2023廣東省碳排放量與影響因子間的關(guān)系研究及情景預(yù)測(cè)研究報(bào)告

與影響因子間的關(guān)系研究及情景預(yù)測(cè)2023廣東省碳排放量與影響因子間的關(guān)系研究及情景預(yù)測(cè)廣東省碳排放量與影響因子間的關(guān)系研究及情景預(yù)測(cè)PAGE\*ROMANPAGE\*ROMANIII目錄執(zhí)行摘要 一、 研究背景 （一） 國(guó)家政策背景 9（二） 廣東政策響應(yīng) 9（三） 研究必要性與研究意義 二、 研究目標(biāo)、內(nèi)容和術(shù)線 （一） 研究目標(biāo)和內(nèi)容 （二） 技術(shù)路線 （三） 研究尺度 （四） 研究方法 三、 數(shù)據(jù)采集與獲取 （一） 廣東省碳排放量數(shù)據(jù) （二） 廣東省人口、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù) （三） 廣東省建設(shè)用地?cái)?shù)據(jù) （四） 各地市國(guó)土空間總體規(guī)劃數(shù)據(jù) 四、 廣東省各地市近十碳放效率特征 （一） 廣東省碳排放量變化時(shí)空特征 （二） 廣東省碳排放效率評(píng)價(jià) 五、 廣東省碳排放量與響子間的關(guān)系研究 （一） 影響因子選取 （二） 單影響因子分析 1、全省層面單因子分析 252、地市層面單因子分析 35（三） 多影響因子分析 1、城市主要影響因子分析 432、城市特征分析 443、同類城市影響因子分析 454、多影響因子分析小結(jié) 51六、 廣東省碳排放量多景測(cè)研究 （一） 預(yù)測(cè)情景設(shè)置 1、情景一（維持現(xiàn)狀水平） 542、情景二（發(fā)展變化水平） 55（二） 代表城市選取 （三） 不同情景預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比 七、 結(jié)論與建議 （一） 結(jié)論 （二） 政策建議 1、省級(jí)層面 622、城市層面 643、標(biāo)準(zhǔn)層面 67（三） 后續(xù)研究方向建議 八、 附錄 （一） 碳排放影響因子共線性檢驗(yàn) （二） 碳排放影響因子與影響關(guān)系正負(fù)特征 （三） 參考文獻(xiàn)綜述情況 廣東省碳排放量與影響因子間的關(guān)系研究及情景預(yù)測(cè)廣東省碳排放量與影響因子間的關(guān)系研究及情景預(yù)測(cè)執(zhí)行摘要20302060222009-2017年廣東省各地市歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，開展廣東省碳排放量與影響因子關(guān)系的21合運(yùn)用結(jié)構(gòu)調(diào)整、效率提升等方式，提出對(duì)碳排放相關(guān)影響因子的管控要點(diǎn)。一、基本結(jié)論（一）廣東省經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐漸擺脫高碳排路徑依賴1GDP52009-2017GDP52.29%，GDPGDP增量高但碳排放增量低，綠色低碳發(fā)展水平走在全省前列。2GDP2009-2017廣東省碳排放量與影響因子間的關(guān)系研究及情景預(yù)測(cè)廣東省碳排放量與影響因子間的關(guān)系研究及情景預(yù)測(cè)PAGEPAGE47現(xiàn)了人均GDP與碳排放量脫鉤的狀態(tài)，其中人均GDP超過10000美元的發(fā)達(dá)城市（GDP（的碳排GDP經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)城市應(yīng)著重加強(qiáng)對(duì)城市碳排放量的引導(dǎo)與管控。（二）廣東省碳排放影響因子在城市之間呈現(xiàn)出分異特征依據(jù)城市人口總量、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、國(guó)土開發(fā)強(qiáng)度，本研究將全省論：圖1：城市劃分結(jié)果、特征和影響因子情況111.71120212恒可持續(xù)交通研究中心、中國(guó)國(guó)土勘測(cè)規(guī)劃院、生態(tài)環(huán)境部環(huán)境規(guī)劃院負(fù)責(zé)。結(jié)構(gòu)優(yōu)化是廣東自然資源部門支撐實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的工作重點(diǎn)。2（減碳目標(biāo)。3、不同國(guó)土開發(fā)強(qiáng)度2的城市，影響碳排放量的用地類型存在顯著差異。從2009-201710%10%30%的城市，碳排30%碳排放量與用地類型關(guān)系不緊密。4、城市人口集聚程度與碳排放量的影響關(guān)系呈現(xiàn)出分階段特征，總體而言1000/90085%1000/400-90065%40065%21010~30304圖2：廣東省各城市主要碳排放影響因子與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)系圖（三雙碳目標(biāo)的有效途徑20351），203520202035（2。表1：代表城市多情景碳排放量預(yù)測(cè)結(jié)果城市2035放量預(yù)測(cè)情景二2035年碳排放量預(yù)測(cè)相關(guān)研究機(jī)構(gòu)的碳排放峰值與達(dá)峰年份預(yù)測(cè)惠州市539640828585（2028年）肇慶市156113882260（2028年）中山市243318872332（2023年2020表2：代表城市碳排放管理政策建議二、主要政策建議提升等方式，加強(qiáng)對(duì)碳排放相關(guān)影響因子的管控。（一政策10%10%30%的城市，應(yīng)重點(diǎn)管控住宅用地和商業(yè)服務(wù)業(yè)用地碳排（二發(fā)展（三22（CO（CO萬元市給予一定的土地指標(biāo)獎(jiǎng)勵(lì)，加快形成減排降碳的激勵(lì)約束機(jī)制。22（四地資源配套政策400-900400倡導(dǎo)綠色低碳生活方式。（五）優(yōu)化省市國(guó)土空間規(guī)劃指標(biāo)體系，增加碳排放管控相關(guān)指標(biāo)2和指標(biāo)區(qū)間值建議。（六間布局提升規(guī)劃用地方案的科學(xué)性和可持續(xù)性。一、研究背景（一）國(guó)家政策背景態(tài)環(huán)境的需要?jiǎng)t是對(duì)美好生活需要的重要組成部分。為此，202020302060前實(shí)現(xiàn)碳中和。20202021，20212021《20302035年前實(shí)現(xiàn)碳中和，采取更加有力的政策和措施。（二）廣東政策響應(yīng)2010201947768564421.9%。202034502.921.2%濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)找準(zhǔn)減排降碳的有效路徑。2035健全綠色低碳循環(huán)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)體系，確保實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)。（三）研究必要性與研究意義研究必要性二是助力廣東實(shí)現(xiàn)找準(zhǔn)影響碳排放的影響因素，針對(duì)性提出減碳措施，助力廣東加快實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)。研究意義一是分析總結(jié)，2060二是以廣東省并為廣東碳減排政策制定及低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供理論基礎(chǔ)。二、研究目標(biāo)、內(nèi)容和技術(shù)路線（一）研究目標(biāo)和內(nèi)容活動(dòng)一：廣東省各地市碳排放量與影響因子的關(guān)系研究各影響因子作用下的規(guī)律特征?；顒?dòng)二：廣東省碳排放量多情景預(yù)測(cè)研究“3060”活動(dòng)三：后續(xù)研究方向建議1-2研究規(guī)劃管理政策手段，促進(jìn)雙碳目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。（二）技術(shù)路線技術(shù)路線主要分為三大板塊。2009-2017222009-2017121因子，并分析各影響因子水平對(duì)碳排放影響作用的規(guī)律特征。二是廣東省碳排放量的多情景預(yù)測(cè)。20352020“3060”碳達(dá)峰碳中和目標(biāo)針對(duì)性提出各地市在人口、經(jīng)濟(jì)、建設(shè)用地等方面的政策建議。圖：項(xiàng)目研究技術(shù)路線（三）研究尺度本研究從時(shí)間、空間兩大維度，對(duì)廣東省的碳排放量影響關(guān)系進(jìn)行分析。研究空間范圍包括廣東省全域范圍，研究結(jié)論輸出將分為全省及地級(jí)市兩碳21122影響因子關(guān)系構(gòu)建的研究時(shí)間跨度為2009-20172009-2017據(jù)，因此在研究中對(duì)地級(jí)市層面的分析統(tǒng)一調(diào)整為2009-2017年時(shí)間段。2035量情景預(yù)測(cè)建立在國(guó)土空間土地類型碳排放強(qiáng)度與碳排放影響因子關(guān)系構(gòu)建的2035表：研究尺度與對(duì)應(yīng)分析基礎(chǔ)輸出結(jié)論尺度分析研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)研究時(shí)長(zhǎng)全省層面結(jié)論21分析對(duì)象設(shè)用地與碳排放數(shù)據(jù)2009-2017年地市層面結(jié)論以122個(gè)區(qū)縣為分析對(duì)象用地與碳排放數(shù)據(jù)2009-2017年（四）研究方法1、影響因子指標(biāo)體系構(gòu)建：共線性檢驗(yàn)、皮爾遜相關(guān)性分析SPSS關(guān)影響因子。進(jìn)一步進(jìn)行雙變量皮爾遜相關(guān)性分析和多輪共線性檢驗(yàn)，結(jié)合STIRPATVIF<10STIRPAT21選出全省及各地市與碳排放量具有顯著相關(guān)性的影響因子。VIF10，VIF15，系對(duì)廣東省碳排放有很好解釋能力，不存在揭示變量共線性問題。2、影響因子關(guān)系模型構(gòu)建：自適應(yīng)嶺半徑的面板嶺回歸模型121R20.90~0981，回歸模型可信度高。3、影響因子脫鉤關(guān)系分析：Tapio脫鉤模型Tapio2009-2017城市碳排放量數(shù)據(jù)變化情況的協(xié)同程度。三、數(shù)據(jù)采集與獲?。ㄒ唬V東省碳排放量數(shù)據(jù)縣區(qū)層面：廣東省2009-2017年122個(gè)區(qū)縣連續(xù)12年碳排放數(shù)據(jù)來自CEADs中國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)。地級(jí)市層面：2009-201721CEADs國(guó)碳核算數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)縣碳排放數(shù)據(jù)加和。