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基于脱钩理论的烟台市碳排放效应分析 总被引：2，自引：4，他引：2
[目的]通过分析烟台市2000—2011年碳排放与经济发展之间的关系,为烟台市碳减排及发展低碳经济提供参考。[方法]基于土地利用碳源/碳汇研究的理论框架和计算模型,首先对烟台市土地利用、能源消费等数据进行分析,计算了不同土地利用类型的碳源/汇。然后利用Tapio脱钩模型分析该区碳排放与经济发展之间的脱钩弹性关系。[结果](1)建设用地是主要碳源,其面积与净碳排放量成倒U型库兹涅茨曲线关系。(2)林地为主要碳汇,其他用地影响较小且主要表现为碳汇。(3)烟台市净碳排放量在2001—2011年持续增长,年均增长率不断降低。[结论]烟台市碳减排工作已取得一定的成效,但减排形势依然严峻。其经济发展3个阶段(连接阶段、脱钩阶段Ⅰ和脱钩阶段Ⅱ)分别对应于其碳排放的高速增长、较快增长、稳定阶段这3阶段。 相似文献
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重庆市土地利用碳排放效应时空格局分异 总被引：2，自引：0，他引：2
运用文献分析法、归纳总结法、统计分析法测算了重庆市12 a来不同土地利用类型的碳排放,分析了变化特征并对其时空差异类型进行了划分。结果表明:（1）重庆市碳汇大于碳源,碳排放总量表现为碳吸收,1997—2008年碳吸收能力在波动中呈下降趋势,到2008年重庆市总碳吸收量为14 570.85万t;（2）各类用地中,林地为主要的碳汇,建设用地为主要的碳源,建设用地碳排放增长幅度最快,年增长率为9.89%,应控制碳排放的快速增长;（3）地均建设用地碳排放和单位产值碳排放强度较高,碳排放强度与经济发展水平呈正相关关系;（4）土地利用碳排放效应受多种因素限制,能源消耗是碳排放主体;（5）40个区县的土地利用碳排放效应在空间分布上存在较大差异,应实施差别化的碳减排调控策略,引导城市低碳发展。 相似文献
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[目的]分析山东省烟台市各区县土地利用结构与能源消耗碳排放的关联测度及其变化规律,为合理利用土地资源与低碳城市的建设提供科学建议。[方法]基于烟台市1986—2012年各区县的土地利用结构和能源消耗数据,采用碳排放量计算模型,测算出其能源消耗碳排放总量、碳排放强度和人均碳排放量,并运用灰色关联分析法,测度烟台市各区县土地利用结构与能源消耗碳排放的关联度。[结果]1 1986—2012年烟台市能源消费碳排放总量由3.05×106 t上升到1.494×107 t,增加了3.9倍;2 2012年烟台市各区县土地利用结构与能源消耗碳排放量、碳排放强度之间关联度最高的土地利用类型为园地,与人均碳排放量关联度最高的用地为交通运输用地;3烟台市各区县土地利用结构与能源消耗关联度较高的分别是园地(0.812 8)、城镇村及工矿用地(0.812 0)、水域及水利设施用地(0.805 9);4 1986—2012年烟台市各区县土地利用结构与能源消耗碳排放关联度较大的地区依次是长岛县(0.980 4)、芝罘区(0.962 4)和莱山区(0.948 0)。[结论]烟台市土地利用结构与能源消耗碳排放存在着密切的关联性,土地利用结构与能源消耗碳排放的关联度在空间上存在着差异性。 相似文献
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陕西省土地利用碳排放影响因素及脱钩效应分析 总被引：5，自引：0，他引：5
通过测算陕西省2001—2014年土地利用碳排放量,采用LMDI分解法探讨了土地利用碳排放变化的影响因素,并基于因素分解的结果构建脱钩弹性分解量化模型对经济增长和土地利用碳排放的脱钩效应进行分析。主要结论如下:（1）2001—2014年,陕西省土地利用碳排放量呈逐年递增趋势,13年间上升163%。（2）能源强度是唯一抑制土地利用碳排放增加的负效应因素,正效应因素对陕西省土地利用碳排放增加的贡献值由大到小依次为经济规模效应 > 能源碳排放强度效应 > 人口规模效应 > 土地规模效应;（3）各影响因素对土地利用碳排放与经济增长脱钩的贡献由大到小依次为经济规模效应 > 能源强度效应 > 能源碳排放强度效应 > 人口规模效应 > 土地规模效应,且能源强度效应对经济增长与土地利用碳排放脱钩状态的改善具有积极作用。研究结论有利于清晰了解土地利用碳排放影响因素及其影响经济增长和土地利用碳排放脱钩的内在作用机理,从而得出相应的碳减排政策启示。 相似文献
