交通碳排放研究综述::核算方法、影响因素及作用机理

交通运输业是碳减排的重要行业,关于交通碳排放核算方法、影响因素及作用机理的研究一直是交通碳排放研究领域的一个热点。本文从交通碳排放量核算方法、交通碳排放影响因素辨识、交通碳排放作用机理分析三个方面来进行综述。在交通碳排放量核算方法部分按照直接获取、“自上而下”法、“自下而上”法、机动车排放模型四种方法进行分类。在交通碳排放影响因素辨识部分从IPAT模型、Kaya恒等式、直接选取三点进行综述,并对近年学者们选取的影响因素进行了总结。在交通碳排放作用机理分析部分综述了脱钩模型、因素分解法、计量经济学方法、系统动力学方法,进而对用不同方法分析的交通碳排放作用机理进行了总结,其中Tapio脱钩模型和对数平均迪氏指数分解法是应用较为广泛的方法。最后,探讨了交通碳排放核算方法、影响因素及作用机理研究中的关键问题,指出本领域的研究难点主要集中于交通碳排放核算方法的优化及统一、影响因素选取体系的形成上。

海洋渔业碳排放效率的时空演变及影响因素——以北部海洋经济圈为例

促进海洋渔业低碳化、绿色化、可持续发展既是海洋生态文明建设要求,也是促进海洋经济高质量发展的重要手段。从碳排与碳汇视角核算海洋渔业碳排放,采用超效率SBM模型测算2006—2019年北部海洋经济圈海洋渔业碳排放效率,并借助STIRPAT模型分析海洋渔业碳排放效率影响因素。结果显示:(1)2006—2019年北部海洋经济圈海洋渔业碳排放量不断上升;海洋渔业碳排放量区域差异较大;海洋渔业碳排放增长率的变化趋势较为一致。(2)海洋渔业碳排放效率总体水平不高,呈现缓慢下降—波动上升—波动下降变化态势;各项效率指数均具有一定波动性;分地区看,山东整体明显高于河北、辽宁和天津。(3)海洋渔业科技水平是海洋渔业碳排放效率最主要影响因素,海洋渔业规模、海洋经济规模、对外开放程度、海洋产业结构是重要影响因素。

基于LMDI和系统聚类的电力行业碳排放影响因素分析

电力行业作为直接使用一次能源的最大部门,是落实我国碳减排目标的重点行业。为厘清电力行业碳排放的主要驱动或抑制来源,论文构建了LMDI模型,从国家及省域两个层面对2006—2020年电力行业碳排放的影响因素进行了分解。研究结果表明,从国家及省域两个层面来看,经济发展效应均为电力碳排放的主要促进因素,火电燃料转化效应和产业结构效应均为电力碳排放的抑制因素,电源结构效应、工业电耗强度效应在全国层面为电力碳排放的抑制因素,但在各省份中的影响效果及程度各有不同。论文以主要抑制因素为变量,利用系统聚类法将30个省份划分为六大区域,针对各区域影响因素的作用效果提出了因地制宜的减排政策。

基于LMDI模型的土地利用碳排放时空差异及影响因素研究——以洞庭湖区为例

运用碳排放系数法和对数平均迪氏指数(LMDI)模型,对1996—2020年洞庭湖区土地利用变化、土地利用碳排放时空差异及其影响因素进行分析。结果表明:(1)土地利用变化整体呈现出“三增三减”特征,建设用地和未利用地的变化程度较为显著,水域和草地次之,耕地和林地的变化程度最小。(2)总净碳排放量呈不断上升趋势,碳排放高值区由中部转向西、东、南部,土地利用碳足迹压力指数始终大于1,以0.54的年均增幅不断上升。(3)人均GDP、单位GDP用地面积和单位土地碳排放强度是影响土地利用碳排放的主要因子,人均GDP和单位GDP用地面积分别成为促进和减缓洞庭湖区碳排放量增长的主要因素。

