国家碳中和统计计算公式
碳排放核算方法和报告指南国家标准
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读懂碳中和
2020年在柴油中添加10% 的生物柴油
2030年在柴油中添加 32%的生物柴油
实现碳中和的方式
电力化进程加速，新能源车渗透率提升有望进一步加快，近 年来，我国新能源车销量增速有所减缓。交通部门是我国碳 排放量第三的部门，2018 年的碳排放量占比 10%，且未来 随着总出行量的增多，碳排放还将可能继续上行。为促进交 通部门碳减排，自 2010 年起，我国便将新能源汽车产业作 为战略性新兴产业重点培育。但自2016 年 12 月发布《关于 调整新能源汽车推广应用财政补贴政策的通知》以来，新能 源汽车补贴持续退坡，销量增速也有所减缓。
全球变暖的严重性
近年来，受温室效应加剧影响，全球多地 自然灾害频发——加州、澳大利亚山火频 繁，火势绵延；西伯利亚苔原永久冻土层 解冻；冰川融化，海平面上升；气候分布 异常，中国出现北涝南旱现象等。气候变 暖问题必须得到全人类的重视。
澳大利亚山火 冰川融合
全球变暖的严重性
根据数据统计全球气候变暖趋势确立，一旦到达气候临界 点，生态环境变化将不可逆转。关于气候临界点极端风险的 研究表明，全球升温带来的影响并不是渐进、温和、逐渐累 积的，而往往是不均衡、非线性、甚至是激烈的。当升温到 一定程度，维持地球气候平衡的一些临界点将被触发，引发 难以预测、不可逆的突变和持久的影响。
全球变暖 的严重性
全球变暖的严重性
气候变暖问题引发多种自然灾 害，到达临界点后不可逆转全 球气候变暖造成的自然灾害已 经日益频繁和恶劣。以 19012000 年这 100 年的平均温度 作为基准，21 世纪以来，全球 温度加快攀升目前已增温近 1 度，气候变暖趋势确立。
联合国环境规划署(UNEP)预 测，如果现行碳排放政策持 续，将导致 2100 年全球平均 温度相对于工业化前水平上升 3.4℃-3.7℃，并持续上升。而 温度的持续上升将带来更高的 降水量、更频繁的极端天气和 生态平衡的不可逆破坏。
碳资产 核算方法
碳资产核算方法碳资产核算方法引言碳资产核算是指对企业、个人或国家的碳排放进行定量、统计和评估的过程。
通过核算碳资产，可以更好地了解碳排放的情况，为减少碳排放提供参考。
本文将介绍几种常见的碳资产核算方法。
净碳排放核算法净碳排放核算法是一种常见且简单的碳资产核算方法。
该方法的基本原理是通过减去碳减排量，计算企业、个人或国家实际的碳排放量。
具体步骤如下：1.收集需要核算的范围内的碳排放数据，包括能源消耗、交通运输、生产过程等。
2.根据排放源的类别和碳排放系数，计算每个排放源的碳排放量。
3.收集和计算碳减排量，如采用节能措施、使用清洁能源等。
4.对每个排放源的碳排放量和碳减排量进行加总。
5.净碳排放量 = 总碳排放量 - 总碳减排量。
碳足迹计算方法碳足迹是指个人、企业或国家在特定时间段内产生的总碳排放量。
不同于净碳排放核算法，碳足迹计算方法更注重对碳排放源的全面统计和评估。
一种常用的碳足迹计算方法如下：1.划定计算范围，确定所要考虑的碳排放源，包括直接和间接排放。
2.通过收集和整理数据，计算每个碳排放源的碳排放量，包括个人交通、生活用电、饮食习惯等。
3.对所有碳排放量进行加总，得到总碳排放量。
4.可以将总碳排放量转换成标准单位，如千克二氧化碳。
5.进一步对碳足迹进行分析和评估，确定主要排放源和潜在减排措施。
碳资产交易核算方法碳资产交易是指企业、个人或国家通过购买、销售碳排放权来实现碳减排目标。
为了确保交易的准确和公平，需要进行碳资产的核算。
以下是一种常见的碳资产交易核算方法：1.收集参与碳资产交易的相关数据，包括企业的碳排放量、已持有的碳排放权等。
2.根据国家或地区的碳市场规则，计算每个碳排放权的价值。
3.比较企业的碳排放量和已持有的碳排放权，确定是否需要购买或销售碳排放权。
4.根据购买或销售的碳排放权数量和价值，计算企业的碳资产变化。
结论以上介绍了几种常见的碳资产核算方法，包括净碳排放核算法、碳足迹计算方法和碳资产交易核算方法。
双碳碳中和碳达峰解读ppt课件
生态环境遭受破 坏，生物多样性 减少
人类健康和经济 发展面临威胁
中国碳减排承诺
2020年9月，中国政府提出“双碳”目标，即碳达峰和碳中和目标 中国是全球最大的碳排放国之一，采取积极行动应对气候变化 中国政府承诺采取更加严格的措施，以实现碳达峰和碳中和目标 中国政府还积极参与国际合作，推动全球碳减排进程
碳达峰定义及实现路径
定义：碳达峰是指某个地区或国家在某一时间点达到碳排放量的最大值，之后碳排放量开始下降
实现路径：通过节能减排、清洁能源、碳捕捉和利用等技术手段，降低碳排放量，实现碳达峰目 标
具体措施：推广可再生能源、发展公共交通、倡导低碳生活等
意义：促进可持续发展，保护地球生态环境
碳中和与碳达峰的关系
添加标题
添加标题
加大对绿色技术的研发和推广
实现双碳目标的企业 行动建议
建立低碳管理体系
制定低碳战略规划 建立碳排放统计监测体系 推动能源结构调整和优化 加强低碳技术创新和研发
优化能源结构
加大清洁能源的开发利用 推进能源消费结构调整 提升能源利用效率 推动能源科技创新
提高能源利用效率
改善能源结构， 提高可再生能
源比重
加强节能管理， 实施节能改造
工程
采用新型节能 技术，提高能
源利用效率
开展能源审计， 优化用能方式， 降低能源消耗
感谢您的耐心观看
汇报人：
碳中和是指人为排 放的二氧化碳与人 为吸收的二氧化碳 达到平衡
碳达峰是指碳排放 达到历史最高峰后 逐步减少
碳中和是碳达峰的 基础，碳达峰是碳 中和的过渡阶段
实现碳中和与碳达 峰是实现可持续发 展的必要条件
双碳目标对经济产业 的影响
减少煤炭消费，推动清洁能源发展
2024年碳达峰碳中和工作安排
2024年碳达峰碳中和工作安排2024年，作为全球应对气候变化的重要举措，我国将全面推进碳达峰碳中和工作。
为了有效应对气候变化并实现可持续发展，我国将制定一系列政策和措施，加强碳达峰碳中和工作的推进。
一、加强政策制定与顶层设计政府将出台更为具体、明确的碳达峰碳中和行动方案。
重点加强对高碳排放行业的管理和调控，推进低碳技术与绿色产业发展，并优化能源结构，加大可再生能源和清洁能源的开发和利用力度。
同时，制定和完善碳排放权交易制度，推动企业降低碳排放，增强企业的自主减排意识。
二、加大科技创新与技术推广加强科技创新，推动绿色技术的研发和应用。
鼓励企业通过技术创新，提高资源利用效率和能源利用效率，降低碳排放。
加大对关键领域和重点行业绿色技术的研发投入。
同时，提高技术转化和推广的效率，培养和引进绿色技术人才。
三、加强能源结构调整与清洁能源发展加大对可再生能源和清洁能源的投资力度，提高可再生能源和清洁能源的利用比例。
推动煤炭消费的减少，加快煤炭消费的结构调整，推进清洁能源的发展和利用。
加大对石油、天然气等传统能源的利用效率的提高，推动传统能源的清洁化。
四、加强工业转型与减排措施实施推动高碳排放行业的结构调整和技术创新，加大对高碳排放行业的减排力度。
鼓励企业进行低碳技术改造，推广低碳生产方式。
加强对排污企业的监管，加大对高耗能、高污染企业的关停整治力度。
加强绿色供应链建设，优化物流和运输方式，降低运输过程中的碳排放。
五、加强环境监测与评估加强碳排放数据的收集和监测工作。
建立健全碳排放数据的统计和监测体系，及时掌握各个行业和地区的排放情况。
加强环境影响评价工作，确保碳达峰碳中和工作的实施符合环保要求，保护生态环境的可持续发展。
六、加强国际合作与交流积极参与国际气候变化谈判，加强与各国的合作与交流。
加大对发展中国家的支持力度，帮助发展中国家推进低碳发展。
倡导全球环境保护和生态文明建设，共同应对全球气候变化的挑战。
七、加强宣传教育与公众参与加强碳达峰碳中和工作的宣传教育工作，提高公众对气候变化的认识和理解。
碳中和树木干重计算公式
碳中和树木干重计算公式
碳中和树木干重的计算公式可以根据树木的直径、高度和树种来进行估算。
一般来说，树木的干重可以通过测量树木的直径和高度，然后根据树种的特性应用相应的计算公式来估算。
