馬忠玉+肖宏偉

摘要 中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)“橫向不可比，縱向不可加”現(xiàn)象依然突出，尤其是分省能源消費(fèi)統(tǒng)計(jì)千差萬(wàn)別，給分省碳排放評(píng)估帶來(lái)了較大困難，如何利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)科學(xué)合理地估算中國(guó)分省碳排放是當(dāng)前亟須研究的問(wèn)題。本文運(yùn)用DMSP/OLS全球穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù)，在通過(guò)相互校正、年內(nèi)融合和年際間校正等系列處理得到中國(guó)分省穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，首先分別構(gòu)建中國(guó)分省穩(wěn)定夜間燈光亮度DN值與人均碳排放和單位面積碳排放之間的時(shí)空地理加權(quán)回歸模型，兩個(gè)模型整體效果均較好，擬合優(yōu)度分別高達(dá)96.74%和99.24%；其次運(yùn)用穩(wěn)定夜間燈光亮度DN值對(duì)分省人均碳排放和單位面積碳排放進(jìn)行時(shí)空模擬；最后運(yùn)用人口規(guī)模和土地面積對(duì)分省碳排放進(jìn)行估算。估算結(jié)果顯示：①整體來(lái)看，2000—2013年年均碳排放模擬值與實(shí)際值6.3349×109 t較為接近，兩個(gè)模型的相對(duì)誤差均在0.5%以內(nèi)。②分年度來(lái)看，所有年份的相對(duì)誤差均在5%以內(nèi)，2006年分省加總碳排放模擬值與實(shí)際碳排放6.2036×109 t最為接近，絕對(duì)誤差和相對(duì)誤差均較小，兩個(gè)模型模擬值的相對(duì)誤差均為0.04%。③分省域來(lái)看，2000—2013年年均碳排放模擬值與實(shí)際碳排放均非常接近，除海南和寧夏外，其余28個(gè)省區(qū)市的相對(duì)誤差均在1%以內(nèi)。④分年度分省域來(lái)看，以2013年為例，40%省份的相對(duì)誤差在2%以內(nèi)，70%省份的相對(duì)誤差在5%以內(nèi)。從整體、分年度、分省域、分年度分省域的估算結(jié)果來(lái)看，基于穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù)的中國(guó)分省碳排放時(shí)空模擬效果良好。因此，運(yùn)用衛(wèi)星夜間燈光數(shù)據(jù)可以較為準(zhǔn)確地對(duì)中國(guó)分省碳排放進(jìn)行估算和預(yù)測(cè)，為衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)服務(wù)分省碳排放監(jiān)測(cè)和評(píng)估提供一種補(bǔ)充性參考。

關(guān)鍵詞 DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)；碳排放；時(shí)空地理加權(quán)回歸；模擬

中圖分類號(hào) F205文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A文章編號(hào) 1002-2104（2017）09-0143-08DOI：10.12062/cpre.20170502

中國(guó)政府高度重視應(yīng)對(duì)氣候變化問(wèn)題，向全世界負(fù)責(zé)任地承諾到2030年單位GDP碳排放比2005年下降60%—65%，2030年左右碳排放達(dá)峰，同時(shí)北京、廣州、鎮(zhèn)江等部分省市承諾2020年左右達(dá)峰，四川、海南、延安等多個(gè)省市承諾2030年左右達(dá)峰，這既是中國(guó)積極應(yīng)對(duì)氣候變化，承擔(dān)合理國(guó)際責(zé)任的決心，也是中國(guó)彰顯引領(lǐng)全球走綠色低碳發(fā)展道路的信心。目前中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)之間“橫向不可比，縱向不可加”現(xiàn)象依然突出，尤其是分省能源消費(fèi)總量與結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)千差萬(wàn)別，給分省碳排放評(píng)估帶來(lái)了較大困難。隨著中國(guó)衛(wèi)星遙感技術(shù)的飛速發(fā)展，2016年12月22日中國(guó)首顆碳衛(wèi)星成功發(fā)射，衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)將不斷豐富，如何利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)科學(xué)合理地估算中國(guó)分省碳排放，進(jìn)而根據(jù)分省碳排放時(shí)空變化特征有針對(duì)性地制定省域碳減排政策，成為衛(wèi)星遙感大數(shù)據(jù)時(shí)代下亟須研究的重大課題。美國(guó)軍事氣象衛(wèi)星DMSP搭載的OLS傳感器獲取的全球夜間燈光數(shù)據(jù)，是監(jiān)測(cè)人類活動(dòng)強(qiáng)度的理想數(shù)據(jù)源，而碳排放與人類生產(chǎn)生活密切相關(guān)，因此可以運(yùn)用DMSP/OLS全球夜間燈光數(shù)據(jù)對(duì)碳排放進(jìn)行有效估算。本文綜合運(yùn)用全球夜間燈光數(shù)據(jù)和CO2排放、人口規(guī)模、土地面積等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，在考慮區(qū)域空間異質(zhì)性的基礎(chǔ)上，建立基于DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)的分省碳排放時(shí)空地理加權(quán)回歸模型，開(kāi)展分省碳排放估算，為利用衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)開(kāi)展分省碳排放監(jiān)測(cè)和評(píng)估提供一種補(bǔ)充性參考。