“双碳”目标下旅游碳排放影响因素变化规律研究

以旅游碳排放为研究对象,以南京为起点,通过设计四种不同的旅游线路,重点分析交通方式、住宿形式、旅游活动内容等不同旅游环节对碳排放的影响变化规律。研究结果表明,与近郊游相比,省际游交通碳排放最高可达近郊游的18.9倍和73.5倍。在同样选择快捷酒店的情况下,省际游住宿碳排放量是近郊游的8.9倍和13.3倍。随着旅游距离的增加,交通方式碳排放占比逐渐增大。近郊游交通方式碳排放占比为25.4%,而省际游三亚交通碳排放占比高达53.4%,超过了旅游活动所产生的碳排放占比。1次近郊游产生的碳排放所需要的碳汇森林面积约168.8 m2,而省际游青岛和海南三亚所产生的碳排放需要的碳汇森林面积高达1423.77 m2和2948.74 m2,省际游所需碳汇森林面积是近郊游的8.43倍和17.47倍。研究结论对旅游政策的制定、节假日规划以及旅游线路规划具有很好的指导和借鉴作用。

基于STIRPAT模型湖南省建筑碳排放影响因素研究

以湖南省为对象,利用IPCC法测算了2010年至2021年的建筑碳排放,并采用随机性环境影响评估模型(STIRPAT)分析了人口数量、城镇化率、人均GDP、第三产业占比和碳排放强度等五大因素对建筑碳排放的影响。结果显示影响程度依次为:人口数量(8.351)、城镇化率(0.951)、人均GDP(0.466)、碳排放强度(0.232)、第三产业占比(0.180)。在此基础上,通过情景分析预测了这些因素在基准、低碳和高碳情景下的变化趋势,并提出了建筑减排措施与建议,为制定区域性建筑碳减排政策提供了决策支持。

巢湖流域土地利用碳排放时空变化及影响因素研究

文章基于夜间灯光数据估测巢湖流域土地利用碳排放量,从县域尺度上分析土地利用碳排放时空分布特征及空间相关性,探究其影响因素作用机理。结果表明:2012—2018年,巢湖流域土地利用特征较为显著,主要以耕地为主,建设用地和林地次之,水域、草地和未利用地较少;2012—2018年,巢湖流域碳源主要集中于合肥市区、肥东县和肥西县,碳汇主要集中于舒城县、巢湖市和庐江县,土地利用净碳排放总体呈增长趋势,且存在着显著的空间正相关关系;区域投资、经济发展、人口规模和土地利用结构对巢湖流域土地利用碳排放都有较大影响,且双因子交互作用均超过单个指标影响。研究结果可为制定合理的区域碳排放优化方案提供参考。

长江三角洲城市群建筑部门碳排放时空格局及影响因素分析

基于2008—2020年长江三角洲城市群27个地级市建筑部门碳排放数据,采用探索性空间数据分析(ESDA)模型和GTWR-STIRPAT模型分析城市群建筑部门碳排放的时空格局及其影响因素的时空异质性。结果表明:①时间上,2008—2020年长江三角洲城市群建筑部门碳排放持续增大;空间上,城市群建筑部门碳排放大体呈现“中间低、南北高”的分布格局。②城市群建筑部门碳排放空间聚集效果明显,主要呈现“低低”、“高高”的空间聚集特征。③各影响因素在不同城市存在较强的时空异质性,能源消耗强度、人口总量、建筑产业结构和人均GDP对城市群各市建筑碳排放具有正向影响,而城镇化水平和建筑减排政策数量对城市群大部分城市具有负向影响。最后提出了城市间联防联控措施和差异化减排建议。

京津冀建筑业碳排放区域差异及影响因素研究

以京津冀地区为研究对象,构建建筑业全过程碳排放测算模型分析京津冀地区建筑业碳排放的区域差异,利用STIRPAT模型进一步探讨人口总量、城镇化水平、人均GDP、建筑产业结构效应、能源结构效应、能源消耗强度、劳动生产率7个因素对京、津、冀建筑业碳排放的影响。结果表明:京津冀地区建筑业碳排放总量大体呈现先增后减再稳定的态势,各因素对京津冀建筑业碳排放的影响存在地区差异,除劳动生产率抑制建筑业碳排放增长,其余6个因素均起促进作用,其中城镇化水平对北京市和天津市的促进作用最强,人口总量对河北省的促进作用最强。基于此,根据各地区碳排放影响因素的影响情况制定差异化减排对策。

