吴健生
, 许娜, 张曦文
WU Jiansheng, XU Na, ZHANG Xiwen
通讯作者:
收稿日期: 2015-08-10
接受日期: 2015-09-10
网络出版日期: 2016-02-10
版权声明: 2016 地理科学进展 《地理科学进展》杂志 版权所有
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作者简介:
作者简介：吴健生(1965-),男,湖南新化人,教授,主要从事城市景观生态和GIS研究,E-mail:wujs@pkusz.edu.cn。
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摘要
城市是人类生产和消费活动最为集中的区域,带来了大量的能源消耗和碳排放,低碳城市受到国内外学者广泛探讨。本文从低碳开发、低碳经济、低碳环境、城市规模与能源消耗5个方面22个指标构建了低碳城市评价体系,引入遥感影像中的DMSP-OLS夜间灯光数据集与PM2.5浓度反演影像;利用因子分析、聚类分析及空间相关性分析,将2006年及2010年284个地级及以上城市按照低碳水平分为低碳、相对低碳、相对高碳、高碳四类城市;根据驱动力分为环境主导型、居民主导型、城镇化主导型及产业主导型四种城市类型;空间上识别出京津冀、长三角、山东省及珠三角地区具有低碳城市发展集聚效应;低碳城市发展水平受城市行政等级、产业转型等因素影响。
关键词：
Abstract
：Cities are the most concentrated area of production and consumption activities of the human race, which brings about great amounts of energy consumption and carbon emissions. Therefore, low-carbon city is widely discussed by scholars around the world. In this study, 22 indicators in five areas, including low-carbon development, low-carbon economy, low-carbon environment, city size, and energy consumption, were used to establish an evaluation system for low-carbon city. Remote sensing images of the DMSP-OLS Nighttime Light sets and PM2.5 concentration inversion image were innovatively included in these indicators. Using factor analysis, cluster analysis, and spatial correlation analysis, 284 cities in China were classified as low-carbon cities, comparatively low-carbon cities, comparatively high-carbon cities, and high-carbon cities in 2006 and 2010. The result shows that the low-carbon status of these cities generally improved in 2010 as compared to 2006. According to the driving forces of city development, these cities were divided into four types: environment-oriented, people-oriented, urbanization-dominated, and industry-dominated. Spatially, the Beijing-Tianjin-Hebei area, the Yangtze River Delta region, Shandong Province, and the Pearl River Delta region had the aggregated effect of low-carbon city development. Chongqing, Chengdu, and Wuhan were distinguished from the periphery cities that had lower level of low-carbon development and belonged to the hotspot cities of advanced low-carbon development in Southwest China. Low-carbon development of cities is affected by the administrative level and industrial transformation of cities, among other factors.
Keywords：
目前,低碳城市有狭义和广义两种定义。狭义的低碳城市是指碳排放处于较低的状态,以达到碳的零排放为最终目标。广义的低碳城市则是在保证城市内经济社会正常运转的情况下,通过提升生产技术、改变生活方式、转变消费观念等手段,减少碳排放量(路超君等, 2014),城市发展或城市经济增长与碳排放趋于脱钩(诸大建等, 2010)。本文的研究内容属于广义低碳城市范畴。
2003年英国率先在《我们能源的未来》白皮书中提出低碳经济(DTI U K, 2003);2007年日本提出了低碳社会(Gomi et al, 2007)。国外低碳城市研究内容包括城市碳排放驱动因素(Al-mulali et al, 2013; Aunan et al, 2014)、城市碳循环与碳代谢(Castelnuovo et al, 2003; Pataki et al, 2003; Churkina, 2008)、低碳城市规划(Seyfang, 2010; Feliciano et al, 2011)和城市碳排放管制策略(Lebel et al, 2007; Caetanoa et al, 2009)等方面。国内学者庄贵阳等(2004)提出中国城市化进程应寻求基础设施建设的低碳发展路径。低碳城市逐渐成为低碳经济与低碳社会的空间聚焦点(秦耀辰等, 2010)。国内学者研究主要集中在碳排放核算(张金萍等, 2010; 丛建辉等, 2013),城市化对碳排放的影响研究(秦耀辰等, 2014),低碳城市空间规划(潘海啸等, 2008; 顾朝林等, 2009),低碳城市发展的影响因素剖析(Lebel et al, 2007; 路超君等, 2012; 鲁丰先等, 2012),低碳城市评价体系构建(潘家华等, 2009; 仇保兴, 2012)等方面。
目前学者们评估城市低碳水平所广泛使用的方法有两种,分为主要指标法和复合指标法。付允等(2010)提出低碳城市的五大支撑体系,分别为产业结构体系、基础设施体系、消费支撑体系、政策制度体系和技术支撑体系。诸大建等(2011)认为低碳环境竞争力、低碳生产竞争力和低碳社会竞争力是构成城市低碳竞争力评价指标体系的三大类,同时采用上海市2002-2007年间的相关数据,引入灰色理论建立灰熵分析评价模型,针对城市系统的非线性结构,对上海市进行了实证研究。陈静等(2012)引入灰色理论建立灰理想关联分析评价模型,利用中国北京、上海、天津和重庆4个城市2007年的相关数据进行实证研究。刘竹等(2011)以“脱钩”模式为目标层,经济发展、碳排放、污染物排放与社会资源消耗为准则层,CO2排放等8个具体指标为指标层建立低碳城市评价指标体系,以沈阳市为案例定量描述经济发展过程中单位GDP污染物排放降低的态势,得出现阶段的低碳城市建设水平处于“相对脱钩”的结论。王云等(2014)将已有的低碳生态城市控制性详细规划在传统控规基础上提出增补指标,通过问卷调查、因子分析、聚类分析等研究方法,得到包括4大类共28个指标的增补指标体系,最终构建以41个指标为主的低碳生态城市控制性详细规划的指标体系。
目前,研究评价低碳城市的指标体系忽视了广大中小城市的指标可获取性,往往只适用于少数城市。低碳城市的评价模型及方法忽视了低碳城市发展中的空间格局与空间相关性分析、不同时空尺度城市低碳发展水平的评价等。在评价指标的选择上,以往的研究中往往基于统计数据、调查问卷及专家打分项,并不适合全国尺度的低碳城市评价。
本文基于指标的可获取性、统一性原则,选择城市统计年鉴数据作为指标,并利用遥感影像,增加了DMSP-OLS夜间灯光总量和PM2.5浓度两个新指标。有研究表明,夜间灯光影像在表征碳排放方面具有优势和可行性,它可表征城市的能源消耗状况。同时,PM2.5浓度在当今备受学术界及大众关注,将PM2.5浓度作为评价城市是否低碳的指标也符合当下人们对低碳城市的要求。在分析方法上,利用因子分析法和聚类分析法,对284个地级市的发展类型进行了分析,并依据低碳发展水平进行了空间相关性分析。
本文采用的统计数据来自《中国城市统计年鉴2006》、《中国城市统计年鉴2010》,共搜集全国(除台湾省、香港、澳门及南海地区外) 284个地级及以上城市的数据,其中拉萨市、汕尾市及宣城市由于统计数据不全,未被纳入研究样本。
