安徽省低碳城市評價及建設路徑研究
發(fā)布時間：2020-12-13 16:13
近年來高速發(fā)展的工業(yè)文明給全球氣候和生態(tài)環(huán)境帶來了巨大壓力,最顯著的影響就是CO2的排放量日益增加。而城市作為人類生產生活的中心,不可避免地成為碳排放量的主要源頭,因此控制城市的碳排放量理所當然地成為了低碳減排工作的重中之重。這也促使建設低碳城市成為世界各國緩解矛盾的重要舉措,因此開展區(qū)域低碳建設水平評價對研究碳排放水平及改善低碳城市建設現狀具有重要意義。本文以安徽省為例,收集相關數據,采用具體的方法對該省2013-2017年間的低碳城市建設水平進行了評價,同時采用情景分析法構建三種發(fā)展情景對接下來安徽省能源消費與碳排放進行趨勢預測分析,最后根據分析和預測結果提出了相對應的政策建議。本文在對低碳城市建設的相關概念及理論基礎的基礎上,運用綜合系數法對安徽省的碳排放水平進行了測算;采用面板數據模型對該省五年間影響碳排放的主要因素進行了大致分析;構建區(qū)域低碳城市發(fā)展水平評價指標體系,基于主成分分析、層次分析及聚類分析模型,評價了安徽省16個地級市五年的碳排放建設水平。結果可知安徽省低碳城市建設雖然已初見成效,但也還有產業(yè)結構不合理、能源利用率低、地區(qū)發(fā)展不平衡等問題,總...
【文章來源】：合肥工業(yè)大學安徽省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數】：84 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
013-2017五年安徽省各地級市碳排放量對比
圖 3.2 霍斯曼檢驗結果截圖Fig 3.2 The result of Hausman test結果差修正項，見式（3-4）。iiecm =Y （-1）-βXviews 操作，得最終個體固定效應模型，軟件操作如圖 3-3，結-6）。0.182980LNTL(-2.003347)-6.696585-0.046746-0.148306-0.829539(4.644530)-0.0563230.032848(3.575700)3.2900408.0547273.2314540.581009ecm0.296633LNitititit++=++（）（）（）（）LNGLLNISLNPULLNECICELEDLititit
圖 3.3 模型建立結果Fig 3.3 The result of model building數據回歸分析得調整的擬合優(yōu)度為約為 1.00，說明方程擬合效果很好，DW 值符存在自相關性，F 值對應 P 小于α=0.05，說明整體關系顯著。根l 的 P 值，為 0.41，大于所取顯著性水平α=0.05 的要求，判斷該項017 年間對碳排放量的影響作用較小，其余 P 值均符合要求，因此碳排放量產生影響。模型可以看出，在 2013-2017 五年的時間段內，變量指標 EDL、指標系數為正值，說明經濟水平的提高、能源消費強度的增加以及入對碳排放量具有正向驅動作用，碳排放量隨之增大而增大；而指標系數為負，說明產業(yè)結構的變化、綠化覆蓋率的增加對碳排放用，碳排放量隨之增加而減少。總體說明安徽省五年內碳排放影響階段，因本文涉及年份時間較短，雖進行了誤差修正，但總體上建
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于結構路徑分析的中國居民消費對碳排放的拉動作用研究[J]. 張瓊晶,田聿申,馬曉明. 北京大學學報(自然科學版). 2019(02)
[2]低碳城市試點政策落實的問題及其對策[J]. 劉天樂,王宇飛. 環(huán)境保護. 2019(01)
[3]基于GM(1,1)和因子分解模型的區(qū)域能源消費情景分析——以遼寧省為例[J]. 姜璐,陳興鵬,孔云霄,張子龍,薛冰. 生態(tài)學雜志. 2019(01)
[4]低碳城市建設評價:理論基礎、分析框架與政策啟示[J]. 周枕戈,莊貴陽,陳迎. 中國人口·資源與環(huán)境. 2018(06)
[5]中國城市低碳發(fā)展水平評估方法研究[J]. 石龍宇,孫靜. 生態(tài)學報. 2018(15)
[6]可持續(xù)框架下的城市低碳社區(qū)[J]. 石龍宇,許通,高莉潔,韓林桅,李倩瑜. 生態(tài)學報. 2018(14)
[7]世界主要國家碳排放影響因素分析——基于變系數面板模型[J]. 韓夢瑤,劉衛(wèi)東,唐志鵬,夏炎. 資源科學. 2017(12)
[8]中國居民生活碳排放增長路徑研究[J]. 曲建升,劉莉娜,曾靜靜,李恒吉. 資源科學. 2017(12)
[9]基于熵權-TOPSIS法的低碳城市發(fā)展水平評價及障礙度分析——以天津市為例[J]. 王磊,周亞楠,張宇. 科技管理研究. 2017(17)
