东北三省碳排放量及其效率时空演变分析_关伟.pdf

第 卷第期 年月辽宁师范大学学报（自然科学版）（）收稿日期：基金项目：国 家 自 然 科 学 基 金 资 助 项 目（）；辽 宁 省 哲 学 社 会 科 学 青 年 人 才 培 养 对 象 委 托 课 题（）作者简介：关伟（），男，辽宁岫岩人，辽宁师范大学教授，博士，博士生导师 ：通讯作者：许淑婷（），女，山西阳泉人，辽宁师范大学讲师，博士 ：文章编号：（）：东北三省碳排放量及其效率时空演变分析关伟，李书妹，许淑婷（辽宁师范大学 地理科学学院，辽宁 大连 ）摘要：基于融合校正后的 与 两类夜间灯光数据模拟反演 年东北三省 个地级市的二氧化碳排放量，利用考虑非期望产出的 模型测算各地级市的碳排放效率，借助核密度估计和标准差椭圆探究碳排放量及其效率的时空演变特征 结果表明：东北三省城市碳排放量总体呈增长趋势，区域非均衡性逐渐显著但两极分化态势弱化；碳排放效率整体呈现上升趋势，具体可分为 年基本稳定增长、年相对平稳两个阶段，各年份碳排放效率值均低于，低碳减排空间较大；东北三省城市碳排放量始终表现为东北西南的分布格局，重心整体呈“东北西南西北”变动趋势；碳排放效率呈现“中间高、四周低”的分布特征，形成以沈阳、大连、鞍山、大庆为核心，向外辐射递减的空间格局，城市间存在明显的空间差异现象，经济基础较好或地理位置优越的城市碳排放效率较高关键词：碳排放量；碳排放效率；时空演变；东北三省中图分类号：文献标识码：人类对城市化与工业化的推进，已加剧了二氧化碳的排放力度，全世界高度关注由此带来的全球气候变暖现象，节能减排已成为各国持续发展的必经之路，也一直是中国国家发展战略的重点 年第 届联合国大会上，中国首次提出“碳达峰”“碳中和”目标；二十大报告中明确提出，积极稳妥推进碳达峰碳中和，逐步转向碳排放总量和强度“双控”制度 可见，国内的高质量发展与国际的责任担当使中国在“低碳化”趋势下面临着双重压力 中国 的二氧化碳来自城市，因此，对城市层面的碳排放量及其效率的研究对地区发展低碳经济有重要的理论支持和实践意义 而东北三省作为我国最大的重工业基地，亦是供应全国矿产、石油、煤炭等能源资源的主要地区，随着新一轮东北老工业基地振兴战略的提出，区域内如何平衡工业经济发展与生态环境保护的关系是该地区实现高质量发展的重要基础近年来，碳排放问题的相关研究不断扩展 关于碳排放量的测算方法，主要包括了碳排放因子法、物料衡算法和实测法 但以上传统方法存在实操困难或适用宏观尺度等问题，为了更准确地探究小尺度碳排放分布格局，学者们尝试引入夜间灯光数据估算碳排放量 经过研究的不断深入，发现 与 两类夜间灯光数据，凭借数据公开可获取、覆盖全球范围、长时间序列跨度大等优势，在碳排放的估算与研究方面取得了良好的效果 和 基于全球电厂数第期关伟等：东北三省碳排放量及其效率时空演变分析 据库的碳监测数据和 夜间灯光数据，反演了全球 空间布局；等选取中国 个县级行政单元，通过对比分析 与 夜间灯光数据对居民 排放量方面的估算效果，发现两类数据均与碳排放量存在较好的正相关性测算碳排放效率的方法主要分单要素度量法 和全要素度量法 ，在不断对模型方法进行改进创新的过程中，提出的基于松弛变量测度模型（，）因解决了投入产出存在的松弛性问题和非期望产出时的效率测度问题而备受关注 王少剑等 基于 数据和超效率 模型首次剖析了中国城市尺度上碳排放绩效的时空演变特征，并对其进行了趋势预测；李建豹等 结合 模型与窗口分析法研究了长三角地区 排放效率的时空特征和影响因素；蔺雪芹等 利用 模型对京津冀地区工业碳排放效率进行了时空特征的演化分析并检验了其影响因素；王娟等 设定 为非期望产出指标，对中国工业行业的能源和环境综合效率进行评估综上所述，有关碳排放方面的研究已较为丰富，但上述研究多侧重对碳排放量或碳排放效率的单独研究，缺乏对两者的结合对比分析 同时，已有的关于夜间灯光数据估算碳排放量的研究较多，但较少将其估算结果作为产出指标应用到碳排放效率的测算过程鉴于此，本文基于 