蘇宇凡,劉珺,孟鑫,張和生

(太原理工大學(xué) 礦業(yè)工程學(xué)院,太原 030024)

0 引言

2020年9月習(xí)近平總書記宣布中國(guó)二氧化碳排放力爭(zhēng)在2030年前達(dá)到峰值,努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。資源型地區(qū)是以本地區(qū)礦產(chǎn)、森林等自然資源開采和加工為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的區(qū)域[1],作為降碳減排發(fā)展的重要主體,資源型地區(qū)長(zhǎng)期在資源采掘加工業(yè)的主導(dǎo)下建立了獨(dú)特的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)體系和特殊的社會(huì)、文化、生態(tài)環(huán)境[2],探討長(zhǎng)時(shí)間維度下碳排放空間特征及驅(qū)動(dòng)因素對(duì)制定因地制宜的降碳減排策略具有重要意義。

當(dāng)前已有眾多學(xué)者對(duì)碳排放時(shí)空演變進(jìn)行了一系列研究。蘇泳嫻等[3]發(fā)現(xiàn)我國(guó)碳排放有著“東部沿海城市高高集聚,西部欠發(fā)達(dá)城市低低集聚”的空間聚類特征;杜海波等[4]研究表明黃河流域內(nèi)部碳排放總量呈中游>下游>上游的地理分異特征;李建豹等[5]發(fā)現(xiàn)江蘇省人口城鎮(zhèn)化與能源消費(fèi)CO2排放耦合協(xié)調(diào)度存在明顯的區(qū)域差異,空間格局較為穩(wěn)定;周玄德等[6]研究發(fā)現(xiàn)湖北省各縣域碳排放呈以武漢為核心向周圍不斷輻射的圈層格局。上述研究分別從國(guó)家、流域、省份、縣域角度對(duì)碳排放空間特征進(jìn)行了探討,但缺乏針對(duì)資源型地區(qū)碳排放時(shí)空特征的分析。

探究碳排放影響因素有助于制定切實(shí)有效的減排措施。周翼等[7]分析發(fā)現(xiàn)城市化對(duì)建設(shè)用地碳排放具有驅(qū)動(dòng)與制動(dòng)的雙重作用;盧奕亨等[8]構(gòu)建面板Tobit模型研究發(fā)現(xiàn)社會(huì)層面因素對(duì)四川省農(nóng)業(yè)碳排放的貢獻(xiàn)大于經(jīng)濟(jì)層面因素;于博等[9]用空間滯后模型與空間誤差模型探究哈長(zhǎng)城市群縣域碳排放影響因素,發(fā)現(xiàn)城市經(jīng)濟(jì)水平和人口密度因素與碳排放顯著正相關(guān);牛亞文等[10]研究結(jié)果表明城市化水平與第一產(chǎn)業(yè)比重對(duì)長(zhǎng)株潭地區(qū)縣域土地利用碳排放影響作用明顯。上述研究結(jié)果證實(shí)了不同區(qū)域碳排放的主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)力存在一定差異,而當(dāng)前對(duì)資源型地區(qū)碳排放影響因素分析不足。

山西省是我國(guó)煤炭生產(chǎn)與火力發(fā)電重要基地,其煤炭?jī)?chǔ)量占全國(guó)三分之一以上,是我國(guó)典型的資源型省份,長(zhǎng)期的資源開采與加工帶來了大量碳排放,以山西省為例研究資源型地區(qū)碳排放具有代表性意義。由于以往研究鮮有專門針對(duì)資源型區(qū)域碳排放時(shí)空格局及影響因素探討,本文基于2001-2020年夜間燈光數(shù)據(jù)與土地利用/覆蓋(land use/cover change,LUCC)數(shù)據(jù),從縣域角度,研究山西省碳排放空間關(guān)聯(lián)特征與時(shí)空演變格局,并探索碳排放的影響因素,為有效掌握和合理治理區(qū)域碳排放提供依據(jù)。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)域?yàn)樯轿魇?地處黃土高原東翼,其范圍為34°36′N～40°44′N,110°15′E～114°32′E,全省面積156 700 km2。山西省擁有11個(gè)地級(jí)市,煤炭資源儲(chǔ)量居全國(guó)之首,在其117個(gè)縣、區(qū)級(jí)行政單元中,就有94個(gè)分布著煤炭,是典型的資源型省份。山西省能源局公布《全省生產(chǎn)煤礦生產(chǎn)能力公告》顯示2020年山西省共有生產(chǎn)煤礦668處,合計(jì)產(chǎn)能10.456億噸(圖1)。煤炭的開采與加工帶來了大量碳排放。

