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。

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。

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。

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。

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。

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。

广佛同城化发展的热岛效应研究

在新常态区域协同发展的机制下,同城化发展的进程不断加快,由此导致的热岛效应影响不断凸显。城市热岛效应的时空变化,是土地利用类型的改变和人们活动等相互作用的结果。本文以广佛同城区域为例,采用2000年和2010年珠三角的土地利用类型数据,利用WRF(Weather&Research Forecasting Model)气象数值模式,分析广佛同城化加速发展带来的热岛效应强度变化。同时,应用连续变化的灯光数据提取2000-2010年间广佛的建成区变化,从个人口密度、户籍数及工业生产总值等角度出发,对广佛同城化区域热岛强度的湿度变化进行相关性和二元回归分析,研究同城化过程中对热岛效应产生的决定性影响。研究表明,广佛交界处的荔湾、南海、白云、三水、番禺、顺德等地区的气温明显高于其他地区,而月平均相对湿度明显低于其他地区,形成大范围的城市热岛和城市干岛。研究还发现,随着建成区面积的增加,热岛强度增强;人口增长及地区生产总值的变化,与广佛同城化区域热岛强度的相关系数超过0.68。总体而言,广佛同城化发展带来人类活动的加强与土地利用类型的改变,对热岛效应具有重要的影响。

基于夜间灯光数据的晋陕蒙能源消费碳排放时空格局

晋陕蒙三省区既是能源生产基地又是碳排放主要地区。对晋陕蒙市县的碳排放估算难度较大,如何准确快捷地获取其碳排放时空动态信息,对于合理制定区域碳减排规划具有重要的应用价值。本文选取中国晋陕蒙三省作为研究对象,基于夜间灯光数据,模拟晋陕蒙地区碳排放空间分布,进而系统地刻画其碳排放空间分布特征和规律。研究结果表明:①1997-2016年,晋陕蒙三省区夜间灯光像元总值与能源消耗碳排放量之间的相关系数较高,均通过了1%的显著性检验;②1997-2016年,晋陕蒙地区的CO2排放总量呈逐年增长趋势,鄂尔多斯市属于"高碳"地区;铜川市、安康市、商洛市、汉中市、阿拉善盟和阳泉市属于"低碳"地区;③陕西省碳排放清晰地呈现出"陕北>关中>陕南"的格局。晋陕蒙地区碳排放空间分布规律分析为该区域制定切实可行的碳减排政策提供了重要的理论依据。

基于珞珈一号夜间灯光数据的广州市建设用地识别

夜间灯光数据和人类活动密切相关,可用于识别城市建设用地。目前主要利用DMSP/OLS和NPP-VIIRS夜间灯光数据进行建设用地识别,由于数据质量原因,这两类数据的识别结果精度较差。珞珈一号夜间灯光数据与比以往夜间灯光数据相比,时间分辨率、空间分辨率和光谱分辨率明显提升,是进行建设用地提取的更理想的数据源。本研究首先对珞珈一号夜间灯光数据进行辐射和影像配准,提高数据质量,然后利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)影像分类方法对广州市2017年建设用地分区识别,并利用Kappa系数分区、分地类评价识别结果精度。研究发现:①利用珞珈一号夜间灯光数据识别建设用地的精度明显优于利用DMSP/OLS和NPP-VIIRS夜间灯光数据识别结果的精度;②广州市中心城区辖区的建设用地识别结果精度较高,识别结果Kappa系数均在0.9以上;外围辖区识别结果精度相对较低,识别结果Kappa系数为0.85左右;③城市、建制镇等单个地块面积较大、灯光亮度较高的地类识别结果精度较高,识别结果Kappa系数均在0.9以上;村庄用地、铁路公路用地由于单个地块面积小、布局比较分散、部分路段无照明条件等原因,识别结果Kappa系数相对较低,为0.85左右;采矿、风景及特殊用地夜间基本无人类活动,缺少夜间灯光,难以用夜间灯光数据识别,Kappa系数为0.45左右。本研究证明了利用珞珈一号夜间灯光数据能有效识别建设用地,同时丰富了珞珈一号夜间灯光数据的应用场景。

哈长城市群县域碳排放空间溢出效应及影响因素研究——基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的实证

基于2012-2016年NPP-VIIRS夜间灯光数据测算哈长城市群共计68个县级单元碳排放数据,采用空间自相关、位序规模法则、空间计量模型以及空间马尔科夫链模型,对县级尺度城市碳排放空间特征、影响因素和动态空间溢出作用进行分析.结果表明:①城市碳排放呈现逐年下降的趋势,空间Moran′s I指数表明研究区城市碳排放存在高度的空间自相关,碳排放的高值集聚性呈降低的趋势.②位序规模法则表明,研究区全部城市的碳排放属于次位型分布,高位次城市的碳排放表现突出;在前十位城市的碳排放规模先减少再增加,由分散向集中演变.③多种空间面板模型对比分析表明,城市经济水平和人口密度因素呈现显著的正相关关系;固定投资和外商投资因素仅在时间固定模型中起到正向影响作用;技术进步以及路网密度因素则起到显著的抑制作用.④空间马尔科夫链分析结果表明,城市碳排放空间溢出效应明显,位于低水平区域与高水平区域的城市在转移过程中保持稳定;位于中低水平区域的城市与高碳排放的城市相邻会降低转移概率,反之则会提升转移概率.

