江苏省县域碳排放时空格局及影响因素研究.pdf

江苏省县域碳排放时空格局及影响因素研究何永杰袁 杨新海渊苏州科技大学 建筑与城市规划学院袁江苏 苏州 215011冤摘要院 基于 2005要2017 年江苏省 96 个县级区域面板数据袁运用空间自相关分析尧时空地理加权回归模型分析江苏省县域碳排放的时空格局以及影响因素遥 结果表明院2005要2011 年江苏省县域碳排放量增长迅速袁2011 年后碳排放量趋于稳定曰江苏省县域碳排放呈南高北低的分布格局袁在局部范围内具有较高的空间依赖格局袁高-高聚集区主要分布苏南地区袁低-低聚集区主要分布在苏北地区曰各影响因素呈现较强的时空异质性袁产业结构和能源强度是江苏省县域碳排放的主导因素袁且对大部分县域具有正向促进作用袁人口规模尧人均 GDP 对碳排放也存在一定影响袁城镇化率和固定资产投资对碳排放影响较弱遥 因此袁分析江苏省县域碳排放时空格局演变特征和各因素对不同县域碳排放的影响程度袁可为实现区域差异化碳减排政策提供指导遥关键词院 碳排放曰时空格局曰影响因素曰江苏省曰县域中图分类号院 X322文献标识码院 A文章编号院 2096-3270渊2023冤03-0058-09随着全球气候变暖和生态环境恶化问题日益凸显袁应对气候危机已经成为全球共识遥 在 2020 年 9 月袁我国提出了野碳达峰尧碳中和冶的目标袁这一承诺是基于我国生态文明建设的内在要求袁同时也是作为大国责任担当的体现遥 要实现这一目标不仅需要国家层面上的顶层设计和政策引导袁还需要在区域层面上采取针对性的碳减排措施遥 江苏省作为一个经济发达且人口密集的地区袁其生活和生产部门能源需求量巨大袁节能减排任务艰巨袁因此袁分析江苏省碳排放的空间差异性及影响成因袁可有利于区域有效碳减排措施的制定遥已有学者从不同视角和不同尺度对碳排放进行了研究遥 研究尺度大部分集中于国家尧省域层面袁研究内容主要包括碳排放的核算尧碳排放格局演变以及影响因素等遥 在碳排放的核算方面袁既有制定碳排放清单进行分部门碳核算的研究1袁也有集中于某一个行业的碳核算研究袁如建筑生命周期碳排放尧土地利用碳排放尧农业碳排放尧能源消费碳排放等方面2-5遥 在碳排放格局特征方面袁国内外学者大多以时间顺序和空间差异两大视角对碳排放的格局演变研究进行展开袁多数学者采用泰尔指数尧空间自相关尧基尼系数等方法来揭示研究区域碳排放的空间分异化特征6-9遥 在碳排放影响因素研究方面袁主要采用 STIRPAT 模型法尧LMDI 因素分解法尧GWR 模型法和 GTWR 模型法等袁如 Chen10等利用 GTWR-STIRPAT 模型来分析中国八大经济区碳排放的影响因素遥 黄蕊11等通过 STIRPAT 模型定量分析江苏省人口数量尧能源强度和城市化率对能源消费碳排放的影响遥 宋府霖12等利用 LMDI 分解法及修正后的 STIRPAT 模型分析了长三角地区能源消费碳排放驱动因素袁结果表明袁经济产出和人口规模为促进因素袁能源强度和结构为抑制因素遥 王雅楠13等运用 GWR 模型揭示了各影响因素在不同省份的空间差异性遥 肖宏伟14等利用 GTWR 模型实证考察影响中国省域碳排放规模和碳排放强度的驱动因素遥现有研究为本文提供了理论支撑和方法借鉴袁但由于数据获取和处理的难度袁现有的研究成果大多从国家和省域层面对碳排放展开研究袁更多的是在宏观层面对碳减排作出指导袁无法准确地反映区域内部的碳排放时空格局特征及主要驱动因素袁从而难以提出具有针对性的碳减排措施遥 鉴于江苏省不同县域的经济发展水平尧产业结构尧资源禀赋等因素存在较大差异袁导致江苏省碳排放具有空间差异性遥 本文以江苏省县域为研究单元袁基于江苏省 96 个区县的碳排放数据袁分析 2005要2017 年江苏省县域碳排放的时空异质性袁并通过 GTWR 模型对县域碳排放的影响因素进行分析袁以期为江苏省因地制宜制定碳减排政策提供借鉴遥要要要要要要要要要要要要要要要要要要要收稿日期 2023-05-20作者简介 何永杰渊1998-冤袁男袁湖北武汉人袁硕士研究生遥通信联系人院 杨新海渊1962-冤袁男袁教授袁主要从事城市规划设计与理论研究袁Email院第 36 卷第 3 期苏州科技大学学报渊工程技术版冤灾燥造援 