【摘 要】
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本文基于京津冀2000-2019年的夜间灯光数据和能源统计数据,建立区域碳排放估算模型,分析了京津冀碳排放总量、人均碳排放、单位GDP碳排放强度的栅格空间分布特征。利用空间自相关、冷热点分析和标准差椭圆反映了京津冀能源消费碳排放的空间依赖性与发展趋势。从要素间的交互作用出发,依据地理探测器揭示影响京津冀碳排放的驱动因子。最后就存在的问题提出优化对策。研究主要结果如下:(1)夜间灯光数据可以应用于能
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本文基于京津冀2000-2019年的夜间灯光数据和能源统计数据,建立区域碳排放估算模型,分析了京津冀碳排放总量、人均碳排放、单位GDP碳排放强度的栅格空间分布特征。利用空间自相关、冷热点分析和标准差椭圆反映了京津冀能源消费碳排放的空间依赖性与发展趋势。从要素间的交互作用出发,依据地理探测器揭示影响京津冀碳排放的驱动因子。最后就存在的问题提出优化对策。研究主要结果如下:(1)夜间灯光数据可以应用于能源消费研究。京津冀的灯光DN总值呈逐年上升趋势,且夜间灯光与区域碳排放存在良好的一元线性相关关系,通过了1%显著性检验,R~2为0.966,平均相对精度达95.52%,RMSE为2286.90万t,精度优良,结果可靠。(2)京津冀能源消费碳排放的时序变化:碳排放总量上,先增加后减少,于2013年达到峰值。碳排放由2000年的2.31亿t增至2019年的5.44亿t,年均增速实现了从7.61%到-1.21%的转变。碳排放能源种类占比变化上,河北、北京和天津的能源种类消耗量变化各不相同,但总体均呈现增加态势,其中原煤都表现出了一致的下降趋势。焦炭、天然气、煤油使用量的增长在天津市变化大,河北使用量增长变化大的有焦炭、天然气、煤油、柴油,而北京为天然气、汽油、煤油使用量的增长变化大。(3)京津冀能源消费碳排放的栅格分布:整体呈“γ”型,碳排放规模不断扩大,并形成了以主要中心城市为核心的高密度碳排放网络。2005-2015年,人均碳排放量的覆盖范围逐渐增加,多数处于较低等级,中等级碳排放呈条带分布,零星分布集中于张家口、承德等较高等级地区。单位GDP碳排放强度特征为高值区位置变化不定且高值呈下降趋势,低值区面积不断扩大。(4)京津冀地区碳排放格局演变及趋势:冷热点格局已经形成并保持相对稳定。热点区集中在“京-廊-津-唐”要地,由内陆向渤海沿岸扩散成“λ”型;冷点区集中连片,主要分布在99%置信度的张家口、承德等地。2000-2019年间,京津冀能源消费碳排放全局空间正相关趋势逐年减弱,热点区域和变化不显著区增加,冷点区域面积下降。其中冷点县区(面积)由33.48%降低到31.62%,不显著区由54.46%增至55.80%,热点县区由10.72%增至13.92%。碳排放重心先后实现了4次迁移,其标准差椭圆主轴方向始终为“西南-东北”,但在2010-2015年河北省和京津冀整体碳排放重心移动方向迥然,分别向北、向南移。标准差椭圆的旋转角、短轴有所增大,碳排放范围增加。(5)碳排放驱动力结果表明:各影响因子对京津冀能源消费碳排放空间分异的解释效力为:经济发展(0.896)>人口规模(0.814)>城镇化率(0.495)>能源结构(0.463)>产业结构(0.390)>能源强度(0.235)。单个因子对能源消费碳排放分异性的影响程度不独立;经过两两交互,均得到了较之于任何单一因子解释力的增强。
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