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Decomposition Analysis of Sectoral Energy Use in Beijing (1981-2005) Using the LMDI Method 被引量:4
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作者 Liu Chunlan Xie Gaodi Cai Bofeng 《Chinese Journal of Population,Resources and Environment》 北大核心 2008年第2期49-54,共6页
This paper aims to identify the main driving force for changes of total primary energy consumption in Beijing during the period of 1981-2005.Sectoral energy use was investigated when regional economic structure change... This paper aims to identify the main driving force for changes of total primary energy consumption in Beijing during the period of 1981-2005.Sectoral energy use was investigated when regional economic structure changed significantly.The changes of total primary energy consumption in Beijing are decomposed into production effects,structural effects and intensity effects using the additive version of the logarithmic mean Divisia index (LMDI) method.Aggregate decomposition analysis showed that the major contributor of total effect was made by the production effect fol- lowed by the intensity effect,and the structural effect was rela- tively insignificant.The total and production effects were all posi- tive.In contrast,the structural effect and intensity effect were all negative.Sectoral decomposition investigation indicated that the most effective way to slow down the growth rate of total primary energy consumption (TPEC) was to reduce the production of the energy-intensive industrial sectors and improving industrial en- ergy intensity.The results show that in this period,Beijing's economy has undergone a transformation from an industrial to a service economy.However,the structures of sectoral energy use have not been changed yet,and energy demand should be in- creasing until the energy-intensive industrial production to be reduced and energy intensity of the region reaches a peak.As sequence energy consumption data of sub-sectors are not available, only the fundamental three sectors are considered:agriculture, industry and service.However,further decomposition into secon- dary and tertiary sectors is definitely needed for detailed investi- gations. 展开更多
关键词 decomposition sectoral energy consumption logarithmic mean divisia index lmdi BEIJING
