基于夜間燈光數(shù)據(jù)的江西省縣域碳排放特征研究

彭馨

江西師范大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院 江西 南昌 330022

引言

碳排放的時(shí)空動(dòng)態(tài)研究是碳排放的重要探討方向，其研究范圍包括國家、地區(qū)和城市三個(gè)方面。實(shí)際上，我國學(xué)者對國家和省級范圍的碳排放時(shí)空差異性研究比重較大，也有部分研究人員對區(qū)域碳排放進(jìn)行相應(yīng)分析，由于市級碳排放數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)上較難查找，為此市級碳排放的文章較少[1]，加之多數(shù)研究人員集中關(guān)注單個(gè)城市的碳排放，研究結(jié)果較難具體到“點(diǎn)(空間格網(wǎng))”上[2]，較少分析縣域乃至更為精細(xì)尺度上的碳排放。將減排責(zé)任分解和落實(shí)到微觀區(qū)域上，則更有利于區(qū)域碳減排政策的落實(shí)[3]。因此對縣域尺度進(jìn)行碳排放的研究有待進(jìn)一步深入[4]。

1 數(shù)據(jù)來源及處理

1.1 數(shù)據(jù)來源

（1）DMSP/OLS穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù)

由美國國家地理數(shù)據(jù)中心下載相關(guān)數(shù)據(jù),共選取F142000-F182013等21期影像[5]。

（2）能源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

CO2排放量的能源消費(fèi)數(shù)據(jù)來自能源消費(fèi)平衡表中的一次能源終端消費(fèi)量[6]。

（3）其他輔助數(shù)據(jù)。

1.2 數(shù)據(jù)處理

首先將裁剪出的我國2000-2013年間21幅影像由WGS-84原始地理坐標(biāo)投影轉(zhuǎn)換為Lambert等積方位投影，經(jīng)過重采樣生成1km格網(wǎng)柵格。由于該系列數(shù)據(jù)是由不同衛(wèi)星的不同傳感器獲得，數(shù)據(jù)之間差異較大，因此不同年份圖像之間的遙感影像像元亮度值不具有可比性[7]，因此采用曹子陽[8]等人的不變目標(biāo)法對影像進(jìn)行預(yù)處理。通過建立一元二次回歸模型，得出不同年份的回歸系數(shù)a，b，c作為不同傳感器之間進(jìn)行校正的參數(shù)，利用ArcGIS中的柵格計(jì)算器功能完成不同傳感器之間的江西省21幅影像的校正。最后在相互校正的基礎(chǔ)上，由于前一年燈光中的像元在后一年影像中不能隱沒[9]，為此需要對對同一年不同傳感器獲取的遙感影像進(jìn)行年內(nèi)融合即進(jìn)行年際間校正。

2 研究方法

2.1 碳排放核算

選擇11種能源終端消費(fèi)量計(jì)算能源消費(fèi)產(chǎn)生的CO2排放量。其公式[11]如下：

式中：Ei為能源i消費(fèi)量，按標(biāo)準(zhǔn)煤計(jì)，單位為104 t；Ki指的是能源i碳排放系數(shù)，單位為(104 t碳)/(104 t標(biāo)準(zhǔn)煤)；i為能源種類。表1為各種能源的標(biāo)準(zhǔn)煤折算系數(shù)和碳排放系數(shù)。

2.2 模擬單位像元碳排放值

統(tǒng)計(jì)不同年份江西省夜間燈光總值（SDN）與相應(yīng)碳排放量進(jìn)行擬合分析。4種模型中擬合效果最佳的為二次回歸模型和線性模型。雖然二次回歸模型的R2較線性回歸模型稍高，但對于二次回歸模型而言，其難以達(dá)到網(wǎng)格尺度的空間分辨率，因此文中采用線性模型進(jìn)行估算[12]。根據(jù)圖2發(fā)現(xiàn)夜間燈光數(shù)據(jù)總值 (SDN) 與CO2排放統(tǒng)計(jì)值存在較好的線性相關(guān)關(guān)系，在0.01水平上顯著相關(guān)，R2為0.84。

3 結(jié)果與分析

3.1 CO2排放量模擬值的精度檢驗(yàn)

為確保CO2排放量模擬值的可靠性，將其與基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算的江西省11個(gè)地級市的CO2排放量進(jìn)行比照，夜間燈光總量度（SDN）與基于能源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)所得的碳排放量R2＝0.8471，在0.01水平上顯著相關(guān)。同時(shí)為了保證碳排放量模擬值的準(zhǔn)確和可靠性，將其與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算的14年江西省碳排放量進(jìn)行比照，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，模擬的碳排放量與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算值的均方根誤差（RMSE）為1847.104萬噸；平均相對誤差（MRE）為14.9%。由此可見基于夜間燈光數(shù)據(jù)模擬所得的碳排放量精度良好，可以用來研究不同時(shí)間序列的區(qū)域碳排放量的時(shí)空演變特征[10]。