PM2.5浓度遥感反演影像来自于美国航空航天局的地球观测系统数据和信息系统(EOSDIS),选用的数据集为Global Annual PM2.5 Grids from MODIS,MISR and Sea WiFS Aerosol Optical Depth(AOD), vl(1998-2012),分别选取年份为2005-2007和2009-2011的影像作为2006年及2010年的PM2.5数据进行分析。计算每个行政单元中的PM2.5浓度平均值,为每个城市赋值。DMSP-OLS夜间灯光数据集来自于美国国家海洋和大气管理局(NOAA)国家地球物理数据中心(NGDC)官方网站(http：www.ngdc.noaa.goa/dmsp)。采用了2006年和2010年NOAA发布的不存在饱和问题的DMSP-OLS影像。行政区划地图来自于国家基础地理信息系统中国1:400万地形数据库。
因子分析在指标评价体系构建中被广泛应用(府亚军等, 2005; 耿金花等, 2007)。
因子分析的数据模型如下：
式中：F1、F2、F3、…、Fm为m个因子;X1、X2、X3、…、Xn为n个原有变量,m小于n;an1、an2、…、anm为因子载荷;ε为特殊因子,即原有变量不能被因子所解释的部分,相当于多元回归分析中的残差部分,表示成矩阵的形式为：
式中：A为因子载荷矩阵,F为因子变量,因子变量具有命名解释性。变量Xi的共同度又称为公共方差,反映的是全部公因子对原有变量的总方差所能解释的比例。变量Xi的共同度(
该值越接近于1,说明公因子解释某变量的信息越多。
公因子的方差(
它所反映的是该因子对所有原始变量总方差的解释能力,其值越大,说明该因子的重要性越高。
从低碳城市发展的角度来说,开发建设、经济发展、环境保护都至关重要。所以准则层为低碳开发、低碳经济、低碳环境、城市规模与能源消耗5个方面。指标层包括人均建成区面积、地区生产总值、年平均PM2.5浓度、人口密度、夜间灯光总量等22个指标(表1)。
表1 低碳城市评价指标体系结构
Tab.1 Indicator system of low-carbon city evaluation
| 目标层 | 准则层 | 指标层 |
|---|---|---|
| 低碳城市发展水平 | 低碳开发 | X1建成区面积/km2 |
| X2城市建设用地面积/km2 | ||
| X3人均建成区面积/(km2/人) | ||
| X4人均建设用地面积/(km2/人) | ||
| X5地均GDP/(万元/km2) | ||
| 低碳经济 | X6地区生产总值/万元 | |
| X7人均地区生产总值/(元/人) | ||
| X8单位GDP工业用电量/(kw·h/元) | ||
| X9第二产业占GDP的比重/% | ||
| X10第三产业占GDP的比重/% | ||
| 低碳环境 | X11建成区绿化覆盖面积/hm2 | |
| X12人均绿地面积/(m2/人) | ||
| X13建成区绿化覆盖率/% | ||
| X14工业烟尘排放量/t | ||
| X15工业二氧化硫排放量/t | ||
| X16年平均PM2.5浓度/(μg/(m3·a)) | ||
| 城市规模 | X17人口密度/(人/km2) | |
| X18土地面积/km2 | ||
| X19市辖区总人口/万人 | ||
| 能源消耗 | X20市辖区用电量总和/(万kw·h) | |
| X21年夜间灯光总量/DN值 | ||
| X22人均居民生活用电/(万kw·h/人) |
将22个变量数据导入IBM SPSS Statistics中降维处理。KMO=0.759,接近于1,BTS值(球形检验) 的显著性小于0.01,通过检验,样本数据为非单位矩阵,适合因子分析法。
利用主成分分析法,设置抽取特征值大于1.5的成分,共提取了5个因子,解释总变异的70.331%(表2)。主因子F1对X1、X2、X6、X11、X19、X20、X21有较大载荷,命名为城市建设碳排放与经济发展因子。F2对X3、X4、X7、X12、X22有较大载荷,命名为人均碳排放与经济发展因子。F3对于X9、X10有较大载荷,命名为城市产业格局因子。F4对X5、X8、X13、X14、X15有较大载荷,命名为工业污染与集约利用因子。F5对X16、X17、X18有较大载荷,命名为生存竞争与生存环境因子(表3)。通过Score过程,本文分别计算了主因子的得分和综合得分。低碳城市评价指数I的计算公式为：
I=0.47 F1+0.19F2+0.13F3+0.11F4+0.10F5 (5)
表3 旋转成分矩阵a
Tab. 3 Ingredients rotation matrix
| 指标变量 | 成分 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| X19市辖区总人口/万人 | 0.932 | -0.157 | |||
| X1建成区面积/km2 | 0.925 | 0.202 | -0.138 | ||
| X6地区生产总值/万元 | 0.911 | 0.146 | -0.154 | ||
| X11建成区绿化覆盖面积/hm2 | 0.893 | 0.227 | -0.138 | -0.115 | |
| X20市辖区用电量总和/(万kw·h) | 0.878 | 0.149 | 0.164 | ||
| X2城市建设用地面积/km2 | 0.843 | 0.203 | -0.103 | ||
| X21年夜间灯光总量/DN值 | 0.609 | 0.150 | 0.107 | ||
| X3人均建成区面积/(km2/人) | 0.923 | 0.141 | |||
| X4人均建设用地面积/(km2/人) | 0.891 | 0.104 | |||
| X12人均绿地面积/(m2/人) | 0.160 | 0.680 | -0.163 | ||
| X7人均地区生产总值/（元/人） | 0.396 | 0.597 | 0.375 | -0.197 | 0.129 |
| X22人均居民生活用电/(万kw·h) | 0.423 | 0.568 | -0.392 | 0.281 | |
| X9第二产业占GDP的比重/% | 0.203 | 0.906 | 0.132 | ||
| X10第三产业占GDP的比重/% | 0.217 | 0.107 | -0.893 | 0.106 | |
| X14工业烟尘排放量/t | 0.288 | 0.115 | 0.693 | 0.204 | |
| X15工业二氧化硫排放量/t | 0.546 | 0.223 | 0.572 | 0.122 | |
| X5地均GDP/(万元/km2) | 0.484 | 0.348 | -0.536 | 0.280 | |
| X13建成区绿化覆盖率/% | 0.186 | 0.151 | -0.488 | 0.381 | |
| X8单位GDP工业用电量/(kw·h/元) | -0.132 | 0.457 | 0.139 | ||
| X17人口密度/(人/km2) | 0.157 | -0.116 | 0.181 | 0.749 | |
| X18土地面积/km2 | 0.482 | -0.127 | 0.132 | -0.659 | |
| X16年平均PM2.5浓度/(μg/(m3·a)) | -0.181 | 0.150 | 0.118 | 0.539 | |
表2 解释的总方差
Tab. 2 Total variance explained
| 成份 | 初始特征值 | 提取平方和载入 | 旋转平方和载入 | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 合计 | 方差百分比/% | 累积百分比/% | 合计 | 方差百分比/% | 累积百分比/% | 合计 | 方差百分比/% | 累积百分比/% | |
| 1 | 7.209 | 32.767 | 32.767 | 7.209 | 32.767 | 32.767 | 6.556 | 29.801 | 29.801 |
| 2 | 2.894 | 13.154 | 45.922 | 2.894 | 13.154 | 45.922 | 3.153 | 14.333 | 44.134 |
| 3 | 1.997 | 9.076 | 54.997 | 1.997 | 9.076 | 54.997 | 2.076 | 9.436 | 53.569 |
| 4 | 1.778 | 8.083 | 63.081 | 1.778 | 8.083 | 63.081 | 1.915 | 8.705 | 62.275 |
| 5 | 1.595 | 7.250 | 70.331 | 1.595 | 7.250 | 70.331 | 1.772 | 8.056 | 70.331 |
| 6 | 1.175 | 5.342 | 75.672 | ||||||
| 7 | 0.867 | 3.939 | 79.612 | ||||||
| 8 | 0.806 | 3.664 | 83.276 | ||||||
| 9 | 0.693 | 3.151 | 86.427 | ||||||
| 10 | 0.530 | 2.409 | 88.836 | ||||||
| 11 | 0.501 | 2.276 | 91.112 | ||||||
| 12 | 0.426 | 1.935 | 93.048 | ||||||
| 13 | 0.357 | 1.622 | 94.670 | ||||||
| 14 | 0.304 | 1.382 | 96.052 | ||||||
| 15 | 0.252 | 1.144 | 97.195 | ||||||
| 16 | 0.194 | 0.882 | 98.077 | ||||||
| 17 | 0.117 | 0.534 | 98.611 | ||||||
| 18 | 0.101 | 0.461 | 99.072 | ||||||
| 19 | 0.090 | 0.410 | 99.483 | ||||||
| 20 | 0.066 | 0.300 | 99.782 | ||||||
| 21 | 0.035 | 0.160 | 99.943 | ||||||