圖1 2020年山西省煤炭產(chǎn)量圖

1.2 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

1)遙感數(shù)據(jù)。①擴(kuò)展NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)(2001-2020)。從美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)官網(wǎng)(https://ngdc.noaa.gov/eog)下載DMSP-OLS夜間燈光數(shù)據(jù)(2001-2013)和NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)(2013-2020),空間分辨率分別為900 m和450 m,依照Chen等[11]提出的方法處理得到的擴(kuò)展NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)集(2001-2020),空間分辨率為500 m。該數(shù)據(jù)集具有和NOAA提供的年度合成NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)相似的時(shí)空分布格局,且時(shí)間范圍更廣,能較好地進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間序列研究?；谏轿魇】h級(jí)行政單元邊界,裁切得到山西省夜間燈光數(shù)據(jù),為保證碳排放估算精度[12],研究采用Lambert投影坐標(biāo)系,將山西省夜間燈光數(shù)據(jù)的空間分辨率重采樣至1 000 m。②MCD12Q1數(shù)據(jù)(2001-2020)?？紤]到本研究涉及時(shí)間序列較長(zhǎng),LUCC數(shù)據(jù)選用MCD12Q1數(shù)據(jù),從美國(guó)國(guó)家航天航空局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)官網(wǎng)(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/search/)下載。該數(shù)據(jù)是MODIS三級(jí)產(chǎn)品,空間分辨率為500 m。MCD12Q1數(shù)據(jù)提供有五大土地覆蓋分類數(shù)據(jù)集,本研究采用國(guó)際地圈生物圈計(jì)劃(international geosphere-biosphere programme,IGBP)的全球植被分類方案,其全球分類精度達(dá)到75.0%[13]。當(dāng)前已有研究證實(shí)該數(shù)據(jù)可以達(dá)到進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的要求。曹明等[14]研究表明MODIS土地覆蓋數(shù)據(jù)產(chǎn)品在大尺度土地覆蓋監(jiān)測(cè)中有重要的應(yīng)用價(jià)值;Liang等[15]以安徽省為例利用GlobeLand 30 m數(shù)據(jù)集對(duì)MCD12Q1的分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行精度驗(yàn)證,結(jié)果表明IGBP分類面積精度達(dá)到99.35%,空間精度達(dá)到78.66%,滿足區(qū)域研究的需求。基于山西省縣級(jí)行政單元邊界,裁切得到山西省土地利用數(shù)據(jù),為保證碳排放計(jì)算準(zhǔn)確性,根據(jù)《土地利用現(xiàn)狀分類》(GB/T 21010-2017),將數(shù)據(jù)重分類為水系、林地、草地、耕地、建設(shè)用地和未利用地6類,采用Lambert投影坐標(biāo)系將數(shù)據(jù)空間分辨率重采樣至1 000 m。

2)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。①山西省能源消費(fèi)數(shù)據(jù)(2001-2020)。該數(shù)據(jù)來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)(https://data.stats.gov.cn/)和《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》,包含煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣、電力共9類能源消費(fèi)數(shù)據(jù),用于計(jì)算山西省能源消費(fèi)碳排放量。②山西省各地區(qū)經(jīng)濟(jì)人口數(shù)據(jù)(2001-2020)。該數(shù)據(jù)來源于《山西統(tǒng)計(jì)年鑒》,用于分析碳排放影響因素,其中常住人口數(shù)、城鎮(zhèn)人口數(shù)單位為萬人,地區(qū)生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值單位為萬元。