1 文獻(xiàn)綜述

從20世紀(jì)80年代以來(lái)，隨著DMSP/OLS全球夜間燈光影像數(shù)據(jù)的逐步完善，國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞夜間燈光數(shù)據(jù)在城鎮(zhèn)化監(jiān)測(cè)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)評(píng)估、電力消費(fèi)模擬等方面的應(yīng)用研究越來(lái)越多，但在碳排放估算方面的應(yīng)用研究相對(duì)較少。

全球和國(guó)家層面的研究主要首先探尋全球主要經(jīng)濟(jì)體夜間燈光亮度與碳排放之間的相關(guān)性，在確定兩者存在相關(guān)關(guān)系的基礎(chǔ)上，建立回歸分析模型對(duì)碳排放進(jìn)行估算。如Elvidge[1]等人基于DMSP/OLS全球夜間燈光影像數(shù)據(jù)，對(duì)全球21個(gè)國(guó)家夜間燈光亮度與GDP、電力消耗、碳排放等指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，最先發(fā)現(xiàn)夜間燈光亮度與碳排放之間存在相關(guān)性。Doll[2]等人運(yùn)用1994年10月至1995年3月期間全球不同發(fā)展水平的46個(gè)國(guó)家的DMSP/OLS夜間燈光亮度值與碳排放進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)夜間燈光亮度值與碳排放在統(tǒng)計(jì)上顯著高度相關(guān)，表明運(yùn)用全球夜間燈光數(shù)據(jù)來(lái)描繪碳排放空間分布是有效的。Oda[3]等人利用1980—2007年全球各國(guó)夜間燈光數(shù)據(jù)與能源消費(fèi)碳排放總量之間的相關(guān)關(guān)系，構(gòu)建了基于夜間燈光數(shù)據(jù)的全球碳排放空間分布反演模型，通過(guò)反演得到全球國(guó)家尺度的化石燃料碳排放清單。Raupach[4]等人選取中國(guó)、美國(guó)、日本、印度、歐洲、前蘇聯(lián)作為研究區(qū)域，對(duì)化石燃料碳排放與夜間燈光亮度值進(jìn)行了相關(guān)性探尋，發(fā)現(xiàn)兩者存在顯著的線性關(guān)系，表明可以運(yùn)用全球夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行化石燃料碳排放的估算。Ghosh[5]等人通過(guò)中國(guó)、日本、加拿大、俄羅斯、印度及美國(guó)等國(guó)家夜間燈光亮度與化石燃料碳排放之間的相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)兩者之間線性相關(guān)，相關(guān)系數(shù)達(dá)0.76，表明可以借助衛(wèi)星夜間燈光圖像較為準(zhǔn)確地將主要國(guó)家的碳排放分解到全球網(wǎng)絡(luò)。

