夏 穎,蔡麗函
(1.安徽理工大學測繪學院, 安徽 淮南 232000;2.湖南科技大學建筑與城鄉(xiāng)規(guī)劃學院, 湖南 湘潭 411100)
經(jīng)濟發(fā)展和能源消費改變產(chǎn)業(yè)的空間布局格式, 從而影響區(qū)域碳排放, 而產(chǎn)業(yè)空間布局、 區(qū)域差異以及人類經(jīng)濟和能源活動在不同程度上影響能源消費格局[1-2]。 當前, 我國高速增長的經(jīng)濟與能源的剛性需求導致碳排放長期處于高位態(tài)勢, 如何在城市化和工業(yè)化的發(fā)展進程中低碳化發(fā)展成為中國經(jīng)濟發(fā)展的巨大挑戰(zhàn)[3-4]。 本文基于市 (州) 域數(shù)據(jù)計算人均碳排放量, 利用重心模型和空間自相關分析方法, 探討 2008—2013 年湖南省市 (州) 域碳排放重心變化趨勢以及碳排放的空間依賴性, 在一定程度上為湖南省編制碳減排的相關政策提供了參考依據(jù)。
湖南省地處中國的中部 (108°47′~114°5′E,24°8′~30°08′N), 土地面積為 21.2 萬 km2, 全省總人口數(shù)量為6 690.6 萬人, 有13 個地級市及湘西土家族苗族自治州 (以下簡稱湘西州)[5]。 城市化迅速發(fā)展引起土地利用率/土地覆蓋率的變化, 還會使局地或區(qū)域氣溫特征產(chǎn)生變化。 湖南省使用的能源以煤炭為主, 第二產(chǎn)業(yè)特別是工業(yè)用能在能源消費中居于絕對主導地位[6]。 2013 年, 湖南綜合能源消費量為6 733.87 萬t 標準煤, 增幅較往年提高了6.8 個百分點[6]。
根據(jù)聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會 (Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC) 推薦的參考方法[7], 本文用以計算人均碳排放的8 種化石能源分別為: 原煤、 焦炭、 原油、 汽油、 煤油、 柴油、 燃料油、 天然氣。 湖南省 2008—2013年化石能源消費碳排放量、 各市 (州) 域人口數(shù)量均來源于 2009—2014 年 《湖南省統(tǒng)計年鑒》; 化石能源的標準煤折算系數(shù)和碳排放系數(shù)分別來源于2013 年 《中國能源統(tǒng)計年鑒》和 《IPCC 國家溫室氣體清單指南》推薦的缺省值 (見第26 頁表1),需要指出的是, 天然氣的標準煤折算系數(shù)單位為kg標準煤/m3, 其他7 種化石能源的標準煤折算系數(shù)單位為kg 標準煤/kg, 各種化石能源的碳排放系數(shù)單位為kg/kg 標準煤; 用于計算經(jīng)濟重心的經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于 2009—2014 年 《湖南省統(tǒng)計年鑒》; 湖南省市 (州) 域矢量空間數(shù)據(jù)取自國家基礎地理信息中心 1∶400 萬數(shù)據(jù)庫。
表1 化石能源的標準煤折算系數(shù)和碳排放系數(shù)
由于缺少各市 (州) 域人均碳排放量的監(jiān)測數(shù)據(jù), 因此本文基于IPCC 推薦的參考方法[7]對湖南省各市 (州) 域2008—2013 年人均碳排放量進行估算: 先計算出各市 (州) 域 8 種化石能源 (原煤、焦炭、 原油、 汽油、 煤油、 柴油、 燃料油和天然氣) 消費碳排放量, 再根據(jù)各市 (州) 域人口數(shù)量進行人均碳排放量的估算。 計算公式為
