本文關(guān)鍵詞：武漢城市交通碳排放的時(shí)空演化及影響機(jī)制研究　出處：《華中師范大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：近年來(lái),城市經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展和城市空間不斷擴(kuò)張,居民出行需求迅猛增長(zhǎng),城市機(jī)動(dòng)化程度大大提高,帶來(lái)交通能源消費(fèi)量和碳排放量劇增、城市交通擁堵、霧霾污染頻發(fā)等負(fù)外部性效應(yīng),城市——已然成為交通碳排放最突出的空間單元。因此,如何實(shí)現(xiàn)城市交通的可持續(xù)發(fā)展、解決交通發(fā)展需求與節(jié)能減排的矛盾,成為亟待解決的重要課題。本研究從這一問(wèn)題導(dǎo)向出發(fā),對(duì)武漢市交通碳排放的時(shí)空演化及影響機(jī)制進(jìn)行分析,以期為減少城市交通碳排放量、建設(shè)"低碳交通"提供理論指導(dǎo)和借鑒。當(dāng)前有關(guān)城市交通碳排放的研究大多集中于城市整體交通碳排放的計(jì)算及影響因素研究等方面,對(duì)交通碳排放的空間分析相對(duì)較少,從而使得城市交通碳排放無(wú)法"落地"并制定針對(duì)性的減排策略�；诖�,本研究以構(gòu)建的交通碳排放模型和GIS空間分析方法為基礎(chǔ),從地理學(xué)的空間視角出發(fā),以武漢市2003-2013年空間矢量數(shù)據(jù)、交通發(fā)展數(shù)據(jù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等為依托,建立基于交通供給—需求的交通碳排放空間分配指標(biāo)體系和空間分配模型,詳細(xì)分析武漢市2003-2013年交通碳排放的時(shí)空演化及影響機(jī)制,對(duì)合理引導(dǎo)城市交通發(fā)展方向、減少交通碳排放量,制定因地制宜的交通碳減排策略,加快建成"低碳交通"具有重要的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。主要研究結(jié)論和研究成果如下:(1)2003-2013年武漢市綜合交通碳排放總體呈線性遞增趨勢(shì),并表現(xiàn)出波動(dòng)下降——穩(wěn)步增長(zhǎng)——快速上升的階段性演化特征。2003-2013年武漢市綜合交通碳排放總量從2003年的190.23萬(wàn)噸上升到2013年的585.43萬(wàn)噸,其組成結(jié)構(gòu)差異顯著擴(kuò)大,結(jié)構(gòu)形態(tài)趨向于"倒金字塔"形的失穩(wěn)態(tài)演化;其中公共交通、私人交通、貨運(yùn)交通和其他交通方式的碳排放比例結(jié)構(gòu)由2003年的35.5%:38.0%:17.1%:9.4%演化為2013年的17.1%:68.6%:11.3%:3.0%。公共交通碳排放的時(shí)序變化呈"螺旋態(tài)"演進(jìn)趨勢(shì),其占綜合交通碳排放的比重顯著下降。私人交通碳排放成為綜合交通碳排放的"序參量",其碳排放量由2003年的72.4萬(wàn)噸增長(zhǎng)到2013年的401.9萬(wàn)噸。城市交通碳排放效率是多因素耦合作用的結(jié)果,常規(guī)公交車碳排放效率最高,私家車碳排放效率最低。(2)城市交通碳排放是交通供給——交通需求兩大模塊要素協(xié)同耦合作用的結(jié)果。交通供給模塊是交通碳排放產(chǎn)生的物質(zhì)基礎(chǔ)和空間載體,交通需求模塊是交通碳排放產(chǎn)生的驅(qū)動(dòng)力,是出行者滿足自身出行需求的產(chǎn)物。(3)武漢市交通碳排放的整體空間格局演化特征表現(xiàn)為:由中心極化結(jié)構(gòu)向"核心—外圍"圈層結(jié)構(gòu)演化,且在平穩(wěn)演化過(guò)程中逐漸"鎖定"下來(lái)。武漢市交通碳排放高值區(qū)的分布以三環(huán)內(nèi)區(qū)域?yàn)橹行难剀壍澜煌?、2號(hào)線方向呈"人"字形延伸。漢口中心區(qū)和東湖新技術(shù)開發(fā)區(qū)是主要高碳聚集地,區(qū)域間交通碳排放總量的差異呈先擴(kuò)大后縮小的趨勢(shì)。人均交通碳排放的區(qū)域分布表現(xiàn)出內(nèi)陷的"盆地形"結(jié)構(gòu)特征,與區(qū)域交通碳排放總量的空間分布格局呈倒置關(guān)系,中間低、外圍高、沿凸出條帶呈放射狀分布的總體格局保持穩(wěn)定,三環(huán)線以內(nèi)人均交通碳排放量最低,沿三環(huán)線周圍人均交通碳排放最高。地均交通碳排放的空間分布格局呈中心極化型的集聚分布特征,且空間分布格局變動(dòng)較小,表現(xiàn)出收縮和割離趨勢(shì)。各區(qū)域人均、地均交通碳排放量持續(xù)增長(zhǎng),區(qū)域間人均、地均交通碳排放差異擴(kuò)大,不均衡性增強(qiáng)。(4)城市交通碳排放與經(jīng)濟(jì)社會(huì)等因素間的相關(guān)性較強(qiáng),呈顯著的異速生長(zhǎng)關(guān)系。城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城市擴(kuò)張和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等指標(biāo)與交通碳排放呈負(fù)異速生長(zhǎng)關(guān)系,人口、機(jī)動(dòng)車數(shù)量與交通碳排放呈正異速生長(zhǎng)關(guān)系。機(jī)動(dòng)車數(shù)量和公路里程是交通碳排放"成長(zhǎng)"的決定性因素,其與交通碳排放呈顯著正相關(guān)關(guān)系。機(jī)動(dòng)車總數(shù)增加帶來(lái)的碳排放增加量遠(yuǎn)大于節(jié)能減排技術(shù)進(jìn)步和燃油效率提高帶來(lái)的碳排放減少量,公路里程的增長(zhǎng)對(duì)汽車出行者造成刺激和鼓勵(lì)作用,道路交通供給的增加反過(guò)來(lái)產(chǎn)生了新的交通碳排放誘增量。(5)基于對(duì)武漢市交通碳排放時(shí)空演化及影響機(jī)制的研究,本文從"源頭—過(guò)程—末端"角度針對(duì)性的提出完整的低碳交通優(yōu)化路徑。第一,規(guī)劃引導(dǎo)(源頭)層面,從土地利用規(guī)劃、交通規(guī)劃、城市空間規(guī)劃等角度提出優(yōu)化措施。第二,交通供給優(yōu)化(過(guò)程)層面,從優(yōu)化交通供給結(jié)構(gòu)、提升交通供給水平兩方面提出策略建議。第三,交通需求調(diào)控(末端)層面,從控制小汽車過(guò)快增長(zhǎng)、加強(qiáng)綠色交通方式推廣、加強(qiáng)交通管理與調(diào)控等方面提出調(diào)控對(duì)策。
