本文關(guān)鍵詞：基于夜間燈光的居民居住碳排放模型模擬研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：百年以來,全球氣候正經(jīng)歷著以氣溫變暖為主要特征的顯著變化,中國與全球的變暖基本同步,是世界上變暖較為激烈的地區(qū)之一。全球變化問題是21世紀人類社會面臨的最嚴峻的挑戰(zhàn)之一,應(yīng)對氣候變化逐漸成為國際談判、政府間合作、領(lǐng)導(dǎo)人會談的重要議題。IPCC將全球變化的主要原因歸結(jié)為溫室氣體濃度的上升,特別是CO2濃度的上升,化石燃料燃燒和土地利用變化所導(dǎo)致的碳排放被認為是引起全球變暖的最主要原因。第四次評估報告(IPCC-AR4)指出,20世紀中葉以來全球平均溫度的上升非�？赡苁侨祟惢顒釉斐傻臏厥覛怏w濃度增加的結(jié)果;第五次評估報告(IPCC-AR5)進一步指出,全球氣候系統(tǒng)的變暖是明確無誤的,并更加確認了人類活動和全球變暖之間的因果關(guān)系。2009年,中國已經(jīng)成為超過美國的全球最大的CO2排放國,在全國能源消費比例中,居民生活能源消費僅次于工業(yè)部門,成為第二大能源消費部門,若將間接居民生活能源消費計算在內(nèi),居民生活能源消費在全國能源消費總量中的比重已經(jīng)超過50%。隨著居民收入的不斷增長、消費結(jié)構(gòu)不斷升級,居民生活能源消費量和碳排放量均逐漸增加。生活能源消費結(jié)構(gòu)的多樣性、不同家庭能源消費的差異性,以及統(tǒng)計數(shù)據(jù)的復(fù)雜性,增加了居民生活能源消費量和碳排放的核算難度,且核算尺度大多停留在省、市級行政單元上,僅有少部分研究核算了縣級尺度上的居民生活能源消費量和碳排放量。利用統(tǒng)計數(shù)據(jù)核算居民生活能耗碳排放的工作量是相當(dāng)龐大的,再加上統(tǒng)計數(shù)據(jù)在不同尺度上的不一致性及粗糙性,縣鄉(xiāng)級尺度甚至更小尺度上的能源消耗量等數(shù)據(jù)的不易獲得性,以及精度的不確定性,都增加了高精度居民能耗碳排放量計算的難度,并且跨越行政界線核算碳排放更加困難。DMSP/OLS傳感器具有較高的光電放大特性,對夜間的燈光具有高度的光敏感性,可以監(jiān)測到夜間微弱的光源,為監(jiān)測人類活動提供了有效的數(shù)據(jù)源,DMSP/OLS數(shù)據(jù)具有易獲取性,目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于人口估算、火災(zāi)監(jiān)測、城市化進程、碳排放等方面。本文利用DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù),再輔以DNVI和DEM影像,利用空間數(shù)據(jù)模擬居民點密度,然后結(jié)合統(tǒng)計數(shù)據(jù)核算鄭州市居民居住碳排放,并基于模擬的居民點密度得到了1km×1km的居民居住碳排放空間分布格局,主要得出如下結(jié)論:(1)本文基于夜間燈光影像,又融合了NDVI、DEM影像,通過構(gòu)建模型模擬了居民點密度的空間分布格局,為更深一步的研究奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ),并且證實了空間數(shù)據(jù)可以較好地應(yīng)用于社會經(jīng)濟問題的研究中,為社會經(jīng)濟等相關(guān)領(lǐng)域的研究拓展了思路。(2)鄭州市市區(qū)和縣城中心的碳排放量較高,而周圍區(qū)域的碳排放量較低,整體上呈現(xiàn)多中心的空間分布格局,且部分中心有連成一線的趨勢,如上街區(qū)、滎陽市和鄭州市區(qū)緊密相連。鄭州市區(qū)的碳排放量明顯高于其他碳排放中心,1km2內(nèi)的碳排放量最高可達14466.55t CO2。各區(qū)域碳排放總量的高低順序為:金水區(qū)中原區(qū)管城回族區(qū)惠濟區(qū)新鄭市中牟縣二七區(qū)滎陽市鞏義市上街區(qū)登封市新密市。(3)采用標(biāo)準差分級法將鄭州市碳排放劃分為4個等級:低碳排放區(qū)、中等碳排放區(qū)、較高碳排放區(qū)、高碳排放區(qū)。高碳排放區(qū)主要位于金水區(qū)、管城回族區(qū)和中原區(qū),較高碳排放區(qū)也較為集中地分布在鄭州市區(qū),中等和較低碳排放區(qū)在各個市(區(qū)、縣)范圍內(nèi)分布較為均一。(4)鄭州市人均碳排放整體上呈東高西低、北高南低的空間格局,而以碳排放總量占絕對優(yōu)勢的金水區(qū)的人均碳排放卻明顯小于周圍區(qū)域,在空間上呈現(xiàn)凹點。