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中国钢铁产业碳排放脱钩弹性及驱动因素——基于Tapio脱钩模型与LMDI分析
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作者 李汝晴 《绿色矿冶》 2024年第3期1-8,14,共9页
新发展阶段,明晰钢铁碳排放与产业增长的关联,厘清钢铁碳减排路径,将助力实现钢铁产业高质量发展,推动钢铁领域“双碳”进程。基于2000—2019年中国钢铁碳排放测算数据,运用Tapio脱钩模型分析中国钢铁产业碳排放与产业增长的关系,采用... 新发展阶段,明晰钢铁碳排放与产业增长的关联,厘清钢铁碳减排路径,将助力实现钢铁产业高质量发展,推动钢铁领域“双碳”进程。基于2000—2019年中国钢铁碳排放测算数据,运用Tapio脱钩模型分析中国钢铁产业碳排放与产业增长的关系,采用对数平均迪氏指数(LMDI)对碳排放驱动因素进行分解。研究表明,2000—2019年中国钢铁产业碳排放与产业增长的脱钩状态较为稳定,基本上呈现弱脱钩状态。生产规模效应和资源效率效应是碳排放量增加的主要驱动因素,能源结构强度效应和能源消耗强度效应对碳排放具有抑制作用。建议从大幅增加钢铁行业科研投入、调整钢铁行业能源结构、创新工艺流程、制定科学合理的发展规模等方面开展钢铁产业碳减排工作,助力低碳钢铁产业高质量发展。 展开更多
关键词 钢铁产业 碳排放 Tapio脱钩模型 lmdi模型 驱动因素
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基于LMDI模型的深圳市铁路客运站运维阶段碳排放驱动因素研究
3
作者 王智 《市政技术》 2024年第6期215-220,共6页
自“双碳”政策提出以来,各地政府陆续出台了多项节能减排措施。铁路客运站发展至今已经由简单的候车站房发展成综合性交通枢纽,但其对应的碳排放驱动因素尚不明确。为了解决以上问题,以深圳市铁路客运站碳排放为研究背景,收集了深圳市... 自“双碳”政策提出以来,各地政府陆续出台了多项节能减排措施。铁路客运站发展至今已经由简单的候车站房发展成综合性交通枢纽,但其对应的碳排放驱动因素尚不明确。为了解决以上问题,以深圳市铁路客运站碳排放为研究背景,收集了深圳市铁路客运站碳排放数据,结合铁路客运站碳排放影响因素的数据特点构建了基于LMDI的铁路客运站碳排放驱动模型和计算方法,并对碳排放驱动因素进行逐年分解,结果表明碳排放系数效应、客运结构效应、经济效应和人口效应对铁路客运站碳排放具有促进作用,能耗强度效应和客运运输强度效应对铁路客运站碳排放具有抑制作用,研究结论可以为深圳地区碳排放政策和节能减排措施的制定提供理论支撑。 展开更多
关键词 铁路客运站 碳排放 因素分解 lmdi 节能减排
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1990—2020年新疆用水量时空演化格局及影响因素分析
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作者 刘慧 孙思奥 +2 位作者 方创琳 周迪 鲍超 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2024年第9期1451-1461,共11页
干旱缺水是新疆自然地理的基本特征,理解用水时空演化格局及其影响因素是水资源需求管理的前提。采用对数均值迪氏指数(LMDI)方法,解析1990—2020年新疆用水量时间变化趋势和空间差异格局的影响因素,并分析其人均用水量高于中国西北其... 干旱缺水是新疆自然地理的基本特征,理解用水时空演化格局及其影响因素是水资源需求管理的前提。采用对数均值迪氏指数(LMDI)方法,解析1990—2020年新疆用水量时间变化趋势和空间差异格局的影响因素,并分析其人均用水量高于中国西北其他地区和全国平均水平的主要原因。结果表明:(1)新疆用水总量先升后降,人均用水量整体呈现下降趋势。(2)用水强度和产业结构变化是促使新疆用水总量下降的主要原因。(3)较高的用水强度和以农业为主导的产业结构是新疆人均用水量远高于中国西北其他地区和全国平均水平的主要原因。(4)新疆人均用水量空间差异大,主要原因是用水强度、人均GDP和产业结构差异。基于研究结果,提出了相关用水管理政策建议,为新疆水资源可持续开发利用提供科学参考。 展开更多
关键词 水资源管理 对数平均迪氏指数(lmdi)方法 水资源开发 空间分异 新疆
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基于LMDI模型的黄淮海地区县域粮食生产影响因素分解 被引量:50
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作者 刘玉 高秉博 +1 位作者 潘瑜春 任旭红 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第21期1-10,共10页
