基于maxent模型省域能源终端消费碳排放影响因子实证分析

作     者：叶招霞 

作者单位：福建农林大学 

学位级别：硕士

导师姓名：洪伟

授予年度：2015年

学科分类：0202[经济学-应用经济学] 02[经济学] 083001[工学-环境科学] 020208[经济学-统计学] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 07[理学] 08[工学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 

主      题：中国 终端消费 碳排放 Maxent模型 

摘      要：快速地经济增长伴随能源大量消耗,中国碳排放水平保持高位增长态势。碳排放急剧增加给社会和环境带来极大影响:气温上升、海平面升高、冰川和冻土消融,全球气候急剧变化、地球环境恶化等现象频发。按照IPCC国家温室气体清单指南要求编制的温室气体清单法,以中国全局和扣除西藏、台湾、香港、澳门之外的30个省(市、区)为研究对象,核算了 2003-2012年近十年中国碳排放整体水平和30个省(市、区)的局部碳排放水平。分析了不同发展阶段、不同地域中国碳排放时间变化趋势、格局演变以及碳排放区域间的关联性分析。对影响中国碳排放分布的关键因子进行筛选和构建指标体系,利用基于最大熵原理的生态位模型对因子的影响程度进行排序,并预测未来碳排放高风险发生区。主要包括影响指标的构建和理论说明,不同时期引起碳排放量分布的关键因子以及碳排放未来分布格局等。结果表明:(1)中国近十年碳排放总量逐年升高,保持高位增长态势,年平均增长率为9.7%。碳排放总量同比增长率大体呈下降趋势,2003-2007年碳排放同比增长率达10%以上。人均碳排放量从2003年的9106万吨碳/万人增加到2012年的19930万吨碳/万人,增长速度为118.87%,略小于碳排放总量的增长幅度。碳排放总量与人均碳排放量在绝对量和同比增长率上呈现同步变化趋势。碳排放强度年平均增长率达到-8%,若保持目前的下降幅度,可以实现到2020年碳排放强度较2005年降低40%-50%的目标。同时,碳排放强度小于能源消耗强度。(2)近十年来省(市、区)平均国内生产总值排名前五位的省(市、区)与碳排放总量高水平排放区的分布完全一致。扣除本文未研究的西藏、台湾、香港、澳门地区,中国碳排放主要集中在华中地区、除内蒙古自治区外的华北地区以及华东大部分地区。高水平排放区由2003年的2个省份增加到2012年的11个省份,占比上升了 30%。2003年高水平排放区碳排放总量占中国碳排放总量的15.5%,到2012年上升到62.3%。2003年的碳排放水平分布格局与2008年和2012年存在较大差异。(3)中国碳排放总量全局Moran s I指数均大于零,2003、2007、2012三年的Moran s I指数平均值为0.253E(I)=0,省(市、区)碳排放水平存在较强的空间正相关性。从时序演变特征来看,总数上聚集区的个数不断减少;从聚集类型上看,由最初的高-高关联、低-低关联、高-低关联、低-高关联四种关联类型演变到2012年的高-高关联、低-低关联两种关联类型。(4)Maxent模型可得2007年预测模型存在概率是随机分布的1.82倍,影响2007年碳排放分布的关键因子是区域分工特征指标以及产出规模指标。2007年区域分工特征指标、产出规模指标两者累计影响率达到85.9%,2009年区域分工特征指标、产出规模、人口规模累计影响率达到86.1%,2012年产出规模、城镇化率、人口规模、区域分工特征四个指标累计影响率达到89.6%。综合得出,产出规模、区域分工特征、人口规模是近几年影响碳排放分布的关键因素。使用2010年中国实际碳排放水平分布图与2009年碳排放分布预测图进行对比分析,发现使用MaxEnt模型运行出来的结果较好的预测了未来碳排放分布的高低风险区。