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[目的] 分析徐州市时空尺度下农业碳排放时空特征与脱钩效应,为江苏省徐州市及其周边资源型城市未来农业的绿色高质可持续发展以及农业经济的良性增长提供理论与数据参考。[方法] 采用排放系数法测算2000—2020年时空尺度下徐州市农业碳排放总量、强度和结构,而后基于Tapio脱钩模型分析其与农业经济发展间的脱钩关系。[结果] ①徐州市农业碳排放变化趋势总体呈“快速上升—波动上升—快速下降”3阶段,从2000年的1.61×106 t先增后减至2020年的1.69×106 t,形象地表现为“M”形。对农业碳排放贡献率大小依次是耕地利用(46.44%)、作物种植(31.90%)和牲畜养殖(21.66%),化肥是最主要碳源。②徐州市各区(县、市)农业碳排放量差异明显,经历了由升到降的长期演化进程,空间层面上总体呈现出“中部高,周边低”的分布格局,邳州市最为突出; ③徐州市农业碳排放与农业经济发展总体经历了“弱脱钩—强负脱钩—扩张负脱钩—强脱钩”的变化历程,且“十三五”以来主要表现为强脱钩。[结论] 徐州市农业碳排放随着低碳减排理念的不断深入而日趋合理,农业经济发展也取得了一定成效。 相似文献
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[目的] 土地利用变化是影响碳排放和环境质量的重要驱动力之一。研究土地利用碳排放时空格局变化与效应,为制定低碳发展策略提供理论依据。[方法] 基于灰色理论和生态承载系数,利用1980—2020年宁夏回族自治区22个县区土地利用和能源消耗数据,分析了土地利用变化与碳排放强度变化及效应。[结果] ①碳排放变化量与土地利用变化之间具有密切的关联性。其中,建设用地与碳排放的关联度最大,为0.95。②1980—2020年宁夏土地利用类型碳排放量净增加了5.24×107 t,增幅625.43%。建设用地面积以年均4.42%的速率增长,碳排放量增幅达2 385.85%;草地面积减少了2.95×105 hm2,碳汇量减少了5.80×104 t;林地对碳汇的贡献超过75%,且随林地面积的不断增大而增加。③1980—2020年宁夏土地利用碳排放强度以年均0.25 t/hm2的速率增大,中度及以上等级覆盖面积逐渐增大,在空间上形成沿黄城市碳排放强度高于中、南部的分布格局。④宁夏各县区碳排放生态承载系数空间差异明显,碳生态容量表现出北弱南强的分布格局。[结论] 1980—2020年宁夏土地利用碳排放强度逐渐增大,北部沿黄河各县区碳生态容量逐渐减小,中南部县区碳生态容量增大,但减排压力较大。建议优化建设用地空间格局,增加混交林面积,增强森林碳汇能力。 相似文献
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宁夏自治区土地利用变化及碳排放效应 总被引：3，自引：0，他引：3
《水土保持研究》2020,(1)
土地利用类型的改变是影响区域碳排放量的重要因素,土地利用类型的开发不当会影响当地碳平衡。采用2000—2016年宁夏的土地利用类型数据和能源消费数据,通过构建碳排放模型及计算相关指数,对宁夏16年来不同土地利用碳排放效应进行了分析。结果表明:(1)宁夏土地利用的碳排放量呈显著增加趋势,增长率达到了199.11%,但在2012年后增速变缓。(2) 2000—2002年宁夏最大碳源是耕地,2002—2016年宁夏最大碳源是建设用地,宁夏最大的碳汇是林地,林地增加的碳吸收量小于建设用地增加的碳排放量,建设用地的增加是碳排放的主要因素。(3)土地利用碳排放风险指数呈每年增长的趋势,在2012年后增速变缓。碳排放压力指数在2012年达到峰值以后下降。说明宁夏在2012年以后在经济发展过程中节能减排的效果显著,与生态的关系好转。(4)宁夏的减排重点在减少建设用地与耕地的碳排放的同时,加大林地与牧草地的覆盖率,提高其碳吸收能力。 相似文献