实现粮食的持续稳定增长是保障区域粮食安全的关键。分解各因素对粮食生产的作用及影响强度,识别其主导因素,对提升粮食产量具有积极意义。该文运用对数平均迪氏分解方法(logarithmic mean weigh division index method,LMDI)建立因素... 实现粮食的持续稳定增长是保障区域粮食安全的关键。分解各因素对粮食生产的作用及影响强度,识别其主导因素,对提升粮食产量具有积极意义。该文运用对数平均迪氏分解方法(logarithmic mean weigh division index method,LMDI)建立因素分解模型,定量评价并对比分析1980-2010年间黄淮海地区县域粮食生产变动的区域因素。结果表明,1)1980-2010年间,黄淮海地区粮食产量增加了1.01亿t,县域粮食产量"南高北低"的空间分异格局明显,苏北、皖北、豫东和鲁西地区的粮食增产显著;2)4个因素中,粮食单产对粮食产量变化起到显著的正向促进作用,复种指数次之,而粮作比例和耕地面积在较大程度上抑制了黄淮海地区粮食产量的增加;3)县域粮食生产因素分解结果表明,县域之间在耕地面积、复种指数、粮作比例和粮食单产效应方面存在明显差异。总体而言,粮食单产效应叠加上复种指数效应使苏北、皖北和豫东多数县域粮食总产量显著增加;而粮作比例效应、复种指数效应和粮食单产效应的叠加使鲁西县域的粮食总产量增加明显。 展开更多
关键词 粮食 生产 模型 因素分解 lmdi 黄淮海地区
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基于LMDI方法的中国民航业碳排放因素的指数分解 被引量:10
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作者 陈其霆 陆晨婷 周德群 《天津大学学报(社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2014年第5期397-403,共7页
2008年欧盟通过的将航空业纳入EU-ETS的提议草案,使得民航业的碳排放问题成为碳减排中的热点问题之一。中国民航业在CO2总排放量占比虽小但是增长迅速,而欧盟的这一政策如果付诸实施将给中国民航业带来一定的冲击。文章采用对数平均Divi... 2008年欧盟通过的将航空业纳入EU-ETS的提议草案,使得民航业的碳排放问题成为碳减排中的热点问题之一。中国民航业在CO2总排放量占比虽小但是增长迅速,而欧盟的这一政策如果付诸实施将给中国民航业带来一定的冲击。文章采用对数平均Divisia分解法建立中国民航业碳排放因素分解模型,定量分析了1985—2010年间民航业运输总收入、航线结构、单位运输收入周转量、能源强度、CO2排放系数等五个因素对民航业CO2排放量的影响。实证分析结果表明:民航业CO2排放量上升主要由运输总收入的增长引起,单位运输收入周转量和能源强度的下降则遏制了CO2排放量的上升。基于上述分析提出了中国民航业实现碳减排的应对策略和建议。 展开更多
关键词 民航业 碳排放 对数平均狄氏指数方法 指数分解分析
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福建省旅游业碳排放脱钩关系及其驱动因素研究
7
作者 郭钰 王远 《福建师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期101-109,共9页
厘清福建省旅游业碳排放、探讨旅游发展与碳排放的脱钩关系及其驱动因素,是实现低碳旅游的关键。研究用“自上而下”法估算了2000—2021年福建省旅游业碳排放量,用Tapio脱钩指数模型分析了旅游收入与碳排放的脱钩关系,并用LMDI法分解了... 厘清福建省旅游业碳排放、探讨旅游发展与碳排放的脱钩关系及其驱动因素,是实现低碳旅游的关键。研究用“自上而下”法估算了2000—2021年福建省旅游业碳排放量,用Tapio脱钩指数模型分析了旅游收入与碳排放的脱钩关系,并用LMDI法分解了脱钩关系的驱动因素。结果显示:(1)2000—2021年,福建省旅游碳排放量从0.343百万t增至4.375百万t,增长显著,其中旅游交通碳排放占比最大,达82.32%。(2)旅游收入与碳排放的脱钩演变特征为扩张性负脱钩-弱脱钩-扩张性负脱钩,距强脱钩仍有较大差距。(3)旅游能源消费强度效应和旅游消费水平效应是脱钩的正向因素,其中能源强度效应波动较大,是未来减排的重点方向;游客规模效应和区域经济发展效应是脱钩的负向因素。 展开更多
关键词 旅游业碳排放 Tapio脱钩模型 lmdi分解法 福建省
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基于LMDI法的我国钢铁行业CO_2排放影响因素分解研究 被引量:2
8
作者 刘影 段蒙 赵云杰 《安全与环境工程》 CAS 2016年第6期7-11,20,共6页
探讨钢铁行业发展过程中CO_2排放的特征及其影响因素,并制定针对性节能减排政策是一项重要且值得深入研究的课题。依据2000—2010年我国钢铁产量相关数据,分析了我国钢铁行业CO_2排放的动态特征,发现其CO_2排放与钢铁产量的增长成正比... 探讨钢铁行业发展过程中CO_2排放的特征及其影响因素,并制定针对性节能减排政策是一项重要且值得深入研究的课题。依据2000—2010年我国钢铁产量相关数据,分析了我国钢铁行业CO_2排放的动态特征,发现其CO_2排放与钢铁产量的增长成正比。采用对数平均迪氏指数分解法(LMDI法)构建了CO_2排放的指数分解模型,并采用该模型将我国钢铁行业CO_2排放影响因素分解为CO_2排放系数、能源消费结构、能源强度、生产总量4项,定量分析了各因素对钢铁行业CO_2排放量变化的影响。结果表明:钢铁产量是CO_2排放量增加的最大拉动因素,能源强度是CO_2排放的最大抑制因素,能源消费结构对CO_2排放量减少有重要影响,但目前因改善力度不够,故效果尚不显著。可见,提高我国能源利用效率是实现CO_2减排的关键。 展开更多