基于夜间灯光数据的中国经济发展时空格局特征

系统掌握经济发展的时空格局特征能为制定经济发展战略提供决策支持。目前对经济发展时空格局的研究主要依靠统计数据。然而统计数据存在口径不统一、空间分辨率低等缺点,难以精准刻画经济发展的格局特征。夜间灯光数据具有易获取、覆盖范围广、与人类社会经济活动高度关联的优点,可以作为经济发展水平的代理变量。本文以DMSP/OLS(Defense Meteorological Satellite Program's Operational Linescan System)夜间灯光数据为基础,利用重心、标准差椭圆以及局部莫兰指数等空间分析工具从不同尺度、角度探究中国经济发展的时空格局特征。研究发现:①2003-2013年,中国经济重心不断向东南方向移动,且移动距离呈逐年减少趋势,说明东部与内陆区域经济体量存在差异,但是差异水平正逐渐减小。中国经济的标准差椭圆范围不断扩大但是扁率减小,说明中国经济总量不断提升,但整体集聚度有所下降。同时椭圆的方向角不断向东偏转,与经济重心朝东南方向移动的结果吻合。②高高聚集和低低聚集是中国经济发展最明显的2种类型。高高聚集区会辐射带动周边区域发展,这一特点在山东半岛和长江三角洲最明显,低低聚集主要分布在西部和东北欠发达地区。2003-2013年间,低低聚集范围有所减少,由连片分布变为局部聚集。本研究基于夜间灯光数据揭示了2003-2013年中国经济发展的时空格局特征,为制定宏观经济战略提供决策支持。

基于NPP-VIIRS夜间灯光的长株潭地区县域土地利用碳排放空间分异研究

从县域尺度开展土地利用碳排放空间分异研究,对指导区域实现碳达峰及碳中和目标具有重要意义.基于2013-2019年NPP-VIIRS夜间灯光数据测算长株潭地区县域土地利用碳排放,并运用探索性空间数据分析和地理探测器,对长株潭地区县域土地利用碳排放空间分异特征及影响因素进行分析.结果显示:(1)2013-2019年,长株潭地区县域土地利用碳排放差异较为显著,基本上在波动中呈递减趋势,空间上呈现自中部地区向四周地区渐弱的态势;(2)2013-2019年,研究区土地利用碳排放Moran′s I值呈"上升下降再上升"的趋势,由2013年的0.275841最终减少为2019年的0.270621,空间集聚特征较为显著,总体呈正相关;局部空间自相关均未出现高低、低低集聚型区域,且高高集聚型区域固定为湘潭市市辖区;(3)综合4年指标探测结果来看,长株潭地区县域土地利用碳排放影响因素的解释力q值为0.200~0.868.其中,单位能源消耗碳排放、第一产业产值比重、人均土地面积、土地利用程度指数、城镇化率在研究期间出现频率较高且出现时的q值均大于0.50,且任意两个影响因素交互作用后影响力表现为双因子增强和非线性增强.

黄河流域经济差异的空间多尺度统计建模

区域经济差异的研究多聚焦于单一空间尺度(县、市、省)或将不同空间尺度进行主观割裂,难以准确刻画经济活动在不同空间尺度上的系统差异以及估算经济差异的影响因素。本文提出一个空间多尺度统计建模框架,系统地对不同尺度的经济活动同时进行建模,并提供一个基于模型的区域经济差异分解方法。本文应用1992年至2018年的夜间灯光数据作为社会经济水平的代理变量,以黄河流域为案例区域,分析了经济活动差异在栅格、县、市、省四个尺度上的相对大小及其时间动态演化,基于拓展的Shapley Values方法,量化了自然、区域创新能力和初始发展条件对黄河流域经济发展的相对贡献。结果表明:黄河流域区域经济差异是一个动态变化过程,栅格尺度的差异持续上升,县级和省级尺度的差异呈现波动下降趋势,市级尺度的差异保持相对稳定的趋势。自然因素对黄河流域经济发展的贡献度最大,约占整体模型解释力的75%;区域创新能力贡献较低,仅为0.1%。