以下是一个常用的计算公式：
对于常见的树种，可以使用以下公式来估算树木的干重：
干重（kg）= 0.2 (直径^2) 高度树种系数。
其中，直径是树木胸径（即树干直径，一般是离地1.3米处的直径，单位为米），高度是树木的高度（单位为米），树种系数是根据不同树种的特性而定的系数。
需要注意的是，不同的树种具有不同的生长特性和密度，因此需要针对不同的树种选择相应的系数来进行计算。
此外，这个公式是一个估算值，实际的树木干重可能会受到其他因素的影响，如树木的健康状况、生长环境等。
另外，还有一些更精确的方法来测量树木的干重，比如通过对
树木进行砍伐并进行称重来得到准确的干重数据。
这需要专业设备
和技术来进行，一般用于科研或监测项目中。
总之，树木干重的计算涉及到树木的直径、高度和树种等因素，可以通过相应的计算公式来进行估算，但需要注意到这只是一个估
算值，实际情况可能会有所偏差。
国际碳排放量计算公式
国际碳排放量计算公式
国际碳排放量计算公式主要包括以下几个因素：
1. 经济活动：计算碳排放量需要考虑各种经济活动的能源消耗情况，包括工业生产、交通运输、能源供应等。
通常使用能源消耗数据和能源排放系数来计算碳排放量。
2. 能源消耗：根据各种能源的消耗情况，可以计算出碳排放量。
常用的能源包括煤炭、石油、天然气等，每种能源的燃烧产生的二氧化碳排放系数不同。
3. 人口和人均碳排放：人口数量和人均碳排放量也是计算碳排放量的重要因素。
通常将总碳排放量除以人口数量，得到人均碳排放量。
4. 森林和土地利用变化：森林和土地利用变化也会对碳排放量产生影响。
例如，森林的砍伐和土地的垦殖会导致二氧化碳的释放。
综合考虑以上因素，国际碳排放量计算公式可以表示为：
碳排放量= (能源消耗1 × 排放系数1) + (能源消耗2 × 排放系数2) + ... + (能源消耗n × 排放系数n)
其中，能源消耗为各种能源的消耗量，排放系数为各种能源的二氧化碳排放系数。
中国县域碳汇时空格局及影响因素
第４０卷第２４期２０２０年１２月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４０，Ｎｏ．２４Ｄｅｃ．，２０２０基金项目：国家重点研发计划支持项目（２０１８ＹＦＣ０７０４７０１）；天津市科技发展战略研究计划项目（１９ＺＬＺＸＺＦ００３２０）；天津市教委社科重大项目（２０１８ＪＷＺＤ４６）收稿日期：２０２０⁃０３⁃０３；㊀㊀网络出版日期：２０２０⁃１１⁃０５∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｗａｎｇｒｕｉ＿１９８５＠ｔｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０２００３０３０３８９张赫，彭千芮，王睿，强文丽，张建勋．中国县域碳汇时空格局及影响因素．生态学报，２０２０，４０（２４）：８９８８⁃８９９８．ＺｈａｎｇＨ，ＰｅｎｇＱＲ，ＷａｎｇＲ，ＱｉａｎｇＷＬ，ＺｈａｎｇＪＸ．ＳｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｐａｔｔｅｒｎｓａｎｄｆａｃｔｏｒｓｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｃｏｕｎｔｙｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｓｉｎＣｈｉｎａ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２０，４０（２４）：８９８８⁃８９９８．中国县域碳汇时空格局及影响因素张㊀赫１，彭千芮１，王㊀睿１，∗，强文丽２，张建勋１１天津大学建筑学院，天津㊀３０００７２２兰州大学资源环境学院，兰州㊀７３００００摘要：以全国１３００个县级行政单位作为研究对象，利用全国县域尺度土地利用数据和社会经济数据，核算了１９９０ ２０１５年间中国县域碳汇总量，并结合标准差椭圆㊁空间自相关㊁冷热点分析和地理加权回归分析方法，探析中国县域碳汇的时空分异特征及影响因素，旨在为优化国土空间开发格局，实施差异化减排路径及推动生态文明建设提供参考㊂研究表明：（１）时空变化上，１９９０ ２０１５年中国碳汇总量呈波动下降趋势，由１３３０７．７９ˑ１０４ｔ下降至１３１９８．２７ˑ１０４ｔ；林地为主要碳汇类型，其余碳汇类型比例结构基本不变；在空间分布上，中国县域碳汇呈现 西部＞东北＞南部＞中部 的 西高东低 格局㊂（２）在空间分异和聚集上，碳汇空间分布中心向西南移动，分布范围呈收缩态势，西南地区对整体碳汇空间格局影响作用加强；１９９０ ２０１５年中国县域碳汇总量的冷热点集聚程度呈现波动稳定特征，空间集聚程度呈现高值与低值聚集，高－低区域零星分布的特征㊂（３）从影响因素分析来看，２０１５年经济发展㊁产业结构㊁土地利用程度对碳汇产生影响并存在空间异质性㊂建议通过合理规划县域非建设用地的土地利用方式㊁差异性制定各区域内策略㊁控制建设用地规模等方式达到县域的低碳发展㊂关键词：碳汇；时空格局；影响因素；县域；中国ＳｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｐａｔｔｅｒｎｓａｎｄｆａｃｔｏｒｓｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｃｏｕｎｔｙｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｓｉｎＣｈｉｎａＺＨＡＮＧＨｅ１，ＰＥＮＧＱｉａｎｒｕｉ１，ＷＡＮＧＲｕｉ１，∗，ＱＩＡＮＧＷｅｎｌｉ２，ＺＨＡＮＧＪｉａｎｘｕｎ１１ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３０００７２，Ｃｈｉｎａ２ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥａｒｔｈａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅ，ＬａｎｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００００，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：１３００ｃｏｕｎｔｙ⁃ｌｅｖｅｌａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｖｅｕｎｉｔｓａｃｒｏｓｓＣｈｉｎａｗｅｒｅｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｆｏｒｔｈｅｓｔｕｄｙ．Ｃｏｕｎｔｙ⁃ｌｅｖｅｌｌａｎｄｕｓａｇｅｄａｔａａｎｄｓｏｃｉｏｅｃｏｎｏｍｉｃｄａｔａｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅｔｏｔａｌｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｓｉｎＣｈｉｎａｆｒｏｍ１９９０ｔｏ２０１５．Ｃｏｍｂｉｎｉｎｇｓｔａｎｄａｒｄｄｅｖｉａｔｉｏｎｅｌｌｉｐｓｅ，ｓｐａｔｉａｌａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ，ｃｏｌｄ⁃ｈｏｔｓｐｏｔａｎａｌｙｓｉｓ，ａｎｄｇｅｏｇｒａｐｈｉｃｗｅｉｇｈｔｅｄｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｅｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓａｎｄｆａｃｔｏｒｓｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｔｈｅｓｅｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｓｗｅｒｅｅｘｐｌｏｒｅｄ．ＴｈｉｓｓｔｕｄｙａｉｍｓｔｏｐｒｏｖｉｄｅａｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇＣｈｉｎａᶄｓｌａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｐａｔｔｅｒｎｓｔｏｉｍｐｌｅｍｅｎｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅｄｅｍｉｓｓｉｏｎｒｅｄｕｃｔｉｏｎｐａｔｈｓａｎｄｐｒｏｍｏｔｅｔｈｅｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔｏｆａｎｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｃｉｖｉｌｉｚａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｓｈｏｗｓｔｈａｔ：（１）Ｉｎｔｅｒｍｓｏｆｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｎｇｅｓ，Ｃｈｉｎａᶄｓｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｓｓｈｏｗｅｄａｄｅｃｌｉｎｉｎｇｔｒｅｎｄｆｒｏｍ１９９０ｔｏ２０１５，ｗｉｔｈａｒｅｄｕｃｔｉｏｎｉｎｃａｒｂｏｎｆｒｏｍ１３３０７７９００ｔｏｎｓｔｏ１３１９８２７００ｔｏｎｓ．Ｆｏｒｅｓｔｌａｎｄｗａｓｔｈｅｐｒｉｍａｒｙｔｙｐｅｏｆｃａｒｂｏｎｓｉｎｋ，ａｎｄｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｔｈｅｒｅｍａｉｎｉｎｇｔｙｐｅｓｗｅｒｅｂａｓｉｃａｌｌｙｕｎｃｈａｎｇｅｄ．Ｉｎｔｅｒｍｓｏｆｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ｔｈｅｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｓｗｅｒｅｇｅｎｅｒａｌｌｙｇｒｅａｔｅｒｉｎｔｈｅｗｅｓｔｔｈａｎｉｎｔｈｅｅａｓｔ，ｆｏｌｌｏｗｉｎｇａｗｅｓｔ＞ｎｏｒｔｈｅａｓｔ＞ｓｏｕｔｈ＞ｍｉｄｄｌｅｐａｔｔｅｒｎ．（２）Ｄｕｒｉｎｇｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈ，ｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｅｎｔｅｒｏｆｔｈｅｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｓｗａｓｍｏｖｉｎｇｔｏｔｈｅｓｏｕｔｈｗｅｓｔ，ａｎｄｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｒａｎｇｅｗａｓｓｈｒｉｎｋｉｎｇ．Ｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｔｈｅｓｏｕｔｈｗｅｓｔｒｅｇｉｏｎｏｎｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｓｐａｔｉａｌｐａｔｔｅｒｎｏｆｔｈｅｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｓｗａｓｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎｅｄ．Ｆｒｏｍ１９９０ｔｏ２０１５，ｔｈｅｄｅｇｒｅｅｏｆｃｏｌｄａｎｄｈｏｔｓｐｏｔａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｓｓｈｏｗｅｄａｓｔａｂｌｅｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｓｐａｔｉａｌａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎｓｈｏｗｅｄｃｌｕｓｔｅｒｓｏｆｈｉｇｈ⁃ｖａｌｕｅａｎｄｌｏｗ⁃ｖａｌｕｅｎｕｍｂｅｒｓ，ａｎｄｓｐｏｒａｄｉｃｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｈｉｇｈａｎｄｌｏｗｒｅｇｉｏｎｓ．（３）Ｂｙａｎａｌｙｚｉｎｇｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｉｎ２０１５，ｅｃｏｎｏｍｉｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，ａｎｄｌａｎｄｕｓａｇｅ，ａｌｌｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄｉｍｐａｃｔｓｏｎｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｓ，ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇｓｐａｔｉａｌｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙ．Ｉｔｉｓｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｄｔｏｉｎｃｒｅａｓｅｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｓａｎｄｒｅｄｕｃｅｅｍｉｓｓｉｏｎｓａｔｃｏｕｎｔｙ⁃ｌｅｖｅｌｂｙｐｒｏｐｅｒｐｌａｎｎｉｎｇｏｆｌａｎｄｕｓａｇｅｆｏｒｎｏｎ⁃ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｌａｎｄ，ｆｏｒｍｕｌａｔｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｉｅｓｆｏｒｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｓａｎｄｒｅｄｕｃｉｎｇｅｍｉｓｓｉｏｎｓｆｏｒｖａｒｉｏｕｓｒｅｇｉｏｎｓ，ａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇｔｈｅｅｘｔｅｎｔｏｆｌａｎｄｕｓｅｄｆｏｒｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｓ；ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｐａｔｔｅｒｎ；ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓ；ｃｏｕｎｔｙ；Ｃｈｉｎａ土地利用／覆被变化深刻作用于陆地生态系统的碳循环，对全国和区域气候变化产生了举足轻重的影响［１］㊂１９８０年到２００５年间，由于土地利用方式的转变，我国人为源排放量由陆地生态系统存储的３倍增长到１０倍，生态环境恶化明显［２］㊂同时，作为全球温室气体排放的大国，我国２０１９年全球温室气体排放量高居首位㊂事实上，我国承诺到２０２０年碳排放强度比２００５年下降４０％ ４５％［３］㊂县域作为城乡土地增减挂钩的直接单元［４］，其非建设用地的土地利用方式对大气温室气体含量的调节作用不容忽视，利用其碳贮存量增加而产生减排效果，对推动我国城乡控碳减排有极大意义［５］㊂在此背景下，加强对我国县域非建设用地碳汇规模与规律研究，对构建基于低碳导向的国土空间组织体系，优化国土空间开发格局，实施差异化减排，增强生态系统固碳能力具有重要的理论和现实意义㊂随着碳中和（ｃａｒｂｏｎｎｅｕｔｒａｌ）概念的提出， 碳汇 指个人或组织等以碳中和方式向从事 碳中和 