黑龍江省“十三五”期間市域碳排放時空分布特征研究

關(guān)鍵詞：碳排放；空間相關(guān)性；碳強度

前言

氣候變化導(dǎo)致的自然領(lǐng)域和經(jīng)濟(jì)社會影響已成為各國共識。Global Carbon Project相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，中國作為碳排放量最大的國家，2020年碳排放占全球總量的30.7%。中國碳達(dá)峰目標(biāo)的提出宣告著節(jié)能減排的工作進(jìn)入目標(biāo)總量的調(diào)控期。黑龍江省作為全國性的重工業(yè)基地和商品糧主產(chǎn)區(qū)，面臨著能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、產(chǎn)業(yè)體系的綠色現(xiàn)代化、城鎮(zhèn)化水平提升及重大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面碳排放增長的巨大壓力。

碳排放空間相關(guān)性以及空間分布特征的研究對于指導(dǎo)區(qū)域?qū)崿F(xiàn)“雙碳”目標(biāo)意義重大。目前，在相關(guān)文獻(xiàn)中已有一定程度的研究，但多以省域視角的較大尺度開展，市縣層面研究較少。王春基于河南省18個城市碳排放量的時空分布進(jìn)行研究，結(jié)果表明碳排放的空間分異主要驅(qū)動因素為地區(qū)生產(chǎn)總值和社會消費品零售總額。張雪華等對京津冀及其周邊地區(qū)能源碳排放的區(qū)域差異及其演變規(guī)律進(jìn)行探究，結(jié)果顯示出顯著的時空異質(zhì)性。劉杰等采用空間自相關(guān)、空間Markov鏈對華北地區(qū)市域視角碳排放空間分布特征進(jìn)行分析并探討城市間的聚集效應(yīng)并明確碳排放影響因素。為進(jìn)一步明確黑龍江省市域碳排放現(xiàn)狀、探尋未來減緩碳排放的潛在條件，此研究對“十三五”期間黑龍江省碳排放總量及碳排放強度時空變化特征及空間相關(guān)性進(jìn)行探究。

1研究區(qū)概況

黑龍江省位于東北亞區(qū)域腹地，南北跨約10個緯度，東西逾15個經(jīng)度，面積約46萬km2，下轄12個地級市及一個地區(qū)。高緯度和冬季漫長嚴(yán)寒的特殊地理氣候條件，使黑龍江省能源消費結(jié)構(gòu)仍以高碳為主，煤炭占能源消費總量的比例高于全國平均水平。目前，黑龍江省二氧化碳年排放量在國內(nèi)處于中游水平，碳強度高于全國平均水平。

2數(shù)據(jù)來源及分析方法

2.1數(shù)據(jù)來源

此研究碳排放相關(guān)數(shù)據(jù)，包括黑龍江省及各市地煤炭、油品及天然氣消費數(shù)量、省級電力調(diào)入數(shù)據(jù)以及經(jīng)濟(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)，來源于《黑龍江省統(tǒng)計年鑒》及各市地歷年統(tǒng)計年鑒，部分?jǐn)?shù)據(jù)向環(huán)境管理部門調(diào)研獲取。

2.2分析方法

2.2.1碳排放測算

此研究以二氧化碳排放總量和碳強度兩個測度衡量黑龍江省省級層面及下轄的13個市地碳排放情況。省級層面的二氧化碳排放總量由能源活動的直接二氧化碳排放量與電力調(diào)入蘊含的間接二氧化碳排放量加總得到。市級層面不考慮間接碳排放，以化石能源消費總量（煤炭、油品和天然氣）獲取直接碳排放。

式（1）中，A表示不同種類化石能源（包括煤炭、石油、天然氣）的消費量（標(biāo)準(zhǔn)量）。EF為化石能源的二氧化碳排放因子，采用最新國家溫室氣體清單排放因子數(shù)據(jù)。

