本文選題：DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù) + 碳排放��； 參考：《中國人口·資源與環(huán)境》2017年09期

【摘要】：中國能源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)"橫向不可比,縱向不可加"現(xiàn)象依然突出,尤其是分省能源消費(fèi)統(tǒng)計(jì)千差萬別,給分省碳排放評估帶來了較大困難,如何利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)科學(xué)合理地估算中國分省碳排放是當(dāng)前亟須研究的問題。本文運(yùn)用DMSP/OLS全球穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù),在通過相互校正、年內(nèi)融合和年際間校正等系列處理得到中國分省穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,首先分別構(gòu)建中國分省穩(wěn)定夜間燈光亮度DN值與人均碳排放和單位面積碳排放之間的時空地理加權(quán)回歸模型,兩個模型整體效果均較好,擬合優(yōu)度分別高達(dá)96.74%和99.24%;其次運(yùn)用穩(wěn)定夜間燈光亮度DN值對分省人均碳排放和單位面積碳排放進(jìn)行時空模擬;最后運(yùn)用人口規(guī)模和土地面積對分省碳排放進(jìn)行估算。估算結(jié)果顯示:(1)整體來看,2000—2013年年均碳排放模擬值與實(shí)際值6.3349×109t較為接近,兩個模型的相對誤差均在0.5%以內(nèi)。(2)分年度來看,所有年份的相對誤差均在5%以內(nèi),2006年分省加總碳排放模擬值與實(shí)際碳排放6.2036×109t最為接近,絕對誤差和相對誤差均較小,兩個模型模擬值的相對誤差均為0.04%。(3)分省域來看,2000—2013年年均碳排放模擬值與實(shí)際碳排放均非常接近,除海南和寧夏外,其余28個省區(qū)市的相對誤差均在1%以內(nèi)。(4)分年度分省域來看,以2013年為例,40%省份的相對誤差在2%以內(nèi),70%省份的相對誤差在5%以內(nèi)。從整體、分年度、分省域、分年度分省域的估算結(jié)果來看,基于穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù)的中國分省碳排放時空模擬效果良好。因此,運(yùn)用衛(wèi)星夜間燈光數(shù)據(jù)可以較為準(zhǔn)確地對中國分省碳排放進(jìn)行估算和預(yù)測,為衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)服務(wù)分省碳排放監(jiān)測和評估提供一種補(bǔ)充性參考。
[Abstract]:The phenomenon of "horizontal incomparable, vertical insuperable" in China's energy statistics is still prominent, especially the disparity of energy consumption statistics by province, which brings great difficulties to the assessment of carbon emissions by province. How to use satellite remote sensing data scientifically and reasonably to estimate China's carbon emissions by province is an urgent problem to be studied at present. In this paper, the global stable night light data of DMSPP / OLS are used to obtain stable night light data from provinces of China through a series of processing such as mutual correction, intra-year fusion and inter-annual correction. Firstly, the spatio-temporal and geographical weighted regression models between the stable luminance DN value and the carbon emission per capita and carbon emission per unit area of each province in China are constructed, respectively. The two models have good overall effect. The goodness of fit is as high as 96.74% and 99.24% respectively. Secondly, the space-time simulation of carbon emissions per capita and carbon emissions per unit area is carried out by using the DN value of light brightness at night. Finally, the estimation of carbon emissions per province is carried out by using population scale and land area. The results show that: (1) the simulation value of carbon emissions from 2000 to 2013 is close to the actual value of 6.3349 脳 10 ~ (9) t, and the relative error of the two models is within 0.5%. (2) from the point of view of each year, The relative error of all years is less than 5%, and the simulation value of total carbon emission in 2006 is the closest to the actual carbon emission of 6.2036 脳 10 9 t, and the absolute error and relative error are small. The relative error of the simulated values of the two models is 0.04. (3) the simulated average annual carbon emissions from 2000 to 2013 are very close to the actual carbon emissions, except for Hainan and Ningxia. The relative error of the other 28 provinces is within 1%. (4) the relative error of 40% provinces is within 2% or 70% of the provinces in 2013, and the relative error of the provinces is less than 5%. From the estimation results of the whole, annual, provincial and annual, it is found that the spatio-temporal simulation of carbon emissions in China based on stable night lighting data is effective. Therefore, satellite night light data can be used to estimate and predict the carbon emissions of each province in China, which provides a supplementary reference for the monitoring and evaluation of carbon emissions by province in satellite remote sensing image data service.
【作者單位】： 國家信息中心;
【基金】：國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目“氣候變化經(jīng)濟(jì)影響綜合評估模式研究”(批準(zhǔn)號:2016YFA0602601);國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目“中國實(shí)現(xiàn)2030年碳排放峰值目標(biāo)的優(yōu)化路徑研究”(批準(zhǔn)號:2016YFA0602800) 國家科技重大專項(xiàng)“涪陵頁巖氣開發(fā)示范工程”(批準(zhǔn)號:2016ZX05060) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“支撐省級能源規(guī)劃評估的能源需求預(yù)測模型體系研究”(批準(zhǔn)號:71573062)
【分類號】：X321;X87