| 22 | 0.013 | 0.057 | 100.000 | ||||||
在ArcGIS中,对I值使用Natural Breaks(Jenks)自然间断点分级法,将各样本分为低碳城市、相对低碳城市、相对高碳城市和高碳城市四类。2006年和2010年的分级趋势基本相同,低碳和相对低碳城市少,两类城市在所有城市中占1/7左右;相对高碳城市与高碳城市多,占6/7左右。两年的不同之处在于2010年低碳、相对低碳城市和相对高碳城市的数量较2006年各有小幅上升;高碳城市数量下降,降幅达13%(图1)。
图1 2006-2010年不同等级低碳城市数量
Fig.1 The number of cities of different low-carbon status in 2006 and 2010
结果表明,2006-2010年间,城市低碳发展水平整体上升。值得指出的是,2010年的低碳城市除与2006年相同的北京、上海、深圳、天津、重庆外,增加3个,分别为苏州、广州和鄂尔多斯市(图2-3)。2006-2010年,苏州、广州经济增长较快,同时两市重视城市规划,集约开发、低碳环保等方面较其他城市出色。到2010年升级为低碳城市有一定的必然性。鄂尔多斯市近10年来,成长为备受全国乃至世界关注的城市。该市是一个以羊毛、煤炭、稀土、天然气资源著称的资源型城市,由于抓住了国家能源工业向中西部战略转移的机遇,经济腾飞。2010年,该市房地产业、金融业等行业发展迅猛,人口密集,民生繁荣,所以在2010年被评估为低碳城市。
图2 2006年不同等级的低碳城市空间分布
Fig.2 Spatial distribution of cities of different low-carbon status in 2006
图3 2010年不同等级的低碳城市空间分布
Fig.3 Spatial distribution of cities of different low-carbon status in 2010
从低碳城市评价指数I的变化来看,将两年差值在±5%之内的城市定义为指数持平城市,大于5%为上升城市,小于-5%为下降城市。2010年较2006年各城市指数I普遍升高;中部山西和河南两省的多个城市I值下降较为显著,西部陕西省多数城市指数持平;东南沿海地区全部呈现上升趋势(图4)。中国中部城市的低碳发展水平有倒退趋势,沿海城市基本处于低碳发展水平上升阶段。
图4 2006-2010年低碳城市评价指数升降分布
Fig.4 Trend of low-carbon city evaluation index values , 2006-2010
在MATLAB软件中,对低碳城市的5个因子进行聚类,根据低碳城市因子聚类结果,画出雷达图(图5-6)。2006年与2010年,四类城市因子聚类趋势相似。将所研究城市类型分为环境主导型、居民主导型、城镇化主导型及产业主导型。
2006年低碳城市因子聚类结果显示,环境主导型和产业主导型为中国城市的主要类型,各占32%;城镇化主导型次之,占21%;居民主导型最少,占15%。2010年产业主导型城市占37%;其次是居民主导型占26%;环境主导型和城镇化主导型数量接近,各占19%和18%。2010年与2006年相比,环境主导型城市数量降幅最大,达13%;居民主导型城市增幅最大,达到9%(图7)。
图7 2006年与2010年不同类型低碳城市数量
Fig.7 The number of different types of low-carbon cities in 2006 and 2010
从城市类型的空间分布来看,东南沿海地区的环境主导型城市多转化为居民主导型,说明东南沿海地区的经济发展水平较好,居民低碳观念较强、人均碳排放量下降。西北地区在2006年多表现为城镇化主导型,说明2006年该地区的城镇化进程较快;到2010年则出现分化,表现出居民主导型、产业主导型及环境主导型多种类型,表明中国西北地区的城市发展有着不同的路径(图8-9)。
图8 2006年不同类型低碳城市空间分布
Fig.8 Spatial distribution of different types of low-carbon cities in 2006
图9 2010年不同类型低碳城市空间分布
Fig.9 Spatial distribution of different types of low-carbon cities in 2010
一个城市的低碳发展,不仅受到自身资源禀赋、城市规模、发展模式等因素的影响,还受到周边地区的影响,从而表现出一定的空间相关性。运用ArcGIS空间分析工具,对低碳城市进行空间相关性分析。
3.3.1 低碳城市的空间相关性分析
以2006年及2010年两年的低碳城市评价指数作为基础数据,利用空间自相关模型度量各城市经济增长的空间相关性。使用ArcGIS中空间自相关工具,计算Global Moran's I。2006年,P值小于0.01,Moran's I值为0.17;2010年,P值小于0.01,Moran's I值为0.16,表明这两年的低碳城市评价指数分布具有较强的空间正相关性,低碳城市呈现空间集聚分布。
3.3.2 低碳城市的空间关联模式
在ArcGIS中,使用聚类和异常值分析工具(Anselin Local Moran's I) 进行分析。根据自相关模型识别出5种低碳城市效应的空间关联模式：高高聚集型(HH)、高低异常型(HL,该区域低碳水平明显高于周边)、低高异常型(LH,该区域低碳水平明显低于周边)、低低聚集型(LL)和不显著地区。低碳城市的高高聚集型全部分布于珠三角、长三角、京津冀及山东地区。高低异常型集中于成都、重庆和武汉三市。低低聚集型主要分布于云南、甘肃地区,宁夏、陕西、四川也有少量分布。低高异常型只在2006年出现于舟山市(图10-11)。
图10 2006年低碳城市空间聚集类型
Fig.10 Spatial aggregation types of low-carbon city in 2006
图11 2010年低碳城市空间聚集类型
Fig.11 Spatial aggregation types of low-carbon city in 2010
从时空变化上来看,HH区由21个减少为18个,珠三角增加了珠海市;京津冀地区减少了邯郸、邢台、石家庄三市;长三角地区减少了常州和南通两市;山东省的青岛和烟台取代了济南。HL区保持不变。舟山市由LH转变为不显著地区。LL区由8个增加到10个,其中甘肃省增加2个,四川省增加1个,云南省普洱市则退出LL区。
本文从构建低碳城市评价体系及分析中国城市低碳发展水平两个方面着眼,获得了2006年及2010年两年的低碳城市评价指数I值的空间分布及因子聚类下的四种城市类型空间分布,客观、直观、动态的评价了中国284个城市的低碳发展水平。
(1) 本文基于数据可获取原则、动态性和可比性等原则,从低碳开发、低碳经济、低碳环境、城市规模与能源消耗五个方面构建低碳城市评价指标体系。引入遥感影像,利用夜间灯光值及PM2.5浓度反演数据,增加评价指标的全面性。
(2) 利用因子分析法,可以避免各指标的相关性问题,获得了较为客观的权重。得到了低碳城市评价指数I值,并利用自然断点法将城市分类为低碳城市、相对低碳城市、相对高碳城市和高碳城市。
(3) 使用因子聚类分析将城市类型进行区分,得到环境主导型、居民主导型、城镇化主导型及产业主导型四种城市类型,有助于分析城市发展路径和发展阶段。
(4) 用空间相关性分析识别出城市低碳发展水平的聚集类型,低碳发展水平受地理因素影响,具有空间相关性。
(5) 选取2006年及2010年的数据,跨越了2007年金融危机、2008年中国奥运会、2009年哥本哈根气候变化大会这几个历史性事件。不同年份,城市有不同的表现,说明低碳城市的发展是随着时间、政策、科技的变化而变化的,低碳的评价标准也是相对的、动态的。
本文认为,在评价低碳城市发展时,选择客观数据,如统计数据、遥感数据作为指标,进行年际比较和城市间的比较更能反映低碳城市发展水平和存在的问题。
(1) 行政级别对城市低碳发展的影响。从研究结果中可以看出,低碳水平发展最好的为直辖市,其次为副省级城市。行政级别对城市的发展影响深远。行政级别更高的城市,所拥有的政策更开放、经济更发达、人才更丰富,城市产业升级、环境提升、低碳发展步伐也更快。
(2) 低碳城市发展的趋势。从低碳城市评价指数I的变化来看,2010年较2006年各城市指数I普遍升高。由于沿海地区的开发开放早,经济基础较好,产业逐步升级,城市低碳发展的水平持续升高。与之不同的是中西部地区,尤其是依靠资源发展的中西部地区,承接了更多由沿海地区迁出的高能耗、重污染产业,不利于城市的低碳发展。但是,一些产业虽然耗能高、污染重,却是国家和国民不可或缺的产业,扮演着国民经济、产业链条中的重要角色。针对这些产业,不能以迁出、取缔为目标,而应该加强科技投入。在产业转移的过程中,提高产业准入门槛,强制要求使用更加节能环保的技术和设备,避免产业转移等于高耗能高污染转移的现象。
(1) 科学管理城市增长,合理界定城市规模。城镇化是中国城市发展的重要环节,也是必须坚持的经济发展道路,然而当前粗放式发展方式引起较大的能源消耗,进而造成碳排放增加。城镇化建设中要兼顾经济发展与碳排放控制,不仅要避免城市无序扩张,科学界定城市增长规模,而且要注重技术革新,加大推进清洁能源及低能耗材料的使用。
(2) 分析城市发展模式,因地制宜开展碳减排。本文通过对评价因子聚类分析,将低碳城市划分为环境主导型、居民主导型、城镇化主导型及产业主导型。通过对城市发展模式深入了解,分析其碳排放主要来源,把握碳排放的主导因素,才能因地制宜地制定碳减排措施,摒除“高排放、低增长”经济模式。
(3) 完善碳交易平台,发展碳金融市场。完备的碳交易机制,有助于发挥市场调节功能平衡碳排放。国家鼓励符合碳减排特征的新产品开发,吸引资金流入碳减排市场,可以充分发挥碳排放权的经济效益,保障碳交易项目有效开展。
The authors have declared that no competing interests exist.
