基于夜间灯光数据的东北三省市域尺度碳排放特征及其驱动机制
发布时间：2022-12-04 12:28
全球气候变化及其对社会生产活动产生的影响已引起国际社会的广泛关注。中国作为世界气象组织的重要成员之一,近年来在节能减排、提高能源利用效率等方面采取了一系列措施,以减少温室气体排放。中国政府于2009年11月首次对国际社会承诺,将碳排放强度作为约束性指标纳入国民经济和社会发展中长期规划,到2020年中国碳排放强度比2005年下降40%~45%。东北地区作为国家重要的老工业基地之一,从1998年到2013年其碳排放量增加了164.6%。因此,发展低碳经济和减少碳排放量,关系到东北地区社会经济的可持续发展。因此,本文基于夜光数据,对东北三省市级尺度上的碳排放特征及其驱动机制进行了实证分析和探讨,为东北地区碳排放研究提供新思路,为制定东北地区碳减排政策提供参考。以东北三省的36个地级市夜间灯光数据为研究对象,本文首先构建夜间灯光数据与碳排放量的关系模型,并结合ESDA、GWR模型和空间计量模型对1993年~2013年的东北三省市域尺度碳排放量的特征及其驱动机制以及各因子的影响程度进行分析。本文主要的工作和结论为:（1）由于传感器的差异导致不同年份的数据存在像元不稳定,本文首先对获得的1998年...
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 选题背景与意义
1.1.1 选题背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 研究内容与技术路线
第2章 研究区概况与夜间影像预处理方法
2.1 研究区概况
2.1.1 自然状况
2.1.2 社会经济状况
2.2 DMSP/OLS夜间灯光遥感数据
2.2.1 夜间灯光数据介绍
2.2.2 数据来源
2.3 数据预处理
2.3.1 碳排放量计算模型
2.3.2 东北三省夜间数据的属性分析及统计分析
2.3.3 夜间灯光数据修正
2.4 校正结果分析评价
2.5 小结
第3章 基于DMSP/OLS夜间灯光数据模拟东北三省域尺度碳排放研究
3.1 碳排放与灯光数据的回归分析
3.2 基于DMSP/OLS夜间灯光数据的碳排放模拟模型研究
3.2.1 夜间灯光数据与碳排放的一元回归分析
3.2.2 一元回归分析模型的精度检验
3.2.3 夜间灯光数据与碳排放的多元回归分析
3.2.4 影响模拟精度的因素分析
3.3 小结
第4章 基于夜间灯光数据模拟东北三省域尺度的碳排放时空分布特征分析
4.1 东北三省碳排放时间序列变化
4.2 碳排放空间相关性
4.2.1 空间权重矩阵
4.2.2 全局空间自相关
4.2.3 局部空间自相关
4.2.4 热点分析
4.3 小结
第5章 东北三省市域尺度碳排放的影响因素分析
5.1 GWR模型的构建、运行与检查
5.1.1 主要影响因子与碳排放量相关性分析
5.1.2 影响因子多重共线性分析
5.1.3 建立GWR模型
5.1.4 模型检验
5.2 影响因子对碳排放影响的空间差异变化分析
5.2.1 人口因素对碳排放影响的空间变化分析
5.2.2 外商投资对碳排放影响的空间变化分析
5.2.3 人均GDP对碳排放影响的空间变化分析
5.2.4 城市化率对碳排放影响的空间变化分析
5.2.5 老龄化对碳排放影响的空间变化分析
5.2.6 产业结构对碳排放影响的空间变化分析
5.3 东北地区碳排放主要因素整体分析
5.3.1 模型构建
5.3.2 影响因子驱动效应分析
5.4 本章小结
研究结论与展望
参考文献
攻读硕士期间发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]江苏省水利风景区时空演变及其影响因素[J]. 冯英杰,吴小根,张宏磊,蒋晨琛,于涛,曹瑛. 经济地理. 2018(07)
[2]中国城市绿地建设的空间溢出效应研究——基于286个地级及以上城市的数据[J]. 许乙青,成雨萍. 生态经济. 2018(06)
[3]人口密度、夜间光数据及MODIS的全球城市分类[J]. 阿里木江·卡斯木. 遥感信息. 2018(01)
[4]DMSP/OLS稳定夜间灯光影像的校正方法[J]. 张梦琪,何宗宜,樊勇. 测绘通报. 2017(12)
