县域尺度下湖南省碳排放空间分异特征与影响因素

开展县域尺度下的碳排放空间分异与影响因素研究,是助推实现县域等多尺度区域“双碳”目标的重要环节。以湖南省122个县(市、区)为研究对象,通过夜间灯光数据估算湖南省各区县的碳排放量,采用探索性空间数据分析方法刻画了县域碳排放时空格局,运用地理探测器和时空地理加权回归(GTWR)模型,从政策、经济、能源、社会和产业维度对县域碳排放空间分异与影响因素进行了定量研究。结果表明:①2012~2020年,湖南省县域碳排放总体呈减弱趋势,且差异较为明显,空间格局分布为北高南低,东西差距较小;②莫兰指数(Moran's I)逐年下降,空间集聚特征较为显著,总体成正相关关系;③财政支出、人口规模、城镇化率、能源碳排放强度和农业发展水平是影响县域碳排放的主导因子;④通过时空地理加权回归模型对主导因子进行分析,发现同一指标对不同区县碳排放的影响存在显著的时空差异。

The Impact of Hurricane Strikes on Short-Term Local Economic Activity: Evidence from Nightlight Images in the Dominican Republic

The Dominican Republic is highly exposed to adverse natural events that put the country at risk of losing hard-won economic, social, and environmental gains due to the impacts of disasters. This study used monthly nightlight composites in conjunction with a wind field model to econometrically estimate the impact of tropical cyclones on local economic activity in the Dominican Republic since 1992. It was found that the negative impact of storms lasts up to 15 months after a strike, with the largest effect observed after 9 months. Translating the reduction in nightlight intensity into monetary losses by relating it to quarterly gross domestic product(GDP) suggests that on average the storms reduced GDP by about USD 1.1 billion(4.5% of GDP 2000 and 1.5% of GDP 2016).

东北三省碳源/汇和碳盈亏时空分布与影响因素

碳循环是影响气候变化的关键环节。利用改进的CASA模型对东北三省2000—2020年间自然碳源\汇进行了估算;通过增加真实碳排放量对估算过程的约束,改进了夜间灯光数据和碳排放拟合方法,探究了区域碳源碳汇和碳盈亏的时空分布和影响因素。结果显示:(1)净生态系统生产力在时间上呈现波动上升趋势,空间上黑龙江省自然碳汇总量最高(164.61 Tg C/a),约占东北三省的60%;(2)能源消费碳排放总量呈现先上升,再下降,近年趋于稳定的时间变化趋势,空间上以辽宁省年均碳排放量增速最快,增速约为6.95 Tg C/a;(3)2005年为东北三省整体从碳盈余转变为碳亏损的转折点,近年来亏损速率有所下降;(4)东北三省碳盈亏与自然因素呈正相关,与人口规模、地区生产总值、碳排放强度、产业结构呈现负相关关系。辽宁省能源消费总量的攀升使能源结构的下降未能扭转其碳亏损的局面,并使其碳盈亏与能源结构呈现正相关关系;黑龙江省和吉林省农业人口流失较快一定程度上导致了城市化水平与碳盈亏呈现正相关关系。(5)东北三省均应降低碳排放强度,黑龙江省和吉林省应调整能源结构,辽宁省应调整产业结构。研究结果可为东北三省“双碳目标”的实现提供理论依据。

城市群多中心发展的碳减排效应及其作用机制

城市群已经成为中国经济发展和二氧化碳排放的核心区域,明确影响城市群碳排放的主要因素、推动城市群低碳建设关乎中国“双碳”目标的实现。作为城市规划的重要因素——城市群空间结构,其对碳排放的影响尚不明晰。该研究首先利用夜间灯光数据,首次实现对“十四五”规划中全国19个城市群空间结构的长期评价。在此基础上,构造2000—2020年城市群面板数据、建立计量模型,实证探究城市群空间结构对碳排放的影响,并识别检验其内部作用机制。结果表明:①2000年以来,中国19个城市群的空间结构多中心性增强,沿海城市群尤为明显。②与单中心空间结构相比,城市群多中心发展更有助于降低碳排放强度。③多中心空间结构的减排影响部分通过促进产业分工实现,交通基础设施对空间结构的碳排放影响具有调节作用,市场一体化与多中心发展之间具有替代效应。因此,本研究认为推进构建多中心城市群有助于实现减碳和发展的双赢。但就目前部分城市群的单中心尚未发育成熟的基本情况,多中心不应成为一刀切的减碳策略,更需重视城市功能定位、优化基础设施建设并打破市场分割,实现要素的自由流动和高效配置,由市场引导多中心结构的形成,从而推进城市群可持续发展。