（二）廣東省人口、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)2009-2017GDP均地區(qū)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)增加值、第三產(chǎn)業(yè)增加值和規(guī)模以上工業(yè)增加值。地級(jí)市層面：21122772條相關(guān)數(shù)據(jù)。縣區(qū)層面：梳理了廣東省122個(gè)縣區(qū)近12年人口、經(jīng)濟(jì)類數(shù)據(jù)，共計(jì)13716條相關(guān)數(shù)據(jù)。（三）廣東省建設(shè)用地?cái)?shù)據(jù)全省2009-2017年連續(xù)12年土地利用變更調(diào)查成果數(shù)據(jù)庫(kù)，總數(shù)據(jù)量達(dá)100G2009-2017地類型。（四）各地市國(guó)土空間總體規(guī)劃數(shù)據(jù)2035利用方案等。四、廣東省各地市近十年碳排放效率特征（一）廣東省碳排放量變化時(shí)空特征1、全省碳排放總量變化情況44013545601.17（7451.662009-20116.5%4%20132017降低。圖：2009-2020年全省碳排放總量及增長(zhǎng)率2、分區(qū)域碳排放量變化情況碳排放量占比呈現(xiàn)出珠三角＞粵北＞粵東＞粵西200966.6%降201763.41%13.5%-14.5%200910.84%201710%，20098.79%20179.56%2014-201720148%，4%左右；2015-2017同幅度的負(fù)增長(zhǎng)率。圖：廣東省不同區(qū)域碳排放占比及增長(zhǎng)率3、各地市碳排放量變化情況增后穩(wěn)類三種類型。21（增876.85）、廣州市（763.79）和揭陽(yáng)市（717.16）700（增量12.00（20.11（122.35分列碳2009-2017江門市等城市碳排總量呈現(xiàn)出穩(wěn)定增長(zhǎng)的特征。圖：2009-2017年廣東省地市碳排放總量變化情況（二）廣東省碳排放效率評(píng)價(jià)1、全省人均碳排放量評(píng)價(jià)全省人均碳排放量總體呈現(xiàn)降低態(tài)勢(shì)，20112009-201120114.67/20174.24/人的九年間最低值。2017105.55/4.40/噸/4.35/2.71/3.37/4.03/4.86/人。在大部分城市人均碳排放量逐步降低的情況下，仍有部分城市人均碳排放量降低的趨勢(shì)，粵北部分城市呈現(xiàn)出人均碳排放量上升的趨勢(shì)。2、全省各地市單位GDP碳排放量評(píng)價(jià)廣東省各地市單位GDPGDPGDPGDPGDPGDPGDP0。2017單位GDP碳排2015單位GDP碳排2009單位GDP碳排2017單位GDP碳排2015單位GDP碳排2009單位GDP碳排1 2 3 4 5 6 7 8 91011121314151617181920213.503.002.502.001.501.000.500.00廣州市韶關(guān)市2017單位GDP碳排2015單位GDP碳排2009單位GDP碳排粵北粵東粵西珠三角3210GDPGDPGDPGDP0.57/GDP次，17GDP0.73/GDP放效率排名第三，17GDP2017單位GDP碳排2015單位GDP碳排2009單位GDP碳排粵北粵東粵西珠三角3210圖：2009-2017年珠三角、粵東西北地區(qū)單位GDP碳排變化情況GDP異巨大2017GDPGDP經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，需重點(diǎn)研究并提出針對(duì)性的策略。圖：2017年廣東省各地級(jí)市單位GDP碳排空間分布情況3、全省各區(qū)縣碳排放效率評(píng)價(jià)GDP2017年各縣區(qū)碳排放效率反映出，城市高密度地區(qū)與粵西生態(tài)地區(qū)的碳排放效率較高，圖：2017年廣東省各區(qū)縣人均碳排放量與單位GDP碳排放量關(guān)系圖圖：2017年廣東省各區(qū)縣碳排放效率空間分布圖五、廣東省碳排放量與影響因子間的關(guān)系研究（一）影響因子選取通過對(duì)碳排放影響因子相關(guān)論文進(jìn)行文獻(xiàn)綜述，從Kaya恒等式、IPAT、STIRPAT（試行（試行22表：廣東省碳排放量影響因子初篩匯總表序號(hào)類別影響因子因子縮寫適用尺度出處來源數(shù)據(jù)基礎(chǔ)1人口城鎮(zhèn)化率（%）UR省域尺度、市縣尺度文獻(xiàn)綜述，5/48可獲取2人口總量（萬人）P省域尺度、市縣尺度文獻(xiàn)綜述，8/48可獲取3人口密度(人/平方公里)PDEN省域尺度、市縣尺度文獻(xiàn)綜述，1/48可獲取4城鎮(zhèn)人口密度URPDEN省域尺度、市縣尺度專家咨詢可測(cè)算5（人/平方公里）鄉(xiāng)村人口密度（人/平方公里）RUPDEN省域尺度、市縣尺度專家咨詢可測(cè)算6經(jīng)濟(jì)地區(qū)生產(chǎn)總值（億元）GDP省域尺度、市縣尺度文獻(xiàn)綜述，1/48可獲取7GDP增長(zhǎng)率（%）VGDP省域尺度、市縣尺度文獻(xiàn)綜述，1/48可獲取8人均地區(qū)生產(chǎn)總值（元）PGDP省域尺度、市縣尺度文獻(xiàn)綜述，10/48可獲取9第二產(chǎn)業(yè)增加值（億元）VSEC省域尺度、市縣尺度文獻(xiàn)綜述，5/48可獲取10第三產(chǎn)業(yè)增加值（億元）VTER省域尺度、市縣尺度文獻(xiàn)綜述，2/48可獲取11規(guī)模以上工業(yè)增加值（億元）PVIND省域尺度、市縣尺度文獻(xiàn)綜述，1/48可獲取12單位GDP能耗EI省域尺度、市縣尺度專家咨詢可獲取13建設(shè)用地建設(shè)用地總量（平方公里）LAND省域尺度、市縣尺度文獻(xiàn)綜述，5/48；國(guó)土空間規(guī)劃城市體檢評(píng)估可獲取14工業(yè)用地面積（平方公里）IND省域尺度、市縣尺度可獲取15商業(yè)服務(wù)業(yè)用地（平方公里）COM省域尺度、市縣尺度國(guó)土空間規(guī)劃主要用地類型可獲取16住宅用地（平方公里）RES省域尺度、市縣尺度可獲取17公共管理與公共服務(wù)用地（平方公里）PUB省域尺度、市縣尺度可獲取18交通運(yùn)輸用地（平方公里）TRA省域尺度、市縣尺度可獲取19人均道路面積（平方米）PTRA市縣尺度國(guó)土空間規(guī)劃城市體檢評(píng)估可測(cè)算20人均建設(shè)用地面積（平方米）PLAND市縣尺度文獻(xiàn)綜述，1/48可測(cè)算21客運(yùn)總量PAS市縣尺度文獻(xiàn)綜述，1/48可獲取22貨運(yùn)總量FRE市縣尺度文獻(xiàn)綜述，1/48可獲?。ǘ﹩斡绊懸蜃臃治?、全省層面單因子分析建設(shè)用地因子與碳排放的影響關(guān)系分析1）全省建設(shè)用地與碳排放量的關(guān)系從時(shí)間變化趨勢(shì)來看，建設(shè)用地與碳排放量增長(zhǎng)呈現(xiàn)出高度的趨同。2009-碳排放量建設(shè)用地總量2009年 2010年 2011年 2012年 2013年碳排放量建設(shè)用地總量2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年5.405.205.004.804.604.404.204.003.801750017000165001600015500150001450014000圖：廣東省建設(shè)用地與碳排放量變化分析圖從空間分布特征來看，碳排放量與建設(shè)用地的聚集性有高度趨同性，且在珠三角地區(qū)尤為明顯。建設(shè)用地面積與碳排放同步增長(zhǎng)較大的區(qū)域主要為分布在珠三角，如廣州市增城區(qū)、惠州市惠城和惠陽(yáng)區(qū)。廣東省外圍區(qū)縣建設(shè)用地與碳排均增長(zhǎng)較少，如清遠(yuǎn)市連州區(qū)、湛江市赤坎區(qū)等。圖：2009-2017年各地市碳排放量增量（左）與建設(shè)用地增量（右）空間分布圖單位建設(shè)用地碳排放量較高的區(qū)域主要集中在粵北和粵東地區(qū)。珠三角地區(qū)碳排放總量大，但單位建設(shè)用地碳排放量一直維持在較低水平，與城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及碳減排政策有關(guān)。珠三角、粵北和粵西地區(qū)2009~2017年單位建設(shè)用地碳排放量整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。粵東地區(qū)近三年以來呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，后續(xù)研究應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注粵東地區(qū)碳排放量情況。圖:2009-2017年各區(qū)縣單位建設(shè)用地碳排放量變化2）全省層面與碳排放量相關(guān)的建設(shè)用地因子篩選依據(jù)嶺回歸結(jié)果，人均城鎮(zhèn)建設(shè)用地與碳排放量正相關(guān)，人均城鎮(zhèn)建設(shè)用地越小、用地越集約，對(duì)應(yīng)的碳排放量越?。怀擎?zhèn)地區(qū)，工業(yè)和住宅用地是對(duì)碳排放量影響最顯著的用地類型；工業(yè)用地對(duì)碳排放量的影響最大，其次是住0.350.30.250.20.150.350.30.250.20.150.10.050圖：廣東省面板嶺回歸模型（建設(shè)用地因子）篩選結(jié)果3010-30強(qiáng)度<10圖：全省各地級(jí)市單位建設(shè)用地碳排放量與城市開發(fā)強(qiáng)度關(guān)系圖2012表：脫鉤狀態(tài)解釋狀態(tài)定義擴(kuò)張負(fù)脫鉤碳排放量比X以更高速度增長(zhǎng)強(qiáng)負(fù)脫鉤X負(fù)增長(zhǎng)，碳排放量卻仍趨于上升負(fù)脫鉤弱負(fù)脫鉤二者均為負(fù)增長(zhǎng)且碳排放量比X減速幅度小弱脫鉤碳排放增速低于X增速?gòu)?qiáng)脫鉤X繼續(xù)增長(zhǎng)，碳排放量卻減少脫鉤衰退脫鉤X與碳排放量同樣呈負(fù)增長(zhǎng)增長(zhǎng)連結(jié)碳排放量隨X增長(zhǎng)以大致同比例速度上升連結(jié)衰退連結(jié)碳排放與X呈現(xiàn)同比例負(fù)增長(zhǎng)狀態(tài)表：2009—2017年全省各地級(jí)市人均建設(shè)用地面積與城市碳排放脫鉤狀態(tài)分析表城市2009-2011年2012-2014年2015-2017年?duì)顟B(tài)狀態(tài)狀態(tài)廣州強(qiáng)負(fù)脫鉤弱脫鉤強(qiáng)負(fù)脫鉤深圳強(qiáng)負(fù)脫鉤弱負(fù)脫鉤弱負(fù)脫鉤東莞強(qiáng)負(fù)脫鉤弱負(fù)脫鉤衰退脫鉤珠海強(qiáng)負(fù)脫鉤強(qiáng)負(fù)脫鉤弱負(fù)脫鉤汕頭強(qiáng)負(fù)脫鉤擴(kuò)張負(fù)脫鉤擴(kuò)張負(fù)脫鉤佛山強(qiáng)負(fù)脫鉤弱負(fù)脫鉤衰退連結(jié)中山強(qiáng)負(fù)脫鉤弱負(fù)脫鉤弱負(fù)脫鉤江門擴(kuò)張負(fù)脫鉤擴(kuò)張負(fù)脫鉤擴(kuò)張負(fù)脫鉤湛江擴(kuò)張負(fù)脫鉤弱脫鉤擴(kuò)張負(fù)脫鉤茂名擴(kuò)張負(fù)脫鉤增長(zhǎng)連結(jié)擴(kuò)張負(fù)脫鉤肇慶強(qiáng)負(fù)脫鉤弱脫鉤弱脫鉤惠州強(qiáng)負(fù)脫鉤強(qiáng)負(fù)脫鉤強(qiáng)負(fù)脫鉤梅州擴(kuò)張負(fù)脫鉤弱脫鉤增長(zhǎng)連結(jié)汕尾擴(kuò)張負(fù)脫鉤弱脫鉤擴(kuò)張負(fù)脫鉤河源強(qiáng)負(fù)脫鉤弱脫鉤弱脫鉤陽(yáng)江強(qiáng)負(fù)脫鉤擴(kuò)張負(fù)脫鉤增長(zhǎng)連結(jié)清遠(yuǎn)擴(kuò)張負(fù)脫鉤擴(kuò)張負(fù)脫鉤弱脫鉤潮州強(qiáng)負(fù)脫鉤增長(zhǎng)連結(jié)擴(kuò)張負(fù)脫鉤揭陽(yáng)擴(kuò)張負(fù)脫鉤擴(kuò)張負(fù)脫鉤擴(kuò)張負(fù)脫鉤云浮擴(kuò)張負(fù)脫鉤弱脫鉤弱脫鉤韶關(guān)擴(kuò)張負(fù)脫鉤弱脫鉤弱脫鉤人口因子與碳排放的影響關(guān)系分析1）全省人口總量與碳排放量的關(guān)系碳排放量（億噸二氧化碳）人口總量（萬人）2009年2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年3.8090004.0095004.201000011500 