业务的中介机构支付基金，最后以植树等形式用于碳减排的过程和机制［６⁃７］㊂通过改变非建设用地的土地利用／覆被方式，对其进行合理的开发利用，可以降低土地利用碳排放占人为碳排放的比例，将此时的土地利用变化发挥出碳汇作用［８］㊂迄今为止，国内外学者针对土地利用碳源／汇相关研究主要集中于以下三个方面：首先，通过构建计算模型对碳汇／源进行总量计算和效应评估来探析不同区域的碳汇时空特征㊂Ｎａｉｐａｌ等［９］通过建立土壤侵蚀模型，研究了在一定时期内土地利用变化下莱茵河流域的碳循环特征；彭文甫等［１０］构建了碳排放㊁碳足迹等模型计算并分析四川省土地利用碳汇的时空变化特征㊂其次，研究土地利用方式转变对碳汇的影响㊂裴杰等［１１］利用地理信息技术分析了深圳市土地利用／覆被变化情况及其导致的碳效应变化；张海凤和崔桂善［１２］通过总结不同中碳收支的特点对土地覆被类型转化下的碳源／汇变化的影响进行了分析，罗谷松和李涛［１３］运用ＳｕｐｅｒＳＢＭ⁃ｕｎｄｅｓｉｒａｂｌｅＤＥＡ等方法分析了碳排放影响下中国省域土地利用效率的影响因素㊂第三，探究影响土地利用碳源／汇的相关因素以及对应的控碳减排策略㊂李小康等［１４］通过分析土地利用结构及碳排放的变化发现控制建设用地总量对控碳减排意义重大；Ｃｈｅｎ等［１５］结合涡度协方差法分析发现气候带类型和植树造林是影响碳封存的主要因素㊂纵观现有研究成果，研究尺度主要集中于国家㊁区域和省域层面，对县域的研究相对缺乏，已有研究中仅赵荣钦等［１６⁃１７］对中原经济区和河南省的县域碳收支状况进行了核算和分析㊂县域作为中国经济社会发展的基本单元，开展碳汇在其尺度下的时空变化特征和影响因素的分析，对评估县级尺度的生态状况以及推动区域低碳协调发展意义重大㊂基于此，针对全国县域，基于全国土地利用数据（１９９０ ２０１５），运用标准差椭圆分析方法㊁空间自相关分析方法和地理加权回归分析方法，着重研究：①中国县域碳汇随时间变化的特征；②中国县域碳汇的空间分异格局；③中国县域碳汇的时空变化规律和影响因素㊂１㊀研究区域与数据来源１．１㊀研究区域按照中国现行的行政区划，县级行政区包括地级市的市辖区㊁县级市㊁县㊁自治县㊁旗㊁自治旗㊁林区㊁特区等８种㊂由于地级市的市辖区㊁县级市以及部分特区的土地利用以城镇建设用地为主，其功能主要体现在碳排放上而固碳能力较低，所以不在讨论的范围内㊂综上，通过筛选最后选定包含县㊁自治县㊁旗㊁自治旗㊁林区９８９８㊀２４期㊀㊀㊀张赫㊀等：中国县域碳汇时空格局及影响因素㊀０９９８㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀在内的１３３０个县级行政单位㊂１．２㊀数据来源土地利用数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｓｄｃ．ｃｎ），是以１９９０ ２０１５年６期ＬａｎｄｓａｔＴＭ／ＥＴＭ遥感影像为主要数据源，通过人工目视解译获取㊂通过ＡｒｃＧＩＳ１０．２，用２０１８年中国县域矢量行政边界裁剪，经过重采样为１ｋｍ的全国６期土地利用数据；应用ＥＮＶＩ４．８对土地利用数据进行编码和归类，将土地利用类型划分为林地㊁草地㊁水域㊁未利用地４大类㊁１３小类㊂耕地的农作物通过光合作用吸收空气中的ＣＯ２，但绝大多数农作物在短期内又通过呼吸作用释放到空气中去，农作物生物量作为碳汇的效果不明显［１８］，因此不在本文进行讨论㊂全国县域国民生产总值㊁产业结构等数据来源于２０１５年‘中国城市统计年鉴“㊁‘区域经济统计年鉴“㊁相关地市级统计年鉴及环境统计公报等㊂２㊀计算与研究方法２．１㊀计算方法土地利用的碳汇估算主要涉及耕地㊁林地㊁草地㊁水域和未利用地的碳汇㊂耕地作为碳源［１８］，在本文中不进行研究；林地㊁草地㊁水域和未利用地为碳汇，为主要研究对象㊂因此，碳汇估算模型可表达如下：Ｃｓ＝ðｓｉ＝ðｎｉ＝１Ａｉαｉ（１）式中，Ｃｓ为碳汇量，ｓｉ为第ｉ种土地利用类型产生的碳汇量；Ａｉ为第ｉ种土地利用类型（林地㊁草地㊁水域㊁未利用地）面积，αｉ为第ｉ种土地利用类型的碳汇系数㊂２．１．１㊀碳汇系数的确定碳汇系数根据不同用地类型，通过跟踪国内外期刊的研究成果进行确定（表１）㊂将林地按照郁闭度大小分为有林地㊁灌木林㊁疏林地和其他林地４种类型㊂将草地按照覆盖度大小分为高覆盖度草地㊁中覆盖度草地和低覆盖度草地３种类型㊂将我国水域分为河渠㊁湖泊㊁水库坑塘㊁滩涂和滩地５种类型㊂未利用地指我国还未利用的土地或难以利用的土地类型，包括沙地㊁戈壁㊁盐碱地㊁沼泽地㊁裸土地㊁裸岩石质地和其他未利用地等㊂我国未利用地有的是碳汇㊁有的是碳排放，但都较弱，根据赖力等［２３］的研究，取未利用地碳汇系数为０．０００５ｔｈｍ－２ａ－１㊂表１㊀土地利用类型及对应的碳汇系数Ｔａｂｌｅ１㊀Ｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆｌａｎｄ⁃ｕｓｅｔｙｐｅ土地利用类型ＲｅｆｅｒｅｎｃｅｓＣｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ参考来源Ｌａｎｄ⁃ｕｓｅｔｙｐｅ碳汇系数林地Ｗｏｏｄｌａｎｄ有林地０．８７ｔｈｍ－２ａ－１Ｆａｎｇ等［１９］㊁Ｔａｎｇ等［２０］灌木林０．２３ｔｈｍ－２ａ－１疏林地０．５８ｔｈｍ－２ａ－１其他林地０．２３２７ｔｈｍ－２ａ－１草地Ｇｒａｓｓ高覆盖度草地０．１３８ｔｈｍ－２ａ－１Ｐｉａｏ等［２１］㊁方精云等［１８］中覆盖度草地０．０４６ｔｈｍ－２ａ－１低覆盖度草地０．０２１ｔｈｍ－２ａ－１水域Ｗａｔｅｒ河渠０．６７１ｔｈｍ－２ａ－１孔东升和张灏［２２］湖泊０．３０３ｔｈｍ－２ａ－１水库坑塘０．３０３ｔｈｍ－２ａ－１滩涂０．５６７ｔｈｍ－２ａ－１滩地０．５６７ｔｈｍ－２ａ－１未利用地Ｕｎｕｓｅｄｌａｎｄ未利用地０．０００５ｔｈｍ－２ａ－１赖力等［２３］２．１．２㊀碳汇强度考虑到用地面积大小对碳汇总量的影响，本文构建碳汇强度的概念来对单位土地碳汇能力进行衡量，并且就碳汇强度进行局部自相关分析㊂碳汇强度计算公式如下：Ｃｐ＝Ｃｓ／Ｓｕ（２）式中，Ｃｐ为碳汇强度；Ｃｓ为碳汇总量（ˑ１０４ｔ），Ｓｕ为非建设用地面积㊂２．２㊀研究方法２．２．１㊀标准差椭圆分析法基于ＡｒｃＧＩＳ１０．２的空间分析功能，采用标准差椭圆分析方法［２４］对全国整体的碳汇在空间位置的分布情况进行分析㊂椭圆的长轴表征数据集分布的主要方向，其面积表征数据集分布的集聚（分散）程度㊂２．２．２㊀空间相关分析法基于ＡｒｃＧＩＳ１０．２的局部空间自相关分析功能，使用空间联系局域指标（ＬｏｃａｌＩｎｄｉｃａｔｏｒｓｏｆＳｐａｔｉａｌＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，ＬＩＳＡ）对区域整体相关程度进行衡量［２５⁃２６］：当ＭｏｒａｎᶄｓＩ为正数时，表示碳汇量在空间上呈集聚分布；当ＭｏｒａｎᶄｓＩ为负数时，表示碳汇量在空间上呈分散分布㊂冷点与热点的识别能进一步讨论的空间分布是聚集㊁分散或是随机的，目的是识别全国县域碳汇热点与冷点的空间分布㊂在ＡｒｃＧＩＳ中，采用Ｇｅｔｉｓ⁃ＯｒｄＧ∗统计量测度全国县域碳汇在局部空间的依赖性及异质性，Ｇｉ∗（ｄ）值为正表示高值聚类，即 热点区 ；反之为低值聚类，即 冷点区 ［２７⁃２８］㊂２．２．３㊀地理加权回归分析法地理加权回归分析（ＧｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｌｙＷｅｉｇｈｔｅｄＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，ＧＷＲ），可以量化反映空间数据关系中的异质性特征，与传统回归模型相比，可以对不同空间进行局部地加权回归模型，并求解［２９］㊂县域碳汇的空间异质性是应用地理加权回归模型进行分析的前提条件，采用ＡＩＣ法与核密度估计求得带宽，利用高斯函数来确定权重，选取Ｆｏｔｈｅｒｉｎｇｈａｍ等提出的方法作为计算准则，即当ＡＩＣ值取最小值时，则此时的带宽为最佳带宽［３０］㊂以上所有操作均通过ＡｒｃＧＩＳ１０．２软件完成㊂３㊀中国县域碳汇时空分布特征３．１㊀１９９０ ２０１５中国县域碳汇的时序变化３．１．１㊀时序变化总体特征１９９０ ２０１５年中国碳汇总量呈波动下降趋势，碳汇量从１３３０７．７９ˑ１０４ｔ下降至１３１９８．