36晕燥援 3圆园23 年 9 月允燥怎则灶葬造 燥枣 Suzhou 哉灶蚤增藻则泽蚤贼赠 燥枣 杂糟蚤藻灶糟藻 葬灶凿 栽藻糟澡灶燥造燥早赠渊耘灶早蚤灶藻藻则蚤灶早 葬灶凿 栽藻糟澡灶燥造燥早赠 Edition冤Sep援 圆园23第 3 期1研究方法与数据来源1.1研究区概况江苏省位于中国东部沿海地区袁地处长江三角洲地区袁东临黄海袁南接浙江省和上海市袁西部和安徽省相接壤袁是中国经济发达和开放水平高的省份之一遥 全省的土地面积为 10.72 万 km2袁是中国人口密度最高的省份之一袁常住人口超过 8 000 万人遥截至 2016 年 12 月袁江苏省下辖 13 个地级市袁55 个市辖区袁21 个县级市袁20 个县渊见图 1冤遥江苏省是中国的经济大省袁其经济综合实力常年位居全国前列袁江苏省的经济以制造业和服务业为主袁其中制造业的产值占 GDP 的比重较大遥 有数据表明袁2005要2017 年江苏省碳排放量从 396.10 百万 t 增至757.88 百万 t袁位居全国高碳省份第四位遥1.2研究方法1.2.1空间自相关分析本文采用全局空间自相关和局部空间自相关对江苏省县域碳排放的空间依赖程度进行分析遥 全局空间自相关能够分析县域碳排放的空间分布特征及地理位置间的依赖关系袁公式如下I=nS0ni移nj移wij渊xi-x軃冤渊xj-x軃冤ni移渊xi-x軃冤2渊1冤式中袁I 表示全局 Moran爷s I 指数袁xi和 xj为分别为区县 i 和区县 j 的碳排放量曰x軃为县域碳排放量的平均值曰n为江苏省县域总数曰Wij为空间权重矩阵遥标准化 Z值得分确定 Moran爷I 指数的显著性袁公式如下Z渊Ii冤=I-E渊Ii冤VAR渊Ii冤姨渊2冤式中袁 E渊Ii冤和 VAR渊Ii冤分别表示 Moran爷I 指数的期望值与方差遥局部空间自相关主要用来判断县域碳排放的集聚类型袁一般用局部 Moran爷I 指数渊LISA冤来检验遥 公式如下图 1江苏省行政区划图何永杰袁等院江苏省县域碳排放时空格局及影响因素研究592023苏州科技大学学报渊工程技术版冤Ii=渊yi-y軃冤nj移wij渊yj-y軃冤S2渊3冤式中袁Ii表示局部 Moran爷s I 指数曰yi和 yj为区县 i 和区县 j 碳排放量曰y軃为县域碳排放量的平方均值曰n 为江苏省区县总数曰Wij为空间权重矩阵曰S2为方差遥1.2.2GTWR 模型时空地理加权回归渊GTWR冤模型可用于分析碳排放的影响因素及时空效应变化特征袁相较于地理加权回归渊GWR冤模型纳入了时间维度的考量袁通过对时间和空间权重的加权回归来揭示局部单元之间的关系遥模型如下Yi=茁0渊ui袁vi袁ti冤+pk=1移茁k渊ui袁vi袁ti冤Xik+着i渊4冤式中袁渊ui袁vi袁ti冤为第 i 样本的时空坐标曰茁0渊ui袁vi袁ti冤为常数项曰茁k渊ui袁vi袁ti冤为第 k 个影响因素在第 i 点的回归系数曰着i为误差项遥1.3数据来源本文选取江苏省 96 个区县为研究对象袁县级碳排放数据来源于中国碳排放核算数据库渊CEADs冤袁由于2017 后的县域碳排放数据缺失较多袁故本文主要使用 2005要2017 年江苏省县域碳排放数据遥 本文主要从社会尧经济尧技术三个角度考虑其对碳排放的影响渊见表 1冤遥 社会因素选取人口规模和城镇化率,经济因素选取人均 GDP 和固定资产投资袁技术因素选取产业结构和能源强度袁各区县社会尧经济等相关数据来源于江苏省各地市统计年鉴遥2江苏省县域碳排放的时空分布与集聚特征2.1县域碳排放的时空分布特征如图 2 所示袁2005要2017 年江苏省碳排放总量呈现先上升尧后平稳的趋势遥 从碳排放增长率来看江苏省碳排放变化主要分为三个阶段院2005要2009 年江苏省碳排放总量上升袁增长幅度下降袁因为江苏省根据野十一五冶规划的指导袁开始重点展开节能减排工作的实施袁积极推动能源结构调整袁严格控制高能耗高污染行业增长袁淘汰落后产能袁但受限于经济总量较大且增速较快袁碳排放增长幅度略有下降遥 2009要2011 年江苏省碳排放总量持续上升袁并且增长速度较快袁这一趋势与多方面因素有关袁其中最主要的是金融危机后的基础设施大规模建设以及高耗能尧高污染行业的扩张遥 