5.004.80110004.60105004.405.2012000碳排放量（億噸二氧化碳）人口總量（萬人）2009年2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年3.8090004.0095004.201000011500 5.004.80110004.60105004.405.20120005.4012500圖：2009-2017年全省人口總量和碳排放量圖：2009-2017年各地市常住人口增幅情況（左）和人均碳排放量增幅情況（右）2）全省層面與碳排放量相關(guān)的人口因子篩選（0度和鄉(xiāng)村人口密度0城鎮(zhèn)鄉(xiāng)村人口密度圖：廣東省面板嶺回歸模型（人口因子）篩選結(jié)果經(jīng)濟(jì)因子與碳排放的影響關(guān)系分析1）全省地區(qū)生產(chǎn)總值與碳排放量的關(guān)系從時(shí)間變化趨勢(shì)來看，廣東省地區(qū)生產(chǎn)總值增速是碳排放量增速的5倍，經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐漸擺脫高碳排路徑依賴。2009-2017年全省地區(qū)生產(chǎn)總值年均增速達(dá)5：1。圖：2009-2017年廣東省地區(qū)生產(chǎn)總值與碳排放增量變化GDP圖：2009-2017年各地市地區(qū)生產(chǎn)總值增量（左）和碳排放增量空間分布圖（右）2）全省層面與碳排放量相關(guān)的經(jīng)濟(jì)因子篩選GDP6得到人均地區(qū)生產(chǎn)總值和規(guī)模以上工業(yè)增加值2項(xiàng)因子與全省碳排放量呈現(xiàn)明顯的相關(guān)關(guān)系。人均地區(qū)生產(chǎn)總值與碳排放量呈正相關(guān)關(guān)系，人均地區(qū)生產(chǎn)總值增速是碳排放增速的4倍。GDP并不顯著。2009-20172.29%，8.59%，1.97%，長(zhǎng)，表明廣東省能源利用效率日益提升，綠色低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得良好成效。圖：2009-2017年人均地區(qū)生產(chǎn)總值、單位GDP能耗與碳排放量對(duì)比圖：2009-2017年人口、經(jīng)濟(jì)、碳排放量增速對(duì)比規(guī)模以上工業(yè)增加值與碳排放量呈正相關(guān)關(guān)系，大型工業(yè)生產(chǎn)尤其是制造業(yè)生產(chǎn)對(duì)碳排發(fā)揮著顯著作用。根據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)，2017年廣東省第二產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)總產(chǎn)值比重為42.05%，但第二產(chǎn)業(yè)能源消費(fèi)量占全省能源消費(fèi)量的59%，20%23%，反映出第二產(chǎn)業(yè)能源利2017圖：2009、2017年廣東省能源終端消費(fèi)量構(gòu)成對(duì)比圖：2009-2017年規(guī)模以上工業(yè)增加值與碳排放量對(duì)比圖：2017年不同類型規(guī)模以上工業(yè)的能源消耗與工業(yè)增加值對(duì)比2、地市層面單因子分析建設(shè)用地因子與碳排放的影響關(guān)系分析建設(shè)用地方面，根據(jù)因子篩選結(jié)果在市級(jí)層面，人均建設(shè)用地面積與碳排放量影響作用有顯著相關(guān)關(guān)系，同時(shí)不同城市與碳排放量存在顯著相關(guān)性的用地類型不同，建設(shè)用地結(jié)構(gòu)是碳排放的重要影響因素。21個(gè)地市中，從影響因子被篩選出的城市數(shù)量上看，與住宅用地相關(guān)的城市數(shù)量最多（10個(gè)，工業(yè)用地次之9個(gè)關(guān)性。圖：21個(gè)地級(jí)市面板嶺回歸模型（建設(shè)用地因子）篩選結(jié)果不同開發(fā)強(qiáng)度的城市，影響碳排放的用地類型存在顯著差異。城市開發(fā)強(qiáng)度低于10的城市，工業(yè)用地、人均建設(shè)用地面積與碳排放量存在顯著相關(guān)10~30的城市，住宅用地與碳排放量存在較大相關(guān)性30的城市，影響碳排放的用地類型單一且存在較大差異。公共管理與公共服務(wù)用地公共管理與公共服務(wù)用地貨運(yùn)總量住宅用地客運(yùn)總量商業(yè)服務(wù)業(yè)用地人均建設(shè)用地面積工業(yè)用地面積人均道路面積建設(shè)用地總量交通運(yùn)輸用地＞30%10%-30%＜10%876543210圖：21個(gè)地級(jí)市面板嶺回歸模型（各類建設(shè)用地類型）篩選結(jié)果人口因子與碳排放的影響關(guān)系分析5（廣州顯著關(guān)系。圖：21個(gè)地級(jí)市面板嶺回歸模型（人口因子）篩選結(jié)果城鎮(zhèn)化率217400400765432176543210-1-2-3-4廣州市 佛市 汕市 江門市 肇慶市 清遠(yuǎn)市 汕尾市圖：21個(gè)地級(jí)市面板嶺回歸模型（城鎮(zhèn)化率）篩選結(jié)果人口密度-0.2-0.4-0.6-0.8揭陽(yáng)市中山市佛山市廣州市深圳市0-0.2-0.4-0.6-0.8揭陽(yáng)市中山市佛山市廣州市深圳市0圖：21個(gè)地級(jí)市面板嶺回歸模型（人口密度）篩選結(jié)果城鎮(zhèn)人口密度處于城鎮(zhèn)化發(fā)展中期階段（30-70%）300階段的城市，城鎮(zhèn)人口密度與碳排呈現(xiàn)正相關(guān)；處于城鎮(zhèn)化率30-50%階段的城50-70%30-50%村的碳排放效率低于城市，而提升城鎮(zhèn)人口密度有利于減少碳排總量。10潮州市 韶關(guān)市 陽(yáng)江市 揭陽(yáng)市 梅州市 清遠(yuǎn)市 肇慶市 河源市 云浮市-0.5圖：21個(gè)地級(jí)市面板嶺回歸模型（城鎮(zhèn)人口密度）篩選結(jié)果鄉(xiāng)村人口密度處于城鎮(zhèn)化發(fā)展中期階段（30-70%）20050-65%階段的城市，鄉(xiāng)村人口密度與碳排呈現(xiàn)正相關(guān)；處于城鎮(zhèn)化率6550-65%的城市處于城鎮(zhèn)65%-1-1東莞市 汕頭市 惠州市 江門市 潮州市 汕尾市 清遠(yuǎn)市 梅州市 茂名市-0.53210圖：21個(gè)地級(jí)市面板嶺回歸模型（鄉(xiāng)村人口密度）篩選結(jié)果經(jīng)濟(jì)因子與碳排放的影響關(guān)系分析7GDP（廣州關(guān)系。圖：21個(gè)地級(jí)市面板嶺回歸模型（經(jīng)濟(jì)因子）篩選結(jié)果規(guī)模以上工業(yè)增加值規(guī)模以上工業(yè)增加值與碳排放量存在顯著相關(guān)性，規(guī)上工業(yè)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)類型影響相關(guān)性的正負(fù)特征。對(duì)于深圳、東莞等城市，規(guī)上工業(yè)由計(jì)算機(jī)、通信和其高，規(guī)模以上工業(yè)增加值與碳排放量呈正相關(guān)。圖：21個(gè)地級(jí)市面板嶺回歸模型（規(guī)模以上工業(yè)增加值）篩選結(jié)果圖：代表城市規(guī)上工業(yè)類型構(gòu)成人均地區(qū)生產(chǎn)總值GDPGDPGDP28000212GDP2GDP6GDP8000-20000GDP13GDP8000GDPGDP15表：2017年廣東省21個(gè)地級(jí)市單位GDP碳排放量備注：GDPGDPGDPGDPGDP8000由負(fù)脫鉤/GDP）GDP8000（GDP的城市主GDP8000表：人均GDP與碳排放量脫鉤狀態(tài)定義表：2009-2017年廣東省21個(gè)地級(jí)市人均GDP與碳排放量脫鉤狀態(tài)表（三）多影響因子分析1、城市主要影響因子分析此，需要針對(duì)不同城市的發(fā)展特征，制定差異化、組合式的減碳引導(dǎo)政策。圖：不同城市碳排放量影響因子組合2、城市特征分析基于人口總量、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、國(guó)土開發(fā)強(qiáng)度3項(xiàng)單因子數(shù)值，對(duì)全省21（1000特大城市（500~1000）、大城市（100~500）；經(jīng)（GDP20000（GDP8000~20000（GDP8000建設(shè)用地方面，劃分為高強(qiáng)度城市（國(guó)土開發(fā)強(qiáng)度大于30%）、中強(qiáng)度城市（國(guó)土開發(fā)強(qiáng)度在（表：廣東省三個(gè)梯隊(duì)城市分組圖：廣東省三個(gè)梯隊(duì)城市劃分3、同類城市影響因子分析第一梯隊(duì)城市高度城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟(jì)達(dá)到發(fā)展中以上水平、國(guó)土開發(fā)強(qiáng)度整體較高的特征。3.532.521.510.500123.532.521.510.5001223人口密度圖：第一梯隊(duì)城市人口因子篩選結(jié)果（城市數(shù)量）GDP1GDP（GDP，步圖：第一梯隊(duì)城市經(jīng)濟(jì)因子篩選結(jié)果（城市數(shù)量）深圳佛山公共管理與公共服務(wù)用地住宅用地深圳佛山公共管理與公共服務(wù)用地住宅用地交通運(yùn)輸用地商業(yè)服務(wù)業(yè)用地工業(yè)用地面積0.50-0.5-1-1.5人均建設(shè)用地面積人均道路面積建設(shè)用地總量1圖：第一梯隊(duì)城市建設(shè)用地因子面板嶺回歸結(jié)果第二梯隊(duì)城市第二梯隊(duì)城市包括惠州、湛江、茂名、揭陽(yáng)、汕頭、珠海、中山。