[5]北京市创新集聚的影响因素及其空间溢出效应[J]. 孙瑜康,孙铁山,席强敏. 地理研究. 2017(12)
[6]徐州都市圈产业结构转型对经济增长贡献的空间异质性[J]. 仇方道,朱传耿,袁荷,马晓冬,白亮宇. 经济地理. 2017(06)
[7]国外空间对地观测系统最新发展[J]. 原民辉,刘韬. 国际太空. 2017(01)
[8]中国城乡居民消费碳排放差异及影响因素——基于面板数据的实证分析[J]. 付云鹏,马树才,宋宝燕. 经济问题探索. 2016(10)
[9]基于ESDA和GWR的中国地级及以上城市四化协调发展时空分异格局[J]. 胡艳兴,潘竟虎,陈蜒,张建辉. 经济地理. 2015(05)
[10]基于ESDA-GWR的1997—2012年中国省域能源消费碳排放时空演变特征[J]. 胡艳兴,潘竟虎,王怡睿. 环境科学学报. 2015(06)
博士论文
[1]基于DMSP/OLS夜间灯光数据的中国能源消费碳排放研究[D]. 苏泳娴.中国科学院研究生院(广州地球化学研究所) 2015
[2]近20年来中国建成区扩张、建成区植被和热岛效应变化及其人文影响因素研究[D]. 刘沁萍.兰州大学 2013
[3]中国东北与俄罗斯远东区域经济合作研究[D]. 胡仁霞.吉林大学 2011
[4]GIS支持下的城市地价空间分布与土地集约利用研究[D]. 苏斌.解放军信息工程大学 2010
[5]中国区域政策对区域差距影响研究[D]. 贾彦利.上海财经大学 2006
硕士论文
[1]中国省域经济增长与产业集聚对二氧化碳排放的影响研究[D]. 梁植军.哈尔滨工业大学 2018
[2]近代东北传统建筑现代化现象研究[D]. 范天宇.吉林建筑大学 2017
[3]中国省域能源消费碳排放空间依赖及其影响因素分析[D]. 高长春.湖南科技大学 2017
[4]东北三省能源消费碳排放时空分异特征及其影响因素研究[D]. 范大莎.哈尔滨师范大学 2017
[5]基于DSR模型的新和县城乡建设用地演变及驱动力分析[D]. 张敏惠.新疆大学 2017
[6]基于空间计量经济学的我国能源效率影响因素研究[D]. 张玥.北京交通大学 2017
[7]基于DMSP/OLS夜间灯光数据的广西1992-2012年能源消费研究[D]. 张福文.广西师范学院 2015
[8]基于微光数据的城市化水平测度研究[D]. 程洋.中国石油大学(华东) 2014
[9]居民私家车可持续消费行为影响因素研究[D]. 许亚志.大连理工大学 2011
[10]基于低碳经济的东北三省碳排放区域格局研究[D]. 佟震.东北师范大学 2010
本文编号：3708272
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 选题背景与意义
1.1.1 选题背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 研究内容与技术路线
第2章 研究区概况与夜间影像预处理方法
2.1 研究区概况
2.1.1 自然状况
2.1.2 社会经济状况
2.2 DMSP/OLS夜间灯光遥感数据
2.2.1 夜间灯光数据介绍
2.2.2 数据来源
2.3 数据预处理
2.3.1 碳排放量计算模型
2.3.2 东北三省夜间数据的属性分析及统计分析
2.3.3 夜间灯光数据修正
2.4 校正结果分析评价
2.5 小结
第3章 基于DMSP/OLS夜间灯光数据模拟东北三省域尺度碳排放研究
3.1 碳排放与灯光数据的回归分析
3.2 基于DMSP/OLS夜间灯光数据的碳排放模拟模型研究
3.2.1 夜间灯光数据与碳排放的一元回归分析
3.2.2 一元回归分析模型的精度检验
3.2.3 夜间灯光数据与碳排放的多元回归分析
3.2.4 影响模拟精度的因素分析
3.3 小结
第4章 基于夜间灯光数据模拟东北三省域尺度的碳排放时空分布特征分析
4.1 东北三省碳排放时间序列变化
4.2 碳排放空间相关性
4.2.1 空间权重矩阵
4.2.2 全局空间自相关
4.2.3 局部空间自相关
4.2.4 热点分析
4.3 小结
第5章 东北三省市域尺度碳排放的影响因素分析