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乌鲁木齐市土地利用结构与碳排放的关联测度研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的]对乌鲁木齐市的土地利用结构与碳排放量的关系进行测度,分析一定时间范围内二者的关联度及其变化特征,从而探索土地利用碳减排途径,为乌鲁木齐市合理利用土地与生态、经济、社会效应的同步提升提供参考。[方法]基于乌鲁木齐市2001—2015年的土地利用变更数据和能源消耗数据,分别计算出碳排放总量、碳排放强度和人均碳排放量,并构建灰色关联度模型,测算乌鲁木齐市土地利用结构与碳排放总量、碳排放强度、人均碳排放量的关联系数和关联度。[结果]2001—2015年乌鲁木齐市碳排放量由8.31×10~6 t增加到2.10×10~7 t,增加了近2.6倍;土地利用结构与碳排放总量、碳排放强度和人均碳排放量三者关联度最高的分别是交通运输用地(0.730 8)、牧草地(0.765 1)和园地(0.821 5);建设用地与碳排放量关联度大。[结论]土地利用结构与碳排放的关系密切,通过科学合理地利用土地利用结构变化对碳收支的影响作用对土地利用结构进行调整,从而实现控制碳排放量是可行的。 相似文献
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[目的]研究贵州省人口与建设用地变化的关系,以促进土地资源优化配置。[方法]利用贵州省2000—2017年城乡人口及建设用地数据,采用脱钩模型和GIS空间分析方法,研究城乡人地关系演化过程。[结果]贵州省城镇人口持续增加,乡村人口逐年减少;城乡建设用地面积不断扩大,城镇和乡村建设用地同向增长。2000—2008年,贵州省城乡人口变化与建设用地扩张关系为强负脱勾类型,乡村人口与乡村建设用地变化为强负脱钩类型,城镇人口与城镇建设用地变化为扩张负脱钩类型。农村人口减少伴随着建设用地增加,农村人地关系处于较不合理状态;城镇人口和建设用地二者均增长,但建设用地增幅快于人口增幅。[结论]贵州省应积极推动农村宅基地流转,提高城乡建设用地集约利用水平,促进城乡融合。 相似文献
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近年来,我国城市化进程已经进入加速发展阶段,城市建设用地日益紧张,对山地城市来讲,建设用地的供需矛盾尤为突出。以城市建设用地扩张的地形梯度变化为切入点,运用重庆市主城区2001年、2007年和2014年的遥感影像数据,通过混合像元分解提取建设用地。通过计算建设用地的分形维数、紧凑度指数和放射状指数分析了主城区城市建设用地扩张水平方向的形态变化特征;结合区域的高程、地形起伏度,分析了建设用地的地形分异特征。结果表明:城市规模扩展迅速,建设用地数量从2001年的237.62 km2增加到2014年的818.85 km2;综合分形维数指数、城市紧凑度指数、放射状指数来看,城市扩展从2001—2007年的紧凑型扩展发展转变成2007—2014年的外延扩展;主城区建设用地的扩展呈从低高程区的增长达到饱和状态向高程较高的区域发展的态势;从起伏度分析来看,建设用地无法向起伏度较大的区域大规模扩展。 相似文献
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因国家中心城市的建设,武汉市在经济迅速发展的同时,生态环境面临严峻挑战。如何权衡生态保护与经济发展是区域土地利用优化配置的关键。以生态-经济综合效益最大化为目标,设置了经济优先情景、生态优先情景和综合发展情景,对比和分析了土地利用优化配置结果。结果表明:(1)2000—2018年耕地、林地大量减少而建设用地迅速扩张。经济优先情景下该趋势更加明显,水域也持续萎缩。而生态优先情景下林地和水域实现增长,建设用地扩张受到约束。(2)从土地利用结构优化上看,相较于其他情景单方面地偏于生态或经济,综合发展情景下武汉市生态-经济效益均能得到提升,其耦合协调度高于其他情景,新城区普遍优于中心城区。(3)从土地利用布局上看,综合发展情景下武汉市建设用地的适度扩张保障了城市经济的稳定发展,同时注重对林地和水域等生态用地的保护,景观破碎化程度较低且布局较为规则。因此,综合发展情景能兼顾生态-经济目标,促进区域高质量发展,同时也能为其他国家中心城市的发展提供借鉴。 相似文献