這類城市體現(xiàn)出人口總量和城鎮(zhèn)化處于中等水平、經(jīng)濟(jì)總量中等、國(guó)土開發(fā)強(qiáng)度中等的特征。人口因子方面，第二梯隊(duì)城市常住人口總體大于400萬人，處于城鎮(zhèn)化快速發(fā)展階段50%~65%500/人口密度與碳排放量呈現(xiàn)顯著相關(guān)。大部分城市的鄉(xiāng)村人口密度與碳排放量呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，提升鄉(xiāng)村人口密度有利于控制碳排放量。鄉(xiāng)村人口密度城鎮(zhèn)人口密度鄉(xiāng)村人口密度城鎮(zhèn)人口密度人口密度012345GDP4000碳排增長(zhǎng)的影響主要來自工業(yè)用地面積擴(kuò)張，應(yīng)加強(qiáng)工業(yè)用地集約節(jié)約利用。圖：第二梯隊(duì)城市經(jīng)濟(jì)因子篩選結(jié)果（城市數(shù)量）表：第二梯隊(duì)城市規(guī)上工業(yè)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)類型城市規(guī)上工業(yè)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)類型惠州計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)，化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)，石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)，電氣機(jī)械和器材制造業(yè)湛江農(nóng)副食品加工業(yè)，黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)，石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)，電氣機(jī)械和器材制造業(yè)茂名石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)，農(nóng)副食品加工業(yè)，化學(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)，非金屬礦物制品業(yè)揭陽(yáng)紡織服裝、服飾業(yè)，皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業(yè)，紡織業(yè)汕頭紡織服裝、服飾業(yè)，文教、工美、體育和娛樂用品制造業(yè)，橡膠和塑料制品業(yè)珠海電氣機(jī)械和器材制造業(yè)，計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)，石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)中山電氣機(jī)械和器材制造業(yè)，計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)，通用設(shè)備制造業(yè)圖：湛江市、汕頭市規(guī)上工業(yè)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)構(gòu)成惠州茂名湛江揭陽(yáng)珠海汕頭商業(yè)服務(wù)業(yè)用地面積工業(yè)用地面積住宅用地面積惠州茂名湛江揭陽(yáng)珠海汕頭商業(yè)服務(wù)業(yè)用地面積工業(yè)用地面積住宅用地面積0-0.5規(guī)模以上工業(yè)增加值0.5交通運(yùn)輸用地人均建設(shè)用地面積1.51表：第二梯隊(duì)城市建設(shè)用地因子面板嶺回歸結(jié)果第三梯隊(duì)城市達(dá)水平，國(guó)土開發(fā)強(qiáng)度低的特征。城鎮(zhèn)人口密度鄉(xiāng)村人口密度城鎮(zhèn)化率02468城鎮(zhèn)人口密度鄉(xiāng)村人口密度城鎮(zhèn)化率0246810圖：第三梯隊(duì)城市人口因子篩選結(jié)果（城市數(shù)量）（GDP（GDP），（GDP潮州從弱脫鉤轉(zhuǎn)變?yōu)樵鲩L(zhǎng)連結(jié)（GDP）。說明這些城市依賴于碳排換取經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，陽(yáng)江、潮州的高碳排模式持續(xù)加深。規(guī)模以上工業(yè)增加值單位GDP能耗規(guī)模以上工業(yè)增加值單位GDP能耗第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值人均GDP5.4 5.6 5.8 6 6.2 6.4 6.6 6.8 7 7.2表：第三梯隊(duì)城市經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)特征城市主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)江門市食品制造業(yè)、金屬制品業(yè)、電氣機(jī)械和器材制造業(yè)潮州市非金屬礦物制品業(yè)、有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)肇慶市金屬制品業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)清遠(yuǎn)市非金屬礦物制品業(yè)、有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、化學(xué)原料制造業(yè)梅州市非金屬礦物制品業(yè)、計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)韶關(guān)市黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)河源市計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)汕尾市計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)、文教、工美、體育和娛樂用品制造業(yè)、橡膠和塑料制品業(yè)陽(yáng)江市金屬制品業(yè)、電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)云浮市非金屬礦物制品業(yè)、金屬制品業(yè)、電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)公共管理與公共服務(wù)用地江門云浮住宅用地交通運(yùn)輸用地商業(yè)服務(wù)業(yè)用地人均道路面積工業(yè)用地面積420公共管理與公共服務(wù)用地江門云浮住宅用地交通運(yùn)輸用地商業(yè)服務(wù)業(yè)用地人均道路面積工業(yè)用地面積420-2-4人均建設(shè)用地面積建設(shè)用地總量6表：第三梯隊(duì)城市建設(shè)用地因子的面板嶺回歸模型結(jié)果情況4、多影響因子分析小結(jié)21大的第三產(chǎn)業(yè)與碳排放量呈現(xiàn)顯著相關(guān)；又如國(guó)土開發(fā)強(qiáng)度處于10-30%40-65%400-900密度與碳排放量多呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系；而在城鎮(zhèn)化率同處于40-65%階段、且常住人口小于400萬人的城市，鄉(xiāng)村人口密度與碳排放量多呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系。圖：廣東省各城市主要碳排放影響因子與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)系圖放影響因子的關(guān)系小結(jié)：9002000/GDP1GDP要影響作用，其中規(guī)上工業(yè)主導(dǎo)類型決定規(guī)上工業(yè)增加值對(duì)碳排放量呈正/一土地利用類型對(duì)碳排放量起主要影響作用，不同城市間因子差異較大。400500/GDP400015%州。人口方面，處于城鎮(zhèn)化中期階段，城鎮(zhèn)化率處于40-654001000/400/GDP4000-7000GDP放量的主要因子，呈現(xiàn)正相關(guān)。圖：城市劃分結(jié)果、特征和影響因子情況六、廣東省碳排放量多情景預(yù)測(cè)研究（一）預(yù)測(cè)情景設(shè)置研究設(shè)置“維持現(xiàn)狀水平”和“發(fā)展變化水平”兩種情景，以各地在編203520352035土空間規(guī)劃助力廣東省碳達(dá)峰碳中和——基于國(guó)土空間規(guī)劃用地類型碳排放研20202035國(guó)土空間總體規(guī)劃用途管制方案（階段成果）對(duì)應(yīng)的碳排放量。??=1碳排放總量=∑?? ????×????，其中A為用地類型面積，K為用地碳排放強(qiáng)度。??=1表：2020年廣東省各地市主要用地類型碳排放平均強(qiáng)度表城市工業(yè)用地交通運(yùn)輸用地商業(yè)/公共管理與公共服務(wù)用地倉(cāng)儲(chǔ)物流用地城鎮(zhèn)居民生活廣州市8.163.2904.744.41.12深圳市8.596.3308.5219.754.84珠海市12.143.362.415.932.78汕頭市5.213.302.865.423.47佛山市5.693.893.474.490.45韶關(guān)市27.170.911.025.912.88河源市5.760.951.3117.511.3梅州市14.21.190.718.41.27惠州市15.082.002.093.960.8汕尾市5.031.341.608.760.92東莞市7.394.884.254.081.49中山市4.833.943.242.542.93江門市4.961.971.674.52.38陽(yáng)江市24.921.610.788.920.94湛江市25.730.891.384.894.21茂名市35.631.621.448.980.57肇慶市10.831.591.643.760.54清遠(yuǎn)市17.641.490.926.660.45潮州市5.142.131.533.221.03揭陽(yáng)市6.581.781.584.151.72云浮市17.471.610.7714.121.472、情景二（發(fā)展變化水平）2035212035案、空間規(guī)劃指標(biāo)體系規(guī)劃值等（階段成果），2035總體規(guī)劃對(duì)應(yīng)的城市碳排放量。四個(gè)代表城市碳排放預(yù)測(cè)模型如下：惠州市預(yù)測(cè)模型：ln????=?0.22ln?????????????0.29ln?????????????0.50ln????????+0.4ln??????????+1.1ln???????0.47ln??????????+11.72URPDENRUPDENPVIND業(yè)服務(wù)業(yè)用地，PLAND肇慶市預(yù)測(cè)模型：ln????=?0.04ln?????0.36ln????????????+0.60ln????????+0.25ln??????????+0.30ln??????+0.13ln????+7.08其中，CE，UR代表城鎮(zhèn)化率，URPDENGDP中山市預(yù)測(cè)模型：ln????