个省份1997-2012年的碳排放量;最后,结合统计碳排放数据和DMSP-OLS数据,利用单位根检验、协整检验、面板数据模型设定、碳排放估算模型构建四个步骤在1km空间分辨率的基础上估算了我国1997-2012年的碳排放。研究发现DMSP-OLS数据的DNCDigital number)值总和与统计碳排放至少在1%的显著性水平上拒绝原假设,且二者存在一个长期均衡平稳的关系;碳排放估算结果表明1997-2012年我国碳排放总量持续增长,高碳排放地区呈现出逐渐扩大的趋势,且主要集中在沿海地区以及省会城市和主要工业城市。通过利用土地利用数据和统计碳排放数据进行精度检验,发现面板数据模型碳排放模拟值的精度要高于传统的线性回归模型碳排放模拟值。2)开展了我国省级、地级市和县级三个尺度的碳排放时空格局动态特征测度和比较分析。通过变异系数分析得出1997-2012年间我国省级尺度的碳排放差异呈现出逐步扩大的趋势,而地级市尺度和县级尺度却出现逐步缩小的趋势;通过全局空间自相关分析得出三个尺度的全局Moran's I指数都呈现出不同程度的增长态势,且县级尺度的碳排放空间自相关程度显著性最强;省级尺度碳排放的显著空间关联类型以HH型为主,且主要集中在河北、山东和河南等地区;地级市尺度的碳排放空间自相关以显著LL型为主导,主要分布在中西部地区。我国碳排放在省级、地级市以及县级尺度的空间自相关分布特征产生原因可能是长期的社会经济发展模式的空间溢出效应的呈现,同时也是中部地区以及西部部分发达地区的特殊区位以及经济、技术、人口优势所导致的。3)探讨了我国不同尺度(省级和地级市尺度)碳排放的影响因素。利用空间面板数据模型在省级和地级市尺度进行碳排放的影响因素分析。研究结果表明,在省级尺度上,仅仅第二产业比例与碳排放呈现出明显的正相关性,且通过了显著性检验;在地级市尺度上,2002、2007和2012年的人口、GDP、第二产业比例、城市化率基本上都通过了显著性检验,且回归系数都为正数,表明这些指标的增长都在一定程度上促进了碳排放。此外,在省级尺度上,利用地理加权回归模型分析得出第二产业比例对碳排放的影响程度远高于其他三个因素;人口、城市化率、第二产业比例对碳排放的影响表现出东高西低的空间分布模式;GDP对碳排放的影响却呈现出西高东低的空间分布特征。在地级市尺度上,除了甘肃、山西和陕西等省份的地级市的人口对碳排放的影响呈下降趋势,其他地区的人口对碳排放的影响呈现出逐年增长的态势;GDP对碳排放的影响呈现出高值低值集聚的分布模式;第二产业比例回归系数在空间上呈现出从华北地区向四周递减的趋势;此外,城市化率的对碳排放的影响整体上呈现出北高南低的空间分布模式。


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