基于投入视角的河南省农业碳排放时空演化特征与影响因素分解

[目的]对河南省农业碳排放进行测算,并分析其时空演化特征与影响因素,可为实现低碳农业发展提供依据。[方法]基于农业生产中翻耕、灌溉、化肥、农药、农膜和农用柴油等6个方面碳源,采用碳转化系数法、标准差、变异系数与探索性空间分析方法 (ESDA)对河南省1993~2015年的农业碳排放及其时空演变进行了分析。运用LMDI模型对河南省农业碳排放影响因素进行分解。[结果]河南省农业碳排放量和排放强度总体上均呈上升趋势,年均增速分别为4.32%和3.72%。河南省农业碳排放量空间分布呈较为明显的集聚特征,主要年份高碳排放区集中于豫东南地区;碳排放强度多为Ⅱ级和Ⅲ级水平,空间分布更为均衡。23年来,河南省各地农业碳排放量和排放强度的相对差异与绝对差异整体上均呈扩大趋势,农业碳排放量的集聚趋势更为明显,高碳排放区域有向豫东南和豫北地区进一步集聚的趋势,农业碳排放强度趋向于均衡化发展。生产效率、劳动力和结构因素对碳排放有抑制作用,而农业经济发展因素对碳排放具有促进作用。[结论]未来河南省还须进一步采取措施,有效实现农业碳减排。     

黑龙江省采矿业能源消费碳排放影响因素研究

本文对黑龙江省采矿业2005年至2012年的能源消费碳排放量进行估算,并对碳排放现状进行分析。运用改进的STIRPAT模型对黑龙江省采矿业碳排放的影响因素进行分析,得出影响采矿业碳排放的影响因子,运用计量经济学软件采用面板固定效应对数据进行回归分析,得出影响因子对于碳排放量的影响系数,根据黑龙江省采矿业分行业二氧化碳排放影响因素实证分析结果,提出黑龙江省采矿业碳减排的对策与建议。     

基于土地利用变化的南宁市碳排放效应分析

为助力构建可持续发展土地利用格局和建设低碳城市，本文以南宁市为研究对象，根据2005年，2010年，2015年，2018年的土地利用和能源消耗数据，运用土地利用转移矩阵、碳足迹压力指数和灰色关联度等方法，分析南宁市不同土地利用类型及其碳排放效应在时间和空间上的变化，探究其与碳排放量之间的关系。研究结果表明，（1）2005—2018年间，南宁市的土地利用结构发生了明显的变化，呈现出一种地类转向多种地类的特征。（2）时间上，南宁市碳源、碳汇和碳排放量均呈现先上涨后下降的趋势，碳排放风险、碳足迹压力指数呈上升趋势；空间上，南宁市碳排放量点密度主要集中在市区部分，而周边五县较为稀疏。碳风险压力与碳排放量的空间分布类似，随着碳排放量的增加而增加。（3）在不同的年份，各类型土地与其碳排放量之间的平均关联度不同，其中最大的是耕地，其次是林地，其他地类平均关联度一般。     

山东省碳排放时空格局及其与经济增长相关性分析

基于《山东省统计年鉴》,核算2000~2010年间山东省及17个省辖市能源消费、农田系统碳排放量、森林草地碳汇量。选取人均碳排放量、碳排放强度等指标,利用基尼系数,结合GIS空间分析法分析山东碳排放的时空规律,并利用库兹涅茨曲线分析经济增长对碳排放格局的影响。研究表明：山东省碳排放量随时间变化呈较为明显的上升趋势,其中能源排放比重较大,区域之间存在明显的差异,呈现出中间高边缘低的分布特征;人均GDP与碳排放强度之间存在线性相关关系,呈倒U型曲线。     

