检索结果-南通市图书馆

京津冀地区生态系统健康时空演变及其影响因素

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环境科学 2024年第1期45卷 218-227页

作者：李魁明王晓燕姚罗兰首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048 防灾科技学院应急管理学院三河065201 北京农业职业学院国际教育学院北京100012

厘清区域生态系统健康水平及其影响因素对促进可持续发展意义重大.通过构建生态系统健康评价模型,分析了京津冀地区2000年、2010年和2020年生态系统健康时空演变特征,利用地理探测器与地理加权回归模型(GWR)识别了生态系统健康水平的影... 详细信息

厘清区域生态系统健康水平及其影响因素对促进可持续发展意义重大.通过构建生态系统健康评价模型,分析了京津冀地区2000年、2010年和2020年生态系统健康时空演变特征,利用地理探测器与地理加权回归模型(GWR)识别了生态系统健康水平的影响因子.结果表明,研究期内京津冀地区生态系统自然健康指数整体上为上升趋势,北部和西部区县优于东南部区县;京津冀地区生态系统服务指数整体上为下降趋势,呈现出北高南低的空间分异格局;京津冀地区生态系统健康水平呈现先上升再下降趋势,在空间分布上呈现显著的空间异质性,大城市的中心城区生态健康水平较低,燕山和太行山区以及环渤海区县,生态系统健康水平较高;研究期内京津冀地区生态系统健康的空间格局保持相对稳定,热点区及次热点区主要分布在冀北山地和太行山区,冷点区及次冷点区主要分布在东南平原区和部分大城市周边地区.人口密度、年均气温、人均耕地面积和城镇化水平为京津冀地区生态系统健康的主导因子,均与其呈现负相关驱动特征.

关键词：京津冀地区生态系统健康时空演变影响因素 GWR模型地理探测器

京津冀地区退耕还林还草碳增汇潜力及贡献预估

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地理学报 2024年第3期79卷 732-746页

作者：马寅秋李佳慧曹巍尹川黄麟中国科学院地理科学与资源研究所北京100101 中国科学院大学北京100049 北京建筑大学北京100044

退耕还林还草工程(GGP)是中国投资最大、涉及面最广、群众参与程度最高的生态修复项目,也是国土变绿和陆地碳增汇的主要驱动力,然而对其碳增汇潜力及其对碳中和目标的可能贡献仍缺少系统性评估。本文在回溯2000—2020年京津冀地区GGP碳... 详细信息

退耕还林还草工程(GGP)是中国投资最大、涉及面最广、群众参与程度最高的生态修复项目,也是国土变绿和陆地碳增汇的主要驱动力,然而对其碳增汇潜力及其对碳中和目标的可能贡献仍缺少系统性评估。本文在回溯2000—2020年京津冀地区GGP碳增汇作用基础上,设置由不同气候变化、经济社会、生态规划组合而成的可持续发展、基准、区域竞争3种未来情景,预测双碳目标年(2030年和2060年)GGP的碳增汇潜力及其贡献率。结果表明:(1) 2000—2020年京津冀地区GGP的碳汇增量超过48.03 Tg C,其中面积占比23.9%的退耕还林碳增汇能力达123.7%。(2) 2030年京津冀地区GGP年碳汇增量可达5.33~6.20 Tg C a^(-1),与2020年相比增加95.8%~127.7%,仅能抵消全地区近0.3%的碳排放总量,但对于抵消县域尺度碳排放量的贡献率可达30%。(3) 2060年GGP年碳汇增量约4.35~4.88 Tg C a^(-1),与2020年相比增加59.7%~79.3%,能抵消全地区5.1%~7.2%的碳排放总量,且在县域尺度上对碳排放量的抵消可达到8倍。综上所述,需要正确认识生态修复对京津冀地区双碳目标的作用,特别是西北部生态涵养区的县域可将GGP作为实现碳中和的主要路径。

关键词：退耕还林还草碳增汇潜力双碳目标贡献率京津冀地区

京津冀地区产业链空间网络及其隐含碳排放研究

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地理科学进展 2024年第2期43卷 215-230页

作者：杨子涵彭宝玉孙君中国科学院地理科学与资源研究所北京100101 中国科学院大学资源与环境学院北京100049 河南大学地理与环境学院河南开封475004 中国自然资源经济研究院北京101149

