趙乘銳，李 鑫，張 鵬，張栩嘉

（哈爾濱師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150025）

中國的CO2排放居全球首位，并在2017 年達(dá)到全球CO2排放的27%。中國將提高國家自主貢獻(xiàn)力度，采取政策和措施，二氧化碳排放力爭于2030 年前達(dá)到峰值，努力爭取2060 年前實現(xiàn)碳中和，以實現(xiàn)中國全域的綠色低碳發(fā)展。實行產(chǎn)業(yè)間的均衡發(fā)展、提高一次能源的使用率、擴(kuò)大清潔能源使用范圍是中國城市發(fā)展的必由之路，旨在完成的節(jié)能減排、綠色發(fā)展的任務(wù)。因此，科學(xué)準(zhǔn)確地測算和分析不同區(qū)域碳排放的時空變化，揭示其機(jī)理問題，是未來明確減排目標(biāo)、科學(xué)制定減排規(guī)劃的根本前提。近兩年我國環(huán)境和經(jīng)濟(jì)地理學(xué)界“碳排放”研究主要依靠政府部門發(fā)布的數(shù)據(jù)，對于數(shù)據(jù)滯后、缺失或是較微觀的區(qū)域展開研究相對來說比較困難，而不同區(qū)域由于資源稟賦、人口及能源結(jié)構(gòu)的差異往往面臨著不同的碳排放問題。因此，如何利用新的數(shù)據(jù)源進(jìn)行研究理應(yīng)成為現(xiàn)今地理學(xué)界碳排放研究的重點。

美國國防氣象衛(wèi)星所獲取的數(shù)據(jù)，具備長時間跨度、覆蓋范圍廣的特點，能獲取到地表微弱的燈光強(qiáng)度，是城市信息獲取的重要的數(shù)據(jù)源之一。連續(xù)高分辨率夜間燈光數(shù)據(jù)可以清楚探測到人類足跡，諸多學(xué)者開展電力消耗量、碳排放量的估算研究。國外學(xué)者首先構(gòu)建夜間燈光數(shù)據(jù)和電力消耗量的模型證實了其相關(guān)性，探討了夜間燈光映射二氧化碳排放的優(yōu)勢，并進(jìn)一步以夜間燈光分析了大城市的內(nèi)部碳排放動態(tài)變化。國內(nèi)學(xué)者碳排放研究尺度主要集中在全國省域、長三角地區(qū)、黃河流域和晉陜蒙地區(qū)，研究方法以空間自相關(guān)模型、SBM 模型和空間馬爾科夫鏈為主，部分學(xué)者進(jìn)一步對碳排放影響因素進(jìn)行了探討。以上研 究 多 以DMSP/OLS 或NPP-VIIRS 為 主， 少 有 對兩種不同時序的夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，且多數(shù)研究尺度較大，難以發(fā)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)部的碳排放空間差異和規(guī)律，對區(qū)域減排政策的提出和實施有所阻礙。

哈長城市群作為東北地區(qū)“一帶一路”對外開放門戶，處在老東北工業(yè)基地中心區(qū)域，工業(yè)能源消耗問題突出，是東北地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、低碳發(fā)展的重點，探討分析哈長城市群內(nèi)部的碳排放分布是解決低碳發(fā)展問題的基礎(chǔ)?；诖耍恼聦MSP/OLS 和NPP-VIIRS 夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行融合校正，得到長時間序列夜間燈光數(shù)據(jù)集，構(gòu)建碳排放估算模型，系統(tǒng)分析1995~2019 年哈長城市群縣級尺度碳排放時空演變特征，并通過長時間碳排放演化特征發(fā)現(xiàn)哈長城市群碳排放遷移和發(fā)展規(guī)律，為縣級尺度綠色低碳發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)平衡提出相關(guān)性的建議。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1.1 研究區(qū)概況

