基于ESDA的滁州市碳排放时空变化研究

王 凯，戴仕宝，王秋龙

基于ESDA的滁州市碳排放时空变化研究

王 凯，戴仕宝，王秋龙

研究利用碳排放测算模型和ESDA等方法对滁州市1990 ～2011年间碳排放的时序变化和空间分异规律进行了研究。研究表明：滁州市碳排放总量总体上可分为快速增长，波动增长，增速反弹回升期，缓慢增长期等四个变化阶段；滁州市人均碳排放、碳排效率总体均呈现增长的趋势，而碳排放强度总体呈现下降趋势；同期碳排放空间分布类型日趋复杂化和多样化；研究最后提出推进滁州市碳减排的对策建议，该结果也可为低碳城市定量研究提供方法借鉴。

碳排放；时序变化；空间分布

城市节能减排对缓解全球暖化与应对环境污染问题有重大意义，发展低碳城市已成为遏制全球增温的首要选择和未来城市发展的必由之路[1,2]。定量研究城市碳排放时序变化特征及变化趋势，掌握城市碳排放空间分异规律，是发展低碳城市的重要前提和手段。应用ESDA技术对城市碳排放空间分布格局的进行可视化表达，可以更直观的描述和更好的揭示碳排放在市域尺度的空间集聚与空间异常。

1 研究数据与方法

1.1 数据来源

本研究以安徽省滁州市为例。研究使用的人口、自然资源生产与能源消费等基础数据来自《滁州市统计年鉴》（1991年～2012年），其中能源消费总量选用滁州市综合能源消费量，能源折算标准参考《中国能源统计年鉴2008》[3,4]。

1.2 研究方法

1.2.1 碳排放测算模型

本研究采用化石能源燃烧产生的碳排放量作为滁州市碳排放统计基础数据，这是国际碳排放评估的一种通用方案。同时，将农业投资活动产生的碳排纳入到滁洲市碳排放统计系统中。研究从化石能源消耗[5,6]和农资投入两个方面构建滁洲市碳排放模型[7,8]。为体现研究区域碳排放时间变化趋势，在模型指标选取时遵循连续、完整、可得和科学性原则，构建二维的市域碳排放指标体系（表1）。各类碳源碳排放系数参考主要参考已有研究成果[9～12]及 IPCC、IREEA 和美国国家橡树岭实验室研究成果确定（见表2）

表1 滁州碳排放指标体系

表2 各类碳源碳排放系数表

滁洲市碳排放测算具体模型如下：

其中 C为碳排放总量；Ci为第i种能源的实物消费量（标准煤）；Ei为第i类能源碳排放系数；Aj为第j类农资投入类型；δj为第j类农资投入碳排系数。

1.2.2 碳排放空间分析方法

为更好地研究滁州市碳排放空间分异规律，利用测算出的滁州市碳排放强度（单位GDP产值碳排放量）结合各县（市）地区生产总值测算1990、2000和 2011年各县（市）碳排放量。据此，利用 MapGIS软件建立滁州市碳排放图形、属性数据库，进而应用ESDA分析滁州市碳排放空间分布特征。通过绘制局域 Moran’s I’散点图及其对应的LISA( Local Indicators of Spatial Association，空间关联局域指标)图，评估在县（市）域尺度上是否存在碳排放的高值或低值的局部空间集聚，探测碳排放的空间异质性，并识别县（市）域单元碳排放的“热区”和“盲区”，为滁州市碳排放控制措施的制定提供参考。局域 Moran’s I’指数具体计算公式如下：

这里zi、zj为i、j县域单元碳排放值经标准差标准化的值；n为研究单元个数（本文n等于7）；wij为空间权重矩阵。如果I’为正值，则该县域单元碳排放值与其相邻县域单元的碳排放值相近；反之如果I’为负值，则其值与相邻县域碳排放有很大的空间差异。

其中Moran散点图是以（Wz，z）为坐标点绘制的散点图，常用来研究局部的空间不稳定性，它是对空间滞后因子Wz和z数据进行了可视化得二维图示，在此基础上可利用 MapGIS软件进一步绘制对应的聚集图，进行空间可视化显示。Moran散点图的 4个象限，分别对应于区域单元与其邻居之间4种类型的局部空间联系形式：第1象限代表了高碳区域单元被同是高值的区域所包围的空间联系形式即高高（HH）分布类型；第2象限代表了低碳区域单元被高值的区域所包围的空间联系形式即低高（LH）分布类型；第3象限代表了低碳区域单元被同是低值的区域所包围的空间联系形式即低低（LL）分布类型；第4象限代表了高碳区域单元被低值的区域所包围的空间联系形式分布类型即高低（HL）分布类型。

2 研究结果与分析

2.1 碳排放时序变化

2.1.1 碳排放时间变化

利用滁州市1990～2012年来的能源消费和农资投入长序列数据，通过上述碳排放量分解模型（公式1）测算滁州市各年碳排放总量。研究结果表明：从总量上来看，1990～2011年间，伴随滁州市能源消耗和农资投入总量的增加，滁州市碳排放总量呈现总体上升趋势，即从395698.6t增加到1231647.277t。结合环比增长速度看，滁州市碳排放变化可以具体划分为四个阶段（图2）：第一阶段，1990～1995第一次快速增长期，碳排放量大幅增加，最高增速达到50.28%，产生这一现象的主要原因是以高能耗为基础的经济快速发展，能源投入和农资投入不断增加造成的；第二阶段，1996～2003年波动增长时期，即碳排放环比增速期内成波动性变化，碳排放总量呈现同步变化的趋势，究其原因一方面受技术进步影响，产业结构转变, 导致碳排放量减少，另一方面，随经济发展，工农业生产规模不断扩大，能源投入和农资投入不断增加又持续拉动碳排放总量不断增长；第三阶段，2004～2007年增速反弹回升期，最快增速15.29%，表明这一时期滁州市仍是以高碳排为主的经济发展模式；第四阶段，2008～2011，缓慢增长阶段，其中除2009年碳排放环比增速呈现2.26%的负增长，其他年份碳排放环比增速和碳排总量均呈现出小幅上涨趋势。分析2009年拐点及碳排放增长放缓趋势的出现主要是由于安徽省分别在2007年、2009年颁布实施了《安徽省人民政府关于印发全省节能减排工作方案的通知》、《节能环保产业发展规划（2009-2012年）》，随之滁州市也制定实施了相应降碳减排措施，对滁州市碳排放起到了有效的遏制作用。研究结果表明滁州市已经逐步开始由高碳经济向低碳经济转型。

图1 滁州市碳排放及环比增长

2.1.2 低碳水平测度

为了全面测度滁州市碳排放时序变化特征，研究在碳排总量测算结果基础上，结合相关统计数据进一步计算人均碳排放量、碳排放强度、碳排放效率等指标数据，多角度综合分析滁州市碳排放动态变化特征，全面阐述碳排放时间变化规律。研究结果表明：

（1）1990～2011年期间，滁州市人均碳排放量总体呈现上涨趋势（图2），从0.1076tc/人增加到0.2720tc/人。对比图1、图2，可以看出滁州市人均和碳排放总量呈现出趋同的变化走势，表明人均碳排放量受人口影响相对较小，推动其变化的主要因素是碳排放总量。

图2 滁州市人均碳排放量时序变化图

图3 滁州市碳排放效率时序变化图

（2）同期，滁州市碳排放效率也呈现出总体上升趋势（图3），从1.3463万元/tc上升到6.9053万元/tc。这主要是由于滁州市为了践行低碳发展，大力发展循环产业，提高了能源和农业资源产出率，进而提高了碳排放效益。

（3）同期，滁州市碳排放强度总体呈现下降趋势（图4），从0.7428tc/万元下降到0.1448tc/万元。这一结果主要是由于滁州市近年来大力发展新能源产业的成果体现，该结果也从侧面反映了滁州市经济结构的日趋合理和滁州科学技术水平不断提高。