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哈尔滨市城市边缘区建设用地时空扩展过程分析 总被引：2，自引：0，他引：2
基于1976,1989,2001和2007年遥感影像资料,利用人机交互解译方法提取了哈尔滨市城市边缘区建设用地分布信息,借助地理信息系统技术的统计分析功能和空间分析功能,分析了哈尔滨城市边缘区建设用地扩展的数量特征和空间变异特征.结果表明,1976-2007年的31 a间,哈尔滨市边缘区城市建设用地面积持续增加,其中2001-2007年间的城市扩展规模和速度最大;从建设用地的景观格局特征来看,1976-2001年以斑块数增加,紧凑度减小的分散扩展为主,2001年后以斑块数减少,紧凑度增大的扩展模式为主;哈尔滨市城市边缘区建设用地扩展具有明显的空间分异特征,这种特征表现在不同时段城市建设用地扩展的方向不同. 相似文献
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四川省广元市不同土地利用类型的碳排放效应研究 总被引：8，自引：2，他引：6
利用土地利用变化及能源消耗资料,采用直接碳排放系数法,对四川省广元市近20a的不同土地利用类型的碳排放效应进行了估算。结果表明,在土地利用变化的影响下,该区域碳排放量明显增加,从1990年的2.11×107 t增长到2010年的3.98×107 t,增长幅度为88.9%;建设用地是主要的碳源,碳排放量从1990年的2.73×107 t迅速增长到2010年的4.91×107 t,其碳排放量占总碳排放量的99%以上,平均年增长速度为1.09×106 t;林地作为最大的碳汇,20a间有所增长,但水域、草地、未利用地碳汇效益不明显;从碳排放的空间格局来看,市中心区利州区的碳排放量最大,年平均碳排放量1.60×107 t。依据相关研究结果,提出了减少广元市碳排放量的相关建议。 相似文献
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南京都市农业农地利用碳排放测算及趋势预测 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的]测算南京市都市农业农地利用碳效应,为发展都市农业的其他城市提供可借鉴的低碳经验。[方法]基于化肥、农药、农膜、农用柴油、灌溉、翻耕6个主要方面的碳源,测算南京市1996—2014年的农地利用碳排放量,综合林地、草地、园地3个主要方面的碳汇变化特征,探索农地利用方式变化导致的碳效应。并基于灰色GM(1,1)模型预测南京市农地利用碳排放量趋势。[结果]1996—2014年南京农地利用碳排放量总体呈现"上升—波动—平稳下降"的3阶段特征,纵向来看,2005—2014年林地碳汇、草地碳汇有所下降,但变化趋势不同。横向来看,由于各区承载的城市功能不同,区域碳汇差异较大。从农地利用方式变化的碳效应来看,2000—2008年南京市因生态退耕产生碳汇呈先上升后下降的变化趋势,建设占用导致的碳排放量变化趋势呈现Z字形上升。基于灰色GM(1,1)模型采用等维递补预测方法,预计到2020年该市农地利用碳排放量为1.11×105 t。[结论]南京市农地利用碳排放的变化趋势与经济发展和都市农业发展进程密切相关。林地、草地面积的减少降低了原本不高的碳汇效应,并且由于经济发展与城市建设需要,持续上升的建设占用碳排放对南京市碳效应影响巨大。 相似文献
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本研究以黑龙江省哈尔滨市为研究区,以2000—2010年土地利用、能源消耗等数据为主要依据对哈尔滨市各类用地进行碳排放效应分析,并在此基础上构建Logistic模型,预测2011—2020年净碳排放的变化趋势。研究结果表明:（1）从2000—2010年,哈尔滨市的净碳排放呈明显增加趋势,从1023.39万t增长到3264.64万t,增长幅度高达219%。（2）建设用地是主要碳源,占总碳源的99%以上。耕地和林地是主要碳汇,两者之和占总碳汇的99%以上。（3）地均碳排放强度表现为增长趋势,但单位GDP碳排放强度呈下降趋势。（4）在未来10 a,哈尔滨市净碳排放预计将呈现加速增长的趋势,2020年预计将达到5191.83万t。依据相关分析结果,从碳增汇和碳减排角度提出了土地利用的相关措施建议。 相似文献