２７ˑ１０４ｔ（图１）㊂可以将净碳汇总量的变化划分为３个阶段，即大幅下降⁃上升⁃缓慢下降㊂具体表现为，１９９０ １９９５年间，碳汇呈现急剧下降的趋势，从１９９０年的１３３０７．７９ˑ１０４ｔ，至１９９５年达到１３００３．４１ˑ１０４ｔ的谷值；之后近１０年内回升，到２００５年，碳汇达到１３２３１．４６ˑ１０４ｔ；随后缓慢下落，到２０１５年达到１３１９８．２７ˑ１０４ｔ㊂图１㊀１９９０ ２０１５年中国碳汇总量及比重Ｆｉｇ．１㊀ＴｏｔａｌｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｖｏｌｕｍｅａｎｄｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｉｎＣｈｉｎａ，１９９０ ２０１５１９９８㊀２４期㊀㊀㊀张赫㊀等：中国县域碳汇时空格局及影响因素㊀３．１．２㊀时序变化比例结构碳汇类型主要以林地碳汇为主，占比约８０％，依次是草地（约１３．５％）㊁水域（约４．０％）和未利用地（约２．５％）（图１）㊂进一步对不同碳汇类型的比例结构展开分析，虽然比例结构大体没变，但在演变趋势上略有不同，高覆盖度草地㊁滩地碳汇都在１９９５年达到最低值，并在之后的年份里回升；滩涂㊁疏木林㊁沼泽地的碳汇均呈现先上升再波动下降的趋势；而其他类型的碳汇则呈现波动维稳的状态㊂３．２㊀１９９０ ２０１５中国县域碳汇的空间格局图２㊀１９９０ ２０１５年中国县域碳汇空间分布Ｆｉｇ．２㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｃｏｕｎｔｙｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｓｉｎＣｈｉｎａ，１９９０ ２０１５３．２．１㊀空间总体格局从全国县域碳汇空间分布来看（图２），１９９０ ２０１５年间，中国县域碳呈现差异化分布的空间格局，在区域上［３１］呈现不同的变化趋势㊂从碳汇总量来看，全国县域碳汇大致呈现 西部＞东北＞南部＞中部 的 西高东低 格局；碳汇低值区域主要集中在新疆西北部㊁内蒙古西南部㊁甘肃㊁陕西㊁宁夏㊁山西㊁河北㊁河南㊁山东㊁安徽以及江苏北部；而碳汇高值区域主要集中于内蒙古东北部㊁西藏㊁浙江㊁江苏㊁福建地区；四川㊁云南㊁贵州广西等地碳汇高值与低值区域相间分布㊂分时段看，１９９０ １９９５年间，碳汇空间格局有所变化，内蒙古中部㊁西藏北部碳汇均有所下降；１９９５ ２０１５年间，内蒙古中部㊁西藏北部碳汇量回升，四川西北部碳汇增加㊂整体上看，我国内蒙古中部㊁黑龙江㊁吉林㊁辽宁㊁山东㊁河南㊁安徽等地碳汇总量下降较多，而新疆南部㊁陕西㊁陕西以及我国华中㊁华南㊁西南部分地区的碳汇则呈上升趋势㊂２９９８㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀３．２．２㊀空间分异特征图３㊀１９９０ ２０１５年中国县域碳汇标准差椭圆㊀Ｆｉｇ．３㊀ＥｌｌｉｐｓｅｓｔａｎｄａｒｄｄｅｖｉａｔｉｏｎｏｆｃｏｕｎｔｙｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｓｉｎＣｈｉｎａ，１９９０ ２０１５从标准差椭圆方法揭示的空间分异格局来看（图３），碳汇整体以东北⁃西南的方向为主导，空间分布中心存在向西南移动的趋势，空间分布范围呈现收缩态势㊂在分异形状上，１９９１ ２０１１年，全国净碳汇空间分布标准差椭圆短轴与长轴的比值总体呈现出两阶段的规律，１９９０ ２０１０年间，全国净碳汇空间分布标准差椭圆短轴与长轴的比重呈现出增加的趋势，随后２０１０ ２０１５年间基本上保持不变，下降趋势极慢㊂在分异方向上，１９９０ ２０１５年间，全国碳汇空间分布标准差椭圆方位角在波动中呈现总体增长的趋势（表２）㊂１９９０ １９９５年，方位角不断缩小，西南部地区对全国碳汇空间格局的影响作用加强；１９９５ ２０００年，方位角不断增大，东北地区对全国净碳汇空间格局的影响作用加强；２０００ ２００５年，方位角不断缩小，随后保持不变，西南部地区的碳汇量对全国碳汇空间格局的影响作用加强后，趋于平稳㊂表２㊀１９９０ ２０１５年中国县域碳汇标准差椭圆测算结果Ｔａｂｌｅ２㊀ＥｌｌｉｐｓｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｓｔａｎｄａｒｄｄｅｖｉａｔｉｏｎｏｆｃｏｕｎｔｙｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｓｉｎＣｈｉｎａ，１９９０ ２０１５年份Ｙｅａｒ中心坐标经度Ｃｅｎｔｅｒｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｌｏｎｇｉｔｕｄｅ／（ʎ）中心坐标纬度Ｃｅｎｔｅｒｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｌａｔｉｔｕｄｅ／（ʎ）短半轴Ｓｈｏｒｔｓｅｍｉ⁃ａｘｉｓ／ｋｍ长半轴Ｌｏｎｇｓｅｍｉ⁃ａｘｉｓ／ｋｍ方位角Ａｚｉｍｕｔｈ／（ʎ）短轴／长轴Ｓｈｏｒｔａｘｉｓ／ｌｏｎｇａｘｉｓ１９９０１１１．７４８９７３０．１９８１０８．２１６８７１２．３６７５５６１．７２９１６０．６６４３８９１９９５１１１．７５５４１３０．０４０４６８．１６５８３１２．１８２３７６０．９９１２８０．６７０２９９２０００１１１．６８４８５３０．１１０６０８．２２６１８１２．２４７６１６３．１０３７６０．６７１６５６２００５１１１．６７９０２３０．１３５５８８．２３１７３１２．２４７８９６２．７９７５７０．６７２０９４２０１０１１１．６７３３０３０．１４０５４８．２２５８２１２．２４３００６２．７９２１７０．６７１８８２０１５１１１．６６５８７３０．１４７５３８．２２４６６１２．２４８０７６２．７６９５４０．６７１５０７３．２．３㊀空间聚集特征从冷热点的空间分布变化看（图４），中国县域碳汇总量的冷热点空间分布集聚程度呈现波动稳定的特征㊂整体上看，碳汇总量热点以黑龙江㊁内蒙古北部，西藏南部和广东㊁湖南交界处为中心，在其周围呈连片分布；碳汇总量冷点在山西㊁陕西㊁河北㊁河南㊁安徽㊁江苏等地连片分布，并且在四川㊁重庆和贵州交界处有少量分布㊂在时空上，１９９０ １９９５年间，我国西部的碳汇总量热点从西藏藏族自治区的尼玛县㊁双湖县和改则县消失，演变为围绕西藏南部的加查县㊁那曲县㊁班戈县等地分布的格局；１９９５ ２０００年，我国西部的碳汇总量的热点逐渐变化为１９９０年的格局特征，并在２０００ ２０１５年间保持较为平稳的态势㊂１９９０ ２０１５年，我国东南部碳汇总量热点呈现先扩大再逐渐缩小的过程；１９９０ １９９５年，我国东南部碳汇热点区域呈现向湖南桂阳县㊁嘉禾县㊁临武县等地聚集特征，热点分布范围有扩大趋势；１９９５ ２０１５，我国西南部碳汇总量热点分布范围逐年缩小㊂１９９０ ２０００年间，我国东北部碳汇总量热点区域不断缩小，体现在内蒙古阿鲁科尔㊁巴林右旗㊁克什克腾㊁扎鲁特旗等地逐渐退出碳汇总量热点区；２０００ ２０１５年，我国东北部碳汇总量热点区域逐渐扩大㊂从我国县域碳汇总量冷热点的时空分布可以看出，我国碳汇总量整体格局是西南㊁东南㊁东北多，中部少，空间集聚性和整体分布波动维稳㊂从局部空间自相关来看（图５），中国县域碳汇强度的空间集聚程度变化不明显，具有高值与低值聚集，３９９８㊀２４期㊀㊀㊀张赫㊀等：中国县域碳汇时空格局及影响因素㊀图４㊀１９９０ ２０１５年中国县域碳汇的热点分析Ｆｉｇ．４㊀ＴｈｅｏｆｈｏｔｓｐｏｔａｎａｌｙｓｉｓｏｆｃｏｕｎｔｙｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｓｉｎＣｈｉｎａ，１９９０２０１５图５㊀１９９０ ２０１５年中国县域碳汇强度的ＬＩＳＡ集聚图Ｆｉｇ．