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基于灰理想关联分析的中国城市低碳竞争力评价 [J].Magsci 摘要
应对全球变化和促进低碳发展已经成为21世纪世界各国发展的重要议题。低碳型发展的目标, 一是促进社会发展, 二是降低碳排放, 因此关键科学问题是提高城市低碳竞争力。作为碳排放量日益增长同时又要提高13亿人社会福利的发展中大国, 中国需要对城市低碳竞争力的理论框架、评价系统与管理思路进行深入研究。而如何评价城市低碳竞争力水平, 目前尚没有完善的理论与方法。因此, 本研究基于导向性原则、数据可获性原则、可比性与动态性等基本原则, 将城市低碳竞争力评价指标体系分为三大类, 即低碳环境支撑能力、低碳经济增长能力和低碳社会发展能力。在传统理想解法的基础上, 引入灰色理论建立灰理想关联分析评价模型, 并采用中国北京、上海、天津和重庆4个城市2007年的相关数据进行实证研究。研究结果表明案例城市的低碳竞争力具有差异性。除了重庆以外, 其它案例城市的低碳竞争能力超出全国平均水平。综合排名分别为:北京、上海、天津和重庆。可通过实现低碳产业化、低碳城市化和低碳现代化提高各城市的低碳竞争力。
Evaluation of urban low-carbon competitiveness in china using grey relational analysis [J].Magsci 摘要
应对全球变化和促进低碳发展已经成为21世纪世界各国发展的重要议题。低碳型发展的目标, 一是促进社会发展, 二是降低碳排放, 因此关键科学问题是提高城市低碳竞争力。作为碳排放量日益增长同时又要提高13亿人社会福利的发展中大国, 中国需要对城市低碳竞争力的理论框架、评价系统与管理思路进行深入研究。而如何评价城市低碳竞争力水平, 目前尚没有完善的理论与方法。因此, 本研究基于导向性原则、数据可获性原则、可比性与动态性等基本原则, 将城市低碳竞争力评价指标体系分为三大类, 即低碳环境支撑能力、低碳经济增长能力和低碳社会发展能力。在传统理想解法的基础上, 引入灰色理论建立灰理想关联分析评价模型, 并采用中国北京、上海、天津和重庆4个城市2007年的相关数据进行实证研究。研究结果表明案例城市的低碳竞争力具有差异性。除了重庆以外, 其它案例城市的低碳竞争能力超出全国平均水平。综合排名分别为:北京、上海、天津和重庆。可通过实现低碳产业化、低碳城市化和低碳现代化提高各城市的低碳竞争力。
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中小城市工业碳排放: 核算方法与影响因素: 以河南省济源市为例 [J].
城市是碳排放的主要空间载体, 工业是产生碳排放最多的产业部门。由于中国经济受城市化与工业化"双轮驱动",经济总量超全国一半的中小城市工业碳排放问题将关系到未来几十年内的减排潜 力与发展空间。本文以河南省济源市为研究案例,使用《中国省级温室气体清单编制指南》与部分实测排放因子数据,对包含铅锌冶炼等工业生产过程在内的济源市 2000-2010年间工业碳排放量进行了核算,并基于改进的STIRPAT模型,对其影响因素进行分解,运用岭回归方法探讨了结构因素、规模因素和技术 因素对工业碳排放量变化的影响程度。研究表明:济源市工业碳排放总量在2000年以来呈现快速上升趋势,但在2007-2009年的金融危机期间增速明显 放缓;对电力与热力消费的过快增长导致工业二次能源使用引发的碳排放持续增多;城市化水平、劳均产出、工业轻重结构、能源结构等变量对济源市工业碳排放量 的增长起到了正向作用,能源强度降低、公有制比例提高能够抑制碳排放量的增长,而工业固定资产投资、企业规模和外商投资变量在研究期间的影响并不显著。未 来政府节能减排政策的着力点应在推进产业结构轻型化、对重工业进行设备更新和工艺流程改进、优化能源结构与布局、提高能源利用效率、加强对非公经济的引导 和监督检查、发展区域碳交易市场等方面。
Accounting method and factors affecting industrial CO2 emissions of small and medium-sized cities: Jiyuan city in Henan [J].
城市是碳排放的主要空间载体, 工业是产生碳排放最多的产业部门。由于中国经济受城市化与工业化"双轮驱动",经济总量超全国一半的中小城市工业碳排放问题将关系到未来几十年内的减排潜 力与发展空间。本文以河南省济源市为研究案例,使用《中国省级温室气体清单编制指南》与部分实测排放因子数据,对包含铅锌冶炼等工业生产过程在内的济源市 2000-2010年间工业碳排放量进行了核算,并基于改进的STIRPAT模型,对其影响因素进行分解,运用岭回归方法探讨了结构因素、规模因素和技术 因素对工业碳排放量变化的影响程度。研究表明:济源市工业碳排放总量在2000年以来呈现快速上升趋势,但在2007-2009年的金融危机期间增速明显 放缓;对电力与热力消费的过快增长导致工业二次能源使用引发的碳排放持续增多;城市化水平、劳均产出、工业轻重结构、能源结构等变量对济源市工业碳排放量 的增长起到了正向作用,能源强度降低、公有制比例提高能够抑制碳排放量的增长,而工业固定资产投资、企业规模和外商投资变量在研究期间的影响并不显著。未 来政府节能减排政策的着力点应在推进产业结构轻型化、对重工业进行设备更新和工艺流程改进、优化能源结构与布局、提高能源利用效率、加强对非公经济的引导 和监督检查、发展区域碳交易市场等方面。
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基于因子分析模型的上市公司经营业绩评价 [J].
本文首先分析比较了目前上市公司经营业绩评价的主要方法,并剖析其存在的不足之处,在此基础上引入因子分析模型,并构建评价上市公司经营业绩的指标体系,然后应用该模型对上市公司经营业绩做出实证研究,最后得出研究结论,并指出了由于会计信息失真等因素的存在,使得该研究方法存在一些局限性.
Jiyu yinzifenxi moxing de shangshigongsi jingying yeji pingjia [J].
本文首先分析比较了目前上市公司经营业绩评价的主要方法,并剖析其存在的不足之处,在此基础上引入因子分析模型,并构建评价上市公司经营业绩的指标体系,然后应用该模型对上市公司经营业绩做出实证研究,最后得出研究结论,并指出了由于会计信息失真等因素的存在,使得该研究方法存在一些局限性.
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低碳城市的评价方法与支撑体系研究 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2010.08.008 URL 摘要
气候变化是国际社会普遍关心的 重大全球性问题,正在影响着各个国家的国民健康、经济安全和社会稳定。城市作为经济社会活动的中心,承担着低碳发展的重要任务。本文首先梳理了国内外对于 低碳经济和低碳城市研究的最新进展,将低碳城市的特征概况为5个方面:①经济性,即以最少的资源和能源投入,换取最大的经济产出;②安全性,即通过减少温 室气体排放,保障粮食安全、生态安全、经济安全和社会安全;③系统性,即低碳城市建设是一项复杂的系统工程;④动态性,即低碳目标不是凝固的,而是要不断 地调整,不断地适应变化的情况;⑤区域性,即城市低碳目标的实现需要通过区域协作来实现。然后总结了评估城市低碳水平的2种方法:主要指标法和复合指标 法,并从经济、社会和环境三个方面构建了低碳城市评价指标体系;最后,本文提出了低碳城市的5大支撑体系,即产业结构体系、基础设施体系、消费支撑体系、 政策制度体系和技术支撑体系。
Evaluation method and supporting system of low carbon cities [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2010.08.008 URL 摘要
气候变化是国际社会普遍关心的 重大全球性问题,正在影响着各个国家的国民健康、经济安全和社会稳定。城市作为经济社会活动的中心,承担着低碳发展的重要任务。本文首先梳理了国内外对于 低碳经济和低碳城市研究的最新进展,将低碳城市的特征概况为5个方面:①经济性,即以最少的资源和能源投入,换取最大的经济产出;②安全性,即通过减少温 室气体排放,保障粮食安全、生态安全、经济安全和社会安全;③系统性,即低碳城市建设是一项复杂的系统工程;④动态性,即低碳目标不是凝固的,而是要不断 地调整,不断地适应变化的情况;⑤区域性,即城市低碳目标的实现需要通过区域协作来实现。然后总结了评估城市低碳水平的2种方法:主要指标法和复合指标 法,并从经济、社会和环境三个方面构建了低碳城市评价指标体系;最后,本文提出了低碳城市的5大支撑体系,即产业结构体系、基础设施体系、消费支撑体系、 政策制度体系和技术支撑体系。
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基于层次分析法和因子分析的社区满意度评价体系 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1005-2542.2007.06.016 URL [本文引用: 1] 摘要
结合层次分析法(AHP)和因 子分析法给出了一种合理的评价指标体系构建方法。该方法首先利用因子分析法对众多影响因素进行分类,并利用因子贡献率给出各因子的权重。再运用AHP的主 观分析和因子分析法的客观分析相结合确定各因素在每类中的权重,然后综合这些权重,得到最终的评价模型。最后,给出了一个社区满意度的实例进行验证。
Community satisfaction evaluation system's research based on AHP and factor analysis [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1005-2542.2007.06.016 URL [本文引用: 1] 摘要
结合层次分析法(AHP)和因 子分析法给出了一种合理的评价指标体系构建方法。该方法首先利用因子分析法对众多影响因素进行分类,并利用因子贡献率给出各因子的权重。再运用AHP的主 观分析和因子分析法的客观分析相结合确定各因素在每类中的权重,然后综合这些权重,得到最终的评价模型。最后,给出了一个社区满意度的实例进行验证。
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气候变化、碳排放与低碳城市规划研究进展 [J].