2.2.2空間相關(guān)性檢驗

二氧化碳排放并不只涉及區(qū)域的內(nèi)部環(huán)境問題，在一定程度上也受到地理自然條件、產(chǎn)業(yè)聚集、經(jīng)濟(jì)聚集、交通運輸?shù)纫蛩氐挠绊憽？臻g相關(guān)性是用來描述研究對象主體在地理空間范圍內(nèi)的相關(guān)程度。由于黑龍江省各市地之間碳排放總量存在較大差異，為衡量兩個相鄰市地碳排放總量及強度之間的空間相關(guān)性，此研究采用莫蘭指數(shù)（Moran's I）檢驗進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗。莫蘭指數(shù)分為全局莫蘭指數(shù)（Global Moran's I）和局部莫蘭指數(shù)（LocalMoran's I），兩者都是用來分析空間相關(guān)性的指標(biāo)。全局莫蘭指數(shù)可衡量鄰近區(qū)域?qū)傩缘南嗨瞥潭?，評估要素的空間分布特征（聚類、離散或隨機(jī)），取值范圍在-1.0到1.0之間。當(dāng)Moran's I大于0時說明數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出空間正相關(guān)性，正值越大說明各元素空間相關(guān)性越明顯、聯(lián)系越密切、相似程度越高；Moran's I統(tǒng)計量小于0時說明數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出空間負(fù)相關(guān)，其值越小說明空間的差異性越大或分布越不集中；Moran's I=0或接近0時說明數(shù)據(jù)在空間上呈現(xiàn)隨機(jī)分布狀態(tài)，不存在空間相關(guān)性。

局部莫蘭指數(shù)大于0時表明鄰近區(qū)域的屬性相似，存在一定程度的空間相關(guān)性（“高一高”聚集或“低一低”聚集），局部莫蘭指數(shù)小于0時，表示鄰近區(qū)域的屬性沒有相似性存在空間異質(zhì)性（“高一低”聚集或“低一高”聚集），局部莫蘭指數(shù)等于0時，代表附近區(qū)域的屬性空間上呈現(xiàn)隨機(jī)性，不存在空間相關(guān)性。

3黑龍江省區(qū)域碳排放總量及強度特征分析

3.1時間變化特征分析

3.1.1二氧化碳排放量時間特征分析

根據(jù)2.2.1對2015年- 2020年黑龍江省碳排放總量進(jìn)行測算并分析，整個“十三五”期間黑龍江省碳排放總量雖然上下略有波動，但總體呈現(xiàn)下降趨勢，這說明在過去的一段時間里省級層面對碳排放的控制較為有效。黑龍江省處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型時期，正逐步改變以往粗放型的發(fā)展經(jīng)濟(jì)模式。能源消費、工業(yè)生產(chǎn)、交通運輸?shù)确矫孀鳛槎趸寂欧诺闹饕獊碓?，對碳排放的需求又是在相?dāng)長時間內(nèi)是不可改變的，導(dǎo)致了黑龍江省二氧化碳排放呈現(xiàn)波動趨勢。根據(jù)黑龍江省統(tǒng)計年鑒可知，黑龍江省2015年后第二產(chǎn)業(yè)比重呈逐年下降趨勢，從2015年占比33.6%下降到2020年25.3%，而第一、第三產(chǎn)業(yè)，尤其后者比重逐漸增加。第三產(chǎn)業(yè)作為黑龍江省經(jīng)濟(jì)的主要來源之一，其占比提高的同時化石燃料消耗下降，說明黑龍江省經(jīng)濟(jì)增長對化石燃料的依賴逐漸降低，在調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、節(jié)能提高能源使用效率、控制非能源活動溫室氣體排放以及碳排放監(jiān)管體系等方面取得了積極成效（見圖1）。

3.1.2碳排放強度時間特征分析

2015年-2020年黑龍江省碳排放強度呈穩(wěn)定下降趨勢，下降幅度超過全國平均水平。盡管如此，從碳強度絕對值來看，2020年黑龍江省碳強度依然高于全國均值。這主要是由于黑龍江省在能源上比較依賴煤炭、石油等化石燃料，工業(yè)體系以能源、裝備、石化等重工業(yè)為主。黑龍江省碳排放總量相對較低，未來可通過利用生物質(zhì)能、風(fēng)能、水能等清潔能源，對碳排放強度進(jìn)一步控制（見圖2）。

3.2空間分布特征分析

此研究從市域?qū)用娴奶寂欧趴偭亢吞寂欧艔姸葍蓚€方面對黑龍江省碳排放空間差異性進(jìn)行分析。利用ArcGIS軟件，以2016年-2020年數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，將各黑龍江省13個市地碳排放量和碳排放強度進(jìn)行級別劃分，觀察5年變化情況。此研究在了解黑龍江省各地碳排放狀況的基礎(chǔ)上，將黑龍江省各地的碳排放總量及碳強度以自然斷點法劃分為五個等級。自然斷點法是一種根據(jù)數(shù)值統(tǒng)計分布規(guī)律分級和分類的統(tǒng)計方法，通過把研究對象分成性質(zhì)相似的群組，形成分級的良好界限，并使類與類之間的不同最大化。此研究中，碳排放總量依據(jù)年度劃分為低排放區(qū)、次低排放區(qū)、中排放區(qū)、次高排放區(qū)以及高排放區(qū)5個等級；碳排放強度依據(jù)年度劃分為低強度區(qū)、次低強度區(qū)、中強度區(qū)、次高強度區(qū)及高強度區(qū)5個等級。