关键词 CO2排放 对数平均迪氏指数分解法(lmdi法) 影响因素分解 钢铁行业
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基于LMDI的我国能源消费因素分解研究 被引量:3
9
作者 王莉 李静 《资源开发与市场》 CAS CSSCI 2012年第7期604-607,共4页
经济飞速发展使我国能源消费急剧增长,能源消费与能源供给、环境污染矛盾日益突出。在分析我国能源消费和能源消费强度变化趋势的基础上,运用LMDI法将我国1996—2010年能源消费变化分解为产出效应、结构效应和强度效应,探讨产出提高、... 经济飞速发展使我国能源消费急剧增长,能源消费与能源供给、环境污染矛盾日益突出。在分析我国能源消费和能源消费强度变化趋势的基础上,运用LMDI法将我国1996—2010年能源消费变化分解为产出效应、结构效应和强度效应,探讨产出提高、结构调整、效率提高对我国能源消费和能源强度的影响。结果显示,生产规模扩大对能源消费起到正向的拉动作用,结构调整对缓解能源消费增长还有较大的上升空间,能源强度对能源消费的抑制效应自"十一五"期间起作用逐步显现。 展开更多
关键词 能源消费 能源强度 lmdi(对数平均迪氏指数法)
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中国旅游业碳排放时空特征及影响因素分解
10
作者 邹利林 刘佳玲 王建英 《华侨大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第1期71-77,共7页
综合运用碳排放系数估算法与旅游剥离系数法,估算2011-2021年中国省级旅游交通、旅游住宿、旅游餐饮零售邮电业与旅游活动的碳排放量,并运用对数平均迪式指数(LMDI)分解模型解析旅游碳排放影响因素。结果表明:旅游业碳排放总体呈下降趋... 综合运用碳排放系数估算法与旅游剥离系数法,估算2011-2021年中国省级旅游交通、旅游住宿、旅游餐饮零售邮电业与旅游活动的碳排放量,并运用对数平均迪式指数(LMDI)分解模型解析旅游碳排放影响因素。结果表明:旅游业碳排放总体呈下降趋势,空间分布上呈现东南多、西北少的特征;旅游交通碳排放与旅游活动碳排放是旅游碳排放主要来源;旅游消费水平与游客规模是旅游碳排放产生的主要因素;旅游能源结构与旅游能源强度对旅游碳排放起抑制作用。 展开更多
关键词 碳排放 旅游业 时空分布 因素分解 lmdi模型 碳排放系数估算法 旅游剥离系数法
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北京市碳排放的影响因素分析
11
作者 张云秀 岳瑞波 +1 位作者 杨虹 马旭腾 《中国资源综合利用》 2024年第5期176-178,共3页
“十四五”时期是中国实现碳达峰的关键时期,也是推动经济高质量发展和生态环境质量持续改善的重要阶段。可拓展的随机性环境影响评估(Stochastic Impacts by Regression on Population,Affluence,and Technology,STIRPAT)模型可以根据... “十四五”时期是中国实现碳达峰的关键时期,也是推动经济高质量发展和生态环境质量持续改善的重要阶段。可拓展的随机性环境影响评估(Stochastic Impacts by Regression on Population,Affluence,and Technology,STIRPAT)模型可以根据研究需要增加自变量,更好地分析相关因素对因变量的影响。以北京市为研究区,通过构建扩展的STIRPAT模型,分析人均地区生产总值(Gross Domestic Product,GDP)、人均汽车保有量、城市化率、第三产业GDP占比、能源消费强度与人均碳排放量的关系,并采用对数平均迪氏指数(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)分解法分解能源消费强度。结果表明,产业结构和能源消费强度对人均碳排放量均有显著的正向影响。总体来看,要平衡经济发展与碳排放的关系,提高能源利用效率,推广可再生能源,降低能源消耗,减少碳排放。 展开更多
关键词 碳排放 影响因素 可拓展的随机性环境影响评估(STIRPAT)模型 对数平均迪氏指数(lmdi)分解法 北京市
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基于LMDI的甘肃省碳排放影响因素分解研究 被引量:24
12
作者 董莹 许宝荣 +5 位作者 华中 邹松兵 吕斌 陆志翔 毛鸿宁 李芳 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期606-614,共9页
依据中国碳排放数据库,运用LMDI模型对甘肃省碳排放影响因素进行了量化分析,识别出相关因素的贡献率.结果表明,各因素对甘肃省CO2排放变化的影响作用差异明显;经济规模的扩张对CO2排放增长起决定作用,对甘肃省CO2排放增长的贡献率为70.... 依据中国碳排放数据库,运用LMDI模型对甘肃省碳排放影响因素进行了量化分析,识别出相关因素的贡献率.结果表明,各因素对甘肃省CO2排放变化的影响作用差异明显;经济规模的扩张对CO2排放增长起决定作用,对甘肃省CO2排放增长的贡献率为70.9%,能源强度下降是抑制甘肃省CO2排放增长的关键因素,对减少碳排放的贡献率为40.8%,森林碳汇通过吸收CO2对减少碳排放的贡献率达49.8%;在各产业中,以工业为主的第二产业是碳排放量最大的产业,年均占比80%以上. 展开更多