气候变化涉及的科学问题已越来越关注人类活动的影响,碳排放成为影响全球气候增温的主要因素.国内外研究发现,碳排放与城市化过程相交织,低碳城市遂成为遏制全球增温的首要选择.我国正处在经济快速增长、城市化加速、碳排放日益增加和向社会主义市场经济转型的时期,低碳城市规划则是我国低碳城市发展的关键技术之一.笔者论述了气候变化、碳排放与城市化的关系,从理论研究、行动计划两方面进行低碳城市规划研究进展的综述.
A study on climate change, carbon emissions and low-carbon city planning [J].
气候变化涉及的科学问题已越来越关注人类活动的影响,碳排放成为影响全球气候增温的主要因素.国内外研究发现,碳排放与城市化过程相交织,低碳城市遂成为遏制全球增温的首要选择.我国正处在经济快速增长、城市化加速、碳排放日益增加和向社会主义市场经济转型的时期,低碳城市规划则是我国低碳城市发展的关键技术之一.笔者论述了气候变化、碳排放与城市化的关系,从理论研究、行动计划两方面进行低碳城市规划研究进展的综述.
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基于“脱钩”模式的低碳城市评价 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2011.04.003 URL 摘要
由于历史及现状等诸多因素,以 二氧化碳减排绝对量为基础的低碳城市评价模式并不适用于中国;本研究从经济发展、物质消耗与污染物排放相互关系的视角,以"脱钩"模式为目标层,经济发 展、碳排放、污染物排放与经济发展为准则层,CO2排放等8个具体指标为指标层建立低碳城市评价指标体系,定量描述经济发展过程中单位GDP污染物排放降 低的态势,进而表征城市发展过程中的经济、资源、环境变化的历史趋势并反映城市低碳建设现状。针对沈阳市的案例研究表明,沈阳市2001年至2008年总 体的生态效率与资源利用效率呈现逐渐提高的态势,沈阳市现阶段的低碳城市建设水平处于"相对脱钩"阶段,与目前中国经济宏观发展态势相符合。本研究表 明,"脱钩"评价模式可以避免基于污染物总量的评价模式中忽略经济发展因素而产生的片面性,可以表征中国当前经济高速发展前提下的城市低碳建设水平,为目 前的"低碳城市"评价方法提供有益尝试。
Low-carbon city's quantitative assessment indicator framework based on decoupling model [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2011.04.003 URL 摘要
由于历史及现状等诸多因素,以 二氧化碳减排绝对量为基础的低碳城市评价模式并不适用于中国;本研究从经济发展、物质消耗与污染物排放相互关系的视角,以"脱钩"模式为目标层,经济发 展、碳排放、污染物排放与经济发展为准则层,CO2排放等8个具体指标为指标层建立低碳城市评价指标体系,定量描述经济发展过程中单位GDP污染物排放降 低的态势,进而表征城市发展过程中的经济、资源、环境变化的历史趋势并反映城市低碳建设现状。针对沈阳市的案例研究表明,沈阳市2001年至2008年总 体的生态效率与资源利用效率呈现逐渐提高的态势,沈阳市现阶段的低碳城市建设水平处于"相对脱钩"阶段,与目前中国经济宏观发展态势相符合。本研究表 明,"脱钩"评价模式可以避免基于污染物总量的评价模式中忽略经济发展因素而产生的片面性,可以表征中国当前经济高速发展前提下的城市低碳建设水平,为目 前的"低碳城市"评价方法提供有益尝试。
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中国低碳城市发展影响因素分析 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2012.06.010 URL [本文引用: 1] 摘要
目前,全国各地都在开展低碳城市建设,但是由于对“低碳城市”认 识的不一致,导致了各地建设水平参差不齐.本文根据低碳城市的内涵和特点,识别出19个影响我国低碳城市发展的因素,分别从城市主体水平、发展结构水平和 管理水平等角度进行分类说明.通过专家咨询法和建立解释结构模型(ISM),绘制出多级递阶结构图,理顺各因素间的结构关系,阐明了影响因素间内在关联性 和层次性.研究结果显示,19个影响因素分为5个层次,其中政府和低碳城市标准位于最高层次,碳排放统计次之,它们是影响我国低碳城市发展的关键因素,并 对其余因素产生直接或间接的影响作用.建议现阶段在推进我国低碳城市建设过程中,根据多级递阶结构图所示,采取“自上而下”的模式.当务之急,国家应尽快 制定出台《低碳城市标准》,加快开展城市碳排放统计工作,而政府作为城市主体之一,是低碳城市建设的主要推动者和政策供给者,应充分发挥其领导力,使低碳 城市建设走上系统化、制度化轨道.
Analysis of influencing factors of low-carbon city development in China [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2012.06.010 URL [本文引用: 1] 摘要
目前,全国各地都在开展低碳城市建设,但是由于对“低碳城市”认 识的不一致,导致了各地建设水平参差不齐.本文根据低碳城市的内涵和特点,识别出19个影响我国低碳城市发展的因素,分别从城市主体水平、发展结构水平和 管理水平等角度进行分类说明.通过专家咨询法和建立解释结构模型(ISM),绘制出多级递阶结构图,理顺各因素间的结构关系,阐明了影响因素间内在关联性 和层次性.研究结果显示,19个影响因素分为5个层次,其中政府和低碳城市标准位于最高层次,碳排放统计次之,它们是影响我国低碳城市发展的关键因素,并 对其余因素产生直接或间接的影响作用.建议现阶段在推进我国低碳城市建设过程中,根据多级递阶结构图所示,采取“自上而下”的模式.当务之急,国家应尽快 制定出台《低碳城市标准》,加快开展城市碳排放统计工作,而政府作为城市主体之一,是低碳城市建设的主要推动者和政策供给者,应充分发挥其领导力,使低碳 城市建设走上系统化、制度化轨道.
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低碳城市发展阶段划分与特征分析 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-3862.2014.08.003 URL [本文引用: 1] 摘要
低碳城市是城市发展到一定时期的特殊形态,是目前低碳研究中的热 点之一.梳理了低碳城市的研究进展,以城市发展阶段理论和脱钩理论为基础,尝试对城市低碳发展进行阶段划分.以城市碳基能源排放为核心指标,把低碳城市发 展历程划分了5个阶段:初级阶段、急速上升阶段、锁定阶段、解锁阶段和高级阶段.初级阶段碳排放量处于较低水平并平稳上升;急速上升阶段碳基能源密集使 用,碳排放量急速上升;锁定阶段受技术和制度等影响,城市碳排放减速上升,直至碳排放拐点出现;解锁阶段城市碳排放量峰值被突破呈下降趋势;高级阶段城市 碳排放量下降到较低水平后仍保持缓慢下降趋势.最后,就每个阶段的碳基能源排放驱动力特征进行了分析,并以深圳市为案例,对其低碳发展阶段进行了研判.
Analysis on stages and characteristics of low-carbon city [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-3862.2014.08.003 URL [本文引用: 1] 摘要
低碳城市是城市发展到一定时期的特殊形态,是目前低碳研究中的热 点之一.梳理了低碳城市的研究进展,以城市发展阶段理论和脱钩理论为基础,尝试对城市低碳发展进行阶段划分.以城市碳基能源排放为核心指标,把低碳城市发 展历程划分了5个阶段:初级阶段、急速上升阶段、锁定阶段、解锁阶段和高级阶段.初级阶段碳排放量处于较低水平并平稳上升;急速上升阶段碳基能源密集使 用,碳排放量急速上升;锁定阶段受技术和制度等影响,城市碳排放减速上升,直至碳排放拐点出现;解锁阶段城市碳排放量峰值被突破呈下降趋势;高级阶段城市 碳排放量下降到较低水平后仍保持缓慢下降趋势.最后,就每个阶段的碳基能源排放驱动力特征进行了分析,并以深圳市为案例,对其低碳发展阶段进行了研判.