５㊀ＬＩＳＡｃｌｕｓｔｅｒｍａｐｏｆｐｅｒｃａｐｉｔａｃｏｕｎｔｙｃａｒｂｏｎｓｉｎｋｓｉｎＣｈｉｎａ，１９９０ ２０１５高⁃低区域零星分布的特点㊂其中，碳汇强度高值区域集聚在湖南㊁江西㊁福建㊁浙江及云南㊁四川㊁黑龙江㊁吉林㊁辽宁的部分地区；碳汇强度低值区域集聚在新疆西北部㊁内蒙古西部，青海东部，以及宁夏㊁甘肃㊁山西㊁河北㊁山东㊁河南㊁安徽等地；高⁃低区域较稀少，零星分布于陕西㊁山西㊁河南及京津冀地区㊂对比中国县域碳汇总量的冷热点和中国县域碳汇强度的局部空间自相关时空分布，整体上看，我国东北４９９８㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀部鄂伦春自治旗㊁漠河县㊁塔城县等地，东南部桂阳县㊁嘉禾县等地的碳汇总量与碳汇强度都出现了高值聚集的特征；而西藏加查县㊁那曲县等地的碳汇总量虽然呈现热点分布，但是碳汇强度却在低值聚类区域；而我国中部和东部沿海地区的陕西㊁江苏㊁河北等地的县域碳汇总量和碳汇强度等处于冷点和低值聚类区域㊂４㊀影响因素分析在对碳汇影响因素的研究中，大多数学者从气候条件㊁植被类型角度对碳汇能力进行分析㊂但本文在变量选取时主要考虑了以下两个方面：首先，本文在非建设用地的土地利用视角下对县域碳汇的空间分异进行研究，同时想要考察城镇化过程以及产业结构调整对我国的碳汇是否真正起到了促进作用；其次，地理加权回归方法对各个变量是否存在多重共线性要求较高，选取多个变量容易产生多重共线性，基于以上原因，本文重点选取了经济发展㊁产业结构和土地利用程度作为研究的解释变量㊂各解释变量的定义和选取理由：①经济发展：不同地区处于不同经济发展阶段，其经济发展水平也不同，经济发展带来大量的城市开发，碳汇也随之减少㊂用国民生产总值（ＧＤＰ）来表征地区经济发展㊂②产业结构：工业高排放与高污染的特征对环境的胁迫效应明显，要促进我国生态文明建设，产业结构升级和增汇同样重要㊂用工业产值占ＧＤＰ总量的比例表征产业结构㊂③土地利用程度：土地利用程度越低，碳汇通常更高，随着城市建设用地的扩张，碳汇量也会减少㊂用县域建设用地面积和县域总面积的比值表征土地利用程度㊂由于各个变量的量纲不同，因此对各个数据进行最大－最小值标准化处理，通过ＡｒｃＧＩＳ１０．２对我国１３３０个县域数据进行地理加权回归，回归结果为回归的整体结果输出，包括回归的拟合系数㊁最优带宽和ＡＩＣ值（表３）㊂表３㊀ＧＷＲ模型的整体估计结果Ｔａｂｌｅ３㊀ＯｖｅｒａｌｌｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅＧＷＲｍｏｄｅｌＲ２调整Ｒ２ＡｄｊｕｓｔｅｄＲ２残差平方和ＲｅｓｉｄｕａｌｓＳＳ带宽ＢａｎｄｗｉｄｔｈＡＩＣｃ０．５９０．５６１．３４３．４６－５４８６．６４㊀㊀ＲｅｓｉｄｕａｌｓＳＳ：残差平方和ＲｅｓｉｄｕａｌｓＳｕｍｏｆＳｑｕａｒｅｓ；ＡＩＣｃ：改良的赤池信息量准则ＡｋａｉｋｅＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＣｒｉｔｅｒｉｏｎ，ｃｏｒｒｅｃｔｅｄ通过地理加权回归的方法，可以得到每个县的回归方程，而这些结果可以考虑到各省市在空间地理位置的相互影响，因此结果可以充分考察各地区的空间异质性㊂从各因素的影响程度来看（图６），２０１５年经济发展和土地利用程度对中国县域碳汇的影响远高于产业结构产生的影响㊂经济发展和产业结构因素除了在个别地区对碳汇产生负相关外，大部分区域均呈正相关；土地利用方式则在全部区域与碳汇均呈负相关（图７㊁图８）㊂４．１㊀经济发展对碳汇的影响ＧＤＰ的回归系数波动较大（－１１．２１６３０５ ５．４３３８１９），说明经济发展对全国县域碳汇影响的地区差异较大（图６），但是仍然存在空间异质性的现象㊂整体上看，２０１５年经济发展对碳汇影响能力较小，呈现出在西藏东南部和四川西部的回归系数高绝对值区域㊂２０１５年林芝市米林县㊁墨脱县㊁朗县，昌都市八宿县㊁洛隆县㊁边坝县以及山南市加查县㊁错那县和嘉黎县，说明经济发展对当地的碳汇产生了较强的负影响，在这类区域应该转变经济发展方式，促进增汇减排㊂而在甘孜阿坝自治州的德格县㊁白玉县等地回归系数为正值且高于全国其它县域，说明经济发展对当地的碳汇产生了较强的正影响，说明经济发展促进了当地的环保业发展㊂４．２㊀产业结构对碳汇的影响从产业结构来看（图７），产业结构代表第二产业产值占整个国民生产总值的比重，从这一指标考察产业结构对碳汇的影响，若碳汇随着产业结构的增加而增加，则说明技术进步在其中起到了积极作用㊂２０１５年，产业结构与碳汇在内蒙古赤峰市阿鲁科尔自治旗㊁林西县㊁翁牛特旗等地，内蒙古昌都市贡觉县㊁边坝县㊁查雅县等地，西藏林芝市米林县㊁墨脱县等地呈正相关，说明技术水平进步在这些地区对增汇产生了正面影响㊂然５９９８㊀２４期㊀㊀㊀张赫㊀等：中国县域碳汇时空格局及影响因素㊀而在内蒙古呼伦贝尔市阿荣县㊁兴安盟，黑龙江龙江县㊁漠河县㊁嫩江县等地均呈现负相关，表明产业结构对碳汇产生负影响，即二产比值越高，碳汇越低，这代表在这些区域应该促进产业结构升级或者技术进步以达到增汇减排的目的㊂图６㊀２０１５年ＧＷＲ模型经济发展回归系数的空间分布㊀Ｆｉｇ．６㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆＧＤＰｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｉｎｔｈｅＧＷＲｍｏｄｅｌ，２０１５图７㊀２０１５年ＧＷＲ模型产业结构回归系数的空间分布㊀Ｆｉｇ．７㊀ＳｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｉｎｔｈｅＧＷＲｍｏｄｅｌ，２０１５图８㊀２０１５年ＧＷＲ模型土地利用程度回归系数的空间分布㊀Ｆｉｇ．８㊀Ｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｌａｎｄ－ｕｓｅｄｅｇｒｅｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｉｎｔｈｅＧＷＲｍｏｄｅｌ，２０１５４．３㊀土地利用程度对碳汇的影响土地利用程度越低，碳汇通常更高，随着城市建设用地的扩张，碳汇量也会减少㊂土地利用程度与全国县域碳汇呈现明显的负相关性，影响程度在地域上存在差异性㊂整体上看（图８），２０１５年土地利用程度对碳汇的影响程度沿胡焕庸线呈现鲜明的差异，即在西北半壁的影响程度高于东南半壁的影响程度，说明在我国西北半壁的县域应该更加谨慎增加建设用地面积，合理利用和开发土地；在东南半壁的县域应注重调整非建设用地的土地使用格局，增加生态用地面积，植树造林，保护和增加林地㊁湿地等碳汇系数高的用地类型㊂５㊀结论与建议５．１㊀结论通过对１９９０ ２０１５年间中国县域碳汇总量时空格局进行分析，基于标准差椭圆㊁局部空间自相关㊁冷热点分析和地理加权回归分析方法，探析中国县域碳汇的时空分异特征及影响因素，其主要结论如下：（１）从时空变化规律上看，１９９０ ２０１５年中国碳汇总量呈波动下降趋势，从１３３０７．７９ˑ１０４ｔ下降至１３１９８．２７ˑ１０４ｔ；但不同碳汇类型的比例结构保持不变，碳汇类型主要以林低碳汇为主，占比约８０％，依次是草地（约１３．５％）㊁水域（约４．０％）和未利用地（约２．５％）㊂在空间分布上，中国县域碳汇总体呈现差异化分布的空间格局，在区域上呈现不同的变化趋势，大致呈现 西部＞东北＞南部＞中部 的 西高东低 格局㊂６９９８㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀（２）从空间分异和空间聚集格局来看，碳汇空间分布中心整体存在向西南移动的趋势，空间分布范围呈现收缩态势，西南地区对全国县域碳汇空间格局的影响作用加强；１９９０ ２０１５年中国县域碳汇总量的冷热点空间分布集聚程度呈现波动稳定的特征，而中国县域碳汇强度的空间集聚程度变化不明显，具有高值与低值聚集，高－低区域零星分布的特点㊂（３）从影响因素来看，２０１５年经济发展对全国县域碳汇产生了较弱的影响，产业结构对全国县域碳汇产生了较强的影响，土地利用程度对全国县域碳汇产生了负影响，且都存在空间异质性的现象㊂５．