关键词 碳排放 对数平均迪氏指数法 甘肃省
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基于LMDI模型的河南省工业废水排放影响因素研究
13
作者 任静 《四川环境》 2022年第4期307-311,共5页
采用对数均值迪式指数分解(LMDI)法,将工业废水排放总量分解为规模效应,结构效应,技术效应,考察河南省工业废水排放变化的驱动因素。结果表明:2005~2017年河南省工业废水排放总量累计增加0.63×10^(8)t,其中规模效应贡献值为15.84&#... 采用对数均值迪式指数分解(LMDI)法,将工业废水排放总量分解为规模效应,结构效应,技术效应,考察河南省工业废水排放变化的驱动因素。结果表明:2005~2017年河南省工业废水排放总量累计增加0.63×10^(8)t,其中规模效应贡献值为15.84×10^(8)t,结构效应贡献值为-0.92×10^(8)t,技术效应贡献值为-14.29×10^(8)t;制造业和能源开采业是工业废水的主要排放源,其中煤炭开采和洗选业的废水排放是重中之重;经济规模的扩张是工业废水总量增加的主要原因,技术效应是工业废水排放减少的关键因素。 展开更多
关键词 河南省 工业废水 lmdi指数分解法
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基于LMDI的滇中受水区农业用水量变化影响因素分析 被引量:8
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作者 朱赟 顾世祥 +1 位作者 苏沛兰 熊玉江 《节水灌溉》 北大核心 2020年第12期68-73,共6页
为探讨滇中受水区农业用水量变化的主要影响因素,加强区域粮食生产安全与水资源的可持续利用。基于kaya恒等式,采用对数平均迪氏指数法(LMDI)建立了农业用水恒等式,将农业用水量影响效应划分为粮食作物种植面积效应、高耗水作物种植比... 为探讨滇中受水区农业用水量变化的主要影响因素,加强区域粮食生产安全与水资源的可持续利用。基于kaya恒等式,采用对数平均迪氏指数法(LMDI)建立了农业用水恒等式,将农业用水量影响效应划分为粮食作物种植面积效应、高耗水作物种植比例效应、综合灌溉定额效应和农业人口效应,并将滇中受水区划分为6个受水片区,对其2008-2018年总体及逐年的农业用水量变化分别进行了因素分解与计算分析。滇中受水区及各受水片区农业用水量变化呈下降趋势,促进其变化趋势的正向效应即主要因素是高耗水作物种植比例与综合灌溉定额。可以通过合理规划种植结构来调整高耗水作物种植比例及综合灌溉定额,进而加强滇中受水区农业水资源的可持续利用。 展开更多
关键词 kaya恒等式 对数平均迪氏指数法(lmdi) 农业用水量 影响因素 滇中受水区
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Carbon Emission of Regional Land Use and Its Decomposition Analysis: Case Study of Nanjing City, China 被引量:11
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作者 ZHAO Rongqin HUANG Xianjin +3 位作者 LIU Ying ZHONG Taiyang DING Minglei CHUAI Xiaowei 《Chinese Geographical Science》 SCIE CSCD 2015年第2期198-212,共15页
Through the matching relationship between land use types and carbon emission items, this paper estimated carbon emissions of different land use types in Nanjing City, China and analyzed the influencing factors of carb... Through the matching relationship between land use types and carbon emission items, this paper estimated carbon emissions of different land use types in Nanjing City, China and analyzed the influencing factors of carbon emissions by Logarithmic Mean Divisia Index(LMDI) model. The main conclusions are as follows: 1) Total anthropogenic carbon emission of Nanjing increased from 1.22928 ×10^7 t in 2000 to 3.06939 × 10^7 t in 2009, in which the carbon emission of Inhabitation, mining & manufacturing land accounted for 93% of the total. 