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低碳发展研究的理论基础 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2012.09.002 URL [本文引用: 1] 摘要
理论的形成过程一般基于实践和 需求的推动,而理论的发展与成熟又从更高层面促进实践的深入。随着全球气候变化引发人类对控制温室气体排放的空前重视,围绕低碳领域的理论与实践研究已成 为相关学科研究的焦点,而对低碳发展理论基础的研究与讨论几乎处于空白。本文通过分析资源、环境、技术创新等领域的相关理论或者方法与低碳发展的关系,认 为可持续发展理论体现了低碳发展的理念和导向,碳代谢与循环理论反映了碳循环的自然规律,脱钩理论揭示了碳排放与经济、人口的关系与规律,3E系统理论与 模型提供了低碳政策分析的工具,技术创新理论可引领低碳发展的技术突破,"隧道效应"理论则指明了低碳发展的路径选择。这六大理论分别从发展理念、自然规 律、发展阶段、政策工具、技术模式、实现路径等角度阐述了低碳发展的内涵,共同构成了低碳发展研究的理论基础。相关理论相互联系并融入低碳研究,必将促进 绿色经济发展和低碳社会构建。
Theoretical basis of low-carbon development research [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2012.09.002 URL [本文引用: 1] 摘要
理论的形成过程一般基于实践和 需求的推动,而理论的发展与成熟又从更高层面促进实践的深入。随着全球气候变化引发人类对控制温室气体排放的空前重视,围绕低碳领域的理论与实践研究已成 为相关学科研究的焦点,而对低碳发展理论基础的研究与讨论几乎处于空白。本文通过分析资源、环境、技术创新等领域的相关理论或者方法与低碳发展的关系,认 为可持续发展理论体现了低碳发展的理念和导向,碳代谢与循环理论反映了碳循环的自然规律,脱钩理论揭示了碳排放与经济、人口的关系与规律,3E系统理论与 模型提供了低碳政策分析的工具,技术创新理论可引领低碳发展的技术突破,"隧道效应"理论则指明了低碳发展的路径选择。这六大理论分别从发展理念、自然规 律、发展阶段、政策工具、技术模式、实现路径等角度阐述了低碳发展的内涵,共同构成了低碳发展研究的理论基础。相关理论相互联系并融入低碳研究,必将促进 绿色经济发展和低碳社会构建。
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中国“低碳城市”的空间规划策略 [J].Spatial planning strategy for “low carbon cities” in China [J]. |
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城市化对碳排放影响研究进展 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2014.11.009 Magsci [本文引用: 1] 摘要
城市化是全球发展的趋势,而城市化进程对温室气体尤其是二氧化碳排放的影响受到学术界的广泛关注.本文在全面系统梳理国内外文献及相关研究成果的基础上,从碳排放研究的起源与发展、研究内容与研究方法等方面对当前国内外研究现状进行了归纳和评述.从中看出:国内外的研究内容主要集中于城市化和碳排放的关系、城市化对碳排放影响的宏观及微观因素,以及城市化对碳排放的作用机理等方面;研究方法以定量分析为主,除基础的IPAT模型、STIRPAT模型之外,时空地理加权回归模型、指数分解、结构分解、多指标面板数据聚类分析等方法也广泛应用.总体而言,城市化进程对碳排放的影响是一个长期且复杂的过程,涉及诸多因素,目前的研究已逐渐深入、研究方法也多有创新,但仍需丰富研究视角、完善研究体系,更好地为城市化发展策略提供科学依据,为低碳城市发展奠定基础.
Research progress of impact of urbanization on carbon emissions [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2014.11.009 Magsci [本文引用: 1] 摘要
城市化是全球发展的趋势,而城市化进程对温室气体尤其是二氧化碳排放的影响受到学术界的广泛关注.本文在全面系统梳理国内外文献及相关研究成果的基础上,从碳排放研究的起源与发展、研究内容与研究方法等方面对当前国内外研究现状进行了归纳和评述.从中看出:国内外的研究内容主要集中于城市化和碳排放的关系、城市化对碳排放影响的宏观及微观因素,以及城市化对碳排放的作用机理等方面;研究方法以定量分析为主,除基础的IPAT模型、STIRPAT模型之外,时空地理加权回归模型、指数分解、结构分解、多指标面板数据聚类分析等方法也广泛应用.总体而言,城市化进程对碳排放的影响是一个长期且复杂的过程,涉及诸多因素,目前的研究已逐渐深入、研究方法也多有创新,但仍需丰富研究视角、完善研究体系,更好地为城市化发展策略提供科学依据,为低碳城市发展奠定基础.
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国外低碳城市研究进展 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2010.12.001 Magsci [本文引用: 1] 摘要
<p>在人类应对全球气候变化的挑战中，低碳城市逐渐成为低碳经济与低碳社会的空间聚焦点。文章从城市碳排放驱动因素、低碳城市循环与代谢、低碳城市空间规划、低碳城市环境管治等四方面系统归纳了国外低碳城市研究的内容和模型方法，并对LMDI方法、Hybrid-EIO-LCA 方法、CGE模型作了具体评述。可以认为，低碳城市研究在理论上，由可持续发展、循环经济转向低碳经济和社会论，由城市生态系统、共生城市、精明增长和公交导向细化为低碳社区的构建；在方法上，由单一计算转变到综合评估，由衍生方法借用转到低碳城市模型方法的提出；数据使用由估测数据转向明确的环境账户；空间尺度由城市个体向家庭、社区、园区、城市群等不同层面扩展；研究地域则从少数发达国家推广到发展中国家。基于低碳城市研究体系的不完备性和多学科交叉性、数据的不确定性、时空尺度的多样性等特点，当前研究应从城市共生和谐论出发，以微观尺度的调查数据为基础，综合利用现代空间信息技术，建立城市碳排放账户，对城市碳能源—经济—社会—环境(CEESE)系统的功能与机理、过程与控制以及关联与效应进行探索，创建低碳城市研究的理论与方法体系。</p>
Progresses of low-carbon city research [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2010.12.001 Magsci [本文引用: 1] 摘要
<p>在人类应对全球气候变化的挑战中，低碳城市逐渐成为低碳经济与低碳社会的空间聚焦点。文章从城市碳排放驱动因素、低碳城市循环与代谢、低碳城市空间规划、低碳城市环境管治等四方面系统归纳了国外低碳城市研究的内容和模型方法，并对LMDI方法、Hybrid-EIO-LCA 方法、CGE模型作了具体评述。可以认为，低碳城市研究在理论上，由可持续发展、循环经济转向低碳经济和社会论，由城市生态系统、共生城市、精明增长和公交导向细化为低碳社区的构建；在方法上，由单一计算转变到综合评估，由衍生方法借用转到低碳城市模型方法的提出；数据使用由估测数据转向明确的环境账户；空间尺度由城市个体向家庭、社区、园区、城市群等不同层面扩展；研究地域则从少数发达国家推广到发展中国家。基于低碳城市研究体系的不完备性和多学科交叉性、数据的不确定性、时空尺度的多样性等特点，当前研究应从城市共生和谐论出发，以微观尺度的调查数据为基础，综合利用现代空间信息技术，建立城市碳排放账户，对城市碳能源—经济—社会—环境(CEESE)系统的功能与机理、过程与控制以及关联与效应进行探索，创建低碳城市研究的理论与方法体系。</p>
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低碳生态城市控制性详细规划的指标体系构建与分析 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-3862.2014.01.008 URL 摘要
基于低碳生态城市的建设现状,在低碳生态城市的评价指标体系基础 上,结合现有部分低碳生态城市的控制性详细规划,运用案例分析、文献分析、专家访谈等方法,提出并构建低碳生态城市控制性详细规划的指标体系,以此为基础 对已有低碳生态城市控制性详细规划在传统控规基础上提出增补指标,并对增补指标运用问卷调查、因子分析、聚类分析等研究方法,简化得到最终的低碳生态城市 控制性详细规划的增补指标体系,包括4大类,9中类,共28个指标.最后将增补指标结合传统控制性详细规划已有指标,构建出以41个指标为主的低碳生态城 市控制性详细规划的指标体系,为实现城市的低碳生态目标提供理论选择,并为编制低碳生态城市控制性详细规划提供指导依据.