2011 年后江苏省碳排放总量趋于稳定袁增速呈现下降趋势袁这是因为随着碳排放强度目标的提出以及叶江苏省节约能源条例曳的颁布袁进一步推动了江苏省碳减排进程遥如图 3 所示袁2005要2017 年江苏省各设区市碳排放量逐年增加遥苏南地区碳排放量占比 50%左右袁年均增长率 8.15%曰苏中和苏北碳排放量占比分别约为 20%和 30%袁年均增长率分别为 7.27%与 7.17%遥 三个地区产生差异的主要原因是袁苏南地区高能耗产业发达尧城市化水平高尧经济快速发展等袁而苏中和苏北地区工业发展相对不发达遥从增长趋势来看袁苏州尧常州尧无锡尧宿迁尧盐城尧镇江的年均增长率依次为 9.24%尧8.38%尧8.07%尧7.90%尧7.83%尧7.71%袁 排在江苏省前六位遥 徐州尧 南京尧 淮安的年均增长率依次为 6.52%尧6.72%尧变量 定义 平均值 标准差 最小值 最大值 产业结构（Is）第二产业产值占 GDP 比例/%）46.31 13.41 3.18 78.75 能源强度（Ei）能源消耗总量/GDP/（吨标准煤万元-1）0.86 0.29 0.02 1.55 人口规模（Pop）常住人口总数/万人 78.03 32.04 18.33 166.24 城镇化率（Urb）城镇人口占常住人口比例/%63.23 16.83 25.12 100.00 人均国内生产总值（PcGDP）GDP/总人口/万元 6.86 4.48 0.63 28.72 固定资产投资（Fix）固定资产投资/十亿元 300.35 223.42 23.02 1 153.03 表 1相关变量的统计数据60第 3 期图 22005要2017 年江苏省碳排放总量变化趋势图 32005要2017 年江苏省各市碳排放量变化何永杰袁等院江苏省县域碳排放时空格局及影响因素研究6.87%袁处在江苏省后三位遥 苏州历年碳排放量最高袁约为宿迁的 4 倍曰南京碳排放量位居江苏省第二位袁但其年均增长率较低曰宿迁历年碳排放量在省内最低袁但其年均增长率较高遥基于县域碳排放总量与分布绘制 2005要2017 年江苏省县域碳排放量的空间分布图渊见图 3冤遥 为了便于分析袁本研究将碳排放量小于 5 Mt 的定义为低碳排放型袁碳排放量介于 510 Mt 之间的定义为一般碳排放型袁 碳排放量大于 10 Mt 的定义为高碳排放型遥 2005要2010 年江苏省县域高碳排区域存在显著扩张趋势袁2010 年后各区县趋于平稳遥 具体而言袁2005 年有 80.2%的县域单元的碳排放总量在 5 Mt 以内袁有 3 个区县碳排放量超过了 10 Mt袁2010 年增加到了 11 个区县袁2017 年增加到了 12 个区县遥 其中苏州昆山和常熟市尧无锡江阴市是碳排放量较高的三个地区袁南京市秦淮区是碳排放量最低的地区遥 其原因可能是昆山尧常熟尧江阴市的劳动密集型制造业规模较大袁高能耗尧高污染企业较多袁导致碳排放较高曰而南京市秦淮区碳排放较低的原因是其产业主要以金融商务尧人文旅游为主导袁是南京的人文绿都核心区之一遥江苏省县域碳排放量呈现野南高北低冶的空间分布格局袁空间不均衡程度明显袁高碳排放区主要集中于苏南地区袁低碳排放区以苏北地区较为居多袁还有少数零星分布于苏中尧苏南地区的部分县域遥 其主要原因是野苏南模式冶的工业化是建立在野村村点火尧户户冒烟冶的乡镇企业基础上的袁这种乡村工业化的发展模式也带来了苏南地区企业低效分散袁环境污染等问题袁导致碳排放较高遥2.2县域碳排放全局空间自相关特征从全局自相关分析中可以看出渊见表 2冤袁Moran爷s I 指数在 99%水平上通过显著性检验袁且值大于 0袁说明江苏省县域碳排放量存在显著的空间正相关性袁具有空间聚集特征遥 从时间序列来看袁Moran爷s I 指数变化幅度不大袁说明县域碳排放的空间集聚程度相对稳定遥612023苏州科技大学学报渊工程技术版冤图 42005要2017 年江苏省县域碳排放空间分布图 2005 年 2007 年 2010 年 2013 年 2015 年 2017 年 Morans I 指数 0.241 0 0.276 8 0.284 7 0.272 5 0.276 