黄河流域耕地利用碳排放时空特征及影响因素研究

研究目的：揭示黄河流域耕地利用碳排放时空演变特征，并探究其影响因素，为“双碳”目标下把握区域碳排放变化规律、制定农业碳减排策略提供参考。研究方法：以黄河流域78个市域单元为研究对象，运用耕地利用碳排放核算、空间热点分析和时空地理加权回归模型（GTWR）等方法进行定量分析。研究结果：（1）2005—2020年黄河流域耕地利用碳排放量及排放强度的变化趋势呈明显的“倒U型”特征，这基本符合经济发展水平与环境污染程度之间的变化规律；（2）黄河流域耕地利用碳排放强度空间差异性明显并表现出显著的空间集聚特征，碳排放强度低值区主要集中于黄河流域中游及上游地区，高值区则位于下游地区的河南、山东两省；（3）农地的规模化经营、农作物种植结构“趋粮化”对黄河流域大部分地区的耕地利用碳排放强度具有抑制作用，而农村居民收入水平、农业发展水平、农业机械投入、复种程度、农业财政支持则表现为正向驱动，且各因素的影响效应具有显著的空间异质性。研究结论：黄河流域各区域之间的耕地利用碳排放差异显著，且驱动因素亦不相同，应结合区域实际情况制定差异化的耕地利用策略和碳减排措施。     

基于土地利用变化的重庆碳排放时空格局研究

基于重庆2000年、2005年、2010年、2015年、2018年的土地利用类型数据及能源消耗统计数据，测算其土地利用碳排放量，并运用地理探测器探索土地利用碳排放空间分异的影响因素。研究发现，（1）重庆的土地利用碳排放量由2000年的1 908.14×104吨增至2015年的4 546.76×104吨再降至2018年的4 187.21×104吨，呈现先上升后下降的态势，其中建设用地、林地分别对碳源、碳汇的影响较大。（2）重庆土地利用碳排放存在一定的空间差异，渝东南、渝东北的土地利用碳排放量偏低，主城都市区土地利用碳排放量偏高，其中主城新区的土地利用碳排放量整体有所上升。（3）重庆土地利用碳排放与经济增长之间由弱脱钩逐渐转变为强脱钩。（4）人口规模、经济发展水平、城镇化水平、产业结构均对土地利用碳排放空间分异有影响，其中人口规模、产业结构的影响力有所减弱，经济发展水平、城镇化水平的影响力有所增加。     

河南省碳排放与经济增长分析

近年来,我国经济和贸易不断发展,其背后对能源需求的扩大以及不可再生资源的消耗导致碳排放量的进一步攀升。河南省碳排放量在我国排放总量中占有较大比例,因此本文应用环境库兹涅茨模型和Tapio脱钩模型对河南省碳排放和经济增长之间的关系进行分析,得出两者之间存在倒U型关系,且河南省当前正处于拐点时期。     

河南省化石能源利用及工业生产过程碳排放的估算——基于2000～2009年数据的实证

为了探求河南省化石能源消耗及工业生产过程对省域碳循环影响,利用ORNL和EEA提出的区域碳排放和碳吸收定量模型,估算并分析了2000～2009年河南省域碳均衡动态变化.结果表明:2000～2009年河南省碳排放量为119295.76×104t,其中化石燃料排放量占碳排放总规模92.3％,工业生产过程碳排放为7.7％;煤...     