2 研究方法

2.1 碳排放計(jì)算

研究碳排放計(jì)算方法可分為直接碳排放計(jì)算和間接碳排放估算兩種。采用碳排放系數(shù)直接計(jì)算除建設(shè)用地外的土地利用碳排放(水系、林地、草地、耕地、未利用地),計(jì)算如式(1)所示。

(1)

式中:Cu表示除建設(shè)用地外,其余地類的碳排放值;Bi表示第i個(gè)地類面積;Ki表示第i個(gè)地類的碳排放系數(shù)。

結(jié)合研究區(qū)域的經(jīng)緯度和地理狀況,水系、林地、草地、耕地、未利用地的碳排放系數(shù)如表1所示。

表1 不同地類的碳排放系數(shù)

基于聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)提出的溫室氣體清單法間接估算建設(shè)用地的碳排放。建設(shè)用地是人類主要活動(dòng)的區(qū)域,能源消耗是建設(shè)用地土地利用過程中最主要的碳排放來源,二者相關(guān)性較高[19]。由于采用建設(shè)用地面積估算碳排放不能反映真實(shí)狀況,因此本文參考現(xiàn)有研究[20-22],采用能源消費(fèi)碳排放代表建設(shè)用地碳排放量。

2.2 基于夜間燈光數(shù)據(jù)的碳排放模擬

由于縣域能源消費(fèi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)難以獲取,本文采用夜間燈光數(shù)據(jù)將山西省能源消費(fèi)碳排放空間化至縣域尺度。夜間燈光數(shù)據(jù)中像元值的大小反映夜間燈光強(qiáng)弱,被稱為夜間燈光亮度值。綜合分析發(fā)現(xiàn),2001-2020年期間,在全省范圍內(nèi),山西省夜間燈光亮度值越大,能源消費(fèi)碳排放量越高,二者之間存在某種聯(lián)系。假設(shè)全省尺度上夜間燈光亮度值與碳排放量之間關(guān)系與像素尺度保持一致,考慮到降尺度模型反演精度的問題,選用不含截距的一元二次多項(xiàng)式擬合,關(guān)系如式(2)所示。

(2)

式中:Cp(j)表示第j年山西省能源消費(fèi)碳排放量;L(j)表示第j年山西省夜間燈光亮度總值,即所有像元值之和;a、b為常數(shù)系數(shù)。

山西省能源消費(fèi)碳排放量與夜間燈光亮度值的擬合結(jié)果如圖2所示。二者在0.01水平上顯著相關(guān),R2值為0.991 4,說明能源消費(fèi)碳排放量與夜間燈光亮度值具有強(qiáng)相關(guān)性?？紤]到碳排放模擬值的精確性與可靠性,對(duì)能源消費(fèi)碳排放量模擬值與統(tǒng)計(jì)值進(jìn)行對(duì)比。

圖2 能源消費(fèi)碳排放量與夜間燈光亮度值擬合關(guān)系

如圖3所示,均方根誤差(RMSE)為736.828×105t,平均相對(duì)誤差(MRE)為8.33%。結(jié)果表明,采用夜間燈光亮度值模擬能源消費(fèi)碳排放精度良好,可基于此做進(jìn)一步研究。

圖3 能源消費(fèi)碳排放量模擬值與統(tǒng)計(jì)值對(duì)比

受回歸函數(shù)誤差影響,模擬的單個(gè)像元碳排放量總和與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不符,因此需要在像素尺度上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行校正,如式(3)所示。

(3)

2.3 探索性空間數(shù)據(jù)分析

研究采用全局莫蘭指數(shù)(Moran’s I)和局部莫蘭指數(shù)(local Moran’s I)研究碳排放在山西省縣域尺度下的關(guān)聯(lián)性。