1 0.267 8 Z 得分 4.068 8 4.591 5 4.703 5 4.513 3 4.609 2 4.480 6 表 22005要2017 年江苏省县域碳排放全局空间自相关分析图 52005要2017 江苏省县域碳排放 LISA 聚类图2.3县域碳排放局部空间自相关特征根据全局 Moran爷s I 指数的结果袁 利用 GeoDa 和 ArcGIS 10.7 软件绘制绘制了 2005要2017 年江苏省县域碳排放 LISA 聚类图对江苏省排放量的空间集聚特征进行分析渊见图 5冤遥 从图中可看出袁江苏省县域碳排放空间集聚特征变化较小袁三个时间点具有显著空间自相关的区域维持在 1821 个之间遥 集聚模式主要以高-高集聚区和低-低集聚区为主遥 高-高聚集区主要分布苏南地区袁包括苏州下辖的大部分区市尧及泰州和南通南部以及无锡东部袁这些县域资源丰富袁经济发展对高碳排放的密集型产业较为依赖遥 低-低聚集区主要分布在苏北地区袁例如淮安市的盱眙县尧涟水县尧洪泽区尧淮安区遥 从时间上看袁2005 年高-高聚集区为 11个袁低-低聚集区为 4 个遥 2010 年高-高聚集区相较于 2005 年少了相城区袁多了海门市和惠山区袁低-低聚集区没有变化遥 2017 年高-高相较于 2010 年少了惠山区袁低-低聚集区少了淮安区和涟水县遥 江苏省县域整体上呈现出较为明显同质集聚现象袁即碳排放量较高的区县其相邻的区县碳排放量也较高袁这表明江苏省县域碳排放在局部地区具有较高的空间依赖关系遥年份62第 3 期无锡惠山区在 2005要2017 年间从低-高聚集区转变为高-高聚集区袁最终又转变为低-高聚集区袁这可能得益于惠山区在 2013 年生态文明建设工程和环境保护重点工作得顺利开展袁 对低碳发展进行了科学布局袁围绕节能降耗目标任务袁强势推进污染企业整改整治袁关闭大量野三高两低冶企业袁同时大力绿色新兴产业袁打造绿色低碳产业园袁碳排放相对周围其他地区减少较多遥 此外袁苏州市大部分县域尧无锡市锡山区尧靖江市尧如皋市以及江阴市在研究期间一直属于高-高集聚袁说明这些地区碳排放量长期处在较高的水平袁其原因可能是这些地区劳动密集型产业规模较大袁产业类型较为低端袁长期依赖于高碳能源袁形成了高碳锁定效应遥2.4县域碳排放趋势面分析通过 ArcGIS 10.7 软件对江苏省县域碳排放在空间上演变趋势进行分析渊见图 6冤遥X 轴表示正东方向袁Y轴表示正北方向袁Z 轴表示各县域碳排放量袁 图中 X-Z和 Y-Z 平面上的曲线分别表示东西方向和南北方向上平面投影点所拟合的趋势线遥从图中可以看出袁从 2005要2010 年江苏省县域碳排放的差异趋势较为稳定袁在 2010 年后东西方向碳排放差异逐渐变大遥 在东西方向上袁由西向东先略微减少后呈增加趋势袁在南北方向上袁呈正野U冶型变化袁且呈现南高北低的特征袁即江苏省高碳排放县域逐渐向东北部和东南部集中袁这可能是因为江苏省东部沿海地区自然资源条件尧经济发展状况比西部区县较好袁使得碳排放分异程度明显遥3江苏省县域碳排放的影响因素基于上文研究得出袁江苏省县域碳排放存在时空非平稳性袁需要引入 GTWR 模型对江苏省县域碳排放的时空异质性以及各影响因素的驱动效应进行分析袁这对各区县因地制宜地制定碳减排政策具有重要的指导意义袁助力江苏省早日实现野双碳冶目标遥3.1GTWR 模型的结果分析由于各变量间可能会存在多重共线性问题从而导致回归模型的准确性袁为此需要对 6 个变量进行相关分析渊见表 3冤遥 表格中各影响因素的 VIF 值均小于 5袁且容差均大于 0.1袁这说明不存在明显多重共线性问题遥图 62005要2017 年江苏省县域碳排放趋势变量 Is Ei Pop Urb PcGDP Fix 容差 0.581 0.523 0.681 0.469 0.302 0.345 VIF 1.720 1.642 1.468 2.131 3.315 2.900 表 3多重共线性检验何永杰袁等院江苏省县域碳排放时空格局及影响因素研究632023苏州科技大学学报渊工程技术版冤指标 GTWR AICc 1 737.94 R2 0.904 8 调整 R2 0.903 8 表 4GTWR 