图4 滁州市单位产值碳排放时序变化图

2.1.3 碳排放结构变化

滁州市碳排放与其碳源密切相关，根据测算结果（图5、图6）可以看出：（1）与碳源消耗对应，碳排放构成方面，煤炭和化肥是滁州市碳排放的主要来源，1990年到2011年期间，煤炭碳排放从195065.36t增加到769003.41t，碳排放贡献率从49.30%增长到62.43%，化肥碳排放量从165790.78t增加到298982.63t， 碳排放贡献率从41.90%减少到24.28%；（2）液化气和天然气推广普及较晚，消费量及对应碳排放量不断增加，截止2011年，液化气碳排放量8619.16t，碳排放贡献率0.69%；天然气碳排放量104335.38t，碳排放贡献率，8.47%（3）由于消费量下降，对应汽油碳排放量从13673.51t下降到5731.07t，碳排放贡献率也从3.46%下降到0.47%（4）农药、农膜所产生的碳排放量分别从12922.41t、8246.56t增长到28005.95t、16969.68t，但碳排放贡献率有所下降，分别从3.27%、2.08%下降到到2.27%、1.37%。分析认为，造成化肥、农药、农膜碳排总量增加，但碳排放贡献率减少这一现象的原因主要是同较研究基期（1990年）相比，研究截止期（2011年）碳源种类及其他碳源碳排放量有所增加，即增加了新的碳源液化气和天然气，同时其他碳源的碳排放量增速较快所造成的。

图5 1990年滁州碳排构成

图6 2011年滁州碳排放构成

2.2 碳排放空间分异

2.2.1 县域单元碳排时序变化特征

研究利用测算出的滁州市碳排放强度，结合各县（市）地区生产总值测算1990、2000和2011年各县（市）区域碳排放量（图7），研究结果表明：①1990年滁州市市区碳排放量占到当年总碳排放量的20%；其次是天长市，碳排放量占到当年总碳排放量的16%；碳排放量最少的来安县占到当年总碳排放量的11%（图8）。②2011年滁州天长市碳排放量增加较快，占到当年总碳排放量25%；其次是凤阳县，碳排放量；占到当年总碳排放量的14%；碳排放量最少的全椒县占到当年总碳排放量的11%（图9）。③1990～2011年间，滁州市下辖各市县碳排放总体呈现增长趋势，其中天长市碳排放增幅的最大，年均增长速率达15.78%。

图7 各县（市）碳排放变化

图8 1990各县（市）碳排放贡献

图9 2011 各县（市）碳排放贡献

2.2.2 碳排放空间相关分析

采用Local Moran’s指数对1990和2011年滁州市各县（市）空间单元碳排放局域自相关分析，并利用Mapgis软件绘制出局域Moran’s散点图及其对应的LISA集聚图，以更直观的显示碳排放空间异质性和分布特征，研究结果表明：

①1990年滁州市的碳排放在县域空间存在高低（HL）和低低（LL）两种分布类型（图 10），高低（HL）相邻类型县（市）包括市区、定远县和天长市3县（市）；低低（LL）类县（市）包括凤阳县、来安县、全椒县和明光市4县（市），构成了1990年滁州市低碳集聚区（碳排放盲区）。

②2000年年滁州市的碳排放在县域空间分布上呈现出高高（HH）、低高（LH）、低低（LL）和高低(HL)四种类型（图11）。高高（HH）类县（市）包括明光市、凤阳县和定远县3县（市）构成了1990年滁州市高碳集聚区（碳排放热区）；低低（LL）类县（市）包括市区和全椒县2县（市），构成了1990年滁州市低碳集聚区（碳排放盲区）；高低(HL) 相邻类型县（市）包括天长市；低高(LH) 相邻类型县（市）包括来安县。

图10 1990年局域自相关LISA集聚图

图11 2000年局域自相关LISA集聚图

③2011年滁州市的碳排放在县域空间分布上呈现出低高（LH）、低低（LL）和高低(HL)三种类型，（图12）。高低(HL)类型的县（市）是天长市；低低（LL）类型的县（市）包括市区、明光市、凤阳县和定远县和全椒县5县（市），构成滁州市低碳集聚区（碳排放盲区）；低高（LH）类型的县（市）是来安县。