全局莫蘭指數(shù)用于反映碳排放量的整體聚集效應(yīng),其值位于[-1,1]間,當(dāng)值為0時(shí)表示碳排放的聚集性在空間上不具相關(guān)性,大于0為正相關(guān),表明碳排放在山西省縣域尺度上有聚集特征,小于0為負(fù)相關(guān),表明碳排放在山西省縣域尺度上有分散特征。

局部莫蘭指數(shù)用于分析不同區(qū)縣之間的碳排放量的相互影響,其取值范圍不限于[-1,1],大于0表明碳排放空間正相關(guān),小于0表明空間負(fù)相關(guān)。對(duì)局部莫蘭指數(shù)進(jìn)行Z檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果顯著為正表示該地區(qū)為碳排放高值集聚區(qū),顯著為負(fù)表示該地區(qū)為碳排放低值區(qū)。檢驗(yàn)結(jié)果用LISA聚集圖直觀表現(xiàn)出來,進(jìn)一步的展現(xiàn)碳排放的空間依賴性和異質(zhì)性。

2.4 SLOPE趨勢(shì)分析

SLOPE趨勢(shì)分析是采用一元線性回歸模型對(duì)一組隨時(shí)間變化的變量進(jìn)行回歸分析,并預(yù)測(cè)其變化趨勢(shì),是研究長(zhǎng)時(shí)序變化趨勢(shì)的重要方法。本文采用SLOPE趨勢(shì)分析探究山西省縣域CO2排放的線性傾向。SLOPE值[23]的正負(fù)分別代表碳排放的增長(zhǎng)趨勢(shì)與降低趨勢(shì),值越大表示該地區(qū)碳排放增長(zhǎng)越迅猛。

2.5 影響因子探測(cè)

研究采用地理探測(cè)器分析不同影響因素對(duì)山西省縣域碳排放的影響。地理探測(cè)器是探測(cè)空間分異性以及揭示其背后驅(qū)動(dòng)因子的一種新的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,此方法無線性假設(shè),既可以探測(cè)數(shù)值型數(shù)據(jù),也可以探測(cè)定性數(shù)據(jù),擁有能探測(cè)兩因子交互作用的優(yōu)點(diǎn)。因子探測(cè)通常采用q值度量[24],其值位于[0,1]間,q值越大,表明該影響因素對(duì)碳排放的解釋力越強(qiáng),反之則越弱。

3 結(jié)果分析

3.1 山西省縣域碳排放空間關(guān)聯(lián)特征

如圖4所示,2001-2020年山西省縣域碳排放全局莫蘭指數(shù)介于0.21至0.37間,表明山西省碳排放在縣域尺度上具有較強(qiáng)的空間聚集性。20年間山西省碳排放總量總體呈上升趨勢(shì),歷經(jīng)3次增衰階段,2001-2007年碳排放上升,2007-2009年下降,2009-2014年上升,2014-2016下降,2016-2020呈碳排放增速逐漸放緩的上升趨勢(shì)。碳排放空間聚集程度對(duì)碳排放增長(zhǎng)速率有一定程度的影響。

圖4 2001-2020年山西省縣域碳排放全局莫蘭指數(shù)與碳排放

如圖5所示,近20年來,山西省碳排放聚類變化不大,其中大同市云岡區(qū),朔州市平魯區(qū)、懷仁市,太原市市轄區(qū),晉中市榆次區(qū)等為主要的“高-高”聚集區(qū);大同市新榮區(qū),太原市陽(yáng)曲縣為主要的“低-高”聚集區(qū)。全省整體呈現(xiàn)出北部與中部聚類顯著,東南部聚類不顯著的格局,從縣域尺度研究進(jìn)一步說明了山西省碳排放聚類形式主要是“高-高”和“低-高”聚集。