模型拟合效果变量 最小值 最大值 均值 标准差 Is-8.194 0 17.115 5 6.194 1 3.189 1 Ei-3.369 8 15.392 1 4.568 7 4.475 2 Pop 0.013 9 0.123 0 0.071 9 0.031 5 Urb-0.159 9 0.055 7-0.021 5 0.046 5 PcGDP-0.420 3 0.670 2 0.067 0 0.165 8 Fix-0.005 3 0.010 0 0.003 6 0.002 7 表 5基于 GTWR 模型的影响因素回归系数统计分析图 7江苏省县域碳排放影响因素回归系数空间分布图选取拟合度 R2和 AICc 作为评价 GTWR 模型可信度的指标袁拟合度 R2取值范围在 01 之间袁R2值越大表明模型的解释能力越强曰AICc 值越小表明模型的拟合观测数据越好袁如表 4 所列袁GTWR 模型的拟合度 R2为 0.904 8袁AICc 值为 1 737.94袁说明 GTWR 模型能很好的解释时空异质性遥从回归系数的结果可以看出袁各影响因素回归系数的最大值尧最小值与均值存在一定差距袁这意味着各区县的碳排放影响因素具有显著的非平稳性袁需要进一步对碳排放的时空异质性进行分析渊见表 5冤遥3.2县域碳排放影响因素分析总体来看袁产业结构对江苏省县域碳排放的影响最大袁其次是能源强度袁且两者对碳排放有正向影响作用袁这说明产业与技术的发展水平成为了影响江苏省县域碳排放的主导因素袁这是后期制定碳减排政策需要着重考虑的方面遥 人口规模和人均 GDP 也对碳排放有着一定影响袁城镇化率和固定资产投资对于碳排放的影响较弱遥 为了更好的探究各影响因素对县域碳排放影响的时空异质性袁使用 ArcGlS10.7 软件对各影响因素回归系数进行可视化分析袁生成回归系数空间分布图渊见图 7冤遥3.2.1产业结构的驱动影响有 90%以上的县域产业结构回归系数为正值袁说明第二产业比重的上升会促进碳排放的增长遥 其中受产业结构影响较高的地区主要分布在南通市的多个区县以及淮安市金湖县尧盱眙县遥 这是因为这些区县第二产业占经济总量的比重较大袁优化产业结构方面存在不足袁且以重工业发展经济袁从而促进了碳排放量的增加遥 其中南通市的区县的碳排放受产业结构的正向驱动影响最大袁南通制造业发达袁拥有规模以上工业企业 5 300 多家袁产业类型以金属制造业尧非金属矿物品业以及化工制造业等高能耗尧高碳排的制造业为主导袁产业结构相对低端袁造成了经济的高碳特征遥 产业结构对碳排放起负向作用的地区主要集中东部沿海的盐64第 3 期何永杰袁等院江苏省县域碳排放时空格局及影响因素研究城市和连云港市的大部分区县袁其原因一方面是沿海地区的海洋资源较为丰富袁蕴藏着极为丰富的野风光冶资源袁能够布局清洁高效的绿色能源曰另一方面袁如连云港市在工业布局中袁多年来着力推进新医药尧新材料和高端装备制造业的发展袁积极淘汰落后产能袁打造绿色工厂和绿色产业链袁这些区县积极寻求产业结构的低碳转型袁打造低碳产业园区袁促进产业可持续发展袁从而降低了碳排放遥3.2.2能源强度的驱动影响有 85%以上的县域能源强度回归系数为正值袁表明技术水平的提升对江苏省县碳排放有抑制作用遥 从空间上看袁在徐州市西北部的丰县尧沛县尧铜山区等地形成能源强度高值集聚区袁这些地区社会经济发展相对落后袁工业化水平较低袁技术水平的提升能大幅提高能源利用效率袁从而抑制碳排放遥 同时能源强度对碳排放有正向影响的地区还有苏州尧南京尧常州尧无锡尧盐城尧南通等大部分区县袁这些地区工业化程度相对较高袁在采用了更先进的技术尧更高效的生产流程和管理方法等后能够对碳排放有一定的抑制作用遥 连云港市所有区县以及响水县尧涟水县尧沭阳县的能源强度回归系数为负值袁即出现了能源强度降低袁碳排放总量却增加的情况袁这种现象可能是在产业结构调整过程中袁一些高排放行业的产值可能仍然占比较大袁导致碳排放反而增加袁符合林伯强提出的能源强度与碳排放之间呈现倒 U 