④ 1990到2011年间，随着碳排放总量的不断增加，空间分布类型由先由1990年的两种类型增加到2000年的四种类型，后又减少到2011年的三种类型，空间分布上表现为先从1990年单一低碳集聚转变为2000年高碳集聚（碳排放热区）和低碳集聚并存，2000年以后随着碳减排措施的实施，碳排放增长速度受到抑制，2011年碳排放空间分布上不再有高高（HH）分布类型，即不再有碳排热区。综上，与基期（1990年）相比，研究末期（2011年）滁州市碳排放空间分布类型日趋多样化和复杂化，县域尺度上碳排放空间分布存在着低碳集聚区（碳排放盲区）。

图12 2011年局域自相关LISA集聚图

3 结论与对策

3.1 结论

本研究通过构建城市碳排放测算指标体系及模型，借助MapGIS软件与ESDA方法，系统分析和比对了近二十年滁州市碳排放的时序变化规律、趋势及空间分异特征，为滁州市碳排放提供了实证数据和空间可视化结果，探索了市域尺度碳排放时空变化研究的技术方法，取得了较好的效果。研究得出主要结论如下：（1）经过实证研究检验，碳排放测算结果能够比较客观的反映滁州市碳排放变化，该模型方法具备一定可行性及普及性；（2）作为研究空间现象规律的有效手段，ESDA方法对于城市碳排放空间分布问题研究同样适用。

3.2 碳减排对策建议

根据上述研究，建议从以下几个方面控制和减少碳排放：（1）优化能源结构。调整能源结构，减少煤炭等高碳能源的消费量，增加天然气等清洁能源的使用比例，同时推广应用风能、地热能、太阳能和生物能等绿色能源。（2）优化产业结构。通过调整产业结构降低能源消费量是减少煤炭消耗的有效途径之一，可以间接达到碳减排的目的。（3）发展新能源产业。在进行产业升级的同时，滁州市应淘汰落后产能，紧抓节能技术改造，寻求新的低碳经济增长点。（4）建立节能减排考核与激励机制。以碳排放效率、碳排放强度双重指标为准绳，量化节能减排目标，建立有效的低碳考核机制和节能激励机制是切实有效的碳减排策略。

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责任编辑：刘海涛

STUDY ON HISTORY CHARACTERISTICS AND SPATIAL DISPAR ITY OF Chuzhou CARBON EMISSIONS BASED ON ESDA

Wang Kai, Dai Shi-bao , Wang Qiu-long

By using the methods of carbon emission model and Exploratory Spatial Data Analysis(ESDA), the thesis carrys on the analysis of history characteristics and spatial disparity of Chuzhou carbon emissions during the period from 1990 to 2011.The result shows that: In general Chuzhou carbon emission load can be divided into four periods: rapid growth period，fluctuation growth period，growth rate rebound period and growth rate slowing-down period；there were increasing trends in carbon emissions per capita and the GDP of per carbon emissions, while an decreasing trend in the carbon emission of per GDP;analysis on Local Indicators of Spatial Association indicates the spatial diversity characteristic of regional carbon emissions had enlarged.The results of this paper can give some references for study of low-carbon city .It also can give some suggestions to reduce the carbon emission of Chuzhou and to serve the development of low-carbon economy in Chuzhou.

Carbon Emission；History Characteristics ；Spatial Disparity

F323.21

A

1673-1794(2014)05-0094-05

王凯, 滁州学院地理信息与旅游学院讲师，硕士，研究方向:土地资源信息管理; 戴仕宝，王秋龙, 滁州学院地理信息与旅游学院（安徽 滁州 239000）。

安徽省高校省级社会科学研究项目（2011SK454）；安徽省高校省级社会科学研究项目（SK2012B344）；滁州市科技计划项目（2010103）

2014-01-12