文章研究對象為哈長城市群，包括黑龍江省齊齊哈爾市、大慶市、哈爾濱市、綏化市、牡丹江市，吉林省松原市、長春市、吉林市、延邊朝鮮族自治州、四平市、遼源市下轄的105 個縣。哈長城市群是全國最大的商品糧基地，石油、煤炭、天然氣等資源條件優(yōu)越，擁有較為完備的能源和工業(yè)體系，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏資源型和重化工型，大氣污染問題突出，哈長城市群的二氧化碳排放對東北區(qū)域整體有著巨大的影響。

1.1.2 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

文章所用夜間燈光數(shù)據(jù)下載于美國國家海洋與大 氣 管 理 局， 分 為DMSP/OLS 和NPP-VIIRS 兩 部分。 其 中DMSP/OLS 發(fā) 布 有1992~2013 年 六 期 衛(wèi)星 共34 期 影 像；NPP-VIIRS 發(fā) 布 有2012 年4 月開始至今的月度影像，文章選取2012~2019 年75N/060E 的影像進(jìn)行研究。此外，利用2015、2016 年的年度合成數(shù)據(jù)進(jìn)行校正和不穩(wěn)定像元的去除。

文中涉及哈長城市群的黑龍江、吉林兩省的能源消費數(shù)據(jù)來自《中國能源統(tǒng)計年鑒》（1995~2020 年）中的地區(qū)能源平衡表（實物量）；單位熱值含碳量和碳氧化率來自《省級溫室氣體清單編制指南》；平均低位發(fā)熱量和能源折標(biāo)準(zhǔn)煤參考系數(shù)來自《中國能源統(tǒng) 計 年 鑒2020》。DMSP/OLS 和NPP-VIIRS 夜 間燈光數(shù)據(jù)處理步驟可見參考文獻(xiàn)[12]。模型構(gòu)建及精度檢驗如下：

（1）碳排放模型來自《IPCC2006 國家溫室氣體清單指南2019 修訂版》的第二卷（能源）第六章，估算模型如下：

式中：Ki為能源i 折標(biāo)準(zhǔn)煤系數(shù)，Di為折二氧化碳系數(shù)，計算方法為Di=44/12*平均低位發(fā)熱量*單位熱值含碳量*碳氧化率，Ei為能源i 的消費量（萬t）。各種能源的折標(biāo)煤系數(shù)和折二氧化碳系數(shù)見表1。

表1 能源消耗折二氧化碳系數(shù)

（2）假設(shè)CO2排放量與燈光數(shù)據(jù)DN 總值存在線性相關(guān)性，即碳排放量越大，DN 總值越大。估算擬合優(yōu)度達(dá)到0.959，得到如下擬合公式：

式中：Y 為CO2排放量（萬t），X 為燈光數(shù)據(jù)DN 總值。

選取《能源統(tǒng)計年鑒》中黑龍江省和吉林省1995、2001、2007、2013、2019 年 碳 排 放 數(shù) 據(jù) 核算得到CO2碳排放量，對碳排放估算模型進(jìn)行檢驗，可以發(fā)現(xiàn)P 值小于0.01 通過99%顯著性檢驗，擬合程度極好。因此，假設(shè)成立，碳排放估算模型可用于對哈長城市群的縣級碳排放進(jìn)行研究分析。

1.2 研究方法

1.2.1 全局自相關(guān)

全局自相關(guān)用以研究哈長城市群中某縣域的碳排放量與其相鄰縣域的碳排放量是否相關(guān)以及相關(guān)程度。選取Global Moran’s I 檢驗哈長城市群碳排放整體空間屬性，進(jìn)而分析空間變異規(guī)律和空間格局。具體公式見參考文獻(xiàn)[16]。

1.2.2 熱點分析

熱點分析（Getis-Ord Gi*）可用于識別區(qū)域碳排放冷、熱點分布狀況。將冷、熱點類型劃分為六種，熱點區(qū)域包括極熱點區(qū)、熱點區(qū)和次熱點區(qū)；冷點區(qū)域包括極冷點區(qū)、冷點區(qū)和次冷點區(qū)。通過1995~2019 年碳排放量冷熱點的時空分布，研究分析哈長城市群碳排放的空間演變規(guī)律。具體表達(dá)式見參考文獻(xiàn)[17]。