5.1 GWR模型的构建、运行与检查
5.1.1 主要影响因子与碳排放量相关性分析
5.1.2 影响因子多重共线性分析
5.1.3 建立GWR模型
5.1.4 模型检验
5.2 影响因子对碳排放影响的空间差异变化分析
5.2.1 人口因素对碳排放影响的空间变化分析
5.2.2 外商投资对碳排放影响的空间变化分析
5.2.3 人均GDP对碳排放影响的空间变化分析
5.2.4 城市化率对碳排放影响的空间变化分析
5.2.5 老龄化对碳排放影响的空间变化分析
5.2.6 产业结构对碳排放影响的空间变化分析
5.3 东北地区碳排放主要因素整体分析
5.3.1 模型构建
5.3.2 影响因子驱动效应分析
5.4 本章小结
研究结论与展望
参考文献
攻读硕士期间发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]江苏省水利风景区时空演变及其影响因素[J]. 冯英杰,吴小根,张宏磊,蒋晨琛,于涛,曹瑛. 经济地理. 2018(07)
[2]中国城市绿地建设的空间溢出效应研究——基于286个地级及以上城市的数据[J]. 许乙青,成雨萍. 生态经济. 2018(06)
[3]人口密度、夜间光数据及MODIS的全球城市分类[J]. 阿里木江·卡斯木. 遥感信息. 2018(01)
[4]DMSP/OLS稳定夜间灯光影像的校正方法[J]. 张梦琪,何宗宜,樊勇. 测绘通报. 2017(12)
[5]北京市创新集聚的影响因素及其空间溢出效应[J]. 孙瑜康,孙铁山,席强敏. 地理研究. 2017(12)
[6]徐州都市圈产业结构转型对经济增长贡献的空间异质性[J]. 仇方道,朱传耿,袁荷,马晓冬,白亮宇. 经济地理. 2017(06)
[7]国外空间对地观测系统最新发展[J]. 原民辉,刘韬. 国际太空. 2017(01)
[8]中国城乡居民消费碳排放差异及影响因素——基于面板数据的实证分析[J]. 付云鹏,马树才,宋宝燕. 经济问题探索. 2016(10)
[9]基于ESDA和GWR的中国地级及以上城市四化协调发展时空分异格局[J]. 胡艳兴,潘竟虎,陈蜒,张建辉. 经济地理. 2015(05)
[10]基于ESDA-GWR的1997—2012年中国省域能源消费碳排放时空演变特征[J]. 胡艳兴,潘竟虎,王怡睿. 环境科学学报. 2015(06)
博士论文
[1]基于DMSP/OLS夜间灯光数据的中国能源消费碳排放研究[D]. 苏泳娴.中国科学院研究生院(广州地球化学研究所) 2015
[2]近20年来中国建成区扩张、建成区植被和热岛效应变化及其人文影响因素研究[D]. 刘沁萍.兰州大学 2013
[3]中国东北与俄罗斯远东区域经济合作研究[D]. 胡仁霞.吉林大学 2011
[4]GIS支持下的城市地价空间分布与土地集约利用研究[D]. 苏斌.解放军信息工程大学 2010
[5]中国区域政策对区域差距影响研究[D]. 贾彦利.上海财经大学 2006
硕士论文
[1]中国省域经济增长与产业集聚对二氧化碳排放的影响研究[D]. 梁植军.哈尔滨工业大学 2018
[2]近代东北传统建筑现代化现象研究[D]. 范天宇.吉林建筑大学 2017
[3]中国省域能源消费碳排放空间依赖及其影响因素分析[D]. 高长春.湖南科技大学 2017
[4]东北三省能源消费碳排放时空分异特征及其影响因素研究[D]. 范大莎.哈尔滨师范大学 2017
[5]基于DSR模型的新和县城乡建设用地演变及驱动力分析[D]. 张敏惠.新疆大学 2017
[6]基于空间计量经济学的我国能源效率影响因素研究[D]. 张玥.北京交通大学 2017
[7]基于DMSP/OLS夜间灯光数据的广西1992-2012年能源消费研究[D]. 张福文.广西师范学院 2015
[8]基于微光数据的城市化水平测度研究[D]. 程洋.中国石油大学(华东) 2014
[9]居民私家车可持续消费行为影响因素研究[D]. 许亚志.大连理工大学 2011
[10]基于低碳经济的东北三省碳排放区域格局研究[D]. 佟震.东北师范大学 2010
本文编号：3708272
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