江苏省碳排放空间非均衡分布及动态趋势

论文总字数：9962字

摘 要

：本文采用IPCC的计算方法，以江苏省2000-2011年期间不同年份的化石能源消费量精确测算了二氧化碳排放量，用动态分布分析方法（MEDD）对江苏省和区域人均二氧化碳排放的分布动态及其演进进行了分析.研究结论显示： GIS可视化方法表明江苏省各市人均二氧化碳排放存在显著的空间非均衡性；Kernel密度估计表明，江苏省各市人均二氧化碳排放的地区差距在样本考察期内呈上升态势，三大区域也均呈上升态势.

关键词：二氧化碳排放；动态分布；Kernel密度估计

Abstract: In this paper the calculation method of IPCC in Jiangsu Province during 2000-2011 fossil energy consumption accurate measures carbon dioxide emissions, using dynamic distribution analysis method (MEDD) to analyze its distribution in Jiangsu province and the dynamic evolution of regional per capita carbon dioxide emissions . The research results show: GIS visualization method shows that Jiangsu province per capita carbon dioxide emissions have significant spatial disequilibrium; the Kernel density estimation shows that the cities per capita carbon dioxide emissions of Jiangsu Province increased during the sample period, the three regions also showed an upward trend.

Keywords：Carbon dioxide emissions；Dynamic distribution；Kernel density estimation

目录

1 引言 6

2 研究方法与样本数据 7

2.1研究方法 7

2.2数据来源与二氧化碳测算方法 8

3 典型事实 8

3.1描述性统计分析 8

3.2二氧化碳排放的地区差距 10

4 二氧化碳的kernel密度估计 12

4.1江苏省12个市人均碳排放的kernel密度估计 12

4.2苏南地区人均碳排放的kernel密度估计 13

4.3苏中地区人均碳排放的kernel密度估计 14

4.4苏北地区人均碳排放的kernel密度估计 15

结论 17

参考文献 18

致 谢 19

附录A 20

附录B 21

1 引言

带来非常严重的自然灾害，并引起气候千变万化的首要因素就是大量温室气体的排放.在应对气候变化的挑战，国际社会已经认识到,其基本出发点是解决气候变化，发展低碳经济的发展模式.在哥本哈根气候变化大会前一天,我国向世界做出了十分负责任的许诺:将于2020年我国的每单位GDP二氧化碳的排放会比2005年降低40个到45个百分点.碳强度的减排目标的制定标志着中国正走上低碳发展的道路.然而，从中国内部来看，土地辽阔，区域差异明显，不同地区的特点和发展水平的不同，所以区域碳排放也存在不同程度的不平衡差.当前，我国已据世界碳排放国的第一，碳排放量已占全球的碳排放量的 19.12%，而目前我国正处于经济发展的关键的时期，必须要综合考虑平衡经济发展，环境保护与资源有效利用这三者之间的关系，寻找一条可持续化发展的道路，为此我国必须减少并控制碳的排放量，以加快低碳经济的发展.

对中国的碳排放模式的研究一般是从国家的角度看，在地区或省为单位考虑到化石燃料的碳排放量的变化，研究发现，在中国东部最大的，而西部地区的二氧化碳排放量，虽然所占的比例很小，但仍有上升的趋势.而针对单个省份的二氧化碳排放的研究很少.

Quah在20世纪90年代第一次提出的动态分布法能够很好解决江苏省二氧化碳分布动态这个问题，该方法通过分布的密度来判断收敛区间与程度，并能够通过转换概率矩阵和遍历分布来揭示二氧化碳的收敛过程的动态的演变.他提出的方法分布动态可以十分直观地描述所考察区域变量分布的形状以及分布随时间演化过程，而这对于研究分布动态问题的传统方法的分析而言，具有很明显的优势，是一种更能完整描述事实现象的非参数估计的方法.分布的动态方法包括马尔科夫链的方法与核密度估计方法，前一个能将人均的碳排放量的序列作为离散的状态的处理，而后一个能将二氧化碳排放作为连续状态的处理.借鉴Quah的研究成果以及国外最新研究的成果，本论文对江苏省二氧化碳排放空间的非平衡分布及其演进的趋势进行了实证分析，本论文的主要贡献主要来自于以下两大方面：第一点，采用动态分布的方法研究了江苏省人均二氧化碳排放量的地区分布和其演变的趋势；第二点，利用人均二氧化碳排放量的碳排放指标.

江苏省是我国碳排放量比较大的省份.所以本文拟在对 2000至2011 年江苏省 的12个省辖市的人均碳排放量分析基础上，试图得到一些知识上的二氧化碳排放量的规律性，为江苏省的低碳城市的建设与产业的结构的调整提供一些参考.

2 研究方法与样本数据

2.1 研究方法

分布动态的方法是属于非参数估计的方法，它是评价地区人均二氧化碳排放分布的演变：人均二氧化碳排放量的分布的形态.它涉及地区人均二氧化碳排放的分布形态及它随时间的变化，评估形状的动态的一个很重要的方法就是通过用Kernel密度估计量来估计横截面的分布.

Kernel密度估计.核密度估计的方法作为一种十分重要的非参数方法，它早已经成为研究不均衡性的分布的一种比较流行的要领.这种方法主要用于随机变量来估计概率密度，用连续曲线来描述随机变量的密度分布.假设随机变量 X 的密度函数为 f ( x )，在点 x 的概率密度可以由公式（1）进行估计：

（1）

式中的N 表示观测值的个数；h 表示带宽；K(⋅) 为核函数；它是一种加权的函数或平滑转换函数；是独立同分布的观测值；x 表示均值.

在Kernel密度估计的过程中，由于核密度函数对于带宽的选择性非常的敏感，所以一个恰当的带宽的选择对于取得最优拟合的结果十分的重要，因为它可以确定平滑核密度估计的精度和程度的核密度地图，所以H带宽核密度估计的重要性的选择比的核函数方法的重要性要大得多.在现实生活中，如果样本量越多，所需要的带宽就要小一些，但也不要太小，h 应该是 N 的函数，而且应满足公式（2）：

（2）

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