[10]我國低碳城市發(fā)展影響機制研究——基于35個副省級以上城市樣本的實證分析[J]. 趙濤,于晨霞,潘輝. 經濟問題. 2017(08)
博士論文
[1]資源型城市低碳生態(tài)轉型的建設路徑研究[D]. 苗君強.天津大學 2014
碩士論文
[1]低碳城市評價體系研究[D]. 宋凱.陜西師范大學 2012
[2]湖南省工業(yè)行業(yè)碳排放估算及影響因素研究[D]. 朱容.湖南大學 2011
[3]低碳城市評價體系研究[D]. 王玉芳.河北大學 2010
[4]計量經濟學中的面板數據模型分析[D]. 武大勇.華中科技大學 2006
本文編號：2914816
【文章來源】：合肥工業(yè)大學安徽省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數】：84 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
013-2017五年安徽省各地級市碳排放量對比
圖 3.2 霍斯曼檢驗結果截圖Fig 3.2 The result of Hausman test結果差修正項，見式（3-4）。iiecm =Y （-1）-βXviews 操作，得最終個體固定效應模型，軟件操作如圖 3-3，結-6）。0.182980LNTL(-2.003347)-6.696585-0.046746-0.148306-0.829539(4.644530)-0.0563230.032848(3.575700)3.2900408.0547273.2314540.581009ecm0.296633LNitititit++=++（）（）（）（）LNGLLNISLNPULLNECICELEDLititit
圖 3.3 模型建立結果Fig 3.3 The result of model building數據回歸分析得調整的擬合優(yōu)度為約為 1.00，說明方程擬合效果很好，DW 值符存在自相關性，F 值對應 P 小于α=0.05，說明整體關系顯著。根l 的 P 值，為 0.41，大于所取顯著性水平α=0.05 的要求，判斷該項017 年間對碳排放量的影響作用較小，其余 P 值均符合要求，因此碳排放量產生影響。模型可以看出，在 2013-2017 五年的時間段內，變量指標 EDL、指標系數為正值，說明經濟水平的提高、能源消費強度的增加以及入對碳排放量具有正向驅動作用，碳排放量隨之增大而增大；而指標系數為負，說明產業(yè)結構的變化、綠化覆蓋率的增加對碳排放用，碳排放量隨之增加而減少。總體說明安徽省五年內碳排放影響階段，因本文涉及年份時間較短，雖進行了誤差修正，但總體上建
【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于結構路徑分析的中國居民消費對碳排放的拉動作用研究[J]. 張瓊晶,田聿申,馬曉明. 北京大學學報(自然科學版). 2019(02)
[2]低碳城市試點政策落實的問題及其對策[J]. 劉天樂,王宇飛. 環(huán)境保護. 2019(01)
[3]基于GM(1,1)和因子分解模型的區(qū)域能源消費情景分析——以遼寧省為例[J]. 姜璐,陳興鵬,孔云霄,張子龍,薛冰. 生態(tài)學雜志. 2019(01)
[4]低碳城市建設評價:理論基礎、分析框架與政策啟示[J]. 周枕戈,莊貴陽,陳迎. 中國人口·資源與環(huán)境. 2018(06)
[5]中國城市低碳發(fā)展水平評估方法研究[J]. 石龍宇,孫靜. 生態(tài)學報. 2018(15)
[6]可持續(xù)框架下的城市低碳社區(qū)[J]. 石龍宇,許通,高莉潔,韓林桅,李倩瑜. 生態(tài)學報. 2018(14)
[7]世界主要國家碳排放影響因素分析——基于變系數面板模型[J]. 韓夢瑤,劉衛(wèi)東,唐志鵬,夏炎. 資源科學. 2017(12)
[8]中國居民生活碳排放增長路徑研究[J]. 曲建升,劉莉娜,曾靜靜,李恒吉. 資源科學. 2017(12)
[9]基于熵權-TOPSIS法的低碳城市發(fā)展水平評價及障礙度分析——以天津市為例[J]. 王磊,周亞楠,張宇. 科技管理研究. 2017(17)
[10]我國低碳城市發(fā)展影響機制研究——基于35個副省級以上城市樣本的實證分析[J]. 趙濤,于晨霞,潘輝. 經濟問題. 2017(08)
博士論文
[1]資源型城市低碳生態(tài)轉型的建設路徑研究[D]. 苗君強.天津大學 2014
碩士論文
[1]低碳城市評價體系研究[D]. 宋凱.陜西師范大學 2012
[2]湖南省工業(yè)行業(yè)碳排放估算及影響因素研究[D]. 朱容.湖南大學 2011
[3]低碳城市評價體系研究[D]. 王玉芳.河北大學 2010
[4]計量經濟學中的面板數據模型分析[D]. 武大勇.華中科技大學 2006
本文編號：2914816
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