2) The average land use carbon emission intensity of Nanjing in 2009 was 46.63 t/ha, in which carbon emission intensity of Inhabitation, mining & manufacturing land was the highest(200.52 t/ha), which was much higher than that of other land use types. 3) The average carbon source intensity in Nanjing was 16 times of the average carbon sink intensity(2.83 t/ha) in 2009, indicating that Nanjing was confronted with serious carbon deficit and huge carbon cycle pressure. 4) Land use area per unit GDP was an inhibitory factor for the increase of carbon emissions, while the other factors were all contributing factors. 5) Carbon emission effect evaluation should be introduced into land use activities to formulate low-carbon land use strategies in regional development. 展开更多
关键词 carbon emission land use intensity logarithmic mean divisia indexlmdi model decomposition analysis Nanjing City
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基于LMDI模型的能源系统碳排放影响因素分析 被引量:5
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作者 郭玉杰 张一瑾 +2 位作者 杨馥源 田雪沁 王海猷 《分布式能源》 2022年第3期30-36,共7页
在“双碳”目标的背景下,作为全社会碳排放最主要的排放源,能源活动的碳减排尤为关键。为明确电力系统碳排放量、能源消费强度、产业结构等因素对能源系统碳排放的影响作用及贡献程度,基于灰色GM(1,1)模型对我国的能源消费总量进行预测... 在“双碳”目标的背景下,作为全社会碳排放最主要的排放源,能源活动的碳减排尤为关键。为明确电力系统碳排放量、能源消费强度、产业结构等因素对能源系统碳排放的影响作用及贡献程度,基于灰色GM(1,1)模型对我国的能源消费总量进行预测,并进行模型检验以保证可行性。根据联合国政府间气候变化专门委员会(intergovernmental panel on climate change,IPCC)碳排放系数法,根据我国能源平衡表的数据对2015—2019年各行业碳排放量进行测算。在此基础上,利用对数平均迪氏指数法(logarithmic mean Divisia index,LMDI)构建碳排放分析模型,对结果标准化处理后分析各效应对能源系统碳排放量的影响程度。计算结果表明能源消费强度、人口数量、城镇化水平及电力碳排放量会促进能源系统碳排放增长,而能源消费强度、农村人口比重及产业结构起到了抑制作用。 展开更多
关键词 碳排放 能源活动 灰色预测模型 对数平均迪氏指数法(lmdi)分解模型 效应分析
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珠三角城市群用水量与经济增长的脱钩状态及其驱动因素研究 被引量:6
17
作者 刘羽 朱记伟 卢楠 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期91-99,109,共10页
减轻经济增长对水资源消耗的依赖,对实现城市的可持续发展至关重要。以珠江三角洲城市群为研究对象,从整体和城市两个维度分析其水资源负载状况,采用Tapio脱钩模型分析2009-2019年经济增长与用水量的脱钩时空变化特征,并基于LMDI分解法... 减轻经济增长对水资源消耗的依赖,对实现城市的可持续发展至关重要。以珠江三角洲城市群为研究对象,从整体和城市两个维度分析其水资源负载状况,采用Tapio脱钩模型分析2009-2019年经济增长与用水量的脱钩时空变化特征,并基于LMDI分解法探究影响因素的驱动效应。结果表明:研究期内珠三角城市群水资源负载较高,除肇庆、惠州、江门3市外,其他6市水资源负载等级均达到Ⅴ级;珠三角城市群强、弱脱钩状态占比为98.9%,部分城市则呈现强、弱脱钩交替状态;技术效应、产业结构、节水能力是珠三角城市群脱钩的主要驱动因素,单位水资源效益、人口规模则抑制了脱钩。本研究可为减少城市经济增长对水资源的依赖、实现区域可持续发展提供参考。 展开更多