式中: Ec為湖南省某市 (州) 域化石能源消費碳排放量; n 為能源種類, 此處取 n=8; Ei為第 i 類化石能源的消費量; ei為第i 類化石能源的標準煤折算系數(shù); Pi為第i 類化石燃料的碳排放系數(shù); 44/12為CO2與C 的相對分子質量之比; Cp為人均碳排放量; nPOP為某市 (州) 域的人口數(shù)量。
重心主要用于描述某個指標的時空變化過程及發(fā)展趨勢, 在物理學中是指物體各部分所受合力均衡的作用點; 若重心發(fā)生轉移, 則說明合力發(fā)生變化, 形成新的均衡點。
設各市 (州) 域中心為 P (Xi, Yi), 重心為Q, 根據(jù)歐氏距離公式可得各市 (州) 域中心P 到重心 Q 的距離為 R。當 Ri→0, 說明第 i 個市 (州) 域離全省碳排放或經(jīng)濟重心的空間距離越近; 當Ri=0, 說明第i 個市(州) 域為全省碳排放或經(jīng)濟重心。
人均碳排放重心是指在區(qū)域內(nèi)各碳排放原子矢量的合力點, 用人均碳排放量代表湖南各市 (州)域質量, 則全省碳排放重心位置即各市 (州) 域人均碳排放質點質量合力的均衡點, 經(jīng)濟重心同理。取各市 (州) 中心城市的經(jīng)緯坐標 (Xi, Yi) 代表該市 (州), 設 Mi為第 i 個市 (州) 域的人均碳排放量或人均GDP, 則全省碳排放或經(jīng)濟重心 (以人均GDP 表征) 坐標為計算公式為
在重心位置的各個方向上, 各市 (州) 域產(chǎn)生的人均碳排放量對比應該是均衡的。 但由于各市(州) 域經(jīng)濟水平和增長速度、 化石能源消費結構和強度等多個方面的不一致, 因此碳排放重心處于不斷變化中。 人均碳排放重心發(fā)生移動, 說明各市(州) 域碳排放變化不同步; 人均碳排放量對比改變, 反映了各市 (州) 域碳排放的變化趨勢。
空間自相關是空間單元屬性值聚集程度的一種度量, 通過空間權重矩陣建立地理單元與其周邊相鄰單元之間的空間關系, 并通過空間滯后向量確定每一個地理單元的空間鄰域狀態(tài), 檢驗具有某一要素屬性值的地理單元之間是否存在顯著關聯(lián), 以此判斷空間依賴性和異質性[8]。
判斷是否存在空間依賴性, 一般可通過測算莫蘭指數(shù) (Moran's I 指數(shù)) 進行檢驗。 本文采用全局Moran's I 指數(shù)測度湖南省各市 (州) 域空間單元與其鄰域碳排放的空間關聯(lián)程度, 其表達式為
式中: n 為市 (州) 域總數(shù); xi和 xj分別為人均碳排放量x 在空間單位i 和j 的觀測值;為全部市 (州) 域人均碳排放量的平均值; Cij為區(qū)域單元之間的空間權重矩陣, 用以衡量區(qū)域之間的相互鄰近關系, 通過GeoDa 軟件根據(jù)Rook 鄰接關系得到。 Moran's I 指數(shù)的取值范圍為 [-1, 1], 若其值為正, 則表示存在正相關性; 若其值為負, 則表示存在負相關性。 Moran's I 指數(shù)的大小代表了區(qū)域單元之間關系的密切程度、 空間差異程度。
全局Moran's I 指數(shù)的計算結果采用標準化統(tǒng)計量Z 值對其進行統(tǒng)計學顯著性分析, 其表達式為
式中: var(I)為Moran's I 指數(shù)的理論方差, 為其理論期望。 當Z>0 時, 表明存在正的空間自相關且存在空間聚集; 當Z<0 時, 表明存在負的空間自相關且質點處于分散分布; 當Z=0 時, 觀測值呈獨立隨機分布。