型曲线特征15遥3.2.3人口规模的驱动影响所有区县的人口规模回归系数均为正值袁说明人口规模对江苏省各县域碳排放具有促进作用袁影响程度由南向北逐渐减弱遥从时间上来看袁人口规模对碳排放的驱动作用在逐年减弱遥从空间上来看袁受人口规模影响较大的地区主要分布在苏南地区袁如苏州市尧无锡市和南通市的大部分区县袁这些地区人口规模还呈增长趋势袁能源消费水平还在上升袁致使碳排放增加遥 受人口规模影响较小的地区主要分布在苏北地区袁如徐州市尧连云港市和宿迁市的大部分区县以及淮安市和盐城市的北部区县袁原因有两点院一方面是有部分区县人口较少袁经济发展水平相对落后袁对碳排放的影响较弱袁如洪泽区尧金湖县尧响水县等曰二是部分区县虽人口数量较多袁但是其规划布局较为紧凑袁人口分布与基础设施布置较为集中袁有利于能源的高效供应袁提高了能源利用率袁如邳州市尧沛县尧滨海县等区县遥3.2.4城镇化率的驱动影响有 57.29%的县域城镇化率回归系数为负值袁说明城镇化率对江苏省一半以上的区县碳排放具有抑制作用遥 城镇化率对碳排放有负向影响的地区主要分布在布在苏南地区袁包括苏州市尧南京市尧无锡市尧南通市尧镇江市的绝大部分县域袁这种现象是由于苏南地区的区县经济社会发展水平较高袁城市基础设施相对完善袁随着城市化水平的提高袁公共设施服务效率和能源利用率也会提高袁从而抑制碳排放遥 城镇化率对碳排放有正向影响的地区主要分布在盐城市尧扬州市北部区县尧徐州市西北部区县以及淮安市大部分区县袁其原因主要是这些地区受发展条件限制袁城镇化进程相对缓慢袁基础设施建设投入不足袁产业规模不成体系袁聚集程度较低袁随着城镇化率的提升袁碳排放量反而增加遥3.2.5人均 GDP 的驱动影响有 70%以上的县域人均 GDP 对碳排放的影响均为正值袁这表明人均 GDP 的提高会导致碳排放的增加袁且对碳排放的影响存在明显的空间异质性袁在盐城市东部地区形成高值集聚区袁在徐州市西北地区形成低值集聚区遥 人均 GDP 对碳排放有负向影响的地区主要分布在徐州市西北部区县尧连云港市南部区县以及南京市大部分区县袁其原因可能有两方面袁一是部分经济发展水平高的区县注重产业结构转型升级与能源结构优化调整袁促进技术进步和创新袁从而减少了碳排放袁如南京市大部分区县等曰还有部分区县由于经济发展水平较低袁产业结构较为简单袁能源消费水平相对较低袁所以碳排放量较少袁如丰县尧沛县尧灌云县尧灌南县等遥 其余大部分区县受到正向影响袁主要原因是这些地区在经济社会发展的同时袁不断扩张建设用地尧发展高能耗产业袁此外人们消费水平的提升也会促进能源消费水平的提高袁导致碳排放量增加过快遥3.2.6固定资产投资的驱动影响有 90%以上的县域固定资产投资回归系数为正值袁说明固定资产投资的增加对江苏省县域碳排放起到正向促进作用遥 南京市大部分区县和徐州市西北部区县形成高值中心袁影响程度由西向东递减袁这些地区固定资产投资的增长加快了高碳排尧高能耗产业的发展袁增加了能源消耗袁导致碳排放有所上升遥 少部分区县652023苏州科技大学学报渊工程技术版冤受到负向影响袁如盐城市阜宁县尧建湖县尧射阳县等袁这是因为绿色低碳发展示范区成为盐城市建设重点袁协同推进高质量发展和高水平保护袁推动区域碳排放总量减少遥4结论与建议4.1结论渊1冤时间上袁2005要2017 年江苏省碳排放总量呈现先上升尧后平稳的趋势遥 2005要2011 年碳排放量增长迅速袁2011 年后江苏省碳排放总量趋于稳定袁增速呈现下降趋势遥渊2冤空间上袁江苏省碳排放整体呈现野南高北低冶的空间分布格局袁县域碳排放在局部范围内呈现出较高的空间依赖格性袁集聚模式主要以高-高集聚区和低-低集聚区为主袁呈现出较为明显同质集聚现象遥 苏南地区部分县域存在高碳锁定效应袁需要针对性的制定碳减排策略来实现高碳锁定的全面脱钩遥渊3冤各影响因素对江苏省碳排放的影响具有显著的时空异质性袁影响程度依次为产业结构能源强度人口规模人均 GDP城镇化率固定资产投资遥 产业结构尧能源强度尧人口规模尧人均 GDP 以及固定资产投资对江苏省县域碳排放具有正向影响袁而城镇化率对碳排放总体上呈抑制作用遥4.2建议江苏省作为经济发展水平和能源消费水平较高的大省袁为了积极响应野双碳冶目标袁应当根据县域不同的发展状况袁制定差异化的区域碳减排策略袁实现县域的低碳可持续发展遥渊1冤强化县域协同遥 