关键词 用水量 经济增长 脱钩效应 水资源负载指数 lmdi分解 珠江三角洲城市群
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黄河下游地区水资源生态足迹时空分析与预测 被引量:4
18
作者 王广州 窦身堂 +3 位作者 凡姚申 于守兵 戴玮琦 吴彦 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2023年第1期117-123,132,共8页
[目的]评价黄河下游水资源生态承载状态,为地区水资源管理与规划提供理论依据。[方法]运用水资源生态足迹理论结合对数均值迪式指数分解法(logarithmic mean divisia index,LMDI)对2007—2020年黄河下游水资源生态足迹的时空分布特征及... [目的]评价黄河下游水资源生态承载状态,为地区水资源管理与规划提供理论依据。[方法]运用水资源生态足迹理论结合对数均值迪式指数分解法(logarithmic mean divisia index,LMDI)对2007—2020年黄河下游水资源生态足迹的时空分布特征及驱动机制进行核算分析,并通过灰色预测模型GM(1,1)对2021—2030年的水资源生态足迹变化趋势进行预测。[结果]黄河下游历年水资源生态足迹远高于生态承载力,水资源生态赤字现象严重;水资源生态足迹与生态赤字年际间均呈波动降低趋势,用水效率逐渐提高,农业用水是最大的水资源生态足迹账户;黄河三角洲是黄河下游水资源生态压力最大的区域,淄博、济南、郑州和泰安4市的生态压力相对较小;经济效应对黄河下游水资源生态足迹变化起正向主导作用,技术效应起负向主导作用;预测结果表明,2021—2030年黄河下游人均水资源生态赤字由0.387 hm^(2)/人降至0.359 hm^(2)/人。[结论]在生产力快速发展和用水结构优化调整等综合作用下,黄河下游地区用水效率逐渐提高,水资源生态压力有一定幅度的缓解。但由于该区域水资源生态赤字基数较大,未来水资源可持续利用形势依旧十分严峻,亟待进一步加强水资源的统筹管理,助力黄河下游地区高质量可持续发展。 展开更多
关键词 水资源生态足迹 对数均值迪式指数分解法(lmdi) 黄河下游 灰色预测模型GM(1 1)
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基于三维水足迹模型的河南省水资源可持续利用水平评价 被引量:5
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作者 甘容 李旖旎 +1 位作者 杨峰 翟勇 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期30-39,共10页
基于三维水足迹模型,以水生态赤字与盈余、水压力指数、水资源集约利用指数和水资源可持续指数4个指标构建水资源可持续利用水平指标评价体系,从时间上和空间上分析河南省的水资源可持续利用水平,并且利用对数平均迪氏指数分解法分析水... 基于三维水足迹模型,以水生态赤字与盈余、水压力指数、水资源集约利用指数和水资源可持续指数4个指标构建水资源可持续利用水平指标评价体系,从时间上和空间上分析河南省的水资源可持续利用水平,并且利用对数平均迪氏指数分解法分析水足迹变化的驱动因素。结果表明:河南省水足迹由大到小为生产用水足迹、生活用水足迹和生态用水足迹,其中豫北和豫中各市的水足迹深度较大;河南省整体水资源可持续利用水平较差,其中豫北和豫中地区的水资源可持续利用水平最差;经济规模效应、人口规模效应对水足迹的变化具有正向驱动作用,而水足迹强度效率效应和水资源承载力效应具有负向驱动作用。 展开更多
关键词 水资源承载力 三维水足迹模型 水资源可持续利用水平 对数平均迪氏指数分解法 河南省
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工业部门碳排放量的影响因素分解及预测方法研究
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作者 储琳琳 宗明 +4 位作者 李沁愉 陈妍君 朱夏 刘亦婷 顾洁 《电器与能效管理技术》 2023年第10期28-35,共8页
工业部门是全球主要的二氧化碳排放来源之一。了解工业部门碳排放量受何种因素影响,有助于针对性地制定优化措施减少碳排放量。同时,预测碳排放量,可以实现对未来碳排放量的管控和调整,并制定出相应的政策措施来引导和规范工业部门的发... 工业部门是全球主要的二氧化碳排放来源之一。了解工业部门碳排放量受何种因素影响,有助于针对性地制定优化措施减少碳排放量。同时,预测碳排放量,可以实现对未来碳排放量的管控和调整,并制定出相应的政策措施来引导和规范工业部门的发展。首先,通过对数平均迪氏指数(LMDI)分解法,构建行业碳排放贡献量的计算模型,分析各影响因素对碳排放的贡献量。进一步,结合因素分解法的分析结果,构建人口、财富、技术随机回归(STIRPAT)模型,对工业部门各行业碳排放量进行预测。最后,以我国某地区工业部门为例进行研究,结果验证了所提模型的可行性。 展开更多
关键词 碳排放 碳排放贡献量 影响因素分解 对数平均迪氏指数分解法 人口、财富、技术随机回归模型
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