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 胡初枝;黃賢金;鐘太洋;譚丹;;中國碳排放特征及其動態(tài)演進(jìn)分析[J];中國人口.資源與環(huán)境;2008年03期

2 趙敏;張衛(wèi)國;俞立中;;上海市能源消費(fèi)碳排放分析[J];環(huán)境科學(xué)研究;2009年08期

3 萊斯特R.布朗;李康民;;美國向大規(guī)模降低碳排放邁進(jìn):兩年下降9%[J];世界環(huán)境;2009年06期

4 李皓;;算一算自家的碳排放[J];科技潮;2010年01期

5 ;碳泄露[J];求是;2010年04期

6 張秀梅;李升峰;黃賢金;李穎;;江蘇省1996年至2007年碳排放效應(yīng)及時空格局分析[J];資源科學(xué);2010年04期

7 ;法國政府宣布擱置碳排放稅計(jì)劃[J];節(jié)能與環(huán)保;2010年04期

8 ;香港特別行政區(qū):年人均碳排放略低于全球平均水平[J];四川建材;2010年04期

9 張超;;碳排放、家庭與城市發(fā)展[J];產(chǎn)經(jīng)評論;2010年04期

10 姜鑫民;;正確看待中國碳排放增加[J];中國石油石化;2010年20期

相關(guān)會議論文 前10條

1 胡初枝;黃賢金;;區(qū)域碳排放及影響因素差異比較研究——以江蘇省為例[A];第二屆全國循環(huán)經(jīng)濟(jì)與生態(tài)工業(yè)學(xué)術(shù)研討會暨中國生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)會工業(yè)生態(tài)經(jīng)濟(jì)與技術(shù)專業(yè)委員會2007年年會論文集[C];2007年

2 劉紅光;劉衛(wèi)東;;貿(mào)易對中國產(chǎn)業(yè)能源活動碳排放的影響研究[A];中國地理學(xué)會百年慶典學(xué)術(shù)論文摘要集[C];2009年

3 劉慶;雷莉萍;侯姍姍;;中國一次能源消耗碳排放區(qū)域性特征發(fā)展分析[A];經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變與自主創(chuàng)新——第十二屆中國科學(xué)技術(shù)協(xié)會年會（第三卷）[C];2010年

4 姚亮;劉晶茹;;中國八大區(qū)域間碳排放轉(zhuǎn)移研究[A];2010中國可持續(xù)發(fā)展論壇2010年�？ㄒ唬C];2010年

5 王寧;;煤炭行業(yè)降低碳排放強(qiáng)度的措施研究[A];第十三屆中國科協(xié)年會第7分會場-實(shí)現(xiàn)“2020年單位GDP二氧化碳排放強(qiáng)度下降40-45%”的途徑研討會論文集[C];2011年

6 胡初枝;黃賢金;;江蘇省碳排放及影響因素區(qū)域差異比較研究[A];中國地理學(xué)會2007年學(xué)術(shù)年會論文摘要集[C];2007年

7 黃賢金;胡初枝;;區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化的碳排放效應(yīng)研究——以江蘇省為例[A];中國地理學(xué)會2007年學(xué)術(shù)年會論文摘要集[C];2007年

8 黃蕊;王錚;劉慧雅;劉曉;翟石艷;馬曉哲;;中部六省的碳排放趨勢研究[A];地理學(xué)核心問題與主線——中國地理學(xué)會2011年學(xué)術(shù)年會暨中國科學(xué)院新疆生態(tài)與地理研究所建所五十年慶典論文摘要集[C];2011年