3.2 碳排放時(shí)空格局

（1） 碳排放總量時(shí)空特征

1）2000-2013年，江西省CO2排放總量持續(xù)增長，由2000年的7168萬噸增長到2013年的21612萬噸，年均增速為9.5%?？傮w看來，2000-2003年，碳排放總量增長有所加快，年均增速為10.23%；2003-2005年，碳排放總量迅猛增長，年均增速為20.58%；2005-2008年，年均增速大幅下降至8.07%；2008-2010年碳排放增長再度放緩，年均增長率只有8.23%；2000-2013年間，碳排放年均增速繼續(xù)下降至4.15%。

2）江西省縣域CO2排放呈現(xiàn)較為顯著的空間集聚趨勢，各區(qū)縣中心區(qū)域?yàn)樘寂欧鸥咧祬^(qū)，市區(qū)碳排放量與郊區(qū)碳排放量相比，二者之間存在較大差異。由于城市市人口和工業(yè)的主要分布地帶，加之城市的化石能源消耗遠(yuǎn)高于農(nóng)村及郊區(qū)，同時(shí)由于農(nóng)村及城市郊區(qū)的人口分布比較分散并且人口總量少，經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要以農(nóng)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)為主，從而進(jìn)一步降低其碳排放總量。

圖1 2000-2013年江西省CO2排放總量時(shí)空分布圖

（2）單位GDP碳排放時(shí)空特征

江西省2000、2005、2010和2013年縣級碳排放強(qiáng)度逐漸降低，其均值分別為6.98t/萬元、5.33t/萬元、3.23t/萬元和2.38t/萬元，且分別有53%、58%、56%和48%縣級地區(qū)碳排放強(qiáng)度低于當(dāng)年均值。2000年，15%的縣域碳排放強(qiáng)度低于3t/萬元，26個(gè)縣域大于9t/萬元，同時(shí)，蓮花縣、廣昌縣、武寧縣、蘆溪縣和修水5個(gè)縣的碳排放強(qiáng)度大于16t/萬元；2005年，江西省碳排放強(qiáng)度低于3t/萬元的縣占25%，大于9t/萬元的縣減少到14個(gè)，僅有浮梁縣和武寧縣的碳排放強(qiáng)度大于10t/萬元；2010年，江西省碳排放強(qiáng)度低于3t/萬元的縣高達(dá)44%，全省僅有尋烏縣、安遠(yuǎn)縣、銅鼓縣和九江縣四個(gè)地區(qū)的碳排放大于6t/萬元；2013年，江西省碳排放強(qiáng)度低于3t/萬元的縣比例高達(dá)73%，僅有安遠(yuǎn)縣和尋烏縣兩個(gè)地區(qū)的碳排放大于5t/萬元。伴隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高以及能源利用技術(shù)的發(fā)展，各區(qū)縣的能源使用效率逐漸提高，同時(shí)區(qū)域創(chuàng)新能力逐漸提升從而促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級，加之各地區(qū)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，為此各地區(qū)的能源消費(fèi)強(qiáng)度逐年下降。

4 結(jié)束語

本文以江西省為例，基于夜間燈光影像估算了能源消費(fèi)CO2排放量，并且討論了單位GDP碳排放強(qiáng)度的影響因素，主要研究發(fā)現(xiàn)：

（1）14年間，江西省能源消費(fèi)碳排放總量逐年增加，總體空間特征是西北高，東南低。各區(qū)縣增速各不相同，基本形成了“北部＞南部＞中部”的空間格局，其中上饒市轄區(qū)、鷹潭市轄區(qū)、贛州市轄區(qū)和九江縣、南昌縣以及新建縣的碳排放量年均增長較快，樂安縣、宜黃縣、遂川縣和安?？h的碳排放量增長較為緩慢。關(guān)于碳排放核心區(qū)域則主要表現(xiàn)為西北部顯著高于東南部。贛南地區(qū)等呈現(xiàn)密度高，范圍小的空間形態(tài)，而贛北地區(qū)呈現(xiàn)CO2排放密度低，范圍廣的特點(diǎn)。這與當(dāng)?shù)氐墓I(yè)產(chǎn)能、人口壓力、植被覆蓋率等有關(guān)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度和城市化發(fā)展水平緊密相關(guān)，其中而能源結(jié)構(gòu)、能源利用效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是主要原因。

（2）單位GDP碳排放強(qiáng)度則呈現(xiàn)逐年下降的趨勢以及“東南部和西北部較高”、“北部和東北部”較低的空間特征。單位GDP碳排放強(qiáng)度最多的4個(gè)縣域?yàn)閷蹩h、安遠(yuǎn)縣、靖安縣和銅鼓縣，其中值得一提的是南昌市市轄區(qū)的單位GDP排放卻并不高。這與各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高以及能源利用技術(shù)的發(fā)展，各區(qū)縣的能源使用效率逐漸提高，同時(shí)區(qū)域創(chuàng)新能力逐漸提升從而促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級，加之各地區(qū)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化密切相關(guān)。因此，再區(qū)域碳排放政策上，若從單一視角出發(fā)，江西省應(yīng)將減排重點(diǎn)落在單位GDP碳排放強(qiáng)度較高的尋烏縣、安遠(yuǎn)縣和銅鼓縣等地區(qū)。