[Abstract]:In recent years, the rapid economic development of city and city space expansion, the rapid growth of city residents travel demand, mechanization degree is greatly improved, bring traffic energy consumption and carbon emissions increase, city traffic congestion, pollution haze frequent negative externalities, city has become the most prominent space unit of traffic carbon emissions. Therefore, how to realize the sustainable development of urban traffic, to solve the contradiction between the demand of traffic development and the energy saving and emission reduction has become an important issue to be solved urgently. Based on this problem orientation, this study analyzes the temporal and spatial evolution and impact mechanism of traffic carbon emissions in Wuhan, in order to provide theoretical guidance and reference for reducing urban traffic carbon emissions and building "low-carbon traffic". The current research on city traffic carbon emissions are mostly concentrated on the whole city traffic carbon emissions calculation and influence factors of traffic carbon emissions research, spatial analysis is relatively small, so that the city can not transport carbon emissions "landing" and to develop targeted mitigation strategies. Based on this, the traffic carbon emission model and GIS space based on the construction method for the foundation, starting from the spatial perspective of geography, based on Wuhan 2003-2013 space vector data, traffic data, the development of social economic data as the basis, the establishment of traffic supply - demand of traffic carbon emissions space allocation index system and space allocation based on the model, a detailed analysis of spatial evolution and influence of 2003-2013 traffic carbon emission mechanism in Wuhan City, to guide the rational development of city traffic direction, reduce traffic emissions, making traffic carbon emission reduction measures to local conditions, to speed up the completion of "has important practical significance of low carbon transport". The main conclusions and research results are as follows: (1) in the 2003-2013 years, the carbon emissions of Wuhan's comprehensive transportation showed a linear increasing trend, and showed a gradual decline of steady growth -- a rapid evolution. 2003-2013 Wuhan city comprehensive traffic carbon emissions increased from 1 million 902 thousand and 300 tons in 2003 to 5 million 854 thousand and 300 tons in 2013, its structure significantly expanded, the structure tends to form the "inverted Pyramid" shape instability evolution; the proportion of carbon emissions among the structure of public transportation, private traffic, freight traffic and other traffic modes by 2003 35.5%: 38%: 17.1%: 9.4% for the 2013 17.1% evolution: 68.6%: 11.3%: 3%. The time series of carbon emissions in public transport has a "spiral" trend, and its proportion to comprehensive traffic carbon emissions is significantly reduced. Carbon emissions from private transportation have become a "sequence parameter" of integrated traffic carbon emissions, and their carbon emissions increased from 724 thousand tons in 2003 to 4 million 19 thousand tons in 2013. The carbon emission efficiency of urban traffic is the result of multi factor coupling, the efficiency of conventional bus carbon emission is the highest, and the carbon emission efficiency of private car is the lowest. (2) the carbon emission of urban traffic is the result of the synergistic coupling effect of two major modules of traffic demand - traffic demand. Traffic supply module is the material basis and space carrier of traffic carbon emissions. Traffic demand module is the driving force of traffic carbon emissions, and it is a product of travelers meeting their travel needs. (3) the overall spatial pattern of transportation carbon emissions in Wuhan is