The analysis and construction on Index system for regulatory detailed planning of low-carbon eco-city [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-3862.2014.01.008 URL 摘要
基于低碳生态城市的建设现状,在低碳生态城市的评价指标体系基础 上,结合现有部分低碳生态城市的控制性详细规划,运用案例分析、文献分析、专家访谈等方法,提出并构建低碳生态城市控制性详细规划的指标体系,以此为基础 对已有低碳生态城市控制性详细规划在传统控规基础上提出增补指标,并对增补指标运用问卷调查、因子分析、聚类分析等研究方法,简化得到最终的低碳生态城市 控制性详细规划的增补指标体系,包括4大类,9中类,共28个指标.最后将增补指标结合传统控制性详细规划已有指标,构建出以41个指标为主的低碳生态城 市控制性详细规划的指标体系,为实现城市的低碳生态目标提供理论选择,并为编制低碳生态城市控制性详细规划提供指导依据.
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城市 CO2 排放结构与低碳水平测度: 以京津沪渝为例 [J].
在科学设计城市CO2排放、城市低碳水平数理模型基础上,结合BP神经网络法,综合考虑各种不确定因素的影响,通过1995～2008年京津沪渝4市CO2排放结构和低碳水平测度以及BP神经网络模型预测,可以发现：4城市CO2排放量逐年递增,但存在较大差异;城市CO2排放量和发展态势取决于4城市CO2排放结构及变化;低碳水平测度结果表明4城市的经济增长仍然依赖于碳基能源消耗,但产业结构的优化升级对提高低碳水平的作用是显著的;基于BP神经网络法的短期预测比传统预测法更为合理和精确。
Measurement of urban CO2 emission structure and low-carbon standard: a case study for Beijing, Tianjin, Shanghai and Chongqing city [J].
在科学设计城市CO2排放、城市低碳水平数理模型基础上,结合BP神经网络法,综合考虑各种不确定因素的影响,通过1995～2008年京津沪渝4市CO2排放结构和低碳水平测度以及BP神经网络模型预测,可以发现：4城市CO2排放量逐年递增,但存在较大差异;城市CO2排放量和发展态势取决于4城市CO2排放结构及变化;低碳水平测度结果表明4城市的经济增长仍然依赖于碳基能源消耗,但产业结构的优化升级对提高低碳水平的作用是显著的;基于BP神经网络法的短期预测比传统预测法更为合理和精确。
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上海发展低碳城市的内涵、目标及对策 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1674-7178.2010.02.006 URL [本文引用: 1] 摘要
根据IPCC及联合国相关研究，对低碳城市内涵、构成及模型进行理论总结，以此为工具量化分析上海发展低碳城市的现状，寻找问题及矛盾，通过情景分析方法研究未来发展的可能目标，最后确定实现目标所应采取的对策措施。
The connotation, objectives and strategies of Shanghai’s low-carbon growth [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1674-7178.2010.02.006 URL [本文引用: 1] 摘要
根据IPCC及联合国相关研究，对低碳城市内涵、构成及模型进行理论总结，以此为工具量化分析上海发展低碳城市的现状，寻找问题及矛盾，通过情景分析方法研究未来发展的可能目标，最后确定实现目标所应采取的对策措施。
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城市低碳竞争力评价模型和上海市的实证研究 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1009-6000.2011.11.002 URL 摘要
作为二氧化碳排放量日益增长同时又要提高13亿人社会福利的发展中大国,中国需要对城市低碳竞争力的理论框架,评价系统与管理思路进行深入研究.而如何评 价城市低碳竞争力水平,目前尚没有完善的理论与方法.本研究基于数据可获性原则,动态性与可比性等基本原则,将城市低碳竞争力评价指标体系分为三大类,即 低碳环境竞争力.低碳生产竞争力和低碳社会竞争力.针对城市系统的非线性结构,引入灰色理论建立灰熵分析评价模型,并采用上海市2002-2007年间的 相关数据进行实证研究.
Evaluation model of urban low-carbon competitiveness and empirical research of Shanghai [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1009-6000.2011.11.002 URL 摘要
作为二氧化碳排放量日益增长同时又要提高13亿人社会福利的发展中大国,中国需要对城市低碳竞争力的理论框架,评价系统与管理思路进行深入研究.而如何评 价城市低碳竞争力水平,目前尚没有完善的理论与方法.本研究基于数据可获性原则,动态性与可比性等基本原则,将城市低碳竞争力评价指标体系分为三大类,即 低碳环境竞争力.低碳生产竞争力和低碳社会竞争力.针对城市系统的非线性结构,引入灰色理论建立灰熵分析评价模型,并采用上海市2002-2007年间的 相关数据进行实证研究.
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中国城市化: 走好基础设施建设低碳排放之路 [J].
一、城市基础设施建设的重要性基础设施是一个内涵十分丰富的概念.广义基础设施可划分为经济基础设施、社会基础设施和制度基础设施等.
Zhongguo chengshihua: zouhao jichu sheshi jianshe ditan paifang zhi lu [J].
一、城市基础设施建设的重要性基础设施是一个内涵十分丰富的概念.广义基础设施可划分为经济基础设施、社会基础设施和制度基础设施等.
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Exploring the relationship between urbanization, energy consumption, and CO2 emission in MENA countries [J].https://doi.org/10.1016/j.rser.2013.02.041 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
This study explored the relationship between urbanization, energy consumption, and CO2 emission in the MENA countries. The panel model was utilized taking the period 1980-2009 into consideration. Pedroni cointegration test results showed that urbanization, energy consumption and CO2 emission were cointegrated. The dynamic OLS results also showed that there was a long run bi-directional positive relationship between urbanization, energy consumption, and CO2 emission. However, the significance of the long run relationship between urbanization, energy consumption, and CO2 emission varied across the countries based on their level of income and development. Moreover, long and short run bi-directional causal relationships were found between the variables based on the Granger causality test results. From the results of this study it is important for the urban planners and policy makers in the MENA countries to slow the rapid increase in urbanization. The level of energy consumption and CO2 emission in the MENA countries increased more than double. Thus slowing down the urbanization level can help reduce the level of pollution and energy consumption. In addition, the increased energy efficiency, implementation of energy savings projects, energy conservation, and energy infrastructure outsourcing reduce the level of pollution produced by urban areas. (C) 2013 Elsevier Ltd. All rights reserved.
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Internal migration and urbanization in China: impacts on population exposure to household air pollution (2000-2010) [J].https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2014.02.073 URL PMID: 24598149 [本文引用: 1] 摘要
Exposure to fine particles ≤ 2.5 μm in aerodynamic diameter (PM2.5) from incomplete combustion of solid fuels in household stoves, denoted household air pollution (HAP), is a major contributor to ill health in China and globally. Chinese households are, however, undergoing a massive transition to cleaner household fuels. The objective of the present study is to establish the importance of internal migration when it comes to the changing household fuel use pattern and the associated exposure to PM2.5 for the period 2000 to 2010. We also estimate health benefits of the fuel transition in terms of avoided premature deaths. Using China Census data on population, migration, and household fuel use for 2000 and 2010 we identify the size, place of residence, and main cooking fuel of sub-populations in 2000 and 2010, respectively. We combine these data with estimated exposure levels for the sub-populations and estimate changes in population exposure over the decade. We find that the population weighted exposure (PWE) for the Chinese population as a whole was reduced by 52 (36-70) μg/m(3) PM2.5 over the decade, and that about 60% of the reduction can be linked to internal migration. During the same period the migrant population, in total 261 million people, was subject to a reduced population weighted exposure (ΔPWE) of 123 (87-165) μg/m(3) PM2.5. The corresponding figure for non-migrants is 34 (23-47) μg/m(3). The largest ΔPWE was estimated for rural-to-urban migrants (138 million people), 214 (154-283) μg/m(3). The estimated annual health benefit associated with the reduced exposure in the total population is 31 (26-37) billion USD, corresponding to 0.4% of the Chinese GDP.
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Reduction of CO2 emission by optimally tracking a pre-defined target [J].https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2009.06.003 URL [本文引用: 1] 摘要
The recent global financial crisis has highlighted the need for balanced and efficient investments in the reduction of the greenhouse effect caused by emissions of COon a global scale. In a previous paper, the authors proposed a mathematical model describing the dynamic relation of COemission with investment in reforestation and clean technology. An efficient allocation of resources to reduce the greenhouse effect has also been proposed. Here, this model is used to provide estimates of the investments needed in land reforestation and in the adoption of clean technologies for an optimum emission and abatement of CO, for the period of 1996鈥2014. The required investments are computed to minimize deviations with respect to the emission targets proposed in thefor European Countries. The emission target can be achieved by 2014 with investments in reforestation peaking in 2004, and a reduction of the expected GDP of 42%, relative to 2006. Investments in clean technology should increase between 2008 and 2010 with maximum transfer figures around 70 million American dollars. Total (cumulative) costs are, however, relatively high depending on the price of carbon abatement and the rate at which the expected COconcentration in the atmosphere should be reduced. Results highlight the advantages for policy makers to be able to manage investments in climate policy more efficiently, controlling optimum transfers based on a portfolio of actions that tracks a pre-defined COconcentration target.