=?0.13ln????????+0.17ln??????????+0.05ln???????0.25ln????+7.22其中，CE，PDEN代表城人口密度，PVIND增加值，TRA，EIGDP揭陽(yáng)市預(yù)測(cè)模型：ln????=?0.62ln????????+0.55ln????????????+0.58ln??????????+0.17ln??????+0.04ln??????+0.81ln??????????+0.11ln??????+1.04ln?????2.37CEPDENURPDENPVIND，COM，RES，PAS代表客運(yùn)總量，EIGDP（二）代表城市選取2035的研究對(duì)象?；葜菔校?017572.2269.55%，3745.75元(折合9068.64美元)，在經(jīng)濟(jì)方面屬于發(fā)展中城市；全市建設(shè)用地總面積1125.359.92%，城市。綜合人口、經(jīng)濟(jì)和建設(shè)用地特征，惠州市屬于第二梯隊(duì)城市。肇慶市：2017403.8846.78%，1964.97（6701.965.42%人口、經(jīng)濟(jì)和建設(shè)用地特征，肇慶市屬于第二梯隊(duì)城市。中山市418.042939.5271198（9781.85人口、經(jīng)濟(jì)和建設(shè)用地特征，中山市屬于第二梯隊(duì)城市。揭陽(yáng)市：2017570.6251.08%，1842.67（4413.49合人口、經(jīng)濟(jì)和建設(shè)用地特征，揭陽(yáng)市屬于第二梯隊(duì)城市。（三）不同情景預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比為了對(duì)比驗(yàn)證預(yù)測(cè)結(jié)果的正確性，根據(jù)廣東省應(yīng)對(duì)氣候變化研究中心發(fā)布的果的對(duì)比數(shù)據(jù)：表：珠三角城市及區(qū)域峰值初步預(yù)測(cè)結(jié)果城市預(yù)測(cè)達(dá)峰年份碳排放峰值（萬噸）肇慶20282260.10江門20252794.93惠州20288584.46東莞20235932.69中山20232331.92珠海20222255.68佛山20235605.26廣州202210339.95深圳20226052.62珠三角202544207.30注：數(shù)據(jù)來源于《廣東省碳排放峰值研究報(bào)告》（廣東省應(yīng)對(duì)氣候變化研究中心，初稿）（發(fā)展變化水平（維持現(xiàn)狀水平202820352020達(dá)峰預(yù)測(cè)值，因此需要提升2035年土地碳排放效率或者優(yōu)化用地方案結(jié)構(gòu)。表：珠三角城市及區(qū)域峰值初步預(yù)測(cè)結(jié)果單位：萬噸城市情景一情景二碳排放峰值與達(dá)峰年份結(jié)論8585兩種情景預(yù)測(cè)結(jié)果相近，且情景惠州市53964082（2028年）二（發(fā)展變化水平）略低于情景一（維持現(xiàn)狀水平）預(yù)測(cè)量；兩種情景碳排放預(yù)測(cè)量均未超過22602028年碳達(dá)峰峰值。肇慶市15611388（2028年）相比預(yù)測(cè)結(jié)果，地市碳達(dá)峰峰值預(yù)留空間較大，可適當(dāng)提高對(duì)地方碳排放量的約束要求。在保持2020年土地碳排放強(qiáng)度2332中山市24331887不變的情況下，按照規(guī)劃用地面（2023年）積，碳排放量超過達(dá)峰預(yù)測(cè)值揭陽(yáng)市17502112暫無暫無注：情景一是基于土地碳排放強(qiáng)度的2035年城市碳排放總量預(yù)測(cè)；情景二是基于城市多影2035（七、結(jié)論與建議（一）結(jié)論1、廣東省經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐漸擺脫高碳排路徑依賴全省碳排放總量增長(zhǎng)呈現(xiàn)出高度趨同的狀態(tài)。從全省增速來看，廣東省地區(qū)生產(chǎn)總值增速是全省碳排放量增速的52009-2017GDP1.97%，GDP5GDPGDP（1），圖1：2009-2017年廣東省GDP（左）和碳排放量（右）增量空間分布圖GDP2009-2017GDPGDP10000（東莞）GDP2、部分影響因子對(duì)全省及地市碳排放量均呈現(xiàn)出顯著影響作用是全省層面和地市層面共同的碳排放影響因子。人口、經(jīng)濟(jì)、建設(shè)用地均體現(xiàn)出“結(jié)構(gòu)”而非“總量”對(duì)碳排放總量口、經(jīng)濟(jì)、建設(shè)用地的管控重點(diǎn)應(yīng)由“控總量”聚焦為“優(yōu)結(jié)構(gòu)”。3、廣東省碳排放影響因子在城市之間呈現(xiàn)出分異特征城市碳排放影響因子與廣東省各地市社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平緊密相關(guān)。（建設(shè)用地結(jié)構(gòu)有利于實(shí)現(xiàn)減碳目標(biāo)。不同開發(fā)強(qiáng)度的城市，影響碳排放量的用地類型存在顯著差異。10%處于10~30%的城市，住宅用地與碳排放量存在較強(qiáng)相關(guān)性；城市開發(fā)強(qiáng)度高于30%的城市，影響碳排放的用地類型單一且存在較大差異。4001000/進(jìn)人口向城鎮(zhèn)地區(qū)集聚有助于控制碳排放量。經(jīng)濟(jì)方面，廣東省大部分城市的規(guī)上工業(yè)與碳排放量密切相關(guān)，規(guī)上規(guī)上工業(yè)以高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的（促進(jìn)規(guī)上工業(yè)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)類型的綠色升級(jí)有利于實(shí)現(xiàn)減碳目標(biāo)。圖：廣東省各城市主要碳排放影響因子與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)系圖特征。GDP廣東省人口集聚程度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、用地開發(fā)強(qiáng)度處于第二梯隊(duì)的城市，“人口密度、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、規(guī)模以上工業(yè)增加值、商業(yè)用地、住宅用地、人均建設(shè)用地面積”與城市碳排放總量呈現(xiàn)顯著相關(guān)；GDP圖：城市劃分結(jié)果、特征和影響因子情況4、碳排放量多情景預(yù)測(cè)結(jié)果表明，未來優(yōu)化建設(shè)用地結(jié)構(gòu)是實(shí)現(xiàn)廣東省雙碳目標(biāo)的有效途徑20352035排放峰值預(yù)測(cè)結(jié)果，可適當(dāng)提高對(duì)地方碳排放峰值的約束要求；中山市在保持2020年土地碳排放強(qiáng)度不變的情況下，碳排放情景預(yù)測(cè)結(jié)果超過達(dá)峰預(yù)測(cè)值，因此需要提升2035年土地碳排放效率或者優(yōu)化用地方案結(jié)構(gòu)。表：代表城市多情景碳排放量預(yù)測(cè)結(jié)果城市2035放量預(yù)測(cè)情景二2035年碳排放量預(yù)測(cè)相關(guān)研究機(jī)構(gòu)的碳排放峰值與達(dá)峰年份預(yù)測(cè)惠州市539640828585（2028年）肇慶市156113882260（2028年）中山市243318872332（2023年注：情景一是考慮建設(shè)用地碳排放強(qiáng)度維持現(xiàn)狀水平，以2020年土地碳排放強(qiáng)度水平為基2035（二）政策建議1、省級(jí)層面點(diǎn)城市和重點(diǎn)領(lǐng)域提出建議人口方面，研究表明“城鎮(zhèn)/鄉(xiāng)村人口密度”是省市層面重要影響因子，總（1000/平方公里以上移人口落戶城鎮(zhèn)，引導(dǎo)優(yōu)質(zhì)公共服務(wù)設(shè)施優(yōu)先在第一、第二梯隊(duì)城市布局。獎(jiǎng)勵(lì)，加快形成減排降碳的激勵(lì)約束機(jī)制。式的減碳政策建設(shè)用地結(jié)構(gòu)，提升土地利用效率。的方式：推動(dòng)鄉(xiāng)村人口集聚，通過實(shí)行能源集中供應(yīng)和使用降低鄉(xiāng)村碳排放量；GDP2、城市層面碳排放相關(guān)影響因子的管控。4中山市20202009-2017GDP出如下建議：業(yè)用地結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)（15-30%，建議在規(guī)劃用地方案中嚴(yán)控工業(yè)用地總量，轉(zhuǎn)變以業(yè)準(zhǔn)入門檻，大力推行清潔生產(chǎn)，降低工業(yè)用地碳排強(qiáng)度。（35%服務(wù)用地（6%、商業(yè)服務(wù)業(yè)用地（6%、交通運(yùn)輸用地（20%）GDP碳排放量的效果。肇慶市20202009-2017GDP因此，對(duì)肇慶實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)提出以下建議：肇慶處于實(shí)體經(jīng)濟(jì)快速發(fā)25%，總量上符合用地結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)（15-30%高，說明肇慶的工業(yè)碳排較粗放。應(yīng)保證產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求保障工業(yè)用地供應(yīng)總量的同時(shí)，強(qiáng)化對(duì)工業(yè)用地碳排強(qiáng)度的管控，提升新項(xiàng)目的環(huán)保準(zhǔn)入門檻，逐步降低存量產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目的碳排強(qiáng)度。肇慶的城鎮(zhèn)化水平（46.78%）在全省處于下游階段，應(yīng)加快推動(dòng)人口城鎮(zhèn)化，引導(dǎo)人口向城鎮(zhèn)地區(qū)集聚，有助于減少碳排放量。肇慶的工業(yè)和服務(wù)業(yè)仍處于高碳增長(zhǎng)模式，應(yīng)加快推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，向低碳、高產(chǎn)出的產(chǎn)業(yè)門類發(fā)展。揭陽(yáng)市20202009-2017GDPGDP度與揭陽(yáng)市碳排放量呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。因此，對(duì)揭陽(yáng)實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)提出以下建議：揭陽(yáng)規(guī)劃工業(yè)用地占比15%，工業(yè)用地碳排強(qiáng)度與其他城市相比處于中等水平；規(guī)劃倉(cāng)儲(chǔ)用地面積較大，圍繞揭陽(yáng)潮汕國(guó)際機(jī)場(chǎng)打造臨空物流園，現(xiàn)狀倉(cāng)儲(chǔ)用地的碳排強(qiáng)度與其他城市相比較高，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)用地的碳排強(qiáng)度管控，依托智慧物流等手段，提升物流倉(cāng)儲(chǔ)鏈條的運(yùn)轉(zhuǎn)效率，降低過程碳排。