２㊀建议以全国县域作为研究对象，以１９９０ ２０１５每５年的土地利用数据为基础，从碳汇类型和碳汇总量等方面讨论了中国县域碳汇的时空变化规律㊁空间分布差异性以及其影响因素㊂基于研究，在未来发展过程中可考虑以下低碳策略：①合理规划县域非建设用地的土地利用方式㊂林地碳汇作用主要碳汇类型的作用不容忽视，而湿地和高覆盖度草地碳汇由于强大的碳吸收能力也应得到充分保护㊂因此，在县域非建设用地区域应采取扩大林地面积，保护低承载力草地和湿地，恢复退化土地，优先开发未利用地等措施来提高其碳贮量，实现生态系统增汇减排的目的㊂②根据不同县域的碳汇时空发展现状，针对性制定增汇减排目标和方案㊂例如在我国中部以及部分东部存在碳汇低值集聚的地区，其首要任务是促进产业的转型升级，加强生态文明建设，加大生态保护力度等；而在而在黑龙江㊁内蒙古北部，西藏南部㊁广东㊁湖南等高值集聚的区县，则可采用碳交易的方式 以东带西 ，拉动西部经济发展，弥补东部的 生态赤字 ㊂③严格控制建设用地规模㊂研究期内建设用地的扩张对全国范围内的碳汇均产生负影响，因此应控制建设用地的低效扩张，提高土地利用效率，集约节约用地㊂由于数据限制，计算采用精度１ｋｍ的土地利用数据进行碳汇计算，数据的栅格较大，而采用的系数法对系数的精度要求较高，会一定程度上影响计算结果的精度㊂本文仅评价分析了经济发展㊁产业结构和土地利用程度对碳汇的影响，对于格局形成的其他驱动因素和内在机制有待深入研究㊂参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］㊀ＩＰＣＣ．Ｌａｎｄｕｓｅ，ｌａｎｄ⁃ｕｓｅｃｈａｎｇｅ，ａｎｄｆｏｒｅｓｔｒｙ／／ＷａｔｓｏｎＲＴ，ＮｏｂｌｅＩ，ＢｏｌｉｎＢ，ＲａｖｉｎｄｒａｎａｔｈＮＨ，ＶｅｒａｒｄｏＤＪ，ＤｏｋｋｅｎＤＪ，ｅｄｓ．ＡＳｐｅｃｉａｌＲｅｐｏｒｔｏｆｔｈｅＩＰＣＣ．Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ：ＩＰＣＣ，２０００．［２］㊀董祚继．优化国土空间布局，推动城市低碳发展．环境经济，２０１８，（１３）：５０⁃５１．［３］㊀何建坤，刘滨，陈迎，徐华清，郭元，胡秀莲，张希良，李玉娥，张阿玲，陈文颖，韦志洪，段茂盛，张晓华，吕应运．气候变化国家评估报告（Ⅲ）：中国应对气候变化对策的综合评价．气候变化研究进展，２００６，（４）：１４７⁃１５３，２０９⁃２０９．［４］㊀包存宽．生态文明视野下的空间规划体系．城乡规划，２０１８，（５）：６⁃１３．［５］㊀叶祖达．建立低碳城市规划工具 城乡生态绿地空间碳汇功能评估模型．城市规划，２０１１，３５（２）：３２⁃３８．［６］㊀邓明君，罗文兵，尹立娟．国外碳中和理论研究与实践发展述评．资源科学，２０１３，３５（５）：１０８４⁃１０９４．［７］㊀舟丹．什么是 碳减排 ㊁ 碳中和 ㊁ 碳汇 ？中外能源，２０１１，１６（１１）：３８⁃３８．［８］㊀马晓哲，王铮．土地利用变化对区域碳源汇的影响研究进展．生态学报，２０１５，３５（１７）：５８９８⁃５９０７．［９］㊀ＮａｉｐａｌＶ，ＬａｕｅｒｗａｌｄＲ，ＣｉａｉｓＰ，ＧｕｅｎｅｔＢ，ＷａｎｇＹＬ．ＣＥ⁃ＤＹＮＡＭ（ｖ１）：ａｓｐａｔｉａｌｌｙｅｘｐｌｉｃｉｔｐｒｏｃｅｓｓ⁃ｂａｓｅｄｃａｒｂｏｎｅｒｏｓｉｏｎｓｃｈｅｍｅｆｏｒｕｓｅｉｎＥａｒｔｈｓｙｓｔｅｍｍｏｄｅｌｓ．ＧｅｏｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃＭｏｄｅｌＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，２０２０，１３（３）：１２０１⁃１２２２．［１０］㊀彭文甫，周介铭，徐新良，罗怀良，赵景峰，杨存建．基于土地利用变化的四川省碳排放与碳足迹效应及时空格局．生态学报，２０１６，３６（２２）：７２４４⁃７２５９．［１１］㊀裴杰，王力，柴子为，扶卿华，牛铮．基于ＲＳ和ＧＩＳ的深圳市土地利用／覆被变化及碳效应分析．水土保持研究，２０１７，２４（３）：２２７⁃２３３．［１２］㊀张海凤，崔桂善．土地利用／覆盖类型的变化对陆地生态系统碳收支的影响．中国资源综合利用，２０１９，３７（１）：１７６⁃１７９．［１３］㊀罗谷松，李涛．碳排放影响下的中国省域土地利用效率差异动态变化与影响因素．生态学报，２０１９，３９（１３）：４７５１⁃４７６０．［１４］㊀李小康，王晓鸣，华虹．土地利用结构变化对碳排放的影响关系及机理研究．生态经济，２０１８，３４（１）：１４⁃１９．［１５］㊀ＣｈｅｎＺ，ＹｕＧＲ，ＷａｎｇＱＦ．Ｅｆｆｅｃｔｓｏｆｃｌｉｍａｔｅａｎｄｆｏｒｅｓｔａｇｅｏｎｔｈｅｅｃｏｓｙｓｔｅｍｃａｒｂｏｎｅｘｃｈａｎｇｅｏｆａｆｆｏｒｅｓｔａｔｉｏｎ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｏｒｅｓｔｒｙＲｅｓｅａｒｃｈ，２０２０，３１（２）：３６５⁃３７４．［１６］㊀赵荣钦，刘英，马林，李宇翔，侯丽朋，张战平，丁明磊．基于碳收支核算的河南省县域空间横向碳补偿研究．自然资源学报，２０１６，３１（１０）：１６７５⁃１６８７．７９９８㊀２４期㊀㊀㊀张赫㊀等：中国县域碳汇时空格局及影响因素㊀。
二轮复习概率与统计第3讲 统计与成对数据的分析
二轮复习概率与统计第3讲统计与成对数据的分析一、单项选择题1．某公司2022年1月至7月空调销售完成情况如图，如7月份销售量是190台，若月份为x，销售量为y，由统计数据(x i，y i)(i＝1,2，…，7)得到散点图，下面四个经验回归方程类型中最适合作为销售量y和月份x的经验回归方程类型的是()A．y＝a＋bx B．y＝a＋bx2C．y＝a＋b e x D．y＝a＋b ln x2．(2022·全国甲卷)某社区通过公益讲座以普及社区居民的垃圾分类知识．为了解讲座效果，随机抽取10位社区居民，让他们在讲座前和讲座后各回答一份垃圾分类知识问卷，这10位社区居民在讲座前和讲座后问卷答题的正确率如图，则()A．讲座前问卷答题的正确率的中位数小于70%B．讲座后问卷答题的正确率的平均数大于85%C．讲座前问卷答题的正确率的标准差小于讲座后正确率的标准差D．讲座后问卷答题的正确率的极差大于讲座前正确率的极差3.(2022·济南模拟)某学校于3月12日组织师生举行植树活动，购买垂柳、银杏、侧柏、海桐四种树苗共计1 200棵，比例如图所示．高一、高二、高三报名参加植树活动的人数分别为600,400,200，若每种树苗均按各年级报名人数的比例进行分配，则高三年级应分得侧柏的数量为( )A ．34B ．46C ．50D ．704．(2022·运城模拟)从非洲蔓延到东南亚的蝗虫灾害严重威胁了国际农业生产，影响了人民生活．世界性与区域性温度的异常、旱涝频繁发生给蝗灾发生创造了机会．已知蝗虫的产卵量y 与温度x 的关系可以用模型y ＝21e c xc (其中e 为自然对数的底数)拟合，设z ＝ln y ，其变换后得到一组数据：x 20 23 25 27 30 z22.4334.6由上表可得经验回归方程z ＝0.2x ＋a ，则当x ＝60时，蝗虫的产卵量y 的估计值为( ) A ．e 6 B ．10 C ．6 D ．e 105．(2022·绵阳模拟)某车间从生产的一批产品中随机抽取了1 000个零件进行一项质量指标的检测，整理检测结果得此项质量指标的频率分布直方图如图所示，则下列结论错误的是( )A ．a ＝0.005B ．估计这批产品该项质量指标的众数为45C ．估计这批产品该项质量指标的中位数为60D ．从这批产品中随机选取1个零件，其质量指标在[50,70)的概率约为0.56．为庆祝中国共产主义青年团成立100周年，某校甲、乙两个班共70人(甲班40人，乙班30人)参加了共产主义青年团知识竞赛，甲班的平均成绩为77分，方差为123，乙班的平均成绩为70分，方差为130，则甲、乙两班全部同学的成绩的方差为( ) A ．74 B ．128 C ．138 D ．136二、多项选择题7．(2022·益阳调研)据新华社报道，“十三五”以来，中国建成了全球规模最大的信息通信网络，光纤宽带用户占比从2015年底的56%提升至94%，行政村通光纤和4G 的比例均超过了99%；中国移动网络速率在全球139个国家和地区中排名第4位；在5G 网络方面，中国已初步建成全球最大规模的5G 移动网络．