江苏省县域碳排放存在明显的不均衡现象袁各地区需打破行政壁垒袁加强县域产业协作尧资源互补尧环境共治来缩小县域碳排放差异袁共同制定低碳发展规划袁实现优势互补和协同发展遥渊2冤优化产业结构遥 对于像昆山市尧常熟市这类碳排放量较高的县域袁应当加快产业结构转型袁积极培育新兴产业袁限制高污染尧高耗能行业袁大力打造绿色低碳产业园区袁摆脱高碳锁定效应遥渊3冤调整能源结构遥 调整以煤炭为主的能源消费结构对于实现江苏省县域低碳发展至关重要遥 一方面对于经济条件较好的区县可以强化产业科技赋能袁淘汰落后产能曰另一方面对于沿海的区县可以充分利用地区资源禀赋袁发展太阳能尧风能等清洁能源遥 减少高碳排能源的使用遥参考文献院1 王雅捷袁何永.基于碳排放清单编制的低碳城市规划技术方法研究J.中国人口 窑 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burr and the optimal parameter combination were presented by range and variance analysis.Finally,the NiTialloy unidirectional groove array structure was processed with the best parameters,and was measured from theparallel groove direction and the vertical groove direction,which was used to analyze the change law betweenmicrostructure and hydrophobicity.The results show that within the experimental range,the influencing factors ofburrs formation on the surface of micro-milling NiTi alloy are as follows:feed per tooth fzspindle speed n backcutting depth ap.The optimal cutting parameters are:n=15 000 r/min,fz=0.5 滋m/z,ap=5 滋m.The serrated burrson the groove structure and the droplets cannot form a three-phase equilibrium of solid,liquid and gas,which isnot conducive to hydrophobicity.The optimal parameter combination is used to reduce the burrs on both sides ofthe groove and the fine machining damage pits,and the maximum static contact angle parallel to the groovedirection is 145.4依1.8毅.The contact angle in the parallel groove direction decreases with the increase of thecolumn width,which is always larger than the contact angle in the vertical groove direction.Key words:micro-milling;NiTi alloy;parameter optimization;burrs;hydrophobicity渊责任编辑院 经朝明冤A study on the spatial-temporal pattern and influential factors ofcarbon emissions in different counties of Jiangsu ProvinceHE