省級(jí)和城市層面的研究與全球和國(guó)家層面的研究類似，亦主要是基于全球夜間燈光影像和能源消費(fèi)碳排放數(shù)據(jù)，建立反演模型對(duì)省級(jí)和城市層面的碳排放進(jìn)行估算。如Meng[6]等人基于全球夜間燈光圖像和能源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，提出了一種自上而下的中國(guó)城市碳排放估算方法，研究發(fā)現(xiàn)夜間燈光數(shù)據(jù)適合中國(guó)城市碳排放估算。蘇泳嫻[7-9]基于DMSP/OLS夜間燈光影像數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)了一套中國(guó)城市級(jí)能源消費(fèi)碳排放遙感評(píng)估方法，能夠一定程度解決中國(guó)城市級(jí)能源消費(fèi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失以及國(guó)家—省域—城市數(shù)據(jù)之間不一致等問(wèn)題，并對(duì)1992—2010年30個(gè)省市區(qū)和66個(gè)地級(jí)市的碳排放進(jìn)行了模擬，模擬值與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算值最大相差26 998.25萬(wàn)t，最小相差6萬(wàn)t，均方誤差為943.8萬(wàn)t，相對(duì)誤差為7.7%。Shi[10]等人通過(guò)整合全球夜間穩(wěn)定燈光數(shù)據(jù)與碳排放統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，提出了面向中國(guó)更高分辨率的時(shí)空碳排放動(dòng)態(tài)模型，模型評(píng)價(jià)結(jié)果顯示，中國(guó)在1997—2012年間夜間穩(wěn)定燈光數(shù)據(jù)與碳排放統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，該模型可能適合于估算1 km分辨率以下的碳排放。郭忻怡[11]等人綜合利用DMSP/OLS和NDVI數(shù)據(jù)，結(jié)合經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了碳排放空間滯后回歸模型，并對(duì)江蘇省碳排放的空間分布網(wǎng)格進(jìn)行了模擬。endprint

上述研究在全球-國(guó)家-省級(jí)-城市等多尺度證明了全球夜間燈光數(shù)據(jù)與碳排放之間存在線性相關(guān)關(guān)系，表明運(yùn)用夜間燈光數(shù)據(jù)對(duì)碳排放進(jìn)行估算具有一定的可行性。但是，目前運(yùn)用全球夜間燈光數(shù)據(jù)模擬中國(guó)碳排放的研究較少，還處在初步研究階段，大部分是建立夜間燈光數(shù)據(jù)亮度值與碳排放之間的線性回歸模型，未考慮夜間燈光數(shù)據(jù)亮度與碳排放之間模型參數(shù)在不同時(shí)間不同區(qū)域的時(shí)空差異，模型的擬合優(yōu)度和模擬效果還有待提高。

2 衛(wèi)星夜間燈光數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文使用的DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局NOAA（National Oceanic and Atmospheric Administration）下屬的國(guó)家地球物理數(shù)據(jù)中心NGDC（National Geophysical Data Center）網(wǎng)站，該網(wǎng)站目前發(fā)布的最新數(shù)據(jù)為1992—2013年共22年全球夜間燈光影像數(shù)據(jù)，分別由F10、F12、F14、F15、F16、F18六代衛(wèi)星傳感器探測(cè)獲取，其中第10號(hào)DMSP衛(wèi)星F10負(fù)責(zé)探測(cè)1992—1994年全球夜間燈光影像數(shù)據(jù)，第12號(hào)DMSP衛(wèi)星F12負(fù)責(zé)探測(cè)1994—1999年全球夜間燈光影像數(shù)據(jù)，第14號(hào)DMSP衛(wèi)星F14負(fù)責(zé)探測(cè)1997—2003年全球夜間燈光影像數(shù)據(jù)，第15號(hào)DMSP衛(wèi)星F15負(fù)責(zé)探測(cè)2000—2007年全球夜間燈光影像數(shù)據(jù)，第16號(hào)DMSP衛(wèi)星F16負(fù)責(zé)探測(cè)2004—2009年全球夜間燈光影像數(shù)據(jù)，第18號(hào)DMSP衛(wèi)星F18負(fù)責(zé)探測(cè)2010—2013年全球夜間燈光影像數(shù)據(jù)。提供下載的DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)產(chǎn)品主要包括無(wú)云觀測(cè)頻次、平均燈光、穩(wěn)定燈光、平均可見(jiàn)燈光4種影像，其中無(wú)云觀測(cè)頻次影像數(shù)據(jù)質(zhì)量與觀測(cè)次數(shù)的多少有著密切的關(guān)系，當(dāng)觀測(cè)次數(shù)較少時(shí)，數(shù)據(jù)質(zhì)量會(huì)相對(duì)較低，當(dāng)觀測(cè)次數(shù)較多時(shí)，數(shù)據(jù)質(zhì)量則會(huì)相對(duì)較高；平均燈光影像數(shù)據(jù)未進(jìn)行過(guò)多的偶然噪聲降噪處理，燈光影像中依然含有短暫光源等噪聲；穩(wěn)定燈光影像數(shù)據(jù)對(duì)火光和偶然噪聲進(jìn)行了一系列的去除處理，處理后的燈光影像數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，其DN值的范圍為0—63；平均可見(jiàn)燈光影像數(shù)據(jù)將燈光觀測(cè)周期內(nèi)偶然噪聲所占頻率的百分比納入考慮范圍，能夠在一定程度上減少火光和偶然噪聲帶來(lái)的影響，但當(dāng)探測(cè)次數(shù)較多時(shí)，依然無(wú)法將火光和偶然噪聲大部分去除?？v觀4種DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)產(chǎn)品對(duì)火光和偶然噪聲的去除程度，本文選擇穩(wěn)定燈光影像數(shù)據(jù)作為夜間燈光強(qiáng)度變量用于分省碳排放的時(shí)空模擬研究。