生态修复视角下的重庆广阳岛夜间光环境设计

生态照明快速发展的当下,十四五期间重点推进的生态修复项目却鲜有针对性的照明解决方案。随着相关的照明理论日益丰富,对夜间人工光的认识也从光污染转变到更为具体的物种研究当中,涌现了大量针对性和多元化的成果,这为生态修复照明提供了理论依据。本文立足重庆广阳岛这一典型修复案例,通过生态系统调研和最新生物安全照明的理论研究,将生态修复原则与理念应用到光环境设计当中,针对演替恢复、未达稳态的生态系统,提出“减少干预,适度引导”的照明策略,并通过建成效果进行反思,为以后的生态修复照明提供了思路与支撑。

基于夜间灯光数据的长江上游地区能源消费碳排放及影响因素研究

基于DMSP/OLS和NPP-VIIRS夜间灯光影像,对2000—2017年长江上游地区的能源消费碳排放进行估算,并利用Moran’s I指数与STIRPAT模型,对能源消费碳排放量的空间特征及影响因素进行研究。结果显示:(1)能源消费碳排放总量总体呈上升态势,主要集中在成渝地区双城经济圈、昆明、贵阳。(2)能源消费碳排放量具有明显的地带性空间集聚特征,高值集聚区与低值集聚区呈一定程度的路径依赖或空间锁定。(3)人口密度、城镇化水平、产业结构、固定资产投资均对能源消费碳排放量有正向影响,经济发展则有显著性负向作用,经济增长与能源消费碳排放量呈倒“U”型曲线。

基于夜间灯光的1992-2012年甘肃省城市空间扩展研究

利用1992年、2002年和2012年DMSP/OLS夜间灯光遥感影像、MODIS NDVI产品、Landsat TM/ETM影像和统计数据,提取甘肃省县级及以上城市的建成区轮廓,对比分析了统计–植被指数法与现有基于DMSP数据中普遍采用的4种常规方法在快速提取城市轮廓中的优劣.结果表明:统计–植被指数法较好地集成了统计数据法的高效、计算简便、数据量小的特点,以及较高分辨率空间数据法对细节反映好的优势,提取的结果误差较其余4种方法低.对提取的城市建成区以DMSP灰度值为权重计算了城市重心轨迹,并采用城市扩展强度和城市紧凑度指数,分析了近20 a甘肃省主要城市空间形态的变化特征,城市建成区的扩展模式主要表现为"圈层式"延伸和"跳跃式"新城区的建立.

基于夜间灯光数据的城市经济空间发展格局——以大连市为例

本研究基于2014—2018年NPP/VIIRS夜间灯光数据,利用变异系数、标准差椭圆模型、全局Moran’s I指数及局部Getis-Ord G^(*)_(i)指数等空间分析工具,探究大连市经济发展空间演变格局,揭示其经济发展的内部差异及其发展特征.结果表明:①大连市各区市县变异系数存在差异,总体呈现下降趋势,说明大连市各区市县经济发展水平相对差异逐渐缩小.②研究期间大连市经济总量持续增加,经济重心由西南向东北方向移动,标准差椭圆面积增大,经济发展核心区域逐渐扩大.③大连市冷点区域及热点区域面积均缩小,反映其经济发展核心区由点及面向外围逐步扩张,经济发展水平在空间上趋于均衡.本研究可为大连市区域协调发展提供一定的理论支撑.

黄河流域夜间灯光数据与社会经济发展指标的时空耦合关系研究

本文通过对1992—2013年全国夜间灯光数据的校正和处理,获得全国及流域夜间灯光数据影像,进行经济空间聚合分析,以及与相关因子进行对比分析。研究结果表明:经济空间聚合高的区域分布在黄河河道附近,从黄河上游到下游,热力强度逐渐增强,并且以省会城市为核心区向外扩散,即呈现为在旧聚合点聚合度加剧的情况下,聚合区域有向周边分散的趋势;夜间灯光数据的变化趋势与GDP的变化趋势具有一定的相似性,并且与城镇化率、人口数量、第三产比例、人均公园绿地面积、流域发展指数(BDI)具有一定的相关性;流域9省(自治区)的夜间灯光数据整体变化趋势与全国灯光数据的变化趋势基本一致,呈稳定上升的趋势,但整体值均低于全国的夜间灯光数据,并且差距有所扩大,黄河流域高质量发展迫在眉睫。