2 哈長城市群碳排放空間格局演變特征

哈長城市群縣級碳排放空間結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)典型的中心—外圍結(jié)構(gòu)，中部區(qū)域碳排放值較高，周圍區(qū)域碳排放值較低。且多年動態(tài)變化趨勢顯著，呈現(xiàn)中心高值區(qū)向西部轉(zhuǎn)移的態(tài)勢見圖1。1995 年高碳排放縣有16 個，主要分布在哈爾濱市南部、大慶市市區(qū)東南部、松原市中部、吉林市市區(qū)、長春市西北部和四平市北部，碳排放量高和較高的縣集中在哈長城市群中部和北部區(qū)域；2007 年碳排放呈波動增長趨勢，哈長城市群邊緣縣級單元碳排放量增長明顯；2019 年高碳排放縣有15 個，主要集中在齊齊哈爾市西部、大慶市市區(qū)東南部，哈爾濱市北部，松原市中部和東部及長春市的西部，高碳排放區(qū)域向西部遷移，齊齊哈爾市、大慶市西部和松原市碳排放量增長明顯。

圖1 哈長城市群縣級碳排放量

整體來看，哈長城市群碳排放表現(xiàn)為增長-中部收縮-西部遷移的過程。 1995~2019 年縣碳排放量整體呈增長趨勢，大慶市東南部、哈爾濱市北部和長春西部持續(xù)為高碳排放量區(qū)域，1995~2007 年碳排放量持續(xù)增加；2007~2019 年哈長城市群碳排放量繼續(xù)增長，總量較2007 年增長幅度不大，但西部增長明顯，表明哈爾濱、大慶和長春所屬縣市碳排放量顯現(xiàn)出衰減趨勢。

3 哈長城市群碳排放空間集聚特征分析

3.1 全局空間自相關(guān)分析

計算哈長城市群縣級尺度碳排放的Global Moran’s I 指數(shù)以及相應(yīng)的Z 值和P 值，相關(guān)結(jié)果見表2。

表2 全局自相關(guān)性分析結(jié)果

1995~2019 年哈長城市群z 值均大于2.68，P 值均在1% 水平上顯著，通過了顯著性檢驗，Moran’s I 指數(shù)為正值，表明哈長城市群碳排放在區(qū)縣尺度上存在較強(qiáng)的正相關(guān)性。

整體來看，哈長城市群碳排放在縣級尺度上呈現(xiàn)聚集狀態(tài)，即碳排放量較高的縣的周邊縣碳排放量也較高。僅通過空間自相關(guān)分析無法發(fā)現(xiàn)哈長城市群內(nèi)部縣級單元的碳排放高低集聚狀態(tài)，因此，需進(jìn)一步利用熱點分析探究縣級尺度的碳排放的變化以發(fā)現(xiàn)其規(guī)律。

3.2 熱點分析

哈長城市群縣級碳排放熱點分布呈現(xiàn)顯著的中部點軸—“大長哈”三角結(jié)構(gòu)演變的趨勢見圖2?？梢园l(fā)現(xiàn)，1995 年哈爾濱市的道外區(qū)、阿城區(qū)和五常市，大慶市的薩爾圖區(qū)、龍鳳區(qū)和紅崗區(qū)，長春市的九臺區(qū)和榆樹市，吉林市的舒蘭市共9 個縣為極熱點區(qū)，說明這9 個縣碳排放量大且呈集聚狀態(tài)；熱點區(qū)和次熱點區(qū)分布在大慶市市區(qū)周圍，哈爾濱市市區(qū)西部，長春市寬城區(qū)及其北部縣級單元，松原市的扶余市，表明高碳排放量縣級單元對其周邊存在輻射效應(yīng)；冷點和次冷點區(qū)分布在齊齊哈爾市，表現(xiàn)為大慶—哈爾濱高碳排放量集聚，西北部冷點區(qū)域集聚。2007 年熱點區(qū)域向大慶市、哈爾濱市、長春市市域南部集聚，形成片狀的極熱點區(qū)，碳排放呈現(xiàn)出向三個市集聚的趨勢，點軸熱點擴(kuò)散、兩端冷點基本產(chǎn)生。2019 年高碳排放量點軸現(xiàn)象愈加明顯，熱點區(qū)域集中分布在哈爾濱市北部，大慶市東南部，松原市全域，四平市西北部和長春市西部；冷點區(qū)域變化不大，大慶—哈爾濱點軸結(jié)構(gòu)變?yōu)榇髴c—哈爾濱—長春三角結(jié)構(gòu)。