顯著性水平能夠用標準化統(tǒng)計量Z 值的P 值檢驗獲取, 在空間相關性的分析中, P 值表示所觀測到的空間模式是由某一隨機過程創(chuàng)建而成的概率。α 為顯著性水平, 通常取 α=0.05。 查正態(tài)分布表,可得 Z∈ [-1.96, 1.96]。 0<Z≤1.96, 即空間正相關; -1.96≤Z<0, 即空間負相關。 確定 Z 值的 P值后再進行比較, 若P<α, 拒絕零假設; 若 P>α, 接收零假設。
全局空間自相關只能檢測湖南省市 (州) 域與其周邊市 (州) 域的人均碳排放量具有顯著的空間差異, 但由于全局Moran's I 指數(shù)人均碳排放量在整體上的空間關聯(lián)模式, 不能反映觀測值的高值或低值的局部空間集聚, 因此需要借助局部指標來研究局部空間關聯(lián)模式。
本文利用空間關聯(lián)局部指標 (Local Indicators of Spatial Association, LISA) 檢驗各市 (州) 域碳排放在局部區(qū)域的空間集聚性: 將Moran 散點圖劃分為4 個象限, 可以判別一個區(qū)域與其鄰近區(qū)域的空間關聯(lián)模式。 將分布于4 個象限的市 (州) 域分別添加1~4 的屬性值, 分別對應湖南省市 (州) 域碳排放的 4 種空間局部依賴關系: 1 為高-高(High-High, HH); 2 為低-高 (Low-High, LH);3 為低-低 (Low-Low, LL); 4 為高-低 (High-Low, HL)。 HH (LL) 表示高 (低) 碳排放市(州) 域存在空間集聚效應的空間正相關關系; HL(LH) 表示本市 (州) 域與相鄰市 (州) 域存在空間負相關關系, 且高 (低) 碳排放市 (州) 域被低(高) 碳排放市 (州) 域所包圍。
人均碳排放是體現(xiàn)能源消費和碳排放公平性的重要指標。 表2 為2008—2013 年湖南省及其各市(州) 域人均碳排放量。 由表2 可知, 市 (州) 域人均碳排放量總體呈增加趨勢, 其中11 個地級市(州) 人均碳排放呈增長趨勢。 圖1 為2008 年和2013 年湖南省市 (州) 域人均碳排放量對比。
由圖1 可知, 湖南省東部地區(qū)的人均碳排放量大于湖南省西部地區(qū)。 從時間變化來看, 湖南省西部地區(qū)人均碳排放量較低的市 (州) 域呈減少趨勢, 而中部地區(qū)、 東部地區(qū)人均碳排放量較高的市(州) 域則呈擴散增多趨勢。 2008 年, 低人均碳排放市 (州) 域覆蓋了湘西、 張家界、 常德、 懷化、益陽、 邵陽和永州 7 個市 (州), 但到 2013 年, 常德、 益陽跨入中等人均碳排放行列, 東部市 (州)域的長沙則由原來的中等人均碳排放轉變?yōu)榈腿司寂欧牛?中等人均碳排放市 (州) 域數(shù)量沒有變化; 高人均碳排放市 (州) 域則由2008 年的婁底、湘潭和岳陽3 個增加至2013 年的郴州、 婁底、 湘潭和岳陽 4 個。 原因分析: 婁底、 湘潭和岳陽 3 市的第二產(chǎn)業(yè)多為鋼鐵等工業(yè)用能, 而張家界、 吉首和懷化多為旅游型城市, 經(jīng)濟發(fā)展對耗能產(chǎn)業(yè)的依賴較小, 使得該區(qū)域成為湖南省碳排放的低值區(qū)。湖南省各市 (州) 域之間能源結構、 產(chǎn)業(yè)結構各異, 從而使得各市 (州) 域人均碳排放量存在較大的差異, 呈現(xiàn)東部地區(qū)高于西部地區(qū)的格局。
表2 2008—2013 年湖南省及其各市 (州) 域人均碳排放量 (t/人)
圖1 2008 年和 2013 年湖南省市 (州) 域人均碳排放量對比
基于重心轉移模型與ArcGIS 軟件空間分析模塊, 可以得出2008—2013 年湖南省人均碳排放重心及經(jīng)濟重心的變化軌跡及趨勢線, 具體見第28頁圖2。