Yongjie,YANG Xinhai渊School of Architecture and Urban Planning,SUST,Suzhou 215011,China冤Abstract:Based on the panel data of 96 counties in Jiangsu Province from 2005 to 2017,the spatial auto-corre鄄lation analysis and spatial-temporal geographically weighted regression model are used in this paper to analyzethe spatial-temporal pattern and influential factors of carbon emissions in the counties of Jiangsu Province.Theresults show that from 2005 to 2011,the carbon emissions in the counties increased rapidly,and the carbon e鄄missions tended to be stable after 2011.The distribution pattern of carbon emissions in the counties showed asouth-high and north-low distribution pattern,and had a highly spatial dependence in local areas.The high-highaggregation areas were mainly distributed in southern Jiangsu,while the low-low aggregation areas were mainlydistributed in northern Jiangsu.The influential factors showed the strong spatial-temporal heterogeneity.Industri鄄al structure and energy intensity were the dominant factors affecting carbon emissions in the counties of JiangsuProvince,and had a positive promoting effect on most counties.Population size and per capita GDP also had cer鄄tain impacts on carbon emissions,while urbanization rate and fixed asset investment had a weak impact on car鄄bon emissions.Therefore,the analysis of the spatial-temporal pattern evolution characteristics of carbon emis鄄sions in the counties and the degree of influence of various factors on carbon emissions of different counties canprovide guidance for implementing regional differentiated carbon reduction policies.Key words:carbon emissions;spatial-temporal pattern;influencing factors;Jiangsu province;county渊责任编辑院 经朝明冤渊上接第 66 页冤倪家伟袁等院镍钛合金切削参数优化及沟槽结构疏水性研究73