吉林省耕地利用碳排放测度及其与粮食生产脱钩分析

[目的]通过分析吉林省县域耕地利用碳排放时空变化、碳排放结构、碳排放空间分布、脱钩效应以及碳排放驱动因素,以期从耕地低碳利用角度,为吉林省农业高质量发展和制定减排政策提供科学参考。[方法]文章运用系数法,计算2000—2020年吉林省47个县域单元的耕地利用碳排放量;采用Tapio脱钩模型,分析耕地利用碳排放与粮食产量之间的脱钩特征;利用空间回归模型,分析耕地利用碳排放的驱动因素。[结果]（1）吉林省县域耕地利用碳排放时空变化特征：2000—2016年吉林省耕地利用碳排放量增长,2016—2020年开始缓慢下降;碳排放结构方面,碳排放量从大到小分别是化肥、翻耕、灌溉、农用柴油、农膜和农药;碳排放空间分布呈现西高东低的格局。（2）耕地利用碳排放与粮食生产脱钩特征：呈现强脱钩和弱脱钩特征的县域数量增多,呈现强负脱钩和扩张性负脱钩特征的县域数量减少;吉林省东部地区的县域脱钩特征逐渐优于西部地区,吉林省整体县域的脱钩特征朝着理想状态发展。（3）耕地利用碳排放量驱动因素分析结果表明：人均农业GDP、农村用电量、农业机械化程度和化肥施用强度因素对耕地利用碳排放量为正向驱动,城镇化率对耕地利用碳排放...     

碳中和目标下土地利用碳排放效率及其时空格局 ——以黄河流域72个地级市为例

研究目的：构建面向碳中和的土地利用碳排放效率测度评价指标体系，揭示黄河流域土地利用碳排放效率时空格局，为面向碳中和目标的土地利用管制和国土空间优化调控提供实践指导。研究方法：碳收支核算、非期望产出SBM模型和探索性空间数据分析。研究结果：（1）黄河流域碳收支时空差异明显，碳汇量相对稳定，净碳排放量呈明显上升态势，这表明区域碳排放压力不断增加；（2）黄河流域土地利用碳排放效率总体呈上升趋势，在空间上表现出“东南高、西北低”的特征，中游碳排放效率明显高于上游与下游；（3）碳排放效率空间集聚特征明显，主要包括4种集聚类型，其中低—低集聚和高—低集聚区面积呈扩张态势。研究结论：黄河流域碳收支状况和土地利用碳排放效率区域差异明显，未来应以“碳中和”目标为导向，因地制宜优化国土空间格局，加强土地利用管制，推动流域协同减排和高质量发展。     

江苏省碳排放量估算及预测

本文从人口规模、财富水平、城镇化水平、产业结构、国际贸易水平、能源消费强度等六个方面构建STIRPAT模型,探究影响江苏省碳排放的主要因素。结果显示：国际贸易水平对江苏省碳排放量的影响不显著,常住总人口、人均GDP、城镇化水平、第二产业占比和能源消费强度每变化1%,碳排放量分别变化2.809%、0.321%、1.669%、1.521%和0.433%。基于对江苏省碳排放量估算、碳排放量驱动因子分析及未来趋势预测的探究结果,针对影响较大的驱动因子,提出“减碳”的建议。     

河南省低碳农业发展水平及其评价

[目的]大力低碳农业生产可以有效应对因碳排放增加造成的全球变暖问题,通过构建低碳农业综合评价指标体系,对河南省低碳农业综合发展水平进行评价,以期为科学规划低碳农业提供一定依据。[方法]以2005~2015年间河南省农业碳排放量为基础,设定相应的评价指标,构建评价体系,利用层次分析法并对河南省低碳农业的整体发展水平进行评价。[结果]2005~2015年河南省碳排放量总体表现为上升的趋势,其中化肥碳排放量最大,约占碳排放总量的70%;河南省低碳农业发展整体呈上升趋势,2015年低碳农业综合得分是2005年的1.6倍,其中农业生产要素产出效率增长最快,增长2.4倍;2011年前后农业生产要素产出率指标变化情况比较明显,2011年为河南省低碳农业发展的转型年份。[结论]低碳农业是低碳经济中不可缺少的构成部分,强调在开展农业活动的过程中发展低碳农业,实现对传统农业生产模式的创新和改变,最终实现现代农业的可持续发展。目前影响作为河南省低碳农业进一步发展的主要因素是农业资源投入,在今后低碳农业的发展中必须要减少农药、化肥的使用量,同时提高农业科技水平,推动循环和生态农业的健康发展。     