基于LMDI的中国制造业出口贸易碳排放影响因素分析

制造业作为拉动中国经济增长的重要行业,同时也是碳排放最为密集的行业之一,制造业的出口对碳排放产生了怎样的影响,通过哪些因素影响二氧化碳排放呢?本文基于2006—2016年中国制造业行业的能源消耗和出口数据,对制造业26个细分行业的出口碳排放进行测度,根据制造业平均碳排放强度对各行业进行高低碳排放行业划分,对比分析高低碳行业的出口碳排放情况和出口量情况,运用LMDI因素分解法将影响制造业高碳排放行业出口二氧化碳排放影响因素分解为规模因素、结构因素和碳排放强度因素三方面。研究表明,规模因素是二氧化碳排放增长的主要因素,而碳排放强度因素对二氧化碳排放有较强的抑制作用,出口结构的影响具有不确定性。最后,根据实证结果有针对性地为中国制造业出口二氧化碳排放提出相应的优化措施。

基于STIRPAT模型的山东省居住建筑运行碳排放影响因素研究

为有效实施建筑领域节能减排,实现双碳目标,以2005-2021年山东省居住建筑运行阶段碳排放数据为研究对象,利用STIRPAT模型对人口数量、人均GDP、人均消费支出、人均可支配收入、城镇化水平、居住建筑面积、单位建筑面积能耗、能源消耗强度和能源结构等影响碳排放的因素进行岭回归分析。结果表明:人口数量、人均GDP、人均消费支出、人均可支配收入、城镇化水平、居住建筑面积、单位建筑面积能耗和能源消耗强度等的增加会促使碳排放量的增加,但能源结构的增加会抑制碳排放量的增加,其中人口数量是影响碳排放的关键因素。据此提出山东省居住建筑节能减排的建议和对策。

基于回归模型的碳排放影响因素研究

本文分析了两个经济体的碳排放结构和经济发展趋势,发现新兴经济体在经济发展的同时碳排放不断增加,而发达经济体在经济发展的同时碳排放却在减少;构造了STIRPAT模型,研究了碳排放的相关影响因素,发现人均GDP、私家车保有量和人口数量是影响碳排放量的三个关键因素,为减少碳排放提供了参考和借鉴。

广东省农业碳排放时空演化特征及影响因素分析

基于2007—2021年统计数据,测度广东省农业碳排放量;利用Tapio脱钩模型和多元线性面板数据回归模型探讨广东省农业碳排放与其经济发展间的脱钩关系及影响广东省农业碳排放的主要因素。研究结果表明,广东省农业碳排放量呈先增加后减少的宽“V”字型特征,整体上有下降态势,可分为2个明显阶段;碳排放量及排放强度地市差异显著;广东省农业生态生产效率较高,各年份基于处于强脱钩或弱脱钩状态;各地市则都处于强脱钩或弱脱钩状态;影响广东省农业碳排放的主要因素有农业经济发展水平、城镇化水平、工业化水平、农业产业结构及财政支农比重等。

衡阳市农业碳排放演化特征及影响因素研究

根据湖南省“三高四新”战略,研究衡阳市农业碳排放的特征及演化趋势、分析其影响因素可以宏观了解到衡阳市在湖南省整体发展中的作用,也可以为衡阳市作为湖南省省会副中心城市发展提供有力借鉴,对以后农业的发展也具有重要意义。本文使用碳排放因子测算以及LMDI因素分解模型,结果表明:衡阳市2012—2021年农业碳排放,总体是先上升后下降的趋势,碳排放总量从2012年的245.344万t到2018年256.023万t,达到了峰值,到2021年降到224.9009万t,较2012年下降20.4431万t,年增长率为-0.86%,从空间上看碳排放总量最高的是衡南县,最低的是雁峰区;从LMDI测算的总体上看,效率因素、结构因素和劳动力规模因素累积的效应值均为负值,表明这三者对衡阳市的农业碳排放量起着抑制作用,而经济发展水平和城镇化因素累积的效应值为正值,说明这两者在一定程度上对衡阳市农业碳排放量起着促进作用。

