本文選題：能源消費(fèi)的碳排放 + 空間聚類��； 參考：《北京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2013年05期

【摘要】：根據(jù)2007年的中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒的數(shù)據(jù),采用灰色關(guān)聯(lián)度模型綜合考慮影響碳排放的各種因素,選取了GDP、城市化率、第二產(chǎn)業(yè)比例、能源利用效率和碳排放強(qiáng)度5個(gè)影響碳排放的指標(biāo),利用基于空間鄰接關(guān)系的空間聚類方法分析了中國31個(gè)省市、自治區(qū)的碳排放情況,運(yùn)用主成分分析方法確定了聚類后的每個(gè)區(qū)域的碳排放指標(biāo)的權(quán)重.研究結(jié)果表明:1)能源消費(fèi)碳排放指標(biāo)值相似的省份,其空間分布具有相鄰的特點(diǎn);2)中國能源消費(fèi)碳排放總體上呈現(xiàn)出北部地區(qū)高于東部沿海地區(qū),中西部地區(qū)最低的空間分布格局;3)聚類后的每個(gè)區(qū)域影響碳排放的主要驅(qū)動因素有所不同.上述分析為有效分區(qū)管理和合理制定節(jié)能減排政策提供了科學(xué)依據(jù).
[Abstract]:According to the data of China Energy Statistics Yearbook in 2007, the grey correlation model is used to consider the factors that affect carbon emissions, and the GDPs, urbanization rate and the ratio of secondary industry are selected. Energy use efficiency and carbon emission intensity are five indexes that affect carbon emissions. The carbon emissions of 31 provinces and autonomous regions in China are analyzed by spatial clustering method based on spatial adjacency relationship. The weight of carbon emission index of each region after clustering was determined by principal component analysis (PCA). The results show that: (1) the spatial distribution of the provinces with similar carbon emission index values for energy consumption has adjacent characteristics.) China's energy consumption carbon emissions are generally higher in the northern region than in the eastern coastal areas. The lowest spatial distribution pattern in central and western China (3) the main driving factors of carbon emission in each region after clustering are different. The above analysis provides a scientific basis for effective zoning management and rational formulation of energy saving and emission reduction policies.
【作者單位】： 北京師范大學(xué)地理學(xué)與遙感科學(xué)學(xué)院;北京城市學(xué)院信息學(xué)部;中科宇圖資源環(huán)境科學(xué)研究院;南京林業(yè)大學(xué)土木工程學(xué)院;
【基金】：北京師范大學(xué)海外人才引進(jìn)基金資助
【分類號】：F426.2;X196;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1890843