黑龙江省农业碳排放、科技投入与经济增长关系研究

[目的]以黑龙江省为例,首先对其农业碳排放总量进行测度,再研究农业碳排放同经济增长、科技投入之间的关系。[方法]利用1996~2013年的统计数据,从4个方面估算了黑龙江省农业碳排放量,进而采用自回归滞后分布模型(ARDL模型)对农业碳排放量、经济增长以及科技投入之间的关系进行实证分析。[结果]农业碳排放量、GDP增长和科技投入存在长期稳定关系,但长期来讲农业碳排放量增长速率远大于GDP增长速率;GDP增长对农业碳排放总量存在显著的正向影响,且长期影响程度远大于短期;科技投入对农业碳排放具有抑制作用且存在滞后效应,其中长期的抑制作用为12.4%,短期为3.9%,当滞后期为两年时,抑制作用尤为显著。[结论]经济增长会促进黑龙江省农业碳排放的增加,而科技投入则能对农业碳排放产生有效地抑制作用,因而黑龙江省可以通过增加农业科技投入来降低农业碳排放。     

山东省碳排放演变特征与低碳发展研究

探究山东省各行业碳排放与经济增长的脱钩关系，对制定行业低碳经济转型和可持续发展“双碳”政策具有重要意义。本文以山东省6大行业相关数据为基础，采用IPCC碳排放核算体系、Tapi o脱钩模型，对碳排放与经济增长的脱钩关系进行探究。实证分析得出以下结论：（1）1997～2017年，山东省碳排放总体呈上升趋势，但是增长速度先快后缓。（2）工业碳排放量的变化趋势与山东省碳排放量变化趋势一致。（3）6大行业碳排放与经济脱钩情况：农业经济增长与碳排放脱钩趋势为扩张负脱钩-衰退脱钩；工业主要呈现弱脱钩状态；建筑业由负脱钩转向正脱钩；交运仓储业弱脱钩趋势明显；批发零售和住宿餐饮业由连接转向正脱钩；生活消费和其他在部分间达到强脱钩。基于上述分析，提出山东省产业低碳化发展路径，对山东省低碳社会发展具有积极的借鉴意义。     

中国省域土地利用碳排放效率的空间关联网络演变特征与形成机制

研究目的：探究土地利用碳排放效率的空间关联网络特征及其形成机制，为我国省域层面土地利用碳排放效率的协同提升提供参考依据。研究方法：非参数SBM效率测算法和社会网络分析法。研究结果：（1）2002—2019年中国省域土地利用碳排放效率波浪式下降，呈现“东高西低”的空间分布特征；（2）样本研究期内形成了以京、沪、苏、浙为核心点的复杂但相对稳定的空间关联网络结构，东部发达省份在信息资源、权力、声望及影响方面优势明显，省域之间等级结构呈现强化趋势；（3）净受益板块和经纪人板块成员为北京、长三角和珠三角地区的发达省份，双向溢出板块成员主要位于东北、津冀、黄河中下游地区，净溢出板块成员主要为长江中下游、西北和西南地区的中西部欠发达省份；（4）空间关联网络的形成是地理邻近、经济发展、土地利用强度、土地利用结构和城市化等因素差异综合作用的结果，资源禀赋差异、市场机制调节、政府宏观调控和信息技术进步为主要驱动机制。研究结论：优化土地利用碳排放效率空间关联网络，对于协同提升土地利用碳排放效率以促进高质量发展和践行“双碳”战略具有重要意义。     