年的统计数据和夜间灯光数据，通过构建拟合模型估算东北三省 个地级市的碳排放量，借助标准差椭圆分析其演化格局；并利用考虑非期望产出的 模型测算各地级市的碳排放效率，探究其时空演变特征本文旨在通过以上的研究工作，丰富地级尺度碳排放问题的理论探究成果，为东北三省制定区域差异化减排政策提供依据研究方法与数据来源 估算方法夜间灯光数据预处理（）数据校正首先将 数据重投影、重采样，并裁剪出中国行政边界区域；其次选取黑龙江省鸡西市、年数据分别为样本区域和参考数据集，通过构建二次回归模型完成相互校正；再次为解决不同卫星在同一年份存在的差异问题而进行年内校正；最后为保证灯光增长趋势的连续性，对灯光影像进行年际时间序列校正，并将不稳定像元的 值设置为，以剔除背景噪声或非人工照明光源的干扰 通过上述过程，得出中国 年校正后的 夜间灯光影像（）数据校正 首先与 数据一致，将 年 数据进行重投影、重采样，裁剪出中国行政边界区域，并在去除、月的月度数据后，将其他月度数据进行年度合成；其次为解决少量异常值与负值影响，将全国单元格像元辐射阈值 作为最大值以消除极高值，负值则替换为；最后完成年际的长时间序列校正，得到 年校正后的 夜间灯光数据（）数据与 数据融合校正首先提取 年、年的 数据和 数据，分别建立两类数据集的回归方程；其次利用得出的幂函数模型，将 年 数据拟合至 尺度上，并完成 年数据的长时间序列校正；最后裁剪出东北三省 年的夜间灯光数据 排放量测算利用统计数据与 （）确定的能源碳排放系数，选取 种主要能源（原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气、热力和电力）的消费量，计算得出东北三省的 排放量，其计算公式如下：辽宁师范大学学报（自然科学版）第 卷 .（）其中，表示能源的消费量，是能源的折算标准煤系数，表示能源的碳排放系数 进一步，假设碳排放与总亮度值存在线性相关性，以此构建东北三省整体 总值与相应 的拟合模型，得出的拟合方程优度达到 ，证明前提假设成立 拟合公式如下：.（）其中，表示像元 的模拟值，为像元的 总值为确保碳排放量估算结果的可靠性，对比碳排放量模拟值与相应的统计值，结果发现两者的平均相对误差为，说明模拟精度较好，可以基于夜间灯光数据进行东北三省市域尺度的碳排放研究考虑非期望产出的 模型碳排放效率受到多种因素的共同影响，应综合考虑社会经济因素和碳排放等指标，这样才能使核算结果更全面合理 基于前人的研究，本文利用考虑非期望产出的 模型对东北三省城市 排放效率进行测算，表达式如下：（），.（）其中，为效率值，且，分别是投入、期望产出、非期望产出变量个数和决策单元数，是第个决策单元在时期的强度变量，和 ，分别是第和 个决策单元在时期中第，个投入产出值，分别是第 个决策单元在时期投入产出中第，个松弛值标准差椭圆标准差椭圆（，）是反映研究对象空间差异特征与时空演化过程的空间计量分析方法 其基本参数是：重心（中心点）、转角、主轴（长轴）、辅轴（短轴）其中，重心表示地理要素空间分布的相对位置，转角是正北方向沿顺时针旋转到椭圆长轴所形成的夹角，表示地理要素分布的主趋势方向，主轴和辅轴分别是地理要素在主趋势方向和次要方向上的离散程度 上述参数的计算公式如下：（，），（）（，第期关伟等：东北三省碳排放量及其效率时空演变分析 （），（）.（）其中，为研究区域各单元的中心坐标，为研究单元的权重，为重心坐标，为椭圆方位角，分别为各研究单元中心坐标到重心的坐标偏差，分别为沿轴和轴的标准差数据来源本文考虑到大兴安岭地区数据的缺失，最终选取东北三省 个城市为研究对象，研究时段为 年，基于投入产出视角从城市层面测算东北三省的碳排放效率 借鉴学者们在全要素框架下测度碳排放效率时构建的指标体系，本文选取东北三省各市城镇单位从业人数作为劳动力投入，选取全社会固定资产投资额作为资本投入，选取地级市全社会用电量作为能源投入，并选取各市的地区生产总值（）作为期望产出，将 