揭陽(yáng)提升人口密度，有利于減少碳排放量；揭陽(yáng)城鎮(zhèn)化率（51.08%）處于中游水平，未達(dá)到城鎮(zhèn)人口集聚提升碳排放效率的拐點(diǎn)，所以城鎮(zhèn)人口密度提升仍會(huì)促進(jìn)碳排放量。因此，建議揭陽(yáng)推動(dòng)人口向城鎮(zhèn)集聚，提升城鎮(zhèn)化水平，達(dá)到城鎮(zhèn)人口集聚提升碳排放效率的拐點(diǎn)；建設(shè)用地分配時(shí)應(yīng)向城鎮(zhèn)傾斜，為城鎮(zhèn)人口提供更多空間城鎮(zhèn)。揭陽(yáng)的工業(yè)仍處于高碳增長(zhǎng)模式，應(yīng)加快推動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，向低碳、高產(chǎn)出的產(chǎn)業(yè)門類發(fā)展?；葜菔?0202009-2017系。因此提出如下建議：15-30%用效率。放量的效果。四是鼓勵(lì)發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)，做強(qiáng)綠色經(jīng)濟(jì)，結(jié)合自身資源優(yōu)勢(shì)，在生態(tài)旅游、休閑度假、中醫(yī)養(yǎng)生、健康服務(wù)等領(lǐng)域形成品牌特色。3、標(biāo)準(zhǔn)層面建議廣東省國(guó)土空間規(guī)劃指標(biāo)體系增加碳排放管控的指標(biāo)。53“3060”2表：全省碳排放量的影響因子情況和指標(biāo)體系建議序號(hào)影響因子相關(guān)性加入空間規(guī)劃指標(biāo)體系建議1人均地區(qū)生產(chǎn)總值正相關(guān)——2規(guī)模以上工業(yè)增加值正相關(guān)——3城鎮(zhèn)人口密度負(fù)相關(guān)建議新增4鄉(xiāng)村人口密度正相關(guān)建議新增5人均城鎮(zhèn)建設(shè)用地正相關(guān)現(xiàn)行指標(biāo)體系已有建議各地市差異化增設(shè)碳排放管控的指標(biāo)。基于地級(jí)市層面碳排放量與影響因子的關(guān)系研究，根據(jù)因子篩選結(jié)果和正負(fù)影響關(guān)系，對(duì)各地市空間規(guī)劃指標(biāo)體系提出差異化的指標(biāo)增設(shè)建議，并提出指標(biāo)目標(biāo)值的建議區(qū)間值。面向“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)，建議中山結(jié)合研究篩選出的交通運(yùn)輸用地因子，加強(qiáng)對(duì)用地面積，強(qiáng)化對(duì)商業(yè)服務(wù)業(yè)用地面積的占比和年度供應(yīng)計(jì)劃管控。表：地市碳排放量的影響因子情況和指標(biāo)體系建議城市城市碳排放影響因子相關(guān)性加入空間規(guī)劃指標(biāo)體系建議中山工業(yè)用地-規(guī)劃工業(yè)用地比例、單位工業(yè)用地碳生產(chǎn)力交通運(yùn)輸用地正相關(guān)綠色交通出行比例惠州工業(yè)用地-規(guī)劃工業(yè)用地比例、單位工業(yè)用地碳生產(chǎn)力商業(yè)服務(wù)業(yè)用地面積正相關(guān)規(guī)劃商業(yè)服務(wù)業(yè)用地比例、單位商業(yè)服務(wù)業(yè)用地能耗肇慶工業(yè)用地正相關(guān)規(guī)劃工業(yè)用地比例、單位工業(yè)用地碳生產(chǎn)力城鎮(zhèn)化率負(fù)相關(guān)城鎮(zhèn)化率揭陽(yáng)倉(cāng)儲(chǔ)用地-規(guī)劃倉(cāng)儲(chǔ)用地比例單位GDP能耗正相關(guān)單位GDP能耗（三）后續(xù)研究方向建議持續(xù)跟進(jìn)各地市國(guó)土空間規(guī)劃編制工作，完成剩余城市碳排放預(yù)測(cè)并提出4建議。（組團(tuán)結(jié)構(gòu)等項(xiàng)數(shù)據(jù)發(fā)展變化趨勢(shì)，檢驗(yàn)課題研究的碳排放預(yù)測(cè)成果和政策建議的正確性。八、附錄（一）碳排放影響因子共線性檢驗(yàn)表：2009-2017年廣東省碳排放影響因子共線性檢驗(yàn)序號(hào)影響因子縮寫VIF1城鎮(zhèn)人口密度URPDEN6.3242鄉(xiāng)村人口密度RUPDEN2.3893人均地區(qū)生產(chǎn)總值PGDP2.3094規(guī)模以上工業(yè)增加值VIND6.7765鄉(xiāng)村建設(shè)用地RULAND2.5156工業(yè)用地IND4.0137住宅用地RES5.7848人均交通運(yùn)輸用地PTRA3.2289人均城鎮(zhèn)建設(shè)用地URPLAND5.31310客運(yùn)總量PAS1.45611貨運(yùn)總量FRE2.91012單位GDP能耗EI1.276注：使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行模型共線性診斷，下同。廣東省碳排放量與影響因子間的關(guān)系研究及情景預(yù)測(cè)廣東省碳排放量與影響因子間的關(guān)系研究及情景預(yù)測(cè)PAGEPAGE100表：2009-2017年珠三角地級(jí)市碳排放影響因子共線性檢驗(yàn)影響因子縮寫VIF廣州深圳東莞珠海佛山中山江門肇慶惠州城鎮(zhèn)化率UR3.4312.7692.1632.835人口總量P4.554人口密度PDEN8.7711.2664.2746.43城鎮(zhèn)人口密度URPDEN8.0922.6274.757鄉(xiāng)村人口密度RUPDEN2.1291.0864.2043.667地區(qū)生產(chǎn)總值GDP3.129GDP增長(zhǎng)率VGDP人均地區(qū)生產(chǎn)總值PGDP3.5867.7091.3352.389第二產(chǎn)業(yè)增加值VSEC第三產(chǎn)業(yè)增加值VTER9.6636.4459.457規(guī)模以上工業(yè)增加值PVIND8.82512.21810.4361.792.8862.5017.242建設(shè)用地總量LAND12.365工業(yè)用地面積IND5.8223.368商業(yè)服務(wù)業(yè)用地COM12.1312.951住宅用地RES3.8926.7413.292公共管理與公共服務(wù)用地PUB8.828交通運(yùn)輸用地TRA9.73114.886人均道路面積PTRA人均建設(shè)用地面積PLAND3.6912.498.064客運(yùn)總量PAS--貨運(yùn)總量FRE--單位GDP能耗EI--7.611.398城市影響因子總數(shù)844364666表：2009-2017年粵東地級(jí)市碳排放影響因子共線性檢驗(yàn)影響因子縮寫VIF汕頭汕尾潮州揭陽(yáng)城鎮(zhèn)化率UR8.3435.692人口總量P人口密度PDEN10.4682.939城鎮(zhèn)人口密度URPDEN6.7944.858鄉(xiāng)村人口密度RUPDEN5.32.8572.204地區(qū)生產(chǎn)總值GDPGDP增長(zhǎng)率VGDP人均地區(qū)生產(chǎn)總值PGDP5.8083.735第二產(chǎn)業(yè)增加值VSEC第三產(chǎn)業(yè)增加值VTER5.7196.781規(guī)模以上工業(yè)增加值PVIND4.1383.4925.134建設(shè)用地總量LAND工業(yè)用地面積IND5.043商業(yè)服務(wù)業(yè)用地COM4.3752.291住宅用地RES4.2695.6179.78公共管理與公共服務(wù)用地PUB交通運(yùn)輸用地TRA人均道路面積PTRA3.415人均建設(shè)用地面積PLAND3.3156.645客運(yùn)總量PAS2.64貨運(yùn)總量FRE單位GDP能耗EI1.9355.5193.39城市影響因子總數(shù)8768表：2009-2017年粵西地級(jí)市碳排放影響因子共線性檢驗(yàn)影響因子縮寫VIF湛江茂名陽(yáng)江城鎮(zhèn)化率UR人口總量P人口密度PDEN城鎮(zhèn)人口密度URPDEN9.973鄉(xiāng)村人口密度RUPDEN2.9532.953地區(qū)生產(chǎn)總值GDPGDP增長(zhǎng)率VGDP人均地區(qū)生產(chǎn)總值PGDP7.1057.1054.776第二產(chǎn)業(yè)增加值VSEC第三產(chǎn)業(yè)增加值VTER規(guī)模以上工業(yè)增加值PVIND3.7383.7386.724建設(shè)用地總量LAND2.452工業(yè)用地面積IND2.4525.272商業(yè)服務(wù)業(yè)用地COM3.1923.192住宅用地RES2.962.96公共管理與公共服務(wù)用地PUB交通運(yùn)輸用地TRA人均道路面積PTRA人均建設(shè)用地面積PLAND2.9432.9437.715客運(yùn)總量PAS4.345貨運(yùn)總量FRE單位GDP能耗EI6.92城市影響因子總數(shù)777表：2009-2017年粵北地級(jí)市碳排放影響因子共線性檢驗(yàn)影響因子縮寫VIF梅州河源清遠(yuǎn)云浮韶關(guān)城鎮(zhèn)化率UR8.471人口總量P人口密度PDEN城鎮(zhèn)人口密度URPDEN2.7445.4494.3254.6064.051鄉(xiāng)村人口密度RUPDEN3.8215.0362.514地區(qū)生產(chǎn)總值GDPGDP增長(zhǎng)率VGDP人均地區(qū)生產(chǎn)總值PGDP4.9367.2757.131第二產(chǎn)業(yè)增加值VSEC第三產(chǎn)業(yè)增加值VTER6.3846.2523.765規(guī)模以上工業(yè)增加值PVIND3.971.9484.584建設(shè)用地總量LAND3.232工業(yè)用地面積IND1.955.8614.7724.825商業(yè)服務(wù)業(yè)用地COM6.342住宅用地RES6.6968.185公共管理與公共服務(wù)用地PUB6.9639.777交通運(yùn)輸用地TRA5.587人均道路面積PTRA5.6025.3537.849人均建設(shè)用地面積PLAND10.7369.616客運(yùn)總量PAS5.474貨運(yùn)總量FRE3.601單位GDP能耗EI2.5523.183城市影響因子總數(shù)87779（二）碳排放影響因子與影響關(guān)系正負(fù)特征序號(hào)空間尺度影響因子個(gè)數(shù)（個(gè)）碳排放影響因子正相關(guān)關(guān)系負(fù)相關(guān)關(guān)系廣東省11鄉(xiāng)村人口密度、規(guī)模以上工業(yè)增加值、鄉(xiāng)村建設(shè)用地、工業(yè)用地、住宅用地、人均交通運(yùn)輸用地、客運(yùn)總量、貨運(yùn)總量城鎮(zhèn)人口密度、人均城鎮(zhèn)建設(shè)用地、單位GDP能耗地級(jí)市1廣州市8人口總量、鄉(xiāng)村人口密度、工業(yè)用地面職、住宅用地面積