3.2.1二氧化碳排放量空間分布特征

結(jié)果表明，5年間，碳排放總量未發(fā)生等級變化的市地共有8個（如圖3所示），具體如下：大興安嶺地區(qū)和雞西市始終為低排放區(qū)；七臺河市始終劃分為次低排放區(qū)；齊齊哈爾市和牡丹江市始終劃分為中排放區(qū)；鶴崗市始終劃分為次高排放區(qū)；高排放區(qū)始終為哈爾濱市及大慶市。等級劃分發(fā)生變化的市地共5個：伊春市在2018年碳排放總量劃分為低排放區(qū)，其余年份為次低排放區(qū)；佳木斯市在2018、2019兩個年份劃分為次低排放區(qū)，其余年份均為中排放區(qū)；黑河市在2020年由低排放區(qū)上升為次低排放區(qū)；雙鴨山市在2020年由中排放區(qū)上升為次高排放區(qū)。綏化市在2019年之后，由中排放區(qū)上升為次高排放區(qū)。

整體上，黑龍江省各市地碳排放在5年間空間格局呈現(xiàn)穩(wěn)定狀態(tài)，部分有等級劃分變化的市地存在相鄰兩級間波動的變化趨勢。伊春市2018年碳排放總量相較于2017年有所下降，為5年內(nèi)最低值，但2020年碳排放量有一定程度的增長，這也能解釋在2018年度伊春市劃分為低排放區(qū)的原因；佳木斯市碳排放量從2016年開始逐年下降，到2020年才開始部分增長，這可能是因為佳木斯市規(guī)模以上工業(yè)發(fā)展，高產(chǎn)值與高增長帶來的正常影響；黑河市過去五年內(nèi)碳排放量持續(xù)增長，尤其是2019年碳排量最高。根據(jù)黑河市2020年政府工作報告，2019年黑河市固定資產(chǎn)投資增長3.2%、規(guī)模以上工業(yè)增加值增長22%、萬元地區(qū)生產(chǎn)總值綜合能耗下降2%、多項主要指標(biāo)增幅位居黑龍江省前列，經(jīng)濟(jì)增長的同時也會導(dǎo)致黑河市碳排放級別的上浮；雙鴨山市5年間碳排放量總體處于上升階段，由于雙鴨山市碳排放總量本身較大，5年間增長量較高。根據(jù)2020年雙鴨山市國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報，全年煤炭、電力、鋼鐵、糧加工、煤化工、建材六大主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)增加值同比增長5.6%，占規(guī)模以上工業(yè)增加值92.8%，這也能解釋雙鴨山市上升為次高排放區(qū)的原因；同樣地，綏化市在5年間碳排放量增幅巨大，根據(jù)綏化市2019年國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報，2019年綏化市規(guī)模以上工業(yè)增加值增幅列黑龍江省第5位，導(dǎo)致其由中排放區(qū)上升為次高排放區(qū)。

3.2.2碳排放強度空間分布特征

2016年-2020年黑龍江省各地市碳強度的空間分布趨勢未發(fā)生明顯變化。5年間，碳強度未發(fā)生級別變化的市地有6個，具體如下：鶴崗市始終為高強度區(qū)；雙鴨山和七臺河市始終劃分為次高強度區(qū)；伊春市和大慶市始終劃分為中強度區(qū)；雞西市始終劃分為低強度區(qū)。鶴崗市、七臺河市和雙鴨山市是黑龍江省碳強度最高的三個區(qū)域。這三個市地作為典型的資源枯竭城市，長期的煤炭開采限制了產(chǎn)業(yè)升級，是導(dǎo)致碳強度較高的重要原因。經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的地市，如哈爾濱市、齊齊哈爾市、牡丹江市、佳木斯市和大慶市5年間碳排放強度在短暫上升至中強度區(qū)后穩(wěn)定在次低強度區(qū)，這些市地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相對比較完善，經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展對能源消耗的依賴程度相對較低，但考慮到其經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值對黑龍江省的巨大貢獻(xiàn)，碳排放總量增長上仍需一定空間。綏化市、黑河市和大興安嶺地區(qū)碳排放強度分級較低，作為黑龍江省農(nóng)業(yè)和生態(tài)型城市，特別是綏化市第一產(chǎn)業(yè)占比高，第二產(chǎn)業(yè)占比極低的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)增加了其未來對二氧化碳排放總量和強度的控制的壓力（見圖4）。