2.2 數(shù)據(jù)處理

1992—2013年DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)部分年份由新舊兩代衛(wèi)星傳感器同時(shí)探測(cè)獲取，如第10號(hào)DMSP衛(wèi)星F10和第12號(hào)DMSP衛(wèi)星F12同時(shí)負(fù)責(zé)探測(cè)1994年全球夜間燈光影像數(shù)據(jù)，第12號(hào)DMSP衛(wèi)星F12和第14號(hào)DMSP衛(wèi)星F14同時(shí)負(fù)責(zé)探測(cè)1997—1999年全球夜間燈光影像數(shù)據(jù)，第14號(hào)DMSP衛(wèi)星F14和第15號(hào)DMSP衛(wèi)星F15同時(shí)負(fù)責(zé)探測(cè)2000—2003年全球夜間燈光影像數(shù)據(jù)，第15號(hào)DMSP衛(wèi)星F15和第16號(hào)DMSP衛(wèi)星F16同時(shí)負(fù)責(zé)探測(cè)2004—2007年全球夜間燈光影像數(shù)據(jù)，通過(guò)比較1994年、1997—2007年新舊兩代衛(wèi)星傳感器探測(cè)獲取的夜間燈光影像數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，同一年份新舊兩代衛(wèi)星傳感器探測(cè)獲取的影像數(shù)據(jù)存在較大差異。為了提高衛(wèi)星夜間燈光影像數(shù)據(jù)對(duì)中國(guó)分省碳排放的刻畫程度，本文采用Liu[12]等人的處理方法，對(duì)1992—2013年DMSP/OLS穩(wěn)定夜間燈光影像數(shù)據(jù)進(jìn)行相互校正、年內(nèi)融合和年際間校正等預(yù)處理。對(duì)于相互校正，一是選取1992—2013年間經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展相對(duì)穩(wěn)定的黑龍江省雞西市市轄區(qū)作為待校正的影像像元參考區(qū)；二是選取第16號(hào)DMSP衛(wèi)星F16探測(cè)的2007年夜間燈光影像作為校正穩(wěn)定燈光影像的參考影像；三是選取二次多項(xiàng)式回歸模型