圖5 山西省縣域碳排放LISA圖

3.2 山西省縣域碳排放時(shí)空格局演變

為探究山西省碳排放演變情況,采用SLOPE趨勢(shì)分析求得山西省117個(gè)區(qū)縣20年間碳排放傾向值,采用間斷法將碳排放變化類型分為5類:下降趨勢(shì)型、較慢增長(zhǎng)型、中速增長(zhǎng)型、較快增長(zhǎng)型、迅猛增長(zhǎng)型。由圖6可以看出,忻州市偏關(guān)縣、太原市古交市、運(yùn)城市河津市、臨汾市汾西縣等為碳排放下降趨勢(shì)型地區(qū),占山西省總面積的5.88%,這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較低,工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對(duì)落后,人口遷移現(xiàn)象明顯,能源消費(fèi)的低姿態(tài)致使其碳排放量在20年間波動(dòng)頻繁,總體呈下降趨勢(shì);中速增長(zhǎng)型和較快增長(zhǎng)型主要分布在迅猛增長(zhǎng)型周邊;大同市云崗區(qū)、朔州市朔城區(qū)、忻州市忻府區(qū)、晉中市榆次區(qū)、長(zhǎng)治市潞城區(qū)、運(yùn)城市鹽湖區(qū)、太原市尖草坪區(qū)等地區(qū)碳排放迅猛增長(zhǎng),占山西省總面積的5.49%,這些地區(qū)多為區(qū)域發(fā)展中心,人口與產(chǎn)業(yè)聚集效應(yīng)明顯,能源的高消耗與高排放受到城市與工業(yè)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的刺激,后續(xù)碳減排策略的制定需重點(diǎn)關(guān)注這些區(qū)域。

圖6 山西省縣域碳排放變化趨勢(shì)圖

進(jìn)一步研究山西省縣域碳排放演變格局,參考已有研究[25],采用最佳自然斷裂法對(duì)山西省縣域碳排放量分類,共分為5類:低碳排放(<3.08×106t)、較低碳排放(3.08×106～8.15×106t)、中等碳排放(8.15×106～1.715×107t)、較高碳排放(1.715×107～2.834×107t)、高碳排放(>2.834×107t)。

如圖7所示,山西省縣域碳排放量呈現(xiàn)出明顯的地域分布差異規(guī)律,有著“中間高,兩側(cè)低”的特點(diǎn)。早年山西省碳排放以大同市云岡區(qū)(原南郊區(qū)和礦區(qū))和太原市萬柏林區(qū)為核心增加并向周圍擴(kuò)散。2012年山西省北部區(qū)域碳排放強(qiáng)度升高明顯,此后山西省北部高值碳排放區(qū)域逐步向南延伸至與中部相連,形成以“大同市云崗區(qū)-朔州市朔城區(qū)-太原市市轄區(qū)”為核心的碳排放聚集帶。除此之外,碳排放也在以“孝義市-介休市”和“長(zhǎng)治市潞州區(qū)-晉城市澤州縣”為核心的兩大區(qū)域內(nèi)聚集。碳排放低值區(qū)主要集中在臨汾市所轄大寧縣等縣域、呂梁市嵐縣周圍。

從碳排放時(shí)空演變來看,針對(duì)山西省碳排放量 “中間高,兩側(cè)低”的時(shí)空格局,碳減排策略的制定需著重關(guān)注山西省中間區(qū)域。碳減排策略的實(shí)施需因地制宜,一方面,碳排放重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域可以通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等方式抑制本地碳排放的增長(zhǎng);另一方面,周邊地區(qū)可以優(yōu)化土地利用,增強(qiáng)林地、草地的碳匯能力增強(qiáng)碳吸收效果,促進(jìn)區(qū)域整體“碳中和”的實(shí)現(xiàn)。

3.3 碳排放影響因素分析

參考現(xiàn)有研究成果[26],考慮到縣級(jí)區(qū)域的數(shù)據(jù)可獲取性,選取2001年、2004年、2008年、2012年、2016年、2020年共6年的人口規(guī)模、城市化水平、GDP、第一產(chǎn)業(yè)占比、第二產(chǎn)業(yè)占比、土地利用程度綜合指數(shù)、人均占地面積7類數(shù)據(jù),運(yùn)用分位數(shù)法分別重分類,分別采用地理探測(cè)器的單因子探測(cè)和交互作用探測(cè)分析7個(gè)因素對(duì)碳排放量的影響。