中国农业碳排放的时空演化及影响因素分析

研究农业碳排放的区域异质性、动态演进及影响因素对于合理推进绿色农业及低碳发展具有重要意义。本文基于2000−2021年我国31个省份数据(不包括港澳台地区数据),测算农业碳排放总量和强度,采用标准差椭圆、Theil指数、核密度估计等方法分析时空特征并探讨区域异质性,最后利用LMDI模型从全国、粮食功能区、省域三大层面分析其影响因素。结果表明:①时间上,2000−2021年我国农业碳排放总量呈波动上升趋势,年均增长率为0.23%;农业碳排放强度呈下降趋势,降幅为52.08%。②空间上,标准差椭圆呈“东北−西南”空间分布格局且重心向西北方向移动。碳排放强度的区域差异主要源于区域内差异,而区域内差异呈粮食产销平衡区>粮食主产区>粮食主销区的特征。此外,核密度估计显示,三大粮食功能区多表现为双峰或三峰格局,存在一定程度的区域分化。③影响因素上,经济产出效应和城镇化效应会促进农业碳排放的增长,而生产效率效应、农业产业结构效应、经济结构效应以及农村人口效应一定程度上起抑制作用。研究显示,我国农业碳排放地区差异显著,需要制定差异化的减排策略,推动农业低碳与高质量发展。

陕西省碳排放时空格局演变及其影响因素

基于DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据,运用探索性空间分析、冷热点分析和标准差椭圆分析等方法,估算了2000~2020年陕西省碳排放量,探讨了陕西省碳排放的时空演化特征,并构建了空间杜宾面板模型分析其影响因素.结果表明:(1)2000~2020年陕西省碳排放总量呈现持续增长趋势;碳排放分布具有显著的地域差异规律,呈现“陕北>关中>陕南”的分布态势.(2)碳排放重心向陕西东北方向移动,说明陕西东部地区和北部地区对全省碳排放量的影响作用加强;碳排放具有显著的空间正自相关性,即表现为集聚效应;碳排放的冷热点转化较为明显,热点在陕北地区扩张,冷点逐渐消失.(3)陕西省碳排放的直接正向影响因素有城镇化率、人口数量、单位GDP能耗、产业结构和经济增长,其中城镇化快速发展和人口规模扩大是陕西省碳排放持续增长的主要推动力.

城市居民生活碳排放及影响因素的时空异质性

基于地图可视化、空间自相关、标准差椭圆和空间马尔科夫链探究中国2006~2020年城市居民生活碳排放的时空特征,并采用时空地理加权模型(GTWR)实证考察城市居民生活碳排放影响因素的时空异质性.结果显示:中国城市居民生活碳排放逐年增长,年均增长率为10.12%,但增速逐渐放缓;呈现东高西低的空间差异特征,且在样本后期呈现逐渐收敛态势.城市居民生活碳排放水平的空间分布呈现显著的空间聚集特征;标准差椭圆呈现向心集聚的趋势,且分布重心逐渐向西南移动,累计迁移了68.97km;居民生活碳排放的动态演进受到邻地城市碳排放水平的影响.各影响因素存在明显的时空异质性.时间趋势上,人口密度、经济发展、对外开放和产业结构在大部分城市促进碳排放,但影响力逐年减弱;技术投入和环境规制则降低碳排放,且影响力逐年增强;空间分布上,人口密度、经济发展和对外开放在南部的影响力更强,而技术投入、产业结构和环境规制的影响力在东部更强.