圖2 哈長城市群縣級尺度冷熱點分析

從1995~2019 年哈長城市群縣級碳排放量冷熱點區(qū)域的演變趨勢來看，1995-2007 年，冷熱點分布呈現(xiàn)以大慶市和哈爾濱市兩個點為核心形成軸帶，碳排放高值區(qū)域向軸帶兩端擴(kuò)散； 2019 年熱點區(qū)域結(jié)構(gòu)改變，形成大慶—哈爾濱—長春三角結(jié)構(gòu)，碳排放量熱點區(qū)域向松原市持續(xù)擴(kuò)展。

4 哈長城市群碳排放城市類型劃分

依據(jù)哈長城市群縣級碳排放量進(jìn)行靜態(tài)和動態(tài)劃分，得到105 個縣級單元的綜合劃分類型。靜態(tài)劃分方法為對1995、2007、2019 年的碳排放量計算均值，≥700 t 的為高值型、＜700 t 的為低值型。動態(tài)劃分計算方法為（1995 年縣碳排放量~2019 年縣碳排放量）/1995 年縣碳排放量，將≥50%、0~50%、＜0的劃分為顯著增長型、增長型和衰退型。最終將哈長城市群縣級單元綜合劃分為高值顯著增長型、高值增長型、高值衰退型、低值顯著增長型、低值增長型和低值衰退型見圖3。

圖3 縣級碳排放綜合劃分

哈長城市群碳排放中部呈高值增長，北部增長趨勢明顯，大慶、哈爾濱市及部分縣出現(xiàn)衰退跡象。從全局來看，增長型的縣有74 個，占總縣數(shù)的70.48%，超過哈長城市群縣數(shù)量的一半，說明哈長城市群的碳排放形勢不容樂觀，亟需針對碳排放量不同增幅的縣提出發(fā)展性建議。高值顯著增長和增長型縣，主要分布在松原市東部和中部、長春市西部、吉林市東部、延邊朝鮮族自治州中部及哈爾濱市南部，能源消耗和溫室氣體過快過度的排放會對環(huán)境產(chǎn)生不可修復(fù)的影響，因此對于這些縣應(yīng)當(dāng)大力控制碳排放，監(jiān)管高耗能工業(yè)企業(yè)，減少資源的損耗。低值顯著增長和增長型縣主要分布在哈長城市群北部、東部和西部部分區(qū)縣，這些縣產(chǎn)業(yè)發(fā)展較弱，但增速相對較快，在發(fā)展過程中理應(yīng)優(yōu)化碳排放結(jié)構(gòu)、提高能源利用率和清潔能源使用率。高值衰退型縣能源消耗和碳排放已達(dá)到峰值，高排放行業(yè)設(shè)施相對較老化，除了開發(fā)清潔能源外，應(yīng)當(dāng)推進(jìn)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型和升級避免環(huán)境的持續(xù)性惡化和污染。此外，部分低值衰退型縣對于高耗能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不敏感，碳排放量持續(xù)縮減，如何根據(jù)其產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀提出指向性發(fā)展建議理當(dāng)成為現(xiàn)階段的重點見表3。