9 高揚(yáng);張曉明;周茂松;曾棟鴻;;城市居住社區(qū)交通碳排放特征及交通碳排放評估模型研究——以廣州市為例[A];2012城市發(fā)展與規(guī)劃大會論文集[C];2012年

10 吳婕;肖榮波;江海燕;艾勇軍;;廣州居住社區(qū)碳排放評估方法與評估工具研究[A];2012城市發(fā)展與規(guī)劃大會論文集[C];2012年

相關(guān)重要報紙文章 前10條

1 記者 李學(xué)梅;法擱置碳排放稅計(jì)劃[N];新華每日電訊;2010年

2 國網(wǎng)能源研究院博士 陳武 國網(wǎng)能源研究院碩士 常燕;中國碳排放符合世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展一般規(guī)律[N];中國電力報;2011年

3 本報記者 任佳;尋求碳排放計(jì)算新方法[N];中國建設(shè)報;2013年

4 記者 雷新;2011年中國碳排放占到世界總量的24%[N];人民政協(xié)報;2013年

5 暨南大學(xué)教授 孫東川;是碳排放，還是碳消費(fèi)？[N];光明日報;2013年

6 公管學(xué)院;齊曄、何建坤等與美英科學(xué)家辨析中國碳排放之謎[N];新清華;2013年

7 本報實(shí)習(xí)記者 王小川;北京碳排放權(quán)指標(biāo)交易開放在即[N];中國證券報;2013年

8 李榮;上海出臺碳排放管理辦法[N];中國能源報;2013年

9 記者 楊汛;碳排放罰款“第一單”兩周內(nèi)下發(fā)[N];北京日報;2014年

10 記者 王秀蘭 實(shí)習(xí)記者 劉鵬程;美國將控制電廠碳排放[N];中國化工報;2013年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 王秋賢;基于3E模型的中國碳排放地域差異及碳排放空間計(jì)算研究[D];中國科學(xué)院煙臺海岸帶研究所;2015年

2 黃杰;外商直接投資對中國碳排放強(qiáng)度的影響研究[D];蘭州大學(xué);2015年

3 李炎亭;甘肅產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動的碳排放效應(yīng)研究[D];蘭州大學(xué);2015年

4 錢明霞;產(chǎn)業(yè)部門關(guān)聯(lián)碳排放及責(zé)任的實(shí)證研究[D];江蘇大學(xué);2015年

5 陳立蕓;公平與效率權(quán)衡下的碳排放權(quán)初始分配及減排成本研究[D];天津大學(xué);2015年

6 陳亞楠;能源消費(fèi)碳排放驅(qū)動因素分析與實(shí)證研究[D];天津大學(xué);2015年

7 梅天華;基于求償權(quán)的電力碳排放權(quán)公平分配及收益機(jī)制研究[D];浙江大學(xué);2015年

8 王乃春;青島市城鎮(zhèn)碳排放水平及低碳城鎮(zhèn)評價體系研究[D];中國海洋大學(xué);2015年

9 徐杰;低碳城市重點(diǎn)行業(yè)碳排放監(jiān)控與優(yōu)化決策研究[D];華北電力大學(xué)(北京);2016年

10 田雷;吉林省能源碳排放驅(qū)動因素與新常態(tài)背景下碳排放趨勢研究[D];吉林大學(xué);2016年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王琴;河西走廊灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)的人口生存碳排放評估[D];蘭州大學(xué);2010年

2 肖翔;江蘇城市15年來碳排放時空變化研究[D];南京大學(xué);2011年

3 牛曉婧;甘肅省碳排放特征及行業(yè)碳排放強(qiáng)度貢獻(xiàn)率分析[D];蘭州大學(xué);2012年

4 趙明;城市化對上海市碳排放的影響分析[D];合肥工業(yè)大學(xué);2012年

5 何偉;城市化發(fā)展與碳排放的關(guān)系研究[D];上海師范大學(xué);2015年

6 王天格;基于我國碳排放制度下的企業(yè)碳會計(jì)核算體系研究[D];遼寧大學(xué);2015年

7 吳梅;江蘇省碳排放驅(qū)動因素的動態(tài)特征研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

8 戰(zhàn)文娟;山東省金融發(fā)展與碳排放關(guān)系研究[D];青島理工大學(xué);2015年

9 段康;基于重置成本法的碳排放權(quán)價值評估[D];蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué);2015年

10 王嬋娟;中國碳減排財(cái)稅政策研究[D];天津商業(yè)大學(xué);2015年

，

本文編號：2106362