DNcorrect=α×DN2+β×DN+γ來(lái)構(gòu)建校正方程，不同年份不同衛(wèi)星校正方程參數(shù)α、β、γ通過(guò)當(dāng)年衛(wèi)星探測(cè)的雞西市穩(wěn)定夜間燈光亮度DN值與第16號(hào)DMSP衛(wèi)星F16探測(cè)的2007年雞西市穩(wěn)定夜間燈光亮度DN值進(jìn)行比較經(jīng)驗(yàn)得出；四是運(yùn)用二次多項(xiàng)式回歸模型和相應(yīng)的校正方程經(jīng)驗(yàn)參數(shù)α、β、γ對(duì)每年穩(wěn)定夜間燈光亮度DN值進(jìn)行相互校正。對(duì)于年內(nèi)融合，對(duì)比1994年和1997—2007年新舊兩代衛(wèi)星傳感器探測(cè)獲取的夜間燈光影像像元，如果該影像像元僅在其中一代衛(wèi)星影像中有亮度，則將該影像像元標(biāo)示為不穩(wěn)定像元，相應(yīng)地將其DN值年內(nèi)融合為0；如果該影像像元在新舊兩代衛(wèi)星影像中均有亮度，則將該影像像元標(biāo)示為穩(wěn)定像元，相應(yīng)地將其DN值年內(nèi)融合為新舊兩代衛(wèi)星影像像元DN值的平均。對(duì)于年際間校正，對(duì)比年際間同一個(gè)影像像元，如果該影像像元僅在較早年份有亮度，則將該影像像元標(biāo)示為不穩(wěn)定像元，相應(yīng)地將其DN值年際間校正為0；如果該影像像元在探測(cè)周期內(nèi)均有亮度，則將該影像像元標(biāo)示為穩(wěn)定像元，相應(yīng)地需要確保早期影像像元DN值不超過(guò)后期影像像元DN值。

3 分省碳排放模擬模型構(gòu)建

中國(guó)是一個(gè)幅員遼闊的國(guó)家，受資源稟賦、人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、技術(shù)水平等多種因素影響，各省能源消費(fèi)總量和結(jié)構(gòu)存在較大差異，從而引致分省碳排放亦存在較大時(shí)空差異。為了更為科學(xué)準(zhǔn)確地模擬中國(guó)分省碳排放，本文在消除規(guī)模因素對(duì)碳排放總量影響的基礎(chǔ)上，選取人均碳排放和單位面積碳排放作為研究對(duì)象，首先分別構(gòu)建人均碳排放和單位面積碳排放與穩(wěn)定夜間燈光亮度DN值（DN總值/柵格數(shù)）之間的時(shí)空地理加權(quán)回歸模型，記為模型1和模型2，其次運(yùn)用穩(wěn)定夜間燈光亮度DN值對(duì)分省人均碳排放和單位面積碳排放進(jìn)行時(shí)空模擬，最后運(yùn)用人口規(guī)模和土地面積對(duì)分省碳排放進(jìn)行估算。

為了全面考察穩(wěn)定夜間燈光亮度DN值及其空間外溢效應(yīng)在不同省級(jí)區(qū)域的異質(zhì)性，本文構(gòu)建包含穩(wěn)定夜間燈光亮度DN值空間滯后項(xiàng)W*lnDNit的時(shí)空地理加權(quán)回歸模型如下：endprint

式（1）中，PCEit為省級(jí)區(qū)域i在年度t的人均碳排放，SCEit為省級(jí)區(qū)域i在年度t的單位面積碳排放，DNit為省級(jí)區(qū)域i在年度t的穩(wěn)定夜間燈光亮度DN值，W為空間權(quán)重矩陣，本文采用肖宏偉[13]等人提出的地理和經(jīng)濟(jì)信息相結(jié)合的空間權(quán)重矩陣，（ui，vi）為省級(jí)區(qū)域的經(jīng)度、緯度，

