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基于超效率SBM模型的中國城市碳排放績效時空演變格局及預測

發(fā)布時間:2021-04-19 06:14
  由CO2排放所引起的氣候變化是當今社會所關注的熱點話題,提高碳排放績效是碳減排的重要途徑。目前關于碳排放績效的研究多從國家尺度和行業(yè)尺度進行探討,由于能源消耗統(tǒng)計數(shù)據(jù)有限,缺乏城市尺度的研究。基于遙感模擬反演的1992—2013年中國各城市碳排放數(shù)據(jù),采用超效率SBM模型對城市碳排放績效進行測定,構建馬爾可夫和空間馬爾可夫概率轉移矩陣,首次從城市尺度探討了中國碳排放績效的時空動態(tài)演變特征,并預測其長期演變的趨勢。研究表明,中國城市碳排放績效均值呈現(xiàn)波動中穩(wěn)定上升的趨勢,但整體仍處于較低的水平,未來城市碳排放績效仍具有較大的提升空間,節(jié)能減排潛力大;全國城市碳排放績效空間格局呈現(xiàn)"南高北低"特征,城市間碳排放績效水平的差異性顯著;空間馬爾科夫概率轉移矩陣結果顯示,中國城市碳排放績效類型轉移具有穩(wěn)定性,且存在"俱樂部收斂"現(xiàn)象,地理背景在中國城市碳排放績效類型轉移過程中發(fā)揮重要作用;從長期演變的趨勢預測來看,中國碳排放績效未來演變較為樂觀,碳排放績效隨時間的推移而逐步提升,碳排放績效分布呈現(xiàn)向高值集中的趨勢。因此未來中國應繼續(xù)加大節(jié)能減排力度以提高城市碳排放績效,實現(xiàn)國家節(jié)能減排目標;同時... 

【文章來源】:地理學報. 2020,75(06)北大核心CSSCIEICSCD

【文章頁數(shù)】:15 頁

【部分圖文】:

基于超效率SBM模型的中國城市碳排放績效時空演變格局及預測


1992-2013年中國城市碳排放績效變化趨勢

空間分布圖,碳排放,績效


圖2 1992-2013年中國城市碳排放績效變化趨勢為更好地了解中國城市碳排放績效的空間演變特征,使用ArcGIS 10.3軟件將全國城市碳排放績效可視化,得到中國城市碳排放績效空間分布圖(圖4)。從空間維度看,大多數(shù)城市的碳排放績效在研究期間內(nèi)均有較大的提升,其中1995—2000年提升尤為明顯。自2000年以來,湖南、湖北、江西、浙江、江蘇、安徽、山東和遼寧省等地區(qū)城市的碳排放績效均有較大幅度提升,而陜西、山西、河北、廣西和廣東省的城市碳排放績效提升幅度相對較低。值得注意的是,在2000—2005年期間黑龍江、吉林地區(qū)的城市碳排放績效較高,隨后出現(xiàn)一定程度的下滑;此外,陜西、河北、河南、廣東省等地區(qū)在2010—2013年期間均出現(xiàn)下滑的趨勢。至2013年,全國城市碳排放績效空間格局呈現(xiàn)“南高北低”特征,南方地區(qū)城市碳排放績效普遍高于北方地區(qū),主要呈現(xiàn)以湖南、四川為核心,碳排放績效逐漸向外降低的格局,黑龍江、吉林等地區(qū)為中國城市碳排放績效高值副核心,華北平原和東部沿海地區(qū)的城市碳排放績效相對較低。

影像,碳排放,投入產(chǎn)出,績效


本文研究內(nèi)容為基于投入產(chǎn)出視角測算中國城市碳排放績效,考慮到部分城市數(shù)據(jù)的缺失,最終研究對象為全國283個城市,研究時段為1992—2013年,從城市層面對全國碳排放績效及其空間溢出效應及未來演變趨勢進行評價。在有關碳排放績效核算的文獻中,最重要的投入要素一般為資本、勞動力、能源[20,29],對經(jīng)濟活動過程中碳排放的影響機制如圖1所示。借鑒已有研究,本文選取固定資產(chǎn)投資作為資本投入,選取各城市年末從業(yè)人數(shù)作為勞動力投入,選取城市電力消費作為能源投入,并選取國內(nèi)生產(chǎn)總值作為經(jīng)濟活動過程中的期望產(chǎn)出,將城市CO2排放量視為經(jīng)濟活動的非期望產(chǎn)出,構建中國城市碳排放績效投入產(chǎn)出指標體系(表1)。由于中國實行自上而下的能源統(tǒng)計模式,缺乏城市尺度的能源消費數(shù)據(jù),無法進行城市的碳排放核算。為分析城市尺度碳排放績效的空間溢出效應和發(fā)展趨勢,本文碳排放數(shù)據(jù)來自Wang等的研究[34],由夜間燈光影像模擬反演得到。根據(jù)DMSP/OLS夜間燈光影像獲取城市范圍內(nèi)的夜間燈光數(shù)據(jù)進行模擬,為確保夜間燈光模擬碳排放數(shù)據(jù)的精確性,將基于夜間燈光數(shù)據(jù)模擬的碳排放量結果與部分具有能源消費數(shù)據(jù)城市的統(tǒng)計計算值進行對比分析,發(fā)現(xiàn)模擬值與計算值的相對誤差為7.65%[35],具有較好的模擬精度,因此可以使用模擬結果開展中國城市尺度的碳排放績效研究。投入產(chǎn)出指標體系其余數(shù)據(jù)均來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》和相關城市統(tǒng)計資料,部分年份缺失數(shù)據(jù)通過線性插值法得到。為了消除通貨膨脹的影響以保證數(shù)據(jù)之間的可比性,國內(nèi)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資均折算為2000年不變價。2.2 研究方法

【參考文獻】:
期刊論文
[1]中國城市碳排放強度的空間溢出效應及驅動因素[J]. 王少劍,黃永源.  地理學報. 2019(06)
[2]基于SBM-DEA模型湖南省碳排放效率時空差異及影響因素分析[J]. 王兆峰,杜瑤瑤.  地理科學. 2019(05)
[3]基于三階段SBM模型的湖南省碳排放績效評價[J]. 王兆峰,杜瑤瑤.  中南林業(yè)科技大學學報(社會科學版). 2019(01)
[4]中國城市能源消費碳排放的區(qū)域差異、空間溢出效應及影響因素[J]. 王少劍,蘇泳嫻,趙亞博.  地理學報. 2018(03)
[5]山東省地市碳排放效率測度、影響因素與提升對策[J]. 宋杰鯤,梁璐璐,牛丹平,曹子建,張凱新.  中國石油大學學報(社會科學版). 2018(01)
[6]中國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展模式的趨同演化——以中國16種典型模式為例[J]. 曾剛,尚勇敏,司月芳.  地理研究. 2015(11)
[7]能源消費CO2排放研究綜述[J]. 王少劍,劉艷艷,方創(chuàng)琳.  地理科學進展. 2015(02)
[8]基于非期望產(chǎn)出SBM模型的中國各省份能源效率的實證分析[J]. 劉心,李淑敏.  數(shù)學的實踐與認識. 2015(02)
[9]中國碳排放的區(qū)域差異及演變特征分析與因素分解[J]. 鄧吉祥,劉曉,王錚.  自然資源學報. 2014(02)
[10]基于夜間燈光數(shù)據(jù)的中國能源消費碳排放特征及機理[J]. 蘇泳嫻,陳修治,葉玉瑤,吳旗韜,張虹鷗,黃寧生,匡耀求.  地理學報. 2013(11)



本文編號:3147002

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