京津冀协同发展战略背景下,区域间经济往来密切,其中蕴含着产业链的分工和隐含碳排放的流动,从而影响区域的功能协同和碳排放责任明晰。论文采用2012年和2017年中国多区域投入产出表数据,借助投入产出分析法构建了京津冀地区产业链空间... 详细信息

京津冀协同发展战略背景下,区域间经济往来密切,其中蕴含着产业链的分工和隐含碳排放的流动,从而影响区域的功能协同和碳排放责任明晰。论文采用2012年和2017年中国多区域投入产出表数据,借助投入产出分析法构建了京津冀地区产业链空间网络,考察京津冀地区间产业联系及其隐含碳排放流动关系,并分析了隐含碳排放的主要行业和地区,以期为京津冀地区产业协同发展和“双碳”目标提供决策依据。研究结果表明:①京津冀地区存在有分工、缺协同、产业空间联系和隐含碳流动对重工业依赖性较强的特征。建筑领域产业链和机械设备制造产业链等重工业产业链是地区间产业联系的主要路径。②京津冀地区制造业生产环节薄弱。核心产业链的上游和下游产出占比始终高于中游,制造业至生产性服务业的空间网络联系薄弱。③从隐含碳排放的空间格局看,北京和河北分别是京津冀地区流入和流出隐含碳排放最多的省份,天津隐含碳排放流出量占地区碳排放总量的比例最高。在此基础上,论文从深化产业链空间融合、率先开展碳税与碳排放权交易试点等方面提出了政策建议。

关键词：产业协同发展产业链空间网络隐含碳排放投入产出法京津冀地区

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京津冀地区柴油移动燃烧源污染减排潜力预测

北京工业大学学报 2024年第6期50卷 733-747页

作者：郭秀锐姚畅刘瑶宁春晓吴洪侃北京工业大学环境与生命学部区域大气复合污染防治北京市重点实验室北京100124

包含柴油车辆和柴油机械的柴油移动燃烧源是现阶段中国进一步持续改善空气质量的重点源。为探究京津冀地区柴油移动燃烧源的污染排放以及减排潜力,在估算2018年京津冀地区柴油车辆和柴油机械污染排放现状的基础上,设置基准情景和5种政... 详细信息

包含柴油车辆和柴油机械的柴油移动燃烧源是现阶段中国进一步持续改善空气质量的重点源。为探究京津冀地区柴油移动燃烧源的污染排放以及减排潜力,在估算2018年京津冀地区柴油车辆和柴油机械污染排放现状的基础上,设置基准情景和5种政策情景,预测2019—2030年不同情景下柴油燃烧源的污染排放趋势,对比分析不同地区、不同源的污染物减排潜力和不同减排措施对不同类型柴油燃烧源的减排效果。结果表明,京津冀地区2018年柴油燃烧源的CO、HC、NO_(x)和PM排放量分别为51.25、22.89、106.52和5.42万t。综合情景下,2030年CO、HC、NO_(x)和PM污染物排放量可分别比基准年减少52.03%、38.58%、71.88%和52.07%。淘汰高排放情景在短时间内的减排效果较好,而长期效果不佳,提升排放标准情景和推广新能源情景的减排潜力会逐年增加,对污染物有较好的减排作用,运输公转铁情景的减排潜力也较好,2030年能有效减少35.13%~45.81%的污染排放。综合情景下柴油车辆和柴油机械的最大减排潜力分别为91.55%和44.69%。此外,CO和NO_(x)的减排潜力主要来源于柴油车辆,而柴油机械对HC和PM的减排效果明显。与其他2个地区相比,天津市的污染减排效果较好,最大减排潜力为80.80%。分类型来看,柴油货车对污染物的减排贡献较大,尤其是重型货车。与工程机械相比,农业机械的污染减排贡献更大,尤其是联合收割机、农用水泵以及三轮车的减排贡献突出。研究结果可为制定柴油移动源的污染控制政策提供科学支持。

关键词：柴油车辆柴油机械大气污染物情景分析减排潜力京津冀地区

京津冀地区大气PM_(2.5)污染时空分布特征及成因分析

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中国科学院大学学报（中英文） 2024年第3期41卷 334-344页

作者：苏孟倩石玉胜中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院大学北京100049

基于PM_(2.5)浓度数据、自然因素数据和人类活动因素数据,采用克里金插值法和统计分析法探究2017年京津冀地区13个城市大气PM_(2.5)污染的时空分布特征,并采用相关分析模型和因子分析模型探究其成因。结果表明,京津冀地区:1)PM_(2.5)浓... 详细信息