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Learning-by-doing vs. learning by researching in a model of climate change policy analysis [J].https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2004.12.036 URL [本文引用: 1] 摘要
www.elsevier.com/locate/ecolecon Most of the predictions and conclusions in the climate change literature have been made and drawn on the basis of theoretical analyses and quantitative models that assume exogenous technological change. How do these predictions and conclusions change if we endogenize technical progress? In this paper we consider two different drivers of technological change–Research and Development (R&D) and Learning-by-Doing (LbD)–and we embed them into the popular Nordhaus and Yang’s RICE model. We then use the corresponding two model versions to simulate different policy scenarios and compare the results focusing on consumption, physical capital, emissions abatement rates, and R&D expenditures. Our findings suggest that R&D-driven and LbD-driven technologies lead to quite similar dynamic patterns of the relevant variables we analyze. However, the greater flexibility enjoyed by agents who are able to optimally choose R&D expenditures seems to imply more welfare relative to the LbD case.
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Modeling the carbon cycle of urban systems [J].https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2008.03.006 URL [本文引用: 1] 摘要
Although more than 80% of carbon dioxide emissions originate in urban areas, the role of human settlements in the biosphere evolution and in global carbon cycling remains largely neglected. Understanding the relationships between the form and pattern of urban development and the carbon cycle is however crucial for estimating future trajectories of greenhouse gas concentrations in the atmosphere and can facilitate mitigation of climate change. In this paper I review state-of-the-art in modeling of urban carbon cycle. I start with the properties of urban ecosystems from the ecosystem theory point of view. Then I discuss key elements of an urban system and to which degree they are represented in the existing models. In conclusions I highlight necessity of including biophysical as well as human related carbon fluxes in an urban carbon cycle model and necessity of collecting relevant data.
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Energy white paper: our energy future: creating a low carbon economy [M]. |
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Planning for low carbon cities: reflection on the case of Broward county, Florida, USA [J].https://doi.org/10.1016/j.cities.2011.04.004 Magsci [本文引用: 1] 摘要
<h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="sp010">Low carbon cities. What, exactly, are we talking about? Are we talking about lifestyles, activities, or enterprises? Are we talking about individual or group voluntary behavior change or a policy framework that seeks to encourage behavior change by regulatory force? Faced with an enormous literature that mixes related topics like sustainable development/climate change/energy conservation/low carbon, it is not surprising to hear about local governments’ or planners’ “climate change initiatives”.</p><p id="sp015">This paper describes/reflects on how officials in Broward County, Florida, are dealing with issues of awareness, governance, measurement, and instruments for challenges arising from the combined threats of energy depletion and climate change. The overriding objective of this paper is to provide some pith for the discussion of planning for low carbon cities. To this end, we describe and reflect on the planning management responses of Broward County, Florida, USA – as an illustrative local government – in dealing with climate change challenges (CCC), energy conservation (EC) and greenhouse gas reduction (GHG). Both description and reflection are important as it is primarily the latter that provides the critical perspective necessary for assessing both potential and effect.</p><p id="sp020">The paper is organized into five sections. The first two sections address the “contextual” questions raised above: what is the level of knowledge and/or awareness among the collection of planners and/or local governments; and, what are/is appropriate responses of different levels of government. In the next section, we review overall levels of knowledge and awareness of basic science and policy dimensions, with particular attention paid to (a version of the) US planning profession. This is followed by a discussion of “theoretical” prescriptions for actions at different levels of government. The third and fourth sections focus on Broward County. The third section describes the county and presents a current measurement of its carbon footprint (at least at the level to which it can be measured). The fourth section describes the operational response of Broward County government. The final section returns to the original questions of knowledge and appropriate types of responses and argues that while the Broward response is generally effective in certain aspects, the current policy paradigm contains both strengths and weaknesses, which are generally outlined and discussed.</p><h4 id="secGabs_N95f362b8N2b91b038">Highlights</h4><p>? Planning-related GHG reduction policies constrained by reliance on a planning system which excludes innovation possibilities. ? Low carbon city planning includes: Local carbon footprint development , action plan, implementation, ; guidelines policies. ? It is difficult to compare per capita emissions with different communities due to differing methodologies ; emission sources. ? Government is designed in silos, but climate change presents common goal opportunities for planners and policy-makers. ? Southeast Florida adaptation response includes sea level rise projections ; coastline vulnerability-sea level rise analysis.</p>
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Scenario study for a regional low-carbon society [J].https://doi.org/10.1007/s11625-007-0023-z Magsci [本文引用: 1] 摘要
<a name="Abs1"></a>Japan should undertake drastic greenhouse gas (GHG) emission reductions by the middle of this century in order to mitigate climate change problems. Municipalities should design and execute scenarios toward a low-carbon society suited to their respective regions. This study describes long-term future visions developed for Shiga Prefecture targeting CO<sub>2</sub> emission reductions of 30–50% by 2030, and presents scenarios to attain these targets, which are achievable with mild economic growth. For targets over a 30% reduction, region-specific measures including land-use reform and citizen behavioral changes are necessary. Compared with other regions in Japan, Shiga should give priority to a modal shift in transport, efficiency improvements in industry, and photovoltaic energy generation.
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Management into the development strategies of urbanizing regions in Asia: implications of urban function, form, and role [J].https://doi.org/10.1162/jie.2007.1185 URL [本文引用: 2] 摘要
ABSTRACT Summary
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Seasonal cycle of carbon dioxide and its isotopic composition in an urban atmosphere: anthropogenic and biogenic effects [J].https://doi.org/10.1029/2003JD003865 URL [本文引用: 1] 摘要
ABSTRACT 1] Atmospheric CO 2 mixing ratios and carbon and oxygen isotope composition were measured at 18 m above the ground in Salt Lake City, Utah, United States, for a one-year period. Mixing ratios were highest in the wintertime with maximum values approaching 600 mmol . mol À1 during atmospheric inversions. Nighttime carbon and oxygen isotope ratios of source CO 2 showed a seasonal pattern with isotopically depleted values in the wintertime and isotopically enriched values in the spring and summer. The effects of gasoline combustion, natural gas combustion, and biogenic respiration of plants and soils on CO 2 mixing ratio were quantified with a mass balance calculation using dual carbon and oxygen isotopic tracers. The calculations showed large contributions of natural gas combustion in the winter and significant nighttime biogenic respiration in the spring and late summer/early fall. The isotope-tracer technique used shows promise for quantifying the impacts of urban processes on the isotopic composition of the atmosphere and partitioning urban CO 2 sources into their component parts. INDEX TERMS: 0315 Atmospheric Composition and Structure: Biosphere/atmosphere interactions; 0345 Atmospheric Composition and Structure: Pollution—urban and regional (0305); 1040 Geochemistry: Isotopic composition/chemistry; 1610 Global Change: Atmosphere (0315, 0325); KEYWORDS: CO 2 mixing ratio, carbon isotopes, oxygen isotopes, urban pollution, biosphere-atmosphere interactions, Keeling plots Citation: Pataki, D. E., D. R. Bowling, and J. R. Ehleringer, Seasonal cycle of carbon dioxide and its isotopic composition in an urban atmosphere: Anthropogenic and biogenic effects, J. Geophys. Res., 108(D23), 4735, doi:10.1029/2003JD003865, 2003.
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Community action for sustainable housing: building a low-carbon future [J].https://doi.org/10.1016/j.enpol.2009.10.027 Magsci [本文引用: 1] 摘要
<h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">This paper presents a new analytical framework of ‘grassroots innovations’ which views community-led initiatives for sustainable development as strategic green niches with the potential for wider transformation of mainstream society. This framework is applied to a low-carbon, low-impact, community-based sustainable housing initiative in the USA that pioneers straw bale housing techniques within a strong community-building ethos. The project is evaluated according to New Economics criteria of sustainable consumption, and is found to be successful at localising the construction supply chain, reducing ecological footprints, community-building, enabling collective action and building new institutions and systems of provision around housebuilding. However, viewing it as a strategic niche with aim to influence wider society, it is clear that it faces significant challenges in diffusing its ideas and practices beyond the niche. Its model is not necessarily suitable for scaling up or widespread replication; however, the scope for niche lessons to be adopted by mainstream builders is greater, given a supportive policy environment. Recognising the innovative nature of green niches at the policy level could lead to new approaches to governance of bottom-up community action for sustainable development.</p>
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