直插式夜灯的安全设计分析

通过分析直插式夜灯的特点并结合其安全标准的规定,介绍了夜灯设计中与触电、火灾、机械伤害等危险的安全防护相关的结构、材料和元器件选择等方面的要求,并提出了相应对策。

夜光纤维编织物的性能及产品开发应用

文章对夜光纤维的强度性能、吸湿性能、热学性能、发光性能、余辉性能等进行了分析,并从原料成分、纱线比例、织物结构等方面研究了夜光纤维的产品设计。实践表明,夜光纤维产品在服装服饰、家纺等行业具有广阔市场。

基于夜间灯光数据的山东省县域经济发展时空格局研究

基于DMSP-OLS夜间灯光数据,运用空间统计分析方法,对山东县域经济发展的时空特征进行了研究。结果表明:1)区域单位面积GDP与单位面积灯光数据具有显著的相关性;2)20多年来县域GDP普遍增长,但经济发展空间不平衡特征没有完全扭转;3)山东省县域GDP在研究期的后半段比前半段具有更高的增长率,在半岛地区尤为突出。本研究重建了山东省1992—2013年间的县域经济发展时空格局,并揭示了单位GDP相对能耗的时空差异,可为山东省县域经济发展政策的制定提供一定的指导。

基于多源数据的旅游公共设施空间分布特征及供需平衡研究——以福建省厦门市为例

全域旅游和供给侧改革背景下,旅游公共设施的供需平衡尤为重要。使用POI数据和夜间灯光数据,运用Ripley's K(r)函数分析、空间自相关和标准差椭圆法等方法分析了福建省厦门市旅游公共设施的空间分布特征及供需平衡状况。结果发现:①旅游公共设施供给空间呈集聚性和不均衡性特征,为“大集聚、小分散”空间分异模式。②旅游需求空间形成了“多中心、大分散”的空间分布特征。③旅游公共设施形成了明显的供需“盈赤区”。④厦门市应发展多核旅游增长动力,培育专业化旅游服务空间,延长旅游产业链。

PSPNet和形态学运算相结合的夜光遥感影像城市建成区提取方法

城市建成区的提取对城市发展及其他经济建设具有重要作用。针对传统提取方法需要人工设置阈值、实用性差等问题,提出了一种结合PSPNet和形态学运算的夜光遥感影像城市建成区提取方法。该方法选用PSPNet作为原始建成区提取的算法模型,采用基于深度学习的语义分割技术对目标城市进行预测获得原始建成区,针对灯光溢出效应,提出Boundary Restrain结构元对原始提取结果进行形态学运算,最终获得更为精确的城市建成区。利用郑州、西安、济南等地区的珞珈一号夜光遥感影像进行了实验,该方法的平均精度为99.45%,Kappa系数为0.988。结果表明,本研究提出的PSPNet与形态学运算相结合的城市建成区提取方法,具有很高的提取精度和较好的泛化能力。

基于夜间灯光数据的湖南省县域碳排放时空格局及影响因素研究

研究碳排放的时空格局演变及影响因素对指导制定差异化的碳减排政策具有重要意义。基于夜间灯光数据,在估算湖南省各县区碳排放量的基础上,结合空间统计、空间自相关、热点分析、地理加权回归、GIS等方法研究了湖南省县域碳排放的空间分异、时空格局特征与影响因素。研究结果表明:(1)2013—2017年,湖南省能源消费碳排放总体上呈现东高西低的空间格局,碳排放主要集中于区域的市辖区,县域碳排放最高点在长沙市市辖区;(2)湖南省能源消费碳排放存在较为显著的空间正相关,全省县域尺度能源消费碳排放全局Moran's I指数整体呈现出逐年上升的趋势,各市的市辖区在中心相互辐射,表现出显著的集聚现象,并形成了碳排放“高-高型”分布特征;(3)湖南省能源消费碳排放量的冷热点格局表现出湘南地区冷点扩张,湘中地区热点扩张的演变趋势,从2013年到2017年,热点区与次热点区由11个升至13个,湘中地区与其他地区的冷热点差距在逐步拉大;(4)影响湖南省县域能源消费碳排放量的4个影响因素与碳排放均表现为正相关性,其影响程度依次为人口、人均GDP、第二产业比重与单位GDP能耗。