、公共管理與公共服務(wù)用地面積城鎮(zhèn)化率、人口密度、地區(qū)生產(chǎn)總值2深圳市4建設(shè)用地總量3東莞市4-4珠海市3城鎮(zhèn)人口密度、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、交通運(yùn)輸用地面積-5佛山市6城鎮(zhèn)化率、人口密度、人均地區(qū)生產(chǎn)總值6中山市4規(guī)模以上工業(yè)增加值、交通運(yùn)輸用地面積人口密度、單位GDP能耗7江門市6人均地區(qū)生產(chǎn)總值、規(guī)模以上工業(yè)增加值、住宅用地面積、人均建設(shè)用地面積城鎮(zhèn)化率、鄉(xiāng)村人口密度8肇慶市6GDP城鎮(zhèn)化率、城鎮(zhèn)人口密度9惠州市6城鎮(zhèn)人口密度、鄉(xiāng)村人口密度、第三產(chǎn)業(yè)增加值10汕頭市8人口密度、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、工業(yè)用地面積11汕尾市7GDP-12潮州市6均道路面積、單位GDP第三產(chǎn)業(yè)增加值13揭陽(yáng)市8GDP人口密度14湛江市715茂名市7鄉(xiāng)村人口密度、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、規(guī)模以上工業(yè)增加值、建設(shè)用地總量、商業(yè)服務(wù)業(yè)用地面積、住宅用地面積、人均建設(shè)用地面積-16陽(yáng)江市7城鎮(zhèn)人口密度、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、人均建設(shè)用地面積GDP17梅州市8GDP第三產(chǎn)業(yè)增加值18河源市7城鎮(zhèn)人口密度、人均道路面積、貨運(yùn)總量19清遠(yuǎn)市7GDP耗城鎮(zhèn)人口密度、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、人均道路面積20云浮市7城鎮(zhèn)人口密度、鄉(xiāng)村人口密度、人均建設(shè)用地面積21韶關(guān)市9人均地區(qū)生產(chǎn)總值、公共管理與公共服務(wù)用地面積、人均建設(shè)用地面積（三）參考文獻(xiàn)綜述情況文獻(xiàn)名稱文獻(xiàn)來源借鑒指數(shù)研究主題研究對(duì)象研究?jī)?nèi)容研究方法借鑒內(nèi)容20年來廣東省土地利用碳排放強(qiáng)度與效率空間分異研究《生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào)》2019282期★★★★★碳排放強(qiáng)度時(shí)空分異廣東省全域1996－2015年土地利用碳排放強(qiáng)度和效率廣東省土地利用碳排放總量廣東省碳排放變化地區(qū)差21效率組合關(guān)系。碳排放核算：土地利用地類排放系數(shù)法；碳排放強(qiáng)度和效率：K-mean聚類法。構(gòu)等因子對(duì)碳排放影響的放強(qiáng)度時(shí)空分異特征的結(jié)對(duì)策建議：對(duì)廣東省建設(shè)低碳示范省提出的建議。2000-2018三角中心區(qū)土地利用碳排放《河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)55第1期★★★碳排放強(qiáng)度時(shí)空分異長(zhǎng)三角中心區(qū)地區(qū)定量分析了2000—2018年長(zhǎng)三角地區(qū)中心區(qū)的土地利用轉(zhuǎn)移的碳排放強(qiáng)度及其空間特征：1.碳排放總量核算；碳排放核算：土地利用地類排放系數(shù)法；空間變化分析：標(biāo)準(zhǔn)差橢及其空間特征的描述和分對(duì)策建議：對(duì)不同類型城市提出的建議。強(qiáng)度的時(shí)空特征構(gòu)建低碳國(guó)土空間格局體系中國(guó)自然2021月2日☆低碳國(guó)土空間格局全國(guó)范圍1、土地利用碳源碳匯評(píng)估方法分析；2、國(guó)土空間管控支撐碳中和的定性分析為主策略分析。2050年中國(guó)碳排放量的情景《北京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科464期★★★碳排放情景預(yù)測(cè)全國(guó)GDPGDP2005起始年，在不同情景下對(duì)我國(guó)2050分情景預(yù)測(cè)：根據(jù)我國(guó)GDP變化及碳強(qiáng)度五年計(jì)劃設(shè)根據(jù)歷史上主要發(fā)達(dá)國(guó)GDP3.2050205020054.研究方法：分情景設(shè)定預(yù)測(cè)———碳排放與社會(huì)發(fā)展Ⅳ基于LSTM中國(guó)市★★★★碳排放影全國(guó)范圍LSTMCO2研究從科技、結(jié)構(gòu)和規(guī)模三不同情景的假定方法；基于場(chǎng),2021(放量預(yù)測(cè)模型，利用中國(guó)GDP、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的碳排放預(yù)測(cè)方模型的中22):15-響因子及1978—2016年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)人口、機(jī)動(dòng)車保有量、科技法CO_216.預(yù)測(cè)證檢驗(yàn)。為研究影響CO2排放量因素中的科技進(jìn)步、產(chǎn)業(yè)結(jié)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)8個(gè)因放量預(yù)測(cè)構(gòu)及能源結(jié)構(gòu)因素的組合效LSTM影響因素應(yīng)，通過設(shè)定7種情景預(yù)測(cè)了模型（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模2017—2030年的中國(guó)CO2排放型CO2分析20202030放的關(guān)系。2005城市空間形態(tài)影響碳排放《生態(tài)經(jīng)32第10期★★★★碳排放影響因子關(guān)系研究全國(guó)110個(gè)地級(jí)以上非工業(yè)城市2009110上非工業(yè)城市的能源消耗數(shù)據(jù)測(cè)算人均碳排放強(qiáng)度，引入城市空間格局、土地利用和城市交通結(jié)構(gòu)變量綜合表征城市形態(tài)，利用回歸模型檢驗(yàn)城市形態(tài)對(duì)碳排放的影響程度，最后城市空間形態(tài)指標(biāo)：城市空間形狀指數(shù)和緊湊度；影響因子貢獻(xiàn)度測(cè)算：回歸模型。城市空間形態(tài)與城市碳排口規(guī)模、人均地區(qū)生產(chǎn)總積等具體變量與城市碳排放之間關(guān)系系數(shù)的測(cè)算結(jié)政策建議：建立“空間—土地—交通”綜合框架的低碳城市發(fā)展策略。嗎？——基于全國(guó)110個(gè)地級(jí)市數(shù)據(jù)的分析CO2排放峰值分析:中國(guó)的減排目《中國(guó)人口·與環(huán)境》201323期★★碳排放情景預(yù)測(cè)、政策建議全國(guó)CO2CO22030CO2CO25.促進(jìn)CO2排放達(dá)峰值的戰(zhàn)略對(duì)策。公式推演、定性分析CO2不同政策方案下的南京市土地利用碳排放動(dòng)態(tài)模擬《地域研40第3期★★★★碳排放影響因子關(guān)系研究、碳排放情景預(yù)測(cè)南京市對(duì)2000—2035用碳排放現(xiàn)狀及未來政策模擬趨勢(shì)下的碳排放趨勢(shì)進(jìn)行動(dòng)態(tài)碳排放核算：土地利用地類排放系數(shù)法；模型構(gòu)建：系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型。5情景設(shè)置：方案1:提高城鎮(zhèn)化率方案2:提高環(huán)境污染治理投資方案3:減少建設(shè)用地占用耕地?cái)?shù)量4方案5:增加第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重6污染治理投資等因素貢獻(xiàn)中國(guó)能源碳排放因素分解與情景預(yù)測(cè)電力建設(shè)942卷★★★★碳排放影響因素選取與分類全國(guó)采用對(duì)數(shù)平均迪氏分解法分析我國(guó)能源消費(fèi)碳排放變化影響因素。并采用情景模擬預(yù)測(cè)2030年我國(guó)能源碳排放。1、《IPCC2006國(guó)家溫室LMDISTIRPAT影響因子選取方法。多尺度視角下的中國(guó)碳排放時(shí)空格局動(dòng)態(tài)及影響因素研究——基于ＤＭＳＰ－０ＬＳ夜間燈光遙感數(shù)據(jù)的分析華東師范大學(xué)博士4★★★★★碳排放強(qiáng)度時(shí)空分異、碳排放影響因子關(guān)系研究全國(guó)碳排放估算研究。首先基于數(shù)據(jù)的可得性，利用能源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)估算我國(guó)３０個(gè)省份１９９７－２０１２年的碳排放；然后構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型，利用單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)驗(yàn)證統(tǒng)計(jì)碳排放數(shù)據(jù)和校正的ＤＭＳＰ－ＯＬＳ數(shù)據(jù)之間是否存在檢驗(yàn)選擇合適的面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行碳排放估算；最后利用典型城市的土地利用數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行碳排放精度驗(yàn)中國(guó)碳排放時(shí)空格局動(dòng)態(tài)研究。首先利用前面估算得到的碳排放數(shù)據(jù)計(jì)算得出我國(guó)省級(jí)、地級(jí)市和縣級(jí)三個(gè)尺度的碳排放時(shí)空分布圖；然后基于變異系數(shù)、空間自相關(guān)模型分別測(cè)度三個(gè)尺度的碳排放時(shí)空格局動(dòng)態(tài)特征，對(duì)比三者之間3.中國(guó)碳排放影響因素研究。首先選擇合理的碳排放影響因排放系數(shù)法、面板數(shù)據(jù)模面板數(shù)據(jù)模型的測(cè)算結(jié)果據(jù)模型和地理加權(quán)回歸模市級(jí)兩種尺度下，人口、GDP億元）城市化率等７個(gè)因素回歸系數(shù)的測(cè)算結(jié)果。