(5)利用標(biāo)準差橢圓分布對碳排放總量和人均碳排放的空間分布格局進行了分析,結(jié)果表明人均碳排放空間分布的展布范圍大于碳排放總量的展布范圍,人均碳排放的橢圓中心較碳排放總量的橢圓中心偏西。由于金水區(qū)的人均碳排放較小,這一因素影響了人均碳排放的標(biāo)準差橢圓,說明人口密度較大程度上制約著人均碳排放。(6)利用Geo Da軟件分別分析碳排放總量和人均碳排放的空間集聚狀況,結(jié)果表明二者在空間上均表現(xiàn)出一定的空間正相關(guān);分別分析了人均碳排放與居民收入、人均GDP之間的相關(guān)性,結(jié)果表明:人均碳排放與人均收入呈空間正相關(guān),而人均碳排放和人均GDP卻呈現(xiàn)空間負相關(guān)。主要原因是人均GDP較高的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展較好,人口密集程度大,不僅節(jié)能減排技術(shù)較高,同時提高了能源利用效率,因此人均碳排放較低的區(qū)域多被人均GDP較高的區(qū)域所包圍。
【關(guān)鍵詞】：碳排放 DMSP/OLS 居民點密度 模型構(gòu)造
【學(xué)位授予單位】：河南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：X321;X87
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 緒論12-32
• 1.1 研究背景12-13
• 1.2 研究意義13-14
• 1.3 國內(nèi)外研究綜述14-29
• 1.3.1 DMSP/OLS研究綜述14-17
• 1.3.2 居民消費碳排放研究綜述17-27
• 1.3.3 居民居住碳排放研究方法27-28
• 1.3.4 小結(jié)28-29
• 1.4 主要研究內(nèi)容29-30
• 1.5 研究方法及技術(shù)路線30-32
• 1.5.1 研究方法30
• 1.5.2 技術(shù)路線30-32
• 第二章 研究區(qū)與數(shù)據(jù)32-38
• 2.1 研究區(qū)概況32-34
• 2.1.1 自然條件32-33
• 2.1.2 社會經(jīng)濟狀況33-34
• 2.2 遙感影像數(shù)據(jù)34-36
• 2.2.1 數(shù)據(jù)介紹34-35
• 2.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理35-36
• 2.3 統(tǒng)計數(shù)據(jù)36-38
• 第三章 居民點密度模擬38-48
• 3.1 指數(shù)構(gòu)造38-42
• 3.1.1 RAIⅠ計算38-40
• 3.1.2 RAIⅡ計算40-42
• 3.2 樣本區(qū)居民點密度的計算42-43
• 3.3 居民點密度的模擬43-48
• 3.3.1 居民點指數(shù)與居民點密度的模型關(guān)系43-44
• 3.3.2 精度檢驗44
• 3.3.3 閾值法提取城市建設(shè)用地44-46
• 3.3.4 居民點密度空間分布46-48
• 第四章 居民居住碳排放空間化48-54
• 4.1 模型基礎(chǔ)48
• 4.2 基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的居民居住碳排放核算48-50
• 4.2.1 居民居住碳排放核算方法48-49
• 4.2.2 居民居住碳排放量49-50
• 4.3 鄭州市居民居住碳排放模擬50-54
• 第五章 居民居住碳排放空間分異分析54-66
• 5.1 碳排放等級劃分54-55
• 5.2 人均碳排放空間分異55-56
• 5.3 碳排放分布橢圓56-58
• 5.4 空間自相關(guān)58-66
• 5.4.1 空間自相關(guān)分析方法58-59
• 5.4.2 自相關(guān)分析結(jié)果59-61
• 5.4.3 碳排放與居民收入和GDP的相關(guān)性分析61-66
• 第六章 結(jié)論與討論66-70
• 6.1 主要結(jié)論66-67
• 6.2 可能的創(chuàng)新點67
• 6.3 不足與展望67-70
• 參考文獻70-76
• 致謝76-78
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文78-79

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本文編號：417566