基于PM_(2.5)浓度数据、自然因素数据和人类活动因素数据,采用克里金插值法和统计分析法探究2017年京津冀地区13个城市大气PM_(2.5)污染的时空分布特征,并采用相关分析模型和因子分析模型探究其成因。结果表明,京津冀地区:1)PM_(2.5)浓度空间分布呈现“北低南高”的特点,南部和北部城市的年平均浓度梯度最高可达到64μg/m^(3);2)PM_(2.5)浓度时间分布呈现“冬高夏低”、“早晚高午后低”的特点,冬季PM_(2.5)浓度是夏季的1.3~2.8倍,四季PM_(2.5)浓度日较差介于11~29μg/m^(3);3)大气PM_(2.5)污染与自然因素关系密切。地势地形影响PM_(2.5)的聚集、传输和扩散过程。风速、日照时数和相对湿度是影响大气PM_(2.5)污染的主导气象因素,冬季PM_(2.5)浓度与气象因素的相关性最强;4)大气PM_(2.5)污染与人类活动关系密不可分,具体可归为:社会经济因素、工业污染排放因素和城市建设因素。研究结果将有助于为京津冀地区大气污染防治查漏补缺。

关键词：京津冀地区 PM_(2.5) 时空分布相关分析因子分析

京津冀地区碳排放时空分异格局及减排优化路径

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水土保持通报 2024年

作者：宋沂邈李昂 1.北京农学院 2.北京化工大学北京农学院北京化工大学

[目的]分析京津冀地区农业碳排放的时空分异特征,提出碳减排优化路径,为低碳农业发展提供决策参考。[方法]本研究根据IPCC指南测算农业碳排放量,并在此基础上采用趋势分析法研究京津冀地区农业碳排放线性变化规律,采用ArcGIS断点分析法... 详细信息

[目的]分析京津冀地区农业碳排放的时空分异特征,提出碳减排优化路径,为低碳农业发展提供决策参考。[方法]本研究根据IPCC指南测算农业碳排放量,并在此基础上采用趋势分析法研究京津冀地区农业碳排放线性变化规律,采用ArcGIS断点分析法和核密度法分析京津冀6大农业区的空间演进趋势。[结果]从时间上看,京津冀农业碳排放量和碳排放强度整体呈下降趋势,尤其是碳排放强度,自2005年开始快速下降。与全国相比,虽然农业碳排放总量占比小,但是碳排放强度高于全国水平,其中坝上农业区和冀南农业区的碳排放水平最高。从空间上看,远离京津的坝上农业区北部,冀中原农业区和冀南农业区部分县域碳排放强度较高,而京津近郊农业区以及与其相邻的坝上农业区南部则保持轻低度排放状态。此外,根据核密度分析的结果,6大农业区整体碳排放强度在降低,其中京津近郊农业区和冀中平原农业区碳排放强度内部差异化程度较大。[结论]根据研究结果,京津冀3省6大农业区应基于农业定位和资源禀赋在减碳和增汇两方面开展区域合作。未来应进一步考虑跨行业农业减碳合作。

关键词：农业碳减排京津冀地区时空格局优化路径

京津冀地区PM与CO的协同控制效应及调控因素研究

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环境科学与技术 2024年

作者：安敏王丽杰滕明月安慧水电工程施工与管理湖北省重点实验室(三峡大学) 三峡大学经济与管理学院三峡大学水利与环境学院

京津冀地区面临着二氧化碳(CO2)减排和细颗粒物(PM2.5)浓度降低的双重挑战，研究该地区CO2与PM2.5的协同控制效应及调控因素演变特征，对其经济高质量发展与环境改善具有重要意义。文章基于2005-2020年人口栅格数据、夜间灯光数据以及... 详细信息