四川省农业碳排放时空演变特征及其影响因素研究

[目的]推动农业碳减排既是农业高质量发展的关键所在,也是实现“双碳”目标的重要一环。[方法]文章基于三大类碳源测算2005—2020年四川省农业碳排放量,进一步分析其时空特征与动态演变趋势,理清地区差异;构建面板Tobit模型从经济和社会两个层面探讨其影响因素并通过相对重要性分析诠释不同因素的贡献程度。[结果]（1）四川省农业碳排放量呈现波动下降趋势,其时间演变轨迹可大致归为“波动下降、持续上升、快速下降、回升”等4个阶段,农业碳排放强度逐年递减;（2）各市州农业碳排放量呈现出明显的“四周高、中间低”的空间分布特征;（3）全省、川西地区、成都平原地区、川东地区农业碳排放强度均呈现递减态势,空间差异缩小,但各自存在一定区别;（4）农业发展水平与农业碳排放呈“倒U型”关系,农业产业结构、产业集聚水平、城镇化水平、农地规模经营对农业碳排放均具有正向影响,机械化水平、农业财政支持则表现出负向影响;（5）相较于经济层面,社会层面因素对农业碳排放的贡献程度更大,其中机械化水平、农业财政支持、农业产业结构和城镇化水平的贡献程度依次居于前四,其解释力合计达到了80.016%。[结论]研究四川省农业碳排...     

河南省现代农业示范区空间布局及优化

[目的]现代农业示范区的合理空间布局对有效发挥示范区的辐射带动作用及生产布局的“落地生根”至关重要。对河南省现代农业示范园区空间布局进行分析,把握其存在的问题并提出优化建议,以期为发挥示范区辐射带动作用,推进河南省现代农业发展提供借鉴。[方法]以河南省166个现代农业示范区为研究对象,采用GIS10.1对现代农业示范区空间分布及行政区划分布进行可视化表达;采用最邻近点指数对河南省现代农业示范区的空间凝聚特征进行分析,采用地理集中指数及基尼系数对其空间分布集中度进行分析,利用核密度估计法对其空间形态特征进行可视化表达。[结果](1)河南省现代农业示范区在省域范围内呈集聚分布;在市域范围内分布不均衡,主要以集聚型分布为主。(2)河南省现代农业示范园区呈较集中分布,但集中分布程度很低。(3)示范区空间布局模式总体上呈“一核、五带”型,均集中在河南省北部。(4)示范区分布密度呈现“北高南低、东高西低”的空间分布格局,西部三门峡、洛阳市中心以南、平顶山市中心以西、南阳市中心以北区域是河南省现代农业示范区空间格局分布最薄弱区域。[结论]河南省现代农业示范区空间布局现状对发挥其对全省范围农业的示范带动作用并不明显,若不进行优化将会产生极化效应。“三核、多带,区域间平衡布局”是河南省现代农业园区空间优化布局。     

河南省旅游景点的时空分析特征以及影响因素分析

景区是旅游活动的主要区域.利用GIS空间分析工具探讨了河南省2008年、2017年、2019年三个年份的3A级以上旅游景区的空间分布状态,并对其影响因素进行相关性分析.结果表明,(1)河南省旅游景区分布呈现一定程度的聚集,并在郑汴洛形成"三点一线"的旅游模式;(2)河南省旅游景区在时空上呈现扩张的趋势;(3)河南省3A...     

应用组合模型对河南省碳排放量的预测

过多依赖化石能源的消费,进而引起全球气候的问题越来越严重。中国经济的快速发展所伴随的高耗能产业等对化石燃料的消耗,成为当前发展低碳经济的重要阻碍。河南省作为发展中原经济区的一个非常重要的成员,对于中国的低碳经济发展起到非常重要的作用。本文在对河南省碳排放量测算的基础上,并对未来几年的碳排放量的进行预测,并提出合理建议。     

河南省4A级以上景区网络关注度研究

本文以河南省4A级以上景区为研究对象,以网络关注度为切入点,基于百度指数对2019～2021年全国34个省级行政区对河南省4A级以上景区的日均搜索量进行数据采集,采用数理统计和空间分析方法,从客源地和目的地两个角度分析景区网络关注度的空间格局和影响因素。