素指標(biāo)并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；其次，在考慮空間異質(zhì)性和依賴性特征的基礎(chǔ)上，選擇空間面板數(shù)據(jù)模型在全局尺度對(duì)我國(guó)省級(jí)和地級(jí)市尺度的碳排放影合ＧＷＲ模型，在局域尺度上分析不同尺度（省級(jí)和地級(jí)市國(guó)內(nèi)外碳排放核算熱帶地理20143月★☆碳排放核算方法文獻(xiàn)綜述1、理論上討論了IPCC和中國(guó)關(guān)于碳排放項(xiàng)目清單；定性研究文獻(xiàn)綜述；不同尺度的碳排放核算方法方法研究2、對(duì)比分析排放因子法、質(zhì)量進(jìn)展平衡法和實(shí)測(cè)法3種核算方法的優(yōu)缺點(diǎn)和適用對(duì)象；3、從實(shí)踐上將核算清單項(xiàng)目與方法細(xì)化到國(guó)家/省區(qū)、城市、住區(qū)、單體建筑和家庭5個(gè)空間尺度單元；4、在總結(jié)現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，概括出了碳排放研究的范式與框架。共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑生態(tài)學(xué)報(bào)2021月★★★★☆碳排放情景預(yù)測(cè)全國(guó)范圍1育程度對(duì)碳排放的影響，構(gòu)建影響子別可展隨機(jī)性環(huán)境影響評(píng)估模型(STIRPAT) 經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)模型：Cobb-Douglas 生產(chǎn)函數(shù)；未來景擬共社經(jīng)濟(jì)路徑(SSPs)設(shè)定的未來社會(huì)的5情GDP中國(guó)碳排放數(shù)據(jù)庫(kù)Cobb-Douglas產(chǎn)函數(shù)模型。下中國(guó)碳排放預(yù)測(cè)模型；2、2020 —從歷史趨勢(shì)分析和未來情景模2100年碳擬對(duì)中國(guó)碳排放趨勢(shì)及經(jīng)濟(jì)代排放預(yù)測(cè)價(jià)進(jìn)行多情景預(yù)測(cè)。河北省碳排放因素分解及實(shí)證分析科技管理年★★★碳排放影響因子及其貢獻(xiàn)程度河北省省域尺度對(duì)河北省人均碳排放變化的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行實(shí)證分析，計(jì)算1980-2011GDP影響因子分解模型：基于IPCC碳排放恒等式平均權(quán)重分解法建立人均到因變量和自變量之間的計(jì)算自變量貢獻(xiàn)度。經(jīng)濟(jì)發(fā)展）對(duì)人均碳排放變化的貢獻(xiàn)值（定量分析）。湖南省2000 —生態(tài)學(xué)雜2017★★★★碳排放強(qiáng)度時(shí)空分湖南省市域?qū)用?（利用方式和能源消費(fèi)模式GDPgGDP碳排放域能源消費(fèi)的脫鉤ce賦予不同用地類型和能源消費(fèi)模式不同碳排放(吸收)系數(shù)。2014年碳異、碳排均碳排放強(qiáng)度與地均建設(shè)用地排放效應(yīng)放影響因及時(shí)空格子關(guān)系研2、定量分析碳排放（碳排放量局究和能源消費(fèi)量）與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的脫鉤彈性關(guān)系。湖南省土地利用碳排放動(dòng)態(tài)環(huán)境科學(xué)2015月★碳排放效率湖南省省域尺度1、測(cè)算歷年土地利用碳排放總量；2、建立土地利用碳排放效率評(píng)碳排放核算：分為農(nóng)地碳排和建設(shè)用地碳排土地利用碳排放動(dòng)態(tài)效率分析：Malmauist指數(shù)模型構(gòu)建土地利用碳排放效率效率研價(jià)指標(biāo)體系；究：基于3、分析土地利用碳排放效率時(shí)Malmquis序演變特征。t指數(shù)模型基 于DMSP/OLS與 NDVI的江蘇省世界地理年★★★☆碳排放空間分布模擬江蘇省縣域尺度1、碳排放核算得到各區(qū)縣碳排放量；2型開展碳排放空間分布模擬，碳排放核算：分為能源碳排、農(nóng)田碳排和林地碳排碳排放空間分布模擬：空間滯后回歸模型網(wǎng)圖層中的碳排放量字段NDVI數(shù)、DMSP/OLS夜間燈光、GDP、人口數(shù)和工業(yè)總產(chǎn)值為自變量。碳排放空研究各區(qū)縣碳排放量分布情間分布模況。擬基 于STIRPAT模型的山西省能源碳排放影9★★★碳排放影響因子及峰值預(yù)測(cè)山西省文章運(yùn)用IPCCSTIRPAT了山西省能源碳排放影響因素，并研究預(yù)測(cè)不同情景下山2020-2050STIRPAT（StochasticImpactsbyRegressiononPopulationAffluence的隨機(jī)性的環(huán)境影響評(píng)估模型因子選取響因素及峰值預(yù)測(cè)基 于與環(huán)境，201020第12期★★★★碳排放的全國(guó)范圍STIRPAT中國(guó)碳排放峰值進(jìn)行相關(guān)預(yù)30市的面板數(shù)據(jù)分析展示目前我國(guó)各地碳排放的基本情況;其1980-2008間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，從中得在先前回歸的基礎(chǔ)上對(duì)今后我國(guó)碳排放的峰值出現(xiàn)時(shí)間進(jìn)行預(yù)測(cè)。先采用中國(guó)2000-2007年30個(gè)省市的碳排放量、人GDP各驅(qū)動(dòng)因素影響度定量化分析方法STIRPAT峰值出現(xiàn)模型的中時(shí)間進(jìn)行國(guó)碳排放預(yù)測(cè)峰值預(yù)測(cè)研究基于空間面板模型的碳排放影響因素分析長(zhǎng)江流域資源與環(huán)10★★★★★碳排放量影響因素長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶基于空間面板模型定量分析了1998-2012年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶二氧化碳的時(shí)空格局特征，并構(gòu)建碳排放影響因素的空間面板模型，分析了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口總化水平對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶碳排放的研究選擇常用的空間面板和空間誤差面板模型，以1998-2012GDP各因素影響程度。碳排放時(shí)空格局及演變特征分析基于情景分析法的學(xué)，★★碳排放預(yù)測(cè)京津冀地區(qū)1995-2015的能源消費(fèi)碳排放相關(guān)數(shù)據(jù)，從能源消費(fèi)現(xiàn)狀、能源消費(fèi)碳排放特征、能源消費(fèi)碳排放影運(yùn)用GFI消費(fèi)碳排放量影響因素進(jìn)京津冀能源消費(fèi)碳排放預(yù)測(cè)研究響因素三個(gè)方面來全面分析研究京津冀地區(qū)能源消費(fèi)碳排放GFI津冀能源消費(fèi)碳排放量影響因素進(jìn)行分解，得出各個(gè)影響因素的作用效果；然后遵循情景IPSO-BP行情景預(yù)測(cè)。分析法的基本思路，運(yùn)用IPSO-BP基于時(shí)空地理加權(quán)回歸模型寧波大學(xué)（工卷第6期★★★★★碳排放時(shí)空格局變化和影響浙江省各市1995—2015年碳排放量的動(dòng)態(tài)變化特征,通過時(shí)空地理加權(quán)回歸模型分析各影響因素對(duì)碳排放總量影響的時(shí)空異質(zhì)性?？?cè)丝诤腿丝诔鞘谢?GDP二產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)比社會(huì)消費(fèi)品零售總額,技GDP煤類能源占比.模型：主成空間回歸方法；主成分分的浙江省因素分析碳排放時(shí)空格局及驅(qū)動(dòng)因素分析江蘇省區(qū)域不同土農(nóng)業(yè)工程9★★★★★分析不同土地利用江蘇省省域?qū)用?吸收碳排核算法：土地利用方式產(chǎn)生的碳排放總量通過測(cè)算不同時(shí)期土地利究土地利用面積變化與碳地利用方24卷增刊2方式的碳用地面積變化與總碳排放量的式的碳排排放效應(yīng)相關(guān)性分析。放效應(yīng)分2、推演碳排總量，提出促碳減析排的土地利用方式調(diào)整建議?；谕恋卣憬髮W(xué)博士論文★★★★★多尺度城從宏觀/微觀兩個(gè)尺度研究城市碳代謝過程及進(jìn)行減排潛力的情景模擬，宏觀尺度關(guān)注城市層面，微觀尺度則以街道為研究單元1/2/微市形態(tài)與城市碳排放的關(guān)系研41ArcGIS制作城市碳排放和碳一方面利用于Kleiber’slaw生物新陳代謝定律的化研究城市形態(tài)與碳排放的關(guān)系GDP、周長(zhǎng)面積比指數(shù)回歸模型和地理加權(quán)回歸模型。利用視角市碳代的多尺度謝、“減城市碳代排”情景謝及“減模擬研究排”情景模擬研究20中國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度區(qū)域差異、時(shí)空格局及動(dòng)態(tài)演化長(zhǎng)江流域資源與環(huán)20203卷3期★★★★★農(nóng)業(yè)碳排放區(qū)域差異、空間格局及動(dòng)態(tài)演化分析全國(guó)省級(jí)層面11997-20163、采用Ｒ/S分析對(duì)農(nóng)業(yè)碳排4體減排目標(biāo)提供參考建議。碳排放核算：農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度；空間結(jié)構(gòu)：莫蘭指數(shù)預(yù)測(cè)全局碳排放強(qiáng)度；R/S析碳排放強(qiáng)度的動(dòng)態(tài)演化通過空間分析模型不同時(shí)R/S各省域農(nóng)業(yè)碳排放強(qiáng)度區(qū)江蘇省碳排放清單測(cè)算及減排潛力分析地域研究20132第32卷★★★★★分析不同經(jīng)濟(jì)消費(fèi)方式的碳排放清單江蘇省省域?qū)用?、分析不同經(jīng)濟(jì)消費(fèi)方式碳排放總量，2、估算碳排放清單，3、通過碳排放強(qiáng)度分析測(cè)算碳減排的潛力，提出碳排放減排建議。碳排放核算：不同經(jīng)濟(jì)消費(fèi)結(jié)構(gòu)碳排放測(cè)算；通過測(cè)算不同經(jīng)濟(jì)消費(fèi)方江蘇省碳排放效率地域研究2018★★★★★不同縣級(jí)市碳排放江蘇省范圍內(nèi)縣域尺度1、研究經(jīng)濟(jì)、科技、能耗對(duì)碳排放的影響，碳排放核算：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法、莫蘭指數(shù)；空間結(jié)構(gòu)：地理加權(quán)回歸模型；通過數(shù)據(jù)包絡(luò)分析及地理期縣級(jí)市碳排放效率高時(shí)空格局及驅(qū)動(dòng)因素月第4期第37卷效率空間關(guān)聯(lián)特征研究2、根據(jù)不同影響因子的碳排放效率的提出降低碳排放的建議。（熱）—低（冷）空間分布特征。遼寧省碳排放影響因素分析及達(dá)峰情景預(yù)測(cè)東北財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)20174期★★★★★不同變量因子對(duì)碳排放、碳吸收的影響強(qiáng)弱分析遼寧省省域?qū)用?、篩選和分析遼寧省碳排放的影響因素，2、根據(jù)模型預(yù)測(cè)未來碳排放達(dá)峰情景。STRPTK