以中国的29个省区作为研究单元,运用脱钩指数研究经济增长与碳排放动态耦合关系。基于LMDI(logarithmic mean Divisia index)因素分解法,从经济的规模增长、结构转型和技术升级等3个方面对各省区碳排放变化进行解析。对1990—2014年期...
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以中国的29个省区作为研究单元,运用脱钩指数研究经济增长与碳排放动态耦合关系。基于LMDI(logarithmic mean Divisia index)因素分解法,从经济的规模增长、结构转型和技术升级等3个方面对各省区碳排放变化进行解析。对1990—2014年期间的研究有如下结果:1)中国的经济不断上升,碳排放也呈逐年增加趋势,而碳排放强度却逐渐下降,整体呈现“绿色转型”态势。从空间格局看,碳排放高的省区分布在北部沿海和西南经济区。2)中国的29个省区主要处于绝对脱钩、相对脱钩和扩张性负脱钩3种状态,不同省区经济发展与碳排放的耦合关系随着时间的变化而发生演化。3)中国经济增长过程中,经济规模的增长对碳排放增长整体呈现正向驱动作用,而技术的进步和产业结构调整的作用因区域而异。不同时期,中国各省区碳排放的主导效应也具有差异性,主导效应主要为规模效应和技术效应,结构效应的影响最小。
针对小蠹虫对森林的危害隐蔽强,症状滞后性明显,在其早期发生时进行遥感识别非常困难。该文基于干旱和虫害存在一定的时滞相关性的假设,提出基于温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)预报小蠹危害的方法。以遭受大面积连续干旱和小蠹危害的云南省中部的石林县为案例区,利用Landsat数据,建立归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)-地表温度(land surface temperature,Ts)特征空间,估算逐像元TVDI。基于地面小班调查的虫害等级数据(健康、轻度、中度和重度4个等级),比较不同虫害等级斑块TVDI差异。同时,以持续干旱2011年轻度受害区为例,结合受害前后云南松林NDVI差值(difference of NDVI before and after the forest attacked by bark beetles,d NDVI)表征实际受害程度的方法,建立TVDI与d NDVI的关系,对2012年进行预测。结果表明,2010-2015年,受害区整体呈下降趋势,TVDI由西向东逐渐变大。健康云南松林TVDI显著高于虫害云南松林(P<0.05),且虫害越严重,TVDI越小;2011年,TVDI与d NDVI呈显著负相关(P<0.05),可以用线性模型进行拟合,拟合决定系数R2为0.322。采用模型对2012年实际发生情况进行预测,得到预测与实测d NDVI均方根误差RMSE为0.237。在整体干旱的环境下,相对湿润的地方小蠹虫害更严重。因此,可以根据TVDI空间分布特征,找出TVDI相对较小的区域,作为虫害可能发生的重点关注区域,该研究对及时发布虫情监测信息有建设性的意义。
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