基于STIRPAT模型的广西碳排放影响因素分析

通过在时间尺度上分析了广西碳排放的变化趋势,并与我国不同省域碳排放水平进行比较,总结提炼出广西的碳排放特征;结合广西发展特征以2005—2020年广西经济社会环境发展数据为基础,利用拓展的STIRPAT模型从经济因素、人口因素、结构因素和技术因素4个方面对广西碳排放影响因素进行分析。结果表明:人口规模与人口结构对广西碳排放的促进作用最为显著,人口规模与人口结构每增加1%,碳排放量将增加0.401%和0.199%。人均GDP、第二产业产值、进出口总额的增长均会显著促进碳排放,根据环境库兹涅茨曲线,广西经济发展程度仍处于转折点之前。研究与试验投入、研究与试验人员是对碳排放贡献率最大的因素,贡献率分别为16.81%和14.51%,是减少广西地区碳排放的重要工作方向。

收缩视角下黄河中游城市碳排放时空格局及其影响因素

城市收缩作为城市化进程中的一种现象,与碳排放之间的关系错综复杂。当前从多维度收缩视角来探究碳排放量驱动因素的研究鲜有。据此,从人口、社会和经济三个维度构建城市收缩评价体系,利用黄河中游四省50个城市2012—2020年面板数据,基于熵值法、夜间灯光指数及地理探测器等方法探究城市收缩对碳排放时空差异的影响。结果表明:①黄河中游资源型城市收缩现象最为严重,呈现“大分散,小聚集”特征。人口收缩占比最多,综合收缩最少。②碳排放总量在研究时段内从2327 Mt增长到3040 Mt,热点区域分布在鄂尔多斯市、乌海市、呼和浩特市、忻州市和朔州市;冷点区域从陕西省和河南省分散分布逐渐向河南省集聚。碳排放总量两极分化现象明显,高值区域数量少,数值大,且逐年增幅大;低值区域数量多,数值低,呈逐年降低趋势。成长型和成熟型资源城市是碳排放量的热点区域,同时城市收缩加剧了碳排放量;衰退型和再生型资源城市已经成为碳排放量的冷点区域,此时的城市收缩对碳排放量抑制作用加强。③城市收缩对于碳排放量的影响是复杂的,经济收缩对碳排放空间分异的解释力最强,人口收缩解释力最小,多数影响因素空间叠加后会产生双因子增强作用,且主导因素由人口和经济收缩转变为社会和经济收缩。可见,黄河中游城市碳排放时空格局及影响因素存在一定差异,因此,在制定双碳行动方案时应综合考虑这些差异,进而可提出有针对性且能适应于地区发展需要的节能减排对策。

长江三角洲城市群碳排放及其影响因素的多尺度空间关系研究

在推进生态文明建设的新时代背景下,探究碳排放的分布规律、了解碳排放的驱动因素,对因地制宜制定减排政策、促进区域高质量发展具有十分重要的意义。长三角城市群是中国经济发展最活跃的区域之一,同时也面临着日益严峻的碳排放问题。以长三角城市群碳排放量为研究对象,以县域为研究尺度,应用莫兰指数、冷热点分析等空间分析方法,挖掘该区域碳排放的空间分布规律,并基于MGWR模型分析该区域碳排放及其影响因素的多尺度空间关系。结果表明:①长三角城市群碳排放在空间上存在显著的H-H(高-高)型集聚和L-L(低-低)型集聚;②长三角城市群碳排放的冷点主要分布在安徽省宣城市和安庆市,热点主要分布在上海市及苏南地区;③GPP、道路密度、GDP、产业占比等在全局范围内对碳排放产生不同影响,NDVI、人口密度、用电量在局部范围内对碳排放产生不同影响。道路密度、GDP、用电量越大对碳排放的正向影响越大,第三产业占比越小对碳排放的负面影响越大。提出通过优化交通路线、鼓励绿色出行、加强道路监管等减少高密度交通网带来的碳排放,通过优化城镇产业布局、升级产业结构、加快技术升级等减少因产业结构带来的影响,通过引导劳动力合理转移、扩大城市绿化面积、提升区域固态能力等减少碳排放。