由圖 2-a 可知, 2008—2013 年, 湖南人均碳排放重心表現(xiàn)為先向西南移動再向西北移動的特征,整體趨勢為向西南移動。 人均碳排放重心由2008年的 (112°25′48″E, 27°46′12″N) 移動到 2013 年的(112°21′6″E, 27°44′16″N), 移動距離不大。 人均碳排放重心位置的移動是由14 個市 (州) 域質點共同作用決定的, 只有當其中1 個或同一區(qū)域內(nèi)有多個質點密度發(fā)生較大變化時, 才有可能出現(xiàn)人均碳排放重心較大的位置移動。 進一步分析發(fā)現(xiàn), 在2008—2011 年這4 年間, 人均碳排放重心轉移的幅度較大且變化趨勢明顯, 其中2008—2010 年這3 年的重心幾乎在同一條直線上; 而2011—2013年人均碳排放重心轉移幅度和趨勢較小。 從整個時間序列看, 湖南省基本形成了 2008—2010 年、2010—2011 年與 2011—2013 年 3 個時段上的人均碳排放重心集聚。 由圖 2-b 可知, 2008—2013 年湖南省經(jīng)濟重心逐漸向西南方向移動, 其轉移軌跡與人均碳排放重心基本一致, 但其移動范圍小于人均碳排放重心。 2008—2010 年與 2012—2013 年,經(jīng)濟重心的轉移趨勢較大; 而2010—2012 年, 經(jīng)濟重心的轉移趨勢較小。
圖2 2008—2013 年湖南人均碳排放與人均GDP 的重心轉移
由轉移趨勢線及重心變化時間段分析, 人均碳排放重心與經(jīng)濟重心呈同向移動, 表明湖南省的經(jīng)濟增長與碳排放量增長是基本同步的, 經(jīng)濟的發(fā)展是影響碳排放增長的重要因素。
3.3.1 湖南省人均碳排放量的全局空間依賴分析
基于 2008—2013 年湖南省各市 (州) 域人均碳排放數(shù)據(jù), 得到各年全局Moran's I 指數(shù)及其統(tǒng)計檢驗結果, 見表3。 由表可知, 全部為正值并通過5%水平下的顯著性檢驗, 說明湖南省各市 (州)域人均碳排放量在2008—2013 年間并非處于完全的隨機狀態(tài), 而是呈現(xiàn)出相似值之間的空間集群形態(tài)和空間關聯(lián)結構, 即各市 (州) 域人均碳排放量具有較強的空間依賴關系 (正自相關關系), 具有相對較高 (低) 人均碳排放量的市 (州) 域趨向于其他具有較高 (低) 人均碳排放量的市 (州) 域。從表3 還可發(fā)現(xiàn), 隨時間變化, Moran's I 指數(shù)逐漸減小, 即市 (州) 域人均碳排放量的空間集聚效應在不斷減弱, 但市 (州) 域人均碳排放量的空間依賴性是客觀存在的。
表3 2008—2013 年湖南省市(州) 域人均碳排放Moran's I 指數(shù)及其統(tǒng)計檢驗結果
3.3.2 人均碳排放量的局部演化分析
因全局空間自相關分析只能檢測整體上的空間關聯(lián)模式, 故本文選取湖南省2008 年和2013 年人均碳排放量數(shù)據(jù)進行局部空間自相關分析, 借助ArcGIS 軟件對Moran 散點進行可視化制圖生成Moran 散點圖, 利用LISA 集聚圖進行顯著性檢驗。
圖3 和第 29 頁圖4 分別為湖南省市 (州) 域人均碳排放量Moran 散點圖和LISA 集聚圖的空間分布。 由圖3 和圖4 可知, 各市 (州) 域人均碳排放量的局部空間相互關聯(lián)特征十分顯著。 2008 年HH 和 LL 集聚類型的市 (州) 域為 7 個, 主要分布在 “長株潭城市群” “大湘西生態(tài)經(jīng)濟區(qū)” 和南部旅游資源較發(fā)達且重工業(yè)較少的永州市, 2013 年減少到 6 個, 但 HH 集聚型的市 (州) 域在 2008 年和2013 年均不具有統(tǒng)計意義, LL 集聚型的市 (州)域也僅張家界市和湘西州通過5%水平下的顯著性檢驗。 