人口規(guī)模用地區(qū)常住人口數(shù)表示,單位為萬人。GDP為地區(qū)生產(chǎn)總值,單位為萬元。城市化水平由城鎮(zhèn)人口數(shù)占常住人口數(shù)比重表示,單位為%。第一、二產(chǎn)業(yè)占比由第一、二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重表示,單位為%。人均占地面積由地區(qū)總面積與地區(qū)常住人口數(shù)比值表示,單位為m2/人。土地利用程度綜合指數(shù)計(jì)算方法參照莊大方等[27]的研究。

單因子探測(cè)結(jié)果如表2所示,7個(gè)影響因子可從人口規(guī)模和城市化水平(X1、X2)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(X3)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(X4、X5)、土地規(guī)模和利用情況(X6、X7)這4個(gè)方面討論其對(duì)山西省碳排放的影響。

1)人口規(guī)模和城市化水平。人口規(guī)模和城市化水平對(duì)碳排放的影響力較為顯著,從時(shí)間上看,X1和X2對(duì)碳排放的解釋力都有增高的趨勢(shì),值得注意的是2016年X2的解釋力超過X3,成為當(dāng)年影響力最大的影響因子。人口的增加和城市化水平的提升會(huì)使區(qū)域產(chǎn)業(yè)集聚,交通繁雜,城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投入加大,這些都會(huì)致使碳排放升高[28]。

2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。整體來看,X3的影響力最大,在時(shí)間上呈現(xiàn)出先上升再下降最后上升的趨勢(shì)。2008-2016年山西省碳排放增速逐步放緩,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)碳排放的影響力也逐漸減弱,但經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平仍然是山西省碳排放的主要影響因素。

3)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。從時(shí)間序列來看,X4和X5的影響力都呈現(xiàn)出2001-2008年高、2012-2020年低的特點(diǎn)。2012年黨的十八大以來,山西省加快推進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)戰(zhàn)略性調(diào)整,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷演變優(yōu)化,X4影響力較大,X5影響力持續(xù)走低。第一產(chǎn)業(yè)中農(nóng)業(yè)和林業(yè)的發(fā)展會(huì)增強(qiáng)區(qū)域碳匯能力,而第二產(chǎn)業(yè)的改革會(huì)促進(jìn)區(qū)域碳減排。

4)土地規(guī)模和利用情況。2001-2020年,X6對(duì)碳排放的解釋力在0.080～0.239間波動(dòng),X7的解釋力在2008-2012年下降,其余時(shí)間段穩(wěn)步上升,2020年最高達(dá)到0.466。一方面,建設(shè)用地的擴(kuò)張使得區(qū)域能源消耗加劇,致使碳排放量增加;另一方面,建設(shè)用地面積增加會(huì)造成該區(qū)域整體碳匯能力的減弱,碳排放得不到有效抑制。綜上分析,可以通過增加土地綠化面積,提升區(qū)域及鄰近地區(qū)碳匯能力來推進(jìn)山西省“碳中和”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

交互作用探測(cè)可以識(shí)別不同影響因子間的交互作用,即評(píng)估兩個(gè)影響因子共同作用時(shí)對(duì)碳排放的解釋力是增強(qiáng)還是減弱。分別對(duì)2001年、2004年、2008年、2012年、2016年和2020年共6期影響因子交互作用結(jié)果進(jìn)行排序,每年選取交互作用影響力大的前6項(xiàng),如表3所示。

結(jié)果顯示,在交互作用分析下各影響因子作用顯著增強(qiáng)。單因素分析中解釋力較低的土地利用程度綜合指數(shù)和其他因子交互作用后對(duì)碳排放影響明顯。

