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基于夜间灯光数据的晋陕蒙能源消费碳排放时空格局
Spatio-temporal Pattern of Carbon Emissions based on Nightlight Data of the Shanxi-Shaanxi-Inner Mongolia Region of China

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武娜 1,2   沈镭 1,2,3 *   钟帅 1,2,3  
文摘 晋陕蒙三省区既是能源生产基地又是碳排放主要地区.对晋陕蒙市县的碳排放估算难度较大,如何准确快捷地获取其碳排放时空动态信息,对于合理制定区域碳减排规划具有重要的应用价值.本文选取中国晋陕蒙三省作为研究对象,基于夜间灯光数据,模拟晋陕蒙地区碳排放空间分布,进而系统地刻画其碳排放空间分布特征和规律.研究结果表明:① 1997-2016年,晋陕蒙三省区夜间灯光像元总值与能源消耗碳排放量之间的相关系数较高,均通过了1%的显著性检验;② 1997-2016年,晋陕蒙地区的CO_2排放总量呈逐年增长趋势,鄂尔多斯市属于"高碳"地区;铜川市、安康市、商洛市、汉中市、阿拉善盟和阳泉市属于"低碳"地区;③陕西省碳排放清晰地呈现出"陕北>关中>陕南"的格局.晋陕蒙地区碳排放空间分布规律分析为该区域制定切实可行的碳减排政策提供了重要的理论依据.
其他语种文摘 The Shanxi-Shaanxi-Inner Mongolia region is China's energy production base and also a major carbon emission area. It is very difficult to estimate the carbon emissions of in Shanxi, Shaanxi, Inner Mongolia. How to obtain the spatiotemporal dynamic information of carbon emissions accurately and quickly has important application value for making more informed regional carbon emission reduction plans. In this paper, the Shanxi-Shaanxi-Inner Mongolia region was selected as the study area. Based on nighttime light imagery, the spatial distribution of carbon emissions in Shanxi、Shaanxi and Inner Mongolia were simulated, and then the spatial distribution characteristics and rules of carbon emissions were systematically described. The results showed that the correlation coefficient between the total value of night light pixels and energy consumption carbon emissions was relatively high in the three provinces of Shanxi, Shaanxi and Mongolia during 1997-2016, which all passed the significance test of 1%. From 1997 to 2016, the carbon emissions increased year by year in Shanxi、Shaanxi and Inner Mongolia. Ordos is a "high carbon" area; Tongchuan, Ankang, Shangluo, Hanzhong, Alashan, and Yangquan are "low carbon" areas. The distribution of the carbon emissions presented a distinct pattern ? smaller in southern Shaanxi than in the central areas. The analysis of spatial distribution patterns of carbon emissions in energy rich areas can better inform the formulation of feasible carbon emission reduction policies.
来源 地球信息科学学报 ,2019,21(7):1040-1050 【核心库】
DOI 10.12082/dqxxkx.2019.190010
关键词 夜间灯光数据 ; 能源消费 ; 碳排放 ; 时空格局 ; 晋陕蒙
地址

1. 中国科学院地理科学与资源研究所, 北京, 100101  

2. 中国科学院大学, 北京, 100049  

3. 自然资源部资源环境承载力评价重点实验室, 自然资源部资源环境承载力评价重点实验室, 北京, 100083

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1560-8999
学科 社会科学总论;社会与环境
基金 中国科学院战略性先导科技专项 ;  科技部国家重点研发计划项目 ;  国家自然科学基金面上项目
文献收藏号 CSCD:6538856

参考文献 共 33 共2页

1.  Han J. Correlation analysis of CO_2 emissions, material stocks and economic growth nexus: Evidence from Chinese provinces. Journal of Cleaner Production,2018,180:395-406 CSCD被引 1 次    
2.  Mbarek M B. Role of energy consumption and economic growth in the spread of greenhouse emissions: empirical evidence from Spain. Environmental Earth Sciences,2016,75(16):1161 CSCD被引 1 次    
3.  Liu Y. Analysis of CO_2 emissions embodied in China's bilateral trade: A non-competitive import input-output approach. Journal of Cleaner Production,2017,163:410-419 CSCD被引 4 次    
4.  Moutinho V. The driving forces of change in energy-related CO_2, emissions in Eastern, Western, Northern and Southern Europe: The LMDI approach to decomposition analysis. Renewable & Sustainable Energy Reviews,2015,50:1485-1499 CSCD被引 7 次    
5.  王丽萍. 基于投入产出法的中国物流业碳排放测算及影响因素研究. 资源科学,2018,40(1):195-206 CSCD被引 7 次    
6.  李翔. 基于夜间灯光数据的中国经济发展时空格局特征. 地球信息科学学报,2019,21(3):417-426 CSCD被引 10 次    
7.  卢秀. 基于夜间灯光和土地利用数据的云南沿边地区GDP空间差异性分析. 地球信息科学学报,2019,21(3):455-466 CSCD被引 12 次    
8.  周翼. 基于灯光数据的中国县域城镇建设用地产出效率时空演变特征. 地球信息科学学报,2018,20(12):1733-1744 CSCD被引 7 次    
9.  邓刘洋. 城市建成区遥感影像边界提取与扩张分析. 地球信息科学学报,2018,20(7):996-1003 CSCD被引 18 次    
10.  李通. 1995-2008年中国大陆电力消费量时空动态. 地理学报,2011,66(10):1403-1412 CSCD被引 26 次    
11.  吴健生. 基于DMSP/OLS夜间灯光数据的1995-2009年中国地级市能源消费动态. 地理研究,2014,33(4):625-634 CSCD被引 58 次    
12.  何则. 中国能源消费与经济增长的相互演进态势及驱动因素. 地理研究,2018,37(8):1528-1540 CSCD被引 12 次    
13.  王婧. 京津冀人口时空变化特征及其影响因素. 地理研究,2018,37(9):1802-1817 CSCD被引 20 次    
14.  Su Y. China's 19-year city-level carbon emissions of energy consumptions, driving forces and regionalized mitigation guidelines. Renewable & Sustainable Energy Reviews,2014,35(C):231-243 CSCD被引 28 次    
15.  郭忻怡. 基于DMSP/OLS与NDVI的江苏省碳排放空间分布模拟. 世界地理研究,2016,25(4):102-110 CSCD被引 25 次    
16.  马忠玉. 基于卫星夜间灯光数据的中国分省碳排放时空模拟. 中国人口·资源与环境,2017,27(9):143-150 CSCD被引 16 次    
17.  Shi K. Modeling spatiotemporal CO_2, (Carbon Dioxide) emission dynamics in China from DMSP-OLS nighttime stable light data using panel data analysis. Applied Energy,2016,168:523-533 CSCD被引 37 次    
18.  李海萍. 基于DMSP/OLS数据的区域碳排放时空动态研究. 中国环境科学,2018,38(7):2777-2784 CSCD被引 8 次    
19.  宋金超. 基于夜晚灯光数据和Google Earth的城市建成区提取分析. 地球信息科学学报,2015,17(6):750-756 CSCD被引 20 次    
20.  沈镭. 中国能源资源的数量、流动与功能分区. 资源科学,2012,34(9):1611-1621 CSCD被引 15 次    
引证文献 19 篇

1 武爱彬 基于土地利用和夜间灯光数据的京津冀区域碳排放时空分异研究 地理与地理信息科学,2022,38(6):36-42
CSCD被引 7 次

2 贾涛 武汉居民建筑物碳排放反演计算和时空分析 地球信息科学学报,2020,22(5):1063-1072
CSCD被引 3 次

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