α0（ui，vi，ti）、β0（ui，vi，ti）分別為省級(jí)區(qū)域i在年度t人均碳排放和單位面積碳排放與穩(wěn)定夜間燈光亮度DN值之間時(shí)空地理加權(quán)回歸模型的截距項(xiàng)，α1（ui，vi，ti）、 β1（ui，vi，ti）為省級(jí)區(qū)域i在年度t穩(wěn)定夜間燈光亮度DN值對(duì)人均碳排放和單位面積碳排放的回歸系數(shù)，α2（ui，vi，ti）、 β2（ui，vi，ti）為省級(jí)區(qū)域i在年度t穩(wěn)定夜間燈光亮度DN值的空間外溢效應(yīng)對(duì)人均碳排放和單位面積碳排放的回歸系數(shù)，εit、φit為省級(jí)區(qū)域i在年度t模型1和模型2的殘差項(xiàng)。時(shí)空地理加權(quán)回歸模型的核心是時(shí)空權(quán)重矩陣，通常選取不同的時(shí)空權(quán)函數(shù)來(lái)刻畫時(shí)空關(guān)系，本文采用高斯函數(shù)法和時(shí)空距離相結(jié)合的時(shí)空權(quán)函數(shù)。時(shí)空權(quán)函數(shù)形式如下：

2[KF）]為時(shí)空距離，bST為時(shí)空權(quán)函數(shù)的帶寬，通常通過(guò)交叉驗(yàn)證來(lái)選擇最優(yōu)帶寬。

基于穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù)的中國(guó)分省碳排放測(cè)算模型如下：

式（3）中，CE1it、CE2it分別為通過(guò)人均碳排放和單位面積碳排放測(cè)算的省級(jí)區(qū)域i在年度t的碳排放，Pit、Sit分別為省級(jí)區(qū)域i在時(shí)間t的人口規(guī)模和土地面積。

4 分省碳排放模擬效果檢驗(yàn)

4.1 模型變量數(shù)據(jù)選取

國(guó)家統(tǒng)計(jì)局根據(jù)第三次全國(guó)經(jīng)濟(jì)普查結(jié)果，對(duì)2000年以來(lái)能源消費(fèi)總量和結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行了修正，以2013年為例，修正后的能源消費(fèi)總量上調(diào)4.2億t標(biāo)準(zhǔn)煤，煤炭消費(fèi)占能源消費(fèi)總量的比重上調(diào)1.4個(gè)百分點(diǎn)，石油和天然氣消費(fèi)占能源消費(fèi)總量的比重分別下調(diào)1.3和0.5個(gè)百分點(diǎn)，一次電力及其他能源占能源消費(fèi)總量的比重上調(diào)0.4個(gè)百分點(diǎn)，能源消費(fèi)總量上調(diào)和煤炭消費(fèi)占能源消費(fèi)總量比重上升給碳排放基礎(chǔ)數(shù)據(jù)帶來(lái)了較大影響，為了與修正后的能源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)口徑保持一致，本文選取2000年以來(lái)的分省碳排放數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象。最新的DMSP/OLS數(shù)據(jù)為1992—2013年共22年全球夜間燈光影像數(shù)據(jù)，因此，本文基于衛(wèi)星夜間燈光數(shù)據(jù)的中國(guó)分省碳排放時(shí)空模擬研究時(shí)間跨度區(qū)間為2000—2013年。夜間穩(wěn)定燈光數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局下屬的國(guó)家地球物理數(shù)據(jù)中心網(wǎng)站，碳排放數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)碳排放數(shù)據(jù)庫(kù)（China emission accounts and datasets），該數(shù)據(jù)庫(kù)由英美中歐等多國(guó)研究機(jī)構(gòu)的科研人員共同開(kāi)發(fā)，包含全國(guó)、30個(gè)省區(qū)市（因西藏能源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失，暫不包含西藏）和100余個(gè)地級(jí)以上城市的多尺度碳排放數(shù)據(jù)，分省人口規(guī)模、土地面積等數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

4.2 模型模擬整體效果

在通過(guò)相互校正、年內(nèi)融合和年際間校正等系列處理獲得2000—2013年30個(gè)省區(qū)市DMSP/OLS穩(wěn)定夜間燈光亮度DN值的基礎(chǔ)上，運(yùn)用時(shí)空地理加權(quán)回歸模型估計(jì)穩(wěn)定夜間燈光亮度DN值及其空間滯后項(xiàng)W·lnDNit在不同年份對(duì)分省人均碳排放和單位面積碳排放的影響系數(shù)，通過(guò)交叉驗(yàn)證確定模型1與模型2的最優(yōu)帶寬分別為0.242 9和0.244 8，兩個(gè)模型整體效果均較好，擬合優(yōu)度分別高達(dá)96.74%和99.24%。從表1和表2的模型參數(shù)