和 两类夜间灯光数据估算的东北三省各市 排放量作为非期望产出所选用的各项指标的基础数据均来自历年 中国城市统计年鉴 中国能源统计年鉴 辽宁统计年鉴 吉林统计年鉴 黑龙江统计年鉴 以及相关城市统计公报，部分年份缺失数据通过均值法插值得到 和 夜间灯光数据来源于美国国家海洋和大气管理局（，）的国家地理数据中心（，）官方网站碳排放量及效率时序演变分析碳排放量的时序演变特征基于 和 两类夜间灯光数据估算东北三省 个地级市的碳排放量，运用 软件选取 年、年、年和 年个年份绘制核密度曲线图，以此反映 年东北三省城市碳排放量的时序演变特征（图）图东北三省城市碳排放量的核密度曲线 总体来看，年东北三省城市碳排放量呈波动上升趋势，城市间区域差异逐渐拉大 从曲线位置来看，年核密度曲线整体向右偏移，说明研究期内东北三省市级碳排放总量呈现增长趋势，主要是因为东北三省一直实行高耗能、高排放的粗放式发展模式，虽然采取了一系列节能减 辽宁师范大学学报（自然科学版）第 卷排措施，但传统的发展模式影响较为深远；从形状上看，年的核密度曲线峰值最高，随着时间的推移，波峰逐渐变缓，宽度逐年拉大，到 年，峰值达到最小，宽度达到最大，表明东北三省城市碳排放量的区域差异呈现逐渐扩大趋势，可能是由于辽宁省、吉林省和黑龙江省在经济基础、产业结构和碳减排政策等方面存在差异而导致；从曲线的两侧拖尾来看，每年左侧拖尾均短于右侧拖尾，右侧拖尾存在拉长趋势，同时从 年右侧拖尾的小双峰逐渐演变为 年右侧拖尾无峰值，说明东北三省城市碳排放量的分布出现部分低碳城市集聚现象，高碳城市占比低于低碳城市，且碳排放量越高的城市占比越低，但这种城市的两极分化现象在研究期内呈现逐渐减弱趋势碳排放效率时序演变特征基于非期望产出的 模型，运用 软件测算东北三省 个城市 年的 排放效率，求解各年份平均值，并借助箱型图分析其时序演变特征（图）总体来看，年东北三省城市碳排放效率呈上升趋势，由 年的 上升至 年的 ，碳排放效率水平有较大提升，但各年份平均碳排放效率值均低于，未来仍需优化升级经济结构，促进产业转型，稳步提升碳排放效率其中，研究期大致可分为两个阶段，第一阶段基本呈现稳定上升趋势（年），碳排放效率由 上升至 ，年均增长率为 该阶段是由于 年“东北振兴战略”提出后，一系列措施的实施和技术引进，不断提高低碳技术研发创新水平，逐步提升了碳排放效率 年可能受到全球经济危机影响，无法带动新能源的发展，导致东北三省城市碳排放效率出现下降拐点第二阶段为相对平稳阶段（年）这一时期是能源结构与产业结构转型的过渡期，能源开发技术和低碳化技术逐渐完善，伴随节能减排瓶颈的到来，区域碳排放效率处于相对平稳状态从代表各年份 个城市碳排放效率值的黑色圆点来看，各地级市碳排放效率的变化由低值集中，发展为中值集中并向两端扩散的分布趋势，说明东北三省各市碳排放效率整体有上升趋势，同时也存在明显差异大多数处于低碳排放效率的城市随着低碳技术的投入创新、产业的升级和减排政策的实施，较大提高了其效率水平，但仍存在部分处于较低水平的城市图 年东北三省城市碳排放效率箱型图 第期关伟等：东北三省碳排放量及其效率时空演变分析 碳排放量及效率空间演变分析碳排放量的空间演变特征为揭示东北三省城市碳排放量的空间分布特征，借助重心移动轨迹和标准差椭圆，选取 年、年、年和 年个年份展示东北三省城市碳排放的重心变动情况（表）与标准差椭圆变量（表）结合表的重心移动轨迹和表的标准差椭圆覆盖范围来看，年东北三省城市碳排放重心分布在 ，之间，大致位于长春与四平两个城市范围内，重心整体呈现“东北西南西北”的变动趋势，移动距离先扩大再缩小，椭圆覆盖范围先扩大再收缩后基本不变，表明东北三省城市碳排放量分布先趋于分散后逐渐集中具体来看，年重心移动距离为 ，标准差椭圆的范围向东北扩张，主要因为 年 东北地区振兴规划 鼓励新型工业化发展，促使黑龙江省一些重工业产业快速发展；年重心移动距离达到最大，椭圆范围迅速向西南收缩，这与“十二五”进一步深化节能减排全民行动有关；