表3 全局自相關(guān)性分析結(jié)果

5 結(jié)論與討論

5.1 結(jié)論

文章基于DMSP/OLS 和NPP-VIIRS 整合的長時序夜間燈光數(shù)據(jù)，對哈長城市群碳排放構(gòu)建擬合模型，分析了縣級尺度的碳排放量分布，然后利用空間自相關(guān)、熱點分析和綜合劃分的方法探討了碳排放量的分布規(guī)律和動態(tài)變化。主要結(jié)論如下：

（1）在縣級尺度哈長城市群碳排放量空間演變特征分析上，表現(xiàn)出了明顯的集聚特征，形成了中心—外圍結(jié)構(gòu)。高碳排放量縣級單元主要集中在哈爾濱市、長春市和大慶市東南部。通過全局空間自相關(guān)分析，發(fā)現(xiàn)105 個縣為明顯的正相關(guān)且通過99%顯著性檢驗，存在較明顯集聚演化趨勢，表明縣級尺度的碳排放研究在內(nèi)部存在差異，碳排放呈現(xiàn)出向西轉(zhuǎn)移的趨勢且在城市群內(nèi)部已表現(xiàn)出高能源消耗縣碳排放量減少的走向。

（2）哈長城市群碳排放量高值集聚區(qū)域由中部點軸逐漸轉(zhuǎn)化為“三角”區(qū)域并處在持續(xù)演化的過程中。通過熱點分析發(fā)現(xiàn)，1995~2007 年大慶市和哈爾濱市為核心點逐漸形成軸帶，向軸帶兩側(cè)擴(kuò)散。隨后，2007~2019 年碳排放結(jié)構(gòu)變化較大，已演化為由大慶市、哈爾濱市和長春市形成的大城市“三角區(qū)域”，位于其西側(cè)的松原市受到溢出效應(yīng)明顯，表現(xiàn)為高碳排放量集聚。低碳排放集聚區(qū)域逐漸減少，整體呈波動增長趨勢，哈長城市群西北部尤為明顯。

（3）哈長城市群有70.48%的縣碳排放呈增長趨勢，急需提出差異化的碳減排政策。高值增長型、低值顯著增長型和低值增長型縣為碳排放增長縣的主要組成，不同類型縣處在不同的發(fā)展階段面臨著不同的綠色低碳發(fā)展問題。高值和低值衰退型縣已出現(xiàn)，高值衰退型主要分布在大城市，如哈爾濱市、大慶市，低值衰退型縣則更多出現(xiàn)在哈長城市群邊緣。

5.2 討論

（1）哈長城市群縣級尺度精準(zhǔn)，夜間燈光數(shù)據(jù)在區(qū)域存在精度差別。文章成功對縣級尺度碳排放進(jìn)行分析研究，對于柵格尺度的分析，還存在擬合上的阻滯，如何對夜間燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行處理使研究更精細(xì)化需要進(jìn)一步研究分析，燈光數(shù)據(jù)與遙感影像獲取建成區(qū)相印證應(yīng)成為深入研究的內(nèi)容。

（2）針對高碳排縣碳排放提出低碳發(fā)展方案，平衡哈長城市群產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。高碳排放來自于人口的集聚和工業(yè)的過度發(fā)展，對高碳排放區(qū)縣展開針對性治理，轉(zhuǎn)移重化工業(yè)、提高能源利用效率和清潔能源利用率是發(fā)展綠色低碳經(jīng)濟(jì)的有效路徑。尤其是哈爾濱、長春、大慶的下轄縣的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)應(yīng)作為重點調(diào)整對象。

（3）在綜合劃分過程中，發(fā)現(xiàn)大慶市市區(qū)東南部、哈爾濱市市區(qū)北部、吉林市北部及其他部分區(qū)縣呈現(xiàn)碳排放衰退趨勢。大城市碳排放的衰退是否由碳達(dá)峰或是人口流失、資源短缺等問題所導(dǎo)致可以深入研究；在部分邊緣縣也表現(xiàn)出了衰退的跡象，是來自于外部資源優(yōu)勢的吸引，亦或是哈長城市群、哈大齊等政策因素造成，在未來的研究上值得深化討論。