北京市1993—2011年风速变化与下垫面粗糙特性关系研究

北京市近年来雾霾频发,大气污染物的扩散与风场环境及下垫面粗糙特性具有极大的相关性。本文首先利用1993—2011年的我国地面国际交换站气象观测资料对北京市地面风速风向年际变化特征进行了分析。结果表明,1993—2011年北京市平均风速呈现下降趋势,且自2006年来北京市风速下降尤为明显,北风出现频率明显下降。在此基础上,本文利用2007—2011年的ALOS PALSAR数据和夜晚灯光数据提取分析了北京市城镇用地扩展情况,进而结合下垫面粗糙特性的时空演变特征分析了北京市地区风速风向变化与下垫面粗糙特性的关系。分析结果表明,城市扩张造成的下垫面粗糙度的增加阻碍了北方来风,导致了北京市风场分布的变化及平均风速的减小。

基于“康养”理念下的智能感应小夜灯创新设计

本文以智能感应小夜灯为研究对象,将人工智能及硅衬底零蓝光LED运用到小夜灯上并进行创新性设计,并结合竞品调研,对小夜灯的发光模式、产品的核心功能及产品评价进行了分析。

中国高铁站和城际铁路站的空间溢出效应及异质性研究——基于夜间灯光数据的实证分析

随着中国高速铁路和城际铁路建设的全面铺开,“高铁新城”或“城铁综合体”正在成为许多城市发展的“新引擎”。本文以全国主要路线上的高铁站点和城铁站点为例,分析铁路站点对周边地区的空间溢出效应及其空间分异。由于相关社会经济数据的匮乏,文章应用DMSP/OLS和NPP/VIIRS卫星灯光数据结合多期双重差分模型和距离圈层法对此进行评估。研究结果表明,铁路站的开通运营对周边地区存在着显著的空间溢出效应,溢出效应伴随着距离的增加迅速减小,高铁站的阈值范围约为7 km,而城铁站的阈值范围约为5 km。这种溢出效应在站点规模上存在着明显的异质性,其在中等规模站点表现更为明显一些。在地区表现方面,溢出效应在中部地区铁路站点最为明显,其次是西部地区,东部和东北地区表现相对较弱。根据实证结果,本研究还发现,要发挥铁路站的溢出效应,铁路站到所在城市中心的距离在10~40 km为宜。

基于夜间灯光数据的中国能源消费碳排放特征及机理

本研究基于DMSP/OLS夜间灯光影像实现了1992-2010年以市级为基础单元的我国碳排放估算,弥补了统计数据不全、统计口径不一的缺点。从全国、4个经济区和6大城市群3个层面的碳排放分析结果显示,我国CO2排放总量持续增长,各地区、省市增速各不相同,空间聚集程度越来越明显,基本形成了"东部沿海城市高高集聚,西部欠发达城市低低集聚"的格局。人均碳排放强度基本呈现为"东部>东北部>西部>中部",单位GDP碳排放强度则呈现为"东北部和西部较高"、"东部和中部较低"。GDP增长是决定CO2排放总量增长的主导因素,而能源结构、能源利用效率、产业结构是影响碳排放强度的主要原因。对于西部和东北部等以能源和重工业为主导产业的城市,其减排策略应着重能源结构优化和能源利用效率的提高。对于东部和中部等以技术、劳动密集型和轻工业为主导产业的城市,其减排策略应侧重于产业结构调整和转型升级。

基于夜间灯光影像的中国电力消耗量估算及时空动态

提出夜间灯光降饱和指数模型,以中国大陆为研究对象,基于DMSP/OLS夜间灯光数据、MODIS NDVI产品、基础地理信息数据及社会经济统计数据,构建电力消耗估算模型,定量估算了2000-2012年电力消耗量,并采用空间统计分析方法,从不同时间、空间角度对省级、地级和县级单元的电力消耗量变化趋势和空间集聚程度进行分析。结果表明:夜间灯光降饱和指数模型能较好地降低夜间灯光的数据饱和和溢出,其中MDNVI模型的效果最好。从县级尺度电力消耗变化趋势的显著性来看,无明显变化区域主要出现在青藏高原,迅猛增长型多数分布在京津冀、长三角、珠三角和中东部省会城市。