|
|||||
|
|
| 空间分异视角下中国碳排放强度的Markov稳态预测 | |
| 引用本文： | 赵桂梅.空间分异视角下中国碳排放强度的Markov稳态预测[J].科技管理研究,2017(22). |
| 作者姓名： | 赵桂梅 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目“考虑碳排放转移影响的区域协同减排机理及效率提升研究”(71473107)；教育部人文社会科学规划项目“贸易限制措施对我国战略性新兴产业的冲击效应及其演化机理与防范研究:以光伏产业为例”(15YJA790006)；江苏省研究生科研创新计划项目“基于复杂适应系统的区域产业结构调整的关键因素与引导策略研究”(KYZZ_0293). |
| 摘 要： | 传统的外生分组无法准确地刻画区域碳排放的分异状况,从而不能有效地反映碳排放的演进趋势。在考虑空间地理因素驱动下,通过PS收敛方法确定中国30个省区市碳排放强度的时空分异类型,进一步利用Arc GIS 10.0构建Markov转移矩阵分析时空分异的区域碳排放强度的流动性,揭示中国碳排放强度的时空格局和动态演进的特征。研究结果表明:中国碳排放强度的时空格局演进存在5种分异类型,不同类型区域的碳排放强度跨区域状态转移发生的概率较小,低和中低碳排放强度的区域具有长期的稳定性,整体上将向低与中低碳排放强度水平的长期空间均衡状态演进。在此结论基础上,提出建立分区域有重点的碳排放强度空间预警决策系统,评测全国各省区市碳排放强度的时空分异情况,制定更加有针对性的差异化碳减排措施。 |
| 关 键 词： | 碳排放强度 时空分异 PS收敛 Markov链 稳态预测 碳减排措施 |
| 收稿时间： | 2017/1/10 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2017/10/31 0:00:00 |
Markov Steady State Prediction of Carbon Emission Intensity in China Based on the Perspective of Spatial Differentiation |
|
| Abstract: | |
| Keywords: | carbon emission intensity temporal and spatial differentiation PS convergence Markov chain steady state prediction carbon emission reduction measures |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《科技管理研究》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《科技管理研究》下载免费的PDF全文 | |