4黑龍江省市域碳排放空間相關(guān)性

4.1碳排放總體空間布局分析

此研究根據(jù)2016年-2020年黑龍江省各市碳排放總量及碳強度數(shù)據(jù)，以全局自相關(guān)系數(shù)（GlobalMoran's I）度量黑龍江省各市碳排放總量及碳排放強度的空間關(guān)聯(lián)程度，見表1。

2016年-2020年黑龍江省各市的碳排放總量及碳排放強度Moran's I都未通過5%的顯著性水平檢驗，說明全局上黑龍江省各市的碳排放總量及碳排放強度不存在明顯的空間相關(guān)性。莫蘭指數(shù)的顯著性檢驗依賴于樣本數(shù)量。當(dāng)樣本數(shù)量較少時，統(tǒng)計檢驗的能力較弱，導(dǎo)致莫蘭指數(shù)不顯著。此研究中樣本數(shù)量為黑龍江省13個市地，樣本量小，無法觀測出明顯的空間相關(guān)性。

4.2碳排放聚集特征分析

利用全局莫蘭指數(shù)對整體的空間相關(guān)性進(jìn)行識別時，可能會忽略局部區(qū)域的一些空間特征，而局部莫蘭指數(shù)可以對某區(qū)域的空間相關(guān)性進(jìn)行識別。為了進(jìn)一步了解黑龍江省各市與鄰近區(qū)域的具體相關(guān)特征，文章利用ArcGIS軟件對2016年及2020年黑龍江省二氧化碳排放總量及碳排放強度開展局部空間相關(guān)性檢驗和分析。

由于黑龍江省碳排放總量及碳排放強度在整體上不存在顯著的全局空間相關(guān)性，大多數(shù)區(qū)域的局部自相關(guān)上也未呈現(xiàn)出顯著的聚集狀態(tài)。結(jié)果表明，在碳排放總量上，綏化市2016年及2020年呈現(xiàn)出低一高聚集狀態(tài)，說明綏化市作為農(nóng)業(yè)型城市相對于相鄰的大慶市及哈爾濱市呈現(xiàn)低排放狀態(tài)。碳排放強度上，2016年及2020年，伊春市呈現(xiàn)高一高聚集狀態(tài)、佳木斯呈現(xiàn)低一高狀態(tài)，說明伊春市碳強度較高且被同樣碳強度較高的鶴崗市、哈爾濱市包圍，可通過加強區(qū)域合作和產(chǎn)業(yè)聯(lián)合改造等方式共同降低碳排放強度；而佳木斯市周邊出現(xiàn)碳強度相對較高的區(qū)域，如鶴崗市和七臺河市，未來可通過發(fā)展壯大接續(xù)替代產(chǎn)業(yè)，建設(shè)大力發(fā)展特色旅游、現(xiàn)代物流等服務(wù)業(yè)，帶動周邊區(qū)域進(jìn)一步控制碳排放強度。

黑龍江省13個市地發(fā)展相對不平衡，許多城市第一產(chǎn)業(yè)占比較大，仍然處于“一三二”的初級產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)模式。為適應(yīng)“雙碳”要求，各地未來要進(jìn)一步調(diào)整第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，重點是在嚴(yán)格控制高耗能高排放行業(yè)增速的同時，提高低耗能低排放行業(yè)的比重，不斷提升服務(wù)業(yè)低碳發(fā)展水平、運用高新技術(shù)和先進(jìn)適用技術(shù)改造推動傳統(tǒng)制造業(yè)水平提升。

5結(jié)論

此研究基于2016年-2020年黑龍江省13個市地能源消費及經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值面板數(shù)據(jù)，對黑龍江省二氧化碳排放總量及碳排放強度時間和空間變化特征進(jìn)行探索性分析。黑龍江省碳排放總量呈現(xiàn)出波動下降的趨勢、碳排放強度數(shù)值上雖仍高于全國平均水平，但也呈現(xiàn)出穩(wěn)定下降趨勢且降幅已超過全國平均水平。黑龍江省“十三五”期間對碳排放總量的控制較為有效，但經(jīng)濟(jì)增長對能源仍存在一定依賴，未來能源利用技術(shù)水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)還需要不斷優(yōu)化。黑龍江省省域?qū)用嫣寂欧趴偭考疤寂欧艔姸鹊目臻g分布特征不顯著。在市域?qū)用嫔希寂欧艔姸仍谝链菏谐尸F(xiàn)出高一高的聚集狀態(tài)，佳木斯市區(qū)域呈現(xiàn)低一高的聚集狀態(tài)，而其他區(qū)域局部空間相關(guān)性并不顯著。黑龍江省各地發(fā)展定位、資源稟賦的差異性是導(dǎo)致其空間相關(guān)性較低、規(guī)律性較小的因素。