從時(shí)間序列來看,早期山西省發(fā)展“一煤獨(dú)大”,以煤炭為代表的第二產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展,第二產(chǎn)業(yè)占比和其他因素共同作用對(duì)山西省碳排放的貢獻(xiàn)度較大,2012年后“第二產(chǎn)業(yè)+其他因素”的交互作用逐漸弱化,這表明山西省自2012年開始推進(jìn)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化初見成效,改革取締大量高污染低能效的企業(yè)使得能源消費(fèi)碳排放增速逐漸放緩,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整能有效促進(jìn)碳減排。與此同時(shí),山西省大力建設(shè)城市公共基礎(chǔ)設(shè)施,城市化進(jìn)程加快,致使“城市化水平+其他因素”主導(dǎo)的交互作用對(duì)碳排放的解釋力增強(qiáng)。除此之外,山西農(nóng)林牧漁業(yè)穩(wěn)步發(fā)展,土地碳匯能力提升對(duì)區(qū)域碳排放起抑制作用,“第一產(chǎn)業(yè)+其他因素”主導(dǎo)的交互作用對(duì)碳排放的影響進(jìn)一步增強(qiáng)。

4 結(jié)束語

本文以夜間燈光數(shù)據(jù)、LUCC數(shù)據(jù)、山西省能源消費(fèi)數(shù)據(jù)及經(jīng)濟(jì)人口數(shù)據(jù)等多元數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,采用夜間燈光模擬、碳排放系數(shù)法、溫室氣體清單法計(jì)算得到2001-2020年20年間山西省縣域碳排放量,借助探索性空間數(shù)據(jù)分析、SLOPE趨勢(shì)分析、地理探測(cè)器的單因子探測(cè)與交互作用探測(cè)研究碳排放時(shí)空格局及影響因素,主要結(jié)論如下。

1)2001-2020年,山西省碳排放總量總體呈上升趨勢(shì)。具體來看,2001-2007年碳排放上升,2007-2009年下降,2009-2014年上升,2014-2016下降,2016-2020呈碳排放增速逐漸放緩的上升趨勢(shì)。

2)山西省縣域碳排放聚類形式主要是“高-高”聚集和“低-高”聚集,碳排放空間分布上有著“中間高,兩側(cè)低”的特征,20年來逐漸形成以“大同市云崗區(qū)-朔州市朔城區(qū)-太原市市轄區(qū)”為核心的碳排放聚集帶。碳排放迅猛增長(zhǎng)地區(qū)多為區(qū)域發(fā)展中心,占全省總面積的5.49%,后續(xù)碳減排策略的制定需重點(diǎn)關(guān)注這些區(qū)域。

3)從影響因素分析,山西省這一典型的資源型地區(qū)碳排放主要受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平主導(dǎo),人口規(guī)模及城市化水平的影響次之,土地規(guī)模和利用情況的影響最不顯著。交互因子探測(cè)結(jié)果顯示土地利用和其他因子交互作用后對(duì)碳排放影響顯著增強(qiáng)。2012年后“第二產(chǎn)業(yè)+其他因素”的交互作用逐漸弱化,“第一產(chǎn)業(yè)+其他因素”主導(dǎo)的交互作用對(duì)碳排放的影響進(jìn)一步增強(qiáng),表明2012年后山西省大力推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)碳減排促進(jìn)作用明顯,第二產(chǎn)業(yè)對(duì)碳排放的影響力大幅減弱,第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有效抑制了碳排放的增長(zhǎng)。

本研究基于長(zhǎng)時(shí)間序列且易獲取的夜間燈光數(shù)據(jù)與LUCC數(shù)據(jù)研究山西省縣域碳排放,有效彌補(bǔ)了小尺度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的缺失問題,著重探討了資源型地區(qū)在特殊的社會(huì)形態(tài)與生態(tài)環(huán)境下碳排放的空間分布格局,分析了獨(dú)特的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)體系下碳排放的驅(qū)動(dòng)力大小有何不同,為后續(xù)資源型地區(qū)探究低碳減排和可持續(xù)發(fā)展提供了參考。今后,可以使用空間分辨率更高的遙感數(shù)據(jù)對(duì)資源型地區(qū)碳排放進(jìn)一步精細(xì)化探究。