如图是某科研机构对我国2023－2029年5G 用户规模和年增长率发展的预测图，则下列结论正确的是( ) 2023－2029年中国5G 用户规模和年增长率发展预测图A ．2023－2029年，我国5G 用户规模逐年增加B ．2023－2028年，我国5G 用户规模后3年的方差小于前3年的方差C ．2023－2026年，我国5G 用户规模的年增长率逐年下降D ．2023－2029年，我国5G 用户规模年增长最多的是2025年8．(2022·菏泽模拟)某地为响应“扶贫必扶智，扶智就是扶知识、扶技术、扶方法”的号召，建立农业科技图书馆，供农民免费借阅，收集了近5年借阅数据如下表：年份 2018 2019 2020 2021 2022 年份代码x 1 2 3 4 5 年借阅量y (万册)4.95.15.55.75.8根据上表，可得y 关于x 的经验回归方程为y ^＝0.24x ＋a ^，下列结论正确的有( ) A.a ^＝4.68B ．借阅量4.9,5.1,5.5,5.7,5.8的75%分位数为5.7C ．y 与x 的样本相关系数r >0D ．2023年的借阅量一定不少于6.12万册9．(2022·山东联考)为了解高中生选科时是否选物理与数学成绩之间的关系，某教研机构随机抽取了50名高中生，通过问卷调查，得到以下数据：选物理 不选物理数学成绩优异 20 7 数学成绩一般1013由以上数据，计算得到χ2＝50×(13×20－10×7)223×27×20×30≈4.844，根据临界值表，以下说法正确的是( ) 参考数据：α 0.1 0.05 0.01 0.005 0.001 x α2.7063.8416.6357.87910.828A.依据小概率值α＝0.05的独立性检验认为是否选择物理与数学成绩有关 B ．在犯错误的概率不超过0.01的前提下，认为是否选择物理与数学成绩无关 C ．95%的数学成绩优异的同学选择物理D ．若表格中的所有数据都扩大为原来的10倍，在相同条件下，结论不会发生变化 10．(2022·连云港模拟)一组数据x 1，x 2，…，x 10是公差为－1的等差数列，若去掉首末两项x 1，x 10后，则( ) A ．平均数变大 B ．中位数没变 C ．方差变小 D ．极差没变三、填空题11．某工厂为研究某种产品的产量x (吨)与所需某种原材料的质量y (吨)的相关性，在生产过程中收集4组对应数据(x ，y )，如表所示．(残差＝观测值－预测值)x 3 4 5 6 y2.534m根据表中数据，得出y 关于x 的经验回归方程为y ^＝0.7x ＋a ^.据此计算出在样本(4,3)处的残差为－0.15，则表中m 的值为________．12．某校抽取100名学生做体能测试，其中百米测试中，成绩全部介于13秒与18秒之间，将测试结果分成五组：第一组[13,14)，第二组[14,15)，…，第五组[17,18]．如图是按上述分组方法得到的频率分布直方图，若成绩低于a 即为优秀，如果优秀的人数为14，则a 的估计值是________．四、解答题13．(2021·全国乙卷)某厂研制了一种生产高精产品的设备，为检验新设备生产产品的某项指标有无提高，用一台旧设备和一台新设备各生产了10件产品，得到各件产品该项指标数据如下：旧设备和新设备生产产品的该项指标的样本均值分别记为x和y，样本方差分别记为s21和s22.(1)求x，y，s21，s22；(2)判断新设备生产产品的该项指标的均值较旧设备是否有显著提高(如果y－x≥2s21＋s2210，则认为新设备生产产品的该项指标的均值较旧设备有显著提高，否则不认为有显著提高)．14．(2022·广东大联考)中国在第75届联合国大会上承诺，将采取更加有力的政策和措施，力争于2030年之前使二氧化碳的排放达到峰值，努力争取2060年之前实现碳中和(简称“双碳目标”)，此举展现了我国应对气候变化的坚定决心，预示着中国经济结构和经济社会运转方式将产生深刻变革，极大促进我国产业链的清洁化和绿色化．新能源汽车、电动汽车是重要的战略新兴产业，对于实现“双碳目标”具有重要的作用．为了解某一地区纯电动汽车销售情况，一机构根据统计数据，用最小二乘法得到电动汽车销量y (单位：万台)关于x (年份)的经验回归方程为y ^＝4.7x －9 459.2，且销量y 的方差为s 2y ＝2545，年份x 的方差为s 2x ＝2. (1)求y 与x 的样本相关系数r ，并据此判断电动汽车销量y 与年份x 的相关程度； (2)该机构还调查了该地区90位购车车主的性别与购车种类情况，得到的数据如下表：依据小概率值α＝0.025的独立性检验，能否认为购买电动汽车与车主性别有关；(3)在购买电动汽车的车主中按照性别进行分层随机抽样抽取7人，再从这7人中随机抽取3人，记这3人中，男性的人数为X ，求X 的分布列和均值． 参考数据：5×127＝635≈25.参考公式：①经验回归方程：y ^＝b ^x ＋a ^，其中b ^＝∑i ＝1n(x i －x )(y i －y )∑i ＝1n(x i －x )2，a ^＝y －b ^x .②样本相关系数：r ＝∑i ＝1n(x i －x )(y i －y )∑i ＝1n(x i －x )2∑i ＝1n(y i －y )2，若r >0.9，则可判断y 与x 线性相关程度较强． ③χ2＝n (ad －bc )2(a ＋b )(c ＋d )(a ＋c )(b ＋d )，其中n ＝a ＋b ＋c ＋d .附表：。
碳排放量计算方法
根据专家统计:每节约1度(千瓦时)电，就相应节约了0.4千克标准煤，同时减少污染排放0.272千克碳粉尘、0.997千克二氧化碳、0.03千克二氧化硫、0.015千克氮氧化物。
为此可推算出以下公式:节约1度电=减排0.997千克“二氧化碳”；节约1千克标准煤=减排2.493千克“二氧化碳”。
(说明:以上电的折标煤按等价值，即系数为1度电=0.4千克标准煤，而1千克原煤=0.7143千克标准煤。
)低碳，是指较低的温室气体（二氧化碳为主）排放。
节水、节电、节油、节气，是我们倡导的低碳生活方式。
家庭用电中，二氧化碳排放量（千克）等于耗电度数乘以0.785。
出行时，如果开小轿车，二氧化碳排放量（千克）等于油耗数乘以2.7。
家用天然气中，二氧化碳排放量（千克）等于天然气使用度数乘以0.19。
家用自来水中，二氧化碳排放量（千克）等于自来水使用度数乘以0.91。
生活中，我们一方面要鼓励采取低碳的生活方式，减少碳排放；另一方面是通过一定碳抵消措施，来达到平衡。
种树就是“碳中和”的一种方式，需种植的树木数（棵）等于二氧化碳排放量（千克）除以18.3。
在日常生活中，每个人也能以自身的行为方式，为节能减排出一份力。
以下是“碳足迹”的基本计算公式:家居用电的二氧化碳排放量(千克)=耗电度数×0.785；开车的二氧化碳排放量(千克)=油耗公升数×0.785；短途飞机旅行(200公里以内)的二氧化碳排放量=公里数×0.275；中途飞机旅行(200公里到1000公里)的二氧化碳排放量=55+0.105×(公里数－200)；长途飞机旅行(1000公里以上)的二氧化碳排放量=公里数×0.139。
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国家碳中和统计计算公式
二氧化碳的排放计算可以通过实际能源使用的情况，比如燃料账单/水电费上的说明，来乘以一个相应的“碳强度系数”，从而得出家庭中的碳排放数据。
在家庭用电中，二氧化碳排放量等于耗电度数乘以0.785。
也就是说，用100度电，等于排放了大约78.5公斤二氧化碳。
家用天然气中，二氧化碳排放量(公斤)等于天然气使用数量乘以0.19。
出行时，开私家车，二氧化碳排放量(公斤)等于油耗数乘以2.7。
碳排放量计算公式（个人和企业的碳排放计算方法）
企业生产中碳排放计算：
总排放=（直接燃烧+生产过程排放）+外购热力电力排放
其中：
直接燃烧是各种燃料（煤/石油/天然气/柴油/。
）的排放量；
生产过程排放是生产环节的一些特殊化学反应，导致生成二氧化碳/甲烷等温室气体，有些使用二氧化碳、六氟化硫等做绝缘剂的泄露也要计算；
外购热力电力是从电网和集体供暖外购的电力热力，折算成燃烧所产生的二氧化碳。