HL 和LH 局部離群型的市 (州) 域主要分布在 “洞庭湖生態(tài)經(jīng)濟圈” “大湘南承接國家產(chǎn)業(yè)轉移示范區(qū)” 以及中部能源資源豐富的婁底市, 除屬于LH 型市 (州) 域的長沙市、 衡陽市通過檢驗外,HL 型關聯(lián)模式的市 (州) 域均未通過檢驗, 表明HL 型市 (州) 域出現(xiàn) “凸點” 的概率很小。 此外,從2008—2013 年5 年來非相似空間關聯(lián)的市 (州)域從7 個增加到8 個, 再次證明了湖南省市 (州)域人均碳排放量的空間異質性在不斷增強, 而空間依賴性在減弱。
圖3 湖南省市(州) 域人均碳排放量Moran 散點圖的空間分布
圖4 湖南省市(州) 域人均碳排放量LISA 集聚圖的空間分布
對于市 (州) 域人均碳排放量的時空演進, 可進一步采用時空躍遷測度法進行更深入的研究[9-10]。時空躍遷分為4 種類型, 類型Ⅰ表示市 (州) 域的相對躍遷: HHt→LHt+1, HLt→LLt+1, LHt→HHt+1, LLt→HLt+1; 類型Ⅱ表示空間相鄰市 (州) 域的躍遷: HHt→HLt+1, HLt→HHt+1, LHt→LLt+1,LLt→LHt+1; 類型Ⅲ表示市 (州) 域與其鄰域均發(fā)生躍遷: HHt→LLt+1, HLt→LHt+1, LLt→HHt+1,LHt→HLt+1; 類型Ⅳ表示市 (州) 域與其鄰域均保持穩(wěn)定: HHt→HHt+1, HLt→HLt+1, LLt→LLt+1,LHt→LHt+1[11]。
從 2008—2013 年湖南省市 (州) 域人均碳排放量Moran 散點的時空躍遷矩陣 (見表4) 來看,類型Ⅳ最普遍。 2008—2013 年發(fā)生類型Ⅳ躍遷的市(州) 域比例達到 100%, 即所有市 (州) 域均發(fā)生類型Ⅳ躍遷, 湖南省市 (州) 域人均碳排放的空間格局具有顯著的空間鎖定或路徑依賴特征。
表4 2008—2013 年湖南省市(州) 域人均碳排放量Moran 散點的時空躍遷矩陣
通過采用重心模型和空間自相關分析方法, 對湖南省市 (州) 域人均碳排放重心與經(jīng)濟重心轉移、 空間依賴性進行了分析, 得出以下3 點結論。
1) 2008—2013 年湖南省人均碳排放重心呈先向西南方向再向西北方向移動的特征, 總體趨勢上向西南方向移動, 湖南省經(jīng)濟重心向西南方向移動。 兩者移動趨勢同步, 表明經(jīng)濟發(fā)展對碳排放增長有重要影響。
2) 2008—2013 年湖南省市 (州) 域人均碳排放量存在顯著的空間依賴性 (空間自相關), 人均碳排放量呈現(xiàn)出相似值之間的空間集群形態(tài)和空間關聯(lián)結構; 但全局Moran's I 指標隨時間變化呈下降趨勢, 說明市 (州) 域人均碳排放量的空間集聚效應在逐漸減弱, 空間差異性在加強。
3) 局部 Moran's I 指標和 LISA 分析表明, 湖南省各市 (州) 域人均碳排放量的局部空間相互關聯(lián)特征顯著, 即形成空間集聚的HH 型和LL 型,但HH 型市 (州) 域在2008 年和2013 年均不具有統(tǒng)計意義; 在HL 和LH 局部離群型市 (州) 域中,除長沙市、 衡陽市通過檢驗外, 其他市 (州) 域并沒有通過。 時空躍遷測度法分析表明, 2008—2013年湖南省市 (州) 域人均碳排放量發(fā)生躍遷最普遍的類型是市 (州) 域與其鄰域均保持穩(wěn)定的類型Ⅳ, 說明湖南省市 (州) 域人均碳排放量的空間格局擁有顯著的空間鎖定或路徑依賴特征。