京津冀地区面临着二氧化碳(CO2)减排和细颗粒物(PM2.5)浓度降低的双重挑战，研究该地区CO2与PM2.5的协同控制效应及调控因素演变特征，对其经济高质量发展与环境改善具有重要意义。文章基于2005-2020年人口栅格数据、夜间灯光数据以及统计年鉴数据，利用协同控制效应坐标系法和时空地理加权回归模型评估了京津冀地区CO2排放量和PM2.5浓度的协同控制效应及调控因素作用机制的时空异质性。结果表明：(1)京津冀地区实现CO2和PM2.5协同控制效应的区域呈现先上升-下降-上升的变化趋势，在2019年时达到最高，最高占比68.15%。(2)第三产业发达、清洁能源丰富或产业布局合理的城市更易实现CO2排放量与PM2.5浓度的共控。(3)综合来看，产业结构、研发支出、对外开放程度和降雨量为京津冀地区协同控制CO2排放量和PM2.5浓度的主要因素，但这些调控因素的作用存在时空异质性。

关键词：京津冀地区协同控制效应调控因素时空地理加权回归模型

京津冀地区水-能源-粮食系统安全耦合协调发展特征评价

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南水北调与水利科技（中英文） 2024年第1期22卷 12-22页

作者：王璐琪姜珊刘红卫李溦程金花何凡北京林业大学水土保持学院北京100083 中国水利水电科学研究院水利部京津冀水安全保障重点实验室北京100038 唐山市滦河下游灌溉事务中心河北唐山063200

以京津冀地区为研究区域,选取28个代表性指标,利用层次分析法构建水-能源-粮食耦合安全综合指标体系,运用耦合协调度模型和障碍度模型分析2000-2020年水-能源-粮食系统耦合安全性和影响因素。研究结果表明:京津冀地区水安全、能源安全... 详细信息

以京津冀地区为研究区域,选取28个代表性指标,利用层次分析法构建水-能源-粮食耦合安全综合指标体系,运用耦合协调度模型和障碍度模型分析2000-2020年水-能源-粮食系统耦合安全性和影响因素。研究结果表明:京津冀地区水安全、能源安全和粮食安全系统综合评价指数呈整体上升的趋势,其浮动范围为0.3~0.7;水-能源-粮食系统耦合协调度年际间均呈上升趋势,北京市耦合协调度最高,河北省耦合协调度较低;人均水资源量、废水中COD排放量、人均能源消费量和亩均农用机械总动力为京津冀地区主要障碍因子。未来北京应调整用水结构、挖掘节水潜力。天津市和河北省要注重优化能源消费结构,进行低碳技术创新,加大脱碳步伐,其中河北省农业发展需要进一步采取节水灌溉措施、减少农作物受灾面积。

关键词：京津冀地区水-能源-粮食系统耦合安全评价耦合协调发展影响因素分析

京津冀地区大气污染物与二氧化碳的协同减排分析

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生态经济 2024年第6期40卷 164-171页

作者：付加锋岳丽艳郑林昌刘倩中国环境科学研究院大气所北京100012 河北大学经管学院河北保定071002

推进减污降碳协同增效成为社会经济高质量发展的客观要求。基于协同控制效应坐标系、单指标协同减排弹性和协同减排协同度等多维度协同减排分析方法,对2013—2019年京津冀地区CO_(2)排放量与SO_(2)、NO_(x)、烟粉尘的排放特征和协同减... 详细信息

推进减污降碳协同增效成为社会经济高质量发展的客观要求。基于协同控制效应坐标系、单指标协同减排弹性和协同减排协同度等多维度协同减排分析方法,对2013—2019年京津冀地区CO_(2)排放量与SO_(2)、NO_(x)、烟粉尘的排放特征和协同减排水平进行综合评价。结果表明:(1)近年来,京津冀地区的CO_(2)排放量整体上处于增长的平台期,三类大气污染物(SO_(2)、NO_(x)、烟粉尘)实现了不同程度的减排,然而与全国对比,京津冀地区减污降碳协同增效工作仍面临较大压力。(2)京津冀地区CO_(2)与SO_(2)、NO_(x)和烟粉尘三类大气污染物之间存在不连续的协同减排年份、不稳定的协同减排交叉弹性、中低程度的耦合协同度,反映了该区域协同减排程度均处于较低水平,尚未形成稳定的减污降碳协同增效状态。在绿色低碳高质量发展目标引领下,提出如下建议:(1)加快推动污染末端治理向源头治理转变,从源头上实现产业发展和能源消费的低碳化。(2)将产业结构优化作为推进京津冀减污降碳的主要途径,统筹规划项目布局和产能分配。(3)发展能源替代和节能减排,优化调整京津冀的能源消费结构。

关键词：京津冀地区减污降碳高质量发展