估計(jì)描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看，無(wú)論是人均碳排放還是單位面積碳排放，穩(wěn)定夜間燈光亮度DN值及其空間滯后項(xiàng)W·lnDNit對(duì)其的影響系數(shù)變異較大，進(jìn)一步表明基于衛(wèi)星穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù)對(duì)中國(guó)分省碳排放進(jìn)行時(shí)空模擬時(shí)，需要將衛(wèi)星夜間燈光數(shù)據(jù)的時(shí)空異質(zhì)性納入考慮范圍，亦進(jìn)一步證明選擇時(shí)空地理加權(quán)回歸模型來(lái)捕捉分省碳排放的時(shí)空動(dòng)態(tài)特征更為科學(xué)。

在運(yùn)用衛(wèi)星穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù)模擬中國(guó)分省人均碳排放和單位面積碳排放的基礎(chǔ)上，根據(jù)各個(gè)省級(jí)區(qū)域的人口規(guī)模和人均碳排放、土地面積和單位面積碳排放對(duì)分省碳排放進(jìn)行間接模擬（見(jiàn)表3—表5）。模擬結(jié)果顯示，2000—2013年年均碳排放模擬值與實(shí)際值較為接近，兩個(gè)模型相對(duì)誤差均在0.5%以內(nèi)，其中模型1模擬的2000—2013年年均碳排放為6.318 5×109 t，與實(shí)際年均碳排放6.334 9×109 t較為接近，絕對(duì)誤差為-16.5×106 t，相對(duì)誤差為0.3%；模型2模擬的2000—2013年年均碳排放為6.321 9×109 t，與實(shí)際年均碳排放6.334 9×109 t亦較為接近，絕對(duì)誤差為-13.0×106 t，相對(duì)誤差為0.2%。

4.3 模型模擬分年度分省域效果

分年度、分省域、分年度分省域的模型模擬結(jié)果（見(jiàn)表3—表5）顯示，基于衛(wèi)星夜間燈光數(shù)據(jù)的中國(guó)分省碳排放時(shí)空模擬效果良好。

分年度來(lái)看，所有年份的相對(duì)誤差均在5%以內(nèi)，其中2006年分省加總碳排放模擬值與實(shí)際碳排放最為接近，絕對(duì)誤差和相對(duì)誤差均較小，模型1與模型2的碳排放模擬值分別為6.200 9×109 t和6.206 2×109 t，與2006年實(shí)際碳排放6.203 6×109 t均非常接近，相對(duì)誤差僅為0.04%（見(jiàn)表3）。

分省域來(lái)看，2000—2013年年均碳排放模擬結(jié)果與實(shí)際碳排放均非常接近，除海南和寧夏外，其余28個(gè)省區(qū)市的相對(duì)誤差均在1%以內(nèi)。其中模型1碳排放模擬相對(duì)誤差在0.2%以內(nèi)的省區(qū)市有天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、上海、浙江、江西、廣東、廣西、重慶、甘肅、青海、新疆等地，模型2碳排放模擬相對(duì)誤差在0.2%以內(nèi)的省區(qū)市有北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、安徽、江西、廣東、重慶、四川、貴州、甘肅、青海、新疆等地（見(jiàn)表4）。

分年度分省域來(lái)看，以2013年為例，除內(nèi)蒙古、江蘇、江西、河南、湖北、海南、重慶、青海、新疆等地外，其余省份的相對(duì)誤差均在5%以內(nèi)。其中模型1碳排放模擬相對(duì)誤差在2%以內(nèi)的省區(qū)市有河北、山西、遼寧、黑龍江、上海、浙江、廣西、四川、貴州、云南、陜西、寧夏等地，絕對(duì)誤差和相對(duì)誤差最小的省份為四川，模型模擬值與實(shí)際碳排放幾乎相等；模型2碳排放模擬相對(duì)誤差在2%以內(nèi)的省區(qū)市有天津、山西、遼寧、黑龍江、上海、浙江、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏等地，絕對(duì)誤差和相對(duì)誤差最小的 省份為甘肅，模型模擬值與實(shí)際碳排放非常接近，其相對(duì)誤差只有0.1%（見(jiàn)表5）。endprint

