京津冀县域尺度碳排放时空演变特征——基于DMSP/OLS夜间灯光数据

被引：22

作者：

吕倩

刘海滨

机构：

[1] 中国矿业大学(北京)管理学院

来源：

北京理工大学学报(社会科学版) | 2019年 / 21卷 / 06期

关键词：

京津冀县域尺度; 碳排放; DMSP/OLS夜间灯光数据; 探索性空间数据分析;

D O I：

10.15918/j.jbitss1009-3370.2019.7493

中图分类号：

F127 [地方经济]; X321 [区域环境规划与管理];

学科分类号：

0202 ; 020202 ; 083305 ; 1204 ;

摘要：

以全球DMSP/OLS夜间灯光数据为基础,通过影像重投影、相互校正、年内校正、时间序列校正后,得到京津冀地区校正后DMSP/OLS夜间灯光数据;利用京津冀能源消费统计数据和碳排放因子数据,计算得出京津冀地区分省市碳排放量。在此基础上,通过数据拟合构建京津冀县域尺度碳排放估算模型,估算模型拟合优度为0.975 2,估算模型有效。利用构建的估算模型对京津冀县域尺度碳排放量进行估算,并采用探索性空间数据分析方法对京津冀县域尺度碳排放时空演变特征进行分析。结果表明:2000—2013年京津冀县域尺度碳排放呈现快速增长特征,且存在显著的区域差异,高碳县域表现为"Y形"分布特征。县域尺度碳排放具有显著空间正相关性,碳排放空间相关性呈不断减弱的趋势,且呈现空间高值集聚效应和空间低值集聚效应。热点与次热点区域集中在北京市、天津市以及与北京市、天津市邻近的河北省区域;冷点与次冷点区域包括承德西北部地区和河北省中南部地区。

引用

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页数：10

共 28 条

[1]

多尺度视角下的中国碳排放时空格局动态及影响因素研究.[D].施开放.华东师范大学.2017, 01

[2]

基于夜间灯光影像的GDP空间分布模拟研究及其与PM_(2.5)浓度的相关分析.[D].曹子阳.中国科学院研究生院(广州地球化学研究所).2016, 08

[3]

Effects of urbanization on freight transport carbon emissions in China: Common characteristics and regional disparity.[J].Qian Lv;Haibin Liu;Dongyang Yang;Hao Liu.Journal of Cleaner Production.2019,

[4]

Examining the spatial variations of determinants of energy-related CO 2 emissions in China at the city level using Geographically Weighted Regression Model.[J].Shaojian Wang;Chenyi Shi;Chuanglin Fang;Kuishuang Feng.Applied Energy.2019,

[5]

Spatio-temporal dynamics of urban residential CO 2 emissions and their driving forces in China using the integrated two nighttime light datasets.[J].Jincai Zhao;Guangxing Ji;YanLin Yue;Zhizhu Lai;Yulong Chen;Dongyang Yang;Xu Yang;Zheng Wang.Applied Energy.2019,

[6] Extracting the dynamics of urban expansion in China using DMSP-OLS nighttime light data from 1992 to 2008 [J].