characterized by the evolution from the central polarization structure to the core periphery structure, and gradually locked down in the process of steady evolution. The distribution of high value area of traffic carbon emission in Wuhan is in the center of the three ring region, which extends along the direction of "human" in the direction of rail transit 1 and line 2. The central area of Hankou and the new technology development zone in East Lake are the main high carbon areas. The difference of the total amount of carbon emissions between regions shows a tendency to expand first and then reduce. The per capita traffic carbon emissions of regional distribution showed invagination of the "basin" structure, and the carbon emissions of regional traffic spatial distribution pattern is inverted, low, middle, high convex strip along the periphery of a general pattern of radial distribution remained stable, tricyclic line within the minimum carbon emissions per capita traffic along. The three ring around the highest carbon emissions per capita traffic. The spatial distribution pattern of land average traffic carbon emissions is characterized by centrally polarized distribution, and the spatial distribution pattern changes little, showing the trend of contraction and cut off. The per capita and ground average traffic carbon emissions in each region continued to increase, and the regional per capita and ground average traffic carbon emission differences expanded, and the imbalance increased. (4) the correlation between urban traffic carbon emission and economic and social factors is strong, and it has a significant relationship of different speed growth. Indicators such as urban economic development, urban expansion and infrastructure construction have a negative allometric relationship with traffic carbon emissions. The number of population and motor vehicles is positively correlated with traffic carbon emissions. The number of motor vehicles and the road mileage are the decisive factors of the "growth" of the traffic carbon emissions, which have a significant positive correlation with the traffic carbon emissions. The total number of motor vehicles increased carbon emissions increase is much larger than the amount of energy saving and emission reduction technology progress and improve fuel efficiency of the carbon emission reduction amount, highway mileage increases to stimulate and encourage the automobile travelers, increase road traffic supply in turn creates new traffic carbon emissions by increment. (5) based on the research on the spatial and temporal evolution and impact mechanism of traffic carbon emissions in Wuhan, this paper proposes a complete low-carbon transportation optimization path from the perspective of "source process end". First, the planning guidance (source) level, from the land use planning, transportation planning, urban space planning and other aspects of optimization measures. Second, the transport supply optimization (process) level, from the optimization of the transport supply structure, improve the level of traffic supply level two aspects of the proposed strategy. Third, traffic demand regulation (Mo Duan) level, from the control of excessive growth of cars, strengthen the promotion of green traffic mode, strengthen traffic management and regulation and other aspects, put forward countermeasures.
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：X73

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