4.4 模型模擬應(yīng)用方向

從整體、分年度、分省域、分年度分省域的碳排放估算結(jié)果來(lái)看，基于穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù)的中國(guó)分省碳排放時(shí)空模擬效果良好，表明運(yùn)用衛(wèi)星夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行中國(guó)分省碳排放快速估算總體可行?！吨袊?guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》是開(kāi)展分省碳排放核算的重要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，亦是開(kāi)展分省降碳目標(biāo)考核的重要依據(jù)，目前《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)更新通常滯后一年，給分省碳排放核算和降碳目標(biāo)考核帶來(lái)較為嚴(yán)重的滯后性，難以滿足對(duì)分省碳排放進(jìn)行快速監(jiān)測(cè)評(píng)估的要求。隨著我國(guó)高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)應(yīng)用面不斷擴(kuò)大，衛(wèi)星遙感在應(yīng)對(duì)氣候變化領(lǐng)域亦發(fā)揮了全天候、立體、連續(xù)觀測(cè)的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，通過(guò)構(gòu)建衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)與碳排放之間的時(shí)空地理加權(quán)回歸模型對(duì)分省碳排放進(jìn)行反演，為分省碳排放監(jiān)測(cè)和評(píng)估提供較為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)參考，不失為衛(wèi)星遙感大數(shù)據(jù)時(shí)代快速開(kāi)展分省碳排放監(jiān)測(cè)和評(píng)估的有效補(bǔ)充。

5 結(jié)論與討論

本文綜合運(yùn)用DMSP/OLS全球夜間燈光影像數(shù)據(jù)及分省碳排放、人口規(guī)模、土地面積等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，在經(jīng)過(guò)相互校正、年內(nèi)融合和年際間校正等系列處理獲得中國(guó)分省穩(wěn)定夜間燈光亮度DN值的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了中國(guó)分省衛(wèi)星穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù)與人均碳排放和單位面積碳排放之間的時(shí)空地理加權(quán)回歸模型，在對(duì)分省人均碳排放和單位面積碳排放模擬的基礎(chǔ)上，基于人口規(guī)模和土地面積對(duì)中國(guó)分省碳排放進(jìn)行了估算。估算結(jié)果顯示，模型模擬值與實(shí)際碳排放較為接近，模型的擬合優(yōu)度高達(dá)95%以上。從2000—2013年年均碳排放來(lái)看，兩個(gè)模型全國(guó)年均碳排放的相對(duì)誤差均在0.5%以內(nèi)，大部分省份的相對(duì)誤差在1%以內(nèi)；從分年度分省域來(lái)看，大部分省份的相對(duì)誤差在5%以內(nèi)。

模型估算結(jié)果表明基于穩(wěn)定夜間燈光影像數(shù)據(jù)的中國(guó)分省碳排放時(shí)空模擬效果良好，可以運(yùn)用衛(wèi)星夜間燈光數(shù)據(jù)對(duì)中國(guó)分省碳排放進(jìn)行估算和預(yù)測(cè)，為衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)服務(wù)分省碳排放監(jiān)測(cè)和評(píng)估提供了一種補(bǔ)充性參考。隨著全球和中國(guó)衛(wèi)星遙感技術(shù)和應(yīng)用水平的提高，開(kāi)發(fā)應(yīng)用衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)服務(wù)全球-國(guó)家-區(qū)域碳排放監(jiān)測(cè)是未來(lái)的應(yīng)用方向。重點(diǎn)是發(fā)揮遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)全天候、廣覆蓋、客觀準(zhǔn)確的天然優(yōu)勢(shì)，充分利用中國(guó)自主遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)和國(guó)外遙感衛(wèi)星資源，將衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)與人口規(guī)模、土地面積等其他統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)接并關(guān)聯(lián)應(yīng)用，形成衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)耦合算法，對(duì)中國(guó)分省碳排放進(jìn)行模擬，為區(qū)域碳排放監(jiān)測(cè)和評(píng)估提供數(shù)據(jù)支撐。

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